INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 6301-6318 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Fear of Missing Out! Eksplorasi Niat Menggunakan Streaming Musik dengan Model UTAUT
Intan Cahya Melia 1 ✉ , Joel Faruk Sofyan 2
Universitas Esa Unggul
Email: cmeliaintan@student.esaunggul.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  membuat  banyak  perusahaan  menyediakan  layanan  yang  praktis  terhadap konsumen khususnya layanan streaming musik, banyak konsumen yang mengkonsumsi musik secara digital dengan menggunakan layanan streaming dan koleksi musik secara digital seperti Spotify. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi niat menggunakan streaming musik dengan menggunakan model Unified Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  (UTAUT)  yang  berfokus  pada  variabel performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  serta  perceived enjoyment untuk diteliti pengaruhnya terhadap behavioral intention dan mengkombinasikan dengan Self  Determination  Theory  (SDT)  yang  diwakilkan  dengan  variabel  FOMO  untuk  melihat  pengaruh langsungnya  atas  niat  perilaku  serta  peran  moderasi  terhadap effort  expectancy.  Penelitian  in meggunakan metode purposive sampling dengan 241 responden minimal usia 16 tahun dan berdomisili di  Indonesia.  Sebagai  alat  inferensi,  penelitian  ini  menggunakan  PLS-SEM,  hasil  penelitian  ini menunjukan  bahwa performance  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  perceived enjoyment,  serta  FOMO  berpengaruh  signifikan  terhadap  behavioral  intention.  Sedangkan  effort expectancy  dan  peran  moderasi  FOMO  terhadap  effort  expectancy  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap behavioral intention. Limitasi pada penelitian ini yaitu penggunaan metode UTAUT dimana masih banyak variabel lain yang belum digunakan yaitu pada model UTAUT2, dan dilihat dari nilai T- statistic dan P-Value pada variabel FOMO hanya berbeda tipis diatas syarat signifikansi penelitian, yang mengartikan  bahwa  kemungkinan  besar  terdapat  objek  penelitian  lain  yang  lebih  sesuai  dengan pengaruh variabel FOMO. Peneliti selanjutnya disarankan untuk menambahkan variabel herd behavior untuk meneliti pengaruhnya tehadap behavioral intention agar penelitian lebih bervariasi.
Kata Kunci: UTAUT, Kesenangan yang Dirasakan, Kekhawatiran akan Tertinggal, FOMO, Niat Perilaku

## Abstract
Technological advances have made many companies provide practical services to consumers, especially music streaming services. Many consumers consume music digitally by using streaming services and digital music collections such as Spotify. The purpose of this research is to explore intentions to use streaming music using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model which focuses  on  the  variables  performance  expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating conditions, and perceived enjoyment to examine their influence on behavioral intention and combining with  Self  Determination  Theory  (SDT)  which  is  represented  by  the  FOMO  variable  to  see  its  direct influence on behavioral intentions and the moderating role of effort expectancy. This research used a purposive sampling method with 241 respondents at least 16 years old and domiciled in Indonesia. As an  inference  tool,  this  research  uses  PLS-SEM.  The  results  of  this  research  show  that  performance expectancy, social influence, facilitating conditions, perceived enjoyment, and FOMO have a significant effect on behavioral intention. Meanwhile, effort expectancy and the moderating role of FOMO on effort expectancy do not have a significant effect on behavioral intention. A limitation of this research is the use of the UTAUT method where there are still many other variables that have not been used, namely the UTAUT2 model, and seen from the T-statistic and P-Value values for the FOMO variable, they only differ slightly above the research significance requirements, which means that there is a high probability that there is an object. other research that is more in line with the influence of the FOMO variable. Future researchers  are  advised  to  add  herd  behavior  variables  to  examine  their  influence  on  behavioral intention so that research is more varied.
Keywords: UTAUT, Perceived Pleasure, Worry About Being Left Behind, FOMO, Behavioral Intention

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi digital  saat  ini  sangat  berpengaruh  pada  pola  konsumsi konsumen  salah  satunya  adalah  bagaimana  konsumen  mendengarkan  musik  (Aguiar  & Martens, 2016; Aguiar, 2017). Dulu konsumsi musik dilakukan dengan cara mendengarkan lewat radio, membeli album fisik, mengoleksi album fisik atau mengoleksi pernak-pernik dari musisi yang disukai. Di era digital ini, cara konsumsi musik telah bergeser ke arah yang lebih canggih dan praktis yaitu koleksi musik digital yang disediakan oleh berbagai layanan streaming  musik.  Berbeda  dengan  album  fisik  yang  hanya  menyediakan  koleksi  musik dengan  jumlah  lagu  yang  lebih  sedikit  dan  dengan  satu  musisi  per  albumnya,  layanan streaming musik memungkinkan orang mendengarkan banyak lagu dari berbagai musisi Rahmasari et al. (2022). Layanan streaming musik yang populer dan sering digunakan oleh banyak orang salah satunya adalah Spotify.
Berdasarkan  laporan  aplikasi  musik  dari  Curry  (2023)  Spotify  merupakan  platform streaming musik teratas dan terpopuler di dunia, dengan lebih dari 350 juta pengguna dan 150  juta  pelanggan  dengan  menyediakan  100  juta  lagu  dari  berbagai  musisi  di  dunia.
Pengguna  tahunan  Spotify  juga  selalu  mengalami  peningkatan  mulai  dari  tahun  2015 sampai tahun 2022. Dikutip dari Curry (2023) pengguna tahunan Spotify pada tahun 2022 sudah  mencapai  lebih  dari  400  juta  pengguna  di  seluruh  dunia.  Banyaknya  jumlah pengguna dan pelanggan Spotify ini tentunya didorong oleh berbagai alasan. Niat perilaku (behavioral  intention)  individu  untuk  menggunakan  Spotify  dapat  dipengaruhi  oleh beberapa hal yang pertama, menurut Kenate et al. (2023) ekspektasi atas usaha yang harus dikerahkan untuk memanfaatkan teknologi ( effort expectancy) merupakan salah satu faktor penting untuk mempromosikan penggunaan teknologi. Beberapa studi empiris menyatakan bahwa effort expectancy berpengaruh positif terhadap niat perilaku ( Schukat & Heise, 2021; Yu et al., 2021; Bajunaied et al., 2023; Damtew et al., 2023; Kenate et al., 2023).
Kemudian  manfaat  dari  penggunaan  teknologi  ( perfomance  expectancy).  Menurut Ayaz & Yanartas (2020), efisiensi dari teknologi itu sendiri dapat mempengaruhi niat perilaku individu untuk menggunakan teknologi. Dalam hal ini Spotify memberikan manfaat dengan menyediakan berbagai jenis lagu untuk bisa diakses oleh pengguna untuk digunakan oleh pelanggan di kehidupan sehari-hari maupun saat mereka sedang bekerja. Beberapa studi empiris  menyatakan  bahwa perfomance  expectancy  berpengaruh  positif  terhadap  niat perilaku (Schukat & Heise, 2021; Yu et al., 2021; Tseng et al., 2022; Curtale et al., 2022; Erjavec &  Manfreda,  2022;  Zacharis  &  Nikolopoulou,  2022;  Bajunaied  et  al.,  2023).    Selanjutnya pengaruh  sosial  ( social  influence),  dimana  saran  ataupun  ajakan  dari  lingkungan  sosial seperti keluarga, teman dekat, teman sebaya dan orang-orang penting lainnya juga dapat memberikan  dorongan  dan  mempengaruhi  niat  perilaku  individu  dalam  penggunaan teknologi Schukat & Heise (2021). Spotify memungkinkan pengguna untuk memberi dan menerima  musik  rekomendasi  dengan  menyediakan  fitur  dimana  pengguna  dapat membagikan daftar putar musik ( playlist) yang mereka buat melalui media sosial baik itu kepada keluarga, teman ataupun orang lain Rahmasari et al. (2022). Beberapa studi empiris menyatakan bahwa social influence berpengaruh positif terhadap niat perilaku (Schukat & Heise, 2021; Alkhowaiter, 2022; Chopdar, 2022; Curtale et al., 2022; Guede et al., 2023).
Selain  itu,  menurut  Kenate  et  al.  (2023),  dukungan  teknis  dan  sumber  daya  yang memadai  ( facilitating  condition)  dan  kesenangan  yang  dirasakan  (perceived  enjoyment) merupakan  faktor  lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  niat  perilaku  individu  untuk menggunakan teknologi. Layanan streaming musik seperti Spotify itu sendiri merupakan layanan  yang  memang  ditujukan  untuk  membuat  orang  merasa  terhibur  dengan mendengarkan  lagu-lagu  dari  musisi  yang  mereka  pilih,  oleh  karena  itu  Spotify  dapat membuat  penggunanya  merasa  enjoy  dan  menikmati  layanan  yang  telah  disediakan. Beberapa studi empiris menemukan facilitating condition berpengaruh positif terhadap niat
perilaku  (  Yu  et  al.,  2021;  Chopdar,  2022;  Damtew  et  al.,  2023;  Kenate  et  al.,  2023)  dan perceived enjoyment  berpengaruh positif terhadap niat  perilaku  (Vankatesh et al., 2003; Kenate et al., 2023).
Kim et al. (2020) mengatakan alasan lain yang dapat mempengaruhi individu untuk menggunakan teknologi adalah takut ketinggalan tren ( Fear of Missing Out, FOMO). Dalam hal ini Spotify memberikan layanan yang mendorong pengguna untuk membagikannya di media sosial seperti fitur Spotify Wrapped, yang dapat membuat orang penasaran dan tidak ingin ketinggalan tren yang sedang viral di media sosial sehingga ini akan mendorong niat perilaku individu untuk mencoba trend yang  sedang viral tersebut  Swant (2019). Melalui program  yang  ditawarkan  tersebut,  memberikan  keuntungan  kepada  Spotify  karena merupakan program jangka panjang yang dapat menciptakan keterikatan dan komitmen pada  konsumen  Swant  (2019).  Beberapa  studi  empiris  menyatakan  bahwa  FOMO berpengaruh positif terhadap niat perilaku (Kim et al., 2020; Gartner et al., 2022). Selain itu, Kim et al. (2020) juga berpendapat bahwa FOMO juga dapat berperan sebagai moderasi untuk mengangkat kendala sktruktural dan intrapersonal dalam merangsang niat perilaku yang terkait dengan teknologi. Beberapa studi empiris menemukan peran moderasi FOMO dalam merangsang niat perilaku (Hodkinson, 2019; Kim et al., 2020).
Berdasarkan fakta, data, dan latar belakang diatas, diketahui bahwa Spotify merupakan platform streaming musik dan podcast digital dengan menyediakan berbagai layanan dan fitur  menarik  sehingga  disukai  oleh  banyak  orang.  Namun  demikian,  belum  banyak penelitian akademis yang menggunakan Spotify sebagai objek penelitian mereka. Penelitian ini menggunakan teori Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang telah di modifikasi dari Kenate et al. (2023) dengan berfokus pada variabel performance expectancy,  effort  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  serta  perceived enjoyment. Hal lain yang membedakan dengan studi terdahulu adalah penelitian ini juga mengkombinasikan dengan teori Self Determination Theory (SDT) yang diwakilkan dengan variabel  FOMO  untuk  melihat  pengaruh  langsungnya  atas  niat  perilaku  serta  peran moderasi  terhadap effort  expectancy.  Diharapkan  studi  ini  dapat  menambah  kedalaman pengetahuan  mengenai digital  marketing  dengan  menguji  determinan  yang mempengaruhi niat perilaku konsumen yang tentunya juga dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam memformulasi strategi pemasaran perusahan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deduktif-kuantitatif  dengan  pendekatan  kausal. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  metode self-administering
survey. Populasi pada penelitian ini adalah semua orang yang berdomisili di Indonesia yang menggunakan Spotify selama satu tahun terakhir yang jumlahnya tidak diketahui. Dengan demikian,  penelitian  menggunakan  sampel  yang  diperoleh  dengan  metode purposive sampling dengan kriteria responden adalah pengguna Spotify 12 bulan terakhir, berusia 16 tahun keatas dan berdomisili di Indonesia. Jumlah sampel pada penelitian ini ditentukan menggunakan  rumus  Hair  et  al.  (2017),  dimana  jumlah  sampel  minimal  yang  diperlukan adalah  5  kali  jumlah  total  pernyataan  pada  kuesioner  dalam  penelitian.  Penelitian  ini menggunakan 27 pernyataan sehingga jumlah sampel yang diambil paling sedikit terdiri dari 135 responden. Penelitian ini menggunakan metode analisis PLS-SEM.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil analisis CFA pada jawaban dari 35 responden awal terhadap seluruh indikator  penelitian menunjukkan bahwa seluruh konstruk yang digunakan memiliki nilai KMO >0.50, dan nilai MSA ≥0.50, yang berarti bahwa seluruh indikator yang digunakan pada penelitian ini dapat dikatakan valid atau dapat mengukur secara tepat. Kemudian nilai Cronbach’s Alpha pada seluruh indikator penelitian juga sudah melebihi nilai >0.50, yang berarti  bahwa  seluruh  indikator  yang  digunakan  sudah  reliabel  atau  dapat  dipercaya, sehingga instrumen Penelitian tersebut dapat digunakan sebagai alat ukur untuk seluruh sampel yang dibutuhkan. Hasil uji CFA ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 1.  Hasil Analisa CFA Variabel Item MSA KMO and Bartlett's Test Cronbach's Alpha Eeffot Expectancy EE1 0.789
0.827 0.951 EE2 0.863 EE3 0.876 EE4 0.795 Perfomance Expectancy
PE1 0.724
0.728 0.884 PE2 0.741 PE3 0.723 PE4 0.724 Sosial Influence SI1 0.709 0.736 0.875 SI2 0.794 SI3 0.715 Facilitating Condition FCI 0.780 0.821 0.921 FC2 0.824 FC3 0.782
Perceived Enjoyment PEn1 0.881 0.858 0.963 PEn2 0.797 PEn3 0.820 Behavioral Intention BI1 0.776 0.763 0.932
BI2 0.725 BI3 0.793 FOMO FM1 0.932 0.882 0.965 FM2 0.866 FM3 0.858 FM4 0.023 FM5 0.850 FM6 0.878
Sumber : hasil pengolahan data (2023)
Hasil pengujian post-hoc CMV yang dilakukan menggunakan metode Harman's Single Factor  Test  menunjukan  total  variance  explained  dari  seluruh  indikator  yang  digunakan sebesar 34.638% < 50%, yang berarti tidak ada indikasi CMV terhadap data yang digunakan.
Dari 241 respon valid, sebanyak 64,4% (160) responden berjenis kelamin perempuan dan 33,6% (81) responden berjenis kelamin laki-laki. Mayoritas responden memiliki rentang usia 16-24 tahun yaitu  sebanyak 56,8% (137)  dan  mayoritas  berstatus Pelajar/Mahasiswa sebanyak  53,9%  (130),  serta  domisili  mayoritas  responden  yaitu  berada  di  Pulau  Jawa sebanyak 55,6% (134). Rangkuman karakterisktik demografi responden dilampirkan pada lampiran 5.
Dalam evaluasi model pengukuran, seluruh variabel memiliki nilai loading, CR dan CA > 0.70 dan AVE > 0.50. Hasil evaluasi model pengukuran ditampilkan dalam tabel 2.
Tabel 2. Hasil Evaluasi Model Pengukuran Variabel Item Loading AVE CA CR Effort Expextancy EE1 0,787 0,625 0,800 0,870 EE2 0,804 EE3 0,767 EE4 0,804 Perfomance Expectancy PE1 0,789 0,571 0,749 0,842 PE2 0,732 PE3 0,782 PE4 0,718
Sosial Influence SI1 0,866 0,751 0,835 0,901 SI2 0,857 SI3 0,877 Facilitting Condition FC1 0,753 0,559 0,729 0,833 FC2 0,816 FC3 0,809 FC4 0,701 Perceived Enjoyment PEn1 0,814 0,680 0,769 0,865 PEn2 0,821 PEn3 0,839 Behavioral Intention BI1 0,804 0,690 0,775 0,870 BI2 0,827 BI3 0,859 FOMO
FM1
0,816 0,777 0,942 0,954
FM2 0,904 FM3 0,903 FM4 0,900 FM5 0,887 FM6 0,877
Sumber : Hasil pengolahan data (2023)
Kemudian,  hasil  pengujian  validitas  diskriminan  dengan  metode  Fornell  &  Larcker (1981) juga memperlihatkan seluruh vaiabel memiliki nilai akar kuadrat AVE melebihi nilai akar kuadrat antara suatu variabel laten dengan variabel laten lainnya. Dengan demikian, hasil-hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  seluruh  konstruk  dalam  penelitian  ini  memenuhi syarat validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas, sehingga dapat digunakan untuk  menjelaskan  model  struktural.  Hasil  lengkap  pengujian  validitas  diskriminan ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Uji Validitas Diskriminan
BI (Y)  EE (XI) FOMO (X6) FC (X4) PEn (X5) PE (X2) SI (X3) Behavioral Intention (Y) 0,831
Effort Expectancy (XI) 0,653  0,791 FOMO (X6) 0,354  0,271 0,882 Facilitating Condition (X4) 0,656  0,701 0,192 0,748 Perceived Enjoyment (X5) 0,608  0,694 0,104 0,622  0,825 Perfomance Expectancy (X2)  0,721  0,648 0,339 0,617  0,572  0,756 Social Influence (X3) 0,578  0,449 0,533 0,46 0,352  0,607  0,867
Sumber : hasil pengolahan data (2023)
Selanjutnya, hasil  evaluasi Goodnes Fit Model yang dilakukan  pada  evaluasi model struktural menunjukan nilai SRMR sebesar 0.085 (<0.1), Chi-Square sebesar 843,056 (>0.05) dan  nilai  NFI  sebesar  0,792  (<0.9)  maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  struktural  pada penelitian ini good fit. Hasil lengkap uji Goodnes Fit Model dilampirkan pada lampiran 6. Pengujian  hipotesis  pada  model  struktural  dapat  dilihat  dari Path  Diagram  T-statistic sebagai berikut :

## Gambar 2. Path Diagram
Berdasarkan  hasil  dari Path  Diagram  T-statistic,  nilai  R  Square  behaviour  intention sebesar  0.646  yang  menunjukan  bahwa  pengaruh effort  expectancy,  performance expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  perceived  enjoyment,  dan  FOMO terhadap behaviour intention sebesar 64℅ dan 36℅ dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak terdapat pada model penelititin ini.
Selanjutnya pengujian  hipotesis,  sebuah hipotesis dapat  dikatakan  diterima apabila nilai T- statistic lebih besar dari nilai T- tabel 1,96 (5℅). Hasil uji hipotesis menunjukan bahwa effort expectancy (X1) tidak berpengaruh positif terhadap behvaioral intention dimana nilai T statistic <1.96. Kemudian perfomance expectancy (X2), social influence (X3), facilitating condition  (X4),  perceieved  enjoyment  (X5),  dan  FOMO  (X6)  memiliki  pengaruh  positif terhadap behavioral intention dengan nilai T-statistic >1.96. Peran moderasi FOMO untuk memperkuat  pengaruh  effort  expectancy  terhadap  behaviorla  intention  tidak  terbukti karena  nilai  T  statistic  <1.96.  Jadi  dapat  dikatakan  bahwa  FOMO  tidak  memiliki  peran moderasi  untuk  memperkuat  pengaruh effort  expectancy  terhadap  behavioral  intention. Hasil lengkap pengujian hipotesis disajikan dalam tabel berikut ini :
Tabel 4. Uji Hipotesis Direct Effect
Hipotesis  Pernyataan Hipotesis T- Statistic  Koefisisen Keterangan H1 EE → BI 1,328 0,089 Data tidak mendukung hipotesa H2 PE → BI 3,658 0,306 Data mendukung hipotesa H3 SI → BI 2,085 0,141 Data mendukung hipotesa H4 FC → BI 3,215 0,194 Data mendukung hipotesa H5 PEn → BI 2,742 0,173 Data mendukung hipotesa H6 FOMO → BI 1,975 0,086 Data mendukung hipotesa
Sumber: hasil pengolahan data (2023)
Tabel 5. Uji Hipotesis Indirect Effect Hipotesis  Pernyataan Hipotesis  T- Statistic Koefisisen Keterangan H7 EE*FOMO 1,069 -0,050 Data tidak mendukung hipotesa
Sumber: hasil pengolahan data (2023)
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  7  hipotesis penelitian, terdapat 5 hipotesis yang diterima, yaitu H2 H3,  H4, H5, dan H6, serta terdapat 2 hipotesis yang ditolak, yaitu H1 dan H7.
Pembahasan
Pada  pengujian  hipotesis  yang  telah  dialkukan  terdapat  beberapa  hasil.  Pertama, efforts expectancy atau kemudahan tidak berpengaruh positif terhadap behavioral intention atau  niat  perilaku  pengguna  untuk  menggunakan  Spotify.  Hal  ini  karena  sistem  yang digunakan  oleh  spotify  sulit  dipahami  oleh  pengguna  seorang  Pelajar/Mahasiswa perempuan dengan rentang usia 16-24 tahun dan berdomisili di Pulau Jawa. Pada aplikasi Spotify  seperti  desain  sistem  yang  sulit  dipahami,  sistem  pembayaran  yang  rumit  dan penggunaan fitur-fitur dalam aplikasi Spotify yang sulit dimengerti oleh pengguna, misalnya dalam pembuatan playlist musik pribadi dan fitur pencarian yang sulit dimengerti. Kesulitan- kesulitan tersebut dapat menekan niat konsumen untuk menggunakan Spotify. Pernyataan ini didukung oleh Ayaz & Yanartas (2020) yang berpendapat bahwa tingkat kemudahan atau kesulitan sistem akan mempengaruhi penerimaan individu pada teknologi. Jika individu merasa  kesulitan  dalam  menggunakan  sistem  maka  individu  akan  enggan  untuk menggunakan  teknologi  tersebut.  Beberapa  penelitian  juga  menolak  pengaruh  positif efforts expectancy terhadap behavioral intention (Bu et al., 2021; Erjavec & Manfreda, 2022; Suo et al., 2022; Guede et al., 2023)
Kedua, perfomance  expectancy  mempengaruhi  niat  perilaku  pengguna  untuk menggunakan Spotify. Hasil ini menunjukan bahwa konsumen mendapatkan benefit atau manfaat  yang  lebih  ketika  mereka  menggunakan  Spotify  yang  akan  meningkatkan  niat perilaku  pengguna.  Pengguna  merasa  puas  terhadap  sistem  pada  aplikasi  Spotify  yang dapat  membantu mereka menikmati musik dengan cara yang praktis dan cepat,  seperti dapat diakses kapanpun dan dimanapun, pengguna tidak hanya bisa menggunakan Spotify ketika jaringan data online tetapi juga dapat diakses ketika jaringan data offline, penyediaan lagu yang komplit dan Spotify juga menyediakan lirik lagu untuk memudahkan pengguna mengetahui makna dari lagu yang mereka dengarkan. Manfaat lebih yang ditawarkan oleh Spotify di atas meningkatkan niat pengguna untuk sering menggunakan Spotify. Pernyataan ini didukung oleh Jafar et al. (2020) yang menjelaskan bahwa teknologi yang bermanfaat dan  dalam  praktiknya  berguna  bagi  suatu  individu  akan  memotivasi  individu  untuk menggunakan teknologi tersebut. Selain itu penelitian dari  Ndayizigamiye & Maharaj (2016) juga  mendukung  bahwa  persepsi  yang  menganggap  bahwa  teknologi  itu  praktis  dapat meningkatkan  penerimaan  individu  terhadap  teknologi  dan  meminimalkan  prospek penolakan,  dimana  teknologi  tersebut  dapat  dijadikan  solusi  atas  kebutuhan  sehari-hari individu.
Ketiga, social  influence  berpengaruh  positif  terhadap  behavioral  intention.  Hasil  ini menunjukan bahwa saran maupun rekomendasi dari orang-orang penting dan berharga pada lingkungan sosial seperti keluarga, teman dekat, serta rekan kerja dari pengguna dapat
meningkatkan niat perilaku pengguna untuk mengadopsi Spotify, karena pengguna percaya bahwa lingkungan sosial mereka dapat memberikan suatu masukan yang sesuai dengan apa  yang  mereka  butuhkan  dan  inginkan.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  Spotify  telah menyediakan sistem aplikasi yang baik dengan memberikan pengalaman yang memuaskan dalam  menggunakan  jasa  streaming  musik  sehingga  membuat  pengguna  berhasil merekomendasikan kepada lingkungan sosial mereka. Penelitian dari Hassan et al. (2022) mendukung  pernyataan  ini,  yang  menyatakan  bahwa  di  negara  berkembang  pendapat orang-orang  yang  dianggap  penting  seperti  keluarga,  teman,  rekan  kerja,  dan  teman sebaya mereka sangat penting untuk menigkatkan niat dalam menggunakan suatu produk atau jasa.
Keempat, facilitating condition berpengaruh positif terhadap niat perilaku pengguna dalam  penggunaan  Spotify.  Hal  ini  berarti  pengguna  mempunyai  sumber  daya  yang memadai untuk memfasilitasi mereka dalam penggunaan Spotify. Sumber daya tersebut dapat berupa fasilitas HP, laptop, paket internet, serta jaringan internet yang lancar. Dengan demikian, aplikasi Spotify mempunyai sistem yang kompatibel dengan perangkat teknologi yang  digunakan  oleh  pengguna  sehingga  pengguna  merasa  mempunyai  kemampuan untuk  menggunakan  dan  menyediakan  fasilitas  yang  dibutuhkan  untuk  konsumsi  musik mereka.  Pernyataan  ini  didukung  oleh  Abbad  (2021)  dan  Kenate  et  al.  (2023)  yang mengatakan bahwa ketersediaan sumber daya dan dukungan teknis seperti bantuan dari staff dapat mendorong niat individu untuk mengadopsi teknologi.  Khechine et al. (2014) juga mendukung bahwa teknologi yang tepat dapat mendorong pengguna untuk percaya diri terhadap kemampuan yang mereka miliki dalam menggunakan teknologi. Penelitian dari  Adenuga  et  al.  (2017)  dan  Mengesha  &  Garfield  (2019)  juga  mendukung  adanya pegaruh positif facilitating condition terhadap behavioral intention.
Kelima, perceived enjoyment berpengaruh positif terhadap behavioral intention. Hal ini  berarti  pengguna  merasakan  kesenangan  sekaligus  terhibur  ketika  menggunakan Spotify. Hal ini dapat dilihat dari kampanye menarik Spotify yaitu  Spotify Wrapped yang dilakukan selama 12 bulan sekali dengan tema yang berbeda-beda setiap tahunnya, dimana setiap  pengguna  dapat  melihat  lagu  apa  yang  sering  mereka  ulang  sehari-hari,  musisi favorit mereka, serta berapa jam mereka menggunakan Spotify. Kampanye ini membangun rasa kesenangan tersendiri ketika mereka bisa mengingat kembali atau mendapatkan recap tentang  musik  yang  sering  mereka  dengarkan.  Selain  itu,  pengguna  Spotify  juga  bisa membuat jadwal festival musik (Spotify Instafest) dengan line up musisi yang mereka pilih dalam bentuk seperti poster jadwal konser yang mereka idamkan yang berisi nama artis atau  band,  hari,  dan  tanggal.  Dengan  demikian,  kedua  hal  tersebut  dapat  membuat
pengguna Spotify lebih menikmati dalam pengalamannya menggunakan spotify sehingga timbul rasa  loyalitas untuk terus  menggunakan Spotify.  Kenate et  al. (2023)  mendukung pernyataan  diatas  dengan  berpendapat  bahwa  kesenangan  yang  dirasakan  saat  dapat membuat individu percaya, sehingga dapat meningkatkan niat untuk menggunakan suatu teknologi. Hasil pengaruh positif perceived enjoyment terhadap behavioral intention juga didukung oleh penelitian sebelumnya (Li et al., 2021; Malek & Karim, 2010)
Keenam, FOMO berpengaruh positif terhadap behavioral intention. Hasil ini berarti bahwa pengguna merasa takut dan khawatir kehilangan moment berharga yang sedang dialami oleh  orang lain dalam menggunakan  Spotify  sehingga  dapat meningkatkan niat perilaku pengguna untuk terus menggunakan Spotify. Spotify menyediakan layanan seperti Spotify Wrapped dan  Instafest, dimana pengguna bisa membagikan pengalaman menarik melalui story media sosial Swant (2019). Kedua layanan ini dapat membuat individu yang melihatnya merasa FOMO atau takut ketinggalan trend yang sedang dialami oleh banyak orang, sehingga    FOMO yang dirasakan oleh individu dapat meningkatkan niat mereka untuk  terus  menggunakan  Spotify  di  masa  mendatang.  Pernyataan  ini  didukung  oleh Gartner et al. (2022) yang menjelaskan bahwa FOMO  dapat memotivasi niat individu untuk mengadopsi sebuah teknologi baru yang sedang populer.
Ketujuh, FOMO tidak berperan sebagai moderasi untuk memperkuat pengaruh effort expectancy terhadap behavioral intention. Rasa takut ketinggalan dibandingkan teman atau orang yang dianggap dekat tidak otomatis membantu individu tersebut dalam mengatasi hambatan  atau  tantangan  dalam  mempelajari  suatu  teknologi,  sehingga  hal  ini  tidak memberikan rangsangan bagi niat individu dalam mengadposi teknologi. Temuan ini tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Kim et al. (2020) dimana FOMO dapat berperan sebagai moderasi untuk meningkatkan pengaruh pada salah satu konstruk yang digunakan pada penelitian salah satunya yaitu effort expectancy.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa effort  expectancy  tidak berpengaruh  positif  terhadap behavioral  intention  yang  berarti  bahwa  niat  individu menggunakan teknologi tidak dipengaruhi oleh variabel effort expectancy. Disamping itu performance  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  perceived  enjoyment, terbukti  memberikan  pengaruh  positif  terhadap behaviour  intention.  Menunjukan  jika tingkat performance  expectancy,  social  influence,  facilitating  condition,  perceived enjoyment  yang  dirasakan  oleh  individu  tinggi  maka  akan  meningkatkan  niat  perilaku individu  untuk  menggunakan  teknologi.  Kemudian  FOMO  juga  berpengaruh  positif
terhadap behaviour intention, mengingat di era digital sekarang perkembangan teknologi semakin maju menghasilkan berbagai macam teknologi menarik yang membuat banyak orang  tidak  ingin  tertinggal  untuk  mengikuti,  sehingga  mendorong  niatan  pada  diri individu  sendiri  untuk  mengadopsi  teknologi.  Namun  hasil  penelitian  mengenai  peran moderasi  FOMO  untuk  memperkuat  peran effort  expectancy  terhadap  behavioral intention tidak terbukti.
Dalam penelitian ini terdapat beberapa keterbatasan, yang pertama penggunaan metode  UTAUT  dimana  masih  banyak  variabel  lain  yang  belum  digunakan  yaitu  pada model UTAUT2. Kemudian dilihat dari nilai T- statistic dan P-Value pada variabel FOMO hanya  berbeda  tipis  diatas  syarat  signifikansi  penelitian,  yang  mengartikan  bahwa kemungkinan besar terdapat  objek penelitian lain yang lebih sesuai dengan pengaruh variabel  FOMO.  Dengan  demikian  diharapkan  untuk  peneliti  selanjutnya  untuk menggunakan  objek  lain  sehingga  akan  memperkuat  urgensi  pada  penelitian  yang dilakukan. Selain itu peneliti juga merekomendasikan untuk menambahkan variabel herd behavior untuk meneliti pengaruhnya tehadap behavioral intention (Erjavec & Manfreda, 2022) agar menambah variasi pada penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbad, M. M. M. (2021). Using the UTAUT model to understand students ’ usage of e - learning systems in developing countries. Education and Information Technologies,
7205 – 7224. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10573-5
Abel,  J.  P.  (2016).  Social  Media  and  the  Fear  of  Missing  Out:  Scale  Development  and Assessment. Journal of Business and Economics Research, 14(1), 33 – 44.
Adenuga,  K.  I.,  Iahad,  N.  A.,  &  Miskon,  S.  (2017).  International  Journal  of  Medical Informatics  Towards  reinforcing  telemedicine  adoption  amongst  clinicians  in Nigeria. International Journal of Medical Informatics, 104(December 2016), 84 – 96. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2017.05.008
Aguiar,  L.  (2017).  Let  the  music  play ?  Free  streaming  and  its  effects  on  digital  music consumption R. Information Economics and Policy,
41, 1 – 14. https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2017.06.002
Alkhowaiter, W. A. (2022). Journal of Innovation. Journal of Innovation & Knowledge, 7(4),
100240. https://doi.org/10.1016/j.jik.2022.100240
Alyoussef, I. Y. (2023). Heliyon Acceptance of a fl ipped classroom to improve university students ’ learning : An empirical study on the TAM model and the uni fi ed theory of acceptance and use of technology ( UTAUT ). Heliyon, 8(December 2022), e12529.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12529
Ayaz, A., & Yanartas, M. (2020). Computers in Human Behavior Reports An analysis on the uni fi ed theory of acceptance and use of technology theory ( UTAUT ): Acceptance of  electronic  document  management  system  (  EDMS  ).  2(March). https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100032
Bajunaied, K., Hussin, N., & Kamarudin, S. (2023). Behavioral intention to adopt FinTech services_  An  extension  of  unified  theory  of  acceptance  and  use  of  technology. Journal  of  Open  Innovation:  Technology,  Market,  and  Complexity,  9(1),  100010. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2023.100010
Barry,  C.  T.,  &  Wong,  M.  Y.  (2020). Fear  of  missing  out  (  FoMO  ):  A  generational phenomenon or an individual difference ? 37(12),
2952 – 2966. https://doi.org/10.1177/0265407520945394
Bas, J., Sebastian-galles, N., Csibra, G., & Mascaro, O. (2023). Journal of Experimental Child
Infants ’ representation of asymmetric social influence . 226. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2022.105564
Bu,  F.,  Wang,  N.,  Jiang,  B.,  &  Jiang,  Q.  (2021).  International  Journal  of  Information Management Motivating information system engineers ’ acceptance of Privacy by Design in China : An extended UTAUT model. International Journal of Information Management, 60(August 2020), 102358. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102358
Cheng, Y. (2014). Exploring the intention to use mobile learning : the moderating role of personal innovativeness. https://doi.org/10.1108/JSIT-05-2013-0012
Chopdar,  P. K. (2022). Adoption of Covid-19  contact tracing app  by extending UTAUT theory : Perceived disease threat as moderator. Health Policy and Technology, 11(3),
100651. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2022.100651
Classes, M.,  Wu, X.,  & College, R. (2011). Acceptance Model To The  Use Of Clickers In Student Learning : Some Evidence From. 4(7), 43 – 50.
Crawford,  D.  W.,  &  Jackson,  E.  L.  (1991). A  Hierarchical  Model  of  Leisure  Constraints. 0400(1991). https://doi.org/10.1080/01490409109513147
Cui, H., Sun, R., Wang, Y., Lin, L., Duo, R., Li, Y., Ma, F., & Li, H. (2023). International Journal of Nursing Sciences Investigation and in fl uencing factors of the behavioral intention of  nurses  voluntarily  participating  in  the  care  of  older  adults  with  disabilities. International Journal of
Nursing Sciences, 10(1), 64 – 71. https://doi.org/10.1016/j.ijnss.2022.12.008
Curry,  D.  (2023). Music  Streaming  App  Revenue  and  Usage  Statistic.
https://www.businessofapps.com/data/music-streaming-market/
Curtale,  R.,  Liao,  F.,  &  Rebalski,  E.  (2022).  Transitional  behavioral  intention  to  use autonomous electric car-sharing services : Evidence from four European countries.
Transportation Research Part C, 135(August 2021), 103516.
https://doi.org/10.1016/j.trc.2021.103516
Damtew, A., Takele, A., Tilahun, B., Derese, M., & Dessie, K. (2023). Informatics in Medicine Unlocked  Intention  to  use  wearable  health  devices  and  its  predictors  among diabetes  mellitus  patients  in  Amhara  region  referral  hospitals  ,  Ethiopia :  Using modified UTAUT-2 model. Informatics in Medicine Unlocked, 36(December 2022),
101157. https://doi.org/10.1016/j.imu.2022.101157
Erjavec, J., & Manfreda, A. (2022a). Journal of Retailing and Consumer Services Online shopping  adoption  during  COVID-19  and  social  isolation :  Extending  the  UTAUT model  with  herd  behavior. Journal  of  Retailing  and  Consumer  Services,
65(November 2021), 102867. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102867
Erjavec, J., & Manfreda, A. (2022b). Jurnal Ritel dan Layanan Konsumen Adopsi belanja online  selama  COVID-19  dan  isolasi  sosial :  Memperluas  model  UTAUT  dengan perilaku kawanan. 65(November 2021).
Fornell, C., & Larcker, D. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, XVIII(February),
39 – 50.
Gartner, J., Fink, M., & Maresch, D. (2022). Technological Forecasting & Social Change The Role of Fear of Missing Out and Experience in the Formation of SME Decision Makers ’ Intentions to Adopt New Manufacturing Technologies. Technological Forecasting & Social Change, 180(April), 121723. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121723
Guede, S., García, M., & Sebasti, D. B. (2023). Technological Forecasting & Social Change What  are  the  leading  factors  for  using  Spanish  peer-to-peer  mobile  payment platform Bizum ? The applied analysis of the UTAUT2 model. 187(December 2022). https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122235
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis. Statistica Neerlandica.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage.
Hair, J., Hult, G. T., Ringle, C., & Starstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (Second Edi). Sage.
Hansen,  R.,  &  Mowen,  M.  (2012). Cornerstones  of  Managerial  Accounting.  Cengage
Learning.
Hassan, S., Islam, A., Sobhani, F. A., Nasir, H., & Mahmud, I. (2022). Drivers Influencing the Adoption  Intention  towards  Mobile  Fintech  Services :  A  Study  on  the  Emerging Bangladesh Market. 1 – 16.
Hodkinson, C. (2019). ‘ Fear of Missing Out ’ ( FOMO ) marketing appeals : A conceptual model  ‘. Journal  of  Marketing  Communications,  7266(October),  1 – 24. https://doi.org/10.1080/13527266.2016.1234504
Jackson, E. L., Crawford, D. W., Godbey, G., Jackson, E. L., Canada, T. G., Crawford, D. W., & Godbey, G. (1993). Negotiation of Leisure Constraints Department of Geography
Department of Leisure Studies. August 2013, 37 – 41.
https://doi.org/10.1080/01490409309513182
Jafar, A., Lunen, B. L. Van, Rdh, D. M. C., Daniel, S. J., & Rn, T. S. G. (2020). Application of the unified theory of acceptance and use  of technology model to predict  dental students  ’  behavioral  intention  to  use  teledentistry . April,  1 – 8. https://doi.org/10.1002/jdd.12304
Kenate, M., Workie, A., & Damtew, A. (2023). Informatics in Medicine Unlocked Behavioral intention to use e-learning and its associated factors among health science students in Mettu university , southwest Ethiopia : Using modified UTAUT model. Informatics
in Medicine Unlocked, 36(December 2022), 101154.
https://doi.org/10.1016/j.imu.2022.101154
Kester,  A.,  Ong,  S.,  Tri,  Y.,  Kusonwattana,  P.,  Allen,  K.,  Fadil,  S.,  &  Nadlifatin,  R.  (2022). Heliyon  Determining  factors  affecting  the  perceived  usability  of  air  pollution detection mobile application “ AirVisual ” in Thailand : A structural equation model
forest
classi fi er approach. 8(December). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12538
Khechine, H., Pascot, D., & Bytha, A. (2014). UTAUT Model for Blended Learning : The Role of Gender and Age in the Intention to Use Webinars. 10, 33 – 52.
Kim, J., Lee, Y., & Kim, M. (2020). Investigating ‘ Fear of Missing Out ’ ( FOMO ) as an extrinsic motive affecting sport event consumer ’ s behavioral intention and FOMO - driven  consumption  ’  s  influence  on  intrinsic  rewards  ,  extrinsic  rewards  ,  and consumer satisfaction. 1 – 20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243744
Kotler, P., & Armstrong, G. (2012). Principles of Marketing (14th ed.). Prentice Hall Pearson. Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  (2012). Marketing  Management  (14th  ed.).  Pearson  Education

## Limited.
Li, C., He, L., & Anthony, I. (2021). Determinants predicting undergraduates ’ intention to
adopt  e  ‑  learning  for  studying  english  in  chinese  higher  education  context :  A structural equation modelling approach. Education and Information Technologies,
0123456789. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10462-x
Malek,  A.,  & Karim,  A.  (2010). An Empirical Investigation Into The Role Of  Enjoyment ,
Computer Anxiety , Computer Self-Efficacy And Internet Experience In Influencing The Students ’ Intention To Use E -Learning : A Case Study. 9(4), 22 – 34.
Mengesha,  G.  H.,  &  Garfield,  M.  J.  (2019). Information  Technology  for  Development  A contextualized  IT  adoption  and  use  model  for  telemedicine  in  Ethiopia.  1102. https://doi.org/10.1080/02681102.2018.1461057
Ndayizigamiye, P., & Maharaj, M. (2016). Mobile Health Adoption in Burundi: A UTAUT Perpective. IEEE  Global  Humanitarian  Technologi  COnference  (GHTC). https://doi.org/10.1109/GHTC.2016.7857342
Okumus, B., Ali, F., Bilgihan, A., & Bulent, A. (2018). International Journal of Hospitality Management  Psychological  factors  in  fl  uencing  customers  ’  acceptance  of smartphone diet apps when ordering food at restaurants. 72(January), 2017 – 2019.
Podsakoff,  P.  M.,  &  Organ,  D.  W.  (1986). Journal  of  Management. https://doi.org/10.1177/014920638601200408
Przybylski, A. K., Murayama, K., Dehaan, C. R., & Gladwell, V. (2013). Com puters in Human Behavior Motivational , emotional , and behavioral correlates of fear of missing out. Computers in Human Behavior, 29(4), 1841 – 1848. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.02.014
Rahmasari,  K.,  Phitaloka,  M.,  &  Purwaningtyas,  F.  (2022). The  Extended  Self :  Youth  ’  s Identity in the Music Consumption of Indonesian Spotify Users. 5, 187 – 206.
Savari,  M.,  Sheheytavi,  A.,  &  Shokati,  M.  (2023).  Promotion  of  adopting  preventive behavioral intention toward biodiversity degradation among Iranian farmers. Global Ecology and Conservation, 43(December 2022), e02450.
https://doi.org/10.1016/j.gecco.2023.e02450
Schukat, S., & Heise, H. (2021). Towards an Understanding of the Behavioral Intentions and Actual Use of Smart Products among German Farmers.
Seyedhoseinzadeh, K., Rahmani, H. A., & Afsharchi, M. (2022). Leveraging social influence based on users activity centers for point-of-interest recommendation. Information
Processing and Management, 59(2), 102858.
https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102858
Sofyan,  J.  F.,  &  Rianty,  M.  (2023). Karakteristik  Manajemen  dan  Kepemimpinan Transformasional  sebagai  Penentu  Kreativitas  Karyawan  yang  Dimediasi  oleh
Kepuasaan Kerja. 12(2), 448 – 470.
Suo,  W.,  Goi,  C.-L.,  Goi,  M.-T.,  &  Sim,  A.  K.  S.  (2022).  Factors  Influencing  Behavioural Intention to Adopt the QR-Code Payment : International Journal of Asian Business and Informatioon Management, 13(2), 1 – 22.
https://doi.org/10.4018/IJABIM.20220701.oa8
Swant, M. (2019). Spotify Rolls Out New ‘Wrapped’ Campaign To Help Users Remember Their Decade Of Music. https://www.forbes.com/sites/martyswant/2019/12/17/spotify-rolls-out-
new%02wrapped-campaign-help-users-remember-their-decade- of%02music/#624183aa10ea.
Tseng,  T.  H.,  Lin,  S.,  Wang,  Y.,  Liu,  H.,  Tseng,  T.  H.,  Lin,  S.,  Wang,  Y.,  &  Liu,  H.  (2022).
Investigating  teachers  ’  adoption  of  MOOCs :  the  perspective  of  UTAUT2. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674888
Vahdat, A., Alizadeh, A., Quach, S., & Hamelin, N. (2020). acceptance model , social factors and  purchase  intention. Australasian  Marketing  Journal  (AMJ),  xxxx,  1 – 10. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2020.01.002
Vankatesh, V., Morris, G. M., Davis, B. G., & Davis, D. F. (2003). arterly. 27(3), 425 – 478.
Vankatesh, V., Thong, J. . J., & Xu, X. (2012). Management Information Systems Research Center, University of Minnesota. 36(1), 157 – 178.
Yu,  C.,  Chao,  C.,  Chang,  C.,  Chen,  R.,  Chen,  P.,  &  Liu,  Y.  (2021). Exploring  Behavioral Intention to Use a Mobile Health Education Website : An Extension of the UTAUT 2 Model. https://doi.org/10.1177/21582440211055721
Zacharis, G., & Nikolopoulou, K. (2022). to use eLearning platforms in the post ‑ pandemic normal : an UTAUT2 approach with ‘ Learning Value .’ Education and Information Technologies, 0123456789. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11116-2.