## VARIABEL YANG MEMPENGARUHI PERCEIVED VALUE DAN IMPLIKASINYA KEPADA INTENTION TO SUBSCRIBE; TELAAH PADA APLIKASI NETFLIX
Yonathan Hosea Universitas Pelita Harapan 01619200064@student.uph.edu

## Margaretha Pink Berlianto
Universitas Pelita Harapan margaretha.berlianto@uph.edu

## Diterima 22 April 2022 Disetujui 16 Juni 2022
Abstract –Many industry in the world affected by Covid-19 pandemic,it can be seen from world gross domestic product that decreased, this event also affect Indonesia. Meanwhile there are industries that are not affected by this situation such as technology industries like movie apps. Netflix as one of the leading company in the world grow a lot during the pandemic, however Netflix is not the industry leader in Indonesia despite being the number one movie apps in the world and spectacular growth during the pandemic. This event can be caused by many factors such as the number of competitors for Netflix in Indonesia that offer different content, price, and free services. Therefore this research aim to explain factors that affect consumer intention to subscribe Netflix services in Indonesia. Seven hypotheses will be tested in this study and the data  will  be  analyzed  using  a  structural  equation  model  (SEM).  There  are  164  samples gathered across Jabodetabek. Result of this study indicate that perceived cost has a negative influence where perceived enjoyment, perceived usefulness and perceived compatibility have a  positive  influence  on  intention  to  subscribe  through  perceived  value  meanwhile  social influence  also  has  a  direct  positive  influence  towards  perceived  value  and  intention  to subscribe.  All  hypotheses  are  supported  and  can  be  used  to  explain  consumer  intention  to subscribe Netflix streaming service and managerial implications will be discussed further in this study.
Keywords: Perceived Enjoyment; Perceived Usefulness; Perceived Compatibility; Perceived Price; Perceived Value; Intention to Subscribe; Social Inflluence

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Dampak dari pandemi yang melanda dunia sangat besar hingga menyebabkan penurunan perekonomian  global  yang  dipicu  melemahnya  berbagai  sektor  industry,  mengutip  dari halaman  Idxchanel  “PDB  global  diperkirakan  sekitar  USD  87,55  triliun  pada  2019  –  yang
berarti bahwa penurunan 4,5% dalam pertumbuhan ekonomi menghasilkan hampir USD3,94 triliun dari output ekonomi yang hilang” (Ariesta, 2021). Hal ini juga dirasakan di Indonesia, dimana Menteri keuangan Sri Mulyani Indrawati mengatakan kontraksi ekonomi di Indonesia pada kuartal II-2020 sangat dalam mencapai 5,3% (Sembiring, 2020).
Penurunan ekonomi di Indonesia yang cukup besar diakibatkan dari banyaknya Industri yang  terdampak  pandemi,  menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  92,47%  sektor  usaha akomodasi  dan  makan/minum  merupakan  sektor  yang  paling  terdampak  hingga  mencapai penurunan  pendapatan  diikuti  dengan  sektor  transportasi  dan  pergudangan,  industry pengolahan, konstruksi, dan perdagangan (Bayu, 2020). Tetapi di sisi lain tidak sedikit industri yang masih dapat bertahan dan bahkan mengalami kenaikan. Menurut Sandiaga Uno selaku Menteri  pariwisata  dan  ekonomi  kreatif  (Menparekraf)  ada  sebanyak  17  subsektor  ekonomi kreatif  yang  ternyata  dapat  beradaptasi  dalam  masa  pandemi  dan  bahkan  mengalami peningkatan pesat, Beberapa diantarnya seperti e-commerce¬, aplikasi, fashion, kuliner, dan kriya (CNN Indonesia, 2021).

## Gambar 1 Peningkatan Aplikasi saat Pandemi
Sumber: katadata.com (2021)
Salah  satu  fenomena  yang  menarik  adalah  peningkatan  pada  industri  kreatif  di  sektor aplikasi. Menurut survey katadata terdapat berbagai jenis aplikasi di Asia Tenggara termasuk di  Indonesia  mengalami  peningkatan  penggunaan,  peningkatan  ini  dapat  terlihat  di  aplikasi social  media , streaming  film , chatting  apps , e-commerce, dan food  delivery  services , peningkatan  yang  cukup  tinggi  dapat  dilihat  pada aplikasi social  media sebanyak  38%  dan aplikasi streaming film sebanyak 35%  (Pusparisa, 2020).
Gambar 2. Top Streaming Apps Worldwide for August 2020 by Downloads Sumber: Sensortower.com (2020 )
Netflix  merupakan salah satu  aplikasi  dibidang streaming film yang juga mengalami peningkatan pengguna selama pandemi. Menurut survey dari sensortower , Netflix merupakan aplikasi streaming paling banyak diunduh pada agustus 2020 baik di google play maupun app store hingga mencapai 19,2 juta install dimana pada peringkat kedua diduduki oleh youtube dengan 17,7 juta install, sedangkan pengguna aplikasi Netflix masih didominasi pengguna dari Amerika Serikat dan Brazil (Chan, 2020). Posisi Netlix yang menjadi aplikasi streaming paling banyak  diunduh  pastinya  dikarenakan  peningkatan  pengguna  dan  hal  ini  tercermin  pada pendapatan Netflix pada tahun 2020 yang meningkat 23,8%  menjadi 24,9 juta dollar Amerika dan  pada  tahun  2021  mencapai  209  juta  pelanggan  di  seluruh  dunia,  pada  lingkup  regional sendiri pendapatan Netflix memang didominasi dari Amerika dan Canada sebesar 11,45 juta dolar Amerika dengan Asia Pasifik yang terkecil sebesar 2,37 juta dollar Amerika, meskipun begitu jumlah pelanggan di Asia Pasifik meningkat sangat pesat mencapai 25,4 juta pelanggan pada 2020 meningkat hampir 10 juta pelanggan dari tahun 2019 (Iqbal, 2021).
Perkembangan Netflix yang sangat pesat pada skala Global dan di Asia Pasifik tidak luput  dari  perkembangannya  pada  pasar  Asia  tenggara  termasuk  di  Indonesia.  Pertumbuhan pesat ini dapat kita lihat dari tahun 2017 dimana total pelanggan aplikasi streaming film Netflix di  Indonesia  mencapai  95.000  pelanggan  dan  memasuki  tahun  2018  pelanggan  Netflix  di Indonesia  tumbuh  sebesar  dua  setengah  kali  lipat  menjadi  237.300  pelanggan,  hingga  2019 diperkirakan telah mencapai 482.000 dimana peningkatan ini lebih dari dua kali lipat dari tahun 2018 dan diprediksi pada tahun 2020 akan mencapai 907.000 pelanggan (Jayani & Widowati, 2019).
Gambar 3 Pelanggan Streaming Netflix Indonesia 2017-2020

## Sumber : Katadata.com
Perkiraan tersebut tidak melenceng karena memasuki Januari 2021 pelanggan Netflix di Indonesia mencapai 850.000 meskipun Netflix baru masuk pada tahun 2016 ke Indonesia, meskipun  Netflix  berkembang  dengan  sangat  pesat  dan  mencapai  jumlah  pelanggan  yang fantastis di Indonesia tetapi Netflix bukanlah aplikasi streaming film nomor satu di Indonesia karena masih kalah dengan Disney Plus Hotstar (Jemadu, 2021). Hal serupa juga dilansir pada website  dailysocial.id  menurut    perusahaan  riset  media  partners  asia  Netflix  tertinggal  dari Disney Plus Hotstar dan menguasai pasar aplikasi video langganan di Indonesia dengan jumlah pelanggan  2.5  juta  diikuti  dengan  Viu  yang  mempunyai  1,5  juta  pelanggan  dan  Vidio  pada urutan ketiga dengan 1.1 juta pelanggan (Evandio, 2021).
Fenomena ini menjadi menarik untuk di teliti karena pada industri teknologi khususnya layanan aplikasi streaming film berkembang dengan pesat pada masa pandemi ini, dan Netflix menempati  urutan  nomor  satu  secara  global  dan  menjadi  pemimpin  di  layanan  aplikasi streaming film di beberapa negara tetapi tidak menjadi pemimpin di pasar Indonesia bahkan kalah dari beberapa pesaing yang secara merek dan pasar global jauh dari Netflix seperti Viu dan  Vidio.  Penelitian  ini  mengambil  pendekatan  yang  berbeda  dengan  melihat  fenomena Netflix  yang  kalah  dengan  pesaingnya  di  Indonesia  seperti  layanan  Viu.  Layanan  Viu menyediakan  akses  dimana  70%  video  dapat  dikonsumsi  secara  gratis  tanpa  berlangganan meskipun terdapat iklan dan ada beberapa konten yang tidak dapat di akses (Viu FAQs, 2021). Berdasarkan  hal  tersebut  pada  penelitian  ini  peneliti  ingin  mengetahui  faktor  yang mempengaruhi  persepsi  atau  penilaian  seseorang  hingga  orang  tersebut  ingin  memutuskan memakai layanan aplikasi streaming film berbayar.
Penelitian  ini  memakai  dua  landasan  teori  yaitu  TAM  atau technology  acceptance model (Davis, F.D, 1989) dan DOI atau diffusion of technology (Rogers, E.M., 1995). TAM sangat  baik  digunakan  untuk  menjelaskan  penerimaan  seseorang  terhadap  suatu  teknologi dimana  penelitian  Davis  dikatakan  variabel perceived  usefulness adalah  faktor  utama  bagi seseorang untuk memakai suatu teknologi yang fokus pada praktikalitas teknologi. Penelitian terdahulu  telah  membahas  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi value yang  dirasakan seseorang terhadap aplikasi streaming film (Park, Kang, & Zo, 2016) salah satu faktor tersebut adalah perceived usefulness yang dinilai paling berpengaruh pada keputusan seseorang untuk mengadopsi  teknologi,  penelitian  Natarajan,  Balasubramanian,  &  Kasilingam,  (2018)

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
menemukan perceived usefulness berpengaruh positif terhadap intention to use . Berhubungan dengan TAM Davis, F.D, (1989) juga mengatakan bahwa perlu untuk mengukur nilai intrisik dari  suatu  layanan  sehingga  pada  pengembangan  model  penelitian  lanjutan  oleh  Kim  et  al. (2016)  dan  Tang,  Zhang,  &  Akram,  (2019)  terdapat  variabel perceived  enjoyment untuk mengukur nilai intrisik diluar nilai instrumental begitu juga pada penelitian ini. Penggunaan teori DOI atau diffusion of technology dari Rogers (1995) juga menjadi landasan penelitian ini, DOI  digunakan  untuk  menjelaskan  sebuah  inovasi  yang  dikomunikasikan  kedalam  sistem sosial  maka  seiring  waktu  dapat  mempengaruhi  sikap  konsumen,  dikatakan  untuk meningkatkan adopsi inovasi terdapat insentif yang digunakan, insentif tersebut dapat berupa support dan motivasi dan dalam hal ini merupakan compatibility. Pada penelitian Tang, Zhang,
&  Akram,  (2019)  ditemukan  bahwa perceived  enjoyment , perceived  compability dan social influence (Chopdar,  Korfiatis,  Sivakumar,  &  Lytras,  2018) juga  mempengaruhi  seseorang dalam merasakan value aplikasi streaming film dan salah satu penelitian terdahulu (Lin, Wang, & Huang, 2020) mengatakan bahwa perceived cost juga mempengaruhi nilai yang dirasakan pengguna, dan pada akhirnya nilai tersebut akan mempengaruhi intention to subscribe (Tang, Zhang, & Akram, 2019) . Pada penelitian lain tetapi dikatakan perceived usefulness, enjoyment, fee berpengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  (Kim,  Chan,  &  Gupta,  2007) . Sehingga  pada penelitian  ini  akan  menggabungkan  dua  teori  yaitu  teori technology  acceptance  model oleh Davis dan diffusion of technology model oleh Rogers (Tang, Zhang, & Akram, 2019) dan dari model  tersebut  peneliti  mengambil  beberapa  variabel  untuk  penelitian  ini  seperti perceived enjoyment, perceived compability, perceveid usefulness, perceived cost, perceived value, social influence, dan intention to subscribe untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi keinginan seseorang untuk berlangganan aplikasi streaming film.

## 1.2 Tinjauan Pustaka

## 1.2.1  Perceived Enjoyment terhadap Perceived Value
Perceived  Enjoyment menjadi  salah  satu  variabel  yang  sering  digunakan  untuk menjelaskan  fenomena  bahwa  terdapat  suatu  nilai  intristik  pada  sebuah  teknologi  terlebih dibandingkan dengan produk fisik karena pada teknologi dalam hal ini aplikasi fokus untuk memberikan inner spiritual needs dan pada beberapa penelitian terdahulu perceived enjoyment mempengaruhi usage  intention secara  positif  (Tang,  Zhang,  &  Akram,  2019).  Selain  itu perceived  enjoyment dinilai  lebih  relevan  dalam  menganalisa  penerimaan  aplikasi  hiburan karena  bersifat hedonic  system dengan  kata  lain  menyediakan  niliai self-fulfilling kepada penggunanya (Park, Kang, & Zo, 2016). Pada penelitian ini peneliti mendefinisikan perceived enjoyment sebagai nilai intristik diluar nilai instrumental aplikasi streaming film Netflix yang menjadi  faktor  pendorong  secara  independen  untuk  dapat  menarik  konsumen  berlangganan layanan aplikasi streaming film Netflix.
H1 : Perceived Enjoyment memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value.

## 1.2.2  Perceived Compatibility terhadap Perceived Value
Perceived compatibility pada teori DOI ( Diffusion of Innovation ) didefinisikan sebagai ukuran  dimana  sebuah  teknologi  baru  memenuhi  “nilai,  pengalaman  masalalu,  dan  praktik yang  ada”  dari  pengguna  potensial  (Rogers,  E.M.,  1995).  Pada  penelitian  ini  peneliti mendefinisikan perceived compatibility sebagai sebuah ukuran sejauh mana aplikasi streaming

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
film dapat  mempertahankan  nilai,  memenuhi  kebutuhan,  ekpektasi  teknologi  serta  sesuai dengan  pengalaman  masa  lalu  calon  pengguna  (Singh  &  Sinha,  2020).  Sedangkan  pada penelitian  terdahulu  (Lin,  Wang,  &  Huang,  2020)  ditemukan  bahwa perceived  compability berpengaruh positif terhadap perceived value .
H2 : Perceived Compatiblity memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value

## 1.2.3  Perceived Cost terhadap Perceived value
Perceived  cost adalah  penilaian  ekspektasi  subjektif  terhadap  total  biaya  yang dikeluarkan dibandingkan total benefit dari aplikasi berbayar streaming film Netflix, Perceived cost menjadi penting dan sering dipakai pada banyak penelitian karena saat ini pasar aplikasi didominasi  dengan  aplikasi  yang  memberikan  layanan  secara  gratis  terutama  para  pesaing objek  penelitian  ini  yang  kebanyakan  memungkinkan  seseorang  untuk  menikmati  layanan tanpa harus berlangganan dan ini menjadi faktor penentu seseorang dalam berlangganan atau tidak berlangganan aplikasi lainnya (Tang, Zhang, & Akram, 2019). Pada penelitian Chopdar juga  dikatakan  bahwa  perceived  cost  adalah  suatu  bentuk trade-off antara  manfaat  yang didapatkan  dan  biaya  yang  dikeluarkan.(Chopdar,  Korfiatis,  Sivakumar,  &  Lytras,  2018). Beberapa  penelitian  terdahulu  menemukan perceived  cost berpengaruh  negatif  terhadap perceived  value ,  semakin  tinggi  biaya  yang  dikeluarkan  maka  semakin  rendah value yang dirasakan (Lin, Wang, & Huang, 2020).
H3 : Perceived Cost memiliki pengaruh negative terhadap Perceived Value

## 1.2.4   Perceived Usefulness terhadap Perceived Value
Variabel perceived usefulness telah banyak digunakan dalam penelitian terdahulu untuk menjelaskan  pentingnya mobile  payment  adoption dan  juga  digunakan  dalam  menganalisa penerimaan  teknologi  baru  sesuai  dengan  teori  TAM (technology  acceptance  model) oleh Davis, F.D, (1989). Seiring berkembangnya penelitian salah satu variabel pada model tersebut, perceived  usefulness  juga  digunakan  untuk  menganalisa online  technology  system lainnya (Singh  &  Sinha,  2020).  Pada  penelitian  ini perceived  usefulness didefinisikan  sebagai praktikalitas yang dapat dirasakan seseorang dalam berlangganan aplikasi berbayar streaming film  Netflix  mengacu  pada  fungsi  dan  fitur  yang  tidak  dapat  digantikan  atau  suatu  bentuk keistimewaan. Penelitian terdahulu menemukan adanya relevansi antara perceived usefulness dengan user  acceptance dan usage  intention dan  juga  terdapat  pengaruh  positif  antara usefulness dengan persepsi terhadap sebuah teknologi.
H4 : Perceived Usefulness memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value

## 1.2.5  Perceived Value terhadap Intention to Subscribe
Perceived  value pada  penelitian  Tang,  Zhang,  &  Akram  (2019)  dikatakan  bahwa konsumen  yang  rasional  akan  mencoba  mencapai  utilisasi  maksimal  untuk  mendapatkan benefit dan  melakukan  penghematan cost untuk  mencapai  keseimbangan. Perceived  value sendiri  juga  salah  satu  elemen  kunci  dalam  menjelaskan  perilaku  konsumen  dan future intention terhadap sebuah perusahaan atau brand (Molinillo, Illescas, Sanchez, & Cabanillas, 2021). Sehingga dalam penelitian ini peneliti mendefinisikan perceived value sebagai penilaian keseluruhan pelanggan terhadap kegunaan dan manfaat dari berlangganan aplikasi streaming film berdasarkan apa yang didapatkan dan apa yang dikorbankan.
Pada penelitian ini  juga terdapat variabel intention to subscribe dapat dipengaruhi oleh perceived  value sebagai  mediatornya  tetapi  juga  dapat  dipengaruhi  secara  langsung  melalui social influence . Melalui konstruk penelitian ini kita bisa melihat ada tahapan yang dilewati hingga seseorang ingin berlangganan yang dapat dimulai beberapa faktor yang akan dirasakan

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
seseorang, selanjutnya apa yang dirasakan atau ditemukan orang tersebut akan sangat penting untuk menentukan value for money dari sebuah layanan (Tang, Zhang, & Akram, 2019). H5 : Perceived value memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe

## 1.2.6  Social Influence terhadap Intention to Subscribe & Perceived Value
Social influence adalah persepsi lingkungan sosial seseorang dari berlangganan aplikasi streaming film  Netflix.  Saat  seseorang ingin memutuskan untuk  mengadopsi teknologi  baru biasanya mereka dipengaruhi oleh beberapa pengaruh dari luar atau dari lingkungan sosialnya (Tang, Zhang, & Akram, 2019). Ditemukan pada penelitian terdahulu bahwa seseorang dapat dipengaruhi oleh lingkungan sosialnya melalui teknologi yang dipakai pada lingkungan sosial tersebut  dikarenakan timbul respect dan admiration sehingga mempengaruhi penilaian mereka terhadap  teknologi  tersebut  (Yang,  Yu,  Zo,  &  Choi,  2015). Social  influence ditemukan memiliki peranan penting dan menjadi tambahan yang mempengaruhi pengambilan keputusan pribadi untuk menggunakan suatu teknologi (Lin, Wang, & Huang, 2020). Penelitian terdahulu juga  mengatakan  terdapat  pengaruh  positif  antara social  influence terhadap usage  intention (Oliveira, Baptista, & Campos, 2016).
H6 : Social Influence memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe H7 : Social Influence memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value

## 1.3 Model Penelitian
Pada  Penelitian  ini  model  penelitian  akan  merujuk  pada  penelitian  Tang,  Zhang,  &  Akram, (2019) dengan menggunakan tujuh variabel seperti yang dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4 Model Penelitian

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian dan Sampel
Berdasarkan tujuannya, tipe penelitian ini merupakan penelitian explanatory research dimana metode penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pengetahuan atau informasi baru dalam  sebuah  fenomena.  Sedangkan  pertanyaan  pada explanatory  research biasanya dikembangkan  dari  hasil  penelitian  terdahulu  dengan  pengembangan  yang  didapatkan  dari limitasi,  topik  yang  kompleks,  dengan  teori  atau  penelitian  terdahulu  untuk  menjadi  acuan

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
pengembangan framework. Penelitian explanatory menggunakan pendekatan kuantitatif lewat pengumpulan  data  (Sekaran  &  Bougie,  2016).  Pada  penelitian  ini sample  size yang  dipakai mengaccu pada Hair, Black, & Anderson (2010) dimana peneliti menggunakan syarat minimal nx5  observasi  hingga  n  x10,  pada  penelitian  ini  terdapat  27  buah  indikator measurement sehingga  minimum  responden  yang  diperlukan  adalah  135  responden.  Adapun  kriteria responden  pada  penelitian  ini  adalah  responden  dapat  berjenis  kelamin  pria  dan  Wanita, berdomisili  di  JABODETABEK,  dan  pernah  berlangganan  aplikasi streaming  film Netflix. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  survei  menggunakan  kuesioner online dengan mempertimbangkan  situasi  dan  kondisi  pandemic  Covid-19  agar  lebih  mudah  dalam menjangkau responden.

## 2.2 Pengukuran dan Pengumpulan Data
Pada penelitian ini terdapat tujuh variabel yang masing-masing diukur menggunakan beberapa indikator dengan merujuk pada penelitian terdahulu seperti pada table dibawah ini.
Table 1. Konstruk Variabel
Variabel Indikator Pertanyaan Sumber Perceived Enjoyment 4 Tang, Zhang, & Akram, (2019) Perceived Compatibility 4 Tang,  Zhang,  &  Akram,  (2019),  Lin,  Wang,  & Huang, (2020) Perceived Usefulness 4 Tang, Zhang, & Akram, (2019) Perceived Cost 4 Tang,  Zhang,  &  Akram,  (2019);  Wang,  & Huang, (2020 Social Influence 3 Tang, Zhang, & Akram, (2019) Perceived Value 3 Tang,  Zhang,  &  Akram,  (2019);  Wang,  & Huang, (2020 Intention to Subscribe 3 Tang, Zhang, & Akram, (2019)
Indikator pada table diatas diukur menggunakan skala likert 1-5 dengan angka 1 sangat tidak setuju dan angka 5 sangat setuju. Penggunaan skala likert 1 sampai 7 dikarenakan peneliti ingin memperjelas responden dalam proses pengisian kuesioner serta dengan objek penelitian yang umum,  peneliti  berasumsi  para  responden  mempunyai  gambaran  yang  jelas  dalam  mengisi kuesioner penelitian.

## 2.3 Analisis Data
Data dianalisis menggunakan structural equation model (SEM) menggunakan software SmartPLS versi 3.3, kemudian dilakukan analisis measurement model untuk melihat validitas dan reabilitas data dilanjutkan dengan structural model untuk melihat pengaruh antar variabel, pemakaian structural equation model guna melihat pengaruh antar variabel secara bersamaan atau secara simultan (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010).

## 3. HASIL PENELITIAN DAN DISKUSI

## 3.1 Statistik Deskriptif
Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan metode survey menggunakan kuesioner online pada  kurun  waktu  1  bulan  dimana  responden  dikatakan  valid  apabila merupakan  pengguna  dari  Netflix  yang  tinggal  di  Jabodetabek,  pemilihan  sampel  dengan pertimbangan  responden  yang  telah  menggunakan  Netflix  sudah  merasakan  manfaat  dan mendapat  pengalaman  dari  berlangganan  Netflix  sehingga  dinilai  lebih  valid  dalam memberikan jawaban atas indikator yang akan ditanyakan. Data responden pada penelitian ini dapat  dilihat  dari  tabel  berikut,  peneliti  berhasil  mengumpulkan  164  responden  dimana mayoritas  adalah  wanita  (64.6%),  dengan  rentang  usia  21-30  tahun  (62.2%),  Pendidikan terkahir S1 ( 70.1%), domisili Jakarta (65.2%) , telah berlangganan Netflix lebih dari 12 bulan (43.9%), dan biasanya mengeluarkan biaya untuk aplikasi hiburan film sebesar 30.001 – 45.000 rupiah per bulan (28.7%) dan > 90.000 rupiah per bulan (23.8%).
Table 2. Profil Responden Pernyataaan Total Percentage (%) Gender: • Pria 58 35.4% • Wanita 106 64.6% Usia : • <21 9 5.5% • 21-30 102 62.2% • 31-40 44 26.8% • >41 9 5.5% Pendidikan: • SMA/SMK 24 14.6% • S1 115 70.1% • S2 25 15.2% Domisili: • Jakarta 107 65.2% • Tangerang 37 22.6% • Bekasi 15 9.1% • Bogor 3 1.8% • Depok 2 1.2% Lama Berlangganan Netflix • 1-3 Bulan 16 9.8% • 4-6 Bulan 32 19.5% • 7-9 Bulan 28 17.1% • 9-12 Bulan 16 9.8% • >12 Bulan 72 43.9% Biaya yang dikeluarkan untuk berlangganan aplikasi hiburan film • < 15.000 rupiah per bulan 3 1.8% • 15.001 – 30.000 rupiah per bulan 25 15.2% • 30.001 – 45.000 rupiah per bulan 47 28.7% • 45.001 – 60.000 rupiah per bulan 29 17.7% • 60.001 – 75.000 rupiah per bulan 12 7.3%
Pernyataaan Total Percentage (%) • 75.001 – 90.000 rupiah per bulan 7 4.3% • > 90.000 rupiah per bulan 39 23.8% • Other 2 1.2% Sumber : Data Analisis 2021

## 3.2 Uji Validitas dan Reliabilitas
Dalam  penelitian  cara  yang  paling  sering  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran adalah dengan  menguji  validitas  dan konvergen  dan diskriminan menurut  Ghozali &  Latan, (2015).  Uji  validitas  konvergen  dari  indikator  dapat  dilihat  dari loading  factor apda  setiap indikator  konstruk  dan  pada  pengujian  ini  terdapat  satu  indikator  yang  dihapus  yaitu  PC3 karena memiliki nilai outer loading paling kecil. Setelah indikator dihapus peneliti melakukan pengujian ulang dan hasil uji dapat dilihat pada tabel 3 dimana semua indikator memiliki nilai outer loading diatas 0,4 dan memiliki nilai AVE atau average variance exracted pada setiap variabel diatas 0,5 serta memiliki nilai CR atau composite reliability diatas 0,7.

## Tabel 3 Pengukuran Validitas dan Reliabilitas
Konstruk & Item Outer Loading Perceived Enjoyment (PE) (CR=0,826/AVE=0,543) [PE1]: Menonton Netflix dapat membangkitkan imajinasi saya 0,681 [PE2]: Fitur yang terdapat di aplikasi Netflix dapat merangsang rasa ingin tahu saya 0,766 [PE3]: Proses mengakses aplikasi Netflix itu menyenangkan 0,759 [PE4]: Secara keseluruhan, saya percaya bahwa menggunakan aplikasi Netflix itu menyenangkan 0,738 Perceived Compatibility (PC) (CR=0,812/AVE=0,523) [PC1]: Dalam konsep konsumsi saya, Saya dapat menerima aplikasi berbayar Netflix 0,740 [PC2]: Berlangganan Netflix sesuai dengan pengalaman masa lalu saya dalam menikmati hiburan film. 0,582 [PC4]: Secara umum, menggunakan aplikasi Netflix sesuai dengan kebiasaan saya saat ini. 0,783 [PC5]: Secara umum, menggunakan aplikasi Netflix sesuai dengan kebutuhan saya saat ini. 0,769 Perceived Usefulness (PU) (CR=0,858/AVE=0,602) [PU1]: Dibandingkan dengan aplikasi streaming film gratis, aplikasi Netflix yang berbayar lebih berfungsi 0,743 [PU2]: Dibandingkan dengan aplikasi streaming film gratis, aplikasi Netflix yang berbayar lebih meningkatkan aktivitas hiburan film saya 0,796 [PU3]: Dibandingkan dengan aplikasi streaming film gratis, aplikasi Netflix yang berbayar lebih nyaman 0,806 [PU4]: Secara umum, saya pikir aplikasi Netflix berguna bagi saya 0,757 Perceived Cost (Pco) (CR=0,877/AVE=0,642) [Pco1]: Berlangganan aplikasi Netflix mahal 0,720 [Pco2]: Dibandingkan dengan aplikasi berbayar Netflix, aplikasi streaming film gratis cukup memadai 0,789 [Pco3]: Secara umum, standar biaya berlangganan aplikasi Netflix tidak masuk akal 0,851 [Pco4]: Secara umum, aplikasi berbayar Netflix tidak layak untuk dibeli 0,837 Perceived Value (PV) (CR=0,852/AVE=0,592) [PV1]: Dibandingkan dengan biaya yang saya bayar,  aplikasi  Netflix layak untuk berlangganan 0,774
Konstruk & Item Outer Loading [PV2]: Dibandingkan dengan waktu yang saya keluarkan, aplikasi Netflix layak untuk berlangganan 0,834 [PV3]: Dibandingkan dengan usaha yang saya lakukan dalam menikmati hiburan film, aplikasi Netflix layak untuk berlangganan 0,713 [PV4]: Menimbang untung dan rugi aplikasi streaming film, aplikasi Netflix layak untuk berlangganan 0,751 Social Influence (SI) (CR=0,793/AVE=0,592) [SI1]: Orang-orang di sekitar saya berpikir bahwa aplikasi Netflix membuat hidup lebih nyaman 0,830 [SI2]: Orang-orang di sekitar saya telah memakai aplikasi Netflix 0,656 [SI3]: Berbagai media aktif mempromosikan aplikasi Netflix 0,756 Intention to Subscribe (IS) (CR=0,793/AVE=0,563) [IS1]: Saya bersedia berlangganan aplikasi Netflix pada gadget saya 0,797 [IS2]: Saya akan berlangganan aplikasi Netflix dimasa yang akan datang 0,845 [IS3]: Saya akan merekomendasikan aplikasi Netflix kepada orang lain 0,795
Notes: CR= Composite Reliability; AVE= average variance extracted.
Untuk  melihat  uji  variabel  diskriminan  yang  baik  maka  dapat  mengacu  berdasarkan  akar kuadrat dari AVE dan setiap untuk setiap konstruknya lebih besar dari korelasi antar konstruk dalam sebuah model  (Ghozali &  Latan, 2015).  Dan berdasarkan hasil pengujian yang dapat dilihat pada tabel 5 menunjukan semua validitas diskriminan variabel yang ada sudah tercapai karena nilai akar kuadrat dari AVE sudahlebih besar dari korelasi antar konstruk.
Tabel 4 Hasil Uji Validitas Diskriminan IS PE PC PCo PU PV SI IS 0,813 PE 0,478 0,737 PC 0,562 0.667 0,723 PCo -0,184 0,095 0,005 0,801 PU 0,615 0,496 0,587 -0,111 0,776 PV 0,743 0,584 0,638 -0,165 0,645 0,769 SI 0,537 0,516 0,534 0,095 0,530 0,591 0,751
Notes: IS ( intention to subscribe), PE ( perceived enjoyment), PC ( perceived compatibility ), PCo ( perceived cost ), PU ( perceived usefulness ), PV ( perceived value ), SI ( social influence )
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian  multikolonieritas  pada  penelitian  ini,  dan ditemukan tidak terjadi multikolineari

## Tabel 5 Hasil Uji Multikolonieritas (VIF)
IS PE PC PCo PU PV SI IS - - - - - - - PE - - - - - 1.972 - PC - - - - - 2.207 - PCo - - - - - 1.064 - PU - - - - - 1.738 - PV 1.538 - - - - - - SI 1,538 - - - - 1.659 -
Notes: IS ( intention to subscribe), PE ( perceived enjoyment), PC ( perceived compatibility ), PCo ( perceived cost ), PU ( perceived usefulness ), PV ( perceived value ), SI ( social influence )

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Dapat  dilihat pada tabel  6 nilai r-square pada penelitian ini, nilai r-square dari Intention to Subscribe memiliki r-square sebesar 0,567 hal ini menunjukan bahwa Intention to subscribe memiliki  nilai  kemampuan  56,7%  sehingga  dapat  dikatakan  terdap  43.3%  yang  merupakan sisanya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  saat  ini  tidak  termasuk  kedalam  penelitian  ini dikarenakan  keterbatasan  penelitian,  penelitian  terdahulu  menemukan  bahwa intention  to subscribe seseorang juga dapat dipengaruhi oleh variabel user satisfaction (Kim B. , 2010) . Variabel Perceived  Value memiliki  nilai r-square 0,603  atau  60,3%  dapat  diartikan  39,7% sisanya dipengaruhi dari faktor lain yang juga tidak termasuk kedalam penelitian ini, seperti pada  penelitian  terdahulu  yang  menemukan  variabel performance  risk atau financial  risk (Yang, Yu, Zo, & Choi, 2015)
Tabel 6 Nilai r-square setiap Variabel Pengujian Variabel r-square Intention to subscribe 0,567 Perceived value 0,603

## 3.3 Hasil Uji Hipotesis
Uji  t  dilakukan  untuk  menguji  signifikansi  koefisien  antar  variabel independent dan variabel dependent. Pada  uji  t-statistik  sendiri  terdapat  nilai  minimal  yaitu  1,65  dengan signifikansi  0,05  dan  pada  tabel  dibawah  ini  dapat  kita  lihat  hasil  dari  pengujian  hipotesis mengenai apakah signifikan atau tidak.

## Tabel 7 Hasil Uji Model Struktural
Hipotesis Original Sample t- Statistik P value Hasil H1 Perceived Enjoyment memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value. 0.192 2.748 0.003 Diterima H2 Perceived Compatiblity memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value 0.221 2.358 0.009 Diterima H3 Perceived Cost memiliki pengaruh negative terhadap Perceived Value -0.179 3.253 0.001 Diterima H4 Perceived Usefulness memiliki pengaruh positif terhadap Perceived Value 0.268 2.795 0.003 Diterima H5 Perceived value memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe 0.654 10.713 0.000 Diterima H6 Social Influence memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe 0.151 2.209 0.014 Diterima H7 Social Influence memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe 0.249 3.118 0.001 Diterima

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Hipotesis pertama atau H1 menyatakan bahwa perceived enjoyment berpengaruh positif terhadap perceived  value (t-statistik  2.748>1.65)  dan  hasil  uji  menyatakan  bahwa  hipotesis pertama  diterima  sehingga  hasil  ini  sejalan  dengan  temuan  dari  penelitian  Tang,  Zhang,  & Akram  (2019)  dimana perceived  enjoyment menggambarkan  sifat  hedonis  dalam  memakai aplikasi berbayar dan dikatakan bahwa dibandingkan barang fisik, konsumen akan lebih fokus

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
untuk memenuhi kebutuhan spiritualnya dibandingkan tujuan praktis. Menurut Park, Kang, & Zo,  (2016) perceived  enjoyment berhubungan  dengan  sistem  hedonis  mengacu  pada penyediaan  nilai  pemenuhan  diri  untuk  pengguna  misalnya  kenikmatan.  Dari  hipotesis  ini dapat  disimpulkan  bahwa enjoyment atau  kenikmatan  seseorang  dalam  memakai  sebuah aplikasi streaming  film akan  sangat  berpengaruh  terhadap  nilai  yang  akan  ia  rasakan dikarenakan  saat  konsumen  ingin  memakai  sebuah  aplikasi streaming  film sebenarnya  ia mempunyai kebutuhan yang harus dipenuhi dalam dengan begitu sesuai  objek penelitian ini saat aplikasi berbayar Netflix dapat memenuhi kebutuhan tersebut maka seseorang akan lebih merasakan nilai yang ada pada aplikasi Netflix dan saat ia merasakan nilai yang positif terhadap aplikasi Netflix maka akan semakin besar kemungkinan orang tersebut berlangganan aplikasi Netflix.
Perceived compatibility dinyatakan memiliki pengaruh positif terhadap perceived value merupakan  hipotesis  kedua  atau  H2  (t-statistik  2.358>1.65)  hasil  menunjukan  hipotesis tersebut  diterima  meskipun  hal  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  Tang,  Zhang,  &  Akram (2019), perceived  compatibility menunjukan  apakah  sebuah  teknologi  akan  sejalan  dengan pengalaman atau nilai pada masa lalu atau keadaan praktis sekarang, perbedaan temuan dapat dikarenakan jaman yang telah berkembang dimana semakin banyak aplikasi berbayar yang ada di marketplace sehingga kebanyakan orang sudah terbiasa untuk melakukan konsumsi aplikasi berbayar dalam hal ini aplikasi streaming film. Berhubungan dengan teori DOI juga terbukti bahwa perceived compatibility menjadi insentif dalam hal ini sebagai motivasi bagi seseorang untuk  memakai  aplikasi streaming  film Netflix. Dalam  hal  ini  responden  penelitian  ini dikatakan  sudah  familiar  dengan  aplikasi  berbayar  sehingga  sudah  tidak  asing  bagi  mereka untuk berlangganan Netflix dan menjadi insentif bagi mereka dalam bentuk motivasi, hal ini menjadi  masukan  bagi  Netflix  untuk  dapat  mempertahankan  model  bisnisnya  dan  tetap mempertahankan value yang sudah diberikan sekarang karena sesuai dengan kebutuhan dan pengalaman masa lalu pengguna.
Hipotesis  ketiga  menyatakan  bahwa Perceived  Cost  memiliki  pengaruh  negative terhadap  Perceived  Value H3  (t-statistik  3.253>1.65)  sehingga  hasil  menunjukan  hipotesis tersebut  diterima.  Sejalan  dengan  hasil  penelitian  Tang,  Zhang,  &  Akram,  (2019)  bahwa perceived  cost berpengaruh  signifikan  secara  negatif  terhadap perceived  value sehingga semakin  tinggi perceived  cost maka  semakin  rendah perceived value yang  dirasakan  oleh seseorang dengan kata lain dengan menurunkan harga suatu layanan pada suatu periode waktu adalah cara yang efektif untuk meningkatkan pelanggan. Dengan memberikan harga yang tepat maka Netflix bisa menarik pengguna baru atau mempertahankan penggunanya sekarang untuk tetap berlangganan Netflix bahkan merekomendasikannya kepada orang sekitarnya.
Hipotesis  ke  4  adalah Perceived  Usefulness memiliki  pengaruh  positif  terhadap Perceived Value merupakan H4 (t-statistik 2.795>1.65). Pada penelitian ini ditemukan bahwa H4 diterima dan perceived value memiliki pengaruh positif signifikan terhadap perceived value dimana  konsisten  dengan  temuan  dari  Tang,  Zhang,  &  Akram,  (2019).  Hal  ini  menunjukan bahwa sangat penting bagi perusahaan untuk terus meningkatkan layanan mereka lebih baik dari  aplikasi  kompetitor  terutama  yang  memberikan  layanan  gratis  dengan  cara  melalui kelancaran  aplikasi,  bagaimaan  mereka  meningkatkan  kinerja  seseorang  menikmati  hiburan

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
dari aplikasi sehingga dapat meningkatkan keingininan seseorang untuk berlangganan Netflix dibandingkan memakai layanan aplikasi gratis atau kompetitor dengan harga yang lebih murah.
Perceived value memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe merupakan hipotesis ke 5 atau H5 (t-statistik 10.713>1.65). Ditemukan bahwa H5 diterima dan perceived value memiliki pengaruh positif signifikan terhadap intention to subscribe dan juga merupakan variabel yang memiliki pengaruh paling tinggi terhadap intention to subscribe . Pada penelitian terdahulu  juga  ditemukan  hal  serupa  dimana perceived  value akan  mempengaruhi  persepsi seseorang  secara  signifikan  terutama  konsumen  dalam  mengambil  keputusan  untuk mengadadopsi  suatu  layanan  baru  (Yang,  Yu,  Zo,  &  Choi.,  2015;Tang,  Zhang,  &  Akram., 2019).
Pengaruh sosial juga dapat mempengaruhi keputusan seseorang dan pada penelitian ini terdapat  dua  hipotesis  yang  mencakup  pengaruh  sosial  yaitu Social  Influence  memiliki pengaruh positif terhadap Intention to Subscribe atau H6 (t-statistik 2.209>1.65) dan Social Influence  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  Intention  to  Subscribe  atau H7  (t-statistik 3.118>1.65). Kedua hipotesis ini sejalan dengan penelitian terdahulu (Yang, Yu, Zo, & Choi., 2015;Tang, Zhang, & Akram., 2019) dimana pengaruh sosial merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi  adopsi  dari  layanan  aplikasi  berbayar  begitu  juga  yang  ditemukan  pada penelitian ini bahwa pengaruh sosial mempunyai pengaruh positif dan signifikan baik kepada perceived value dan intention to subscribe .

## 4.2 Implikasi Manajerial
Dari  penelitian  ini  dapat  terlihat  hipotesis  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi perceived value yaitu H1, H2, dan H4 terbukti mempunyai pengaruh positif signifikan yang kemudian  berpengaruh  kepada intention  to  subscribe melalui perceived  value .  Hal  ini menunjukan  bahwa perceived  enjoyment berpengaruh  positif  signifikan  terhadap perceived value (H1)  yang  akan  menciptakan  niat  konsumen  untuk  berlangganan  dikarenakan  adanya kebutuhan hiburan yang perlu dipenuhi, Netflix dapat meningkatkan hal ini melalui film baru, original series dari Netflix, film serial ataupun dengan menambah franchise film seperti Marvel, DC  dengan  begitu  pengguna  dan  calon  pengguna  akan  menjadi  lebih  ingin  berlangganan karena  ingin  memenuhi  kebutuhan entertainment mereka  yang  dipicu  rasa  penasaran,  atau imajinasi mereka. Perceived compatibility berpengaruh positif signifikan terhadap perceived value (H2)    yang  juga  menciptakan  keinginan  untuk  berlangganan,  dengan  layanan,  bisnis model, dan sebagai  aplikasi streaming film berbayar sudah  cocok dengan pengalaman masa lalu  dan  kebutuhan  serta  keinginan  dari  pengguna  sehingga  hal  ini  dapat  dipertahankan. Perceived  usefulness berpengaruh  positif  signifikan  terhadap perceived  value (H4)  hal  ini menunjukan  sebagai  aplikasi streaming  film yang  juga  berbayar  Netflix  harus  terus meningkatkan  fungsionalitas  dari  aplikasi  terkait  kelancaran  aplikasi,  bagaimana  Netflix meningkatkan kinerja seseorang dalam mengkonsumsi film, serta kenyamanan dari memakai aplikasi Netflix, beberapa hal tersebut harus terus ditingkatkan lebih dari aplikasi gratis atau aplikasi  dengan  biaya  berlangganan  lebih  murah  supaya  pelanggan  merasakan  manfaat praktikalitas dari berlangganan aplikasi Netflix.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Hipotesis mengenai faktor yang mempengaruhi perceived value secara negatif yaitu H3 yang mempunyai pengaruh negatif signifikan terhadap intention to subscribe melalui perceived value. Perceived cost memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap perceived value (H3), ini menunjukan  bahwa  menentukan  harga  yang  tepat  merupakan  salah  satu  faktor  penting  bagi Netflix untuk meningkatkan pelanggan, dengan melihat keadaan sekarang banyak pesaingnya memberikan harga lebih murah bahkan beberapa diantaranya memberikan fitur layanan gratis untuk itu Netflix dapat  mengevaluasi harga yang ditawarkan kepada para pelanggan apakah masuk akal, dan dengan pertimbangan apakah biaya yang dikorbankan pelanggan lebih besar dibandingkan  manfaat  yang  mereka  dapatkan  sehingga  pengguna  akan  berfikir  layak  untuk mengeluarkan uang untuk berlangganan Netflix.
Hipotesis  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi perceived  value dan intention  to subscribe yang  mempunyai  pengaruh signifikan  positif secara  langsung  yaitu  H6  dan  H7. Social  influence, pengaruh  lingkungan  sosial  di  Indonesia  merupakan  faktor  yang  perlu diperhatikan dimana dapat mempengaruhi penilaian seseorang akan Netflix yang menciptakan keinginan untuk berlangganan, semakin banyak orang yang memakai Netflix di sekitar calon pelanggan  maka  akan  semakin  mempengaruhi  orang  tersebut  untuk  berlangganan  Netflix, sehingga hal ini dapat diperhatikan untuk meningkatkan jumlah pelanggan Netflix di Indonesia adalah  dengan  cara  menggapai  lebih  banyak  orang  di  Indonesia  salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  adalah  meningkatkan  promosi  di  Indonesia  sehingga  semakin  banyak  orang mengenal Netflix, memakai Netflix, dan akhirnya ikut mempengaruhi orang sekitarnya untuk berlangganan Netflix.
Hipotesis  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi intention  to  subscribe secara  positif signifikan  yaitu  variabel perceived  value (H5).  Dari  faktor-faktor  diatas  yang  sudah mempengaruhi perceived  value maka  akan  menciptakan  keinginan  seseorang  untuk berlangganan Netflix. Semakin seseorang merasakan biaya, waktu, dan usaha yang dikeluarkan dalam  berlangganan  Netflix  lebih  kecil  daripada  manfaat  keseluruhan,  maka  nilai  yang dirasakan  oleh  seseorang  akan  semakin  tinggi  sehinga  menciptakan  keinginan  untuk berlangganan, perceived value dapat ditingkatkan melalui lima variabel yang telah dijabarkan diatas dari perceived enjoyment, compatibility, usefulness, cost, dan social influence . Dengan memperhatikan faktor-faktor tersebut maka secara tidak langsung akan menciptakan keinginan seseorang  untuk  memakai  aplikasi  Netflix  dan  juga  membuat  pengguna  untuk merekomendasikan berlangganan aplikasi Netflix.

## 4.3 Keterbatasan Penelitian
Terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini  yang  menjadi  catatan  peneliti dimana yang pertama responden dari penelitian ini merupakan orang-orang yang sudah pernah memakai aplikasi Netflix dengan jangka waktu yang berbeda-beda sedangkan pada penelitian ini  belum  memperhitungkan  standar  yang  mengatakan  berapa  lama  seseorang  benar-benar dapat merasakan manfaat dari sebuah aplikasi streaming film khususnya dalam hal ini adalah aplikasi Netflix. Selain itu dikarenakan keterbatasan waktu serta biaya maka responden yang diikut sertakan hanya berdomisili di Jabodetabek sedangkan aplikasi Netflix sendiri memiliki jangkauan yang lebih luas pada banyak kota-kota lain di Indonesia dan yang ketiga terdapat

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
variabel social influence dimana Indonesia sendiri memiliki beragam budaya yang memberikan dampak berbeda pada kehidupan sosial setiap orang.
Saran  bagi  penelitian  kedepan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  maka  ada baiknya peneliti untuk bisa menetapkan standar yang lebih detail terkait profil responden serta dapat mencakup wilayah penelitian yang lebih luas lagi dan responden yang lebih banyak di Indonesia  sehingga  penelitian  dapat  lebih  mewakili  populasi  yang  ada.  Kemudian  denga adanya faktor social influence maka perlu mempertimbangkan ragam budaya di Indonesia yang bervariasi  dimana  memberikan  pengaruh  lingkungan  sosial  yang  berbeda  disetiap  daerah. Selain itu pemilihan variabel yang lebih luas dimana peneliti mendapatkan terdapat variabel lain  yang  seperti perceived  ease  of  use yang  berpengaruh  kepada  keputusan  seseorang menggunakan  teknologi  menurut  TAM  (Davis,  F.D,  1989)  dan  juga perceived  complexity dimana dikatakan dalam penelitian Tang, Zhang, & Akram, (2019) juga berpengaruh kepada perceived value . Kemudian disarankan bagi penelitian yang akan datang untuk meningkatkan jumlah  responden  dengan  sebaran  yang  lebih  merata  seperti  pada  kota  besar  di  Indonesia sehingga hasil penelitian dapat lebih mewakili. Serta dalam hal ini objek penelitian yang teliti merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyak  aplikasi streaming  film di  Indonesia,  untuk  lebih menjelaskan bagaimana sebuah aplikasi streaming film dapat berhasil di Indonesia ada baiknya untuk meneliti pemimpin pasar pada industri aplikasi streaming film .

## 5. REFERENSI
Ariesta,  A.  (2021,  Agustus  Jumat). Kapan  Krisis  Ekonomi  karena  Covid-19  Berakhir?  Ini
Penjelasannya .
Retrieved from idxchannel.com:
https://www.idxchannel.com/economics/kapan-krisis-ekonomi-karena-covid-19- berakhir-ini-penjelasannya
Bayu, D. J. (2020, September 15). 6 Sektor Usaha Paling Terdampak saat Pandemi Corona . Retrieved from katadata.co.id: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/09/15/6- sektor-usaha-paling-terdampak-saat-pandemi-corona
Chan,  J.  (2020,  September  23). Top  Streaming  Apps  Worldwide  for  August  2020  by Downloads .  Retrieved  from  sensortower.com:  https://sensortower.com/blog/top- streaming-apps-worldwide-august-2020
Chopdar, P. K., Korfiatis, N., Sivakumar, V., & Lytras, M. D. (2018). Mobile shopping apps adoption and perceived risks: A cross-country perspective utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Computers in Human Behavior . CNN Indonesia. (2021, April Senin). Menparekraf Ungkap Sektor Industri yang Bertahan saat Pandemi .
Retrieved from cnnindonesia.com:
https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20210405191654-92-626265/menparekraf- ungkap-sektor-industri-yang-bertahan-saat-pandemi
Davis,  F.D.  (1989).  Perceived  usefulness,  perceived  ease  of  use,  and  user  acceptance  of information technology. Management Information System Quarterly 13 , 319-340.
Evandio, A. (2021, Januari 23). Bukan Netflix, Ini Platform Streaming yang Laris di Indonesia .
Retrieved from bisnis.com:
https://teknologi.bisnis.com/read/20210123/84/1346861/bukan-netflix-ini-platform- streaming-yang-laris-di-indonesia
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial least squares konsep, teknik dan aplikasi menggunakan program smartpls 3.0 untuk penelitian empiris . Semarang: Undip.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis 7th Edition Pearson Prentice Hall.
Iqbal, M. (2021, November 12). Netflix Revenue and Usage Statistics (2021) . Retrieved from businessofapps.com: https://www.businessofapps.com/data/netflix-statistics/
Jayani,  D.  H.,  &  Widowati,  H.  (2019). Berapa  Pelanggan  Streaming  Netflix  di  Indonesia?
Retrieved Agustus 13, 2019, from https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/08/13/berapa-pelanggan-streaming- netflix-di-indonesia
Jemadu, L. (2021, Januari 24). Jumlah Pelanggan Netflix di Indonesia di bawah Disney+ dan Viu .
Retrieved from suara.com:
https://www.suara.com/tekno/2021/01/24/070500/jumlah-pelanggan-netflix-di- indonesia-di-bawah-disney-dan-viu
Klebnikov, S. (2022, April 19). Subscribers For The First Time In Ten Years, Shares Plunge 35% .
Retrieved from www.forbes.com:
https://www.forbes.com/sites/sergeiklebnikov/2022/04/19/netflix-shares-plunge-over- 20-after-company-says-it-lost-subscribers-for-the-first-time-in-10- years/?sh=4fbb99521650
Lin, K. Y., Wang, Y. T., & Huang, T. K. (2020). Exploring the antecedents of mobile payment service usage. Online Information Review , 299.
Molinillo,  S.,  Illescas,  R.  A.,  Sanchez,  R.  A.,  &  Cabanillas,  F.  L.  (2021).  Social  commerce website design, perceived value and loyalty behavior intentions: The moderating roles of gender, age and frequency of use. Journal of Retailing and Consumer Services .
Oliveira,  T.  T.,  Baptista,  M.  G.,  &  Campos,  F.  (2016).  Mobile  payment:  understanding  the determinants  of  customer  adoption  and  intention  to  recommend  the  technology. Computers in Human Behavior , 404-414.
Park,  S.,  Kang,  S.-u.,  &  Zo,  H.  (2016).  Analysis  of  influencing  factors  on  the  IPTV subscription. Information Technology & People , pp 419-443.
Pusparisa,  Y.  (2020,  Agustus  31). Pandemi  Tingkatkan  Penggunaan  Aplikasi  Digital  Asia
Tenggara . Retrieved from databooks.katadata.co.id:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/08/31/pandemi-tingkatkan- penggunaan-aplikasi-digital-asia-tenggara
Rogers, E.M. (1995). Diffusion of Innovation. Free Press .
Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Method for Business. Chichester: Wiley.
Sembiring, L. J. (2020, Agustus 28). Update Sri Mulyani Soal Krisis Ekonomi Akibat Corona, Simak!
Retrieved from
cnbcindonesia.com: https://www.cnbcindonesia.com/news/20200828104326-4-182671/update-sri-mulyani- soal-krisis-ekonomi-akibat-corona-simak
Singh,  N.,  &  Sinha,  N.  (2020).  How  perceived  trust  mediates  merchant's  intention  to  use  a mobile wallet. Journal of Retailing and Consumer Services , 52.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Tang, J., Zhang, B., & Akram, U. (2019). User willingness to purchase applications on mobile intelligent  devices:  evidence  from  app  store. Acia  Pacific  Journal  of  Marketing  and Logistics .
Viu FAQs . (2021). Retrieved from viu.com: https://www.viu.com/ott/id/id/all/faq
Yang, H., Yu, J., Zo, H., & Choi, M. (2015). User acceptance of wearable devices: An extended perspective of perceived. Telematics and Informatics .