Abstrak —Peningkatan jumlah kendaraan mobil yang terus terjadi menyebabkan kemacetan dan polusi udara mendorong pemerintah  membuat  kebijakan  pengurangan  penggunaan kendaraan  mobil.  Selain  itu  transportasi  juga  menjadi  kendala pada sektor pariwisata di Indonesia. Hal tersebut dapat menjadi peluang  bagi  perusahaan carpooling  mobile  application. Namun, kenyataannya  saat  ini  pengunduh carpooling  mobile  application masih  terbilang  sedikit,  sehingga  tantangan  bagi  perusahaan adalah  meningkatkan  popularitas  dan willingness  to  use pengguna.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh perceived  value dan perceived  risk terhadap willingness  to  use carpooling mobile application. Pengolahan data analisis PLS-SEM. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner online dan didapatkan 64 sampel yang memiliki kriteria pernah menggunakan carpooling  mobile  application dalam  satu  tahun terakhir.  Penelitian  ini  menghasilkan  temuan  bahwa perceived value berpengaruh positif terhadap willingness to use. Sementara perceived risk berpengaruh negatif terhadap willingness to use .
Kata  Kunci — Carpooling  Mobile  Application,  Perceived  Risk, Perceived Value, Willingness to Use.

## I. PENDAHULUAN
RANSPORTASI  merupakan  kebutuhan  utama  bagi masyarakat untuk dapat menyelesaikan aktivitas bepergian yang  dilakukan  sehari-hari.  Mobil  sebagai  salah  satu  moda transportasi  massal  berupa  kendaraan  penumpang  terus meningkat  jumlahnya  setiap  tahun  di  Indonesia.  Pada  tahun 2013  jumlah  kendaraan  mobil  penumpang  mencapai 11.484.514  unit  yang  terus  meningkat  hingga  tahun  2017 jumlahnya  mencapai 15.493.068 unit  [1]. Padatnya jalan raya dengan  penggunaan  mobil  melibatkan  konsumsi  bahan  bakar yang berlebihan, polusi udara dan kebisingan, kemacetan, dan penggunaan lahan yang berlebih [2].
Pemerintah, sebagai pemangku kepentingan utama penyedia infrastruktur,  terus  berupaya  membuat  kebijakan  terkait pengurangan  jumlah  penggunaan  kendaraan.  Sebagai  contoh, pemerintah DKI Jakarta menerapkan kebijakan kawasan 3- in -1 mulai  tahun  2003,  dan  terus  mencari  cara  mengurangi  beban kendaraan di jalan raya, seperti dengan menerapkan kebijakan plat  nomor  ganjil  genap  mulai  tahun  2016  [3].  Pemerintah daerah  lain,  Kota  Bandung,  berencana  membuat  kebijakan program carpooling untuk berangkat ke kantor yang dilakukan Dishub  Kota  Bandung  dan  sedang  dalam  tahap  uji  coba pada tanggal 11 Maret 2019 [4].
Di sisi lain, Indonesia dengan potensi pariwisatanya ternyata memiliki  kendala  utama  dalam  pengembangan  pariwisatanya yaitu  masih  banyak  transportasi  yang  belum  menunjang pariwisata  [5].  Saat  ini  transportasi  umum  yang  nyaman  dan dapat  menjangkau  tempat  wisata  masih  terbatas.  Hal  ini menyebabkan wisatawan lebih memilih kendaraan pribadi atau sewa  kendaraan  sebagai  moda  transportasinya.  Berdasarkan riset  moda  transportasi  yang  paling  banyak  digunakan  pada tahun  2018  adalah  mobil  pribadi  dan  sewa  kendaraan  dengan persentase sebesar 67,14 persen [6]. Jika kondisi ini dibiarkan, maka  daerah-daerah  yang  belum  tersedia  transportasi  umum akan  terus  terbatas  pengembangan  pariwisatanya.  Selain  itu daerah  yang  hanya  bisa  dijangkau  dengan  kendaraan  pribadi menjadi berkurang kenyamanannya karena macet, seperti yang terjadi di jalur Puncak pada saat hari libur Selain itu, biaya transportasi merupakan pertimbangan dalam berwisata. Biaya transportasi merupakan pengeluaran terbesar dalam melakukan perjalanan wisata, dengan persentase sebesar 34,0 persen pada 2018 [6]. Carpooling dapat menjadi salah satu solusi untuk mengurangi pengeluaran untuk biaya transportasi dan menjadi pilihan transportasi yang nyaman untuk berwisata. Berdasarkan  permasalahan  yang  ada Carpooling mungkin dapat  menjadi  salah  satu  alternatif  transportasi  yang  nyaman dan terjangkau. Hal tersebut juga dapat  menjadi peluang bagi perusahaan penyedia layanan carpooling Saat ini sudah banyak ditawarkan  berbagi  kendaraan,  dan  dengan  mudah  melalui layanan online , yang difasilitasi oleh mobile application seperti, Nebengers, Bistar, Sejalan, dan lain-lain.
Namun,  penggunaan carpooling  mobile  application cenderung masih sedikit dan kurang populer di Indonesia. Hal tersebut  menjadi  tantangan  dan  perhatian  bagi  perusahaan penyedia jasa carpooling untuk dapat menawarkan produk dan layanan  yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan pelanggan. Perusahaan carpooling perlu mengetahui bagaimana meningkatkan popularitas mereka dan meningkatkan willingness to use carpooling mobile application.
Willingness to  use konsumen  dapat  menjadi  acuan perusahaan  untuk  mengetahui  karakter  pengguna  potensial. Untuk  meningkatkan willingness to  use carpooling  mobile application dibutuhkan pemasaran produk yang tepat. Sehingga diperlukan investigasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi willingness to  use carpooling  mobile

## Pengaruh Perceived Value

## dan Perceived Risk terhadap Willingness to Use

## Studi Kasus Carpooling Mobile Application di Indonesia
Adista Ari Ramadanti dan Janti Gunawan Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : adista16@mhs.mb.its.ac.id
T
application. Menurut penelitian Wang et al. [7] willingness to use dipengaruhi oleh perceived value dan perceived risk.
Berdasarkan penjabaran di atas penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  pengaruh perceived  value dan perceived  risk terhadap willingness  to  use  carpooling  mobile  application. Sehingga , penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi manajerial  kepada carpooling  mobile  application untuk mengetahui  faktor-faktor  dari  perspektif value dan risk yang mempengaruhi willingness konsumen menggunakan carpooling  mobile  application .  Dengan  mengetahui  faktor- faktor yang mempengaruhi willingness penggunaan carpooling mobile  application ,  perusahaan  dapat  mengetahui  cara  untuk memasarkan layanan tersebut dengan tepat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Carpooling Mobile Application
Carpooling adalah berbagi  tumpangan  sehingga  dua  orang atau  lebih  bepergian  bersama  dalam  satu  kendaraan  [8]. Manfaat carpooling, yaitu  meningkatkan  aliran  lalu  lintas, menghemat waktu, dan menurunkan konsumsi bahan bakar [9]. Tujuan  utama carpooling  mobile  application adalah  untuk menciptakan  komunitas online ,  yang  anggotanya  dapat bertindak  sebagai  pengemudi  yang  menawarkan  perjalanan atau  penumpang  yang  mencari  kendaraan  dari  satu  tempat  ke tempat lain [10].
B. Willingness to Use
Willingness  to  use pada  penelitian  Wang et  al. [7] menggambarkan  niat  penggunaan  konsumen. Willingness  to use pada penelitian  Wang  [11]  menggambarkan  keinginan menggunakan, sementara Hohenberger et al. [12] menggambarkan willingness to use sebagai rencana penggunaan dalam penelitian mengenai adopsi dan penerimaan teknologi.
C. Perceived Value
Perceived value merupakan penilaian keseluruhan konsumen atas  manfaat  produk  berdasarkan  persepsi  tentang  apa  yang diterima  dan  apa  yang  diberikan  [13].    Untuk  produk  atau layanan  tertentu percaived  value dapat  meningkat  ketika pengguna  percaya  bahwa  manfaatnya  lebih  besar  daripada biayanya [14].
Perceived  value dapat  dilihat  dari  dimensi  nilai  funsional ( utilitarian  value), nilai  emosional (hedonic  value), dan  nilai sosial (social value) [7] . Utilitarian value berasal dari manfaat yang  terkait  dengan  tugas,  fungsional  atau  objektif  dari pengalaman  konsumsi.[15]. Hedonic  value berasal  dari  aspek multi-indera  dan  emosional  dari  pengalaman  berbelanja  [15]. Social value merupakan penilaian keseluruhan konsumen atas manfaat  dan  pengorbanan  yang  melibatkan  interaksi  dengan orang lain [7].

## D. Perceived Risk
Perceived  risk berfokus  pada  kekhawatiran  konsumen tentang  pelanggaran  pihak  penjual  atas  kewajiban  formal  dan informal, misalnya dengan melanggar norma kerahasiaan, atau melanggar kualitas produk atau layanan [16]. Konsep perceived
risk yang  paling  sering  digunakan  peneliti  konsumen mendefinisikan risk sebagai  persepsi  konsumen  tentang ketidakspastian  dan  konsekuensi  buruk  dari  pembelian  suatu produk atau layanan [17].
Perceived  risk dapat  dilihat  dari  dimensi  risiko  privasi ( privacy  risk), risiko  kinerja (performance  risk), risiko keamanan ( security risk ), dan risiko konflik (conflict risk) [7] . Privacy risk adalah potensi  kehilangan  kendali atas informasi pribadi,  seperti  ketika  data  pribadi  digunakan  tanpa sepengetahuan  atau  seizin  pengguna  [18]. Performance  risk serupa  dengan  risiko  fungsional  yang  melibatkan  keyakinan konsumen  bahwa  produk  atau  layanan  yang  dibeli  tidak  akan menawarkan  manfaat  yang  disukai  konsumen  [19]. Security melibatkan masalah berkendara, seperti pengemudi yang tidak dikenal  dan  kemampuan  mereka  untuk  melacak  lokasi  [20]. Conflict  risk adalah  risiko  terkait  kurangnya  mekanisme kompensasi kecelakaan yang komprehensif dan keamanan yang memadai  untuk  kehilangan  waktu,  kerusakan  finansial,  atau cedera  pribadi,  yang  menjadi  perhatian  konsumen  dalam praktiknya [21] [7] .

## III. METODOLOGI

## A. Desain Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah conclusive  design yang  bertujuan  menguji  hipotesis  tertentu  dan  menguji hubungan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan multiple-cross sectional karena  responden  penelitian  terdiri  dari  beberapa sampel.  Data  yang  dibutuhkan  adalah  data  primer  dari responden  yang  menggunakan  aplikasi carpooling  mobile application.

## B. Sampel Penelitian
Kriteria dari sampel penelitian adalah wanita dan pria yang pernah menggunakan carpooling mobile application dalam satu tahun  terakhir.  Jumlah  minimal  sampel  pada  penelitian  ini adalah 40 responden. Pengumpulan data dilakukan menggunakan  kuesioner online dan  menggunakan  teknik sampling snowball .

## C. Metode Analisis Data
Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Square – Structural Equation Model (PLS-SEM).  Analisis tersebut digunakan  untuk  menguji  hipotesis  pada  penelitian  ini. Analisis  PLS-SEM  terdiri  dari  2  tahap,  yaitu  uji  model pengukuran  ( outer  model) dan  uji  model  struktural  ( inner model).

## D. Model dan Hipotesis Penelitian
Model  penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  sebelumnya yang telah dilakukan Wang et al. [7] , dapat dilihat pada Gambar 1.
Hipotesis penelitian yang akan diuji menggunakan PLS-SEM adalah sebagai berikut.
H1: Perceived  value berpengaruh  positif  terhadap willingness to use carpooling mobile application H2a: Utilitarian  value merupakan  komponen formative  first order dari perceived value
H2b: Hedonic value merupakan komponen formative first order dari perceived value H2c: Social  value merupakan  komponen formative  firstorder dari perceived value H3: Perceived risk berpengaruh negatif terhadap willingness to use carpooling mobile application
H4a: Privacy risk merupakan komponen formative first order dari perceived risk H4b: Performance  risk merupakan  komponen formative  first order dari perceived risk H4c: Security risk merupakan komponen formative first order dari perceived risk H4d : Conflict risk merupakan komponen formative first order dari perceived risk
H5:  Perceived  risk  berpengaruh  positif  pada  moderasi hubungan  antara perceived  value dan willingness  to  use carpooling mobile application

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
Jumlah sampel yang lolos dan dapat digunakan pada analisis PLS-SEM  sebanyak  64  responden.  Analisis  PLS  SEM digunakan untuk menguji hipotesis penelitian. Pada penelitian ini software yang digunakan adalah SmartPLS. Evaluasi model dilakukan  pada  model  pengukuran (outer  model) dan  model struktural (inner model) .

## A. Model Pengukuran (Outer Model)
Evaluasi  model  pengukuran  dilakukan  untuk  menilai validitas  dan  reliabilitas  model.  Untuk  mengevaluasi  model pengukuran pada first order yang bersifat reflektif dapat dilihat dari convergent  validity,  discriminant  validity, dan internal
consistency reliability. Sementara untuk mengevaluasi second order yang bersifat formatif dapat dilihat dari weight dan juga nilai Variance Inflation Factor.
Pada uji convergent validity nilai loading masih bisa diterima dengan nilai minimal 0,5 dan nilai AVE sebesar 0,5 atau lebih menunjukkan validitas konvergen yang memuaskan [22]. Nilai AVE pada setiap konstruk telah memenuhi batas minimal yaitu lebih dari 0.5. Sementara nilai outer loading terdapat nilai yang dibawah 0,5. Indikator CR3 memiliki nilai 0,428 sehingga perlu dilakukan  reduksi  dengan  menghapus  indikator  tersebut. Setelah reduksi,  seluruh skor menunjukkan angka  yang  valid, baik  nilai outer maupun  nilai  AVE  diatas  0,5.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  setiap  indikator  telah  menunjukkan korelasi  terhadap  konstruknya.  Berikut  hasil  uji convergent validity setelah dilakukan reduksi terlihat pada Tabel 1. Uji discriminant  validity menunjukkan  bahwa  indikator setiap sub variabel dan variabel memiliki skor yang lebih tinggi apabila  dipasangkan  dengan  sub  variabel  dan  variabelnya masing-masing. Hal tersebut menunjukkan indikator pertanyaan  mencerminkan  sub  variabel  dan  variabelnya masing-masing  dan  tidak  ada  hubungan  yang  lebih  besar dengan  sub  variabel  dan  variabel  yang  lain.  Sehingga,  dapat dikatakan setiap indikator valid.
Pada  uji internal  consistency  reliability suatu  data  dapat dikatakan  reliabel  apabila  nilai Cronbach’s Alpha lebih  besar atau  sama  dengan  0,6  dan  nilai Composite  Reliability (CR) lebih  besar  atau  sama  dengan  0,7  [22].  Pada  Tabel  2  dapat dilihat  nilai Cronbach’s  Alpha lebih  besar  dari  0,6  dan  nilai Composite Reliability lebih besar 0,7. Hal tersebut menandakan bahwa setiap indikator dapat dikatakan relibel untuk mengukur setiap konstruk.
Dalam  hal  langkah-langkah  formatif,  diperlukan  untuk memeriksa  bobot  ( weight )  faktor  yang  mewakili  analisis korelasi  dan  memberikan  informasi  tentang  bagaimana  sub variabel  berkontribusi  terhadap  variabelnya  masing-masing. Nilai bobot harus  lebih besar  dari 0.1 [23]. Berdasarkan hasil uji pada Tabel 3 nilai bobot seluruh sub variabel lebih besar dari 0.1  yang  menunjukkan  bahwa  sub  sub  variabel (first  order) relevan dan berkontribusi menjadi komponen variabel ( second order) formatif.
Setiap  sub variabel dianggap tidak berkorelasi apabila nilai VIF  di  bawah  5  [23].  Pada  uji collinearity  ( Tabel  4) tidak terdeteksi  gejala collinearity karena  nilai  VIF  setiap  sub
Tabel 1.

## Uji Convergent Validity
Konstruk Indikator Outer Loading AVE Utilitarian Value UV1 0,773 0,627 UV2 0,872 UV3 0,723 Hedonic Value HV1 0,839 0,737 HV2 0,847 HV3 0,888 Tabel 1. Uji Convergent Validity (Lanjutan) Konstruk Indikator Outer Loading AVE Social Value SV1 0,874 0,777 SV2 0,913 SV3 0,856 Privacy Risk PRIR1 0,869 0,809 PRIR2 0,943 PRIR3 0,860 PRIR4 0,923 Performance Risk PERR1 0,831 0,592 PERR2 0,593 PERR3 0,856 Security Risk SR1 0,695 0,627 SR2 0,844 SR3 0,828 Conflict Risk CR1 0,941 0,895 CR2 0,951 Willlingness to Use WTU1 0,863 0,673 WTU2 0,799 WTU3 0,867 WTU4 0,746
Gambar 1. Model Penelitian.
variabel  kurang  dari  5.  Hasil  tersebut  menunjukkan  tidak adanya korelasi antara sub variabel.

## B. Model Pengukuran (Outer Model)
Pada  model  stuktural  evaluasi  dilakukan  untuk  melihat hubungan  antar  variabel  laten.  Untuk  mengukur  model structural dapat dilihat melalui nilai R square, effect size, dan structural model path coefficients.
Nilai  R²  variabel willingness  to  use adalah  0,452.  Hal tersebut  berarti  bahwa  persentase  keragaman  data  dalam variabel willingness to use yang dapat dijelaskan oleh variabel perceived value dan perceived risk sebesar 45,2%, sedangkan sisanya 54,8% dijelaskan oleh faktor lainnya di luar penelitian ini.
Nilai e ffect size merupakan ukuran untuk menilai kontribusi variabel eksogen terhadap variabel endogen [23]. Nilai f square pada  penelitian  ini  menunjukkan  kebaikan  model  atau  model yang memiliki pengaruh paling kuat adalah variabel perceived value dengan  variabel willingness  to  use sebesar  0,323 . Sementara  model  hubungan  antara perceived  risk dan willingness  to  use memiliki  pengaruh moderate dengan  nilai 0,178.
Setelah melakukan uji kelayakan model, nilai goodness of fit dapat  diketahui  dengan  menghitung  menggunakan  nilai  AVE dan nilai R-Square dengan perhitungan sebagai berikut.
𝐺𝑂𝐹 =   √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅  × 𝑅 2 ̅̅̅̅
𝐺𝑂𝐹 =   √0,717 × 0,452 = 0.569
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  model  penelitian  ini  dapat dikatakan robust, atau dikatakan memiliki model fit yang baik karena nilainya lebih dari 0,38[24].

## C. Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  akan  dijelaskan  berdasarkan  hasil  penelitian dan  dihubungkan  dengan  teori  yang  membangun  model penelitian.
Hasil  PLS-SEM  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara perceived value dan willingness to use memiliki  nilai p-value 0,000  seperti  yang  tercantum  pada  Tabel  5.  Nilai p-value kurang  dari  0.05  sehingga  dapat  dinyatakan  adanya  pengaruh signifikan diantara dua variabel tersebut. Selain itu, nilai path
coefficients bernilai  positif  sebesar  0,460  yang  menunjukkan bahwa perceived  value memiliki  pengaruh  positif  terhadap willingness  to  use. Hal  tersebut  berarti  bahwa  semakin  besar perceived  value maka willingness  to  use pengguna  aplikasi carpooling semakin besar. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa hipotesis 1 diterima dan sesuai dengan penelitian sebelumnya [7]  [25].  Hal  tersebut  berarti  untuk  meningkatkan  keinginan untuk  menggunakan  apikasi carpooling, perusahaan  harus meningkatkan  kualitas  layanannya.  Untuk  meningkatkan penilaian  manfaat  aplikasi carpooling, perusahaan  dapat memperhatikan harga, kemudahan, kenyamanan, dan bagaimana interaksi sosial antar pengguna.
Hasil menunjukkan bahwa hubungan antara utilitarian value, hedonic  value ,  dan social  value dengan perceived  value memiliki  nilai p-value kurang  dari  0.05  mengindikasikan bahwa  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara utilitarian value, hedonic value, dan social value dengan perceived value. Dengan kata lain berarti bahwa utilitarian value, hedonic value, dan social  value merupakan  komponen  yang  signifikan  dari perceived value. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2a,  2b,  dan  2c  diterima dan  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya [7]. Hal tersebut berarti utilitarian value, hedonic value, dan social  value merupakan  dimensi  yang  relevan  dan perceived  value dapat  diukur  menggunakan  dimensi  tersebut. Hasil  tersebut  berarti  bahwa  pengguna carpooling  mobile application memperhatikan nilai fungsional ( utilitarian value ), nilai emosional ( hedonic value ), dan nilai sosial ( social value ) sebagai pertimbangan dalam penilaian perceived value. Berdasarkan  hasil  seperti  yang  tercantum  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  hubungan  antara perceived  risk dan willingness  to  use memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dengan nilai p-value 0,005.  Nilai path  coefficient antara  dua  variabel tersebut adalah -0,351 yang menunjukkan nilai negatif sehingga dapat dapat dikatakan bahwa perceived risk memiliki pengaruh negatif terhadap willingness to use. Hal tersebut berarti bahwa semakin  besar  nilai perceived  risk maka willingness  to  use pengguna  aplikasi carpooling semakin  kecil. Hipotesis  3 diterima dan sesuai dengan penelitian sebelumnya [7][26][27].
Tabel 4.
Uji Internal Consistency Reliability Konstruk Cronbach's Alpha Composite Reability Utilitarian Value 0,699 0,834 Hedonic Value 0,821 0,893 Social Value 0,857 0,913 Privacy Risk 0,921 0,944 Performance Risk 0,658 0,809 Security Risk 0,699 0,834 Conflict Risk 0,883 0,945 Willlingness to Use 0,837 0,891 Tabel 5. Weight Sub Variabel Variabel Sub Variabel Weight Perceived Value Utilitarian Value 0,372 Hedonic Value 0,500 Social Value 0,368 Perceived Risk Privacy Risk 0,400 Performance Risk 0,233 Security Risk 0,345 Conflict Risk 0,236
Tabel 2. Uji Collinearity Variabel Sub Variabel VIF Perceived Value Utilitarian Value 1,803 Hedonic Value 2,252 Social Value 1,341 Perceived Risk Privacy Risk 1,715 Performance Risk 1,640 Security Risk 2,226 Conflict Risk 1,676 Tabel 3. Path Coefficients Hipotesis Path Coefficient T statistic P value Keterangan H1 0,460 4,452 0,000 Diterima H2a 0,372 8,064 0,000 Diterima H2b 0,500 11,460 0,000 Diterima H2c 0,368 5,148 0,000 Diterima H3 -0,351 2,809 0,005 Diterima H4a 0,400 6,436 0,000 Diterima H4b 0,233 4,319 0,000 Diterima H4c 0,345 6,324 0,000 Diterima H4d 0,236 5,024 0,000 Diterima H5 0,083 0,935 0,350 Ditolak
Penggunaan  layanan carpooling  mobile  application memiliki kemungkinan  memberikan  konsekuensi  negatif  kepada penggunanya. Untuk meningkatkan keinginan dalam menggunakan aplikasi, perusahaan harus meminimalkan risiko yang ada.
Hasil  analisis  PLS-SEM  menunjukkan  bahwa  hubungan antara privacy risk, performance risk, security risk, dan conflict risk dengan perceived  risk memiliki  nilai p-value kurang dari 0.05  mengindikasikan  bahwa  terdapat  hubungan  yang signifikan antara privacy risk, performance risk, security risk, dan  conflict  risk dengan perceived  risk. Hal  tersebut  berarti bahwa keempat dimensi merupakan komponen yang signifikan dari perceived  risk. Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis  4a,  4b,  4c,  dan  4d  diterima dan  sesuai  dengan penelitian  sebelumnya  [7].  Hal  tersebut  berarti privacy  risk, performance  risk,  security  risk,  dan  conflict  risk merupakan dimensi yang relevan untuk perceived risk . Sehingga perceived risk dapat  diukur  menggunakan  keempat  dimensi  tersebut. Dengan  kata  lain,  pengguna carpooling  mobile  application mempertimbangkan  masalah  privasi,  kinerja  yang  buruk, masalah  keamanan,  dan  masalah  manajemen  penyelesaian konflik  sebagai  risiko  yang  dirasakan  dalam  penggunaan aplikasi
Hasil  PLS-SEM  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa hubungan  antara perceived  value dan willingness  to  use memiliki nilai p-value 0.350 apabila dimoderasi oleh perceived risk. Nilai p-value lebih  dari  0.05  mengindikasikan  bahwa hubungan tersebut tidak signifikan . Hal tersebut berarti bahwa perceived value tidak memengaruhi willingness to use apabila terdapat  moderasi  dari perceived  risk. Adanya  variabel perceived  risk sebagai  moderasi memperlemah  hubungan antara perceived  value dengan willingness  to  use . Sehingga, dapat disimpulkan bahwa hipotesis 5 ditolak. Hasil penelitian ini  tidak  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan  Wang et  al. [7] bahwa perceived risk berpengaruh positif  sebagai  moderasi  hubungan  perceived  value  dengan willingness to use. Hal tersebut memunculkan indikasi bahwa terdapat  faktor  lain  yang  memengaruhi  hubungan  antara perceived value terhadap willingness to use carpooling mobile application di Indonesia .

## D. Implikasi Manajerial
Berdasarkan hasil analisis PLS-SEM, perceived value yang besar dapat meningkatkan willingness to use carpooling mobile application. Hal  tersebut  menunjukkan  perusahaan  dapat meningkatkan  kualitas  layanannya  agar  pengguna  merasakan manfaat yang lebih besar. Dari dimensi nilai utilitarian/fungsional  perusahaan  dapat  membuat  program voucher atau  potongan  harga.  Hal  tersebut  untuk  lebih mengurangi  biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh  pengguna. Selain  itu  untuk  memberikan  kemudahan  pengguna  dalam melakukan  pembayaran,  perusahaan  dapat  memberikan beberapa pilihan pembayaran, tidak hanya menggunakan uang tunai,  tapi  juga  bisa  melalui mobile  payment, seperti  OVO, Dana,  atau  LinkAja.  Berdasarkan  dimensi hedonic /emosional perusahaan  dapat  menambahkan  fitur  fasilitas  dan  preferensi yang ditawarkan oleh pengemudi. Sehingga penumpang dapat memilih pengemudi berdasarkan fasilitas yang ditawarkan dan preferensinya sesuai dengan dengan kenyamanan penumpang. Beberapa  contoh  preferensi  yang  dapat  dipilih  yaitu,
tumpangan khusus wanita, dilarang merokok, boleh membawa anak  kecil  dan  lain-lain.  Sementara  fitur  fasilitas,  pengemudi dapat menulis fasilitas apa yang mereka tawarkan dalam mobil seperti AC, musik, pemberian permen, pemberian minum dan lain-lain.    Sementara  dari  dimensi  sosial,  perusahaan  dapat menambahkan  fitur chat untuk  sesama  penumpang  juga.  Hal tersebut merupakan saran dari responden. Sehingga komunikasi juga  dapat  dilakukan  sesama  penumpang  dan  sesama penumpang bisa melakukan janjian.
Sementara  nilai perceived  risk yang  rendah  dapat meningkatkan willingness to use aplikasi carpooling. Sehingga upaya  yang  perlu  dilakukan  perusahaan  adalah  memperkecil risiko  pada  penggunaan  layanan  aplikasi carpooling dengan memperhatikan  dimensi  pada perceived  risk. Untuk  menjaga keamanan privacy perusahaan  perlu  membatasi  akses  untuk melihat  nomer  telepon  antar  pengguna.  Dari  dimensi security risk ,  perusahaan  dapat  menambah  fitur emergency  call yang dapat digunakan saat dalam perjalanan apabila terjadi keadaan darurat.  Kemudian  perusahaan  dapat  meminimalkan conflict risk dengan  cara  memberikan  penawaran  asuransi  perjalanan. Hal  tersebut  merupakan  upaya  proteksi  apabila  terjadi kecelakaan  pada  perjalanan  agar  para pengguna  mendapatkan kompensasi.

## V. KESIMPULAN

## A. Simpulan
Berdasarkan  analisis  PLS-SEM,  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  dari perceived  value terhadap willingness to use carpooling mobile application. Hal tersebut berarti bahwa semakin tinggi nilai yang dirasakan oleh pengguna  maka  semakin  tinggi  keinginan  pengguna  untuk menggunakan  aplikasi carpooling. Sementara perceived  risk berpengaruh negatif dan signifikan terhadap willingness to use carpooling  mobile  application. Hal  tersebut  berarti  bahwa semakin  rendah  risiko  yang  dirasakan  oleh  pengguna  maka semakin  tinggi  keinginan  pengguna  untuk  menggunakan aplikasi carpooling .

## B. Keterbatasan dan Saran
Keterbatasan pada penelitian ini adalah jumlah sampel yang masih cenderung sedikit sehingga kurang mampu merepresentasikan  hasil  penelitian  yang  mencakup  kondisi pengguna carpooling  mobile  application di  Indonesia.  Hal tersebut  karena  tidak  diketahui  seberapa  efektif  penyebaran data  yang  dilakukan  dan  bagaimana  pendekatan  yang  paling efektif  dalam  menjangkau  responden  yang  merupakan pengguna  aplikasi carpooling. Selain  itu  pada  penelitian  ini juga  hanya  melihat  dari  perspektif  penumpang.  Padahal  agar pengguna  aplikasi carpooling bisa  meningkat  maka  jumlah penumpang dan pemberi tumpangan harus seimbang. Terakhir nilai  kekuatan  prediktif  model  yang  belum  meiliki  hubungan yang kuat, yang berarti bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi willingness  to  use di  Indonesia  tidak  hanya dipengaruhi oleh dua faktor yang digunakan pada penelitian ini.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  adalah  dapat menambahkan jumlah sampel yang digunakan pada penelitian terkait carpooling agar  hasil  analisis  lebih  akurat  dengan menggunakan  pendekatan  yang  tepat  untuk  menjangkau
responden. Selain itu juga dapat melihat dari perspektif pemberi tumpangan,  tidak  hanya  dari  perspektif  penumpang  saja. Sehingga  perusahaan  dapat  meningkatkan  jumlah  pengguna yang  mau  memberikan  tumpangan.  Penambahan  alat  analisis juga dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya seperti analisis multi  atribut.  Sehingga  dapat  dianalisis  atribut  aplikasi carpooling apa yang perlu diprioritaskan. Untuk meninkatkan nilai  prediktif  model,  penelitian  selanjutnya  dapat  menggali faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi willingness  to  use carpooling mobile application.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS, “Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis, 1949- 2017,” 2018. [Online].
Available:
https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1133.  [Accessed:  27- Sep-2019].
[2]  T. A. Litman and W. E. Doherty, “Executive Summary of Transportation Cost  and  Benefit  Analysis  Techniques,  Estimates  and  Implications,” Transp. Cost Benefit Anal. Tech. Estim. Implic. , 2009.
[3]  BeritaSatu,  “Sistem  Ganjil-Genap  Pengganti  Aturan  3  in  1,”  2016. [Online]. Available: https://www.beritasatu.com/megapolitan/370863/sistem-ganjilgenap- pengganti-aturan-3-in-1. [Accessed: 28-Sep-2019].
[4]  Detik, “Pro Kontra ASN Bandung Wajib ke Kantor Pakai Grab,” 2019. [Online]. Available: https://news.detik.com/berita-jawa-barat/d- 4463294/pro-kontra-asn-bandung-wajib-ke-kantor-pakai-grab. [Accessed: 28-Sep-2019].
[5]  Dinas Pariwisata Kutai Timur, “Konsep Dasar dan Penerapan A4 Dalam Dunia Pariwisata - Berit,” 2017. [Online]. Available: https://dinaspariwisata.kutaitimurkab.go.id/news/6-konsep-dasar-dan- penerapan-a4-dalam-dunia-pariwisata. [Accessed: 10-Oct-2019].
[6]  BPS, “Statistik Wisatawan Nusantara 2018,” 2018.
[7]  Y.  Wang,  J.  Gu,  S.  Wang,  and  J.  Wang,  “Understanding  consumers’ willingness to use ride-sharing services: The roles of perceived value and perceived risk,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol. , vol. 105, no. May, pp. 504–519, 2019.
[8]  F. Bachmann, A. Hanimann, J. Artho, and K. Jonas, “What drives people to  carpool?  Explaining  carpooling  intention  from  the  perspectives  of carpooling passengers and drivers,” Transp. Res. Part F Traffic Psychol. Behav. , vol. 59, pp. 260–268, 2018.
[9]  A.  Gheorghiu  and  P.  Delhomme,  “For  which  types  of  trips  do  French drivers carpool? Motivations underlying carpooling for different types of trips,” Transp. Res. Part A Policy Pract. , vol. 113, no. 11, pp. 460–475, 2018.
[10]  A.  Salamanis,  D.  D.  Kehagias,  D.  Tsoukalas,  and  D.  Tzovaras, “Reputation assessment mechanism for carpooling applications based on clustering user travel preferences,” Int. J. Transp. Sci. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 68–81, 2019.
[11]  C. Wang, “Consumer acceptance of self-service technologies: An ability– willingness model,” Int. J. Mark. Res. , vol. 59, no. 6, pp. 787–802, 2017.
[12]  C.  Hohenberger,  M.  Spörrle,  and  I.  M.  Welpe,  “Not  fearless,  but  self- enhanced:  The  effects  of  anxiety  on  the  willingness to  use  autonomous cars depend on individual levels of self-enhancement,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 116, pp. 40–52, 2017.
[13]  V. A. Zeithaml, L. L. Berry, and A. Parasuraman, “Communication and Control Processes in the Delivery of Service Quality,” J. Mark. , vol. 52, no. 2, p. 35, 1988.
[14]  C.  L.  Hsu  and  J.  C.  C.  Lin,  “What  drives  purchase  intention  for  paid mobile apps?-An expectation confirmation model with perceived value,” Electron. Commer. Res. Appl. , vol. 14, no. 1, pp. 46–57, 2015.
[15]  J. Hwang and M. A. Griffiths, “Share more, drive less: Millennials value perception  and  behavioral  intent  in  using  collaborative  consumption services,” J. Consum. Mark. , vol. 34, no. 2, pp. 132–146, 2017.
[16]  D. J. Kim, “Trust and satisfaction, two stepping stones for successful e- commerce  relationships:  A  longitudinal  exploration,” Inf.  Syst.  Res. , 2008.
[17]  G. R. Dowling and R. Staelin, “A Model of Perceived Risk and Intended Risk-Handling Activity,” J. Consum. Res. , vol. 21, no. 1, p. 119, 1994.
[18]  M. S. Featherman and P. A. Pavlou, “Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective,” Int. J. Hum. Comput. Stud. , vol. 59, no. 4, pp. 451–474, 2003.
[19]  M. W. Hawapi, Z. Sulaiman, U. H. Abdul Kohar, and N. A. Talib, “Effects of Perceived Risks, Reputation and Electronic Word of Mouth (E-WOM) on Collaborative Consumption of Uber Car Sharing Service,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 215, no. 1, 2017.
[20]  C. Lee, M. Rahafrooz, and O. K. D. Lee, “What are the concerns of using a  ride-sharing  service?:  an  investigation  of  uber,” AMCIS  2017  -  Am. Conf. Inf. Syst. A Tradit. Innov. , vol. 2017-Augus, no. May 2017, 2017.
[21]  S. J. Hong, “Assessing economic value of reducing perceived risk in the sharing economy: The case of ride-sharing services,” AMCIS 2017 - Am. Conf.  Inf.  Syst.  A  Tradit.  Innov. ,  vol.  2017-Augus,  no.  2006,  pp.  1–10, 2017.
[22]  N. K. Maholtra, Marketing Research: An Applied Orientation , Sixth Edit. Pearson Education Limited, 2010.
[23]  J.  F.  Hair,  G.  T.  M.  Hult,  C.  M.  Ringle,  and  M.  Sarstedt, A  primer  on partial  least  squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM) ,  Second Edi., vol. 38, no. 2. Los Angeles: Sage Publications, 2017.
[24]  M.  Tenenhaus,  S.  Amato,  and  V.  E.  Vinzi,  “A  Global  Goodness-of-Fit Index for PLS Structural Equation Modelling,” Proc. XLII SIS Sci. Meet. , pp. 739–742, 2004.
[25]  G.  Zhu,  K.  K.  F.  So,  and  S.  Hudson,  “Inside  the  sharing  economy. International Journal of Contemporary Hospitality Management,” Int. J. Contemp. Hosp. Manag. , vol. 29, no. 9, pp. 2218–2239, 2017.
[26]  Z. W. Y. Lee, T. K. H. Chan, M. S. Balaji, and A. Y. L. Chong, “Why people participate in the sharing economy: an empirical investigation of Uber,” Internet Res. , vol. 28, no. 3, pp. 829–850, 2018.
[27]  L. S. L. Chen, “The impact of perceived risk, intangibility and consumer characteristics on online game playing,” Comput. Human Behav. , vol. 26, no. 6, pp. 1607–1613, 2010.