Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 9(02), 2023, 2942-2955
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Immersion Saat Live Streaming Syaria Shopping Serta Pengaruhnya Kepada Minat Pembelian (Studi Pada Social Commerce Tik Tok Indonesia)
Shabira Maharani 1*) , I Made Bayu Dirgantara 2)
1,2 Universitas Diponegoro, Semarang *Email korespondensi: shabira@student.undip.ac.id

## Abstract
The mainstay platform in Indonesia in terms of online shopping today is e-commerce. The population specified in writing this research is people in Indonesia who have watched a live streaming shopping program on the social commerce platform TikTok for more than 3 minutes in the past month and have interacted with the streamer. The sample that will be used by researchers in this research is 150 respondents who in the past month have watched live streaming shopping on the TikTok platform for more than 3 minutes and have interacted with the streamer. This study shows that the results of all the hypotheses proposed in this study have a positive and significant effect. H1: Visibility has a significant effect on immersion. H2: Metavoicing has a significant effect on immersion. H3: Shopping  guides  have  a  significant  effect  on  immersion.  H4:  Trade  affordability  has  a  significant  effect  on immersion.  H5:  Immersion  has  a  significant  effect  on  purchase  intention.  H6:  Immersion  mediates  the relationship  between  visibility  and  purchase  intention.  H7:  Immersion  mediates  the  relationship  between metavoicing  and  purchase  intention.  H8:  Immersion  mediates  the  relationship  between  shopping  guides  and purchase intention. H9: Immersion mediates the relationship between trade affordability and purchase intention.

## Keywords: CRM, Loyalty, Sales, and Competitive Advantage
Saran sitasi: Maharani, S., & Dirgantara, I. B. (2023). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Immersion Saat Live Streaming Syaria Shopping Serta Pengaruhnya Kepada Minat Pembelian (Studi Pada Social Commerce Tik Tok Indonesia) . Jurnal ilmiah ekonomi islam, 9 (02), 2942-2955. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i2.9854
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i2.9854

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  adanya  pandemi  Covid  19,  masyarakat mau  tidak  mau  harus  mengurangi  kegiatan  diluar rumah demi minimalisir penularan virus korona. Hal tersebut  tentunya  membawa  efek  perubahan  pada aspek-aspek kehidupan, khususnya menggeser perilaku  masyarakat  sebagai  konsumen  untuk berbelanja secara online . Survey yang dilakukan Bank DBS menyebutkan, terdapat perubahan yang signifikan  pada  kecenderungan  berbelanja  dari pertokoan offline sebelum  wabah  Covid-19  ke  toko online ketika  ada  pandemi  (katadata.co.id,  2020). Minat  masyakarat  untuk  berbelanja  secara online melonjak drastis dari yang semula 25% pada sebelum pandemi Covid-19 menjadi 66% pasca Covid-19. Di lain  sisi,  konsumen  yang  cenderung  menyukai  toko fisik  atau offline menurun  drastis  dari  73%  menjadi 24% saat pandemi Covid-19.
Dikutip  dari  kumparan.com  (2021), platform andalan di negara Indonesia dalam hal belanja online masa  kini  adalah e-commerce .  Namun  fakta membuktikan bahwa social commerce turut menunjukkan  kenaikan  minat  yang  tajam  khususnya pada  saat  pandemi. Social  commerce merupakan sebuah platform sosial  media  yang dapat melakukan transaksi jual beli (Ginee.com, 2021). Sebagai saluran pemasaran  yang  relatif  baru, social  commerce mengintegrasikan  karakteristik e-commerce dan jejaring  sosial,  membuat  konsumen  memperoleh informasi  yang  lebih  cepat  dan  lengkap  (Hewei  & Youngsook, 2022). Melalui platform social commerce ,  pengguna  dapat  melihat,  menambahkan keranjang  belanja,  dan  membeli  produk  dalam  satu aplikasi  sosial  media  dan  tidak  perlu  berpindah  ke platform belanja lainnya.
Beberapa  media  sosial  di  Indonesia  sudah mengembangkan social  commerce pada platform mereka.  Sebagai  contoh,  Instagram  dengan  fitur Instagram Shopping ,    WhatsApp  yang  telah mengembangkan  WhatsApp Business ,  Facebook Store dan  yang  terbaru  adalah  Tiktok  yang meluncurkan  Tiktok  Shop pada  tahun  2021.  Dengan social  commerce ,  konsumen  bisa  menjalin  interaksi dan  hubungan  dengan  penjual  yang  lebih  dekat. Sebagai  contoh  adalah social  commerce Instagram, konsumen  dan seller dapat  berinteraksi  dan  saling memberikan umpan balik melalui banyak fitur, mulai dari foto atau video, instagram stories , live streaming , kolom  komentar,  atau  juga Direct  Message (chat pribadi) (kumparan.com, 2021).
Gambar 1 Peningkatan Gross Merchandise Value SCommerce Indonesia
Sumber: www. statista.com
Tahun  demi  tahun, social  commerce mulai berkembang pesat dan menjadi tren belanja diberbagai negara  tidak  terkecuali  Indonesia.  Terlihat  pada Gambar  1.1,  Indonesia  yang  mengalami  kenaikan Gross  Merchandise  Value (nilai  pembelian)  sejak tahun 2018.  Pada tahun 2019, nilai pembelian social commerce di  Indonesia  sekitar  6,1  juta  dolar  AS, meningkat  dibandingkan  tahun  sebelumnya  dan diperkirakan akan mencapai sekitar 25 juta dolar AS pada tahun 2022.Namun, jika dibandingkan dengan e- commerce , penjualan pada platform social commerce masih  relatif  lebih  kecil  seperti  yang  ditunjukkan Gambar  1.2. Social  commerce menyumbang  sekitar 40 persen dari seluruh penjualan online , dan sisanya masih dikuasai oleh e-tailing (McKinsey&Company, 2018).  Padahal social  commerce menawarkan kenyamanan  lebih  salah  satunya  adalah  pengguna tidak perlu berpindah platform ketika akan melakukan pembelian  saat  melihat  produk-produk  di  sosial media.  Selain  itu,  informasi  tentang  produk  dan penjual lebih lengkap karena banyak foto, video, live streaming yang disajikan.
Gambar 2 Gross Merchandise Value Online
Commerce Indonesia Sumber: McKinsey & Company, 2018
Kenaikan tren belanja secara online mengakibatkan  persaingan  bisnis online semakin ketat.  Para  pelaku  bisnis  dalam  bidang e-commerce maupun s-commerce berlomba-lomba  menciptakan cara  pemasaran  yang  lebih  inovatif    untuk meningkatkan minat beli pada platform digital mereka (Wongkitrungrueng  &  Assarut,  2020).  Salah  satu strategi  yang  dilakukan  oleh platform  digital demi mendukung  peningkatan  penjualan  adalah  strategi pemasaran live commerce atau  lebih  dikenal  dengan istilah live streaming shopping. Belanja live streaming merupakan konsep penjualan baru yang mana pelaku bisnis  dapat  menyelenggarakan  acara  belanja virtual secara real  time (waktu  nyata)  untuk  menjelaskan sekaligus menjual berbagai produk kepada konsumen (Kompas.id,  2021).  Beberapa platform social commerce dan e-commerce seperti Tiktok, Facebook, Shopee,  Tokopedia  telah  meluncurkan  fitur  belanja melalui live  streaming .  Terdapat  beberapa  manfaat dari belanja melalui live streaming , yaitu:
a. Mendemonstrasikan  atau  menunjukkan  cara penggunaan produk
b. Menunjukkan  perspektif  produk  dari  sudut  yang berbeda
c. Menjawab pertanyaan secara real time
d. Mengelola  acara live yang  interaktif  dan memotivasi konsumen untuk langsung melakukan pembelian (Lu, Xia, Heo, & Wigdor, 2018)
Dikutip  dari  Antaranews.com  (2021),  Vice President,  UC  Web  Global  Business  Huaiyuan berkata, belanja pada saat streaming langsung mampu meningkatkan interaksi dan hubungan langsung antar penjual  dan  konsumen  yang  menambah  keyakinan
akan kualitas produk serta dapat mendorong penonton menetapkan keputusan pembelian secara cerdas serta efisien.  Negara  Indonesia  mempunyai  prospek penjualan live  streaming  shopping yang  cukup menjanjikan  (Kompas.id,  2021).  Hal  tersebut dibuktikan  melalui  Riset  Ipsos  SEA  (2021)  yang menemukan bahwa 78% masyarakat telah mendengar serta mengetahui tentang alternatif belanja lewat live streaming , lalu 71% konsumen sudah mengakses live streaming  shopping ,  serta  56%  konsumen  telah melakukan  pembelian  lewat live  streaming shopping selama pandemi.
Kian  hari  semakin  banyak  media online yang mengulas  berita  mengenai  perkembangan live streaming shopping di Indonesia. Tabel 1.1 dibawah merupakan  beberapa  media online yang  membahas tentang belanja live streaming maupun yang memiliki keterkaitan  dengan  salah  satu social  commerce di Indonesia yakni TikTok Shop.
Dengan  semakin  populernya live  shopping , beberapa platform social commerce sudah menerapkan live  streaming sebagai  cara  untuk mendukung  peningkatan  penjualan,  salah  satunya adalah  TikTok . Tiktok  merupakan  aplikasi  media sosial  yang  digunakan  untuk  membagikan  beragam video  pendek.  Namun,  selain  video  pendek,  TikTok mempunyai  fitur  TikTok Shop dan  TikTok Live Streaming yang  dapat  dijadikan  sebagai platform untuk  melakukan  penjualan  produk. Live  streaming telah mengubah perdagangan sosial ( social commerce ) yang tradisional dalam cara-cara lain yang lebih efektif, yakni:
a. Ketika  pelanggan  berada  pada  situasi  belanja online tradisional,  konsumen  hanya  mampu mengidentifikasi  produk  lewat  gambar  dan keterangan yang ada. Sedangkan pada belanja live streaming, penjual atau streamer dapat menunjukkan produk dalam video real-time serta dapat berbagi informasi yang lebih detail kepada pelanggan  (Wongkitrungrueng  dan  Assarut,
2018).
b. Pada keadaan social commerce tradisional, ketika konsumen  ingin  mengajukan  pertanyaan  terkait produk,  pelanggan  harus  meninggalkan  halaman produk  untuk menghubungi  penjual.  Sebaliknya, saat  belanja live  streaming ,  pelanggan  dapat mengajukan  pertanyaan  melalui  komen,  yang kemudian  dapat  dijawab  oleh  streamer  secara langsung secara real-time .
c. Pada traditional social commerce , seller biasanya tidak bisa memandu konsumen untuk menjelaskan tentang produk karena tidak adanya komunikasi tatap muka yang tak jarang membuat konsumen merasa ragu  akan  keaslian seller atau produk.  Dengan live  streaming ,  pelanggan  dapat mengajukan  pertanyaan  secara  langsung  dan seller dapat langsung menjawab serta memberikan  layanan  dan  panduan  yang  sangat personal.
Gambar 3 Ilustrasi Live Streaming Shopping pada Tiktok Indonesia
Sumber: Tiktok Live Streaming Shopping, diakses pada April 2022
Seperti  yang  diilustrasikan  pada  Gambar, live streaming memungkinkan penjual untuk mengungkapkan detail produk secara real-time , serta interaksi interpersonal pembeli-penjual. Hal ini secara tidak sadar telah membawa teknik penjualan offline ke dunia online .  Kehadiran  dan  interaksi  sosial  yang memungkinkan streaming langsung  seperti  itu  dapat meningkatkan  pengalaman  berbelanja,  mengurangi ketidakpastian pembeli, dan meningkatkan keputusan pembelian (Hajli, 2015).  Hal tersebut dibuktikan oleh influencer  TikTok  bernama  Natasha  Surya  yang berhasil  memperoleh  penjualan  sebesar  1,17  Miliar Rupiah  hanya  dalam  2  jam  melalui live  streaming shopping .
Live  streaming shopping yang  merupakan fenomena  baru  dalam  dunia  pemasaran,  sejauh  ini kurang  mendapat  perhatian  dari  bidang  akademik (Sun  et  al.,  2019).    Yu  et  al.,  (2018)  mengatakan, masih  sangat  sedikit  penelitian  yang  menyelidiki
tentang  bagaimana  niat  pembelian  yang  terbentuk melalui live streaming shopping . Padahal seperti yang sudah  dijabarkan  sebelumnya,  kesuksesan  penjualan melalui live streaming shopping telah diberitakan oleh banyak media masa di Indonesia. Selain itu, penelitian terdahulu oleh Wongkitrungrueng dan Assarut (2018) telah  membuktikan  bahwa live  streaming  shopping dapat  membangun customer  engagement ,  namun masih  belum  diketahui  secara  jelas  apakah keterlibatan  pelanggan  yang  tinggi  dapat  berdampak positif  terhadap  niat  pembelian  (Sun  et  al.,  2019). Lebih lanjut, penelitian Sun et al., (2019) tentang live streaming  shopping dilakukan  berdasarkan  data  dari pembeli social  commerce China  yakni  WeChat, namun hasil penelitian tersebut dapat bervariasi pada platform social commerce lain (seperti Facebook dan Tik Tok) serta budaya di negara lain. Oleh sebab itu, diperlukan analisis lebih lanjut dengan menggunakan sampel platform yang berbeda dari negara lain.
Visibilitas  merupakan  salah  satu  faktor  penting dalam pelaksanaan live streaming (Sun et al., 2019). Visibilitas  merupakan  derajat  kemungkinan  untuk mendemonstrasikan  produk  secara  jelas  kepada pelanggan  dengan  memberikan  informasi  detail mengenai  produk  dan  memvisualisasikan  produk secara nyata. Disatu sisi, belanja live streaming adalah bentuk presentasi produk yang sangat terlihat melalui video online. Konsumen akan memusatkan perhatian mereka pada belanja live streaming untuk mendapatkan  informasi  detail  produk  yang  akan memberikan  konsumen  perasaan  mendalam,  oleh karena  itu  pelanggan  merasakan  imersi  (Yim  et  al., 2017).
Metavoicing merupakan  derajat  kemungkinan bagi  pelanggan  untuk  menanggapi  konten,  produk, dan  penjual  (Sun  et  al.,  2020).  Keterjangkauan metavoicing membuat  konsumen  termotivasi  untuk mencari  informasi  yang  berharga  tentang  produk. Oleh karena  itu, keterjangkauan metavoicing memungkinkan komunikasi langsung antar pelanggan dan  streamer  dan  memberikan  kesan  hangat  dan ramah  kepada  konsumen  dan  mempersempit  jarak yang dirasakan (Lv et al., 2018). Hal ini memfasilitasi konsumen untuk memusatkan perhatian pada aktivitas belanja  langsung,  yang  membantu  membangkitkan rasa imersi atau keterlibatan (Dong & Wang, 2018).
Melalui  keterjangkauan  panduan  berbelanja, konsumen  bisa  mendapatkan  pelayanan  mengenai produk  yang  sesuai  dengan  minat  dan  kebutuhan mereka (Dong dan Wang, 2018). Dalam live shopping,
panduan  belanja  yang  diberikan  oleh  streamer  dapat didasarkan  oleh  kebutuhan  pribadi  pelanggannya, sehingga  pelanggan  akan  memusatkan  perhatian mereka yang akan membantu menciptakan pengalaman  immersif  (Yim  et  al.,  2017).  Ditambah lagi, guidance  shopping juga  dapat  membantu konsumen  untuk  memecahkan  masalah  saat  mereka menonton live streaming . Pengalaman immersive akan terjadi ketika seseorang mengalami proses yang mulus dalam memenuhi kebutuhannya (Fang et al., 2018).
Keterjangkauan perdagangan ( trading affordance )  memungkinkan  transaksi  dilakukan dengan  lancar  dengan  menyediakan  berbagai  opsi pembayaran kepada pembeli (Dong dan Wang, 2018). Ketika pembeli hendak melakukan pembayaran untuk menyelesaikan pesanan pada live streaming, pembeli akan  merasa  puas  jika  pembayaran  yang  dilakukan berjalan  lancar  dan  mudah.  Dengan  memberikan berbagai  pilihan  pembayaran,  dan  transaksi  yang mudah  serta  efektif,  pelanggan  akan  merasakan kenyaman  dan  merasa  terlibat  dalam  proses live streaming yang berlansung (Dong dan Wang, 2018). Persepsi immersion dapat  membantu  pengguna mengidentifikasi nilai dan manfaat yang dapat mereka peroleh dari suatu aktivitas (Fang et al., 2018). Lebih mudah  bagi  pelanggan  untuk  membuat  keputusan pembelian ketika mereka merasakan nilai dan manfaat yang lebih besar (Sun et al., 2016). Selain itu, dalam lingkungan  belanja  virtual,  pelanggan  dapat  lebih mudah  mengalami  keadaan  senang  ketika  mereka merasa terkoneksi atau terlibat (Yim et al., 2017), dan kesenangan pelanggan akan secara langsung mempengaruhi  perilaku  pembelian  mereka  (Chen  et al.,  2017)  Terakhir,  ketika  pelanggan  mengalami kondisi  mental  yang  menyenangkan  saat  melakukan belanja live  streaming ,  mereka  akan  lebih  aktif berpartisipasi  dalam  aktivitas  belanja  dan  memiliki sikap  yang  lebih  positif  terhadap  produk  yang disajikan oleh streamer .

## Telaah Pustaka

## Online Consumer Behaviour
Perkembangan  teknologi  mengakibatkan  tren perilaku  belanja  konsumen  tradisional  mulai  beralih menjadi  lebih  modern  melalui  ketersediaan  internet. Hal  seperti  ini  pada  akhirnya  akan  mendorong konsumen  memiliki  tatanan  perilaku  baru  secara menyeluruh  dalam  menggunakan  internet.  Perilaku konsumen secara online mempunyai arti yang kurang lebih  menyerupai  definisi  dari  perilaku  konsumen
tradisional yakni perilaku konsumsi dari individu yang menggunakan  teknologi  dengan  cara  daring  untuk berinteraksi  dan  melakukan  pembelian  terhadap produk  baik  berupa  barang  maupun  jasa  tanpa menggunakan  kemampuan  panca  indra  individu seperti  sentuhan,  pendengaran,  penglihatan,  rasa hingga  penciuman  untuk  evaluasi  produk  yang mendetail  seperti  pada  pembelian offline (Shareef  et al., 2016). Meskipun individu tidak secara bebas untuk memberikan  evaluasi  produk  secara  keseluruhan, aktivitas  belanja online tetap  memiliki  kelebihan dalam  hal  penghematan  waktu  dan  usaha  dimana konsumen  dapat  secara  bebas  memilih  produk  yang tersedia  di  luar  lokasi  tinggalnya  serta  dapat membandingkan  informasi  produk  seperti  harga, kualitas,  dan  bahan  pada  beberapa  halaman  daring dalam  waktu  bersamaan  untuk  mendapatkan  produk yang paling sesuai (Kasuma et al., 2020).

## Social Commerce
Social commerce mengacu pada cara perdagangan yang dimediasi oleh media sosial (Cai et al., 2018). Kim dan Park (2013) mendefinisikan social commerce adalah  sebagai  konsep  dari  perdagangan elektronik  yang  menggunakan  situs  jejaring  sosial untuk  interaksi  sosial  dan  memfasilitasi  belanja online . Dengan kata lain, social commerce merupakan platform media  sosial  dimana  didalamnya  kita  dapat melakukan  transaksi  jual  beli.  Sebagai  saluran pemasaran  yang  relatif  baru, social  commerce mengintegrasikan  karakteristik e-commerce dan jejaring  sosial,  membuat  konsumen  memperoleh informasi  yang  lebih  cepat  dan  lengkap  (Hewei  & Youngsook, 2022). Melalui platform social commerce ,  pengguna  dapat  melihat,  menambahkan keranjang  belanja,  dan  membeli  produk  dalam  satu aplikasi sosial.

## Live Streaming pada Social Commerce
Cai  et  al.,  (2018)  menyebutkan , belanja live streaming merupakan  atribut  dari social  commerce yang  mengintegrasikan  interaksi  sosial  secara real time ke  dalam  perdagangan  elektronik.  Transmisi siaran langsung menggunakan serangkaian teknologi komunikasi  yang  dapat  secara  instan  mengirim gambar  dan  suara  ke  lokasi  lain,  memungkinkan pengguna  untuk  merasakan  interaksi  dan  kehadiran sosial  (Chen  dan  Lin,  2018).  Belanja  streaming langsung adalah bentuk media sosial baru dengan HCI (Human Computer Interaction) tinggi. Studi streaming  langsung  sebelumnya  terutama  berfokus
pada kegiatan olah raga dan video game (Cheung dan Huang,  2011).  Namun,  beberapa  penelitian  terbaru telah  menawarkan  wawasan  baru  tentang  belanja streaming langsung (Cai et al., 2018;
Wongkitrungrueng dan Assarut, 2018).

## Immersion
Dalam  pemasaran, imersi  merupakan  suatu perasaan  implisit  (sesuatu yang terkandung  di  benak konsumen  yang  tidak  dinyatakan  secara  terang- terangan  atau  tersirat)  tentang  kedekatan  dengan sebuah gagasan, yang sering dikaitkan dengan terjun jauh  kedalam  sesuatu  namun  faktanya  hanya  berada ditempat  (Caru  dan  Cova,  2006). Immersion dalam live  streaming didefinisikan  sejauh  mana  sistem virtual  membuat  pengguna  merasa  terlarut,  terlibat mendalam, dan asyik dengan rangsangan virtual atau mengalami rasa memblokir rangsangan dari lingkungan dunia fisik mereka (Palmer, 1995; Biocca dan  Delaney  1995).  Sedangkan  menurut  Hewei  & Youngsook (2022) pengalaman imersi mengacu pada pengalaman  individu  yang  benar-benar  tenggelam dalam  suatu  aktivitas  sambil  mengabaikan  hal-hal lain, yang akan menghasilkan rasa senang. Immersion telah  dipahami  sebagai  penambah  mediasi  dalam berbagai  pengalaman  virtual (Schuemie et al.  2001). Immersion juga  memberikan  rasa  bagi  pengguna untuk  mengalami  produk  virtual  sebagai  produk otentik,  yang  disebut  pengalaman  produk  "para- otentik" (Lee, 2004).

## Visibilitas
Visibilitas merupakan derajat kemampuan untuk mendemonstrasikan  produk  secara  jelas  kepada pelanggan  dengan  memberikan  informasi  detail mengenai  produk  dan  memvisualisasikan  produk secara  nyata    (Dong  et  al.,  2016).  Belanja live streaming adalah  bentuk  presentasi  produk  yang sangat terlihat  melalui  video online dan  berlangsung secara real  time .  Tentunya  konsumen  menginginkan display produk  yang  sejelas  mungkin  pada  saat berpartisipasi  dalam  sebuat  belanja live  streaming agar  konsumen  dapat  mempunyai  visualisasi  secara nyata terhadap produk yang akan dibeli. Kemampuan visualisasi  yang  baik  dari live  streaming  shopping membuat gambar dan informasi produk terlihat jelas oleh  pembeli,  dan  membantu  mengurangi  risiko ketidakpastian  produk  (Dong  dan  Wang,  2018). Dengan  keterjangkauan  visibilitas,  penjual  dapat mempresentasikan  gambar  produk  dan  memberikan pengetahuan terkait produk secara bersamaan. Hal ini
akan menimbulkan perasaan yang lebih positif ketika berinteraksi dengan penjual jika terdapat pengetahuan mengenai produk yang terlihat secara langsung (Dong dan Wang, 2018).

## Metavoicing
Metavoicing merupakan  derajat  kemungkinan bagi  pelanggan  untuk  menanggapi  konten,  produk, dan  penjual  (Sun  et  al.,  2020).  Keterjangkauan metavoicing membuat  konsumen  termotivasi  untuk mencari  informasi  yang  berharga  tentang  produk. Fitur  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  dapat berinteraksi  adalah  melalui post  tools seperti comments,  like, dan share  button. Jika  pelanggan memiliki  pertanyaan,  mereka  dapat  langsung menyampaikannya  kepada  streamer,  dan  streamer dapat langsung memberikan jawaban yang diinginkan.

## Panduan Berbelanja
Panduan berbelanja didefinisikan sebagai sebuah kemampuan  untuk  membantu  pelanggan  membuat keputusan  pembelian  dengan  menawarkan  layanan yang  dipersonalisasikan  (Sun  et  al,  2019).  Panduan belanja  yang  disampaikan  oleh streamer dapat memberi konsumen rekomendasi produk yang sesuai dengan  minat  dan  kebutuhan  mereka  (Dong  dan Wang, 2018). Dalam belanja online , konsumen sering kali kesulitan menemukan produk yang terbaik untuk dirinya karena tidak bisa melihat dan mencoba produk yang dijual secara langsung. Melalui panduan belanja yang  disampaikan  oleh streamer /pejual,  konsumen dapat  mengetahui  variasi  produk  mana  yang  paling sesuai dengan konsumennya. Sebagai contoh, ukuran baju tersedia dalam beberapa size dan warna, namun pelanggan tidak bisa memutuskan size dan warna apa yang paling cocok untuknya. Kemampuan streamer /penjual  dalam  memberikan  rekomendasi produk  untuk  masing-masing  pelanggannya  mampu mengurangi  keraguan  dan  semakin  meyakinkan pelanggan  bahwa  produk  yang  dipilih  paling  sesuai dengan yang dibutuhkan.

## Keterjangkauan Perdagangan
Keterjangkauan perdagangan ( trading affordance )  memungkinkan  transaksi  dilakukan dengan  lancar  dengan  menyediakan  berbagai  opsi pembayaran kepada pembeli (Dong dan Wang, 2018). Hal  utama  dari  keterjangkauan  perdagangan  adalah keamanan dan kelancaran proses belanja online. Jika transaksi  berjalan  dengan  lancar,  konsumen  akan
merasakan  kenyamanan  dalam  proses  pembelian  di platform belanja live streaming ( Mo dan Wang, 2021).

## Minat Pembelian
Minat pembelian terjadi karena berbagai hal yang mempengaruhi  perilaku  pelanggan  dalam  usaha memenuhi  kebutuhannya.  Pengertian  minat  beli menurut  Mehta  (1994)  ialah  suatu  kecenderungan pelanggan dalam melakukan tindakan yang hubungannya  dengan  pembelian.Menurut  Pavlou (2003),  minat  beli  pada  perdagangan  online didefinisikan  sebagai  situasi  dimana  konsumen bersedia dan terlibat dalam sebuah transaksi online .

## Hubungan Antar Variabel Hubungan Visibilitas dengan Immersion
Melalui  kemampuan  visualisasi  yang  baik  pada belanja live  streaming ,  penjual  dapat  memberikan informasi  produk  secara  jelas  dan  terperinci  kepada konsumen (Mo dan Wang, 2021). Didalam proses ini, konsumen  dapat  melihat  semua  jenis  atribut  beserta detail  produk  serta  akan  merasa  bahwa  mereka mengamati  produk  di  tempat  ( on  the  spot). Berdasarkan  uraian  diatas,  hipotesis  yang  dapat dibentuk yaitu;
H 1 :   Visibilitas berpengaruh positif terhadap immersion.

## Hubungan Metavoicing dengan Immersion
Komunikasi  melalui  saluran  interaktif  dua  arah informal memungkinkan pertukaran informasi terkait produk  dan  membantu  memecahkan  permasalahan pelanggan terkait dengan produk atau transaksi (Dong dan  Wang,  2018).  Oleh  karena  itu,  keterjangkauan metavoicing yang  merupakan  proses  komunikasi langsung  antar  pelanggan  dan  streamer  dapat memberikan  kesan  hangat  dan  ramah  kepada konsumen  dan  mempersempit  jarak  yang  dirasakan serta memperdalam keterlibatan konsumen (Lv et al., 2018). Berdasarkan uraian diatas, hipotesis yang dapat dibentuk yaitu;
H 2 : Metavoicing berpengaruh positif terhadap immersion.

## Hubungan Panduan Belanja dengan Immersion
Pada perdagangan elektronik, teknologi rekomendasi  produk  (AI)  dapat  membagikan  saran produk-produk  yang  sesuai  dengan  minat  dan preferensi  konsumen.  Namun  pada live  streaming , streamer mampu memberikan rekomendasi yang lebih akurat  karena  adanya  proses  interaksi  dengan  minat pembeli (Dong dan Wang, 2018). Karena saran yang
diberikan  oleh streamer mempunyai  relevansi  yang tinggi  dengan  kebutuhan  pribadi  pelanggannya, pelanggan akan memusatkan perhatian mereka untuk menonton live  streaming  shopping yang  akan membantu  menciptakan  pengalaman  immersif  yang mendalam  (Yim  et  al.,  2017).  Berdasarkan  uraian diatas, hipotesis yang dapatt dibentuk yaitu; H 3 :  Panduan  belanja  berpengaruh  positif  terhadap immersion.

## Hubungan  Keterjangkauan  Perdagangan  dengan Immersion
Ketika  pembeli  hendak  melakukan  pembayaran untuk  menyelesaikan  pesanan  pada live  streaming , pembeli  akan  merasa  puas  jika  pembayaran  yang dilakukan  berjalan  lancar  dan  mudah.  Dengan memberikan  berbagai  pilihan  pembayaran,  dan transaksi  yang  mudah  serta  efektif,  pelanggan  akan merasakan  kenyaman  dan  merasa  terlibat  dalam proses live  streaming yang  berlangsung  (Dong  dan Wang,  2018).  Berdasarkan  uraian  diatas,  hipotesis yang dapat dibentuk yaitu;
H 4 :  Keterjangkauan perdagangan berpengaruh positif
terhadap immersion.

## Hubungan Immersion dengan Minat Pembelian
Dalam live  streaming  shopping ,  salah  satu  hal yang  membuat  penonton  tertarik  untuk  melakukan pembelian  adalah  rasa  keterlibatan  yang  mendalam dan  terlarut  pada  saat  belanja live  streaming (Sun  et al.,  2020).  Dalam  lingkungan  belanja virtual , pelanggan  dapat  lebih  mudah  mengalami  keadaan senang  ketika  mereka  merasa  terhanyut  atau  terlibat (Yim  et  al.,  2017),  dan  hal  tersebut  akan  secara langsung  mempengaruhi  perilaku  pembelian  mereka (Chen  et  al.,  2017).  Ketika  pelanggan  mengalami kondisi  mental  yang  menyenangkan  saat  melakukan belanja live  streaming ,  mereka  akan  lebih  aktif berpartisipasi  dalam  aktivitas  belanja  dan  memiliki sikap  yang  lebih  positif  terhadap  produk  yang disajikan  oleh  streamer.Berdasarkan  uraian  diatas, hipotesis yang dapat dibentuk yaitu;
H 5 : Immersion berpengaruh  positif  terhadap  minat pembelian.

## Efek Mediasi
Ketika  pelanggan  mengikuti live  streaming shopping , faktor-faktor dari keterjangkauan IT seperti visibilitas, metavoicing , dan panduan berbelanja akan melalui suatu proses dalam diri pelanggan yang akan membentuk  perilaku  konsumen  (Sun  et  al.,  2020). Proses  tersebut  berupa  rasa  keterlibatan  atau
keterlarutan yang mendalam yang dapat memunculkan  minat  pembelian.  Keterjangkauan  IT berkontribusi  pada immersion dan  ketika  konsumen merasa  sangat  terhanyut  pada  saat live  streaming shopping, hal  tersebut  akan  meningkatkan  minat pembelian. Sehingga penelitian dilakukan menggunakan  variable  intervening  yakni immersion (Sun et al., 2020). Hal serupa juga dikemukakan pada penelitian  Mo  dan  Wang  (2021)  bahwa immersion merupakan variable yang memediasi antara visibilitas, ekpresivitas,  panduan  berbelanja,  dan  kegiatan transaksional dengan pembelian impulsive .
Berdasarkan  uraian  diatas,  hipotesis  yang  dapat dibentuk yaitu;
H 6 : Immersion akan  memediasi  hubungan  antara visibilitas dan minat pembelian.
H 7 : Immersion akan  memediasi  hubungan  antara metavoicing dan minat pembelian.
H 8 : Immersion akan  memediasi  hubungan  antara panduan berbelanja dan minat pembelian.
H 9 : Immersion akan  memediasi  hubungan  antara keterjangkauan perdagangan dan minat pembelian.

## 2. METODE PENELITIAN
Data primer yang digunakan pada penelitian ini dikumpulkan  melalui  penyebaran  kuesioner  yang berisikan  serangkaian  pertanyaan  sebagai  wadah untuk menghimpun informasi terkait dengan variabel- variabel  penelitian  seperti  visibilitas ,  metavoicing, panduan  berbelanja,  keterjangkauan  perdagangan, immersion dan  niat  pembelian  di  suatu social commerce. Data  sekunder  penelitian  ini  berasal  dari jurnal-jurnal atau sumber yang akurat dan terpercaya yang  dapat  dijadikan  masukan  atau  informasi tambahan pada penelitian ini.
Populasi  yang  ditetapkan  dalam  penulisan  riset ini  adalah  masyarakat  di  Indonesia  yang  sebulan terakhir  pernah  menonton  acara live  streaming shopping pada platform  social  commerce TikTok selama  lebih  dari  3  menit  serta  telah  berinteraksi dengan streamer .  Konsep  penarikan  sampel  yang dipakai untuk mendukung proses penelitian ini adalah teknik Nonprobability Sampling . Pada penelitian ini, peneliti  akan  menetapkan  besaran  sampel  sesuai dengan ketentuan dari metode analisis data yang akan dipergunakan.  Penetapan  kuantitas  sampel  yang memanfaatkan  SEM  sebagai  metode  analisis  dapat ditentukan paling kecil lima kali total indikator yang terdapat pada suatu penelitian (Ferdinand, 2014) (Hair
et  al.,  2019).  Lebih  lanjut,  Hair  et  al  (2019) menyebutkan  bahwa  jumlah  sampel  yang  cocok digunakan  dalam  perhitungan  SEM  dengan  model yang  terdiri  dari  tujuh  konstruk  atau  kurang  adalah minimal  150  sampel.  Sehingga  sampel  yang  akan digunakan  oleh  peneliti  pada  riset  ini  adalah  150 responden yang sebulan terakhir pernah menonton live streaming shopping pada platform TikTok lebih dari 3 menit serta telah berinteraksi dengan streamer .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengujian Kuesioner
Bab  ini  membahas  mengenai  data  yang  telah terkumpul,  hasil  dari  olah  data,  dan  intepretasi  data yang  kemudian  diolah  dan  pembahasan  yang  diruai dalam  gambaran  umum  responden  dan  berbagai analisis menggunakan Structural Equation Modeling.

## Gambaran Umum Responden
Responden  dalam  penelitian  ini  merupakan masyarakat di Indonesia yang sebulan terakhir pernah menonton  acara live  streaming  shopping pada platform social commerce TikTok selama lebih dari 3 menit  serta  telah  berinteraksi  dengan streamer . Kuesioner  telah  tersebar  hingga  terkumpul  212 responden,  namun  beberapa  respon  dieliminasi. Selanjutnya  sebanyak  195  sempel  lolos  untuk  layak diolah.  Data  dari  pengumpulan  sempel  diperoleh melalui kuesioner online . Googleform menjadi sarana pengisian  kuesioner  dengan  proses  penyebaran melalui  media  sosial  personal  dan  grup  seperti WhatsaApp maupun Instagram. Responden digambarkan secara umum melalui kriteria profil yang terdiri dari jenis kelamin, usia, pekerjaan, pengeluaran belanja per bulan, dan melihat live streaming shopping pada platform TikTok.

## Profil Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Sampel yang diambil untuk keperluan penelitian ini  terdiri  dari  responden  perempuan  dan  responden laki-laki. Dapat diketahui responden yang digunakan merupakan  pernah  menonton  acara live  streaming shopping pada platform  social  commerce TikTok selama lebih dari 3 menit dalam kurun waktu sebulan terakhir  terdiri  dari  perempuan  dan  laki-laki  dengan jumlah  responden  perempuan  sebanyak  118  orang (61%)  dan  responden  laki-laki  sebanyak  77  orang (39%). Sempe menunjukan  adanya dominasi perempuan  yang  gemar  menonton live  streaming shopping pada TikTok.

## Profil Responden Berdasarkan Usia
Penelitian ini menggunaka pengelompokan umur agar  mempermudah  interpretasi  data,  dimana  umur dikelompokkan atas empat kelompok usia berbeda. Ini menunjukan bahwa yang pernah menonton acara live streaming  shopping pada platform  social  commerce TikTok selama lebih dari 3 menit dalam kurun waktu sebulan terakhir ini terdiri dari empat kelompok usia berbeda, dengan kelompok usia 18-20 tahun sebanyak 27 orang (14%), kelompok usia 21-25 tahun sebanyak 82 orang (42%), kelompok usia 26-30 tahun sebanyak 67  orang  (34%),  dan  usia  >30  tahun  sebanyak  19 orang (10%). Kesimpulan dari data sempel yang telah dihimpun,  mayoritas  responden  dari  penelitian  ini berusia  21-25  tahun,  dimana  acara live  streaming shopping pada platform  social  commerce TikTok mampu  menarik  perhatian  dan  digemari  pada kalangan usia tersebut.

## Profil Responden Berdasarkan Pekerjaan
Hasil  dari  sempel  yang  telah  tersebar,  terekam memiliki responden dari berbagai latar belakang yang berbeda. Penonton acara live streaming shopping pada platform social commerce TikTok selama lebih dari 3 menit  dalam  kurun  waktu  sebulan  terakhir  yang menjadi  responden  dalam  penelitian  ini  didominasi oleh  responden  dari  kalangan  Mahasiswa/i  sejumlah 80  responden  dengan  persentase  41%  dari  total responden.  Selain  itu  terdapat  responden  dari kalangan Pegawai Negeri/BUMN sejumlah 28 orang (14%), Wirausaha dan tenaga Profesional sejumlah 20 orang  (10%),  Pegawai  Swasta  sejumlah  51  orang (26%),  dan  pekerjaan  lain  sejumlah  16  orang  (8%). Dari berbagai kategori pekerjaan tersebut, Mahasiswa/i  memiliki  ketertarikan  yang  besar  akan menonton live  streaming ,  sejalan  dengan  mayoritas responden  yang  berusia  21-25  tahun.  TikTok merupakan  media  sosial  dengan  fasilitas live streaming yang  aktif,  dimana  mampu  menarik penggunanya dalam menggunakan aplikasi di tengah- tengah  melakukan  scrolling  video  yang  telah terpersonalisasi.
Profil Responden
Berdasarkan Rata-rata

## Pendapatan
Latar  belakang  pekerjaan  yang  bervariasi  pada responden  penelitian  seperti  yang  telah  diuraikan, dapat  menyimpulkan  tingkat  pengeluaran  belanja yang  berbeda  tiap  bulannya.  Mayoritas  responden dalam  penelitian  ini  yang  memiliki  pengeluaran belanja  rata-rata  setiap  bulannya  <  Rp  1.000.000,-
sejumlah  59  orang  atau  30%  dari  persentasi  total responden penelitian. Responden dengan pendapatan rata-rata  perbulan  Rp  1.000.100  –  Rp  2.000.000 sejumlah  44  responden  (23%)  dan  33  responden (17%)  di  tingkat  pendapatan  rata-rata  lebih  dari  Rp 4.000.000  setiap  bulannya.  Selain  itu,  terdapat responden dengan rata-rata pendapatan Rp 3.000.100 -  Rp  4.000.000  sebanyak  20  responden  (10%),  dan responden dengan rata-rata pendapatan Rp 2.000.100 –  Rp  3.000.000  sebanyak  39  responden  (20%). Mayoritas  responden  terdapat  dalam  kategori pendapatan <Rp 1.000.000, berbanding lurus dengan tingginya mayoritas penonton live streaming shopping didominasi oleh Mahasiswa/i.

## Analisis SEM
Analisis  Faktor  Konfirmaatori  Eksogen  dan Endogen
Permulaan  analisis model SEM  perlu  dilakukan pengujian measurement  model unutk  menghindari model  yang  kompleks  yang  tidak  bias  diuraikan. Pengujian measurement  model dilakukan  pada masing-masing  variabel  laten  menggunakan  analisis faktor  konfirmatori.  Tujuan  dilakukannya  Analisis faktor  konfirmatori  adalah  untuk  menguji  validitas pada  setiap  dimensi  yang  membentuk  variabel  laten ataupun  variabel  konvergen.  Analisis  ini  termasuk dalam  tahap  pengukuran  terhadap  seluruh  dimensi dimana dimensi tersebut yang kemudian membentuk variabel  laten  dalam  model  suatu  penelitian.  Dalam model penelitian ini terdiri dari enam variabel laten.
Tabel 1 Hasil Uji Goodness-of-fit Analisis Faktor Konfirmatori Konstruk Eksogen Goodness of Fit Index Cut of Value Hasil Analisis Evaluasi Model Probability ≥0,05 0,003 Marjinal CMIN/DF ≤2,00 1,500 Fit GFI ≥0,90 0,930 Fit AGFI ≥0,90 0,890 Marjinal NFI ≥0,90 0,965 Fit CFI ≥0,95 0,988 Fit IFI ≥0,90 0,988 Fit TLI ≥0,95 0,983 Fit RMSEA ≤0,08 0,051 Fit
Sumber: Data primer yang diolah, 2023
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  indikator- indikator yang terekstrasi dalam membentuk variabel laten dapat dihasilkan dari nilai standardized loading factor .  Masing-masing loading  factor diharuskan memenuhi  nilai  ˃0,50  atau  memiliki  nilai  ideal sebesar  0,7  (Ghozali,  2014).  Sesuai  dengan  kriteria tersebut  maka  dapat  diindikasikan  bahwa  indikator sudah  cukup  baik  untuk  dapat  membentuk  suatu variabel laten.
Tabel 2 Analisis Faktor Konfirmatori konstruk
Variabel Eksogen Estimate VI1  <--- VI ,852 VI2  <--- VI ,896 VI3  <--- VI ,915 VI4  <--- VI ,887 ME4  <--- ME ,842 ME3  <--- ME ,858 ME2  <--- ME ,884
Estimate ME1  <--- ME ,894 PB4  <--- PB ,762 PB3  <--- PB ,932 PB2  <--- PB ,919 PB1  <--- PB ,901 KP3  <--- KP ,900 KP2  <--- KP ,953 KP1  <--- KP ,898

## Sumber: Data primer yang diolah, 2023
Analisis measurement  model telah  terpenuhi dengan  seluruh  tiap  indikator  konstruk  variabel menunjukkan nilai loading factor diatas 0,5 ; sehingga dapat  disimpulkan  tidakadanya  indikator  yang  perlu dihilangkan.  Seluruh  indikator  bisa  digunakan  tanpa perlu dihilangkan.

## Konstruk Variabel Endogen
Konstruk  variabel  endogen  terbentuk  atas  dua variabel  laten  yaitu  mengenai immersion dan  minat
pembelian  dengan  total  sebanyak  7  indikator. Dibawah  ini  merupakan  hasil  konstruk  variabel endogen:

## Gambar 1

## Analisis Faktor Konfirmatori Konstruk Endogen Sumber: Data primer yang diolah, 2023
Berdasarkan hasil dari kelayakan model konstruk endogen yang telah diuji, probabilitas (P) menghasilkan  nilai  marjinal  dimana  pada  nilai
signifikasi  ≥0,05  data  yang  diolah  menghasilkan output 0,021. CMIN/DF menghasilkan nilai yang baik dengan output yang dihasilkan 1,993; nilai telah sesuai klasifikasi ≤2,0. GFI memiliki nilai yang baik dimana pada  nilai  signifikasi  ≥0,90  data  yang  diolah menghasilkan  output  0,966.  Pada  kriteria  AGFI menunjukan  hasil  evaluasi  yang  baik  dengan  nilai 0,921;  dimana  hal  tersebut  telah  sesuai  dengan klasifikasi  masing-masing  ≥0,90.  TLI  dan  CFI masing-masing menunjukan hasil evaluasi yang baik dengan  nilai  berurutan  0,982  dan  0,990  dimana  hal dinyatakan  telah  sesuai  dengan  klasifikasi  masing- masing ≥0,95. Begitu juga dengan NFI dan juga IFI dinyatakan  baik  dengan  nilai  masing-masing  0,980 dan  0,990  karena sesusai klasifikasi ≥0,90.  Terakhir pada RMSEA menghasilkan output baik 0,072 dengan klasifikasi  yang  diharapkan  yaitu  ≤0,08;  maka  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  uji Goodness-of-fit analisis faktor  konfirmatori  konstruk  eksogen  memilki  hasil rata-rata baik.
Tabel 3 Hasil Uji Goodness-of-fit Analisis Faktor Konfirmatori Konstruk Endogen Goodness of Fit Index Cut of Value Hasil Analisis Evaluasi Model Probability ≥0,05 0,021 Marjinal CMIN/DF ≤2,00 1,993 Fit GFI ≥0,90 0,966 Fit AGFI ≥0,90 0,921 Fit NFI ≥0,90 0,980 Fit CFI ≥0,95 0,990 Fit IFI ≥0,90 0,990 Fit TLI ≥0,95 0,982 Fit RMSEA ≤0,08 0,072 Fit Sumber: Data primer yang diolah, 2023
Untuk  menghasilkan  indikator-indikator  yang terekstrasi  dalam  membentuk  variabel  laten  dapat dilihat dari nilai standardized loading factor , masing- masing loading  factor diharuskan  memenuhi  nilai ˃0,50  atau  memiliki  hasil  yang  ideal  sebesar  0,7 (Ghozali, 2014). Kriteria tersebut mampu mengindikasikan  bahwa  indikator  memiliki  kriteria yang  baik  untuk  dapat  membentuk  suatu  variabel laten.
Tabel 4 Analisis Faktor Konfirmatori konstruk
Variabel Eksogen Estimate MB1  <--- MB ,880 MB2  <--- MB ,873 MB3  <--- MB ,813 Estimate MB4  <--- MB ,813 IM1  <--- IM ,886 IM2  <--- IM ,903 IM3  <--- IM ,869
Sumber: Data primer yang diolah, 2023
Analisis measurement  model untuk  setiap indikator konstruk variabel sudah menunjukkan hasil dimana loading  factor yang  baik  yaitu  diatas  0,5; sehingga  bila  ditarik  kesimpulan  tidak  ada  indikator yang  perlu  dihilangkan.  Seluruh  indikator  bisa digunakan tanpa perlu dihilangkan.

## Analisis Full Model SEM
SEM ( Structural Equation Modeling ) digunakan untuk  mengolah  data  dalam  penelitian  ini.  Analisis
SEM  mengukur  ada  atau  tidaknya  pengaruh  dan derajat hubungan faktor yang selanjutnya diidentifikasi  indikatornya.  Pengujiannya  dilakukan dengan  bertahap  sampai  hasil  yang  diperoleh  sudah fit.  Hasil  SEM  memiliki  karakteristik  estimasi  yang unik. Apabila pada hasil tersebut ditemukan masalah- masalah  yang  muncul  maka  diindikasikan  terdapat data  penelitian  yang  tidak  mendukung  model struktural yang dibentuk. Dengan adanya hal tersebut perlu adanya perbaikan dengan melakukan pengembangan teori yang ada dan membentuk model baru.

## Gambar 2 Full Model SEM

## Sumber: Data primer yang diolah, 2023
Pengujian  hipotesis  didasari  nilai critical  ratio dan tingkat signifikan pada regression weight , dilihat dari  nilai  c.r.  ≥  1,96  dan  signifikan  ≤  α  =  0,05. Pernyataan  tersebut  mengindikasikan  bahwa  syarat hipotesis diterima.
a. Uji  Hipotesis  1  (Hubungan  Visibilitas  dengan
Immersion )
b. Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapat  C.R. Visibilitas  terhadap Immersion sebesar  2,351.
Nilai ini telah memenuhi syarat > 1,96 dengan sig. 0,010  <  0,05  ;  sehingga  disimpulkan  bahwa hipotesis 1 yang menyatakan Visibilitas berpengaruh terhadap Immersion diterima.
c. Uji  Hipotesis  2  (Hubungan Metavoicing dengan Immersion )
d. Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapat  C.R.
Metavoicing terhadap Immersion sebesar  2,203.
Nilai ini telah memenuhi syarat > 1,96 dengan sig. 0,000  <  0,05  ;  sehingga  disimpulkan  bahwa hipotesis  2  yang  menyatakan Metavoicing berpengaruh terhadap Immersion diterima.
e. Uji  Hipotesis  3  (Hubungan  Panduan  Belanja dengan Immersion )
f. Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapat  C.R. Panduan  Belanja terhadap Immersion sebesar
2,084.  Nilai  ini  telah  memenuhi  syarat  >  1,96 dengan sig. 0,039 < 0,05 ; sehingga disimpulkan bahwa  hipotesis  3  yang  menyatakan  Panduan Belanja berpengaruh terhadap Kepuasan
Immersion diterima.
g. Uji  Hipotesis  4  (Hubungan  Keterjangkauan Perdagangan dengan Immersion ) h. Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapat  C.R. Keterjangkauan Perdagangan terhadap Immersion sebesar 2,442. Nilai ini telah memenuhi syarat > 1,96  dengan  sig.  0,008  <  0,05  ;  sehingga disimpulkan bahwa hipotesis 4 yang menyatakan
Keterjangkauan Perdagangan berpengaruh terhadap Immersion diterima. i. Uji  Hipotesis  5  (Hubungan Immersion dengan Minat Pembelian)
j. Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapat  C.R.
Immersion terhadap  Minat  Pembelian  sebesar 13,773.  Nilai  ini  telah  memenuhi  syarat  >  1,96 dengan sig. 0,000 < 0,05 ; sehingga disimpulkan bahwa  hipotesis  5  yang  menyatakan Immersion berpengaruh terhadap Minat Pembelian diterima.
k. Uji  Hipotesis  6  (Hubungan  Visibilitas dengan Minat Pembelian)
l. Berdasarkan  hasil  pengujian,  adanya  pengaruh tidak  langsung  antara  Visibilitas dengan  Minat Pembelian.  Terdapat  hubungan  tidak  langsung dari  Visibilitas dengan  Minat  Pembelian melalui Immersion sebesar 0,244.
m. Uji  Hipotesis  7  (Hubungan Metavoicing dengan Minat Pembelian)
n. Berdasarkan  hasil  pengujian,  adanya  pengaruh tidak langsung antara Metavoicing terhadap Minat Pembelian.  Terdapat  hubungan  tidak  langsung dari Metavoicing terhadap  Minat  Pembelian melalui Immersion 0,203.
o. Uji  Hipotesis  8  (Hubungan  Panduan  Belanja dengan Minat Pembelian)
p. Berdasarkan  hasil  pengujian,  adanya  pengaruh tidak  langsung  antara  Panduan  Belanja  tehadap Minat  Pembelian.  Terdapat  hubungan  tidak langsung  dari  Panduan  Belanja  tehadap  Minat Pembelian melalui Immersion sebesar 0,258. q. Uji  Hipotesis  9  (Hubungan  Keterjangkauan Perdagangan dengan Minat Pembelian)
r. Berdasarkan  hasil  pengujian,  adanya  pengaruh tidak langsung
antara Keterjangkauan Perdagangan terhadap Minat Pembelian. Terdapat hubungan  tidak  langsung  dari  Keterjangkauan
Perdagangan  terhadap  Minat  Pembelian  melalui Immersion sebesar 0,181.

## 3.2. Pembahasan
Penelitian  ini  menghasilkan  adanya  pengaruh positif  dan  signifikan  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  minat  pembelian  belanja  di  TikTok melalui  menonton live  streaming  shopping .  Berikut dijelaskan  hasil  dari  uji  hipotesis  dan  beberapa rekomendasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan  minat  pembelian  belanja  di  TikTok melalui menonton live streaming shopping .

## Pengaruh Visibilitas terhadap Immersion
Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian ini, disimpulkan  bahwa  visibilitas  memiliki  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap immersion .  Hasil  ini sejalan  dengan  penelitian  Mo  dan  Wang  (2019)  dan Sun et al. (2019) yang menyatakan adanya pengaruh positif  dan  signifikan  dari  visibilitas  terhadap immersion .

## Pengaruh Metavoicing terhadap Immersion
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  penelitian  ini, variabel metavoicing memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap immersion .  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  Mo  dan  Wang  (2019),  yang menyatakan  variabel metavoicing memiliki  dampak positif dan signifikan terhadap immersion .

## Pengaruh Panduan Belanja terhadap Immersion
Berdasarkan hasil pengujian dalam penelitian ini, terdapat  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  dari panduan belanja terhadap immersion . Hasil ini sesuai dengan penelitian Sun et al. (2019) dan Mo dan Wang (2019), yang menyatakan bahwa ada pengaruh positif dan  signifikan  dari  panduan  belanja  terhadap immersion .

## Pengaruh keterjangkauan Perdagangan terhadap Immersion
Hasil  dari  pengujian  penelitian  ini  menyatakan, variabel keterjangkauan perdagangan  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel immersion .  Hal  ini sesuai dengan penelitian Mo  dan Wang (2019), yang menyatakan variabel keterjangkauan perdagangan memiliki dampak positif dan signifikan terhadap variabel immersion .

## Pengaruh Immersion terhadap Minat Pembelian
Hasil  dari  pengujian  penelitian  ini  menyatakan, variabel immersion memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  variabel  minat  pembelian. Live streaming  shopping pada  TikTok  mampu  menjadi
daya tarik karena adanya keterlibatan yang mendalam dan  terlarut  pada  saat  belanja live  streaming (Sun  et al., 2020). Hal ini sesuai dengan penelitian Sun et al. (2019), Chen et al. (2017) dan Liao et al. (2022), yang menyatakan  variabel immersion memiliki  dampak positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  minat pembelian.

## Pengaruh  Variabel  Independen  terhadap  Minat Pembelian
Variabel  independen  dalam  penelitan  ini  terdiri dari  4  variabel  berbeda  diantaranya  yaitu  visibilitas, metavoicing ,  panduan  belanja,  dan  keterjangkauan perdagangan.  Dari  keempat  hal  ini,  masing-masing memiliki  pengaruh  yang  berbeda  terhadap  minat pembelian.  Minat  pembelian  terjadi  karena  adanya berbagai  hal  yang  mempengaruhi  pelanggan  dengan apa yang mereka butuhkan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menujukkan hasil seluruh hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini memiliki pengaruh positif  dan  signifikan.H1:  Visibilitas  berpengaruh signifikan  terhadap  immersion.  Dari  hasil  olah  data, nilai  CR  (Critical  Ratio)  dan  P  (Probability)  untuk hubungan  antar  variabel  dari  visibilitas  terhadap immersion menunjukkan hasil yang memenuhi syarat. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis 1  dari  penelitian  ini  diterima.H2:  Metavoicing berpengaruh  signifikan  terhadap  immersion.  Dari hasil  olah  data,  nilai  CR  (Critical  Ratio)  dan  P (Probability)  untuk  hubungan  antar  variabel  dari metavoicing  terhadap  immersion  menunjukkan  hasil yang  memenuhi  syarat.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  hipotesis  2  penelitian  dari  ini diterima.H3: Panduan belanja berpengaruh signifikan terhadap  immersion.  Dari  hasil  olah  data,  nilai  CR (Critical  Ratio)  dan  P  (Probability)  untuk  hubungan antar  variabel  dari  panduan  belanja  terhadap immersion menunjukkan hasil yang memenuhi syarat. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis 3 penelitian ini  diterima.H4: Keterjangkauan perdagangan berpengaruh signifikan terhadap immersion.  Dari  hasil  olah  data,  nilai  CR  (Critical Ratio)  dan  P  (Probability)  untuk  hubungan  antar variabel  dari  keterjangkauan  perdagangan  terhadap immersion menunjukkan hasil yang memenuhi syarat. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis 4 penelitian ini diterima.H5: Immersion berpengaruh signifikan terhadap minat pembelian. Dari hasil olah
data,  nilai  CR  (Critical  Ratio)  dan  P  (Probability) untuk  hubungan  antar  variabel  dari  immersion terhadap  minat  pembelian  menunjukkan  hasil  yang memenuhi syarat. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  hipotesis  5  penelitian  ini diterima.H6:  Immersion  memediasi  hubungan antara visibilitas dan minat pembelian. Dari hasil olah data, nilai  standardized  indirect  effects  untuk  hubungan antar  variabel  dari  visibilitas  terhadap  minat pembelian menunjukkan hasil adanya hubungan tidak langsung melalui immersion. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  hipotesis  6  penelitian  ini diterima.H7:  Immersion  memediasi  hubungan antara metavoicing  dan  minat  pembelian.  Dari  hasil  olah data,  nilai  standardized  indirect  effects  untuk hubungan  antar  variabel  dari  metavoicing  terhadap minat pembelian menunjukkan hasil adanya hubungan tidak langsung melalui immersion. Dengan demikian dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  7  penelitian  ini diterima.H8:  Immersion  memediasi  hubungan antara panduan belanja dan minat pembelian. Dari hasil olah data,  nilai  standardized  indirect  effects  untuk hubungan  antar  variabel  dari  panduan  belanja terhadap minat pembelian menunjukkan hasil adanya hubungan tidak langsung melalui immersion. Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  8 penelitian  ini  diterima.H9:  Immersion  memediasi hubungan  antara  keterjangkauan  perdagangan  dan minat  pembelian.  Dari  hasil  olah  data,  nilai standardized  indirect  effects  untuk  hubungan  antar variabel  dari  keterjangkauan  perdagangan  terhadap minat pembelian menunjukkan hasil adanya hubungan tidak langsung melalui immersion. Dengan demikian dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  9  penelitian  ini diterima.

## 5. REFERENSI
Aubert-Gamet  V.  (1997).  Twisting  servicescapes: diversion  of  the  physical  environment  in  a  re- appropriation  process. International  Journal  of Service Industry Management 8(1): 26–41 Biocca, F., & Delaney, B. (1995). Immersive Virtual Reality  Technology,  in  Communication  in  the Age  of  Virtual  Reality.  Frank  Biocca,  Mark  R. Levy, editors. Hillsdale, NJ : Lawrence Erlbaum Associates . 57–124.
Cai,  J.,  Wohn,  D.  Y.,  Mittal, A.,  &  Sureshbabu,  D.
(2018).  Utilitarian  and  hedonic  motivations  for live  streaming  shopping.  TVX  2018  - Proceedings  of  the  2018  ACM  International Conference  on  Interactive  Experiences  for  TV and Online Video , 81–88.
Cai,  J.,  &  Wohn,  D.  Y.  (2019).  Live  Streaming Commerce: Uses and Gratifications Approach to Understanding Consumers'
Motivations.
Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences. pp. 2548-2557 Carù,  A.,  &  Cova,  B.  (2006).  How  to  facilitate immersion  in  a  consumption  experience: appropriation  operations  and  service  elements. Journal of Consumer Behaviour. pp 4-44 Chen,  A.,  Lu,  Y.,  &  Wang,  B.,  (2017).  Customers’ purchase  decision-making  process  in  social commerce:  a  social  learning  perspective. Int.  J. Inform. Manage . 37 (6), 627–638.
Chen, Bing, Lei Wang, Hassan Rasool, & Jun Wang.
(2022).  “Research  on  the  Impact  of  Marketing Strategy  on  Consumers’  Impulsive  Purchase Behavior  in  Livestreaming  E-Commerce.” Frontiers in Psychology 13(June)
Chen,  C.-C., &  Lin, Y.-C. (2018). What  drives  live- stream usage intention? The perspectives of flow, entertainment, social interaction, and endorsement. Telemat. Inform. 35 (1), 293–303. Cheung,  G.,  &  Huang,  J.  (2011).  Starcraft  from  the stands:  understanding  the  game  spectator,  In: Proceedings of the 2011 SIGCHI Conference on Human  Factors  in  Computing  Systems , Vancouver, Canada pp. 763–772 Dong, X., & Wang, T. (2018). Social tie formation in Chinese online social commerce: The role of IT affordances. International Journal of Information Management , 42(June), 49–64. Fang, J., Chen, L., Wen, C., & Prybutok, V.R. (2018).
Co-viewing  experience  in  video  web-  sites:  the effect  of  social  presence  on  e-loyalty. Int.  J. Electron. Comm . 22 (3), 446–476. Ferdinand, A. (2014). Metode Penelitian Manajemen (5th ed.). Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2011). Aplikasi  Analisis  Multivariate Dengan  Program  SPSS .  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro Ghozali,  I.  (2014). Model  Persamaan  Struktural Konsep  dan  Aplikasi  dengan  Program  Amos 22.0,  S emarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariete Dengan  Program.  IBM  SPSS 23  (Edisi  8). Cetakan ke VIII. Semarang : Badan Penerbit Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Black,  W.  C.,  &  Anderson,  R.  E.  (2019). Multivariate Data Analysis .
Hajli,  N.  (2015).  Social  commerce  constructs  and consumer's  intention  to  buy. Int.  J.  Inform. Manage. 35 (2), 183–191.
Hamilton, W.A.,  O.  Garretson,  & A.  Kerne.  (2014). Streaming  on  twitch:  fostering  participatory communities  of  play  within  live  mixed  media. Proceedings  of  the  SIGCHI  Conference  on Human Factors in Computing Systems . pp. 1315– 1324
Hewei, T., & Youngsook, L. (2022). Factors affecting continuous  purchase  intention  of  fashion products on social E-commerce: SOR model and the mediating effect. Entertainment Computing, 41(November 2021), 100474.
Kasuma,  J.,  Kanyan, A.,  Khairol,  M.,  Sa’ait,  N.,  & Panit, G. (2020). Factors Influencing Customers Intention  for  Online  Shopping. International Journal of Modern Trends in Business Research (IJMTBR) , 3 (11), 31–41 Kotler,  P.,  &  K.L  Keller.  (2009). Manajemen Pemasaran. Ed  12  jilid  1.  Jakarta:  Penerbit Erlangga Lee,  Kwan  Min.  2004, “Presence,  Explicated,” Communication Theory, 14, 1, 27–50.
Liao, J.,  Chen,  K.,  Qi,  J., Li,  J.,  & Yu,  I. Y.  (2022).
Creating immersive and parasocial live shopping experience  for  viewers:  the  role  of  streamers’ interactional  communication  style. Journal  of Research in Interactive Marketing.
Lu,  Z.,  Xia,  H.,  Heo,  S., & Wigdor,  D.  (2018). You watch, you give, and you engage: A study of live streaming  practices  in  China  (Chairs)  In  R. Mandryk, & M. Hancock (Eds.). Proceedings of the  2018  CHI  conference  on  human  factors  in computing  systems  (pp.  466) .  New  York,  NY:
Association for Computing Machinery.
Lv, Z., Jin, Y., & Huang, J. (2018). How do sellers use live chat to influence consumer purchase decision in China? Electron. Commer. Res. Appl . 28, 102–
113.
Malhotra,  N.  K.,  &  Dash,  S.  (2016).  Marketing Research :  An  Applied  Orientation  (7th  ed.). Peason India Education Services . McKinsey  &  Company.  (2018). The  Digital Archipelago: How Online Commerce is Driving Indonesia’s  Economic  Development .  McKinsey
& Company, August, 1–72.
Mehta, Abhilasha.  1994.  “How Advertising  Respon
Modeling (ARM) can Increase Ads Effectiveness.” Journal of Marketing
Research,pp. 62-74
Palmer, Mark T. 1995. “Interpersonal Communication and  Virtual  Reality:  Mediating  Interpersonal Relationships,” in Communication in the Age of Virtual  Reality.  Frank  Biocca,  Mark  R.  Levy, editors. 277–302, Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Pavlou,  P.A.  (2003).  “Consumer  Acceptance  of Electronic Commerce: Integrating Trust and Risk with  the  Tecnology  Acceptance  Model”. International  Journal  of  Electronic  Commerce,
Vol. 7
Sanghyun  Kim  &  Hyunsun  Park.  (2013).  Effects  of various  characteristics  of  social  commerce  (s- commerce)  on  consumers’  trust  and  trust performance. International Journal of Information Management 33, 2: 318–332.
Schuemie, Martijn J., Peter Van Der Straaten, Merel Krijn, and C.A. Van Der Mast (2001), “Research on  Presence  in  Virtual  Reality:  A  Survey,” Cyberpsychology & Behavior, 4, 2, 183–201. Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business. In Encyclopedia of Quality of Life and Well-Being Research (7th ed.). John Wiley & Sons.
Shareef, M. A., Dwivedi, Y. K., Kumar, V., & Kumar,
U. (2016). Reformation of public service to meet citizens’ needs as customers: Evaluating SMS as an  alternative  service  delivery  channel. Computers in Human Behavior, 61, 255–270. Sun, Y., Shao, X., Li, X., Guo, Y., & Nie, K. (2020). A 2020  perspective  on  “How  live  streaming influences  purchase  intentions  in  social commerce:  An  IT  affordance  perspective.”
Electronic Commerce Research
and Applications , 40(January), 10–11.
Sun, Y., Shao, X., Li, X., Guo, Y., & Nie, K. (2019). How  live  streaming  influences  purchase intentions in social commerce: An IT affordance perspective. Electronic Commerce Research and Applications , 37(December 2018), 100886. Weijters, B., Cabooter, E., & Schillewaert, N. (2010). The  effect  of  rating  scale  format  on  response styles:  The  number  of  response  categories  and response  category  labels. International  Journal of Research in Marketing , 27(3), 236–247.
Wongkitrungrueng, A., & Assarut, N. (2020). The role of live streaming in building consumer trust and engagement  with  social  commerce  sellers. Journal  of  Business  Research ,  117(November 2017), 543–556.
Yan Mo & Qi Wang. (2021). Exploring the Influence of  Live  Streaming  in  Social  Commerce  on Impulse Buying from a Affordance Perspective. WHICEB 2021 Proceedings. 64.
Yim,  M.Y.-C.,  Chu,  S.-C.,  &  Sauer,  P.L.  (2017).  Is augmented  reality  technology  an  effective  tool for  e-commerce? An interactivity  and  vividness perspective. J. Interact. Mark. 39, 89–103.
Yu, E., Jung, C., Kim, H., Jung, J., (2018). Impact of viewer  engagement  on  gift-giving  in  live  video streaming. Telemat. Inform. 35 (5), 1450–1460.