## FACTORS THAT INFLUENCE TRUST IN FACEBOOK COLLABORATIVE FILLTERING RECOMMENDATIONS ON PURCHASE INTENTION

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI TRUST DALAM REKOMENDASI COLLABORATIVE FILLTERING FACEBOOK TERHADAP PURCHASE INTENTIONS
Gerardus Ananta Banyu 1 , Heddry Purba 2 1 Fakultas Ekonomi, Universitas Advent Indonesia
2 Universitas Advent Indonesia

## ABSTRACT
Social  recommendation  systems  have  gained  increasing  popularity.  This  study  seeks  to  understand  the influence  of  factors  that  influence  trust  on  purchase  intention  in  social  recommendation  systems.  The method  used  is  a  correlational  model  using  an  online  questionnaire  and  distributed  to  201  Facebook Marketplace users. The findings validate that recommendation persuasiveness strongly predicts trust in recommendation,  while  perceived  risk  is  inversely  related  to  trust  in  recommendation.  The  authors underscore  that  Trust  in  Recommendation  significantly  shapes  purchase  intentions,  highlighting  the importance of recommendations and consumers' perception of associated Perceived Risk, both of which influence  consumer  attitudes.  This  research  illustrates  that  consumers'  trust  in  recommendations  fully mediates the factors that influence their Purchase Intention.
Keywords : Perceived Risk, Social Recommender System, Trust in Recommendation, Purchase Intention, Recommendation Persuasiveness

## ABSTRAK
Sistem rekomendasi sosial telah mendapatkan popularitas yang meningkat. Penelitian ini berusaha untuk memahami pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi kepercayaan terhadap purchase Intention dalam sistem  rekomendasi  sosial.  Metode  yang  digunakan  adalah  model  korelasional  menggunakan  kuesioner online  dan  didistribusikan  kepada  201  pengguna  Facebook  Marketplace.  Temuan  memvalidasi  bahwa recommendation persuasiveness sangat memprediksi trust in recommendation , sementara perceived Risk yang  dirasakan  berbanding  terbalik  dengan Trust  in  Recommendation .  Para  penulis  menggarisbawahi bahwa Trust  in  Recommendation secara  signifikan  membentuk  niat  membeli,  menyoroti  pentingnya rekomendasi dan persepsi konsumen tentang Perceived Risk terkait, yang keduanya mempengaruhi sikap konsumen.  Penelitian  ini  menggambarkan  bahwa  kepercayaan  konsumen  terhadap  rekomendasi sepenuhnya memediasi faktor-faktor yang mempengaruhi Purchase Intention mereka. Kata Kunci: Perceived Risk, Social Recommender System, Trust in Recommendation, Purchase Intention, Recommendation Persuasiveness

## PENDAHULUAN
Platform  belanja  online  seperti
Amazon.com biasanya mendorong pelanggan  untuk  berbagi  pengalaman konsumsi  mereka  melalui  ulasan,  yang dikenal  sebagai  Word  of  Mouth elektronik (Qiu et al., 2012; Wang et al.,
2016). Munculnya jejaring sosial seperti Facebook dan Twitter telah mempopulerkan  sistem  rekomendasi sosial, yang bertujuan untuk
menawarkan  informasi  yang  paling relevan  kepada  pengguna  (Chang  & Hsiao,  2013);  Wang,  Zhang,  et  al.,
2016). Sistem ini mempersonalisasi
rekomendasi  berdasarkan  hubungan sosial  dan  preferensi,  memanfaatkan profil  konsumen,  jaringan  sosial,  dan protokol  komunikasi  sebagai  sumber data relasional (Li et al., 2013; Arazy et al., 2010).
Chen et al.,( 2009) dan Gao et al., (2012)  telah  mengusulkan  berbagai sistem rekomendasi sosial yang bertujuan memberikan saran komprehensif kepada konsumen. Namun,  banyaknya  informasi  dapat membanjiri  konsumen  dan  membebani kemampuan  pemrosesan  mereka  yang terbatas. Oleh karena itu, sangat penting
untuk  memberikan  rekomendasi  yang menarik  untuk  membantu  konsumen dalam melakukan pembelian berdasarkan  informasi.  Terlepas  dari potensi manfaatnya, rintangan signifikan tetap  ada  dalam  memberikan  layanan rekomendasi  sosial,  terutama  dalam meningkatkan  kepercayaan  konsumen dan niat membeli. Mengingat prevalensi rekomendasi palsu dan komentar spam, kepercayaan  menjadi  perhatian  utama kata  Filieri  &  McLeay,  (2015).
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi  mengapa  konsumen mempercayai sistem rekomendasi sosial dan bagaimana kepercayaan ini berdampak pada niat membeli, menjembatani kesenjangan dalam memahami Trust  in  Recommendation dan  pengaruhnya  terhadap Purchase
Intention dalam  sistem  rekomendasi (Hsiao  et  al.,  2010).  Studi  kami  secara aktif mengeksplorasi bagaimana kepercayaan memediasi hubungan antara recommendation  persuasiveness , Perceived Risk , dan Purchase Intention (McCole et al., 2010; Chiu et al., 2012; Y.-M. Li et al., 2014). Studi  ini  memberikan  kontribusi
yang berbeda untuk jangakauan penelitian  ini.  Sementara  penelitian sebelumnya sebagian besar menekankan perbaikan  teknis  untuk  meningkatkan ketepatan sistem
rekomendasi,
penelitian kami, pada awalnya, berfokus pada  penyelidikan  pengaruh  sistem  ini pada keputusan pembelian konsumen.

## TINJAUAN TEORITIS
Social Recommender System Sistem  rekomendasi  memiliki kemampuan untuk mengantisipasi barang tak  terduga  atau  barang  yang  mungkin menarik  bagi  konsumen  pasar  online, sehingga  meningkatkan  penjualan  dan kepuasan konsumen untuk platform pasar online  (Gedikli  et  al.,  2014).  Sistem  ini biasanya menggunakan algoritme
rekomendasi, yang secara luas dikategorikan  ke  dalam  pemfilteran berbasis konten, pemfilteran kolaboratif, dan sistem rekomendasi hibrida (He et al., 2016).  Pemfilteran  berbasis  konten menilai konten dokumen untuk memberikan peringkat, sementara pemfilteran  kolaboratif  mengacu  pada ulasan  produk  dan  riwayat  pembelian pengguna sebelumnya. Sistem rekomendasi  ganda  menggabungkan berbagai  fasilitas  rekomendasi  untuk mengurangi kelemahan dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan (Damiani  et  al.,  2015  &  Gedikli  et  al., 2014). Sistem rekomendasi yang terintegrasi  secara  sosial  mengakses profil  dan  interaksi  pengguna  melalui jejaring sosial (Yang et al., 2014), Deng, (2014)  juga  menguatkan  penggunaan koneksi sosial untuk menyaring informasi yang  lebih  relevan.  Profil  konsumen, jejaring sosial, dan protokol komunikasi berfungsi sebagai sumber data relasional, menambah kinerja rekomendasi (Arazy et al.,  2010;  Christensen  &  Schiaffino, 2014).
Studi  sebelumnya  tentang  sistem rekomendasi sosial telah memprioritaskan pengoptimalan algoritma  untuk  memprediksi  preferensi pengguna, seperti yang ditunjukkan oleh
Seo  et  al.,  (2017)  dalam  penelitian mereka pada sistem rekomendasi pribadi berbasis  hubungan  timbal  balik  dan Capdevila  et  al.,  (2016)  pada  sistem rekomendasi  untuk  jejaring  sosial berbasis lokasi. Algoritma ini memanfaatkan  berbagai  faktor  seperti tagging dan  informasi  waktu,  jejaring sosial, dan peningkatan berbagi pengetahuan, dan lain - lain (Zheng & Li, 2011;  Sun  et  al.,  2015;  Li  et  al.,  2012; Huang  et  al.,  2014;  Deng  et  al.,  2014), terutama  berfokus  pada  peningkatan kinerja  dibandingkan  dengan  model benchmark.

## Hypothesis
Menurut  Luo  et  al.,  (2013), recommendation persuasiveness
mengacu  pada  persepsi  konsumen tentang  seberapa  meyakinkan  dan mendukung  argumen  rekomendasi.
Penelitian  sebelumnya,  seperti  yang ditunjukkan  oleh  Cheung  et  al.,  (2009) telah menunjukkan bahwa recommendation  persuasiveness secara laten mempengaruhi keputusan pembelian konsumen dalam pengaturan online.  Ketika  konsumen  menganggap argumen rekomendasi sebagai meyakinkan dan valid, mereka
cenderung  mengadopsi  sikap  positif terhadap informasi, sementara anggapan tidak  meyakinkan  dan  tidak  valid mengarahkan  ke  sikap  negatif.  Dalam konteks  sistem  rekomendasi  sosial,
diharapkan pengguna akan
mengembangkan  sikap  positif,  seperti
Trust  in  Recommendation ,  ketika mereka menganggap informasi pemberi rekomendasi  sebagai  persuasif.  Dengan demikian,  hipotesis  yang  diajukan adalah:
H1.  Recommendation  persuasiveness berhubungan  positif  dengan  Trust  in Recommendation.
Berdasarkan penelitian
sebelumnya  (Cox  &  Rich,  1964; Forsythe  &  Shi,  2003),  konsumen menganggap Perceived  Risk sebagai ketidakpastian  tentang  potensi  kerugian yang  terkait  dengan  pembelian  produk (Biswas et al., 2006 & Kim et al., 2008). Forsythe & Shi, (2003) mengidentifikasi enam  elemen Perceived  Risk belanja online.  Studi  ini  meneliti  bagaimana pelanggan  toko  online  memandang Perceived  Risk ketika  menerima rekomendasi, yang didefinisikan sebagai ketidakpuasan  yang  diantisipasi  terkait dengan  pembelian  produk  (Tsiros  & Heilman, 2005). Meskipun endorsement orang dipandang sebagai otentik (Casaló et  al.,  2020;  Hudders  et  al.,  2021),
Sedikit  penelitian  telah  mengeksplorasi Perceived  Risk yang  terkait  dengan rekomendasi  sistem  dalam  pemasaran toko  online.  Sementara  beberapa penelitian menunjukkan persepsi Perceived Risk minimal dengan rekomendasi (Chopra et al., 2020; Silva et  al.,  2019;  Wassenaar  et  al.,  2024), lainnya  menunjukkan  berbagai  dampak berdasarkan  sumber  rekomendasi  dan pengenalan  konsumen  (Biswas  et  al.,
2006). Kesadaran akan sponsor keuangan  di  balik  rekomendasi  dapat meningkatkan kekhawatiran kredibilitas dan skeptisisme (Martínez-López et al., 2020;  Stubb  et  al.,  2019),  berpotensi mempengaruhi  persepsi Perceived  Risk (Boerman  et  al.,  2017).  Deshbhag  & Mohan, (2020) menunjukkan bagaimana persepsi Perceived  Risk mempengaruhi sikap  dan Purchase  Intention untuk barang - barang konsumen. Berdasarkan teori Perceived Risk yang dirasakan dan argumen  di  atas,  kami  mengusulkan hipotesis berikut:
H2.  Perceived  risk  was  negatively related to trust in recommendations.
Berdasarkan  Choi  et  al.,  (2011), Kepercayaan  melibatkan  kesediaan untuk menerima kelemahan berdasarkan harapan positif tentang niat atau tindakan pihak lain. Di dunia online, kepercayaan sangat  penting  karena  membantu pelanggan mengatasi ketidakpastian dan Perceived  Risk saat  berbagi  informasi pribadi  atau  melibatkan  keputusan pembelian  (Ladhari  &  Michaud,  2015; McKnight  et  al.,  2002).  Kepercayaan dan  pengurangan Perceived  Risk yang dirasakan sangat penting dalam mengeksplorasi  produk  atau  layanan baru  online  (Hajli,  2015).  Kepercayaan secara  efektif  mengurangi  keraguan dalam niat pembelian e-commerce (Fang et al., 2014; Pavlou, 2003; See-To & Ho, 2014;  Hanaysha,  2022).  Pelanggan menilai  keandalan  rekomendasi  dari sistem  rekomendasi  sosial  untuk
mendapatkan informasi yang diharapkan tentang  kualitas  dan  kinerja  produk (Filieri  &  McLeay,  2015;  Hsiao  et  al.,
2010; Evans et al., 2024) Jika pelanggan menganggap rekomendasi tersebut dapat dipercaya, mereka cenderung mengadopsinya dan menunjukkan Purchase  Intention yang  lebih  tinggi. Sebaliknya, ketidakaslian yang dirasakan  menurunkan  niat  membeli karena  pelanggan  berusaha  untuk menghindari penipuan. Dengan demikian,  kami  mengusulkan  hipotesis berikut: H3. Trust in Recommendation memediasi  dampak  Recommendation Persuasiveness dan Perceived Risk yang dirasakan terhadap Purchase Intention.

## Figures1. Kerangka Konsep

## METODE PENELITIAN
Desain Penelitian
Kothari,  (2004)  mendefinisikan desain penelitian sebagai kerangka kerja terstruktur  yang  memandu  upaya penelitian,  mewakili  rencana  strategis yang digunakan peneliti untuk menjawab  pertanyaan  atau  masalah tertentu. Dalam penelitian ini, penelitian korelasional digunakan untuk menyelidiki hubungan antara recommendation persuasiveness , Perceived Risk, Trust in Recommendation , dan Purchase Intention .  menurut  Fraenkel  et  al., (2011), Penelitian korelasional berusaha mengidentifikasi hubungan antara variabel dan kemungkinan sebab-akibat
yang  berpotensi.  Creswell,  (2012) menggambarkan  korelasi  sebagai  alat statistik yang menilai konsistensi variasi antara variabel atau kumpulan data. Ary et  al.,  (2018)  lebih  lanjut  menguraikan bahwa  penelitian  korelasional  meneliti korelasi  positif  atau  negatif  antar variabel,  dengan  tingkat  korelasi ditentukan  oleh  koefisien  korelasi.
Dengan demikian, penelitian ini merupakan penelitian korelasional dalam penelitian kuantitatif eksperimental,  yang  melibatkan  data numerik,  manipulasi  variabel,  dan pemeriksaan korelasi antara recommendation persuasiveness , Perceived Risk yang dirasakan, Trust in Recommendation , dan Purchase Intention .

## Pengumpulan Data
Kami melakukan penelitian dalam konteks  Facebook.  Kami  memilihnya karena popularitasnya yang luas sebagai salah  satu  aplikasi  jejaring  sosial terkemuka  di  Indonesia.  Dengan  194,2 juta  pengguna  pada  April  2023,  yang terdiri  dari  69,2%  populasi  negara  itu,
Facebook  menyediakan  platform  yang sesuai untuk pengumpulan data (www.napoleoncat.com).  Selain  itu, Facebook menggunakan sistem rekomendasi sosial yang dikenal sebagai "Collaborative Filtering," yang memungkinkan pengguna untuk berbagi pengalaman pembelian online sebelumnya,  menambahkan  komentar, dan  menelusuri  profil  kontributor, memfasilitasi  rekomendasi  produk  dan pembelian. Menyelidiki sistem rekomendasi  sosial  Facebook  dianggap bermanfaat  untuk  memahami  pengaruh rekomendasi  sosial  terhadap  keputusan pembelian pelanggan.
Data  dikumpulkan  menggunakan situs  survei  online,  dengan  kuesioner didistribusikan secara acak ke pengguna Facebook  potensial.  Peserta  menerima
H1. Perceived persuasiveness is positively and significantly related to trust in recommendation.
H2 . Perceived risk is positively and significantly related to trust in recommendation.
H3 . Trust in recommendation is positively and significantly related to purchase intention.
Perceived Persuasiveness Purchase Intention H2 H1 Perceived Risk Trust in Recommendation H3
tautan  survei  secara  anonim  untuk memberikan  tanggapan  mereka  secara langsung. Teknik analisis data yang digunakan  adalah Partial  Least  Square (PLS) dengan software  PLS  4 ,  dipilih karena kesesuaiannya dalam mengkonfirmasi  teori  dan  menentukan hubungan antar variabel laten,
sebagaimana  diuraikan  oleh  Latan  & Ghozali  (2015).  PLS  diunggulkan karena  fleksibilitas  dan  persyaratan minimal.

## Alat Ukur
Studi  ini  mengadaptasi  item  dari penelitian sebelumnya untuk memastikan  validitas  konten.  Empat item yang mengevaluasi recommendation persuasiveness diadaptasi dari Cheung et al., (2009) dan
Luo et al., (2013). Perceived Risk yang dirasakan  diukur  menggunakan  skala empat item yang diambil dari Alalwan et al., (2018) dan Singh et al., (2021). Trust in  Recommendation dinilai  dengan  tiga item,  sedangkan Purchase  Intention dievaluasi menggunakan tiga item yang diadaptasi  dari  Hsiao  et  al.,  (2010). Semua  item  dinilai  pada  skala  Likert lima  poin,  mulai  dari  1  ("sangat  tidak setuju")  hingga  5  ("sangat  setuju"). Barang-barang tersebut dapat ditemukan di Appendix 1 .

## Common Method Variance
Untuk  mengurangi  bias  dari metode  umum  (CMB),  kuesioner berfokus  untuk  menyederhanakan  dan menyingkatkan item pengukuran beserta pertanyaannya. Berbagai aspek
konstruksi  diukur  menggunakan  item yang  tersebar  di  seluruh  kuesioner, termasuk  item  positif  dan  negatif  demi kekonsistenan.  Teknik  statistik  yang digunakan  untuk  mengatasi  CMB termasuk  uji  faktor  tunggal  Harman,
prosedur korelasi parsial, dan
mengendalikan  efek  faktor  laten  yang tidak  terukur  (Podsakoff  et  al.,  2003).
Tes faktor tunggal Harman menegaskan bahwa semua item pengukuran berkaitan dengan sebuahg faktor tunggal. Multikolinearitas diperiksa menggunakan  varians  faktor  inflasi (VIF)  di  bawah  ambang  batas  3,0, menunjukkan jikalau tidak ada masalah multikolinearitas  kata  (Johnson  & LeBreton, 2004)
HASIL DAN

## PEMBAHASAN PENELITIAN Outer Model
Pada  model  pengukuran  atau outer  model,  instrumen  atau  indikator dalam  penelitian  ini  akan  diuji  untuk mengetahui  apakah  merupakan  ukuran yang  valid  dan  reliabel.  Pengujian validitas akan dilakukan dengan menggunakan  uji  validitas  instrumen, yang  meliputi convergent  validity, average  variance  extracted  (AVE), dan discriminant  validity. Sementara  itu, pengujian  reliabilitas  akan  dilakukan dengan menggunakan
composite reliability dan Cronbach's alpha.

## Uji Validitas
Dalam  pengujian  ini,  tingkat akurasi  dan  kesesuaian  suatu  instrumen dalam  mengukur  variabel  objek  yang diteliti  akan  diperiksa.  Indikator  atau instrumen dianggap sebagai ukuran yang valid  jika  memiliki  skor  validitas  yang tinggi.  Jika  validitasnya  rendah,  maka indikator  tersebut  tidak  mampu  menjadi ukuran  yang  baik  dan  tidak  akan dimasukkan dalam penelitian.
Convergent Validity Pengukuran  validitas  konvergen melibatkan  penilaian  besarnya loading factor  (outer  loading) indikator  pada konstruksi  masing-masing.  Instrumen dianggap  valid  jika  menunjukkan  faktor pemuatan  sama  dengan  atau  lebih  besar dari  0,70,  meskipun  faktor  pemuatan
berkisar  antara  0,4  dan  0,7  masih  dapat diterima  (Hair  et  al.,  2017).  Faktor pemuatan di bawah 0,4 tidak disarankan untuk  digunakan  karena  menunjukkan kelayakan pengukuran yang rendah.
Figure 1 di bawah ini adalah model konstruk penelitian ini yang telah diolah menggunakan Smart  PLS  4 .  Ini  akan dianalisis  lebih  lanjut  berdasarkan  nilai loading  factor dalam  indikator  dalam setiap variabel.
Konstrukti Model (Figure 1)
Sumber: The Processed Data Smart PLS 4 (2024) Variabel Recommendation Persuasiveness diukur  melalui  4 indikator,  yaitu  RP1,  RP2,  RP3,  dan RP4. Sedangkan variabel Perceived Risk akan  diukur  menggunakan  3  indikator, yaitu  PR1,  PR2,  dan  PR2.  Selain  itu, variabel Trust  in  Recommendation diukur  melalui  3  indikator,  yaitu  TR1, TR2,  dan  TR3.  Di  sisi  lain,  variabel Purchase Intention diukur menggunakan
3  indikator,  yaitu  PI1,  PI2,  dan  PI3.
Dalam penelitian ini, indikator penelitian  bersifat  reflektif,  artinya indikator tersebut mencerminkan variabelnya masing-masing.
Suatu  indikator  dianggap  valid jika factor  loading indikator  tersebut pada  variabel  latennya  >  0,7  sesuai dengan kriteria oleh (Hair et al., 2017). Setelah  mengoreksi  indikator  dengan loading <  0,7, loading  factor masing-
masing indikator dapat dilihat di bawah ini.
Tabel 1. Variabel Indik ator Facto r Loadi ng Cross Loadin g AVE Recomme ndation Persuasiv eness RP1 0.914 0,914 0.746 RP2 0.840 0,840 RP3 0.818 0,818 RP4 0.880 0,880 Perceived Risk PR1 0.891 0,891 0.826 PR2 0.913 0,913 PR3 0.922 0,922 Trust in Recomme ndation TR1 0.942 0,942 0.911 TR2 0.961 0,961 TR3 0.960 0,960 Purchase Intention P1 0.826 0,826 0.800 P2 0.933 0,933 P3 0.921 0,921 From Table 1 above, it can be seen that  all  indicators  in  this  study  have loading factors > 0.7, thus fulfilling the validity criteria of the research.

## Average Variance Extracted (AVE)
Menurut Latan & Ghozali (2015), uji validitas konvergen dilakukan untuk meningkatkan  uji  validitas  instrumen atau indikator. Ini melibatkan pemeriksaan  nilai Average  Variance Extracted  (AVE) ,  di  mana  nilai AVE yang lebih tinggi menunjukkan indikator yang  lebih  kuat  dalam  menjelaskan variabel  konstruk  laten.  Dalam  model yang diuji yang disajikan pada Tabel 1, nilai AVE masing-masing  indikator melebihi  ambang  batas  0,5.  Hal  ini menunjukkan bahwa nilai konstruk valid dan  menunjukkan  validitas  konvergen yang baik, seperti yang ditunjukkan oleh Latan & Ghozali (2015). Oleh karena itu, tidak  ada  kekhawatiran  mengenai validitas  konvergen  dalam  model  yang diuji dalam penelitian ini.

## Instrument Reliability Testing
Tabel 2. Composite Reliability Hair  et  al.,  (2017)  menegaskan bahwa  analisis  Reliabilitas  Komposit mengukur  reliabilitas  indikator  dalam suatu  konstruk,  dengan  nilai  >  0,7 menunjukkan reliabilitas tinggi, meskipun 0,6 masih dapat diterima. Pada
Tabel 2, semua konstruksi menunjukkan nilai  reliabilitas  komposit  >  0,7,
menunjukkan reliabilitas yang baik pada model sebelumnya.

## Cronbach’s Alpha
Analisis  ini  menggunakan  nilai Cronbach Alpha untuk meningkatkan uji keandalan  instrumen,  mengharapkan semua  konstruksi  melampaui  ambang batas  >  0,7.  Hasil  dari  analisis,  seperti yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2, menunjukkan  bahwa  semua  konstruksi menunjukkan  nilai Cronbach  Alpha yang  sangat  baik,  mengkonfirmasikan keandalan yang baik di semua konstruksi dalam model sebelumnya.
Kesimpulannya,  analisis  model  luar dalam penelitian ini menegaskan bahwa semua  indikator  memenuhi  kriteria validitas dan reliabilitas, memungkinkan analisis lebih lanjut untuk dilanjutkan.

## Inner Model Analysis
Analisis  model  struktural,  atau inner model , dimaksudkan untuk menilai seberapa  baik  model  yang  dibangun dapat digunakan untuk prediksi.

## Coefficient of Determination (R-Square) Testing
Dalam analisis yang akan datang, uji  koefisien  determinasi  ( R-Square) akan dilakukan. Nilai R-Square
diperkirakan akan jatuh antara 0 dan 1. Nilai  mendekati  1  menunjukkan  bahwa konstruksi  eksogen  memasok  hampir semua informasi yang diperlukan untuk meramalkan  varians  dalam  konstruksi endogen. Nilai R-Square 0,67, 0,33, dan 0,19  dikategorikan  sebagai  indikator model  yang  kuat,  sedang,  dan  lemah, dikatakan (Chin & Marcoulides, (1998) dalam Latan & Ghozali, 2015). Tabel 3 di  bawah  ini  menunjukkan  nilai  R- Square.
Tabel 3 Efek R-Square Deskripsi Recommendation Persuasiveness, Resiko à Trust in Recommendation 0.719 Kuat
Recommendation
Persuasiveness ,
Resiko, Trust in
Recommendation à Purchase Intention 0.718 Kuat Dari  tabel  3  di  atas,  analisis menunjukkan bahwa pengaruh Recommendation  Persuasiveness dan Perceived Risk yang Dirasakan terhadap
Trust in Recommendation menghasilkan nilai R-square sebesar 0,719, menunjukkan bahwa 71,9% variasi Trust in Recommendation dapat dipertanggungjawabkan oleh Recommendation  Persuasiveness dan Perceived Risk yang Dirasakan. Demikian pula, variasi dalam Purchase Intention ditandai dengan nilai R-Square 0,718,  menunjukkan  bahwa  konstruksi Recommendation Persuasiveness , Perceived  Risk yang  Dirasakan,  dan Trust in Recommendation secara kolektif menjelaskan  71,8%  varians  dalam variabel  fokus  penelitian.  Sisanya 28,2%,  yang  merupakan  perbedaan antara  100%  dan  71,8%,  dipengaruhi oleh variabel lain di luar ruang lingkup penelitian ini.

## Pengujian Hipotesis
Dalam pengujian hipotesis, nilai-p dibandingkan dengan tingkat signifikansi 5% atau 0,05. Jika nilai p di Variabel Composite Reliability Cronbach’s Alpha Recommendation Persuasiveness 0.901 0.886 Resiko 0.902 0.895 Trust in Recommendation 0.952 0.951 Purchase Intention 0.900 0.875
bawah  0,05,  hipotesis  dianggap  dapat diterima.  Sebaliknya,  jika  nilai  p melebihi 0,05, hipotesis ditolak. Pengujian  hipotesis  mencakup  efek langsung  dan  efek  tidak  langsung, termasuk efek mediasi. Efek Koefisien p-value Recommendation Persuasiveness à Trust in Recommendation 0,712 0,001 Perceived Risk à Trust in Recommendation -0,252 0,001 Recommendation Persuasiveness ,
Perceived Risk à Trust in Recommendation à Purchase Intention 0,847 0,001 Hypothesis 1. Recommendation Persuasiveness  berhubungan  positif dengan Trust in Recommendation. Dengan  dampak  sebesar  0,712, pengaruh Recommendation Persuasiveness terhadap Trust  in Recommendation adalah  positif.  Selain itu, nilai-p 0,001, yang kurang dari 0,05,
menandakan  pengaruh  yang  signifikan. Oleh  karena  itu,  ada  bukti  yang  cukup untuk menegaskan bahwa Recommendation Persuasiveness secara positif  dan  signifikan  mempengaruhi Trust in Recommendation , yang mengarah  pada  penerimaan  hipotesis pertama dalam penelitian ini. Hypothesis 2. Perceived risk berhubungan  negatif  dengan  trust  in recommendations. Dengan  besaran  -0,252,  pengaruh
Perceived  Risk terhadap Purchase Intention negatif.  Selain  itu,  nilai  p 0,001, yang kurang dari 0,05,
menandakan  pengaruh  yang  signifikan. Oleh karena itu, ada banyak bukti untuk menegaskan bahwa Perceived Risk yang Dirasakan  secara  negatif  dan  signifikan mempengaruhi Purchase Intention , yang mengarah  pada  penerimaan  hipotesis kedua dalam penelitian ini.
H3. Trust in recommendations memediasi  dampak  Recommendation
Persuasiveness  dan  Perceived  Risk terhadap Purchase Intention.
Koefisien  mediasi Trust  in Recommendation terhadap  pengaruh Persuasif  Rekomendasi  dan Perceived Risk terhadap Purchase Intention adalah 0,847,  dengan  p-value  0,001  <  0,05, menunjukkan bahwa pengaruhnya signifikan. Dengan demikian,  ada  bukti yang  cukup  untuk  menyatakan  bahwa Trust  in  Recommendation memediasi pengaruh Recommendation Persuasiveness dan Perceived  Risk
terhadap Purchase  Intention .  Hipotesis ketiga dalam penelitian ini diterima.
Diskusi Penelitian ini menyelidiki hubungan antara recommendation persuasiveness,  perceived  risk,  trust  in recommendation, dan purchase intention di antara pengguna Facebook
Marketplace  di  Parongpong,  Bandung
Barat.  Bagian  berikut  menyelidiki analisis  komprehensif  dari  hasil  yang diidentifikasi. Dampak Recommendation Persuasiveness  terhadap  Trust  in Recommendation Penelitian sebelumnya (Luo et al., 2013; Cheung et al., 2009; Yang, 2020) telah menunjukkan bahwa recommendation  persuasiveness secara signifikan  mempengaruhi trust  in recommendation ,  mendukung  temuan penelitian ini. Studi-studi ini menunjukkan  bahwa  rekomendasi  yang lebih kuat dan lebih persuasif mengarah pada  tingkat  kepercayaan  yang  lebih tinggi  dalam  menggunakan  sistem tersebut.  Oleh  karena  itu,  sistem rekomendasi  Facebook  Marketplace harus selalu memasukkan argumen yang kuat dan meyakinkan.

## Dampak Perceived Risk terhadap Trust in Recommendation
Penelitian  sebelumnya  (Silva  et al., 2019; Chopra et al., 2020; Wassenaar et  al.,  2024)  telah  menemukan  bahwa Perceived  Risk secara  tidak  signifikan mengurangi trust  in  recommendation , selaras dengan hasil penelitian ini. Studi- studi  ini  menunjukkan  bahwa  ketika risiko  yang  terkait  dengan  sistem rekomendasi  meningkat,  niat  untuk menggunakan sistem tersebut meningkat secara  negatif.  Akibatnya,  pengguna Facebook Marketplace harus mengenali potensi  risiko  yang  ditimbulkan  sistem ini  terhadap  kepercayaan  mereka  pada platform. Dengan itu, platform Facebook Marketplace harus meningkatkan keamanan  mereka  untuk  meningkatkan keamanan rekomendasi mereka. Trust  in  Recommendations  memediasi dampak Recommendation Persuasiveness  dan  Perceived  risk terhadap Purchase Intention. Penelitian e-commerce sebelumnya, seperti Hsiao et al., (2010)
Investigasi  mekanisme  kepercayaan belanja  sosial  dalam  rekomendasi produk  online  dan  Filieri  &  McLeay, (2015)  juga  Evans  et  al.,  (2024)  studi tentang  efek  rekomendasi  berbasis  data pada  niat  membeli,  telah  menunjukkan temuan  serupa,  menunjukkan  bahwa trust in recommendation sangat mempengaruhi purchase intention pelanggan. Implikasi Teoritis dan Praktikal
Studi  ini  memberikan  wawasan berharga untuk pemahaman teoritis dan aplikasi praktikal. Penelitian ini memajukan  teori  pemasaran  dengan mengeksplorasi dampak berbagai faktor pada  rekomendasi  produk, purchase intention .  Ini  mengidentifikasi  tiga faktor  penting  — recommendation persuasiveness , perceived risk , dan trust
in recommendation — terutama mempengaruhi purchase intention
konsumen. Akibatnya, variabel-variabel ini  diakui  sebagai  pengaruh  signifikan dari  niat  beli  konsumen  per  kerangka teoritis.  Selanjutnya,  model  yang diusulkan  secara  efektif  menjelaskan faktor-faktor penentu purchase intention konsumen yang berasal dari rekomendasi sistem. Dari  sudut  pandang  praktikal, penelitian  ini  berfokus  terutama  pada rekomendasi  sistem.  Ini  mengantisipasi platform  seperti  Facebook  Marketplace untuk meningkatkan pemahaman mereka  dalam  membimbing purchase intention konsumen dan untuk mengenali  seluk-beluk  niat  ini  melalui penelitian  ini.  Selain  itu,  mendesak perusahaan di sektor e-commerce untuk memperdalam pemahaman mereka tentang  faktor-faktor  penting  dan kemajuan  yang  diperlukan  untuk membuat  rekomendasi  produk  lebih menarik  bagi  konsumen.  Studi  ini menggarisbawahi  bahwa  niat  beli konsumen  dibentuk  oleh  rekomendasi yang  bersumber  dari  beragam  saluran dan  ulasan  yang  diberikan  oleh pengguna produk sebelumnya. Akibatnya,  bisnis  dapat  memanfaatkan wawasan  ini  untuk  secara  aktif memperbaiki strategi
pemasaran mereka,  sehingga  menambah  interaksi konsumen  dengan  rekomendasi  produk mereka.

## PENUTUP Kesimpulan
Dari  uraian  pada  bab-bab sebelumnya,  dapat  ditarik  kesimpulan berikut dari penelitian ini:
1. Recommendation  Persuasiveness memiliki  efek  positif  pada Trust  in Recommendation . Artinya, jika rekomendasi  produk  lebih  persuasif, maka akan berujung pada peningkatan  kepercayaan  terhadap fitur rekomendasi.
2. Perceived Risk memiliki efek negatif pada Trust  in  Recommendation .  Ini menunjukkan  bahwa  semakin  tidak berisiko  atau  lebih  aman  sistem rekomendasi, semakin besar kepercayaan pada fitur rekomendasi. 3. Trust  in  recommendation memediasi pengaruh dari Recommendation Persuasiveness dan Perceived  Risk terhadap Purchase Intention . Persuasive  recommendations  dan perceived risk rendah, diikuti dengan kepercayaan terhadap sistem rekomendasi,  akan  berujung  pada peningkatan purchase intention .
Saran
Untuk studi lebih lanjut, disarankan untuk menambahkan variabel lain untuk menjelaskan niat beli. Hal ini dikarenakan dalam penelitian ini, nilai  R-square  adalah  0,718.  Ini  berarti bahwa variabel penelitian dapat
menjelaskan  niat  beli  sebesar  71,8%, meninggalkan 28,2% variabel lain yang belum  dijelajahi.  Oleh  karena  itu, penelitian  ke  depan  diharapkan  dapat menyelidiki variabel-variabel yang belum  diteliti,  seperti  kualitas  produk atau kepuasan pelanggan.
Studi  lebih  lanjut  juga  dapat mereplikasi  penelitian  ini  dengan berfokus pada sistem rekomendasi lain, dan kemudian hasilnya dapat dibandingkan dengan penelitian ini. Rekomendasi  untuk  pengelola sistem rekomendasi Facebook Marketplace adalah sebagai berikut: 1. Berdasarkan  penelitian  ini,  ada banyak  bukti  yang  menunjukkan bahwa  persuasif  rekomendasi  secara positif  mempengaruhi  kepercayaan terhadap  rekomendasi.  Akibatnya, manajer  sistem  didorong  untuk meningkatkan  ketepatan  algoritma yang  digunakan  dalam  sistem rekomendasi  Facebook  Marketplace
untuk meningkatkan argument persuasifnya dan akurasinya. 2. Dalam  penelitian  ini,  ada  banyak bukti  yang  menunjukkan  bahwa risiko  yang  dirasakan  berdampak buruk  pada  kepercayaan  pada rekomendasi.  Akibatnya,  manajer sistem didorong untuk meningkatkan langkah-langkah keamanan dan meminimalkan  risiko  rekomendasi buruk  dalam  sistem  rekomendasi untuk  memastikan  bahwa  pelanggan mempertahankan kepercayaan mereka  dan  meningkatkan  niat pembelian  mereka  di  Facebook Marketplace. 3. Kepercayaan  terhadap  rekomendasi berpengaruh positif terhadap niat beli dan  juga  berperan  sebagai  mediator dalam  mencapai  niat  membeli.  Oleh karena  itu,  manajer  Facebook
Marketplace  harus  fokus  pada pengembangan kepercayaan dan citra Facebook Marketplace untuk meningkatkan niat pembelian pelanggan di platform.

## DAFTAR PUSAKA
Alalwan,  A.  A.,  Dwivedi,  Y.  K.,  Rana, N.  P.,  &  Algharabat,  R.  (2018). Examining  factors  influencing Jordanian  customers’  intentions and  adoption  of  internet  banking: Extending  UTAUT2  with  risk.
Journal of Retailing and Consumer  Services , 40 ,  125–138.
https://doi.org/https://doi.org/10.1 016/j.jretconser.2017.08.026 Arazy,  O.,  Kumar,  N.,  &  Shapira,  B. (2010).  A  Theory-Driven  Design Framework for Social Recommender Systems. J. AIS , 11 .
https://doi.org/10.17705/1jais.002
37
Ary, D., Jacobs, L. C., Irvine, C. K. S., & Walker, D. (2018). Introduction to research  in  education .  Cengage
Learning.
Biswas,  D.,  Biswas,  A.,  &  Das,  N. (2006). The Differential Effects of Celebrity and Expert Endorsements  on  Consumer  Risk Perceptions. The Role of Consumer  Knowledge,  Perceived Congruency, and Product Technology  Orientation. Journal of  Advertising , 35 (2),  17–31. https://doi.org/10.1080/00913367. 2006.10639231
Boerman,  S.  C.,  Willemsen,  L.  M.,  & Van  Der  Aa,  E.  P.  (2017).  “This Post  is  Sponsored”  Effects  of Sponsorship Disclosure on Persuasion Knowledge and Electronic  Word  of  Mouth  in  the Context  of  Facebook. Journal  of Interactive  Marketing , 38 (1),  82–
92.
https://doi.org/10.1016/j.intmar.20 16.12.002 Capdevila,  J.,  Arias,  M.,  &  Arratia,  A. (2016).  GeoSRS:  A  hybrid  social recommender system for geolocated data. Information Systems , 57 , 111–128. Casaló,  L.  V,  Flavián,  C.,  &  Ibáñez- Sánchez, S. (2020). Influencers on Instagram: Antecedents and consequences of opinion leadership. Journal  of  Business Research , 117 , 510–519. https://doi.org/https://doi.org/10.1
016/j.jbusres.2018.07.005
Chang,  T.-S.,  &  Hsiao,  W.-H.  (2013). Factors  influencing  intentions  to use  social  recommender  systems: A  social  exchange  perspective. Cyberpsychology,  Behavior,  and Social  Networking , 16 (5),  357– 363.
Chen,  Y.-C.,  Shang,  R.-A.,  &  Kao,  C.
(2009). The effects of information overload on consumers’ subjective state  towards  buying  decision  in the internet shopping environment.
Electronic  Commerce  Research
and Applications , 48–58. https://doi.org/10.1016/j.elerap.20 08.09.001 Cheung,  M.  Y.,  Luo,  C.,  Sia,  C.  L.,  & Chen,  H.  (2009).  Credibility  of electronic word-of-mouth: Informational and normative determinants  of  on-line  consumer recommendations. International
Journal  of  Electronic  Commerce ,
13 (4), 9–38. Chin,  W.,  &  Marcoulides,  G.  (1998). The Partial Least Squares Approach  to  Structural  Equation Modeling. Modern  Methods  for Business Research , 8 . Chiu,  C.-M.,  Hsu,  M.-H.,  Lai,  H.,  & Chang, C.-M. (2012). Re- examining the influence of trust on online  repeat  purchase  intention: The  moderating  role  of  habit  and its  antecedents. Decision  Support Systems , 53 (4), 835–845. Choi, J., Lee, H. J., & Kim, Y. C. (2011). The  influence  of  social  presence on  customer  intention  to  reuse online recommender systems: The roles  of  personalization  and product type. International
Journal  of  Electronic  Commerce ,
16 (1), 129–154.
Chopra,  A.,  Avhad,  V.,  &  Jaju,  and  S. (2020).  Influencer  Marketing:  An Exploratory  Study  to  Identify Antecedents of Consumer Behavior  of  Millennial. Business Perspectives  and  Research , 9 (1),
77–91.
https://doi.org/10.1177/22785337
20923486 Christensen,  I.  A.,  &  Schiaffino,  S.
(2014).  Social  influence  in  group recommender  systems. Online Information  Review , 38 (4),  524–
542.
Cox,  D.  F.,  &  Rich,  S.  U.  (1964).
Perceived  Risk  and  Consumer
Decision-Making—The  Case  of
Telephone  Shopping. Journal  of Marketing Research , 1 (4), 32–39. https://doi.org/10.1177/00222437 6400100405 Creswell,  J.  W.  (2012). Educational research . pearson.
Damiani,  E.,  Ceravolo,  P.,  Frati,  F., Bellandi, V., Maier, R., Seeber, I., & Waldhart, G. (2015). Applying recommender systems in collaboration environments. Computers  in  Human  Behavior , 51 , 1124–1133.
Deng,  S.,  Huang,  L.,  &  Xu,  G.  (2014). Social  network-based  service recommendation with trust enhancement. Expert Systems with Applications , 41 (18), 8075–8084.
Deshbhag,  R.  R.,  &  Mohan,  B.  C.
(2020). Study on influential role of celebrity  credibility  on  consumer risk perceptions. Journal of Indian Business  Research , 12 (1),  79–92.
https://doi.org/10.1108/JIBR-09- 2019-0264 Evans, R. P., Bryant, L. D., Russell, G., & Absolom, K. (2024). Trust and acceptability of data-driven clinical recommendations in everyday  practice:  A  scoping review. International  Journal  of Medical Informatics , 183 , 105342. https://doi.org/https://doi.org/10.1 016/j.ijmedinf.2024.105342
Fang, Y., Qureshi, I., Sun, H., McCole,
P.,  Ramsey,  E.,  &  Lim,  K.  H.
(2014).  Trust,  satisfaction,  and online  repurchase  intention. MIS Quarterly , 38 (2), 407-A9. Filieri, R., & McLeay, F. (2015). Why do travelers trust TripAdvisor? Antecedents  of  trust  towards consumer-generated media and its influence  on  recommendation adoption  and  word  of  mouth. Tourism Management , 51 . https://doi.org/10.1016/j.tourman. 2015.05.007
Forsythe,  S.  M.,  &  Shi,  B.  (2003). Consumer  patronage  and  risk perceptions  in  Internet  shopping. Journal  of  Business  Research , 56 (11), 867–875. https://doi.org/https://doi.org/10.1 016/S0148-2963(01)00273-9 Fraenkel,  J.,  Wallen,  N.,  &  Hyun,  H.
(2011).  How  to  Design  and Evaluate Research in Education. In Journal  of  American  Optometric Association (Vol. 60). Gao, J., Zhang, C., Wang, K., & Ba, S.
(2012).  Understanding  online purchase  decision  making:  The effects  of  unconscious  thought, information quality, and information  quantity. Decision Support  Systems , 53 ,  772–781. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.
05.011 Gedikli,  F.,  Jannach,  D.,  &  Ge,  M. (2014).  How  should  I  explain?  A comparison of different explanation types for recommender systems. International  Journal  of  Human- Computer  Studies , 72 (4),  367–
382.
Hair, J., Hollingsworth, C. L., Randolph, A. B., & Chong, A. Y. L. (2017).
An updated and expanded assessment  of  PLS-SEM  in information  systems  research. Industrial  Management  &  Data Systems , 117 (3), 442–458. Hajli,  N.  (2015).  Social  commerce constructs and consumer’s intention  to  buy. International Journal of Information Management , 35 (2), 183–191.
Hanaysha, J. R. (2022). Impact of social media  marketing  features  on consumer’s  purchase  decision  in the fast-food industry: Brand trust as  a  mediator. International Journal of Information Management  Data  Insights , 2 (2),
100102.
https://doi.org/https://doi.org/10.1 016/j.jjimei.2022.100102
He, C., Parra, D., & Verbert, K. (2016). Interactive recommender systems: A survey of the state of the art and future  research  challenges  and opportunities. Expert Systems with Applications , 56 , 9–27.
Hsiao, K., Chuan‐Chuan Lin, J., Wang,
X.,  Lu,  H.,  &  Yu,  H.  (2010). Antecedents  and  consequences  of trust in online product recommendations:  An  empirical study  in  social  shopping. Online Information  Review , 34 (6),  935–
953.
Huang, C.-L., Yeh, P.-H., Lin, C.-W., & Wu,  D.-C.  (2014).  Utilizing  user tag-based interests in recommender  systems  for  social resource sharing websites. Knowledge-Based  Systems , 56 , 86–96.
Hudders, L., De Jans, S., & De Veirman, M. (2021). The commercialization of  social  media  stars:  a  literature review and conceptual framework on the strategic use of social media influencers. International  Journal of  Advertising , 40 (3),  327–375.
https://doi.org/10.1080/02650487. 2020.1836925
Johnson,  J.  W.,  &  LeBreton,  J.  M. (2004). History and use of relative importance indices in organizational research. Organizational Research Methods , 7 (3), 238–257. Kim, D. J., Ferrin, D. L., & Rao, H. R. (2008).  A  trust-based  consumer decision-making model in electronic  commerce:  The  role  of trust,  perceived  risk,  and  their antecedents. Decision  Support Systems , 44 (2), 544–564. https://doi.org/https://doi.org/10.1 016/j.dss.2007.07.001 Kothari,  C.  R.  (2004). Research methodology . new Age. Ladhari,  R.,  &  Michaud,  M.  (2015). eWOM  effects  on  hotel  booking intentions,  attitudes,  trust,  and website perceptions. International Journal of Hospitality Management , 46 , 36–45. Latan, H., & Ghozali, I. (2015). Partial Least Squares: Concepts, Techniques and Applications using SmartPLS 3 . Li,  Y.-M.,  Chou,  C.-L.,  &  Lin,  L.-F. (2014).  A  social  recommender mechanism  for  location-based group  commerce. Information
Sciences , 274 , 125–142. Li,  Y.-M.,  Liao,  T.-F.,  &  Lai,  C.-Y. (2012).  A  social  recommender mechanism for improving knowledge  sharing  in  online forums. Information Processing & Management , 48 (5), 978–994. Li,  Y.-M.,  Wu,  C.-T.,  &  Lai,  C.-Y. (2013).  A  social  recommender mechanism for e-commerce: Combining  similarity,  trust,  and relationship. Decision  Support Systems , 55 , 740–752. https://doi.org/10.1016/j.dss.2013. 02.009 Luo,  C.,  Luo,  X.  R.,  Schatzberg,  L.,  & Sia,  C.  L.  (2013).  Impact  of informational  factors  on  online recommendation  credibility:  The moderating role of source credibility. Decision Support Systems , 56 , 92–102.
Martínez-López,  F.  J.,  Anaya-Sánchez, R.,  Esteban-Millat,  I.,  Torrez- Meruvia, H., D’Alessandro, S., &
Miles,  M.  (2020).  Influencer marketing: brand control, commercial  orientation  and  post credibility. Journal  of  Marketing Management , 36 (17–18),  1805–
1831.
https://doi.org/10.1080/0267257X
.2020.1806906 McCole, P., Ramsey, E., & Williams, J. (2010).  Trust  considerations  on attitudes towards online purchasing: The moderating effect of  privacy  and  security  concerns. Journal  of  Business  Research ,
63 (9–10), 1018–1024.
McKnight,  D.  H.,  Choudhury,  V.,  & Kacmar,  C.  (2002).  Developing and validating trust measures for e- commerce: An integrative typology. Information  Systems Research , 13 (3), 334–359. Pavlou,  P.  A.  (2003).  Consumer acceptance of electronic commerce:  Integrating  trust  and risk with the technology acceptance  model. International Journal  of  Electronic  Commerce ,
7 (3), 101–134.
Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y.,  &  Podsakoff,  N.  P.  (2003). Common  method  biases  in behavioral  research:  a  critical review  of  the  literature  and recommended  remedies. Journal of Applied Psychology , 88 (5), 879. Qiu,  L.,  Pang,  J.,  &  Lim,  K.  (2012). Effects  of  conflicting  aggregated rating on eWOM review credibility  and  diagnosticity:  The moderating role of review valence.
Decision  Support  Systems , 54 , 631–643.
https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.
08.020
See-To,  E.  W.  K.,  &  Ho,  K.  K.  W. (2014).  Value  co-creation  and purchase  intention  in  social network  sites:  The  role  of electronic  Word-of-Mouth  and trust–A theoretical analysis. Computers  in  Human  Behavior ,
31 , 182–189. Seo, Y.-D., Kim, Y.-G., Lee, E., & Baik, D.-K. (2017). Personalized
recommender  system  based  on friendship  strength  in  social network  services. Expert  Systems with Applications , 69 , 135–148. Silva, R., Sampaio, A., & Rodrigues, P. (2019).  The  Role  of  Digital
Influencers  on  Buying  Intention. In Marketing and Smart Technologies:  Proceedings  of ICMarkTech 2019 (pp. 137–145). Springer. Singh,  S.,  Singh,  N.,  Kalinić,  Z.,  & Liébana-Cabanillas,  F.  J.  (2021). Assessing determinants influencing  continued  use  of  live streaming  services:  An  extended perceived value theory of streaming addiction. Expert Systems  with  Applications , 168 ,
114241.
https://doi.org/https://doi.org/10.1
016/j.eswa.2020.114241 Stubb, C., Nyström, A.-G., & Colliander, J.  (2019).  Influencer  marketing. Journal of Communication Management , 23 (2),  109–122.
https://doi.org/10.1108/JCOM-11- 2018-0119
Sun, Z., Han, L., Huang, W., Wang, X., Zeng,  X.,  Wang,  M.,  &  Yan,  H. (2015).  Recommender  systems based on social networks. Journal of Systems and Software , 99 , 109–
119.
Tsiros,  M.,  &  Heilman,  C.  M.  (2005). The Effect of Expiration Dates and Perceived  Risk  on  Purchasing
Behavior  in  Grocery  Store Perishable  Categories. Journal  of Marketing , 69 (2), 114–129. https://doi.org/10.1509/jmkg.69.2. 114.60762 Wang, W., Qiu, L., Kim, D., & Benbasat, I.  (2016).  Effects  of  rational  and social appeals of online recommendation agents on cognition-and  affect-based  trust.
Decision Support Systems , 86 , 48– 60. Wang, W., Zhang, G., & Lu, J. (2016).
Member Contribution-Based Group  Recommender  System.
Decis.  Support  Syst. , 87 (C),  80– 93. https://doi.org/10.1016/j.dss.2016. 05.002 Wassenaar,  P.  N.  H.,  Minnema,  J., Vriend,  J.,  Peijnenburg,  W.  J.  G. M., Pennings, J. L. A., & Kienhuis, A. (2024). The role of trust in the use  of  artificial  intelligence  for chemical risk assessment. Regulatory Toxicology and Pharmacology , 148 , 105589. https://doi.org/https://doi.org/10.1 016/j.yrtph.2024.105589 Yang,  X.  (2020).  Influence  of informational  factors  on  purchase intention  in  social  recommender systems. Online Information Review , 44 (2), 417–431.
https://doi.org/10.1108/OIR-12- 2016-0360 Zheng,  N.,  &  Li,  Q.  (2011).  A recommender system based on tag and  time  information  for  social tagging  systems. Expert  Systems with  Applications , 38 (4),  4575– 4587.
Konstruksi Items Dikutip Dari Recommendation Persuasiveness /Persuasif RP1. Rekomendasi produk Facebook Marketplace meyakinkan kosumen Yee Cheung et al., (2009) dan Luo et al., (2013) RP2. Ulasan pembeli sebelumnya dari rekomendasi produk Facebook Marketplace sangat menguatkan Purchase Intention konsumen RP3. Rekomendasi produk Facebook Marketplace bersifat persuasif RP4. Rekomendasi Facebook Marketplace sangat baik Perceived Risk /Risiko
PR1. Beresiko membeli produk yang direkomendasikan atau dipromosikan oleh Facebook Marketplace Singh et al., (2021) dan Alalwan et al., (2018) PR2. Membeli produk yang direkomendasikan/dipromosikan oleh Facebook Marketplace menambah ketidakpastian hasil yang akan saya peroleh dari pembelian produk tersebut PR3. Menggunakan rekomendasi  Facebook Marketplace membuat saya menghadapi resiko – resiko lainnya terkait hasil produk Trust in Recommendation / Kepercayaan kepada Rekomendasi
TR 1: Menurut saya rekomendasi Facebook Marketplace kredibel. (Hsiao et al., 2010) TR 2: Saya percaya dan yakin dengan rekomendasi Facebook Marketplace. TR 3: Saya yakin rekomendasi Facebook Marketplace dapat dipercaya. Purchase Intention /Niat Membeli PI 1: Saya akan mempertimbangkan untuk membeli produk yang direkomendasikan Facebook Marketplace. (Hsiao et al., 2010) PI 2: Saya cenderung membeli produk yang direkomendasikan Facebook Marketplace