Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672

## Expectation-Confirmation Model dengan Extended variable Adaptation dan Trust
pada Penggunaan Go Send
Calvin Chandra Hidajat 1) , Rinabi Tanamal 2)
1) 2) Universitas Ciputra Surabaya/ Program Studi Sistem Informasi
1) calvinchandrah@gmail.com
2) r.tanamal@ciputra.ac.id

## Abstrak
Gojek  merupakan  salah  satu  perusahaan  penyedia  jasa  layanan  di  Indonesia.  Menurut Lembaga  Demografi FEB UI konsumen percaya bahwa penggunaan aplikasi Gojek dapat meningkatkan produktivitas sehari-hari. Gojek memiliki mitra dibidang layanan jasa antar barang dalam jarak dekat (dalam kota) yang bernama Go Send.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari  tahu  variabel  yang  memiliki  pengaruh  signifikan menggunakan model Expectation-Confirmation Model (ECM) dengan extended variable yaitu Adaptation dan Trust .  Penelitian  ini  menganalisis  pengaruh Confirmation , Satisfaction dan Perceived  Usefulness terhadap keberlanjutan untuk terus menggunakan Go Send dengan tambahan variabel Trust dan Adoption. Hal pertama yang  dilakukan  untuk  membantu  menyelesaikan problem dari  data  analisis  ini  adalah  pengumpulan  data kuantitatif  dalam  bentuk  data  primer  menggunakan  Google  Form  yang  akan  disebarkan  kepada  pengguna layanan  Go  Send  di  Surabaya.  Setelah  terkumpul  164  data  responden  selanjutnya  akan  dilakukan  data preprocessing  ( exploratory  data  analysis dan  pengecekan missing  value )  dan  data  analisis  dengan  bantuan Google Colab. Partial Least Squares Structural Equation Modeling akan digunakan untuk mengukur pengaruh signifikan pada variabel yang sudah ditetapkan. Hasil dari penelitian ini menetapkan dari 11 hipotesis yang sudah dibuat terdapat 2 hipotesis yang tidak memiliki pengaruh signifikan. Dapat disimpulkan bahwa persepsi pengguna mengenai kegunaan dan kepuasan sangat penting dalam menentukan pengguna untuk memutuskan terus menggunakan Go Send.
Kata kunci : Go Send, Expectation-Confirmation Model (ECM), Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).

## Abstract
Gojek  is  an  Indonesian  corporation  that  offers  services.  The  FEB  UI  Demographic  Institute  reports  that customers think utilizing the Gojek app can boost everyday productivity. Go Send is a nearby (within the city) partner of Gojek in the realm of package delivery services. The Expectation-Confirmation Model (ECM) model with additional variables, namely Adaptation and Trust, is being used in this study to identify the factors that have a substantial impact. Through the use of Trust and Adoption as intermediaries, this study examines the impact of Satisfaction and Perceived Usefulness on sustainability to continue using Go Send. The initial step in resolving this data analysis's issue is to gather quantitative data in the form of primary data using a Google Form and distribute it to Surabaya Go Send service users. After gathering the responses of 164 respondents, Google  Colab  will  be  used  for  data  pretreatment  (exploratory  data  analysis  and  missing  value  checking), followed by data analysis. In order to quantify the substantial impact on the identified variables,  Structural Equation Modeling will be applied. According to the findings of this study, 2 of the 11 hypotheses that have been  put  forth  do  not  have  a  substantial  impact.  We  may  draw  the  conclusion  that  a  user's  perception  of usability and pleasure has a significant role in influencing whether or not they decide to keep using Go Send.
Keywords:  Go  Send,  Expectation-Confirmation  Model  (ECM),  Partial  Least  Squares  Structural  Equation Modeling (PLS-SEM)
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672

## 1. PENDAHULUAN
Gojek  merupakan  salah  satu  perusahaan  penyedia  jasa  layanan  di  Indonesia.  Riset  terbaru  (Lembaga Demografi FEB UI, 2021) mengatakan bahwa Gojek berperan besar dalam pemulihan perekonomian Indonesia terutama di masa pandemi Covid19. Menurutnya konsumen percaya bahwa penggunaan aplikasi Gojek dapat meningkatkan produktivitas sehari-hari. Gojek memiliki mitra dibidang layanan jasa antar barang dalam jarak dekat  (dalam  kota)  yang  bernama  Go  Send  dengan  jumlah  responden  sebanyak  1233  pengguna.  Mitra  ini sangat  membantu  masyarakat  Indonesia  untuk  mengirim  barang  yang  dimilikinya  ke  tempat  tujuan  tanpa keluar rumah dan tenaga. Ada juga fitur-fitur tambahan yang ditawarkan untuk Go Send yaitu melacak barang yang sedang dikirim, diskon pengiriman, perlindungan barang dengan asuransi, Go Send WebPorta l, dan chat dengan driver . Sebanyak 87% responden menggunakan fitur live tracking yang memungkinkan pengirim dan penerima dapat melacak keberadaan barang yang sedang dikirim secara langsung. Sebanyak 61% responden juga  menggunakan  fitur  diskon  untuk  mendapatkan  harga  pengiriman  yang  lebih  murah  dan chat dengan driver .
Dari data yang diperoleh (Lembaga Demografi FEB UI, 2021) terdapat 29% dari total responden yang mengatakan  bahwa  jasa  layanan  Go  Send  dengan  jasa  lain  tidak  berbeda  dari  segi  layanannya.  akan  tetapi terdapat  24%  responden  yang  mengatakan  bahwa  jasa  layanan  Go  Send  lebih  baik  daripada  jasa  layanan lainnya. Dari data yang diperoleh (Lembaga Demografi FEB UI, 2021) juga dapat dilihat bahwa sebanyak 0% responden atau 0 responden mengatakan bahwa layanan Go Send lebih buruk atau dapat disimpulkan bahwa seluruh responden setuju bahwa Go Send tidak lebih buruk atau sama saja dengan jasa lainnya. Dari data yang diperoleh (Lembaga Demografi FEB UI, 2021) juga ditemukan manfaat yang paling signifikan saat responden menggunakan  Go  Send  yaitu  sebanyak  69%  user  percaya  bahwa  penggunaan  layanan  Go  Send  dapat menghemat  waktu  yang  dimiliki  user.  Terdapat  2  manfaat  yang  juga  cukup  menonjol  yaitu  layanan  bagi pelanggan meningkat (38%) dan juga kepercayaan pelanggan meningkat (36%). Terdapat juga berbagai alasan yang menjadi penentu seseorang menggunakan Go Send, alasan terbesar adalah penggunaan Go Send lebih cepat dengan total 68% responden setuju mengenai hal ini. Melalui data analisis ini pihak pengembang layanan dapat  mengetahui  apa  saja  yang  mempengaruhi  niat  berkelanjutan  dari  penggunaan  aplikasi  Go  Send  di Surabaya.
Adapun rumusan masalah untuk penelitian ini adalah  variabel apa saja yang memiliki efek signifikan terhadap  variabel Satisfaction ,  variabel  apa  saja  yang  memiliki  efek  signifikan  terhadap  variabel Perceived Usefulness ,  variabel  apa  saja  yang memiliki  efek  signifikan  terhadap  variabel  Trust, variabel  apa  saja  yang memiliki efek signifikan terhadap variabel Adaptation with using Go Send, variabel apa saja yang memiliki efek signifikan terhadap variabel Continuance Intention to Use Go Send.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  variabel  apa  yang  memiliki  efek  signifikan terhadap  variabel Continuance  Intention  to  Use pada  layanan  Go  Send,  untuk  memberikan  informasi  yang diharapkan  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  dari  pihak  pengembang  layanan,  dalam  rangka meningkatkan penggunaan layanan Go Send, untuk memberikan evaluasi kepada pihak yang terkait mengenai faktor-  faktor  apa  yang  paling  mempengaruhi  niat  berkelanjutan  masyarakat  untuk  menggunakan  layanan pengiriman barang melalui Go Send..

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Studi  sebelumnya  (Nguyen  &  Ha,  2021)  telah  menunjukkan  bahwa  menarik  pengguna  baru  lebih mahal  daripada  mempertahankan  pengguna  yang  sudah  ada.  Untuk  penyedia  layanan  perdagangan  seluler, menarik  calon  pengguna  aplikasi m-shopping untuk  melakukan  pembelian  pertama  mereka  hanyalah permulaan. Jika pengguna saat ini terus menggunakan aplikasi m-shopping untuk terus berbelanja, ini adalah penyedia  layanan  yang  berkelanjutan  dan  sejahtera.  Meskipun  penelitian  intensif  tentang  penggunaan pengguna  jangka  panjang,  hanya  sedikit  penelitian  saat  ini  yang  membahas  perspektif  adaptasi  pengguna. Anehnya, meskipun pentingnya penyesuaian pengguna dan efek motivasinya pada penggunaan berkelanjutan telah diamati, tidak ada bukti empiris yang menghubungkan penyesuaian dengan niat pengguna untuk terus berbelanja. Kustomisasi pengguna juga sangat penting saat menggunakan sistem layanan berbasis IT, namun, beberapa  perilaku  adaptif  tidak  dapat  dihindari  karena  platform  IT  tidak  pernah  mudah beradaptasi  dengan situasi.  Selain  itu,  efek  antara  kepercayaan  pengguna  dan  adopsi  m-commerce  awal  sebagian  besar terkonsentrasi, tetapi hubungan antara kepercayaan dan faktor pasca-adopsi, Continuance Intention (CI), tidak cukup dan tidak konsisten. Selain itu,  menurut (Nguyen & Ha, 2021) belum ada penelitian empiris tentang hubungan  antara  kepercayaan  dan  adaptasi  pengguna  dan  CI  sejauh  ini.  Studi  ini  mengisi  celah  ini  dengan
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
menguji  pengaruh  personalisasi  dan  kepercayaan  pengguna  pada  CI  di  lingkungan m-shopping .  Studi sebelumnya  ini  adalah  yang pertama  membawa  personalisasi  dan  kepercayaan  ke  dalam  model  terintegrasi untuk  mengungkap  motivasi  pengguna  baru  untuk  terus  menggunakan  layanan m-shopping . Mempertimbangkan pentingnya retensi pengguna dan motivasi pengguna yang berkelanjutan, penelitian ini mengkaji dampak dari dua faktor, adaptasi dan kepercayaan, pada CI pengguna layanan belanja seluler. Lebih khusus  lagi,  pertanyaan  penelitian  utama  yang  ingin  dijawab  oleh  karya  ini  adalah:  "Bagaimana  pengaruh kepercayaan dan personalisasi terhadap penggunaan CI m-shopping ?" Untuk menjawab pertanyaan ini, kami menggunakan  Expectation Confirmation Model  (ECM)  bersama  dengan  aspek  personalisasi  pengguna  dan kepercayaan untuk memperoleh model tindak lanjut yang diperluas, dan kemudian secara empiris memvalidasi model penelitian yang diusulkan dalam konteks m-shopping Vietnam (Nguyen & Ha, 2021). Dikembangkan oleh Oliver pada tahun 1980, Expectation-Confirmatory Theory banyak digunakan untuk mempelajari  kepuasan  dan  kenyamanan  konsumen  setelah  penerapan  sistem  informasi  atau  teknologi informasi. Beberapa studi yang dilakukan dengan ECT menunjukkan bahwa ekspektasi kinerja meningkatkan kepuasan dengan penggunaan teknologi informasi. Jika produk melebihi harapan (penolakan positif), kepuasan dimulai  setelah  pembelian  atau  penggunaan.  Sebaliknya,  jika  produk  tidak  memenuhi  harapan  (penolakan negatif),  konsumen  biasanya  tidak  puas  (Kurniabudi  &  Assegaff,  2018). Expectation-Confirmation  Model (ECM) merupakan pengembangan dari ECT yang dikembangkan oleh Bhattacherjee pada tahun 2001 untuk mempelajari  niat  kontinuitas  menggunakan Information  Technology (IT)  yang  digunakan, Confirmation of Expectations dan Perceived Usefulness mengadopsi IT, yaitu keyakinan setelah adopsi. Dalam model ECM pasca-implementasi,  Perceived  Ease  of  Use  yang  dirasakan  adalah  faktor  yang  dapat  diabaikan  karena pengguna mendapatkan lebih banyak pengalaman beradaptasi dengan IT pada tahap selanjutnya (ekspektasi pasca-implementasi). Penulis berpendapat bahwa penerapan awal atau pra-implementasi CI menjadi masalah yang menopang kesuksesan dan produktivitas jangka panjang. Fakta bahwa model ECM diimplementasikan dan diintegrasikan dengan faktor-faktor yang mempengaruhi hasil pasca-adopsi berarti model ini paling tepat untuk penelitian ini (Nguyen & Ha, 2021).
Confirmation adalah persepsi pengguna tentang manfaat yang diharapkan dari penggunaan dan kinerja aktual ( Satisfaction ). Dukungan dapat secara positif mempengaruhi sikap mereka dalam menggunakan aplikasi jika evaluasi teknologi memenuhi harapan khusus mereka (al Amin et al., 2020).
Variabel  yang  dimaksud,  " Perceived  Usefulness ",  adalah  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  sistem  tertentu  akan  meningkatkan  kinerjanya  (Yulianto  &  Tanamal,  2019). Mempertimbangkan  manfaat  yang  ditawarkan  m-commerce,  pengguna  mengembangkan  kepercayaan  dan percaya  bahwa  skor kemudahan penggunaan (PU)  pengguna  secara  signifikan  mempengaruhi kepercayaan, yang pada gilirannya mempengaruhi adopsi ( Adaption ), yaitu pengalaman penggunaan pertama dan CI untuk belanja  ponsel.  Studi  sebelumnya  juga  menunjukkan  korelasi  antara  persepsi  pengguna  ( Satisfaction ) kemudahan penggunaan (PU) dan penggunaan awal mereka (Nguyen & Ha, 2021).
Kepuasan  ( Satisfaction )  adalah  persepsi  seseorang  tentang  perbedaan  antara  hasil  yang  diharapkan  dan yang  sebenarnya,  yang  dihasilkan  dari  rasa  kepuasan  emosional  individu  yang  timbul  dari  kebutuhan  dan harapan  akan  inovasi.  Hal  ini  terjadi  terutama  ketika  pengguna  mengalami  hasil  yang  tidak  terduga  karena individu tersebut memiliki ekspektasi adopsi sebelum memanfaatkan inovasi tersebut (Oloveze et al., 2022). Satisfaction pelanggan  mempengaruhi  niat  mereka  selanjutnya  untuk  menggunakan  aplikasi.  Kepuasan berhubungan positif dengan niat pelanggan untuk terus menggunakan aplikasi (al Amin et al., 2020).
Penulis  berpendapat  bahwa  terlepas  dari  sikap  mereka,  karyawan  mengembangkan  niat  untuk menggunakan teknologi terkait pekerjaan yang penting untuk mencapai hasil yang diinginkan (Shaker et al., 2021). Selain itu, dapat disimpulkan bahwa Satisfaction menciptakan posisi unik di benak pelanggan melalui persepsi  positif  terhadap  nilai  artefak  teknis.  Kepuasan  memiliki  efek  pada  niat  untuk  terus  menggunakan sistem informasi tertentu secara konsisten (al Amin et al., 2020).
Saat  berbelanja online ,  konsumen  melihat  ketidakpastian  yang  lebih  besar  dan  risiko  tinggi  dalam keputusan pembelian online mereka karena karakteristik unik dari lingkungan belanja virtual. Ketika datang ke teknologi baru atau interaksi dengan perusahaan dan merek yang tidak dikenal, penelitian sering mengacu pada kepercayaan dalam konteks kepercayaan awal, karena ini adalah interpretasi kepercayaan yang lebih tepat mengingat sifat awal interaksi. Menurut penelitian sebelumnya, baik kepercayaan awal maupun yang bertahan lama dipengaruhi oleh vendor dan faktor terkait teknologi (interaktivitas, estetika desain, dan kustomisasi) dan merupakan prasyarat untuk sikap dan niat terhadap teknologi. Kepercayaan merupakan variabel kunci dalam belanja online karena  mengurangi  ketidakpastian  dan  kerentanan  yang  dialami  konsumen  saat  berbelanja
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
online ,  memungkinkan  terbentuknya  sikap positif  dan  loyalitas  terhadap  pembelian  (de  Cicco  et  al.,  2020). Menurut  penelitian  ini,  kepercayaan  adalah  keyakinan  yang  membuat  pembeli  bersedia  menjadi  pembeli reguler dari penjual online setelah mendidik diri sendiri tentang karakteristik penjual sebagai tempat mereka membeli.  Menyebutkan  kepercayaan  sebagai  faktor  penting  dalam  kesinambungan  pembelian  karena mengurangi  "risiko  yang  dirasakan"  terkait  dengan pembelian online .  Studi  sebelumnya  juga  telah  meneliti kepercayaan  pada  niat  perilaku  dan  penggunaan  aktual  sebagai  penentu  dalam  proses  adopsi  baik  sebelum maupun sesudah adopsi (Nguyen & Ha, 2021).
Adaptasi teknologi mengacu pada penyesuaian dan perubahan yang dihasilkan dari pemasangan teknologi baru di lingkungan tertentu yang memerlukan prosedur, asumsi, pengetahuan, atau hubungan pengguna dengan IT. Proses penyesuaian seperti penataan, di mana pengguna memperoleh, menyesuaikan, dan mengubah IT. Hubungan  antara  personalisasi  (yaitu  alur  kerja  tugas)  dan  upaya  individu  (yaitu  kepercayaan  diri),  sesuai dengan karakteristik teknologinya, yaitu fitur IT untuk bertindak. Oleh karena itu, adaptasi menurut kerangka dan model adaptasi TI yang ada secara empiris diamati sebagai kebiasaan penggunaan individu yang mengarah pada  hasil  keputusan yang  lebih  baik,  kinerja  yang  lebih baik,  dan  keputusan untuk  tetap  di  IT  atau  keluar ( Satisfaction ) (Nguyen & Ha, 2021). Analisis Linear Regression adalah metode yang dapat digunakan untuk menentukan variabel mana yang mempengaruhi variabel yang menjadi prediktor (variabel independen). Pada beberapa penelitian sebelumnya, analisis  regresi  digunakan  untuk  menguji  secara  empiris  pengaruh  satu  variabel  terhadap  variabel  lainnya. Dengan  melakukan  analisis Linear  Regression ,  peneliti  dapat  menentukan  faktor  mana  yang  saling berpengaruh (Rasool et al., 2023).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data ini adalah pengumpulan data secara primer, penelitian ini  berfokus  untuk  masyarakat  di  Surabaya  yang  pernah  menggunakan  Go  Send.  Pengumpulan  kuesioner dilakukan menggunakan platform Google Form yang akan disebar ke lebih dari 100 orang melalui personal chat Line dan Instagram. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan kuantitatif yang berfokus pada analisis dari  data-data  numerik  yang  akan  diolah  menggunakan  statistika.  Kuesioner  yang  dilakukan  penelitian  ini berisi berbagai pertanyaan atau pernyataan yang nantinya harus dijawab oleh pengisi kuesioner.
Exploratory data analysis adalah adalah metode analisis data yang menggunakan banyak teknik grafis untuk  melakukan  berbagai  tugas  untuk  mengungkap  struktur  yang  mendasari  kumpulan  data,  mengekstrak fitur utama, mengidentifikasi dan mengungkap outlier, dan menentukan setelan optimal. (Khan et al., 2022) Sebelum data siap untuk diolah, maka lebih baik untuk memahami data terlebih dahulu. Data Cleaning adalah pembersihan data terhadap data yang tidak lengkap atau terdapat missing value . Data akan di cek apakah data memiliki missing value atau tidak, jika ya maka data tersebut akan dihapus karena data tersebut dianggap tidak valid dan akan merusak data lain yang akan diolah.
Analisis Linear Regression akan dilakukan dalam 3 tahapan yaitu uji reliabilitas variabel dan indikator, validitas diskriminan, dan pengecekan hipotesis yang telah dibuat dengan menggunakan PLS-SEM.
Uji reliabilitas berguna untuk mengetahui apakah jawaban atas pertanyaan yang diajukan konsisten atau tidak (al Amin et al., 2020). Koefisien reliabilitas Cronbach Alpha berkisar antara 0 hingga 1, nilai yang lebih rendah  menunjukkan  tingkat  reliabilitas  yang  lebih  rendah  dan  menganggap  0,60  hingga  0,70  sebagai  nilai minimum yang dapat diterima dalam studi penelitian. Untuk kriteria  reliabilitas  indikator yang menyatakan bahwa Factor  Loading setiap  indikator  harus  lebih  besar  dari  0,7,  dan  jika  kurang  dari  0,4  sebaiknya dihilangkan (Pereira & Tam, 2021). Jika nilai Factor Loading lebih besar dari 0,7 maka variabel tersebut dapat diterima (al Amin et al., 2020).
Validitas  diskriminan  berguna  untuk  mengukur  suatu  variabel  yang  memiliki  korelasi  lebih  tinggi dibandingkan variabel lainnya (Al Amin et al., 2020). Untuk validitas diskriminan, pemuatan setiap indikator harus lebih besar dari semua Cross Loading (Pereira & Tam, 2021). Covariance-based SEM (CB-SEM) dan Partial Least Square SEM (PLS- SEM) adalah dua kelas SEM. Model SEM ( Structural Equation Modeling ) digunakan untuk mengukur hubungan antar variabel. Penelitian ini  menggunakan  PLS-SEM  untuk  menganalisis  variabel  dependen  dan  independen  dalam  hal  respons  dan prediktor untuk mengoptimalkan varian yang dijelaskan. Structural Model akan digunakan untuk mengukur korelasi  R 2 dan Average  Variance  Extracted (AVE). Bootstrapping digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  t- statistik (Al Amin et al., 2020).
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat 164 responden yang telah mengisi kuesioner. Para responden ini telah memenuhi kriteria dari pengisian kuesioner ini yaitu pernah menggunakan jasa layanan Go Send di Surabaya minimal sekali. Jenis kelamin responden adalah 54.9% responden Laki-laki dan 45.1% responden perempuan. Lama pengalaman responden menggunakan Go Send di Surabaya adalah 29.3% responden menggunakan Go Send kurang dari 6 bulan, 16.5% responden menggunakan Go Send sekitar 6-12 bulan, 9.1% responden menggunakan Go Send sekitar  12-24  bulan,  45,1%  responden  menggunakan  Go  Send  lebih  dari  24  bulan.  Keseringan  responden menggunakan  Go  Send  di  Surabaya  dalam  sebulan  adalah  59.5%  responden  kurang  dari  3  kali,  27.6% responden  3-6  kali,  6.1%  responden  7-12  kali,  6.7%  responden  lebih  dari  13  kali.  Setelah  dilakukan pengecekan,  dapat  disimpulkan  data  yang  ada  tidak  terdapat missing  value sehingga  semua  data  dapat digunakan.
Terdapat 11 hipotesa yang akan digunakan yaitu Confirmation (CON) akan terhubung ke SAT dan PU ; Perceived  Usefulness (PU)  akan  terhubung  ke  SAT,  ADAP, Continuance  Intention (CI),  dan TRUST ; Satisfaction (SAT) akan terhubung ke Continuance Intention (CI) ; Trust (TRUST) akan terhubung ke ADAP dan Continuance Intention (CI) ; Adaptation with using Go Send akan terhubung ke SAT dan Continuance Intention (CI). Selanjutnya akan dilakukan pengecekan Cronbach Alpha (tabel 1) untuk uji reliabilitas variabel dan Factor  Loading (tabel  2)  untuk  uji  reliabilitas  dari  setiap  pertanyaan.  Hasil Cronbach  Alpha dari  uji reliabilitas pada tabel 1 menunjukan hasil lebih dari standar yang ingin dicapai (>0.7). Akan tetapi terdapat 1 variabel yang tidak memenuhi syarat yaitu ADAP karena nilai dari Cronbach Alpha adalah 0.5803 (kurang dari standar yang seharusnya antara 0.60-0.70) sehingga menurut [9] variabel ini tidak dapat digunakan karena tidak reliabilitas.
Tabel 1. Hasil Uji Reliablitias Variabel Variabel Cronbach Alpha CON 0.8383 PU 0.8294 TRUST 0.8478 ADAP 0.5803 SAT 0.8800 CI 0.8478
Setelah  hasil  yang  tidak  memenuhi  syarat  tersebut  maka  yang  harus  dilakukan  selanjutnya  adalah melakukan  uji  reliabilitas  setiap  pertanyaan  yang  ada.  Hasil  dari  uji  reliabilitas  ini  (tabel  2)  menunjukan ternyata benar terdapat 1 pertanyaan dari ADAP yang memiliki nilai Factor Loading yang rendah dan tidak memenuhi standar yang ingin dicapai (>0.7). Pertanyaan ADAP_1 memiliki nilai 0.126721 nilai tersebut dapat dibilang  jauh dari  syarat  perhitungan  menurut  (Pereira  &  Tam,  2021),  sehingga  pertanyaan  ADAP_1 harus dibuang agar konstruk bisa tetap digunakan.
Tabel 2. Hasil Uji Reliablitias Indikator Indikator Factor Loading CON_1 0.8961 CON_2 0.9001 CON_3 0.8079 PU_1 0.8021 PU_2 0.8572 PU_3 0.7609 PU_4 0.8327 TRUST_1 0.8610 TRUST_2 0.7488 TRUST_3 0.8583 TRUST_4 0.8441
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
Indikator Factor Loading CON_1 0.8961 CON_2 0.9001 ADAP_1 0.1267 ADAP_2 0.8911 ADAP_3 0.9145 SAT_1 0.8750 SAT_2 0.8146 SAT_3 0.8415 SAT_4 0.8870 CI_1 0.8607 CI_2 0.8613 CI_3 0.9022
Setelah 1 pertanyaan dibuang maka selanjutnya adalah melakukan pengecekan ulang pada Cronbach Alpha dan ternyata terbukti bahwa penghapusan 1 pertanyaan tersebut merupakan langkah yang tepat untuk dilakukan.  Dapat  dilihat  hasil  uji  reliabilitas  (tabel  3)  dari  setiap  konstruk  yang  didapat  memenuhi  syarat Cronbach Alpha (>0.7) (Gastaldello et al., 2023) dengan Satisfaction (SAT) memiliki nilai Cronbach Alpha tertinggi yaitu 0.880020 yang berarti memiliki nilai reliabilitas tertinggi dari semua konstruk yang ada.
Tabel 3. Hasil Uji Ulang Reliablitias Variabel Variabel Cronbach Alpha CON 0.8383 PU 0.8294 TRUST 0.8478 ADAP 0.5803 SAT 0.8800 CI 0.8478
Setelah  nilai Cronbach  Alpha yang  memenuhi  syarat  selanjutnya  akan  dilakukan  uji  reliabilitas variabel untuk mengetahui setiap pertanyaan yang ada apakah Factor Loading yang dihasilkan memiliki nilai lebih  dari  0.7  atau  tidak.  Hasil  dari  uji  validitas  (tabel  4)  membuktikan  bahwa  setiap  pertanyaan  telah memenuhi  syarat  Faktor  Loading  (>0.7)  (Aghimien  et  al.,  2022)  dengan  ADAP_3  memiliki  nilai Factor Loading tertinggi yaitu 0.912598 yang berarti memiliki nilai reliabilitas tertinggi dari semua variabel yang ada.
Tabel 4. Hasil Uji Ulang Reliablitias Indikator Indikator Factor Loading CON_1 0.8961 CON_2 0.9001 CON_3 0.8079 PU_1 0.8021 PU_2 0.8572 PU_3 0.7609 PU_4 0.8327 TRUST_1 0.8610 TRUST_2 0.7488 TRUST_3 0.8583 TRUST_4 0.8441
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
Indikator Factor Loading CON_1 0.8961 CON_2 0.9001 ADAP_2 0.8911 ADAP_3 0.9145 SAT_1 0.8750 SAT_2 0.8146 SAT_3 0.8415 SAT_4 0.8870 CI_1 0.8607 CI_2 0.8613 CI_3 0.9022
Setelah melakukan uji reliabilitas maka langkah terakhir sebelum melakukan pengolahan data adalah uji validitas melalui Cross Loading untuk mengevaluasi kinerja model atau untuk menguji keandalan prediksi model  sehingga  dapat  mengukur  seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  data  baru  yang  tidak  digunakan dalam  pembangunan  model.  Uji  dari  hasil Cross  Loading (tabel  5)  membuktikan  bahwa  setiap  pertanyaan memiliki Cross Loading yang baik karena nilai dari Cross Loading setiap pertanyaan memiliki hasil yang lebih besar untuk setiap variabel yang wakilkan.
Tabel 5. Hasil Cross Loading Indikator CON PU TRUST ADAP SAT CI CON_1 0.8961 0.5523 0.5288 0.3467 0.6039 0.4627 CON_2 0.9001 0.5940 0.5577 0.4297 0.6463 0.3836 CON_3 0.8079 0.6402 0.5195 0.4576 0.7140 0.4735 PU_1 0.4250 0.8022 0.4394 0.3000 0.5878 0.4820 PU_2 0.6254 0.8572 0.5557 0.4418 0.6868 0.6118 PU_3 0.4832 0.7508 0.5290 0.3894 0.5888 0.3909 PU_4 0.6395 0.8327 0.5694 0.4390 0.6956 0.5162 TRUST_1 0.4760 0.5059 0.8609 0.3080 0.5893 0.4179 TRUST_2 0.4648 0.5018 0.7489 0.3682 0.5140 0.3441 TRUST_3 0.5434 0.4901 0.8582 0.3960 0.5733 0.4004 TRUST_4 0.5434 0.6321 0.8442 0.4129 0.6452 0.4350 ADAP_2 0.4049 0.4148 0.3875 0.8950 0.4421 0.3847 ADAP_3 0.4357 0.4599 0.4254 0.9125 0.5234 0.3795 SAT_1 0.6157 0.7042 0.6086 0.5414 0.8751 0.6914 SAT_2 0.6565 0.6088 0.5725 0.4271 0.8148 0.4411 SAT_3 0.6154 0.7116 0.5434 0.3979 0.8413 0.4669 SAT_4 0.6769 0.6728 0.6730 0.4245 0.8869 0.5028 CI_1 0.4287 0.5747 0.4716 0.4051 0.5964 0.8607 CI_2 0.3938 0.5223 0.3856 0.3322 0.4900 0.8612 CI_3 0.4877 0.5577 0.4165 0.3750 0.5874 0.9023
R 2 berguna untuk mengetahui kekuatan variabel endogen / target, jika nilai R 2 semakin tinggi maka variasi data juga semakin baik. Dalam PLS-SEM, ini mewakili tingkat variasi variabel dependen, yang dapat menggambarkan satu atau lebih variabel prediktor. Rekomendasi dari nilai R 2 di atas 0,67 dianggap penting sedangkan nilai berkisar antara 0,67 dan 0,33 moderat dan nilai kurang dari 0,19 lemah (Gamil & Abd Rahman,
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
2023). Dapat dilihat bahwa SAT memiliki nilai R 2 yang tertinggi yaitu 0.71941 maka konstruk SAT memiliki peran penting dalam proses SEM ini. Untuk nilai R 2 pada ADAP memiliki nilai 0.257691 menunjukan bahwa konstruk ADAP memiliki peran moderat pada SEM ini (tabel 6).
Nilai Average  Variance  Extracted (AVE)  digunakan untuk  mengecek  validitas  konvergen.  Sebagai patokan, nilai minimum yang dapat diterima lebih besar dari 0,5 untuk mengkonfirmasi validitas konvergen (Jahan & Shahria, 2022). Dari hasil perhitungan didapatkan nilai AVE yang seluruhnya melebihi 0,5 sehingga seluruh variabel endogenous dinyatakan valid (tabel 6).
Tabel 6. Nilai R 2 dan AVE Variabel Tipe R 2 AVE CON Exogenous 0.0000 0.0000 PU Endogenous 0.4588 0.6589 TRUST Endogenous 0.4131 0.6878 ADAP Endogenous 0.2679 0.8169 SAT Endogenous 0.7194 0.7311 CI Endogenous 0.4534 0.7656
Untuk mengetahui apakah hipotesis memiliki efek signifikan, dapat dilihat bahwa nilai t-value yang tidak  boleh  lebih  kecil  dari  1,96.  (Jahan  &  Shahria,  2022)  Dapat  dilihat  pada  H7  ( TRUST ->  CI)  dan  H10 (ADAP  ->  CI)  memiliki  nilai  t-  value  yang  lebih  kecil  dari  1,96  yaitu  0.018897  (H7)  dan  1.217155  (H10) sehingga dinyatakan hipotesis tersebut tidak signifikan (tabel 7).
Tabel 7. Hasil Output dari Bootstrapping Hipotesis From -> To t-value H1 SAT -> CI 3.1322 H2 PU -> CI 3.2259 H3 CON -> SAT 5.9871 H4 CON -> PU 11.6847 H5 PU -> SAT 8.2495 H6 PU -> TRUST 10.6473 H7 TRUST -> CI 0.0188 H8 PU -> ADAP 3.7680 H9 TRUST -> ADAP 2.6794 H10 ADAP -> CI 1.2171 H11 ADAP -> SAT 2.7737
Berdasarkan  hasil  penelitian,  semua  hipotesis  yang  diajukan  memiliki  pengaruh  signifikan  dalam penggunaan Go Send kecuali H7 antara Trust dan Continuance Intention using Go Send ( TRUST -> CI) dan H10 antara Adaptation with using Go Send dan Continuance Intention using Go Send (ADAP -> CI). Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa Confirmation (konfirmasi ekspektasi / harapan) menjadi penilaian pasca adopsi  yang  berpengaruh  signifikan  pada  pengalaman  nyata  pengguna  seperti Perceived  Usefulness (kegunaan) dan Satisfaction (kepuasan). Konfirmasi merupakan elemen penting dalam konteks Go Send, para pengguna sadar akan kepuasaan mereka dan mendapat kegunaan melalui pengalaman nyata saat menggunakan Go  Send.  Selain  itu  kegunaan  dan  kepuasan  adalah  faktor  yang  memotivasi  pengguna  untuk  terus menggunakan Go Send ( Continue Intention ) sesuai dengan hasil dari studi terdahulu (Nguyen & Ha, 2021) yang digunakan. Temuan penelitian ini juga mengkonfirmasi hubungan signifikan Trust (kepercayaan) yang mendorong kegunaan yang dirasakan, akan tetapi penelitian ini belum mengkonfirmasi adanya hubungan yang signifikan antara kepercayaan dan Continuance Intention . Hasil ini memperkuat hasil penelitian sebelumnya (Nguyen & Ha, 2021) yang mengkonfirmasi bahwa kepercayaan tidak selalu memiliki dampak signifikan pada penggunaan  layanan,  meskipun  hanya  dapat  mempengaruhi  dalam  jangka  pendek  daripada  penggunaan layanan jangka panjang. Selain itu pengaruh signifikan antara kegunaan yang dirasakan terhadap Adaptation (adaptasi)  dan  kepuasan  mengungkapkan  bahwa  penggunaan  secara  aktual  pengguna  dipengaruhi  oleh
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
kepercayaan, adaptasi juga mengkonfirmasi ada hubungan signifikan terhadap kepuasaan penggunanya. Akan tetapi hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian terdahulu yang digunakan karena pada penelitian ini tidak terbukti hubungan signifikan antara adaptasi dan keberlanjutan penggunaan. Dapat disimpulkan bahwa pengguna  yang  beradaptasi  menggunakan  layanan  Go  Send  baru  memulai  fase  awal  penggunaan  menuju keberlanjutan penggunaan dalam jangka panjang. Dengan demikian persepsi pengguna mengenai kegunaan ( Perceived  Usefulness )  dan  kepuasan  ( Satisfaction )  sangat  penting  dalam  menentukan  pengguna  untuk memutuskan terus menggunakan Go Send ( Continuance Intention using Go Send).

## 5. PENUTUP
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa:
1. Satisfaction berpengaruh  signifikan  terhadap Continuance  Intention  to  Use Go  Send  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dapat  disimpulkan  bahwa  kepuasan  dari  penggunaan  Go  Send  menjadi  kunci utama dalam menentukan apakah pengguna mau untuk tetap menggunakan Go Send atau tidak.
2. Perceived Usefulness berpengaruh signifikan terhadap Continuance Intention to Use Go Send maka dapat disimpulkan bahwa keberlanjutan penggunaan Go Send dapat ditentukan dari kinerja nyata yang didasari oleh presepsi kegunaan dari jasa layanan ini.
3. Confirmation berpengaruh signifikan terhadap Satisfaction maka dapat disimpulkan bahwa konfirmasi ekspektasi  dari  harapan  penggunaan  Go  Send  sudah  dapat  memenuhi  kepuasan  dari  pengguna  itu sendiri.
4. Confirmation berpengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness maka dapat disimpulkan bahwa konfirmasi  ekspektasi  dari  harapan  penggunaan  Go  Send  dapat  menjadi  prediktor  untuk  persepsi kegunaan.
5. Perceived  Usefulness berpengaruh  signifikan  terhadap Satisfaction maka  dapat  disimpulkan  bahwa presepsi kegunaan dapat mempengaruhi kepuasan penggunaan Go Send.
6. Perceived Usefulness berpengaruh signifikan terhadap Trust maka dapat disimpulkan bahwa persepsi kegunaan  dapat  mempengaruhi  kepercayaan  penggunanya  untuk  menggunakan  Go  Send atau  tidak sebagai opsi pengiriman barang.
7. Trust tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Continuance  Intention  to  Use Go  Send  maka  sesuai dengan studi terdahulu dapat disimpulkan bahwa kepercayaan bukanlah alasan pengguna untuk terus menggunakan jasa layanan Go Send.
8. Perceived  Usefulness berpengaruh  signifikan  terhadap Adaptation  with  using Go  Send  maka  dapat disimpulkan bahwa  persepsi  kegunaan  yang diberikan  menjadi  bahan  pertimbangan para  pengguna berpindah dari pengiriman barang sendiri menjadi menggunakan Go Send.
9. Trust berpengaruh signifikan terhadap Adaptation with using Go Send maka dapat disimpulkan bahwa kepercayaan menjadi tahapan awal untuk seseorang beradaptasi menggunakan Go Send.
10. Adaptation with using Go Send tidak berpengaruh signifikan terhadap Continuance Intention to Use Go Send maka dapat disimpulkan bahwa pengguna yang beradaptasi menggunakan layanan Go Send baru memulai fase awal penggunaan menuju keberlanjutan penggunaan dalam jangka panjang.
11. Adaptation with using Go Send berpengaruh signifikan terhadap Satisfaction maka dapat disimpulkan bahwa adaptasi menggunakan Go Send memiliki dampak pada kepuasan dari pengguna Go Send.
Saran untuk pengembangan penelitian ini adalah:
1. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan penelitian ini dapat dijadikan acuan untuk perbandingan hasil yang berbeda dengan objek penelitian yang lain contohnya Grab Express.
2. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan penelitian ini sebagai acuan untuk meneliti ruang lingkup yang lebih besar contohnya provinsi bahkan negara.

## DAFTAR PUSTAKA
Al Amin, M., Arefin, M. S., Sultana, N., Islam, M. R., Jahan, I., & Akhtar, A. (2020). Evaluating the customers’ dining attitudes, e- Satisfaction and Continuance Intention toward mobile food ordering apps (MFOAs): evidence  from  Bangladesh.  European  Journal  of  Management  and  Business  Economics,  30(2),  211– 229. https://doi.org/10.1108/EJMBE-04-2020-0066
Vol. 7, No. 2, Agustus 2024 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v7i1.4672
de Cicco, R., e Silva, S. C., & Alparone, F. R. (2020). Millennials’ attitude toward chatbots: an experimental study in a social relationship perspective. International Journal of Retail and Distribution Management, 48(11), 1213– 1233. https://doi.org/10.1108/IJRDM-12-2019-0406
Gamil,  Y.,  &  Abd  Rahman,  I.  (2023).  Studying  the  relationship  between  causes  and  effects  of  poor communication in construction projects using PLS-SEM approach. Journal of Facilities Management, 21(1), 102–148. https://doi.org/10.1108/JFM-04-2021-0039
Jahan, N., & Shahria, G. (2022). Factors effecting customer Satisfaction of mobile banking in Bangladesh: a study  on  young  users’  perspective.  South  Asian  Journal  of  Marketing,  3(1),  60–76. https://doi.org/10.1108/sajm-02-2021- 0018
Kurniabudi, K., & Assegaff, S. (2018). Model Persepsi Penggunaan Media Sosial pada Perkuliahan dengan Modifikasi Task Technology Fit dan Expectation Confirmation Theory. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 4(3), 107–114. https://doi.org/10.25077/teknosi.v4i3.2018.107-114
Lembaga Demografi FEB UI. (2021, October 19). Riset LD FEB UI: Kontribusi Ekosistem Gojek kepada PDB Indonesia Diperkirakan Meningkat 60% di Akhir 2021. https://feb.ui.ac.id/2021/10/22/riset-ld-feb-ui- kontribusi- ekosistem-gojek-kepada-pdb-indonesia-diperkirakan-meningkat-60-di-akhir- 2021/
Nguyen,  G.-D.,  &  Ha,  M.-T.  (2021).  The  role  of  user Adaption and Trust in  understanding Continuance Intention toward mobile shopping: An extended expectation- Confirmation model. Cogent Business & Management , 8. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1980248 Oloveze,  A.  O.,  Okonkwo,  R.  V.  O.,  Nwachukwu,  C.  P.,  Ogbonna,  C.,  &  Chukwuoyims,  K.  (2022).  User behaviour  on Continuance  Intention  to  Use M-  commerce  in  African  context:  mediating  effect  of perceived value. LBS Journal of Management & Research, 20(2), 2022–2043.
https://doi.org/10.1108/LBSJMR-05-2022-0018 Pereira, R., & Tam, C. (2021). Impact of enjoyment on the usage Continuance Intention of video-on-demand services. Information and Management, 58(7). https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103501 Rasool, F., Greco, M., Morales-Alonso, G., & Carrasco-Gallego, R. (2023). What is next? The effect of reverse logistics  adoption  on  digitalization  and  inter-  organizational  collaboration.  International  Journal  of Physical Distribution & Logistics Management. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-06-2022-0173 Shaker,  A.  K.,  Mostafa,  R.  H.  A.,  &  Elseidi,  R.  I.  (2021).  Predicting  intention  to  follow online restaurant community advice: a trust-integrated technology acceptance model. European Journal of Management and Business Economics. https://doi.org/10.1108/EJMBE-01-2021-0036 Yulianto, S., & Tanamal, R. (2019). The Influence of Brand Equity, Trust, Price, PEOU, and PU on Online Based Crowdfunding Investment. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi Vol. 2, No. 2, April 2019. http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JTSI
Khan, A., Zubair, S., &amp; Khan, S. (2022). A systematic analysis of assorted machine learning classifiers to assess their potential in accurate prediction of dementia. Arab Gulf Journal of Scientific Research, 40(1), 2–24. https://doi.org/10.1108/agjsr-04-2022-0029
Gastaldello, G., Streletskaya, N., & Rossetto, L. (2023, February 2). Glass half-full? A comprehensive PLS- SEM  approach  to  explore  the  pandemic’s  effect  on wine  tourism  intentions.  International  Journal  of Wine Business Research, 35(2), 322–345. https://doi.org/10.1108/ijwbr-03-2022-0011
Aghimien, D., Ikuabe, M., Aghimien, L. M., Aigbavboa, C., Ngcobo, N., & Yankah, J. (2022, August 31).
PLS-SEM  assessment  of  the  impediments  of  robotics  and  automation  deployment  for  effective construction health and safety. Journal of Facilities Management. https://doi.org/10.1108/jfm-04-2022- 0037