Volume 4 Issue 2 (2023) Pages 478 - 497 Economics and Digital Business Review ISSN : 2774-2563 (Online) Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable Botol Di Convenience Store: Sebuah Model Persamaan Struktural Muhammad Ainul Fahmi1, Zidny Ilma Hasan2, Maghfur Rozudin3, Iqbal Ridho Juliandri4 1,2Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia 3Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia 4Lawson Indonesia Abstrak Plastik memang menjadi isu penting dalam masyarakat modern. Mereka pernah dielu-elukan sebagai simbol kemajuan dan kenyamanan, tetapi penggunaan dan pembuangannya yang meluas telah menciptakan krisis dalam masyarakat pasca-modern kita. Hal tersebut lah yang terjadi pada penggunaan botol plastik. Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan kesadaran akan dampak lingkungan dari plastik sekali pakai, termasuk botol plastik. Banyak orang, terutama anak muda, telah menggunakan botol yang dapat digunakan kembali yang terbuat dari bahan seperti kaca, baja tahan karat, aluminium atau reusable bottle plastic tumblr. Oleh karena itu, pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Green Purchasing Decision dari pembelian alternatif reusable botol plastik di Covenience Store di Indonesia. Hasil survey dari responden diolah menggunakan SEM PLS modelling. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor Green Marketing, Advertisement, Packaging, Price, Brand Loyalty, Environmental Concern, Green Perceived Benefits, Green Perceived Quality, Green Awareness of Price, Green Willingness to Purchase, dan Green Future Estimation mempengaruhi Green Purchasing Decision pada alternatif reusable botol plastic di Convenience Store di Indonesia. Kata Kunci: Green Purchasing Decision, Alternatif Reusable Botol, Convenience Store Abstract Plastic is indeed an important issue in modern society. They were once hailed as symbols of progress and convenience, but their widespread use and disposal have created a crisis in our post-modern society. This is what happens to the use of plastic bottles. In recent years, there has been increased awareness of the environmental impact of single-use plastics, including plastic bottles. Many people, especially young people, have used reusable bottles made of materials such as glass, stainless steel, aluminum or reusable plastic Tumblr bottles. Therefore, this study aims to determine the Green Purchasing Decision of purchasing alternative reusable plastic bottles at Convenience Store in Indonesia. The survey results from respondents were processed using SEM PLS modeling. The results showed that Green Marketing, Advertisement, Packaging, Price, Brand Loyalty, Environmental Concern, Green Perceived Benefits, Green Perceived Quality, Green Awareness of Price, Green Willingness to Purchase, and Green Future Estimation influenced Green Purchasing Decision on alternative reusable plastic bottles at Convenience Stores in Indonesia. Keywords: Green Purchasing Decision, Alternative Reusable Bottle, Convenience Store Copyright (c) 2023 Fahmi, et al., 2023 Corresponding author : Email Address : Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable...
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) PENDAHULUAN Plastik memang menjadi isu penting dalam masyarakat modern. Mereka pernah dielu-elukan sebagai simbol kemajuan dan kenyamanan, tetapi penggunaan dan pembuangannya yang meluas telah menciptakan krisis dalam masyarakat pasca- modern kita. Pernyataan bahwa plastik adalah bahan yang "tidak mudah hilang" memang tepat karena tidak mudah terurai secara hayati. Plastik dapat bertahan di lingkungan selama ratusan tahun, berkontribusi terhadap polusi dan mengancam ekosistem dan satwa liar (Bucknall, 2020). Salah satu masalah utama dengan plastik adalah daya tahan dan umur panjangnya. Sementara karakteristik ini membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi, itu juga berarti sampah plastik terakumulasi di tempat pembuangan sampah, lautan, dan lingkungan alami lainnya. Plastik membutuhkan waktu yang sangat lama untuk terurai, dan bahkan ketika terurai, mereka sering terfragmentasi menjadi potongan- potongan kecil yang dikenal sebagai mikroplastik, yang bisa lebih sulit dikelola dan dapat memasuki rantai makanan (Rangel-Buitrago, Arroyo-Olarte, et al., 2021). Masalah lainnya adalah ketergantungan yang berlebihan pada plastik dalam kehidupan kita sehari-hari. Plastik telah ada di mana-mana dalam kemasan, barang konsumsi, dan berbagai industri. Harganya yang murah, keserbagunaan, dan kenyamanannya menjadikannya bahan pilihan untuk banyak produk. Dari kemasan makanan hingga barang elektronik, dari pakaian hingga barang perawatan pribadi, plastik hadir dalam berbagai barang sehari-hari. Prevalensi ini telah menyebabkan budaya sekali pakai dan peningkatan yang signifikan dalam timbulan sampah plastik (Rangel-Buitrago, Mendoza, et al., 2021). Besarnya masalah plastik semakin diperparah oleh sistem pengelolaan limbah yang tidak memadai dan praktik pembuangan yang tidak tepat. Banyak negara kekurangan infrastruktur daur ulang yang efektif, sehingga sebagian besar sampah plastik dibuang ke tempat pembuangan sampah atau berakhir sebagai sampah. Selain itu, polusi plastik adalah masalah global, dengan sejumlah besar plastik masuk ke badan air, menimbulkan ancaman bagi kehidupan laut dan ekosistem. Sampah plastik telah ditemukan bahkan di daerah terpencil seperti Arktik dan palung laut dalam (Williams & Rangel-Buitrago, 2019). Mengatasi krisis plastik membutuhkan pendekatan multifaset. Ini melibatkan pengurangan produksi dan konsumsi plastik sekali pakai, mempromosikan daur ulang dan pengembangan alternatif yang berkelanjutan, dan meningkatkan sistem pengelolaan limbah. Selain itu, meningkatkan kesadaran tentang dampak plastik terhadap individu dapat berkontribusi untuk mengurangi masalah tersebut (Haram et al., 2020). lingkungan dan mendorong perubahan perilaku termasuk pengembangan plastik biodegradable, pengenalan larangan kantong plastik, penerapan skema tanggung jawab produsen yang diperluas, dan promosi prinsip ekonomi sirkular. Namun, menyelesaikan krisis plastik membutuhkan tindakan kolaboratif di semua tingkatan, melibatkan pemerintah, industri, komunitas, dan individu untuk mengadopsi praktik berkelanjutan dan menemukan solusi inovatif (Corraini et al., 2018). Upaya sedang dilakukan untuk mengatasi polusi plastik, Plastik telah menjadi masalah yang meluas dan terus-menerus di dunia modern kita. Ketahanan, penggunaan luas, dan pembuangan yang tidak memadai telah mengubahnya menjadi simbol tantangan lingkungan yang kita hadapi. Mengatasi Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 479
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) krisis plastik memerlukan perubahan sikap, perilaku, dan sistem kita untuk mengurangi konsumsi plastik, meningkatkan pengelolaan limbah, dan mencari alternatif yang berkelanjutan (Williams & Rangel-Buitrago, 2022). Begitu pula, konsumsi air minum dalam kemasan telah meningkat secara signifikan di negara maju, dipengaruhi oleh perubahan preferensi konsumen dan persepsi keamanan. Air minum kemasan dianggap sebagai sumber air minum yang andal dan nyaman, yang mengarah pada pertumbuhan dinamis industri air minum kemasan global (Hawkins, 2017). Polyethylene terephthalate (PET) adalah bahan plastik yang paling umum digunakan untuk mengemas air minum karena stabilitas dan kesesuaiannya dengan tujuan tersebut. Diperkirakan bahwa botol PET menyumbang lebih dari 80% dari total kemasan air, dengan produksi dan konsumsi yang diproyeksikan lebih dari 580 miliar botol di seluruh dunia pada tahun 2021. Botol bioplastik, yang sebagian besar terbuat dari PLA (asam polilaktat), saat ini memiliki pangsa pasar yang kecil, kurang dari 3%, terutama karena biayanya yang lebih tinggi. Namun, ada harapan untuk pertumbuhan mereka di tahun-tahun mendatang karena permintaan polimer berbasis non-minyak meningkat (Tilahun & Beshaw, 2020). Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan kesadaran akan dampak lingkungan dari plastik sekali pakai, termasuk botol plastik. Akibatnya, alternatif dan praktik ramah lingkungan, seperti daur ulang dan penggunaan kembali, telah mendapatkan daya tarik. Banyak orang, terutama anak muda, telah menggunakan botol yang dapat digunakan kembali yang terbuat dari bahan seperti kaca, baja tahan karat, aluminium atau reusable bottle plastic tumblr. Botol-botol ini dapat diisi ulang dan digunakan kembali berkali-kali, mengurangi ketergantungan pada botol plastik sekali pakai dan mendukung keberlanjutan (Pacheco-Vega, 2019). Pergeseran menuju botol yang dapat digunakan kembali didorong oleh keyakinan bahwa mereka lebih ramah lingkungan. Dengan menggunakan botol isi ulang, individu dapat secara signifikan mengurangi sampah plastik mereka dan berkontribusi pada pengurangan polusi plastik. Tren ini sejalan dengan gerakan yang lebih luas menuju praktik berkelanjutan dan keinginan untuk meminimalkan penggunaan plastik berbahan dasar minyak bumi (Gomes et al., 2019). Sementara adopsi botol yang dapat digunakan kembali merupakan langkah positif untuk mengurangi limbah plastik, penting untuk dicatat bahwa sistem dan infrastruktur daur ulang yang efektif juga penting. Daur ulang botol plastik yang tepat, termasuk botol PET, dapat membantu mengurangi dampak lingkungan dan mempromosikan ekonomi sirkular di mana bahan plastik digunakan kembali atau digunakan kembali (Gu et al., 2020). Kesimpulannya, industri air minum dalam kemasan telah menyaksikan pertumbuhan yang signifikan, dengan botol PET mendominasi pasar karena stabilitas dan kesesuaiannya untuk pengemasan. Namun, masalah lingkungan yang terkait dengan plastik sekali pakai telah mengarah pada promosi praktik alternatif seperti daur ulang dan penggunaan botol yang dapat digunakan kembali yang terbuat dari bahan seperti kaca, baja tahan karat, aluminium atau reusable bottle plastic tumblr. Tren ini mencerminkan meningkatnya kesadaran akan perlunya opsi pengemasan yang berkelanjutan dan keinginan untuk mengurangi limbah plastik (Piccirillo-Stosser, 2018; Tamburini et al., 2021). Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 480
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan terkait dengan reusable bottle di convenience store. Metode yang digunakan adalah structural equation model partial least square (PLS SEM), yang merupakan pendekatan statistik yang berguna dalam menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang kompleks. PLS SEM memungkinkan kita untuk mengidentifikasi dan mengukur secara simultan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, serta melihat hubungan antara variabel-variabel tersebut. Dalam konteks penelitian ini, variabel independen dapat meliputi faktor-faktor seperti kesadaran lingkungan, persepsi terhadap reusable bottle, ketersediaan dan harga reusable bottle, dan preferensi pelanggan terhadap produk ramah lingkungan. Variabel dependen adalah keputusan pembelian pelanggan terkait dengan reusable bottle di convenience store. Dengan menggunakan PLS SEM, penelitian ini dapat menghasilkan pemodelan statistik yang menggambarkan hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian hijau pelanggan. Hasil analisis ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi perilaku pembelian hijau, sehingga dapat digunakan untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan mendorong perilaku pembelian yang lebih berkelanjutan. Selain itu, melalui penelitian ini, diharapkan akan terungkap faktor-faktor yang menjadi kendala atau hambatan bagi pelanggan dalam mengadopsi reusable bottle di convenience store. Temuan tersebut dapat memberikan wawasan kepada pelaku bisnis, pemerintah, dan masyarakat umum untuk mengembangkan langkah-langkah yang lebih efektif dalam mendorong penggunaan reusable bottle dan mengurangi penggunaan botol plastik sekali pakai. Penelitian ini akan memberikan kontribusi penting dalam memahami perilaku pembelian hijau dan memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dengan begitu, diharapkan dapat ditemukan solusi yang lebih baik untuk mengatasi masalah lingkungan yang ada di sekitar kita, terutama terkait dengan penggunaan plastik sekali pakai. METODOLOGI Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi peran faktor Green Purchase Decision dalam pembelian alternatif reusable plastic bottle di convenience store di Indonesia. Model penelitian mencakup beberapa faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian hijau, termasuk Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Green Purchasing Decision (GPD), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefits (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE). Berdasarkan model penelitian, peneliti mengajukan beberapa hipotesis terkait pengaruh faktor-faktor tersebut terhadap Green Purchasing Decision (GPD) (Amoako et al., 2022; Nekmahmud & Fekete-Farkas, 2020) (lihat Gambar 1): H1: Green Marketing (GM) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 481
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) H2: Advertisement (AD) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Gambar 1. Model Konseptual H3: Packaging (PC) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H4: Price (PR) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H5: Brand Loyalty (BR) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H6: Environmental Concern (EC) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H7: Green Perceived Benefits (GPB) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H8: Green Perceived Quality (GPQ) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H9: Green Awareness of Price (GAP) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 482
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) H10: Green Willingness to Purchase (GWP) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). H11: Green Future Estimation (GFE) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Penelitian ini akan menggunakan metode PLS SEM untuk menguji model penelitian dan menguji keberlakuan hipotesis yang diajukan. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian hijau pelanggan terkait dengan reusable plastic bottle di convenience store di Indonesia (Lihat Apendiks A). HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Deskriptif Penggunaan data statistik deskriptif dalam penelitian adalah suatu cara untuk memberikan gambaran ringkas tentang karakteristik suatu data. Dalam konteks penelitian tentang convenience store di Indonesia, peneliti telah mengumpulkan data melalui survei kuesioner dan sekarang ingin mendeskripsikan hasilnya dengan menggunakan statistik deskriptif. Statistik deskriptif mencakup beberapa ukuran yang umum digunakan, seperti nilai skewness, nilai rata-rata, nilai kelebihan kurtosis, dan nilai standar deviasi. Berikut adalah penjelasan singkat tentang masing-masing ukuran tersebut: 1. Nilai skewness: Skewness adalah ukuran statistik yang menggambarkan asimetris distribusi data. Jika nilai skewness positif, maka distribusi data cenderung condong ke kanan (ekor panjang di sebelah kanan rata-rata). Jika nilai skewness negatif, maka distribusi data cenderung condong ke kiri (ekor panjang di sebelah kiri rata-rata). Jika nilai skewness mendekati nol, maka distribusi data cenderung simetris. 2. Nilai rata-rata: Rata-rata adalah ukuran sentral yang menggambarkan nilai tengah dari suatu distribusi data. Nilai rata-rata dihitung dengan menjumlahkan semua nilai data dan membaginya dengan jumlah observasi. 3. Nilai kelebihan kurtosis: Kelebihan kurtosis adalah ukuran statistik yang menggambarkan tingkat keruncingan (peakedness) distribusi data. Jika nilai kelebihan kurtosis positif, maka distribusi data memiliki puncak yang lebih tinggi (lebih kerucut). Jika nilai kelebihan kurtosis negatif, maka distribusi data memiliki puncak yang lebih rendah (lebih datar) dibandingkan dengan distribusi normal. 4. Nilai standar deviasi: Standar deviasi adalah ukuran dispersi yang menggambarkan sebaran data di sekitar nilai rata-rata. Standar deviasi dihitung dengan menghitung akar kuadrat dari varians. Semakin tinggi nilai standar deviasi, semakin besar variasi data. Untuk mendeskripsikan hasil data survei kuesioner pada study ini, maka perlu menghitung nilai-nilai statistik deskriptif ini menggunakan metode yang sesuai. Dengan menggunakan nilai-nilai tersebut, peneliti akan mendapatkan informasi tentang asimetris distribusi data, nilai rata-rata, tingkat keruncingan distribusi, dan sebaran data yang diwakili oleh standar deviasi. Dengan demikian, peneliti dapat Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 483
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) memberikan gambaran komprehensif tentang karakteristik data survei kuesioner yang dikumpulkan. Tabel 1. Analisa Deskriptif Name Mean Standard deviation Excess kurtosis Skewness GM1 4,055 0.847 0.191 0.676 GM2 4,108 0.823 0.223 0.718 GM3 4,049 0.862 0.253 0.693 GM4 4,047 0.862 0.103 0.653 AD1 3,995 0.932 0.133 0.774 AD2 4,061 0.847 0.231 0.675 AD3 4,023 0.856 0.085 0.563 AD4 3,993 0.883 0.305 0.553 PC1 4,017 0.859 0.194 0.637 PC2 4,040 0.843 0.003 0.606 PC3 4,118 0.846 0.290 0.800 PC4 4,038 0.875 0.026 0.647 PR1 3,994 0.843 0.287 0.444 PR2 4,000 0.869 0.006 0.595 PR3 3,993 0.920 0.199 0.771 PR4 4,045 0.886 0.518 0.800 BL1 4,021 0.902 0.425 0.775 BL2 4,103 0.843 0.316 0.751 BL3 4,038 0.861 0.239 0.675 BL4 4,065 0.852 0.161 0.685 EC1 4,071 0.861 0.037 0.658 EC2 3,999 0.896 0.317 0.602 EC3 4,043 0.839 0.445 0.493 EC4 4,031 0.912 0.200 0.770 GPB1 4,092 0.844 0.098 0.679 GPB2 4,049 0.864 0.183 0.690 GPQ1 4,052 0.871 0.488 0.547 GPQ2 4,087 0.867 0.194 0.667 GPQ3 4,028 0.910 0.289 0.663 GAP1 4,027 0.880 0.181 0.647 GAP2 4,071 0.868 0.330 0.792 GWP1 3,991 0.915 0.294 0.627 GWP2 4,048 0.847 0.203 0.564 GFE1 4,028 0.903 0.231 0.757 GFE2 3,999 0.957 0.030 0.746 GFE3 4,104 0.860 0.292 0.783 GFE4 4,079 0.864 0.122 0.712 GPD1 3,990 0.919 0.206 0.770 GPD2 4,071 0.836 0.327 0.689 GPD3 4,009 0.887 0.343 0.598 GPD4 4,045 0.828 0.448 0.474 Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 484
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) GPD5 4,070 0.870 0.328 0.796 GPD6 4,042 0.926 0.229 0.696 GPD7 4,101 0.845 0.136 0.731 GPD8 4,077 0.861 0.220 0.739 Variabel di atas menunjukkan bahwa pengaruh Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Green Purchasing Decision (GPD), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefits (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), Green Future Estimation (GFE), dan Green Purchasing Decision (GPD) pada convenience store sebagian besar didominasi oleh jawaban afirmatif atas pertanyaan yang diajukan peneliti. Indeks tertinggi ada pada GM2 yaitu "Perusahaan harus memberitahukan kebijakan pemasaran hijau mereka kepada pelanggan?" dimana hal ini sesuai dengan perilaku convenience store yang memberitahukan kebijakan pemasaran hijau mereka pada pelanggan. Indeks terendah terdapat pada GPD1 yaitu "Niat membeli saya terutama dipengaruhi oleh kelestarian lingkungan". Hal ini menyatakan bahwa masih banyak hal lain yang menjadi indikator dalam pelanggan untuk membeli produk eco-friendly seperti reusable botol tumblr, dll selain indikator tersebut. Outer Model Dalam tahap hasil outer model, tujuannya adalah untuk mengevaluasi validitas dan reliabilitas model pengukuran. Dalam penelitian ini, digunakan aplikasi SmartPLS 4.0 untuk mengukur validitas dan reliabilitas model. Validitas model mengacu pada sejauh mana indikator yang digunakan mampu mengukur konstruk yang dimaksud. Validitas dapat diukur melalui analisis pembebanan luar (outer loading) antara indikator dan variabel laten. Menurut (J. F. J. Hair et al., 2017), dalam analisis model reflektif, pembebanan luar minimal 0,4 direkomendasikan sebagai nilai ambang batas. Oleh karena itu, indikator reflektif dengan pembebanan luar kurang dari 0,4 sebaiknya dihilangkan dari analisis. Jika pembebanan luar antara 0,4 dan 0,7, Anda perlu mempertimbangkan untuk menyimpan atau menghapus item, tergantung pada tingkat pembebanan luar item lain. Reliabilitas model mengacu pada keandalan indikator dalam mengukur konstruk yang sama secara konsisten. Untuk mengukur reliabilitas, salah satu metode yang umum digunakan adalah menggunakan koefisien reliabilitas seperti Cronbach's alpha atau Composite Reliability (CR). (J. F. J. Hair et al., 2017) tidak memberikan nilai ambang batas yang spesifik untuk reliabilitas model. Dalam penelitian ini mengambil nilai minimal 0,4 sebagai ambang batas pembebanan luar berdasarkan teori yang dikutip dari (J. F. J. Hair et al., 2017) dan mengacu pada Tabel 2 dan Gambar 1. Ini berarti bahwa indikator reflektif dengan pembebanan luar kurang dari 0,4 akan dihilangkan. Namun, perlu dicatat bahwa ambang batas juga harus mempertimbangkan konteks penelitian dan teori yang mendasari konstruk yang sedang diukur. ini adalah pedoman umum, dan peneliti Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 485
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) Tabel 2. Validitas Konvergen Variabel Outer Loadings AVE Hasil AD1 0.874 Valid AD2 AD3 0.884 0.804 0.669 Valid Valid AD4 0.696 Valid BL1 0.897 Valid BL2 BL3 0.900 0.590 0.665 Valid Valid BL4 0.835 Valid EC1 0.822 Valid EC2 EC3 0.862 0.835 0.680 Valid Valid EC4 0.778 Valid GAP1 GAP2 0.803 0.806 0.647 Valid Valid GFE1 0.641 Valid GFE2 GFE3 0.912 0.906 0.705 Valid Valid GFE4 0.869 Valid GM1 0.898 Valid GM2 GM3 0.901 0.753 0.705 Valid Valid GM4 0.797 Valid GPB1 GPB2 0.861 0.898 0.774 Valid Valid GPD1 0.844 Valid GPD2 0.859 Valid GPD3 0.763 Valid GPD4 GPD5 0.717 0.650 0.634 Valid Valid GPD6 0.837 Valid GPD7 0.839 Valid GPD8 0.835 Valid GPQ1 0.906 Valid GPQ2 0.941 0.860 Valid GPQ3 0.935 Valid GWP1 GWP2 0.947 0.934 0.884 Valid Valid PC1 0.871 Valid PC2 PC3 0.908 0.873 0.779 Valid Valid PC4 0.879 Valid PR1 PR2 0.852 0.855 0.730 Valid Valid Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 486
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) PR3 0.837 Valid PR4 0.874 Valid Pada tahap ini telah dilakukan pengujian outer loading dan menemukan bahwa semua alat ukur memenuhi syarat dan valid untuk mengukur masing-masing variabel laten dalam model konseptual penelitian. Ini menunjukkan bahwa alat ukur yang digunakan secara memadai merefleksikan konstruk yang dimaksud. Selanjutnya, pada tahap ini diukur validitas diskriminan untuk mengevaluasi korelasi antara konstruk dalam model penelitian ini. Validitas diskriminan digunakan untuk memastikan bahwa konstruk yang berbeda memiliki korelasi yang lebih rendah dengan konstruk lain daripada dengan konstruk mereka sendiri. Tabel 3 memberikan informasi tentang nilai cross-loading, yang merupakan ukuran korelasi antara indikator dengan konstruk yang dituju. Jika semua nilai cross-loading pada konstruk tertentu lebih besar daripada nilai cross-loading pada konstruk lain, itu menunjukkan bahwa validitas diskriminan terpenuhi. Dalam kasus ini, tabel tersebut menyatakan bahwa semua indikator valid dan validitas diskriminan tidak ada masalah. Gambar 2. Outer Model Result Selanjutnya, pada tahap selanjutnya melakukan uji reliabilitas menggunakan reliabilitas komposit (CR) dan koefisien alpha Cronbach (α) untuk setiap konstruk dalam model. Reliabilitas komposit (CR) adalah ukuran yang digunakan untuk Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 487
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) 488 mengevaluasi keandalan konstruk dalam model. (Fahmi, Nurfauzia, Yulita, et al., 2023; J. F. Hair et al., 2014; Henseler et al., 2015) menyarankan bahwa nilai CR seharusnya melebihi ambang batas minimum yang dapat diterima sebesar 0,70. Di sisi lain, koefisien alpha Cronbach (α) juga digunakan untuk mengukur keandalan, dan nilai sekitar 0,5 atau lebih dianggap dapat diterima dalam analisis reliabilitas (Dijkstra & Henseler, 2015; Henseler et al., 2016) (lihat Tabel 4). Tabel 3. Analisis Cross-loading BL Items AD EC GAP GFE GM GPB GPD GPQ GWP PC PR AD1 0.874 0.667 0.704 0.654 0.682 0.601 0.706 0.807 0.448 0.518 0.658 0.799 AD2 0.884 0.677 0.773 0.594 0.707 0.585 0.660 0.812 0.470 0.527 0.736 0.844 AD3 0.804 0.775 0.714 0.618 0.685 0.680 0.742 0.722 0.612 0.604 0.729 0.699 AD4 0.696 0.513 0.491 0.558 0.664 0.420 0.517 0.594 0.329 0.307 0.567 0.532 BL1 0.694 0.897 0.624 0.609 0.678 0.777 0.665 0.679 0.541 0.512 0.757 0.719 BL2 0.687 0.900 0.652 0.605 0.662 0.826 0.643 0.689 0.521 0.479 0.727 0.705 BL3 0.419 0.590 0.354 0.393 0.364 0.712 0.350 0.430 0.253 0.298 0.382 0.474 BL4 0.763 0.835 0.738 0.610 0.816 0.613 0.735 0.822 0.432 0.479 0.815 0.746 EC1 0.747 0.749 0.822 0.568 0.775 0.651 0.661 0.783 0.439 0.505 0.747 0.712 EC2 0.646 0.587 0.862 0.641 0.561 0.583 0.697 0.723 0.720 0.870 0.618 0.650 EC3 0.649 0.523 0.835 0.575 0.507 0.485 0.670 0.674 0.732 0.822 0.608 0.645 EC4 0.684 0.604 0.778 0.515 0.658 0.530 0.600 0.680 0.433 0.427 0.662 0.649 GAP1 0.591 0.586 0.661 0.803 0.580 0.492 0.668 0.644 0.760 0.780 0.635 0.599 GAP2 0.599 0.527 0.463 0.806 0.658 0.444 0.586 0.649 0.321 0.300 0.546 0.579 GFE1 0.478 0.418 0.418 0.746 0.641 0.308 0.505 0.527 0.430 0.392 0.454 0.480 GFE2 0.726 0.713 0.670 0.645 0.912 0.516 0.676 0.799 0.478 0.469 0.794 0.724 GFE3 0.743 0.695 0.687 0.636 0.906 0.535 0.747 0.817 0.489 0.472 0.823 0.717 GFE4 0.805 0.814 0.741 0.622 0.869 0.603 0.791 0.820 0.478 0.484 0.835 0.751 GM1 0.714 0.861 0.685 0.565 0.601 0.898 0.655 0.733 0.506 0.560 0.682 0.727 GM2 0.671 0.852 0.673 0.552 0.593 0.901 0.603 0.708 0.467 0.497 0.645 0.697 GM3 0.420 0.557 0.399 0.365 0.343 0.753 0.335 0.412 0.238 0.303 0.360 0.443 GM4 0.474 0.592 0.459 0.417 0.389 0.797 0.389 0.467 0.287 0.352 0.400 0.484 GPB1 0.597 0.542 0.713 0.633 0.619 0.471 0.861 0.705 0.742 0.750 0.627 0.609 GPB2 0.808 0.781 0.693 0.732 0.811 0.611 0.898 0.816 0.503 0.499 0.780 0.770 GPD1 0.815 0.710 0.648 0.646 0.698 0.617 0.692 0.844 0.454 0.514 0.688 0.850 GPD2 0.814 0.722 0.682 0.627 0.713 0.612 0.689 0.859 0.477 0.527 0.733 0.893 GPD3 0.640 0.617 0.778 0.680 0.575 0.562 0.751 0.763 0.754 0.857 0.624 0.680 GPD4 0.594 0.550 0.750 0.599 0.509 0.503 0.710 0.717 0.757 0.843 0.594 0.679 GPD5 0.599 0.529 0.468 0.799 0.658 0.447 0.581 0.650 0.316 0.300 0.540 0.579 GPD6 0.752 0.669 0.724 0.622 0.849 0.570 0.672 0.837 0.452 0.505 0.733 0.721 GPD7 0.737 0.652 0.719 0.598 0.845 0.596 0.715 0.839 0.444 0.489 0.760 0.711 GPD8 0.772 0.797 0.760 0.593 0.820 0.660 0.723 0.835 0.426 0.486 0.797 0.737 GPQ1 0.516 0.496 0.593 0.584 0.501 0.435 0.601 0.544 0.906 0.696 0.527 0.527 GPQ2 0.527 0.495 0.668 0.618 0.506 0.428 0.654 0.587 0.941 0.846 0.548 0.548 GPQ3 0.545 0.533 0.681 0.659 0.538 0.450 0.679 0.629 0.935 0.847 0.601 0.573 GWP1 0.595 0.569 0.731 0.690 0.556 0.505 0.693 0.695 0.826 0.947 0.587 0.648 GWP2 0.543 0.467 0.761 0.564 0.458 0.494 0.617 0.628 0.795 0.934 0.517 0.604 PC1 0.673 0.708 0.693 0.611 0.696 0.540 0.631 0.712 0.585 0.583 0.871 0.778 Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable...
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) 489 PC2 0.712 0.771 0.708 0.670 0.727 0.629 0.684 0.738 0.553 0.560 0.908 0.781 PC3 0.737 0.721 0.707 0.650 0.858 0.528 0.748 0.798 0.492 0.464 0.873 0.717 PC4 0.780 0.807 0.723 0.656 0.831 0.609 0.768 0.795 0.508 0.481 0.879 0.764 PR1 0.724 0.675 0.747 0.608 0.663 0.586 0.653 0.761 0.591 0.664 0.795 0.852 PR2 0.709 0.737 0.675 0.662 0.672 0.668 0.705 0.761 0.540 0.612 0.763 0.855 PR3 0.816 0.693 0.690 0.617 0.675 0.650 0.666 0.826 0.433 0.519 0.664 0.837 PR4 0.785 0.718 0.649 0.617 0.746 0.575 0.673 0.803 0.472 0.491 0.725 0.874 Table 4. CR Test Variabel α CR AD 0.833 0.889 BL 0.826 0.886 EC 0.843 0.895 GAP 0.855 0.786 GFE 0.855 0.904 GM 0.867 0.905 GPB 0.709 0.872 GPD 0.916 0.932 GPQ 0.918 0.948 GWP 0.870 0.939 PC 0.906 0.934 PR 0.877 0.915 Berdasarkan informasi dari Tabel 4, hasil uji reliabilitas konstruk menunjukkan bahwa semua variabel laten memiliki nilai Cronbach's alpha sebesar 0,5 atau lebih dan reliabilitas komposit melebihi ambang batas minimum yang dapat diterima yaitu 0,70. Ini menunjukkan bahwa konstruk dalam penelitian ini dapat diterima secara reliabilitas. Ketika nilai Cronbach's alpha melebihi 0,5, ini menunjukkan bahwa ada tingkat konsistensi yang dapat diterima dalam pengukuran variabel laten. Meskipun nilai alpha yang lebih tinggi dianggap lebih baik, batas minimum 0,5 dianggap dapat diterima dalam banyak konteks penelitian. Selain itu, ketika nilai reliabilitas komposit (CR) melebihi 0,70, ini menunjukkan bahwa variabel laten secara konsisten dan dapat diandalkan mengukur konstruk yang dimaksud. Reliabilitas komposit adalah ukuran yang lebih khusus dan menggabungkan informasi dari semua indikator yang terkait dengan konstruk tertentu. Dengan demikian, dengan mempertimbangkan nilai Cronbach's alpha dan reliabilitas komposit yang diberikan dalam Tabel 4, dapat disimpulkan bahwa konstruk dalam penelitian ini memiliki tingkat reliabilitas yang dapat diterima. Ini berarti bahwa alat ukur yang digunakan dapat diandalkan untuk mengukur konstruk yang dimaksud. Inner Model Dalam tahap pengujian model struktural (inner model), tujuannya adalah untuk memprediksi hubungan antara variabel laten yang ada dalam model. Evaluasi Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi...
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) model struktural ini berguna untuk melihat sejauh mana variabel eksogen dapat menjelaskan variabel endogen yang ada dalam model penelitian (Fahmi, 2022b, 2022a, 2022c; Fahmi et al., 2021; Ghozali & Latan, 2015). Salah satu ukuran yang digunakan dalam pengujian model struktural adalah koefisien determinasi (R2). R2 mengindikasikan seberapa besar variabel eksogen dapat menjelaskan variasi yang terjadi pada variabel endogen. Semakin tinggi nilai R2, semakin besar kontribusi variabel eksogen terhadap variabel endogen. Namun, jika nilai R2 sangat rendah, hal ini menunjukkan bahwa variabel eksogen memiliki kemampuan yang terbatas dalam menjelaskan variasi pada variabel endogen (Eko Nurseto & Fahmi, 2023; Fahmi, Arifianti, et al., 2023; Fahmi, Luh Darmayanti, et al., 2023; Fahmi, Nurfauzia, & Yulyadin, 2023; Fahmi, Nurfauzia, Yulita, et al., 2023; Fahmi, Nurfitriani, et al., 2023). Dalam penelitian Anda, terdapat satu variabel endogen yaitu Green Purchasing Decision (GPD), yang dipengaruhi oleh 12 variabel eksogen yaitu Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefits (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE). Dengan melakukan uji R-Square, Anda dapat melihat seberapa besar kontribusi masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen GPD. Selain R2, Anda juga dapat melihat nilai effect size (f2) untuk mengukur kekuatan pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen. Nilai f2 yang tinggi menunjukkan pengaruh yang signifikan, sedangkan nilai yang rendah menunjukkan pengaruh yang lebih lemah (J. F. J. Hair et al., 2017). Selanjutnya, Anda juga perlu mengevaluasi kesesuaian model (model fit) untuk menilai struktur keseluruhan dari model penelitian. Terdapat berbagai indikator model fit yang dapat digunakan, seperti chi-square, goodness-of-fit index (GFI), comparative fit index (CFI), root mean square error of approximation (RMSEA), dan lain sebagainya. Nilai yang baik untuk masing-masing indikator ini bervariasi tergantung pada konteks penelitian dan ukuran sampel yang digunakan (Ramayah et al., 2017). Tabel 5. Analisis R-Square Variabel R-square R-square adjusted GPD 0.951 0.950 Dapat dilihat dari Tabel 5 bahwa R2 untuk konstruk Green Purchasing Decision (GPD) adalah 0,951. Nilai R2 tersebut menunjukkan bahwa sebesar 95,1% variasi dalam variabel Green Purchasing Decision dapat dijelaskan oleh variabel eksogen yang ada dalam model, yaitu Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefit (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE). Sisanya, sekitar 4,9%, mungkin dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini. Nilai R2 yang tinggi menunjukkan bahwa variabel-variabel eksogen yang ada dalam model memiliki kontribusi yang signifikan dalam menjelaskan variasi dalam Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 490
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) variabel Green Purchasing Decision (GPD). Namun, perlu diingat bahwa terdapat faktor-faktor lain di luar model yang juga dapat mempengaruhi variabel tersebut. Dengan demikian, hasil ini menunjukkan bahwa variabel-variabel eksogen yang diteliti dalam penelitian Anda memiliki dampak yang signifikan terhadap Green Purchasing Decision (GPD) dan menjelaskan sebagian besar variasi yang terjadi pada variabel tersebut. Uji f2 (juga dikenal sebagai uji Anova) adalah salah satu metode untuk melihat bagaimana semua variabel bebas (eksogen) berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat (endogen) dalam model penelitian. Ukuran efek atau efek Cohen yang sering digunakan untuk mengukur kekuatan pengaruh variabel-variabel bebas dalam uji f2 adalah sebagai berikut: 1. Efek kecil: f2 > 0,02 2. Efek sedang: f2 > 0,15 3. Efek besar: f2 > 0,35 Nilai f2 yang lebih besar menunjukkan pengaruh yang lebih kuat dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai-nilai tersebut memberikan panduan umum tentang seberapa besar efek variabel bebas dalam menjelaskan variasi pada variabel terikat (Hair Jr et al., 2021). Tabel 6. f-Square Hubungan f-Square Effect Size GM -> GPD 0.030 Kecil AD -> GPD 0.013 Kecil PC -> GPD 0.022 Kecil PR -> GPD 0.369 Besar BL -> GPD 0.015 Kecil EC -> GPD 0.066 Kecil GPB -> GPD 0.075 Kecil GPQ -> GPD 0.032 Kecil GAP -> GPD 0.026 Kecil GWP -> GPD 0.023 Kecil GFE -> GPD 0.371 Besar (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefits (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), dan Green Willingness to Purchase (GWP) memiliki pengaruh yang kecil terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Sedangkan Price (PR) dan Green Future Estimation (GFE) memiliki pengaruh yang besar terhadap GPD. Tabel 6 menunjukkan bahwa faktor-faktor Green Marketing Untuk menguji kecocokan (fit) model, terdapat beberapa indikator yang dapat digunakan, seperti standardized root mean square residual (SRMR) dan normed fit index (NFI). Standardized Root Mean Square Residual (SRMR): Nilai SRMR mengukur sejauh mana model yang diestimasi cocok dengan data aktual. Nilai SRMR yang baik adalah kurang dari 1,00. Semakin kecil nilai SRMR, semakin baik model tersebut cocok dengan data. Normed Fit Index (NFI): NFI mengukur seberapa baik model yang diestimasi sesuai dengan data observasi. Indeks ini dihitung dengan membandingkan nilai chi-square yang diamati dengan nilai chi-square yang Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 491
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) diharapkan dalam model yang benar. Nilai NFI yang tinggi, mendekati 1, menunjukkan kecocokan yang lebih baik antara model dan data observasi. Namun, penting untuk diingat bahwa ada banyak indikator model fit yang dapat digunakan, dan nilai-nilai yang dianggap baik atau dapat diterima dapat bervariasi tergantung pada konteks penelitian dan ukuran sampel yang digunakan (J. Hair & Alamer, 2022) (lihat Tabel 7). Tabel 7. Model Fit Fit Summary Saturated model Estimated model SRMR 0.105 0.105 d_ULS 11.384 11.384 d_G 16.577 16.577 Chi-square 39572.532 39572.532 NFI 0.425 0.425 Tabel di atas menunjukkan model dalam penelitian ini Good Fit karena memiliki nilai SRMR dibawah 1,00 dan nilai Chi-Square lebih dari 0,9. Analisa Hipotesis Nilai koefisien jalur yang berada pada rentang nilai -1 hingga +1, dimana nilai koefisien jalur yang mendekati +1 menunjukkan hubungan positif yang kuat dan nilai koefisien jalur yang -1 menunjukkan negatif yang kuat hubungan. T-statistik bertujuan untuk mengetahui nilai signifikansi antar variabel dalam penelitian. Hipotesis diterima jika nilai T-statistik lebih besar dari 1,96 sedangkan jika nilai T- statistik kurang dari 1,96 maka hipotesis ditolak atau hipotesis nol diterima (J. F. J. Hair et al., 2017; Ramayah et al., 2017). Tabel 8. Hasil Hipotesis Hipotesis Original sample (O) T statistics P values GM -> GPD 0.099 3.055 0.002 AD -> GPD 0.068 2.235 0.025 PC -> GPD 0.100 3.193 0.001 PR -> GPD 0.377 11.018 0.000 BL -> GPD 0.097 2.123 0.034 EC -> GPD 0.152 5.598 0.000 GPB -> GPD 0.135 5.607 0.000 GPQ -> GPD 0.086 4.356 0.000 GAP -> GPD 0.068 3.462 0.001 GWP -> GPD 0.091 3.526 0.000 GFE -> GPD 0.361 11.627 0.000 Berdasarkan Gambar 3, Tabel 6, dan Tabel 8, Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Green Purchasing Decision (GPD), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefit (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE) berpengaruh Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 492
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) signifikan dan positif terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Hal ini ditunjukkan dengan hasil pengujian antara Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Green Purchasing Decision (GPD), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefit (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE) dengan Green Purchasing Decision (GPD) masing- masing menunjukkan nilai T-Statistic 3,055; 2.235; 3.193; 11.018; 2.123; 5.598; 5.607; 4.356; 3.462; 3,526 dan 11,627 (>1,96), nilai f-square 0,030; 0,012; 0,022; 0,369; 0,015; 0,066; 0,075; 0,032; 0,026; 0,023 dan 0,371 serta p-value 0,002; 0,025; 0,001; 0,000; 0,034; 0,000; 0,000; 0,000; 0,001; 0,000 dan 0,000 (<0,05). Pembahasan Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan menganalisis faktor Green Purchasing Decision (GPD) di convenience store terhadap botol pakai ulang di Indonesia. Berdasarkan hasil pengujian (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefit (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), dan Green Willingness to Purchase (GWP) berpengaruh signifikan dan positif terhadap Green Purchasing Decision (GPD) sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis H1; H2; H3; H4; H5; H6; H7; H8; H9; H10 dan H11 diterima. terhadap Green Marketing Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Amoako et al., 2022) yang menemukan bahwa Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), dan Brand Loyalty (BR) ditemukan mempengaruhi kegiatan Green Purchasing Decision (GPD). Studi ini menekankan pentingnya implementasi pengadaan konsep hijau untuk menggantikan botol plastik sekali pakai menjadi botol daur ulang yang ramah lingkungan seperti tumblr, dll. Untuk melaksanakan pentingnya konsep Green Purchasing Decision (GPD) untuk alternatif pengganti botol plastik, beberapa faktor dibutuhkan yang mempengaruhi terciptanya keputusan pembelian itu sendiri, antara lain Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), dan Brand Loyalty (BR) dimana hal ini dibuktikan dengan nilai p kurang dari 0,05. Selain itu, hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian dari (Nekmahmud & Fekete-Farkas, 2020) yang menemukan bahwa faktor Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefit (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE) berpengaruh signifikan dan positif terhadap Green Purchasing Decision (GPD). Hasil model penelitian ini menunjukkan bahwa faktor Green Future Estimation (GFE) merupakan faktor yang paling dominan mempengaruhi keputusan pembelian produk pengganti botol plastik sekali pakai menggunakan konsep keputusan pembelian yang dibuktikan dengan nilai f-square yang memiliki ukuran pengaruh sebesar 0,371 (>0,35). Hal ini sesuai dengan penelitian lain yang menyatakan bahwa terdapat korelasi yang signifikan dan positif antara Green Future Estimation (GFE) dan Green Purchasing Decision (GPD) (Nekmahmud & Fekete-Farkas, 2020). Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 493
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) SIMPULAN Dalam penelitian ini, peneliti dapat menyimpulkan berdasarkan pembahasan dan data hasil pengujian hipotesis yang telah diuraikan pada bab sebelumnya. Penelitian ini menyatakan bahwa terdapat 11 hipotesis yang diterima dari total hipotesis yang diuji dalam penelitian ini. Dari model konseptual penelitian, Green Marketing (GM), Advertisement (AD), Packaging (PC), Price (PR), Brand Loyalty (BR), Green Purchasing Decision (GPD), Environmental Concern (EC), Green Perceived Benefit (GPB), Green Perceived Quality (GPQ), Green Awareness of Price (GAP), Green Willingness to Purchase (GWP), dan Green Future Estimation (GFE) mempengaruhi Green Purchasing Decision (GPD) di convenience store untuk membeli alternatif reusable bottle seperti tumblr, dll di Indonesia. Referensi : Amoako, G. K., Dzogbenuku, R. K., Doe, J., & Adjaison, G. K. (2022). Green marketing and the SDGs: emerging market perspective. Marketing Intelligence and Planning, 40(3), 310-327. Bucknall, D. G. (2020). Plastics as a materials system in a circular economy: Plastics in the Circular Economy. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 378(2176). Corraini, N. R., de Souza de Lima, A., Bonetti, J., & Rangel-Buitrago, N. (2018). Troubles in the paradise: Litter and its scenic impact on the North Santa Catarina island beaches, Brazil. Marine Pollution Bulletin, 131, 572-579. Dijkstra, T. K., & Henseler, J. (2015). Consistent Partial Least Squares Path Modeling. Management Information Systems Research Center, University of Minnesota, 39(2), 297-316. Eko Nurseto, H., & Fahmi, M. A. (2023). Analyzing the behavior toward Tempeh waste management at the home-scale industry level in Tempeh Village Sukomanunggal Surabaya. Fahmi, M. A. (2022a). Analysis of Green Purchase Intention in Coffee Shops and Restaurants: An Empirical Analysis. In Management, and Industry (JEMI) (Vol. 05, Issue 04). Fahmi, M. A. (2022b). Analysis of Sustainable Business Performance in Staple Food Traders in West Java Province: An Empirical Analysis. In Management, and Industry (JEMI) (Vol. 05, Issue 03). Fahmi, M. A. (2022c). Analysis of Sustainable Business Performance in Staple Food Traders in West Java Province: An Empirical Analysis. In Management, and Industry (JEMI) (Vol. 05, Issue 03). Fahmi, M. A., Arifianti, R., & Hakim, R. M. A. (2023). The Impact of Inventory Strategy on Operations Performance: Study on Bandung City Traditional Market Trader. In West Science Business and Management (Vol. 1, Issue 03). Fahmi, M. A., Ciptomulyono, U., & Rahardjo, J. (2021). Analysis of ERP Implementation in Perum BULOG with Extended TAM 3 Approach. Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 494
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) Fahmi, M. A., Luh Darmayanti, N., & Yulyadin, Y. (2023). Pendorong dan Praktik Rantai Pasokan Hijau dalam Penggantian Kantong Plastik di Retail Modern: Analisis Empiris Kinerja Manajemen. In Jurnal Multidisiplin West Science (Vol. 02, Issue 06). Juni. Fahmi, M. A., Nurfauzia, F., Yulita, K., & Nurfitriani, W. (2023). The role of green procurement, green supply chain management, green marketing strategy, and customers' environmental attitudes on green purchase intentions of plastic bag substitutes: a structural equation model on modern retail. International Journal of Research in Business and Social Science (2147- 4478), 12(4), 66-77. Fahmi, M. A., Nurfauzia, F., & Yulyadin, Y. (2023). Analisis Pengaruh Faktor Pendorong dan Penghambat terhadap Praktik Rantai Pasokan Hijau pada Pengganti Kantong Plastik: Model Persamaan Struktural pada Retail Modern. In Jurnal Bisnis dan Manajemen West Science (Vol. 2, Issue 02). Fahmi, M. A., Nurfitriani, W., Nurfauzia, F., & Yulyadin, Y. (2023). Jurnal Pijar Studi Manajemen dan Bisnis. 1(3), 475-485. Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial least squares konsep, teknik dan aplikasi menggunakan program smartpls 3.0 untuk penelitian empiris. Gomes, T. S., Visconte, L. L. Y., & Pacheco, E. B. A. V. (2019). Life Cycle Assessment of Polyethylene Terephthalate Packaging: An Overview. In Journal of Polymers and the Environment (Vol. 27, Issue 3, pp. 533-548). Springer New York LLC. Gu, Y., Zhou, G., Wu, Y., Xu, M., Chang, T., Gong, Y., & Zuo, T. (2020). Environmental performance analysis on resource multiple-life-cycle recycling system: Evidence from waste pet bottles in 158. China. Resources, Conservation and Recycling, Hair, J., & Alamer, A. (2022). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) in second language and education research_ Guidelines using an applied example _ Elsevier Enhanced Reader. Hair, J. F. J., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Long Range Planning. . Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. In European Business Review 106-121). Emerald Group Publishing Ltd. (Vol. 26, Issue 2, pp. Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook. Haram, L. E., Carlton, J. T., Ruiz, G. M., & Maximenko, N. A. (2020). A Plasticene Lexicon. Marine Pollution Bulletin, 150. Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 495
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) Hawkins, G. (2017). The impacts of bottled water: an analysis of bottled water markets and their tap water provision. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 4(3). interactions with Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P. A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: 2-20. Updated guidelines. Industrial Management and Data Systems, 116(1), Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. Nekmahmud, M., & Fekete-Farkas, M. (2020). Why not green marketing? Determinates of consumers' intention to green purchase decision in a new developing nation. Sustainability (Switzerland), 12(19), 1-31. Pacheco-Vega, R. (2019). (Re)theorizing the politics of bottled water: Water insecurity in the context of weak regulatory regimes. Water (Switzerland), 11(4). Piccirillo-Stosser, C. (2018). The Use and Efficacy of Water Bottle Filling Stations as a Sustainability Initiative for Reducing Environmental Impact. Ramayah, T., Jasmine, Y. A. L., Ahmad, N. H., Halim, H. A., & Rahman, S. A. (2017). Testing a using Consistent PLS. Confirmatory model of Facebook Usage in SmartPLS Rangel-Buitrago, N., Arroyo-Olarte, H., Trilleras, J., Arana, V. A., Mantilla-Barbosa, E., Gracia C., A., Mendoza, A. V., Neal, W. J., Williams, A. T., & Micallef, A. (2021). Microplastics pollution 170. on Colombian Central Caribbean beaches. Marine Pollution Bulletin, Rangel-Buitrago, N., Mendoza, A. V., Mantilla-Barbosa, E., Arroyo-Olarte, H., Arana, V. A., Trilleras, J., Gracia C, A., Neal, W. J., & Williams, A. T. (2021). Plastic pollution on the 162. Colombian central Caribbean beaches. Marine Pollution Bulletin, Tamburini, E., Costa, S., Summa, D., Battistella, L., Fano, E. A., & Castaldelli, G. (2021). Plastic (PET) vs bioplastic (PLA) or refillable aluminium bottles - What is the most sustainable choice for 196. (LCA) drinking water? A life-cycle analysis. Environmental Research, Tilahun, M., & Beshaw, M. (2020). Customer's Perception and Preference towards Packaged Drinking Water. Scientific World Journal, 2020. Williams, A. T., & Rangel-Buitrago, N. (2019). Marine litter: Solutions for a major environmental problem. In Journal of Coastal Research (Vol. 35, Issue 3, pp. 648-663). Coastal Education Research Foundation Inc. Analisis Faktor Green Purchase Decision Pada Alternatif Reusable... 496
Economics and Digital Business Review / Volume 4 Issue 2 (2023) Williams, A. T., & Rangel-Buitrago, N. (2022). The past, present, and future of plastic pollution. Marine Pollution Bulletin, 176. Analisis Pengaruh Investasi, Angkatan Kerja, dan Teknologi Informasi dan Komuniksi... 497