P-ISSN: 2252-3294 E-ISSN: 2548-4923

## Hubungan Literasi Digital dengan Keputusan Belanja Online
Nancy Tangguh Marlina Sianipar 1,* & Sartika Djamaluddin 2
1,2 Magister Perencanaan Ekonomi dan Kebijakan Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia
* Email: nancytangguhmarlina@gmail.com
Abstract: Online shopping attracts special attention because transactions for goods/services are able to be applied anytime and anywhere. Digital literacy was indicated having impact to push a person doing online shopping. By having optimal digital literacy, the increasing trend of internet users’ share was expected to be in line with the increase of online shop ping. The purpose of this study was to investigate the relationship between digital literacy and online shopping decision, taking account into individual characteristics, digital infrastructure, regional characteristics, before and at the beginning of the pandemic in Indonesia. This study analyse cross section data based on Indonesian survey in 2019 and 2020 using the probit model. The results show that digital literacy has a significantly greater probability to push online shopping decision. In addition, the middle education  group,  the  millennial,  the  population  living  in  Java  and  Bali,  as  well as  the  fifth  income  quintile  population significantly correlate with individual decision to shop online. This opportunity can be utilized by MSME to differ the products to those intended market segments .
Abstraksi: Belanja online merupakan salah satu pemanfaatan internet yang sangat menjanjikan karena transaksi barang atau jasa dapat terjadi tanpa dibatasi ruang dan waktu. Salah satu faktor yang diperkirakan mendorong seseorang untuk melakukan belanja online adalah pemahaman individu atas literasi digital. Dengan literasi digital yang optimal, tren peningkatan porsi pengguna internet diharapkan sejalan dengan peningkatan penggunaan internet  untuk  berbelanja online .  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menyelidiki  hubungan  literasi  digital  dan keputusan  belanja online dengan  mempertimbangkan  karakteristik  individu,  infrastruktur  digital,  dan karakteristik wilayah pada masa sebelum dan awal pandemi di Indonesia. Penelitian ini menganalisis data cross section berdasarkan hasil survei penduduk Indonesia pada tahun 2019 dan 2020 menggunakan model probit. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  literasi  digital  secara  signifikan  memiliki  peluang  lebih  besar  terhadap keputusan individu untuk belanja online. Selain itu, kelompok middle education , milenial, penduduk berdomisili di Jawa dan Bali, serta penduduk kuintil pendapatan kelima secara signifikan berpeluang lebih besar terhadap keputusan  individu  untuk  belanja online .  Peluang  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  para  pelaku  UMKM  untuk mendiferensiasi produknya pada segmen pasar dimaksud . Keywords : Digital Literacy; Millenial Generation; Online Shopping

## Pendahuluan
Teknologi  informasi  telah  berkembang pesat  dan  mentransformasi  banyak  aspek kehidupan  masyarakat,  termasuk  melalui penggunaan internet. Berdasarkan hasil survei lembaga  Morgan  Stanley  (2022),  pengguna internet di dunia pada awal tahun 2022 telah mencapai  4,95  miliar  orang  atau  62,5%  dari total  populasi  dunia  dengan  rata-rata penggunaan internet 7 jam dalam sehari. Porsi pengguna  internet  dimaksud  telah  naik  18% bila  dibandingkan  porsi  pengguna  internet terhadap total populasi pada tahun 2017 yang baru mencapai 53% (Morgan Stanley, 2022).
Indonesia juga menunjukkan pertumbuhan pengguna internet yang bahkan lebih  tajam  kenaikannya  bila  dibandingkan dengan  pertumbuhan  pengguna  internet
dunia dalam 5 tahun terakhir. Porsi pengguna internet terhadap populasi penduduk Indonesia  pada  tahun  2017  baru  mencapai 32,34% (BPS Indonesia, 2017). Namun, pada tahun  2021  porsi  pengguna  internet  sudah mencapai 62,10%, naik 92% dibandingkan 5 tahun  sebelumnya  (BPS  Indonesia,  2021). Tingginya  pertumbuhan  porsi  pengguna internet  di  Indonesia  didukung  oleh banyaknya manfaat yang dapat dirasakan oleh para  pengguna  internet.  Salah  satu  tujuan penggunaan  internet  yang  saat  ini  sering menjadi  perhatian  khusus  adalah  untuk belanja online .  Pasar  belanja online menjadi sektor  yang  sangat  menjanjikan  karena transaksi  barang  dan  jasa  dapat  terjadi  tanpa dibatasi ruang dan waktu. Pandemi Covid-19 yang membatasi ruang gerak masyarakat untuk
188 | Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 12, Issue 2, September 2023
berinteraksi turut membuka peluang besar bagi pasar belanja online untuk bertumbuh.
Indonesia juga telah berkembang menjadi negara  dengan  pertumbuhan  belanja online yang  meningkat  dari  tahun  ke  tahun, khususnya sejak masa pandemi. Pertumbuhan belanja online dapat  mendorong  peningkatan pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  melalui kenaikan  kontribusi  komponen  pengeluaran rumah  tangga.  Berdasarkan  data  BPS Indonesia,  pada  tahun  2017  terdapat  12% penduduk  usia  5  tahun  ke  atas  yang  telah berbelanja online dalam  3  bulan  terakhir. Namun, pada tahun 2022 porsi tersebut telah meningkat menjadi sebesar 20%. Peningkatan tersebut juga diikuti dengan tren peningkatan persentase  nilai  transaksi e-commerce terhadap pengeluaran  konsumsi  rumah  tangga.  Pada tahun  2017,  nilai  transaksi e-commerce di Indonesia baru mencapai Rp42,2 Triliun atau sebesar 0,55% dari total pengeluaran konsumsi rumah tangga. Namun, pada tahun 2021, nilai transaksi e-commerce telah  mencapai  Rp401 Triliun  atau  sebesar  4,34%  dari  total pengeluaran  konsumsi  rumah  tangga  (Bank Indonesia, 2017).
Gambar 1. Jumlah Pengguna Internet untuk Berbelanja Online  dan  Nilai Transaksi E-commerce  terhadap
Pengeluaran  Konsumsi  Rumah
Tangga Tahun 2017- 2021
Namun  demikian,  porsi  pengguna internet untuk berbelanja online di Indonesia tersebut  masih  rendah  bila  dibandingkan penduduk dunia (Woodward, 2022). Berdasarkan Indeks Literasi Digital Indonesia yang  diselenggarakan  oleh  Kementerian Komunikasi  dan  Informatika  dan  Katadata Insight Center pada tahun 2021, indeks literasi digital  Indonesia  berada  di  angka  3,49
(kategori sedang) dengan skor indeks 0 sampai 5  (2022).  Pemerintah  berupaya  untuk mengoptimalisasi  literasi  digital  antara  lain dengan dibuatnya Peta Jalan Indonesia Digital 2021-2024  (Kementerian  Komunikasi  dan Informatika  Indonesia,  2022).  Peta  Jalan Indonesia  Digital  merupakan  pedoman strategis  untuk  memfasilitasi  transformasi digital Indonesia yang diwujudkan antara lain melalui  transformasi  menuju  perdagangan digital,  jasa  keuangan  digital,  dan  digitalisasi perindustrian  (Kementerian  Komunikasi  dan Informatika Indonesia, 2022).
Upaya  pemerintah  untuk  meningkatkan literasi digital masyarakat Indonesia diharapkan  sejalan  dengan  peningkatan belanja online .  Namun  demikian,  untuk memastikan  keberhasilan  upaya  dimaksud, perlu  ditinjau  suatu  hubungan  antara  literasi digital dan keputusan untuk berbelanja online untuk  meyakini  bahwa  literasi  digital  yang meningkat  berpeluang  meningkatkan  minat individu untuk berbelanja online .

## Kajian Teori
Sunitha & Gnanadhas (2014) mendefinisikan  belanja online sebagai  proses dimana  konsumen  secara  langsung  membeli barang, jasa, dan lain-lain dari seorang penjual secara  interaktif  dan realtime tanpa  jasa perantara  melalui  internet.  Seseorang  yang hendak  berbelanja online membutuhkan pemahaman penggunaan internet yang antara lain  dapat  diukur  dengan  indikator  literasi digital.  Penelitian  Tomczyk  &  Eger  (2020) menunjukkan bahwa literasi digital berhubungan  erat  dengan  belanja online dan pengoperasian keuangan.
Penelitian terdahulu telah mengkaji lebih dalam  hubungan  antara  literasi  digital  dan belanja online .  Berdasarkan  penelitian  Maat dan Konings (2018), perilaku berbelanja online dibentuk  dari  rumah  tangga  yang  terbuka terhadap  teknologi  baru.  Hasil  penelitian tersebut sejalan dengan studi Çera et al. (2020) yang menyatakan pengalaman dalam perbankan, kemampuan keuangan, penggunaan teknologi smartphone, dan media sosial  berdampak  positif  terhadap  minat individu melakukan pembelian online . Dari sisi
pembayaran  belanja,  Li  et  al.  (2020) menyampaikan  hasil  penelitian  bahwa keuangan  digital  mempengaruhi  konsumsi rumah  tangga  melalui  belanja online dan pembayaran digital.
Penelitian-penelitian terdahulu, sebagaimana hasil penelitian Çera et al. (2020), Maat dan Konings (2018), serta Li et al. (2020) belum  menganalisis  dampak  literasi  digital terhadap  keputusan  berbelanja online dengan pendekatan literasi digital dari sisi penggunaan internet  untuk  multi  tujuan.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  berkontribusi  menambah literatur penelitian sebelumnya yang menganalisis pengaruh literasi digital terhadap minat  belanja online dengan  definisi  literasi digital  yaitu  pengalaman  dalam  perbankan, kemampuan keuangan, penggunaan teknologi smartphone,  keterbukaan  terhadap  teknologi baru, dan keuangan digital.
Beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  juga  menunjukkan  bahwa  selain literasi  digital,  terdapat  faktor-faktor  lainnya yang mempengaruhi belanja online . Penelitian sebelumnya mengonfirmasi adanya hubungan tingkat  pendidikan  dan  belanja online . Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, semakin  berupaya  untuk  berpikir  efisien  dan praktis dalam mengambil keputusan, termasuk dalam  memutuskan  untuk  berbelanja  online yang  cenderung  lebih  efisien.  Penjelasan  ini didukung  oleh  hasil  penelitian  Das  dan Mahapatra  (2019)  yang  menyatakan  bahwa pembeli  dengan  belanja  digital  yang pendidikannya  lebih  tinggi  lebih  berminat pada pembayaran nontunai. Penelitian Gomes dan  Lopes  (2022)  menunjukkan  bahwa konsumen  pria  muda  dengan  tingkat pendidikan dan penghasilan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap minat berbelanja online . Menurut penelitian Gera et al. (2021), orang yang  berpendidikan  cenderung  memiliki minat  yang  lebih  tinggi  untuk  berbelanja online .
Belanja online juga  berhubungan  dengan tingkat  penghasilan  individu.  Banyaknya pilihan  produk  yang  ditawarkan  pada e- commerce meningkatkan  preferensi  seseorang untuk  berbelanja online ,  disesuaikan  dengan daya  beli  yang  berkaitan  erat  dengan  tingkat
penghasilannya.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil penelitian  sebelumnya.  Penelitian  Das  dan Mahapatra  (2019)  menunjukkan  pekerja dengan  penghasilan  sebesar  median  lebih berminat pada pembayaran nontunai.
Beberapa  penelitian  juga  menunjukkan bahwa  peningkatan  belanja  online  didorong oleh  generasi  muda  yang  melek  digital. Generasi X cenderung memiliki literasi digital yang  cukup  tinggi.  Generasi  milenial (kelahiran  1981  -1996)  telah  menggunakan komputer  dan  teknologi  internet  sejak  masa remaja.  Oleh  karena  itu,  generasi  milenial memiliki  literasi  digital  yang  tinggi.  Gen  Z (kelahiran  1997-2012)  dikenal  juga  dengan generasi  internet  karena  sangat  sering memanfaatkan  teknologi  internet  dalam aktivitas  sehari-hari.  Penelitian  Ponsree  et  al. (2021) menunjukkan adanya hubungan minat beli  Generasi  Z  terhadap  pembelian  melalui layanan digital.
Penelitian  Surjandy  et  al.  (2022) menunjukkan  usia  pembeli  dengan  belanja digital  berdampak  pada  belanja online selama masa pandemi. Menurut penelitian Gera et al. (2021),  individu  usia  kurang  dari  30  tahun cenderung berbelanja online . Belanja online juga memiliki  hubungan  yang  erat  dengan handphone .  Kondisi  tersebut  didukung  oleh hasil  penelitian  Çera  et  al.  (2020)  yang menyatakan  bahwa  penggunaan smartphone dan  media  sosial  berdampak  positif  terhadap minat  individu  untuk  melakukan  pembelian online . Menurut Pšurný et al. (2022), generasi muda  umumnya  menggunakan handphone untuk  berbelanja online .  Beberapa  penelitian juga  menunjukkan  adanya  hubungan  antara gender  dan  belanja online .  Penelitian  Gomes dan  Lopes  (2022)  menunjukkan  bahwa konsumen  pria  muda  dengan  tingkat pendidikan dan penghasilan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap minat berbelanja online untuk produk makanan dan kebutuhan rumah tangga.
Indonesia  yang  merupakan  negara kepulauan  dengan  wilayah  yang  luas  dan topografi yang beragam, memiliki infrastruktur pendukung  kelancaran  akses  internet  yang tidak seragam antar wilayah. Beberapa wilayah di Indonesia telah didukung oleh infrastruktur
190 | Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 12, Issue 2, September 2023
digital  yang  baik  seperti  jumlah  menara Base Transceiver Station (BTS) yang banyak sehingga tingkat  sinyal  internetnya  kuat.  Selain  itu, masyarakat  yang  tinggal  di  masing-masing wilayah  cenderung  memiliki  budaya  maupun kebiasaan  yang  berbeda  yang  mempengaruhi tingkat  literasi  digital  masyarakat  di  wilayah tersebut. Keanekaragaman tersebut dicerminkan  dengan  menambahkan  variabel karakteristik  wilayah  pada  penelitian  ini dengan membagi wilayah menjadi 5 kategori, yaitu  Sumatera,  Jawa,  Kalimantan,  Sulawesi, dan  Marapua  (Maluku,  Nusa  Tenggara,  dan Papua).  Penelitian  Surjandy  et  al.  (2022) menunjukkan  faktor-faktor  sosial  seperti interaksi  antar  manusia  berdampak  pada belanja online selama  masa  pandemi.  Hasil penelitian  tersebut  sejalan  pula  dengan penelitian
Svatosova (2022) yang
menunjukkan  bahwa  krisis  Covid-19  telah mengubah  perilaku  belanja online responden, dimana  tingkat  frekuensi  belanja online naik signifikan.  Begitu  pula  persentase  volume barang yang dibelanjakan.
Berkembangnya  belanja online juga memerlukan  dukungan  pemerintah  untuk mengembangkan  implementasi  belanja online serta  memastikan  terpenuhinya  hak  dan kewajiban penjual maupun pembeli. Berdasarkan penelitian Patankar et al. (2017), teknologi  dan  konektivitas  secara  bersama- sama dapat menciptakan perbedaan signifikan pada  tingkat  komunitas  sosio-ekonomi  suatu negara.  Hasil  studi  tersebut  sejalan  dengan penelitian  Hai  dan  Kazmi  (2015)  yang menyatakan  bahwa  dukungan  pemerintah untuk  memfasilitasi  aturan  yang  dapat mendorong  industri  logistik  meningkatkan layanan  dan  kecepatannya  berdampak  positif terhadap  kemudahan  dalam  berbelanja online yang  mempengaruhi  perilaku  para  pembeli belanja online .  Ketepatan  durasi  pengantaran produk juga penting dalam keputusan belanja online . Hal tersebut didukung oleh hasil studi Alam  et  al.  (2021)  yang  menyatakan  bahwa layanan  antar  produk  berperan  penting terhadap tingkat kepuasan pembeli online .
Metode
Penelitian  menganalisis  data cross  section dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun  2019  dan  tahun  2020.  Penelitian menggunakan  dua  titik  waktu  untuk membandingkan  perilaku  belanja  online sebelum  dan  sesudah  awal  masa  pandemi Covid-19. Susenas tahun 2019 merujuk pada tahun  sebelum  pandemi  dimana  karena  data pada  tahun  2019  merupakan  data  dengan kondisi terbaik untuk menunjukkan business as usual dibandingkan  dengan  tahun-tahun sebelumnya,  terutama  dilihat  dari  sisi kestabilan  ekonomi  negara.  Sementara  itu, data Susenas tahun 2020 merupakan data yang mencerminkan  kondisi  awal  masa  pandemi Covid-19  dimana  terjadi  perubahan  perilaku dan karakter individu akibat pandemi tersebut sehingga  berpotensi  menunjukkan  hasil penelitian yang berbeda dibandingkan dengan tahun sebelumnya.
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019, jumlah observasi sebanyak 990.178 responden berusia  7  sampai  dengan  73  tahun  yang tersebar  di  514  kabupaten/kota  sedangkan berdasarkan data Susenas tahun 2020, jumlah observasi  sebanyak  1.020.372  responden berusia 8 tahun sampai dengan 74 tahun, yang tersebar di 514 kabupaten/kota.
Model penelitian diadaptasi dari penelitian  Çera  et  al.  (2020),  Maat  dan Konings  (2018),  serta  Li  et  al.  (2020),  yaitu model regresi probit sebagai berikut:
P(Yij=1  |  X)  =  G( ẞ 0+ ẞ 1DLij+ ẞ 2 Σ KIij+ ẞ 3 Σ FIij+ ε ij) (1)
Dimana:
P(Yij=1 | X) = peluang individu memutuskan melakukan  pembelian online dalam  3  bulan terakhir
G  =  fungsi  nilai  antara  nol  hingga  satu: 0<G(z)<1 untuk semua nilai z
I = responden individu
J  =  Kota/Kabupaten  j  di  lokasi  responden individu i tinggal
ẞ 1 = konstanta
ẞ 1 - ẞ 3 = koefisien regresi
DL = tingkat literasi digital individu
Hubungan Literasi Digital dengan Keputusan Belanja Online … | 191
Σ KI  =  variabel  kontrol  yang  berhubungan dengan karakteristik individu
Σ FI = variabel kontrol yang berhubungan dengan faktor infrastruktur yang mendukung
kelancaran/kemudahan mengakses internet
e = error term
Yij  adalah  variabel  terikat  pada  model penelitian  ini  yang  merupakan  variabel  biner dengan  base  (nilai  0)  bila  individu  i  di kota/kabupaten j tidak menggunakan internet untuk berbelanja online dalam 3 bulan terakhir dan nilai 1 bila individu I di kota/kabupaten j menggunakan internet untuk berbelanja online dalam 3 bulan terakhir.
DLij  merupakan  variabel  bebas  literasi digital  yang  menunjukkan  pemahaman individu  i  mengakses  internet  dengan  proksi banyaknya  opsi  tujuan  penggunaan  internet yang  dipilih  individu  i  di  kota/kabupaten  j. Jumlah  opsi  tujuan  menggunakan  internet yang dipilih individu i diperhitungkan dengan range nilai  0  sampai  dengan  10.  Semakin banyak opsi tujuan penggunaan internet yang dipilih  menunjukkan  individu  i  memiliki literasi  digital  yang  baik.  Tujuan  penggunaan internet sesuai yang dimaksud tercantum pada Kuesioner  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional Keterangan  Pokok  Anggota  Rumah  Tangga yang terdiri dari 10 opsi. Tujuan penggunaan internet  yang  berbeda  umumnya  diakses dengan  tahapan  dan  metode  akses  yang berbeda  pula.  Misalnya  untuk  mendapatkan informasi,  pengguna  internet  dapat  langsung mengetikkan  alamat  web  berita  kemudian mengakses  menu  penelusuran.  Dalam  hal penggunaan  internet  untuk  mengirim  email, seseorang  harus  terlebih  dahulu  memiliki email  dengan  cara  menginput  data  pribadi pada  situs  email,  menentukan  identitas  dan kata  kunci  ( password ),  kemudian  baru  bisa melakukan pengiriman email. Lain lagi dengan tahapan  belanja online ,  pengguna  internet harus  memiliki  alamat  email,  kemudian mendaftar  pada  salah  satu e-commerce ,  lalu memilih  produk  yang  akan  dibeli.  Setelah menentukan  produk  yang  akan  dibeli  dan memastikan  kemampuan  keuangan  serta metode  pembayaran,  pembeli  baru  dapat
melakukan  transaksi  belanja online .  Hal  ini menunjukkan  tiap  tujuan  penggunaan internet  memiliki  tahap  atau  metode  akses yang  beragam.  Dengan  kata  lain,  semakin banyak  tujuan  penggunaan  internet  yang dipilih responden, semakin banyak pula tahap atau  metode  akses  internet  yang  dipahami responden.  Kondisi  ini  dapat  mencerminkan tingkat  literasi  digital  seseorang  yang  mana semakin tinggi tingkat literasi digital seseorang, semakin  banyak  pengetahuannya  tentang tahap  atau  metode  akses  internet  sehingga semakin  mempermudah  orang  tersebut memanfaatkan internet untuk berbagai tujuan atau keperluan. Pemahaman ini yang menjadi kontribusi nilai tambah penelitian.
KIij  merupakan  variabel  kontrol  dengan karakteristik  individu  yang  mempengaruhi keputusan  individu  i  di  kota/kabupaten  j untuk  berbelanja online ,  terdiri  dari pendidikan, kelompok usia individu, kelompok pendapatan individu, jenis kelamin, kepemilikan  handphone,  informasi  individu mengakses  internet  di  rumah  dalam  3  bulan terakhir,  dan  kategori  wilayah  domisili  atau lokasi tinggal individu.
Variabel  pendidikan  merupakan dummy variable atas  kelompok  pendidikan  individu, terdiri dari kelompok tidak tamat SD sebagai base, basic education (individu lulusan sekolah dasar dan sekolah menengah pertama), middle education (individu lulusan sekolah menengah atas),  dan high  education ,  terdiri  dari  individu lulusan D1/D2, D3, D4, S1, Profesi, S2, dan S3.
Variabel  kelompok  usia  merupakan dummy  variable atas  kelompok  usia  individu, dibatasi  pada  kategori  usia  kelahiran  1946- 2012  untuk  melihat  dinamika  perbedaan generasi  dalam  model  penelitian  dengan kategori generasi baby boomers , Gen X, milenial, dan Gen Z (sebagai base).
Variabel  pendapatan  individu  dengan proksi kuintil pengeluaran individu dikategorikan menjadi lima peringkat kelompok. Variabel jenis kelamin merupakan dummy  variable atas  jenis  kelamin  individu dengan  perempuan  sebagai  base.  Variabel kepemilikan handphone merupakan dummy
variable dengan  base  bila  individu  pada kota/kabupaten  j  tidak  memiliki handphone . Variabel  selanjutnya  merupakan dummy variable atas  informasi  apakah  responden mengakses internet di rumah sendiri dalam 3 bulan terakhir pada masa pengisian kuesioner
dengan  base  apabila  responden  tidak mengakses internet di rumah sendiri. Variabel wilayah domisili atau lokasi tinggal merupakan dummy  variable atas  kelompok  wilayah  di Indonesia dengan pembagian wilayah Sumatera  (sebagai  base).  Wilayah  Jawa  dan
Tabel 1. Hasil Penelitian Hubungan Literasi Digital terhadap Belanja Online Bds Data SUSENAS Tahun 2019 Bds Data SUSENAS Tahun 2020 Belanja Online Belanja Online (1) (2) add KI (3) add KI + FI (1) (2) add KI (3) add KI + FI Literasi Digital .00574*** .00449*** .00446*** .00726*** .00406*** .00403*** (64.35) (35.99) (35.81) (72.13) (29.63) (29.44) Pendidikan Basic Education .0005*** .0005*** .0011*** .0011*** (5.04) (5.03) (15.81) (15.75) Bds Data SUSENAS Tahun 2019 Bds Data SUSENAS Tahun 2020 Belanja Online Belanja Online (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI (1) (2)
add KI + FI (3) add KI + FI Middle Education .0016*** .0016*** .0025*** .0024*** (13.45) (13.62) (22.70) (22.41) High Education -.0001 -.0001 .0007*** .0007*** (-1.15) (-0.91) (10.26) (10.23) Kelompok Usia Milenial .004*** .004*** .0028*** .0028*** (29.63) (29.50) (25.57) (25.46) Gen X .002*** .002*** .0010*** .0010*** (23.38) (23.27) (15.59) (15.55) Baby Boomer .001*** .001*** .0001 .0001 (10.10) (10.08) (1.22) (1.06) Gender -.003*** -.003*** -.0030*** -.0030*** (-33.21) (-33.10) (-28.01) (-27.85) Penggunaan HP -.0005** -.0006** -.0005 -.0004 (-2.20) (-2.03) (-1.63) (-1.44) Penggunaan Internet di Rumah -.001*** -.001*** .0002** .0002** (-7.29) (-7.66) (2.25) (2.08) Bds Data SUSENAS Tahun 2019 Bds Data SUSENAS Tahun 2020 Belanja Online Belanja Online (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI Kuintil Pendapatan 2 .003*** .003*** .0005*** .0005*** (4.11) (4.32) (8.45) (8.18) 3 .0007*** .0007*** .0010*** .0010*** (8.53) (8.77) (15.18) (14.64) 4 .0014*** .0014*** .0017*** .0017*** (14.85) (15.01) (19.82) (19.29) 5 .0028*** .0028*** .0028*** .0026*** (21.76) (21.49) (23.10) (22.13) Jawa & Bali .001*** .001*** .0022*** .0020*** (15.52) (9.86) (24.20) (19.70) Kalimantan .001*** .001*** .0005*** .0006*** (7.82) (7.55) (8.37) (8.24) Sulawesi .001*** .001*** .0006*** .0007*** (7.61) (6.61) (10.25) (10.28) Marapua -.0002** -.0001** -.0003*** -.0002*** (-2.36) (-0.75) (-5.39) (-3.72)
Bali,  wilayah  Kalimantan,  wilayah  Sulawesi, dan wilayah Marapua.
Variabel  kontrol  FIij  adalah  variabel faktor  infrastruktur  atau  sarana  prasarana pendukung  yang  mempengaruhi  keputusan individu  i  di  kota/kabupaten  j  untuk berbelanja online , yaitu jumlah Base Transceiver Station (BTS),  kekuatan  sinyal  internet, beroperasinya kantor pos, keberadaan layanan jasa ekspedisi, keberadaan layanan pos keliling, fasilitas  atau  keberadaan  internet  untuk warnet,  game online ,  fasilitas  lainnya,  dan fasilitas  internet  di  kantor  kepala  desa  atau lurah.
Regresi  model  probit  berdasarkan  olah data Susenas tahun 2019 dan 2020 dilakukan secara bertahap yaitu dimulai dari model (1), model  regresi  2  dan  model  regresi  3  untuk mengecek konsistensi estimasi. Model (1) yang
merupakan  model  probit  dasar  yang  semata melihat  hubungan  variabel  independen  yaitu keputusan apakah individu berbelanja online dalam  3  bulan  terakhir  terhadap  variabel dependen,  yaitu  hubungan  literasi  digital individu, yang diukur dengan menjumlahkan banyaknya  opsi  tujuan  penggunaan  internet yang dipilih responden.
Pada model (2) adalah model 1 ditambah dengan variabel kontrol karakteristik individu berupa pendidikan terakhir individu, penggunaan handphone ,  pendapatan  individu, penggunaan  internet  di  rumah  sendiri, kelompok  usia,  gender,  dan  wilayah  tinggal individu. Pada model (3), model (2) ditambah
dengan  variabel  kontrol  infrastruktur  untuk mengamati dinamika perbedaan infrastruktur antar kabupaten/kota. Infrastruktur dimaksud terdiri dari jumlah BTS, sinyal internet telepon seluler  ( handphone ),  keberadaan  kantor
Tabel 1. Hasil Penelitian Hubungan Literasi Digital terhadap Belanja Online (lanjutan)
Bds Data SUSENAS Tahun 2019 Bds Data SUSENAS Tahun 2020 Belanja Online Belanja Online (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI Jumlah  BTS  di Kab/Kota 1.24e-06*** 1.24e-06*** (7.21) (9.28) Sinyal Internet HP .0013*** .0010*** (5.58) (4.70) Kantor Pos -.0004*** -.0006*** (-1.59) (2.65) Pos Keliling .0016*** .0007*** (8.91) (4.15) Ekspedisi  Swasta pada Rata-Rata Kab/Kota .0014*** .0011*** (5.88) (5.78) Internet untuk Warnet, Game Online, dll -.0017*** -.0006*** Internet di Kantor Kepala Desa/Lurah (-9.44) (-4.88) -.0002* -.0009*** (-1.72) (-8.39) Bds Data SUSENAS Tahun 2019 Bds Data SUSENAS Tahun 2019 Belanja Online Belanja Online (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI (1) (2) add KI + FI (3) add KI + FI _cons -3.560758 -3.835*** -3.965*** -3.719*** -4.293*** -4.403*** N (-381,98) (-107,06) (90,95) (-402.68) (-88.15) (-77.30) Obs 990,178 990.178 990,178 1.020.372 1.020.372 1.020.372 Pseudo R2 0.5079 0.5379 0.5385 0.5070 0.5392 0.5401 statistics in parentheses
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
194 | Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 12, Issue 2, September 2023
pos/pos  pembantu/rumah  pos,  layanan  pos keliling,  perusahaan/agen  jasa  ekspedisi swasta,  internet  untuk  warnet,  game  online, fasilitas lainnya, dan fasilitas internet di kantor kepala desa/lurah.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil model probit
sebagaimana tampak pada Tabel 1, model (1) menunjukkan bahwa
peningkatan kemampuan literasi digital individu berpeluang untuk berbelanja online lebih tinggi 0,574%  pada  tahun  2019  dan  0,726%  pada tahun 2020. Namun begitu, model ini belum memperhitungkan  pengaruh  dari  variabel kontrol  sehingga  hasilnya  cenderung  bias. Hasil  estimasi  pada  model  (2)  telah memasukkan  variabel  kontrol  karakteristik individu. Dengan tingkat signifikansi 1%, hasil penelitian  menunjukkan  peluang  untuk berbelanja online lebih  tinggi  0,449% berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019  dan lebih tinggi 0,406% berdasarkan data Susenas tahun 2020. Kondisi ini mengonfirmasi bahwa model  (1) overestimated .  Penambahan  variabel kontrol  gender,  penggunaan handphone ,  dan kelompok high education diperkirakan menjadi penyebab  turunnya  peluang  literasi  digital terhadap keputusan belanja online pada model (2). Hal ini disebabkan gender pria cenderung kurang  berminat  untuk  berbelanja  online. Selain  itu,  pengguna handphone di  Indonesia diperkirakan menggunakan handphone utamanya  untuk  berkomunikasi  ataupun mengakses media sosial.
Hasil  estimasi  pada  model  (3)  telah memasukkan  variabel  kontrol  karakteristik individu  dan  faktor  infrastruktur.  Dengan tingkat  signifikansi  1%,  hasil  penelitian menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih tinggi 0,446% berdasarkan data Susenas tahun  2019  dan  lebih  tinggi  0,403% berdasarkan  data  Susenas  tahun  2020. Peningkatan  kemampuan  literasi  digital dimaksud  adalah  bertambahnya  satu  opsi tujuan  penggunaan  internet  yang  dipilih responden. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil  penelitian  Çera  et  al.  (2020),  Maat  dan Konings  (2018),  serta  Li  et  al.  (2020)  yang menyatakan  literasi  digital  berdampak  pada perilaku berbelanja online .
Hubungan  peningkatan  literasi  digital terhadap keputusan belanja online lebih rendah pada  model  (3)  bila  dibandingkan  dengan model  (2).  Kondisi  ini  mengonfirmasi  bahwa model  (2)  masih overestimated .  Penambahan variabel  kontrol  tingkat  sinyal  internet handphone dan  jumlah  menara  BTS diperkirakan  menjadi  penyebab  turunnya peluang  literasi  digital  terhadap  keputusan belanja online pada  model  (3).  Hal  ini disebabkan  belum  meratanya  tingkat  sinyal internet handphone berkualitas  4G/3G  dan jumlah menara BTS di Indonesia, khususnya di wilayah Marapua. Akibatnya, penambahan kedua variabel kontrol tersebut mempengaruhi penurunan  peluang  literasi  digital  terhadap keputusan  belanja online pada  model  (3). Hubungan  peningkatan  literasi  digital terhadap keputusan belanja online lebih besar pada  tahun  2019  bila  dibandingkan  dengan tahun  2020.  Kondisi  ini  disebabkan  masa pandemi  yang  turut  mempengaruhi  perilaku penduduk  untuk  berbelanja online karena pendapatan rata-rata.
Bila  dianalisis  antar  tahun,  hubungan peningkatan literasi digital terhadap keputusan belanja online lebih besar pada tahun 2019 bila dibandingkan dengan tahun 2020.
Keterbatasan  ruang  gerak  masyarakat  pada awal  masa  pandemi  sangat  berdampak  pada penurunan  pendapatan  usaha  pada  hampir seluruh sektor, kecuali sektor yang berhubungan dengan sektor medis. Tentunya, kondisi  ini  berdampak  pada  penurunan pendapatan rata-rata penduduk yang mengakibatkan daya beli masyarakat terhadap produk  juga  menurun,  termasuk  terhadap produk  yang  dijual  melalui  media  internet ( online ). Kondisi ini tercermin dari rendahnya hubungan peningkatan literasi digital terhadap keputusan  belanja online berdasarkan  data Susenas tahun 2020 bila dibandingkan dengan tahun 2019.
Pseudo  R2  pada  model  (3)  berdasarkan data Susenas tahun 2019 maupun tahun 2020 sebesar  54%.  Hal  ini  menunjukkan  model probit telah menunjukkan hasil yang optimal dalam menerangkan variasi variabel dependen. Namun  begitu,  hasil  dimaksud  juga menunjukkan  masih  dimungkinkan  ruang
untuk  membuat  model  yang  semakin mencerminkan  kondisi  yang  sebenarnya, antara  lain  dengan  mempertimbangkan penambahan  variabel  kontrol  lainnya  yang belum  ditambahkan  dalam  model  ini  yang berhubungan  dengan  literasi  digital  dan keputusan belanja online .

## Pembahasan
Hubungan Karakteristik Individu dengan

## Keputusan Belanja Online
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019, seluruh kelompok usia menunjukkan peluang untuk  berbelanja  online  lebih  tinggi  dengan tingkat  signifikansi  1%.  Peluang  tertinggi tampak  pada  kelompok  usia  milenial  dengan peningkatan  peluang  sebesar  0,4%.  Namun, berdasarkan data
Susenas tahun 2020, kelompok usia baby boomer tidak menunjukkan hubungan terhadap keputusan individu berbelanja online . Hasil  penelitian  tersebut  didukung  oleh karakter  gen  X  dan  generasi  Milenial  yang mudah  beradaptasi  dengan  teknologi  baru sehingga  belanja online menjadi  suatu kebiasaan yang mudah
untuk diimplementasikan oleh generasi tersebut.
Generasi baby boomer umumnya memiliki anak  dengan  kategori  gen  X  dan  generasi Milenial.  Berdasarkan  data  Susenas  tahun 2020,  kelompok  usia baby  boomer tidak menunjukkan  hubungan  terhadap  keputusan individu berbelanja online . Hal ini mencerminkan  perubahan  perilaku  akibat pandemi dimana tahun 2020 generasi milenial dan generasi X di Indonesia cenderung bekerja di  rumah  sehingga  lebih  leluasa  untuk memfasilitasi  penyediaan  kebutuhan  generasi baby  boomer .  Karakteristik baby  boomer yang cenderung idealis juga mempengaruhi generasi ini dalam mempertimbangkan dengan matang produk  yang  hendak  dibeli  sehingga diperkirakan lebih berminat membeli langsung ke  toko  fisik  dibandingkan  melalui  media daring  ( online ).  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  Gera  et  al.  (2021)  bahwa individu usia kurang dari 30 tahun cenderung berbelanja online .
Seluruh
kelompok pendidikan menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih  tinggi  dengan  tingkat  signifikansi  1%. Peluang  tertinggi  tampak  pada  pendidikan menengah  ( middle  education ).  Hasil  penelitian ini  diperkirakan  sejalan  dengan  karakteristik individu  lulusan  SMA  yang  umumnya cenderung  impulsif  untuk  membeli  produk sehingga  berpeluang  lebih  tinggi  dalam memutuskan untuk berbelanja online .
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019, tingkat  pendidikan high  education tidak memiliki  hubungan  dengan  keputusan berbelanja online .  Namun,  pada  tahun  2020, tingkat  pendidikan high  education berpeluang lebih  tinggi  terhadap  keputusan  individu untuk  berbelanja online .  Kondisi  ini memperkuat  bukti  bahwa  peluang  pandemi Covid-19  telah  menjadi  katalis  bagi  seluruh lapisan  masyarakat  untuk  berbelanja online , termasuk bagi kelompok high education , antara lain  untuk  memenuhi  kebutuhan  medis seperti masker, hand sanitizer, dan sebagainya. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Das  dan  Mahapatra  (2019)  dan  Gera  et  al.
(2021)  yang  menyatakan  bahwa  orang  yang berpendidikan  cenderung  memiliki  minat yang lebih tinggi untuk berbelanja online .
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019, penggunaan internet di rumah menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih rendah 0,1%  dengan  tingkat  signifikansi  1%. Sementara  itu,  berdasarkan  data  Susenas tahun  2020,  penggunaan  internet  di  rumah menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih  tinggi  0,2%.    Kondisi  ini  merupakan dampak  perubahan  perilaku  akibat  pandemi yang  mana  pada  tahun  2020  penduduk Indonesia  lebih  banyak  beraktivitas  dan berinternet  di  rumah.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  Surjandy  et  al. (2022) yang menunjukkan faktor-faktor sosial seperti  interaksi  antar  manusia  berdampak pada belanja online selama masa pandemi.
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019 dan 2020, peluang pria untuk berbelanja online secara  signifikan  lebih  rendah  terhadap keputusan individu berbelanja online dengan tingkat  signifikansi  1%.  Hal  ini  disebabkan oleh  karakteristik  pria  di  Indonesia  yang
196 | Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 12, Issue 2, September 2023
cenderung kurang berminat untuk berbelanja online .  Hasil  penelitian  ini  diperkuat  dengan filosofi  keluarga  Indonesia  yang  pada umumnya  laki-laki  sebagai  kepala  keluarga cenderung berperan mencari nafkah sedangkan  wanita  sebagai  ibu  berperan mengelola keuangan rumah tangga, termasuk berbelanja. Selain itu, wanita yang cenderung menggunakan  emosi  daripada  logika  dalam memutuskan  sesuatu  diperkirakan  lebih impulsif dalam memutuskan untuk berbelanja online .  Sementara  pria  umumnya  lebih berminat  menggunakan  internet  untuk keperluan  hiburan  seperti  game online dan menonton  video  atau  film  dibandingkan dengan  berbelanja online . Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  Akhlaq  dan  Ejaz (2016)  yang  menyatakan  bahwa  wanita cenderung  lebih  menyukai  belanja online daripada pria.
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019, penggunaan handphone menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih rendah terhadap keputusan individu berbelanja online dengan tingkat  signifikansi  5%.  Namun,  berdasarkan data  Susenas  tahun  2020,  penggunaan handphone tidak  menunjukkan  hubungan terhadap keputusan individu berbelanja online .
Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  minat penggunaan  internet  di  Indonesia  masih terkonsentrasi untuk mengakses  media sosial. Selain  itu,  menunjukkan  pula  adanya perubahan perilaku akibat pandemi yang mana penduduk  Indonesia  lebih banyak  berbelanja online tidak melalui handphone .
Seluruh  kelompok  kuintil  pendapatan juga  menunjukkan  peluang  untuk  berbelanja online lebih  tinggi dengan  tingkat  signifikansi 1%.  Peluang  tertinggi  tampak  pada  kuintil pendapatan  kelima.    Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa minat individu berbelanja online sejalan pula dengan daya beli individu  tersebut  yang  berhubungan  erat dengan  kemampuan  keuangannya.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Gomes dan  Lopes (2022)  yang  menunjukkan  adanya hubungan  positif  antara  pendapatan  dan keputusan berbelanja online .
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019 dan  2020,  kelompok  wilayah  Jawa  &  Bali,
Kalimantan,  dan  Sulawesi  secara  signifikan menunjukkan  peluang  lebih  tinggi  terhadap keputusan individu berbelanja online sedangkan kelompok wilayah Marapua secara signifikan menunjukkan peluang lebih rendah terhadap keputusan individu berbelanja online dengan  tingkat  signifikansi  1%.  Peluang tertinggi tampak pada kelompok wilayah Jawa dan  Bali.  Hal  ini  erat  kaitannya  tingkat pendidikan, faktor geografis, budaya masyarakat,  dan  faktor  infrastruktur  digital yang paling optimal berada di wilayah Jawa dan Bali. Sementara itu, faktor infrastruktur digital di  wilayah  Marapua  belum  optimal  sehingga cenderung  mengurangi  minat  individu  yang tinggal  di  Marapua  untuk  berbelanja online . Lebih  lanjut,  karakteristik  penduduk  wilayah Marapua  dengan  tingkat  pendidikan  yang belum merata, budaya masyarakat yang masih mempertahankan aktivitas jual-beli tradisional di  pasar  rakyat,  dan  cenderung  enggan beradaptasi  dengan  teknologi  internet,  serta faktor  geografis  yang  mempersulit  individu mendapatkan  sinyal  internet handphone mendukung  mendorong  rendahnya  peluang individu  yang  tinggal  di  wilayah  Marapua untuk berbelanja online .

## Hubungan Faktor Infrastruktur dengan Keputusan Belanja Online
Hasil probit menunjukkan bahwa jumlah BTS dan kekuatan sinyal internet handphone di sebagian  besar  wilayah  di  desa/kelurahan berpeluang  lebih  tinggi  mendorong  individu untuk  berbelanja online dengan  tingkat signifikansi  1%.  Hasil  penelitian  tersebut sejalan  dengan  penelitian  Patankar  et  al. (2017) yang menyatakan bahwa teknologi dan konektivitas  secara  bersama-sama  dapat menciptakan  perbedaan  signifikan  pada tingkat komunitas sosio-ekonomi suatu negara.
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019, beroperasinya kantor pos/pos pembantu/rumah  pos  tidak  berhubungan dengan  keputusan  berbelanja online .  Namun, keberadaan  layanan  pos  keliling  dan beroperasinya agen jasa ekspedisi swasta pada kota/kabupaten menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih  tinggi  dengan  tingkat signifikansi 1%. Mengacu pada hasil olah data Susenas  tahun  2020,  baik  kantor  pos,  pos
pembantu,  rumah  pos,  keberadaan  layanan pos  keliling  maupun  beroperasinya  agen  jasa ekspedisi  swasta  pada  kota/kabupaten menunjukkan peluang untuk berbelanja online lebih  tinggi  dengan  tingkat  signifikansi  1%. Hal  ini  sejalan  dengan  peningkatan  belanja online pada  tahun  2020  akibat  dampak pandemi  Covid-19.  Hasil  penelitian  tersebut sejalan  dengan  hasil  penelitian  Alam  et  al. (2021) yang menyatakan bahwa layanan antar produk  berperan  penting  terhadap  tingkat kepuasan pembeli online .
Berdasarkan  data  Susenas  tahun  2019 dan 2020, keberadaan internet untuk warnet, game online ,  dan  fasilitas  lainnya  di desa/kelurahan  menunjukkan  peluang  untuk berbelanja online lebih rendah dengan tingkat signifikansi  1%.  Begitu  pula  dengan  variabel berfungsinya fasilitas internet di kantor kepala desa/lurah  menunjukkan  peluang  untuk berbelanja online lebih rendah.

## Kesimpulan dan Saran
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa literasi digital individu berpeluang lebih tinggi mendorong  individu  mengambil  keputusan untuk  berbelanja online .  Hasil  penelitian menunjukkan peluang yang lebih tinggi pada tahun 2019 dibandingkan dengan tahun 2020. Kondisi  ini  disebabkan  oleh  karena pendapatan  masyarakat  yang  cenderung menurun  pada  tahun  2020  dibandingkan dengan tahun 2019 sehingga berdampak pula pada  turunnya  peluang  seseorang  untuk berbelanja online pada tahun 2020.
Penelitian ini juga telah
mempertimbangkan faktor-faktor lainnya yang berdampak  pada  literasi  digital  individu  dan keputusan  individu  berbelanja  online,  yaitu faktor karakteristik individu (tingkat pendidikan  dan  penghasilan,  kelompok  usia, gender,  penggunaan  internet  di  rumah,  dan penggunaan handphone dalam 3 bulan terakhir, wilayah  individu  tinggal)  dan  faktor infrastruktur  pendukung  (tingkat  sinyal internet, keberadaan kantor pos, pos keliling, jasa layanan antar produk swasta, keberadaan warnet/game online ,  fasilitas  internet  kantor kepala desa/lurah). Berdasarkan hasil penelitian,  kelompok  pendidikan  dan  kuintil
pendapatan  menunjukkan  peluang  untuk berbelanja online lebih  tinggi,  khususnya segmen middle  education ,  generasi  milenial, kelompok penduduk yang tinggal di Jawa dan Bali,  serta  kelompok  kuintil  pendapatan kelima.  Selain  itu,  keberadaan  layanan  pos keliling dan beroperasinya agen jasa ekspedisi swasta pada kota/kabupaten juga menunjukkan  peluang  lebih  tinggi  pada peningkatan  keputusan  belanja online .  Di  sisi lain, gender pria dan masyarakat yang tinggal di  Marapua  berpeluang  lebih  rendah  untuk berbelanja online .
Terdapat dinamika hasil penelitian 2019 dan  2020  disebabkan  efek  pandemi  yang mengubah  kebiasaan  maupun  karakter masyarakat.  Dinamika  dimaksud  antara  lain penggunaan  internet  di  rumah  berpeluang lebih  rendah  untuk  berbelanja online pada tahun  2019  sedangkan  pada  tahun  2020, berpeluang  lebih  tinggi  untuk  berbelanja online . Penggunaan handphone berpeluang lebih rendah  untuk  berbelanja  online  pada  tahun 2019  sedangkan  pada  tahun  2020  tidak menunjukkan  hubungan  dengan  keputusan berbelanja online. Dari sisi faktor infrastruktur, kantor pos/pos pembantu/rumah  pos  tahun  2019  tidak menunjukkan  adanya  hubungan  dengan keputusan individu untuk belanja online , tetapi menunjukkan  peluang  lebih  tinggi  untuk berbelanja online pada tahun 2020.
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan  bagi  para  pelaku  usaha  maupun pemerintah  untuk  mendorong  peningkatan belanja  online  di  Indonesia.  Perlu  adanya dorongan  menumbuhkan  belanja  online dengan  cara  meningkatkan  literasi  digital masyarakat. Upaya ini dapat dilakukan dengan mengoptimalisasi  edukasi  literasi  digital menggunakan media sosial. Pertimbangan ini disarankan  karena  akses  sosial  media  adalah salah  satu  tujuan  penggunaan  internet  yang paling  banyak  dimanfaatkan  oleh  masyarakat Indonesia.
Kelompok middle  education ,  kelompok milenial,  kelompok  penduduk  berdomisili  di Jawa dan Bali, serta kelompok penduduk pada kuintil  pendapatan  kelima  secara  signifikan berpeluang  lebih  tinggi  terhadap  keputusan
198 | Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 12, Issue 2, September 2023
individu  untuk  belanja online .  Peluang  ini dapat dimanfaatkan oleh para pelaku UMKM untuk  mendiferensiasi  produknya  pada segmen pasar dimaksud.
Penambahan  jumlah  menara  BTS  dan kondisi  kualitas  sinyal  yang  kuat  (4G/3G) menunjukkan  peluang  lebih  tinggi  terhadap keputusan  individu  untuk  berbelanja online . Oleh karena itu, pemerintah perlu memfasilitasi peningkatan penambahan jumlah menara BTS dan kondisi kualitas sinyal di  seluruh  wilayah  Indonesia,  khususnya  di daerah  3T  (tertinggal,  terbelakang,  dan terluar). Oleh karena itu, diharapkan transaksi belanja online dapat  meningkat  dan mendorong pertumbuhan ekonomi Indonesia.
Kantor pos, layanan pos keliling, dan agen jasa  ekspedisi  secara  signifikan  berpeluang lebih  tinggi  untuk  berbelanja online .  Oleh karena  itu,  para  pelaku  UMKM  perlu meningkatkan kerja sama dengan kantor pos, layanan  pos  keliling,  maupun  agen  ekspedisi yang memiliki jangkauan pengantaran produk yang luas untuk dapat meningkatkan transaksi penjualan.
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan  antara  lain  ruang  lingkup penelitian  terbatas  pada  kondisi  penggunaan internet di Indonesia pada kurun waktu tahun 2019-2020. Penelitian juga
tidak mempertimbangkan  dampak  individu  yang memiliki  tanggungan  anak  dan  keluarga terhadap  keputusan  untuk  berbelanja online , tingkat  kemudahan  dan  tingkat  keamanan individu dalam berbelanja online , serta dampak negatif  dari  berkembangnya  belanja online antara lain menurunnya pendapatan pengusaha  mikro  yang  tidak  berjualan online dan  meningkatnya  limbah  kemasan  akibat berbelanja online .  Penelitian  juga  tidak menganalisa tingkat frekuensi belanja individu, nominal belanja individu dalam satu periode  tertentu,  dan  jenis  barang  atau  jasa yang dibelanjakan. Peneliti berharap keterbatasan  tersebut  dapat  menjadi  materi penelitian  selanjutnya  di  masa  depan  untuk meningkatkan manfaat hasil penelitian.

## Daftar Referensi
Akhlaq,  A.,  &  Ejaz,  A.  (2016).  Gender
Differences  Among  Online  Shopping Factors  In  Pakistan.  Organizations  and Markets  in  Emerging  Economies,  7(1), 74 – 86.
Alam, S. S., Ali, M. H., Omar, N. A., & Wan Mohd  Hirwani  Wan  Hussain.  (2021). Customer Satisfaction in Online
Shopping  in  Growing  Markets:  An Empirical  Study.  IGI  Global,  11(1),  78 – 91. https://doi.org/10.4018/IJABIM.20200 10105
Badan  Pusat  Statistik.  (n.d.).  Pemutakhiran data perkembangan desa. 2019-2020.
Badan  Pusat  Statistik.  (n.d.).  Survei  sosial ekonomi nasional keterangan
konsumsi/pengeluaran  makanan  & bukan makanan, dan
pendapatan/penerimaan  rumah  tangga.
2019-2020.
Badan  Pusat  Statistik.(n.d.).  Survei  sosial ekonomi  nasional  keterangan  pokok anggota rumah tangga. 2019-2020.
Badan Pusat Statistik.(n.d.). Statistik telekomunikasi Indonesia. 2017-2021.
Bank Indonesia. (n.d.). Statistik ekonomi dan keuangan Indonesia. 2009-2021.
https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi- keuangan/seki/Default.aspx#floating-2
Çera, G., Phan, Q. P. T., Androniceanu, A., & Çera, E. (2020). Financial capability and technology  implications  for  online shopping.  E  a  M:  Ekonomie  a Management,
23(2), 156 – 172.
https://doi.org/10.15240/tul/001/2020 -2-011
Das, K. K., & Mahapatra, R. (2019). Customer perception towards payment bank: A case study  of  cuttack  city.  International Journal  of  Management,  10(4),  1 – 8. https://doi.org/10.34218/IJM.10.4.201 9.001
Gera, N., Fatta, D. Di, Garg, R., & Malik, S. (2021).  Which  are  online  shopping determinants Analysing ease and convenience  to  use,  prior  shopping experience,  online  benefits,  social
influence in India. International Journal of  Electronic  Marketing  and  Retailing,
12(1), 19. https://doi.org/10.1504/IJEMR.2021.1 12251
Gomes, S., & Lopes, J. M. (2022). Evolution of the Online Grocery Shopping Experience during  the  COVID-19  Pandemic: Empiric Study from Portugal. Journal of Theoretical  and  Applied  Electronic Commerce  Research,  17(3),  909 – 923. https://doi.org/10.3390/jtaer17030047
Hai, L. C., & Kazmi, S. H. A. (2015). Dynamic support  of  government  in  online shopping.  Asian  Social  Science,  11(22),
1 – 9.
https://doi.org/10.5539/ass.v11n22p1
Kementerian Komunikasi dan Informatika RI.
(2022,  Maret  23).  Kominfo  beberkan  6 arah peta jalan  Indonesia digital  2021-2024.
https://aptika.kominfo.go.id/2022/03/komi nfo-beberkan-enam-arah-peta- jalanindonesiadigital-2021-2024/
Kementerian Komunikasi dan Informatika RI.
(2022,  Maret  25).  Indeks  literasi  digital Indonesia  3,49,  ini  yang  bisa  dilakukan pemerintah.
https://aptika.kominfo.go.id/2022/03/indek s-literasi-digital-indonesia-3-49-ini- yangbisadilakukan-pemerintah/
Li, J., Wu, Y., & Xiao, J. J. (2020). The impact of  digital  finance  on  household consumption:  Evidence  from  China. Economic Modelling, 86(July 2019), 317 – 326. https://doi.org/10.1016/j.econmod.201 9.09.027
Maat, K., & Konings, R. (2018). Accessibility or innovation? Store shopping trips versus online shopping. Transportation
Research  Record,  2672(50),  1 – 10.
https://doi.org/10.1177/036119811879
4044
Morgan  Stanley.  (2022,  Januari  26).  Digital 2022: Another Year of Bumper Growth. We Are Social. Stanley Morgan. We Are
Social.(n.d.).
Patankar, R., Vyas, S. K., & Tyagi, D. (2017). Achieving  universal  digital  literacy  for rural India. ACM International Conference  Proceeding  Series,  Part F1280, 528 – 529. https://doi.org/10.1145/3047273.3047
325
Ponsree, K., Phongpaew, T., & Narhutaradhol, P.  (2021).  A  comparative  evidence  of income  levels  reflecting  gen  Z’s  digital payments  intention  and  usage. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 341,
205 – 212. https://doi.org/10.3233/FAIA210249
Pšurný, M., Antošová, I., & Stávková, J. (2022). Preferred Forms of Online Shopping By the Youth Generation. European Journal of Business Science and Technology, 8(1), 84 – 95. https://doi.org/10.11118/ejobsat.2022. 003
Sunitha, C. ., & Gnanadhas, E. (2014). Online Shopping – An  Overview  (p.  10).  B- DIGEST.
Surjandy, Meyliana, & Eni, Y. (2022). Analysis of  Social  Influence  Factors  on  Purchase Intention Factors in Electronic Commerce  At  the  Time  of  the
Implementation  of  Large-Scale  Social
Restrictions  Due  To  Covid-19.  ICIC Express  Letters,  Part  B:  Applications, 13(3),
241 – 247. https://doi.org/10.24507/icicelb.13.03.
241
Svatosova,  V.  (2022).  Changes  in  Online
Shopping Behavior in the Czech Republic During the COVID-19 Crisis. Journal of Competitiveness, 14(1), 155 – 175. https://doi.org/10.7441/joc.2022.01.09
Tomczyk, & Eger, L. (2020). Online safety as a new  component  of  digital  literacy  for young  people.  Integration  of  Education,
24(2), 172 – 184. https://doi.org/10.15507/1991-
9468.099.024.202002.172-184
Woodward,  M.  (n.d.).  Ecommerce  Statistics 2022 – Everything You  Need  To Know.
200 | Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 12, Issue 2, September 2023
Matthew  Woodward.co.uk,  Agustus  31,
2022.