Jurnal
FAKTOR PENENTU PERMINTAAN E-COMMERCE DI KALANGAN MAHASISWA PERKOTAAN
Jurnal Ekonomika dan Dinamika Sosial · Vol. 3 No. 02 (2024) · pp. 73–85
- ISSN
- 2829-2324
- Published
- 2024-12-26
- Publisher
- Departemen Ilmu Ekonomi, UNHAS
- Language
- en
Abstract
Penelitian ini di fokuskan untuk melihat penyebab bergesernya minat belanja masyarakat dari toko offline yang beralih ke E-Commerce. Dimana faktor antusiasme para konsumen semakin hari semakin meningkat di E-Commerce yang dapat dilihat dari permintaan E-Commerce dengan melihat apakah variabel pendapatan, harga barang yang diperjual belikan pada E-Commerce, potongan harga barang (Discount) dan pandemi Covid-19 mempengaruhi permintaan E- Commerce khususnya di Kota Makassar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendapatan dan harga berpengaruh signifikan terhadap permintaan E-Commerce. Sedangkan potongan harga barang (Discount) dan masa pandemi tidak ada perbedaan pengaruh harga dengan potongan harga barang (Discount) dan masa pandemi Covid-19 terhadap permintaan E-Commerce pada mahasiswa di Kota Makassar.
Keywords
Collaboration network of the authors
12 authors · 16 co-authorship links
Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.
- Affiliation unknown
- Different organisations
- Same organisation
- Affiliation unknown
- Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
| Co-author | Organisation | Joint articles |
|---|---|---|
| Hamrullah Hamrullah | Affiliation unknown | 1 |
| Shiva Sari Nalurita | Affiliation unknown | 1 |
| Ardhana Prautami | Affiliation unknown | 1 |
| Munawwarah S Mubarak | Affiliation unknown | 1 |
| nur Rezky Amalia | Affiliation unknown | 1 |
| Amanus Khalifah Fil’ardy Yunus | Affiliation unknown | 1 |
| DEVI NATALI ADINDA DEVI | Affiliation unknown | 1 |
| Sanusi Fattah | Affiliation unknown | 1 |
| Natasha Triwidyastuti Triwidyastuti | Affiliation unknown | 1 |
Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.