INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 10429-10441 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Media Sosial dan Gaya Hidup terhadap Perilaku Konsumtif pada Pengguna Spaylater di Shoope
Variza Aditiya 1 ✉ , Nurmala Sari 2 , Lili Suryani 3
(1) Ilmu Administrasi Niaga, STIA Lancang Kuning (2) Ilmu Administrasi Negara, STIA Lancang Kuning
Email: variza.aditiya@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Berkembangnya  teknologi  bisa  dilihat  dari  meningkatnya  pengguna  intenet  dan  media  sosial  di Indonesia. Hal ini yangmembuat pengusaha makin berinovatif dalam mengembangkan usahanya, bisa dilihat  dengan  menjamurnya E-commerce  di  Indonesia.  Salah  satu  e-commerce  yang  terkenal  di Indosensia  adalah  Shoope.  Shoope  menawarkan  fitur-fitur  belanja  yang  membuat  penggunanya semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  salah  satu  fitur  yang populer  yaitu spaylater.  Penelitian  ini bertujuan untuk membuktikan secara empiris bahwa penggunaan media sosial  yang dimediasi gaya hidup  mempengaruhi  perilaku  konsumtif  pada  pengguna  spaylater  shoope.  Populasi  penelitian  ini adalah Mahasiswa STIA Lancang Kuning Program Studi Ilmu Administrasi Niaga angkatan 2021. Metode penarikan  sampel  yang  digunakan  adalah non  probability  sampling  dengan  menggunakan  teknik Purposive sampling dan didapat responden berjumlah 55 orang. Metode penelitian ini menggunakan metode  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  SEMPLS  4.  Hasil  penelitian membuktikan  bahwa  penggunaan  media  sosial  yang  dimediasi  gaya  hidup  mempengaruhi  perilaku konsumtif,  penggunaan  media  sosial  mempengaruhi  perilaku  konsumtif,  serta  gaya  hidup mempengaruhi perilaku konsumtif pada pengguna spaylater shoope.
Kata Kunci: Media Sosial, Gaya Hidup, Perilaku Konsemtif, Spaylater.

## Abstract
The development of technology can be seen from the increase in internet and social media users in Indonesia. This is what makes entrepreneurs more innovative in developing their business, can be seen by  the  proliferation  of  E-commerce  in  Indonesia.  One  of  the  famous  e-commerce  in  Indosensia  is Shoope. Shoope offers shopping features that make its users increase from year to year, one of the popular features is spaylater. This study aims to prove empirically that the use of social media mediated by lifestyle affects consumptive behavior in shoope spaylater users. The population of this study were students of STIA Lancang Kuning Commercial Administration Study Program class of 2021. The sampling method  used  was  non  probability  sampling  using  purposive  sampling  technique  and  obtained  55 respondents. This research method uses quantitative research methods using SEMPLS 4 software. The results prove that the use of social media mediated by lifestyle affects consumptive behavior, the use of social  media  affects  consumptive  behavior,  and  lifestyle  affects  consumptive  behavior  in  shoope spaylater users.
Keyword: Social Media, Lifestyle, Consumptive Behavior, Spaylater

## PENDAHULUAN
Pengguna  internet  di  Indonesia  setiap  tahunya  terus  meningkat.  Jumlah  penguna internet di Indonesia per Januari 2023 telah mencapai 213 juta orang. Jumlah ini setara 77% dari total populasi Indonesia yang sebanyak 276,4 juta orang pada awal tahun ini. Jumlah pengguna internet di Tanah Air naik 5,44% dibandingkan tahun sebelumnya. Pada januari 2022  jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia  baru  sebanyak  202  juta  orang  (Annur, databoks, 2023)
Penggunaan  media  sosial  di  Indonesia  mengalami  perkembangan  pesat.  Di  tahun 2023, terdapat total 167 juta pengguna media sosial. 153 juta adalah pengguna di atas usia 18  tahun,  yang  merupakan  79,5%  dari  total  populasi.  Tidak  hanya  itu,  78,5%  pengguna internet  diperkirakan  menggunakan  paling  tidak  lebih  dari  1  buah  akun  media  sosial (Yonatan,  databoks,  2023).Media  sosial  adalah  sebuah  jejaring  sosial  yang  mampu digunakan  untuk  memasarkan  produk  media  yang  dapat  dipakai  salah  satunya  seperti Facebook, Twitter dan Kaskus (Ekasari, 2014).
Media    secara    sederhana    diartikan  sebagai  alat  komunikasi.  Menurut  para  ahli, dengan  ungkapan  yang  sangat  terkenal “medium   is   the   message” (Harahap & Adeni, 2020).  Sedangkan  gaya  hidup  menurut  (Sunarto,  2015),  mendefinisikan  gaya  hidup  atau lifestyle  adalah  pola  kehidupan  seseorang  untuk  memahami  kekuatan-kekuatan  ini  kita harus  mengukur  dimensi  AIO  (activities,  interest,  opinion)  utama  konsumen  aktivitas (pekerjaan,  hobi,  belanja,  olahraga,  kegiatan  sosial),  minat  (makanan,  mode,  keluarga, rekreasi), pendapat (mengenai diri mereka sendiri, masalah-masalah sosial, bisnis, produk)
Hadirnya teknologi internet memberikan dampak bagi aktivitas masyarakat menjadi lebih  praktis  dan  efisien.  Sama  hal  nya  pada  bidang  perekonomian,  internet  memiliki pengaruh  yang  cukup  penting  terhadap  kegiatan  perdagangan  secara  digital  atau  yang lebih dikenal dengan e-commerce oleh masyarakat (Mustika et al., 2023).
E-commerce adalah saluran online yang dapat dijangkau seseorang melalui komputer, yang  digunakan  oleh  pebisnis  dalam  melakukan  aktivitas  bisnisnya  dan  digunakan konsumen untuk mendapatkan informasi dengan menggunakan bantuan komputer yang dalam prosesnya diawali dengan memberi jasa informasi pada konsumen dalam penentuan pilihan (Kotler & Keller, 2016).
Ahdiat (2023) mengemukakan ada 5 (lima) aplikasi e-commerce yang cukup terkenal di Indonesia sepanjang tahun 2023, yaitu Shoope, Tokopedia, Lazada, Blibli dan Bukalapak. Berdasarkan data SimilarWeb, Shopee merupakan e-commerce kategori marketplace yang meraih  kunjungan  situs  terbanyak  di  Indonesia  sepanjang  2023.  Secara  kumulatif  situs Shopee  meraih  sekitar  2,3  miliar  kunjungan,  situs  Tokopedia  meraih  sekitar  1,2  miliar kunjungan,  situs  Lazada  762,4  juta  kunjungan,  Sementara  situs  BliBli  meraih  337,4  juta kunjungan, dan situs Bukalapak 168,2 juta kunjungan.
Shopee menjadi e-commerce yang sangat dicari dan sangat diminati oleh masyarakat Indonesia karena pengguna merasa jauh lebih mudah berbelanja berbagai macam produk baik  kebutuhan  sehari-hari,  elektronik,    fashion,  dan  lain-lainnya  (Effendi,  2021).    Ada beberapa keunggulan Shopee yaitu: 1) Harga, nilai indeks rata-rata Shopee sebesar 88% dengan interpretasi sangat baik. 2) Produk, Shopee memiliki interpretasi sebesar 86.9% atau sangat baik. 3) Promosi, indeks rata-rata Shopee sebesar 86.7% dengan interpretasi sangat baik, dengan interpretasi baik, sehingga kupon dan potongan harga pada Shopee jauh lebih baik. 4) Bukti fisik, nilai indeks rata-rata Shopee sebesar 89.2% dengan interpretasi sangat baik, sehingga dapat disimpulkan bahwa bukti fisik online dan integrasi pada Shopee sangat baik (Fajar, 2023).
Saat ini banyak perusahaan aplikasi yang sedang gencar-gencarnya mempublikasikan kemudahan  dan  manfaat  dari  penggunaan  layanan paylater,  tidak  terkecuali  Shopee. Paylater merupakan salah satu fintech produk ketiga teratas yang paling banyak digunakan di Indonesia dan dalam jangka panjang Belanja Konsumen Indonesia diproyeksikan akan mengalami tren sekitar Rp1.585.314 miliar pada tahun 2022 dan Rp1.680.433 miliar pada tahun  2023,  menurut  model  ekonometrik.  Sehingga  dalam  hal  ini e-commerce  mulai melakukan pengembangan terhadap fitur paylater (Rossa & Ashfath, 2022).
Pada  Shopee  e-commerce,  fitur  paylaternya  disebut  dengan SPaylater  (Shopee paylater).  Pengguna  SPayLater  yang  terpilih  dapat  membeli  sebuah  produk  dengan
pembayaran  yang  dapat  dilakukan  secara  cicilan  atau  kredit  sesuai  dengan  periode pembayaran yang telah dipilih sebelumnya (Sari, 2023). Fitur SPayLater memiliki limit pinjam yang cukup besar  dengan seiring  penggunaannya, fitur  ini juga mudah di akses melalui aplikasi marketplace Shopee yang didalamnya banyak memberikan bonus potongan harga serta gratis biaya ongkos kirim sesuai dengan syarat dan ketentuan yang diberikan. Fitur SPayLater  pada  aplikasi  shopee  juga  merupakan  layanan  pinjaman  online  resmi  yang memiliki izin dan terdaftar serta diawasi langsung oleh OJK.
Fitur SPayLater dapat menggoda siapa saja akan tetapi pengguna harus pintar dalam menggunakannya  agar  terhindar  dari  resiko  yaitu  terlilit  hutang.  Salah  satu  keuntungan menggunakan  SPayLater  adalah  tidak  adanya  minimum  transaksi,  akan  tetapi  dibalik keuntungan  ini  terdapat  sebuah  resiko  yang  harus  ditanggung  (kelemahan  Spaylater). Resiko  yang  harus  ditanggung  adalah  dalam  satu  kali  transaksi  akan  dikenakan  yang namanya  penanganan.  Kisaran  penanganan  tergantung  pada  waktu  pembayaran konsumen.  Tidak  hanya  itu  apabila  melakukan  keterlambatan  pembayaran  maka  akan dikenakan  denda.  Denda  yang  dikenakan  yaitu  5%  per  bulan  dari  total  seluruh  tagihan (Faqih et al., 2021)
Layanan ini akan berdampak negative jika dikonsumsi secara berlebihan salah satunya pengguna  akan  terlilit  hutang  karena  telat  membayar  dan  denda  yang  dikenakan  akan bertumpuk.  Hal  ini  lah  yang  membuat SPayLater  sangat  tidak  baik  jika  digunaka  secara konsumtif atau berlebihan. Perilaku konsumtif merupakan tindakan membeli barang yang bukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  melainkan  untuk  memenuhi  keinginan  semata,  yang dilakukan  dengan  berlebihan  hingga  mengakibatkan  pemborosan  biaya.  Kata  konsumtif sendiri  memiliki  arti  boros,  seseorang  yang  mengkonsumsi  barang  atau  jasa  secara berlebihan (Sadewa & Lita Ariani, 2022).
Perilaku konsumtif merupakan  perilaku yang  dimana dalam membeli barang tanpa adanya pertimbangan yang kuat dan lebih mengedepankan atas keinginannya dari pada kebutuhannya. Perilaku konsumtif adalah suatu tindakan yang tidak rasional dan kompulsif. Dapat  di  deskripsikan  seperti  saat  individu  membeli  barang  atau  jasa  dengan  tidak berdasarkan  kebutuhan  prioritas  namun  hanya  sekedar  untuk  memenuhi  hasrat  dan keinginan saja (Anggraini & Hastuti, 2023)
Menurut  Fromm  (1995)  perilaku  konsumtif  merupakan  perilaku  yang  ditandai  oleh adanya kehidupan berlebihan dan menggunakan segala hal yang dianggap mahal untuk memberikan kepuasan dan kenyamanan fisik yang besar serta adanya dukungan pola hidup manusia yang didorong oleh rasa ingin hanya untuk memberi kesenangan (Lathifah, 2021).
Perilaku konsumtif dikarenakan kebutuhan yang tidak seimbang dan berlebihan, bila
seseorang berperilaku konsumtif maka seseorang tersebut akan megorbankan segalanya untuk  memenuhi  keinginannya  tersebut  hingga  tercapai  kepuasanya  (Afifah  &  Deny Yudiantoro, 2022). Penelitian ini dilakukan oleh penulis bertujuan untuk membuktikan secara empiris  bahwa  penggunaan  media  sosial  yang  dimediasi  gaya  hidup  mempengaruhi perilaku konsumtif pada pengguna SpayLater pada aplikasi shoope.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Menurut  Sugiyono  (2016  :  13)  menyatakan  bahwa  penelitian  kuantitatif  adalah  metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk  meneliti pada  populasi atau sampel tertentu, teknik pengambilan  sampel  pada  umumnya  dilakukan  secara  random,  pengumpulan  data menggunakan instrument penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah  ditetapkan.  Populasi  dan  sampel dalam  peneliian ini adalah  Mahasiswa  Program Studi Ilmu Administrasi Niaga angakatan 2021 STIA Lancang Kuning  Dumai.  Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  diambil  menggunakan  teknik purposive  sampling. Menurut Sugiyono  purposive sampling merupakan teknik pemilihan sampel  yang  dilakukan  dengan  suatu  pertimbangan  dari  seluruh  ukuran  populasi  yang dipilih (Amelia, 2021). Jumlah respinden penelitian sebanyak 55 orang. Dengan kreteria: 1. Mahasiswa  program  studi  ilmu  administrasi  niaga  angakatan  2021  yang  mempunyai pengalaman  berbelanja  online  melalui  aplikasi  Shopee.  2.  Pria  dan  wanita.  3.  Pernah menggunakan Spaylater minimal 2 kali. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan Software SEMPLS 4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Tabulasi Deskripsi Responden
Hasil  dari  penyebaran  kuesioner  didapatkan  data  seperti  karakteristik  responden berdasarkan usia, yaitu responden dengan usia < 20 tahun sebanyak 22 orang atau 40%. Responden  dengan  rentang  usia  dari  21-25  tahun  sebanyak  23  orang  atau  42%  dan responden > 26 tahun sebanyak 10 orang atau 18%. Selain karakteristik umur, responden juga  dilihat  dari  berapa  lama  menggunakan  aplikasi  shoope.  Dari  55  orang  responden tersebut yaitu responden yang menggunakan aplikasi shoope dari rentang waktu 1-5 tahun ada 32 orang atau 58% dan responden menggunakan aplikasi shoope dari rentang 6-10 tahun ada 23 orang atau 42%.

## 2. Hasil Output SEM Partial Least Square
Dalam penelitian ini, analisis data menggunakan pendekatan Partial Least Square (PLS) dengan  menggunakan  software  SEMPLS  4.  Partial  Least  Square  (PLS)  adalah  model persamaan  struktural  (SEM)  yang  berbasis  komponen  variance.  Pendekatan  PLS  adalah distribution free (tidak menggunakan data berdistribusi tertentu, dapat nominal, kategori, ordinal,  interval  maupun  rasio).  Selain  itu,  PLS  juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur sampel yang jumlahnya kecil. Berikut tahap-tahap menggunakan pendekatan PLS.

## 1) Menilai Outer Model
Pengukuran  model  atau  outer  model  mendefinisikan  bagaimana  setiap  blok indikator  berhubungan  dengan  variabel  latennya.  Terdapat  tiga  kriteria  dalam penggunaan teknik analisis data dengan menggunakan Smart PLS untuk menilai outer model,  yaitu  Convergent  Validity,  Discriminant  Validity  dan  Composite  Reliability. Berikut ini adalah gambar Algoritma PLS yang digunakan dalam penelitian ini:
Gambar 1.

## Analisis Outer Model

## 2) Convergent Validity
Convergent  Validity  dari  model  pengukuran  dengan  refleksif  indikator  dinilai berdasarkan  korelasi  antara  item  score/component  score  yang  diestimasi  dengan software  Smart  PLS.  Ukuran  refleksif  individual  dikatakan  tinggi  menurut  (Ghozali, 2016) untuk penelitian tahap awal dari perkembangan skala pengukuran nilai loading 0,50 sampai 0,60 dianggap cukup memadai dan 0,70 yang dianggap tinggi. Dalam penelitian ini akan digunakan batas loading factor sebesar 0,60.
Pada uji convergent validity yang di ukur hanyalah loading. Hasil ujin dilihat pada
table 1 dibawah ini:
Tabel.1 Hasil Uji Validitas Konvergen ( Convergent Validity) Indikator Loading faktor Cut off Ket X1.1 <- Media Sosial 0.853 0,7 Valid X1.2 <- Media Sosial 0.825 0,7 Valid X1.3 <- Media Sosial 0.796 0,7 Valid X1.4 <- Media Sosial 0.788 0,7 Valid X1.5 <- Media Sosial 0.809 0,7 Valid X1.6 <- Media Sosial 0.808 0,7 Valid X1.7 <- Media Sosial 0.805 0,7 Valid X1.8 <- Media Sosial 0.811 0,7 Valid X1.9 <- Media Sosial 0.842 0,7 Valid X2.1 <- Gaya Hidup 0.922 0,7 Valid X2.2 <- Gaya Hidup 0.890 0,7 Valid X2.3 <- Gaya Hidup 0.927 0,7 Valid X2.4 <- Gaya Hidup 0.928 0,7 Valid X2.5 <- Gaya Hidup 0.912 0,7 Valid X2.6 <- Gaya Hidup 0.949 0,7 Valid X2.7 <- Gaya Hidup 0.912 0,7 Valid X2.8 <- Gaya Hidup 0.929 0,7 Valid X2.9 <- Gaya Hidup 0.922 0,7 Valid Y.1 <- Perilaku Konsumtif 0.757 0,7 Valid Y.10 <- Perilaku Konsumtif 0.755 0,7 Valid Y.11 <- Perilaku Konsumtif 0.745 0,7 Valid Y.12 <- Perilaku Konsumtif 0.896 0,7 Valid Y.2 <- Perilaku Konsumtif 0.733 0,7 Valid Y.3 <- Perilaku Konsumtif 0.763 0,7 Valid Y.4 <- Perilaku Konsumtif 0.733 0,7 Valid Y.5 <- Perilaku Konsumtif 0.816 0,7 Valid Y.6 <- Perilaku Konsumtif 0.864 0,7 Valid Y.7 <- Perilaku Konsumtif 0.784 0,7 Valid Y.8 <- Perilaku Konsumtif 0.787 0,7 Valid
Y.9 <- Perilaku Konsumtif
Tabel 1 memperlihatkan nilai discriminant validity yang memadai, yaitu dengan cara membandingkan korelasi indikator suatu konstruk tersebut dengan konstruk lainnya. Jika korelasi antara konstruk memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi indikator maka dapat dikatakan bahwa konstruk memiliki diskriminan validitas yang tinggi. Dari Tabel 1  dapat  dilihat  bahwa  indikator  masing-masing  konstruk  memberikan  nilai convergent validity yang tinggi yakni diatas 0.70.  Nilai  cross  loading juga menunjukkan  discriminant validity yang baik.
Adapun hasil pengujian discriminant validity dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel. 2
Hasil Uji Validitas Diskriminan ( Discriminant Validity) X1 MEDIA SOSIAL Y PERILAKU KONSUMTIF X2. GAYA HIDUP X1.1 0.853 0.614 0.434 X1.2 0.825 0.610 0.676 X1.3 0.796 0.625 0.559 X1.4 0.788 0.644 0.528 X1.5 0.809 0.669 0.496 X1.6 0.808 0.509 0.539 X1.7 0.805 0.602 0.672 X1.8 0.811 0.573 0.559 X1.9 0.842 0.733 0.663 X2.1 0.636 0.654 0.922 X2.2 0.605 0.688 0.890 X2.3 0.653 0.702 0.927 X2.4 0.628 0.725 0.928 X2.5 0.618 0.647 0.912 X2.6 0.708 0.772 0.949 X2.7 0.654 0.676 0.912 X2.8 0.649 0.678 0.929 Y.1 0.553 0.757 0.568 Y.10 0.523 0.755 0.545
Y.11 0.680 0.745 0.642 Y.12 0.692 0.896 0.690 Y.2 0.551 0.733 0.503 Y.3 0.645 0.763 0.577 Y.4 0.586 0.733 0.634 Y.5 0.615 0.816 0.701 Y.6 0.590 0.864 0.585 Y.7 0.581 0.784 0.566 Y.8 0.574 0.787 0.550 Y.9 0.583 0.753 0.473 Sumber : Data Olahan SEMPLS, 2024
Metode  lain  untuk  menilai  discriminant  validity  adalah  dengan  membandingkan square root of average (AVE) untuk setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Jika akar AVE lebih tinggi dari korelasi antara konstruk yang lain, maka dapat disimpulkan bahwa konstruk memiliki tingkat validitas yang baik.
Selantjutnya  Metode  lain  untuk  menilai  discriminant  validity  adalah  dengan membandingkan square root of average (AVE) untuk setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk  dengan  konstruk  lainnya  dalam  model.  Jika  akar  AVE  lebih  tinggi  dari  korelasi antara konstruk yang lain, maka dapat disimpulkan bahwa konstruk memiliki tingkat validitas yang baik. Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai akar AVE masing-masing konstruk lebih tinggi dibandingkan nilai korelasi antar konstruk lain.
Tabel 3 Uji Validitas Square Root Of Average (AVE) VARIABLE AVERAGE VARIANCE EXTRACTED (AVE) Media Sosial 0,665 Gaya Hidup 0,849 Perilaku Konsumtif 0,614
Sumber : Data Olahan SEMPLS, 2024
Tabel  3  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  average  variance  extracted  untuk  semua konstruk adalah di atas 0,5 yang menunjukkan bahwa semua konstruk pada model yang diestimasi memenuhi kriteria.
Reliabilitas konstruk dari measurement model dengan indikator refleksif dapat diukur dengan melihat nilai composite reliability dari blok indikator yang mengukur konstruk. Suatu konstruk dikatakan reliabel jika nilai composite reliability di atas 0,70 (Jogiyanto dan Abdillah, 2009:62). Berikut adalah nilai composite reliability di sajikan pada Tabel 4.15 di bawah ini.
Tabel 4 Composite Reliability VARIABLE COMPOSITE RELIABILITY Gaya Hidup 0,978 Media Sosial 0,947 Perilaku Konsumtif 0,950 Sumber : Data Olahan SEMPLS, 2024
Tabel 4 di atas menunjukkan bahwa nilai composite reliability untuk semua konstruk adalah di atas 0,7 yang menunjukkan bahwa semua konstruk pada model yang diestimasi memenuhi kriteria reliabel. Nilai composite reliability yang terendah adalah sebesar 0,939 pada variabel Media Sosial dan nilai composite reliability yang tertinggi adalah sebesar 0,978 pada variabel gaya hidup.
Uji reliabilitas juga bisa diperkuat dengan Cronbach’s Alpha di mana output smartPLS memberikan hasil sebagai berikut.

## Tabel 5
Cronbach’s Alpha VARIABLE CRONBACH'S ALPHA Gaya Hidup 0,974 Media Sosial 0,937 Perilaku Konsumtif 0,942 Sumber : Data Olahan SEMPLS, 2024
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai cronbach’s alpha yang direkomendasikan adalah di atas 0,6 dan hasil penelitian mengindikasikan bahwa nilai cronbach’s alpha untuk seluruh konstruk melebihi angka tersebut. Angka terendah sebesar 0,937 pada media sosial dan tertinggi sebesar 0,974 pada variabel gaya hidup. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua variable memenuhi persyaratan dengan nilai cronbach's alpha di atas 0,6 pada model yang dianalisis
Untuk menilai model  dengan PLS dimulai  dengan melihat R-Square  setiap variabel laten. Perubahan nilai R-Square yang merupakan uji goodness-fit-model digunakan untuk
menilai  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  apakah  mempunyai pengaruh yang substantif. Adapun koefisien determinasi (R 2 ) dari variabel endogen disajikan pada tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6 R Square VARIABEL R-SQUARE Perilaku Konsumtif 0,681
Sumber : Data Olahan SEMPLS, 2024
Nilai  R  square  variable  Perilaku  Konsumtif  sebesar  0,681,  hal  tersebut  menandakan bahwa  variable  media  social  dan  gaya  hidup  mampu  menjelaskan  variable  perilaku konsumtif sebesar 68,1%. Maka dapat disimpulkan bahwa model dianggap kuat.

## 3. Pengujian Hipotesis
1) Pengaruh Langsung ( Direct Effect)
Untuk  memproyeksikan  adanya  hubungan  kausalitas  dalam  SEM-PLS  dengan menggunakan Smartpls, dapat dilakukan melalui pemeriksaan T-Statistik pada tabel koefisien jalur, nilai p, kesalahan standar dan ukuran efek untuk koefisien jalur. Dalam hal ini, disajikanlah Tabel 7 yang berisi hasil pengujian hipotesis mengenai pengaruh langsung.

## Tabel 7
Hasil Uji Hipotesis Pengaruh Langsung
ORIGINAL SAMPLE (O) SAMPLE MEAN (M) STANDARD DEVIATION (STDEV) T STATISTICS (|O/STDEV|) P VALUES Media Sosial -> Perilaku Konsumtif 0.468 0.474 0.081 5.778 0.000 Gaya Hidup -> Perilaku Konsumtif 0.426 0.428 0.078 5.501 0.000
Sumber : Data Olahan SEMPLS, 2024
Tabel  7  menunjukkan  pentingnya  parameter  yang  diestimasi  dalam  memberikan informasi  berharga  mengenai  hubungan  antara  variabel-variabel  penelitian.  Pengujian hipotesis didasarkan pada nilai koefisien jalur output sebagai berikut:
a. Variable media social terhadap perilakuk konsumtif diperoleh nilai t statistik sebesar 5,778  >  1,96  atau  nilai  p  values  0,000  <  0,5  ,  maka  Hi  diterima  yaitu  media  sosial
berpengaruh terhadap perilaku konsumtif
b. Variable gaya hidup terhadap perilaku konsumtif diperoleh nilai t statistic sebesar 5,501 >  1,96  atau  nilai  p  values  0,000  ,  0,5  ,  maka  H2  diterima  bahwa  gaya  hidup mempengaruhi perilaku konsumtif

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis data dan pengujian hipotesis yang telah dilakukan, maka kesimpulan dalam penelitian ini pengaruh media sosial dan gaya hidup terhadap perilaku konsumtif pada pengguna spaylater shoope yaitu:
1. Media  Sosial  berpengaruh  terhadap  Perilaku  Konsumtif.  Artinya  semakin  baik  Media Sosial maka akan semakin meningkat Perilaku Konsumtif.
2. Gaya  hidup  berpengaruh  terhadap  Perilaku  Konsumtif.  Artinya  semakin  tinggi  gaya hidup maka akan semakin meningkat perlilaku konsumtif
Dampak pengaruh media sosial dan gaya hidup terhadap perilaku konsumtif dapat  bersifat  positif  maupun  negatif.  Penting  untuk  menggunakan  media  sosial dengan bijak dan kritis, serta membangun gaya hidup yang bertanggung jawab dan seimbang.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,  N.,  &  Deny  Yudiantoro.  (2022). Pengaruh  Gaya  Hidup  dan  Penggunaan  Uang Elektronik terhadap Perilaku Konsumtif. 5(2), 385 – 405. https://doi.org/10.37531/yume.vxix.345
Amelia, V. H. I. (2021). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penggunaan Fitur Spaylater Pada Aplikasi Shopee Dan Pengaruhnya Terhadap Perilaku Konsumtif. In Skripsi Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.
Anggraini, S. D. A., & Hastuti, M. A. S. W. (2023). Pengaruh Media Sosial Instagram Dan Gaya Program  Studi  Pendidikan  Ekonomi  Universitas  Bhinneka  PGRI  Tulungagung. Economina, 2(8), 2019 – 2035.
Ekasari, N. (2014). Pengaruh Promosi Berbasis Sosia Media Terhadap Keputusan Pembelian Produk  Jasa  Pembiayaan  Kendaraan  Pada  PT  BFI  Finance  Jambi. Jurnal  Penelitian Universitas Jambi Seri Humaniora, 16, 81 – 102.
Fajar, M. (2023). Pengaruh Motivasi Belanja Hedonis terhadap Pembelian Implusif Flash Sale Shopee pada Mahasiswa STAMBUK 2021 Fakultas Psikologi Universitas Medan Area (Vol. 0). Universitas Medan Ares.
Faqih, Mahmudi, & Asrorulloh. (2021). Transaksi Jual Beli Menggunakan Pinjaman Spaylater
Dalam Perspektif Ekonomi Islam. Iqtisodina Jurnal Ekonomi Syariah Dan Hukum Islam,
6(1), 49 – 55.
Harahap,  M.  A.,  &  Adeni,  S.  (2020).  Tren  penggunaan  media  sosial  selama  pandemi  di indonesia. FIS UNIVED, 7(2).
Lathifah, D. (2021). Hubungan Konformitas Teman Sebaya Dan Kontrol Diri Dengan Perilaku Konsumtif  Pada  Siswa/I  Kelas  Xi  Sma  Negeri  1  Pekanbaru.  Universitas  Islam  Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
Mustika,  W.,  Kurniawati,  M.,  &  Sari,  M.  P.  (2023).  Pengaruh  Motivasi  Belanja  Hedonis Terhadap  Perilaku  Pembelian  Impulsif  Kategori  Produk  Fashion  Online  Pada Marketplace. Primanomics : Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 21(1), 1 – 11.
Rossa, A., & Ashfath, F. (2022). Pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan, Kepercayaan, Risiko dan Keamanan terhadap Impulse Buying Pengguna SPaylater (Shopee Paylater) di Jadetabek. Seminar Nasional Akuntansi Dan Manajemen … , 1 – 15. http://prosiding- old.pnj.ac.id/index.php/snampnj/article/view/5518
Sadewa, M. A., & Lita Ariani. (2022). Pengaruh Gaya Hidup Brand Minded Terhadap Perilaku Konsumtif Pada Mahasiswa. 2(1), 34 – 41.
Sari,  A.  (2023). Pengaruh  Sosial,  Gaya  Hidup,  Dan  Motivasi  Belanja  Hedonis  Terhadap Perilakukonsumtif Mahasiswa Febi Uin Khas Jember Pengguna Fitur Spaylater.
Sunarto, S. (2015). Pengaruh Kualitas  Produk Terhadap Keputusan Pembelian Pada Toko Kerajinan  Kulit  Kartika  Magetan. EQUILIBRIUM:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan Pembelajarannya, 3(2).