Personalized Online Advertisements as A Means of Enhancing Purchase Intention:The Mediating Effect of Advertising Value
Felicia Juliana Haloho; Endang Parahyanti Fakultas Psikologi, Universitas Indonesia Depok, Jawa Barat, Indonesia, 16424
email : feliciajulianaa@gmail.com; endang.parahyanti@ui.ac.id
Journal PSIKODIMENSIA
Volume 19, No. 2, Juli - Desember 2020 ISSN cetak : 1411-6073 ISSN online : 2579-6321
DOI:10.24167/psidim.v19i2.2650

## Abstract
The high number of online shopping transactions and the rapid increase in internet users in  Indonesia  has  encouraged  many  marketers  to  advertise  their  products  online.  The growth of online advertising can no longer be limited or dammed, so efforts to increase the  effectiveness  of  online  advertising  is  a  big  challenge  for  marketers.  Personalized advertising  is  one  of  the  innovations  that  aim  to  increase  the  effectiveness  of  online advertising.  This  study  combines  models  of  web  advertising,  traditional  advertising, smartphone  advertising,  personalization,  and  advertising  value  to  understand  how  the process of personalization in online advertising influences purchase intention. Based on the results of the integration, researchers hypothesize that the advertising value mediates the  relationship  between  personalization  of  online  advertising  and  purchase  intention. This  study  involved  327  respondents  consisting  of  internet  users  in  Jabodetabek  by distributing questionnaires online. Data were analyzed by regression analysis using SPSS 22.0.  The  results  show  that  personalization  significantly  influences  purchase  intention, personalization  is  significantly  related  to  advertising  value,  advertising  value  is significantly  related  to  purchase  intention  and  the  relationship  between  personalization and purchase intention is fully mediated by advertising value.
Keywords : Personalized, Advertising Value, Purchase Intention, Online Advertisements

## PENDAHULUAN
Laporan  dari  e-Conomy  SEA
2018 menyatakan bahwa Gross
Merchandise  Value atau  GMV  dari e- commerce di Indonesia pada tahun 2018 adalah  sebesar  US$  12,2  miliar.  Artinya
Indonesia  menyumbang  US$  1  dari setiap  US$  2  yang  dihabiskan  di  Asia
Tenggara (Google & TEMASEK, 2018).
Dengan kata lain, Indonesia menyumbang  50%  dari  keseluruhan transaksi  belanja  daring  ( online )  di  Asia Tenggara.  Berdasarkan  data  tersebut, dapat dikatakan bahwa perilaku pembelian  secara  daring  ( online )  di Indonesia  cukup  tinggi.    Selain  itu, pemberlakuan work  from  home (WFH) yang  terjadi  pada  tahun  2020  akibat
pandemi  COVID-19  yang  melanda dunia  berdampak  pada  tren  minat belanja online orang  Indonesia. Analytic Data Advertising (ADA, 2020) mencatat bahwa  terdapat  lonjakan  penggunaan aplikasi  belanja online ( e-commerce) hingga  300%,  peningkatan  volume permintaan  barang  secara online 5-10
kali  lipat,  pembelian  secara  daring  yang meningkat rata-rata 26% setiap bulannya, dan pertambahan sebesar 51% konsumen  baru  yang  melakukan  belanja online selama penerapan social distancing di  Indonesia.    Banyaknya penutupan  pusat  perbelanjaan  selama pandemi  membuat  berbelanja  secara online menjadi  pilihan  utama  konsumen guna  memenuhi  kebutuhannya.  Dengan
demikian  penting  untuk  menelaah  lebih jauh  terkait  dengan  tingginya  perilaku pembelian secara daring ( online ).
Perilaku  membeli  tidak  hanya muncul  begitu  saja,  tetapi  akan  dimulai dengan  aspek  psikologis  yaitu  intensi (Ajzen,  1985).  Jadi,  seseorang  yang membeli  suatu  produk,  pada  dasarnya akan  dimulai  dengan  intensi  untuk membeli produk tersebut terlebih dahulu. Intensi membeli dapat didefinisikan sebagai rencana awal untuk membeli  barang  atau  jasa  tertentu  di masa  depan.  Rencana  ini  mungkin  tidak selalu  mengarah  pada  implementasi karena  dipengaruhi  oleh  kemampuan konsumen untuk melakukannya (Blackwell  et  al.,  2006;  Hawkins  & Mothersbaugh, 2010). Sebelum memutuskan untuk membeli suatu produk, biasanya konsumen akan mencari informasi terlebih dahulu terkait produk yang akan dibeli, salah satunya melalui media iklan
(Ahn,  2014).  Menurut  Stephen  (2016) iklan  merupakan  media  yang  memiliki peran  penting  dalam  pemasaran  suatu produk. Iklan biasanya digunakan pemasar untuk memengaruhi dan mengkomunikasikan suatu produk kepada  konsumen  sehingga  konsumen bersedia atau tetap menggunakan produk yang ditawarkan.
Perkembangan  teknologi yang sangat  cepat,  menyebabkan  perubahan pada  cara  produsen  atau  pemasar  dalam mengiklankan produknya kepada
konsumen  (Ahn,  2014).  Di  Indonesia sendiri,  peningkatan  pengguna  internet sampai  akhir  2018  tercatat  melebihi setengah  dari  total  populasi  Indonesia (PubMatic,  2019).  Semakin  tingginya pengguna  internet,  mendorong  banyak pemasar untuk beralih dalam mengiklankan  produknya  ke  media daring  ( online ).  Iklan  daring  ( online ) dianggap  memiliki  banyak  kelebihan karena  tidak  dibatasi  oleh  ruang  dan waktu,  sehingga  konsumen  dapat  secara bebas  mengakses  iklan  dimana  dan kapan  saja  (Robas,  2012).  Selain  itu,
perkembangan  fitur  periklanan  di  media sosial  dan  tren  belanja  daring  ( online ) juga semakin  mendorong pemasar untuk mengkampanyekan  merek  dan  promosi ke  arena  daring  ( online )  (PubMatic, 2019).
PubMatic  (2019)  mencatat  bahwa pengeluaran  iklan  daring  ( online )  global pada 2019 diproyeksikan  mencapai  US$ 327.28  miliar  (sekitar  Rp  4601  triliun), tumbuh  hingga  48,5%  dari  tahun sebelumnya.  Pada  tahun  berikutnya diprediksi  bahwa  angka  tersebut  dapat mencapai  hingga  US$  380.40  miliar (sekitar  Rp  5346  triliun),  atau  tumbuh menjadi  54,5%.  Artinya,  jika  kita merujuk  pada  data  ini,  hingga  tahun 2020  sebagian  besar  pengeluaran  iklan akan  dihabiskan  untuk  iklan  daring ( online )  dan  perlahan-lahan  menggeser tren  iklan  konvensional  atau  tradisional. Dapat  dikatakan  bahwa  dunia  daring ( online )  adalah  pasar  periklanan  yang sangat  menjanjikan  dan  berperan  dalam proses  pengambilan  keputusan  dalam membeli  suatu  produk  atau  layanan  (Ho & Ho, 2008; Kim & Han, 2014).
Semakin  banyak  pemasar  yang mengiklankan  produknya  secara  daring ( online ),  persaingan  antar  merek  pun kian  mengetat, namun  di sisi lain  hal ini dapat menyebabkan pemberian informasi  menjadi  berlebihan  kepada konsumen ( excessive ) sehingga penerimaan  informasi  oleh  konsumen menjadi  kurang  efektif  (Logan  et  al., 2012; Mikalef et al., 2013). Pertumbuhan iklan daring ( online ) memang  tidak  bisa  lagi  dibatasi  atau dibendung, sehingga upaya dalam meningkatkan  efektivitas  iklan  daring ( online ) merupakan tantangan besar bagi pemasar  (Chung  et  al.,  2016).  Menurut Stephen  (2016),  iklan  dikatakan  efektif apabila  berhasil  mencapai  tujuan  yang ingin  dicapai  oleh  pemasar.  Salah  satu inovasi  di  bidang  pemasaran  yang bertujuan untuk meningkatkan efektivitas periklanan adalah personalisasi iklan (Sunikka et al., 2008; Tsai  et  al.,  2011;  Tucker,  2014).
Personalisasi  iklan  merupakan  suatu bentuk  iklan  yang  menyediakan  konten spesifik untuk individu yang disesuaikan dengan  preferensi  eksklusif  mereka  (Li & Browne, 2006; Tucker, 2014).
Iklan  hasil  personalisasi  terkait dengan  informasi  tentang  individu, seperti  informasi  demografis,  riwayat pencarian,  dan  preferensi  merek  (Bang &  Wojdynski,  2016).  Tujuan  dari personalisasi adalah memahami preferensi  konsumen  dan  fokus  pada konten  yang relevan serta sesuai  dengan kebutuhan  konsumen  sehingga  pemasar dapat lebih mudah menjangkau pelanggan  potensial.  Tujuan  jangka panjangnya  adalah  untuk  menghasilkan lebih banyak peluang bisnis dan meningkatkan  kepuasan  pelanggan  (Ho & Ho, 2008; Xu et al., 2008). Beberapa  penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa iklan daring
( online )  yang  dipersonalisasi  dapat meningkatkan  keefektifan  iklan  dalam menyampaikan informasi terkait produk, meningkatkan  nilai  kredibilitas  dari iklan tersebut, serta meningkatkan kesenangan  konsumen  yang  menerima iklan  tersebut.  Selain  itu,  iklan  yang dipersonalisasi  dapat  mengurangi  rasa iritasi karena pesan iklan sudah disesuaikan  untuk  memenuhi  preferensi dan  minat  pelanggan  sehingga  pada akhirnya  dapat  meningkatkan  intensi membeli  (Robas,  2012;  Tucker,  2014; Xu  et  al.,  2008).  Howard  dan  Kerin (2004) juga menemukan bahwa konsumen  dalam  pemasaran  daring ( online ) lebih cenderung memiliki intensi  membeli  yang  lebih  tinggi  untuk produk  yang  direkomendasikan  dalam iklan yang sudah dipersonalisasi. Pada penelitian ini, peneliti berupaya  untuk  memahami  faktor  apa yang  dapat  menjelaskan  mengapa  iklan daring  ( online )  yang  dipersonalisi  dapat memengaruhi  intensi  membeli.  Salah satu  faktor  yang  dapat  menjelaskan  hal ini  adalah  nilai  iklan  ( advertising  value ) (Lee et al., 2016; Liu et al., 2012). Nilai iklan  ( advertising  value) merupakan
penilaian  atau  evaluasi  yang  dirasakan pelanggan  terkait  suatu  iklan  (Liu  et  al., 2012).  Penelitian  sebelumnya  dalam pemasaran  menemukan  bahwa  terdapat efek  positif  dari  pesan  iklan  tradisional yang  dipersonalisasi  terhadap  nilai  iklan (DeZoysa,  2002;  Rao  &  Minakakis, 2003;  Robins,  2003).  Maka,  peneliti berasumsi bahwa efek positif juga terjadi terhadap  nilai  iklan  pada  iklan  daring ( online ) yang dipersonalisasi Penelitian  yang  dilakukan  oleh Kim  &  Han  (2014)  dan  Wang  et  al. (2013)  menunjukkan  bahwa  nilai  iklan merupakan  prediktor  utama  dari  intensi membeli  dalam  konteks  iklan  di  ponsel cerdas.  Intensi  untuk  membeli  suatu produk dapat meningkat ketika pelanggan  menunjukkan  evaluasi  yang positif  terhadap  suatu  iklan  dari  produk yang  ditawarkan  (Ahn,  2014;  Wang  et al.,  2013),  meskipun  pada  beberapa penelitian  lain,  nilai  iklan  dipahami sebagai  prediktor  sikap  terhadap  iklan (Lee et al., 2016; Liu et al., 2012).
Berdasarkan uraian di atas,
peneliti  berasumsi  bahwa  iklan  daring ( online )  yang  dipersonalisasi  dapat membuat  penilaian/evaluasi  konsumen terhadap  suatu  iklan  semakin  positif sehingga  nantinya  akan  meningkatkan intensi  membeli.  Dengan  kata  lain, ketika  pelanggan  memiliki  intensi  untuk membeli  suatu  produk,  hal  ini  akan didahului  oleh  evaluasi  yang  positif terhadap  iklan  daring  ( online )  yang dipersonalisasi.  Oleh  karena  itu,  peneliti mengusulkan hipotesis sebagai berikut:
H1:  Terdapat  hubungan  yang positif  antara  personalisasi  iklan  daring ( online ) dengan intensi membeli.
H2:  Terdapat  hubungan  yang positif  antara  personalisasi  iklan  daring ( online ) dengan nilai iklan.
H3:  Terdapat  hubungan  yang positif  antara  nilai  iklan  dengan  intensi membeli.
H4:  Terdapat  peran  mediasi  nilai iklan terhadap hubungan antara
personalisasi  iklan  daring  ( online )  dan intensi membeli.
Gambar 1 . Model Penelitian

## METODE
Penelitian ini menggunakan desain penelitian kuantitatif non- eksperimental, menggunakan survei daring  sebagai  strategi  pengumpulan data.  Teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah convenience sampling , dimana populasinya adalah pengguna  internet  di Jabodetabek.  Sampel  dalam  penelitian ini  adalah  327  pengguna  internet  di Jabodetabek  dengan  usia  minimum  18 tahun.
Personalisasi diukur dengan empat aitem  yang  dimodifikasi  dari  Xu  et  al. (2008) dan Ünal et al. (2011). Nilai iklan diukur  dengan  tiga  aitem  dari  Ducoffe (1996)  dan  Liu  et  al.  (2012).  Variabel terakhir  yaitu  intensi  membeli  terdiri dari  tiga  aitem  yang  diadaptasi  dari Hong  dan  Cho  (2011)  dan  Wu  et  al. (2011). Setiap aitem diukur menggunakan skala likert dengan
rentang  enam  poin  dari  "sangat  setuju" hingga  "sangat  tidak  setuju".  Analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi pada SPSS versi 22. HASIL Responden  penelitian  ini  adalah
327 orang pengguna internet di Jabodetabek  yang  terdiri  dari  60,3% perempuan dan 39,7% laki-laki.
Responden  penelitian  memiliki  rentang usia dari 19 hingga 52 tahun ( M = 26,61, SD =  7,94)  dengan  presentase  terbesar ada  pada  usia  23  tahun  (30,9%). Mayoritas  responden  pada  penelitian  ini memiliki  pendidikan  akhir  sarjana  (S1) yaitu sebanyak 59,4%. Sisanya memiliki Pendidikan akhir sekolah menengah atas (SMA), diploma, S-2, dan juga S-3. Jika dilihat  dari  jenis  pekerjaan,  sebagian besar  (42,4%)  bekerja  sebagai  pegawai swasta.
Pada tabel 1 dapat dilihat rata-rata atau mean (M),  standar  deviasi  (SD), koefisien reliabilitas dari masing-masing variabel berdasarkan Reliability Analysis Alpha  Cronbach ,  dan  korelasi  pearson (r) antar variabel.
Tabel 1. Mean , Standar Deviasi, Cronbach’s α dan Korelasi
Variabel M SD Cronbach’ s α Personalis asi Nilai iklan Intensi membeli r r r Personalisasi 19,01 3,37 0,815 - 0,75 *** 0,47 *** Nilai iklan 15,68 2,56 0,896 - - 0.54 *** Intensi membeli 15,13 2,11 0,922 - - - Catatan. n :327 *** p<.001 ( two-tailed )
Berdasarkan hasil analisis korelasi yang  disajikan  pada  Tabel  1,  diketahui bahwa  terdapat  hubungan  yang  positif (p<.001,  r  =  0,47)  antara  variabel personalisasi  ( M =  19,01 SD =  3,37) dengan intensi  membeli ( M = 15,13 SD = 2,11) (hipotesis 1). Variabel personalisasi  juga  memiliki  hubungan yang signifikan (p<.001, r=0,75)
dengannilai  iklan  ( M =  15,68 SD= 2,56) (hipotesis  2).  Selanjutnya,  nilai  iklan dengan  intensi  membeli  juga  memiliki hubungan yang signifikan p<.001, r=0,54  (hipotesis  3).  Dengan  demikian seluruh  variabel  pada  penelitian  ini saling  berkorelasi  secara  positif  maka
hipotesis 1 hingga 3 dalam penelitian ini diterima. Jika penelitian memiliki korelasi  yang  signifikan  antara  variabel maka peneliti dapat mengusulkan analisis mediasi (Baron & Kenny, 1986). Tabel 2. Analisis Mediasi Variabel β SE t F 95% CI LL UL Personalisasi  Intensi membeli c: 0,7724 0,1601 4,8251 23,282 0,4539 1,0908 Personalisasi  Nilai iklan a: 0,2851 0,0274 10,390 108,0980 0,2305 0,3396 Personalisasi & Nilai iklan  Intensi membeli b: 1,8543 0,6151 3,0146 17,3329 0,6304 3,0782 c’: 0,2438 0,2325 3,0146 17,3329 -0,2189 0,7064 Catatan. R 2 : adjusted R-square ; degrees of freedom (df) = 326; R 2 : regression coefficient . p < .05
Penelitian ini menggunakan regresi linier sederhana untuk menganalisis efek mediasi antara variabel  untuk  jalur  tanpa  mediasi. Model pertama pada Tabel 2 menunjukkan bahwa personalisasi adalah  prediktor  signifikan  dari  intensi membeli, F (1, 325) = 23,28, p <0,05, R 2 = 0,22. Artinya personalisasi menjelaskan  22%  varians  dalam  intensi membeli.  Model  kedua  menunjukkan bahwa  nilai  iklan  diprediksi  secara signifikan  oleh  personalisasi,  F  (1,  325) =  108,09,  p  <0,05,  R 2 =  0,56.  Hal  ini menunjukkan bahwa 56% varians dalam nilai  iklan  dijelaskan  oleh  personalisasi. Selain  itu,  model  ketiga  pada  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  nilai  iklan secara positif memprediksi intensi membeli, F (1, 325) = 33,53, p <0,05, R 2 =  0,29.  Ada  29%  varians  intensi membeli  yang  dijelaskan  oleh  nilai iklan.
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat β c =0,7724, dengan t c= 4,8251 dan signifikansi  p<0,05  artinya  personalisasi secara  signifikan  memengaruhi  intensi membeli  (c≠0)  maka  kriteria  pertama terpenuhi. Selanjutnya diketahui β a =0,2851,
dengan t a= 10,390 dan
signifikansi  p<0,05.  Maka  personalisasi mempengaruhi nilai iklan secara
signifikan  (a≠0),  dengan  demikian kriteria  kedua  terpenuhi.  Pada  Tabel  2 juga ditunjukkan β b =1,8543 dan β c’ =0,2438. Nilai t b= 3,0146 dan signifikansi  p<0,05,  sedangkan  nilai t c’= 3,0146 dan signifikansi p>0,05.
Jadi,  nilai  iklan  secara  signifikan mempengaruhi  intensi  membeli  (b≠0) dan  personalisasi  tidak  mempengaruhi intensi membeli ( c’ =0), dengan demikian  kriteria  ketiga  juga  terpenuhi. Hasil  analisis  regresi  yang  dilakukan dapat  digambarkan  secara  sederhana seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 2. Analisis Regresi dengan dan Tanpa Mediator
Berdasarkan  Gambar  2  dapat diketahui juga efek total dari personalisasi ke intensi membeli (jalur c ) yaitu  sebesar  0,7724,  efek  langsung
personalisasi ke intensi membeli (jalur c’ )  sebesar  0,2438  dan  efek  tidak langsung personalisasi ke intensi membeli  (jalur a x b )  sebesar  0,2851  x 1,8543 = 0,5286.
Hasil  analisis  membuktikan  nilai iklan  merupakan  mediator  hubungan antara  personalisasi  dengan  intensi membeli. Hal ini terbukti dari terpenuhinya ketiga kriteria untuk mendeteksi  peran  variabel  mediator. Selain itu,  efek  variabel personalisasi  ke variabel  intensi  membeli  yang  menjadi tidak  signifikan  pada  saat  variabel  nilai iklan  dimasukkan  ke  dalam  analisis membuktikan  telah  terjadi mediasi sempurna.  Dengan  kata  lain,  nilai  iklan memediasi  sepenuhnya  ( fully  mediator ) hubungan antara personalisasi dan
intensi  membeli  (hipotesis  4).  Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa seluruh  hipotesis  pada  penelitian  ini diterima.

## DISKUSI
Hasil penelitian menunjukkan bahwa  terdapat  hubungan  yang  positif antara  personalisasi  iklan  daring  dengan intensi  membeli.  Hasil  tersebut  sejalan dengan  penelitian  Howard  dan  Kerin (2004) yang menemukan bahwa konsumen  memiliki  intensi  yang  lebih tinggi  untuk  membeli  produk  yang ditawarkan dalam iklan yang dipersonalisasi.  Iklan  daring  yang  sudah dipersonalisasi akan meningkatkan keefektifan  iklan  dan  membuat  iklan lebih  tepat  sasaran.  Hal  ini  dapat  terjadi karena  iklan  menyampaikan  informasi terkait  produk  yang  sudah  disesuaikan dengan  preferensi  dan  kebutuhan  dari konsumen.  Selain  itu,  penyajian  secara daring  juga  membuat  konsumen  dapat melihat  iklan  secara  mudah  tanpa terbatas  oleh  ruang  dan  waktu  (Kim  & Han,  2014;  Robas,  2012;  Xu  et  al., 2008).
Seperti yang telah diprediksi,
melalui  penelitian  ini  diketahui  adanya hubungan  positif  antara  personalisasi iklan  daring  dengan  nilai  iklan.  Artinya,
semakin  tinggi  tingkat  personalisasi pada  suatu  iklan  daring  maka  semakin positif  pula  nilai  iklan  yang  diberikan konsumen terhadap iklan yang disajikan. Dengan  kata  lain  positif  atau  negatifnya evaluasi konsumen terhadap iklan daring yang diberikan padanya berkaitan dengan tingkat personalisasi atau kesesuaian konten iklan dengan kebutuhan  dan  preferensi  konsumen tersebut. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menemukan bahwa  pelanggan  tertarik  pada  iklan yang  dipersonalisasi  dan relevan  dengan pola  konsumsi  mereka  (DeZoysa,  2002; Robins,  2003),  ada  efek  positif  dari personalisasi  dalam  iklan  tradisional pada  nilai  iklan  (Saadeghvaziri  & Hosseini, 2011)  dan penelitian lain pada konteks iklan seluler, personalisasi dapat meningkatkan  nilai  yang  dirasakan  dari iklan (Kim & Han, 2014).
Penelitian  ini  juga  menunjukkan bahwa  nilai  iklan  merupakan  salah  satu prediktor  dari  intensi  membeli.  Hasil  ini konsisten  dengan  penelitian  sebelumnya dalam  konteks  iklan ponsel cerdas (Kim &  Han,  2014;  Wang  et  al.,  2013). Berdasarkan  hasil  ini,  dapat  dikatakan bahwa  ketika  konsumen  menganggap suatu  iklan  bermanfaat,  penting,  dan berharga,  mereka  akan  berniat  untuk membeli produk atau jasa yang ditawarkan pada iklan tersebut. Hubungan antara personalisasi iklan daring dengan intensi membeli sepenuhnya  dimediasi  oleh  nilai  iklan. Iklan daring yang dipersonalisasi memberikan  informasi  yang  relevan terhadap individu (Ahn, 2014; Campbell &    Wright,  2010).  Hal  ini  sangat memberi  manfaat  pada  konsumen  yang sedang  mencari  informasi  terkait  suatu produk  sebelum  melakukan  pembelian karena dapat menyaring informasi berlebih  yang  tidak  relevan.  Pemberian informasi  yang  sesuai  ini  juga  akan bermanfaat  dalam  memperkecil  tingkat ketergangguan  konsumen  akan  iklan yang  diberikan    (O'Donnel    &  Cramer, 2015).  Oleh  karena  itu,  semakin  tinggi
tingkat  personalisasi  yang  diberikan melalui  iklan  daring  kepada  konsumen akan membuat penilaian/evaluasi konsumen terhadap iklan tersebut semakin  positif  sehingga  nantinya  akan meningkatkan  niat  konsumen  untuk membeli prosuk yang diiklankan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa personalisasi iklan daring secara signifikan memengaruhi intensi membeli dan  nilai  iklan,  nilai  iklan  memprediksi intensi  membeli  secara  signifikan  dan memediasi  sepenuhnya (fully  mediator) personalisasi  iklan  daring  dan  intensi membeli. Hasil penelitian mediasi menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi tingkat  personalisasi  pada  suatu  iklan (iklan  yang  diberikan  semakin  sesuai dengan kebutuhan atau preferensi pelanggan)  akan  membuat  nilai  iklan tersebut semakin positif di mata pelangan  yang  kemudian  meningkatkan intensi  untuk  membeli  produk  atau layanan yang ditawarkan. Berdasarkan hasil penelitian, penerapan  personalisasi  pada  iklan daring akan memberikan banyak manfaat  baik  bagi  konsumen  maupun pemasar.  Melalui  personalisasi  iklan daring, pemasar akan lebih terarah dalam melakukan  pemasaran  dan  konsumen akan terbantu dalam memperoleh informasi  yang  relevan  pada  saat melakukan  pencarian  informasi  sebelum pembelian.  Manfaat  yang  diperoleh konsumen  ini  akan  membuat  evaluasi konsumen  pada  iklan  yang  diberikan menjadi  positif  sehingga  niat  membeli pada konsumen pun dapat meningkat.
Temuan-temuan  ini  memperkuat temuan sebelumnya sekaligus memberikan kontribusi tambahan adanya  faktor  nilai  iklan  yang  dapat menjelaskan pengaruh personalisasi terhadap intensi membeli. Pada penelitian  ini,  peneliti  belum  mengkaji terkait  pengaruh  demografis  terhadap evaluasi/penilaian
konsumen pada
personalisasi  iklan  daring.  Penelitian berikutnya dapat mendalami hal ini lebih lanjut  sehingga  menghasilkan  penelitian yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
Analytic  Data  Advertising  (2020). 4 Data-Driven Strategies For Southeast  Asian  Marketers  As Covid-19 Further Threatens Economic Decline . Retrieved from  https://ada-asia.com/data- driven-strategies-for-southeast- asian-marketers-as-covid-19- further-threatens-economic- decline/
Ahn,  R.J.  (2014).  The  Interplay  Of Advertising Choice And Involvement  On  Psychological Reactance, Attitudes, And Intentions  In  The  Context  Of Online  Video  Advertising.  Tesis.
University of Illinois. Illinois.
Ajzen,  I.  (1985). From  Intentions  to Action:  A  Theory  of  Planned Behavior . New York: Springer.
Bang,  H.,  &  Wojdynski,  B.  W.  (2016).
Distraction  Effects  of  Contextual Advertising  on  Online  News Processing: An Eye-Tracking Study. Journal  Behaviour  and Information Technology , 35. Baron,  R.  M.,  &  Kenny,  D.  A.  (1986). The  Moderator-Mediator  Variable Distinction in Social The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal
Pers. Social Psychology .
Blackwell,  R.  D.,  Miniard,  P.  W.,  & Engel,  J.  F.  (2006). Consumer Behavior  10th  Edition .  Ohio: Thomson/South-Western.
Campbell, D. E., Wright, R. T., & Clay, P.  F.  (2010).  Deconstructing  and operationalizing  interactivity:  an online advertising perspective. JITTA:  Journal  of Information  Technology  Theory and Application , 11 (4), 29.
Chung,  T. S.,  Wedel,  M., &  Rust, R. T. (2016).  Adaptive  Personalization Using Social Networks. Journal of the Academy of Marketing Science. DeZoysa,  S.  (2002)  Mobile  advertising needs to get personal. Telecommunications International , 36 (2): 8. Ducoﬀe,  R.  (1996).  Advertising  value and  advertising  on  the  web. Journal  of  Advertising  Research , 36(5), 21–34 Google & TEMASEK. (2018, November). e-Conomy  SEA  2018 Southeast Asia’s Internet Economy Hits an Inflection Point . Retrieved from https://www.thinkwithgoogle.com /intl/en-apac/tools- resources/research-studies/e- conomy-sea-2018-southeast-asias- internet-economy-hits-inflection- point/
Hawkins,  D.  I.,  &  Mothersbaugh,  D.  L. (2010). Consumer behavior: Building marketing strategy . Boston: McGraw-Hill Irwin. Ho, Shuk Ying & Ho, Kevin K.  (2008). "The Effects of Web Personalization  on  Influencing Users'  Switching  Decision  to  a New Website". Pacis 2008 Proceedings. Paper 67. Hong,  I.-B.,  &  Cho,  H.-H.  (2011). The  impact  of  consumer  trust on  attitudinal  loyalty  and purchase  intentions  in  B2C e- marketplaces: Intermediary trust vs. seller trust. International Journal of
Information Management, 31 (5), 469–479. Howard,  D.  J.,  &  Kerin,  R.  A.  (2004). The  eﬀects  of  personalized
product recommendations on advertisement  response  rates:  The “try  this.  It  works!”  technique.
Journal  of  User  Psychology , 14(3), 271–279
Katadata  (2020,  Mei). E-commerce Tumbuh di tengah Pandemi Covid-19 . Retrieved from https://katadata.co.id/infografik. Kim,  Y.  J.,  &  Han,  J.  (2014).  Why smartphone  advertising  attracts users: A model of web advertising, ﬂow, and personalization. Computers in Human Behavior , 33, 256–269.
Lee, Y. G., Byon, K. K., Ammon, R., &
Park,  S.  B.  R.  (2016).  Golf product advertising  value, attitude toward advertising and brand, and purchase intention. Social Behavior  and  Personality:  an international  journal , 44 (5),  785-
800.
Li, D., & Browne, G. J. (2006). The role of need for cognition and mood in online ﬂow experience. Journal of Computer Information Systems, 46 (3), 11. Liu,  C.-L.  E.,  Sinkovics,  R.  R., Pezderka,  N.,  &  Haghirian,  P. (2012). Determinants of consumer  perceptions  toward mobile advertising —  A comparison between Japan and Austria. Journal of Interactive  Marketing,  26 (1), 21–32. Logan, K., Bright, L. F., & Gangadharbatla, H. (2012). Facebook versus television: Advertising value perceptions among females. Journal of Research in Interactive Marketing, 6(3), 164–179.
Mikalef, P., Giannakos, M., & Pateli, A.
(2013).  Shopping  and  word-of- mouth  intentions  on  social  media.
Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research , 8(1), 17–34. O’Donnell,  K.  &  Cramer,  H.  (2015) “People’s Perceptions of Personalized Ads”, Proceedings of the  International  World  Wide Web Conference Committee (IW3C2). PubMatic.  (2019). 2019  Global  Digital Ad Trends . Retrieved from https://pubmatic.com/reports/2019 -global-digital-ad-trends/ Rao,  B.  &  Minakakis,  L.  (2003).
Evolution of e-mail location-based services.  Communications  of  the ACM 46 (12): 61–65.
Robas,  Fatima  Rashid  Hanoun.  (2012). "Personalized  Online  Advertising In Social Network Sites; Investigating The Role Of Privacy Concerns And Self-Reference Propensity  In  The  Effectiveness Of Personalized Online Advertising  In  Social  Network Sites". Tesis.  Graduate  School  of
Communication .  University  Of Amsterdam. Amsterdam. Robins, F. (2003) The  marketing  of 3G. Marketing Intelligence & Planning 21 (6): 370–378. Saadeghvaziri,  F.  J.,  &  Hosseini,  H. K.  (2011).  Mobile  advertising: An  investigation  of  factors creating  positive  attitude  in Iranian customers. African Journal of Business Management, 5 (2), 394–404. Stephen, A. T. (2016). The role of digital and  social  media  marketing  in consumer behavior. Current Opinion in Psychology , 10 , 17-21.
Sunikka,  Anne.,  &  Bragge,  J.  (2008). "What,  Who  and  Where  :  Insight into Personalization". 41st Hawaii
International Conference on System Sciences. 283- 293. Tsai,  M.T.,  Cheng,  N.C.,  &  Chen,  K.S. (2011). Understanding Online Group  Buying  Intention:  The Roles of Sense of Virtual Community and Technology Acceptance Factors. Total Quality Management, vol. 22, no. 10. Tucker,  C.  E.  (2014).  Social  Networks, Personalized Advertising and Privacy  Controls. Journal  of Marketing  Research .  51(5):  546-
562.
Ünal,  S.,  Erci,  A.,  &  Keser,  Ercan. (2011). Attitudes towards mMobile advertising –  A research to determine the differences between the attitudes  of  youth   and  adults. Procedia Social and Behavioral  Sciences,  24 ,  361–
377.
Wang,  Y.  S.,  Yeh,  C.  H.,  &  Liao, Y.  W.  (2013).  What  drives purchase  intention  in  the context  of  online  content services? The moderating role of  ethical  self-efﬁcacy  for online  piracy. International Journal of Information Management, 33 (1), 199–208. Wu,  P.  C.  S.,  Yeh,  G.  Y.  Y.,  & Hsiao,  C.  R.  (2011).  The effect  of  store  image  and service quality on brand image  and  purchase  intention for private label brands. Australasian Marketing Journal, 19 ,  30–39. Xu,  D.  J.,  Liao,  S.  S.,  &  Li,  Q. (2008).  Combining  empirical experimentation  and  modeling techniques:  A  design  research approach for personalized mobile advertising applications. Decision  Support Systems, 44 (3), 710–724