## JURISMA: Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen

## ANALISIS KONTEN POST INSTAGRAM TERHADAP ONLINE ENGAGEMENT
(Studi Kasus pada Lima Coffee Shop di Kota Bandung Tahun 2020)
Aneu Karlob Flaviana 1 Syahputra 2

## flavvva@student.telkomuniversity.ac.id

## Telkom University 1,2
Jalan Telekomunikasi No.1, 40257 Kota Bandung, Jawa Barat Indonesia
Received Date : 20.04.2020 Revised Date : 07.04.2021 Accepted Date : 26.04.2021

## PROGRAM STUDI MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

## BANDUNG

## ABSTRACT
This research is based on the background to find out how the effect of post type, posting time on online engagement, and finding recommendations for post management to increase the online engagement of five coffee shops in Bandung. This research uses a quantitative method with descriptive research type by taking post data uploaded by five Instagram coffee shop accounts from September 2018 to August 2019, totaling 448 posts. The data analysis technique used is descriptive analysis and the Kruskal Wallis and Post Hoc. The results of this study indicate that the type of post and time of posting, only the month has a significant effect on online engagement, while the day has no significant effect. The posting time in the months  that  had  the  most  significant  influence  on  likes  and  comments  was January, May, June, and August. Information post types had the most significant influence compared to other post types.
Keywords : Social Media, Instagram, Online Engagement, Kruskal Wallis, Post Hoc, Management

## ABSTRAK
Penelitian ini didasari oleh latar belakang untuk mencari tahu bagaimana pengaruh  tipe post ,  waktu posting terhadap online  engagement ,  dan  juga menemukan  rekomendasi  pengelolaan posting untuk  meningkatkan online engagement lima coffee shop di Bandung. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan jenis penelitian deskriptif dengan mengambil data post yang diunggah  oleh  lima  akun  Instagram coffee  shop dari  bulan  September  2018 hingga  Agustus  2019  yang  berjumlah  448 post .  Teknik  analisis  data  yang digunakan adalah analisis deskriptif dan uji beda Kruskal Wallis dan Post Hoc. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tipe post dan waktu posting (bulan dan  hari),  hanya  bulan  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap online engagement , sedangkan hari tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap like dan  komentar.  Waktu posting pada  bulan  yang  memiliki  pengaruh  paling signifikan  terhadap like dan  komentar  adalah  bulan  Januari,  Mei,  Juni,  dan Agustus. Tipe post informasi memiliki pengaruh paling signifikan terhadap like dan komentar dibandingkan dengan tipe post lainnya.
Kata Kunci : Sosial Media, Instagram, Online Engagement , Kruskal Wallis, Post Hoc, Manajemen

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  sosial  media  memiliki  peran  penting  sebagai  alat komunikasi  dimana  setiap  pengguna  dapat  berbagi  informasi,  pengetahuan, dan saling terhubung. Pengguna sosial media di Indonesia mencapai 150 juta di bulan Januari tahun 2019 dimana setara dengan 56% total populasi penduduk (We Are Social, 2019). Lebih rinci, penggunaan sosial media dengan jenis mobile phone tercatat  sebanyak  130  juta,  dimana  telah  mewakili  48%  dari  total penduduk di Indonesia (We Are Social, 2019). Dari semua jenis sosial media yang ada, penggunaan Instagram telah digunakan oleh jutaan pengguna yang aktif  menggunakan  sosial  media.  Pada  awal  tahun  2019,  Instagram  telah tercatat  memiliki  894  juta  pengguna  di  seluruh  dunia,  dimana  pertumbuhan meningkat dua kali lipat dalam kurun waktu tiga tahun (We Are Social, 2019). Tercatat sekitar lebih dari 100 juta post foto dan video per hari dan 4,2 juta like per hari (Instagram, 2016).
Persebaran  sosial  media  yang  semakin  populer  di  seluruh  dunia  juga dipicu  oleh  pertumbuhan  pengguna  internet  secara  eksponensial.  Pengguna internet di Indonesia di tahun 2019 telah mencapai 150 juta jiwa atau setara dengan 56% dari total penduduk Indonesia (We Are Social, 2019). Angka ini meningkat  sebanyak  18  juta  jiwa  dari  tahun  2018.  Tercatat  sejumlah  53% masyarakat  di  Indonesia  menggunakan  internet  setiap  hari  (We  Are  Social, 2019).  Kondisi  ini  berpotensi  menciptakan  suatu  hal  yang  baru  bagi masyarakat,  dan  dapat  mengubah  pandangan  masyarakat  mengenai  produk dan jasa (Kaplan & Haenlein, 2010). Besarnya populasi, pesatnya pertumbuhan pengguna  internet  dan  smartphone  merupakan  potensi  bagi  ekonomi  digital nasional.
Perusahaan  dapat  mengunggah post di  sosial  media  untuk  melakukan interaksi  dengan  konsumen  saat  ini  maupun  potensial  konsumen  di  masa mendatang. Lebih lanjut, post dapat berupa fitur publikasi seperti teks, foto, dan video  yang  menjadi  fasilitas  untuk  konsumen  saling  berinteraksi  (Vries, Gensler, & Leeflang, 2012). Atmosfer bisnis di Indonesia, semakin berkembang dengan  adanya  sosial media.  Banyak usaha  yang  menggunakan  sosial  media, terutama Instagram sebagai media promosi dan jual beli barang maupun jasa. Sebanyak  62  juta  jiwa  dengan  usia  18-35  tahun  mengikuti  akun business di Instagram (We Are Social, 2019). Akun yang paling banyak diikuti adalah akun business yang  bergerak  di  bidang  kuliner  sebanyak  31%  (eMarketer,  2016). Menurut  survei  dari  We  Are  Social  menunjukkan  bahwa  53%  pengguna Instagram  mengikuti  merek  favorit  mereka  lebih  banyak  daripada platform sosial  utama  lainnya.  Sebanyak  44%  dari  mereka  yang  disurvei  mengatakan
mereka  menggunakan  Instagram  sebagai  tempat  untuk  meneliti  produk  dan merek yang mereka minati, menunjukkan potensi iklan yang menjanjikan.
Banyak  juga  penelitian  fokus  untuk  mencari  hubungan  antara  publikasi online dalam  jejaring  sosial  dan  dampak  dari  publikasi  tersebut  dengan mengukur  interaksi  pengguna  ( user )  (Cvijikj  &  Michahelles,  2011).  Namun, beberapa  penelitian  lebih  mengarah  pada  sebuah  sistem  implementasi prediktif ( implementing predictive system ) yang dapat digunakan secara efektif untuk memprediksi dampak dari post yang sudah diunggah di sosial media.
Jumlah  kafe  di  Kota  dan  Kabupaten  Bandung  tercatat  tahun  2018 mencapai 387 (Badan Pusat Statistik, 2018) dan terus mengalami kenaikan di tahun berikutnya. Persaingan coffee shop di Bandung yang cukup ketat, peranan sosial media akan sangat membantu dalam bisnis coffee shop .
Gambar 1. Tipe Online Shop yang Diikuti Masyarakat Indonesia Sumber : eMarketer.com, 2019
Namun,  dilihat  pada  Gambar  1.1  distribusi  tipe online  shop yang  diikuti oleh  masyarakat  Indonesia  bidang  kafe  mendapatkan  presentase  terendah dibandingkan bidang lainnya. Berdasarkan data tersebut, peneliti ingin meneliti sosial media pada bidang kafe untuk melihat Instagram sebagai alat komunikasi bisnisnya  untuk  menjangkau  konsumen  lebih  banyak.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa konten Instagram yang meliputi kandungan pesan foto, gaya  komunikasi,  dan  kualitas  informasi  mempengaruhi  minat  berkunjung konsumen ke Klinik Kopi sebesar 57,6% (DC Febbyana, 2018). Oleh karena hal tersebut, perlu adanya penelitian yang bisa mendukung merek, terutama coffee shop , untuk memanfaatkan sosial media terutama Instagram agar bisa meraih online  engagement secara  optimal.  Peneliti  memutuskan  untuk  meneliti berdasarkan lima akun coffee shop yang paling populer selama 2018 di Bandung
67.5% 64.9%
35.1% 32.5% 31.6% 4.4% 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% Distribusi tipe online shop yang diikuti
oleh masyarakat Indonesia
JURISMA : Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen      115
menurut Instagram yaitu Kopi Toko Djawa, Yumaju Coffee, Sejiwa Coffee, Two Cents Coffee, dan Two Hands Full Coffee (Instagram, 2018).
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  berupa  alternatif  solusi  untuk mengangkat keputusan manajerial dalam memilih konten post , yaitu tipe post dan waktu post yang banyak menarik konsumen terutama untuk coffee shop di Bandung  yang  menggunakan  Instagram  sebagai  media  interaksi  dengan konsumen.  Maka  dari  itu,  penulis  mengambil  judul  :  “Analisis  Konten Post Instagram terhadap Online Engagement (Studi Kasus pada Lima Coffee Shop di Kota Bandung Tahun 2020)”.

## METODE PENELITIAN
Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif dengan pendekatan metode kuantitatif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang disusun dalam rangka memberikan gambaran secara sistematis tentang informasi ilmiah yang berasal dari subjek atau objek penelitian, berfokus pada penjelasan sistematis tentang fakta yang diperoleh saat penelitian (Sanusi, 2016:13).
Menurut  Rully  &  Poppy  (2017:51),  penelitian  kuantitatif  adalah  satu bentuk  penelitian  ilmiah  yang  mengkaji  satu  permasalahan  dari  suatu fenomena,  serta  melihat  kemungkinan  kaitan  atau  hubungan-hubungannya antar variabel dalam permasalahan yang ditetapkan.
Penelitian  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data,  yaitu post yang diunggah lima akun Instagram coffee shop yang tersebar di pusat Kota Bandung. Data  pada  penelitian  ini  diambil  dalam  satu  waktu  sehingga  termasuk cross sectional design .

## Pengumpulan & Pengolahan Data
Jenis  data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  historis, yaitu  data  yang  menggambarkan  sesuatu  dari  waktu  ke  waktu  atau  periode. Penelitian  ini  menggunakan  data  historis  selama  12  bulan  dalam  satu  tahun untuk  membatasi  jumlah  data  yang  dikumpulkan.  Penulis  mengamati  setiap post yang diunggah oleh lima akun coffee shop dari tanggal 1 September 2018 hingga  31  Agustus  2019  dengan  pengambilan  data  ( data  scrapping ) menggunakan  aplikasi  Instaloader  dengan  total  448  post.  Kemudian  penulis mencatat jumlah like dan komentar. Penentuan tiap kategori konten di setiap post akun Instagram coffee shop dilakukan dengan menggunakan coding . Unsur- unsur yang ada pada post dikategorikan berdasarkan tipe post terkait informasi, sosial,  hiburan  dan  remunerasi.  Berdasarkan  aplikasi  tersebut,  penelitian  ini
mengumpulkan  semua post dari  lima coffee  shop yang  dibagikan  oleh administrator halaman  merek. Post disaring  untuk  memastikan  bahwa  itu dibuat oleh administrator halaman, dan konten yang dibagikan oleh pengguna lain di halaman merek ini tidak dipertimbangkan.
Kemudian  penulis  mendapatkan  data  jumlah like dan  komentar,  foto, caption , dan waktu posting yang terdiri dari bulan, hari, jam, menit, dan detik dari  setiap post kelima coffee  shop .  Penentuan  tiap  kategori  konten  di  setiap post akun Instagram coffee shop dilakukan dengan menggunakan coding . Data yang telah didapatkan dibagi menjadi dua jenis menjadi data test yang berisi post yang di share pada bulan September 2018 hingga Agustus 2019 dan data training yang diluar dari tahun dan bulan dari data test . Klasifikasi dilakukan dengan 3 cara yaitu dengan melihat waktu posting (bulan, hari, jam, detik, dan menit), foto atau image processing , dan caption ( textmining ). Unsur-unsur yang ada  pada post dikategorikan  berdasarkan  tipe post terkait  informasi,  sosial, hiburan  dan  remunerasi.  Kategori post ditentukan  oleh  pengamatan  pada posting awal  beberapa coffee  shop dan  diskusi  antara  kedua coders .  Revisi dilakukan  sepanjang  proses  pengkodean  untuk  memastikan  kode  kategori selengkap  dan  seeksklusif  mungkin.  Satu coder membuat  penilaian  tentang semua post dalam sampel. Empat ratus empat puluh enam posting dipilih dan dikodekan  secara  independen  oleh programmer kedua.  Akurasi  yang didapatkan pada metode backpropagation menghasilkan nilai lebih besar dari dari  metode  lainnya  yaitu  sebesar  67%.  Secara  keseluruhan,  sistem pengkodean menunjukkan keandalan inter-coder yang tinggi. Jika suatu posting berbicara dan menggambarkan foto tentang peluncuran produk baru, pembukaan cabang baru, atau perubahan jam operasional maka akan  diberi  kode post informasi.  Misalnya,  sebuah post yang  diunggah  Kopi Toko Djawa yang mengatakan “Jam buka Kopi Toko Djawa…”. Sebuah posting akan  dikodekan  sebagai  remunerasi  jika  tujuannya  merangsang  permintaan konsumen, misalnya sebuah posting dari Two Cents Coffee pada tanggal 16 Mei 2019 yang mengklaim “Dapatkan diskon 100k untuk produk tertentu selama periode  berlangsung…” posting tersebut  selanjutnya  diklasifikasikan  menjadi dua  yaitu  penawaran  khusus  atau  diskon. Post hiburan  diberi  kode  jika post menyarankan  interaksi  langsung  antara coffee  shop dengan  konsumen, termasuk  survei,  fotografi,  greeting,  dan  lainnya.  Misalnya,  sebuah post yang diunggah oleh Sejiwa Coffee pada tanggal 4 Juni 2019 mengatakan, “Ada banyak cara untuk menebar kebaikan. Dengan berbagi cerita, melepas rasa,...Selamat Hari Raya Iedul Fitri…”. Pada post sosial diberi kode jika post terdapat interaksi dengan followers seperti yang dilakukan oleh Kopi Toko Djawa pada tanggal 20 Desember  2019  yang  dalam  fotonya  membuka  pertanyaan  seperti  “Suka Sarapan  Apa?”  untuk  mendapatkan  respon  berupa feedback dengan  tujuan
JURISMA : Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen      117
peningkatan  kualitas  dan  penambahan  varian  produk  sesuai  permintaan konsumen.
Pengumpulan data dapat dilakukan dalam berbagai setting , sumber, dan cara. Pada penelitian ini, pengumpulan data dilakukan berdasarkan sumbernya, yaitu dengan menggunakan data primer dan data sekunder. Setelah data yang dikumpulkan dilanjutkan kepada uji selanjutnya untuk menjawab pertanyaan hipotesis dan mendapatkan kesimpulan dari permasalahan.

## Teknik Pengolahan dan Analisis Data Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah bentuk analisis data penelitian untuk menguji generalisasi  hasil  penelitian  berdasarkan  satu  sampel  (Siregar,  2013:  126). Analisis deskriptif yang dilakukan pada penelitian ini variabel dependen yaitu online engagement ( like dan komentar) dan independen yaitu konten post (tipe post ,  bulan,  dan  hari).  Analisis  deskriptif  bertujuan  untuk  mengetahui gambaran profil dan performansi coffee shop (Kopi Toko Djawa, Yumaju Coffee, Sejiwa  Coffee,  Two  Cents  Coffee,  Two  Hands  Full  Coffee)  sebagai  objek penelitian secara keseluruhan yang diambil dari hasil penggalian data di lima akun  Instagram  tersebut  menghasilkan  karakteristik  dari  lima coffee  shop secara keseluruhan dalam mengunggah post di akun Instagram.

## Uji Outlier
Outlier adalah kasus atau data dengan karakteristik yang berbeda sangat jauh dari data lainnya yang diteliti. Untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi, outlier akan muncul dalam bentuk nilai ekstrim (Ghozali, 2006). Jika ditemukan  adanya outlier dalam  penelitian,  data  tersebut  harus  dikeluarkan dari perhitungan lebih lanjut karena dapat menyebabkan terjadinya bias pada hasil  penelitian  atau  tidak  mencerminkan  fenomena  yang  sebenarnya. Pendeteksian  adanya outlier pada  penelitian  ini  menggunakan z-score .  Nilai maksimum untuk z-score sehingga bisa dikategorikan sebagai outlier adalah ±4 (Hair,  Black,  Babin,  &  Anderson,  2014).  Uji  ini  dilakukan  pada  variabel dependen  ( like dan  komentar)  dan  independen  (tipe post ,  bulan,  dan  hari) dengan data berjumlah 448 post untuk mendeteksi data yang nilainya ekstrim atau berbeda jauh dengan nilai-nilai lain dalam kelompoknya.

## Uji Normalitas
Menurut  Priyatno  (2012:144)  uji  normalitas  pada  model  regresi digunakan  untuk  menguji  apakah  nilai  residual  yang  dihasilkan  dari  regresi terdistribusi secara normal atau tidak. Uji normalitas yang digunakan adalah dengan  uji  One  Sample  Kolmogorov  Smirnov,  untuk  mengetahui  apakah
distribusi  residual  terdistribusi  normal  atau  tidak.  Residual  berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih dari 0,05 (Priyatno, 2012:147).

## Uji Homogenitas
Uji  homogenitas  adalah  asumsi  dimana  variabel  dependen  memiliki tingkat  yang  sama  dengan  varians  dari range  predictor variabel  (Hair,  Black, Babin, & Anderson, 2014). Pendeteksian apakah data termasuk homogen atau heterogen bisa menggunakan p-value tes Levene. Jika p-value lebih dari 0,05 maka  data  termasuk  homogen,  dan  jika  sebaliknya  maka  data  tergolong memiliki varians heterogen.

## Uji Kruskal-Wallis
Uji  Kruskal-Wallis  adalah  uji  berbasis  peringkat  yang  dapat  digunakan untuk  melihat  adanya  perbedaan  signifikan  secara  statistik  antara  dua kelompok  atau  lebih  variabel  independen  pada  variabel  dependen  yang memiliki  sifat  kontinu  atau  ordinal.  Uji  Kruskall-Wallis  juga  biasa  disebut dengan  uji  ANOVA  satu  arah  non  parametrik  (Laerd  Statistics,  2015).  Uji Kruskal-Wallis ini digunakan dalam penelitian ini sebagai uji hipotesis apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel independen (tipe post , hari, dan  bulan)  terhadap  variabel  dependen  ( online  engagement :  jumlah like dan jumlah komentar).

## Uji Post Hoc
Uji  post  hoc  digunakan  untuk  melihat  letak  perbedaan  yang  signifikan setelah menguji signifikansi pada uji hipotesis sebelumnya. Uji Kruskal-Wallis hanya bisa melihat ada tidaknya perbedaan antar variabel namun belum bisa mengetahui  dimana  letak  perbedaan  tersebut.  Namun  jika  pada  hasil  uji Kruskal-Wallis  tidak  menyatakan  adanya  perbedaan  maka  tidak  perlu  diuji pada  post  hoc.  Oleh  karena  itu,  uji  post  hoc  digunakan  untuk  melihat  letak perbedaan antara variabel.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Hasil penggalian data dapat digambarkan secara singkat melalui Tabel 1. berikut ini.
Tabel 1. Statistika deskriptif online engagement setiap coffee shop Coffee Shop Like Komentar Followers Jumlah post M SD M SD Kopi Toko Djawa 222,72  783,38 2,84 4,13 9.729 228 Yumaju Coffee 323,89  148,40  11,66  16,43 8.531 39 Sejiwa Coffee 187,5 89,61 5,25 5,25 10.200 28 Two Cents Coffee 110,22 4,01 3,02 2,06 12.800 139 Two Hands Full Coffee 348 140,19 6,28 6,77 14.200 14 Rata – Rata 11.092 89,6 Standar Deviasi 2.333,93 91,74 Catatan: M = Rata – rata, SD = Standar Deviasi Sumber : Olah Data Penulis, 2021
Berdasarkan tabel 3.1, rata-rata jumlah follower setiap coffee shop adalah 11.092 (SD=2.333,93). Rata-rata jumlah post per coffee shop yang diteliti adalah 89,6 (SD=91,74). Lebih dalam lagi, rata-rata jumlah like dan komentar untuk setiap coffee shop yaitu 198,33 (SD=565,71) dan 3,92 (SD=6,50).
Tabel 2. Statistika deskriptif variabel tipe post
Sumber : Olah Data Penulis, 2021
Berdasarkan  tipe post yang  sering  digunakan  oleh  administrator dibedakan  menjadi  empat,  yaitu  informasi  (frekuensi=221,  49,3%  dari  total keseluruhan),  sosial  (frekuensi=78,  17,4%  dari  total  keseluruhan),  hiburan (frekuensi=120, 26,8% dari total keseluruhan), dan remunerasi (frekuensi=29, 6,5% dari total keseluruhan).

## Tabel 3. Statistika deskriptif variabel bulan

## Sumber : Olah Data Penulis, 2021
Setelah mengetahui statistika deskriptif dari variabel tipe post , selanjutnya Tabel  3.3  akan  menjelaskan  secara  singkat  mengenai  statistika  deskriptif variabel bulan. Post yang diunggah pada bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, November, dan Desember memiliki frekuensi,  yaitu  40  (8,9%),  23  (5,1%),  28  (6,3%),  35  (7,8%),  50  (11,2%),  46 (10,3%),  34  (7,6%),  47  (10,5%),  40  (8,9%),  40  (8,9%),  27  (6,0%),  dan  38 (8,5%).

## Tabel 4. Statistika deskriptif variabel hari
Sumber : Olah Data Penulis, 2021
Setelah  statistika  deskriptif  dari  variabel  bulan  diketahui,  selanjutnya Tabel  3.4  akan  menjelaskan  secara  singkat  mengenai  statistika  deskriptif variabel hari. Post yang diunggah pada hari Senin, Selasa, Rabu, Kamis, Jumat, Sabtu,  dan  Minggu  memiliki  frekuensi,  yaitu  46  (10,3%),  57  (12,7%),  91 (20,3%), 64 (14,3%), 61 (13,6%), 85 (19%), dan 44 (9,8%).

## Uji Outlier
Pemeriksaan outlier  univariat digunakan  pada  penelitian  ini  dengan standarisasi z-score. Data dengan ukuran sampel kurang dari sama dengan 80 tidak  boleh  memiliki z-score melebihi  2,5  dan  kurang  dari  2,5.  Sedangkan jumlah sampel yang lebih besar dari 80 memiliki batas z-score antara ±3 dan ±4 (Hair,  W.  C.  Babib,  &  Anderson,  2014).  Batas  nilai  z  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu ±4. Setelah pengujian, ditemukan 8 sampel yang melebihi nilai z standar. Oleh karena itu 8 sampel tersebut harus dibuang. Jumlah sampel yang digunakan untuk melakukan penelitian lebih lanjut yaitu 440.

## Uji Kruskal Wallis
Uji Kruskal-Wallis ini digunakan dalam penelitian ini sebagai uji hipotesis apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel independen (tipe post , hari, dan bulan) terhadap variabel dependen ( online engagement : jumlah like dan  jumlah  komentar).  Pengujian  dilakukan  menggunakan  bantuan Software SPSS versi 22 pada masing-masing dimensi.
Tabel 5. Hasil uji Kruskal Wallis tipe post terhadap online engagement
Note: 1=Informasi 2=Sosial 3=Hiburan 4=Remunerasi
a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: Tipe Post
Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Dari Tabel 5. didapatkan p-value <0.05 dan chi-square hitung lebih besar dari chi-square tabel  (7,81)  yang  mengindikasikan  bahwa  tipe post memiliki perbedaan yang signifikan terhadap online engagement . Hal ini menunjukkan bahwa  H1  diterima  yang  berarti  terdapat  perbedaan  jumlah like dan  jumlah komentar yang signifikan antara tipe post yang diunggah oleh lima akun c offee shop . Uji lanjut menggunakan uji post hoc untuk mengetahui tipe post apa yang memiliki  perbedaan  paling  signifikan.  Uji post  hoc pada  penelitian  ini menggunakan uji Dunnet C karena sampel termasuk besar, yaitu melebihi 50 dan  tidak  mempertimbangkan  homogenitas.  Tabel  3.6  berikut  menunjukkan hasil  uji post  hoc tipe post terhadap  jumlah like ,  sedangkan  Tabel  3.7 Menunjukkan hasil uji post hoc tipe post terhadap jumlah komentar.
Tabel 6. Hasil uji Post Hoc tipe post terhadap jumlah likes
Note: 1=Informasi 2=Sosial 3=Hiburan 4=Remunerasi Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Tabel  3.6  menunjukkan  bahwa  tipe post informasi  jika  dibandingkan dengan  tipe post remunerasi  akan  memiliki  perbedaan like secara  signifikan pada level 0,05, dimana tipe post informasi lebih memberikan pengaruh positif terhadap jumlah like . Sedangkan, hasil uji post hoc terhadap like menunjukkan bahwa tipe post informasi dan sosial, informasi dan hiburan, sosial dan hiburan, sosial dan remunerasi, hiburan dan remunerasi memberikan hasil yang sama atau tidak terdapat perbedaan signifikan.
Tabel 7. Hasil uji Post Hoc tipe post terhadap komentar
Note: 1=Informasi 2=Sosial 3=Hiburan 4=Remunerasi Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Tabel  3.7  Uji  Post  Hoc  menunjukkan  tipe post informasi  memiliki perbedaan mean komentar  jika  dibandingkan  dengan  tipe post remunerasi dimana  tipe post informasi  lebih  memberi  pengaruh  positif  terhadap  jumlah komentar secara signifkan.
Tabel 8. Hasil uji Kruskal-Wallis variabel bulan
Ranks Bulan N Mean Rank Likes Per Post 1.00 40 258.13 2.00 22 241.36 3.00 26 256.04 4.00 34 211.90 5.00 49 164.42 6.00 46 208.21 7.00 34 208.31
8.00 47 168.29 9.00 40 278.48 10.00 40 234.68 11.00 26 243.87 12.00 36 223.08 Total 440 Comment Per Post 1.00 40 252.81 2.00 22 277.80 3.00 26 244.92 4.00 34 218.49 5.00 49 192.38 6.00 46 172.80 7.00 34 202.10 8.00 47 198.97 9.00 40 237.08 10.00 40 244.88 11.00 26 240.50 12.00 36 218.61 Total 440
Note: 1=Januari 2=Februari 3=Maret 4=April 5=Mei 6=Juni 7=Juli 8=Agustus 9=September 10=Oktober 11=November 12=Desember a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: Bulan Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Dari Tabel 3.8 didapatkan p-value kurang dari 0,05 dan chi-square hitung lebih besar dari chi-square tabel (19,68) yang  mengindikasikan bahwa bulan memiliki  perbedaan  yang  signifikan  terhadap online  engagement .  Hal  ini menunjukkan  bahwa  H2  dapat  diterima,  yang  berarti  terdapat  perbedaan jumlah like yang signifikan antara bulan posting kelima akun coffee shop dan terdapat  perbedaan  jumlah  komentar  yang  signifikan  antara  bulan posting kelima akun coffee shop .
Tabel 9. Hasil uji Post Hoc bulan posting terhadap like
Multiple Comparisons Dependent Variable:   Likes Per Post
Dunnett C (I) Bulan (J) Bulan Mean Difference (I-J) Std. Error 95% Confidence Interval Lower Bound  Upper Bound 1.00 2.00 42.14318  28.19511 -57.2577 141.5440 3.00 11.09423  34.34334 -110.2950 132.4835 4.00 51.08971  28.63703 -48.7006 150.8800 5.00 68.00867  28.74166 -31.4532 167.4705
6.00 51.80326  27.22270 -42.5581 146.1647 7.00 43.26618  30.12782 -61.7958 148.3282 8.00 72.12287*  27.56489 -23.3827 167.6284 9.00 23.92500  26.11370 -66.7636 114.6136 10.00 43.77500  26.91408 -49.6932 137.2432 11.00 46.44038  27.39044 -49.4791 142.3599 12.00 36.68611  29.93898 -67.5514 140.9237 2.00 1.00 -42.14318  28.19511 -141.5440 57.2577 3.00 -31.04895  29.00802 -135.7418 73.6439 4.00 8.94652  21.95632 -69.6513 87.5444 5.00 25.86549  22.09260 -52.2927 104.0237 6.00 9.66008  20.07675 -61.9050 81.2251 7.00 1.12299  23.86809 -84.0665 86.3124 8.00 29.97969  20.53834 -43.0847 103.0440 9.00 -18.21818  18.54523 -84.8787 48.4423 10.00 1.63182  19.65625 -68.7596 72.0232 11.00 4.29720  20.30360 -69.3497 77.9441 12.00 -5.45707  23.62928 -89.6233 78.7091 3.00 1.00 -11.09423  34.34334 -132.4835 110.2950 2.00 31.04895  29.00802 -73.6439 135.7418 4.00 39.99548  29.43775 -65.0402 145.0312 5.00 56.91444  29.53954 -47.7932 161.6221 6.00 40.70903  28.06380 -59.1737 140.5917 7.00 32.17195  30.88991 -77.8836 142.2274 8.00 61.02864  28.39585 -39.9338 161.9911 9.00 12.83077  26.98938 -83.5972 109.2587 10.00 32.68077  27.76453 -66.3638 131.7253 11.00 35.34615  28.22654 -66.0334 136.7257 12.00 25.59188  30.70576 -83.6737 134.8574 4.00 1.00 -51.08971  28.63703 -150.8800 48.7006 2.00 -8.94652  21.95632 -87.5444 69.6513 3.00 -39.99548  29.43775 -145.0312 65.0402 5.00 16.91897  22.65389 -61.7342 95.5721 6.00 .71355  20.69279 -71.3828 72.8099 7.00 -7.82353  24.38855 -93.4535 77.8064 8.00 21.03317  21.14093 -52.5540 94.6203 9.00 -27.16471  19.21044 -94.3842 40.0548 10.00 -7.31471  20.28506 -78.2394 63.6100 11.00 -4.64932  20.91296 -78.7841 69.4855 12.00 -14.40359  24.15488 -99.0187 70.2115 5.00 1.00 -68.00867  28.74166 -167.4705 31.4532 2.00 -25.86549  22.09260 -104.0237 52.2927 3.00 -56.91444  29.53954 -161.6221 47.7932 4.00 -16.91897  22.65389 -95.5721 61.7342 6.00 -16.20541  20.83734 -87.8496 55.4388 7.00 -24.74250  24.51131 -109.9844 60.4994
8.00 4.11420  21.28244 -69.0307 77.2591 9.00 -44.08367  19.36606 -110.8146 22.6473 10.00 -24.23367  20.43249 -94.6955 46.2282 11.00 -21.56829  21.05600 -95.2470 52.1104 12.00 -31.32256  24.27883 -115.5469 52.9017 6.00 1.00 -51.80326  27.22270 -146.1647 42.5581 2.00 -9.66008  20.07675 -81.2251 61.9050 3.00 -40.70903  28.06380 -140.5917 59.1737 4.00 -.71355  20.69279 -72.8099 71.3828 5.00 16.20541  20.83734 -55.4388 87.8496 7.00 -8.53708  22.71117 -87.7697 70.6955 8.00 20.31961  19.18163 -45.7215 86.3607 9.00 -27.87826  17.03047 -86.7369 30.9803 10.00 -8.02826  18.23402 -71.0854 55.0289 11.00 -5.36288  18.93008 -72.0004 61.2746 12.00 -15.11715  22.46006 -93.2533 63.0190 7.00 1.00 -43.26618  30.12782 -148.3282 61.7958 2.00 -1.12299  23.86809 -86.3124 84.0665 3.00 -32.17195  30.88991 -142.2274 77.8836 4.00 7.82353  24.38855 -77.8064 93.4535 5.00 24.74250  24.51131 -60.4994 109.9844 6.00 8.53708  22.71117 -70.6955 87.7697 8.00 28.85670  23.12023 -51.7347 109.4481 9.00 -19.34118  21.36930 -94.1638 55.4814 10.00 .50882  22.34031 -77.6594 78.6770 11.00 3.17421  22.91195 -77.9175 84.2659 12.00 -6.58007  25.90491 -97.3528 84.1926 8.00 1.00 -72.12287*  27.56489 -167.6284 23.3827 2.00 -29.97969  20.53834 -103.0440 43.0847 3.00 -61.02864  28.39585 -161.9911 39.9338 4.00 -21.03317  21.14093 -94.6203 52.5540 5.00 -4.11420  21.28244 -77.2591 69.0307 6.00 -20.31961  19.18163 -86.3607 45.7215 7.00 -28.85670  23.12023 -109.4481 51.7347 9.00 -48.19787  17.57227 -108.8740 12.4783 10.00 -28.34787  18.74105 -93.1048 36.4091 11.00 -25.68249  19.41894 -93.9292 42.5643 12.00 -35.43676  22.87361 -114.9506 44.0771 9.00 1.00 -23.92500  26.11370 -114.6136 66.7636 2.00 18.21818  18.54523 -48.4423 84.8787 3.00 -12.83077  26.98938 -109.2587 83.5972 4.00 27.16471  19.21044 -40.0548 94.3842 5.00 44.08367  19.36606 -22.6473 110.8146 6.00 27.87826  17.03047 -30.9803 86.7369 7.00 19.34118  21.36930 -55.4814 94.1638 8.00 48.19787  17.57227 -12.4783 108.8740
10.00 19.85000  16.53267 -37.5652 77.2652 11.00 22.51538  17.29732 -38.8175 83.8482 12.00 12.76111  21.10222 -60.8986 86.4208 10.00 1.00 -43.77500  26.91408 -137.2432 49.6932 2.00 -1.63182  19.65625 -72.0232 68.7596 3.00 -32.68077  27.76453 -131.7253 66.3638 4.00 7.31471  20.28506 -63.6100 78.2394 5.00 24.23367  20.43249 -46.2282 94.6955 6.00 8.02826  18.23402 -55.0289 71.0854 7.00 -.50882  22.34031 -78.6770 77.6594 8.00 28.34787  18.74105 -36.4091 93.1048 9.00 -19.85000  16.53267 -77.2652 37.5652 11.00 2.66538  18.48350 -62.7059 68.0366 12.00 -7.08889  22.08498 -84.1448 69.9670 11.00 1.00 -46.44038  27.39044 -142.3599 49.4791 2.00 -4.29720  20.30360 -77.9441 69.3497 3.00 -35.34615  28.22654 -136.7257 66.0334 4.00 4.64932  20.91296 -69.4855 78.7841 5.00 21.56829  21.05600 -52.1104 95.2470 6.00 5.36288  18.93008 -61.2746 72.0004 7.00 -3.17421  22.91195 -84.2659 77.9175 8.00 25.68249  19.41894 -42.5643 93.9292 9.00 -22.51538  17.29732 -83.8482 38.8175 10.00 -2.66538  18.48350 -68.0366 62.7059 12.00 -9.75427  22.66307 -89.7719 70.2634 12.00 1.00 -36.68611  29.93898 -140.9237 67.5514 2.00 5.45707  23.62928 -78.7091 89.6233 3.00 -25.59188  30.70576 -134.8574 83.6737 4.00 14.40359  24.15488 -70.2115 99.0187 5.00 31.32256  24.27883 -52.9017 115.5469 6.00 15.11715  22.46006 -63.0190 93.2533 7.00 6.58007  25.90491 -84.1926 97.3528 8.00 35.43676  22.87361 -44.0771 114.9506 9.00 -12.76111  21.10222 -86.4208 60.8986 10.00 7.08889  22.08498 -69.9670 84.1448 11.00 9.75427  22.66307 -70.2634 89.7719
Note:  1=Januari  2=Februari  3=Maret  4=April  5=Mei  6=Juni  7=Juli 8=Agustus 9=September 10=Oktober 11=November 12=Desember Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Tabel  3.9  menunjukkan  bahwa  bulan  Januari  jika  dibandingkan  dengan bulan  Agustus  akan  memiliki  perbedaan  jumlah like yang  signifikan,  dimana bulan  Januari  lebih  memberi  pengaruh  positif  terhadap  jumlah like secara signifikan.  Selain  itu,  memberikan  hasil  yang  sama  atau  tidak  menunjukkan adanya perbedaan mean like satu sama lain.
JURISMA : Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen      128

## Tabel 10. Hasil uji Post Hoc bulan posting terhadap komentar
Multiple Comparisons
Dependent Variable:   Comment Per Post Dunnett C
(I) Bulan  (J) Bulan  Mean Difference (I-J)  Std. Error 95% Confidence Interval Lower Bound  Upper Bound 1.00 2.00 .81364 1.39272 -4.1218 5.7491 3.00 1.68077 1.31446 -2.9329 6.2944 4.00 2.15588 1.27657 -2.2906 6.6024 5.00 2.89898* 1.18401 -1.2058 7.0038 6.00 3.40652* 1.15342 -.5957 7.4087 7.00 2.62647 1.23609 -1.6768 6.9297 8.00 3.02447* 1.15673 -.9886 7.0375 9.00 1.97500 1.21789 -2.2545 6.2045 10.00 1.95000 1.19075 -2.1853 6.0853 11.00 1.95000 1.29315 -2.5854 6.4854 12.00 2.20000 1.27557 -2.2381 6.6381 2.00 1.00 -.81364 1.39272 -5.7491 4.1218 3.00 .86713 1.13608 -3.2558 4.9901 4.00 1.34225 1.09202 -2.5916 5.2761 5.00 2.08534 .98223 -1.4573 5.6280 6.00 2.59289 .94513 -.8308 6.0165 7.00 1.81283 1.04441 -1.9584 5.5841 8.00 2.21083 .94916 -1.2254 5.6470 9.00 1.16136 1.02281 -2.5252 4.8479 10.00 1.13636 .99034 -2.4418 4.7145 11.00 1.13636 1.11136 -2.8987 5.1714 12.00 1.38636 1.09086 -2.5378 5.3105 3.00 1.00 -1.68077 1.31446 -6.2944 2.9329 2.00 -.86713 1.13608 -4.9901 3.2558 4.00 .47511 .99027 -3.0457 3.9959 5.00 1.21821 .86770 -1.8594 4.2958 6.00 1.72575 .82547 -1.2138 4.6653 7.00 .94570 .93751 -2.3923 4.2837 8.00 1.34370 .83008 -1.6105 4.2979 9.00 .29423 .91338 -2.9480 3.5364 10.00 .26923 .87687 -2.8491 3.3875 11.00 .26923 1.01156 -3.3639 3.9024
12.00 .51923 .98899 -2.9908 4.0293 4.00 1.00 -2.15588 1.27657 -6.6024 2.2906 2.00 -1.34225 1.09202 -5.2761 2.5916 3.00 -.47511 .99027 -3.9959 3.0457 5.00 .74310 .80915 -2.0775 3.5637 6.00 1.25064 .76369 -1.4184 3.9197 7.00 .47059 .88360 -2.6318 3.5730 8.00 .86859 .76867 -1.8166 3.5538 9.00 -.18088 .85795 -3.1801 2.8183 10.00 -.20588 .81897 -3.0706 2.6589 11.00 -.20588 .96181 -3.6234 3.2116 12.00 .04412 .93804 -3.2428 3.3310 5.00 1.00 -2.89898* 1.18401 -7.0038 1.2058 2.00 -2.08534 .98223 -5.6280 1.4573 3.00 -1.21821 .86770 -4.2958 1.8594 4.00 -.74310 .80915 -3.5637 2.0775 6.00 .50754 .59622 -1.5424 2.5575 7.00 -.27251 .74364 -2.8613 2.3163 8.00 .12549 .60259 -1.9455 2.1964 9.00 -.92398 .71298 -3.3883 1.5404 10.00 -.94898 .66556 -3.2478 1.3499 11.00 -.94898 .83507 -3.9079 2.0099 12.00 -.69898 .80758 -3.5063 2.1083 6.00 1.00 -3.40652* 1.15342 -7.4087 .5957 2.00 -2.59289 .94513 -6.0165 .8308 3.00 -1.72575 .82547 -4.6653 1.2138 4.00 -1.25064 .76369 -3.9197 1.4184 5.00 -.50754 .59622 -2.5575 1.5424 7.00 -.78005 .69391 -3.2029 1.6428 8.00 -.38205 .54001 -2.2413 1.4772 9.00 -1.43152 .66094 -3.7209 .8578 10.00 -1.45652 .60949 -3.5667 .6536 11.00 -1.45652 .79110 -4.2715 1.3585 12.00 -1.20652 .76202 -3.8615 1.4485 7.00 1.00 -2.62647 1.23609 -6.9297 1.6768 2.00 -1.81283 1.04441 -5.5841 1.9584 3.00 -.94570 .93751 -4.2837 2.3923 4.00 -.47059 .88360 -3.5730 2.6318 5.00 .27251 .74364 -2.3163 2.8613 6.00 .78005 .69391 -1.6428 3.2029
8.00 .39800 .69939 -2.0426 2.8386 9.00 -.65147 .79648 -3.4338 2.1309 10.00 -.67647 .75433 -3.3133 1.9604 11.00 -.67647 .90740 -3.9054 2.5524 12.00 -.42647 .88216 -3.5167 2.6638 8.00 1.00 -3.02447* 1.15673 -7.0375 .9886 2.00 -2.21083 .94916 -5.6470 1.2254 3.00 -1.34370 .83008 -4.2979 1.6105 4.00 -.86859 .76867 -3.5538 1.8166 5.00 -.12549 .60259 -2.1964 1.9455 6.00 .38205 .54001 -1.4772 2.2413 7.00 -.39800 .69939 -2.8386 2.0426 9.00 -1.04947 .66669 -3.3577 1.2587 10.00 -1.07447 .61572 -3.2050 1.0561 11.00 -1.07447 .79591 -3.9048 1.7558 12.00 -.82447 .76702 -3.4957 1.8468 9.00 1.00 -1.97500 1.21789 -6.2045 2.2545 2.00 -1.16136 1.02281 -4.8479 2.5252 3.00 -.29423 .91338 -3.5364 2.9480 4.00 .18088 .85795 -2.8183 3.1801 5.00 .92398 .71298 -1.5404 3.3883 6.00 1.43152 .66094 -.8578 3.7209 7.00 .65147 .79648 -2.1309 3.4338 8.00 1.04947 .66669 -1.2587 3.3577 10.00 -.02500 .72412 -2.5397 2.4897 11.00 -.02500 .88244 -3.1547 3.1047 12.00 .22500 .85647 -2.7617 3.2117 10.00 1.00 -1.95000 1.19075 -6.0853 2.1853 2.00 -1.13636 .99034 -4.7145 2.4418 3.00 -.26923 .87687 -3.3875 2.8491 4.00 .20588 .81897 -2.6589 3.0706 5.00 .94898 .66556 -1.3499 3.2478 6.00 1.45652 .60949 -.6536 3.5667 7.00 .67647 .75433 -1.9604 3.3133 8.00 1.07447 .61572 -1.0561 3.2050 9.00 .02500 .72412 -2.4897 2.5397 11.00 .00000 .84459 -3.0012 3.0012 12.00 .25000 .81742 -2.6016 3.1016 11.00 1.00 -1.95000 1.29315 -6.4854 2.5854 2.00 -1.13636 1.11136 -5.1714 2.8987
3.00 -.26923 1.01156 -3.9024 3.3639 4.00 .20588 .96181 -3.2116 3.6234 5.00 .94898 .83507 -2.0099 3.9079 6.00 1.45652 .79110 -1.3585 4.2715 7.00 .67647 .90740 -2.5524 3.9054 8.00 1.07447 .79591 -1.7558 3.9048 9.00 .02500 .88244 -3.1047 3.1547 10.00 .00000 .84459 -3.0012 3.0012 12.00 .25000 .96049 -3.1564 3.6564 12.00 1.00 -2.20000 1.27557 -6.6381 2.2381 2.00 -1.38636 1.09086 -5.3105 2.5378 3.00 -.51923 .98899 -4.0293 2.9908 4.00 -.04412 .93804 -3.3310 3.2428 5.00 .69898 .80758 -2.1083 3.5063 6.00 1.20652 .76202 -1.4485 3.8615 7.00 .42647 .88216 -2.6638 3.5167 8.00 .82447 .76702 -1.8468 3.4957 9.00 -.22500 .85647 -3.2117 2.7617 10.00 -.25000 .81742 -3.1016 2.6016 11.00 -.25000 .96049 -3.6564 3.1564
Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Tabel 3.10 menunjukkan bahwa bulan Januari jika dibandingkan dengan bulan Mei akan memiliki perbedaan jumlah komentar yang signifikan selain itu bulan  Januari  juga  akan  memiliki  perbedaan  komentar  secara  signifikan  jika dibandingkan dengan bulan Juni dan Agustus. Selain itu, perbandingan bulan memberikan hasil yang sama atau tidak terdapat perbedaan signifikan.

## Tabel 11. Hasil uji Kruskal-Wallis variabel hari
Ranks Hari N Mean Rank Likes Per Post 1.00 45 211.09 2.00 57 248.02 3.00 88 196.35 4.00 63 232.20 5.00 60 245.81 6.00 83 196.58 7.00 44 236.64 Total 440 Comment Per Post 1.00 45 210.38
2.00 57 252.06 3.00 88 214.18 4.00 63 208.60 5.00 60 218.32 6.00 83 224.09 7.00 44 215.85 Total 440
Note: 1=Senin 2=Selasa 3=Rabu 4=Kamis 5=Jumat 6=Sabtu 7=Minggu
a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: Hari
Sumber : Olah Data SPSS, 2021
Dari Tabel 3.11 didapatkan p-value kurang dari 0,05 dan chi-square hitung lebih  besar  dari chi-square  tabel (12,59)  yang  mengindikasikan  bahwa  hari tidak memiliki perbedaan yang signifikan terhadap online engagement. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan jumlah like dan komentar yang signifikan antara hari posting yang diunggah oleh lima akun coffee shop . Maka dari itu, tidak memerlukan tahap uji lanjut post hoc.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan sebelumnya, berikut beberapa simpulan yang dapat ditarik pada penelitian ini.
1. Tipe post memiliki pengaruh positif signifikan terhadap online engagement ( like dan komentar). Berdasarkan uji post hoc , tipe post jika dibandingkan dengan post remunerasi  terdapat  perbedaan  terhadap  jumlah like dan komentar yang signifikan dimana post informasi lebih memberi pengaruh positif  dengan  perbedaan  sebesar  115,46  pada like dan  12,17  pada komentar per post . Sedangkan hasil uji post hoc terhadap like dan komentar menunjukkan bahwa tipe post informasi dan sosial, informasi dan hiburan, sosial  dan  hiburan,  sosial  dan  remunerasi,  hiburan  dan  promosi,  dan remunerasi dan hiburan memberikan hasil yang sama atau tidak terdapat perbedaan signifikan.
2. Waktu post (hari dan bulan) hanya waktu bulan yang memiliki perbedaan positif  signifikan  terhadap online  engagement ( like dan  komentar) sedangkan  pada  variabel  hari  tidak memiliki  perbedaan  yang  signifikan. Bulan  yang  paling  memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap online engagement adalah Januari dan Agustus dengan perbedaan sebesar 72, 12 dan bulan Januari dengan Mei (2,89), Juni (3,40), dan Agustus (3,02) pada komentar. Pada bulan tersebut merupakan bulan yang memiliki perayaan khusus  seperti  hari  raya  agama,  hari  libur  nasional,  dan  hari  istimewa lainnya.
3. Beberapa coffee  shop telah  mengunggah  tipe post informasi  dengan frekuensi  yang  sering  dibandingkan  jenis post lain.  Tipe post hiburan dengan  kategori  fotografi  juga  bisa  ditingkatkan  untuk  menambah interaksi  dengan  konsumen  sehingga online  engagement bisa mendapatkan  evaluasi  positif  yang  membawa  konsumen  untuk mengunjungi  kembali  sebuah laman  sosial  media.  Sedangkan  untuk  tipe post sosial  dengan  kategori review dari  konsumen  juga  memiliki  respon konsumen  yang  baik  dalam online  engagement sehingga  dapat ditingkatkan  agar  menimbulkan  kepercayaan  konsumen  terhadap perusahaan. Promosi merupakan hal yang menarik bagi konsumen, oleh karena  itu  konten  tipe post terkait  remunerasi  bisa  lebih  ditingkatkan dalam memperoleh online engagement .

## REKOMENDASI
Berdasarkan  kesimpulan  yang  sudah  didapatkan  berdasarkan  hasil penelitian maka saran yang dapat diberikan pada coffee shop adalah
1. Coffee  shop bisa  mengunggah  tipe post informasi  lebih  sering  lagi dibandingkan  dengan  tipe post remunerasi  untuk  meningkatkan performansi  media  sosial  Instagram,  administrator  bisa  dengan  aktif meliput informasi katalog produk dan coffee shop yang bisa membangun relasi dengan konsumen lebih erat lagi. Hiburan juga bisa dilakukan untuk variasi  dalam konten  agar  konsumen  terlibat  secara  emosi  dan  terhibur dibandingkan hanya terus mengunggah katalog produk ataupun informasi coffee shop .
2. Coffee shop juga perlu mempertimbangkan bulan sebagai waktu yang tepat untuk mengunggah post . Dari hasil penelitian diketahui bahwa bulan-bulan yang  terdapat  hari  raya  mendapatkan online  engagement tinggi  seperti pada  bulan  puasa,  bulan  Ramadhan,  hari Valentine ,  dan  hari  istimewa lainnya  yang  diperingati  maka  dari  itu coffee  shop dapat  menggunakan
kalender untuk  melihat  hari  raya,  akhir tahun,  dan  waktu hari  istimewa yang bisa dikaitkan terhadap post , seperti di saat promosi atau diskon saat hari  raya  tersebut  yang  bisa  digunakan  oleh coffee  shop untuk  menarik banyak online engagement .
3. Penelitian ini bagi dunia penelitian bisa dikembangkan lagi pada industri yang  berbeda  selain coffee  shop dengan  ruang  lingkup  yang  lebih  luas. Variabel yang diteliti juga bisa diperkaya maupun diubah sesuai kondisi coffee shop yang diteliti di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
Bonsón,  E.,  &  Ratkai,  M.  (2013).  A  set  of  metrics  to  assess  stakeholder engagement and social legitimacy on a corporate Facebook page. Online Information Review.
Boyd, D. M., & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of computer-mediated communication, 13(1), 210- 230.
Brogan, C. (2010). Social media 101: Tactics and tips to develop your business online. John Wiley & Sons.
Bronstein,  J.  (2013).  Like  me!  Analyzing  the  2012  presidential  candidates’ Facebook pages. Online Information Review.
Carter, B. (2019, Agustus 22). What is The Definition of Customer Engagament?
Retrieved  from  Access: http://blog.accessdevelopment.com/what-is- the-definition-of-customer-engagement
Chaffey, D., Chadwick, F. E., Johnston, K., & Mayer, R. (2006). Internet Marketing. Essex: Pearson Education Limited.
Coelho, R. L., Oliveira, D. S., & Almeida, M. I. (2016). Does Social Media Matter for Post Typology? Impact of Post Content on Facebook and Instagram Metrics. Online Information Review , 458-471.
Cvijikj, I. P., & Michahelles, F. (2011). Understanding Social Media Marketing: A Case Study on Topics, Categories and Sentiment on A Facebook Brand Page. Proceedings  of  the  15th  International  Academic  MindTrek Conference:  Envisioning  Future  Media  Environments (pp.  175-182). Zurich: ACM.
Duffy  Agency.  (2019). What  is  Online  Engagement? Retrieved  from  Duffy Agency: http://duffy.agency/insight/what-is-online-engagement/
Ellering, N. (2019, September 13). What 16 Studies Say About The Best Times To Post  On  Social  Media. Retrieved  from  CoSchedule  Blog: http://coschedule.com/blog/best-times-to-post-on-social-media/
Fajrina, H. N. (2019, September 27). Ada 22 Juta Pengguna Aktif Instagram dari Indonesia. Retrieved from CNN Indonesia:
http://www.cnnindonesia.com/teknologi/20160623112758-185-
140353/ada-22-juta-pengguna-aktif-instagram-dari-indonesia/
Ghozali, I. (2006). Statistik non parametrik . Teori dan Aplikasi dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penelitian Universitas Diponegoro.
Hair, J. F., W. C. Babib, B. J., & Anderson, R. (2014). Multivariate Data Analysis (7th ed) . New Jersey: Prentice Hall, Inc. Hair, J. R., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis . NJ: Pearson Prentice Hall. Instagram.  (2019,  Agustus). Instagram .  Retrieved  Oktober  19,  2019,  from Instagram: https://www.instagram.com/ Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  (2012). Marketing  management .  Harlow:  Pearson Education.
Laerd Statistics. (2015). Kruskal-Wallis H Test using SPSS Statistics . Retrieved from Laerd Statistics: https://statistics.laerd.com/spss- tutorials/kruskal-wallis-h-test-using-spss-statistics.php
Lin, K. Y., & Lu, H. P. (2011). Intention to Continue Using Facebook Fan Pages from  The  Perspective  of  Social  Capital  Theory. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking , 565-570.
Lin, Y. F., & Chiu, Y. P. (2015). Influence of Facebook Brand-page Posts on Online Engagement. Online Information Review , 505-519.
McGurk, S. (2014, 11 6). What is Social Media Engagement and Why it Matters for your Business . Retrieved from Fusionfarm:
http://blog.fusionfarm.com/what-is-social-media-engagement-and- why-it-matters-for-your-business
Moro, S., Rita, P., & Vala, B. (2016). Predicting Social Media Performance Metrics and  Evaluation  of  The  Impact  on  Brand  Building:  A  Data  Mining Approach. Journal of Business Research , 3341-3351.
JURISMA : Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen      136
Muntinga,  D.  G.,  Moorman,  M.,  &  Smit,  E.  G.  (2011).  Introducing  COBRAs. International Journal of Advertising , 13-46. Puntoadi, D. (2011). Menciptakan Penjualan Melalui Media Sosial . Jakarta: PT Elex. Komputindo.
Rahmawati,  D.  (2016). Pemilihan  dan  Pemanfaatan  Instagram  sebagai  Media Komunikasi Pemasaran Online . Yogyakarta: UIN Sunan Kalijaga. Ryan, K. S., & Zabin, J. (2010). Gleansight: Social Media Marketing. Gleanster LCC , 1-21.
Sabate, F., Berbegal-Mirabent, J., Cañabate, A., & Lebherz, P. R. (2014). Factors Influencing  Popularity  of  Branded  Content  in  Facebook  Fan  Pages. European Management Journal , 1001-1011.
Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An Analysis of Variance Test for Normality (complete samples). Biometrika , 591-611.
Sugiyono, P. D. (2012). Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Methods) . Bandung: Alfabeta CV.
Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An Analysis of Variance Test for Normality (complete samples). Biometrik a, 591-611.
Shen,  B.,  &  Bissel,  K.  (2013).  Social  Media,  Social  Me:  A  Content  Analysis  of Beauty Companies' Use of Facebook in Marketing and Branding. Journal of Promotion Managemen t, 629-651.
Vries, L. d., Gensler, S., & Leeflang, P. S. (2012). Popularity of Brand Posts on Brand Fan Pages: An Investigation of the Effects of Social Media . Journal of Interactive Marketing , 83-91.
We Are Social. (2019, Oktober 4). Digital in 2019. Retrieved from We Are Social: https://wearesocial.com/global-digital-report-2019