## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Daya Tarik Live Streaming TikTok Shop: Bagaimana Interaksi Langsung Mempengaruhi Niat Pembelian Produk Fashion

## Desy Bariyyatul Qibtiyah
Universitas Nurul Jadid E-mail : desyqibtiyah@unuja.ac.id
Article History: Received: 24 Juni 2024 Revised: 04 Juli 2024
Accepted: 06 Juli 2024
Abstrak: Penelitian ini menganalisis pengaruh live streaming TikTok dalam mendorong niat pembelian produk fashion. Dengan pesatnya kemajuan teknologi, platform online seperti TikTok telah mengubah cara berbelanja konsumen. TikTok, yang merupakan salah satu media sosial terpopuler dengan 156 miliar pengguna global, menyediakan fitur e-commerce bernama TikTok Shop yang memfasilitasi penjualan produk melalui live streaming. Fitur TikTok Live memungkinkan interaksi langsung antara penjual dan pembeli, yang membantu mengatasi keraguan calon pembeli. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model persamaan struktural SEM (Structural Equation Modeling) dan alat analisis SmartPLS 3.0. Data dikumpulkan melalui kuesioner online yang disebarkan kepada 137 responden yang aktif menggunakan TikTok dan pernah menonton live streaming produk fashion di platform tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa interaksi selama live streaming, yang mencakup personalisasi, daya tanggap,
dan hiburan, secara signifikan meningkatkan keputusan pembelian produk kosmetik.
Keywords: Live Streaming, TikTok, TikTok Shop, E- commerce, Interaksi langsung, Niat Beli
PENDAHULUAN Pesatnya kemajuan teknologi telah merubah cara berbelanja konsumen. Sebelumnya, belanja sering dilakukan melalui interaksi secara langsung antara penjual dan pembeli (Aprianto et al., 2024). Namun, saat ini banyak muncul platform online yang telah mengubah kebiasaan perilaku berbelanja konsumen. Munculnya platform online ini memungkinkan konsumen bertransaksi tanpa tatap muka. Salah satu platform online yang banyak digunakan oleh konsumen saat ini adalah TikTok. Pada awal tahun 2024, TikTok masuk ke dalam daftar lima besar media sosial terpopuler dunia dengan 1,56 miliar pengguna (Cindy Mutia Annur, 2024). Gambar 1 menunjukkan TikTok menempati urutan ke lima setelah Facebook, Youtube, WhatsApp, dan Instagram. Sedangkan jumlah pengguna TikTok di Indonesia sebanyak 126,83 juta orang pada Januari 2024. Angka tersebut meningkat 19,1% dibandingkan dengan tiga bulan sebelumnya yaitu sebanyak 106,52 juta orang (We Are Social, 2024).

## Gambar 1. Sosial Media Terpopuler Awal Tahun 2024
Data dari We Are Social (2024) menunjukkan bahwa TikTok memiliki waktu rata-rata per- pengguna tertinggi dibandingkan aplikasi lainnya pada bulan Juli dan September 2023. Rata-rata penggunaan TikTok adalah 34 jam per bulan pada pengguna Android. Dengan kata lain, rata-rata pengguna TikTok menghabiskan lebih dari satu jam per hari menggunakan TikTok. Total audience iklan TikTok secara global kini hampir sama besarnya dengan Instagram. Angka yang dilaporkan dalam sumber periklanan Bytedance menunjukkan bahwa iklan TikTok kini menjangkau khalayak global sebanyak 1,56 miliar pengguna setiap bulannya.
Saat ini TikTok tidak hanya menjadi sosial media untuk hiburan, namun telah berkembang menjadi e-commerce dengan fitur berbelanja yang bernama TikTok Shop. TikTok Shop merupakan fitur dari social commerce dimana penggunanya dapat membuat iklan produk (Mewoh et al., 2019). TikTok Shop telah mengubah cara orang berbelanja dan berjualan di dalam aplikasi sosial media dengan lebih mudah, tanpa perlu menggunakan situs web atau aplikasi lainnya (Aprianto et al., 2024). TikTok Shop memiliki fitur live streaming shopping yang dinamakan TikTok Live. TikTok Live memungkinkan kreator dan penonton TikTok untuk berinteraksi dalam waktu nyata ( real-time ). Fitur live streaming shopping sangat bermanfaat bagi penjual dalam mengatasi keraguan calon pembeli saat berbelanja produk fashion di TikTok Shop. Hal ini dikarenakan metode belanja online tidak memungkinkan konsumen untuk melihat produk secara langsung sebelum melakukan pembelian (Amin & Taufiqurahman, 2024). Penelitian yang dilakukan oleh D. E. R. Amin & Fikriyah (2023) menunjukkan bahwa fitur live streaming shopping yang ada di TikTok telah terbukti sebagai metode pemasaran yang efektif dan dapat dipercaya untuk mempromosikan produk dan berinteraksi langsung dengan pembeli secara online . Penelitian yang dilakukan oleh Kang et al. (2021) dan Zeng et al. (2023) menyoroti pentingnya interaksi sebagai karakteristik penting dari perdagangan melalui live streaming . Interaksi memainkan peran penting dalam pembelian konsumen. Namun, tidak banyak penelitian yang menyelidiki bagaimana jenis interaksi tertentu mempengaruhi niat membeli konsumen terhadap produk fashion. Produk fashion juga merupakan kategori terlaris nomor satu di TikTok Shop yang dipaparkan oleh Head of Business Marketing TikTok Indonesia, Sitaresti Astarini (Tempo, 2023) . Oleh karena itu, penelitian ini mencoba menganalisis pengaruh tiga macam interaksi langsung saat live streaming terhadap niat beli konsumen produk fashion.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 560

## LANDASAN TEORI
Live Streaming Live streaming commerce menurut Tan (2024) adalah saluran belanja baru yang menggabungkan perdagangan sosial dan teknologi media streaming . Ada dua mode dalam praktiknya, yaitu streaming langsung yang tertanam dalam e-commerce dan e-commerce yang terintegrasi ke dalam streaming langsung. Mode pertama berarti streaming langsung tertanam dalam platform e-commerce sebagai cara alternatif untuk memperkenalkan produk sepenuhnya. Contohnya adalah Amazon Live dan JD.com Live. Mode kedua menunjukkan bahwa bisnis e- commerce tertanam dalam platform live streaming , misalnya Facebook Live dan TikTok Live (Tan, 2024). Fitur utama dari live streaming commerce adalah interaksi dalam waktu nyata atau langsung yang dikenal dengan real time interaction , seperti menampilkan produk yang disesuaikan dengan kebutuhan konsumen (Chen et al., 2022) . Real time interaction dapat mendorong aliran informasi dan emosi yang kondusif untuk membangun hubungan interpersonal yang solid dan stabil antara penjual dan pelanggan (Zeng et al., 2023)
Interaksi Langsung dan Niat Membeli Interaksi mengacu pada komunikasi yang memberikan individu kontrol aktif dan pertukaran informasi yang saling sinkron (Liu, 2003). Xue et al. (2020) membagi interaksi menjadi tiga bagian, yaitu personalisasi ( personalization ), daya tanggap ( responsiveness ), dan hiburan ( entertainment ). Zhang et al. (2022) dalam Tan (2024) mengungkapkan bahwa interaksi langsung bersifat otonom, dua arah, dan sinkron. Pelanggan dapat secara mandiri memutuskan apa yang harus dijelajahi dan bagaimana memperoleh informasi, dan mereka bisa mendapatkan umpan balik tepat waktu dari penyiar live streaming (Hu & Chaudhry, 2020). Interaksi secara langsung dengan intensitas tinggi ini dapat menjadi perbedaan besar antara live streaming commerce dan e-commerce tradisional. Penelitian yang dilakukan oleh Zhang et al. (2022) membuktikan bahwa interaksi langsung dapat menghadirkan perasaan yang mendalam dan pengalaman berbelanja yang menarik. Hal ini dapat meningkatkan nilai-nilai yang dirasakan konsumen dan keputusan pembelian (Kim et al., 2023).
Niat membeli mengacu pada kemungkinan konsumen akan membeli produk atau layanan dan memiliki dampak penting pada perilaku pembelian konsumen yang sebenarnya (Song et al., 2022). Kesediaan konsumen untuk membeli secara online adalah salah satu topik studi yang luas di bidang ritel online (Xu et al., 2022) . Dengan munculnya model belanja langsung dalam beberapa tahun terakhir, para peneliti telah mulai menyelidiki efek live streaming pada kesiapan konsumen untuk membeli dalam kombinasi dengan berbagai latar belakang (Song et al., 2022) . Sebagai contoh, penelitian yang dilakukan oleh Sun et al. (2019) membangun model teoritis dari perspektif visibilitas teknologi informasi dan mengeksplorasi bagaimana siaran langsung memengaruhi niat beli konsumen dalam perdagangan sosial. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menguji interaksi langsung pada niat membeli konsumen di live streaming TikTok Shop. Hipotesis berikut telah dibangun berdasarkan tinjauan literatur (Gambar 2):
H 1 : Personalisasi berpengaruh positif pada niat membeli konsumen TikTok Shop H 2 : Daya Tanggap berpengaruh positif pada niat membeli konsumen TikTok Shop H 3 : Hiburan berpengaruh positif pada niat membeli konsumen TikTok Shop

## Gambar 2. Kerangka Konseptual

## METODE PENELITIAN
Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Neuman (2014: 167) menjelaskan bahwa penelitian kuantitatif lebih mengandalkan prinsip-prinsip positivis dan menggunakan bahasa variabel dan hipotesis. Penelitian kuantitatif menurutnya menekankan pada pengukuran variabel yang tepat dan uji hipotesis. Analisis dalam penelitian ini adalah menggunakan model persamaan struktural SEM ( Structural Equation Modeling ). Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah SmartPLS 3.0.
Populasi penelitian ini adalah pengguna aplikasi TikTok di Indonesia. Kriteria sampel yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik non-probability sampling dengan metode purposive sampling . Purposive sampling merupakan teknik pengambilan sampel dengan menggunakan kriteria-kriteria tertentu yang sesuai dengan tujuan penelitian (Cooper & Schindler, 2014: 358). Kriteria penelitian ini adalah masyarakat Indonesia yang aktif menggunakan aplikasi TikTok dan pernah menonton live streaming produk fashion di TikTok.
Ukuran sampel yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti ketentuan ukuran minimum sampel pada partial least-square- SEM (PLS-SEM) dan structural equation modelling (SEM). Jumlah sampel minimum setidaknya sepuluh kali lebih banyak dari jumlah item pertanyaan yang akan dianalisis (Hair et al., 2014: 20-21) . Penelitian ini mempunyai 13 item pertanyaan, maka penelitian ini membutuhkan minimal 130 sampel. Penelitian ini menggunakan sumber data primer dengan mengumpulkan kuesioner yang disebarkan kepada pengguna aktif TikTok melalui google form . Jawaban pada kuesioner menggunakan skala likert lima graduasi yaitu STS (sangat tidak setuju), TS (tidak setuju), N (netral), S (setuju), dan SS (sangat setuju).
Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Interaksi mengacu pada komunikasi yang memberikan individu kontrol aktif dan pertukaran informasi yang saling sinkron (Liu, 2003). Diadaptasi dari Xue et al. (2020) , penelitian ini membagi interaksi menjadi tiga bagian, yaitu personalisasi ( personalization ), daya tanggap ( responsiveness ), dan hiburan ( entertainment ). Personalisasi mengacu pada pengendalian konten, format presentasi, waktu, atau aspek lain dari informasi yang dipersonalisasi untuk mengarahkan pelanggan merespons secara positif suatu produk atau layanan. Hal ini berarti menyampaikan konten yang tepat kepada orang yang tepat pada waktu yang tepat untuk memaksimalkan peluang bisnis saat ini dan masa depan (Tam & Ho, 2006). Variabel personalisasi diukur dengan tiga item pertanyaan yang diadaptasi dari Xue et al. (2020) Daya tanggap secara luas didefinisikan sebagai kecenderungan perusahaan untuk bertindak

## Interaksi Langsung
Personalisasi (X1) Daya Tanggap (X2) Hiburan (X3) Niat Membeli (Y) H 1 H 2 H 3

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
berdasarkan pengetahuan pasar guna mengantisipasi dan/atau dengan cepat mengatasi perubahan kebutuhan pelanggan (Richey et al., 2022) . Hal ini mengacu pada sejauh mana konsumen menerima tanggapan yang cepat dan efektif dari staf layanan pelanggan atau penjual (Zhao & Wagner, 2023). Variabel daya tanggap diukur dengan tiga item pertanyaan yang diadaptasi dari Xue et al. (2020)
Hiburan adalah kesenangan yang dirasakan individu secara objektif ketika melakukan suatu perilaku atau aktivitas tertentu (Moon & Kim, 2001) . Penelitian telah menunjukkan bahwa aktivitas pemasaran yang menghibur (seperti menerbitkan konten yang menghibur) dapat memengaruhi sikap dan perilaku konsumen (Schreiner et al., 2021). Variabel hiburan diukur dengan tiga item pertanyaan yang diadaptasi dari Xue et al. (2020) Niat membeli mengacu pada kekuatan niat konsumen untuk melakukan perilaku pembelian tertentu menggunakan TikTok. Fitur TikTok Shop memungkinkan penjual untuk menampilkan dan menjual produk tanpa harus meninggalkan aplikasi (Zhao & Wagner, 2023). Variabel niat membeli diukur dengan empat item pertanyaan yang diadaptasi dari Tan (2024). Tabel 1. Butir Pertanyaan Variabel
Item Pengukuran
Personalisasi (PE ) (Diadaptasi dari Xue et al., 2020)
PE1 Penyiar akan memberi saya saran profesional yang sesuai untuk saya berdasarkan riwayat penelusuran produk saya
PE2 Penyiar mampu mengikuti kebutuhan saya terhadap suatu produk atau jasa
PE3 Penyiar akan memberikan produk atau informasi yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan pribadi saya
Daya Tanggap (DT) (Diadaptasi dari Xue et al., 2020)
DT1 Penyiar senang berbicara dengan saya
DT2 Respon Penyiar sangat erat kaitannya dengan pertanyaan dan permintaan yang saya ajukan DT3
Penyiar secara aktif mendorong interaksi di antara kita
Hiburan (DT) (Diadaptasi dari Xue et al., 2020)
H1
Penyiar sering menghadirkan promosi menarik secara tiba-tiba untuk memikat saya agar berinteraksi dengannya
H2 Penyiar membagikan detail produknya kepada penggemarnya dengan cara yang lucu
H3 Berpartisipasi dalam acara jejaring produk yang lucu dengan penyiar membuat saya menikmati berbelanja
Niat Membeli (PI) (Diadaptasi dari Tan, 2024)
PI1
Jika diberi kesempatan, mungkin saya akan mempertimbangkan untuk membeli produk dari penjual ini dalam waktu dekat
PI2 Jika ada kesempatan, saya berencana memesan ke penjual ini PI3 Kedepannya saya akan membeli produk fashion dari penjual ini
PI4 Kedepannya jika saya perlu membeli produk serupa, saya akan memilih produk dari penjual ini
HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode survei dengan menyebar kuesioner melalui google form. Kuesioner tersebut disebarkan melalui platform survei Kudata.id dan beberapa media sosial seperti WhatsApp dan Instagram. Penelitian ini memiliki total item pertanyaan sebanyak 13 buah. Kuesioner disebarkan pada tanggal 28 Juni – 2 Juli 2024 dan peneliti memperoleh 137 responden. 137 kuesioner ini telah memenuhi kriteria ukuran sampel penelitian ini. Tabel 2. menjelaskan karakteristik responden dalam penelitian.
Tabel 2. Karakteristik Responden Penelitian Karakteristik Responden Jumlah Presentase (%) Jenis Kelamin Perempuan 121 88,3 Laki-Laki 16 11,7 Total 137 100 Usia Responden (Tahun) 10-15 1 0,7 16-20 57 41,6 21-25 52 38 26-30 20 14,6 31-35 6 4,4 41 1 0,7 Total 137 100 Domisili Aceh 1 0,7 Bali 2 1,5 Bangka Belitung 1 0,7 Banten 5 3,6 Bengkulu 1 0,7 DI Yogyakarta 7 5,1 DKI Jakarta 2 1,5 Jawa Barat 5 3,6 Jawa Tengah 3 2,2 Jawa Timur 106 77,4 Lampung 1 0,7 Maluku 1 0,7 NTT 1 0,7 Papua Barat Daya 1 0,7 Total 137 100 Tingkat Pendidikan SMP 1 0,7 SMA 23 16,8 D3 4 2,9 S1 103 75,2 S2 6 4,4 Total 137 100 Pekerjaan Belum Bekerja 1 0,7

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Freelance 2 1,5 Fresh Graduate 1 0,7 Honorer 1 0,7 Ibu Rumah Tangga 3 2,2 Wiraswasta 16 11,7 Pelajar/Mahasiswa 107 78,1 PNS 1 0,7 Wirausaha 5 3,6 Total 107 100 Pendapatan Per Bulan < 1.000.000 9 6,6 > 2.500.000 – 5.000.000 15 10,9 > 5.000.000 – 7.000.000 2 1,5 > 7.500.000 2 1,5 1.000.000 – 2.500.000 12 8,8 Belum Berpenghasilan 97 70,8 Total 137 100 Frekuensi Membeli di TikTok Shop 1 = tidak pernah membeli 8 5,8 2 = setahun sekali 26 19 3 = enam bulan sekali 27 19,7 4 = tiga bulan sekali 37 27 5 = sebulan sekali 21 15,3 6 = setiap dua minggu sekali 9 6,6 7 = seminggu sekali 7 5,1 8 = sekali sehari 2 1,5 Total 137 100 Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model ) Uji Validitas
Validitas Konvergen Validitas yang diuji dalam penelitian ini berupa uji validitas konvergen dan validitas diskriminan. Hair et al. (2014: 102-105) mengungkapkan bahwa untuk menetapkan validitas konvergen, peneliti mempertimbangkan muatan luar dari indikator ( outer loading ), serta rata-rata varians yang diekstraksi (AVE). Nilai AVE yang diterima adalah ≥0.5 dan nilai muatan faktor yang diterima adalah ≥0.708. Berdasarkan hasil uji validitas konvergen, Tabel 3. menunjukkan bahwa terdapat satu item pengukuran yang memiliki nilai outer loading kurang dari 0.70, yaitu item PE1 memiliki outer loading 0.655. Kedua, semua nilai rata-rata varians yang diekstraksi (AVE) melebihi ambang batas 0.5 (Hair et al., 2014), dan sebagian besar outer loading melebihi 0.7. Meskipun outer loading item PE1 (0.655) berada di antara 0.6 dan 0.7, nilai AVE dari variabel laten terkait berada dalam kisaran yang dapat diterima. Oleh karena itu, outer loading item PE1 tersebut dianggap dapat diterima dalam penelitian ini, dan pengukurannya dapat dianggap memiliki validitas konvergen yang baik.
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Konvergen
Variabel Item Uji Validitas Konvergen AVE Outer Loading Personalisasi PE1 0.584 0.655 PE2 0.824
565 PE3 0.803 Daya Tanggap DT1 0.626 0.710 DT2 0.831 DT3 0.826 Hiburan H1 0.680 0.802 H2 0.798 H3 0.872 Niat Membeli PI1 0.705 0.788 PI2 0.874 PI3 0.883 PI4 0.809
Sumber: Data primer yang diolah (2024).
Validitas Diskriminan Uji validitas yang selanjutnya dilakukan adalah uji validitas diskriminan menggunakan kriteria Fornell-Lacker. Menurut Hair et al. (2014: 105), validitas diskriminan dikatakan baik jika akar kuadrat dari AVE setiap konstruk mempunyai nilai yang lebih tinggi dari korelasi tertinggi dengan konstruk lainnya. Tabel 4.menunjukkan bahwa akar kuadrat AVE dari setiap konstruk lebih tinggi dari korelasi tertinggi konstruk lain, sehingga memenuhi kriteria Fornell-Lacker.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Diskriminan DT H
PI
PE DT 0.791
H 0.594 0.825
PI 0.587 0.578 0.839 PE 0.506 0.282 0.405 0.764
Keterangan: DT = Daya Tanggap; H = Hiburan; PI = Niat Membeli; PE = Personalisasi
Uji Reliabilitas
Langkah berikutnya adalah melakukan pengujian reliabilitas konstruk. (Cooper & Schindler, 2014:664) menjelaskan bahwa pengujian ini bertujuan untuk menentukan seberapa konsisten alat ukur yang digunakan dalam penelitian dalam melakukan pengukuran. Metode pengujian reliabilitas yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada panduan dari Hair et al. 2014: 619), yang menetapkan bahwa reliabilitas komposit dianggap memadai jika nilainya lebih besar dari 0.7. Reliabilitas komposit yang mencapai standar ini dianggap memiliki keandalan menyajikan ukuran reliabilitas dalam konteks penelitian yang menggunakan model persamaan struktural.
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas Komposit ( Composite Reliability) Variabel Reliabilitas Komposit Keterangan Personalisasi (X1) 0.806 Reliabel Daya Tanggap (X2) 0.833 Reliabel Hiburan (X3) 0.864 Reliabel Niat Membeli (Y) 0.905 Reliabel Sumber: Data primer yang diolah (2024).

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 566
Tabel 5. menunjukkan bahwa hasil pengujian reliabilitas komposit menunjukkan nilai yang lebih besar dari 0.7, menunjukkan bahwa semua konstruk dalam penelitian ini dapat dianggap memiliki reliabilitas yang baik (Hair et al., 2018). Gambar 3. Memperlihatkan model pengukuran ( outer model ) dengan nilai muatan faktor untuk masing-masing pertanyaan dalam kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 3. Model Pengukuran ( Outer Loading )
Model Struktural ( Inner Model ) Uji Kesesuaian Model ( Model Fit )
Tabel 5. Hasil Uji Kesesuaian Model ( Model Fit ) Model Jenuh p-value SRMR 0.086 0.086 d_ULS 0.673 0.673 d_G 0.262 0.262 Chi-Square 218.248 218.248 NFI 0.717 0.717
Sumber: Data primer yang diolah (2024).
Penelitian ini menguji kecocokan model dengan merujuk pada Hair et al. (2014), yang mencatat bahwa dalam mengevaluasi model keseluruhan menggunakan PLS-SEM, tidak ada kriteria kesesuaian model yang diterapkan. Studi ini kemudian mengadopsi kriteria kecocokan model yang diajukan oleh L.T. Hu & Bentler (1998).Kriteria ini menyatakan bahwa sebuah model dapat dianggap sesuai jika Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) memiliki nilai p di bawah 0,1 atau 0,008. Temuan penelitian menunjukkan bahwa SRMR memiliki nilai sebesar 0,086, yang menunjukkan bahwa model ini dapat diterima karena memenuhi standar SRMR yang diharapkan. Dengan demikian, analisis lebih lanjut dalam penelitian ini dapat dilakukan karena model ini telah terverifikasi.

## Pengujian Hipotesis
Penelitian ini melakukan tiga pengujian hipotesis menggunakan alat analisis SmartPLS 3.0.
Tabel 5. Hasil Pengujian Hipotesis Konstruk Original Sample Sample Mean Standar Deviation T- Statistics P-values Keterangan PE  PI 0.155 0.173 0.074 2.095 0.037** Didukung DT  PI 0.294 0.297 0.095 3.091 0.002** Didukung H  PI 0.360 0.365 0.109 3.288 0.001** Didukung Keterangan: **Significant at 0.05 (2-tailed).
PE = Personalisasi; DT = Daya Tanggap; H= Hiburan; PI = Niat Membeli
Cooper & Schindler (2014: 436) menyatakan bahwa hipotesis dapat diterima jika nilai signifikansi antar variabel pada tabel hasil pengujian koefisien jalur adalah p ≤ 0,05 . Berdasarkan kriteria tersebut, tiga hipotesis dalam penelitian ini didukung.
Gambar 3. Model Struktural ( Inner Model )

## Pembahasan
Hipotesis 1: Pengaruh Personalisasi pada Niat Membeli Konsumen TikTok Shop Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa variabel personalisasi berpengaruh pada niat membeli konsumen TikTok Shop. Hasil analisis koefesien jalur menunjukkan bahwa terdapat dukungan terhadap hipotesis satu. Hasil estimasi hubungan antara personalisasi dan niat pembelian konsumen TikTok Shop menunjukkan bahwa personalisasi berpengaruh positif dan signifikan dengan nilai p-values <0.05, yakni sebesar 0.037. Hasil ini menunjukkan bahwa personalisasi yang dilakukan penyiar live streaming TikTok Shop akan meningkatkan kemungkinan niat pembelian konsumen.
Strategi yang dipersonalisasi mengacu pada penyediaan informasi produk atau layanan yang disesuaikan kepada pengguna berdasarkan kebutuhan, preferensi, dan kebiasaan sosial

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 568
mereka (Zhang et al., 2022) . Hal ini bertujuan untuk memungkinkan pelanggan mengumpulkan informasi produk dengan lebih efektif dan mendorong keputusan pembelian konsumen (Xue et al., 2020) . Dalam live streaming produk fashion, penyiar dapat memperkenalkan bahan produk, ukuran, warna, dan informasi lainnya tentang produk fashion sesuai dengan pertanyaan yang diajukan oleh pelanggan.
Dalam interaksi yang dipersonalisasi, konsumen dapat memperoleh informasi yang cukup tentang produk yang mereka butuhkan dan meningkatkan persepsi mereka terhadap kualitas produk. Penelitian ini mengonfirmasi penelitian (Xue et al., 2020) yang menyatakan bahwa personalisasi dapat secara efektif menarik perhatian konsumen, memberikan mereka informasi yang lebih relevan tentang produk atau layanan melalui interaksi yang dipersonalisasi.
Hipotesis 2: Pengaruh Daya Tanggap pada Niat Membeli Konsumen TikTok Shop Data analisis menunjukkan bahwa variabel daya tanggap memiliki dampak terhadap niat pembelian di TikTok Shop oleh konsumen. Hasil dari analisis koefisien jalur menunjukkan adanya dukungan untuk hipotesis kedua. Selain itu, estimasi hubungan antara daya tanggap dan niat pembelian konsumen TikTok Shop mengungkapkan bahwa daya tanggap memiliki pengaruh yang positif dan signifikan, dengan nilai p-values <0.05, yaitu sebesar 0.002. Respons penyiar yang cepat memungkinkan pelanggan memperoleh informasi yang mereka butuhkan untuk pertama kalinya, meningkatkan kualitas komunikasi, dan akhirnya akan menigkatkan niat pembelian mereka.
Hipotesis 3: Pengaruh Hiburan pada Niat Membeli Konsumen TikTok Shop Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa pengaruh hiburan terhadap niat pembelian di TikTok Shop oleh konsumen terbukti signifikan. Analisis koefisien jalur mendukung hipotesis ketiga dalam penelitian ini. Selain itu, estimasi tentang hubungan antara hiburan dan niat pembelian konsumen TikTok Shop menunjukkan bahwa hiburan memiliki dampak positif yang signifikan, dengan nilai p-values <0.05, yaitu sebesar 0.001.
Dalam live streaming produk fashion, penyiar live streaming dapat terlibat dalam interaksi hiburan dengan konsumen yang menonton. Penyiar dapat menggunakan bahasa yang lucu, bermain-main dengan pelanggan, bernyanyi, dan menggunakan metode interaktif lainnya untuk membuat pelanggan merasa santai dan terhibur selama proses transaksi. Hal ini dapat meningkatkan kemauan mereka untuk membeli produk fashion. Penelitian ini mengkonfirmasi temuan Bleier et al. (2019) yang menyatakan bahwa nilai hiburan yang dirasakan konsumen berpengaruh positif terhadap niat membeli mereka.
KESIMPULAN Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh interaksi langsung (personalisasi, daya tanggap, dan hiburan) pada niat membeli konsumen di live streaming TikTok Shop. Unit analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah pada tingkat individu. Responden penelitian ini adalah 137 konsumen yang aktif menonton live streaming produk fashion di TikTok Shop. Berdasarkan hasil pengumpulan data, diperoleh kesimpulan yakni, pertama variabel personalisasi terdukung secara statistik dan berpengaruh positif pada niat membeli konsumen. Kedua, variabel daya tanggap terdukung secara statistik dan berpengaruh positif pada niat membeli konsumen. Ketiga, variabel hiburan terdukung secara statistic dan berpengaruh positif pada niat membeli konsumen.
Penelitian ini berfokus pada TikTok sebagai konteks penelitiannya. Oleh karena itu, hasil penelitian ini mungkin tidak dapat diterapkan pada platform live streaming lainnya seperti Facebook dan Shopee. Penelitian selanjutnya dapat menguji niat konsumen untuk membeli produk fashion melalui platform lain. Kedua, penelitian ini menganalisis pengaruh interaksi langsung terhadap niat membeli. Peneliti selanjutnya dapat mengeksplorasi dampak interaksi langsung terhadap perilaku konsumen lainnya, seperti keterlibatan pelanggan. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi variabel moderasi dan mediasi antara interaksi langsung dan niat membeli konsumen. Ketiga, penelitian ini mengandalkan data konsumen yang dilaporkan sendiri dan bersifat subjektif. Penelitian di masa depan dapat mempertimbangkan penggunaan big data mining pada data transaksi real-time dari platform live streaming untuk analisis data yang obyektif.

## DAFTAR REFERENSI
Amin, D. E. R., & Fikriyah, K. (2023). Pengaruh Live Streaming dan Online Customer Review Terhadap Keputusan Pembelian Produk Fashion Muslim (Studi Kasus Pelanggan TikTok Shop di Surabaya). Edunomika, 07(01), 1–11.
Amin, M. M., & Taufiqurahman, E. (2024). Pengaruh Live Streaming Shopping Dan Promosi Penjualan Terhadap Keputusan Pembelian Produk Fashion Pada Aplikasi TikTok Shop Tahun 2023. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 10(6), 648–659. https://doi.org/10.5281/zenodo.10652432
Aprianto, R., Famalika, A., Idayati, I., Derli, & Hikam, I. N. (2024). Examining Influencers Role in TikTok Shop’s Promotional Strategies and Consumer Purchases. APTISI Transactions on Technopreneurship, 6(1), 13–28. https://doi.org/10.34306/att.v6i1.376
Bleier, A., Harmeling, C. M., & Palmatier, R. W. (2019). Creating Effective Online Customer Experiences. Journal of Marketing, 83(2), 98–119. https://doi.org/10.1177/0022242918809930
Chen, C. Der, Zhao, Q., & Wang, J. L. (2022). How livestreaming increases product sales: role of trust transfer and elaboration likelihood model. Behaviour and Information Technology, 41(3), 558–573. https://doi.org/10.1080/0144929X.2020.1827457
Cindy Mutia Annur. (2024). TikTok Masuk 5 Besar Daftar Media Sosial Terpopuler Dunia pada Awal 2024. Https://Databoks.Katadata.Co.Id/Datapublish/2024/02/06/TikTok-Masuk-5- Besar-Daftar-Media-Sosial-Terpopuler-Dunia-Pada-Awal-2024.
Cooper, D. R., & Schindler, P. S. (2014). Business Research Methods 12th Edition. In Business Research Methods (Twelfth). McGraw-Hill/Irwin.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Black, W. C., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate Data Analysis (Eighth). Pearson. https://doi.org/10.1002/9781119409137.ch4 Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). SAGE Publications, Inc.
Hu, L.-T., & Bentler, P. M. (1998). Fit Indices in Covariance Structure Modeling: Sensitivity to Underparameterized Model Misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424–453. https://doi.org/https://doi.org/10.1037//1082-989x.3.4.424
Hu, M., & Chaudhry, S. S. (2020). Enhancing consumer engagement in e-commerce live streaming
via relational bonds. Internet Research, 30(3), 1019–1041. https://doi.org/10.1108/INTR-03-2019-0082
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

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
platforms. International Journal of Information Management, 56. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102251 Kim, K., Chung, T.-L. (Doreen), & Fiore, A. M. (2023). The role of interactivity from Instagram advertisements in shaping young female fashion consumers’ perceived value and behavioral intentions. Journal of Retailing and Consumer Services, 70, 103159. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103159
Liu, Y. (2003). Developing a scale to measure the interactivity of websites. In EXISTING INTERACTIVITY MEASURES Journal of Advertising Research (Vol. 43, Issue 2). www.journalofadvertisingresearch.com
Mewoh, F. M., Tampi, J. R. E., Mukuan, D. D. S., Ilmu, J., & Bisnis, A. (2019). Pengaruh Digital Marketing Terhadap Keputusan Pembelian Pada Matahari Department Store Manado Town Square. Jurnal Administrasi Bisnis, 9(1).
Moon, J.-W., & Kim, Y.-G. (2001). Extending the TAM for a World-Wide-Web context. http://www.cc.gatech.edu/gvu/user_surveys/papers/
Neuman, W. L. (2014). Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches (Seventh). Pearson Education Limited.
Richey, R. G., Roath, A. S., Adams, F. G., & Wieland, A. (2022). A Responsiveness View of logistics and supply chain management. Journal of Business Logistics, 43(1), 62–91. https://doi.org/10.1111/jbl.12290
Schreiner, M., Fischer, T., & Riedl, R. (2021). Impact of content characteristics and emotion on behavioral engagement in social media: literature review and research agenda. Electronic Commerce Research, 21(2), 329–345. https://doi.org/10.1007/s10660-019-09353-8 Song, Z., Liu, C., & Shi, R. (2022). How Do Fresh Live Broadcast Impact Consumers’ Purchase Intention? Based on the SOR Theory. Sustainability (Switzerland), 14(21), 1–16. https://doi.org/10.3390/su142114382
Sun, Y., Shao, X., Li, X., Guo, Y., & Nie, K. (2019). How live streaming influences purchase intentions in social commerce: An IT affordance perspective. Electronic Commerce Research and Applications, 37. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2019.100886
Tam, Y., & Ho, Y. (2006). Understanding the Impact of Web Personalization on User Information Processing and Decision Outcomes. In Source: MIS Quarterly (Vol. 30, Issue 4).
Tan, S. (2024). How to interact with consumers to enhance their purchase intention? Evidence from China’s agricultural products live streaming commerce. British Food Journal, 126(6), 2500–2521. https://doi.org/10.1108/BFJ-09-2023-0815
Tempo. (2023). Ini tiga kategori produk paling laris dibeli di toko TikTok. Https://Www.Antaranews.Com/Berita/3620784/Ini-Tiga-Kategori-Produk-Paling-Laris- Dibeli-Di-Toko-TikTok.
We Are Social. (2024). DIGITAL 2024: 5 BILLION SOCIAL MEDIA USERS. Https://Wearesocial.Com/Us/Blog/2024/01/Digital-2024-5-Billion-Social-Media-Users/.
Xu, P., Cui, B. J., & Lyu, B. (2022). Influence of Streamer’s Social Capital on Purchase Intention in Live Streaming E-Commerce. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.748172
Xue, J., Liang, X., Xie, T., & Wang, H. (2020). See now, act now: How to interact with customers to enhance social commerce engagement? Information and Management, 57(6). https://doi.org/10.1016/j.im.2020.103324
Zeng, B., Liu, X., Zhang, W., Wu, L., & Xu, D. (2023). Digital Transformation of Agricultural
Products Purchasing: From the Perspective of Short Videos Live-Streaming. Sustainability, 15(20), 14948. https://doi.org/10.3390/su152014948
Zhang, M., Liu, Y., Wang, Y., & Zhao, L. (2022). How to retain customers: Understanding the role of trust in live streaming commerce with a socio-technical perspective. Computers in Human Behavior, 127, 107052. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107052
Zhao, H., & Wagner, C. (2023). Factors influencing TikTok-based user purchase intention: comparison between potential customers and repeat customers. Internet Research. https://doi.org/10.1108/INTR-07-2022-0542