Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INTENSI PELANGGAN DALAM MENGGUNAKAN ONLINE FOOD DELIVERY (OFD) DI INDONESIA
Factors Influencing Customer ’ s Intention on Using Online Food Delivery (OFD) Services: Evidence from Indonesia
Fadhillah Soemitro 1) , Muhammad Ichsan Perkasa 2)* , Nathaniel Marvel Arifin 3) , Safitri Wulansari 4) , dan Tiffany Julia 5)
1,2,3,4,5) Program Magister Manajemen, Universitas Prasetiya Mulya
1,2,3,4,5) Jl. R.A. Kartini, RT.14/RW.6, Cilandak Barat, Kec. Cilandak, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12430
Diajukan 17 Februari 2023 / Disetujui 14 Maret 2023

## Abstrak
Pesatnya  perkembangan  internet  dan  teknologi  berdampak  besar  pada  penggunaan  belanja online termasuk  layanan  pengiriman  makanan Online  Food  Delivery (OFD).  Faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi niat pelanggan untuk menggunakan Online Food Delivery (OFD)? Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor  yang  mempengaruhi Customer  Intention (CIU)  dalam  menggunakan  layanan Online  Food Delivery (OFD)  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  survei online untuk  pengumpulan  data  dengan menyebarkan  kuesioner online (57  pertanyaan)  kepada  pengguna  OFD  di  Indonesia.  Analisis  faktor menghasilkan  11  variabel  dan  analisis  regresi  berganda  digunakan  untuk  menguji  dampak  10  variabel  pada CIU.  Hasil  analisis  regresi  membuktikan  bahwa  Visibility,  Perceived  Usefulness,  Time  Saving  Benefit,  dan Price  Saving  Benefit  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  CIU  untuk  menggunakan  OFD.  Studi  ini berfokus pada layanan OFD di Indonesia, sehingga temuannya mungkin tidak dapat diterapkan dalam konteks budaya  lain.  Generalisasi  terbatas  ini  dapat  diatasi  oleh  peneliti  masa  depan  yang  mencoba  memvalidasi temuan  penelitian  ini  di  latar  belakang  budaya  dan  geografi  lain.  Dari  segi  dimensi,  kesepuluh  konstruk tersebut mungkin bukan satu-satunya faktor yang mempengaruhi CIU. Oleh karena itu, pendalaman dimensi yang belum dieksplorasi pada CIU juga diperlukan.
Kata  Kunci: Pengiriman  Makanan  Online,  Niat  Pelanggan,  Model  Penerimaan  Teknologi,  Teori  Nilai Pelanggan, COVID-19.

## Abstract
The  rapid  development  of  the  Internet  and  technology  had  a  big  impact  on  the  usage  of  online shopping  including  Online  Food  Delivery  (OFD)  services. What  factors  affect  the  customer's  intention  on using Online Food Delivery (OFD)? This study aims to investigate the factors affecting  Customer Intention (CIU) on using Online Food Delivery (OFD) services in Indonesia. This study used an online survey for data collection  by  distributing  online  questionnaires  (57  questions)  to  OFD  users  in  Indonesia.  Factor  analysis resulted in 11 variables and the multiple regression analysis was used to examine the impacts of 10 variables on  CIU.  Regression  analysis  results  proved  that  Visibility,  Perceived  Usefulness,  Time  Saving  Benefit,  and Price  Saving  Benefit  had  positive  and  significant  effects  on  Customer  Intention  to  use  OFD. This  study focuses on Indonesia ’ s OFD services,  so the findings may not be applicable in other cultural contexts. This limited generalizability can be addressed by future researchers trying to validate the findings of this study in other cultural backgrounds and geographies. In terms of dimension, the ten constructs might not be the only factors that affect CIU. Hence, examining underexplored dimensions on CIU is also needed.
Keywords: Online  Food  Delivery,  Customer  Intention,  Technology  Acceptance  Model,  Theory  Of  Customer  Value, COVID-19
*Korespondensi Penulis: E-mail: ichsanper@gmail.com
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216

## Pendahuluan
Perkembangan  internet  dan  teknologi  berdampak  besar  pada  belanja online .  Perangkat pintar yang  murah, infrastruktur telekomunikasi yang  meningkat pesat, daya beli yang  meningkat, dan  terdapatnya  kelangkaan  waktu  serta  kenyamanan  telah  memaksa  industri  F&B  untuk menyesuaikan dan memberikan penawaran baru untuk melayani permintaan yang terus meningkat (Bezerra  et  al.,  2013).  Seiring  dengan  kemajuan  perkembangan  teknologi,  gaya  hidup  konsumen berubah secara masif akibat evolusi dunia digital (Ghose dan Han, 2014).
Konsumen  tertarik  dengan  belanja online karena  lebih  nyaman  (Jiang  et  al.,  2013).  OFD memungkinkan  konsumen  melakukan  pembelian  makanan  siap  saji  dari  restoran  dan mengirimkannya langsung ke konsumen melalui jaringan logistik (Belanche et al., 2020). Layanan OFD  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  produsen  dan  konsumen  karena  memungkinkan lebih  banyak  produsen  makanan  untuk  menjual  langsung  ke  konsumen  dan  menjangkau  pembeli baru  di  seluruh  wilayah  sambil  secara  bersamaan  memberikan  lebih  banyak  manfaat  kepada konsumen (Deloitte Consulting, 2019).
Pada tahun 2019, 95% masyarakat Indonesia lebih memilih untuk mengkonsumsi makanan cepat  saji.  Sebanyak  80%  masyarakat  masih  terbiasa  makan  di  restoran  dibandingkan  memesan makanan melalui food delivery app /OFD (58%) atau take away (53%). Namun dari segi intensitas, OFD memiliki rata-rata penggunaan tertinggi (2,6x/minggu) diantara opsi lainnya. Beberapa alasan responden  menggunakan  OFD  yaitu  menghemat  waktu  dari  antrian  (39%  responden),  dari perjalanan (37%), dan promosi (33%) (Nielsen, 2019).
Kemunculan  COVID-19  di  tahun  2020  memaksa  masyarakat  untuk  tetap  berada  di  rumah dan meminimalkan kontak dengan orang lain sehingga mengakibatkan peningkatan pengguna OFD di  Indonesia  menjadi  74,4%  dari  seluruh  pengguna  internet  di  Indonesia  (We  Are  Social,  2021). Dengan demikian, Indonesia memiliki penetrasi OFD tertinggi di dunia, diikuti Brazil dan Malaysia sebesar  66,6%  dan  66,5%  per  tahun  2020.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  belanja  digital  konsumen terbesar selama pandemi di Indonesia adalah food delivery (Databoks, 2021).
Beberapa  peneliti  telah  mempelajari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  pelanggan dalam  menggunakan  OFD.  Hong,  et  al.  (2021)  menyelidiki  pengaruh  delapan  atribut  pada  niat pelanggan  untuk  menggunakan  OFD: perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  trust,  price saving benefits, time saving benefits, food safety risk perception, perceived severity, dan perceived vulnerability. Kaur, et al. (2020) menyelidiki pengaruh enam atribut terhadap niat beli: price value, health consciousness, food safety concerns, prestige value, affordance value, dan visibility.
Meskipun  beberapa  penelitian  telah  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat pelanggan  untuk  menggunakan  layanan  pesan-antar  makanan online ,  sebagian  besar  dari  mereka berfokus pada satu model. Hong, et al. (2021) menggunakan Technology Acceptance Model (TAM), perceived benefits, perceived risk, dan consumer ’ s perception terhadap pandemi COVID-19 sebagai faktor-faktornya. Kaur, et al. (2020) menggunakan perspektif teori nilai konsumsi yang terdiri da ri functional value, social value, conditional value, dan epistemic value sebagai faktor.
Literatur  ini  belum  menyusun  rangkaian  lengkap  model  untuk  menguji  pengaruh  niat pelanggan untuk menggunakan layanan pengiriman makanan online . Belum banyak penelitian yang dilakukan tentang integrasi 1) TAM, dan 2) Theory Consumption Value (TCV) pada kondisi saat ini di  Indonesia. Technology  Acceptance  Model (TAM)  memegang  peran  utama  dalam  adopsi teknologi  (Davis,  1989).  Teori  nilai  konsumsi  (TCV)  dapat  diterapkan  untuk  menguji  perilaku pilihan konsumen (Sheth et al., 1991). Dengan menggabungkan atribut-atribut tersebut diharapkan dapat  diperoleh  suatu  kesimpulan  yang  komprehensif.  Oleh  karena  itu,  untuk  menyelidiki  faktor-
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
faktor yang mempengaruhi niat pelanggan untuk menggunakan OFD, penelitian ini bertujuan untuk mengisi celah penelitian.
Selain  itu,  memahami  faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  niat  konsumen  dalam menggunakan layanan pesan antar makanan online dapat berkontribusi bagi pengembang OFD yang sudah ada/yang akan datang untuk meningkatkan kinerjanya. Dengan mengingat hal ini, pertanyaan penelitian utama adalah "Faktor apa yang memengaruhi niat pelanggan dalam menggunakan pesan antar  makanan online ?"  Untuk  menjawab  pertanyaan  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan kombinasi TAM dan TCV untuk membangun kerangka konseptualnya.

## Online Food Delivery Services
Online  Food  Delivery (OFD)  atau  pengiriman  makanan online mengacu  pada  "proses dimana makanan yang dipesan secara online disiapkan dan dikirim ke konsumen" (Li et al., 2020). Munculnya layanan OFD dipengaruhi oleh maraknya platform OFD seperti Uber Eats, DoorDash dan  Grubhub (Hong,  et  al.,  2021).  Permintaan  layanan  OFD  telah  meningkat  secara  signifikan selama  beberapa  tahun  terakhir  dan  diperkirakan  akan  terus  tumbuh.  Perkiraan  total  pendapatan OFD global akan tumbuh dari $107,4 miliar pada 2019 menjadi $182,3 miliar pada 2024 (Statista, 2020). Sistem pemesanan dan pengantaran nirsentuh yang telah diberikan oleh layanan OFD telah menyebabkan  layanan  tersebut  mendapat  perhatian  lebih  selama  pandemi  COVID-19,  yang  juga diperkirakan akan terus menarik pelanggan baru di masa mendatang (Maida, 2020).
Sebagai  bagian  dari  layanan  OFD,  aplikasi  pengiriman  makanan  (FDA)  adalah  platform untuk platform agregator makanan online untuk memungkinkan pelanggannya memesan makanan, yang  menampilkan  platform  pengiriman  makanan  dan  pengiriman  makanan  dari  restoran  ke pelanggan. (Kaur, et al., 2020) FDA memungkinkan pelanggan menemukan dan memesan makanan secara online untuk dikonsumsi nanti di lokasi offline (Xiao & Dong, 2015). FDA memiliki fungsi utama untuk membantu pengguna mendapatkan data restoran yang tersedia bersama dengan menu dan peringkat dan pembelian melalui pembayaran online , dengan interaksi minimal dengan restoran (Kaur,  et  al.,  2020).  Meskipun  ada  minat  yang  meningkat  dalam  mempelajari  berbagai  aspek aplikasi ini di antara para sarjana, pengayaan lebih lanjut mengenai studi perilaku konsumen terkait OFD secara umum dan FDA sangat dibutuhkan. (Kaur, et al., 2020).
Prediktor Intensi Penggunaan Pesan Antar Makanan Online : Atribut Layanan
Salah  satu  teori  yang  digunakan  untuk  mempelajari  pengambilan  keputusan  konsumen selama  proses  pemesanan  makanan  melalui  OFD  dikenal  dengan Technology  Acceptance  Model (TAM)  yang  awalnya  diusulkan  oleh  Davis  (1989).  Teori  ini  menyatakan  bahwa  manfaat  yang dirasakan dan kemudahan penggunaan yang dirasakan dari teknologi baru bertindak sebagai faktor utama dalam adopsi teknologi. Teori TAM berasal dari theory of reasoned action , yang menyatakan bahwa  penerimaan  teknologi  di  antara  individu  dipengaruhi  oleh  keyakinan  dua  faktor  utama: persepsi  kegunaan  atau perceived  usefulness (PU)  dan  persepsi  kemudahan  penggunaan  atau perceived  ease  of  use (PEOU)  (Ajzen  &  Fishbein,  1980).  Persepsi  kegunaan  (PU)  dapat didefinisikan  sebagai  probabilitas  subyektif  pengguna  yang  menggunakan  sistem  aplikasi  tertentu dan  akan  meningkatkan  kinerja  pekerjaannya  dalam  konteks  organisasi  (Davis,  Bagozzi  & Warshaw,  1989,  p.985).  PU  muncul  secara  eksponensial  dengan  keyakinan  pelanggan  bahwa teknologi  baru  akan  meningkatkan  produktivitas  mereka  (Gentry  &  Calantone,  2002).  Dalam  hal pengaturan  OFD,  PU  mengacu  pada  tingkat  keyakinan  individu  bahwa  penggunaan  OFD  lebih bermanfaat  jika  dibandingkan  dengan  metode  pemesanan  makanan  lainnya  (Hong,  et  al.,  2021).
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
42
Penelitian  pada  mata  pelajaran  yang  berhubungan  dengan  teknologi  menunjukkan  bahwa  terdapat korelasi  antara  niat  penggunaan  PU  dan  OFD.  Sebagai  contoh,  Roh  &  Park  (2019)  menunjukkan bahwa  PU  menjadi  faktor  terpenting  yang  mempengaruhi  niat  penggunaan  OFD  sementara  Yeo, Goh  &  Rezai  (2017)  menemukan  bahwa  ada  pengaruh  positif  antara  penggunaan  retensi  PU  dan OFD.
Gambar 1. Model TAM Sumber: Davis, 1993, p.477
PEOU  dapat  digambarkan  sebagai  "sejauh  mana  keyakinan  pengguna  potensial  bahwa dengan  menggunakan  teknologi,  mereka  akan  bebas  dari  upaya  fisik  dan  mental"  (Davis,  1993, p.477).  PEOU  dikaitkan  dengan  pengaruh  positif  terhadap  penggunaan  di  TAM,  sehingga  PEOU pada dasarnya adalah tentang self-efficacy dan tingkat kenyamanan pengguna dalam menggunakan teknologi.  Faktor  antarmuka  ( interface )  memainkan  peran  utama  dalam  hal  aplikasi  seluler. Kemudahan  untuk  diakses  dan  banyaknya  upaya  yang  diperlukan  untuk  menggunakan interface mempengaruhi kesediaan pelanggan untuk menerima aplikasi mobile (Ramayah &  Ignatius, 2005) Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Roh  &  Park  (2019)  menyimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  PEOU diantara pengguna, semakin meningkat CIU.
Terlepas  dari  faktor  kunci  yang  ada  dalam  model  penerimaan  teknologi,  penelitian  ini menambahkan  kepercayaan  atau trust (TR)  sebagai  bagian  dari  atribut  berorientasi  teknologi layanan.  Beberapa  penelitian  telah  mengkonfirmasi  bahwa  TR  adalah  faktor  utama  dalam mengadopsi  teknologi  baru  yang  digunakan  di  beberapa  industri,  mulai  dari  industri  pariwisata ( check-in hotel ) hingga industri ritel ( self-service kiosk ) (Kaushik, Agrawal & Rahman, 2015). TR terkait  dengan  tingkat  keyakinan  positif  mengenai  keandalan,  ketergantungan,  dan  jaminan  dalam diri  individu  terhadap  individu  lain,  objek  atau  sistem  (Fogg  &  Tseng,  1999).  Penelitian  yang dilakukan oleh Liu (2012) menemukan bahwa semakin tinggi TR dalam persepsi pelanggan, maka akan semakin menimbulkan perasaan positif terhadap suatu aplikasi dan sebaliknya. Dalam konteks OFD,  meskipun  Jeon  et  al.  (2016)  menemukan  bahwa  TR  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap niat OFD, penelitian lain setuju bahwa TR memainkan aspek penting dalam  menciptakan dampak positif yang mempengaruhi CIU (Cho, Bonn & Li, 2019).
Dengan demikian, penelitian ini mengembangkan hipotesis berikut.
H1 : PU berpengaruh positif terhadap CIU.
H2 : PEOU berpengaruh positif terhadap CIU.
H3 : TR secara positif mempengaruhi CIU.
Prediktor Intensi Penggunaan Pesan Antar Makanan Online : Perceived Benefits
Faktor  penting  lain  yang  akan  mempengaruhi  CIU  adalah  manfaat hemat  waktu atau time saving  benefit (TSB).  Penggunaan  metode online untuk  berbelanja  menghemat  waktu  yang dibutuhkan  pelanggan  untuk  mencapai  toko  dan  mengantri  untuk  mendapatkan  pesanan  mereka
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757 Jurnal of Business & Applied Management
Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
(Morganosky  &  Cude,  2000).  Beberapa  OFD  dan web  browser juga  memberikan  manfaat penghematan  waktu  dalam  hal  waktu  transaksi  dengan  membuat  sistem checkout yang  efisien, sehingga  memungkinkan  pelanggan  untuk  meminimalkan  waktu  yang  diperlukan  untuk menggunakan  proses  tersebut  (Bansal,  2019).  Dengan  demikian,  penelitian  ini  mengembangkan hipotesis berikut.

## H4 : TSB berpengaruh positif terhadap CIU.
Prediktor Intensi Penggunaan Pesan Antar Makanan Online : Theory of Consumption Values
Theory  of  Consumption  Values (TCV)  adalah  subjek  yang  berfokus  pada  pemahaman perilaku konsumen dalam  memilih produk dan layanan (Sheth et al., 1991). TCV mengasumsikan perilaku preferensi konsumen berdasarkan lima komponen atau dikenal dengan lima nilai konsumsi, yaitu: nilai fungsional, emosional, sosial, epistemik, dan kondisional. (Sheth et al., 1991). Penelitian terbaru  telah  menggunakan  TCV  dalam  hal  produk  dan  layanan online dan  di  sektor  pariwisata untuk mengeksplorasi lebih lanjut korelasi antara CIU dan nilai konsumsi (Kaur et al., 2020).

## Gambar 2. Model TCV Sumber: Sheth et al., 1991
Dalam hal pengaturan OFD, harga merupakan salah satu komponen nilai fungsional (Kaur et  al.,  2020).  Harga  dipandang  sebagai  salah  satu faktor  yang  sangat  menarik  bagi  pelanggan  saat mereka  membuat  keputusan  pembelian.  Beberapa  penelitian  menyimpulkan  bahwa  harga  dapat digunakan  untuk  mempengaruhi  keputusan  pembelian  konsumen.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Biswas  &  Blair  (1991)  menyimpulkan  bahwa  diskon  akan  mempengaruhi  kepercayaan  konsumen terhadap  harga,  sehingga  mempengaruhi  niat  berbelanja  mereka.  Jadi  dalam  pengaturan  OFD, manfaat  penghematan  harga  (PSB)  seperti  gratis  pengiriman  atau  pengurangan  biaya  pengiriman dan  insentif  promosi  mempengaruhi  CIU  secara  positif  Kaur  et  al.  (2021)  Studi  ini  menggunakan manfaat  penghematan  harga  PSB  sebagai  salah  satu  prediktor  utama  CIU,  di  mana  Yeo,  Geo  & Rezaei  (2017)  mendefinisikan  PSB  sebagai  manfaat  moneter  yang  mencakup  penghematan  uang atau meminimalkan biaya tambahan untuk membeli produk atau jasa tertentu. Salah satu komponen lain yang termasuk nilai fungsional dalam pengaturan OFD adalah kesadaran kesehatan pelanggan. Kaur  et  al.  (2021)  menjelaskan  kesadaran  kesehatan  sebagai  kekhawatiran  yang  dirasakan pelanggan  tentang  sehat  atau  tidaknya  makanan  yang  mereka  pesan  dari  OFD.  Persepsi  risiko  di benak  pelanggan  yang  dikaitkan  dengan  faktor  keamanan  dalam  mengkonsumsi  makanan  dikenal dengan food safety risk perception (FSRP) (Nardi et al., 2020). FSRP dikategorikan sebagai salah satu  faktor  yang  paling  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  pelanggan  untuk  membeli makanan  (Frewer  et  al.,  2009).  Misalnya,  pelanggan  dengan  kepedulian  yang  lebih  tinggi  pada
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
44
FSRP akan memiliki kemauan yang lebih tinggi untuk mengkompensasi kebutuhan mereka dengan membayar  harga  premium  untuk  memiliki  produk  atau  layanan  yang  lebih  aman  (Sharma  et  al., 2012).  Perbedaan  antara  pembelian online dan offline dapat  mempengaruhi  FSRP  konsumen, dimana dapat diimplikasikan bahwa pembelian online akan mempengaruhi FSRP yang lebih tinggi pada  persepsi  konsumen  karena  keterbatasan  melihat  produk  sendiri  (Kitsikoglou  et  al.,  2014). Beberapa tantangan mungkin datang dari segi keamanan dan kebersihan selama penggunaan OFD, dimana akan selalu ada kemungkinan kontaminasi selama proses pengiriman. Oleh karena itu, ada kemungkinan  peningkatan  FSRP  pelanggan  selama  penggunaan  OFD  karena  keterbatasan  dalam menjaga  kebersihan  selama  proses  produksi  dan  proses  pengiriman  (Kaur  et  al.,  2021).  Dengan demikian, hipotesis berikut dibentuk.
H5 : PSB berpengaruh positif terhadap CIU.

## H6 : FSRP berpengaruh negatif terhadap CIU.
Nilai  sosial  adalah  citra  yang  diinginkan  yang  ingin  ditunjukkan  oleh  individu  tertentu untuk  meningkatkan  status  sosial  mereka  dalam  kelompok  tertentu  (Elliott  et  al.,  2011)  Beberapa penelitian telah menunjukkan korelasi positif antara nilai sosial dan niat dalam lingkup pariwisata dan  industri  perhotelan.  Studi  yang  dilakukan  oleh  Morosan  dan  DeFranco  (2016)  menunjukkan bahwa  nilai  sosial  sangat  berkorelasi  dengan  niat  pelanggan  untuk  menggunakan  (CIU)  aplikasi reservasi hotel secara online . Dalam hal pengaturan OFD, nilai sosial dikaitkan dengan prestise dan citra diri pelanggan yang dihasilkan setelah menggunakan OFD (Kaur et al., 2021). Implikasi dari nilai-nilai  sosial  pada  OFD  yang  digunakan  sangat  terkait  dengan  keinginan  pelanggan  untuk mendapatkan  persetujuan  sosial,  untuk  menimbulkan  kesan  positif  dan  kebutuhan  untuk  tampil cerdas dengan menggunakan teknologi canggih yang disederhanakan sebagai prestise (PrV) (Kaur et al., 2021). Dengan demikian, hipotesis berikut dibentuk.

## H7 : PrV berpengaruh positif terhadap CIU.
Nilai  epistemik  didefinisikan  sebagai  kemampuan  produk  atau  layanan  tertentu  untuk membangkitkan  rasa  ingin  tahu  di  antara  individu,  menawarkan  sensasi  yang  menggetarkan  dan memenuhi  naluri  eksplorasi  (Choe  &  Kim,  2019).  Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada korelasi  positif  antara  nilai  epistemik  dan  perilaku  konsumen  di  industri  tertentu  seperti  destinasi pariwisata  (Ashton,  2015)  dan  makanan  sehat  (Thome  et  al.,  2019).  Dalam  penelitian  sistem informasi, visibilitas- kemungkinan satu individu dan individu lain untuk mengamati suatu inovasi, akan  meningkatkan  niat  adopsi  pengamat  terhadap  inovasi  tersebut  (Johnson  et  al.,  2018). Visibilitas  dalam  hal  OFD  sangat  bergantung  pada  penggunaan  iklan  dan  media  promosi  yang merepresentasikan  informasi  terkait  inovasi,  sehingga  merepresentasikan  nilai  epistemik  (Kaur  et al., 2021). Dengan demikian, penelitian ini membentuk hipotesis berikut.
H8 : VIS berpengaruh positif terhadap CIU.
Conditional  value didefinisikan  sebagai  nilai  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  eksternal (Gomez  et  al.,  2018).  Saat  ini,  pandemi  COVID-19  memegang  peranan  penting  sebagai  faktor eksternal yang mempengaruhi CIU. Perceived Severity (PS) dan Perceived Vulnerability (PV) telah umum  digunakan  untuk  mengukur  persepsi  individu  terhadap  suatu  penyakit.  PS  didefinisikan sebagai  besarnya  kepedulian  individu  terhadap  penyakitnya,  sedangkan  PV  didefinisikan  sebagai keyakinan  pribadi  individu  terhadap  risiko  terhadap  penularan  penyakit  (Cahyanto  et  al.,  2016).
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Baik PS & PV berkorelasi negatif dengan niat pelanggan untuk mengunjungi restoran karena risiko terkena  penyakit  bawaan  makanan.  (Ali,  Harris  &  Ryu  2019).  Dengan  demikian,  diasumsikan bahwa  semakin  tinggi  PS  &  PV  pelanggan,  semakin  banyak  mereka  menggunakan  layanan  OFD untuk  mengurangi  potensi  penularan  virus  COVID-19.  Dengan  demikian,  hipotesis  berikut dibangun.
H9 : PS berpengaruh positif terhadap CIU.
H10 : PV berpengaruh positif terhadap CIU.

## Metode Penelitian
Tujuan  penelitian  kuantitatif  adalah  untuk  mengembangkan  dan  menggunakan  model- model  matematis,  teori-teori  dan/atau  hipotesis  yang  berkaitan  dengan  suatu  fenomena.  Metode survei  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  dikembangkan  dari  dan  skala  validasi  yang  tersedia. Kami menggunakan non-probability convenience sampling karena unit pengambilan sampel adalah responden  terpilih  (Malhotra,  2015).  Studi  ini  melakukan  survei  eksperimental  yang  diujicobakan kepada 20 pengguna OFD di Indonesia untuk membantu mengidentifikasi kata-kata yang tidak jelas bagi responden.
Survei  terakhir  diberikan  kepada  pengguna  OFD  yang  memenuhi  syarat  sesuai  dengan kriteria  penyaringan:  bahwa  responden  setidaknya  pernah  menggunakan  OFD  satu  kali.  Survei dilakukan  secara online dari  Juli – Agustus  2022.  238  jawaban  valid  diperoleh  setelah menghilangkan  jawaban  yang  tidak  relevan.  Sebelum  melakukan  survei,  responden  diberi pengarahan  tentang  latar  belakang  proyek  dan  diyakinkan  akan  kerahasiaan  informasi  pribadi mereka.
Tabel 1 memberikan perincian demografis lain dari para peserta. Survei online terdiri dari 57 pertanyaan. Semua pertanyaan menggunakan skala tujuh poin, mulai dari 1 yang menunjukkan konstruk tidak berkontribusi terhadap niat pelanggan untuk menggunakan dan 7 yang menunjukkan konstruk berkontribusi terhadap niat pelanggan untuk menggunakan OFD.
Untuk melakukan analisis statistik, digunakan SPSS versi 25. Pertama, penggunaan statistik deskriptif  dilakukan  untuk  mengukur  perilaku  responden,  nilai  rata-rata  dan  standar  deviasi. Selanjutnya  untuk  menilai  besarnya  pengaruh  antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat  dengan melakukan  analisis  korelasi.  Kemudian, confirmatory  factor  analysis (CFA)  dilakukan  untuk memperoleh  informasi  tentang  validitas  dan  reliabilitas  data  responden  dengan  menguji  secara langsung  kecocokan  model  faktor  dan  teori  diuji  dengan  analisis  (Thompson,  2004).  Akhirnya, untuk  menguji  apakah  konstruk  variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen  (intensi pelanggan untuk menggunakan OFD), digunakan analisis regresi berganda.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Tabel 1. Profil Demografi Responden
Variabel Kategori Frekuensi % Kumulatif (%) Jenis Kelamin Laki-laki 77 32.35 32.35 Perempuan 161 67.65 100.00 Kelompok Umur <20 tahun 46 19.33 19.33 20 – 29 tahun 101 42.44 61.76 30-39 tahun 23 9.66 71.43 40-49 tahun 30 12.61 84.03 >49 tahun 38 15.97 100.00 Tingkat Pendidikan Sekolah Menengah Atas 51 21.43 21.43 Sarjana (S1) 155 65.13 86.55 Magister atau lebih tinggi 32 13.45 100.00 Status Pernikahan Lajang 144 60.50 60.50 Menikah 94 39.50 100.00 Pendapatan Per Bulan <Rp 5.000.000,00 83 34.87 34.87 Rp 5.000.000,00 - 10.000.000,00 72 30.25 65.13 >Rp 10.000.000,00 83 34.87 100.00 Pengeluaran Per Bulan <Rp 1.000.000,00 28 11.76 11.76 Rp 1.000.000,00 – Rp 1.500.000,00 31 13.03 24.79 Rp 1.500.000,00 - Rp 2.000.000,00 23 9.66 34.45 Rp 3.000.000,00 - Rp 3.000.000,00 27 11.34 45.80 Rp 3.000.000,00 - Rp 5.000.000,00 38 15.97 61.76 Rp 5.000.000,00 - Rp 7.000.000,00 21 8.82 70.59 >Rp 7.500.000,00 70 29.41 100.00 Status Pekerjaan Pelajar 81 34.03 34.03 Bekerja (penuh waktu) 104 43.70 77.73 Bekerja (paruh waktu) 16 6.72 84.45 Pensiunan 11 4.62 89.08 Tidak bekerja 26 10.92 100.00
Sumber: Data diolah peneliti, 2023

## Hasil dan Pembahasan
Statistik  deskriptif  semua  variabel  yang  digunakan  dan  matriks  korelasi  masing-masing variabel  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Skor  tertinggi  di  antara  sebelas  konstruk  adalah perceived usefulness (PU)  sebesar  6,469.  Sedangkan prestige (PrV)  memiliki  skor  terendah  sebesar  3,192 serta standar deviasi tertinggi sebesar 1,438. Selain itu, menurut matriks, konstruk yang memiliki korelasi  paling  tinggi  adalah Customer Intention to use (CIU)  dan visibility (VIS)  sebesar  0,670, diikuti  korelasi  antara perceived  ease  of  use (PEOU)  dan trust (TR)  sebesar  0,622.  Karena  CIU berkorelasi  secara  signifikan  dengan  sebagian  besar  konstruksi  (7  dari  10),  kombinasi  variabel yang dikompilasi dapat digunakan untuk perhitungan statistik di masa mendatang.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Tabel 2. Mean, Standar Deviasi (SD), dan Korelasi Variabel
No  Konstruk  Mean SD 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 PU 6.469  0.661 - - - - - - - - - - 2 PEOU 6.157  0.687 .480* * - - - - - - - - - 3 TR 6.078  0.827 .483* * .622* * - - - - - - - - 4 TSB 6.102  0.800 .426* * .531* * .472* * - - - - - - - 5 PSB 4.840  1.260 .333* * .347* * .316* * .458* * - - - - - - 6 FSRP 4.186  1.413  .049  -.054  -.113  .032  .132* - - - - - 7 PrV 3.192  1.438  .026  .038  .079  .077 .315* * .334* * - - - - 8 VIS 6.163  0.791 .428* * .367* * .411* * .388* * .233* * .093  .092 - - - 9 PS 4.095  1.282  .076  .042  .036  .125 .212* * .356* * .350* * .171* * - - 10 PV 3.934  1.400  .055  .161* .181* * .085  .108  .078 .230* * .013  -.006 - 11 CIU 6.303  0.802 .505* * .414* * .440* * .471* * .369* * .000  .055 .670* * .152*  .057
Catatan: * *p < 0.01 (two-tailed); * p < 0.05 (two-tailed) Sumber: Data diolah peneliti, 2023
Profil  perilaku  responden  dalam  penggunaan  OFD  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Dari  238 responden,  sebagian  besar  menggunakan  Go  Food  (50,4%)  dan  Grab  Food  (36,97%)  sebagai platform  OFD.  Dari  segi  jumlah  aplikasi  yang  dimiliki,  hanya  12,18%  responden  yang menggunakan satu platform OFD. Menariknya, semakin banyak aplikasi yang  dimiliki responden, semakin tinggi skor CIU. Hubungan serupa juga ditemukan pada frekuensi penggunaan
OFD  serta  rata-rata  nilai  transaksi.  Terakhir,  57,98%  responden  mengaku  tidak  pernah terpapar  COVID-19.  Mereka  memiliki  skor  PS  dan  PV  yang  lebih  tinggi,  yang  menyatakan kepedulian mereka terhadap COVID-19 dan keyakinan akan risiko terinfeksi. Mengingat responden yang  beragam  dalam  hal  profil  demografis  (Tabel  1)  dan  perilaku  (Tabel  3),  maka  responden memenuhi syarat untuk dianalisis dalam penelitian ini
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Tabel 3. Profil Perilaku Responden Variabel Kategori Frekuensi % Kumulatif (%) Aplikasi yang sering digunakan Go Food 120 50.42 50.42 Grab Food 88 36.97 87.39 Shopee Food 27 11.34 98.74 Traveloka Food 3 1.26 100.00 Jumlah aplikasi yang dimiliki Hanya 1 29 12.18 12.18 2 80 33.61 45.80 3 65 27.31 73.11 Lebih dari 3 64 26.89 100.00 Frekuensi penggunaan aplikasi dalam 1 bulan terakhir 1-5x 82 34.45 34.45 6-10x 94 39.50 73.95 11-20x 46 19.33 93.28 >20x 16 6.72 100.00 Rata-rata nilai dari satu transaksi < IDR 25k 2 0.84 0.84 IDR 25-49k 52 21.85 22.69 IDR 50-79k 81 34.03 56.72 IDR 80-99k 38 15.97 72.69 >IDR 99k 65 27.31 100.00 Rekam jejak COVID-19 Ya 100 42.02 42.02 Tidak 138 57.98 100.00 Sumber: Data diolah peneliti, 2023

## Hasil dari factor analysis
Berdasarkan  hasil  analisis  CFA,  dari  43  pertanyaan,  sebelas  konstruk  berhasil  disusun. Penelitian  ini  menggunakan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)  serta Bartlett's  Test  of  Sphericity untuk mengukur validitas alat ukur. Untuk batasannya, kriteria skor KMO harus melebihi 0,5, sedangkan uji Bartlett harus menunjukkan p-value kurang dari 0,05 (Malhotra, 2020). Selain itu, factor loading harus  melebihi  0,5  untuk  menghasilkan  pengukuran  yang valid (Hair  et  al.,  2014).  Untuk  setiap konstruk,  skor  KMO  berkisar  antara  0,605  hingga  0,902  dan p-value yang  dihasilkan  oleh  uji Bartlett terbukti signifikan pada 0,000 ( p-value < 0,05).
Selanjutnya,  penelitian  ini  memperoleh  sepuluh  variabel  bebas  dan  satu  variabel  terikat yang  mewakili  CIU.  Uji factor  loadings dari  semua  variabel  berada  di  atas  batas  bawah  (0,5), mulai  dari  0,623  hingga  0,939.  Untuk  mengukur  ketelitian  dan  konsistensi  pertanyaan  dalam menggambarkan  konstruk  digunakan Cronbach's  alpha dan  harus  di  atas  0,70  (Nunnally,  1978). Dalam penelitian ini, kisaran cronbach's alpha adalah antara 0,704 hingga 0,928, lebih tinggi dari persyaratan. Menggabungkan tes hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa semua item dan konstruk adalah valid dan reliable untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tabel  4  menunjukkan  item pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini, KMO & Bartlett's Test, nilai factor loadings , dan Cronbach's alpha ( α ).
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Tabel 4. Skala Pengukuran, Hasil Validitas dan Reliabilitasnya
Konstruk Pertanyaan Factor Loadings KMO & Bartlett's Test Perceived Usefulness (Cronbach ’ s α = 0.798) Menggunakan aplikasi pesan antar makanan adalah cara yang efisien untuk memesan makanan saya. 0.818 0.701 Menggunakan aplikasi pesan antar makanan membuat hidup saya lebih mudah. 0.875 Secara keseluruhan, menggunakan aplikasi pesan antar makanan adalah cara yang berguna untuk memesan makanan. 0.851 Perceived Ease of Use (Cronbach ’ s α = 0.711) Sangat mudah untuk menemukan apa yang saya inginkan melalui aplikasi pesan antar makanan. 0.669 0.605 Proses penggunaan aplikasi pesan antar makanan jelas dan dapat dimengerti. 0.886 Sangat mudah untuk menjadi terampil dalam menavigasi melalui aplikasi pesan antar makanan. 0.849 Trust (Cronbach ’ s α = 0.905)
Saya mempercayai aplikasi pesan antar makanan. 0.929 0.732 Saya percaya bahwa aplikasi pesan antar makanan dapat dipercaya. 0.939 Saya percaya aplikasi pesan antar makanan untuk melakukan pekerjaan dengan benar. 0.884 Time Saving Benefits (Cronbach ’ s α = 0.704) Menggunakan aplikasi pesan antar makanan menghemat uang. 0.778 0.653 Aplikasi pesan antar makanan menawarkan penawaran murah. 0.840 Aplikasi pesan antar makanan menawarkan nilai yang lebih baik untuk uang saya. 0.759 Price Saving Benefits (Cronbach ’ s α = 0.892) Menggunakan aplikasi pesan antar makanan adalah penghematan waktu. 0.906 0.746 Menggunakan aplikasi pesan antar makanan membantu saya mencapai hal -hal lebih cepat dalam proses pembelian makanan. 0.900 Penting bagi saya bahwa pembelian makanan dilakukan secepat mungkin menggunakan aplikasi pesan antar makanan. 0.924 Food Safety Risk Perception (Cronbach ’ s α = 0.860) Kemungkinan bagi pelanggan mendapatkan keracunan makanan karena cara makanan dikirim melalui aplikasi pesan antar makanan. 0.899 0.709 Kemungkinan adanya kontaminasi makanan selama proses pengiriman (melalui aplikasi pesan antar makanan) adalah masalah keamanan makanan yang serius. 0.840 Makanan yang dikirim oleh aplikasi pesan antar makanan kemungkinan memiliki kuman atau mikroorganisme lain yang dapat membuat pelanggan sakit. 0.914
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Prestige
(Cronbach ’ s α = 0.928) Menggunakan aplikasi pesan antar makanan meningkatkan citra diri saya kepada orang lain. 0.821 0.902 Penggunaan aplikasi pesan antar makanan membantu saya mendapatkan pujian sosial. 0.900 Penggunaan aplikasi pesan antar makanan membantu membuat kesan positif pada orang lain. 0.881 Penggunaan aplikasi pesan antar makanan mengubah persepsi orang lain terhadap saya. 0.908 Penggunaan aplikasi pesan antar makanan membantu saya menonjol di antara teman-teman saya. 0.881 Setelah menggunakan aplikasi pesan antar makanan, saya merasa seperti orang yang lebih pintar. 0.838 Setelah menggunakan aplikasi pesan antar makanan, saya merasa seperti membuat kontribusi pribadi untuk memajukan peran teknologi dalam kehidupan manusia. 0.623 Visibility (Cronbach ’ s α = 0.800) Saya sering melihat iklan tentang aplikasi pesan antar makanan. 0.678 0.753 Sangat umum untuk menemukan orang yang menggunakan aplikasi pesan antar makanan. 0.901 Saya sering melihat orang lain memanfaatkan manfaat aplikasi pesan antar makanan. 0.864 Semua teman saya menggunakan aplikasi pesan antar makanan. 0.788 Perceived Severity (Cronbach ’ s α = 0.813) COVID-19 bisa membuat saya sakit untuk waktu yang lama. (COVID-19 yang dimaksud adalah kondisi terkini) 0.674 0.795 Jika saya mendapatkan COVID-19, itu akan memiliki pengaruh negatif yang parah pada kualitas hidup saya. 0.768 Saya takut bahwa saya mungkin wafat jika saya terinfeksi COVID-19. 0.791 Manusia yang terinfeksi COVID-19 akan memiliki dampak yang lebih serius dibandingkan dengan terinfeksi penyakit lain. 0.805 Sulit untuk disembuhkan jika manusia terinfeksi COVID-19. 0.742 Perceived Vulnerability (Cronbach ’ s α = 0.789) Meskipun ada wabah COVID-19 di daerah saya, saya tidak percaya ancaman itu akan menjadi sebuah masalah. 0.830 0.786 Hanya karena seseorang terinfeksi COVID-19, bukan berarti saya akan terinfeksi. 0.708 Saya melihat wabah COVID-19 di media sebagai ancaman yang tersirat dan tidak benar-benar mengancam saya. 0.801 Saya sehat dan tidak percaya bahwa saya rentan terhadap COVID-19. 0.794
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757 Jurnal of Business & Applied Management
Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/
DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Customer
Intention to Use OFD (Cronbach ’ s α = 0.921) Saya berencana untuk menggunakan aplikasi pesan antar makanan di waktu yang akan datang. 0.837 0.877 Jika memungkinkan, saya akan mencoba menggunakan aplikasi pesan antar makanan. 0.863 Jika adanya kebutuhan, saya akan mencoba menggunakan aplikasi pesan antar makanan kembali. 0.878 Saya akan dengan senang hati menggunakan aplikasi pesan antar makanan. 0.908 Saya ingin menggunakan kembali aplikasi pesan antar makanan. 0.885

## Sumber: Data diolah peneliti, 2023

## Multicollinearity test
Uji  multikolinearitas  penting  untuk  dilakukan  agar  signifikansi  dari  variabel  independen yang  didapatkan  bersifat  kredibel  (Siegel,  2016).  Seperti  yang  dibahas  oleh  Hair  et  al.  (2014), terdapat  dua  jenis  pengukuran  multikolinearitas,  yaitu tolerance dan variance  inflation  factors (VIFs).  Untuk  terbebas  dari  multikolinearitas,  nilai  statistik tolerance harus  berada  dalam  kisaran 0,1-1,0 (Kutner et al., 2004). Sedangkan VIF harus lebih rendah dari 3.0 (Bhukya dan Singh, 2015).
Berdasarkan  hasil  uji  kolinearitas  (Tabel  5),  nilai tolerance masing-masing  variabel independen  dalam  penelitian  ini  berkisar  antara  0,512  hingga  0,896.  Lalu,  nilai  VIF  berada  pada rentang  1,116  hingga  1,952.  Karena  hasil  statistik  kolinearitas  yang  disebutkan  berada  di  dalam batas yang aman, disimpulkan bahwa model penelitian ini terbebas dari masalah multikolinearitas.

## Model fit test
Berdasarkan uji ANOVA, model terbukti signifikan dengan nilai F(10, 227) sebesar 28,391 dan p-value sebesar  0,000.  Selain  itu,  model  menghasilkan adjusted R 2 sebesar  53,6%, menunjukkan bahwa variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini (perceived usefulness, perceived ease of use, trust, time saving benefits, price saving benefits, food safety risk perception, prestige,  visibility,  perceived  severity,  perceived  vulnerability )  menjelaskan  53,6%  total  variansi intensi pelanggan untuk menggunakan OFD di Indonesia. Selain itu, uji Durbin-Watson digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  memeriksa  autokorelasi.  Untuk  mendeteksi  tidak  adanya  autokorelasi, rentang nilai yang dapat diterima adalah antara 1,5 hingga 2,5 (Yash dan Nagendra, 2019). Statistik uji DW mencapai 2,177, menunjukkan model telah memenuhi persyaratan dan dapat menghasilkan estimasi yang paling efisien.

## Estimasi parameter dan uji hipotesis
Analisis  regresi  ganda  diadopsi  untuk  menguji  hipotesis.  Untuk  mempelajari  pengaruh masing-masing  variabel, standardized  regression  coefficients (β)  digunakan  dalam  penelitian, mengingat skala pengukuran semua parameter sama. Tabel 5 memperlihatkan hasil analisis regresi berganda yang meliputi nilai β, nila i t, dan p-value dari semua variabel.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat empat variabel bebas (dari sepuluh variabel) yang  berpengaruh  signifikan  terhadap Customer  Intention  to  use OFD.  Pertama, visibility (VIS) memiliki nilai koefisien tertinggi (β = 0,504, p < 0,01), mengartikan visibilitas yang lebih tinggi akan  berdampak  pada  tingginya  intensi  pelanggan  dalam  menggunakan  OFD.  Kedua, perceived usefulness (PU) menunjukkan nilai koefisien standarisasi positif yang signifikan (β = 0,173, p < 0,01). Ketiga, price saving benefit (PSB) menjadi variabel selanjutnya yang mempengaruhi intensi p elanggan  dalam  menggunakan  OFD  (β  =  0,140,  p  <  0,05).  Keempat,  intensi  pelanggan  untuk menggunakan  OFD  juga  dipengaruhi  oleh time  saving  benefit (TSB),  terbukti  melalui  hasil  uji statistik (β = 0,116, p < 0,05). Dengan demikian, keempat variabel yang diseb utkan  sebelumnya (VIS,  PU,  PSB,  TSB)  divalidasi  berpengaruh  positif  terhadap Customer  Intention  to  use OFD. Dengan demikian, enam variabel lainnya tidak berpengaruh kuat terhadap intensi konsumen dalam menggunakan  OFD.  Akibatnya,  hasil  statistik  ini  mendukung  empat  hipotesis  (H1,  H4,  H5,  dan H8; Gambar 3).
Tabel 5 : Hasil Analisis Regresi Berganda Memprediksi CIU
Variabel Standardized Coefficients (β) Nilai t p-values Collinearity Statistics Tolerance VIF PU 0.173 3.124** 0.002 0.635 1.575 PEOU 0.005 0.076 0.940 0.512 1.952 TR 0.035 0.572 0.568 0.512 1.952 TSB 0.116 2.005* 0.046 0.583 1.716 PSB 0.140 2.600* 0.010 0.676 1.479 FSRP -0.077 -1.542 0.124 0.783 1.276 PrV -0.050 -0.957 0.340 0.721 1.387 VIS 0.504 9.619** 0.000 0.712 1.404 PS 0.052 1.037 0.301 0.783 1.278 PV 0.027 0.571 0.568 0.896 1.116
Catatan: Variabel dependen: CIU
**p < 0.01; * p < 0.05
Sumber: Data diolah peneliti, 2023
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Gambar 3. Hasil Uji Hipotesis Sumber: Data diolah peneliti, 2023
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  aspek-aspek  apa  saja  yang  dapat mempengaruhi  niat  pelanggan  menggunakan  OFD  di  Indonesia.  Terdapat  beberapa  implikasi teoritis dalam penelitian ini. Pertama, dikarenakan penggunaan OFD yang online dan menggunakan teknologi,  maka  penelitian  ini  akan  lebih  baik  jika  menggabungkan  TCV  dengan  TAM.  Berbeda dengan  penelitian  sebelumnya  (Kaur  et  al.,  2020)  yang  hanya  memfokuskan  hasil  penelitiannya pada  TCV,  TAM  menawarkan  perspektif  baru  tentang  persepsi  kemudahan  penggunaan  dan manfaat yang dirasakan ketika seseorang  menggunakan teknologi. Ease of Use (EOU) merupakan tingkat keyakinan seseorang bahwa penggunaan teknologi akan mengurangi usaha yang berlebihan (Ali,  2017).  Sedangkan Perceived  usefulness (PU)  adalah  kondisi  ketika  seseorang  yang  percaya bahwa  menggunakan  teknologi  atau  inovasi  tertentu  akan  meningkatkan  kinerjanya  (Alalwan, 2016).  Penelitian  ini  menggunakan  TAM  untuk  melihat  peran  teknologi  terhadap  niat  pelanggan, TCV  sebagai  indikator  yang  mempengaruhi  perilaku  pelanggan,  dan  konsumen  persepsi  terhadap kondisi COVID-19, terhadap 11 variabel yang ada.
Berdasarkan  komponen  nilai  epistemik  TCV, Visibility merupakan  variabel  yang  paling signifikan.  Oleh  karena  itu,  visibilitas  memiliki  dampak  terbesar  pada  niat  konsumen  untuk membeli makanan dari OFD, dan menunjukkan adanya hubungan positif antara nilai epistemik dan niat  konsumen  untuk  membeli  dari  OFD.  Variabel  ini  menunjukkan  kemudahan  pelanggan memperoleh informasi tentang OFD dapat berasal dari iklan maupun norma sosial. Ketika manfaat yang diperoleh masuk ke dalam benak pelanggan, maka niat penggunaan juga akan meningkat.
Variabel Perceived  Usefulness merupakan  aspek  kedua  yang  paling  berpengaruh  setelah Visibility. Berdasarkan  TAM,  kemudahan  penggunaan  OFD  menjadi  alasan  pelanggan
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
54
menggunakan  aplikasi  tersebut.  Selain  itu,  manfaat  penghematan  harga  yang  merupakan  nilai fungsional  TCV  merupakan  aspek  terpenting  ketiga.  OFD  menawarkan  berbagai  potongan  harga atau  diskon  yang  memungkinkan  pelanggan  menghemat  uang  secara  keseluruhan  untuk mendapatkan  makanan  yang  mereka  inginkan.  Sementara  itu, Time  Savings  Benefits juga merupakan  variabel  yang  signifikan.  Efisiensi  waktu  untuk  memesan  makanan  dibutuhkan  oleh pelanggan  sehingga  mereka  dapat  melakukan  pekerjaan  lain  pada  waktu  yang  sama.  Sebelum adanya  OFD,  seseorang  harus  memesan  makanan  di  restoran  atau  menggunakan  telepon  dan kegiatan ini memakan waktu yang sangat lama dibandingkan dengan menggunakan OFD. Hasil ini mendukung hasil penelitian sebelumnya (Kaur et al., 2020) dimana Visibility juga merupakan hasil yang paling signifikan.
Sedangkan Perceived Ease of Use (PEOU) dan Trust (TR) tidak berpengaruh terhadap niat pelanggan  untuk  menggunakan  OFD.  Kemungkinan  alasan  di  balik  fenomena  ini  adalah  bahwa manfaat yang diperoleh dari penggunaan OFD lebih tinggi daripada upaya atau beban kerja mental yang  dikeluarkan  oleh  pelanggan,  sehingga  membuat  pelanggan  percaya  bahwa PEOU  tidak  akan mempengaruhi niat mereka untuk  menggunakan atau  tidak  menggunakan  OFD.  Selain itu, sejalan dengan  penemuan  Jeon  et  al.  (2016),  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  kepercayaan pelanggan  terhadap  OFD  tidak  secara  signifikan  mempengaruhi  niat  mereka  untuk  menggunakan atau  menggunakan  kembali  layanan  OFD.  Hasil  ini  mungkin  disebabkan  oleh  pengguna  OFD  di Indonesia  yang  terlalu  mempercayai  layanan  penyedia  OFD  atau  mereka  percaya  sepenuhnya dengan  apa  yang  diberikan  OFD  kepada  pelanggan.  Penjelasan  lain  yang  mungkin  adalah  bahwa pengguna  OFD  di  Indonesia  tidak  menganggap  OFD  memiliki  risiko  yang  signifikan.  Akibatnya, niat mereka untuk menggunakan OFD lebih dipengaruhi oleh faktor lain.
H6,  yang  menghipotesiskan  dampak  negatif  antara  FSRP  dan Customer  Intention  to  Use (CIU)  terhadap OFD  (bagian  dari  nilai  fungsional  dalam  TCV),  secara  statistik  dinilai  tidak signifikan. Seperti yang dibahas oleh Kaur et al. (2020), salah satu alasan utama di balik fenomena tersebut  adalah  pelanggan  memilih  restoran  dari  OFD  hanya  setelah  memiliki  pemahaman  yang cukup  tentang  peringkat  dan  ulasan  restoran.  Beberapa  penelitian  telah  mengkonfirmasi  korelasi antara pembelian online dan ulasan (Casalo et al., 2015). Dengan demikian, beberapa pendapat yang menyatakan  bahwa  ulasan  dapat  mempengaruhi  pembelian online dapat  dikategorikan  wajar. Klarifikasi  lainnya  adalah  karena  alasan  pesanan  pelanggan  menggunakan  OFD  yang  sangat dilatarbelakangi  oleh  faktor  kemudahan,  khususnya  ketika  ada  keterbatasan  untuk  memasak  di rumah  mereka.  Kondisi  tersebut  dapat  menyebabkan  pengguna  mengabaikan  kesehatan  dan kualitas.  FSRP  memang  memiliki  korelasi  yang  tidak  signifikan  dengan  CIU  selama  pandemi, meskipun  ada  peningkatan  atas  kepedulian  terhadap  kesehatan  dan  keselamatan  (Shin  &  Kang, 2020). Kemungkinan  alasan  di  balik  fenomena  ini  adalah  pelanggan  sudah  memahami  bahwa  ada risiko  rendah  penularan  COVID-19  dari  makanan  yang  diterbitkan  oleh  Pusat  Pengendalian  dan Pencegahan Penyakit (Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit, 2020).
Selain  itu, prestige (bagian  dari  nilai  sosial  dalam  TCV)  terbukti  secara  statistik  tidak signifikan terhadap niat pelanggan untuk  menggunakan OFD. Oleh karena itu, penelitian ini tidak mendukung H7. Berbeda dengan penelitian sebelumnya (Kaur et al., 2020 & Kim and Lee, 2017), pengguna  OFD  di  Indonesia  tidak  menganggap  penggunaan  aplikasi  OFD  sebagai  sumber  untuk meningkatkan persepsi sosial atau prestige. Seperti yang disebutkan oleh Kaur et al. (2020), budaya atau  nilai-nilai  yang  dimiliki  oleh  konsumen  lintas  negara  dapat  menyebabkan  perilaku  yang berbeda.  Di  Indonesia,  konsumen  biasanya  memiliki  lebih  dari  satu  aplikasi  OFD,  berdasarkan sampel  penelitian.  Namun,  keputusan  tersebut  bukan  karena  mereka  lebih  sering  bertransaksi melalui  OFD  (73,9%  sampel  menggunakan  OFD  1-10x  dalam  sebulan  terakhir),  tetapi  karena mereka cenderung menemukan benefit lebih tinggi yang diberikan oleh aplikasi OFD yang mereka miliki.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Terakhir, penelitian ini tidak memberikan bukti untuk H9 dan H10 bahwa nilai kondisional yang  diwakili  oleh  p erceived  severity (PS)  dan perceived  vulnerability (PV)  memiliki  pengaruh positif  terhadap  niat  pelanggan  untuk  menggunakan  OFD.  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya (Ali  et  al.,  2019  &  Cahyanto  et  tal.,  2016),  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  PS  dan  PV  tidak cukup kuat mempengaruhi niat pelanggan untuk menggunakan OFD, mirip dengan penelitian Hong et  al.  (2021).  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  masa  penelitian  dalam  penelitian  ini  dilakukan  2,5 tahun  sebelum  wabah  COVID-19  (Maret  2020  di  Indonesia),  yang  dapat  menurunkan  persepsi pelanggan terhadap risiko COVID-19.
Dari praktek  dalam  bisnis,  studi ini  menunjukkan  4 hal  yang  dapat  membantu perusahaan OFD dalam meningkatkan intensitas pelanggan untuk menggunakan aplikasinya. Pertama, melalui meningkatkan visibilitas OFD agar customer awareness juga meningkat. Memperbanyak iklan baik di media sosial maupun di restoran akan membuat pelanggan mengetahui manfaat dan kemudahan OFD  dengan  tujuan  meningkatkan  jumlah  orang  yang  mengunduh  dan  menggunakan  aplikasi. Dengan  melihat  banyaknya  orang  yang  menggunakan  OFD,  maka  orang  akan  mudah  terpengaruh untuk turut menggunakan layanan tersebut.
Kedua,  dengan  mempertahankan  atau  meningkatkan  kemudahan  penggunaan  OFD  dalam melakukan  pemesanan  makanan.  Kemudahan  serta  kenyamanan  telah  menjadi  fokus  utama  dari masyarakat. Sehingga kemudahan pemesanan makanan merupakan fitur yang diinginkan pelanggan dalam  menggunakan  aplikasi.  Oleh  karena  itu,  hal  ini  harus  terus  ditingkatkan  agar  pelanggan merasa puas.
Ketiga,  dikarenakan  kondisi  dimana  seseorang  akan  lebih  menyukai  hal-hal  yang  dapat menghemat pengeluaran mereka, OFD telah menawarkan berbagai jenis layanan dan promosi untuk meningkatkan  retensi  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus  mengatur  arus  kasnya  agar pelanggan dapat membelanjakan lebih sedikit tanpa mengurangi keuntungan perusahaan.
Yang terakhir adalah dalam efisiensi waktu. Survei membuktikan bahwa pelanggan sangat menghargai setiap penggunaan waktu mereka. Jika ada kegiatan yang bisa dilakukan dalam waktu yang  lebih  singkat,  maka  mereka  akan  melakukannya.  Inilah  keunggulan  pemesanan  makanan melalui  OFD  jika  dibandingkan  dengan  pemesanan  makanan  secara  konvensional.  Dengan demikian, perusahaan dapat melakukan lebih banyak R&D untuk mempersingkat waktu pemesanan melalui OFD.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216

## Simpulan
Karena penggunaan OFD telah meluas di seluruh dunia karena era digitalisasi, tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  intensi  pelanggan  untuk menggunakannya.  Berbagai  hipotesis  telah  digunakan  untuk  mengetahui  indikator  yang  paling berkontribusi  terhadap  intensi  pelanggan  untuk  menggunakan  OFD.  Adapun  indikator  tersebut sudah  mencakup  variabel  dari  beberapa  teori  yaitu Technology  Acceptance  Model (TAM), Perceived  Benefit dan Theory  of  Consumption  Values (TCV).  Hasil  dari  regresi  berganda menunjukkan bahwa Visibility, Perceived Usefulness, Time Saving Benefit dan Price Saving Benefit berpengaruh positif signifikan terhadap Customer Intention to use OFD.
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan.  Pertama,  hanya  berfokus  pada  layanan  OFD  di Indonesia,  khususnya  di  wilayah  Jabodetabek,  sehingga  temuan  tersebut  mungkin  tidak  dapat diterapkan di daerah atau negara lain yang memiliki kebiasaan berbeda. Peneliti yang akan datang dapat mencoba memverifikasi temuan penelitian ini dalam konteks dan wilayah budaya lain. Kedua, dalam  hal  dimensi  yang  diselidiki  dalam  penelitian  ini,  sepuluh  konstruksi  mungkin  bukan  satu- satunya  elemen  yang  mempengaruhi  niat  pelanggan  untuk  menggunakan.  Oleh  karena  itu,  perlu juga untuk memeriksa dimensi yang belum dijelajahi dari niat pelanggan untuk menggunakan.
Ketiga, data responden yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah saat pandemi masih merebak  di  Jakarta,  padahal  sudah  banyak  warga  Jabodetabek  yang  mendapatkan  vaksin booster . Kondisi ini dapat menyebabkan jawaban responden lebih sering menggunakan OFD dan lebih ketat dalam memantau layanan OFD dari segi resiko. Disarankan bahwa penelitian di masa depan dapat menambahkan lebih banyak dimensi aspek layanan (Kandampully et al., 2018), kepuasan pelanggan &  evaluasi  afektif  (Lee  et  al.,  2019a),  dan electronic  word  of  mouth (eWOM)  (Moro  dan  Rita, 2018).

## Daftar Pustaka
Ali,  F.,  Harris,  K.  J.,  &  Ryu,  K.  (2019).  Consumers ’ return  intentions  towards  a  restaurant  with foodborne  illness  outbreaks:  Differences  across  restaurant  type  and  consumers ’ dining frequency. Food Control, 98, 424 – 430.
Ashton, A.S. (2015), “ Developing a tourist destination Brand value: the stakeholders ’ perspective ” ,
Tourism Planning and Development,
available at: https://doi.org/10.1080/21568316.2015.1013565
Ajzen,  I.  and  Fishbein,  M.  (1980),  Understanding  Attitudes  and  Predicting  Social  Behaviour,

## Prentice-Hall, Englewood cliffs, NJ
Belanche,  D.,  Flavian,  M.  and  Pérez-Rueda,  A.  (2020), “ Mobile  apps  use  and  WOM  in  the  food delivery  sector:  the  role  of  planned  behavior,  perceived  security  and  customer  lifestyle compatibility ” , Sustainability, Vol. 12 No. 10, p. 4275.
Bhukya, R. and Singh, S. (2015), “ The effect of perceived risk dimensions on purchase intention: an empirical evidence from Indian private labels market ” , American Journal of Business , Vol. 30 No. 4, pp. 218-230, doi: 10.1108/AJB-10-2014-0055.
Bezerra,  I.N.,De  Moura  Souza,  A  Pereira,  R.A.  and  Sichieri,  R.  (2013), “ Consumo  de  alimentos fora do domicılio no Brasil” , Revista de Saúde Pública , Vol. 47 No. 1, pp. 200-211.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757 Jurnal of Business & Applied Management
Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Biswas, A. and Blair, A.E. (1991), “ Contextual effects of reference price in retail advertisements ” , Journal of Marketing, Vol . 55 No. 3, pp. 1-12.
Cahyanto,  I.,  Wiblishauser,  M.,  Pennington-Gray,  L.,  &  Schroeder,  A.  (2016).  The  dynamics  of travel avoidance: The case of Ebola in the US. Tourism Management Perspectives , 20, 195 –
203.
Casalo,  L.V.,  Flavian,  C.,  Guinalíu,  M.  and  Ekinci,  Y.  (2015), “ Do online hotel  rating  schemes influence booking behaviors? ” , International Journal of Hospitality Management , Vol. 49, available at: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.05.005
Centers for Disease Control and Prevention. (2020). Food and coronavirus disease 2019 (COVID- 19). https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/daily-life-coping/food- and-COVID- 19.html.
Cho,  M.,  Bonn,  M.A.  and  Li,  J.  (2019), “ Differences  in  perceptions  about  food  delivery  apps between  single-person  and  multi-person  households ” , International  Journal  of Hospitality Management ,Vol. 77, available at: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.06.019
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly , 13(3), 319 – 340
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science , 35(8),982 – 1003
Elliot, S., Papadopoulos, N. and Kim, S.S. (2011), “ An integrative model of place image: exploring relationships  between  destination,  product,  and  country  images ” , Journal  of  Travel Researc h, Vol. 50 No. 5, Available at: https://doi.org/10.1177/0047287510379161
Frewer,  L.,  de  Jonge,  J.,  &  van  Kleef,  E.  (2009).  Consumer  perceptions  of  food  safety.  Medical Science, 2, 243.
Fogg,  B.  J.,  &  Tseng,  H.  (1999).  The  elements  of  computer  credibility.  SIGCHI conference.http://research.cs.vt.edu/ns/cs5724papers/7.hciincontext.socpsyc.fogg.elements. pdf.
Deloitte  Consulting.  (2019,  July). Future  of  food  -  How  technology  and  global  trends  are transforming the food industry .
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/au/Documents/Economics/deloitte-au- economics-future-food-uber-eats-100719.pdf
Ghose, A. and Han, S.P. (2014), “ Estimating demand for mobile applications in the new economy ” , Management Science , Vol. 60 No. 6, pp. 1470-1488
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science , 35(8),982 – 1003
Gentry, L., & Calantone, R. (2002). A comparison of three models to explain shop-bot use on the web. Psychology and Marketin g, 19(11), 945 – 956.
Gomez,  M.,  Imhoff,  B.,  Martín-Consuegra,  D.,  Molina,  A.  and  Santos-Vijande,  M.L.  (2018), “ Language  tourism:  the  drivers  that  determine  destination  choice  intention  among  U.S. students ” , Tourism Management Perspectives , Vol.
27Available
at: https://doi.org/10.1016/j.tmp.2018.06.001
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/
DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
58
Hong,  C.,  Choi,  H.  H.,  Choi,  E.  K.  C.,  &  Joung,  H.  W.  D.  (2021).  Factors  affecting Customer Intention to use Online Food Delivery services before and during the COVID-19 pandemic. Journal of Hospitality and Tourism Management , 48, 509 – 518. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2021.08.012
Kaur, P., Dhir, A., Talwar, S., & Ghuman, K. (2021). The value proposition of food delivery apps from  the  perspective  of  theory  of  consumption  value. International  Journal  of Contemporary  Hospitality  Management , 33 (4),  1129 – 1159.  https://doi.org/10.1108/ijchm- 05-2020-0477
Kandampully,  J.,  Zhang,  T.  and  Jaakkola,  E.  (2018), “ Customer  experience  management  in hospitality:  a  literature  synthesis,  new  understanding  and  research  agenda ” , International Journal of Contemporary Hospitality Management , Vol. 30 No. 1, pp. 21-56, available at: https://doi.org/10.1108/IJCHM-10-2015-0549
Kaushik, A. K., Agrawal, A. K., & Rahman, Z. (2015). Tourist behavior towards self service hotel technology  adoption:  Trust  and  subjective  norm  as  key  antecedents. Tourism Management Perspectives , 16, 278 – 289.
Kutner,  M.H.,  Nachtsheim,  C.J.  and  Neter, J. (2004), Applied  Linear  Regression  Models,  4th ed., McGraw Hill/Irwin, Chicago, IL.
Kim, J.J. and Lee, A.J. (2017), “ A study on the effect of consumption value with planned behavior theory on purchase intention of the consumers of the michelin-starred restaurant in Seoul ” , FoodService Industry Journal , Available at: https://doi.org/10.22509/kfsa.2017.13.3.012
Kitsikoglou,  M.,  Chatzis,  V.,  Panagiotopoulos,  F.,  &  Mardiris,  V.  (2014).  Factors  affecting consumer  intention  to  use  the  internet  for  food  shopping. In  The  9th  mibes  international conference . http://mais.ihu.gr/wp-ontent/uploads/2020/07/2014_MIBES_Kitsikoglou.pdf.
Roh,  M.,  &  Park,  K.  (2019).  Adoption  of  O2O  food  delivery  services  in  South  Korea:  The moderating  role  of  moral  obligation  in  meal  preparation. International  Journal  of Information Management , 47, 262 – 273.
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2014), Multivariate Data Analysis, 7th ed., Pearson Education, Harlow.
Jeon,  H.-M.,  Kim,  M.-J.,  &  Jeong,  H.-C.  (2016).  Influence  of  smartphone  food  delivery  apps ’ service  quality  on  emotional  response  and  app  reuse  intention-Focused  on  PAD  theory. Culinary Science and Hospitality Research , 22(2), 206 – 221.
Jiang,  L.A.,  Yang,  Z.  and  Jun,  M.  (2013), “ Measuring  consumer  perceptions  of online shopping convenience ” , Journal of Service Management , Vol. 24 No. 2, pp. 191-214.
Johnson, V.L., Kiser, A., Washington, R. and Torres, R. (2018), “ Limitations to the rapid adoption of  mpayment  services:  understanding  the  impact  of  privacy  risk  on  m-payment  services ” ,
Computers in Human Behavior , Vol. 79,
available at:
https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.035
Li,  C.,  Sycara,  K.P.  and  Scheller-Wolf,  A.  (2010), “ Combinatorial  coalition  formation  for  multi- item group buying with heterogeneous customers ” , Decision Support Systems , Vol. 49 No. 1, pp. 1-13.
Maida, J. (2020). Analysis on impact of Covid-19- online on-demand food delivery services market 2019-2023.
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Businesswire.https://www.businesswire.com/news/home/20200430005160/en/Analysis- Impact-Covid-19 – Online -On-Demand-Food-Delivery
Morganosky,  M.  A.,  &  Cude,  B.  J.  (2000).  Consumer  response  to online grocery  shopping. International Journal of Retail & Distribution Management, 28(1), 17 – 26.
Moro,  S.  and  Rita,  P.  (2018), “ Brand  strategies  in  social  media  in  hospitality  and  tourism ” , International Journal  of  Contemporary  Hospitality  Management, Vol.  30  No.  1,  pp.  343- 364, doi: 10.1108/ijchm-07-2016-0340.
Morosan,  C.  and  DeFranco,  A.  (2016), “ Co-creating  value  in  hotels  using  mobile  devices:  a conceptual  model  with  empirical  validation ” , International  Journal  of  Hospitality Management , Vol. 52Available at: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.10.004
Nardi,  V.  A.  M.,  Teixeira,  R.,  Ladeira,  W.  J.,  &  de  Oliveira  Santini,  F.  (2020).  A  meta  analytic review of food safety risk perception. Food Control , 112, 107089
Nunnally, J.C. (1978), Psychometric Theory, 2nd ed., McGraw-Hill, New York, NY, NYS.
Platform to Consumer delivery . (2019). Statista.
https://www.statista.com/outlook/dmo/eservices/ online -food-delivery/platform-to- consumer-delivery/worldwide
Pusat  Data  Ekonomi  dan  Bisnis  Indonesia  |  Databoks .  (2021,  February  18).  Databoks.  Retrieved August 10, 2022, from https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/02/18/penggunaan- aplikasi-pesan-antar-makanan-indonesia-tertinggi-di-dunia
Roh,  M.,  &  Park,  K.  (2019).  Adoption  of  O2O  food  delivery  services  in  South  Korea:  The moderating  role  of  moral  obligation  in  meal  preparation. International  Journal  of Information Management , 47, 262 – 273.
Siegel, A. F. (2016). Practical Business Statistics (7th ed.). Academic Press. https://doi.org/10.1016/C2015-0-00463-4
Sheth,  J.N.,  Newman,  B.I.  and  Gross,  B.L.  (1991), “ Why  we  buy  what  we  buy:  a  theory  of consumption  values ” , Journal  of  Business  Research, Vol.  22  No.  2,  available  at: https://doi.org/10.1016/0148-2963(91)90050-8
Sharma,  A.,  Sneed,  J.,  &  Beattie,  S.  (2012).  Willingness  to  pay  for  safer  foods  in  foodservice establishments. Journal of Foodservice Business Research , 15(1), 101 – 116.
Lee,  M.,  Lee,  S.  and  Koh,  Y.  (2019a), “ Multisensory  experience  for  enhancing  hotel  guest experience:  Empirical  evidence  from  big  data  analytics ” ,  International  Journal  of Contemporary  Hospitality  Management,  Vol.  31  No.  11,  pp.  4313-4337,  available  at: https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2018-0263
Liu,  S.  (2012).  The  impact  of  forced  use  on  customer  adoption  of  self-service  technologies.
Computers in Human Behavior, 28(4), 1194 – 1201.
Thompson, Bruce. (2004), Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications, American Psychological Association (APA): Washington, DC
Thomas, V. F., & Ramadhan, G. (2019, September 19). Nielsen: 58% Masyarakat Pesan Makanan via Aplikasi Pesan-Antar . tirto.id. Retrieved August 10, 2022, from  https://tirto.id/nielsen- 58-masyarakat-pesan-makanan-via-aplikasi-pesan-antar-eil7
Vol. XVI (No. 1): 039-060. Th. 2023 p-ISSN: 1979-9543 e-ISSN: 2621-2757
Jurnal of Business & Applied Management Versi Online: https://journal.ubm.ac.id/index.php/business-applied-management/ DOI: 10.30813/jbam.v16i1.4216
Thomé,  K.M.,  Pinho,  G.M.  and  Hoppe,  A.  (2019), “ Consumption  values  and  physical  activities: consumers ’ healthy  eating  choices ” , British  Food  Journal, Vol.  121  No.  2,  available  at: https://doi.org/10.1108/BFJ-12-2017-0683
Yash,  D.  and  Nagendra,  S.  (2019), “ Improving  productivity  through  lean  practices  in  Central Indiabased manufacturing industries ” , International Journal of Lean Six Sigma , Vol. 10 No. 2, pp. 601-621, doi: 10.1108/IJLSS-10-2017-0115.
Yeo,  V.C.S.,  Goh,  S.K.  and  Rezaei,  S.  (2017), “ Consumer  experiences,  attitude  and  behavioral intention  toward Online  Food  Delivery (OFD)  services ” , Journal  of  Retailing  and Consumer Services , Vol. 35,available at: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2016.12.013
Xiao, S. and Dong, M. (2015), “ Hidden semi-Markov model-based reputation management system for online to offline (O2O) e-commerce markets ” , Decision Support System s, Vol. 77, pp. 87-99.https://doi.org/10.1016/j.dss.2015.05.013.