## FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NIAT BERMAIN GAME ONLINE
MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING ( SEM )
Erni Dwi Pratiwi Program Studi Manajemen Informatika Akademik Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Jl. Jatiwaringin Raya No 18 Jakarta Timur erni.edp@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Technology  developed  more  rapidly  and  increasingly  become  a  conversation  in  society, especially  among  teenagers.  Online  game  one  of  the  technology  that  is  rapidly  growing  and increasingly  in  demand.  In  this  study  will  be  used  six  variables:  trust  in  the  online  gaming websites,  online  gaming  satisfaction,  enjoyment  of  playing  games  online,  subjective  norms, attitudes  toward  and  intention  to  play  online  games  to  play  online  games.  Samples  were  taken from  196  people  in  various  regions  cafe  jakarta.  Various  factors  among  adolescents  may  be  a trigger for them to play games online, but in this study used six factors that can affect a person's most  played  online  games.  The  analysis  showed  that  satisfaction  with  the  online  game  does  not affect a person playing online games.
Keywords: online games, teen, influence

## PENDAHULUAN
Game  online  bukan  lagi  merupakan kata  yang  asing  bagi  anak-anak  dan  remaja pada  masa  sekarang  ini,  bahkan  pergeseran zaman  telah  menjadikan  permainan  ini  lebih populer  dibandingkan  permainan  anak-anak pada era 80 atau 90 an.
Bermain game online biasanya diawali dengan  permainan  game  offline  yang  telah terlebih  dahulu  dikenal  oleh  anak-anak  dan remaja  ini  lewat  telepon  genggam.  Berawal dari  permainan  offline  ini  maka  secara perlahan  mereka  mulai  berkenalan  dengan game  online.  Lewat  game  online  mereka saling berinteraksi dan mengenal game online lainnya.
Bermain  game  online  sendiri  dapat dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  namun tanpa  niat  dari  si  pengguna  maka  faktor- faktor ini menjadi kurang berarti, oleh karena itu niat menjadi awal bagi para pemain game untuk  memainkan  game  online  kesukaan mereka  masing-masing.  Dengan  niat  dan diperkuat  faktor  lainnya  maka  menjadikan game  online  semakin  populer  di  kalangan anak-anak  dan  remaja  pada  masa  sekarang ini.

## BAHAN DAN METODE
A. Minat Perilaku Minat  perilaku  ( behavioral  intention ) masih  merupakan  suatu  minat  sedangkan
minat ( intention ) itu sendiri berarti keinginan untuk  melakukan  perilaku.  Dan  perilaku ( behavior )  adalah  tindakan  nyata  yang dilakukan. Theory of Reasoned Action (TRA) menjelaskan  bahwa  perilaku  ( behavior ) dilakukan  karena  individual  mempunyai minat  atau  keinginan  untuk  melakukannya ( behavioral  intention )  akan  kegiatan  nyata yang  menentukan  perilakunya  ( behavioral ) yang dapat digambarkan berikut ini:
Sumber :  Jogiyanto, 2007:26
Gambar 1. Minat Perilaku mempengaruhi
perilakunya

## B. Game Online
Game merupakan suatu aktifitas permainan  yang  biasanya  dilakukan  untuk kesenangan  dan  kadang  untuk  pendidikan. Pada  awalnya  game  hanya  dapat  dimainkan secara  tatap  muka  hingga  kemudian  dapat dimainkan melalui komputer.
Game  yang  dapat  dimainkan  dengan komputer sering juga disebut dengan computer  game  atau  video  game.  Computer game ini sendiri semakin berkembang seiring dengan perkembangan teknologi yang kemudian  muncullah  game  yang  dapat dimainkan  secara  online  atau  sering  disebut dengan game online.
Minat Perilaku ( Behavioral Intention ) Perilaku ( Behavioral )
Game  online  sendiri  lalu  membentuk suatu komunitas maya yang saling berinteraksi  dalam  permainan  dan  terkadang saling bertemu dalam kehidupan nyata.
Game online pertama kali diperkenalkan lewat  game simulasi perang ataupun pesawat yang  digunakan  untuk  kepentingan  militer yang akhirnya dikomersilkan. Hingga saat ini game online memiliki begitu banyak peminat diseluruh  dunia  yang  terus  berkembang  dan bertambah  peminatnya  mengingat  semakin mudah  dijangkau  dan  tidak  memerlukan ruang  yang  besar  serta  biaya  yang  semakin murah.

## Tipe-tipe Game Online
Berikut  ini  merupakan  tipe-tipe  dari  game online : 1. First  Person  Shooter (FPS),  game  ini mengambil padangan
seolah-olah pengguna  berada  dalam  game  ini, kebanyakan  game  jenis  ini  mengambil setting peperangan dengan senjata-senjata militer.
2. Real-Time  Strategy ,  merupakan  game yang  permainannya  menekankan  pada strategi  pemainnya  dan  biasanya  pemain pada  permainan  jenis  ini  tidak  hanya memiliki satu karakter saja.
3. Cross-Platform  Online ,  merupakan  game yang  dapat  dimainkan  secara online dengan hardware yang  berbeda,  selama masih ada koneksi ke internet maka game dapat dijalankan.
4. Browser  Game ,  adalah game yang dimainkan  pada browser seperti firefox, opera,  cometbird dan  browser  lainnya.
Untuk  dapat  memainkan game ini biasanya dibutuhkan browser yang mendukung javascript , php maupun flash. 5. Massive Multiplyer Online (MMO)
Games ,  yakni game dengan  pemain seluruh  dunia  berskala  besar  (>100 pemain) dan setiap pemain dapat berinteraksi langsung seperti halnya dunia nyata. Game MMO ini sendiri berkembang  dengan  kategori  permainan yang berbeda.
Berdasarkan  dari  tekhnologi  graphis  sendiri game online dapat di kategori sebagai berikut :
1. 2 Dimensi Game  dengan  penggunaan  teknologi graphis  semacam  ini biasanya  merupakan game  yang  ringan  dengan  tidak  terlalu membebani system yang ada.  Akan tetapi game semcam  ini  memiliki  kualitas gambar  yang  kurang  baik  dibandingkan
dengan  game  dengan  kategori  3D. Sehingga  kebanyakkan  mengadopsi game dengan  teknologi  2,5D  yakni game dengan teknologi 2D tetapi lingkungannya menyerupai 3D.
2. 3 Dimensi Game dengan kategori tekhnologi graphis semcam ini memiliki penggambaran yang sesuai dengan realita, dimana perpindahan kamera  ( angle )  hingga  360  derajat sehingga  pemain  dapat  melihat  dunia game  secara  keseluruhan.  Akan  tetapi game  pada  kategori  ini  hanya  dapat digunakan  dengan  dukungan  spesifikasi komputer  yang  lumayan  tinggi  agar tampilan  3D  game  dapat  ditampilkan secara sempurna.

## Berdasarkan cara transaksi
Maksud  dari  cara  transaksi  disini  adalah bagaimana perusahaan game online
mendapatkan uang dari gamenya.
Berdasarkan  kategori  pada  cara  bertransaksi dapat dibedakan menjadi 2 yakni:
1. Pay per item Game dengan kategori transaksi semacam ini biasanya game yang dapat diinstal dan dimainkan secara gratis. Biasanya transaksi  akan  terjadi  jika  pemain menginginkan  kenaikan level dengan cepat atau ingin membeli item pada game .
2. Pay per play Game dengan kategori transaksi semacam ini harus dibeli dari ada permainan secara legal  karena  game  tersebut  akan  terdaftar dan  apabila  menggunakan  game  illegal maka  akan  secara  otomatis  diblokir  oleh system .
C. Structural Equation Modeling (SEM)/Model Persamaan Struktural SEM adalah
teknik statistika multivariant yang  merupakan  kombinasi antara  analisis  faktor  dan  analisis  regresi (kolerasi),  yang  bertujuan  untuk  menguji hubungan-hubungan  antar-variabel  yang  ada pada  sebuah  model,  baik  itu  antar-indikator dengan  konstruknya,  ataupun  hubungan antar-konstruk (santoso, 2012:14). Maruyama (1998) dalam wijaya (2013:1), Structural  Equation  Modeling
(SEM)  adalah  sebuah  model  statistik  yang memberikan  perkiraan  perhitungan  dari kekuatan hubungan hipotesis diantara variabel  dalam  sebuah  model  teoritis  baik secara langsung atau melalui variabel antara.
Sedangkan sharma (1996) dalam wijaya (2013:2), menyebutkan SEM  sebagai  metode generasi  kedua  dari  metode  multivariate.
Istilah path  analysis, causal  modelling dan structural  equation  models telah  banyak digunaka oleh para ahli dari berbagai disiplin ilmu  dan  pendekatan  khusus  pada  analisis sebab akibat ( causal analysis ) antara variabel yang  dirancang.  Struktural  model  seperti causal modelling, causal analysis, simultaneous  equation  modelling ,  analisis struktur  kovarians  telah  dikenal  secara  luas dalam penelitian manajemen. Seringkali SEM juga  disebut  sebagai  kombinasi  anatara analisis faktor dan analisis jalur.

## D. Tahapan  Pemodelan  dan  Analisis Persamaan Struktural
Hair  1998  dalam  Ghozali,  2013:61, mengajukan  tahapan  pemodelan  dan  analisis persamaan  struktural  menjadi  7  (tujuh) langkah yaitu : 1. Pengembangan  Model  Berdasarkan Teori Model persamaan struktural didasarkan  pada    hubungan  kausalitas, yaitu perubahan suatu variabel diasumsikan akan berakibat pada
perubahan variabel yang lainnya.
Hubungan kausalitas dapat berarti
hubungan  yang  erat  atau  kuat.  Kuatnya hubungan kausalitas antara dua varaiabel yang  diasumsikan  oleh  peneliti  atau pengguna,  bukan  terletak  pada  metode analisis  yang  dipilihnya  tetapi  terletak pada  justifikasi  (pembenaran)  secara teoritis  untuk  mendukung  analisis.  Jadi, dapat  dikatakan  bahwa  hubungan  antar variabel dalam model merupakan deduksi dari teori.
2. Membangun  Diagram  Jalur  ( Path diagram )
Pada  langkah  kedua,  model  teoritis yang  telah  dibangun  tersebut  kemudian akan  digambarkan  didalam  sebuah path diagram. Biasanya  diketahui  bahwa hubungan-hubungan  kausal  dinyatakan dalam  bentuk  persamaan.  Tetapi  dalam
SEM hubungan kausalitas cukup digambarkan  dalam    sebuah path diagram. Selanjutnya,  bahasa  program akan  mengkonversikan  gambar  menjadi persamaan,  dan  persamaan  menjadi estimasi. Tujuan dibuatnya path diagram adalah  untuk  memudahkan  peneliti dalam  melihat hubungan kausalitas  yang ingin diuji.
3. Konversi  Diagram  Jalur  Ke  dalam Persamaan Struktural
Setelah  mengembangkan  model
teoritis  yang  kemudian  dituangkan  ke dalam  diagram  jalur,  maka  langkah
selanjutnya adalah menerjemahkan model  tersebut  ke  dalam  persamaan struktural  dengan  cara,  setiap  konstruk endogen  merupakan  dependen  variabel di  dalam  persamaan  yang  terpisah. Sehinggavariabel    dependen  adalah semua  konstruk  yang  mempunyai  garis dengan anak panah yang menghubungkannya ke konstruk endogen.
4. Memilih  Matriks  Input  dan  Estimasi Model Dalam  SEM  hanya  menggunakan matriks  varians-kovarians  atau  matriks korelasi  sebagai  data  input  untuk keseluruhan estimasi yang dilakukannya. Matriks  kovarians  digunakan  karena memiliki  keunggulan  dalam  menyajikan perbandingan  yang  valid  antara  populasi yang  berbeda  dengan  sampel  yang berbeda. Matriks varians-kovarians umumnya lebih banyak digunakan dalam penelitian,  sebab  standar error yang dilaporkan  dari  berbagai  penelitian umumnya  menunjukkan  angka  yang lebih  akurat  bila  dibandingkan  dengan matriks  korelasi  yang digunakan sebagai data input.
5. Evaluasi Masalah Identifikasi Model Salah  satu  masalah  yang  akan dihadapi  adalah  masalah  identifikasi.
Masalah identifikasi  pada  prinsipnya adalah masalah mengenai ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi  yang  unik.  Cara  melihat  ada tidaknya  masalah  identifikasi  adalah dengan melihat hasil  estimasi.
6. Evaluasi  Asumsi  dan  Kesesuaian Model
Tindakan  yang  dilakukan  adalah mengevaluasi apakah data yang digunakan  telah  memenuhi  asumsi- asumsi  SEM  adalah  :  uji  asumsi  model, uji  kesesuaian    model  dan uji  parameter model.
7. Interpretasi dan Modifikasi model Langkah terakhir adalah menginterpretasikan model dan
memodifikasikan model  bagi    yang tidak  memenuhi  syarat  pengujian  yang dilakukan.  Strategi  untuk  memodifikasi model  bila  tidak  memenuhi  syarat- syaratnya  ini  disebut  dengan  M odel Development Strategy . Strategi ini adalah yang  paling  banyak  digunakan  dan  yang paling  baik  untuk  mendapatkan  model yang lebih baik.
E. Analysis of Moment Structure (AMOS) AMOS  ( Analysis  of  Moment  Structure ) dikembangkan  oleh  James  L.  Arbuckle, merupakan  program  komputer  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  model  persamaan struktural,  disamping  beberapa  program lainnya AMOS lebih userfriendly namun juga powerfull ,  sehingga  saat  ini  merupakan program yang paling banyak digunakan untuk mengolah berbagai model riset yang menggunakan  SEM.  Saat  ini  telah  tersedia AMOS  dalam  beberapa  versi  diantaranya AMOS  4,  AMOS  5,  AMOS  6,  AMOS  7 kemudian  ‘melompat’  ke  AMOS  16  guna menyamakan  versi  AMOS  dengan  versi SPSS  terbaru,  hingga  saat  ini  telah  sampai pada  AMOS  21.  Secara  esensi,  AMOS tidaklah  berbeda  secara  signifikan  antara versi satu dengan yang lainnya.

## Tinjauan Organisasi/Obyek Penelitian
Obyek  penelitian  yang  diambil  adalah para  pengguna  game  online  dari  berbagai usia,  pendidikan  dan  kegemaran  akan  game online  di  warnet-warnet  maupun  komunitad game  wilayah  jakarata  dan  sekitarnya, diantaranya  telah  memiliki  ijin  usaha.  Setiap warnet memiliki sedikitnya 10 unit hingga 50 unit komputer yang tersedia untuk disewakan pada  para  pemain  game  online  dengan spesifikasi  yang  telah  disesuaikan  dengan permainan  yang  tersedia  untuk  dimainkan  di warnet yang bersangkutan. Sedangkan komunitas  game  online  sendiri  biasanya merupakan  para  pemain  game    online  yang tidak hanya memainkan game online diwarnet  melainkan  juga  bermain  game online dirumah, disekolah, dikampus, ditempat  kerja  maupun  di  tempat  lainnya dengan ketersediaan game online.

## METODE PENELITIAN

## A. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian Explanatory , yaitu  penelitian  yang  bertujuan  untuk menguji  suatu  teori  atau  hipotesis  guna memperkuat  atau  bahkan  menolak  teori  atau hipotesis  hasil  penelitian  yang  sudah  ada. Penelitian  ini  menggunakan  desain survey , yaitu penelitian  yang  mengambil sampel dari satu  populasi  dan  menggunakan  kuesioner sebagai  alat  pengumpulan  data  pokok. Penelitian ini berisi pembuktian hipotesis dari variabel-variabel  yang  diamati  dan  diteliti yang dibangun melalui teori dengan pendekatan Theory  of  Reasoned  Action (TRA),  dan  diuji  menggunakan  perangkat
lunak Analysis of Moment Structure (AMOS).

## B. Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,2011:80).  Populasi  tidak  hanya subyek  atau  obyek  tertentu  tetapi  dapat  juga meliputi karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu.
Sedangkan  sampel  menurut  Sugiyono adalah  bagian  atau  jumlah  dan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  populasi  tersebut.  Bila populasi  besar,  dan  peneliti  tidak  mungkin mempelajari  semua  yang  ada  pada  populasi, misal  karena  keterbatasan  dana,  tenaga  dan waktu, maka peneliti akan mengambil sampel dari  populasi  itu.  Apa  yang  dipelajari  dari sampel itu, kesimpulannya akan diberlakukan untuk  populasi.  Untuk  itu  sampel  yang diambil  dari  populasi  harus  betul-betul representative (Sugiyono,2011).
Pada  penelitian  ini  populasi  yang digunakan adalah para pengguna game online di  wilayah  Jakarta,  dengan  sampel  para pengguna  game  online  pada  lima  warnet didaerah  jakarta.  Mereka  ini  selanjutnya disebut  sebagai responden. Para  pengguna game  online  ini  sendiri  adalah  orang-orang yang  termasuk  dalam  populasi  dan  sampel penelitian  yang  dilakukan,  Rincian  anggota populasi  dan  sampel  penelitian  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini:

## Tabel 1. Populasi dan Sampel
Penelitian No. Nama Warnet Jumlah 1 Kosika net 28 2 Classic 28 3 Champ 1 40 4 Champ 2 20 5 Bao net 44 6 Komunitas Game Online 36 Total 196 Sumber: olah data penulis

## C. Instrumen Penelitian
Kuesioner  dibuat  menggunakan  skala interval atau semantic diferensial. Skala yang digunakan dalam kuesioner tersebut menggunakan  skala Semantic  Differensial atau  skala  perbedaan  semantik  berisikan Skala  interval  dibuat  antara  1  sampai  6  dan berisikan  serangkaian  karateristik  bipolar (dua  kutub),  seperti  panas-dingin;  baik-tidak
baik; dan sebagainya. Hasil kuesioner berupa data,  akan  disimpan  dalam  format excel dan langsung  digunakan  sebagai  data  mentah untuk  analisa  dengan software AMOS  21.0. Dalam  penyusunan  pertanyaan  kuesioner dibuat  beberapa  kriteria  yang  berasal  dari teori-teori  yang  ada  dan  ditunjang  oleh penelitian  yang  pernah  dilakukan.  Pada penelitian  ini  terdapat  enam  variabel  yang akan  diteliti,  yaitu:  kepercayaan  terhadap website game online, kepuasan bermain game online,  kenikmatan  bermain  game  online, norma  subjektif,  sikap  terhadap  bermain game  online  dan  niat  untuk  bermain  game online.  Berikut  indikator  dari  variabel- variabel  penelitian  yang  digunakan  sebagai pertanyaan kuesioner:
Tabel 2. Kisi-kisi Instrumen Penelitian Variabel Pertanyaan Trust in online game website (Kepercayaan terhadap website game online) Koufaris and hompton-sosa (2004) 1. Situs website game online dapat dipercaya 2.  Saya  percaya  informasi pada website game online sudah lengkap 3. Situs game online melakukan  seperti  apa yang tertera pada peraturan 4. Situs website game online akan selalu stabil 5. Saya percaya tidak akan terjadi kekeliruan pada website game online Satisfaction of playing online games (Kepuasan bermain game online) Croine et all (2000) 1. Saya merasa puas setelah bermain game online
2. Keputusan saya bermain game online adalah benar
3. Pilihan game online saya adalah benar 4. Berhasil menyelesaikan permainan membuat daya merasa puas 5. Saya merasa jenis permainan yang saya pilih sudah tepat Online gaming enjoyment (Kenikmatan game online) 1. Bermain game online membuat saya penuh semangat
2. Bermain game online sangat mengasyikkan
3. Bermain game online membuat saya merasa bahagia Koufaris (2002) 4. Saya menikmati bermain game online 5. Banyak kesenangan dalam bermain game online Subjective Norms (Norma subjektif)
Hsu and lu (2004)
1. Teman-teman saya yang mengajak saya bermain game online
2. Teman-teman sering membicarakan tentang game online terbaru
sehingga saya tertantang untuk ikut bermain
3. Teman-teman saya tidak akan menganggap saya ketinggalan zaman jika saya bermain game online
4. Ada anggota keluarga yang memperkenalkan saya dengan game online
5. Spanduk/iklan pada
warnet menarik perhatian saya Attitude toward playing online game (Sikap terhadap bermain game online) Agarwal and prasad (1999) 1. Saya senang bermain game online
2. Banyak kesenangan
yang di dapatkan dari bermain game online
3. Bermain game online sangat menarik
4. Banyak hal menarik dalam game online
5. Banyak hal menakjubkkan dalam game online yang membuat saya tertarik Intention to play online games (Niat untuk bermain game online) Agarwal and karahanna (2000) 1. Saya akan bermain game online lebih sering dari sebelumnya
2. Saya memiliki niat bermain game online
3. Saya akan bermain game online untuk waktu yang lama
4. Saya tidak berniat untuk berhenti bermain game online
5. Saya akan bermain game online setiap
waktu
Sumber olah data penulis

## D. Langkah-Langkah Dalam SEM
Menurut  Hair  et.  al  dalam  Ghozali (2013:151) langkah–langkah dalam pengujian model  dengan  menggunakan  pendekatan dasar  SEM  terbagi dalam 7 tahap yaitu :

## 1. Pengembangan model berbasis teori
Pengembangan  model  berbasis  teori ini adalah untuk mengembangkan sebuah model  yang  mempunyai  pembenaran secara teoritis yang kuat, untuk mendukung  upaya  analisis  terhadap suatu masalah yang sedang diteliti.
Trust in online game websites Online gaming enjoyment Satisfaction of playing game online Attitude toward playing online games Subjective Norms Intention play online games H2 H3 H5 H4 H8 H6 H7 H1 Gambar 2. Model Berbasis Teori
Pengembangan  model  dalam  penelitian  ini mengembangkan  konstruk  (faktor yang diteliti)  dengan  indikator-indikator  sebagai berikut :
a. Konstruk Eksogen (X)
Pada  penelitian  ini  konstruk  endogen yang  digunakan  adalah  :  kepercayaan terhadap  website  game  online (trust  in online  game  website ),  kepuasan  bermain game  online (satisfaction  of  playing online  games ),  kenikmatan  bermain game  online  (online  gaming  enjoyment), Norma subjektif (subjective Norms ).
b. Konstruk Endogen (Y)
Pada  penelitian  ini  konstruk  endogen yang  digunakan  adalah  :  sikap  terhadap bermain  game  online (attitude  toward playing  online  game )  dan  niat  untuk bermain  game  online  (i ntention  to  play online games ).
2. Membangun Diagram Jalur
Berikutnya setelah dibangun model
teoritis adalah menyusun hubungan kausalitas  dengan  diagram  jalur  ( path diagram). Tujuan  dibuatnya path  diagram adalah  untuk  memudahkan  peneliti  dalam melihat  hubungan-hubungan  kausalitas  yang ingin  diuji.  Hubungan  antar  konstruk
dinyatakan  dengan  anak  panah.  Anak  panah yang  mengarah  dari  suatu  konstruk  ke konstruk lain menunjukkan hubungan kausal.  Gambar  model  teoritis  yang  akan dibahas yaitu:
Sumber : Model Penelitian 2013
Gambar 3. Diagram Jalur 3. Penyusunan Persamaan Struktural a) Persamaan-Persamaan Struktural ( Structural Equation ) Bentuk persamaanya antara lain:
Var.    Laten    Endogen=  β    Var.    Laten Endogen  +  γ Var.Laten  Eksogen  + Error Keterangan: β = Koefisien regresi variabel laten endogen. γ = Koefisien regresi variabel laten eksogen Persamaan struktural pada penelitian ini adalah:
Attitude  = γ1 trust + γ2 satisfaction +  γ3 enjoy + Z1 Intention = γ1 trust + γ2 satisfaction +  γ3 enjoy + γ4 norms + β1attitude+ Z2
b) Persamaan  spesifikasi  model  pengukuran (Measurement Model)
Merupakan  persamaan  yang  menyatakan hubungan  antara  konstruk  laten eksogen maupun endogen dengan  variabel-variabel indikatornya.,  dan  juga  menyatakan  korelasi antar  konstruk  yang  menjadi  hipotesis. Bentuk  persamaan  inidikator  variabel  laten eksogen dan  indikator  laten endogen antara lain:
1). Trust in online game website X1= λ1 X + e1 X2= λ2 X + e2 X3= λ3 X + e3 X4= λ4 X + e4 X5= λ5 X + e5
2). Satisfaction of playing online games
X6= λ6 X + e6 X7= λ7 X + e7
X8= λ8 X + e8 X9= λ9 X + e9 X10= λ10 X + e10 3). Online gaming enjoyment X11= λ11 X + e11 X12= λ12 X + e12 X13= λ13 X + e13 X14= λ14 X + e14 X15= λ15 X + e15 4). Subjective norms X16= λ16 X + e16 X17= λ17 X + e17 X18= λ18 X + e18 X19= λ19 X + e19
X20= λ20 X + e20 5). Attitude toward playing online game
Y1= λ1 Y+ e21
Y2= λ2 Y+ e22 Y3= λ3 Y+ e23
Y4= λ4 Y+ e24 Y5= λ5 Y+ e25 6). Intention to play online games Y6= λ6 Y+ e26 Y7= λ7 Y+ e27 Y8= λ8 Y+ e28 Y9= λ9 Y+ e29 Y10= λ10 Y+ e30

## 4. Pemilihan Data Input dan Teknik Estimasi
Untuk  melakukan  estimasi  dari  model yang  dikembangkan  dan  matriks  input    yang telah  dipilih,    pada  penelitian  ini  digunakan software AMOS  dengan  teknik  estimasi Maximum  Likelihood (ML)  karena  lebih efisien  dan  tidak  bias  dan  digunakan  pada sampel yang banyaknya 100 s/d 200 sampel.
5. Evaluasi Masalah Identifikasi Model Masalah identifikasi model adalah masalah yang terkait
dengan
ketidakmampuan  model  yang  diusulkan untuk  menghasilkan  estimasi  yang  unik. Untuk  melihat ada tidaknya masalah tersebut dilakukan  pemeriksaan  terhadap Offending Estimate yang  merupakan  hasil  pendugaan parameter baik pada model struktural maupun pada  model  pengukuran  dimana  nilainya berada diluar batas yang dapat diterima. Untuk melihat ada tidaknya masalah identifikasi adalah dengan melakukan pemeriksaan  terhadap Offending  Estimate. Offending  Estimate adalah  hasil  pendugaan parameter,  baik  pada  model  struktural maupun  pada  model  pengukuran  yang nilainya  di  luar  batas  yang  dapat  diterima.
Jika  terjadi Offending  Estimate maka  yang harus dilakukan adalah dengan menghilangkannya. Adapun gejala-gejala Offending Estimate yang sering terjadi :
1. Nilai  standar error dari  salah  satu  atau beberapa koefisien yang sangat besar.
2. Ketidakmampuan program untuk
menghasilkan  matriks  informasi  yang seharusnya disajikan.
3. Nilai  estimasi  yang  tidak  mungkin misalkan error variance yang negatif.
4. Adanya nilai korelasi yang sangat tinggi (> 0.90) antar koefisien estimasi.
6. Penilaian Kriteria Goodness of Fit Penilaian ini dilakukan untuk  mengetahui
seberapa  jauh  model  persamaan  struktural yang  dihipotesakan  sesuai  dengan  sample data. Penilaian dilakukan dengan menggunakan uji asumsi SEM, uji kesesuaian model ( Overall Model Fit ), dan uji parameter model
Tabel 3. Batas Nilai Kritis Uji Kesesuaian Model Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Keterangan 1.  Absolut Fit Measures  Chi-Squares Χ 2
(CMIN)  Probability
 Chi-Squares Χ 2 Relatif (CMIN/DF)
 GFI  RMSEA Kecil,  ≤ χ 2 ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 (Huland, 1996) (Huland, 1996) (Byrne,  1988) (Diamontopaulus,
2000) (Browne, 1993)
2. Incremental Fit Measures
 AGFI
 TLI
 NFI  CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 (Diamontopaulus, 2000) (Hair, 1998) (Bentler, 1992)
(Arbuckle, 1997)
3 . Parsimonious Fit Measaures
 PNFI  PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 (James, 1992) (Byrne, 1988) Sumber : WIDODO 2006, 54

## 7. Interpretasi dan Modifikasi model
Tujuan  langkah  terakhir  ini  adalah  untuk memutuskan  bentuk  perlakuan  lanjutan setelah  dilakukan  evaluasi  asumsi  dan  uji kesesuaian  model.  Jika  model  dinyatakan cukup  baik,  maka  langkah  berikutnya  adalah melakukan  interpretasi.  Namun  jika  model dinyatakan  belum  baik  atau  tidak  memenuhi syarat  pengujian,  maka  perlu  diadakan modifikasi. Setelah model diestimasi,
residualnya haruslah kecil atau mendekati nol dan  distribusi  frekuensi  dari  kovarians residual harus bersifat simetrik.
Pedoman dalam mempertimbangkan perlu tidaknya dilakukan modifikasi sebuah model, adalah  dengan  melihat  residual  kovarians yang  dihasilkan  model  tersebut.  Nilai  batas kritis residul
kovarians
yang direkomendasikan adalah ≤ 2,58.
Batas  keamanan  untuk  jumlah  residual adalah  5%,  bila  nilai  residualnya  lebih  besar dari  5%  dari  semua residual  kovarians yang dihasilkan oleh model, maka sebuah modifikasi mulai perlu dipertimbangkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Profil Responden
Dalam
penelitian
ini responden
merupakan  para  pengguna  game  online  yang memainkan  game-game  online.  Data  profil responden  yang  menjadi  obyek  penelitian  ini pada  dasarnya  diklasifikasikan  berdasarkan umur,  jenis  kelamin,  tempat  memainkan  game online  serta  waktu  yang  digunakan  untuk mengakses  game  online.  Responden  yang menjawab  kuesioner  sebanyak  196  orang. Kuesioner disebarkan langsung kepada responden.  Jumlah  sampel  tersebut  telah memenuhi kaidah analisis SEM yang membutuhkan  sampel  berkisar  antara  100-200 sampel. Data lengkap mengenai profil responden yang menjadi obyek penelitian dapat dilihat sebagai berikut :

## Tabel 4. Profil Responden Penelitian
Sumber : Kuesioner Juli 2013

## B. Model Awal
Setelah  melakukan  analisis  statistik deskriptif, tahapan selanjutnya adalah
menuangkan  kerangka  pemikiran  ke  dalam path diagram . Path diagram ini melibatkan 4 variabel  eksogen  dengan  masing-masing  5 indikator  dan  2  variabel  endogen  dengan masing-masing 5 indikator.
Gambar 4. Model Awal
C. Identifikasi model Tahapan analisis model dapat diteruskan  jika  model  termasuk  dalam kategori over-identified. Kategori  ini  dapat dilihat dengan nilai df yang positif dari model yang  dibuat.  Hasil  output  AMOS  yang menunjukkan nilai df dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5.: Computation of Degrees of
Freedom

## D. Uji Kesesuaian
Hasil uji kesesuaian dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 5. Hasil Uji Kesesuaian
Klasifikasi Responden Jumlah Persentase Umur: > 18 thn 77 39,29 % < = 18 thn 119 60,71 % Total 196 100 % Jenis Kelamin: Perempuan 74 37,76 % Laki-laki 122 62,24 % Total 196 100 % Lama menggunakan: > 3 thn 69 35,20 % < = 3 thn 127 64,80 % Total 196 100 % Number of distinct sample moments: 465 Number of distinct parameters to be estimated: 74 Degrees of freedom (465 - 74): 391

## E.
Uji Signifikansi Model  struktural  yang  tidak  fit  tau tidak memenuhi persyaratan, akan
dikonversikan  menjadi  model  jalur.  Model jalur  yang  sudah  dibuat  pada  penelitian  ini, dapat  dilihat  pada  gambar  4.3.  Penamaan untuk variabel pada model jalur ditambahkan huruf  “P”  yang  mengindikasikan  bahwa variabel tersebut adalah “PATH”.
Gambar 6. Hasil Uji Signifikansi
Seluruh  tahapan  pengujian  telah  dilakukan dan  mendapatkan  hasil  dari  hipotesis  umum yaitu  tidak  semua  variabel  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  sikap  dan  niat pengguna game online bermain.
Tabel 6. Hasil Hipotesis Khusus

## F. Model Akhir
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi, pada  model  jalur  akhir  akan  terdapat koefisien  regresi  seperti  pada  gambar  4.4 berikut ini.
Hipotesis Deskripsi Hasil Trusta Kepercayaan terhadap web game online berpengaruh secara signifikan terhadap Sikap pengguna bermain. H 1 Diterima (Signifikan) Trustb Kepercayaan terhadap web game online  berpengaruh secara signifikan terhadap Niat bermain penggunanya. H 1 Diterima (Signifikan) Enjoya Kenikmatan bermain game online berpengaruh secara signifikan terhadap Sikap pengguna bermain. H 1 Diterima (Signifikan) Enjoyb Kenikmatan bermain game online berpengaruh secara signifikan terhadap Niat bermain penggunannya. H 1 Ditolak (Non signifikan) Satisfactiona Kepuasan bermain berpengaruh secara signifikan terhadap Sikap bermain penggunanya H 1 Ditolak (Non signifikan) Satisfactionb Kepuasan bermain berpengaruh secara signifikan terhadap Niat bermain penggunanya H 1 Ditolak (Non signifikan) Attitude Sikap bermain penggunanya berpengaruh secara signifikan terhadap Niat bermainnya. H 1 Ditolak (Non signifikan) Norms Norma subjektif berpengaruh secara signifikan terhadap Niat bermain penggunanya.
H 1 Diterima
(Signifikan)

## PENUTUP
Berdasarkan    hasil  penelitian  ini maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Kepuasan  dan  norma  subjektif  tidak mempengaruhi  sikap  untuk  bermain game online.
2. Niat  untuk  bermain  game  online penggunanya  hanya  dipengaruhi  oleh kepercayaan  dan  norma  subyektif  yang ada.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan,  juga  diperoleh  kesimpulan bahwa  tidak  semua  variabel  dalam model yang  diajukan  berpengaruh terhadap  sikap  dan  niat  pengguna  game online.

## DAFTAR PUSTAKA
Albarracín Dolores, Johnson Blair  T,
Fishbein  Martin,  Muellerleile  Paige  A. 2001. “Theories  of  Reasoned  Action and  Planned  Behavior  as  Models  of Condom Use: A Meta-Analysis” , Psychological  Bulletin,  2001,  Vol  127, No. 1, 142-161.
Arbuckle  James  L.  2012. “IBM SPSS Amos 21 User's Guide” , IBM, U.S.
Buditjahjanto I.G.P. Asto, Hariadi Mochamad,  Purnomo  Mauridhi  Hery 2009. Game Bisnis Menggunakan Agen Cerdas  Berbasiskan  Fuzzy  C  Means Untuk  Pendukung  Keputusan,  Jurnal Penelitian dan Pengembangan TELEKOMUNIKASI,  Juni  2009,  Vol. 14, No. 1.
Chandra    Arvin  Nathanael.  2006.  Gambaran Perilaku  dan  Motivasi  Pemain  Online Games,    Jurnal  Pendidikan  Penabur, Desember  2006,  No.07, 2006.
Cheng Jao-Hong & Chen Shu-Wei. 2012. “A
Fuzzy Delphi and Fuzzy AHP Application  for  Evaluating  Online Game  Selection”, Published  Online May 2012 in MECS DOI: 10.5815/ijeme.2012.05.02 Available online at http://www.mecs- press.net/ijeme.
Denga  Zhaohua,  Yaobin  Lua,  Kwok  Kee
Weib & Jinlong Zhanga 2010.
“Understanding  customer  satisfaction and  loyalty:  An  empirical  study  of
mobile  instant  messages  in  China”, International  Journal  of  Information Management  30,  Vol  30,  Pages  289– 300, August 2010.
Fishbein  &  Ajzen,  I.  1975.  “ Belief,  Attitude, Intention  and  Behavior  An  Introduction to  Theory  and  Research ”,  Addison- Wesley, Reading, MA.
Ghozali    Imam.  2013.  Model  Persamaan Struktural  Konsep  dan  Aplikasi  dengan Program  AMOS  21.0,  Semarang  : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hamzah  Ardi.  2009.  Evaluasi  Kesesuaian Model Keperilakuan dalam Penggunaan Teknologi Sistem Informasi di Indonesia, Fakultas Ekonomi Universitas Trunojoyo, Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi 2009  (SNATI  2009)  ISSN:  1907-5022, Yogyakarta. Hartmann  Tilo dan Christoph Klimmt. 2006. “Gender and Computer Games: Exploring  Females’  Dislikes”,  Journal of  Computer-Mediated  Communication 11 (2006) 910–931 @ 2006 International Communication Association. Hayati  Nur.  2011. “The  Effect  Of  Customer Satisfaction, Customer Trust On Custromer  Loyalty  Of  The  Card  Users Of  PT.  Indosat  Tbk”, Proceedings  of The  1st  International  Conference  on Information  Systems  For  Business Competitiveness (ICISBC) 2011.
HM  Jogiyanto.  2007.    Sistem  Informasi Keperilakuan, Yogyakarta : Andi Offset. HM  Jogiyanto.  2011.  Konsep  dan  Aplikasi Structural  Equation  MOdeling  berbasis varian dalam penelitian bisnis,
Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
Iriadi Nandang. 2010. Kajian prilaku mahasiswa  dalam  menggunakan  wi-fi hotspot  :  studi  kasus  di  universitas pembangunan
nasional "veteran"
Jakarta, Tesis, Magister Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta. Littauer  Florence.  1996.  Personality  Plus
Bagaimana memahami orang lain
dengan  memahami  diri  anda  sendiri, Jakarta : Binarupa Aksara.
M  Ian  D  Jee, “Theory  Of  Reasoned  Action (TRA)” ,
http://www.scribd.com/doc/101688298/ Theory-of-Reasoned-Action, (diakses
14 Juni 2013) Ramadhani  Rizki  Idesti.  2012.  “ Reasoned Action Theory Issue” , 2012. http://komunikasi.us/index.php/mata- kuliah/media-convergence/19- ptik/4088-reasoned-action-theory-issue, (diakses 3 juni 2013)
Rimer Karen Glanz Barbara K. & Viswanath
K..  2008. “Health  Behaviour  and Health  Education  :  Theory,  Reseacrh and Practice”, Jossey-Bass, San Francisco.
Rollings  Andrew  &  Adams  Ernest.  2007. Andrew  Rollings  and  Ernest  Adams  on Game Design”, New Riders Publishing,
USA.
Santoso  Singgih.  2012.  Analisis  SEM
Menggunakan  AMOS,  Jakarta  :  PT.
Elek Media Komputindo.
Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif    Kualitatif  dan  R&D,
Bandung : AlfaBeta.
Sugiyono. 2011.
Metode Penelitian Kuantitatif    Kualitatif  dan  R&D, Bandung : AlfaBeta.
Supiani.  2005.  Teori-Teori  Motivasi,  2005. http://supiani.staff.gunadarma.ac.id/Publ ications/files/1178/TEORI+TEORI+MO TIVASI.doc, (diakses 18 juni 2013)
Widodo,  Prabowo  Pudjo.  2006.  Langkah- langkah dalam SEM Pemodelan Persamaan Struktural, Jakarta.
Wijaya  Tony.  2013.  Analisis  Structural
Equation
Modeling menggunakan AMOS,  Yogyakarta  :  Universitas  Atma
Jaya Yogyakarta.
Wijayanto  Setyo  Hari.  2008.  Structural Equation  Modeling  dengan  Lisrel  8.8 Konsep  dan  Tutorial,  Yogyakarta  : Graha Ilmu.
Wu  Jiming  &  Liu  De.  2007. The  Effects  of Trust  and  Enjoyment  on  Intention  to Play Online Games , Journal of
Electronic Commerce Research, VOL 8,
NO 2, 2007.
Wu  Jiming,  Li  Pengtao  &  Rao  Shashank. 2008. “Why  They  Enjoy  Virtual  Game
Worlds?  An  Empirical  Investigation”, Journal of Electronic Commerce
Research, Vol 9, No 3, 2008.
Yamin  Sofyan  &  Kurniawan  Heri.  2009.
Structural  Equation  Modeling  Belajar lebih  mudah  teknik  analisis  data kuesioner dengan Lisrel – PLS, Jakarta : Salemba Infotek.

## BIODATA PENULIS
Erni    Dwi  Pratiwi, Staff  Pengajar  di  BSI Jatiwaringin.  Lulus  S1  pada  tahun  2010  di STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta  dan  Lulus  S2 pada  tahun  2013  di  Pasca  Sarjana  STMIK Nusa  Mandiri.  Menjadi  Pembimbing  Tugas Akhir Program D3 pada AMIK BSI.