## Journal of Agricultural Socio-Economics (JASE)
eISSN 2745-6897 | pISSN 2745-6889 Volum 3 Issue 1 (2022) Page 15-22 DOI:http://dx.doi.org/10.33474/jase.v3i1.17691 Submit: 10-08-2022 | Accepted: 17-08-2022 | Publish: 22-08-2022

## FAKTOR KEPUTUSAN BELANJA ONLINE PRODUK PERTANIAN DAN NON- PERTANIAN
Siska Bara 1 , Doppy Roy Nendissa 1 *, Serman Nikolaus 1 , Marthen R. Pellokila 1 , Nikmatul Khoiriyah 2
1 Program Studi Agribinis, Fakultas Pertanian, Universitas Nusa Cendana, Kupang, Indonesia
2 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Islam Malang, Indonesia
*Emai l : roynendissa@staf.undana.ac.id
Abstract. Product marketing using online media has disrupted the conventional product marketing system. This study is to determine the determinants of the use of online media in purchasing agricultural and non-agricultural products. By the likert scale to find the determinant factors, namely age, education, payment method, shopping convenience,  product  variants,  price,  trust  worthiness  and  ease  of  shopping.  Data  were  analyzed  by  binary logistic regression approach. The results of the study found that the determinants of online purchases were age and  education  while  the  other  six  variables  were  not  significant.  This  strengthens  the  notion  that  the characteristics  of  the  use  of  online  media  in  the  research  area  are  people  that  have  knowledge  and  skills  in understanding  digital  technology.  As  many  as  72  percent  that  do  online  shopping  are  the  younger  generation, teenagers and early adults. Teenagers and early adults quickly adapt to the changing trends of digital technology and are eager to try new things. Online marketing through various digital application-sites is not yet well known to respondents in the research area, so the six variables are not a determinant in online shopping. One of the main obstacles to the research area is the difficulty of the internet network.  So, it is necessary to expand the internet network and provide literacy in using online shopping applications.
Keywords : Online shopping, determinant, binary logistic regression
Abstrak . Pemasaran  produk  menggunakan  media  online  telah  mendisrupsi  sistem  pemasaran  produk konvensional. Studi ini untuk mengetahui faktor determinan pengunaan media online dalam pembelian produk pertanian dan non-pertanian. Data penelitian menggunakan data primer dengan pengukuran menggunakan skala likert  untuk  menemukan  faktor  determinan  yaitu  umur,  pendidikan,  metode  pembayaran,  kenyaman  belanja, varian  produk,  harga,  kepercayaan  dan  kemudahan  belanja.  Data  dianalisis  dengan  pendekatan  regresi  logistik biner  yaitu  Logit  Model.  Hasil  studi  menemukan  bahwa  faktor  pembelian  online  adalah  umur  dan  pendidikan sedangkan  enam  variabel  lainnya  tidak  signifikan.  Hal  ini  menguatkan  dugaan  bahwa  karaktersitik  para penggunaan media online di daerah penelitian adalah masyarakat memiliki pengetahuan dan keterampilan dalam memahami  teknologi  digital.  Sebanyak  72  persen  yang  melakukan  belanja  online  adalah  para  generasi  muda, usia  remaja  dan  dewasa  awal.  Para  remaja  dan  dewasa  awal  cepat  menyesuaikan  dengan  tren  perubahan terknologi digital dan rasa ingin mencoba hal-hal baru. Pemasaran online melalui berbagai situs-aplikasi digital, belum  banyak  dikenal  responden  di  daerah  penelitian,  sehingga  keenam  variabel  tidak menjadi  penentu dalam belanja  online.  Salah  satu  kendala  utama  di  daerah  penelitian  adalah  kesulitan  jaringan internet  sehingga perlu perluasan jaringan internet dan memberikan literasi dalam menggunakan aplikasi belanja online.
Kata Kunci : Online shopping, determinant, binary logistic regression

## PENDAHULUAN
Pengguna  internet  semakin  bertumbuh  pesat  di  era  digital  beberapa  dekade  terakhir  ini  dan telah  membuat  perubahan  dalam  kehidupan  masyarakat,  termasuk  telah  mendisrupsi  sistem pemasaran  yang  konvensional  ke  pemasaran  digital. Internet  atau interconnection  networking dapat diartikan  sebagai a  global  network  of  computer  networks (Randal  dan  Latulipe,  2005, Hassan  & Madani,  2017; Atzori  et  al.,  2018;  Cacciapuoti  et  al.,  2019;  Nisar  et  al.,  (2020) .  Kesimpulan sederhana  dikemukakakn  dalam Online  interaction  readiness : conceptualisation  andmeasurement
Yuping Liu, Old Dominion University , USA (2010) bahwa internet merupakan media yang tidak bisa ditolak  telah  menjadi  salah  satu  sarana  komunikasi marketing yang  baik  karena  dapat  diakses dimanapun dan  kapanpun. Internet merupakan media komunikasi yang  cepat dan murah, dan dalam waktu jangka panjang semua orang pasti membutuhkan internet.
Pertumbuhan pengguna internet di Indonesia terus mengalami peningkatan yang pesat. Karina, (2013)  meyebutkan  bahwa  disaat  populasi  di  indonesia  248,64  juta  jiwa  terdapat  2,3%  pengguna internet  yang  aktif.  Pengguna  internet  yang  ada  di  indonesia  pada  umumnya  yang  menggunakan telepon  genggam  (handphone  dan  tablet).  Diantara  pera  penggunaa  telepon  celuler  mereka menggunakannya untuk berbelanja produk secara online ( online shopping ). Belanja  online  ( online  shopping )  adalah  pembelian  yang  dilakukan  melalui  internet  sebagai media pemasarannya dengan menggunakan website sebagai katalog ( Park & Lee, 2017; Thomas et al ., 2018;  Garnier  &  Poncin,  2019;  Ngwe,  2019;  Veleva,  2019;  Tran,  2020;  Shankar,  V.,  &  Kushwaha, (2021) .  Contoh  dari online  shopping antara  lain,  ebay.com,  mataharimall.com,  olx.com, tokopedia.com.  Selain  itu, ada juga  yang menawarkan online  shopping melalui blog,  forum jual  beli seperti kaskus, dan media sosial seperti twitter , dan facebook dengan menawarkan beberapa produk- produk seperti kaos, sepatu, hp dan sebagainya.  Kelebihan dari online shoping adalah selain pembeli bisa melihat  desain  produk  sudah  ada  konsumen juga  bisa merequest desain  (custom  desain)  hingga pembayaran  secara  online  (Ollie,  2008).  Belanja  online  saat  ini  banyak  menjadi  primadona  bagi komunitas  dunia  termasuk  masyarakat  di  Kota  Kupang. Online  shoping sangat  mudah  di  akses  dan dapat memudahkan masyarakat dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari.
Jumlah  pengguna    internet  di  Indonesia  semakin  meningkat  setiap  tahun.  Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  ( APJII )  dalam  media  (Suara.com  edisi  Nopember,  2020) merilis pengguna internet di Indonesia periode 2018-2019, berjumlah 171,1 juta orang, naik menjadi 199,71  juta  orang  pada  periode  2019-Maret  2020,  dari  total  266,91  juta  penduduk.  Untuk  Provinsi Nusa  Tenggara  Timur  jumlah  pengguna  Internet  sebesar  3.338.440  orang.  Umumnya  para  pengguna internet  paling  aktif  merupakan  penduduk  yang  berusia  17  sampai  40  tahun  dan  sebagian  besarnya dari  mereka  adalah  kelompok  mahaisiswa  dan  pelajar (http://www.dinomarket.co m).  Data  tersebut menunjukkan  bahwa  pemanfaatan  internet  sebagai  media  berbelanja  didominasi  oleh  kalangan    usia muda.
Hampir  semua  jenis  produk  ekonomi  telah  masuk  dalam  pasar  online,  baik  produk  pertanian maupun  non  pertanian.  Produk  pertanian  yang  banyak  ditawarkan  di  media  online  seperti  benih, pupuk,  estisida,  tanaman  hias,  alat  pertanian,  produk  hasil  olahan  pertanian  (agroindustri).  Hal  ini menunjukan  bahwa  di  era  digital  saat  ini  banyak  peluang  pemasaran  produk  dan  pembelian  produk dalam  dunia  pertanian  yang  dapat  memudahkan  petani,  juga  untuk  menjual  hasil  panen  untuk dipasarkan  bukan  hanya  dalam  negeri  tetapi  juga  luar  negeri  dengan  jaringan  internet  yang  sudah tersebar luas ke seluruh dunia sehingga cukup banyak masyarakat dapat melihat berbagai macam jenis produk pertanian. Selain produk pertanian ada juga produk non-pertanian seperti  produk fashion dan pakaian, sepatu, perhiasan, alat elektronik, dan sebagainya.
Banyak  faktor  determinan  yang  mendorong  masyarakat  untuk  berbelanja  secara  online. Penelitian  tentang    foktor-faktor  yang  mendorong  pembelian  produk  secara  online  sudah  banyak dilakukan. Beberapa penelitian terkait faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian produk sayuran dan buah secara online telah dilakukan oleh Rakasyifa, I., & Mukti, G. W. (2020); faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian secara online produk non-pertanian dilakukan oleh Budiana, B., &  Amin,  N.  M.  F.  (2021).  Penelitian  yang  serupa  dilakukan  oleh  Sakoikoi,  J.,  &  Priyanto,  S.  H. (2019);  Nurdiyanto,  A.  D.,  Huda,  S.,  &  Purnomo,  M.  (2020);  Alfian,  I.  (2020);  Wijaya,  R., Triwardhani, D., & Yuliniar, Y. (2020); Yuwono, W., & Wiwi, J. (2021, April) dan Wijaya, P. S. M., & Teguh, C. (2012), memberikan kesimpulan yang bervariasi dan tentang faktor penentu pengambilan keputusan  dan  faktor  determinan  dalam  pembelian  secara  online.  Penggunaan  variabel  independen (determinan)  keputusan  pembelian  online  belum  memasukan  variabel  umur  dan  pendidikan  formal dalam  model.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  memasukan  umur  dan  pendidikan  formal  karena pertimbangan  bahwa  secara  psikologi  kedua  variabel  tersebut  memiliki  pengaruh  seseorang memutuskan untuk bertindak.
Model analisis yang digunakan peneliti terdahulu umumnya menggunakan analisis regresi linier sederhana  atau  berganda  untuk  menjawab  tujuan  penelitian.  Hasil  survei/pengamatan  untuk  provinsi NTT  khususnya  wilayah  Kota  Kupang  penggunakan  media  online  untuk  memasarkan  produk  dari tahun  ke  tahun  terus  berkembang,  terutama  memasuki  pandemi  covid-19  sejak  Maret  2020.  Namun referensi berupa hasil penelitian terdahulu terkait faktor determinan  penggunaan media online dalam berbelanja  untuk  wilayah  NTT  termasuk  Kota  Kupang,  sangat  terbatas.    Pada  penelitian  ini menggunakan analisis regresi logistic biner dengan menggunakan software STATA.
Permasalahan utama penelitian ini adalah minat berbelanja produk pertanian dan non pertanian makin meningkat.  Namum  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  serta  karakteriskik  perilaku  berbelanja masyarakat  dalam  menggunakana media  online,  diduga  memiliki perbedaan  dalam  fakor  determinan penggunaan  media  online  untuk  berbelanja.  Penelitian  ini  untuk  menemukan  jenis  produk  pertanian dan non-pertanian yang sering dibelanjakan secara online serta faktor determinan yang mempengaruhi penggunaan  media online dalam  pembelian  produk.  Luaran  penelitian  diharapkan  memberikan informasi  yang  bermanfaat  bagi  pengelola  media  online,  penyedia  produk  online  dan  masyarakat penggguna untuk dapat mengoptimalkan media online dalam berbelanja.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada  50  responden  mahasiswa  di  Kota  Kupang,  Propinsi  Nusa Tenggara  Timur  (NTT).  Pengumpulan  data  dilakukan  secara  online  menggunakan googleform yang berlangsung  pada  bulan  April  sampai  bulan  Juli  2020.  Jenis  data  yang  dikumpulkan  menggunakan skala  likert.  Beberapa  faktor  determinan  penggunaan  media  online  dalam  mengambil  keputusan pembelian produk (Y) yang dipakai dalam penelitian ini adalah  umur (X 1 ), pendidikan formal (X 2 ), metode  pembayaran  (X 3 ),    kenyamanan  berbelanja  (X 4 ),  varian  produk  (X 5 ),  harga  produk  (X 6 ), kepercayaan berbelanja (X 7 ) dan kemudahan dalam pembelian (X 8 ).  Faktor yang determinan terhadap keputusan  pemilihan  media online dalam  pembelian  produk  di  analisis  mengunakan  pendekatan regresi logistik biner, Uji Simultan, Uji Wald dan Uji Signifikansi.
Keputusan membeli produk dengan media online merupakan kejadian biner yang bernilai 1 dan 0 dimana pembelian produk dengan media online dapat dianggap sebagai peubah boneka. konsumen yang  membeli  produk  dengan  media  online  diberi  nilai  1  dan  konsumen  yang  tidak  menggunakan media online dalam pembelian produk atau secara offline diberi nilai 0. Model regresi linier tidak bisa diterapkan  pada  kondisi demikian,  sebab  respon  kualitatif untuk  mengetahui  pengaruh peubah  bebas berada diluar kisaran 0 dan 1. Untuk itu, digunakan model fungsi logit (Gujarati, 1989).
Y = ln ( 𝑝 1−𝑝 ) = 𝛼 +   𝛽 𝑖 𝑋 𝑖
Berdasarkan  model  dasar  tersebut  di  atas  dimodifikasi  ke  dalam  fungsi  logit  untuk memecahkan tujuan penelitian, sehingga model analisis fungsi logit diformulasikan menjadi;
𝑌 = ln ( 𝑝(𝑥) 1−𝑝(𝑥) ) = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 3 𝑋 3 + 𝛽 4 𝑋 14 + 𝛽 5 𝑋 5 + 𝛽 6 𝑋 6 + 𝛽 7 𝑋 7 + 𝛽 8 𝑋 8 di mana; 𝛼 = Konstanta X 1 = Umur X 2 = Pendidikan formal X 3 = Metode pembayaran X 4 = Kenyamanan berbelanja X 5 = Varian produk X 6 = Harga produk X 7 = Kepercayaan berbelanja X 8 = Kemudahan dalam pembelian
Y = Keputusan pembelian
Kemudian dilanjutkan dengan uji Wald, uji Simultan, dan uji tingkat signifikansi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan  media  online  untuk  berbelanja  sedikit  didominasi  oleh  wanita  dibanding  dengan laki-laki,  baik  produk  pertanian  maupun  non  pertanian.  Data  responden  ditemukan  bahwa  58,3% wanita dan laki-laki 33,7% berbelanja produk pertanian sedangkan dan 69,7 % wanita dan 30,3% laki- laki berbelanja produk non pertanian secara online. Wanita mendominasi belanja produk nonpertanian diduga disebabkan oleh jenis produk yang di belanjakan adalah produk kebtuhan wanita.
Hasil  identifikasi  ditemukan  terdapat  8  jenis  produk  yang  dibelanjakan  secara  online  adalah produk  kebutuhan  pokok,  yang  terbesar  adalah  produk  olahan  agroindustri  rumahan  dan  produk hortikulturan liannya seperti dtampak pada Tabel 1. Tabel 1 nampak bahwa beberapa produk pertanian yang di pasarkan dengan media online yang sangat membantu konsumen dalam melakukan pembelian secara  online  untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  di  tengah  situasi  pandemi  covid  saat  ini. Sedangkan  dalam  berbelanja  produk  non-pertanian  secara online terdapat  10%-44%  responden berbelanja produk non-pertanian seperti pakaian, sepatu, tas dan kosmetik. Produk-produk fashion makin marak  dipasarkan  di  media  online  ketika memasuki masa  pandemi covid-19.  Sistem  penjualan  produk telah terdisrupsi oleh situasi pandemi covid-19 yang diikuti berbagai kebijakan yang membatasi aktifitas ekonomi,  sosial  budaya  kemasyarakatan.  Hal  ini  memaksa  para  pelaku  usaha  untuk  merubah  pola penjualan melalui online untuk mempertahankan usahanya.
Di  tengah  pandemi  covid  19  saat  ini  yang  banyak  meresahkan  masyarakat  di  seluruh  dunia  dan banyak menghambat kegiatan di dunia pekerjaan bahkan dunia pendidikan ini banyak mengubah pola hidup  masyarakat  dimana  masyarakat  banyak  dituntut  untuk  lebih  dewasa  untuk  mencari  solusi  serta melihat peluang di tengan pandemi covid-19. Salah satunya ialah memanfaatkan jaringan internet yakni berbelanja  secara online dalam  memenuhi  kebutuhannya  serta  membantu  meringankan  pekerjaan dengan  menggunakan  media  online.  Selain  itu  juga  masyarakat  lebih  bisa  menjaga  kesehatan  karena tidak  terlalu  berinteraksi  secara  langsung  atau  bertatap  muka  ketika  ingin  membeli  sesuatu  yang diinginkan, sehingga protokol kesehatan juga berjalan sesuai anjuran pemerintah.
Tabel 1 .  Produk Pertanian yang Sering di Beli menggunakan Media Online
No Produk Pertanian Persentase (%) Produk Non-Pertanian Persentase (%) 1 Produk agroindustri rumahan 20 Pakaian (fashion) 44 2 Bawang merah/bawang putih 18 Sepatu dan sandal 22 3 Sayur dan buah 17 Tas 18 4 Cabai 16 Kosmetik (make up) 10 5 Benih sayuran 14 Perabotan rumah tangga 4 6 Jagung 12 Perhiasan 2 7 Tanaman hias 8 - - 8 Pupuk dan alat pertanian 6 - - Sumber: Data Primer, 2020 (diolah). Keterangan: Produk agroindustri rumahan (kripik, jagung gogeng, salad buah, sambal lu’at  (sambal khas Timor)
Variabel  dependen  (Y)  dalam  penelitian  ini  bersifat  kategorik,  dimana  Keputusan  responden membeli  produk  dengan media online merupakan  kejadian  biner  yang  di  beri  nilai 1  dan  0,  dimana yang melakukan  pembelian  produk dengan media online bernilai 1 dan yang tidak membeli produk dengan media online diberi nilai 0. Dari 8 variabel bebas hanya 2 variabel yang di analisis lebih lanjut yaitu  variabel  umur  dan  pendidikan  formal  sedangkan  variabel  metode  pembayaran,  varian  produk, harga,  kepercayaan,  kenyamanan  berbelanja  dan  kemudahan  dalam  pembelian  tidak  di  analisis  lebih lanjut  karena  tidak  memiliki  variasi  data  sebab  variabel  tersebut  tidak  berpengaruh  pada  pembelian produk dengan media online.

## Umur dan Pendidikan Formal Responden
Berdasarkan  data  pada  penelitian,  kecenderungan  untuk  membeli  online  orang  muda  lebih besar  72%  dibandingkan  kecenderungan  berbelanja  online  pada  orang  tua  28%.  Identitas  umur responden berada pada usia muda yaitu yang terendah 22 tahun dan tertinggi 33 tahun dengan kiraran terbesar antara 22-27 tahun (72,0%). Badan Pusat Statistik (2018), mengkategorikan umur diantara 25- 34 tahun dan 40-45 tahun adalah merupakan umur yang mampu menimbulkan persepsi puas terhadap pekerjaan.  Usia  muda  cenderung  menggunakan  dan  memanfaatkan  teknologi  digital  serta  banyak
memilih  media  online  untuk  mempermudah  membeli  produk.  Responden  umumnya  berpendidikan SMA  (60,3%)  dan  Pendidikan  Tinggi   (39,7%).  Pendidikan juga  dapat mempengaruhi  cara  dan  pola pikir  dalam  mengambil  sebuah  keputusan,  dan  kemampuan  meyesuaikan  diri  terhadap  setiap perubahan yang terjadi sekitarnya.

## Uji Simultan (Uji Model)
Pada model Logistik terdapat beberapa uji yang dilakukan untuk membuktikan apakah model signifikan atau tidak. Pada uji model ini dilakukan uji Chi square (Uji G) dan uji Goodness of fit. Uji simultan atau juga sering disebut dengan uji serentak dilakukan untuk mengetahui signifikansi semua parameter  β  terhadap  variabel  respon  secara  keseluruhan.  Pengujian  signifikansi  parameter  tersebut menggunakan statistik uji G, dimana statistik uji G mengikuti distribusi Chi-Square. Hasil uji simultan dengan menggunakan Software STATA versi 14.2 sebagai berikut:

## 1. Uji Chi square
Tabel 2. Uji Chi Square Number of obs =   50 LR Chi2(8) =   36.15 Prob > Chi 2 =   0.0000 Log likelihood =   -16.423074 Pseudo R 2 =    0.5239
Sumber: Data Primer Analisis (2020)
Nilai LR Chi 2 adalah sebesar 36,15 artinya dengan tingkat signifikansi  sebesar  1% terdapat cukup  bukti  untuk    menyatakan  bahwa  terdapat  minimal  satu  variabel  yang  secara  signifikan berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  yaitu  keputusan  pembelian.  Kemudian  nilai  Pseudo  R 2 sebesar  0,5239 artinya keragaman data variabel independen mampu menjelaskan keragaman data variabel dependen sebesar 52,39% sedangkan 47,61% di jelaskan oleh faktor-faktor lainnya seperti kepercayaan pembelian, kemudahan dalam pembelian, dan harga produk.
Pengujian hipotesis model dilakukan dengan cara membandingkan tingkat signifikan dengan nilai α yang sudah ditentukan, yaitu 0,05. Jika signifikansi < α, maka variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat. Uji signifikansi  parameter diatas  maka model regresi logistik  dapat di bentuk dengan mengunakan nilai taksiran parameter Model yang terbentuk adalah:
g(x) =  ̶ 3,491+ 3, 888X 1 + 2,924 X 2 + 1,471 X 3 - 6,498 X 4 + 1,711 X 5 + 6,968 X 6 - 1,583 X 7 + 5,816 X 8

## 2. Uji Goodness of fit test
Goodness of fit test dipakai untuk menguji apakah model yang dihasilkan fit atau tidak. Dengan kriteria:
Ho = Model fit H 1 = Model tidak fit, dengan keputusan tolak Ho bila p-value < α.
Tabel 3 . Output of goodness of fit Logistic model for y, goodness-of-fit test Number of observations =   50 Number of covariate patterns =   38 Pearson Chi2 (29) =   28.43 Prob > Chi2 =   0.4948 Sumber: Data Primer Analisis (2020)
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  dapat  kita  lihat  bahwa  nilai goodness  of  fit  pearson sebesar 28,43>0,05,  artinya  Ho  diterima.  Jadi  dengan  tingkat  signifikansi  5%  terdapat  cukup  bukti  bahwa model yang digunakan adalah fit dan layak dengan tingkat signifikan 28,43 > 0,05.

## Uji Parsial (Uji Wald)
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  statistic  wald  pada  setiap  faktor  yang diperoleh dari hasil analisis regresi logistik dengan nilai Chi-Square tabel pada derajat bebas (df) = 1 dengan  taraf  signifikansi  5  %.  Bila  nilai  statistik  wald  >  χ 2 maka  faktor  tersebut  tidak  mempunyai pengaruh  terhadap  keputusan  responden  dalam  pembelian  produk  dengan  media online atau  tidak.
Apabila  nilai statistic  wald < 𝜒 2 ,  maka  faktor  tersebut  mempunyai  pengaruh  terhadap pengambilan  keputusan  responden  dalam  pembelian  produk  pertanian  dan  non-pertanian menggunakan  media online. Hasil  analisis  data  tentang  factor-faktor  yang  mempengaruhi  pembelian secara online dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pembelian Online Y Coef. Std. Err z P> | z [95%     Conf. Interval] X1 3.888.583 1.297.542 3.00 0.003* 1.345.447 6.431.719 X2 2.924.029 .9666741 3.02 0.002* 1.029.383 4.818.676 X3 1.471.401 1.045.117 1.41 0.159 -.5769908 3.519.794 X4 -.6498246 1.007.242 -0.65 0.519 -2.623.983 1.324.334 X5 1.711.217 1.276.673 1.34 0.180 -.7910153 4.213.449 X6 .6968647 1.250.205 0.56 0.577 -1.753.493 3.147.222 X7 -1.583.426 1.364.669 -1.16 0.246 -4.258.128 1.091.277 X8 .5816141 1.331.715 0.44 0.662 -2.028.499 3.191.727 Cons 3.491567 .848161 -1.23 0.220 -9.073.861 2.090.726
Sumber: Hasil analisis data primer, 2020. *= nyata pada alfa 1%
Berdasarkan Tabel 4 di atas, secara parsial hasil uji Wald yang ditunjukkan koefisien Z, bahwa dari  delapan  variabel  terdapat  Dua  variabel  Independen  yang  mempengaruhi  konsumen  dalam pembelian  produk  mengunakan  media  online  yakni  variabel  umur  (X 1 )  dan  pendidikan  formal  (X 2 ) mempengaruhi responden secara signifikan dalam mengunakan media online untuk pembelian produk pertanian dan non-pertanian. Variabel Umur dan pendidikan formal, memiliki nilai yang signifikansi < α  (P<0.01)    artinya  variabel  tersebut memiliki  hubungan  positif  dan  sangat  nyata  serta  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  responden  dalam  menggunakan  media  online  untuk  pembelian  produk pertanian  dan  non-pertanian.  di  daerah  penelitian.  Sedangkan  enam  variabel  lainnya  memiliki hubungan  negatif  serta  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  keputusan  mengunakan  media online (signifikansi > α (p>0.05). Temuan penelitian ini berbeda dengan hasil studi Wijaya & Teguh (2012);   Sakoikoi  & Priyanto, (2019); Alfian, (2020); Wijaya, dkk (2020);  Nurdiyanto, dkk (2020); Rakasyifa & Mukti, (2020); Yuwono  & Wiwi,  (2021); Budianan & Amin (2021). Umumnya variabel yang  tidak  berpengaruh  pada  penelitian  ini  tapi  pada  beberapa  temuan  studi  diatas  berpengaruh. Sedangkan  yang berpengaruh dalam penelitian ini yaitu variabel umur dan pendidikan, namun  pada para studi sebelumnya kedua variabel ini tidak dimasukkan. Temuan pada penelitian ini justru menjadi temuan baru. Sehingga temuan ini dapat memberikan gambaran bahwa masih terdapat banyak faktor determinan  bagi  seseorang  dalam  melakukan  pembelian  secara  online.  Faktor  sosial,  ekonomi  dan budaya  dapat  menjadi  pembeda  secara  spasial  dalam  pengambilan  keputusan  seseorang  melakukan atau tidak melakukan sesuatu.
Berdasarkan  hasil  uji  secara  parsial,  bahwa  umur  responden  berpengaruh  secara  signifikan dalam melakukan pembelian produk dengan media online karena nilai Z lebih kecil dari 0,01 sehingga tergolong  mempengaruhi  responden  dalam  keputusan  mengunakan  media  online  dalam  pembelian produk  dengan  koefisien  Z  sebesar  3.00  dan  nilai  signifikansi  sebesar  1,345.  Sedangkan  nilai odds ratio sebesar  48,84  yang  artinya  kecenderungan    responden    dengan  usia  mudah  22-27  tahun cenderung sekitar 4 kali lebih banyak berbelanja dengan media online karna lebih aktif berselanjar di media sosial.
Hasil  uji  tabel  secara  parsial  terhadap  pendidikan  formal,  membuktikan  bahwa  pendidikan formal  berpengaruh  secara  signifikan  dalam  melakukan  pembelian  produk  (Z  lebih  kecil  dari  0,01). Nilai odds  ratio sebesar  18,61  yang  artinya  kecendrungan    responden    dengan  pendidikan  formal cenderung  1,8  kali  lebih  banyak  berbelanja  dengan  media  online  hal  ini  juga  dikarenakan  tingkat pendidikan yang di atas rata-rata serta mudah menerima inovasi berbelanja dengan media online di era digital saat ini.

## KESIMPULAN
Penggunakan  media  online  untuk  berbelanja  produks  pertanian  maupoun  non  pertanian  di dominasi oleh kelompok wanita usia muda dibandingkan dengan laki-laki. Dibandingkan laki-laki, ada 58,3% wanita berbelanja produk pertanian sedangkan untuk produk non pertanian 67,7% dibelanjakan oleh wanita dibanding laki-laki.
Keputusan  berbelanja  menggunakan  media  online  di  wilayah  penelitian  hanya  di  pengaruhi oleh  umur  dan  pendidikan  formal.  Sedangkan  enam  variabel  lainnya  tidak  berpengaruh  baik  secara simultan maupun secara parsial.
Kekuatan  usia  muda  berpengaruh  4,8  kali  lebih  kuat  dan  pendidikan  formal  memberikan pengaruh  1,8  kali  lebih  besar  untuk  memutuskan  berbelanja  online.  Umur  muda  dan  pendidikan formal  lebih  cepat  menyesuaikan  perkembangan  teknologi  digital  dan  cepat  mengikuti  tren  di masyarakat. Generasi  usia muda lebih berpikir praktis dan serba instan dalam memenuhi keinginan.

## SARAN
1. Penyedia layanan produk pertanian maupun non pertanian perlu memperhatikan selera dan faktor determinan lain dalam pengambilan keputusan pembelian secara online guna dapat menarik lebih banyak pelanggan.
2. Layanan  internet  yang  lebih  luas  menjadi  pertimbangan  dalam  memperluas  jangkauan pembeli.
3. Perlu  penelitian  lanjutan  dengan  memperluas  jangkauan  dan  jumlah  responden  serta evaluasi  kembali  item  pertanyaan  guna  menangkap  lebih  banyak  persepsi  masyarakat terhadap faktor determinan pengambilan keputusan dalam pembelian secara online.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfian,  I.  (2020).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  Online. J- MABISYA , 1 (1), 27-42.
Atzori, L., Floris, A., Girau, R., Nitti, M., & Pau, G. (2018). Towards the implementation of the Social Internet of Vehicles. Computer Networks , 147 , 132-145.
Budiana,  B.,  &  Amin,  N.  M.  F.  (2021).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keputusan  Konsumen Dalam  Pembelian  Secara  Online. Ecopreneur:  Jurnal  Program  Studi  Ekonomi  Syariah , 2 (1), 26-41.
Cacciapuoti,  A.  S.,  Caleffi,  M.,  Tafuri,  F.,  Cataliotti,  F.  S.,  Gherardini,  S.,  &  Bianchi,  G.  (2019). Quantum  internet:  networking  challenges  in  distributed  quantum  computing. IEEE Network , 34 (1), 137-143. Desember 2016. Garnier, M., & Poncin, I. (2019). Do enriched digital catalogues offer compelling experiences, beyond websites? A comparative analysis through the IKEA case. Journal of Retailing and Consumer Services , 47 , 361-369.
Hassan,  Q.  F.,  &  Madani,  S.  A.  (Eds.).  (2017). Internet  of  things:  Challenges,  advances,  and applications . CRC Press.
Karina,  Ritdzi.  2013.  Analisa  Marketing  Mix,  Lingkungan  Sosial,  Psikologi  Terhadap  Keputusan Pembelian Online Pakaian Wanita”. (Jurnal manjemen pemasaran). Universitas Kristen Petra Vo 1.1No.2
Krisnawati,  Yuke  dan  Fajrianthi,  2010.  Analisis  perbedaan Tingkat  intensi  membeli  melalui  media Internet (online shopping).
Ngwe, D., Ferreira, K. J., & Teixeira, T. (2019). The impact of increasing search frictions on online shopping  behavior:  Evidence  from  a  field  experiment. Journal  of  Marketing  Research , 56 (6), 944-959.
Nisar, K., Welch, I., Hassan, R., Sodhro, A. H., & Pirbhulal, S. (2020). A survey on the architecture, application, and security of software defined networking. Internet of Things , 100289. Nurdiyanto, A. D., Huda, S., & Purnomo, M. (2020). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Konsumen Secara Online Melalui Marketplace. Jurnal Ekonomika dan Bisnis , 7 (2), 81-90.
Park, S., & Lee, D. (2017). An empirical study on consumer online shopping channel choice behavior in omni-channel environment. Telematics and Informatics , 34 (8), 1398-1407.
Rakasyifa, I., & Mukti, G. W. (2020). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Sayur dan  Buah  di  Ritel Online (Suatu  Kasus  pada  Konsumen  Ritel  Online  di  Jakarta). Mimbar Agribisnis: Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis , 6 (1), 275-289. Randal, H, dan Latupile, C. 2005. Plug- N-Play Internet. Indiana:  Sam Publishing
Sakoikoi, J., & Priyanto, S. H. (2019).  Determinan kepuasan belanja konsumen sayur online. SOCA: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian , 13 (2), 170.
Shankar,  V.,  &  Kushwaha,  T.  (2021).  Omnichannel  marketing:  Are  cross-channel  effects symmetric?. International Journal of Research in Marketing , 38 (2), 290-310. Suara.com. (2020), Ini Jumlah Pengguna Internet Indonesia 2020 per Provinsi. https://www.suara.com/tekno/2020/11/13/191253/ini-jumlah-pengguna-internet-indonesia- 2020-per-provinsi . editor Suara.com. Liberty Jemadu | Dicky Prastya; Diunduh tanggal 5 Meret 2021.
Thomas,  M.  R.,  Kavya,  V.,  &  Monica,  M.  (2018).  Online  website  cues  influencing  the  purchase intention  of  generation  z  mediated  by  trust. Indian  Journal  of  Commerce  and  Management Studies , 9 (1), 13-23.
Tran,  V.  D.  (2020).  The  relationship  among  product  risk,  perceived  satisfaction  and  purchase intentions for online shopping. The Journal of Asian Finance, Economics, and Business , 7 (6), 221-231.
Yuwono,  W.,  &  Wiwi,  J.  (2021,  April).  Analisis  Faktor-faktor  Yang  Mempengaruhi  Keinginan Konsumen  Untuk  Melakukan  Pembelian  Online  di  Kota  Batam.  In CoMBInES-Conference  on Management,  Business,  Innovation,  Education  and  Social  Sciences (Vol.  1,  No.  1,  pp.  2207- 2220).
Veleva,  P.  (2019).  Internet  advertising-a  marketing  tool  supporting  e-commerce. Trakia  Journal  of Sciences , 17 (1), 883-890.
Wijaya,  P.  S.  M.,  &  Teguh,  C.  (2012).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  minat  beli  di  online  shop specialis guess. Jurnal Riset Manajemen dan Bisnis , 7 (2), 147-160
Wijaya,  R.,  Triwardhani,  D.,  &  Yuliniar,  Y.  (2020,  November).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Keputusan  Pembelian  Secara  Online  Pada  Kelompok  Remaja.  In Prosiding  BIEMA  (Business Management, Economic, and Accounting National Seminar) (Vol. 1, pp. 617-631).