BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS A. Gambaran Umum Objek dan Subjek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah situs e-commerce Shopee dengan subjek yang diteliti adalah konsumen Shopee. Konsumen Shopee yang dimaksud disyaratkan pernah berbelanja online lebih dari dua kali melalui e-commerce mana saja dan pernah minimal sekali berbelanja melalui Shopee. Data didapatkan melalui pengisian kuesioner dalam format Google Form yang mana tautan Google Form tersebut didistribusikan kepada responden. Responden dapat mengisi kuesioner melalui telepon genggam maupun gadget milik mereka masing-masing. Kuesioner disebarkan pada tanggal 2 Januari 2019 dan berhasil mencapai target pada tanggal 4 Januari 2019. Terdapat 105 responden yang mengisi kuesioner tersebut. Pengujian tetap menggunakan 100 responden dengan menghilangkan lima jawaban responden lainnya. Pengurangan jawaban responden tersebut dilandasi oleh beberapa alasan. Alasan pertama, terdapat responden yang memberikan jawaban/respon sama pada setiap item kuesioner. Respon yang sama pada setiap item kuesioner dianggap sebagai jawaban yang kurang serius dari responden. Selain itu dikhawatirkan respon tersebut akan mengganggu validasi data ketika pengujian. Alasan kedua, salah satu responden yang mengisi form sebanyak dua kali, sehingga salah satu jawaban harus dihilangkan. Alasan ketiga, responden memberikan jawaban yang justru berbanding terbalik dari kriteria yang diminta. Hal tersebut diketahui dari pola jawaban yang diberikan oleh responden. 81
Karena dimungkinkan responden tidak memenuhi kriteria, maka respon yang bersangkutan dihilangkan. Setelah kelima respon dibuang, maka tersisa 100 data responden yang akan diuji. Gambaran 100 responden diuraikan dalam tabel 4.1. di bawah ini. Keterangan Tabel 4.1. Profil Responden Jumlah (orang) Presentase Jenis Kelamin: Perempuan Laki-laki Usia: ≤ 20 tahun 21 - 25 tahun 26 - 30 tahun ≥ 31 tahun Pekerjaan: Pelajar/Mahasiswa Pegawai/Karyawan Lain-lain Sumber: Hasil Olahan Peneliti - Lampiran 2.1. 79 21 13 74 12 1 70 18 12 79% 21% 13% 74% 12% 1% 70% 18% 12% Berdasarkan tabel 4.1. diketahui bahwa jumlah responden perempuan mendominasi yakni sebanyak 79% dibandingkan jumlah responden laki-laki yang hanya 21%. Mayoritas responden berusia 21 hingga 25 tahun atau sebesar 74%, disusul dengan responden berusia sama atau kurang dari 20 tahun sebesar 13%, responden dengan usia rentang usia 26 hingga 30 tahun sebanyak 12%, dan responden berusia sama atau lebih dari 31 tahun sebanyak 1%. Dalam hal pekerjaan, sebanyak 70% responden merupakan pelajar atau mahasiswa kemudian pegawai atau karyawan sebanyak 18%. Sebanyak 12% sisanya memiliki pekerjaan yang lain-lain meliputi ibu rumah tangga, freelancer, desainer, dan wirausahawan. 82
B. Analisis Model Pengukuran (Outer Model) Tahap pertama dalam analisis menggunakan Partial Least Square adalah menguji outer model atau model pengukuran. Teknik yang digunakan untuk menganalisis outer model adalah PLS algoritma. Dalam penelitian ini, outer model diuji menggunakan uji validitas konvergen, uji validitas diskriminan, uji reliabilitas, dan uji konstruk formatif. Software PLS yang digunakan adalah SmartPLS versi 3,0 karya Ringle et al yang diunduh melalui Selanjutnya dalam analisis hasil, variabel dalam tabel akan lebih sering menggunakan singkatan agar lebih efisien. Singkatan untuk variabel dijelaskan dalam tabel 4.2. Tabel 4.2. Keterangan Singkatan Variabel Keterangan tabel NB K PR PM KI PPP PPK TPS RP F KP : Niat Berperilaku : Kepercayaan : Persepsi Risiko : Persepsi Manfaat : Kualitas Informasi : Persepsi Perlindungan Privasi : Persepsi Perlindungan Keamanan : Third-Party Seal : Reputasi Positif : Familiarity : Kecenderungan Konsumen untuk Percaya 1. Hasil Uji Validitas Konvergen. Terdapat beberapa kriteria dalam mengukur validitas konvergen, yaitu dengan melihat nilai dari outer loading dan average extracted variance. Pengujian pertama dari uji validitas konvergen adalah outer loading. Indikator dinyatakan valid apabila nilai outer loading indikator tersebut lebih dari 0,7 83
(Jogiyanto, 2011; Haryono, 2015; Sarwono, 2015). Hasil penghitungan outer loading diuraikan dalam tabel 4.3.. Tabel 4.3. Outer Loading NB1 NB2 NB3 K1 K2 K3 K4 K5 PR1 PR2 PR3 PR4 PM1 PM2 PM3 PM4 KI1 KI2 KI3 KI4 KI5 KI6 PPP1 PPP2 PPP3 PPP4 PPP5 PPP6 PPK1 PPK2 PPK3 PPK4 TPS1 TPS2 TPS3 RP1 RP2 RP3 RP4 F1 F2 F3 F4 KP1 KP2 KP3 KP4 NB 0,804 0,881 0,860 K 0,827 0,856 0,811 0,770 0,811 PR 0,874 0,771 0,828 0,825 PM 0,829 0,856 0,838 0,781 KI 0,746 0,738 0,796 0,809 0,820 0,800 PPP 0,739 0,864 0,880 0,851 0,848 0,830 PPK 0,782 0,885 0,882 0,831 TPS 0,851 0,853 0,849 RP 0,836 0,906 0,869 0,876 F 0,832 0,870 0,852 0,890 Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.1. dan 3.2. 84 KP 0,866 0,797 0,796 0,414
Dari tabel 4.3. outer loading di atas, hampir semua indikator konstruk memiliki nilai di atas rule of thumb 0,7 kecuali indikator keempat dari variabel kecenderungan konsumen untuk percaya (KP4). Indikator tersebut hanya memiliki nilai outer loading 0,414. Karena tidak memenuhi nilai minimal yang disyaratkan maka indikator tersebut harus dibuang dari model (Wijaya, 2013). Indikator KP4 dihilangkan dari konstruk karena selain memiliki nilai outer loading di bawah nilai yang disyaratkan, indikator tersebut juga memiliki pola yang berbeda dengan indikator lain yang direfleksikan dari variabel tersebut. Terdapat empat indikator pada variabel yang bersangkutan (variabel kecenderungan konsumen untuk percaya), yaitu: 1) Mudah percaya kepada orang lain; 2) Percaya bahwa setiap orang dapat dipercaya; 3) Tetap memercayai orang lain meski orang tersebut tidak ingin dipercaya; dan 4) Percaya pada agama atau keyakinan tertentu (Tabel 3.1. Definisi Operasional Variabel). Pola jawaban mayoritas untuk indikator KP1, KP2, dan KP3 berada pada skala 1 sampai dengan 3 (Sangat Tidak Setuju hingga Netral). Di sisi lain, indikator KP4 memiliki jawaban mayoritas pada skala 3 sampai dengan 5 (Netral hingga Sangat Setuju) (Lampiran 2.2.). Dengan demikian terdapat ketimpangan pada variabel tersebut karena ada satu indikator yang memiliki kecenderungan jawaban yang berbeda dengan indikator lain. Variabel kecenderungan konsumen untuk percaya merupakan variabel reflektif, artinya indikator tersebut merupakan refleksi dari kecenderungan konsumen untuk percaya. Konstruk reflektif diharapkan memiliki indikator yang berhubungan atau berkaitan atau berkorelasi satu sama lain (Sekaran dan Bougie, 2017b). 85
Jadi, apabila dalam penelitian ini ternyata indikator KP4 tidak memiliki kecenderungan yang sama dengan indikator KP1, KP2, dan KP3, maka indikator tersebut harus dibuang. Dengan dibuangnya indikator tersebut, maka variabel kecenderungan konsumen untuk percaya hanya memiliki tiga indikator, yaitu KP1, KP2, dan KP3. Dibuangnya indikator keempat dari variabel tersebut bertujuan untuk memperbaiki model agar tidak berpengaruh buruk terhadap pengujian selanjutnya. Setelah indikator KP4 dibuang, dilakukan pengujian ulang terhadap model yang baru. Dari model baru tersebut akan didapatkan nilai outer loading yang berbeda. Skor outer loading hanya berubah pada variabel kecenderungan konsumen untuk percaya, sedangkan skor outer loading variabel lain tetap sama. Perubahan skor outer loading variabel kecenderungan konsumen untuk percaya dapat dilihat pada tabel 4.4. berikut. Tabel 4.4. Perubahan Skor Outer Loading Variabel Kecenderungan Konsumen untuk Percaya Skor Lama 0,866 0,797 0,796 0,414 Indikator KP1 KP2 KP3 KP4 Skor Perubahan 0,949 0,853 0,883 - Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.3. dan 3.4. Skor tiap indikator pada variabel kecenderungan konsumen untuk percaya setelah dibuangnya indikator KP4 mengalami peningkatan. Dengan demikian, maka semua indikator dalam model memiliki nilai outer loading lebih dari 0,7. Pengujian validitas konvergen selanjutnya adalah dengan mengetahui nilai average variance extracted (AVE). AVE merupakan hasil dari pengukuran 86
banyaknya varians yang dapat ditangkap dari konstruknya dibandingkan dengan varians yang dihasilkan akibat kesalahan pengukuran. AVE didapatkan dari teknik penghitungan dengan PLS algoritma. Variabel dikatakan valid apabila memiliki nilai AVE lebih dari 0,5 (Jogiyanto, 2011; Haryono, 2015; Hussein, 2015; Sarwono, 2015). Hasil penghitungan average extracted variance (AVE) diuraikan dalam tabel 4.5.. Tabel 4.5. Hasil Pengukuran AVE Variabel Niat Berperilaku Kepercayaan Persepsi Risiko Persepsi Manfaat Kualitas Informasi Persepsi Perlindungan Privasi Persepsi Perlindungan Keamanan Third-Party Seal Reputasi Positif Familiarity Kecenderungan Konsumen untuk Percaya AVE 0,806 0,874 - - 0,875 0,700 0,913 0,867 0,895 0,884 0,890 Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.6. Dari tabel 4.5. di atas, semua variabel dengan indikator reflektif memiliki nilai AVE lebih dari 0,5. Dapat dikatakan bahwa semua variabel tersebut valid. Variabel persepsi risiko dan persepsi manfaat tidak menggunakan ukuran AVE karena merupakan variabel berindikator formatif. 2. Hasil Uji Validitas Diskriminan. Uji validitas diskriminan terdiri dari dua jenis penghitungan. Uji validitas diskriminan yang pertama dapat diketahui melalui perbandingan skor akar AVE dengan korelasi variabel laten. Akar AVE tersebut harus lebih besar daripada skor korelasi konstruk-konstruk dalam model. Sederhananya, akar AVE ini 87
88 harus lebih besar daripada nilai R-square model (Hidayat, Nilai R-square dapat dilihat dari hasil penghitungan menggunakan PLS algoritma bagian quality criteria. Nilai R-square yang dipakai adalah yang terdapat pada variabel laten endogen terakhir dalam model, dalam penelitian ini adalah variabel niat beli. Kepercayaan Niat Berperilaku Persepsi Risiko Tabel 4.6. R-square R Square 0,860 0,742 0,736 R Square Adjusted 0,850 0,732 0,716 Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.5. Hasil penghitungan menunjukkan bahwa nilai R-square dari model adalah 0,742. Nilai R-square ini kemudian dibandingkan dengan nilai akar AVE. Akar AVE dapat dihitung secara manual, dapat pula dilihat dalam tabel Fornell- Larcker hasil penghitungan model menggunakan teknik PLS algoritma. Skor kriteria Fornell-Larcker dapat dilihat dalam tabel 4.7.. Tabel 4.7. Kriteria Fornell-Larcker PM NB 0,85 0,82 -0,77 0,81 0,74 0,79 0,69 0,68 0,73 0,77 0,12 K PR KI PPP PPK TPS RP NB K PR PM KI PPP PPK TPS RP F KP 0,82 -0,80 0,87 0,87 0,82 0,84 0,85 0,84 0,79 0,25 -0,74 -0,81 -0,79 -0,71 -0,67 -0,65 -0,70 -0,10 0,83 0,72 0,78 0,81 0,79 0,75 0,28 0,79 0,82 0,82 0,83 0,77 0,74 0,25 0,84 0,78 0,73 0,73 0,71 0,17 0,85 0,87 0,83 0,75 0,41 Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.7. 0,85 0,85 0,74 0,41 0,87 0,77 0,39 F 0,86 0,34 KP 0,90 Tabel kriteria Fornell-Larcker menunjukkan nilai akar AVE tiap-tiap konstruk atau variabel. Akar AVE tersebut ditunjukkan dengan angka yang
dicetak tebal dalam tabel. Nilai akar AVE tersebut kemudian dibandingkan dengan nilai R2 model. Diketahui R-square model memiliki nilai 0,742. Dari tabel 4.7. terlihat bahwa skor akar AVE setiap variabel lebih besar dari nilai R- square. Dua variabel tidak dihitung karena tidak memiliki nilai AVE yaitu variabel persepsi risiko dan persepsi manfaat (konstruk formatif). Dengan demikian semua variabel dinyatakan valid dan dapat digunakan untuk uji selanjutnya. Validitas diskriminan juga dapat diketahui dari skor cross loading atau cross validity di mana nilai indikator suatu variabel ke variabel itu sendiri harus lebih besar dari korelasi indikator ke variabel lain. Skor cross loading diketahui dari hasil penghitungan dengan menggunakan teknik PLS algoritma. Tabel penghitungan cross loading dapat diketahui dari lampiran 3.8.. Dari hasil penghitungan cross loading tersebut diketahui bahwa indikator semua variabel valid. 3. Hasil Uji Reliabilitas. Uji reliabilitas diketahui dari skor Cronbach's alpha dan Composite reliability. Skor Cronbach's alpha disyaratkan minimal 0,6 sedangkan skor minimal Composite reliability adalah 0,7 (Jogiyanto, 2011; Haryono, 2015; Hussein, 2015; Sarwono, 2015). Sama dengan uji validitas di atas, uji reliabilitas juga dilakukan dengan teknik PLS algoritma. Hasil penghitungan Cronbach's Alpha dan Composite reliability terdapat pada tabel yang sama dengan skor Average Extracted Variance (AVE) dan rho-A. Pada pengujian Cronbach's Alpha dan Composte reliability ini, variabel persepsi risiko dan 89
persepsi manfaat tidak memiliki hasil nilai. Hal ini dikarenakan kedua variabel tersebut merupakan variabel laten berkonstruk formatif. Hasil uji reliabilitas diuraikan dalam tabel 4.8. berikut. Tabel 4.8. Skor Cronbach's alpha dan Composite Reliability Cronbach's alpha 0,806 0,874 - - 0,875 0,913 0,867 0,809 0,895 0,884 0,890 Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.6. Variabel Niat Berperilaku Kepercayaan Persepsi Risiko Persepsi Manfaat Kualitas Informasi Persepsi Perlindungan Privasi Persepsi Perlindungan Keamanan Third-Party Seal Reputasi Positif Familiarity Kecenderungan Konsumen untuk Percaya Composite Reliability 0,886 0,908 - - 0,906 0,933 0,910 0,887 0,927 0,920 0,924 Tabel 4.8. menunjukkan bahwa semua variabel pengukuran memenuhi kriteria reliabilitas yang disyaratkan, baik Cronbach's alpha maupun Composite reliability. Semua variabel memiliki skor Cronbach's alpha lebih dari 0,6 dan skor Composite reliability lebih dari 0,7. Dapat disimpulkan bahwa model penelitian ini reliabel dan dapat digunakan pada pengujian selanjutnya. 4. Uji Konstruk Formatif. Dalam penelitian ini terdapat dua variabel berkonstruk formatif, yaitu persepsi risiko dan persepsi manfaat. Konstruk formatif tidak dapat diukur menggunakan AVE, kriteria Fornell-Larcker, Cronbach's alpha, maupun Composite reliability. Konstruk formatif bisa diukur menggunakan dua cara, yaitu reliability indicator dengan nilai yang disyaratkan minimal 0,2 dan colinearity indicator dengan skor VIF kurang dari 10 (Haryono, 2015; Hussein, 90
2015; Sarwono, 2015). Skor reliability indicator ini dapat dilihat dari hasil pengukuran model dengan PLS algoritma bagian outer weight. Skor VIF juga didapatkan dari pengukuran model menggunakan PLS algoritma. Hasil uji konstruk formatif terlihat pada tabel 4.9. Tabel 4.9. Hasil Pengukuran Reliability indicator dan Colinearity indicator Outer Weight VIF Indikator\Variabel PR1 PR2 PR3 PR4 PM1 PM2 PM3 PM4 Persepsi Risiko 0,470 0,052 0,338 0,327 Persepsi Manfaat 0,417 0,236 0,357 0,196 Persepsi Risiko 1,809 2,364 2,147 1,871 Persepsi Manfaat 1,657 2,488 2,057 2,045 Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.9 dan 3.10 Tabel 4.9. di atas menunjukkan tiga dari empat indikator variabel persepsi risiko memenuhi reliability indicator. Indikator kedua (PR2) dari variabel persepsi risiko tidak memenuhi kriteria karena hanya bernilai 0,052. Skor atau nilai tersebut berbeda jauh dari minimal skor yang ditentukan yaitu 0,2. Meski indikator PR2 memiliki nilai kurang dari 0,2, namun dasar teori yang melandasinya sangat kuat. Konstruk formatif pada dasarnya hanya membutuhkan analisa logis atas apa yang membentuk konstruk tersebut (Haryono, 2015). Apabila indikator formatif dirasa cukup logis dalam membentuk suatu konstruk, didukung dengan landasan teori yang kuat, maka indikator tersebut boleh dipertahankan. Pada penelitian ini, indikator dari persepsi risiko sudah digunakan dalam beberapa penelitian sebelumnya seperti penelitian yang dilakukan oleh Jarvenpaa (2000), Wu et al (2007), Barnes et al 91
(2007), dan terakhir Kim et al (2008). Jadi, teori yang mendasari indikator tersebut cukup kuat. Selanjutnya, apabila suatu indikator atau variabel dikatakan tidak valid atau tidak reliabel pada salah satu pengujian, sedangkan indikator atau variabel tersebut valid atau reliabel pada pengujian lain, maka indikator atau variabel tersebut tetap boleh dipertahankan dalam model (Wijaya, 2013). Oleh karena itu, indikator PR2 variabel persepsi risiko tidak akan dibuang dari model. Dalam variabel persepsi manfaat ada satu indikator yang hanya memiliki skor 1,96 yaitu indikator PM4. Meskipun indikator PM4 dari persepsi manfaat kurang dari 0,2, namun nilainya masih mendekati minimal skor yang disyaratkan. Apabila dibulatkan, maka skor tersebut akan sama dengan 0,2. Karena alasan tersebut, indikator PM4 tidak dibuang dari model (Wijaya, 2013). Pada teknik pengukuran kriteria colinearity indicator, variabel persepsi manfaat dan persepsi risiko memiliki nilai kurang dari 10. Meski memiliki rule of thumb tidak boleh lebih dari 10, realitasnya angka 5 pada VIF dapat dinyatakan terdapat multikolinearitas pada indikator variabel tersebut (Hussein, 2015). Namun, hasil VIF pada tabel di atas menyatakan bahwa indikator- indikator tersebut berada dalam skor yang aman. Dengan kata lain, tidak terdapat multikolinearitas antar indikator yang menyusun variabel persepsi risiko dan persepsi manfaat tersebut. Dapat disimpulkan bahwa menurut uji konstruk formatif kedua variabel yaitu persepsi risiko dan persepsi manfaat dinyatakan valid dan reliabel. 92
93 Dari hasil uji validitas dan reliabilitas di atas, valid dan reliabel atau tidaknya suatu variabel dapat diringkas dalam tabel 4.10. Tabel 4.10. Ringkasan Uji Validitas, Uji Reliabilitas, dan Uji Konstruk Formatif l e b a i r a V r e t u O g n i d a o L E V A l l e n r o F r e k c r a L s s o r C g n i d a o L ' h c a b n o r C a h p l a s e t i s o p m o C y t i l i b a i l e r r e t u O t h g i e W F I V NB Valid Valid Valid Valid Reliabel Reliabel
K Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
PR Valid
Valid
Tidak Reliabel Valid
PM Valid
Valid
Reliabel Valid KI
Valid Valid
Valid Valid
Reliabel Reliabel
PPP Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
PPK Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
TPS Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
RP Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
F Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
KP Valid
Valid Valid
Valid Reliabel Reliabel
Sumber: Hasil Olahan Peneliti Dari pengujian validitas dan reliabilitas di atas, hanya ada satu pengurangan indikator yaitu indikator KP4 dari variabel kecenderungan konsumen untuk percaya. Indikator tersebut diketahui kurang dari minimal skor yang disyaratkan sehingga harus dibuang dari model. Variabel persepsi risiko juga memiliki indikator yang kurang dari minimal skor yang disyaratkan. Indikator tersebut (PR2) tidak lolos diuji dalam outer weight. Dalam kasus ini, indikator variabel tersebut memiliki dukungan teori yang kuat. Pengurangan indikator meski nilainya di bawah standar juga tidak
menutup kemungkinan berdampak buruk terhadap model. Pada dasarnya keputusan tentang apakah ada indikator yang harus dihilangkan dalam model sepenuhnya merupakan keputusan peneliti. Dengan pertimbangan ini peneliti memutuskan untuk tidak membuang indikator PR2 dari dalam model. Tidak ada lagi pengurangan lain setelah indikator KP4 disingkirkan dari model. Uji validitas dan reliabilitas sudah cukup membuktikan bahwa model memiliki pengukuran yang baik. Diharapkan model penelitian akan mencapai goodness of fit atau kelayakan. Jika model dinyatakan layak, maka model dapat digunakan untuk melakukan uji hipotesis. C. Analisis Model Struktural (Inner Model) Pengujian model struktural atau inner model bertujuan untuk mengetahui hubungan antar konstruk, nilai signifikansi, dan R-square (R2), Q-square predictive relevance (Q2), q-square effect size (q2), f-square effect size (f2), dan goodness of fit (GoF) dari sebuah model penelitian. Model struktural dievaluasi dengan menggunakan R-square (R2) untuk variabel dependen dan nilai path coefficient untuk variabel independen (Jogiyanto, 2011:114). Analisis model struktural dalam penelitian ini menggunakan bootstrapping dan blindfolding dalam SmartPLS versi 3,0 dengan taraf signifikansi 0,05. Karena pada hipotesis sudah jelas arah hubungan antar variabel, maka digunakan pengujian untuk satu arah (1-tailed). Dengan menggunakan pengujian hipotesis one-tailed maka nilai T statistic harus di atas 1,64 (Jogiyanto, 2011: 73). 94 teknik
1. Analisis R-Square (R2). R2 didapatkan dari penghitungan PLS algoritma pada software SmartPLS. R-square hanya terdapat pada variabel laten yang dipengaruhi oleh variabel laten lainnya. Variabel laten terpengaruh disebut juga variabel laten endogen (Hussein, 2015). Dalam penelitian ini terdapat tiga variabel laten endogen yang memiliki hitungan R2 yaitu variabel kepercayaan, persepsi risiko, dan niat beli. Terdapat tiga kriteria pengukuran R2 yaitu 0,67 atau tinggi, 0,33 atau moderat, dan 0,19 atau rendah (Haryono, 2015; Sarwono, 2015). Hasil R2 dalam penelitian ini terdapat pada tabel 4.11. berikut. Tabel 4.11. Hasil Pengukuran R2 Variabel Kepercayaan Persepsi Risiko Niat Berperilaku R2 0,860 0,736 0,742 Kriteria Tinggi Tinggi Tinggi Sumber: hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.5. Nilai R-square dari variabel kepercayaan sebesar 0,860 atau dengan kata lain variabel kepercayaan dipengaruhi oleh variabel lain dalam model sebesar 86%. Variabel yang memengaruhi kepercayaan diantaranya kualitas informasi, persepsi perlindungan privasi, persepsi perlindungan keamanan, third-party seal, reputasi positif, familiarity, dan kecenderungan konsumen untuk percaya. Sisanya sebesar 14% dipengaruhi oleh faktor lain di luar model tersebut. Nilai R-square dari variabel persepsi risiko sebesar 0,736 atau 73,6% persepsi risiko dipengaruhi oleh variabel-variabel yang ada dalam model. Variabel-variabel tersebut meliputi kualitas informasi, persepsi perlindungan privasi, persepsi perlindungan keamanan, third-party seal, reputasi positif, 95
familiarity, dan kepercayaan. Sisanya 26,4% dipengaruhi oleh faktor lain di luar variabel yang ada pada model. Nilai R-square dari variabel niat berperilaku sebesar 0,742 atau 74,2% variasi niat berperilaku dipengaruhi oleh variasi persepsi risiko, kepercayaan, persepsi manfaat, dan familiarity. Sisanya 25,8% dipengaruhi oleh faktor lain selain keempat variabel tersebut. Ketiga nilai R-square dikategorikan tinggi mengacu pada kriterianya (tinggi, moderat, rendah). Artinya, variabel-variabel dalam model memiliki pengaruh lebih besar kepada variabel terdampak daripada faktor lain yang berasal dari luar model tersebut. 2. Analisis Q-square (Q2) dan q2 effect size. Q-square dapat dilihat dalam hasil penghitungan blindfolding pada bagian construct cross validated redudancy. Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.12. berikut. Tabel 4.12. Construct Cross Validated Redudancy SSO SSE Q² Familiarity 400,000 400,000 Kecenderungan Konsumen untuk Percaya 300,000 300,000 Kepercayaan 500,000 242,787 Kualitas Informasi 600,000 600,000 Niat Berperilaku 300,000 153,309 Persepsi Perlindungan Keamanan 400,000 400,000 Persepsi Manfaat 400,000 400,000 Persepsi Perlindungan Privasi 600,000 600,000 Persepsi Risiko 400,000 215,938 Reputasi Positif 400,000 400,000 Third-Party Seal Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 4.2. 300,000 300,000 96 0,514 0,489 0,460
Dari hasil penghitungan yang ada pada tabel 4.12. nilai Q2 adalah 0,489. Karena nilai Q2 lebih dari nol, maka model tersebut sudah memenuhi relevansi prediktif di mana model sudah direkonstruksi dengan baik. Setelah diketahui nilai Q2, maka nilai dari q-square effect size dapat dihitung. Rumus perhitungan q2 adalah Q2 included dikurangi Q2 excluded dibandingkan dengan 1 - Q2 included. Q2 predictive relevance included adalah nilai Q2 di mana semua variabel masuk ke dalam model. Nilai Q2 predictive relevance included dapat diketahui dari Q2 variabel dependen, dalam penelitian ini adalah variabel niat beli. Q2 predictive relevance excluded adalah nilai Q2 variabel dependen (niat beli) ketika variabel yang ingin diketahui effect size-nya dihilangkan dari model. Hasil perhitungan q2 dapat dilihat pada tabel 4.13. Tabel 4.13. q2 Effect Size Variabel Q2 predictive relevance included Q2 predictive relevance excluded q2 Kategori Kepercayaan 0,481 0,02 Small effect Persepsi Risiko 0,482 0,01 Small effect Persepsi Manfaat Kualitas Informasi 0,490 0,490 0,002 0,002 Small effect dan negatif Small effect dan negatif Persepsi Perlindungan Privasi Persepsi Perlindungan Keamanan 0,489 0,488 0,489 0 0 Small effect Small effect Third-Party Seal 0,489 0 Small effect Reputasi Positif 0,489 0 Small effect Familiarity 0,475 0,03 Small effect Kecenderungan Konsumen untuk Percaya 0,489 0 Small effect Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 4.2.. dan 4.3. 97
Pengkategorian nilai Q2 adalah 0,02 (lemah), 0,15 (sedang/moderat), dan 0,35 (besar) (Wijaya, 2013; Sarwono, 2015). Dari tabel 4.13. di atas diketahui bahwa dampak relatif model struktural terhadap pengukuran variabel dependen cukup lemah. Variabel prediktor tidak menunjukkan perubahan pengaruh yang signifikan baik ketika variabel tersebut ada dalam model maupun dikeluarkan dari model. 3. Analisis f-square effect size (f2). Nilai f-square digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap variabel dependen. Nilai f2 dapat diketahui dari rumus (Sarwono, 2015): f2 = (𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑 − 𝑅2 𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑) (1−𝑅2 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑) Nilai R2 included merupakan nilai R2 variabel dependen ketika semua variabel masuk ke dalam model. Nilai ini terdapat pada variabel endogen terakhir dari model yaitu variabel niat beli (Tabel 4.6.). Nilai atau skor R-square included tersebut lalu dibandingkan dengan nilai R-square excluded untuk mencari nilai f-square effect size (f2). Nilai R2 excluded merupakan nilai R2 variabel laten endogen (niat beli) ketika variabel yang ingin diketahui effect size-nya dikeluarkan dari model. Nilai R2 included maupun excluded serta hasil perhitungan f2 disajikan dalam tabel 4.14. berikut. 98
Tabel 4.14. f2 Effect Size Variabel R2 included R2 excluded f2 Kategori Kepercayaan 0,731 0,04 Small effect Persepsi Risiko 0,723 0,07 Small effect Persepsi Manfaat 0,732 0,04 Small effect Kualitas Informasi 0,744 0,01 Small effect dan negatif Persepsi Perlindungan Privasi Persepsi Perlindungan Keamanan 0,742 0,742 0,742 0 0 Small effect Small effect Third-Party Seal 0,742 0 Small effect Reputasi Positif 0,742 0 Small effect Familiarity 0,724 0,07 Small effect Kecenderungan Konsumen untuk Percaya 0,742 0 Small effect Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 3.5. dan 4.1 Sama seperti pembagian kategori pada q2, kategori f2 juga terbagi menjadi tiga, yaitu 0,02 merupakan pengaruh lemah, 0,15 merupakan pengaruh sedang, dan 0,35 merupakan pengaruh kuat (Wijaya, 2013; Sarwono, 2015). Dari tabel 4.14. di atas diketahui bahwa semua variabel memiliki pengaruh lemah dalam model struktural. 4. Analisis Goodness of Fit (GoF). Goodness of Fit (GoF) merupakan pengukuran kelaikan suatu model. Rumus GoF adalah (Sarwono, 2015): ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ GoF = √𝑐𝑜𝑚̅̅̅̅̅̅ x 𝑅 − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ Di mana 𝑐𝑜𝑚̅̅̅̅̅̅ merupakan rata-rata nilai communality dan 𝑅 − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 merupakan nilai rata-rata R2 dalam model. Nilai rata-rata R2 dapat dilihat dari 99
100 nilai R2 pada variabel niat beli yaitu sebesar 0,742 (Tabel 4.6. atau Lampiran 3.5.). Sedangkan nilai communality tiap variabel dapat diketahui dari pengukuran model dengan teknik blindfolding pada bagian construct cross validated communality. Nilai rata-rata communality dapat dilihat pada tabel 4.15. di bawah ini. Tabel 4.15. Nilai Rata-Rata Communality Variabel Communality 0,417 0,478 0,436 0,446 0,447 0,551 0,500 0,417 0,556 0,531 0,530 Niat Berperilaku Kepercayaan Persepsi Risiko Persepsi Manfaat Kualitas Informasi Persepsi Perlindungan Privasi Persepsi Perlindungan Keamanan Third-party Seal Reputasi Positif Familiarity Kecenderungan Konsumen untuk Percaya Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 4.4. Rata-rata communality = 5,309/11 = 0,483 Dari tabel 4.15. di atas dan nilai rata-rata R2 maka nilai GoF adalah: GoF = √0,483 x 0,742 GoF = 0,599 Semakin besar nilai GoF maka penggambaran model semakin sesuai. Kategori nilai GoF menurut Sarwono (2015) dan Hussein (2015) terbagi menjadi tiga, yaitu 0,1 (lemah), 0,25 (moderat), dan 0,36 (besar). Nilai GoF 0,599 diinterpretasikan GoF besar, artinya model pengukuran (outer model) dengan model struktural (inner model) sudah layak atau valid. D. Analisis Pengujian Hipotesis Hipotesis dalam penelitian ini dapat diketahui dari penghitungan model menggunakan PLS teknik bootstrapping. Dari hasil penghitungan bootstrapping
101 tersebut akan diperoleh nilai T statistik setiap hubungan atau jalur. Pengujian hipotesis ini diatur dengan tingkat signifikansi 0,05 dan satu arah (1-tailed). Hipotesis dapat diterima apabila nilai T statistik lebih besar dari 1,64 (Jogiyanto, 2011). Hasil penghitungan untuk uji hipotesis dalam penelitian ini akan diuraikan dalam tabel 4.16. berikut. Tabel 4.16. Hasil Pengujian Hipotesis Jalur Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistic Persepsi Risiko Niat Berperilaku 0,243 0,269 0,145 1,647 Persepsi Manfaat Niat Berperilaku 0,277 0,298 0,119 2,328 Kepercayaan Persepsi Risiko 0,377 0,395 0,175 2,154 Kepercayaan Niat Berperilaku 0,225 0,213 0,134 1,679 Kualitas Informasi Kepercayaan 0,255 0,233 0,114 2,237 Kualitas Informasi Persepsi Risiko 0,384 0,398 0,175 2,194 Persepsi Perlindungan Privasi Kepercayaan 0,160 0,184 0,116 1,380 Persepsi Perlindungan Privasi Persepsi Risiko 0,257 0,248 0,115 2,235 Persepsi Perlindungan Keamanan Kepercayaan 0,086 0,074 0,100 0,806 Persepsi Perlindungan Keamanan Persepsi Risiko 0,041 0,040 0,125 0,328 Third-Party Seal Kepercayaan 0,197 0,198 0,114 1,724 Third-Party Seal Persepsi Risiko 0,165 0,164 0,142 1,161 Reputasi Positif Kepercayaan 0,209 0,210 0,105 2,001 Reputasi Positif Persepsi Risiko 0,156 0,163 0,120 1,295 Familiarity Kepercayaan 0,147 0,157 0,078 1,885 Familiarity Persepsi Risiko 0,148 0,140 0,105 1,410 Familiarity Niat Berperilaku 0,220 0,199 0,097 2,268 Kecenderungan Konsumen untuk Percaya Kepercayaan Sumber: Hasil Olahan SmartPLS 3,0 - Lampiran 5 0,090 0,082 0,105 1,410 Angka yang dicetak tebal dalam tabel 4.16 kolom T-statistic merupakan hipotesis yang diterima (>1,64). Berdasarkan tabel tersebut, hasil untuk masing- masing uji hipotesis dapat dijabarkan sebagai berikut:
Hipotesis 1 menyatakan bahwa persepsi risiko memiliki pengaruh negatif terhadap niat berperilaku. Hasil perhitungan PLS menunjukkan bahwa persepsi risiko memang memiliki pengaruh negatif terhadap niat berperilaku. Nilai T statistic dari persepsi risiko adalah 1,647 > 1,64. Dengan begitu hipotesis 1 dinyatakan terbukti. Hipotesis 2 menyatakan bahwa persepsi manfaat memiliki pengaruh positif terhadap niat berperilaku. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa persepsi manfaat terbukti memiliki pengaruh positif terhadap niat berperilaku. Skor T statistik dari persepsi manfaat adalah 2,328 lebih besar dari 1,64. Oleh karena itu, hipotesis 2 dinyatakan dapat diterima atau terbukti. Hipotesis 3a menyatakan bahwa kepercayaan memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Hipotesis 3b menyatakan bahwa kepercayaan memiliki pengaruh positif terhadap niat berperilaku. Hasil perhitungan menyatakan bahwa kepercayaan terbukti memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko dan terbukti memiliki pengaruh positif terhadap niat berperilaku. Masing-masing memiliki nilai T statistik sebesar 2,154 dan 1,679 yang mana lebih besar dari 1,64. Dengan begitu hipotesis 3a dan 3b dinyatakan terbukti. Hipotesis 4a menyatakan bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Hipotesis 4b menyatakan bahwa kualitas informasi memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Hasil penghitungan T statistik membuktikan bahwa kedua hipotesis tersebut benar. Kualitas informasi terbukti memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan dan memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Masing-masing skor T statistik memiliki skor lebih dari 102
1,64 yaitu 2,237 dan 2,194. Dengan begitu hipotesis 4a dan 4b dinyatakan terdukung. Hipotesis 5a menyatakan bahwa persepsi perlindungan privasi memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Hipotesis 5b menyatakan bahwa persepsi perlindungan privasi memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Hasil penghitungan T statistik menyatakan bahwa hanya hipotesis 5b yang terdukung dan hipotesis 5a ditolak. Nilai T statistik hipotesis 5b sebesar 2,235 dan lebih tinggi dari 1,64. Di sisi lain nilai T statistik hipotesis 5a hanya sebesar 1,380. Hipotesis 6a menyatakan bahwa persepsi perlindungan keamanan memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Hipotesis 6b menyatakan bahwa persepsi perlindungan keamanan memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Nilai T statistik keduanya menyatakan bahwa kedua hipotesis ini ditolak karena di bawah nilai yang disyaratkan yaitu 1,64. Nilai T statistik untuk hipotesis 6a dan hipotesis 7b masing-masing 0,806 dan 0,328. Dengan begitu, hipotesis 6a dan hipotesis 6b ditolak. Hipotesis 7a menyatakan bahwa third-party seal memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Hipotesis 7b menyatakan bahwa third-party seal memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Dari hasil penghitungan, nilai T statistik untuk hipotesis 8a sebesar 1,724 dan hipotesis 8b sebesar 1,161. Hanya hipotesis 7a yang terdukung sedangkan hipotesis 7b tidak terbukti benar dalam penelitian kali ini. Hipotesis 8a menyatakan bahwa reputasi positif memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Hipotesis 8b menyatakan bahwa reputasi positif memiliki 103
pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Dari tabel 4.16. di atas diketahui nilai T statitsik untuk hipotesis 8a adalah 2,001 dan untuk hipotesis 8b adalah 1,295. Dengan kata lain hipotesis 8a dapat diterima sedangkan hipotesis 8b ditolak. Hipotesis 9a menyatakan bahwa familiarity memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Hipotesis 9b menyatakan bahwa familiarity memiliki pengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Hipotesis 9c menyatakan bahwa familiarity memiliki pengaruh positif terhadap niat berperilaku. Dari tabel 4.16. di atas diketahui nilai T statistik untuk hipotesis 9a dan 9c masing-masing sebesar 1,885 dan 2,268. Nilai T statistik untuk hipotesis 9b lebih rendah dari 1,64 yaitu sebesar 1,410. Oleh karena itu hipotesis 9a dan 9c terbukti namun hipotesis 9b tidak terbukti. Hipotesis 10 menyatakan bahwa kecenderungan konsumen untuk percaya memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Nilai T statistik untuk hipotesis ini adalah 1,410 atau lebih rendah dari 1,64. Oleh karena itu hipotesis 10 dinyatakan tidak terbukti pada penelitian ini. 104
Tabel 4.17. Rangkuman Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis T statistik/ Sig Hasil H1: Persepsi Risiko berpengaruh negatif terhadap Niat Berperilaku H2: Persepsi Manfaat berpengaruh positif terhadap Niat Berperilaku H3a: Kepercayaan berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H3b: Kepercayaan berpengaruh positif terhadap Niat Berperilaku H4a: Kualitas Informasi berpengaruh positif terhadap Kepercayaan H4b: Kualitas Informasi berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H5a: Persepsi Perlindungan Privasi berpengaruh positif terhadap Kepercayaan H5b: Persepsi Perlindungan Privasi berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H6a: Persepsi Perlindungan Keamanan berpengaruh positif terhadap Kepercayaan H6b: Persepsi Perlindungan Keamanan berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H7a: Third-Party Seal berpengaruh positif terhadap Kepercayaan H7b: Third-Party Seal berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H8a: Reputasi Positif berpengaruh positif terhadap Kepercayaan H8b: Reputasi Positif berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H9a: Familiarity berpengaruh positif terhadap Kepercayaan H9b: Familiarity berpengaruh negatif terhadap Persepsi Risiko H9c: Familiarity berpengaruh positif terhadap Niat Berperilaku H10: Kecenderungan Konsumen untuk Percaya berpengaruh positif terhadap Kepercayaan Sumber: Hasil Olahan Peneliti 1,647 Diterima 2,328 Diterima 2,154 Diterima 1,679 Diterima 2,237 Diterima 2,194 Diterima 1,380 Ditolak 2,235 Diterima 0,806 Ditolak 0,328 Ditolak 1,724 Diterima 1,161 Ditolak 2,001 Diterima 1,295 Ditolak 1,885 Diterima 1,410 Ditolak 2,268 Diterima 1,410 Ditolak 105
E. Pembahasan Pada penelitian terdahulu, niat berperilaku konsumen dalam e-commerce diyakini sangat dipengaruhi oleh unsur kepercayaan dan persepsi risiko (Kim et al, 2008). Kepercayaan pada pihak e-commerce lah yang akan meningkatkan niat berperilaku seorang konsumen. Di sisi lain, persepsi akan adanya risiko online mengurangi keinginan seseorang untuk berbelanja. Pada penelitian kali ini yang merupakan replikasi dari penelitian Kim et al tahun 2008, unsur kepercayaan dan persepsi risiko tersebut digali lebih dalam. Kedua unsur tersebut diyakini diakibatkan oleh unsur-unsur lain yang tidak kalah penting dalam membentuk suatu perilaku pembelian. Ada empat hal yang dipercaya berpengaruh langsung terhadap niat berperilaku, yaitu kepercayaan, persepsi risiko, familiarity, dan persepsi manfaat. Dari keempat unsur atau variabel tersebut, diyakini dibentuk oleh variabel lain baik dari segi kognitif, afektif, pengalaman, dan kepriadian konsumen. Informasi yang disajikan pihak e-commerce, persepsi tentang privasi, dan persepsi tentang keamanan diyakini sebagai unsur yang membentuk perilaku kognitif konsumen. Reputasi e- commerce dan jaminan keamanan pihak ketiga dipercaya merupakan bagian dari afektif konsumen. Familiarity dibentuk dari pengalaman konsumen dalam berbelanja online. Kemudian kepercayaan yang terbentuk dari diri konsumen itu sendiri dipercaya membangun perilaku pembelian melalui kepribadian konsumen itu sendiri (Kim et al, 2008). 106
1. Persepsi Risiko terhadap Niat Berperilaku Penelitian ini membuktikan bahwa persepsi risiko terbukti memiliki pengaruh negatif terhadap niat berperilaku. Hasil ini sama dengan penelitian terdahulu dari Kim et al (2008), Pavlou (2003), Teo dan Liu (2005), Wu et al (2010), serta Aribowo dan Nugroho (2013). Persepsi risiko masih menjadi salah satu yang membuat konsumen enggan untuk berbelanja melalui suatu e- commerce. Oleh karena itu, hubungan persepsi risiko dengan niat berperilaku selalu berbanding terbalik. Semakin besar persepsi konsumen akan risiko berbelanja, maka niat berperilaku konsumen tersebut cenderung menurun (Pavlou, 2003; Teo dan Liu, 2005; Aribowo dan Nugroho, 2013). Persepsi merupakan anggapan yang berasal dari dalam diri konsumen. Ketika konsumen menganggap bahwa risiko dalam berbelanja online cukup tinggi, maka niat berperilaku semakin kecil. Sebaliknya, apabila konsumen menganggap risiko belanja online rendah, maka niat berperilaku mereka akan meningkat (Aribowo dan Nugroho, 2013). 2. Persepsi Manfaat terhadap Niat Berperilaku. Persepsi manfaat dipercaya berpengaruh positif terhadap niat berperilaku. Penelitian ini membuktikan bahwa teori tersebut benar. Hasil penelitian ini juga didukung oleh penelitian terdahulu milik Kim et al (2008). Kim et al menyebutkan bahwa persepsi manfaat memang berpengaruh positif terhadap niat berperilaku. Semakin konsumen menganggap ada banyak manfaat yang akan diperolehnya ketika berbelanja online, maka niat berperilaku konsumen tersebut juga semakin tinggi. Persepsi manfaat yang dimaksud dalam penelitian 107
ini adalah manfaat dari adanya e-commerce, bukan manfaat dari produk yang dijual di sana. Hal ini perlu dipertegas untuk membedakan dengan penelitian lain yang biasanya mengacu pada manfaat produk yang dijual di e-commerce. 3. Kepercayaan terhadap Persepsi Risiko dan Niat Berperilaku. Kepercayaan memiliki pengaruh langsung terhadap niat berperilaku dan persepsi risiko. Kepercayaan terbukti berpengaruh positif terhadap niat berperilaku dan bepengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Mengurangi ketidakpastian dengan meningkatkan kepercayaan merupakan salah satu cara utama dalam meningkatkan niat berperilaku (Pavlou, 2003). Penelitian yang dilakukan oleh Teo dan Liu (2005), Kim et al (2008), Wu et al, (2010), serta Aribowo dan Nugroho (2013) membuktikan bahwa kepercayaan memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap persepsi risiko. Dalam model keputusan pembelian, kepercayaan berperan mengurangi masalah dalam belanja online dalam dua cara (Kim et al, 2008). Pertama, kepercayaan berperan mengurangi persepsi risiko konsumen di mana secara tidak langsung akan meningkatkan niat beli (Kim et al, 2008; Pavlou, 2003; Teo dan Liu, 2005). Meningkatnya keinginan beli konsumen tentu saja akan meningkatkan kemungkinan perilaku pembelian mereka. Dengan kata lain, persepsi risiko memediasi kepercayaan dalam memengaruhi niat beli (Pavlou, 2003). Kedua, kepercayaan berperan langsung dalam meningkatkan niat beli konsumen, yang mana semakin besar niat beli konsumen maka kemungkinan mereka melakukan pembelian juga semakin besar (Kim et al, 2008; Pavlou, 108
2003; Aribowo dan Nugrohp, 2013). Kepercayaan dan hubungannya dengan persepsi risiko dan niat beli bisa dikatakan memiliki pengaruh yang signifikan. 4. Kualitas Informasi terhadap Kepercayaan dan Persepsi Risiko. Teori mengatakan bahwa kualitas informasi berpengaruh positif terhadap kepercayaan dan berpengaruh negatif terhadap persepsi risiko. Oleh karena itu, pihak e-commerce seharusnya memperhatikan bagaimana kualitas informasi yang ditampilkan di situs mereka. Konsumen bergantung pada informasi yang mereka baca di situs tersebut. Kualitas informasi ini menentukan bagaimana persepsi konsumen terhadap situs tersebut dibentuk. Informasi bisa berupa apa saja, bisa berupa prosedur transaksi maupun informasi mengenai produk yang dijual. Penelitian ini membuktikan bahwa kualitas informasi memang berpengaruh positif terhadap kepercayaan dan mengurangi persepsi risiko konsumen. Hasil ini dikuatkan oleh penelitian Kim et al (2008) di mana dibuktikan bahwa informasi yang berkualitas dapat meningkatkan kepercayaan konsumen. Sayangnya, Kim et al tidak dapat membuktikan bahwa kualitas informasi dapat mengurangi persepsi konsumen akan risiko belanja online. Informasi berkualitas yang disajikan oleh situs tidak serta merta mengurangi persepsi risiko yang dirasakan oleh konsumen. Konten tertentu dalam suatu situs juga berperan dalam membangun kepercayaan (Liao et al, 2006). Sebagai sebuah e-commerce, tentu saja Shopee menyediakan banyak informasi. Informasi yang berkualitas terlihat dari seberapa lengkap dan sistematis informasi tersebut. Informasi yang berkualitas tentunya harus mudah 109
110 dipahami oleh konsumen sehingga konsumen mengerti apa yang mereka butuhkan dan prosedur apa yang harus mereka jalankan ketika melakukan transaksi. Produk yang ingin dijual tentu saja harus dilengkapi dengan informasi yang baik sehingga konsumen benar-benar memahami apa yang mereka beli. Selain itu, informasi yang berkualitas tidak mengesampingkan unsur keindahan atau estetikanya (Liao et al, 2006). Diterimanya kualitas informasi sebagai unsur yang memengaruhi kepercayaan membuktikan bahwa informasi yang disediakan di situs Shopee dapat meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap situs tersebut. Konsumen percaya pada informasi yang ditampilkan oleh pihak Shopee maupun penjual di situs mereka. Konsumen percaya informasi tersebut tidak menyesatkan. Sebaliknya informasi-informasi tersebut membantu konsumen dalam memudahkan transaksi atau memilih barang yang konsumen butuhkan. Meningkatnya kepercayaan konsumen melalui informasi menandakan bahwa segala informasi terkait (informasi produk, customer service, prosedur transaksi, dan ketentuan garansi) telah didemonstrasikan secaa jelas dan lengkap (Liao et al, 2006). Informasi yang berkualitas juga mengurangi persepsi risiko. Konsumen yang memahami keseluruhan informasi yang mereka baca dalam e-commerce tentu bisa meminimalkan risiko yang mungkin mereka terima. Mereka dapat menghindari hal-hal yang kemungkinan beresiko. Salah satu contoh menghindari risiko oleh konsumen adalah mempertimbangkan informasi yang disediakan penjual pada produknya. Apabila informasi produk yang tersebut
kurang meyakinkan maka konsumen dapat mencari produk sejenis di penjual lain yang sekiranya memiliki informasi produk yang lebih meyakinkan. Dalam fitur chat atau perpesanannya, Shopee selalu mengingatkan konsumen agar menghindari transaksi di luar Shopee. Transaksi antar rekening pribadi lebih beresiko karena tidak terdeteksi oleh sistem. Apabila terjadi hal-hal yang tidak diinginkan seperti barang yang tidak sampai kepada konsumen, maka tidak ada jaminan uang konsumen bisa ditarik kembali. 5. Persepsi Perlindungan Privasi terhadap Kepercayaan dan Persepsi Risiko. Persepsi konsumen bahwa privasi mereka terlindungi selama bertransaksi online diharapkan mampu meningkatkan kepercayaan dan mengurangi persepsi risiko mereka. Penelitian kali ini membuktikan bahwa persepsi akan perlindungan privasi memang mengurangi persepsi risiko konsumen. Hasil ini sama dengan penelitian terdahulu oleh Kim et al (2008) dan Dyke et al (2007) yang menyebutkan bahwa persepsi perlindungan privasi dapat mengurangi persepsi risiko konsumen. Persepsi perlindungan privasi juga berpengaruh positif terhadap kepercayaan (Kim et al, 2008; Dyke et al, 2007). Namun, dalam penelitian ini persepsi perlindungan privasi tidak terbukti berpengaruh positif terhadap kepercayaan. Ada dua kategori pengguna e-commerce dalam menyikapi perlindungan privasi. Yang pertama adalah pengguna yang tidak mengerti bagaimana melindungi privasi mereka sendiri sehingga khawatir privasi mereka terungkap. Yang kedua adalah pengguna yang mengerti bagaimana prosedur privasi 111
pengguna diterapkan, namun mereka tidak peduli (LaRose dan Rifon, 2007). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa privasi merupakan suatu hal yang penting bagi sebagian konsumen, namun bagi sebagian konsumen lain tidak begitu penting. Perbedaan kondisi privasi dalam berbelanja online berpengaruh terhadap anggapan konsumen tentang privasi. Misalnya saja, konsumen Shopee Indonesia memiliki banyak alternatif pembayaran selain kartu kredit. Sedangkan di luar negeri pada umumnya menggunakan kartu kredit untuk berbelanja online. Hanya sedikit konsumen di Indonesia yang memiliki kekhawatiran nomor kartu kredit mereka akan disalahgunakan. Mereka yang memilih alternatif pembayaran lain seperti membayar lewat minimarket tidak memiliki kekhawatiran tersebut. Pada kondisi lain, sebagian konsumen tidak masalah memberikan data atau identitas mereka kepada penjual demi kelancaran transaksi. Namun sebagian lainnya tetap memiliki rasa was-was bahwa identitas mereka akan disalahgunakan. Pada faktanya, Shopee tidak menjamin bahwa mereka tidak akan memberikan data konsumen ke pihak ketiga (Dyke et al, 2007; LaRose dan Rifon, 2007). Pada kondisi tertentu Shopee akan mengungkap maupun menjual data konsumen tersebut apabila dibutuhkan. Misalnya saja ketika terjadi pelanggaran peraturan, maka Shopee akan membuka data konsumen pada pihak-pihak yang membutuhkan seperti bank, agen pengiriman, dan sebagainya. Ketika Shopee suatu saat nanti dijual atau berganti pemilik, maka data konsumen juga akan ikut dijual karena merupakan bagian dari Shopee. Hal tersebut menjadi alasan konsumen tidak dapat meningkatkan kepercayaan 112
mereka meski ada perlindungan privasi yang diterapkan. Perlindungan privasi yang hanya diterapkan pada hubungan antar pengguna, sedangkan akses privasi pengguna ke pihak Shopee maupun pihak ketiga tidak terbatas. Dyke et al (2007) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa ketika konsumen diberikan kebebasan dalam menentukan privasinya, kekhawatiran konsumen akan privasi tersebut bisa berkurang. Shopee juga memiliki peraturan privasi yang disusun sedemikian rupa, baik privasi konsumen, privasi antar konsumen, dan privasi antara konsumen dengan pihak Shopee. Dalam pembuatan akun, identitas yang wajib diisi hanyalah username, nomor telepon, dan alamat e-mail. Identitas seperti alamat e-mail maupun nomor telepon juga hanya bisa dilihat oleh sistem Shopee dan bukan pengguna lain kecuali konsumen memberikan informasi identitas tersebut. Mirip seperti sosial media lain (Instagram, Facebook), konsumen Shopee bisa menyembunyikan aktivitas, produk yang mereka favoritkan, hingga tidak terlihat oleh pengguna Shopee lain yang ada dalam daftar nomor kontak mereka. Karena Shopee menyimpan nomor telepon pengguna, maka daftar nomor kontak di telepon pengguna akan terbaca oleh sistem. Apabila dalam daftar nomor kontak tersebut terdapat nomor kontak sesama pengguna Shopee, maka akan muncul pada status update pengguna. Hal ini bisa dinonaktifkan maupun diaktifkan sesuai keinginan konsumen. Pengaturan privasi semacam ini dapat menjaga kerahasiaan konsumen dari konsumen lain. Dengan demikian, konsumen menganggap bahwa apa yang dilakukan Shopee terhadap data pribadi mereka tidak akan menyebabkan risiko bagi 113
114 konsumen tersebut. Meski Shopee bebas mengakses data pribadi konsumen, namun penggunaan identitas konsumen tersebut dilindungi oleh Undang Undang Privasi. Penyalahgunaan data pribadi yang tidak dikehendaki konsumen oleh pihak Shopee dapat dibawa ke ranah hukum. Konsumen tetap merasa aman dan menganggap privasi mereka terlindungi. Konsumen menganggap bahwa privasi mereka dilindungi sedemikian rupa oleh pihak Shopee. Meskipun demikian, seperti yang telah dibahas sebelumnya perlindungan privasi tersebut tidak meningkatkan rasa percaya konsumen kepada Shopee. 6. Persepsi Perlindungan Keamanan terhadap Kepercayaan dan Persepsi Risiko. Adanya persepsi tentang perlindungan keamanan dipercaya mampu meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap e-commerce dan mengurangi persepsi risiko. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa persepsi perlindungan keamanan tidak memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan dan tidak pula berpengaruh negatif ke persepsi risiko. Hal ini bisa saja terjadi apabila konsumen berada pada beberapa kondisi. Kondisi pertama, konsumen tidak menyadari bahwa pihak e-commerce menerapkan keamanan dalam situsnya untuk melindungi konsumen. Kondisi kedua, konsumen tidak memahami apa yang dimaksud keamanan dalam transaksi online. Banyak konsumen masih menganggap bahwa keamanan berbelanja online sebatas produk yang mereka pesan sampai dengan selamat. Konsumen mungkin kurang memperhatikan bahwa akun mereka di e-commerce bisa saja diretas. Apalagi tren e-money saat
ini mulai berkembang. Konsumen bisa saja memiliki simpanan di e-money mereka untuk memudahkan konsumen dalam berbelanja. E-money adalah salah satu sasaran utama para peretas untuk mendapatkan keuntungan pribadi. Peretas tersebut akan mengambil atau menggunakan e-money konsumen secara ilegal. Kondisi ketiga adalah konsumen menganggap penting keamanan yang ada pada e-commerce. Dari ketiga kondisi di atas dimungkinkan konsumen tidak memiliki persepsi tentang keamanan suatu e-commerce. Apabila persepsi keamanan tidak ada dalam benak konsumen, maka persepsi tersebut tidak akan berpengaruh pada kepercayaan maupun persepsi risiko mereka. 7. Third-Party Seal terhadap Kepercayaan dan Persepsi Risiko. Dalam e-commerce, third-party seal berperan untuk meyakinkan konsumen bahwa e-commerce tersebut aman di bawah pengawasan pihak ketiga tersebut. Third-party seal biasanya berupa logo dari pihak keamanan e-commerce seperti WebTrust dan SysTrust. Menampilkan logo dari pihak ketiga (bank, jasa pengiriman) yang bekerja sama dengan e-commerce juga termasuk dalam pembuktian bahwa e-commerce tersebut diawasi oleh pihak lain (Salo dan Karjaluoto, 2007). Shopee sebagai objek penelitian melibatkan banyak bank dan media pembayaran lain yang digunakan untuk memastikan bahwa uang konsumen terjamin sampai barang yang dipesan berada di tangan konsumen. Sebelum barang yang dipesan sampai ke tangan konsumen, uang konsumen masih berada di rekening Shopee, bukan di rekening penjual barang tersebut. Shopee juga bekerja sama dengan berbagai jasa pengiriman, sehingga posisi 115
(lokasi) barang ketika berada dalam pengiriman selalu terpantau. Konsumen dapat mengetahui lokasi barangnya dari waktu ke waktu. Tentu saja hal ini memudahkan konsumen untuk memperkirakan kapan barang yang mereka beli sampai ke tangan mereka. Seperti yang telah disebutkan pada BAB I bahwa Shopee merupakan e- commerce berbasis C2C (Customer to Customer) yang mana Shopee hanya sebagai perantara atau wadah jual beli dari konsumen ke konsumen. Shopee membangun sistem sedemikian rupa sehingga segalanya serba otomatis. Dengan kerja sama itu (dengan pihak bank maupun jasa pengiriman), Shopee mengupayakan persepsi konsumen bahwa mereka dapat dipercaya dan mengurangi persepsi mereka akan risiko yang biasa terjadi dalam transaksi online. Penelitian ini membuktikan bahwa kepercayaan secara positif dipengaruhi oleh adanya third-party seal. Adanya pengaruh positif dari third-party seal terhadap kepercayaan mendukung penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Teo dan Liu (2005) serta Wu et al (2010). Kehadiran third-party seal ini dapat meyakinkan konsumen tentang kredibilitas suatu e-commerce, terutama bagi mereka yang baru saja mengenal e-commerce tersebut (Wu et al, 2010). Meski third-party seal terbukti berpengaruh positif terhadap kepercayaan, namun third-party seal tidak terbukti memiliki pengaruh negatif kepada persepsi risiko. LaRose dan Rifon (2007) dalam penelitiannya menyebutkan, persepsi risiko konsumen terhadap situs dengan seals dari pihak ketiga bisa jadi merupakan ancaman besar. Hal ini berkaitan dengan fakta bahwa pihak ketiga 116
tersebut turut serta dalam praktik transaksi yang mengarah pada keleluasaan akses terhadap privasi konsumen. Tidak terbuktinya third-party seal ini juga bisa diakibatkan karena pengguna atau konsumen Shopee tidak menyadari fungsi dari third-party seal tersebut (Wu et al, 2010). Oleh karena itu, third- party seal tidak mampu mengurangi persepsi risiko konsumen terhadap e- commerce. 8. Reputasi Positif terhadap Kepercayaan dan Persepsi Risiko. Reputasi positif suatu e-commerce dipandang dapat meningkatkan kepercayaan konsumen pada e-commerce tersebut dan mengurangi persepsi risiko konsumen. Kim et al (2008) dalam penelitiannya membuktikan teori tersebut. Pada penenelitian ini, reputasi positif terbukti memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan. Namun hasil penelitian ini menyebutkan reputasi positif tersebut tidak mampu mengurangi persepsi risiko konsumen. Banyak konsumen masih mempertimbangkan reputasi e-commerce sebelum berbelanja. Rekam jejak yang baik dari suatu e-commerce seperti Shopee akan menuntuk konsumen untuk beranggapan bahwa e-commerce tersebut layak untuk dicoba atau digunakan. Reputasi positif juga bisa menjadi penanda bahwa transaksi di e-commerce tersebut kemungkinan besar akan sesuai dengan ekspektasi. Oleh karenanya, reputasi positif bisa berpengaruh positif terhadap kepercayaan. Namun, sebagian besar konsumen yang lain tidak terlalu peduli akan reputasi suatu situs. Saat ini banyak sekali e-commerce yang bermunculan dan tidak semua e-commerce tersebut memiliki reputasi yang baik. Misalnya saja 117
OLX. Banyak sekali kasus penipuan yang menimpa OLX karena situs tersebut memang tidak menyediakan rekening untuk menahan uang hasil transaksi seperti Shopee. Pembayaran transaksi OLX dilakukan antar rekening pribadi penjual dan pembeli. Meski demikian, OLX masih digemari oleh banyak konsumen di Indonesia karena memiliki keunggulan lain. Dengan demikian, konsumen pada dasarnya tidak peduli risiko hanya karena menggunakan e- commerce yang tidak memiliki reputasi positif. 9. Familiarity terhadap Kepercayaan, Persepsi Risiko, dan Niat Berperilaku. Familiarity dianggap sebagai ukuran pengalaman konsumen dalam berbelanja online. Semakin familier seseorang dalam belanja online atau e- commerce maka semakin besar pula kepercayaan dan niat beli yang dimilikinya. Familiaritas tersebut juga dipercaya dapat mengurangi anggapan konsumen tentang risiko dalam e-commerce. Penelitian ini membuktikan bahwa familiarity memang berpengaruh positif terhadap kepercayaan dan niat berperilaku. Akan tetapi, familiarity tidak mengurangi persepsi risiko konsumen akan e-commerce. Penelitian terdahulu oleh Kim et al (2008) juga mengungkapkan hal yang sama bahwa familiarity berpengaruh positif terhadap keoercayaan dan niat berperilaku, tapi tidak berpengaruh negatif terhadap kepercayaan. Dyke et al (2007) mendukung hasil penelitian ini dengan bukti bahwa familiarity memiliki pengaruh positif terhadap kepercayaan meskipun pengaruh tersebut tidak signifikan. 118
Konsumen yang sudah berpengalaman berbelanja online lebih mudah percaya daripada konsumen yang belum pernah belanja online. Konsumen berpengalaman lebih tahu prosedur belanja online. Meski prosedur tersebut bisa berbeda antara e-commerce yang satu dengan yang lain, namun secara garis besar sama. Konsumen juga bisa membedakan mana penjual yang kredibel dan mana yang tidak. Konsumen yang sudah pernah berbelanja dengan e-commerce, biasanya akan mengutamakan pencarian menggunakan e-commerce membutuhkan suatu barang. Dengan begitu niat beli konsumen lebih mudah terbentuk karena sering melihat barang-barang menarik yang dijual di sana. Tersedianya e-commerce dalam bentuk aplikasi yang mudah diakses juga menjadi salah satu alasan mengapa niat beli timbul. Shopee misalnya, konsumen bisa menggunakan aplikasi Shopee sebagaimana sosial media. Shopee kerap kali mengadakan kuis yang membuat konsumen tertarik. Meski tidak memiliki keinginan beli, konsumen akan membuka aplikasinya sekadar mengikuti kuis tersebut. Ketika konsumen menang kuis, konsumen akan mendapatkan hadiah yang beragam. Hadiah tersebut bisa berupa koin, voucher belanja, maupun diskon tertentu. Tentu saja hadiah tersebut sangat sayang apabila dibiarkan begitu saja. Dengan hadiah tersebut, konsumen terpacu menggunakannya untuk membeli sesuatu. Pengalaman dalam berbelanja online tidak selamanya dapat mengurangi anggapan konsumen tentang risiko. Hal ini banyak terjadi pada konsumen yang memiliki pengalaman belanja online yang buruk di masa lalu (Dyke et al, 2007). 119 ketika
Misalnya saja pada pengalaman yang lalu konsumen pernah ditipu oleh penjual atau mendapatkan barang yang rusak dan penjual tidak mau bertanggung jawab. Pengalaman buruk tersebut biasanya tetap diingat oleh konsumen dan menyebabkan konsumen beranggapan bahwa belanja online tetap berisiko. 10. Kecenderungan Konsumen untuk Percaya terhadap Kepercayaan Kecenderungan konsumen untuk percaya diharapkan mampu berpengaruh positif terhadap kepercayaan. Kim et al (2008) dalam penelitian membuktikan bahwa pernyataan tersebut benar. Dalam penelitian ini, kecenderungan konsumen untuk percaya tidak terbukti memengaruhi kepercayaan secara positif. Kepercayaan diketahui dapat berasal dari internal maupun eksternal seseorang. Kecenderungan kepercayaan ini merupakan kepercayaan yang terbentuk dan berasal dari diri seseorang. Kecenderungan ini membentuk empat indikator yaitu: a. Mudahnya seseorang untuk percaya pada orang lain. b. Anggapan bahwa setiap orang dapat dipercaya. c. Mudahnya seseorang untuk mempertahankan kepercayaannya terhadap orang lain. d. Kepercayaan seseorang akan Tuhan. Pada tahap pengujian, indikator kepercayaan pada Tuhan harus dihilangkan dengan alasan tidak memiliki arah yang sama dengan indikator lain. Ketiga indikator lain yang dibentuk dari variabel tersebut nilai yang kecil pada skala Likert. Sebaliknya, indikator keempat memiliki nilai besar pada skala Likert. 120
121 Perbedaan tersebut membuat indikator kepercayaan pada Tuhan tidak berkorelasi dengan indikator lain. Hal ini membuktikan bahwa realitasnya, kepercayaan internal yang terbentuk dari dalam diri individu atau konsumen hanyalah adanya kepercayaan mereka terhadap Tuhan. Sedangkan kepercayaan terhadap sesama cenderung rendah. Hal ini juga membuktikan bahwa kepercayaan konsumen terbentuk sebagian besar bukan karena sifat, namun karena pengaruh lain di luar diri mereka. Oleh karena itu, kecenderungan konsumen untuk percaya tidak berpengaruh positif terhadap kepercayaan. Kecenderungan untuk percaya ini berasal dari sifat personal seseorang. Pada penelitian kali ini, 70% responden merupakan mahasiswa (Tabel 4.1.). Tidak menutup kemungkinan bahwa responden yang memiliki kesamaan latar belakang juga memiliki kesamaan sifat personal, termasuk dalam kecenderungan mereka untuk memercayai seseorang atau sesuatu (Wu et al, 2010).