INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 15101-15115 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Ongoing Esports Gameplay Intentions Pada Gamer Amatir Generasi Y
Akhmad Arsy 1 , Willy Arafah 2 ✉
Universitas Trisakti
Email: willy.arafah@trisakti.ac.id 2 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Menganalisis pengaruh positif antara Facilitating Conditions terhadap Ongoing  eSport  gameplay  intentions.  (2)  Menganalisis  pengaruh  positif  antara  Hedonic  Motivation terhadap  Ongoing  eSport  gameplay  intentions.  (3)  Menganalisis  pengaruh  positif  antara  Effort Expentancy terhadap Ongoing eSport gameplay intentions. (4) Menganalisis pengaruh positif antara Social Influence terhadap Ongoing eSport gameplay intentions. (5) Menganalisis pengaruh positif antara Price Value terhadap Ongoing eSport gameplay intentions. (6) Menganalisis perngaruh positif antara Habit terhadap Ongoing eSport gameplay intentions. Penelitian ini menggunakan hypothesis testing yang terdiri dari 6 variabel, yaitu facilitating conditions, hedonic motivation, effort expentancy, social influence,  price-value,  dan  habit.  Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  ongoing  esports gameplay intentions memiliki beberapa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap gamers amatir generasi y. Beberapa variabel seperti facilitating conditions dan habit.  Sedangkan untuk variabel yang tidak  berpengaruh  signifikan  terdapat  variabel  seperti hedonic  motivation,  effort  expectancy,  social influence, dan price-value.
Kata Kunci: Ongoing Esports Gameplay Intentions, Gamer, Amatir

## Abstract
This research aims to: (1) Analyze the positive influence of Facilitating Conditions on Ongoing eSport gameplay  intentions.  (2)  Analyze  the  positive  influence  of  Hedonic  Motivation  on  Ongoing  eSport gameplay  intentions.  (3)  Analyzing  the  positive  influence  of  Effort  Expentancy  on  Ongoing  eSport gameplay  intentions.  (4)  Analyzing  the  positive  influence  of  Social  Influence  on  Ongoing  eSport gameplay intentions. (5) Analyzing the positive influence of Price Value on Ongoing eSport gameplay intentions. (6) Analyzing the positive influence of Habit on Ongoing eSport gameplay intentions. This research uses hypothesis testing which consists of 6 variables, namely facilitating conditions, hedonic motivation, effort expenditure, social influence, price-value, and habit. From the research results, it can be concluded that ongoing esports gameplay intentions have several variables that have a significant influence on generation Y amateur gamers. Several variables such as facilitating conditions and habits. Meanwhile,  for  variables  that  do  not  have  a  significant  effect,  there  are  variables  such  as  hedonic motivation, effort expectancy, social influence, and price-value.
Keywords: Ongoing Esports Gameplay Intentions, Gamer, Amateur

## PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kemajuan  teknologi  telah  menghasilkan  kemajuan yang  cukup  memuaskan.  Ini  berdampak  pada  media,  perangkat  yang  dapat  dikenakan, stadion,  penggemar,  sponsor  dan esports .  “ Esports  are  games  or  activities  played  on  a computer or console, often involving an internet connection ,” kata Anthony Khoo dalam More  or  Less:  Democracy  and  New  Media  (2012).  Jadi, esports,  juga  dikenal  sebagai olahraga elektronik, adalah jenis permainan berbasis elektronik dan visual yang dimainkan dengan menggunakan media visual elektronik dan melibatkan banyak pemain. Peningkatan besar  dalam esports  ini  dapat  dikaitkan  dengan  kemajuan  dalam  media  komputer  dan teknologi informasi, serta integrasi teknologi baru ke dalam video game.
Industri esports semakin berkembang, dengan permainan kompetitif berbasis video game berkembang menjadi olahraga profesional dan pilihan karir, di mana pemain dapat menikmati banyak penghargaan dan pengalaman yang diberikan oleh olahraga tersebut. Dengan demikian, esports telah menjadi komponen penting bagi pemain video game di seluruh dunia dan populer di komunitas gamer, terutama di kalangan remaja dan dewasa muda.  Akibatnya,  terinspirasi  oleh  semakin  populernya  teknologi streaming  dan  game online  di  kalangan  generasi  muda,  esports  telah  menjadi  salah  satu  bentuk  media  baru dengan pertumbuhan tercepat.
Selain  itu,  karena  pandemi COVID-19,  pemerintah  di  seluruh  dunia  telah memberlakukan  pembatasan  sosial  dan  pembatasan  partisipasi  dalam  olahraga
konvensional. Akibatnya, banyak acara yang ditunda atau dibatalkan, serta berbagai jenis penutupan.  acara  atletik.  Pembatasan COVID-19  terhadap  olahraga  tradisional  ini  telah mendorong popularitas esports. Orang-orang terus bermain game secara langsung dan berpartisipasi dalam kompetisi secara online meskipun pandemi membuat batasan fisik.
Pasar esports amatir telah berkembang pesat secara global, dengan  pandemi COVID- 19 dan lockdown global yang memainkan peran penting dalam mendorong pertumbuhan pasar esports amatir. Dalam hal ini, minat dan partisipasi pemain amatir terhadap esports yang  berkontribusi  terhadap  pesatnya  perluasan  pada  pasar esports.  Oleh  karena  itu, generasi muda yang tumbuh dengan bermain video game diharapkan menjadi  dewasa di pasar ini, agar dapat mengarah pada pertumbuhan lebih lanjut  pasar esports amatir dalam hal  minat  dan  partisipasi  di  kalangan  pemain  amatir.  Basis  pengguna  yang  besar  dan berkembang pesat berkontribusi terhadap pertumbuhan kuat pada pasar esports amatir, dengan para pemain amatir lebih bersedia mengeluarkan uang untuk berpartisipasi dalam permainan esports.
Karena  generasi  milenial  merupakan  mayoritas  pemain esports  di  seluruh  dunia, termasuk  pemain  amatir,  generasi  milenial  memiliki  kesempatan  yang  baik  untuk mempelajari  perluasan  pasar  yang  akan  ditawarkan  oleh  pengembang,  produsen,  dan pengecer esports di masa depan.
Para peneliti menemukan bahwa respons emosional dan keinginan untuk kembali ke kompetisi esports  di  masa  depan  dipengaruhi  oleh  kelima  komponen  ini,  baik  secara langsung maupun tidak langsung. (García & Murillo, 2020) mempelajari cara orang Spanyol melihat  partisipasi  dalam esports  dan  permainan  simulasi  olahraga  tradisional.  Mereka menemukan  pola  unik  dalam  permainan esports  yang  mensimulasikan  olahraga  dan intensitasnya. Dimensi  dan skala dari esports online  telah disesuaikan untuk memotivasi penonton  (Yahong  Zhang,  2020)  menciptakan  ukuran  motivasi  yang  berkaitan  dengan penonton  olahraga  elektronik.  (Yahong  Zhang,  2020)  meningkatkan  skala  permintaan penonton esports untuk memberikan  pemahaman dasar tentang berbagai elemen yang memengaruhi konsumsi penonton esports.
Industri esports adalah dunia yang selalu berubah dan berkembang sesuai dengan dinamika  yang  ada  di  dalamnya.  Perubahan  besar,  seperti  perubahan  dalam  format turnamen, model bisnis, dan platform game, merupakan hal yang sering terjadi. Untuk tetap relevan  dan  sukses  dalam  lingkungan  yang  berubah  ini,  organisasi  dan  penyelenggara turnamen harus memahami secara menyeluruh tentang komponen yang memengaruhi niat pemain.
Perubahan dalam format turnamen : Format turnamen dalam esports dapat sangat berbeda,  mulai  dari  turnamen  besar  yang  mempertandingkan  pemain-pemain  terbaik hingga turnamen yang lebih lokal dan ramah. Mengetahui preferensi dan ekspektasi pemain tentang  format  turnamen,  baik  dalam  hal  aturan,  hadiah,  atau  pengalaman  kompetitif, membantu  penyelenggara  untuk  merancang  turnamen  yang  lebih  menarik  dan  sesuai dengan keinginan pemain.
Perubahan dalam model bisnis : Seiring berkembangnya industri esports, model bisnis mereka  terus  berubah.  Model  bisnis  yang  sukses  dapat  melibatkan  dukungan  sponsor, penjualan  barang  dalam game,  berlangganan  platform  streaming,  dan  penjualan  tiket turnamen.  Memahami  bagaimana  hal-hal  seperti  harga,  keuntungan,  dan  nilai  yang diperoleh pemain memengaruhi keinginan mereka untuk bergabung dengan model bisnis tertentu adalah penting untuk kesuksesan jangka panjang.
Perubahan dalam platform game : Preferensi pemain terhadap platform game dapat dipengaruhi oleh kemajuan teknologi dan perangkat keras gaming. Peralihan dari konsol game tradisional ke perangkat mobile atau realitas virtual, misalnya, dapat memengaruhi keinginan  pemain  untuk  terus  bermain game.  Perusahaan  dapat  memaksimalkan pengalaman  pemain dengan memahami preferensi dan harapan  pemain terkait  dengan platform game.
Pemahaman  tentang  elemen-elemen  ini  membantu  organisasi  dan  penyelenggara turnamen esports membuat strategi yang lebih baik, menyesuaikan diri dengan perubahan pasar, dan membuat pemain tetap terlibat dan bersemangat. Ini adalah langkah penting untuk  menjaga  pertumbuhan  industri esports  yang  terus  berkembang  sambil  tetap memenuhi harapan dan keinginan pemain, yang merupakan dasar kesuksesannya. Dengan pemahaman ini, esports dapat terus menjadi fenomena global yang menarik bagi pemain dan penonton.
Pengaruh  berbagai  faktor  seperti facilitating  conditions,  hedonic  motivation,  effort expectancy,  flow,  price-value,  dan  habit  terhadap  niat  untuk  bermain  esports  secara berkelanjutan  bisa  sangat  kompleks.  Ini  melibatkan  pemahaman  mengenai  faktor-faktor psikologis dan praktis yang memengaruhi pemain esports.
Penelitian ini bertujuan untuk:  (1) Menganalisis pengaruh positif antara Facilitating Conditions  terhadap  Ongoing  eSport  gameplay  intentions.  (2)  Menganalisis  pengaruh positif  antara  Hedonic  Motivation  terhadap  Ongoing  eSport  gameplay  intentions.  (3) Menganalisis pengaruh positif antara Effort Expentancy terhadap Ongoing eSport gameplay intentions.  (4)  Menganalisis  pengaruh  positif  antara  Social  Influence  terhadap  Ongoing
eSport gameplay intentions. (5) Menganalisis pengaruh positif antara Price Value terhadap Ongoing  eSport  gameplay  intentions.  (6)  Menganalisis  perngaruh  positif  antara  Habit terhadap Ongoing eSport gameplay intentions.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan hypothesis  testing  yang  terdiri  dari  6  variabel,  yaitu facilitating conditions, hedonic motivation, effort expentancy, social influence, price-value, dan habit.
Tipe investigasi pada penelitian ini adalah kuantitatif. Hal ini dapat dilihat dari metode penelitian  yang  digunakan,  yaitu  menggunakan  kerangka  teori Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang diuji melalui analisis faktor konfirmatori dan  analisis  jalur.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh  variabel-variabel tertentu terhadap niat pemain esports generasi y untuk terus bermain. Selain itu, penelitian ini  juga  menggunakan  sampel  yang  cukup  besar  dan  data  yang  dikumpulkan  melalui kuesioner, yang merupakan ciri khas dari penelitian kuantitatif.
Unit analisis pada penelitian ini adalah individu pemain esports generasi y yang berusia antara 18 hingga 36 tahun dan berstatus sebagai pemain amatir. Data dikumpulkan melalui kuesioner  yang  diisi  oleh  responden  yang  memenuhi  kriteria  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi niat  pemain esports generasi y untuk terus bermain, sehingga unit analisisnya adalah individu sebagai pemain esports generasi y.

## Variabel dan Pengukuran
Tabel 1. Variabel, Indikator, dan Skala Pengukuran No Variabel Indikator Skala Pengukuran 1 Facilitating Conditions • FC1. Akses perangkat keras dan perangkat lunak yang dibutuhkan untuk bermain eSports mudah bagi saya. • FC2.  Saya  merasa  memiliki  koneksi  internet  yang cukup  stabil  dan  cepat  untuk  berpartisipasi  dalam pertandingan eSports.
• FC3.  Aksesibilitas  ruang  bermain  atau  tempat pertandingan  eSports  di  lingkungan  saya  sangat memadai.
Interval
2 Hedonic Motivation
• HM1.  Saya  merasa  sangat  puas  atau  senang  saat bermain eSports.
• HM2.  Saya  merasa  gembira  atau  bersemangat  saat berhasil mencapai tujuan atau prestasi tertentu dalam permainan.
• HM3.  Saya  merasa  sangat  senang  atau  bergembira saat  bermain  dengan  teman  atau  tim  dalam pertandingan eSports. Interval 3 Effort Expentancy • EE1. Mempelajari strategi dan teknik yang diperlukan dalam bermain eSports sangat sulit bagi saya. • EE2.  Saya  perlu  usaha  yang  besar  untuk mempertahankan  atau  meningkatkan  kemampuan bermain saya dalam eSports.
• EE3.  Saya  merasa  bahwa  waktu  yang  saya  habiskan untuk berlatih dan bermain dalam eSports sebanding dengan hasil yang saya capai. Interval 4 Social Influence • SI1.  Pengaruh  dari  teman  atau  komunitas  eSports sangat menentukan niat saya untuk bermain.
• SI2.  Saya  merasa  terdorong  untuk  bermain  eSports karena teman-teman atau anggota kelompok sejawat saya juga bermain.
• SI3.  Komentar  atau  pandangan  dari  teman  atau influencer  di  media  sosial  sangat  mempengaruhi keinginan saya untuk terlibat dalam dunia eSports. Interval 5 Price Value • PV1.  Biaya  yang  dikeluarkan  untuk  memperoleh perangkat keras atau perangkat lunak yang diperlukan
untuk bermain eSports cukup sepadan.
• PV2.  Saya  merasa  bahwa  biaya  berlangganan  atau pembelian  dalam  permainan  (in-game  purchases) sepadan dengan manfaat atau pengalaman bermain yang saya dapatkan.
• PV3.  Nilai  yang  saya rasakan  dari  pengeluaran  uang saya dalam bermain eSports lebih besar dibandingkan dengan alternatif hiburan lainnya. Interval 6 Habit • HT1. Saya sering bermain eSports dalam satu minggu. • HT2.  Bermain  eSports  telah  menjadi  kebiasaan  atau rutinitas dalam hidup sehari-hari saya. Interval
• HT3.  Saya  merasa  sulit  untuk  mengubah  atau mengurangi waktu yang saya habiskan untuk bermain
eSports. 7  Ongoing Esport Gameplay Intentions • OEGI1.  Saya  berniat  untuk  bermain  eSports  secara teratur dalam waktu dekat.
• OEGI2. Saya berencana untuk terlibat dalam turnamen atau kompetisi eSports di masa mendatang.
• OEGI3.  Saya  memiliki  niat  yang  kuat  untuk  terus berlatih  dan  meningkatkan  keterampilan  bermain
eSports saya.
Interval

## Metode Pengumpulan Data
Field Research
Penelitian ini mengumpulkan data dengan menggunakan metode kuesioner online yang  dikirimkan  melalui  platform  google  forms.  Peneliti  mengirimkan  tautan  kuesioner kepada 15 kenalan pemain esports amatir generasi y melalui whatsapp atau email. Setelah mengisi dan mengirimkan kuesioner, kenalan tersebut diminta untuk meneruskan tautan kuesioner kepada pemain esports lainnya di klub atau organisasi esports mereka melalui whatsapp  atau  platform  media  sosial  lainnya.  Dalam  hal  ini,  metode snowball  sampling digunakan  untuk  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan.  Responden  yang  mengisi kuesioner  secara  sukarela  dapat  mengirimkan  respons  mereka  kepada  peneliti  secara anonim.  Kuesioner  online  mencakup  halaman  awal  dengan  surat  pengantar  yang menjelaskan sifat dan tujuan penelitian, menunjukkan bahwa partisipasi bersifat sukarela, dan  bahwa  identitas  responden  akan  tetap  anonim.  Selain  itu,  responden  juga  diberi informasi  bahwa  mereka  dapat  menarik  diri  dari  penelitian  kapan  saja  jika  mereka menginginkannya.

## Sampel
Pemodelan persamaan struktural memerlukan antara 300 dan 500 observasi  untuk model  yang  berisi  lebih  dari  tujuh  konstruksi,  masing-masing  dengan  tiga  atau  lebih indikator (Hair & B.J. and Anderson, 2010). Menggunakan teori hair dengan jumlah minimum sample yang sebaiknya dipakai yaitu 8 kali dari jumlah seluruh indiator yaitu 8x21 indikator. Dari  teori  tersebut  dapat  di  simpulkan  jumlah  minimum  sample  yang  sebaiknya  di kumpulkan 168 sample.
Mereka  kemudian  diarahkan  untuk  menjawab  kuesioner  mengenai  tanggapan generasi y terhadap ketertarikan niat gamer amatir. Item instrumen setiap konstruk diukur
dengan skala Likert 5 poin (1 = Sangat Tidak Setuju, 5 = Sangat Setuju Semua konstruksi diadopsi dari item pengukuran yang sudah ada sebelumnya: Homophily (Gilly et al., 1998)
Metode Analisis Data
Uji Instrumen
Penelitian ini menggunakan  pendekatan validasi model faktor (Analisis Faktor) dan analisis faktor konfirmatori ( CFA). Dalam Validasi Model Faktor (Analisis Faktor) ini dapat menguji  model  faktor  yang  melibatkan  faktor-faktor  seperti effort  expectancy,  social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price-value, habit, dan flow.
Selanjutnya terdapat analisis faktor konfirmatori ( CFA) yang digunakan untuk menguji hipotesis  mengenai  hubungan  antara  variabel  laten  (faktor)  dan  variabel manifest (indikator).  Dalam  analisis  faktor  konfirmatori  ( CFA)  dapat  menguji  apakah  model pengukuran yang dihipotesiskan sesuai dengan data yang ada.
a. Uji Validitas
Para peneliti menggunakan validasi model faktor (Analisis Faktor) yang menghasilkan analisis faktor menunjukkan bahwa gameplay intentions pada gamer amatir generasi y  dapat  dijelaskan  oleh  model  delapan  faktor  yang  reliabel,  valid,  dan  memiliki kesesuaian model yang dapat diterima.
b. Uji Reliabilitas
Pengukuran  reliabilitas  pada  penelitian  ini  dilakukan  melalui  analisis  faktor konfirmatori ( confirmatory factor analysis). Hasilnya menunjukkan bahwa model niat bermain game esports pada gamer amatir generasi y terdiri dari delapan faktor yang reliable, valid, dan memiliki fit model yang dapat diterima.

## Uji Goodness of Fit
Dalam penelitian ini, kami mengadopsi indeks Goodness of Fit (GoF) Tenenhaus Uji goodness  of  fit  dari  model  statistik  menggambarkan  seberapa  cocok  model  tersebut terhadap  serangkaian  pengamatan.  Indeks GoF  Tenenhaus  memberikan  pengukuran obyektif tentang sejauh mana model kita sesuai dengan data yang dikumpulkan. Rentang nilai GoF  Tenenhaus  yang  ditetapkan  adalah  sebagai  berikut:  small (0.1  ≤  nilai  <  0.25), medium (0.25 ≤ nilai < 0.36), dan large (nilai ≥ 0.36). Dengan cara ini, metode pengambilan digunakan untuk mengumpulkan data yang diperlukan.
Uji Hipotesis
Berdasarkan  rerangka  konseptual  pada  penelitian  ini  di  uji  hipotesisnya  bagian independent yang mengarahkan struktur relationshipnya menggunakan analisis faktor dan analisis  faktor  konfirmatori  ( CFA)  yang  merupakan  dua  metode  yang  berbeda  dalam mengatasi variabel-variabel yang terkait dalam penelitian. Analisis faktor (Faktor Analysis) digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  hubungan  antara  variabel-variabel  yang  terukur (variabel manifest) dan menggabungkannya menjadi faktor-faktor yang lebih kecil. Dalam analisis  faktor,  kita  mencari  faktor-faktor  laten  yang  mendasari  korelasi  antara  variabel- variabel manifest.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Responden
Tabel 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No Jenis Kelamin Jumlah Responden Persentase 1. Laki-Laki 105 81.4% 2. Perempuan 24 18.6% Total 129 100%
Dari  data  yang  didapat  dalam  karakteristik  responden  berdasarkan  jenis  kelamin, mayoritas  pemain game  esports  didominasi  oleh  jenis  kelamin  laki-laki  daripada perempuan, hal ini disebabkan oleh faktor seperti sifat laki-laki yang secara biologis lebih kompetitif dimana mereka mempunyai dorongan untuk berkompetisi dalam game-game esports (Putra Sudiana & Sari, 2023).
Tabel 3. Karakteristik Responden Berdasarkan Umur No Umur Jumlah Responden Persentase 1 Dibawah 18 tahun 1 0.8% 2 18-24 tahun 12 9.3% 3 25-29 tahun 90 69.8% 4 30-36 tahun 17 13.2% 5 Diatas 36 tahun - - Total 129 100%
Berdasarkan data tabel usia diatas, dari seluruh responden sebanyak 129 orang dan persentase sebanyak 100% dapat diketahui responden berusia  dibawah 18 tahun sebanyak
1  orang  dengan  persentase  0.8%,  responden  berusia  18 – 24  tahun  sebanyak  12  orang dengan  persentase  9.3%,  responden  berusia  25 – 29  tahun  sebanyak  90  orang  dengan persentase 69.8%, responden berusia 30 – 36 tahun sebanyak 17 orang dengan persentase 13.2%. Dari data yang didapat dalam karakteristik responden berdasarkan usia, mayoritas usia pemain game esports yaitu berusia 25-29 tahun.

## Uji Validitas
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Outer Loading Indikator  Loading Factor  Keterangan EE1 0.829 Valid EE2 0.843 Valid EE3 0.837 Valid FC1 0.727 Valid FC2 0.811 Valid FC3 0.830 Valid HB1 0.895 Valid HB2 0.880 Valid HB3 0.874 Valid HM1 0.873 Valid HM2 0.809 Valid HM3 0.857 Valid OEGI1 0.894 Valid OEGI2 0.830 Valid OEGI3 0.881 Valid PV1 0.841 Valid PV2 0.837 Valid PV3 0.831 Valid SI1 0.853 Valid SI2 0.870 Valid SI3 0.859 Valid
Berdasarkan hasil uji validitas, nilai loading factor dihitung untuk mengetahui validitas masing-masing indikator; nilai loading factor harus lebih besar dari 0.70, sehingga indikator tersebut dianggap valid. Hasil uji validitas menunjukkan bahwa semua indikator valid.

## Tabel 5. Hasil Uji Validitas AVE
Indikator  Average variance extracted (AVE)  Keterangan
EE 0.699 Valid FC 0.625 Valid HB 0.780 Valid HM 0.717 Valid OEGI 0.755 Valid PV 0.699 Valid SI 0.741 Valid
Berdasarkan  hasil  uji  validitas,  nilai AVE  masing-masing  indikator  dihitung  untuk mengetahui validitas masing-masing indikator; jika nilai AVE suatu indikator lebih besar dari 0.50, maka indikator tersebut dianggap valid. Oleh karena itu, berdasarkan hasil uji validitas, dapat disimpulkan bahwa semua indikator dianggap valid.
Uji Reliabilitas
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Indikator Cronbach’s alpha Composite reliability  Keterangan EE 0.785 0.786 Reliabel FC 0.699 0.707 Reliabel HB 0.859 0.864 Reliabel HM 0.804 0.820 Reliabel OEGI 0.837 0.843 Reliabel PV 0.785 0.786 Reliabel SI 0.825 0.825 Reliabel
Berdasarkan hasil dari uji reliabilitas yang didapatkan, untuk mengetahui reliabilitas tiap indikator, pengukuran dilihat dari nilai cronbach’s alpha dan composite reliability dari setiap  indikator  yang  dimana  jika  suatu  indicator  memiliki  nilai cronbach’s  alpha dan composite reliability ≥ 0.70 maka indikator tersebut dapat dikatakan valid. Sehingga dari hasil  pengujian  validitas  yang  didapatkan  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  indikator dikatakan reliabel.
Uji Goodness of Fit
Tabel 7. Saturated model dan Estimated model Saturated model Estimated model SRMR 0.068 0.068 d_ULS 1.067 1.067 d_G 0.912 0.912 Chi-square 573.900 573.900 NFI 0.737 0.737
Berdasarkan data diatas, nilai SRMR sebesar 0,068 ( SRMR < 0,08) yang menunjukkan bahwa model fit yang dianggap baik.
Tabel 8. R-Square dan R-Square Adjusted R-Square R-Square Adjusted OEGI 0.857 0.850
Berdasarkan  data  diatas,  nilai  R 2 untuk  variabel OEGI  (Ongoing  Esport  Gameplay Intentions) sebesar 0,857 dengan nilai R-square adjusted 0,850. Dapat dijelaskan bahwa FC (Facilitating  Conditions),  HM  (Hedonic  Motivation),  EE  (Effort  Expectancy),  SI  (Social Influence), PV (Price-Value), HB (Habit)  memperngaruhi OEGI sebesar 0,850, maka dapat diinterprestasikan sebagai kemampuan prediktif yang substantial.

## Uji Hipotesis
Tabel 9. Uji Hipotesis Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|) P values FC -> OEGI 0.232 0.223 0.094 2.480 0.007 HM -> OEGI 0.124 0.138 0.102 1.209 0.113 EE -> OEGI 0.146 0.152 0.105 1.382 0.083 SI -> OEGI 0.113 0.128 0.082 1.379 0.084 PV -> OEGI 0.109 0.122 0.107 1.020 0.154 HB -> OEGI 0.284 0.249 0.164 1.730 0.042
H1:  Facilitating  Conditions  berpengaruh  positif  terhadap  Ongoing  Esport  Gameplay Intentions
Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan positif dan signifikan antara variabel facilitating conditions dengan ongoing esports gameplay intentions. Arah hubungan dapat dilihat dari nilai original sample sebesar 0.232. Signifikasi ditunjukkan oleh angka t-statistik 2.480 yang lebih besar dibandingkan t-tabel (1.65). Nilai p value penelitian sebesar 0.007 juga memenuhi standar yang telah ditentukan yaitu senilai (<0.05).
H2:   Hedonic Motivation  tidak  berpengaruh positif  terhadap Ongoing Esport Gameplay Intentions
Hasil penelitian menunjukkan hubungan tidak signifikan antara hedonic motivation dengan ongoing esports gameplay intentions. Arah hubungan dapat dilihat dari nilai angka original sample  di Bootstrippsing sebesar 0.124. Sedangkan untuk  signifikansinya adalah negative  karena  nilai  t-statistik hedonic  motivation  terhadap  ongoing  esports  gameplay intentions  adalah  sebesar  1.209  yang  berarti  lebih  kecil  dibandingkan  t-tabel  yaitu  1.65. Selain itu. p value penelitian yang dihasilkan. yaitu 0.113 juga melebihi standar yang telah ditentukan (<0.05).
H3:  Effort  Expectancy  tidak  berpengaruh  positif  terhadap  Ongoing  Esport  Gameplay Intentions
Hasil  penelitian  menunjukkan  hubungan  tidak  signifikan  antara effort  expectancy dengan ongoing esports gameplay intentions. Arah hubungan dapat dilihat dari nilai angka original sample  di Bootstrippsing sebesar 0.146. Sedangkan untuk  signifikansinya adalah negative  karena  nilai  t-statistik effort  expectancy  terhadap  ongoing  esports  gameplay intentions  adalah  sebesar  1.382  yang  berarti  lebih  kecil  dibandingkan  t-tabel  yaitu  1.65. Selain itu. p value penelitian yang dihasilkan. yaitu 0.083 juga melebihi standar yang telah ditentukan (<0.05).
H4:   Social  Influence  tidak  berpengaruh  positif  terhadap  Ongoing  Esport  Gameplay Intentions
Hasil  penelitian  menunjukkan  hubungan  tidak  signifikan  antara social  influence dengan ongoing esport gameplay intentions. Arah hubungan dapat dilihat dari nilai angka original  sample  di Bootstrippsing  sebesar  0.113.  Sedangkan  untuk  signifikansinya  adalah negative  karena  nilai  t-statistik social  influence  terhadap  ongoing  esports  gameplay intentions  adalah  sebesar  1.379  yang  berarti  lebih  kecil  dibandingkan  t-tabel  yaitu  1.65.
Selain itu. p value penelitian yang dihasilkan. yaitu 0.084 juga melebihi standar yang telah ditentukan (<0.05).
H5 :  Price-Value tidak berpengaruh positif terhadap Ongoing Esport Gameplay Intentions Hasil penelitian menunjukkan hubungan tidak signifikan antara price-value  dengan ongoing esport gameplay intentions. Arah hubungan dapat dilihat dari nilai angka original sample di Bootstrippsing sebesar 0.109. Sedangkan untuk signifikansinya adalah negative karena  nilai t-statistik price-value terhadap ongoing esports gameplay intentions adalah sebesar 1.020 yang berarti  lebih  kecil  dibandingkan t-tabel yaitu 1.65. Selain itu. p value penelitian yang dihasilkan. yaitu 0.154 juga melebihi standar yang telah ditentukan (<0.05).
H6 :  Habit berpengaruh positif terhadap Ongoing Esport Gameplay Intentions
Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan positif dan signifikan antara variabel habit dengan ongoing esports gameplay intentions. Arah hubungan dapat dilihat dari nilai original sample sebesar 0.284. Signifikasi ditunjukkan oleh angka t-statistik 1.730 yang lebih besar dibandingkan t-tabel (1.65). Nilai p value  penelitian sebesar 0.042 juga memenuhi standar yang telah ditentukan yaitu senilai (<0.05).

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa ongoing esports gameplay intentions memiliki beberapa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap gamers amatir generasi y. Beberapa variabel seperti facilitating conditions dan habit.  Sedangkan untuk variabel yang  tidak berpengaruh  signifikan terdapat variabel  seperti hedonic motivation, effort expectancy, social influence, dan price-value. Dari hasil penelitian juga dapat disimpulkan secara khusus sebagai berikut:
1. Facilitating conditions berpengaruh signifikan terhadap ongoing esports gameplay intentions.
2. Hedonic  motivation  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  ongoing  esports gameplay intentions.
3. Effort expectancy tidak berpengaruh signifikan terhadap ongoing esports gameplay intentions.
4. Social influence tidak berpengaruh signifikan terhadap ongoing esports gameplay intentions.
5. Price-value  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  ongoing  esports  gameplay intentions

## 6. Habit berpengaruh signifikan terhadap ongoing esports gameplay intentions.

## DAFTAR PUSTAKA
García, J., & Murillo, C. (2020). Sports video games participation: what can we learn for esports? Sport, Business and Management: An International Journal, 10(2), 169 – 185. https://doi.org/10.1108/SBM-01-2019-0006
Gilly,  M.  C.,  Graham,  J.  L.,  Wolfinbarger,  M.  F.,  &  Yale,  L.  J.  (1998).  A  Dyadic  Study  of Interpersonal  Information  Search. Journal  of  the  Academy  of  Marketing  Science, 26(2), 83 – 100. https://doi.org/10.1177/0092070398262001
Hair, J. F., & B.J. and Anderson. (2010). Multivariate Data Analysis. 7.
Jang, W. W., & Byon, K. K. (2020). Antecedents and consequences associated with esports gameplay. International Journal of Sports Marketing and Sponsorship, 21, 1 – 22.
Reky Wiryanto Bongso, & Citra Kusuma Dewi. (2021). PENGARUH FLOW EXPERIENCE,
PERCEIVED  ENJOYMENT,  PERFORMANCE  EXPECTANCY,  EFFORT  EXPECTANCY, SOCIAL  INFLUENCE,  DAN  FACILITATING  CONDITIONS  TERHADAP  BEHAVIORAL INTENTION PEMAIN MOBILE GAME KOTA KITA. 2, 27 – 40.
Reky Wiryanto Bongso, & Citra Kusuma Dewi, SE. , M. A. B. , Ph. D. (2020). (THE IMPACT OF  FLOW  EXPERIENCE,  PERCEIVED  ENJOYMENT,  PERFORMANCE  EXPECTANCY, EFFORT  EXPECTANCY,  SOCIAL  INFLUENCE,  AND  FACILITATING  CONDITIONS TOWARD THE BEHAVIORAL INTENTION OF KOTA KITA MOBILE GAME PLAYERS).
7.
Viswanath Venkatesh, James Y. L. Thong, & Xin Xu. (2013). CONSUMER ACCEPTANCE AND USE OF INFORMATION TECHNOLOGY: EXTENDING THE UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY. MIS Quarterly, 36.
Viswanath Venkatesh, James Y.L. Thong, & Xin Xu. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36, 157 – 178.
Willett, R. (2018). Microsoft bought Minecraft...who knows what’s going to happen? : : A Sociocultural  Analysis  of  8 – 9-Year-Olds  Understanding  of  Commercial  Online Gaming Industries”, Learning, Media and Technology , 43, 101 – 116.
Yahong Zhang. (2020). The definitive guide to esports marketing: Everything you need to know in 2020.