ABSTRAK Nama : Gilang M. Bangun, Raihan Rabbaanii Rifai, Zaafira R. Hendrarto Judul : ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI SWITCHING INTENTION PENGGUNA APLIKASI ONLINE FOOD DELIVERY MENGGUNAKAN PERSPEKTIF PUSH-PULL-MOORING THEORY Pembimbing : Fatimah Azzahro, S. Kom., M.Kom., M.Sc. & Fathia Prinastiti Sunarso, S.Kom., M.Sc. Aplikasi Online Food Delivery (OFD) merupakan layanan yang populer dan penting bagi masyarakat Indonesia. Masyarakat sering menggunakan, membandingkan, dan beralih di antara tiga aplikasi OFD (Grabfood, Gofood, dan Shopeefood). Dalam pemakaian aplikasi-aplikasi tersebut, terdapat aspek-aspek signifikan yang mempengaruhi peralihan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang dapat memengaruhi niat pengguna untuk beralih ke suatu aplikasi OFD. Penelitian ini menggunakan push-pull-mooring theory untuk menyelidiki niatan beralih (switching intention) masyarakat. Penelitian ini melakukan pengumpulan data kualitatif dari 12 responden dan data kuantitatif dari 786 responden. Analisis data dilakukan menggunakan thematic analysis dan partial-least-square structural equation modeling dengan bantuan program SmartPLS4. Hasil penelitian ini menemukan bahwa promotions, social influence, dan prior switching experience berpengaruh terhadap switching intention pengguna aplikasi OFD. Kemudian, penelitian menemukan bahwa dissatisfaction with information quality, dissatisfaction with system quality, expensive price, inertia, ease of use, superapp ecosystem, merchant and menu option, dan tampilan aplikasi tidak berpengaruh terhadap switching intention pengguna aplikasi OFD. Selain itu, penelitian juga menemukan bahwa habit, sunk cost, dan setup cost berpengaruh terhadap inertia. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi penyedia layanan aplikasi OFD agar bisa meningkatkan aspek yang diberikan oleh layanannya, agar pengguna lebih menikmati aspek yang berpengaruh baginya. Kata kunci: Switching Intention, Push-pull-mooring Theory, Thematic Analysis, Partial-Least-Square Structural Equation Model, Aplikasi Online Food Delivery, Food Delivery Service.