Valid Jurnal Ilmiah Vol. 21 No. 2, Juni 2024, h.251-260 DOI. 10.53512/valid.v21i2.354

## Determinan Niat Beli Masyarakat Menggunakan Fitur Live Shopping
Rinwantin 1 , Khoirul Attiq 2
1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Bank BPD Jawa Tengah, Indonesia
Abstract Live shopping is a business model that sellers can use to present their products to consumers using the internet. Live shopping can reach the industry from upstream to  downstream.  It  is  important  to  find  out  the  factors  that  influence  purchase intentions for live shopping . The research method is quantitative by distributing e- questionnaires and processing using PLS 4. The findings in this research are that purchase  intention  to  use live  shopping is  influenced  by  interactivity,  effort expectations and performance expectations which have a positive and significant influence with an R square value of 90,3%. So it is necessary for business actors to start utilizing the live shopping feature to help increase sales and increase market share.  streamer  or  seller  to  present  their  products  to  consumers  via  internet platforms,
Keywords: behavioral  intention;  interactivity;  effort  expectancy;  performance expectancy

## Abstrak
Live  shopping merupakan  model  bisnis  yang  bisa  dilakukan  penjual  untuk menyajikan produknya kepasa konsumen dengan berbasis internet, live shopping dapat menjangkau industry dari hulu hingga hilir. Menjadi penting mencari tahu faktor  yang  mempengaruhi  niat  beli live  shopping .  Metode  penelitian  adalah kuantitatif  dengan  melakukan  penyebaran  e-kuesioner  dan  diolah  menggunakan PLS 4. Hasil temuan pada penelitian ini bahwa Niat Beli penggunaan live shopping dipengaruhi  oleh  interaktivitas,  ekpektasi  upaya  dan  ekpektasi  kinerja  yang memiliki  pengaruh  secara  positif  dan  signifikan  dengan  nilai R  square sebesar 90,3%.  Maka  perlu  pelaku  usaha  mulai  memanfaatkan  fitur live  shopping untuk membantu  peningkatan  penjualan  dan  peningkatan  pangsa  pasar. Streamer atau penjual untuk menyajikan produknya kepada konsumen melalui platform internet. Kata Kunci: niat beli; interaktifitas; ekspektasi upaya; ekspektasi kinerja

## PENDAHULUAN
Tradisional  e-commerce  yang  awalnya  hanya  menawarkan  gambar  dan  teks  sekarang menambahkan  fasilitas  streaming.  Sehingga  mampu  menampilkan  video  real-time  dan meningkatkan  interaksi,  yang  dapat  meningkatkan  pembelian.  Interaktivitas live  shopping memungkinkan konsumen untuk mensimulasikan, "merasakan dan memahami detail produk seperti berbelanja secara langsung” (C. Xu et al., 2022)
Live  shopping meningkatkan  pengalaman  pembeli  dalam  berbelanja  online,  tanpa memperhatikan  daerah  dan  jarak  sehingga  mampu  mencapai  efek  propagasi  (Wang,  X.J., Wang,  W.,  Sun,  2019)  Interaktivitas live  shopping mengarah  pada  kognitif  tertentu,  yang
1 Penulis korespondensi. rinwantin12@gmail.com
meningkatkan kenikmatan berbelanja sehingga membantu meningkatkan niat beli konsumen (Zhou, Y.S., Tang, S.H., Xiao, 2014)
Live  shopping juga  dapat  menembus  industri  hulu,  mempersingkat  rantai  industri  dan meningkatkan  efisiensi  industri,  serta  mampu  merambah  industri  ritel  offline,  seperti  area perbelanjaan dan warung, sehingga membantu transformasi digital industri retail.(Islam, H., Jebarajakirthy, C., Shankar, 2021).
Inovasi tersebut tentunya membawa banyak keuntungan. Mendasar survei yang dilakukan kepada 2,712 responden pada tahun 2022 tentang platform belanja online lewat siaran langsung oleh Jakpat, mendapatkan simpulan bahawa 83,7% responden menyatakan pernah menonton live shopping dengan data e-commerce sebagai berikut:
Grafik 1 . Platform Belanja Online Lewat Siaran Langsung Paling Banyak Digunakan (2022)

## Sumber: data diolah, 2023
Mendasar grafik 1, dapat kita lihat bahwa shopee menduduki peringkat pertama platform yang dikunjungi pengguna untuk melakukan Live shopping yaitu sebesar 83,4%, dan diikuti oleh  TikTok  sebanyak  42,2%  serta  selanjtunya  oleh  Instagram  sebanyak  34,1%.  Dari  hasil survey  tersebut,  menjadi  penting  mengetahui  Niat  Beli  konsumen  dalam  berbelanja live shopping .  Sebagai  keputusan  psikologis  terakhir  sebelum  konsumen  melakukan  pembelian, niat beli konsumen menjadi penting karena dapat mencerminkan perilaku dan kecenderungan terhadap pilihan konsumen. Penelitian ini mengusulkan model teoritis yang dapat lebih efektif mengukur faktor yang mempengaruhi Niat Beli konsumen dalam melakukan live shopping . Beberapa faktor menurut penelitian terdahulu yang berpengaruh terhadap niat beli adalah interaktifitas (interactivity ),  ekspektasi  kinerja  ( performance  expectancy )  dan  ekspektansi upaya ( effort expectancy ). Interaktifitas menjadi sangat efektif untuk mentransmisi informasi, sehingga  konsumen  tidak  perlu  menghabiskan  terlalu  banyak  upaya  untuk  memahami informasi  yang  disampaikan  saat  live  streaming  berlangsung,  interkasi  juga  dapat meningkatkan  efektivitas  komunikasi,  mengurangi  hambatan  komunikasi  yang  ditimbulkan oleh perbedaan latar belakang pengetahuan dan memudahkan konsumen untuk memahami dan menguasai  secara  langsung  streaming  belanja  (Zhou,  Y.S.,  Tang,  S.H.,  Xiao,  2014) Interaktifitas akan meningkatkan niat beli konsumen dalam live shopping (C. Xu et al., 2022) Ekspektasi Kinerja menggambarkan bagaimana pengguna percaya bahwa live shopping dapat memberi kenyamanan lebih baik, efektif dan efisien (Esawe, 2022; Jain & Singhal, 2019; Lee  et  al.,  2021;  Nyagadza  et  al.,  2023;  Sarika  &  Vasantha,  2019) . Ekspektasi  Upaya menggambarkan Tingkat kemudahan dalam menggunakan live shopping , pengguna percaya bahwa live shopping dapat dipelajari secara sederhana dan jelas (13,14). Live shopping Digital akan meningkat apabila ekspektasi kinerja dan ekspektasi upaya yang dirasakan oleh pengguna tinggi sebagaimana penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Baber & Baki Billah, (2022);
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Esawe (2022) dan Ozili, (2023). Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran kepada para stakeholder terkait Niat Beli live shopping . Sehingga dapat memanfaatkan peranan digital dalam kegiatan bisnisnya dan meningkatkan penjualan.
Berkenaan dengan sikap dan penggunaan teknologi, penelitian ini dibangun berdasarkan kerangka teoritis dalam penerimaan teknologi oleh pengguna, di antaranya yang paling relevan untuk  penelitian  ini  adalah  model  penerimaan  teknologi  (TAM).  TAM  terkait  erat  dengan kemunculan teknologi informasi-komunikasi dan dibangun di atas paradigma “sikap – niat – perilaku aktual”. Hal ini mengasumsikan bahwa sikap terhadap teknologi baru mempengaruhi niat  pengguna  untuk  menggunakan  teknologi  tersebut,  sedangkan  niat  untuk  menggunakan menghasilkan penggunaan teknologi yang sebenarnya (Čater et al., 2021)
Menurut  Esawe  (2022)  dan  Xu  et  al.,  (2022)  Niat  beli  merupakan  keadaan  dimana seseorang telah merumuskan rencana sadar mengenai apakah akan melakukan perilaku tertentu di masa depan. Niat mencerminkan keinginan pengguna untuk terlibat dalam perilaku tertentu. Menurut Niat beli dalam konteks live shopping dapat didefinisikan sebagai kemungkinan atau kecenderungan konsumen untuk melakukan pembelian produk yang ditampilkan dalam siaran langsung. Niat beli ini merupakan indikator penting bagi penjual untuk mengukur efektivitas strategi live shopping mereka. Semakin tinggi niat beli, semakin besar kemungkinan konsumen untuk melakukan pembelian (Yurindera, 2023)
Interaktifitas terhadap Niat Beli
Interaksi  merupakan  cara  paling  efektif  untuk  mentransmisi  informasi  (Islam,  H., Jebarajakirthy, C., Shankar, 2021). Interaktivitas telah didefinisikan sebagai tingkat interaksi dengan orang lain dalam aplikasi perangkat lunak. Interaktivitas merupakan salah satu kualitas sistem dalam aplikasi teknologi informasi. Menurut penelitian terdahulu yang dilakukan oleh C.  Xu  et  al.,  (2022)  dan  Wei  &  Li,  (2021)  menemukan  bahwa  tingkat  interaksi  memiliki pengaruh  positif  terhadap  persepsi  konsumen  dan  bahwa  lingkungan  belanja  virtual  lebih bermanfaat, lebih mudah untuk digunakan, dan menyenangkan. Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan adalah:

## H1: Interactivity memiliki pengaruh positif terhadap Niat Beli Live shopping
Ekspektasi Kinerja terhadap Niat Beli
Ekspektasi Kinerja memberikan gambaran “Sejauh mana seseorang mempercayai sistem membantu meningkatkan kinerja pekerjaan.” konsumen percaya bahwa menggunakan fitur live shopping akan  memberikan  kenyamanan  yang  lebih  baik,  lebih  efektif  dan  menguntungkan untuk transaksi dan diselesaikan lebih cepat. Meneurut Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Charton-Vachet et al., (2020); Esawe (2022) C. Xu et al., 2022), menghasilkan simpulan bahwa  Harapan  Kinerja  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  Niat  Oleh  karena  itu,  hipotesis yang diajukan adalah:
H2: Ekspektasi Kinerka memiliki pengaruh positif terhadap Niat Beli Live shopping
Ekspektasi Upaya terhadap Niat Beli
Tingkat kemudahan terkait dengan penggunaan sistem. Di mana Ekspektasi Upaya adalah bagaimana pelanggan mempercayainya mempelajari live shopping itu sederhana, mereka akan terampil  menggunakannya,  dan  bahwa  interaksi  dan  navigasi  mereka  dengan live  shopping akan sederhana dan jelas. beberapa penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Charton-Vachet et al., (2020); Esawe (2022); C. Xu et al., (2022) mendapatkan hasil bahwa ekspektasi upaya sebagai konstruk penting yang mempengaruhi perilaku atau niat pengguna untuk mengadopsi live shopping dalam berbelanja online. Oleh karena itu, hipotesis yang diajukan adalah: H3: Effort Expectancy memiliki pengaruh positif terhadap Niat Beli Live shopping
Gambar 1. Model Penelitian Sumber : data diolah, 2023

## METODE PENELITIAN
Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat umum pengguna internet  yang ada di Indonesia. Pengambilan sampel menggunakan metode non probability sampling . Responden berkisar antara usia 15-64 tahun dan menggunakan internet untuk berbelanja online secara live. Dikarenakan jumah populasi tidak diketahui, maka penentuan jumlah sampel dilakukan menggunakan  rumus  persamaan  limeshow,  dimana  jumlah  sampel  adalah  96  sebagaimana perhitungan berikut :
n = 𝑍 2 .p.(1−p) 𝑑 2 ……………… (1)
n = 1,96 2 .0,5.(1−0,5) 0,1 2 ………….(2) n = 3,8416.0,25
0,1 2 n = 96,04 = 96
Perhitungan di atas adalah minimum perolehan sampel jumlah sampel, Adapun responden yang  mengisi  kuesioner  adalah  sebanyak  124  responden  dan  hanya  110  responden  yang dikatakan valid dalam proses pemenuhan normalitas. Perolehan data dilakukan menggunakan gform yang dibagikan kepada pengguna internet yang memanfaatkan fitur live shopping .
Tabel 1 . Variabel Penelitian dan Pengukuran Variabel Indikator Referensi Niat Beli bermaksud  menggunakan,  memperkirakan  akan menggunakan, berencana menggunakan, merekomendasikan kepada pihak lain (Baber & Baki Billah, 2022; Esawe, 2022; Niswah et al., 2019; C. Xu et al., 2022) Interaktifitas umpan  balik  tepat  waktu,  jawaban  berdasar pertanyaan, detail informasi, testimoni, mengurangi kecemasan Ekspektasi Kinerja Kenyamanan  Transaksi,  Lebih  Cepat,  Transaksi lebih efektif, Berguna untuk transaksi Ekspektasi Upaya Mudah  dipelajari,  Jelas  dan  mudah  dipahami, Mudah digunakan, Mudah untuk terampil, Mudah untuk melakukan apa yang diinginkan Interactivity
Performance Expectancy Effort Expectancy Behavioral intentiion H1 H2 H3
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik Partial  Least  Square (PLS) menggunakan aplikasi SmartPLS versi 4.0.9.5 . Teknik Partial Least Square dapat dipakai untuk menguji kebenaran teori, maka penelitian yang menggunakan PLS lebih sesuai untuk melakukan analisis data. Selain itu, PLS juga berguna untuk mengevaluasi keterkaitan antar variabel dan mengevaluasi konsep yang terbentuk dengan indikator reflektif atau formatif Validitas digunakan untuk mengevaluasi apakah kuesioner tersebut valid atau tidak. Ada beberapa  tahapan  pengujian  yang  harus  dilakukan,  seperti  validitas  konvergen,  ekstraksi varians rata-rata (AVE), dan validitas diskriminatif.
Pengujian reliabilitas digunakan untuk mengevaluasi konsistensi responden dalam item pertanyaan pada kuesioner. Keandalan dapat diuji melalui composite reliability , di mana suatu variabel dianggap valid jika memiliki nilai composite reliability ≥ 0,7. Inner model menggambarkan hubungan antara variabel  tersembunyi berdasarkan pada teori yang substantif. Model struktural dinilai dengan menggunakan R-Square untuk variabel yang  bergantung,  Stone-Geisser  Q-Square  test  untuk  relevansi  prediktif,  serta  uji  t  dan signifikansi dari koefisien jalur parameter struktural
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  SEM full model menggunakan SmartPLS. Di dalam pengujian ini, dilakukan perhitungan t-statistik dan nilai probabilitas melalui bootstrapping . Dalam hal ini, hipotesis dapat dinyatakan diterima ketika t-statistik melebihi nilai t-tabel sebesar 1,96 (α 5%), serta nilai probabilitasnya dapat diamati. Dengan kata lain, hipotesis dapat diterima (Ha) apabila p < 0,05.
Uji VAF dimanfaatkan untuk mengidentifikasi efek mediasi antara variabel independen dan  dependen  melalui  variabel  mediator.  Apabila  nilai  VAF  melebihi  80%,  maka menunjukkan  bahwa  variabel  berfungsi  sebagai  mediator  penuh  ( full  mediation ).  Variabel akan diklasifikasikan sebagai mediator parsial apabila nilai VAF berkisar antara 20% sampai dengan 80%. Namun, apabila nilai VAF kurang dari 20%, dapat di artikan bahwa efek mediasi hampir tidak terjadi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Usia responden terbanyak ada pada rentang usia 20-25 tahun yaitu sebanyak 43%, dengan didominasi oleh jenis kelamin Perempuan sebanyak 86% dan Pendidikan terakhirnya adalah SMA/sederajat  sebanyak  76%  dengan  pendapatan  kurang  dari  Rp  3.000.000  sebanyak  54% sebagaimana pada tabel 1.
Tabel 2 . Demografi Responden Usia Responden % < 20 tahun 20 18% 20 - 25 tahun 47 43% 25 - 30 tahun 22 20% 30 - 35 tahun 13 12% 36 - 40 tahun 6 5% 40 - 45 tahun 1 1% > 45 tahun 1 1% Total 110 100% Jenis Kelamin Responden % Perempuan 86 78% Laki-Laki 24 22% Total 110 100% Pendidikan Terakhir Responden %
SMA / sederajat 84 76% Diploma 11 10% Sarjana 12 11% Magister 3 3% Total 110 100% Pendapatan Per Bulan Responden % kurang dari Rp 3.000.000 59 54% Rp 3.000.000 - Rp 5.000.000 18 16% lebih dari Rp 5.000.000 33 30% Total 110 100% Kota/Kab Responden % Jawa Tengah 82 75% Jawa Barat 7 6% Bali 1 1% DKI Jakarta 12 11% Sumatera Barat 1 1% Kep. Riau 3 3% Jawa Timur 2 2% Kalimantan 1 1% Papua 1 1% Total 110 100%
Grafik 2 . Fitur belanja live shopping yang pernah digunakan Responden 43% 16% 30% 6% 5% tiktok live lainnya shopee live lazada live tokopedia live
Grafik 3 . Alasan menggunakan fitur live shopping Responden
Gambar 2. Regresi Linier dengan Smart PLS 4
Tabel 3. VIF VIF Effort Expetancy 3,131 Interactivity 3,736 Performance Expetancy  5,604

## Pembahasan
Live  shopping merupakan  model  bisnis  yang  dilakukan  streamer  atau  penjual  untuk menyajikan  produknya  kepada  konsumen  melalui  platform  internet,  hal  tersebut  dilakukan untuk  menarik  partisipasi  aktif  dari  konsumen  (Zhang  &  Liu,  2023).  Beberapa  fitur live shopping yang  digunakan  responden  diantaranya  Tiktok  Live,  Shopee  Live,  Lazada  Live, Tokopedia  live  dan  lainnya.  Adapun  penggunaaan  fitur live  shopping terbanyak  adalah TikTok Live sebesar 43% diikuti Shopee live sebesar 30% sebagaimana pada grafik 2.
Beberapa  alasan  yang  mendasari  pemanfaatan  penggunaan  fitur live  shopping menurut responden meliputi : tawaran promo dan diskon, hemat, mudah, efisien waktu, asli. Promo/ diskon  menjadi  alasan  dengan  prosentase  terbanyak  yaitu  sebesar  27%  sebagaimana  pada Grafik 3.
14% 10% 10% 2% 2% 27% 4% 10% 16% 5% hemat Tidak pernah Detail Terpercaya Asli Promo dan Diskon kualitas terjamin efisiensi waktu Mudah menarik
Berdasarkan Gambar 2 dan tabel 3 didapatkan hasil bahwa Effort expectancy memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral Intention dengan nilai (β =0,127, P values = 0,013), Interactivity memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention dengan nilai (β =0,217, P values = 0,000), Performance Expectancy memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention dengan nilai (β =0,661 P values = 0,000), Nilai R-square sebesar 0,903 yang menunjukkan bahwa variable independent mampu menjelaskn varabel dependen sebesar 90,3% dan menunjukkan bahwa model kuat. Nilai VIF < 10 maka tidak ada masalah multikoleniaritas.
Dengan  penjelasan  bahwa  Fitur  utama live  shopping adalah  interaktivitasnya.  Penjual berinteraksi dengan konsumen untuk menampilkan produk, dan konsumen dapat berinteraksi satu  sama  lain  dan  berkonsultasi  dengan  penjual.  Dibandingkan  dengan  pasar  tradisional, interaksi dalam live shopping bersifat visual, segera, dan tepat sasaran (H. Xu et al., 2020). Interaksi  multisaluran,  waktu  nyata,  dinamis,  dan  dua  arah  antara  penjual  dan  pembeli memungkinkan meningkatkan penggunaan fitur live shopping (Zhang & Liu, 2023).
Dalam  penelitian  ini  dihasilkan  bahwa  interactivity  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap  niat  beli menggunakan fitur live shopping . Hal  tersebut  didukung  oleh penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  (Chua  et  al.,  2018;  Kettanurak,  V.N., Ramamurthy, K., Haseman, 2001; Rahi et al., 2019; Zhang & Liu, 2023). Interaktifitas yang baik  akan  mengarahkan  seseorang  pada  kognitif  tertentu  sehingga  merasa  menikmati  dan terlibat secara keseluruhan dalam toko online sehingga membantu meningkatkan niat beli fitur live shopping tersebut (Kettanurak, V.N., Ramamurthy, K., Haseman, 2001). Pengguna akan mendapatkan umpan balik saat itu juga, penjual memberikan jawaban atas pertanyaan yang disampaikan secara realtime, pembeli mendapat kesempatan untuk mendapat informasi leboh detail mengeai produk, serta mendapatkan testimoni terhadap produk dan mampu mengurangi keraguan pada produk karena jarak (Islam, H., Jebarajakirthy, C., Shankar, 2021; Kang et al., 2021).
Penggunaan fitur live shopping juga erat dipengaruhi oleh ekspektasi Upaya yang harus dikeluarkan oleh pengguna. Penelitian ini menghasilkan simpulan bahwa effort expectancy memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap niat beli menggunakan fitur live shopping, sebagaimana penelitian terdahulu yang pernah dilakukan (Jain & Singhal, 2019; Moya et al., 2017;  Nyagadza  et  al.,  2023) . Effort  expectancy  akan  meningkatkan  Behavioral  Intention seorang  pengguna,  effort  expectancy  lebih  kepada  fitur/aplikasi  yang  digunakan. Fitur/aplikasi  yang  memenuhi  syarat  ‘memudahkan’,  sehingga  pengguna  berniat  untuk menggunakan karena tidak perlu mengeluarkan effort besar. Fitur mudah dipelajari, mudah dipahami, mudah digunakan dan pengguna mudah sekali untuk terampil menggunakannya. Dalam fitur live shopping pengguna juga mendapatkan kesempatan untuk berinteraksi secara langsung dengan penjual untuk melakukan pengkonfirmasian kualitas produk, bagi penjual, jangkauan market juga semakin luas. Dan yang lebih utama, bahwa dengan effort expectancy pembeli dan penjual dapat dipertemuan di waktu yang sama dari berbagai tempat (Jiang, Z., Benbasat, 2004; Moya et al., 2017). Apabila fitur live shopping membutuhkan sedikit usaha untuk mempelajari dan memahami cara menggunakannya, maka niat beli penggunaan untuk mengadopsi live shopping akan lebih tinggi (Chua et al., 2018; Rahi et al., 2019) Ekspektasi kinerja adalah sejauh mana penggunaan suatu teknologi memberikan manfaat kepada konsumen dan menghasilkan peningkatan kinerja(Chua et al., 2018; Rahi et al., 2019). Apabila pengguna menemukan nilai dan inovasi dari fitur yang digunakan, maka mereka akan lebih  bersedia  mengadopsinya,  lalu  pengguna  akan  mengevaluasi  ekspektasi  kinerjanya, apakah dengan menggunakan fitur live shopping kegiatan belanjanya akan lebih baik dalam segi  kenyamanan,  karena  bisa  diakses  dari  mana  saja,  mempercepat  transaksi  karena
melakukan  transaksi  pembayaran  sendiri  tanpa  antri  kasir  dan  menunggu  nota,  transaksi efektif karena cepat dan tepat sesuai keinginan (Charton-Vachet et al., 2020; Esawe, 2022; Kang et al., 2021).

## SIMPULAN
Live  shopping meningkatkan  pengalaman  pembeli  dalam  berbelanja  online,  tanpa memperhatikan  daerah  dan  jarak  sehingga  mampu  mencapai  efek  propagasi. Live  shopping juga dapat menembus industri hulu, mempersingkat rantai industri dan meningkatkan efisiensi industry, serta mampu merambah industri ritel offline, seperti area perbelanjaan dan warung, sehingga  membantu  transsformasi  digital  industry  retail.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menjelaskan faktor yang mempengaruhi niat beli live shopping , bahwa interaktifitas, ekspektasi kinerja dan ekpektasi usaha memiliki pengaruh signifikan terhadap live shopping . Tentunya hal tersebut  menjadi  menarik  dan  dapat  dipertimbangkan  agar  penggunaan live  shopping membantu pelaku usaha. Beberapa pertanyaan terbuka pada gform menyatakan bahwa faktor utama  penggunaan  live  shop  adalah  ‘diskon/promo’,  diskon/promo  menjadi  daya  Tarik  dan tentunya  tidak  dalam  jangka  Panjang  karena  diskon/promo  hanyalah  iming  –  iming  jangka pendek  agar  pembeli  mau  menggunakan.  Karena  kebermanfaatan  dan  kemudahan  yang ditawarkan fitur live shopping maka perlunya pelaku/pengguna memahami betul faktor yang mempengaruhi penggunaan live shopping .
Adapun  saran  penelitian  selanjutnya,  hendaknya  mengkaji  mengenai  niat  penggunaan berulang, tidak hanya sebatas niat pembelian saja. Dan variabel lain yang perlu ditambahkan seperti variabel word of mouth, social presences dan kepuasan.

## DAFTAR PUSTAKA
Baber,  H.,  &  Baki  Billah,  N.  M.  (2022).  Fintech  and  Islamic  Banks-an  integrative  model approach to predict the intentions. Review of Applied Socio-Economic Research , 24 (2), 24–45. https://doi.org/10.54609/reaser.v24i2.215
Čater, T., Čater, B., Černe, M., Koman, M., & Redek, T. (2021). Industry 4.0 technologies usage: motives and enablers. Journal of Manufacturing Technology Management , 32 (9), 323–345. https://doi.org/10.1108/JMTM-01-2021-0026
Charton-Vachet, F., Lombart, C., & Louis, D. (2020). Impact of attitude towards a region on purchase  intention  of  regional  products:  the  mediating  effects  of  perceived  value  and preference. International  Journal  of  Retail  and  Distribution  Management , 48 (7),  707– 725. https://doi.org/10.1108/IJRDM-09-2019-0315
Chua,  P.  Y., Rezaei,  S.,  Gu,  M.-L.,  Oh,  Y.,  &  Jambulingam,  M.  (2018).  Elucidating  social networking  apps  decisions. Nankai  Business  Review  International , 9 (2),  118–142. https://doi.org/10.1108/nbri-01-2017-0003
Esawe, A. T. (2022). Understanding mobile e-wallet consumers’ intentions and user behavior. Spanish Journal of Marketing - ESIC , 26 (3), 363–384. https://doi.org/10.1108/SJME-05- 2022-0105
Islam, H., Jebarajakirthy, C., Shankar, A. (2021). An experimental based investigation into the effects of website interactivity on customer behavior in on-line purchase context. Journal of Strategic Marketing , 29(2) , 117–140.
https://doi.org/https://doi.org/10.1080/0965254X.2019.1637923
Jain, P., & Singhal, S. (2019). Digital Wallet  Adoption: A Literature Review. International Journal of Management Studies , VI (1), 01. https://doi.org/10.18843/ijms/v6si1/01
Jiang,  Z.,  Benbasat,  I.  (2004).  Virtual  product  experience:  Effects  of  visual  and  functional control of products on perceived diagnosticity and flow in electronic shopping. Journal of Management Information Systems , 21 (3), 111–147.
Kang, K., Lu, J., Guo, L., & Li, W. (2021). The dynamic effect of interactivity on customer engagement  behavior  through  tie  strength:  Evidence  from  live  streaming  commerce platforms. International  Journal  of  Information  Management , 56 (September),  102251. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102251
Kettanurak, V.N., Ramamurthy, K., Haseman, W. D. (2001). User attitude as a mediator of learning  performance  improvement  in  an  interactive  multimedia  environment:  An empirical  investigation  of  the  degree  of  interactivity  and  learning  styles. International Journal of Human-Computer Studies , 54 (4), 541–583.
https://doi.org/https://doi.org/10.1006/ijhc.2001.0457
Lee, W. I., Fu, H. P., Mendoza, N., & Liu, T. Y. (2021). Determinants impacting user behavior towards  emergency  use  intentions  of  m-health  services  in  taiwan. Healthcare (Switzerland) , 9 (5). https://doi.org/10.3390/healthcare9050535
Moya, Musa. B., Nakalema, S. E., & Nansamba, C. (2017). Behavioural intention: Mediator of effort expectancy and actual system usage. ORSEA Journal , 7 (1), 71–86.
Niswah, F. M., Mutmainah, L., & Legowati, D. A. (2019). Muslim Millennial ’ S Intention of Donating for. Journal of Islamic Monetary Economics and Finance , 5 (3), 623–644.
Nyagadza, B., Muposhi, A., Mazuruse, G., Makoni, T., Chuchu, T., Maziriri, E. T., & Chare, A.  (2023).  Prognosticating  anthropomorphic  chatbots’  usage  intention  as  an  e-banking customer  service  gateway:  cogitations  from  Zimbabwe. PSU  Research  Review . https://doi.org/10.1108/PRR-10-2021-0057
Ozili, P. K. (2023). Determinants of interest in eNaira and financial inclusion information in Nigeria:  role  of  FinTech,  cryptocurrency  and  central  bank  digital  currency. Digital Transformation and Society . https://doi.org/10.1108/dts-08-2022-0040
Rahi, S., Othman Mansour, M. M., Alghizzawi, M., & Alnaser, F. M. (2019). Integration of UTAUT model in internet banking adoption context: The mediating role of performance expectancy and effort expectancy. Journal of Research in Interactive Marketing , 13 (3), 411–435. https://doi.org/10.1108/JRIM-02-2018-0032
Sarika,  P.,  &  Vasantha,  S.  (2019).  Impact  of  mobile  wallets  on  cashless  transaction.
International Journal of Recent Technology and Engineering , 7 (6), 1164–1171. Wang, X.J., Wang, W., Sun, N. N. (2019). A study on the impact of e-commerce webcasting model on consumers’ purchase intention based on the mediating role of  cognition  and emotion. Market Modernization , 15 , 13-14.
Wei,  N.,  &  Li,  Z.  W.  (2021).  Telepresence  and  interactivity  in  mobile  learning  system:  Its relation  with  open  innovation. Journal  of  Open  Innovation:  Technology,  Market,  and Complexity , 7 (1), 1–18. https://doi.org/10.3390/joitmc7010078 Xu, C., Li, Z., & Su, J. (2022). Live shopping interactivity, social presence and sustainable consumer purchase intention: Based on TAM model. International Journal of Sustainable Development and Planning , 17 (8), 2631–2639. https://doi.org/10.18280/ijsdp.170832
Xu, H., Zhang, K. Z. K., & Zhao, S. J. (2020). A dual systems model of online impulse buying.
Industrial Management and Data Systems , 120 (5), 845–861. https://doi.org/10.1108/IMDS-04-2019-0214
Yurindera, N. (2023). Minat Beli pada Live shopping TikTok berdasarkan Sales Promotion dan Influencer Credibility. Jurnal Esensi Infokom : Jurnal Esensi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer , 7 (1), 85–89. https://doi.org/10.55886/infokom.v7i1.613
Zhang, L., & Liu, X. (2023). Interactivity and live-streaming commerce purchase intention: Social  presence  as  a  mediator. Social  Behavior  and  Personality , 51 (2),  310018. https://doi.org/10.2224/sbp.12104
Zhou,  Y.S.,  Tang,  S.H.,  Xiao,  J.  (2014).  Research  on  consumers’  purchase  intention  on  e- commerce  livestreaming  platforms-based  on  the  perspective  of  social  presence. Contemporary Economic Management , 43(1): 8 .