## JABA (Maret 2023)

## Journal of Applied Business Administration
https://jurnal.polibatam.ac.id
ANALISIS FAKTOR PENDORONG KEPUTUSAN PEMBELIAN MELALUI APLIKASI GOFOOD PADA MASYARAKAT KOTA BATAM
Putri Else Tiara 1) , Ayu Puspitasari 2) 
Jurusan Manajemen Bisnis, Politeknik Negeri Batam

## Info Artikel
________________ Diserahkan Maret 2023
Diterima Maret 2023 Diterbitkan Maret 2023 ________________ Kata Kunci: Keputusan Pembelian, GoFood, Analisis Faktor, Pembelian Makanan Online ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor pendorong keputusan pembelian melalui aplikasi GoFood  pada  masyarakat  Kota  Batam.  Populasi  pada  penelitian  ini  yaitu  masyarakat  dari  9 kecamatan yang ada di Kota Batam dengan jumlah responden 400 orang. Penelitian ini merupakan penelitian  kuantitatif.  Adapun  metode  untuk  menganalisis  data  yang  digunakan  yaitu  dengan analisis factor. Dalam penelitian ini, terdapat 17 variabel yang dapat direduksi menjadi beberapa factor  dengan  hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  4  faktor  baru  yang  mendorong  keputusan pembelian melalui aplikasi GoFood pada masyarakat Kota Batam yaitu ketepatan waktu, kepuasan pada layanan, efisiensi, dan situasi.
© 2023 Indonesia
 Alamat Korespondensi:
Tower A Jurusan Manajemen Bisnis
Politeknik Negeri Batam E-mail: ayupuspitasari@polibatam.ac.id
ISSN ISSN 2548-9909

## 1. Pendahuluan
Dengan  adanya  internet  pada  era globalisasi,  kita  menjadi  lebih  mudah  dalam mengakses apapun dan akan lebih update tentang perkembangan  yang  terjadi  di  seluruh  dunia. Penggunaan internet dan teknologi telah menjadi keuntungan untuk perdagangan online bagi para pengusaha,  dan  produsen  mulai  mengalihkan semua kegiatan pemasaran ke pemasaran online . Belanja online saat ini menjadi sebuah pola dalam pembelian baru yang saat ini telah menjadi kebiasaan dari banyak konsumen. Belanja online merupakan  sebuah  kegiatan  belanja  yang  mana dilakukan  melalui  media  perantara online , contohnya  situs web,  e-commerce, media  sosial, dan m-commerce .  Saat  ini  belanja online menjadi suatu kebiasaan, dari  membeli untuk kebutuhan sehari-hari  sampai  pemenuhan  gaya  hidup dikarenakan  lebih  efisien,  aman,  praktis  dan harga  produk  yang  dirasa  lebih  murah dibandingkan  di  toko offline. Salah  satu  ialah belanja  makanan  secara online .  Banyak  yang menyebutnya  dengan  layanan  pesan  antar makanan.
Ada  beberapa  perusahaan  yang  bergerak dibidang  pesan-antar  makanan  dan  minuman online salah  satunya  adalah  Gojek.  Gojek merupakan  perusahaan  yang  melayani  berbagai layanan online dimana saja untuk siapa saja yang membutuhkan jasa mereka. Fitur yang ada dalam Gojek salah satunya adalah GoFood.
GoFood  sendiri  merupakan fitur  layanan pesan  antar  makanan.  Gojek  mencatat  250.000 mitra GoFood baru semenjak pandemi covid-19 (Databooks,  2019). GoFood  yang ada di  dalam aplikasi Gojek meskipun
pemesanannya dilakukan melalui
smartphone , namun kepraktisan  yang  ditawarkan  dengan  adanya layanan  GoFood  berupa  layanan  untuk  pesan antar  makanan  dan  minuman  menjadi  pilihan konsumen pada saat ini.
Marcella  Puspita  dan  Adriana  Aprillia (2020) melakukan penelitian dengan hasil analisa bahwa  terdapat  faktor  yang  paling  mendorong konsumen  di  Surabaya  dalam  pembelian makanan  dan  minuman  melalui  GoFood  yaitu faktor  kualitas  layanan  dan  aplikasi.  Hal  ini didorong  dengan  penggunaan  aplikasi  yang
mudah,  layanan  yang  baik,  dapat  membayar dengan  menggunakan  dompet  digital  dan banyaknya  jumlah pengemudi.
Banyak indikator yang menentukan faktor pendorong keputusan pembelian pada konsumen diantaranya  Kualitas  Pelayanan,  Harga,  dan Promosi  (Wibowo  &  Rahayu,  2021).  Desain Produk,  Gaya  Hidup,  Inovasi  (Yolanda  & Nuryati,  2020). Price,  Service  quality,  Attitude  of delivery  person,  Menu,  Variety  and  number  of restaurants, Delivery time, Condition of food delivered &  Delivery  tracking  service (Saad  2020).  Kualitas layanan  dan  aplikasi,  variasi,  gaya  hidup, efektivitas,  kondisional,  sosial,  preferensi  dan individu (Marcella Puspita dan Adriana Aprillia , 2020).
Bedasarkan  uraian  diatas,  maka  adapun kerangka pemikiran pada penelitian ini yaitu : Gambar. 1 Kerangka Penelitian
(Sumber: Hasil Olah Data Peneliti, 2022)
2. Kajian Literatur
2.1 Perilaku Belanja Online
Perilaku  pembelian online merupakan suatu  proses  dari  seorang  konsumen  dalam melakukan  pembelian  produk  dan  jasa  dengan menggunakan  internet.  Pembelian  secara online sendiri  sudah  menjadi  alternative  dalam melakukan pembelian barang atau jasa (Harahap & Amanah,2018).

## 2.2 Keputusan Pembelian
Tjiptono  (2015)  mengatakan  bahwa keputusan  pembelian  konsumen  merupakan pemilihan  satu  tindakan  dari  dua  atau  lebih pilihan alternatif.
Berdasarkan
tingkat keterlibatan  pembelian  proses  pembelian  oleh konsumen akhir dikelompokkan sebagai berikut : a. Nominal (habitual) decision making merupakan proses  keputusan  pembelian  yang  sangat sederhana,  dimana  konsumen  memutuskan
untuk segera membeli merek favorit/favoritnya (tanpa mengevaluasi penggantinya).
b. Limited  decision  making terjadi  ketika  seorang konsumen  dapat  mengidentifikasi  apa  yang menjadi kebutuhannya, kemudian melakukan evaluasi  atas  beberapa  pilihan  alternatif produk atau merek berdasarkan
pengetahuannya  tanpa  mencari  informasi baru tentang produk atau merek tersebut.
c. Extended  decision  making adalah  cara  paling lengkap untuk mengambil keputusan, dimulai dengan mengidentifikasi masalah. Konsumen kemudian mencari informasi tentang produk atau  merek  tertentu,  menilai  seberapa  baik setiap alternatif  produk, dan  menilai  produk atau  layanan  tersebut  untuk  membuat keputusan pembelian.
2.3 Proses Keputusan Pembelian
Menurut  Peter  dan  Olson  (2008),  proses pembelian  secara online maupun  offline  dapat dikelompokan kedalam beberapa tahap yaitu :
1) Mengenali  permasalahan  yang  ada  sebelum masuk  ketahap  selanjutnya,  terutama  di pengambilan  alternatif,  seseorang  konsumen akan mengenali tentang masalah yang terjadi serta bagaimana diselesaikan.
2) Mencari  alternatif  solusi  menggunakan informasi  yang  relevan  dengan  menemukan solusi potensial dari lingkungan eksternal.
3) Melakukan  evaluasi  dari  masing  masing alternatif  solusi.  Dimana  seorang  konsumen menggunakan kemampuan dan pengetahuan nya  dalam  membuat  suatu  keputusan.  Sifat evaluasi  serta  nilai  ini  akan  dipersepsikan secara personal.
4) Melakukan  pembelian  terhadap  alternatif yang dipilih, dengan semua konsekuensinya.
5) Pemanfaatan  produk  dan  penilaian  untuk alternatif yang dipilih. Tahap ini, mengacu di proses  konsumsi  produk,  penempatan produk,  serta  kepuasan  atau  ketidakpuasan konsumen di suatu produk. Setelah terjadinya proses konsumsi, konsumen akan memberikan  nilai.  Kemudian  konsumen biasanya  membandingkan  kualitas  serta performa  dari  suatu  produk  menggunakan ekspektasi yang dimiliki.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Populasi dan Sampel
Pengambilan  data  penelitian  ini  melalui survei  dengan  menggunakan  kuesioner,  metode sampel  yaitu  metode  purposive  sampling. Penelitian ini memiliki populasi yaitu masyarakat  dari  beberapa  kecamatan  di  kota Batam berjumlah dengan jumlah 400 responden dengan kriteria: warga Kota Batam, Berusia 25- 34 tahun, berbelanja di GoFood setidaknya dua kali sebulan dengan data responden pada tabel. 1 :

## Tabel 1.

## Responden Berdasarkan Asal Kecamatan
No  Asal Kecamatan  Jumlah 1 Batam Kota 66 2 Batu Aji 73 3 Batu Ampar 48 4 Bengkong 54 5 Lubuk Baja 42 6 Nongsa 22 7 Sagulung 37 8 Sei Beduk 31 9 Sekupang 27
No  Asal Kecamatan  Jumlah Total 400 Sumber : Data diolah, 2022 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Uji Validitas
Uji validitas ini digunakan dengan maksud untuk  mengukur  kehandalan  kuesioner.  Untuk melihat tingkat uji validitas, maka mengacu pada nilai  korelasi  rhitung    >  dari  r  tabel  maka dinyatakan valid.
Jumlah responden yang akan di uji sebesar n=400.  Untuk  melihat  tingkat  validitasnya mengacu  pada  r-tabel  yaitu,  0,0981  dengan tingkat  signifikansi  0,05.  Setelah  dilakukan pengujian maka ditemukan hasil bahwa seluruh item  pernyataan  disetiap  variabel  faktor pendorong  keputusan  pembelian  >  r  tabel sehingga dinyatakan adalah valid.
4.2 Uji Reliabilitas
Uji reabilitas ini digunakan untuk melihat indikator-indikator  yang  ada  didalam  kuesioner tersebut  apakah  reliabel  atau  tidak  yang  dapat dilihat  dari  nilai  cronbach  alpha  >  0,60  maka dinyatakan reliabel. Setelah dilakukan pengujian, variabel  faktor  pendorong  keputusan  pembelian melalui aplikasi GoFood memiliki _ nilai _ cronbach alpha _ sebesar 0,900 > 0,60. Dari _ hasil _ tersebut _ disimpulkan  setiap  variabel yang telah diuji bersifat _ reliabel 4.3 Statistik Deskriptif Hasil  pengolahan  data,  terdapat  400 responden  dengan  mayoritas  yang  mengisi adalah perempuan dengan rentang usia diantara umur 25-29 tahun.
Distribusi jawaban dari responden dianalisis  pada  setiap  item  pertanyaan.  Analisa deskriptif  variabel  faktor  keputusan  pembelian pada GoFood, dapat diukur dengan menggunakan  17  butir  pernyataan  berdasarkan data  yang  terkumpul  dari  400  responden. Dengan  skor  akhir  mean  adalah  sebesar  3,18. Yang berarti nilai mean variabel tersebut berada pada tingkat yang tinggi.
4.4 Uji Asumsi Klasik
4.4.1 Uji Normalitas
Uji tersebut perlu dilakukan untuk melihat apakah  data  berdisribusi  normal  atau  tidak.  Uji normalitas, dapat dilakukan  dengan  uji  statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S).
Tabel. 2 : Hasil Uji Normalitas Asymp.Sig (2-tailed) Signifikansi Keterangan 0,287 0,05 Data Berdistribusi Normal
Sumber : Data diolah, 2022
Dilihat  dari  tabel  2,  diketahui  hasil pengujian  di  dapat  nilai  Asymp.Sig  (2-tailed) sebesar  0,287.  Dapat  disimpulkan  hasil  dari  uji normalitas telah terdistribusi normal dikarenakan nilai signifikan > dari 0,05.

## 4.5 Uji Statistik

## 4.4.2 Analisis Faktor
Analisis  faktor  yang  digunakan  memiliki tujuan untuk menyederhanakan variabel variabel menjadi faktor yang lebih kecil jumlahnya. pada penelitian ini 17 variabel dapat direduksi menjadi beberapa  faktor.  Dengan  menggabungkan  17 variabel  tersebut  dalam  satu  faktor,  maka  akan terbentuk faktor yang dominan.
1. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan Bartlett's Test. Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  Measure  of Sampling  Adequency ,  merupakan  indeks  yang membandingkan  besarnya  koefisien  korelasi yang diamati dengan besarnya koefisien parsial.
Tabel. 3 : Nilai Output KMO dan Bartlett’s

## Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .858 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3187.577 Df 136 Sig. .000
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Terlihat  pada  tabel  3,  nilai Kaiser-Meyer- Olkin (KMO) yang diperoleh sebesar 0,858 yang berarti  >  0,5  dan  nilai  signifikansi Bartlett’s  Test yang diperoleh sebesar 0,000 yang berarti < 0,05 dapat  dikatakan  bahwa  teknik  analisis  faktor dalam  penelitian ini  layak  untuk dilakukan  dan dianalisis lebih lanjut.
2. Anti-Image Correlation Test
Tabel hasil perhitungan anti-image correlation test menunjukkan sejumlah angka yang membentuk  diagonal,  yang  bertanda  “a”,
menandakan  angka  MSA  ( Measure  of  Sampling Addequency ) sebuah variabel.
Tabel. 4 : Nilai Measure of Sampling Adequacy Uji Analisis Faktor Item Keterangan MSA X1 Layanan GoFood selalu memuaskan 0,752 a X2 Aplikasi GoFood mudah digunakan dan dijalankan 0,934 a X3 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood merupakan suatu kebutuhan
0,754 a X4 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada memasak sendiri 0,902 a X5 Pesanan selalu diantar dengan baik dalam segala situasi dan cuaca 0,860 a X6 Selalu merekomendasikan aplikasi GoFood kepada kerabat atau rekan kerja 0,901 a X7 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood karena bosan dengan makanan yang ada di sekitar tempat tinggal 0,892 a X8 Jadwal aktivitas yang padat mengharuskan selalu memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood 0,887 a X9 Lebih sering memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood daripada secara langsung di pedagang 0,791 a X10 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada membeli makanan langsung ke pedagang 0,887 a X11 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood akibat tertarik iklan di media sosial 0,855 a X12 Desain produk lebih menarik di aplikasi GoFood daripada tampilan langsung di toko 0,858 a X13 Makanan/minuman yang dijual di aplikasi GoFood selalu inovatif 0,890 a X14 Mitra pengemudi pengantar pesanan melalui aplikasi GoFood cepat tanggap dan ramah 0,870 a X15 Pengantaran pesanan melalui aplikasi GoFood lebih cepat dibanding dengan layanan pesan antar konvensional (layanan pesan antar yang disediakan oleh pihak restoran) 0,880 a X16 Aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan mitra pedagang ( merchant ) makanan/minuman 0,925 a X17 Penjual di aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan menu makanan/minuman 0,929 a

## (Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Dilihat  dari  Tabel  4  di  atas,  disimpulkan pada  17  indikator  variabel  memiliki  nilai  MSA ( Measure  of  Sampling  Adequacy )  >  0,5  sehingga semua  indikator  variabel  yang  berjumlah  17 indikator variabel dalam analisis faktor memiliki korelasi  yang  diharapkan  sehingga  memenuhi
syarat uji analisis faktor dan dapat dianalisis lebih lanjut.

## 3. Communalities Test
Menurut Hair et al (2010) apabila indikator memiliki  nilai  komunalitas  <  0,5  dapat disimpulkan bahwa indikator tersebut tidak dapat menjelaskan faktor dan indikator tersebut harus dikeluarkan dan dilakukan uji analisis faktor dari awal.
Tabel. 5 : Nilai Communalities pada Analisis Faktor Item Keterangan Nilai Extraction X1 Layanan GoFood selalu memuaskan 0,870 X2 Aplikasi GoFood mudah digunakan dan dijalankan 0,508 X3 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood merupakan suatu kebutuhan 0,830 X4 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada memasak sendiri 0,549 X5 Pesanan selalu diantar dengan baik dalam segala situasi dan cuaca 0.557 X6 Selalu merekomendasikan aplikasi GoFood kepada kerabat atau rekan kerja 0,583 X7 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood karena bosan dengan makanan yang ada di sekitar tempat tinggal 0,689 X8 Jadwal aktivitas yang padat mengharuskan selalu memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood 0,511 X9 Lebih sering memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood daripada secara langsung di pedagang 0,512 X10 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada membeli makanan langsung ke pedagang 0,502 X11 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood akibat tertarik iklan di media social 0,563 X12 Desain produk lebih menarik di aplikasi GoFood daripada tampilan langsung di took 0,432 X13 Makanan/minuman yang dijual di aplikasi GoFood selalu inovatif 0,635 X14 Mitra pengemudi pengantar pesanan melalui aplikasi GoFood cepat tanggap dan ramah 0,634 X15 Pengantaran pesanan melalui aplikasi GoFood lebih cepat dibanding dengan layanan pesan antar konvensional (layanan pesan antar yang disediakan oleh pihak restoran) 0,593 X16 Aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan mitra pedagang ( merchant ) makanan/minuman 0,489 X17 Penjual di aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan menu makanan/minuman 0,509 (Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Tabel 5 di atas, diketahui semua indikator memiliki  nilai Extraction >  0,5  kecuali indikator variabel  X12  dan  X16  dimana  nilai Extraction yang diperoleh < 0,5 sehingga indikator variabel X12  dan  X16  harus  dieliminasi  atau  dibuang serta akan dilakukan uji analisis faktor ulang dari tahap  awal  tanpa  mengikutsertakan  indikator variabel X12 dan X16 yang akan dieliminasi atau dibuang.

## 3.5.2 Analisis Faktor Setelah Eliminasi
Setelah  didapatkan  hasil  pada  awal  uji analisis  faktor  bahwa  terdapat  dua  indikator variabel  yang  harus  dieliminasi  atau  dihapus yaitu  indikator  variabel  X12  dan  X16,  maka dalam  penelitian  ini akan dilakukan  uji analisis faktor  ulang  dari  tahap  awal  sehingga  nantinya diharapkan hasil yang didapatkan menjadi lebih baik.
1. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan Barlett’s Test Setelah Proses Eliminasi Nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)  dan Bartlett’s  Test setelah  proses  eliminasi  dapat dilihat  dalam  sajian  data  berupa  tabel  output SPSS 20 berikut :
Tabel. 6 : Nilai Output KMO dan Bartlett’s

## Test Setelah Proses Eliminasi
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .858 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3187.577 Df 136 Sig. .000
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Dari  Tabel  6,  terlihat  bahwa  nilai Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) yang diperoleh sebesar 0,846 yang berarti > 0,5 dan nilai signifikansi Bartlett’s Test yang  diperoleh  0,000  yang  berarti  <  0,05 sehingga dikatakan bahwa teknik analisis faktor dalam  penelitian ini  layak  untuk dilakukan  dan dianalisis lebih lanjut.
2. Anti-Image Correlation Test Setelah Proses Eliminasi Hasil dari perhitungan nilai MSA ( Measure of  Sampling  Adequacy )  setelah  proses  eliminasi dapat dilihat dari nilai yang diperoleh dari Anti- Image  Correlation  Test dalam  sajian  data  berupa tabel berikut :
Tabel. 7 : Nilai Measure of Sampling Adequacy Uji Analisis Faktor Setelah Proses Eliminasi
Item Keterangan MSA X1 Layanan GoFood selalu memuaskan 0,741 a
X2 Aplikasi GoFood mudah digunakan dan dijalankan 0,929 a X3 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood merupakan suatu kebutuhan 0,745 a X4 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada memasak sendiri 0,901 a X5 Pesanan selalu diantar dengan baik dalam segala situasi dan cuaca 0,838 a X6 Selalu merekomendasikan aplikasi GoFood kepada kerabat atau rekan kerja 0,884 a X7 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood karena bosan dengan makanan yang ada di sekitar tempat tinggal 0,889 a X8 Jadwal aktivitas yang padat mengharuskan selalu memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood 0,886 a X9 Lebih sering memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood daripada secara langsung di pedagang 0,780 a X10 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada membeli makanan langsung ke pedagang 0,869 a X11 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood akibat tertarik iklan di media sosial 0,880 a X13 Makanan/minuman yang dijual di aplikasi GoFood selalu inovatif 0,898 a X14 Mitra pengemudi pengantar pesanan melalui aplikasi GoFood cepat tanggap dan ramah 0,844 a X15 Pengantaran pesanan melalui aplikasi GoFood lebih cepat dibanding dengan layanan pesan antar konvensional (layanan pesan antar yang disediakan oleh pihak restoran) 0,884 a X17 Penjual di aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan menu makanan/minuman 0,918 a
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Tabel 7 di atas disimpulkan bahwa pada 15 indikator variabel memiliki nilai MSA ( Measure of Sampling Adequacy ) lebih dari 0,5 sehingga semua indikator  variabel  yang  berjumlah  15  indikator variabel  dalam  analisis  faktor  memiliki  korelasi yang  diharapkan  sehingga  memenuhi  syarat  uji analisis faktor dan dapat dianalisis lebih lanjut.
3. Communalities Test Setelah Proses Eliminasi Berikut ini adalah tabel hasil Communalities setelah  proses  eliminasi  yang  menunjukkan variasi dari setiap indikator variabel yaitu sebagai berikut :
Tabel. 8 : Nilai Communalities Pada Analisis Faktor Setelah Proses Eliminasi
Item Keterangan Nilai Extaction X1 Layanan GoFood selalu memuaskan 0,834 X2 Aplikasi GoFood mudah digunakan dan dijalankan 0,510 X3 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood merupakan suatu kebutuhan 0,802 X4 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada memasak sendiri 0,561 X5 Pesanan selalu diantar dengan baik dalam segala situasi dan cuaca 0.608 X6 Selalu merekomendasikan aplikasi GoFood kepada kerabat atau rekan kerja 0,588 X7 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood karena bosan dengan makanan yang ada di sekitar tempat tinggal 0,697 X8 Jadwal aktivitas yang padat mengharuskan selalu memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood 0,513
X9 Lebih sering memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood daripada secara langsung di pedagang 0,582 X10 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada membeli makanan langsung ke pedagang 0,600 X11 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood akibat tertarik iklan di media sosial 0,641 X13 Makanan/minuman yang dijual di aplikasi GoFood selalu inovatif 0,624 X14 Mitra pengemudi pengantar pesanan melalui aplikasi GoFood cepat tanggap dan ramah 0,577 X15 Pengantaran pesanan melalui aplikasi GoFood lebih cepat dibanding dengan layanan pesan antar konvensional (layanan pesan antar yang disediakan oleh pihak restoran) 0,609 X17 Penjual di aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan menu makanan/minuman 0,525
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Terlihat  pada  tabel  8,  dapat  diketahui semua  indikator  variabel  telah  memiliki  nilai Extraction > 0,5 sehingga dapat dikatakan bahwa semua  indikator  variabel  telah  memenuhi persyaratan  komunalitas  dan  dapat  digunakan untuk menjelaskan faktor.
4. Total Variance Explained Total  Variance  Explained digunakan  untuk menentukan  berapa  banyak  faktor  yang  akan terbentuk  dengan  ketentukan  nilai  pada Total Initial  Eigenvalues harus  memiliki  nilai  minimal 1,000. Hasil perhitungan Total Variance Explained ditampilkan dalam tabel sebagai berikut:
Tabel. 9 Nilai Total Initial Eigenvalues
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Pada  tabel  9,  diketahui  komponen  atau faktor yang memiliki nilai Total Initial Eigenvalues  1,000  yaitu  komponen  atau  faktor  1  sampai dengan  komponen  atau  faktor  4  dimana  total persentase kumulatif yang dapat dijelaskan oleh keempat  faktor  tersebut  sebesar  61,808%  atau 62%.
5. Grafik Scree Plot
Grafik scree  plot merupakan  sebuah grafik yang  memperlihatkan  jumlah  komponen  atau faktor  yang  dapat  terbentuk  sebagai  lanjutan penjelasan pada Total Variances Explained . Berikut ini adalah penampakan dari grafik scree plot yang terbentuk :
Gambar. 2 Grafik Scree Plot Analisis Faktor
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022) Gambar 2, terlihat bahwa komponen atau faktor 1 sampai dengan komponen  atau faktor 4 (garis dari sumbu component number 1,2,3, dan 4) yang masih berada diatas 1 (Sumbu Y) sehingga keempat  faktor  tersebut  yang  akan  membentuk faktor baru nantinya.
6. Component Matrix
Component  Matrix memuat  koefisien  yang digunakan  untuk  menyatakan  variabel  standar yang disebut faktor.
Tabel. 10 Nilai Factor Loading pada Component Matrix
Component 1 2 3 4 X1 .764 -.312 -.271 -.282 X2 .640 -.047 -.198 .242 X3 .768 -.317 -.199 -.269 X4 .669 .178 -.243 .150 X5 .584 -.424 .214 .205 X6 .624 .282 -.058 -.341 X7 .578 -.136 .083 .582 X8 .634 .181 -.092 -.266 X9 .565 -.069 .492 .124 X10 .542 .063 -.489 .253 X11 .583 .092 .480 -.249
X13 .588 .462 .099 .234 X14 .577 -.471 .125 -.079 X15 .617 .471 .076 .009 X17 .691 .130 .144 -.096
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Pada  Tabel  10,  terlihat  matriks  yang dihasilkan masih terbilang kompleks dimana hal ini dibuktikan dengan nilai factor loading terbesar setiap  indikator  variabel  secara  dominan berkorelasi  pada  komponen  atau  faktor  1 meskipun indikator variabel X7 berkorelasi pada komponen  atau  faktor  4  sehingga  sangat  sulit dilakukan  interpretasi  faktor.  Maka  dari  itu, perlunya dilakukan rotasi faktor.

## 7. Rotated Component Matrix
Tahapan  atau  langkah  ini  merupakan tahapan  dimana  matriks  ditransformasikan  ke menjadi lebih sederhana agar mudah diinterpretasikan pada saat dilakukan
pengelompokan  faktor.  Adapun  rotasi  faktor dalam  tahapan  ini  menggunakan  metode varimax .
Tabel. 11 Nilai Factor Loading pada Rotated Component Matrix
Component
1 2 3 4 X1 .228 .815 .289 .182 X2 .209 .282 .559 .272 X3 .243 .788 .256 .239 X4 .400 .246 .572 .116 X5 .036 .333 .209 .673 X6 .644 .390 .140 -.030 X7 .088 .003 .565 .609 X8 .547 .417 .199 .028 X9 .379 .086 .028 .656 X10 .145 .267 .713 -.009 X11 .610 .232 -.172 .430 X13 .624 -.111 .420 .213 X14 .059 .549 .072 .516 X15 .708 .037 .305 .114 X17 .560 .294 .184 .302
(Sumber: Hasil Output SPSS 20, 2022)
Pada  Tabel  11,  diketahui  matriks  yang dihasilkan sudah tidak lagi bersifat kompleks atau dengan  kata  lain  telah  tersebar  secara  merata
dimana  hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai factor loading terbesar  pada  setiap  indikator  variabel hanya  berkorelasi  pada  satu  komponen  atau faktor  saja  sehingga  menjadi  mudah  dilakukan interpretasi faktor.

## 8. Pengelompokan dan Interpretasi Faktor
Setelah  semua  tahap  analisis  faktor dilakukan, diperoleh 4 faktor baru yang terbentuk dalam penelitian ini. Berikut ini pengelompokan faktor  dari  komponen  atau  faktor  1  sampai dengan  komponen  atau  faktor  4  dari  beberapa indikator variabel yang tersedia yaitu :
Tabel. 12 Pengelompokan Faktor 1
Item Variabel Hasil Ekstraksi Factor Loading Komponen Matrix X6 Selalu merekomendasikan aplikasi GoFood kepada kerabat atau rekan kerja
0,644 1 X8 Jadwal aktivitas yang padat mengharuskan selalu memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood 0,547 X11 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood akibat tertarik iklan di media sosial 0,610 X13 Makanan/minuman yang dijual di aplikasi GoFood selalu inovatif 0,624 X15 Pengantaran pesanan melalui aplikasi GoFood lebih cepat dibanding dengan layanan pesan antar konvensional (layanan pesan antar yang disediakan oleh pihak restoran) 0,708 X17 Penjual di aplikasi GoFood memiliki banyak pilihan menu makanan/minuman 0,560
( Sumber: Hasil Olah Data Peneliti, 2022)
Terlihat  pada  Tabel  12,  diketahui  bahwa setiap  nama  dari  indikator  variabel  yang terekstraksi mengarah pada faktor yang berbeda- beda,  akan  tetapi  indikator  X3.3  memiliki  nilai korelasi atau nilai factor loading terbesar sehingga faktor 1 ini diberi nama faktor Ketepatan Waktu.
Tabel. 13 Pengelompokan Faktor 2
Item Variabel Hasil Ekstraksi Factor Loading Komponen Matrix X1 Layanan GoFood selalu memuaskan 0,815 2 X3 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood merupakan suatu kebutuhan 0,788
(Sumber: Hasil Olah Data Peneliti, 2022)
Terlihat  pada  tabel  13,  diketahui  setiap nama  dari  indikator  variabel  yang  terekstraksi mengarah  pada faktor  yang  berbeda-beda, akan tetapi  indikator  variabel  X1  memiliki  nilai korelasi atau nilai factor loading terbesar sehingga faktor  2  ini  diberi  nama  faktor  Kepuasan  pada Layanan.
Item Variabel Hasil Ekstraksi Factor Loading Komponen Matrix X2 Aplikasi GoFood mudah digunakan dan dijalankan 0,559
3
X4 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada memasak sendiri
0,572 X7 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood karena bosan dengan makanan yang ada di sekitar tempat tinggal 0,565 X10 Memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood lebih murah daripada melalui makanan langsung ke pedagang 0,713 (Sumber: Hasil Olah Data Peneliti, 2022) Terlihat pada tabel 14, setiap nama dari indikator variabel yang terekstraksi
mengarah  pada faktor  yang  sama, sehingga faktor 3 ini diberi nama faktor Efisien. .

## Tabel. 15 Pengelompokan Faktor 4
Item Variabel Hasil Ekstraksi Factor Loading Komponen Matrix X5 Pesanan selalu diantar dengan baik dalam segala situasi dan cuaca 0,673 4 X9 Lebih sering memesan makanan/minuman melalui aplikasi GoFood daripada secara langsung di pedagang 0,656 X14 Mitra pengemudi pengantar pesanan melalui aplikasi GoFood cepat tanggap dan ramah 0,516

## (Sumber: Hasil Olah Data Peneliti, 2022)
Terlihat  pada  tabel  15,  diketahui  setiap nama  dari  indikator  variabel  yang  terekstraksi mengarah  pada faktor  yang  berbeda-beda, akan tetapi  indikator  variabel  X5  memiliki  nilai korelasi  atau  nilai  factor  loading  terbesar sehingga faktor 4 ini diberi nama faktor Situasi.
4.6 Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan  analisa  deskriptif,  diketahui bahwa  masyarakat  di  Kota  Batam  memiliki aplikasi  Gojek  dan  menggunakan  layanan Gofood  minimal  sebanyak  2  kali  sebulan memilih melakukan pembelian makanan melalui aplikasi  GoFood  karena  penjual  di  Aplikasi GoFood  memiliki  banyak  pilihan  menu makanan dan/atau minuman dengan nilai mean 3,23  yang  berarti  setuju.  Hal  ini  selaras dengan latar  belakang  masyarakat  Kota  Batam. Kebanyakan  masyarakat  Kota  Batam  memiliki latar belakang yang berasal dari berbagai kota di Indonesia,  sehingga  memiliki  keberagaman dalam memilih makanan dan/atau minuman.
Berdasarkan  hasil  analisis  faktor  dapat disimpulkan  terdapat  4  faktor  baru  yang terbentuk  dari  indikator-indikator  variabel  asal
yaitu Ketepatan Waktu (persentase nilai varians sebesar  39,906%),  Kepuasan  pada  layanan (persentase  nilai  varians  sebesar  8,225%), Efisiensi  (persentase  nilai  varians  sebesar 6,929%)  dan  Situasi  (persentase  nilai  varians sebesar  6,748%).  Sehingga  faktor  pendorong keputusan  pembelian  melalui  aplikasi  GoFood pada  masyarakat  Kota  Batam  yang  paling dominan  berpengaruh  adalah  faktor  Ketepatan Waktu  dengan  persentase  nilai  varians  sebesar 39,906%. Faktor baru yang menjadi faktor yang paling tinggi adalah ketepatan waktu..

## 5. Kesimpulan Dan Saran
5.1 Kesimpulan
1. Pada  penelitian  ini  faktor  pendorong keputusan  pembelian  melalui  aplikasi GoFood  pada  masyarakat  Kota  Batam adalah  kualitas  layanan,  aplikasi,  gaya hidup,  efektifitas,  kondisional,  sosial, preferensi, individu, keputusan pembelian,  harga,  promosi,  inovasi, Attitude  Of  Delivery  Person (Sikap Pengantar  Makanan), Delivery  Time (Waktu  Pengantaran),  dan  Variasi. Sedangkan  dua  faktor  yang  dieliminasi ketika  pengolahan  data  karna  dianggap tidak  menjadi  faktor  pendorond  adalah desain produk dan Number Of Restaurants
(Jumlah Restoran).
2. Pada  penelitian  ini  ditemukan  empat faktor  baru  yaitu  ketepatan  waktu, kepuasan  pada  layanan,  efisiensi,  dan situasi.  Faktor-faktor  baru  tersebut terbentuk dari variabel asal yang menjadi kajian atau landasan teori yang ada dalam penelitian ini dari beberapa tahap analisis faktor  yang  mana  pada  tahap  akhirnya yaitu  pengelompokan  dan  pemberian nama  faktor  dengan  nilai  faktor  loading tertinggi  sebagai  pedomannya  sehingga terbentuk faktor-faktor baru tersebut.

## 5.2 Saran
1. Berdasarkan penelitian ini faktor yang paling berkontribusi  mendorong  masyarakat  Kota
Batam  membeli  makanan  dan  minuman melalui  aplikasi  GoFood  adalah  ketepatan waktu  dan  kepuasan  pada  layanan.  Bagi pihak  Gojek  dapat  lebih  mengembangkan aplikasi  dan  sistematis  perusahaan  Gojek yang  berkaitan  dari  4  faktor  yang  timbul seperti  ketepatan  waktu  Gojek  harus memastikan bahwa driver mengantar pesanan customer  tepat  waktu  sesuai    yang  telah  di perkirakan oleh aplikasi Gojek dan customer dapat menggunakan aplikasi lebih mudah dan konfirmasi  pesanan  lebih  cepat,  faktor kepuasan pada layanan Gojek bisa membuat rating  pelayanan  di  aplikasi  yang  diisi  oleh customer dan call center yang bisa terhubung oleh customer, faktor efisiensi dari segi faktor ini  pihak  Gojek  dapat  memberikan  layanan potongan  harga  atau  diskon  dari  aplikasi Gojek  khususnya  pada  layanan  Gofood kepada  customer  melalui  voucher  aplikasi dan  untuk  faktor  situasi  pihak  Gojek  bisa memastikan  bahwa  dalam  segala  kondisi cuaca  makanan dan  atau  minuman  pesanan customer  dapat  sampai  dengan  aman  ke tangan  customer  dengan  cara  penambahan box jika sewaktu-waktu hujan agar makanan atau minuman customer dapat terjamin.
2. Bagi penelitian selanjutnya diharapkan dapat meneliti  lebih  dalam  mengenai  faktor ketepatan  waktu,  kepuasan  pada  layanan, harga dan situasi.
6. Daftar Pustaka Annur,  Cindy  Mutia.  (2020). Berapa  Usia Mayoritas Pengguna Media Sosial di Indonesia.
Databoks.katadata.co.id. Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & Black, W.
(2010). Multivariate  Data  Analysis  With Reading,  Seventh  Edition .  New  Jersey: Prentice Hall International Edition.
Harahap,  D.  A.,  &  Amanah,  D.  (2018).
Perilaku  belanja  online  di  Indonesia. Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia,
9 (2), 193-213.
Kotler, Philip & Amstrong, Gary. (2016). Prinsip- prinsip  Pemasaran.  Edisi  13  Jilid  1 .  Jakarta: Erlangga.
Mandey,  Jilly  Bernadette.  (2013). Promosi, Distribusi,  Harga  Pengaruhnya  Terhadap Keputusan  Pembelian  Rokok  Surya  Promild. Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bismis dan Akuntansi. Vol.1 No.4 , 95-104.
Peter,  J.P  &  Olson,  J.C  (2008). Consumer Behavior and Marketing Strategy.
Singapore: McGraw Hill.
Puspita,  Marcella  &  Adriana,  Aprilia.  (2020).
Faktor-Faktor  Pendorong  Konsumen  Surabaya Membeli  Makanan  Dan  Minuman  Melalui Aplikasi  GoFood  Dan  Grabfood. Jurnal
Manajemen Perhotelan, Vol. 6, No. 2 , 88-98. Saad,  Ahmed  Tausif.  (2020). Factors  Affecting Online Food Delivery Service In Bangladesh: An Empirical Study. British Food Journal Vol. 123 No. 2, 535-550.
Santoso, S. (2012). Analisis SPSS Pada Statistik Parametrik.  Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo.
Suliyanto. (2005). Analisis Data dalam Aplikasi Pemasaran . Bogor: Ghalia Indonesia. Tjiptono, Fandy. (2015). Strategi Pemasaran Edisi
4 . Yogyakarta: CV Andi Offset.
Wibowo, H. O., & Rahayu, S. (2021). Pengaruh Kualitas  Pelayanan,  Harga,  Dan  Promosi Terhadap  Keputusan  Pembelian  Pesan  Antar Makanan  GoFood  Di  Kota  Solo.  Excelent: Jurnal  Management,  Bisinis  Dan  Pendidikan , vol 8 No 1, 70-78.
Yolanda,  Aie  Lila  &  Nuryati.  (2020). Pengaruh Kualitas  Pelayanan,  Harga  Dan  Promosi
Terhadap Keputusan Pembelian Go-Food Pada
Go-Jek  Di  Kabupaten  Sukoharjo. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan Vol 6, No 2, 75-83.