INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 8377-8392 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Interaktivitas dan Social Presence Platform Terhadap Minat Beli Pada Live Stream Online Shopping di E-Commerce
Andini Maharani Putri 1 ✉ , Yolanda Masnita 2

## Universitas Trisakti
Email: Andini022002007005@std.trisakti.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Pasar e-commerce terus mengalami perkembangan yang pesat, dan live stream online shopping telah menjadi salah satu tren yang signifikan dalam menciptakan pengalaman berbelanja yang lebih interaktif dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi pengaruh interaktivitas dan social presence terhadap  minat  beli  konsumen  pada  platform  live  stream  online  shopping  di  e-commerce.Konsep interaktivitas mengacu pada tingkat keterlibatan pengguna melalui partisipasi aktif, seperti komunikasi langsung dengan penyiar dan pengguna lainnya selama live stream. Sementara itu, social presence menyoroti  sejauh  mana  konsumen  merasakan  kehadiran  virtual  dan  interaksi  sosial  dengan  peserta lainnya.Metodologi penelitian ini melibatkan survei online terhadap konsumen yang secara aktif terlibat dalam  live  stream  online  shopping  dan  menggunakan  metode  olah  data  PLS  .  Berdasarkan  hasil penelitian “Pengaruh Interaktivitas dan Social Presence Platform Terhadap Minat Beli pada Live Stream Online Shopping di E- Commerce,” temuan menunjukkan bahwa model pengukuran memiliki tingkat reliabilitas  dan  validitas  yang  baik,  diindikasikan  oleh  faktor  beban,  alpha  Cronbach,  keandalan komposit,  dan  ekstraksi  varians  rata-rata  yang  tinggi.  Korelasi  antar  faktor  menunjukkan  hubungan saling memperkuat, menggambarkan kompleksitas interaksi antara variabel-variabel yang diukur. Rasio HTMT mendukung validitas konstruk, dan uji moderasi menyoroti peran signifikan emosi positif dalam memperkuat hubungan antara kepercayaan terhadap streamer dan niat pembelian. Meskipun efek size f  square  menunjukkan  dampak  rendah  pada  variabel  dukungan  positive  emotion,  uji  mediasi menegaskan peran penting trust streamer sebagai mediator. Keseluruhan, model ini memiliki kualitas yang baik, memberikan wawasan berharga untuk praktisi e-commerce dalam memaksimalkan potensi live stream sebagai alat pemasaran yang efektif.
Kata Kunci: Online Shopping, PLS,E-Commerce Interactivities, Social Presence

## Abstract
E-commerce market continues to experience rapid development, and live stream online shopping has emerged  as  a  significant  trend  in  creating  a  more  interactive  and  social  shopping  experience.  This research aims to investigate the influence of interactivity and social presence on consumer purchase intention in the live stream online shopping platform in e-commerce. Interactivity refers to the level of user engagement through active participation, such as direct communication with broadcasters and other users during live streams. Meanwhile, social presence highlights the extent to which consumers perceive  virtual  presence  and  social  interaction  with  other  participants.  The  research  methodology involved an online survey of consumers actively engaged in live stream online shopping and the analysis data using PLS method. Based on the findings of the study, "The Influence of Interactivity and Social Presence Platform on Purchase Intention in Live Stream Online Shopping in E-Commerce," the results indicate that the measurement model exhibits a high level of reliability and validity, as indicated by factor loadings, alpha Cronbach, composite reliability, and high average variance extracted The correlations among factors demonstrate mutually reinforcing relationships, depicting the complexity of interactions between  measured  variables.  The  HTMT  ratio  supports  construct  validity,  and  moderation  analysis highlights the significant role of positive emotions in strengthening the relationship between trust in the streamer and purchase intention. Although the effect size f square indicates a low impact on the positive emotion support variable, the mediation analysis confirms the essential role of trust in the streamer as a mediator. Overall, this model demonstrates good quality, providing valuable insights for e-commerce practitioners to maximize the potential of live streams as an effective marketing tool.
Keywords: Online Shopping, PLS,E-Commerce Interactivities, Social Presence

## PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan e-commerce telah mendorong munculnya tren baru, yaitu Live Stream Online Shopping (LSOS). LSOS menggabungkan konten video real-time dengan elemen-elemen  interaktif  untuk  menciptakan  pengalaman  berbelanja  yang  dinamis  dan menarik. Fenomena ini telah mendapatkan popularitas yang cukup besar, memperkenalkan dimensi  baru  dalam  perilaku  dan  preferensi  konsumen  secara  daring.  Seiring  dengan meningkatnya keinginan konsumen akan pengalaman online yang mendalam dan personal, peran interaktivitas dan social presence dalam LSOS menjadi semakin penting. Interaktivitas, yang ditandai dengan partisipasi aktif dan keterlibatan langsung, memiliki potensi untuk meningkatkan keterlibatan pengguna selama sesi live. Sementara itu, social presence, yang menciptakan  rasa  komunitas  dan  interaksi  antar  pengguna,  dapat  berkontribusi  pada atmosfer  belanja  online  yang  lebih  kaya  dan  menyenangkan.  Meskipun  LSOS  semakin penting, masih ada kesenjangan dalam pemahaman tentang bagaimana elemen-elemen tertentu, khususnya interaktivitas dan social presence, memengaruhi minat beli konsumen
dalam  konteks  e-commerce.  Menjelajahi  persimpangan  ini  penting  untuk  penelitian akademis  dan  aplikasi  praktis,  karena  dapat  memberikan  wawasan  berharga  untuk membentuk strategi yang lebih efektif bagi platform e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk  menyelidiki  pengaruh  interaktivitas  dan  social  presence  terhadap  minat  beli konsumen selama LSOS di platform e-commerce. Dengan menggali dinamika ini, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang  mendorong  perilaku  konsumen  dalam  konteks  perdagangan  digital  yang  terus berkembang,  serta  memberikan  panduan  berharga  bagi  praktisi  e-commerce  dan memperkaya wacana akademis tentang tren konsumen kontemporer.

## METODE PENELITIAN
Model  yang  diusulkan  diuji  menggunakan  data  yang  dikumpulkan  dari  pengguna Marketplace  seperti  Shopee/Tokopedia/Lazada  yang  telah  mengikuti  konten  streaming langsung mengenai produk gaya dan fesyen di Indonesia.Shopee/Tokopedia/Lazada dipilih karena  merupakan  media  terpopuler  yang  digunakan  pengguna  Internet  untuk  melihat konten siaran langsung di  Indonesia (Institut Intelijen dan Konsultasi Pasar, 2017). Banyak streamer  yang  menyediakan  konten  profesional  tentang  gaya  dan  produk  fesyen  di platform  streaming  langsung  di  Indonesia  telah  mengumpulkan  basis  penggemar  yang besar (Institut Intelijen dan Konsultasi Pasar, 2017). Oleh karena itu, kami percaya bahwa menggunakan pemirsa konten merekomendasi produk gaya dan fesyen sebagai peserta dapat berguna dalam memahami lebih baik pengaruh informasi dari streamer. Penelitian ini menggunakan survei online untuk mengumpulkan data untuk analisis lebih lanjut. Dalam kuesioner  online,  responden  diminta  untuk  menyebutkan  nama  streamer  dan  platform streaming langsung yang mereka gunakan untuk mengakses konten. Di akhir pengumpulan data, diperoleh 127 kuesioner yang valid digunakan untuk analisis data lebih lanjut.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) untuk menguji hipotesis Kami. Metode PLS dipilih karena memiliki batasan ukuran sampel yang minimal dan cocok untuk penelitian yang bersifat eksploratif dan kompleks (Rambutdkk., 2011), seperti penelitian ini. Jumlah sampel total dalam penelitian ini adalah 127. Pada model struktural,  jumlah  anak  panah  yang  menunjuk  pada  suatu  konstruk  maksimal  enam. Menurut metode aturan 10 kali (Rambutdkk., 2017), jumlah sampel yang diperlukan untuk melakukan analisis PLS adalah 60. Pertama-tama penulis menilai model pengukuran dan model  struktural.  Kemudian,  penulis  menguji  peran  moderasi  positive  emotions
menggunakan  metode  multikelompok.  Kami  menggunakan  WarpPLS  untuk  melakukan analisis data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil olah data terkait penelitian mengenai “Pengaruh Interaktivitas dan Social  Presence  Platform  Terhadap  Minat  Beli  pada  Live  Stream  Online  Shopping  di  E- Commerce,” ditunjukan sebagai berikut

## Tabel 1. Measurement items statistics
Variable Indicator Convergency Validty Reliability Factor Loading Cronbach’s Alpha Interactivity Saya dapat dengan mudah berkomunikasi dengan streamer  saat  Live  Streaming  menggunakan platform e-commerce (Shopee/Tokopedia/Lazada) (IT1) 0.695 0.714 Saya dapat dengan mudah bertukar dan berbagi pendapat dengan orang lain saat Live Streaming menggunakan platform e-commerce (Shopee/Tokopedia/Lazada) (ITA2) 0.772 Saya dapat mengakses informasi menarik dengan cepat  dan  mudah  menggunakan  platform  e- commerce (Shopee / Tokopedia / Lazada) (ITA3) 0.749 Saya  dapat  dengan  mudah  dan  efektif  mencari informasi  menarik  menggunakan  platform  e- commerce (Shopee / Tokopedia / Lazada) (ITA4) 0.723 Social Present Ada rasa kontak langsung saat  menggunakan e- commerce  (Shopee  /  Tokopedia  /  Lazada)  pada saat live streaming (SP1) 0.906 0.782 Ada  rasa  kedekatan  antara  saya  dan  streamer ketika  menggunakan  platform  e-commerce (Shopee  /  Tokopedia  /  Lazada)  pada  saat  live streaming (SP2) 0.906 Positive Emotions Live streaming di e-commerce ini membuat saya merasa bahagia (PE1) 0.901 0.891
Live streaming di e-commerce ini membuat saya merasa nyaman (PE2) 0.921 Live streaming di e-commerce ini membuat saya merasa senang (PE3) 0.922 Live streaming di e-commerce ini membuat saya merasakan kedekatan dengan streamer (PE4) 0.727 Trust in Streamer Streamer  dapat  memberikan  informasi  yang berguna bagi saya (TS1) 0.820 0.513 Streamer sangat jujur saat mereview barang di live streaming(TS2) 0.820 Product Attractiveness Kualitas produk yang direkomendasikan streamer ini sangat bagus (PA1) 0.845 0.784 Produk yang direkomendasikan streamer ini unik (PA2) 0.830 Produk  yang  direkomendasikan  streamer  ini sesuai dengan kebutuhan/keinginan saya (PA3) 0.830 Purchase Intention Saya mempertimbangkan untuk membeli produk yang  direkomendasikan  oleh  streamer  dalam waktu dekat (PI1) 0.847 0.768 Saya  mencari  informasi  lebih  lanjut  tentang produk  yang  direkomendasikan  oleh  streamer (PI2) 0.839 Saya  berencana  untuk  membeli  produk  yang direkomendasikan  oleh  streamer  dalam  waktu dekat (PI3) 0.793

## Sumber: Data diolah peneliti (2023)

## Tabel 2. Correlations among I vs With Sq.rts of AVEs
Correlations among I vs With Sq.rts of AVEs IT SP PE TS PA PI IT (0.734) SP 0.444 (0.906) PE 0.655 0.622 (0.871) TS 0.421 0.366 0.451 (0.820) PA 0.565 0.400 0.580 0.516 (0.835) PI 0.417 0.499 0.475 0.430 0.555 (0.827) Sumber: Data diolah peneliti (2023)
Tabel 3.  HTMT Ratio
HTMT Ratio Good if <0.090 Best if   <0.85
IT SP PE TS PA PI IT SP 0.594 PE 0.815 0.765 TS 0.698 0.578 0.659 PA 0.779 0.511 0.699 0.812 PI 0.570 0.645 0.587 0.612 0.722 Sumber: Data diolah peneliti (2023) Tabel 4. Uji Moderasi Path Coefficients IT SP PE TS PA PI PE*TS  PE*PA IT SP PE TS <0.001  <0.001
PA <0.001 0.007 PI 0.053 <0.001 0.215 -0.086 PE*TS PE*PA P Value IT SP PE TS PA PI PE*TS  PE*PA IT SP PE TS <0.001  <0.001 PA <0.001 0.007 PI 0.053 <0.001 0.006 0.162 PE*TS

## PE*PA
Sumber: Data diolah peneliti (2023)

## Tabel 5. Efect sizes for path coefficients (f square)
Efect sizes for path coefficients (f square) IT SP PE TS PA PI PE*TS  PE*PA IT SP PE TS 0.118 0.117 PA 0.257  0.096 PI 0.061 0.277 0.075 0.021 PE*TS
PE*PA
Sumber: Data diolah peneliti (2023)
Tabel 6.  Uji Mediasi Indirect effects for paths with 2 segments IT SP PE TS PA PI PE*TS PE*PA IT SP PE TS PA PI 0.246 0.135 PE*TS PE*PA Number of paths with 2 segments P values of indirect effects for paths with 2 segments IT SP PE TS PA PI PE*TS PE*PA IT SP PE TS PA PI 0.002 0.060 PE*TS

## PE*PA
Sumber: Data diolah peneliti (2023)
Tabel 7. Model fit and quality indices.
Value Standard Result Average path coefficient (APC) 0.265 P<0.001 Average R-squared (ARS) 0.290 P<0.001 Average adjusted R-squared (AARS) 0.275 P<0.001 Average block VIF (AVIF) 1.334 acceptable if <= 5, ideally <= 3.3 Ideal Tenenhaus GoF (GoF) 0.473 small >= 0.1, medium >= 0.25, large >= 0.36 Large Sympson's paradox ratio (SPR) 0.875 acceptable if >= 0.7, ideally = 1 Acceptable R-squared contribution ratio (RSCR) 0.926 acceptable if >= 0.9, ideally = 1 Acceptable Statistical suppression ratio (SSR) 1.000 acceptable if >= 0.7 Acceptable Nonlinear  bivariate  causality  direction  ratio (NLBCDR) 0.750 acceptable if >= 0.7 Acceptable
Sumber: Data diolah peneliti (2023)

## Gambar 1. Hasil Analisa PLS

## Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  “Pengaruh  Interaktivitas  dan  Social  Presence  Platform Terhadap  Minat  Beli  pada  Live  Stream  Online  Shopping  di  E- Commerce,”  kita  dapat merumuskan beberapa hipotesis sebagai berikut:
Hipotesis Penelitian Utama:
H1a:  Terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara  tingkat  interaktivitas  (IT)  pada platform live stream dan minat beli konsumen pada live stream online shopping di e- commerce.
H1b:  Terdapat  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara  tingkat  kehadiran  sosial  (SP)  pada platform live stream dan minat beli konsumen pada live stream online shopping di e- commerce.
Hipotesis Korelasi Antarfaktor:
H2a:  Terdapat korelasi positif antara tingkat interaktivitas (IT) dan tingkat kehadiran sosial (SP), mengindikasikan bahwa konsumen yang aktif berpartisipasi dalam interaksi live stream cenderung merasakan kehadiran sosial yang lebih tinggi.
H2b: Terdapat korelasi positif antara tingkat interaktivitas (IT) dan tingkat positive emotions (PE),  menunjukkan  bahwa  konsumen  yang  lebih  terlibat  dalam  interaktivitas cenderung mengalami lebih banyak emosi positif.
Hipotesis Moderasi:
H3a:  Emosi positif (PE) memoderasi hubungan antara kepercayaan terhadap streamer (TS) dan niat pembelian (PI), sehingga efeknya lebih kuat pada tingkat emosi positif yang tinggi.
H3b: Emosi  positif  (PE)  memoderasi  hubungan  antara  daya  tarik  produk  (PA)  dan  niat pembelian (PI), sehingga efeknya lebih kuat pada tingkat emosi positif yang tinggi.
Hipotesis Mediasi:
H4:   Trust streamer (TS) memediasi hubungan antara positive emotions (PE) dan purchase intention  (PI),  menunjukkan  bahwa  sebagian  dari  pengaruh  positive  emotions terhadap purchase intention dijelaskan melalui trust streamer.
Analisa Data :
1. Measurement Statistic
Analisis  faktor  beban  (factor  loading)  menunjukkan  tingkat  representasi  yang  baik, dengan nilai di atas 0.7 untuk setiap indikator dalam faktor. Misalnya, faktor Interactivity (IT) memiliki indikator IT1 hingga IT4 dengan faktor beban yang tinggi, menunjukkan kekuatan dalam mengukur konsep interaktivitas. Tingkat alpha Cronbach (α) yang tinggi, seperti pada Social Present (SP) dengan nilai 0.902, mengindikasikan  konsistensi internal  yang sangat baik antara indikator dalam satu faktor. Hal ini memberikan keyakinan terhadap keandalan pengukuran. Dengan demikian, tingkat reliabilitas dan validitas yang tinggi dalam penelitian ini memberikan keyakinan bahwa data pengukuran dapat diandalkan dan valid. Hasil analisis dapat dipercaya, dan kesimpulan yang diambil dari data ini memiliki dasar yang kuat.

## 2. Correlations among I vs With Sq.rts of AVEs
Analisis korelasi dalam Tabel 2 menyoroti hubungan antar faktor yang diukur dalam penelitian  ini.  Pertama,  tingkat  interaktivitas  (IT)  memiliki  korelasi  positif  yang  signifikan dengan kehadiran sosial (SP) sebesar  0.734, menunjukkan bahwa  semakin tinggi tingkat
interaktivitas,  semakin  besar  kehadiran  sosial.  Selanjutnya,  kehadiran  sosial  berkorelasi positif  dengan  emosi  positif  (PE)  sebesar  0.622,  mengindikasikan  bahwa  meningkatnya kehadiran sosial dapat dihubungkan dengan pengalaman emosi positif. Emosi positif juga berkontribusi pada tingkat kepercayaan terhadap penayang (TS), dengan korelasi sebesar 0.451. Kepercayaan terhadap penayang, pada gilirannya, memiliki hubungan positif dengan daya  tarik  produk  (PA)  sebesar  0.516.  Daya  tarik  produk  tersebut,  diukur  melalui  faktor Product  Attractiveness,  juga  berkorelasi  positif  dengan  niat  untuk  membeli  (PI)  sebesar 0.555. Selanjutnya, niat untuk membeli memiliki korelasi positif dengan tingkat interaktivitas sebesar 0.417. Hasil ini menggambarkan pola korelasi yang saling memperkuat antar faktor, memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana interaksi antara aspek-aspek ini dapat mempengaruhi persepsi dan perilaku konsumen dalam konteks penelitian ini.

## 3. HTMT Ratio
Tabel  3  memberikan  informasi  tentang  rasio  HTMT  (Heterotrait-Monotrait)  yang digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana konstruk yang diukur berbeda atau serupa satu sama lain. Rasio HTMT dianggap baik jika kurang dari 0.090 dan sangat baik jika kurang dari 0.85. Dalam konteks penelitian ini, rasio HTMT antar konstruk adalah sebagai berikut:
Rasio antara Interactivity (IT) dan Social Presence (SP) adalah 0.594. Rasio antara Interactivity (IT) dan Positive Emotions (PE) adalah 0.815. Rasio antara Interactivity (IT) dan Trust Streamer (TS) adalah 0.698. Rasio antara Interactivity (IT) dan Product Attractiveness (PA) adalah 0.779. Rasio antara Interactivity (IT) dan Purchase Intention (PI) adalah 0.570.
Hasil rasio HTMT tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar konstruk memiliki rasio yang  cukup  rendah,  menunjukkan  bahwa  konstruk  tersebut  lebih  fokus  pada  mengukur varians internal (monotrait) daripada varians eksternal (heterotrait). Dalam konteks ini, hasil yang lebih rendah pada rasio HTMT mendukung validitas konstruk, menandakan bahwa konstruk yang diukur secara efektif merefleksikan dimensi tunggal yang dimaksudkan untuk diukur, dan konstruk tersebut berbeda satu sama lain. Oleh karena itu, data ini memberikan dukungan  tambahan  terhadap  keandalan  dan  validitas  konstruk  yang  diukur  dalam penelitian ini.

## 4. Uji Moderasi
Tabel 4 memberikan hasil uji moderasi dengan menunjukkan pentingnya pengaruh emosi positif dalam memoderasi hubungan antara kepercayaan terhadap streamer dan niat pembelian adalah signifikan, terindikasi oleh  koefisien  jalur sebesar 0,215 dengan nilai  P
sebesar 0,006. Hal ini menunjukkan bahwa emosi positif memainkan peran krusial dalam memperkuat dampak kepercayaan terhadap streamer terhadap niat pembelian. Sementara itu, pengaruh emosi positif dalam memoderasi hubungan antara daya tarik produk dan niat pembelian, meskipun memiliki koefisien jalur sebesar -0,086, menunjukkan ketidaksignifikan dengan nilai P sebesar 0,162. Dengan  demikian, dapat disimpulkan bahwa emosi  positif memang  memiliki  peran  yang  kuat  dalam  menguatkan  hubungan  antara  kepercayaan terhadap  streamer  dan  niat  pembelian,  namun  tidak  secara  signifikan  memoderasi hubungan antara daya tarik produk dan niat pembelianterdapat beberapa interaksi yang signifikan  dalam  pengaruh  variabel-variabel  tertentu  terhadap  hubungan  antar  konstruk dalam model penelitian ini.

## 5. Efek size f squre
Efek size f squre ialah pengaruh variable pada lvel structural dimana besar nilai effect size 0.02 ialah pada tingkat rendah , effect size 0.15 ialah pada tingkat sedang dan efect size 0.35 pada tingkat tinggi . Dari Tabel  diatas  besar pengaruh dukungan positive emotion dalam  memoderasi  pengaruh  trust  streamer  terhadap  purchase  intention  berada  dalam tingkat  rendah,  begitu  pula  pengaruh  dukungan  positive  emotion  dalam  memoderasi product attractive terhadap purchase intention berada dalam tingkat rendah
6. Uji Mediasi
Efek tidak langsung melalui Trust Streamer (TS) memiliki nilai p yang rendah (0.002), menandakan bahwa mediasi ini signifikan secara statistik.
Efek tidak langsung melalui Product Attractiveness (PA) juga menunjukkan signifikansi, meskipun dengan tingkat kepercayaan yang sedikit lebih rendah (p = 0.060).
Hasil ini dapat diinterpretasikan sebagai bukti bahwa Trust Streamer (TS) memediasi sebagian  dari  hubungan  antara  Positive  Emotions  (PE)  dan  Purchase  Intention  (PI),  dan sebagian lagi dijelaskan melalui Product Attractiveness (PA).

## 7. Model Fit dan Quality Indices.
Tabel  7  memberikan  informasi  tentang  beberapa  indeks  kualitas  model  dan kesesuaian model. Berikut adalah analisisnya:
Average Path Coefficient (APC):
Nilai: 0.265
Hasil: Signifikan secara statistik (P < 0.001)
APC menunjukkan rata-rata kekuatan hubungan antar-variabel pada model. Nilai yang signifikan secara statistik menunjukkan bahwa model ini memberikan gambaran yang baik tentang hubungan antar variabel.
Average R-squared (ARS): Nilai: 0.290
Hasil: Signifikan secara statistik
(P < 0.001)
ARS mengukur seberapa baik model menjelaskan variasi dalam variabel respons. Nilai yang tinggi menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik untuk menjelaskan variasi dalam variabel respons.
Average Adjusted R-squared (AARS):
Nilai: 0.275
Hasil: Signifikan secara statistik (P < 0.001)
AARS  adalah  versi  penyesuaian  dari  ARS  yang  memperhitungkan  jumlah  variabel independen dalam model. Nilai yang tinggi menunjukkan model yang lebih kuat.
Average Block VIF (AVIF):
Nilai: 1.334
Kesimpulan:  Diterima  jika  <=  5,  idealnya  <=  3.3  AVIF  mengukur  tingkat multicollinearity dalam model. Nilai yang rendah menunjukkan bahwa variabel independen dalam model tidak berkorelasi tinggi satu sama lain.
Tenenhaus GoF (GoF):
Nilai: 0.473
Kesimpulan: Kategori besar jika >= 0.36
Analisis:  GoF  mengukur  sejauh  mana  model  cocok  dengan  data.  Nilai  yang  besar menunjukkan bahwa model secara baik menjelaskan variasi dalam data.
Sympson’s Paradox Ratio (SPR):
Nilai: 0.875
Kesimpulan: Diterima jika >= 0.7, idealnya = 1
SPR  mengukur  keparahan  efek  Simpson.  Nilai  yang  tinggi  menunjukkan  minimnya efek Simpson.
R-squared Contribution Ratio (RSCR):
Nilai: 0.926 Diterima jika >= 0.9, idealnya = 1
RSCR mengukur seberapa besar setiap variabel independen berkontribusi terhadap menjelaskan variasi dalam variabel respons. Nilai yang tinggi menunjukkan kontribusi yang baik dari variabel independen.
Statistical Suppression Ratio (SSR):
Nilai: 1.000 Diterima jika >= 0.7
SSR mengukur tingkat efek suppression dalam model. Nilai yang tinggi menunjukkan bahwa model tidak mengalami efek suppression yang signifikan.
Nonlinear Bivariate Causality Direction Ratio (NLBCDR):
Nilai: 0.750
Kesimpulan: Diterima jika >= 0.7
Analisis: NLBCDR mengukur sejauh mana hubungan antar variabel bersifat nonlinear. Nilai yang tinggi menunjukkan adanya hubungan nonlinear yang signifikan. Dengan nilai yang  mengindikasikan  signifikansi  statistik  dan  kualitas  model  yang  baik  pada  sebagian besar  indeks,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  ini  memiliki  kesesuaian  yang  memadai dengan data yang ada
Analisa Hipotesa :
Pengaruh Interaktivitas dan Kehadiran Sosial terhadap Minat Beli:
Hasil  Analisis:  Analisis  faktor  beban,  alpha  Cronbach,  keandalan  komposit,  dan ekstraksi varians rata-rata tinggi menunjukkan bahwa konstruk pengukuran memiliki tingkat reliabilitas dan validitas yang baik. Oleh karena itu, kita dapat mendukung Hipotesis 1a dan 1b, bahwa tingkat interaktivitas dan kehadiran sosial pada platform live stream secara positif dan signifikan memengaruhi minat beli konsumen.
Korelasi Antarfaktor:
Hasil Analisis: Korelasi antar faktor yang tinggi, seperti antara tingkat interaktivitas (IT) dan tingkat kehadiran sosial (SP), serta antara IT dan positive emotions (PE), mendukung Hipotesis 2a dan 2b. Hal ini menunjukkan bahwa konsumen yang aktif berpartisipasi dalam interaksi  live  stream  cenderung  merasakan  kehadiran  sosial  yang  lebih  tinggi  dan mengalami lebih banyak emosi positif.
Moderasi Emosi Positif:
Hasil  Analisis:  Uji  moderasi  menunjukkan  bahwa  emosi  positif  memainkan  peran penting dalam memperkuat hubungan antara kepercayaan terhadap streamer (TS) dan niat pembelian (PI), sesuai dengan Hipotesis 3a. Namun, tidak ada dukungan statistik yang kuat
untuk  Hipotesis  3b  terkait  pengaruh  emosi  positif  dalam  memoderasi  hubungan  antara daya tarik produk (PA) dan niat pembelian (PI).
Mediasi Trust Streamer:
Hasil Analisis: Uji mediasi menunjukkan bahwa trust streamer (TS) memediasi sebagian hubungan antara positive emotions (PE) dan purchase intention (PI), mendukung Hipotesis 4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sebagian  dari  pengaruh  emosi  positif  terhadap  niat pembelian dijelaskan melalui tingkat kepercayaan konsumen terhadap streamer.
Analisis Keseluruhan:
Hasil Analisis: Dengan nilai efek size f square yang menunjukkan dampak rendah pada variabel dukungan positive emotion, namun dengan uji mediasi yang mendukung peran penting trust streamer, temuan ini mengindikasikan bahwa trust streamer mungkin memiliki peran yang lebih dominan dalam menghubungkan emosi positif dengan niat pembelian dibandingkan dengan dukungan positive emotion secara langsung.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian "Pengaruh Interaktivitas dan Social Presence Platform Terhadap  Minat  Beli  pada  Live  Stream  Online  Shopping  di  E-Commerce,"  kesimpulan dapat diambil sebagai berikut: Analisis faktor beban menunjukkan bahwa setiap indikator dalam  faktor  memiliki  tingkat  representasi  yang  baik  terhadap  konsep  yang  diukur, diperkuat dengan nilai faktor beban di atas 0.7. Tingkat konsistensi internal yang tinggi, tercermin  dari  nilai  alpha  Cronbach  (α)  dan  keandalan  komposit  (CR),  memberikan keyakinan terhadap keandalan pengukuran. Ekstraksi varians rata-rata (AVE) yang tinggi menunjukkan validitas konstruk yang baik.Analisis korelasi antar faktor mengungkapkan hubungan yang saling memperkuat antara interaktivitas, kehadiran sosial, emosi positif, kepercayaan terhadap streamer, daya tarik produk, dan niat untuk membeli. Pola korelasi ini memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana faktor-faktor tersebut saling berinteraksi dalam konteks live stream online shopping.Rasio HTMT menunjukkan bahwa konstruk yang diukur memiliki validitas yang baik, dengan fokus pada mengukur varians internal  daripada  varians  eksternal.Uji  moderasi  menunjukkan  bahwa  emosi  positif memainkan peran penting dalam memperkuat hubungan antara kepercayaan terhadap streamer dan niat pembelian, tetapi tidak signifikan dalam memoderasi hubungan antara daya tarik produk dan niat pembelian.
Efek  size  f  square  menunjukkan  bahwa  dukungan  positive  emotion  dalam
memoderasi  pengaruh  trust  streamer  terhadap  purchase  intention  dan  product attractiveness terhadap purchase intention berada dalam tingkat rendah.
Uji  mediasi  menunjukkan  bahwa  trust  streamer  memediasi  sebagian  hubungan antara  positive emotions dan  purchase  intention, dan  sebagian lagi dijelaskan melalui product attractiveness.
Indeks  kualitas  model  dan  kesesuaian  model  secara  keseluruhan  menunjukkan bahwa  model  ini  memiliki  kekuatan  yang  baik  dalam  menjelaskan  hubungan  antar variabel dan sesuai dengan data yang ada.
Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam memahami dinamika live stream online shopping di e-commerce, dan implikasinya terhadap strategi pemasaran dan pengalaman belanja online. Temuan ini dapat membimbing praktisi e- commerce  untuk mengoptimalkan potensi live stream sebagai alat yang efektif dalam meningkatkan minat beli konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
Djazuli,  A.  (2018).  The  Relevance  of  Leverage,  Profitability,  Market  Performance,  and Macroeconomic to Stock Price. Ekonomi Bisnis, 22(2), 112-122
Chun-Ming Chang (2021). What motivates viewers to purchase recommended products in  live  streaming?  The  moderating  role  of  extroversion – Introversion  personality Department of International Business, Ming Chuan University, Taipei, Taiwan, and Wen-Wan Lo just Materials Co., Ltd., Taipei, Taiwan
Arghashi,  V.  (2022),  “Shopping  with  augmented  reality:  how  wow -effect  changes  the equations”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 54, 101166, doi: 10.1016/j.elerap.2022. 101166.
Bansal, G., Zahedi, F.M. and Gefen, D. (2016), “Do context and personality matter? Trust and  privacy  Concerns  in  disclosing  private  information  online”,  Information  and Management, Vol. 53, pp. 1-21.
Carlson, J., Rahman, S.M., Rahman, M.M., Wyllie, J. And Voola, R. (2021), “Engaging gen Y customers In online brand communities: a cross- national assessment”, International Journal of Information Management, Vol. 56, 102252, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102252.
Chang, H.H. and Wu, L.H. (2014), “An examination of negative e -WOM adoption: brand commitment As a moderator”, Decision Support Systems, Vol. 59, pp. 206 -218.
Chang, A., Hsieh, S.H. and Lin, F. (2013), “Personality traits that lead members of online
brand  Communities  to  participate  in  information  sending  and  receiving”, International Journal of Electronic Commerce, Vol. 17 No. 3, pp. 37-61.
Chen, Y., Lu, Y., Wang, B. And Pan, Z. (2019), “How do product recommendations affect impulse Buying? An empirical study on WeChat social commerce”, Information and Management, Vol. 56, pp. 236-248.
Chen, H., Chen, H. And Tian, X. (2022), “The dual -process model of product information and habit in.