Laimeheriwa, I. B., & Kembau, A. S. (2024). Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E-commerce. Syntax Literate (9)1.
http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i1
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 9, No. 1, Januari 2024

## PENGARUH  KEPERCAYAAN  AKAN  SIMULASI
VIRTUAL  TRY  ON

## TERHADAP NIAT BELI DI E-COMMERCE

## Imagodeo Bideyesa Laimeheriwa, Agung Stefanus Kembau
Fakultas Ilmu Sosial dan Humaniora, Universitas Bunda Mulia, Indonesia Email: bideyesa@gmail.com, akembau@bundamulia.ic.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  pengaruh  kepercayaan  akan  fitur  interaktif  dan realisme visual pada simulasi virtual try-on terhadap niat beli di e-commerce. Penelitian ini menggunakan  metode  campuran  yaitu  menggambungkan  metode  kuantitatif  dan  metode kualitatif dengan tujuan untuk menjamin temuan yang beralasan dan memvalidasi data yang telah  dianalisa.  Teknik  pengambilan  data  yang  digunakan  yaitu  kuesioner  (kuantitatif)  dan wawancara (kualitatif), dengan sampel sebanyak 391 responden dan 4 narasumber. Populasi yang  ditentukan  yaitu  masyarakat  daerah  Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tanggerang,  dan  Bekasi (Jabodetabek),  dengan  sampel  yang  diambil  yaitu  pengguna  yang  pernah  dan  belum  pernah menggunakan simulasi virtual try-on. Analisa data dilakukan menggunakan software Smart- PLS  versi  4.0.9.6,  dengan  menguji  outer  model  dan  inner  model.  Hasil  penelitian  ini mengungkapkan  bahwa  karakteristik  simulasi  AR  berpengaruh  terhadap  kepercayaan. Kepercayaan akan simulasi virtual try-on berpengaruh positif terhadap niat beli. Pengalaman pengguna  berpengaruh  signifikan  memoderasi  hubungan  antara  fitur  interaktif  terhadap kepercayaan  dan  tidak  berpengaruh  memoderasi  hubungan  antara  realisme  visual  terhadap kepercayaan.  Penelitian  ini  menemukan  bahwa  keberadaan  pengalaman  pengguna mempelemah hubangan antara fitur interaktif dan kepercayaan. Impementasi simulasi virtual try-on pada e-commerce di Indonesia dapat dilakukan dengan memprioritaskan pengembangan fitur interaktif dan realisme visual untuk memperkuat kepercayaan konsumen bahwa hasil yang dilihat  pada  simulasi  tersebut  terlihat  nyata.  Saran  dan  harapan  peneliti  untuk  penelitian selanjutnya  yaitu  adanya  eksplorasi  aspek-aspek  lain  yang  dapat  memengaruhi  tingkat kepercayaan konsumen terhadap simulasi virtual try-on. Misalnya, resiko keamanan data dan privasi guna untuk menggali kompleksitas dalam pembentukan kepercayaan.
Kata Kunci: E-Commerce, Augmented Reality, Simulasi Virtual Try-On, Fitur Interaktif, Realisme Visual, Kepercayaan, Niat Beli

## Abstract
This research aims to analyze the influence of trust in interactive features and visual realism in virtual try-on simulations on purchase intention in e-commerce. This study employs a mixed- methods approach, combining quantitative and qualitative methods. Researchers were selected with the goal of ensuring reasonable findings and validating the analyzed data. Data collection techniques included questionnaires (quantitative) and interviews (qualitative), with a sample size of 391 respondents and 4 interviewees. The determined population was residents of Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, and Bekasi (Jabodetabek), with the sample comprising users who have and have not used virtual try-on simulations. Data analysis was performed using Smart- PLS  software  version  4.0.9.6,  testing  both  the  outer  and  inner  models.  The  results  of  this research reveal that AR simulation characteristics significantly influence trust. Trust in virtual try-on  simulations  positively  affects  purchase  intention.  User  experience  significantly moderates the relationship between interactive features and trust and does not moderate the
relationship between visual realism and trust. This study finds that user experience weakens the relationship  between  interactive  features  and  trust.  The  implementation  of  virtual  try-on simulations in Indonesian e-commerce can be carried out by prioritizing the development of interactive features and visual realism to strengthen consumer trust that the results seen in the simulations  appear  realistic.  Researchers  suggest  exploring  other  aspects  that  can  influence consumer trust in virtual try-on simulations for future research, such as data security and privacy risks, to delve into the complexities of trust formation.
Keywords: E-Commerce,  Augmented  Reality,  Virtual  Try-On  Simulation,  Interactive  Features, Visual Realism, Trust, Purchase Intention

## Pendahuluan
E-commerce merupakan  platform  jual  beli online yang  bertumbuh  seiring  terjadinya transformasi teknologi pada bidang ekonomi bisnis, dan terus mengalami perubahan setiap tahun (Agung et al., 2023). Perubahan ini tidak hanya mengubah cara pendang dalam berbisnis, namun juga membarui kegiatan bisnis dari konvensional menjadi online, dengan memanfaatkan internet sebagai  sarana  penjualan  (Prasetiyo  &  Fazarriyawan,  2020).  Menurut  data  yang  diterbitkan statista pada tahun 2022, penjualan pada e-commerce di seluruh dunia diperkirakan melebihi 5,7 triliun dolar AS, dan angka ini diprediksi akan terus bertambah dari tahun ke tahun (Pasquali, 2023).
Gambar 1. Penjualan pada e-commerc r ritel di dunia tahun 2014-2025 (Sumber: Statista Research Department melalui Pasquali, 2023)
Berdasarkan  data  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  dua  tahun  mendatang, e- commerce akan tetap menjadi platform yang penting bagi para pengusaha di dunia guna untuk mengakses pasar yang lebih luas, dengan tidak terbatas pada wilayah dalam negeri namun juga luar  negeri  (Hasan,  2023).  Di  sisi  lain,  platform  ini  diandalkan  penjual  dalam  melakukan manajemen  inventaris,  sistem  transaksi,  distribusi  produk,  dan  pelacakan  pesanan.  Contoh platform e-commerce yang  populer  di  dunia  yaitu  Shopify,  Wix,  BigCommerce,  Adobe Commerce,    WooCommerce,  Squarespace,  Big  Cartel,  Weebly,  3dchart,  Vulusion,  dan OpenChart (Sheehan, 2022).
E-commerce di Indonesia sendiri telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat dalam beberapa  tahun  terakhir  dan  telah  mempengaruhi  semua  lini  bisnis  di  bangsa  ini,  baik micro maupun macro (Mustajibah, 2021). Eksistensi e-commerce dengan didukung oleh akses internet yang luas membuat aktivitas jual beli barang atau jasa mengalami perubahan yang signifikan, di mana pemasaran digital yang dilakukan oleh penjual dapat berjalan dengan cepat, mudah dan gratis (Rahmidani, 2017). Bagi pelanggan, platform ini membantu dalam mempermudah proses pembelian secara online daripada berbelanja di toko fisik karena adanya kemudahan, kenyamanan, dan pilihan yang ditawarkan oleh  platform  tersebut.  Namun  terlepas  dari  hal  positifnya,  Syed  et  al.  (2021),    dan  Liu  & Napitupulu  (2020)  berpendapat  bahwa  terdapat  tantangan  utama  dalam e-commerce yaitu
Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E- commerce
kekurangan  pengalaman  fisik  yang  dapat  diberikan  oleh  toko-toko  konvensional,  di  mana platfotm ini lebih menghadirkan presentasi produk dalam bentuk dua dimensi kepada pelanggan, serta  memiliki  keterbatasan  dalam  menawarkan  opsi  dan  fleksibilitas.  Konsumen  tidak  dapat melihat, merasakan, atau menguji produk secara langsung sebelum membeli, sehingga muncul rasa ketidakpastian, kecemasan, atau kekecewaan jika produk yang diterima tidak sesuai dengan ekspektasi  (Whang  et  al.,  2021).  Menurut  Watson  et  al.,  (2020),  salah  satu  teknologi  yang memiliki potensi untuk mengubah pengalaman belanja online adalah augmented reality . Augmented  Reality atau  AR  merupakan  teknologi  di  mana  dunia  nyata  dan  informasi produk digabungkan sedemikian rupa, sehingga dari pandangan pengguna terhadap produk akan menjadi satu dengan lingkungan sekitar (Bonetti et al., 2018). Bersama dengan VR, teknologi AR juga  turut  berkontribusi  dalam  menciptakan  tren  baru  di  era  digital  sekarang  yaitu  metaverse (Sunardi et al., 2022). Perusahaan riset dan konsultasi teknologi yaitu Gartner, memasukkan AR ke dalam daftar " Top 10 Strategic Technology Trends " untuk tahun-tahun mendatang. Panetta (2019) mengungkapkan bahwa, AR akan menjadi salah satu teknologi yang sangat berpengaruh dan  memprediksi  bahwa  teknologi  tersebut  akan  masuk  ke  dalam  berbagai  industri,  seperti e- commerce ,  manufaktur,  dan  pendidikan.  Sejak  tahun  2010,  industri e-commerce telah menggunakan AR telah untuk menampilkan produk virtual secara real-time di lingkungan nyata (Liu  &  Napitupulu,  2020).  Menurut  Kowalczuk  et  al.  (2021),  dengan  adanya  teknologi  AR konsumen  dapat  memvisualisasikan  produk,  mencoba  variasi  warna  atau  gaya,  dan  melihat bagaimana  produk  tersebut  berinteraksi  dengan  lingkungan  sekitarnya.  Konsumen  dapat mensimulasikan produk virtual seolah-olah mereka berada di toko fisik, dan hal tersebut dapat meningkatkan tingkat kepercayaan dan mengurangi risiko pembelian yang salah (Gabriel et al., 2023). Simulasi tersebut dapat membantu konsumen dalam mengambil keputusan, meningkatkan tingkat  keterlibatan,  dan  meningkatkan  pengalaman  berbelanja  secara  keseluruhan.  Menurut Gallardo  et  al.,  (2018), augmented  reality berkontribusi  pada  pengembangan  pemasaran, memberikan  manfaat  yang  berkontribusi  pada  citra  perusahaan,  memperkuat  interaksi  dengan pelanggan  dan  meningkatkan  performa  penjualan.  Menurut  data  statista  pada  tahun  2022, menunjukkan bahwa seperempat konsumen di dunia menggunakan teknologi augmented reality sebagai  alat  yang  dapat  memengaruhi  niat  pembelian  mereka.  Jerman  menduduki  peringkat pertama dengan 22 persen, diikuti oleh konsumen Prancis dengan 16 persen (Coppola, 2023).
Menurut  data  yang  diterbitakan  Forbes  pada  tahun  2021,  penggunaan  AR  telah meningkatkan penjualan online hingga 200 persen dan salah satu toko retail telah mencapai angka tiga  kali  lipat  jumlah  pelanggan online setelah  menggunakan  teknologi  ini  (Galer,  2021). Pencapaian  tersebut  tidak  terlepas  dari  karakteristik  dari  AR  itu  sendiri  yaitu  memberikan simulasi yang realistis dan interaktif (Wu et al., 2020), sehingga pelanggan mengadopsi teknologi ini sebagai alat pertimbangan saat belanja online yang disebut dengan virtual try-on (Gabriel et al., 2023) . Simulasi virtual try-on menggunakan  teknologi augmented  reality memungkinkan konsumen  untuk  memvisualisasikan  produk  seperti  perhiasan, make  up ,  pakaian,  sepatu  dan furniture dalam lingkungan sekitar mereka seolah-olah mereka sedang mencoba produk tersebut secara  fisik  (Galer,  2021).  Hal  tersebut  menguntungkan  konsumen  dalam  meningkatkan pemahaman  mereka  dan  meningkatkan  keterlibatan  pelanggan  dalam  pengalaman  berbelanja yang  lebih  interaktif  (Syaputra  et  al.,  2023).  Menurut  Wu  et  al.  (2020),  implementasi  fitur interaktif  dan  realisme  visual  dalam  simulasi  tersebut  secara  mendalam  dapat  memungkinkan pelanggan untuk mempelajari teknologi ini ketika berbelanja. Berdasarkan penelitian Hwangbo et al. (2020), penggunaan akan simulasi virtual try-on dapat meningkatkan waktu pelanggan 2,37 kali  lipat  dalam  melakukan  observasi,  penjualan  rata-rata  per  pelanggan  menigkat  sebesar  13 dolar, tingkat pembelian meningkat 2,8 kali lipat dan tingkat pengembalian berkurang 27%.
Namun,  meskipun  potensi  yang  dimiliki  oleh  teknologi augmented  reality besar  untuk kemajuan e-commerce , masih perlu dilakukan penelitian yang mendalam mengenai karakteristik simulasi virtual  try-on dalam  hubungannya  dengan  pembelanjaan online .  Menurut  Jung  et  al. (2020)  dan  Sugiono  (2021),  tantangan  yang  dihadapi  dalam  pengembangan  teknologi  AR sekarang  adalah  kebutuhan  akan  keahlian  khusus  dalam  pembuatan  konten  AR,  sehingga  jika
tidak  dipelajari  lebih  lanjut  akan  membawa  pengaruh  terhadap  proses  implementasi  simulasi virtual try-on , di mana kurangnya keahlian dapat menghambat kinerja simulasi dan pada akan mempengaruhi niat beli. Sebelumnya telah banyak yang meneliti tentang pengaruh tekonlogi AR terhadap  niat  beli  di  beberapa e-commerce ,  dengan  fokus  produk  yang  berbeda-beda  seperti kosmetik  (Park  &  Yoo,  2020;  Chan  et  al.,  2022),  pakaian  (Huang  &  Liao,  2017), furniture (Kowalczuk et al., 2021), dan kacamata (Kazmi et al., 2021). Penelitian akan simulasi virtual try- on sebagai implemetasi teknologi AR di Indonesia juga telah dilakukan oleh Liu & Napitupulu pada  tahun  2020  dan  Gabriel  dan  kawan-kawan  pada  tahun  2023,  dengan  fokus  pada beuaty product dibeberapa marketplace seperti Shopee, Lazada, JD.ID, Saturdays, Sephora, Lazada. Berdasarkan  hasil  pengamatan  akan  penelitian  terdahulu,  maka  peneliti  memilih kepercayaan akan simulasi AR sebagai fokus penelitian. Alasannya, karena menurut  Hirschman & Holbrook (1982) melalui Jeon et al. (2017), fokus utama dalam menganalisa perilaku konsumen dalam pembelanjaan online yaitu dengan menilai tingkat kepercayaannya. Oleh karena itu, untuk lebih memahami pengaruh teknologi AR terhadap perilaku konsumen di e-commerce , maka perlu dilakukan observasi dalam mengukur tingkat kepercayaan, serta bagaimana hal itu berdampak pada  niat  pembelian.    Dari  hasil  observasi  singkat,  ternyata  didapatkan  perbedaan  pendapat mengenai kepercayaan simulasi AR terhadap pembelian online . Menurut Syaputra et al. (2023) dan  Huang  &  Chang  (2019),  kepercayaan  akan  teknologi  AR  berpengaruh  terhadap  niat  beli. Sedangkan  menurut  Liu  &  Napitupulu  (2020),  kepercayaan  akan  teknologi  AR  tidak mempengaruhi niat beli. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penelitian ini penting untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana kepercayaan akan fitur interaktif dan realisme visual dapat berkontribusi terhadap niat beli konsumen. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi AR pada e-commerce terutama di Indonesia. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk 1) Menyelidiki  sejauh  mana  fitur  interaktif  pada  simulasi virtual  try-on dapat  memengaruhi tingkat kepercayaan pengguna, serta mengidentifikasi indikator-indikator pada fitur interaktif sebagai elemen pembentuk tingkat kepercayaan pengguna.
2) Menyelidiki  sejauh  mana  realisme  visual  pada  simulasi virtual  try-on dapat  memengaruhi tingkat kepercayaan pengguna, serta mengidentifikasi indikator-indikator dari realisme visual sebagai elemen pembentuk tingkat kepercayaan pengguna.
3) Menganalisa tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on dalam mempengaruhi niat beli pengguna.
4) Mencari tahu apakah pengalaman pengguna memberikan pengaruh terhadap hubungan antara fitur interaktif dan tingkat kepercayaan pengguna.
5) Mencari tahu apakah pengalaman pengguna memberikan pengaruh terhadap hubungan antara realisme visual dan tingkat kepercayaan pengguna.

## Metode Penelitian
Penelitian campuran (mixed methods) adalah pendekatan penelitian yang menggabungkan metode  kuantitatif  dan  metode  kualitatif  dalam  satu  penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  metode campuran  digunakan  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  tentang  fenomena  sosial, menggunakan kuesioner (angket) dan wawancara (interview) sebagai metode pengumpulan data. Kuesioner adalah salah satu metode penelitian kuantitatif yang digunakan untuk mengumpulkan data  dari  sampel  yang  diambil  dari  populasi  yang  lebih  luas.  Dalam  penelitian  ini,  kuesioner digunakan  untuk  mengumpulkan  data  demografi  serta  pertanyaan  penyaringan  (screening questions). Wawancara adalah metode penelitian kualitatif yang digunakan untuk mengumpulkan data  lebih  dalam  dan  menggambarkan  perspektif  individu.  Dalam  penelitian  ini,  wawancara digunakan  untuk  mendukung  alasan  ditolaknya  hipotesis  yang  sebelumnya  telah  diuji  melalui metode kuantitatif.
Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E- commerce
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  masyarakat  daerah  Jakarta,  Bogor,  Depok, Tanggerang,  dan  Bekasi  (Jabodetabek).  Sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah masyarakat  Jabodetabek  dengan  usia  di  atas  17  tahun,  dengan  strata  yang  pernah  dan  belum pernah menggunakan simulasi virtual try-on.
Dalam menentukan ukuran sampel yang akan diteliti, rumus Cochran digunakan dengan metode proportionate stratified sampling. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa minimal jumlah sampel yang digunakan untuk mengukur tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on terhadap niat beli sebanyak 385 orang Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  metode campuran (mixed methods), yang mengombinasikan metode kuantitatif dan kualitatif Uji  Validitas :  Uji  validitas  dilakukan  untuk  menganalisis  akurasi  dan  ketepatan  dari  variabel penelitian. Metode yang digunakan meliputi uji validitas konvergen (convergent validity) dan uji validitas diskriminan (discriminant validity) menggunakan SmartPLS.
Uji  Reliabilitas :  Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  menunjukkan  keakuratan,  konsistensi,  dan ketepatan  instrumen  penelitian  yang  digunakan  untuk  mengukur  suatu  model.  Metode  yang digunakan meliputi nilai Cronbach's Alpha (CA) dan Composite Reliability (CR) . Uji R-Square (Koefisien Determinasi) : Uji r-square atau uji koefisien determinasi adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh model dapat menerangkan variasi dari varibel endogen. Nilai koefisien determinasi berada di antara nol dan satu.
Uji Path Coefficients : Analisa jalur atau path analysis adalah suatu uji perluasan dari analisis linear berganda atau analisis jalur dalam menaksir hubungan kualitas antar variabel yang telah ditetapkan sebelumnya. Path coefficients dapat mengarah ke hubungan positif (+) negatif (-) . Uji T-Statistik : Uji t-statistik adalah proses yang dilakukan untuk melihat besar perbedaan dan tingkat signifikansi pada suatu hipotesis dengan cara mencari nilai t-statistics melalui prosedur bootstrapping.  Jadi,  nilai  t-statistik  >  1,96  maka  hipotesis  yang  diuji  dikatakan  signifikan, sedangkan jika nilai t-statistik < dari 1,96 maka dianggap hipotesis yang diuji dikatakan tidak signifikan.
Uji Interaksi (Moderated Regression Analysis): Uji interaksi dilakukan untuk medefinisikan keberadaan  variabel  moderasi  pada  sebuah  model.  Apabila  hasil  variabel  moderasi  tersebut signifikan maka dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut mampu memoderasi hubungan kausal antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Uji Hipotesis : Uji hipotesis dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel eksogen dan endogen yang diajukan dalam model penelitian. Pengujian hipotesis ini dilakukan secara dua arah (two-tailed)  dengan  tingkat  signifikansi  5%.  Dalam  pengujian  tersebut,  p-value  (nilai probabilitas) menentukan apakah suatu hipotesis diterima atau ditolak.

## Hasil dan Pembahasan
Analisis Data Statistik dan Interpretasi
Hasil Uji Outer Model Sebelum Diseleksi
Gambar 2. Model sebelum penghapusan indikator (Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023)
Model yang dibuat menggambarkan total lima variabel, dengan jumlah 27 indikator, yang terdiri  dari  tujuh  indikator  untuk  variabel  Fitur  Interaktif  (FI),  lima  indikator  untuk  variabel Realisme Visual (RV), enam indikator untuk variabel Kepercayaan (K), empat indikator untuk variabel Pengalaman Pengguna (PP) dan lima indikator untuk variabel Niat Beli (NB).

## Uji Validitas
Outer Loadings
Tabel 1.  Nilai outer loadings sebelum diseleksi Outer Loadings Ket. FI1 ß FI 0,756 Valid FI2 ß FI 0,758 Valid FI3 ß FI 0,801 Valid FI4 ß FI 0,720 Valid FI5 ß FI 0,733 Valid FI6 ß FI 0,787 Valid FI7 ß FI 0,653 Tidak Valid K1 ß K 0,805 Valid K2 ß K 0,766 Valid K3 ß K 0,775 Valid K4 ß K 0,750 Valid K5 ß K 0,755 Valid K6 ß K 0,688 Tidak Valid NB1 ß NB 0,763 Valid NB2 ß NB 0,792 Valid NB3 ß NB 0,782 Valid NB4 ß NB 0,768 Valid NB5 ß NB 0,821 Valid PP1 ß PP 0,809 Valid PP2 ß PP 0,853 Valid PP3 ß PP 0,833 Valid PP4 ß PP 0,759 Valid RV1 ß RV 0,832 Valid RV2 ß RV 0,762 Valid RV3 ß RV 0,768 Valid RV4 ß RV 0,728 Valid RV5 ß RV 0,780 Valid
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023 Berdasarkan hasil pengujian outer loading , terdapat dua indikator yang dinyatakan tidak valid karena mempunyai nilai outer loading dibawah 0,7, sehingga perlu dilakukan penghapusan indikator. Indikator tersebut yaitu FI7 dan K6. Average Variance Extracted (AVE)
Tabel 2. Nilai ave sebelum diseleksi Variabel Average Variance Extracted (AVE) Ket. FI 0,555 Valid RV 0,573 Valid K 0,617 Valid PP 0,663 Valid NB 0,600 Valid Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023 Berdasarkan hasil analisa construct reliability , nilai AVE dari variabel Fitur Interaktif (FI), Realisme  Visual  (RV),  Kepercayaan  (K),  Pengalaman  Pengguna  (PP)  dan  Niat  Beli  (NB) dinyatakan valid secara convergent karena nilai AVE dari setiap variabel lebih dari 0,5, sehingga tidak dilakukan penghapusan indikator.
Cross Loadings Tabel 3. Nilai cross loadings sebelum diseleksi FI K NB PP RV FI1 0,756 0,583 0,562 0,578 0,520 FI2 0,758 0,612 0,581 0,600 0,569 FI3 0,801 0,680 0,608 0,562 0,655 FI4 0,720 0,567 0,537 0,484 0,542 FI5 0,733 0,636 0,560 0,507 0,610 FI6 0,787 0,664 0,627 0,594 0,652 FI7 0,653 0,510 0,475 0,439 0,565 K1 0,678 0,805 0,676 0,596 0,663 K2 0,621 0,766 0,661 0,568 0,611 K3 0,621 0,775 0,619 0,572 0,616 K4 0,600 0,750 0,564 0,531 0,567 K5 0,618 0,755 0,642 0,612 0,645 K6 0,580 0,688 0,523 0,535 0,506 NB1 0,575 0,581 0,763 0,595 0,572 NB2 0,575 0,655 0,792 0,621 0,593 NB3 0,593 0,627 0,782 0,609 0,585 NB4 0,612 0,614 0,768 0,650 0,592 NB5 0,630 0,711 0,821 0,633 0,685 PP1 0,531 0,566 0,622 0,809 0,533 PP2 0,609 0,636 0,653 0,853 0,578 PP3 0,636 0,638 0,658 0,833 0,573 PP4 0,576 0,605 0,640 0,759 0,580 RV1 0,670 0,665 0,646 0,610 0,832 RV2 0,614 0,644 0,635 0,554 0,762 RV3 0,560 0,583 0,553 0,479 0,768 RV4 0,585 0,579 0,552 0,485 0,728 RV5 0,626 0,609 0,598 0,556 0,780 Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Berdasarkan  hasil  analisa cross  loading ,  nilai  setiap  indikator  dinyatakan  valid  karena memenuhi syarat discriminant validity , di mana nilai dari setiap indikator variabel laten memiliki nilai lebih besar daripada nilai setiap indikator dengan variabel laten lainnya.
Fornell-Larcker Criterion
Tabel 4. Nilai Fornell-Larcker Criterion Sebelum Diseleksi FI K NB PP RV FI 0,745 K 0,819 0,757 NB 0,760 0,815 0,785 PP 0,724 0,752 0,791 0,814 RV 0,791 0,797 0,773 0,696 0,775 Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Berdasarkan hasil analisa fornell-larcker criterion , terdapat beberapa variabel yang memiliki nilai korelasi  lebih  rendah  dari  nilai  korelasi  dengan  variabel  lainya.  Variabel  tersebut  yaitu  Fitur Interaktif  (FI),  Kepercayaan  (K),  dan  Niat  Beli  (NB).  Setalah  melakukan  analisa  terhadap beberapa indikator, didapati bahwa indikator FI3, K1, dan NB5 mempunyai nilai yang redundan, sehingga perlu dilakukan penghapusan indikator.
Uji Reliabilitas Tabel 5.  Hasil Uji Realibilitas Sebelum Diseleksi Cronbach's Alpha Composite Reliability (rho_a) Composite Reliability (rho_c) Ket. FI 0,866 0,871 0,897 Reliabel K 0,851 0,854 0,889 Reliabel NB 0,845 0,848 0,889 Reliabel PP 0,830 0,832 0,887 Reliabel RV 0,833 0,835 0,882 Reliabel Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Hasil uji reliabilitas dari variabel Fitur Interaktif (FI), Realisme Visual (RV), Kepercayaan (K), Pengalaman Pengguna (PP) dan Niat Beli (NB) dinyatakan reliabel karena nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability yang dihasilkan dari setiap variabel lebih dari 0,7. Berdasarkan hasil uji validitas dan reliabilitas yang dilakukan, didapatkan ketidakvalidan beberapa  variabel  yang  disebabkan  oleh  indikator-indikator  yang  ada  didalamnya.  Variabel tersebut antara lain Fitur Interaktif (FI), Kepercayaan (K), dan Niat Beli (NB), sehingga peneliti perlu melakukan penghapusan beberapa indikator yaitu FI3, FI7, K1, K6, dan NB5.
Hasil Uji Outer Model Setelah Diseleksi
Gambar 3. Model setelah penghapusan indikator (Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023)
Setelah  dilakukan  penghapusan  terhadap  lima  indikator  (FI3,  FI7,  K1,  K6  dan  NB5), didapati 22 indikator yang tersisa, yang terdiri dari lima indikator untuk variabel Fitur Interaktif (FI),  lima  indikator  untuk  variabel  Realisme  Visual  (RV),  empat  indikator  untuk  variabel Kepercayaan (K), empat indikator untuk variabel Pengalaman Pengguna (PP) dan empat indikator untuk variabel Niat Beli (NB).

## Uji Validitas
Outer Loadings
Tabel 6. Nilai Outer Loadings Setelah Diseleksi Outer Loadings Ket. FI1 ß FI 0,775 Valid FI2 ß FI 0,781 Valid FI3 ß FI 0,726 Valid FI4 ß FI 0,763 Valid FI5 ß FI 0,802 Valid FI6 ß FI 0,790 Valid RV1 ß RV 0,803 Valid
Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E- commerce
Outer Loadings Ket. RV2 ß RV 0,753 Valid RV3 ß RV 0,800 Valid RV4 ß RV 0,796 Valid RV5 ß RV 0,793 Valid K2 ß K 0,795 Valid K3 ß K 0,791 Valid K4 ß K 0,808 Valid K5 ß K 0,850 Valid PP1 ß PP 0,831 Valid PP2 ß PP 0,765 Valid PP3 ß PP 0,829 Valid PP4 ß PP 0,760 Valid NB1 ß NB 0,767 Valid NB2 ß NB 0,733 Valid NB3 ß NB 0,781 Valid NB4 ß NB 0,775 Valid Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Setelah dilakukan seleksi, nilai outer loadings dari setiap indikator reflektif pada masing-masing variabel lebih dari 0,7, maka data dinyatakan valid secara convergent . Average Variance Extracted (AVE)
Tabel 7.  Nilai Ave Setelah Diseleksi Variabel Average Variance Extracted (AVE) Ket. FI 0,593 Valid RV 0,619 Valid K 0,630 Valid PP 0,663 Valid NB 0,600 Valid
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Setelah dilakukan seleksi, nilai AVE dari variabel Fitur Interaktif (FI), Realisme Visual (RV), Kepercayaan  (K),  Pengalaman  Pengguna  (PP)  dan  Niat  Beli  (NB)  dinyatakan  valid  secara convergent karena  nilai  AVE  dari  setiap  variabel  lebih  dari  0,5,  bahkan  beberapa  variabel mengalami peningkatan nilai AVE setelah dilakukan seleksi.
Cross Loadings
Tabel 8.  Nilai Cross Loadings Setelah Diseleksi FI K NB PP RV FI1 0,775 0,544 0,553 0,578 0,519 FI2 0,781 0,576 0,584 0,600 0,569 FI4 0,726 0,539 0,522 0,483 0,542 FI5 0,763 0,600 0,528 0,508 0,610 FI6 0,802 0,649 0,618 0,595 0,652 K2 0,608 0,790 0,635 0,568 0,610 K3 0,598 0,803 0,599 0,572 0,616 K4 0,575 0,753 0,531 0,532 0,567 K5 0,606 0,800 0,610 0,612 0,645 NB1 0,588 0,552 0,796 0,594 0,571 NB2 0,573 0,643 0,793 0,621 0,592 NB3 0,561 0,608 0,795 0,609 0,584 NB4 0,598 0,591 0,791 0,651 0,593 PP1 0,522 0,544 0,627 0,808 0,532 PP2 0,619 0,603 0,640 0,850 0,578 PP3 0,621 0,612 0,650 0,831 0,572 PP4 0,571 0,604 0,621 0,765 0,580
FI K NB PP RV RV1 0,645 0,630 0,629 0,610 0,829 RV2 0,594 0,620 0,606 0,554 0,760 RV3 0,523 0,568 0,518 0,479 0,767 RV4 0,554 0,583 0,521 0,487 0,733 RV5 0,599 0,599 0,574 0,556 0,781 Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Setelah dilakukan seleksi, nilai cross loading setiap indikator tetap valid karena memenuhi syarat discriminant validity , di mana nilai dari setiap indikator variabel laten memiliki nilai yang lebih besar daripada nilai setiap indikator dengan variabel laten lainnya.
Fornell-Larcker Criterion
Tabel 9. Nilai Fornell-Larcker Criterion Setelah Diseleksi FI K NB PP RV FI 0,770 K 0,758 0,787 NB 0,730 0,757 0,794 PP 0,719 0,727 0,780 0,814 RV 0,755 0,776 0,738 0,696 0,775 Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Setelah dilakukan seleksi, nilai korelasi dari setiap variabel lebih tinggi dari nilai korelasi dengan  variabel  lainya.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  nilai  dari Fornell-Larcker  Criterion sudah valid secara discriminant .
Uji Reliabilitas Tabel 10. Hasil Uji Reliabilitas Setelah Diseleksi Cronbach's Alpha Composite Reliability (rho_a) Composite Reliability (rho_c) Ket. FI 0,828 0,831 0,879 Reliabel K 0,795 0,797 0,867 Reliabel NB 0,804 0,806 0,872 Reliabel PP 0,830 0,831 0,887 Reliabel RV 0,833 0,834 0,882 Reliabel Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Hasil uji reliabilitas setelah dilakukan penyeleksian indikator dari variabel Fitur Interaktif (FI),  Kepercayaan  (K),  dan  Niat  Beli  (NB)  tetap  reliabel  karena  nilai Cronbach’s  Alpha dan Composite Reliability yang dihasilkan dari setiap variabel lebih dari 0,7.
Berdasarkan hasil uji validitas dan reliabilitas yang dilakukan setelah adanya penghapusan indikator, didapatkan perubahan yang positif karena proses tersebut menghasilkan data yang valid dan reliabel, sehingga peneliti dapat melakukan pengujian dan analisa untuk melihat pengaruh antar variabel.
Hasil Uji Inner Model Uji R-Square (Koefisien Determinasi)
Tabel 11. Hasil Uji Koefisien Determinasi R-Square R-Square Adjusted Pengaruh K 0,724 0,721 Kuat NB 0,572 0,571 Moderat
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Hasil  uji  koefisien  determinasi  terhadap  variabel  endogen  Kepercayaan  (K), menggambarakan bahwa variasi konstruk Kepercayaan (K) dapat dijelaskan oleh variasi konstruk Fitur  Interaktif  (FI)  serta  variasi  konstruk  Realisme  Visual  (RV)  sebesar  0,721  atau  72,1%. Dengan arti lain, Fitur Interaktif (FI) serta Realisme Visual (RV) memberikan pengaruh sebesar 72,1% terhadap Kepercayaan (K), di mana pengaruh yang diberikan termasuk kuat karena nilai
yang dihasilkan lebih dari 0,67 atau 67%. Selanjutnya, variasi konstruk variabel endogen lain yaitu Niat Beli (NB) dapat dijelaskan oleh variasi konstruk Kepercayaan (K) sebesar 0,571 atau 57,1%. Dengan arti lain, Kepercayaan (K) memberikan pengaruh sebesar 57,1% terhadap Niat Beli (NB), di mana pengaruh yang diberikan termasuk moderat karena nilai yang diberikan lebih dari 0,33 atau 33% dan kurang dari 0,67 atau 67%.
Uji Path Coefficients
Tabel 12. Nilai Path Coefficients Path Coefficients Pengaruh Direct FI à K 0,191 Positif (+) RV à K 0,353 Positif (+) K à NB 0,757 Positif (+) Moderate PP x FI à K -0,132 Negatif (-) PP x RV à K 0,038 Positif (+)
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023 Nilai path  coefficients memperlihatkan  bahwa  terdapat  empat  hubungan  variabel  yang memiliki pengaruh positif dan satu hubungan variabel yang memiliki pengaruh negatif. Hubungan variabel yang memiliki pengaruh positif antara lain: Fitur Interaktif (FI) terhadap Kepercayaan (K); Realisme Visual (RV) terhadap Kepercayaan (K); Kepercayaan (K) terhadap Niat Beli (NB); Realisme  Visual  (RV)  terhadap  Kepercayaan  (K)  yang  dimoderasikan  oleh  Pengalaman Pengguna (PP). Hubungan variabel yang memiliki pengaruh bertolak belakang/negatif yaitu Fitur Interaktif (FI) terhadap Kepercayaan (K) yang dimoderasikan oleh Pengalaman Pengguna (PP).
Uji T-Statistik Tabel 13.  Hasil Uji T-Statistik Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Direct FI à K 0,191 0,194 0,051 3,775 0,000 RV à K 0,353 0,348 0,059 5,994 0,000 K à NB 0,757 0,755 0,044 17,017 0,000 Moderate PP x FI à K -0,132 -0,123 0,053 2,499 0,012 PP x RV à K 0,038 0,031 0,050 0,767 0,443
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Berdasarkan hasil uji t-statistik, terlihat bahwa variabel Fitur Interaktif (FI) berpengaruh signifikan terhadap Kepercayaan (K) yang dibuktikan dengan nilai P value sebesar 0,000 dan nilai t-statistik  sebesar  3,775.  Selanjunya,  Realisme  Visual  (RV)  berpengaruh  signifikan  terhadap Kepercayaan (K) yang dibuktikan dengan nilai P value sebesar 0,000 dan nilai t-statistik sebesar 5,994.  Selanjunya,  Kepercayaan  (K)  berpengaruh  signifikan  terhadap  Niat  Beli  (NB)  yang dibuktikan dengan nilai P value sebesar 0,000 dan nilai t-statistik sebesar 17,017. Pengalaman Pengguna (PP) sebagai moderasi memberikan pengaruh terhadap hubungan Fitur Interaktif (FI) dengan Kepercayaan (K) yang dibuktikan dengan nilai P value sebesar 0,012 dan nilai t-statistik sebesar 2,499. Namun, Pengalaman Pengguna (PP) sebagai moderasi tidak memberikan pengaruh terhadap hubungan Realisme Visual (RV) dengan Kepercayaan (K) yang dibuktikan dengan nilai P value yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,443 dan nilai t-statistik sebesar 0,767, di mana kurang dari 1,96.
Uji Interaksi ( Moderated Regression Analysis )
Pengalaman Pengguna (PP) sebagai Pemoderasi Fitur Interaiktif (FI) terhadap Kepercayaan (K)
Tabel 15. Hasil Uji Interaksi PP Memoderasi FI Terhadap K Persamaan Regresi Path Coefficients P Values Ket. I P à K 0,253 0,000 Signifikan II PP x FI à K -0,132 0,012 Signifikan
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Gambar 3. Grafik Simple Slope Analysis Pp Memoderasi Fi Terhadap K (Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023)
Berdasarkan  data  di  atas,  diketahui  bahwa  variabel  Pengalaman  Pengguna  (PP)  pada persamaan  I  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel  Kepercayaan  (K)  dan  pada persamaan II variabel Interaksi (PP x FI) berpengaruh  negatif signifikan terhadap Kepercayaan (K). Maka dapat disimpulkan, Pengalaman Pengguna (PP) merupakan variabel Quasi Moderator antara Fitur Interaktif (FI) terhadap Kepercayaan (K) .
Pengalaman Pengguna (PP) sebagai Pemoderasi Realisme Visual (RV) terhadap Kepercayaan (K)
Tabel 16. Hasil Uji Interaksi PP Memoderasi RV Terhadap K Persamaan Regresi Path Coefficients P Values Ket. I P à K 0,253 0,000 Signifikan II PP x RV à K 0,038 0,443 Tidak Signifikan
Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023
Gambar 4. Grafik Simple Slope Analysis PP Memoderasi RV Terhadap K (Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023)
Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E- commerce
Berdasarkan  data  di  atas,  diketahui  bahwa  variabel  Pengalaman  Pengguna  (PP)  pada persamaan  I  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel  Kepercayaan  (K)  dan  pada persamaan II variabel Interaksi (PP x RV) berpengaruh tidak signifikan terhadap Kepercayaan (K). Maka disimpulkan, Pengalaman Pengguna (PP) merupakan variabel Predictor Moderator antara Realisme Visual (RV) terhadap Kepercayaan (K) .
Uji Hipotesis Tabel 17. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis Regresi Batas Bawah (2,5%) Batas Atas (97,5%) P value Ket. H1 FI à K 0,100 0,302 0,000 Diterima H2 RV à K 0,230 0,458 0,000 Diterima H3 K à NB 0,657 0,827 0,000 Diterima H4 PP x FI à K -0,216 -0,004 0,012 Diterima H5 PP x RV à K -0,077 0,120 0,443 Ditolak Sumber: Hasil olahan Smart-PLS 4, 2023 Hipotesis 1 ( Diterima )
Dari  hasil  analisa  data  terkait  pengaruh  fitur  interaktif  terhadap  kepercayaan,  didapatkan path coefficients bernilai 0,191, t-statistik  bernilai 3,775, dan p values bernilai 0,000. Dengan nilai p value < 0,05 maka H a diterima dan H 0 ditolak. Hasil tersebut menunjukkan bahwa fitur interaktif berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on . Hipotesis 2 ( Diterima )
Dari hasil analisa data terkait pengaruh realisme visual terhadap kepercayaan, didapatkan path coefficients bernilai 0,353, t-statistik  bernilai 5,994, dan p values bernilai 0,000. Dengan nilai p value < 0,05 maka H a diterima dan H 0 ditolak. Hasil tersebut menunjukkan bahwa realisme visual berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on . Hipotesis 3 ( Diterima )
Dari  hasil  analisa  data  terkait  pengaruh  kepercayaan  terhadap  niat  beli,  didapatkan path coefficients bernilai 0,757, t-statistik  bernilai 17,017, dan p values bernilai 0,000. Dengan nilai p value < 0,05 maka H a diterima dan H 0 ditolak. Hasil tersebut menunjukkan bahwa realisme visual berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on . Hipotesis 4 ( Diterima )
Dari hasil analisa data terkait pengaruh pengalaman pengguna sebagai pemoderasi hubungan fitur interaktif terhadap kepercayaan, didapatkan path coefficients bernilai -0,132, t-statistik  bernilai 2,499, f- square bernilai 0,060  dan p values bernilai 0,012. Dengan nilai p value < 0,05 maka H a diterima dan H 0 ditolak. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pengalaman pengguna berpengaruh signifikan  memoderasi  hubungan  antara  fitur  interaktif  terhadap  kepercayaan  akan  simulasi virtual try-on . Hipotesis 5 ( Ditolak )
Dari  hasil  analisa  data  terkait  pengaruh  pengalaman  pengguna  sebagai  pemoderasi  hubungan realisme  visual  terhadap  kepercayaan,  didapatkan path  coefficients bernilai  0,038,  t-statistik bernilai 0,767, f- square bernilai 0,005 dan p values bernilai 0,443. Dengan nilai p value ≥ 0,05 maka H 0 diterima dan H a ditolak. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pengalaman pengguna tidak berpengaruh signifikan memoderasi hubungan antara realisme visual terhadap kepercayaan akan simulasi virtual try-on .

## Pembahasan
Fitur Interaktif  terhadap Kepercayaan
Hasil  penelitan  ini  menujukan  bahwa  fitur  interaktif  mempunyai  hubungan  positif  yang signifikan terhadap tingkat kepercayaan . Ini memberikan gambaran bahwa, jika pengguna tertarik dan terlibat secara aktif dalam proses uji coba fitur interaktif, maka pengguna tersebut diindikasi mempunyai  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi.  Sebaliknya,  jika  pengguna  tidak  tertarik  dan cenderung mengabaikan fitur interaktif, maka  pengguna tersebut diindikasi mempunyai tingkat
kepercayaan  yang  rendah  akan  simulasi virtual  try-on. Temuan  ini  didukung  oleh  Jeon  et  al. (2017),  mengungkapkan  bahwa  persepsi  positif  terhadap  fitur  interaktif  dapat  meningkatkan keyakinan dan kepercayaan konsumen dalam melakukan transaksi online . Bagi e-commerce yang  ingin  menerapkan  simulasi virtual  try-on , pengembangan  akan  fitur interaktif menjadi hal penting untuk meningkatkan niat belanja konsumen. Park & Yoo (2020) dan  Huang  &  Liao  (2017)  berpendapat  bahwa,  fitur  interaktif  penting  digunakan  untuk mendorong  kondisi  psikologis  pengguna,  sehingga  pengguna  akan  lebih  lama  melakukan observasi produk (Hwangbo et al., 2020).

## Realisme Visual terhadap Kerpercayaan
Hasil penelitian ini menujukan bahwa realisme visual mempunyai hubungan positif yang signifikan terhadap tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on. Ini memberikan gambaran bahwa,  jika  pengguna  aktif  melihat  produk  dengan  lebih  detail  dan  memperoleh  gambaran (ukuran, warna, dan bentuk) yang lebih nyata tentang bagaimana produk tersebut akan terlihat di kehidupan  nyata,  maka  tingkat  kepercayaan  pengguna  diindikasi  akan  naik.  Sebaliknya,  jika pengguna  melihat  produk  yang  tidak  akurat  ketika  mencoba  simulasi  tersebut,  maka  tingkat kepercayaan pengguna diindikasi akan menurun. Temuan ini didukung oleh Wu et al. (2020) yang berpendapat bahwa daya tarik visual yang realistis berdampak pada keyakinan pengguna terhadap teknologi  AR.  Selain  itu,  Almamada  (2021)  juga  berpendapat  bahwa, display tampilan  suatu produk yang ditangkap oleh indera konsumen mampu menghasilkan sebuah penilaian atau arti mengenai  produk  yang  diamatinya,  di  mana  dengan  menurunnya  daya  tangkap  akan  sebuah produk maka penilaiannya juga akan berkurang.
Bagi e-commerce yang ingin menerapkan simulasi virtual try-on, perlu untuk membuat tampilan produk  AR  yang  realistis  dan  tidak  dimanipulasi,  karena  persepsi  konsumen  menjadi  faktor penting  dalam  upaya  meningkatkan  keputusan  pembelian  (Adilang  et  al.,  2014).  Dengan memperhatikan  beberapa  elemen  seperti  warna,  cahaya  hingga  digital  tekonologi  diharapkan mampu mempengaruhi konsumen untuk membeli produk yang dijual (Almamada, 2021).

## Kerpercayaan terhadap Niat Beli
Hasil penelitian ini menujukan bahwa kepercayaan mempunyai hubungan  positif yang signifikan terhadap niat beli, di mana mempuyai signifikansi yang besar (t-statistik = 17,017). Ini memberikan  gambaran  bahwa,  jika  pengguna  memiliki  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi  akan simulasi vitrual try-on , maka niat beli akan sebuah produk diindikasi akan naik. Sebaliknya, jika pengguna memiliki kepercayaan yang rendah akan simulasi tersebut, maka niat beli diindikasi akan turun. Temuan ini didukung oleh Li (2016) dan Chong et al melalui Huang & Chang (2019) yang menyampaikan bahwa ketika kepercayaan meningkat, niat beli juga ikut meningkat, dengan tingkat niat beli yang besar muncul akibat adanya tingkat kepercayaan yang tinggi.
Hasil  ini  membantah  penelitian  dari  Liu  &  Napitupulu  (2020),  di  mana  mereka  menemukan bahwa  kepercayaan  akan  simulasi virtual  try-on tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  niat  beli konsumen di Indonesia, dengan alasan banyak masyarakat yang menganggap simulasi virtual try- on termasuk teknologi baru, sehingga membuat pengguna enggan untuk mencobanya.

## Pengalaman Pengguna sebagai Pemoderasi Fitur Interaktif  terhadap Kepercayaan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengalaman pengguna berpengaruh signifikan memoderasi  hubungan  antara  fitur  interaktif  terhadap  kepercayaan.  Namun,  keberadaan pengalaman pengguna memperlemah hubungan antara fitur interaktif dan kepercayaan, di mana dibuktikan dengan nilai path coefficients yang negatif (-0,132). Ini memberikan gambaran bahwa, jika pengguna sangat familiar akan simulasi virtual try-on , maka pemakaian akan fitur interaktif (interaksi dengan produk) mungkin tidak berpengaruh terhadap tingkat kepercayaan. Sebaliknya, jika pengguna tidak familiar akan simulasi tersebut, maka pemakaian akan fitur interaktif akan lebih lama dan akan mempengaruhi tingkat kepercayaan.
Pengaruh yang signifikan pada penemuan ini didukung oleh Kazmi et al. (2021) dan  yang membahas  mengenai  pengalaman  pengguna  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  interaksi konsumen dengan produk. Penelitian tersebut mempunyai kesimpulan bahwa, individu dengan tingkat familiaritas akan teknologi AR yang rendah, membuat interaksinya akan lebih sedikit dan
Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E- commerce
kepercayaan  yang  lebih  rendah.  Sebaliknya,  individu  dengan  pengetahuan  tentang augmented reality (AR) yang tinggi cenderung memiliki sikap positif terhadap AREM. Hubungan yang dibangun oleh karakteristik simulasi AR terhadap kepercayaan pada penelitian Kazim berbeda dengan temuan yang ada di dalam penelitian ini, sehingga terdapat penemuan baru yang dibuktikan dalam penelitian ini.

## Pengalaman Pengguna sebagai Pemoderasi Realisme Visual  terhadap Kepercayaan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pengalaman  pengguna  tidak  berpengaruh memoderasi hubungan antara realisme visual terhadap kepercayaan. Ini memberikan gambaran bahwa, pengalaman pengguna yang tinggi maupun rendah tidak mempengaruhi kepercayaan akan realisme  visual.    Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  narasumber,  alasan  kepercayaan  akan realisme tidak dipengaruhi oleh pengalaman pengguna karena realisme visual merupakan suatu tolak ukur dalam melakukan pembelian.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil sebagai  berikut:  (1)  fitur  interaktif  mempunyai  hubungan  positif  signifikan  terhadap  tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on . Temuan ini berarti bahwa, penggunaan fitur interaktif dapat  memperkuat  keyakinan  konsumen  bahwa  hasil  yang  dilihat  terlihat  nyata.  Dengan  itu, pengembangan  akan  fitur  interaktif  pada  simulasi virtual  try-on dapat  menjadi  strategi  yang efektif bagi e-commerce untuk meningkatkan kepercayaan konsumen akan produk yang dijual, (2) realisme visual mempunyai hubungan positif signifikan terhadap tingkat kepercayaan akan simulasi virtual try-on . Temuan ini berarti bahwa, detail dan gambaran produk (ukuran, warna, dan  bentuk)  yang  nyata  akan  mempengaruhi  tingkat  kepercayaan  pengguna.  Dengan  itu, pengembangan  tampilan  produk  simulasi  yang  realistis  menjadi  strategi  yang  efektif  bagi e- commerce untuk meningkatkan kepercayaan konsumen akan produk yang dijual, (3) kepercayaan akan simulasi virtual try-on mempunyai hubungan positif signifikan terhadap niat beli, di mana mempunyai tingkat signifikansi yang tinggi. Temuan ini berarti bahwa, tingkat kepercayaan akan simulasi vitrual  try-on dapat  mengukur  niat  beli  konsumen.  Dengan  itu,  dalam  menigkatkan pembelanjaan online , e-commerce perlu  fokus  untuk  membangun  sistem  simulasi  yang  dapat menigkatkan tingkat kepercayaan pelanggan, salah duannya dengan fokus pada pengembangan fitur interaktif dan realisme visual, (4) pengalaman pengguna berpengaruh signifikan memoderasi hubungan antara fitur interaktif terhadap kepercayaan. Namun, keberadaan pengalaman pengguna memperlemah  hubungan  fitur  interaktif  dan  kepercayaan  menjadi  bertolak  belakang,  dan  (5) pengalaman pengguna tidak berpengaruh memoderasi hubungan antara realisme visual terhadap kepercayaan. Hal ini terjadi karena realisme visual  atau gambaran produk (ukuran, warna, dan bentuk) merupakan suatu tolak ukur dalam melakukan pembelian bagi individu yang pernah dan belum pernah menggunakan simulasi virtual try-on dalam berbelanja online .

## BIBLIOGRAFI
Adilang,  A.,  Oroh,  S.  G.,  &  Moniharapon,  S.  (2014).  Persepsi,  Sikap,  Dan  Motivasi  Hedonis Terhadap Keputusan Pembelian Produk Fashion Secara Online. Jurnal EMBA , 2 (1), 561– 570.
Agung, H., Marta, R. F., Kembau, A. S., Firellsya, G., Venness, V., Indrawan, G. B., & Christanti, C.  (2023).  Digital  Business  Communication  Strategy  Barometer :  Stimulation  of  K-Pop Brand  Ambassadors  for  Consumers  of  E-  commerce  Products  in  Indonesia. Ijam , 1 (4), 366–375.
Almamada,  J.  (2021).  Pengaruh  Persepsi  Tampilan  Produk  Dan  Kepercayaan  Konsumen Terhadap  Pengambilan  Keputusan  Pembelian  Dengan  Media  E-Commerce  Di  Masa Pandemi. Borobudur Psychology Review , 1 (2), 59–69. https://doi.org/10.31603/bpsr.5796
Bonetti, F., Warnaby, G., & Quinn, L. (2018). Augmented Reality and Virtual Reality in Physical and Online Retailing: A Review, Synthesis and Research Agenda. Augmented Reality and Virtual Reality , 119–132. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64027-3_9
Chan, A., Sabira, F. D., & Arifianti, R. (2022). The Analysis of Technology Acceptance Model on  Shopee  Application  Feature  Based  Augmented  Reality. Jurnal  Sekretaris  & Administrasi Bisnis (JSAB) , 6 (2), 158. Coppola, D. (2023). Share of consumers considering augmented reality (AR) relevant in purchase decisions in 2022, by country . Satista.
Fokina, M. (2023). Online Shopping Statistics: Ecommerce Trends for 2023 . Tidio.
Gabriel,  A.,  Ajriya,  A.  D.,  Fahmi,  C.  Z.  N.,  &  Handayani,  P.  W.  (2023).  The  Influence  of Augmented  Reality  on  E-commerce:  A  Case  Study  on  Fashion  and  Beauty  Products.
Cogent Business and Management , 10 (2).
https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2208716
Galer, S. (2021). Augmented Reality Boosts Online Shopping Sales Up To 200% . Forbes. Gallardo, C., Rodríguez, S. P., Chango, I. E., Quevedo, W. X., Santana, J., Acosta, A. G., Tapia,
J. C., & Andaluz, V. H. (2018). Augmented reality as a new marketing strategy. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics) , 10850  LNCS (October  2019),  351–362. https://doi.org/10.1007/978-3-319-95270-3_29
Hasan, A. (2023). Analisis Dampak Implementasi Sistem E-Commerce pada Perusahaan Retail . 1 (1), 26–36.
Huang, S. L., & Chang, Y. C. (2019). Cross-border e-commerce: consumers’ intention to shop on foreign websites. Internet Research , 29 (6), 1256–1279. https://doi.org/10.1108/INTR-11- 2017-0428
Huang, T. L., & Liao, S. L. (2017). Creating e-shopping multisensory flow experience through augmented-reality  interactive  technology. Internet  Research , 27 (2),  449–475. https://doi.org/10.1108/IntR-11-2015-0321
Hwangbo, H., Kim, E. H., Lee, S. H., & Jang, Y. J. (2020). Effects of 3D Virtual “Try-On” on Online Sales and Customers’ Purchasing Experiences. IEEE Access , 8 , 189479–189489. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3023040
Jeon, H., Jang, J., & Barrett, E. B. (2017). Linking Website Interactivity to Consumer Behavioral Intention in an Online Travel Community: The Mediating Role of Utilitarian Value and Online Trust. Journal of Quality Assurance in Hospitality and Tourism , 18 (2), 125–148. https://doi.org/10.1080/1528008X.2016.1169473
Jung, K., Nguyen, V. T., Piscarac, D., & Yoo, S. C. (2020). Meet the virtual jeju dol harubang— The  mixed  VR/Ar  application  for  cultural  immersion  in  Korea’s  main  heritage. ISPRS International Journal of Geo-Information , 9 (6). https://doi.org/10.3390/ijgi9060367 Kazmi, S. H. A., Ahmed, R. R., Soomro, K. A., & Hashem, A. R. (2021). Role of Augmented Reality  in  Changing  Consumer  Behavior  and  Decision  Role  of  Augmented  Reality  in Changing  Consumer  Behavior  and  Decision  Making :  Case  of  Pakistan . December . https://doi.org/10.3390/su132414064
Kowalczuk,  P.,  Siepmann  (née  Scheiben),  C.,  &  Adler,  J.  (2021).  Cognitive,  affective,  and behavioral consumer responses to augmented reality in e-commerce: A comparative study.
Journal of Business Research , 124 (August 2019), 357–373.
https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.050
Li, Y. (2016). Empirical Study of Influential Factors of Online Customers’ Repurchase Intention.
IBusiness , 08 (03), 48–60. https://doi.org/10.4236/ib.2016.83006
Liu,  S.,  &  Napitupulu,  T.  A.  (2020).  Analyzing  factors  affecting  satisfaction  and  purchase intention towards mobile augmented reality e-commerce applications in Indonesia. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 98 (22), 3503–3517. Mustajibah,  T.  (2021).  Dinamika  E-Commerce  Di  Indonesia  Tahun  1999-2015. E-Journal Pendidikan Sejarah , 10 (3), 3–11.
Panetta, K. (2019). Gartner Top 10 Strategic Technology Trends For 2020 . Gartner.
Pengaruh Kepercayaan Akan Simulasi Virtual Try On terhadap Niat Beli di E- commerce
Park, M., & Yoo, J. (2020). Effects of perceived interactivity of augmented reality on consumer responses:  A  mental  imagery  perspective. Journal  of  Retailing  and  Consumer  Services ,
52 (July 2019), 101912. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101912 Pasquali, M. (2023). E-commerce worldwide - statistics & facts . Statista Research Department. Prasetiyo,  B.,  &  Fazarriyawan,  E.  (2020).  Analisa  Faktor  –  Faktor  E-Commerce  dalam membentuk Customer Satisfaction Millenial Bukalapak. Owner , 4 .
Rahmidani,  R.  (2017).  Penggunaan  E-Commerce  Dalam  Bisnis  Sebagai  Sumber  Keunggulan Bersaing  Perusahaan. Seminar  Nasional  Ekonomi  Manajemen  Dan  Akuntansi(Snema) Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang , 5 (1), 345–352. Sheehan, A. (2022). 11 Best Ecommerce Platforms for Your Business in 2023 . Shopify. Sugiono,  S.  (2021).  Tantangan  dan  Peluang  Pemanfaatan  <em>Augmented  Reality</em>  di Perangkat  <em>Mobile</em>  dalam  Komunikasi  Pemasaran. Jurnal  Komunika:  Jurnal Komunikasi, Media Dan Informatika , 10 (1), 1.
https://doi.org/10.31504/komunika.v10i1.3715
Sunardi, Ramadhan, A., Abdurachman, E., Trisetyarso, A., & Zarlis, M. (2022). Acceptance of augmented  reality  in  video  conference  based  learning  during  COVID-19  pandemic  in higher education. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics , 11 (6), 3598–3608. https://doi.org/10.11591/eei.v11i6.4035
Syaputra, E. A., Mujahidin, S., & Sartika, W. (2023). Konfigurasi Teknologi Visual Objek 3D Dan Augmented Reality (Ar) Untuk Media Informasi Furnitur Kalimantan Timur Pada E …. Jurnal Grafis , 2 (1), 71–80.
Syed, A. A., Gaol, F. L., Pradipto, Y. D., & Matsuo, T. (2021). Augmented and Virtual Reality in  E-commerce  –  A  Survey. ICIC  Express  Letters , 15 (11),  1227–1233. https://doi.org/10.24507/icicel.15.11.1227
Watson, A., Alexander, B., & Salavati, L. (2020). The impact of experiential augmented reality applications on fashion purchase intention. International Journal of Retail and Distribution Management , 48 (5), 433–451. https://doi.org/10.1108/IJRDM-06-2017-0117
Whang, J. Bin, Song, J. H., Choi, B., & Lee, J. H. (2021). The effect of Augmented Reality on purchase intention of beauty products: The roles of consumers’ control. Journal of Business Research , 133 (November 2019), 275–284. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.057 Wu,  S.  T.,  Chiu,  C.  H.,  &  Chen,  Y.  S.  (2020).  The  influences  of  innovative  technological introduction on interpretive experiences of exhibition:a discussion on the intention to use augmented  reality. Asia  Pacific  Journal  of  Tourism  Research , 25 (6),  652–667. https://doi.org/10.1080/10941665.2020.1752754

## Copyright holder:
Imagodeo Bideyesa Laimeheriwa, Agung Stefanus Kembau (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: