Analisis Pengaruh Faktor Kepercayaan dan Resiko pada Niat Perilaku Konsumen Dalam Bertransaksi Menggunakan Online Ticket Agent XYZ

  Vol. 2, No. 7, Juli 2018, hlm. 2558-2568 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Analisis Pengaruh Faktor Kepercayaan dan Resiko pada Niat Perilaku

Online Ticket Agent XYZ

  Konsumen Dalam Bertransaksi Menggunakan 1 2 3 Nurma Abadi Firjatulloh , Ari Kusyanti , Himawat Aryadita

  Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 1 2 3 Email: [email protected], [email protected], [email protected]

  

Abstrak

E-Commerce merupakan kegiatan transaksi bisnis yang dilakukan dengan memanfaat teknologi jaringan

  internet atau biasa disebut transaksi online. Saat ini industri penjualan tiket atau agen travel juga memanfaatkan transaksi penjualan secara online. Salah satu perusahaan di Indonesia yang juga memanfaatkan transaksi bisnis online yaitu Online Ticket Agent XYZ. Online Ticket Agent XYZ merupakan salah satu situs e-commerce dalam bidang penjualan tiket atau agen travel terbesar di Indonesia. Meskipun transaksi secara online semakin diminati, model transaksi seperti ini tidak selalu aman bahkan rentan terhadap tindakan penipuan. Telah ada beberapa laporan konsumen Online Ticket

  Agent

  XYZ yang merasa dirugikan saat bertransaksi menggunakan situs tersebut, hal seperti ini dapat memengaruhi kepercayaan konsumen untuk melakukan transaksi menggunakan situs Online Ticket

  Agent

  XYZ. Penelitian ini mengusulkan model yang didasarkan dari tiga jurnal penelitian sebelumnya terdiri dari 16 variabel. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini yaitu Partial Least Square (PLS). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kepercayaan konsumen (Consumer Trust) dan resiko yang dirasakan konsumen (Perceived Risk) memengaruhi niat konsumen untuk bertransaksi

  (Intention to Purchase) menggunakan situs Online Ticket Agent XYZ.

  Kata Kunci: E-Commerce, Online Ticket Agent XYZ , Trus, Risk, Intention, Partial Least Square.

  

Abstract

E-Commerce is a business transaction activity conducted by utilizing the technology of the Internet

network or so-called online transactions. Currently the ticket sales industry or travel agent also utilizes

online sales transactions. One of the companies in Indonesia that also take advantage of online business

transactions that is Online Ticket Agent XYZ. Online Ticket Agent XYZ is one of the e-commerce sites

in the field of ticket sales or the largest travel agency in Indonesia. Although online transactions are

increasingly in demand, this type of transaction is not always safe and even vulnerable to fraud. There

have been some consumer reports of Online Ticket Agent XYZ who feel harmed while transacting using

the site, things like this can affect consumer confidence to make transactions using Online Ticket Agent

  

XYZ site. This study proposes a model based on three previous research journals consisting of 16

variables. The analysis method used in this research is Partial Least Square (PLS). The results of this

study indicate that consumer confidence (Consumer Trust) and perceived risk of consumer (Perceived

Risk) affect the intention of consumers to transact (Intention to Purchase) using Ticket.com site.

  Keywords: E-Commerce, Online Ticket Agent XYZ, Trus, Risk, Intention, Partial Least Square.

  seluruh manusia untuk mempermudah 1.

   PENDAHULUAN aktifitasnya, termasuk transaksi bisnis pun dapat

  dilakukan melalui internet yang biasa disebut Saat ini kemajuan teknologi seperti internet bisnis online atau e-commerce. Aktivitas dan smartphone menjadi aspek penting dalam transaksi bisnis dengan menggunakan internet kehidupan. Internet menjadi salah satu bukti disebut Electronic Commerce (E-Commerce) nyata yang memiliki perkembangan signifikan di (McLeod dan Schell, 2004). seluruh dunia. Dengan begitu pesatnya

  Data survei dari Asosiasi Jaringan Internet perkembangan internet, dapat diartikan bahwa Indonesia (APJII) bahwa dari 256,2 juta internet begitu sangat dibutuhkan oleh hampir

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

2558 penduduk Indonesia, pengguna internet sebesar 88,1 juta dengan penetrasi 132,7 juta, dari jumlah tersebut orang yang menggunakan internet untuk keperluan menawarkan atau mencari barang dan jasa sebesar 98,6% atau 130,8 juta pengguna dan melakukan transaksi

  online sebesar 63,5% atau 84,2 juta pengguna

  Commerce : Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model

  Electronic Commerce: Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model,

  Penelitian yang dilakukan Pavlou (2003) yang berjudul Consumer Acceptance of

  2.2 Pavlou (2003)

  untuk mengembangkan kerangka teoritis yang mengidentifikasi anteseden kepercayaan konsumen dan niat pembelian, menganalisis data perilaku konsumen Internet yang dikumpulkan melalui survei Web dan memberikan implikasi teoritis dan manajerial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa disposisi konsumen terhadap kepercayaan, perlindungan privasi, perlindungan keamanan, persepsi konsumen tentang reputasi penjual, kualitas informasi, dan keandalan sistem merupakan anteseden kuat yang memengaruhi kepercayaan konsumen. Variabel yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1.

  Customer. Tujuan dari penelitian tersebut adalah

  menganalisa e-commerce dari dua sudut pandang, yaitu konsumen dan penyedia layanan dengan menggunakan pendekatan Bussines to

  Antecedents of Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce , penelitian tersebut

  Penelitian Kim et al (2003) yang berjudul

  2.1 Kim et al (2003)

  2. LANDASAN KEPUSTAKAAN

  XYZ agar dapat mencegah terjadinya segala bentuk pelanggaran dalam transaksi online seperti yang telah dijelaskan diatas.

  sebelumnya. Hasil akhir dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan acuan bagi penyedia layanan atau agen travel online pada umumnya dan khususnya Online Ticket Agent

  Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective untuk melengkapi penelitian

  dan penelitian Featherman & Pavlou (2003) yang berjudul

  tersebut tidak meneliti faktor resiko sesuai latar belakang penelitian ini, maka penelitian ini menambahkan variabel faktor resiko yang diadopsi dari penelitian Pavlou (2003) yang berjudul Consumer Acceptance of Electronic

  (APJII, 2016). Data yang disebutkan diatas menjadi salah satu faktor pendukung perkembangan bisnis online di Indonesia. Salah satunya adalah industri penjualan tiket online atau agen travel yang juga memanfaatkan transaksi penjualan secara online.

  XYZ bekerjasama dengan beberapa maskapai nasional, PT. Kereta Api Indonesia dan ribuan hotel diberbagai negara. Pengguna layanan online travel Online Ticket Agent XYZ yang megunduh aplikasi tersebut melalui

  Berbagai layanan e-commerce tumbuh dan bersaing di Indonesia, salah satunya yaitu situs

  Online Ticket Agent

  XYZ yang bergerak pada bisnis penjualan tiket online. Online Ticket

  Agent

  XYZ menyediakan transaksi penjualan tiket secara online, seperti tiket penerbangan dan tiket kereta api, serta menyediakan jasa pemesanan hotel, tiket event dan konser. Online

  Ticket Agent

  smartphone sudah mencapai jutaan. Total

  Antecedents of Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce , karena pada penelitian

  pengguna Online Ticket Agent XYZ pada tahun 2016 sudah mencapai 3.5 juta pengguna (Tribuntechno, 2016).

  Meskipun transaksi secara online semakin diminati, transaksi dengan metode tersebut tak selalu aman bahkan rentan terhadap tindakan penipuan. Tidak hanya memberikan keuntungan, transaksi secara online juga dapat membuat pengguna terkena dampak negatif. Data survei dari Asosiasi Jaringan Internet Indonesia (APJII) pendapat pengguna terhadap keamanan bertransaksi online yang berpendapat tidak aman sebesar 39,4 juta pengguna, berpendapat tidak tahu 1,1 juta pengguna dan berpendapat aman 92 juta pengguna (APJII, 2016). Dengan banyaknya resiko saat bertransaksi online, keamanan saat bertransaksi online harus menjadi perhatian lebih bagi pengguna dan penyedia layanan. Telah ada beberapa laporan dari konsumen yang bertransaksi menggunakan situs Online Ticket

  Agent

  XYZ dan merasa dirugikan. Seharusnya kasus seperti ini tidak terjadi pada transaksi di situs sekelas Online Ticket Agent XYZ, karena dapat menyebabkan kekhawatiran konsumen dalam bertransaksi menggunakan Online Ticket

  Agent

  XYZ dan berpengaruh pada tingkat kepercayaan konsumen pada situs tersebut. Penelitian ini memodifikasi model dari penelitian Kim et al (2003) yang berjudul

  penelitian ini meneliti pengaruh kepercayaan dan resiko konsumen terhadap e-commerce. Model yang dihasilkan mengintegrasikan kepercayaan dan resiko yang dirasakan, yang digabungkan dengan variabel lain karena banyaknya faktor yang memengaruhi belanja online. Variabel yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.

  Gambar 3. Model penelitian Featherman dan Pavlou (2003) Sumber : Featherman dan Pavlou (2003)

  2.4 Variabel yang Digunakan Tabel 1 Variabel yang Digunakan

  Consumer Disposition to Trust Gambar 1. Model Penelitian Kim et al (2003)

  Presence of a Third Party Seal Sumber : Kim et al (2003)

  Perceived Privacy Protection Perceived Security Protection Information Quality Reputation

  Kim et al (2003) System Reliability Familiarity Ease of Use Consumer Trust (TRUST) Intention to Purchase (INTENTION) Perceived Risk Pavlou (2003) Financial Risk

  Gambar 2. Model Penelitian Pavlou (2003) Time Risk

  Featherman dan Pavlou Sumber : Pavlou (2003)

  (2003) Privacy Risk Overall Risk

2.3 Featherman dan Pavlou (2003)

  Penelitian Featherman dan Pavlou (2003)

  2.5 Partial Least Square (PLS)

  yang berjudul Predicting e-services adoption: a

  Partial Least Square (PLS) merupakan perceived risk facets perspective, penelitian ini

  pendekatan model persamaan Structural meneliti tentang persepsi resiko yang dirasakan

  Equation Modeling (SEM) yang berbasis

  memengaruhi pengguna e-service. Penelitian ini komponen atau varian. PLS merupakan memperluas pendekatan untuk memasukkan pendekatan alternatif yang bergeser dari ukuran negatif (potensi kerugian) yang dapat pendekatan SEM berbasis kovarian menjadi terjadi pada transaksi e-service. Dari teori resiko berbasis varian (Ghozali, 2008). yang dirasakan, aspek spesifik dari resiko itu

  Langkah-langkah dalam pengujian Partial sendiri, integrasi, dan dilakukan pengujian

  Least Square (PLS) yang pertama menguji

  menggunakan model Technology Acceptance

  Model Measurement (Outer Model), Model Model (TAM) sehingga menghasilkan model Structural (Inner Model), Pengujian Hipotesis

  penelitian e-service sesuai yang diusulkan. Hasil (Hussein, 2015). dari penelitian menunjukkan bahwa adopsi e-

  service sangat dipengaruhi oleh persepsi resiko 3.

   METODOLOGI

  berbasis kinerja, dan persepsi kemudahan penggunaan layanan yang tersedia dapat

  3.1 Model Penelitian

  mengurangi kekhawatiran resiko. Variabel yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3. Penelitian ini menggunakan model yang diadopsi dari model penelitian Kim et al (2003), Pavlou (2003) dan Featherman & Pavlou (2003). Gambar 4 merupakan model yang digunakan dalam penelitian ini

  Gambar 4. Model Penelitian

  Hasil perhitungan Pearson

  Hasil uji reliabilitas menyarankan untuk menghapus indikator CDT2 dan CDT4 agar nilai reliabilitas variabel CDT bisa memenuhi kriteria. Setelah variabel CDT memenuhi batas nilai

  Cronbach’s Alpha, semua variabel pada penelitian ini

  sudah lolos uji reliabilitas karena memiliki nilai > 0.60.

  2. Uji Validitas

  Pengujian validitas dilakukan dengan menggunakan rumus Pearson Product

  Moment yaitu dengan nilai korelasi indikator > 0,3061 dinyatakan valid.

  Correlation menunjukkan bahwa semua

  untuk mengidentifikasi nilai reliabilitas kuesioner. Uji reliabilitas didefinisikan sebagai rangkaian uji lanjutan untuk menilai kehandalan dari indikator yang valid dilihat dari nilai Cronbac

  indikator sudah memenuhi kriteria dan valid, sehingga layak untuk dilakukan pengujian selanjutnya.

  4.2 Screening Data

  Screening data dilakukan untuk menyeleksi data yang tidak layak untuk digunakan untuk pengujian pada tahap selanjutnya, seperti nilai yang kosong pada indikator kuesioner (missing

  values) dan outlier data .

  1. Uji Missing Data

  Data yang terlewatkan dalam pengisian kuesioner yang dilakukan oleh responden harus dihilangkan dan tidak dapat disertakan dalam pengujian analisis, karena dapat menyebabkan masalah statistik dalam pengujian jika data tersebut disetakan, pengujian ini dinamakan uji

  missing data atau missing values (Field, 2009).

  h’s Alpha yang dihasilkan > 0.60 (Sekaran, 2006).

  Cronbach’s alpha

  Model tersebut akan di analisis dengan menggunakan metode Partial Least Square (PLS).

  Sumber data penelitian ini diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner secara online. Responden yang dituju adalah konsumen yang pernah bertransaksi menggunakan situs Online

  3.2 Populasi dan Sampel

  Penelitian ini menggunakan sampel yaitu responden yang pernah melakukan transaksi

  online pada situs Online Ticket Agent XYZ.

  Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah simple random

  sampling . Pengambilan (simple random sampling) atau sampel acak sederhana adalah

  suatu cara pengambilan sampel dimana tiap unsur yang membentuk populasi diberi kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel.

  Ticket Agent

  Dalam menguji reliabilitas penelitian ini menggunakan nilai

  XYZ. Jumlah sampel yang akan diolah pada penelitian ini dihitung berdasarkan jumlah variabel pada penelitian ini. Ukuran sampel data yang diperlukan adalah antara 165 sampai dengan 220 responden yang didapat dari 15 sampai 20 observasi untuk setiap variabel independen (Hair et al, 2010).

  3.3 Skala Pengukuran

  Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan skala likert (likert

  scale) . Rancangan alat ukur ini menggunakan 5-

  point likert scale yang menyediakan 5 alternatif jawaban.

  4. HASIL

  4.1 Pilot Study 1. Uji Reliabilitas

  Penelitian ini akan menguji sebanyak 181 data dari responden yang tidak ditemukan missing data. Oleh karena itu, tidak ada data yang dihapus dan semua data tersebut akan diuji dalam analisis selanjutnya.

  c.

   Composite Reliability

  Pada pengujian Composite 2.

   Uji Outlier Data Reliability, variabel dikatakan memiliki

  Data dengan nilai yang sangat berbeda nilai tinggi jika nilainya 0,70 atau lebih dari keseluruhan data yang ada dapat tinggi. Jika penelitian eksploratif, 0,6 membuat penyimpangan rata-rata dan atau lebih tinggi dapat diterima (Bagozzi menaikkan standart devisiasi , untuk dan Yi, 1998). menghindari hal tersebut maka dilakukan

  Hasil pengujian Composite uji outlier data (Field, 2009). Melakukan

  Reliability pada penelitian ini sudah outlier data harus menentukan nilai

  memenuhi kriteria reliabilitas. Nilai terlebih dahulu

  mahalanobis distance Composite Realiability pada semua

  dengan taraf kesalahan sebasar 1% (Kline, variabel penelitian ini sudah lebih dari 2011). batas kriteria. Jadi tidak terdapat

  Pada penelitian ini menghasilkan nilai masalah Composite Reliability yang

  mahalanobis distance sebesar 83,513343.

  telah diuji dan semua variabel sudah Pada penelitian ini data yang diolah reliabel. sebanyak 206 data yang telah diuji missing d.

   Cronbach’s Alpha

  data, setelah diuji mahalanobis terdapat Pada pengujian

  Cronbach’s Alpha

  sebanyak 25 data yang mempunyai nilai pengukuran outer nilai loading 0,5

  mahalanobis lebih dari 83,513343.

  sampai 0,6 sudah dapat diterima. Batas nilai

  Cronbach’s Alpha yang digunakan

4.3 Analisis Partial Least Square (PLS) pada penelitian ini yaitu 0,6.

  Pada penelitian ini Nilai 1.

   Uji Outer Model Cronbach’s Alpha atau korelasi antara a.

   Convergent Validity

  konstruk semua indikator sudah Pada pengujian Convergent memenuhi nilai kriteria atau sudah

  Validity variabel dikatakan memiliki

  reliabel karena memiliki nilai nilai yang tinggi jika nilai Average

  Cronbach’s Alpha > 0,60. Variance Extracted (AVE) pada angka

  0,5 atau lebih tinggi (Bagozzi dan Yi, 2.

   Uji Inner Model 1998).

  a. Uji Koefsien Detreminasi (R-

  Hasil pengujian Convergen Validity

  Square)

  semua variabel pada penelitian ini sudah Penilaian model dengan PLS memenuhi kriteria validitas karena diawali dengan melihat R-square untuk setiap variabel memiliki nilai Average setiap variabel laten dependen yang Variance Extracted (AVE) > 0,5. digunakan dalam penelitian ini.

  b.

   Discriminant Validity

  Hasil pengujian R-Square setelah Pengujian tahap ini dilakukan pengujian yang dilakukan menunjukkan untuk memastikan setiap konsep dari bahwa hubungan linear sebesar 72,3% masing-masing variabel laten berbeda dari variabel Consumer Trust (CT) dengan variabel lainnya. dipengaruhi oleh 9 variabel untuk

  Hasil pengujian model menjelaskan variasi retensi. Hubungan

  Discriminant Validity pada penelitian ini linear sebesar 48,1% dari variabel

  sudah memenuhi kriteria validitas.

  Intention to Purchase (IP) dipengaruhi

  Model memiliki Discriminant Validity oleh 10 variabel untuk menjelaskan yang baik jika setiap nilai Cross Loading variasi retensi dan 68,7% dari variabel dari setiap indikator dari sebuah variabel

  Financial Risk (FR), 41,7% dari variabel

  laten memiliki nilai yang paling besar

  Time Risk (TR), 50% dari variabel

  dibandingkan dengan nilai loading lain

  Privacy Risk (PPR), 66,5% dari variabel

  terhadap variabel laten lainnya (Fornell

  Overall Risk (ORI) dipengaruhi oleh

  dan Larcker, 1981). Nilai hasil Cross variabel Perceived Risk (PR).

  Loading dari penelitian ini sudah

  b. ) Uji Relevansi Prediktif (Q-Square

  memenuhi kriteria. Jadi tidak terdapat Nilai Q-square lebih besar dari nol masalah dari model Discriminant mengindikasikan bahwa variabel Validity yang telah diuji. eksogen mempunyai relevansi prediktif pada variabel endogen yang dipengaruhi. Sesuai dengan rumus perhitungan nilai Q2.

  Hasil pengujian relevansi prediktif

  5.1 Pembahasan Hipotesis 1.

  Diterima H14 Kualitas informasi (IQ) secara negatif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Ditolak H15 Reputasi (REP) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Ditolak H16 Keandalan sistem (SR) secara negatif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Ditolak H17 Keakraban (FAM) secara negatif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Ditolak H18 Kemudahan penggunaan (EOU) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Ditolak

  H19 Resiko yang dirasakan (PR) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Diterima

  5. PEMBAHASAN

  H1 : Kecondongan kepercayaan konsumen (CDT) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H1 menunjukkan bahwa hubungan variabel kecondongan kepercayaan konsumen (CDT) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa aspek kecondongan kepercayaan konsumen seperti layanan transaksi dan informasi produk yang ditawarkan oleh situs

  Ditolak H12 Perlindungan privasi yang dirasakan (PPP) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Ditolak

  Online Ticket Agent

  XYZ dan kemampuan

  Online Ticket Agent

  XYZ dalam mengelola informasi konsumen tidak cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs

  Online Ticket Agent XYZ.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Wu et al (2010) yang berjudul Effects of Perceived

  Interactivity, Perceived Web Assurance and Disposition to Trust on Initial Online Trust.

  2. H2 : Jaminan pihak ketiga (TPS) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H2 menunjukkan bahwa

  H13 Perlindungan kemananan yang dirasakan (PSP) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Diterima H11 Jaminan pihak ketiga (TPS) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Q-square yang didapatkan yaitu 0,9121

  Ditolak H10 Kepercayaan (CT) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Ditolak H9 Kemudahan penggunaan (EOU) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  Ditolak H8 Keakraban (FAM) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  nilai Q-square menunjukkan angka yang lebih besar dari nol sehingga pada penelitian ini variabel eksogen mempunyai relevansi prediktif terhadap variabel endogen c.

   Uji Ukuran Efek (f-square)

  Ukuran efek atau f-square dihitung sebagai nilai absolut kontribusi individual setiap variabel eksogen pada nilai R-Square variabel endogen. Ukuran efek dapat dikelompokkan menjadi 3 kategori yaitu lemah (0,02), sedang (0,15) dan besar (0,35).

  Hasil f-square pada penelitian ini menunjukkan bahwa 13 varibel eksogen berpengaruh lemah terhadap variabel endogen,

  6 variabel eksogen berpengaruh sedang terhadap variabel endogen dan 1 variabel eksogen berpengaruh besar terhadap 4 variabel endogen.

3. Uji Hipotesis

  Ditolak H2 Jaminan pihak ketiga (TPS) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  Tabel 2 Hasil kesimpulan hipotesis Hipotesis Hasil hubungan variabel jaminan pihak ketiga (TPS) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa jaminan pihak ketiga dalam menjaga keamanan konsumen dalam bertransaksi dan jaminan keamanan pembayaran yang tersedia pada situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket Agent XYZ.

  signifikansi P-Value < 0,05 yang berarti terdapat pengaruh antara variabel eksogen dengan variabel endogen (Ghozali, 2013), sedangkan untuk mengetahui hubungan positif/negatif antar variabel eksogen dengan variabel endogen dapat dilihat dari nilai Original Sample (O).

  T-Statistic s > 1.960 dengan tingkat

  Hasil pengujian hipotesis dari penelitian ini dikatakan signifikan jika nilai

  Ditolak H3 Perlindungan privasi yang dirasakan (PPP) secara negatif memengaruhi kepercayaan (CT) Ditolak

  H4 Perlindungan kemananan yang dirasakan (PSP) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  Ditolak H5 Kualitas informasi (IQ) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  Diterima H6 Reputasi (REP) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  Ditolak H7 Keandalan sistem (SR) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  H1 Kecondongan kepercayaan konsumen (CDT) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  .

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce

  XYZ dapat memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket Agent XYZ. Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Agent

  Hal ini mengindikasikan bahwa kualitas informasi website, keakuratan informasi, kepuasan konsumen terhadap informasi produk dan layanan yang disajikan oleh Online Ticket

3. H3 : Perlindungan privasi yang dirasakan

  4. H4 : Perlindungan kemananan yang dirasakan (PSP) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H4 menunjukkan bahwa hubungan variabel perlindungan keamanan yang dirasakan (PSP) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa perlindungan keamanan transaksi dan pembayaran yang diberikan oleh pihak Online

  (PPP) secara negatif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H3 menunjukkan bahwa hubungan variabel perlindungan privasi yang dirasakan (PPP) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa perlindungan privasi data pribadi konsumen yang diberikan oleh Online Ticket

  8. H8 : Keakraban (FAM) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT)

  as an Organizational Contingency, Part II: Examining Four Dimensions of Trust in ELICIT Experimentation.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Powley et al (2010) yang berjudul Study of Trust

  7. H7 : Keandalan sistem (SR) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H7 menunjukkan bahwa hubungan variabel reliabilitas sistem (SR) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT), menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa keandalan sistem transaksi yang dimiliki situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan individu pada situs Online Ticket Agent XYZ.

  Factors and the Ineffectiveness of Third Party Assurance Seals: A Two-Stage Model of Initial Trust in a Web Business.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Mcknight et al (2004) yang berjudul Shifting

  6. H6 : Reputasi (REP) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H6 menunjukkan bahwa hubungan variabel reputasi (REP) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat reputasi karena kejujuran pada konsumen yang dimiliki situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket Agent XYZ.

  Agent

  Ticket Agent

  XYZ tidak cukup memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket

  Agent XYZ.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Fortes dan Rika (2014) yang berjudul Privacy

  concerns and online purchasing behaviour: Towards an integrated mode.

  Effects of Security and Privacy Information on Trust & Trustworthiness and Loyalty in Online Marketing in Malaysia.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Alshare dan Mousa (2010) yang berjudul The

  XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs tersebut.

  5. H5 : Kualitas informasi (IQ) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil pengujian H5 menunjukkan bahwa hubungan variabel kualitas informasi (IQ) dengan kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini diterima.

  Hasil pengujian H8 menunjukkan bahwa hubungan variabel keakraban (FAM) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa keakraban konsumen pada fitur-fitur produk dan pengetahuan tentang proses transaksi layanan yang tersedia pada situs Online Ticket Agent

  11. H11 : Jaminan pihak ketiga (TPS) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP)

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Alshare dan Mousa (2014) yang berjudul The

  Ticket Agent XYZ.

  13. H13 : Perlindungan kemananan yang dirasakan (PSP) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H13 menunjukkan bahwa hubungan variabel perlindungan keamanan yang dirasakan (PSP) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini diterima. Hal ini mengindikasikan bahwa perlindungan keamanan transaksi dan pembayaran yang diberikan oleh pihak Online Ticket Agent XYZ kepada konsumen memengaruhi konsumen untuk melakukan transaksi pada situs Online

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Ticket Agent XYZ.

  XYZ kepada konsumen tidak cukup untuk memengaruhi konsumen untuk melakukan transaksi menggunakan situs Online

  Ticket Agent

  12. H12 : Perlindungan privasi yang dirasakan (PPP) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H12 menunjukkan bahwa hubungan variabel perlindungan privasi yang dirasakan (PPP) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa perlindungan privasi tentang data pribadi yang diberikan pihak Online

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Hasil pengujian H11 menunjukkan bahwa hubungan variabel jaminan pihak ketiga (TPS) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa jaminan pihak ketiga dalam menjaga keamanan konsumen dalam bertransaksi dan jaminan keamanan pembayaran tidak cukup kuat untuk memengaruhi konsumen untuk melakukan transaksi pada situs Online Ticket Agent XYZ.

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  XYZ belum cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  XYZ untuk konsumen sangat memengaruhi niat bertransaksi konsumen pada situs tersebut.

  Ticket Agent

  10. H10 : Kepercayaan (CT) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H10 menunjukkan bahwa hubungan variabel kepercayaan (CT) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini diterima. Hal ini mengindikasikan bahwa kesan yang baik dan komitmen yang diberikan situs Online

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Agent XYZ.

  XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket

  (EOU) dengan variabel kepercayaan (CT) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat kemudahan mengakses website, kemudahan menggunakan menu dan navigasi saat transaksi pada situs Online Ticket Agent

  9. H9 : Kemudahan penggunaan (EOU) secara positif memengaruhi kepercayaan (CT) Hasil_pengujian H9 menunjukkan bahwa hubungan variabel kemudahan penggunaaan

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Agent XYZ.

  Moderating Effect of Espoused Cultural Dimensions on Consumer’s Intention to Use

  Mobile Payment Devices.

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  perceived Usefulness, Ease of Use, Risk on Attitude and Intention to Shop Online.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Juniwati (2014) yang berjudul Influence of

  XYZ.

  18. H18 : Kemudahan penggunaan (EOU) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H18 menunjukkan bahwa hubungan variabel reputasi (REP) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat kemudahan mengakses website, kemudahan menggunakan menu dan navigasi saat transaksi pada situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi konsumen untuk bertransaksi menggunakan Online Ticket Agent

  Influencing Customer Perceived Quality and Purchase Intention toward Private Labels in the Vietnam Market: The Moderating Effects of Store Image.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Vo dan Nguyen (2015) yang berjudul Factors

  H17 : Keakraban (FAM) secara negatif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H17 menunjukkan bahwa hubungan variabel keakraban (FAM) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa keakraban pada fitur-fitur produk dan layanan yang tersedia pada situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi konsumen untuk bertransaksi menggunakan Online Ticket Agent XYZ.

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce 17.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  14. H14 : Kualitas informasi (IQ) secara negatif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H14 menunjukkan bahwa hubungan variabel kualitas informasi (IQ) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa kualitas informasi website, produk dan layanan yang disajikan oleh Online Ticket Agent

  XYZ.

  16. H16 : Reliabilitas sistem (SR) secara negatif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H16 menunjukkan bahwa hubungan variabel reliabilitas sistem (SR) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa keandalan sistem transaksi yang dimiliki situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi konsumen dalam melakukan transaksi pada Online Ticket Agent

  Consumer Trust in B-to-C Electronic Commerce.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Kim et al (2003) yang berjudul Antecedents of

  15. H15 : Reputasi (REP) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H15 menunjukkan bahwa hubungan variabel reputasi (REP) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkan perhitungan yang tidak signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat reputasi karena kejujuran pada konsumen yang dimiliki situs Online Ticket Agent XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi individu untuk melakukan transaksi pada situs Online Ticket Agent XYZ.

  and Consumer Online Purchase Intention of Air Ticket.

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Sam dan Tahir (2009) yang berjudul Website Quality

  Online Ticket Agent XYZ.

  XYZ tidak cukup kuat untuk memengaruhi individu untuk melakukan transaksi pada situs

  19. H19 : Resiko yang dirasakan (PR) secara positif memengaruhi perilaku konsumen (IP) Hasil pengujian H19 menunjukkan bahwa hubungan variabel resiko yang dirasakan (PR) dengan variabel perilaku konsumen (IP) menghasilkaniperhitungan yang signifikan antara variabel tersebut. Oleh karena itu hipotesis ini diterima. Hal ini mengindikasikan bahwa resiko kegagalan transaksi saat menggunakan situs Online Ticket Agent XYZ memengaruhi perilaku konsumen dalam bertransaksi menggunakan situs Online Ticket

  Agent XYZ.

DAFTAR PUSTAKA

  Acceptance of Electronic Commerce: Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model.

6. KESIMPULAN

  Metode Alternatif dengan. Semarang: Universitas Diponegoro.

  [online] Available at :

  http://fac.ksu.edu.sa/sites/default/files/ktb_ lktrwny_shml_fy_lhs.pdf [Diakses,

  30 April 2017] Fornell, C. dan Larcker, D.F. 1981. Evaluating

  structural equation models with. Journal of Marketing Research, Volume 18(1), pp. 39-

  50. Fortes, N. Dan Rita, P. Privacy concerns and

  online purchasing behaviour: Towards an integrated model. European Research on Management and Business Economics 22.

  Ghozali, I. 2008. Struktural Equation Modelling

  Manajemen Menggunakan Partial Least Squares (PLS) dengan SmartPLS 3.0..

  Hair, J. e. a., 2010. Multivariate data analysis. 7 penyunt. New Jearsy: Pearson Education Inc. Hal.172. Hussein, A. S. 2015. Penelitian Bisnis dan

  E-Services Adoption: A Perceived Risk Facets Perspective. International Journal of Human-Computer Studies.

  Malang, Universitas Brawijaya. Juniwati. 2014. Influence of Perceived

  Usefulness, Ease of Use, Risk on Attitude and Intention to Shop Online. European Journal of Business and Management.

  Alshare dan Mousa. 2014. The Moderating

  Effect of Espoused Cultural Dimensions on Consumer’s Intention to Use Mobile Payment Devices. Thirty Fifth International Conference on Information Systems.

  Kim, D., Ferrin, D. dan Rao, R. 2003.

  Antecedents of Consumer Trust in B-to-C.

  Americas Conference on Information Systems.

  Field, A. 2009. Discovering Statistics using SPSS 3rd ed . [ebook]. Sage Publications.

  Featherman, M. dan Pavlou, P. 2003. Predicting

  Consumer Trust (TRUST) yang

  signifikan terhadap Intention to Purchase (INTENTION) pada Online Ticket Agent XYZ. Hal ini menunjukkan bahwa resiko yang dapat dialami konsumen saat melakukan transaksi pada situs Online Ticket Agent

  dipengaruhi oleh 9 variabel yaitu Consumer

  Disposition to Trust, Presence of a Third Party Seal, Perceived Privacy Protection, Perceived Security Protection, Information Quality, Reputation, System Reliability, Familiarity dan Ease of Us e berpengaruh positif dan signifikan

  terhadap Intention to Purchase (INTENTION) pada Online Ticket Agent XYZ. Hal ini menunjukkan bahwa faktor kepercayaan konsumen pada situs Online Ticket Agent XYZ dapat memengaruhi niat konsumen untuk melakukan transaksi pembelian pada situs tersebut. Berarti bahwa untuk meningkatkan niat konsumen untuk membeli tiket menggunakan situs Online Ticket Agent XYZ, pihak Online

  Ticket Agent

  XYZ harus membangun rasa kepercayaan konsumen karena proses transaksi secara online lebih didasarkan pada kepercayaan, berbeda dengan proses transaksi tradisional. Jadi jika konsumen memiliki kepercayaan pada situs Online Ticket Agent

  XYZ dapat memengaruhi niat konsumen untuk bertransaksi menggunakan situs Online Ticket

  Agent XYZ.

  Perceived Risk berpengaruh positif dan

  XYZ memengaruhi niat konsumen dalam melakukan transaksi pembelian pada situs Online Ticket

  Hipotesis ini didukung hasil penelitian Pavlou (2003) yang berjudul Consumer

  Agent

  XYZ. Resiko yang dapat terjadi saat transaksi dilakukan sangat memengaruhi niat konsumen untuk melakukan transaksi menggunakan situs tersebut. Jadi jika situs

  Online Ticket Agent

  XYZ meminimalisir kesalahan dan resiko kegagalan konsumen saat melakukan transaksi pemesanan maupun transaksi pembayaran menggunakan situs

  Online Ticket Agent

  XYZ, hal itu dapat memengaruhi niat konsumen untuk bertransaksi menggunakan situs Online Ticket Agent XYZ.

  APJII. 2016. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. [Online]

  Available at : https://www.apjii.or.id/ [Diakses Senin Maret 2017].

  Bagozzi, R. P. dan Yi, Y. 1998. On the evaluation of structural equation models.

  Academy of Marketing Science. Kline, R. 2011. Principles and practice of