## ANALISIS BEHAVIORAL INTENTION PADA LAYANAN APLIKASI RCTI+
Anggit Mardiana Permatasari Program Studi Magister Manajemen Universitas Tarumanagara anggitmardiana@gmail.com
Hetty Karunia Tunjungsari

## Program Studi Magister Manajemen Universitas Tarumanagara
Masuk : 06-12-2019 , revisi : 31-01-2020 diterima untuk diterbitkan : 01-02-2020
Abstract  : The  current  era  is  called  the  information  age,  where  humans  really  need information. The existence of the internet on smartphones makes it easier for humans to get information  and  enjoy  content  wherever  and  whenever.  One  of  the  content  services  in Indonesia is the MNC Group's RCTI + application. Although RCTI + is a new company, RCTI + has an active number of users of 302,569 until November 2019. RCTI + has a fairly high market  share because the digital era is  growing  rapidly. This  study measures the interest  of users of RCTI + applications in Indonesia by using a modified UTAUT2 research model, where researchers  analyze  the  variables  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence,  Facilitating  Conditions,  Hedonic  Motivation,  Habit,  and  Content  on  Behavioral Intention.  The  data  used  in  this  study  were  89  valid  respondents  obtained  online  using  a questionnaire. Respondents are users of the RCTI + application. Researchers used Structural Equation Modeling (SEM) with SmartPLS software version 3.0 to test hypotheses. The results showed  that  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating Conditions, Habit and Content had an influence on Behavioral Intention. However, Hedonic Motivations has a negative influence on Behavioral Intention. The Age variable as a moderator variable influences Content on Behavioral Intention, while Gender has no effect. This study resulted in an R2 of 0,900 and included in the moderate category. This research, has found that the variable that most influences Behavioral Intention is Habit.
Keywords : UTAUT 2, Consumer Behavior, RCTI+
Abstrak : Era masa kini disebut sebagai era informasi, dimana manusia sangat membutuhkan informasi. Adanya internet  pada ponsel  pintar ( smartphone ) semakin  memudahkan manusia untuk mendapatkan informasi maupun menikmati konten dimanapun dan kapanpun. Salah satu layanan  konten  di  Indonesia  ialah  aplikasi  RCTI+  milik MNC  Group .  Meskipun  RCTI+ merupakan perusahaan baru, namun RCTI+ memiliki jumlah pengguna aktif sebesar 302.569 hingga November 2019. RCTI+ memiliki pangsa pasar cukup tinggi karena era digital sangat berkembang  pesat.  Penelitian  ini  mengukur  minat  pengguna  aplikasi  RCTI+  di  Indonesia dengan  menggunakan  model  penelitian  UTAUT2  yang  telah  dimodifikasi,  dimana  peneliti menganalisis  variabel Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence, Facilitating  Condition,  Hedonic  Motivation,  Habit, dan Content  terhadap  Behavioral Intention .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  89  responden  valid  yang didapatkan melalui online menggunakan kuesioner. Responden merupakan pengguna aplikasi RCTI+.  Peneliti  menggunakan Structural  Equation  Modeling (SEM)  dengan  software SmartPLS  versi  3.0  untuk  menguji  hipotesis.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, Habit dan Content memiliki pengaruh terhadap Behavioral Intention . Namun, Hedonic Motivations memiliki pengaruh negatif terhadap Behavioral Intention . Variabel Age (Usia) sebagai variabel moderator  memengaruhi Content terhadap Behavioral  Intention, sedangkan Gender tidak berpengaruh.  Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  R 2 sebesar  0,900  dan  termasuk  kategori
moderat. Penelitian ini, telah menemukan bahwa variabel yang paling berpengaruh terhadap Behavioral Intention ialah Habit . Kata kunci : UTAUT 2, Perilaku Konsumen, RCTI+

## PENDAHULUAN
Perkembangan  jaman  terus  bergulir  cepat  didampingi  oleh  berkembangnya  teknologi- teknologi modern berbasis internet. Era masa kini seringkali disebut juga era informasi, dimana manusia  mengutamakan  informasi.  Informasi  kini  telah  melekat  menjadi  suatu  kebutuhan manusia.  Kebutuhan  ini  mampu  memicu  adanya  perkembangan  yang  hadir  dari  teknologi komunikasi.  Hal  ini  ditandai  dengan  semakin  lumrahnya  penggunaan  internet  di  berbagai aktivitas.  Pengguna  aktif  internet  khususnya  di  kalangan  milenial  sendiri  mencapai  94,4%, berdasarkan data yang diperoleh IDN Research Institute pada Indonesia Milenial Report 2019. Adanya  internet  didukung  dengan  adanya  ponsel  pintar  ( smartphone )  yang  membuat manusia semakin mudah serta merasa bebas untuk memilih informasi yang diinginkan, salah satunya dengan kemudahan untuk menikmati konten hiburan dimanapun dan kapanpun dengan perangkat yang dimiliki. Hal ini juga dibuktikan oleh IDN Research Institute dalam Indonesia Milenial  Report  2019 bahwa  4  aktivitas  utama  ketika  seseorang  terkoneksi  dengan  internet adalah chatting/messaging (saling  berkirim  pesan  singkat), browsing (berselancar  mencari informasi  di  dunia  maya), social  networking (memperluas  jaringan  sosial  dengan memanfaatkan media sosial) dan video streaming (layanan tontonan berupa video yang diakses dengan menggunakan internet).
Layanan video streaming kini semakin popular diberbagai kalangan karena dapat diakses dengan  mudah,  kapanpun  dan  dimanapun  juga.  Hampir  semua  orang  mampu  mengakses layanan video melalui internet untuk mengisi waktu serta mencari hiburan maupun informasi yang dibutuhkan.
Tingginya  penggunaan  ponsel  oleh  manusia  untuk  mengakses video dengan  bantuan koneksi internet ditunjukkan oleh dailysocial.id ( 2018 ). Hal ini mendorong banyak perusahaan berlomba-lomba  untuk  membuat  sebuah  layanan  berbasis video  on  demand maupun video streaming , salah satunya dengan peluncuran sebuah aplikasi yang berisi video streaming , video on demand , artikel menarik serta masih banyak lagi. Aplikasi yang mampu menyajikan ragam informasi serta hiburan untuk masyarakat Indonesia.
MNC  Group meluncurkan  sebuah  aplikasi  OTT  terbaru  bernama  RCTI+.  RCTI+ merupakan  layanan  aplikasi video  on  demand dan live  streaming serta  layanan  informasi terbaru  dari  MNC  pada  lini  konten  digital.  Melalui  aplikasi  ini  pengguna  dapat  mencari berbagai  informasi  dan  juga  hiburan  hanya  dalam  satu  genggaman.  Sesuai  dengan tagline RCTI+ “Nonton Ga Monoton” membuat aplikasi ini juga menghadirkan konten lawas serta banyak  konten  eksklusif  lainnya.  Adanya  aplikasi  baru  ini  membuat  peneliti  tertarik  untuk melakukan penilitian dengan judul “Analisis Faktor-Faktor Willingness to View pada Layanan Aplikasi RCTI+.”
Persaingan  media  era  masa  kini  mulai  panas,  untuk  itu  perusahaan  harus  mengetahui faktor  apa  saja  yang  dapat  memengaruhi  minat  menonton  konsumen.  Dalam  penelitian  ini, peneliti memiliki rasa ingin tahu terhadap faktor-faktor yang memengaruhi pengguna aplikasi RCTI+  berdasarkan Behavioral  Intention dengan  menggunakan  model  UTAUT  2  yang dimodifikasi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  mengetahui  faktor-faktor willingness  to  view pada layanan aplikasi RCTI+.

## MODEL UTAUT 2
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 atau yang biasa disingkat menjadi UTAUT  2  adalah  model  pengembangan  dari  UTAUT  yang  dari  awal  diperkenalkan  oleh Venkatesh, Thong dan juga Xu di tahun 2012 (Indrawati, 2012:35). Venkatesh (2012:172-173)
menyatakan  bahwa  UTAUT  2  adalah  model  yang  tidak  hanya  menggabungkan  hubungan utama pada UTAUT, namun model ini juga menambahkan new construcs dan hubungan dalam memperluas  penerapannya  pada  konteks  konsumen.  Salah  satu  survei  online  dua  tahap dilakukan oleh Venkatesh, et al. (2012) terhadap 1.512 orang konsumen internet mobile . Secara impiris  Venkatesh  membuktikan  bahwa  model  UTAUT  2  mempunyai  tingkat  aplikabilitas terhadap  konteks  konsumen.  Dibuktikan  pula  bahwa  UTAUT  2  menunjukkan  adanya peningkatan substansial  pada varians, dimana Behavioral Intention meningkat  menjadi  74% serta Technology  Use sebesar  52%,  dimana  pada  model  sebelumnya  yakni  UTAUT  sebesar 56% dan juga 40%. Hal ini sebagai bukti bahwa UTAUT 2 merupakan model yang lebih kritis dalam hal perkiraan validitas jika konteksnya ialah konsumen, jika dibandingkan dengan model UTAUT orisinil dimana konteksnya adalah organisasi.

## Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2
Sumber : Venkatesh, et al. (2012)
Dalam penelitian selanjutnya, Venkatesh, et al. (2012) menambah variabel-variabel baru ke dalam model UTAUT orisinil yang telah diteliti sebelumnya sebanyak tiga variabel. Tiga variabel tersebut adalah Price Value, Hedonic Motivation, dan Habit . Fungsi dari penambahan variabel-variabel tersebut ialah peningkatan kemampuan model untuk memprediksi Behavioral Intention pada  penggunaan  teknologi  karena  model  UTAUT  memiliki  konteks  organisasi. Variabel-variabel  tersebut  adalah Performance  Expectancy, Effort  Expectancy , Social Influence , Facilitating  Conditions , Hedonic  Motivations , Price  Value , Habit , Behavioral Intention dan Use Behavior.
Pada penelitian ini peneliti menggunakan model penelitian UTAUT2 yang telah diteliti oleh  Venkatesh,  et  al.  (2012)  sebagai  model  dasar,  model  UTAUT2  adalah  model  terbaru dalam  teori  adopsi  teknologi.  Berdasarkan  sumber-sumber  teori  yang  didapat,  maka  dapat disimpulkan kerangka pemikiran dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
Performance Expectancy Effort Expectancy Social Influence Facilitating Conditions Hedonic Motivations Habit Content Age Gender Behavioral Intention

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan teknik survei melalui penyebaran kuesioner sebagai teknik pengumpulan  data.  Sugiyono  (2012)  mengatakan  bahwa  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  dengan  cara  memberi  seperangkat  pertanyaan  tertulis  kepada  responden  yang berhubungan  langsung  mengenai  masalah  yang  akan  diteliti  dan  responden  akan  menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut.
Populasi  dalam  penelitian  ini  yakni  jumlah  seluruh  pengguna  aplikasi  RCTI+  di Indonesia. Penentuan sampel yang diambil dalam penelitian ini dibutuhkan teknik suatu teknik yang disebut teknik sampling. Penelitian ini dalam pengambilan sampling menggunakan teknik nonprobability  sampling .  Selain  menggunakan  teknik  sampling nonprobability  sampling, penelitian  ini  juga  menggunakan Sampling  Purposive ,  dimana  sampling  purposive  adalah teknik  penentuan  sampel  dengan  pertimbangan  tertentu  (Sugiyono,  2014).  Dalam  penelitian ini,  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  pembentukan  minat menonton pada layanan aplikasi RCTI+, sehingga sampel dalam penelitian ini ialah pengguna aplikasi RCTI+.
Banyak  asumsi  yang  menyatakan  bahwa  pada  analisis Structural  Equation  Modeling (SEM)  membutuhkan  ukuran  sampel  minimal  10  kali  banyaknya  indikator  serta  data  harus berdistribusi  normal.  Dalam  perkembangannya,  sebuah  metode  SEM  tidak  memutuhkan asumsi tersebut yang dikenal dengan motole analisis Partial Least Square (PLS). Metode ini adalah  analisis  SEM  berbasis  varian  yakni  SEM  –  PLS.  Parameter  ini  tidak  membutuhkan ukuran sampel yang besar dan data tidak harus berdistribusi normal. Metode SEM–PLS dapat digunakan pada ukuran sampel kecil untuk menganalisa data dengan jenis skala likert relatif kecil. Nilai R 2 pada sampel 50 dan sampel 160 sama baiknya dalam menguji kebaikan model. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  SEM-PLS  dapat  mempermudah  peneliti  dalam  melakukan penelitian (Ulum, et al., 2014). Dalam penelitian ini, peneliti mendapat 89 koresponden.
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif serta model persamaan structural atau SEM, menggunakan software SmartPLS 3.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Analisis Deskriptif
Persentase  pengguna  aplikasi  RCTI+  berjenis  kelamin  laki-laki  lebih  banyak  dengan angka 63,0%, dengan total responden 56 orang, dimana jenis kelamin perempuan lebih sedikit dengan  presentase  37,0%,  dengan  total  responden  33  orang.  Variabel  dengan  skor  tertinggi adalah variabel Effort Expectancy dengan angka 79,90%, dimana peringkat ke dua dan ke tiga adalah  variabel Falicitating  Condition dengan  angka  77,00%,  dan  variabel Performance Expectancy dengan  76,80%,  dimana  ketiga  variabel  tersebut  ada  pada  kategori  Tinggi,  dan variabel  yang  mendapatkan  skor  terendah  adalah  variabel Habit .  7  dari  8  variabel  dalam penelitan ini, masuk dalam kategori Tinggi, dimana 1 variabel lainnya masuk dalam kategori Cukup Tinggi.

## Pengujian Model Pengukuran
AVE digunakan untuk mengukur suatu variabel bersatu atau variabel yang berkorelasi, dengan  membandingkan  variabel  tersebut  dengan  item-  item  untuk  mengukur  variabel  lain dalam  suatu  model  (Indrawati,  2017:70).  Hasil  AVE  ( Average  Variance  Extracted )  setiap variabel dalam penelitian ini, terdapat pada tabel 4.20 dibawah ini:

## Tabel 1 Nilai AVE (Average Variance Extracted)

## Sumber: Hasil Olahan Penulis (2019)
Setelah  melakukan  kalkulasi  AVE  menggunakan  software  SmartPLS  3.0,  maka  dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel yang ada pada penelitian ini memenuhi kriteria convergent validity , dikarenakan seluruh nilai AVE di setiap variabel bernilai di atas 0,50.
Tabel 2 Nilai CA dan CR Tiap Variabel

## Sumber: Hasil Olahan Peneliti (2019)
Item dalam penelitian ini, telah memenuhi kriteria realibilitas ( reliability ), dikarenakan nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability pada tiap variabel memiliki nilai lebih besar dari  0,7.  Berdasarkan  seluruh  uji  yang  telah  dilakukan,  dari  validitas  dan  realibilitas,  maka penelitian ini telah memenuhi kriteria yang ditentukan. Maka dari itu, peneliti dapat menarik kesimpulan bahwa seluruh variabel dan indikator dalam penelitian ini valid dan reliable. Pengujian Model Struktural

## Tabel 3
Path Coefficients dan Nilai t
Variabel Laten Nilai AVE ( Average Variance Extracted ) Performance Expectancy 0,767 Effort Expectancy 0,767 Social Influence 0,806 Facilitating Conditions 0,677 Hedonic Motivations 0,818 Habit 0,819 Content 0,803
Behavioral Intention 0,834 Variabel Cronbach's
Alpha (CA) Composite Reliability (CR) Behavioral Intention 0.950 0.962 Content 0.938 0.953 Effort Expectancy 0.924 0.942 Falicitating Condition 0.882 0.913 Habit 0.945 0.958 Hedonic Motivation 0.944 0.957 Performance Expectancy 0.924 0.943 Social Influence 0.939 0.954
No Paths Path Coefficient Nilai t
Kesimpulan 1 PE → BI 0.156
1.688 Ha diterima 2 EE → BI 0.031
0.471 Ha ditolak 3 SI → BI 0.093
1.202 Ha ditolak 4 FC → BI 0.158
1.78 Ha diterima
5
HM → BI -0.25 0.351 Ha ditolak 6 HT → BI 0.414 4.749 Ha diterima 7 CT → BI 0.212 1.998 Ha diterima
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan siginifikan pada tingkat kepercayaan 95%, dengan menggunakan pengujian one-tailed test . Menurut Abdillah dan Jogiyanto (2009), jika sebuah penelitian menggunakan hipotesis satu ekor ( one-tailed test ), maka jika nilai t-value ≥ 1,68, dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signikan dari variabel independen terhadap variabel dependen, maka dari itu Ha diterima.
Tabel 4
𝑹 𝟐 Variabel Dependen

## Sumber:Hasil Olahan Peneliti (2019)
Dari nilai 𝑅 2 yang terdapat pada tabel 4, maka nilai 𝑅 2 pada konstruk variabel dependen Behavioral  Intention ,  adalah  sebesar  0,900  yang  berarti  variabel Behavioral  Intention dipengaruhi  sebesar  90,0%  oleh  variabel Performance  Expectancy,  Facilitating  Conditions, Habit, dan Content ,  sedangkan  pengaruh  sebesar  10,0%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain,  yang tidak  diteliti  dalam  penelitian  ini.  Hasil 𝑅 2 juga  menggambarkan  bahwa  model  terindikasi “Moderat”  dikarenakan  nilai  yang  didapat  masuk  dalam  indikasi  “Moderat”  (Indrawati, 2017:71).

## Pengujian Variabel Moderator
Pada penelitian ini, hanya pengaruh antara variabel content terhadap variabel Behavioral Intention  yang  tidak  dimoderatori  oleh  variabel  gender  (Jenis  Kelamin).  Artinya,  Pengaruh Content,  Effort  Expectancy,  Social  Influence dan Hedonic  Motivations terhadap Behavioral Intention memiliki  persepsi  yang  sama  pada  pengguna  laki-laki  ataupun  perempuan.  Dalam penelitian  ini,  ditemukan  bahwa  pengaruh  antara  variabel Performance  Expectancy, Facilitating  Conditions,  Habit, dan Content terhadap  variabel Behavioral  Intention dimoderatori  oleh  variabel Age (Usia).  Maka  dari  itu,  dapat  diartikan  bahwa  dalam  hal kebiasaan terhadap peminatan penggunaan aplikasi RCTI+, dipengaruhi oleh perbedaan usia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penilaian konsumen mengenai faktor-faktor yang ada pada model UTAUT2 yang telah dimodifikasi (Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating Condition, Hedonic Motivation, Habit, dan Content) pada adopsi penggunaan aplikasi RCTI+ di Indonesia ada pada nilai Tinggi dan 1 variabel yang Cukup Tinggi yakni Habit .
Berdasarkan  model  UTAUT  2  yang  telah  dimodifikasi,  faktor  yang  memengaruhi Behavioral  Intention konsumen  pada  penggunaan  aplikasi  RCTI+  di  Indonesia  adalah Performance Expectancy , Falicitating Condition , Habit dan Content.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, W. & Jogiyanto. (2015). Partial Least Square (PLS) - Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian Bisnis . Yogyakarta: ANDI DailySocial.id.  (2018). Video  on  Demand  Survey  2017 .  Retrieved  December  1,  2019,  from https://dailysocial.id/post/laporan-dailysocial-survei-video-on-demand-2017 database. Indrawati,  et  al.  (2017). Materials  for  Measuring  Instant  Messenger  Application  Adoption: Malaysians’ Perspective . Switzerland: Trans Tech Publication. Ulum, M., Tirta, I. M., & Anggraeni, D. (2014). Analisis Structural Equation Modeling (SEM) untuk Sampel Kecil dengan Pendekatan Partial Least Square (PLS) . Retrieved Desember 5, 2019, from http://download. portalgaruda. org/article. php database.
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Manajemen . Bandung: Alfabeta. Venkatesh, et al. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology. Indrawati.  (Ed.).  Perilaku Konsumen Individu (1st ed.) (pp. 32). Bandung: Refika Aditama.
Variabel Laten
𝑅 2
Behavioral Intention
0,900