## Analisis Tingkat Penerimaan Pengguna
Layanan Music as a Service Berbayar dengan Metode Unified Theory Acceptance and Use of Technology 2
Jonathan Christopher 1 , Marcelli Indriana 2
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia jonathan.christopher@student.umn.ac.id marcelli.indriana@lecturer.umn.ac.id
Diterima 26 Agustus 2018
Disetujui 21 Desember 2018
Abstract — This study aims to determine the factors that influence  the  intentions  of  user  behavior  in  using  paid music  as  a  service  with  the  case  studies  of  JOOX  VIP apps.  The  framework  of  this  research  is  UTAUT2  that has  been  modified  by  altering  and  adding  existing constructs, perceived usefulness, effort expectancy, social influence,  facilitating  conditions,  hedonic  motivation, price  value,  habit,  and  search  cost  that  will  influence behavioral intention.
Data was obtained by questionnaires collected from 155 respondents,  whom  use  JOOX  VIP.  The  collected  data were analyzed by using the SEM method and the results indicates that hedonic motivation, habit, and search cost as a significant determinants of user’s behavior intention to use JOOX VIP.
Index Terms —JOOX VIP, music as a service, strutural equation modelling, UTAUT2

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  musik  sudah  mengalami  banyak perkembangan dari masa ke masa. Dahulu masyarakat mendengarkan  musik  melalui  benda  –  benda  fisik seperti vinyl , kaset pita, Walkman , CD, dan sebagainya. Musik  berkembang  seiring  adanya  perkembangan teknologi.  Salah  satunya  dengan  adanya  teknologi internet [1].
Internet  membuat  musik  mulai beralih dari  musik fisik ke musik digital atau yang biasa disebut dengan digitalisasi  musik.  Musik  yang  biasanya  dikonsumsi melalui  bentuk  fisik  seperti  tape, vinyl ,  CD,  dan sebagainya  berubah  karena  digitalisasi  musik.  Ada berbagai  cara  untuk  mengkonsumsi  musik  digital. Salah  satu  cara  yang  paling  populer  untuk mengkonsumsi musik adalah music as a service [2].
Music as a service adalah layanan music berlisensi yang memberikan pengguna akses ke library of music berbasis cloud melalui  streaming. Music  as  a  service biasanya menggunakan model bisnis freemium . Model bisnis freemium memberikan pilihan kepada pelanggan untuk  memilih  antara  dua  alternatif,  yaitu  gratis  dan
berbayar.  Alternatif  gratis  memiliki  fitur  yang  lebih terbatas dan tidak dapat mengakses seluruh fitur yang diberikan. Music  as  a  service yang  berbayar memberikan pelanggan dengan akses fitur yang lebih banyak seperti ad-free , kualitas music yang lebih baik, mendengarkan musik tanpa internet, play on demand , dan  masih  banyak  lagi. Music  as  a  service berbayar menarik  pendapatan  dari  para  pengguna  setiap bulannya melalui biaya  berlangganan  [3].
Menurut  lembaga  riset  McKinsey,  kawasan  Asia menguasai  14%  dari  seluruh  pangsa  pasar  musik digital di dunia. Pasar didominasi oleh Jepang, dengan pangsa  pasar  sebesar  76%.  Perkembangan  musik digital di Asia sangat cepat dan masih memiliki banyak peluang  ke  depannya.  Pada  tahun  2015,  McKinsey juga  mencatat  terdapat  peningkatan  industri  musik digital  di  Asia  sebanyak  dua  puluh  kali  lipat. Khususnya  di  Indonesia,  adanya  peningkatan  sebesar 7.5%  pada  pasar  musik  digital  di  Indonesia  dengan pemasukan mencapai USD 21 juta [4].
Layanan music  as  a  service yang  paling  diminati dan  banyak  digunakan  di  Indonesia  adalah  aplikasi JOOX.  JOOX  mendominasi  pasar music  streaming yang ada di Indonesia dan mampu menyalip layanan – layanan  lain seperti Spotify dan  Apple Music. JOOX menempati posisi pertama dengan pangsa pasar 34.7% dan  diikuti  oleh  SoundCloud,  LangitMusik,  dan Spotify [4].
Namun music as a service kurang menguntungkan di Indonesia. Rata – rata pendapatan dari para penyedia layanan music  as  a  service sangat  kecil.  Hal  ini disebabkan  masih  rendahnya  nilai  konversi  para pengguna  layanan music  as  a  service gratis  untuk beralih ke music as a service berbayar [4].
Ada  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi pengambilan keputusan seseorang untuk menggunakan suatu teknologi seperti, harga, kebiasaan,  kemudahan  penggunaan,  dan  lain  –  lain.

## ISSN 2085-4579
Satu  faktor  mungkin  memiliki  lebih  banyak  dampak jika  dibandingkan  dengan  faktor  lain.  Masalah  yang dihadapi music as a service di Indonesia adalah jumlah pengguna  layanan music  as  a  service berbayar  yang sangat  rendah.  Salah  satu  cara  untuk  melihat  apakah aplikasi music  as  a  service akan  digunakan  di  masa depan adalah dengan melihat penerimaan penggunanya terhadap layanan tersebut. Penelitian ini bertujuan  untuk  menguji  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  seseorang  untuk  mengadopsi  aplikasi music  as  a  service berbayar  di  Indonesia  dan  jika perbedaan  jenis  kelamin  memiliki  dampak  pada hubungan antar faktor.

## II. M ETODE
Objek  pada  penelitian  ini  adalah  pengguna  JOOX VIP.  JOOX  VIP  merupakan  salah  satu  dari  penyedia layanan music  as  a  service berbayar  yang  ada  di Indonesia.  JOOX  dipilih  sebagai  objek  penelitian karena  JOOX  merupakan  layanan music  as  a  service dengan pengguna terbanyak di Indonesia [4].
Penelitian  ini  menggunakan Unified  Theory Acceptance  and  Use  of  Technology  2 (UTAUT2) sebagai  model  dasar.  UTAUT2  merupakan  model lanjutan  dari  UTAUT.  UTAUT2  merupakan  model yang mampu menjelaskan penerimaan teknologi dalam konteks consumer  use dengan  berfokus  pada pendekatan information system adoption of consumers [5].
Melalui  model  UTAUT2  tersebut,  maka  dibentuk model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Modified UTAUT2.  Modifikasi  dilakukan  untuk mendapatkan  model  yang  lebih  sesuai  berdasarkan literatur yang memiliki karakteristik yang sama dengan layanan music as a service berbayar. Model penelitian ini  diharapkan  dapat  menemukan  atau  memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  niat  dan perilaku pengguna terhadap layanan music as a service .
Gambar 1. Model Penelitian
Perubahan yang telah dilakukan yaitu, menghilangkan  ketiga  variabel  moderator  kecuali gender dan  menghilangkan  variabel  independen user behavior karena  variabel  tersebut  bukanlah  variabel
yang  ingin  diteliti.  Kedua,  menambahkan  variabel search  cost sebagai  salah  satu  keunggulan  paling berpengaruh  yang  mempengaruhi  seseorang  untuk menggunakan music as a service [1]. Ketiga, merubah variabel performance  expectancy menjadi  variabel perceived  usefulness yang  dibentuk  khusus  untuk online music services oleh Chu dan Lu [6].
Berdasarkan model penelitian pada Gambar 1, telah dibangun delapan hipotesis sebagai berikut:
Tabel 1. Hipotesis Penelitian
Deskripsi Sumber H1 Perceived Usefulness memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Chu dan Lu (2007) 2. Martins Iglesias (2013) H2 Effort expectancy memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Van Der Heijden (2004) 2. Martins Iglesias (2013) H3 Social influence memiliki pengaruh  signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Dorr et al. (2013) 2. Molteni dan Ordanini (2003) 3. Kwong dan Park (2008) H4 Facilitating conditions memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Kwong dan Park (2008) H5
Hedonic motivation memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Van Der Heijden (2004) 2. Martins Iglesias (2013) H6 Price value memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Dorr et al. (2013) 2. Martins Iglesias (2013) H7 Habit memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Venkatesh et al. (2012) 2. Martins Iglesias (2013) H8 Search cost memiliki pengaruh signifikan yang positif terhadap behavioral intention 1. Danaher et al. (2010) 2. Dorr et al. (2013)
Pengumpulan data  telah dilakukan dengan melalui survei dengan cara menyebarkan kuesioner online dan secara  fisik.  Kuesioner online didistribusikan  dengan bantuan Google Form . Kuesioner fisik didistribusikan secara  manual  ke  beberapa  universitas,  kantor  dan sekolah yang ada di Jakarta.
Metode  analisis  dan  pengolahan  data  dalam penelitian  ini  adalah Structural  Equation  Modelling (SEM).  SEM  sudah  banyak  digunakan  untuk mempelajari  pola consumer  behavior yang  memiliki variabel yang banyak dan hubungannya antar variabel tersebut [7].
Variabel  moderasi gender dianalisa  dengan menggunakan  metode Multiple  Group  Analysis .
Multiple  Group Analysis adalah  salah  satu framework dari SEM yang digunakan untuk  menguji segala jenis perbedaan  antara  model  yang  sama  pada  masing  – masing  kelompok  responden  secara  simultan  atau serempak. Tujuannya adalah untuk  melihat perbedaan antar  masing  –  masing  kelompok  [8].  Variabel moderasi gender dibagi ke dalam dua kelompok yaitu, laki – laki dan perempuan. Gender dikodekan dengan menggunakan  angka  0  atau  1,  dimana  0  mewakili perempuan dan 1 mewakili laki – laki.

## III. H ASIL
Total  sampel  yang  valid  adalah  sebanyak  155 responden.    Berikut  merupakan  tabel  demografi  dari 155 responden yang telah dikumpulkan:
Tabel 2. Karakteristik Demografi Responden
Karakteristik Frekuensi (%) Jenis Kelamin Laki - Laki 70 45% Perempuan 85 55% Usia 15 - 20 tahun 65 42% 21 - 30 tahun 77 50% 31 - 35 tahun 13 8% Domisili Tangerang 57 37% Jakarta Utara 59 38% Jakarta Barat 17 11% Jakarta Pusat 10 6%
Berdasarkan  Tabel  2,  responden  dengan  jenis kelamin  perempuan  lebih  banyak  daripada  laki  –  laki dengan total 85 responden (55%), sedangkan laki – laki sebanyak  70  responden  (45%).  Mayoritas  umur responden  berada  pada  umur  21  –  30  tahun  (50%), setelahnya dilanjutkan pada responden berumur 15 – 20 tahun (42%), dan terakhir 31 – 35 tahun (8%). Sesuai dengan  pendataan  oleh  McKinsey,  bahwa  responden yang  banyak  menggunakan  JOOX  berada  diantara umur  15  –  30  tahun.  Domisili  responden  yang  paling banyak berada di Tangerang, dengan total 57 responden (37%),  dan  Jakarta  Utara  sebanyak  59  responden (38%).
Data yang didapatkan dibersihkan dengan menggunakan  metode winsorizing ,  yaitu  dengan menyesuaikan atau mengubah data outliers ini menjadi nilai minimal atau nilai maksimal yang ada pada data. Setelah  data  dibersihkan  maka  dapat  dilanjutkan dengan menggunakan LISREL untuk diolah. Ada tiga tahap yang harus dilakukan dalam metode SEM yaitu, overall model fit, measurement model fit , dan structural model fit .

## A. Overall Model Fit
Overall  model  fit atau  kecocokan  keseluruhan model  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  secara umum. Pengujian overall model fit ini menggunakan uji Goodness  of  Fit (GOF).  Uji  GOF  digunakkan  untuk menentukan apakah suatu model dapat dilanjutkan atau tidak.  Terdapat  tiga  kategori  kriteria  indeks  kelolosan uji  GOF  yaitu, absolute  fit  indices,  incremental  fit indices ,  dan parsimony  fit  indices dengan  minimal kelolosan satu untuk setiap kategori [7].

## Tabel 3. Hasil Uji Goodness of Fit
GOF Index Tingkat Kecocokan yang dapat Diterima Hasil Perhitungan Absolute Fit Indices RMSEA RMSEA < 0.08 with CFI > 0.92 RMSEA = 0.057 with CFI = 0.97 Incremental Fit Indices CFI CFI > 0.92 0.97 NFI 0 ≤ NFI ≤ 1, model with perfect fit would produce an NFI of 1 0.93 Parsimony Fit Indices PNFI 0 ≤ NFI ≤ 1, relatively high values represent relatively better fit 0 ≤ 0.93 ≤ 1
Tabel 3 menunjukkan bahwa model penelitian telah lolos setiap indeks yang diperlukan dan dapat dikatakan bahwa  kecocokan  keseluruhan  dari  model  penelitian adalah baik dan dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.

## B. Measurement Model Fit
Terdapat  dua  bagian  pada  tahap measurement model fit yaitu, uji validitas dan reliabilitas. Pengujian tersebut  dilakukan  pada  setiap  indikator  atau pertanyaan dari kuesioner yang telah disebarkan.
Uji  validitas  dilakukan  untuk  melihat  tingkat keabsahan  ( validity )  suatu  variabel.  Validitas  variabel berkaitan dengan ketepatan model atau alat ukur yang akan digunakan [8].
Tabel 4. Hasil Uji Validitas
Measurement Indik ator Standardized Loading Factors (SLF) Validit y Test SLF ≥ 0,5 (Hair et al., 2010) Perceived Usefulness 1 PU1 0.78 Valid Perceived Usefulness 2 PU2 0.64 Valid Perceived Usefulness 3 PU3 0.63 Valid Perceived Usefulness 4 PU4 0.81 Valid Effort Expectancy 1 EE1 0.81 Valid
Measurement Indik ator Standardized Loading Factors (SLF) Validit y Test SLF ≥ 0,5 (Hair et al., 2010) Effort Expectancy 2 EE2 0.82 Valid Effort Expectancy 3 EE3 0.86 Valid Effort Expectancy 4 EE4 0.82 Valid Social Influence 1 SI1 0.90 Valid Social Influence 2 SI2 0.96 Valid Social Influence 3 SI3 0.81 Valid Facilitating Conditions 1 FC1 0.72 Valid Facilitating Conditions 2 FC2 0.83 Valid Facilitating Conditions 3 FC3 0.66 Valid Facilitating Conditions 4 FC4 0.41 Tidak Valid Hedonic Motivation 1 HM1 0.83 Valid Hedonic Motivation 2 HM2 0.91 Valid Hedonic Motivation 3 HM3 0.88 Valid Price Value 1 PV1 0.83 Valid Price Value 2 PV2 0.88 Valid Price Value 3 PV3 0.93 Valid Habit 1 HT1 0.87 Valid Habit 2 HT2 0.88 Valid Habit 3 HT3 0.76 Valid Search Cost 1 SC1 0.87 Valid Search Cost 2 SC2 0.89 Valid Search Cost 3 SC3 0.80 Valid Behavioral Intention 1 BI1 0.90 Valid Behavioral Intention 2 BI2 0.93 Valid Behavioral Intention 3 BI3 0.93 Valid
Indikator  dikatakan  memiliki  validitas  yang  baik jika nilai standardized loading factors (SLF) ≥ 0.50 [7]. Tabel  4  menunjukkan  bahwa  seluruh  indikator  telah lolos  uji  validitas  kecuali  indikator  FC4  dengan pertanyaan “Orang lain dapat membantu saya saat saya mengalami kesulitan dalam menggunakan JOOX VIP”. Dikarenakan standardized  loading  factors yang dimiliki  hanya  0.41  dan  tidak  melebihi  0.50,  maka observed  variable FC4  dihapus  dari  model  penelitian dan  tidak  akan  disertakan  pada  tahap  –  tahap berikutnya.
Uji reliabilitas dilakukan untuk menguji keandalan dan konsistensi dari setiap indikator terhadap variabel laten. Reliabilitas tinggi menunjukkan bahwa indikator mempunyai  konsistensi  tinggi  dalam  mengukur konstruk latennya [8]. Uji reliabilitas dilakukan dengan
menguji  nilai construct  reliability (CR) dan variance extracted (VE).
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas
Variabel
CR VE Reliability Test CR ≥ 0,7
(Hair et al., 2010) VE ≥ 0,5 (Hair et al., 2010) Perceived Usefulness 0.808 0.570 Reliabel Effort Expectancy 0.864 0.680 Reliabel Social Influence 0.916 0.811 Reliabel Facilitating Conditions 0.784 0.656 Reliabel Hedonic Motivation 0.905 0.781 Reliabel Price Value 0.911 0.791 Reliabel Habit 0.875 0.741 Reliabel Search Cost 0.887 0.756 Reliabel Behavioral Intention 0.944 0.851 Reliabel
Variabel dikatakan lolos uji reliabilitas jika CR ≥ 0.7  dan  VE  ≥  0.5  [8] . Tabel  5  menunjukkan  bahwa seluruh  variabel  telah  lolos  dari  uji  realibilitas  dan dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel  dapat diandalkan.

## C. Structural Model Fit
Tahap ini bertujuan untuk menganalisa keterkaitan variabel  terhadap  kerangka  konseptual.  Model divisualisasikan  melalui path  diagram sehingga visualisasi  antar  variabel  laten  dapat  terlihat  dengan jelas dan mempermudah dalam menganalisa hubungan antar variabel.
Gambar 2. Structural Model
Gambar  2  merupakan t-value  structural  model yang  dihasilkan  oleh  LISREL. T-value digunakan untuk  menguji  hipotesis  penelitian.  Syarat  untuk hipotesis  diterima  adalah  nilai t-value ≥  1.96  [8]. Dalam output LISREL, t-value yang berada di bawah nilai 1.96 ditandakan dengan warna merah. Berdasarkan structural  model pada  Gambar  2,  maka dapat ditarik kesimpulan terhadap hipotesis yang telah diajukan.
Tabel 6. Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
Hipotesis Path Nilai t- value Kesimpulan H1 Perceived Usefulness → Behavioral Intention -2.10 Data berlawanan dengan H1 H2 Effort Expectancy → Behavioral Intention 1.08 Data tidak mendukung H2 H3 Social Influence → Behavioral Intention 0.76 Data tidak mendukung H3 H4 Facilitating Conditions → Behavioral Intention -0.32 Data tidak mendukung H4 H5 Hedonic Motivation → Behavioral Intention 3.05 Data mendukung H5 H6 Price Value → Behavioral Intention 1.40 Data tidak mendukung H6 H7 Habit → Behavioral Intention 4.30 Data mendukung H7 H8 Search Cost → Behavioral Intention 3.97 Data mendukung H8
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ada tiga variabel yang mempengaruhi behavioral intention
secara  signifikan  yang  positif  yaitu, hedonic motivation , habit ,  dan search  cost .  Sedangkan perceived  usefulness juga  mempengaruhi behavioral intention secara signifikan yang negatif. Setelah selesai menguji  hipotesis  yang  telah  dibentuk,  maka dilanjutkan  menguji  model  terkait  yang  dimoderasi oleh gender .
Pada  pengujian  variabel  moderasi,  parameter  – parameter  dibagi  ke  dalam  setiap  variabel  sesuai dengan model penelitian. Pengujian dilakukan dengan menghitung perbedaan nilai chi square ( 𝑋 2 atau ∆𝑋 2 ) dan degree  of  freedom ( ∆df) .  Melalui  nilai ∆𝑋 2 dan ∆ df  maka  dapat  diperoleh  nilai p  value .  Jika  nilai p value ≤ 0.05 maka perbedaan variabel antar kelompok adalah signifikan [8].
Tabel 7. Hasil Multiple Group Analysis pada Gender Parameter p value Facilitating Conditions  Behavioral Intention 0.5598 Hedonic Motivation  Behavioral Intention 0.9203 Price Value  Behavioral Intention 0.0001 Habit  Behavioral Intention 0.9203
Mengacu pada hasil p value setiap parameter yang ditunjukkan  pada  Tabel  7,  dapat  disimpulkan  bahwa variabel gender hanya  memoderasi  pada  parameter price value  behavioral intention .

## IV. P EMBAHASAN
Perceived usefulness memiliki pengaruh signifikan yang  negatif  terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini ditunjukkan pada nilai t-value sebesar -2.10 ( t-value = - 2.10  >  batas  =  -1.96). Perceived  usefulness dapat mempengaruhi behavioral  intention secara  signifikan yang negatif karena music as a service berbayar adalah salah  satu  jenis  dari hedonic  information  system .  Jika kesenangan  adalah  faktor  yang  dicari  oleh  pengguna dalam  menggunakan  layanan music  as  a  service berbayar, pengguna mungkin menafsirkan sistem yang memberikan  kesenangan  lebih  bermanfaat.  Hal  ini membuat tujuan dari variabel perceived usefulness ini menjadi tidak jelas [9].
Effort  expectancy tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini ditunjukkan  pada  nilai t-value sebesar  1.08  ( t-value = 1.08  <  batas  =  1.96).  Walaupun  tidak  memiliki pengaruh yang signifikan, effort expectancy sebenarnya merupakan kebutuhan kompetitif untuk suatu teknologi, bukan pembuat perbedaan kompetitif. Oleh karena  itu  layanan music  as  a  service berbayar seharusnya tidak mengabaikan kemudahan penggunaan,  meskipun  tampaknya  tidak  secara langsung  mempengaruhi behavioral  intention untuk layanan tersebut [10].
Social  influence tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini ditunjukkan  pada  nilai t-value sebesar  0.76  ( t-value =

## ISSN 2085-4579
0.76  <  batas  =  1.96).  Perilaku  niat  konsumen  untuk menggunakan  layanan music  as  a  service berbayar tidak  dipengaruhi  oleh  orang  –  orang  yang  berada  di dekatnya atau pun juga pendapat dari mereka.
Facilitating  conditions tidak  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap behavioral intention . Hasil ini ditunjukkan pada nilai t-value -0.32 ( t-value = -0.32 < batas  =  1.96).  Kondisi  yang  mendukung  kemampuan konsumen  untuk  menggunakan  layanan music  as  a service bukanlah faktor penentu secara langsung yang berkaitan  dengan  niat  perilaku  seseorang  untuk menggunakan music  as  a  service berbayar.  Menurut Koster, facilitating conditions akan memiliki pengaruh yang  signifikan  terhadap behavioral  intention jika dipengaruhi variabel pengalaman [11]. Ada kemungkinan ketidaksamaan konstruk yang disebabkan  sampel  yang  didominasi  oleh  responden yang  berpengalaman  dalam  menggunakan  layanan music as a service berbayar.
Hedonic  motivation memiliki  pengaruh  signifikan yang  positif  terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini ditunjukkan  pada  nilai t-value sebesar  3.05  ( t-value = 3.05  >  batas  =  1.96). Hedonic  motivation merupakan tingkat  keinginan  seseorang  untuk  mendapatkan kesenangan karena menggunakan teknologi music as a service berbayar . Hal ini didukung dengan music as a service sebagai hedonic  information  system ,  yaitu sistem yang dikembangkan khusus untuk hiburan [12].
Price  value tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini ditunjukkan  pada  nilai t-value sebesar  1.40  ( t-value = 1.40  <  batas  =  1.96). Price  value adalah  besar  biaya moneter yang harus dikeluarkan oleh seseorang untuk dapat  menggunakan  layanan music  as  a  service berbayar.
Habit memiliki  pengaruh  signifikan  yang  positif terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini  ditunjukkan pada nilai t-value sebesar 4.30 ( t-value = 4.30 > batas = 1.96). Dewasa ini, konsumen dianggap sudah terbiasa dalam menggunakan teknologi, khususnya music as a service berbayar .
Search  cost memiliki  pengaruh  signifikan  yang positif  terhadap behavioral  intention .  Hasil  ini ditunjukkan  pada  nilai t-value sebesar  3.97  ( t-value = 3.97  >  batas  =  1.96).  Layanan music  as  a  service berbayar  membantu  pengguna  untuk  mendapatkan musik  yang  mereka  inginkan  dengan  lebih  cepat  dan tepat. Hal ini dapat disebabkan karena besarnya library of music yang dimiliki oleh layanan tersebut. Semakin besarnya library of music yang dimiliki, maka semakin mudah  pengguna  untuk  menemukan  musik  yang mereka inginkan.
Gender hanya  memoderasi  hubungan  antara price value dan behavioral  intention .  Hal  ini  ditunjukkan dengan  adanya  perbedaan  nilai t-value diantara kelompok laki – laki dan perempuan. Nilai t-value pada
kelompok  laki  –  laki  adalah  2.27  dan  kelompok perempuan  adalah  -1.22.  Pada  kelompok  laki  –  laki, price  value menjadi  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi behavioral intention untuk menggunakan music as a service berbayar. Laki – laki berniat  untuk  mengeluarkan  nilai  moneter  atau membayar  untuk  menggunakan  layanan music  as  a service berbayar  jika  harga  layanan  tersebut  sesuai dengan manfaat yang mereka dapatkan.

## V. S IMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  konteks layanan music as a service berbayar, terdapat tiga faktor yang terbukti memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap  niat  untuk  mengadopsi  layanan music  as  a service berbayar  di  Indonesia.  Faktor  tersebut  adalah hedonic  motivation , habit , dan search  cost . Perceived usefulness juga memiliki pengaruh yang signifikan dan negatif terhadap niat untuk mengadopsi layanan music as a service . Sementara itu, empat faktor lainnya, yaitu effort  expectancy , social  influence , facilitating conditions , dan price value dinyatakan kurangnya bukti yang  menunjukkan  bahwa  keempat  variabel  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  niat  untuk mengadopsi layanan music as a service berbayar.
Urutan  faktor  yang  berpengaruh  dalam  penelitian ini  dimulai  dari habit (4.30), search  cost (3.97),  dan hedonic motivation (3.05).
Gender hanya  memoderasi  hubungan  antar price value terhadap behavioral  intention .  Hubungan price value terhadap behavioral intention untuk menggunakan  layanan music  as  a  service positif  dan signifikan  pada  kelompok  laki  –  laki  (2.27) dibandingkan dengan kelompok perempuan (-1.22).
Penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk penyempurnaan pada beberapa faktor yang ada maupun yang  belum  diteliti.  Ada  tiga  saran  yang  diberikan untuk penelitian selanjutnya.
Pertama,  penelitian  selanjutnya  dapat  merubah faktor yang ada dan menambah faktor – faktor lain yang mempengaruhi  niat  dan  perilaku  seseorang  untuk menggunakan  layanan music  as  a  service sehingga memiliki model penelitian yang lebih baik.
Kedua,  penelitian  selanjutnya  dapat  meneliti  lebih lanjut mengenai price value dan hubungannya dengan willingness  to  pay dari  masyarakat  Indonesia,  karena menurut  penelitian  dari  negara  lain, price  value merupakan  salah  satu  faktor  yang  kuat  dalam mempengaruhi behavioral  intention seseorang  untuk menggunakan layanan music as a service berbayar.
Ketiga,  sebagian  besar  sampel  dari  penelitian  ini terdiri  dari  individu  yang  masih  muda  dan  sudah terbiasa  menggunakan  teknologi.  Untuk  penelitian selanjutnya,  dapat  meneliti  pengguna  pada  kalangan usia yang lebih tua dan kurang mempunyai pengalaman teknologi sehingga mengetahui persepsi yang berbeda.
D AFTAR P USTAKA
[1]   D. Albright, "The Evolution of Music Consumption: How We Got Here," MakeUseof, 2015.
[2]   J. Dörr, D. V. T. Wagner, A. Benlian and T. Hess, "Music as a Service as an Alternative to Music Piracy?," 2013.
[3]   C. Anderson, Free, The Future of Radical Price, Summaries, 2012.
[4]   McKinsey,  "The  Beat  of  Progress:  The  Rise  of  Music Streaming in Asia," 2016.
[5]   V. T. J. Y. L. &. X. X. Venkatesh, "Consumer Acceptance and Use  of  Information  Technology:  Extending  the  Unified Theory of Acceptance and Use of Technology," 2012.
[6]   C.-W. Chu and H.-P. Lu, "Factors Influencing Online Music Purchase Intention in Taiwan: An Empirical Study Based on the Value-Intention Framework," 2007.
[7]   S. H. Wijanto, Strutural Equation Modelling dengan LISREL 8.8, 2008.
[8]   J.  F.  Hair,  W.  C.  Black,  B.  J.  Babin  and  R.  E.  Anderson, Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Pearson, 2010.
[9]   A.  Helkkula,  "Consumers'  Intentions  to  Subscribe  to  Music Streaming Services," 2016.
[10]  O.  Kunze  and  L.-W.  Mai,  "Consumer  Adoption  of  Online Music Services: The Influence of Perceived Risks and Risk- Relief Strategies," 2007.
[11]  S.  Koster,  "User  Acceptance  of  I-Music  Services:  A  way  to measure  user  acceptance  of  hedonic  information  systems," 2007.
[12]  H. Van der Heijden, "User acceptance of hedonic information systems," MIS Quarterly, pp. 695-704, 2004.