dampak disconfirmation dan involvement terhadap

Untuk menguji dan menganalisis pengaruh harapan terhadap kelanjutan penggunaan SI di Go-Jek dan Jenius. Untuk menguji dan menganalisis pengaruh diskonfirmasi terhadap antisipasi kelambanan tindakan di Go-Jek dan Jenius.

Gambar 1.2.1 Persentase Pengguna Aplikasi Transportasi Online di Indonesia

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Ruang Lingkup Penelitian

Masalah Penelitian

Pembatasan Masalah

Tujuan Penelitian

Manfaat Penelitian

Manfaat Akademis
Manfaat Praktis

Sistematika Penulisan Skripsi

TINJAUAN PUSTAKA

Landasan Teori

Purchase Behavior
Postpurchase Evaluation
Post-Purchase Regret
Disconfirmation
Anticipated Inaction Regret
Satisfaction
Continued IS Use

Penelitian kutawa (Ding, 2017; Heitmann, Lehmann and . Herrmann, 2007) mengukur variabel Intended non-action Regret menggunakan item suai dengan objekt peresinikan masing-masing, yaitu sebagai rikut: If I stopped using the app in the next 3 months, I would regret it, I would be upset was, if I had to stop using the app in the next 3 months, I would be disappointed with the decision not to use the app in the next months. Previous research (Ding, 2017; Hu, Kettinger, & Poston, 2014) menggunakan alat ukur dengan beramang utsalan ali persamaan untuk mengukur variabel Continued IS Use according to the object of the research masing-masing, yaitu: I plan to continue using the app in the next 3 months, I plan to continue using the app as regularly as I do now, I expect to continue using the app for the next 3 months, Duration: On average, how many minutes you use these online social networking services each day .

Rerangka Konseptual

Pengaruh The Extent of Disconfirmation terhadap Hope
Pengaruh The Extent of User Involvement terhadap Hope
Pengaruh Hope terhadap Continued IS Use
Pengaruh Disconfirmation terhadap Anticipated Inaction Regret
Pengaruh The Degree of User Involvement terhadap Anticipated
Pengaruh The Degree of Anticipated Inaction Regret terkait dengan

Antisipasi penyesalan mengarah pada pemrosesan keputusan yang lebih hati-hati, dan pertimbangan mengenai keputusan berhubungan positif dengan komitmen (Chen, Hui, & Wang, 2011). H6 Tingkat penyesalan karena tidak adanya tindakan yang diantisipasi berhubungan positif dengan penghentian penggunaan aplikasi dengan penggunaan IS yang berkelanjutan.

Model Penelitian

Ho6 Tingkat penyesalan yang diantisipasi karena kekurangan tidak berhubungan secara positif dengan penghentian penggunaan aplikasi dengan penggunaan IS yang berkelanjutan. Ha6 Tingkat penyesalan yang diperkirakan berhubungan positif dengan berhenti menggunakan aplikasi dengan penggunaan IS yang berkelanjutan.

METODOLOGI PENELITIAN

Objek Penelitian

Desain Penelitian

Penelitian deskriptif lebih formal dan biasanya disusun dengan hipotesis yang dinyatakan dengan jelas dan didukung oleh pertanyaan penelitian. Penelitian deskriptif mempunyai beberapa fenomena dan ciri-ciri yang berkaitan dengan populasi suatu subjek (siapa, apa, kapan, dimana dan bagaimana suatu subjek).

Metode Pengambilan Sampel

Dalam penelitian ini kuesioner dipublikasikan di internet menggunakan Google Forms dan disebarkan melalui media sosial kepada responden yang memenuhi persyaratan peneliti. Data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dari hasil penelitian terdahulu, buku, artikel, jurnal dan publikasi yang berkaitan dengan masalah penelitian.

Populasi dan Sampel

Untuk memperoleh hasil yang valid, (Hair Jr., Black, Babin, & Anderson, 2010) meyakini bahwa pedoman besarnya sampel bergantung pada jumlah indikator dikalikan 5 sampai 10. Jumlah sampel yang akan diteliti adalah 100 untuk setiap objek. , jadi jumlah sampel seluruhnya adalah 200.

Operasionalisasi Variabel

ART1] Jika saya berhenti menggunakan aplikasi Go-Jek/Jenius dalam 3 bulan ke depan, saya akan berhenti menggunakan aplikasi tersebut. ART3] Saya akan kecewa dengan keputusan tidak menggunakan aplikasi Go-Jek/Jenius dalam 3 bulan ke depan.

Metode Pengolahan dan Analisis Data

Spesifikasi Model (Spesification Model)
Identifikasi (Identification)
Estimasi (Estimation)
Uji Kecocokan (Testing Fit)

Kecocokan Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Kecocokan Model Pengukuran (Measurement Model Fit)

Dalam SEM, model yang baru diidentifikasi mempunyai derajat kebebasan nol, dan dalam terminologi SEM disebut jenuh. Model overidentified adalah model yang parameter estimasinya lebih sedikit dibandingkan jumlah data yang diketahui. Indeks kecocokan ini merupakan fungsi deviasi sampel minimum (CMIN) dibagi derajat kebebasan sehingga menghasilkan indeks CMIN/DF.

Ukuran kesesuaian tambahan membandingkan model yang diusulkan dengan model dasar yang sering disebut sebagai model nol atau model independensi. Nilai rata-ratanya bervariasi berdasarkan derajat kebebasan yang diharapkan terjadi pada populasi dan bukan pada sampel.

Uji Validitas dan Reliabilitas

Uji Validitas (Pre-Test)

Pengambilan sampel cukup; KMO MSA merupakan statistik yang menunjukkan proporsi variasi suatu variabel yang merupakan variasi umum yaitu varians dalam penelitian. Nilai diagonal matriks korelasi anti-gambar di atas 0,5 menunjukkan bahwa variabel tersebut sesuai atau konsisten dengan struktur variabel lain pada nilai Faktor Matriks Komponen faktor tersebut. Uji reliabilitas merupakan pengujian yang digunakan untuk mengetahui konsistensi suatu alat ukur, apakah alat ukur yang digunakan dapat diandalkan dan tetap konsisten jika dilakukan pengukuran berulang kali (Priyatno, 2008).

Cronbach’s alpha lebih besar dari 0,6 dan setelah diuji validitasnya, item yang gagal dibuang dan item yang tidak gagal dimasukkan dalam uji reliabilitas.

Gambaran Umum Objek Penelitian

Uji Validitas dan Reliabilitas

Hasil Uji Validitas (Pre-Test)
Uji Reliabilitas (Pre-Test)

Sebagian besar alat ukur memenuhi syarat dan dapat disimpulkan bahwa alat ukur pada penelitian ini valid dan memenuhi syarat MSA yaitu idealnya > 0,5 dan factor loading ≥ 0,5. Tujuan uji reliabilitas adalah untuk melihat konsistensi dan reliabilitas alat ukur dalam kuesioner terhadap variabel-variabelnya. Untuk nilai limitnya dilihat dari Cronbach's alpha ≥ 0,60, jika melebihi batas tersebut maka dapat dinyatakan reliabel, stabil dan penting bagi variabel tersebut (Malhotra, 2010).

Tabel 4.2 Hasil Uji Validitas Pre-Test (Jenius)

Profil Responden

Usia Responden
Jenis Kelamin
Domisili Tempat Tinggal
Pendidikan Terakhir
Pekerjaan Responden
Lama Penggunaan Aplikasi

Gambar 4.1 diatas menunjukkan bahwa mayoritas responden pengguna aplikasi Go-Jek merupakan responden yang termasuk dalam kategori usia remaja/muda (< 24 tahun), yaitu sebanyak 74 orang atau 74%, untuk responden yang termasuk dalam golongan Remaja/ terdapat 22 orang atau 22% responden dewasa muda (24-30 tahun), dan 4 orang atau 4% responden termasuk dalam kategori dewasa (>30 tahun). Gambar 4.2 diatas menunjukkan bahwa mayoritas responden yang menggunakan aplikasi Jenius merupakan responden yang termasuk dalam kategori usia remaja/remaja (< 24 tahun), sebanyak 79 orang atau 79%, untuk responden yang tergolong pekerja muda/ Muda sebanyak 20 orang atau 20% dewasa (24-30 tahun), dan 1 orang atau 1% responden termasuk dalam kategori dewasa (>30 tahun). Dari Gambar 4.5 di atas terlihat bahwa tempat tinggal responden pengguna aplikasi Go-Jek didominasi oleh responden dari DKI Jakarta sebanyak 51 orang atau 51%, disusul Bogor sebanyak 8 orang atau 8%. Depok sebanyak 8 orang atau 8%, Tangerang sebanyak 20 orang atau sebesar 20% dan Bekasi sebanyak 13 orang atau sebesar 13%.

Pada Gambar 4.7 diatas terlihat mayoritas responden yang menggunakan aplikasi Go-Jek adalah responden dengan tingkat pendidikan terakhir Strata 1 (S1) sebanyak 48 orang atau 48%, kemudian responden dengan tingkat pendidikan terakhir Sekolah Menengah Atas (SMA) atau sederajat berjumlah 46 orang atau 46%, responden dengan tingkat pendidikan terakhir Diploma (D1-D3) berjumlah 5 orang atau berjumlah 5%, dan responden dengan pendidikan terakhir tingkat pendidikan Strata 2 sampai dengan 3 (S2-S3) berjumlah 1 orang atau 1%. Pada Gambar 4.8 diatas terlihat mayoritas responden yang menggunakan aplikasi Jenius adalah responden dengan tingkat pendidikan terakhir Sekolah Menengah Atas (SMA) berjumlah 54 orang atau 54%, kemudian responden dengan tingkat pendidikan terakhir pendidikan Strata 1 (S1) berjumlah 42 orang atau setara dengan 42%, responden dengan tingkat pendidikan akhir Diploma (D1-D3) berjumlah 3 orang atau 3%, dan responden dengan tingkat pendidikan akhir Strata 2 ke 3 (S2-S3) berjumlah 1 orang atau 1%.

Hasil Analisis Data

Spesifikasi Model
Identifikasi Model
Uji Model Pengukuran
Hasil Uji Model Keseluruhan

Goodness of Fit
Hasil Pengujian Hipotesis

Disconfirmation mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Hope, karena nilai estimasi menunjukkan hasil yang positif yaitu 0,299 dan p-value hipotesisnya adalah *** yang berarti nilai p < 0,05. Disconfirmation mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Kepuasan, karena nilai estimasi menunjukkan hasil sebesar 0,735, dan p-value hipotesis adalah *** yang berarti nilai p < 0,05. Kepuasan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan IS Lanjutan, karena nilai estimasi menunjukkan hasil sebesar 0,794, dan nilai p-value hipotesis adalah *** yang berarti nilai p < 0,05.

Disconfirmation mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Kepuasan, karena nilai estimasi menunjukkan hasil sebesar 1,177, dan p-value hipotesis adalah *** yang berarti nilai p < 0,05. Kepuasan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan IS Lanjutan, karena nilai estimasi menunjukkan hasil sebesar 0,802, dan nilai p-value hipotesis adalah *** yang berarti nilai p < 0,05.

Tabel 4.6 Computation Degree of Freedom (Go-Jek)

Pembahasan

Online Transportation dan Digital Banking

Pengaruh Disconfirmation terhadap Anticipated Inaction Regret . 92

Online Transportation

Pengaruh Disconfirmation terhadap Anticipated Inaction Regret . 97

Digital Banking

Pengaruh Disconfirmation terhadap Anticipated Inaction Regret 103

Indikator Pernyataan

Hal ini menunjukkan bahwa ekspektasi yang muncul pada pengalaman pengguna aplikasi Go-Jek dan Jenius tidaklah demikian. Variabel harapan pada saat menggunakan aplikasi Go-Jek mempunyai pengaruh negatif yang terlihat dari rata-rata indikator pernyataan harapan pada Tabel 4.17 berikut ini. Variabel ekspektasi inaction menyesal saat menggunakan aplikasi Go-Jek mempunyai pengaruh negatif, terlihat dari rata-rata indikator pernyataan ekspektasi inaction menyesal pada Tabel 4.18 di bawah ini.

Saya akan kecewa jika harus berhenti menggunakan aplikasi Go-Jek dalam 3 bulan ke depan. Saya akan merasa kecewa dengan keputusan tidak menggunakan aplikasi Go-Jek selama 3 bulan ke depan.

Gambar 4.14 Model Uji Hipotesis (Go-Jek)

Implikasi Manajerial

Indikator-indikator ini dipilih karena kinerja aplikasi Go-Jek dapat memenuhi kebutuhan konsumen dengan melampaui apa yang mereka harapkan berdasarkan pengalaman mereka menggunakan aplikasi tersebut. Dengan cara ini, konsumen akan merasakan pengalaman yang lebih baik dalam menggunakan aplikasi Go-Jek dan melampaui ekspektasi mereka. Bahwa konsumen memiliki pandangan optimis terhadap aplikasi Go-Jek yang akan semakin bermanfaat dalam kehidupan mereka.

Keterlibatan dalam penggunaan aplikasi Go-Jek mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap ekspektasi inaction menyesal, hal ini terlihat dari tingkat keterlibatan konsumen yang merupakan faktor yang dapat mengendalikan tingkat ekspektasi penyesalan. Penelitian ini hanya mengkaji aspek-aspek pendorong yang mempengaruhi sikap konsumen atau pengguna aplikasi Go-Jek dan Jenius untuk dapat memiliki niat dan rencana penggunaan aplikasi secara berkelanjutan di masa depan.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Namun jika menggunakan aplikasi Jenius, keterlibatan tidak berpengaruh signifikan terhadap harapan karena responden dalam penelitian ini adalah generasi Y yang umumnya tidak banyak menghabiskan waktu dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini menunjukkan bahwa konsumen Generasi Y tidak dapat mengontrol tingkat ekspektasinya terhadap penggunaan aplikasi Go-Jek dan Jenius, sehingga mereka tidak dapat memprediksi rencana masa depannya apakah akan terus menggunakan aplikasi Go-Jek dan Jenius atau tidak. Menolak menggunakan aplikasi Go-Jek tidak berpengaruh signifikan terhadap ekspektasi penyesalan karena tidak bertindak karena responden dalam penelitian ini adalah Generasi Y, dimana ada kemungkinan tingkat ekspektasi penyesalannya cukup tinggi, sehingga tidak berpengaruh. emosi. rasakan saat menggunakan aplikasi.

Sedangkan pada penggunaan aplikasi Jenius, diskonfirmasi berpengaruh signifikan terhadap prediksi penyesalan tidak bertindak akibat pengalaman konsumen dalam menggunakan aplikasi. Sedangkan selama menggunakan aplikasi Jenius, keterlibatan tidak berpengaruh signifikan terhadap prediksi inaction menyesal karena responden dalam penelitian ini adalah Generasi Y yang umumnya tidak terlalu sering menggunakan aplikasi Jenius dalam kesehariannya, sehingga tingkat keterlibatan konsumen adalah keterlibatan yang tidak terlalu tinggi atau rendah.

Keterbatasan Penelitian dan Saran Penelitian Lanjut

Dari penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa ketika menggunakan aplikasi Go-Jek, faktor pendorong yang dapat membentuk harapan dan penyesalan yang diharapkan pada konsumen generasi Y yaitu penolakan dan keterlibatan dapat mempengaruhi niat dan rencana untuk terus menggunakan aplikasi tersebut. berkelanjutan dan berjangka panjang di masa depan. Dalam menggunakan aplikasi Jenius, faktor pendorong yang dapat membentuk harapan dan penyesalan yang diharapkan dari konsumen generasi Y yaitu penolakan dapat mempengaruhi niat dan rencana untuk terus menggunakan aplikasi tersebut secara berkelanjutan dan jangka panjang di masa depan. Kuesioner dalam penelitian ini tidak menunjukkan pertanyaan yang secara khusus mengidentifikasi jumlah aplikasi yang dibutuhkan dan digunakan konsumen dalam kehidupan sehari-hari, apakah mereka menggunakan aplikasi Go-Jek dan Jenius untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari atau hanya menggunakan salah satu dari dua aplikasi tersebut. mereka merasa cukup untuk memenuhi kebutuhan mereka.

Retrieved from https://www.tek.id/insight/pertumbuhan- penguna-gojek-kalahkan-semua-pesaingnya-b1RPY9je. Perceived risk, anticipated regret and post-purchase experience in the real estate market: The case of China Perceived risk, anticipated regret and post-purchase experience in the real estate market: The case of China, (Dec. Modeling the use of continuous information systems from a forward-looking perspective: Antecedents and consequences of expected hope and regret.

Kunjungi http://economic.metrotvnews.com/mikro/ybJMGwnN-via-jenius-btpn-bidik- Generasi-milenial-bandung.