© Adinda Risky Ammalia, Sumar Sumar. Published in Jurnal Bisnis dan Manajemen (JBM). Published by Faculty of Economics and Business, The University of Lampung. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. (CC BY- NC-SA.4.0), which allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.

## JURNAL BISNIS DAN MANAJEMEN (JBM)

## P-ISSN 1411 – 9366 | E-ISSN 2747 – 0032
Volume 20 Number 1, Januari 2024
PERAN NILAI-NILAI GAMIFIKASI DAN SOSIAL TERHADAP ADOPSI E-COMMERCE
Adinda Risky Ammalia 1 , Sumar Sumar 2
12 Fakultas Ekonomi Universitas Bangka Belitung, Bangka, Indonesia adindarisky27@gmail.com 1 , sumarubb001@gmail.com 2

## INFO ARTIKEL:
Dikumpulkan: 02 November 2023; Diterima: 14 Januari 2024;
Terbit/Dicetak: 29 Januari 2024;

## ABSTRACT
This study aims to identify the factors that generate social and shopping motivations that lead to favorable attitudes toward e-commerce applications in gamification. The research methodology used primary data from an online questionnaire. A sample of 151 e-commerce application users who play games on e-commerce platforms was collected and analyzed using  structural  equation  modeling.  The  results  showed  that  exposure  to  the  network through gamification significantly impacts social influence, perception, and mutual benefit. The  more  a  user  interacts  with  other  users  in  the  network,  the  greater  his  or  her participation in the gamification system. Thus, the more extensive the network, the greater the potential for recognition and exposure to more social environments. Recognition and reciprocal benefits were found to have no significant effect on attitudes. This study provides practical  recommendations  for  implementing  gamification  in  e-commerce  application platforms. This study provides a better understanding of the application of gamification in e-commerce by examining social interactions within the game and shopping behavior in e- commerce that continuously use the platform.
Keywords :  Gamification;  Network  Exposure;  Social  Influence;  Reciprocal      Benefit; Recognition.
Volume 20. Number 1,
Januari 2024, pp. 29-39 http://doi.org/10.23960/jbm.v11i2.442

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menciptakan motivasi sosial dan belanja yang mengarah pada sikap positif untuk aplikasi e-commerce dalam  konteks  gamifikasi.  Metodologi  penelitian  menggunakan  data  primer  dari kuesioner online , 151 pengguna aplikasi e-commerce yang memainkan game di platform e-commerce dikumpulkan sebagai sampel penelitian dan dianalisis menggunakan model persamaan  struktural.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  paparan  jaringan  melalui gamifikasi  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  pengaruh  sosial,  pengakuan  dan manfaat timbal balik. Semakin banyak pengguna yang terpapar ke pengguna lain dalam jaringan, mereka akan lebih terlibat dalam sistem gamifikasi. Dengan demikian, ketika jaringan  semakin  besar,  kemungkinan  mendapatkan  pengakuan  dan  terpapar  lebih sosial di lingkungan juga akan lebih besar. Pengakuan dan manfaat timbal balik tidak ditemukan  signifikan  mempengaruhi  sikap.  Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi praktis  untuk  aplikasi e-commerce dalam  menerapkan  gamifikasi  ke  dalam platform mereka.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  penerapan gamifikasi  di e-commerce dengan  mengkaji  interaksi  sosial  dalam game dan  perilaku belanja di e-commerce yang terus menggunakan platform tersebut.
Kata  Kunci: Gamifikasi;  Paparan  Jaringan;  Pengaruh  Sosial;  Manfaat  Timbal  Balik; Pengakuan

## Corresponding  author:
Adinda Risky Ammalia Fakultas Ekonomi Universitas Bangka Belitung, Bangka, Indonesia Email : adindarisky27@gmail.com

## PENDAHULUAN
Sejak  awal, e-commerce telah  digunakan  sebagai  kerangka  sosio-teknis  untuk  berbagi  data  komersial, menjaga koneksi komersial dan melakukan pertukaran perdagangan yang menerapkan sistem telekomunikasi. Di antara negara-negara Asia Tenggara, Indonesia telah menikmati pertumbuhan dan pendapatan e-commerce dengan pertumbuhan tercepat. Lebih dari 10% dari 270 juta penduduk di negara ini yang melakukan pembelian secara online , dan persentase tersebut kemungkinan akan meningkat (Singh, 2019). Untuk mempertahankan pertumbuhan tersebut, pengalaman pelanggan menjadi faktor penting dalam ritel modern (Rose et al ., 2012). Untuk tujuan ini, pemasar  telah  memasukkan  elemen  gamifikasi  dalam platform  e-commerce untuk  membuat  pelanggan  tetap tertarik.  Gamifikasi  adalah  penggunaan  dinamika  permainan  untuk  memproses  program  dan platform dalam
konteks  non-game.  Gamifikasi  dianggap  sebagai  bentuk  pengembangan  loyalitas,  karena  menyediakan  berbagai interaksi kepada pengguna fitur. Selama bertahun-tahun, ini telah banyak digunakan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan,  menghadapi  perubahan  sikap,  dan  menjadi  sumber  inspirasi  (Deterding et  al .,  2013).  Tujuan  utama gamifikasi  adalah  untuk  mempengaruhi  perilaku  penggunanya  dengan  menyediakan  desain  layanan  dan menawarkan pengalaman seperti permainan (Huotari & Hamari, 2011).
Intinya,  gamifikasi  diterapkan  untuk  memuaskan  pengguna  dan  memotivasi  mereka  agar  terpaku  pada platform e-commerce (Claudia et al ., 2023). Gamifikasi juga dapat dipahami sebagai perpaduan yang rumit antar aspek  layanan  dan  permainan  dan  telah  banyak  digunakan  dalam  pemasaran  untuk  memastikan  penggunaan platform yang berkelanjutan. Khususnya di bidang e-commerce , gamifikasi sering digunakan untuk mendorong niat pelanggan untuk membeli kembali dan bahkan mempertahankan loyalitas mereka terhadap platform (Azmi et al ., 2022). Shopee merupakan salah satu pasar online pertama di Indonesia yang memperkenalkan gamifikasi untuk melibatkan dan mempertahankan pelanggan. Pengguna dapat menukar poin mereka dengan hadiah-hadiah yang dapat digunakan untuk membeli barang di marketplace (Azmi et al ., 2021).
Terlepas dari pentingnya gamifikasi dalam konteks aplikasi e-commerce , tetap saja ada pengetahuan yang terbatas tentang interaksi antara motivasi sosial yang diberikan oleh gamifikasi dan motivasi belanja yang mungkin memotivasi perilaku pelanggan. Dengan latar belakang ini, penelitian ini berkontribusi pada literatur gamifikasi dengan melakukan eksplorasi, baik motivasi ekstrinsik maupun intrinsik. Ini menyoroti bagaimana pengaruh sosial dan  motivasi  belanja  mempengaruhi  sikap  terhadap  aplikasi e-commerce .  Gamifikasi  dalam e-commerce bisa membuat orang ketagihan dan tetap menggunakan platform ini, tetapi yang lebih penting, memberikan kepastian manfaat yang dapat memicu orang untuk melakukan pembelian. Namun, penggabungan motivasi berbelanja yang erat  kaitannya  dengan  sikap  dan  perilaku  pelanggan  (Amsari  &  Sari,  2022)  dalam  konteks  gamifikasi  pada e- commerce belum  diteliti  secara  komprehensif  sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui pengaruh sosial dan motivasi berbelanja dalam membentuk sikap terhadap aplikasi e-commerce dalam konteks gamifikasi. Untuk lebih melibatkan pengguna akhir, para peneliti percaya bahwa penelitian ini akan mengisi kesenjangan  dalam  literatur  yang  ada  dan  berkontribusi  pada  literatur  baru  yang  belum  banyak  diteliti  topik seputar sikap terhadap platform . Lalu, penelitian ini meningkatkan pemahaman tentang dampak gamifikasi dalam aplikasi e-commerce terhadap  perilaku  konsumen.  Terakhir,  studi  tentang  gamifikasi  dalam e-commerce jarang diteliti  dalam  konteks  Asia  Tenggara,  seperti  penelitian  yang  sudah  ada  sebagian  besar  dilakukan  di  Cina  dan mengukur niat pembelian kembali (Zhao et al ., 2022). Oleh karena itu, temuan penelitian ini akan memungkinkan platform e-commerce untuk meningkatkan aplikasi mereka dan meningkatkan inisiatif keterlibatan mereka.

## KAJIAN LITERATUR

## Gamifikasi
Gamifikasi  ditafsirkan  dalam  banyak  cara  dimulai  dari  penyataan  umum  yang  relatif  seperti  integrasi mekanisme  permainan  (Hamari,  2017).  Kemudian  berkembang  menjadi  desain  layanan  yang  sebagian  besar bertujuan untuk memberikan pengalaman seperti permainan kepada konsumen umumnya mempengaruhi perilaku pengguna (Hamari & Koivisto, 2013). Selain itu, Koivisto & Hamari (2014) memperluas makna gamifikasi dengan tidak membatasi hanya pada layanan tetapi juga memasukkan prinsip-prinsip desain game ke dalam produk atau layanan non-game untuk  mempengaruhi  perilaku  pengguna  menuju  tujuan  yang  diinginkan.  Oleh  karena  itu, gamifikasi adalah suatu metode di mana desain game diintegrasikan ke dalam produk atau layanan non-game untuk menciptakan pengalaman seperti game dan mendorong konsekuensi perilaku tambahan. Meningkatkan pengalaman pengguna dengan memasukkan aspek game ke dalam produk dan layanan telah menjadi strategi umum dalam beberapa tahun terakhir. Gamifikasi dapat digunakan dan diintegrasikan ke dalam berbagai platform non-game , seperti situs web, komunitas online , layanan bisnis, dan bahkan kampanye pemasaran (Hsu et al ., 2018). Hal ini dimungkinkan karena gamifikasi dapat mendidik pelanggan dan membujuk mereka untuk mengambil  peran  lebih  aktif  di  dalamnya  (Hamari,  2017).  Ketika  konsumen  berpartisipasi  lebih  dalam  pada gamifikasi, hal ini nantinya dapat menciptakan konsekuensi yang diinginkan seperti kepuasan, kecintaan terhadap merek, loyalitas merek, dan penolakan terhadap informasi negatif. Semakin banyak perusahaan dan pelanggan yang mendapatkan manfaat dari gamifikasi dapat meningkatkan retensi klien, loyalitas, dan pada akhirnya penjualan. Demikian pula, pelanggan dapat menggunakan gamifikasi untuk memberikan nilai pada suatu layanan (Hsu & Chen, 2018).
Karena keefektifannya, gamifikasi mendapatkan popularitas dan tetap menjadi salah satu metode yang paling
popular karena berhasil dalam mencapai perilaku konsumen tertentu. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan efektivitas gamifikasi dalam bidang latihan fisik (Koivisto & Hamari, 2014), pendidikan (Ofosu-Ampong et al ., 2020) dan e-commerce (Azmi et  al .,  2022).  Dalam  konteks  ini,  gamifikasi  masih  kurang  diteliti,  meskipun  kontribusi praktisnya telah diteliti ditunjukkan di banyak sektor lainnya. Penelitian sebelumnya tentang gamifikasi dalam e- commerce telah dilakukan sebagian besar mengeksplorasi teori model penerimaan dan faktor motivasi sosial secara terpisah  (Vagas,  2021).  Sebaliknya,  efek  gamifikasi  terhadap  motivasi  sosial,  berdasarkan  tinjauan  terbaik  para peneliti terhadap literatur yang ada, belum pernah diselidiki menyeluruh sebelumnya.

## Paparan Jaringan
Hamari & Koivisto (2013) menjelaskan bahwa sikap dapat dibentuk sehingga menimbulkan niat berperilaku dengan  memanfaatkan  paparan  jaringan  melalui  motivasi  sosial  sebagai  konstruksi  mediasi.  Jumlah  paparan jaringan  dipengaruhi  oleh  waktu  penggunaan  layanan  dan  oleh  karena  itu  terkait  dengan  kelompok  di  dalam layanan dan juga usia (Koivisto & Hamari, 2014). Dalam gamifikasi yang menggabungkan komponen sosial, ukuran jaringan relevan seseorang dalam suatu sistem kemungkinan besar akan berdampak pada jumlah aktivitas sosial yang  dapat  diikuti  oleh  individu  tersebut  (Suh  et  al.,  2018).  Selanjutnya  Suh  et  al.  (2018)  berpendapat  bahwa paparan jaringan yang mencakup interaksi sosial dapat menghasilkan konten yang bernilai sosial, yang selanjutnya mempengaruhi  sikap  terhadap  sistem  dan  penggunaannya.  Paparan  jaringan  juga  dapat  digambarkan  sebagai sejauh mana pengguna terlihat satu sama lain, serta jumlah pengikut (Suh, 2015). Oleh karena itu, banyak pengguna yang terlibat dalam gamifikasi sangat penting untuk mencapai efek perilaku yang diinginkan (Suh, 2015).
Paparan  jaringan  dapat  mempengaruhi  orang  dengan  menggunakan  aplikasi  gamifikasi  ketika  orang  lain mengikuti aktivitas mereka (Kang & Lee, 2010). Dengan demikian, paparan jaringan berhubungan dengan motivasi pengaruh sosial yang terkait dengan perilaku online (Gruzd, A., & Wellman, 2014). Dengan banyaknya orang yang terlibat dalam jaringan untuk gamifikasi, terutama di platform e-commerce , orang-orang akan lebih terlibat dalam game tersebut, karena mereka dapat melihat siapa yang memiliki pengikut terbanyak, lencana lebih banyak, dan skor tertinggi:
H1. Paparan jaringan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap pengaruh sosial. H2. Paparan jaringan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap pengakuan.
Demikian  pula,  semakin  banyak  pengguna  yang  berhubungan  dengan  seseorang,  semakin  banyak  pula pengakuan  dan  manfaat  timbal  balik  yang  mungkin  diperolehnya.  Akibatnya,  paparan  jaringan  juga  sebagian dimediasi oleh pengaruh sosial berupa pengakuan dan tambahan manfaat timbal balik (Hamari & Koivisto, 2013; Moghavvemi et  al .,  2018).  Berdasarkan  hubungan  tersebut  di  atas,  penelitian  ini  mengajukan  hipotesis  sebagai berikut:

## H3. Paparan jaringan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap manfaat timbal balik

## Pengaruh Sosial
Pengaruh  sosial  adalah  istilah  yang  mengacu  pada  persepsi  individu  tentang  bagaimana  orang  lain  yang penting bagi mereka memandang perilaku yang diinginkan serta apakah mereka mengharapkan seseorang untuk mempraktikkannya (Ajzen, 2006). Karena pengaruh sosial, orang termotivasi untuk menetapkan pandangan yang benar  tentang realitas  dan  memberikan  tanggapan yang  sesuai,  membangun  dan memelihara ikatan  sosial  yang positif dan mempertahankan konsep diri yang positif (Cialdini & Griskevicius, 2010). Dalam gamifikasi, pengaruh sosial  kemungkinan  besar  mewakili  bagaimana  persepsi  pengguna  terhadap  pengguna  lain  ketika  memandang penggunaan  suatu  layanan.  Misalnya,  dengan  mendapatkan  suka  dan  komentar,  pengguna  dapat  mengukur seberapa sukses dia memenuhi harapan pengguna lain (Hamari & Koivisto, 2013). Pengaruh sosial di gamifikasi memainkan peran penting dalam melibatkan pengguna baru melalui interaksi sosial dan masyarakat (Koivisto & Hamari, 2014). Hamari & Koivisto (2013) berpendapat bahwa pengaruh sosial memiliki efek positif pada persepsi pengakuan.  Semakin  teguh  keyakinan  seseorang  bahwa  orang  lain  mengharapkan  dan  mendorong  perilaku tertentu, semakin nyaman perasaannya untuk mengikuti ekspektasi tersebut:
H4. Pengaruh sosial yang lebih tinggi berpengaruh terhadap pengakuan.
Selain  itu,  ketika  perilaku  yang  sesuai  didorong  dan  disetujui  oleh  orang  lain,  maka  pengaruh  sosial berdampak  positif  terhadap  sikap  dalam  mengadopsi  inovasi  teknis  (Winarno et  al .,  2021),  bahkan  sampai memediasi hubungan antara pengaruh sosial dan niat untuk menggunakan teknologi (Wang et al ., 2008). Dalam konteks pemasaran tergamifikasi, pengaruh sosial terbukti mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap sikap (Eppmann et al ., 2018). Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan hal berikut:
H5. Pengaruh sosial yang lebih tinggi berpengaruh terhadap sikap.

## Pengakuan
Koivisto  &  Hamari  (2014)  menyusun  tiga  faktor  dimensi  sosial  yaitu  paparan  jaringan,  pengaruh  sosial, pengakuan dan manfaat timbal balik. Pengakuan digambarkan sebagai umpan balik sosial yang diterima pengguna atas  tindakan  mereka  (Ellison et  al .,  2007).  Dalam  interaksi  sosial,  penerimaan  komunitas  sosial  menghasilkan pengakuan yang mungkin mendorong seseorang untuk patuh dengan harapan masyarakat. Spanellis et al ., (2020) mengeksplorasi mekanisme gamifikasi dalam motivasi berbagi pengetahuan dan menjelaskan bahwa pengakuan dapat berupa umpan balik, penghargaan dan status. Umpan balik dapat digunakan untuk memanfaatkan dampak insentif  sosial  terhadap  rekan  sejawat  dengan  menciptakan  peluang  untuk  saling  mengakui,  yang  dapat  berupa lencana,  posisi  peringkat,  atau  sistem  peringkat.  Jenis  hadiah  yang  paling  sering  digunakan  gamifikasi  adalah lencana,  yang  dapat  mengomunikasikan  rasa  keahlian  dan  pengakuan  untuk  mendasari  kinerja,  sehingga menjadikannya  sebagai  motivasi  sosial  (Amichai-Hamburger,  2003).  Status  terhormat  dapat  dicapai  setelah seseorang memiliki koleksi poin, lencana, posisi peringkat dan peran khusus yang mereka miliki, yang menunjukkan kompetensi  dan  mendapatkan  reputasi  dalam kelompok sosial mereka  (Spanellis et  al ., 2020).  Sebagai  motivasi ekstrinsik, pengakuan menghasilkan banyak hasil positif, misalnya kepuasan terhadap sistem (Suh et al., 2018):
H6. Pengakuan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap manfaat timbal balik.
Selain itu, pengakuan juga dikaitkan dengan sikap positif terhadap layanan (Hamari & Koivisto, 2013; Suh et al., 2018). Apalagi ketika seseorang menerima pengakuan, dia akan memiliki keinginan untuk mengakui orang lain secara timbal balik dalam suatu layanan, yang semakin meningkatkan interaksi sosial (Hamari & Koivisto, 2013). Oleh karena itu, peneliti menyimpulkan:
H7. Pengakuan yang lebih tinggi berpengaruh terhadap sikap.

## Manfaat Timbal Balik
Timbal  balik,  atau  menerima  dan  berkontribusi  dengan  cara  yang  dianggap  bermanfaat  oleh  komunitas, kemungkinan besar sangat penting dalam memotivasi pengguna untuk terlibat dalam perilaku yang didorong oleh gamifikasi (Hamari & Koivisto, 2013). Manfaat timbal balik mencakup seberapa sering orang mempercayai mereka untuk mendapatkan  manfaat  dengan  berbagi  informasi  (Ērgle  &  Ludviga,  2018).  Dalam  konteks  keadilan  sosial sebagai imbalannya, orang memilih untuk berbagi pengalaman mereka jika mereka dapat memperoleh keuntungan dari  tindakan  mereka  sebagai  imbalannya  (Goh,  2002).  Oleh  karena  itu,  manfaat  timbal  balik  dalam  konteks gamifikasi mengacu pada metode mendorong pengguna lain untuk mempromosikan keuntungan yang diperoleh dari penggunaan sistem, yang dapat menciptakan hubungan sebab akibat yang positif antara keunggulan dan sikap timbal balik terhadap penggunaan sistem dapat diprediksi (Koivisto, 2017). Saat pengguna merasakan timbal balik antara  menerima  dan  berkontribusi  pada  sistem  yang  tampaknya  menguntungkan,  mereka  akan  mendapatkan keuntungan lebih termotivasi untuk terlibat dalam kegiatan gamifikasi karena mereka mengharapkan keuntungan manfaatnya  di  masa  depan  (Kankanhalli et al .,  2005).  Penelitian terdahulu  menunjukkan bahwa manfaat  timbal balik merupakan prediktor kuat terhadap sikap (Suh et al., 2018). Manfaat timbal balik mempengaruhi sikap dengan menonjolkannya, dan seharusnya pengaruh sikap terhadap perilaku harus ditingkatkan (McBroom & Reed, 1992). Oleh karena itu, peneliti mengusulkan:
H8. Manfaat timbal balik yang lebih tinggi berpengaruh terhadap sikap.

## METODE PENELITIAN

## Perkembangan pengukuran
Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  survei  kuantitatif  untuk  menyelidiki  hipotesis  yang  disebutkan sebelumnya. Setiap item pengukuran konstruk terutama dikembangkan dari penelitian sebelumnya, dan beberapa langkah  telah sedikit  disesuaikan  agar  sesuai  dengan  konteks  gamifikasi  di platform  e-commerce .  Penelitian  ini menggunakan skala 1-7 untuk menunjukkan jawaban responden (1 untuk sangat tidak setuju hingga 7 untuk sangat setuju). Pengukuran item terutama dikembangkan oleh Hamari & Koivisto (2013) untuk motivasi sosial, termasuk paparan  jaringan, pengaruh  sosial,  pengakuan  dan  manfaat  timbal  balik.  Untuk variabel  dependen  (sikap),  item pengukuran diambil dari Koivisto & Hamari (2014). Para peneliti menjalankan uji coba skala kecil untuk menilai validitas isi kuesioner. Dua belas pelanggan situs e-commerce yang sebelumnya pernah memainkan game tersebut diundang berpartisipasi dalam uji coba, dan tanggapan mereka digunakan untuk menentukan validitas konten rasio. Beberapa  frasa  dan  istilah  disesuaikan  berdasarkan  hasil  uji  coba  untuk  menjamin  keterbacaan  dan  kejelasan kuesioner. Terakhir, kuesioner dibagi menjadi tiga bagian: surat pengantar, informasi latar belakang dan instrument untuk menguji komponen model konseptual.

## Sampel dan pengumpulan data
Responden  yang  valid  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna  salah  satu platform  e-commerce terbesar  di Indonesia  dan  pernah  memainkan mini  game bernama  Goyang  Shopee  ( Shopee  Shakes )  di platform  e-commerce Shopee  setidaknya  dua  kali  dalam enam bulan terakhir. Pengumpulan  data  adalah antara  bulan  Agustus  hingga September 2023.  Responden harus memiliki akun aplikasi e-commerce untuk dapat memainkan game di platform tersebut.  Singkatnya,  perangkat  pengguna  tunggal  diperlukan.  Ditinjau  dari  besar  sampelnya,  untuk  taraf signifikansi  5%  dan  R²  minimal  sebesar  0,10.  Hallahan  &  Rosenthal  (1996)  merekomendasikan  ukuran  sampel minimal 122, yang mana penelitian ini memiliki jumlah sampel lebih banyak. Dari terpenuhi dengan 151 tanggapan. Purposive sampling digunakan dalam penelitian ini. Pengambilan sampel ini teknik ini dipilih karena mudah didapat, murah  dan  nyaman.  Selain  itu,  teknik  pengambilan  sampel  non-probabilitas  dipilih  berdasarkan  karakteristik populasi dan tujuan analisis (Tongco, 2017). Profil responden ditunjukkan pada Tabel 1.

## Gambar 1. Kerangka Teori
Para peneliti menggunakan Google Form dan menyebarkan kuesioner melalui berbagai cara layanan pesan instan dan platform media sosial untuk mengumpulkan data. Penelitian ini menggunakan sebuah kuesioner online karena efisien dan menghemat biaya. Analisis ini juga termasuk sekunder data dari penelitian sebelumnya, buku dan situs web untuk mendukung penelitian. Setelah mengumpulkan data, semuanya dinilai dan dianalisis dengan Partial Least Squared Structural Equation Modelling (PLS-SEM) sebagai teknik statistik dalam penelitian ini, dengan menggunakan SmartPLS sebagai alat statistiknya.
Paparan Jaringan Pengaruh Sosial Pengakuan Manfaat Timbal Balik Sikap

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Validasi skala pengukuran
Data  dalam  penelitian  ini  dianalisis  menggunakan  PLS-SEM.  Mengingat  keragaman  teknik  statistik  yang tersedia untuk analisis data, PLS-SEM dipilih karena berbagai alasan. PLS-SEM sangat berguna untuk model prediksi yang sangat rumit dengan data tidak normal, konstruksi yang diukur secara formatif dan ukuran sampel yang kecil (Hair et al ., 2023), yang berkorelasi dengan ukuran sampel yang relatif kecil (N = 151) dan hubungan sebab akibat yang  kompleks  di  dalamnya  penelitian  ini.  Selain  itu,  dapat  memperkirakan  model  jalur  menggunakan  variabel laten. PLS-SEM bisa menyertakan informasi dari setiap level atribut untuk menampilkan karakter sebagai gambar penuh  model  keseluruhan  (Hair et  al .,  2023).  Oleh  karena  itu,  PLS-SEM  dianggap  lebih  sesuai  untuk  kondisi penelitian ini dibandingkan teknik statistik lainnya.
Tabel 1. Profil Responden Variable Cases(%) Variable Cases(%) Gender Produk yang dibeli dari aplikasi e-commerce Pria 51 (33,8%) Kesehatan dan Kecantikan 40(26,4%) Wanita 100 (66,2%) Fashion dan Aksesoris 38(25,1%) Umur Elektronik 38(25,1%) Dibawah 20 tahun 35 (23,1%) Peralatan rumah tangga 25(16,5%) 20-29 Tahun 105 (69,5%%) Produk otomotif 10(6,6%) 30-39 Tahun 7 (4,6%) 40-49 Tahun 4 (2,6%)
Penelitian ini menilai validitas dan reliabilitas konstruk dalam berbagai metode. Pertama, validitas konvergen ditentukan  dengan  menggunakan Average Variance  Extracted (AVE)  dan  faktor pemuatan.  Selain  itu,  AVE  untuk setiap konstruk dalam model penelitian ini melebihi ambang batas 0,5, dan semua pemuatan faktor bersifat positif dan  signifikan  pada  tingkat  0,001,  menunjukkan  bahwa  konstruk  memiliki  validitas  konvergen.  Kedua,  kriteria Fornell  &  Larcker  (1981)  digunakan  untuk  menganalisis  validitas  diskriminan  dengan  akar  kuadrat  AVE,  yang semuanya  lebih besar  dibandingkan korelasi  dengan  komponen  lainnya  (lihat  Tabel  2). Akar  kuadrat AVE  yang ditunjukkan oleh bilangan diagonalnya lebih besar daripada bilangan di luar diagonalnya elemen pada baris dan kolom masing-masing, menunjukkan bahwa penelitian tersebut dapat diterima validitas diskriminan. Selanjutnya, para peneliti menilai reliabilitas a dan komposit Cronbach (CR) dari konstruksi. CR adalah rasio estimasi varians skor aktual suatu skala terhadap totalnya varians, sedangkan AVE merupakan ukuran reliabilitas skor komponen variabel laten. Hasil ini lebih dari skor CR yang dapat diterima yaitu 0,7 (Fornell & Larcker, 1981). Pada Tabel 3 terlihat nilai kedua indikator ini berada di atas kriteria 0,7 untuk semua konstruksi, menunjukkan konsistensi dan ketergantungan internal yang dapat diterima.

## Tabel 2. Discriminant validity
Variables 1 2 3                         4 5 1.Manfaat timbal balik 0.904 2.Paparan Jaringan 0.762 0.865 3.Pengakuan 0.812 0.672 0.939 4.Pengaruh Sosial 0.828 0.743 0.742 0.860 5.Sikap 0.849 0.668 0.764 0.802 0.913

## Uji Multikolinearitas dan Model Persamaan Struktural
Menurut  Kock  (2017),  bias  metode  yang  umum  di  PLS-SEM  disebabkan  oleh  pengukuran  metode  yang digunakan  (yaitu skala tipe  Likert)  dan  dapat  diidentifikasi  dengan  melihat  uji multikolinearita.  Untuk konstruk independen model struktural, uji multikolinieritas digunakan untuk menentukan apakah ada hubungan yang kuat di antara mereka ( inner model ).

## Tabel 3. Penyempurnaan Skala
Standardised Items Mean SD loadings Paparan Jaringan (Hamari & Koivisto, 2013) α=0.915; CR=0.937; AVE=0.749 Saya dikagumi oleh teman-teman saat naik ke level yang lebih tinggi pada aplikasi belanja yang digamifikasi. 3.464 1.090 0.765 Saya punya banyak teman di aplikasi e-commerce yang digamifikasi yang mengikuti aktivitas saya. 3.424 1.165 0.885 Banyak orang mengikuti aktivitas saya di aplikasi e-commerce yang digamifikasi. 3.351 1.192 0.898 Saya mengikuti banyak orang di aplikasi e-commerce yang digamifikasi. 3.437 1.227 0.860 Saya punya banyak teman di aplikasi e-commerce yang digamifikasi. 3.371 1.131 0.912 Pengaruh Sosial (Hamari & Koivisto, 2013) α=0.912; CR=0.934; AVE=0.740 Jika teman-teman merasa menang di aplikasi e-commerce tergamifikasi itu menyenangkan, saya akan melakukannya juga. 3.848 0.947 0.818 Teman-teman saya akan berpikir menggunakan aplikasi e-commerce yang digamifikasi adalah ide yang bagus. 3.755 0.861 0.830 Orang-orang yang saya hargai akan mendorong saya untuk menggunakan aplikasi e-commerce yang digamifikasi. 3.629 1.059 0.902 Orang-orang yang mempengaruhi sikap saya akan merekomendasikan aplikasi e-commerce yang digamifikasi. 3.589 1.075 0.876 Orang-orang yang penting bagi saya akan berpikir positif tentang saya menggunakan aplikasi e-commerce yang digamifikasi. 3.702 0.982 0.872 Pengakuan ( Hamari & Koivisto, 2013) α=0.866; CR=0.937; AVE=0.882 Saya merasa senang ketika pencapaian saya dalam aplikasi e-commerce yang digamifikasi diperhatikan. 3.967 0.986 **** Saya suka jika pengguna aplikasi e-commerce yang tergamifikasi lainnya berkomentar dan menyukai pencapaian saya. 3.887 1.000 0.939 Saya suka ketika rekan-rekan aplikasi e-commerce yang tergamifikasi memperhati kan laporan latihan saya. 3.748 0.908 0.939 Manfaat Timbal Balik (Hamari & Koivisto, 2013) α=0.944; CR=0.957; AVE=0.817 Saya merasa bahwa berpartisipasi dalam komunitas aplikasi e-commerce yang digamifikasi dapat saling membantu satu sama lain. 3.861 0.984 0.899 Saya merasa partisipasi saya dalam komunitas aplikasi e-commerce yang digamifikasi dapat bermanfaat bagi saya dan orang lain. 3.768 0.973 0.909 Menurut saya, berpartisipasi dalam komunitas aplikasi e-commerce yang digamifikasi meningkatkan motivasi saya  untuk latihan. 3.775 0.943 0.881 Komunitas aplikasi e-commerce yang digamifikasi mendorong saya untuk berlatih.  3.768 0.959 0.898 Saya merasa partisipasi saya dalam komunitas aplikasi e-commerce yang digamifikasi dapat bermanfaat bagi saya dan orang lain. 3.702 0.897 0.932
Sikap (Koivisto & Hamari, 2014) α=0.950;CR=0.962;AVE=0.834
Menurut saya, menggunakan aplikasi e-commerce yang digamifikasi adalah ide yang bagus. 3.954 0.930 0.890 Menurut saya penggunaan aplikasi e-commerce yang digamifikasi adalah hal yang menguntungkan. 3.828 0.933 0.903 Menurut saya, menggunakan aplikasi e-commerce yang digamifikasi adalah ide yang bijak. 3.795 0.985 0.936 Menurut saya penggunaan aplikasi e-commerce yang digamifikasi adalah hal yang positif. 3.881 0.920 0.915 Menurut saya, menggunakan aplikasi e-commerce yang digamifikasi adalah hal yang bijaksana untuk dilakukan. 3.735 0.947 0.921
Notes : α= Cronbach’s α,CR= composite reliability , AVE= average variance extracted ****=  dihapus karena kurang dari 0.70
Jika terdapat korelasi yang signifikan antara salah satu dimensi variabel eksogen dengan dimensi variabel endogen  variabel,  uji  ini  dapat  mengidentifikasi  potensi  masalah.  Uji  multikolinearitas  pada  PLS-SEM  dapat dilakukan  diperiksa  melalui Variance  Inflation  Factor (VIF),  dan  nilainya  harus  kurang  dari  10,  yaitu  tingkat kekhawatiran  terhadap  kolinearitas  (Hair et  al .,  2019;  Hahs-Vaughn,  2016;  Stapleton,  2009).  Nilai  VIF  dalam penelitian ini semuanya jauh di bawah 10 (Tabel 4).

## Tabel 4. Inner VIF values
Manfaat Paparan Pengaruh Variables Timbal Balik Jaringan Pengakuan Sosial Sikap Manfaat Timbal Balik 4.376 Paparan Jaringan 1.647 2.229 1.000 Pengakuan 1.647 3.072 Pengaruh Sosial 2.229

## Sikap
Gambar 2 merangkum keluaran model PLS. Koefisien determinasinya digunakan untuk mengukur kekuatan penjelas  model  yang  disarankan,  misalnya  R².  R²  adalah  ukuran  yang  menunjukkan  keakuratan  prediksi  suatu model penelitian (Hair et al ., 2023). R² diturunkan sebagai korelasi kuadrat antara nilai aktual dan nilai antisipasi konstruksi endogen. Nilai R² model yang disarankan bervariasi antara 0,551 dan 0,760, menunjukkan bahwa model tersebut memiliki tingkat kapasitas prediksi yang memadai.
Sembilan dari dua belas uji efek kausal menunjukkan hasil yang signifikan secara statistik, seperti nilai p kurang dari 0,5, dan T-statistiknya lebih dari 1,96. Studi ini menemukan bahwa paparan jaringan berpengaru positif dan signifikan terhadap pengaruh sosial ( 𝛽 = 0,743; p < 0,001), pengakuan ( 𝛽 = 0,168; p < 0,001) dan manfaat timbal balik  ( 𝛽 =  0,417;  p  <  0,001),  sehingga  mendukung  H1 – H3.  Selain  itu,  pengaruh  sosial  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap pengakuan ( 𝛽 = 0,617; p < 0,001) dan sikap ( 𝛽 = 0,278; p < 0,001), dengan demikian H4 dan H5 didukung.  Sebaliknya,  pengakuan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  sikap  ( 𝛽 =  0,161;  p  =  0,058),  namun mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  terhadap  manfaat  timbal  balik  ( 𝛽 =  0.550;  p  <  0.001).  Dengan demikian H6 didukung, tapi H7 ditolak. Selanjutnya, manfaat timbal balik mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap sikap ( 𝛽 = 0.488; p > 0,05), sehingga H8 diterima.
Gambar 2. Hasil analisis PLS untuk model penelitian

## PEMBAHASAN
Pendekatan  persuasif  melalui  gamifikasi  telah  diterapkan  pada  berbagai  produk  atau  layanan non-game . Namun, studi tentang gamifikasi dalam industri e-commerce yang memasukkan motivasi sosial dan nilai belanja masih  langka.  Sementara keberhasilan  gamifikasi sangat  tergantung pada aspek sosialnya,  dalam  konteks  pasar online , motivasi belanja tetap menjadi faktor penting. Sayangnya, penelitian sebelumnya sebagian besar berfokus pada motivasi sosial atau motivasi belanja sendiri. Oleh karena itu, pada tingkat teoritis, penelitian ini berkontribusi
pada literatur dengan mengembangkan dan menganalisis secara empiris kerangka teoritis yang diinformasikan oleh sikap pengguna terhadap pentingnya motivasi sosial dan motivasi belanja dalam aplikasi e-commerce.
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dari  delapan  hipotesis,  tujuh  didukung,  sementara  satu  ditolak.  Tren menunjukkan  bahwa  motivasi  sosial,  terutama  yang  terkait  dengan  sosial  di  bidang  sosial,  serta  nilai  belanja, terutama yang terkait dengan gamifikasi, adalah prediktor signifikan tentang bagaimana gamifikasi dilihat atau jika pengguna berencana untuk terus menggunakan dan merekomendasikan layanan.
Penelitian ini juga menunjukkan bahwa paparan jaringan secara signifikan mempengaruhi pengaruh sosial, pengakuan  dan  manfaat  timbal  balik.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  tentang  motivasi  sosial gamifikasi (Hamari & Koivisto, 2013). Hasilnya menunjukkan bahwa semakin banyak pengguna yang terpapar ke pengguna lain dalam jaringan, mereka akan lebih terlibat dalam sistem gamifikasi. Dengan demikian, ketika jaringan semakin besar, kemungkinan mendapatkan pengakuan dan terpapar lebih sosial dilingkungan juga akan lebih besar. Namun demikian, hubungan langsung antara paparan jaringan terhadap pengakuan dan manfaat timbal balik relatif lemah. Temuan ini mungkin menunjukkan bahwa ukuran jaringan pada dasarnya tidak bernilai dalam kaitannya dengan  pengakuan  dan  manfaat  timbal  balik;  sebaliknya,  dampaknya  berasal  dari  kualitas  koneksi  dengan pengguna lain. Penelitian ini mirip dengan sistem gamifikasi aplikasi e-commerce , karena interaksi pengguna yang belum pernah berhubungan atau tidak mengenal satu sama lain sebelumnya sangat terbatas, bahkan tidak ada.
Selanjutnya, penelitian ini menyelidiki hubungan antara pengakuan manfaat timbal balik dan sikap. Hasilnya menunjukkan  hubungan  positif  dan  signifikan  antara  pengakuan  dan  manfaat  timbal  balik,  yang  menunjukkan bahwa semakin seseorang dikenali, semakin mereka akan merasakan manfaat timbal balik dari permainan (Koivisto & Hamari, 2014), seperti kebanggaan. Misalnya, ketika pengguna mendapatkan skor tertinggi dalam permainan, nama mereka akan ditampilkan di halaman permainan aplikasi e-commerce . Namun, penelitian ini juga menemukan bahwa  pengakuan  tidak  berkorelasi  positif  dengan  sikap.  Demikian  pula,  hipotesis  untuk  manfaat  timbal  balik terhadap sikap juga tidak didukung. Temuan ini sesuai dengan bukti empiris, karena komunikasi antar pengguna sangat terbatas. Pengguna  dapat mengetahui siapa pemain top, tetapi mereka tidak dapat benar-benar berinteraksi, yang dapat menyebabkan sikap mereka terhadap sistem gamifikasi. Interaksi antara pengguna atau pemain untuk mendapatkan umpan balik sangat penting dalam menciptakan sikap positif terhadap gamifikasi (Hamari & Koivisto, 2013).
Konsisten dengan penelitian sebelumnya tentang gamifikasi (Hamari & Koivisto, 2013; Koivisto & Hamari, 2014;  Eppmann et  al .,  2018),  hasilnya  menunjukkan  bahwa  sikap  seperti  dampak  positif  dengan  menggunakan gamifikasi akan memicu; orang cenderung menyarankan kepada lingkaran dalam mereka hal-hal positif yang terjadi pada mereka (Mehta & Purvis, 1995). Dengan demikian, ini menunjukkan bahwa begitu pengguna memiliki sikap positif terhadap sistem gamifikasi di platform e-commerce , itu dapat menyebabkan terus menggunakan layanan. Berdasarkan analisis, penelitian ini menyimpulkan bahwa paparan jaringan berpengaruh signifikan terhadap pengaruh  sosial,  pengakuan,  dan  manfaat  timbal  balik.  Semakin  banyak  orang  yang  terkena  sistem  yang digamifikasi, maka mereka akan semakin merasakan manfaat dari sistem tergamifikasi, merasa lebih dikenal oleh rekan-rekan  mereka  dan  juga  memiliki pengaruh sosial.  Selain itu, penelitian  ini menemukan bahwa fitur sosial dapat berperan dalam meningkatkan sikap terhadap aplikasi. Akibatnya, para peneliti merekomendasikan bahwa studi di masa depan harus mempertimbangkan peran penting yang dilakukan oleh pengaruh sosial dalam aplikasi e-commerce yang digamifikasi.
Hasil penelitian ini dapat membantu aplikasi e-commerce untuk memahami peran signifikan dari gamifikasi di platform .  Penelitian ini  juga menemukan bahwa  gamifikasi  dapat  membuat  pengguna  untuk  terkena  jaringan platform . Hal ini menjadi dimensi penting untuk lebih dipengaruhi secara sosial, diakui dan memahami manfaat dari interaksi  sosial.  Alih-alih  hanya  melakukan  obrolan  pribadi  dengan  penjual, platform  e-commerce dapat menambahkan  beberapa  forum komunitas  (Cothrel,  2000).  Forum  komunitas  dapat  digunakan  untuk  berbicara tentang  pengalaman  pengguna  dalam  berbelanja  di  pasar  dan  wawasan  mereka  tentang  sistem  gamifikasi  di platform . Semakin banyak interaksi yang terjadi di antara pengguna, maka semakin banyak pengakuan dan manfaat timbal balik yang akan diperoleh. Oleh karena itu, semakin tinggi timbal balik di antara pengguna, semakin kolektif kelompok tersebut (Kunz & Seshadri, 2015) yang mengarah ke jaringan yang lebih besar. Selanjutnya, penelitian ini merekomendasikan agar platform e-commerce memberikan hadiah kepada orang-orang yang memiliki lebih banyak koin atau skor tertinggi dalam permainan. Ini akan mendorong pengguna lain untuk lebih sering bermain (Vagas, 2021). Setelah mereka mendapatkan hal positif dengan bermain game di platform , mereka akan terus menggunakan platform di masa depan, dan di samping itu,  hal tersebut akan meningkatkan penjualan (Koivisto & Hamari, 2014). Studi ini mencakup keterbatasan, yang berfungsi sebagai panduan untuk penelitian di masa depan. Pertama,
penelitian  ini  menggunakan  survei online yang  dilaporkan  sendiri.  Ini  dapat  mempengaruhi  hubungan  karena responden cenderung lebih aktif terlibat dengan layanan dan lebih cenderung untuk berpartisipasi dalam kegiatan terkait. Akibatnya, hasilnya mungkin mengabaikan persepsi dan maksud dari pengguna layanan yang kurang aktif dan terlibat. Dengan demikian, penelitian ini menyarankan penelitian di masa depan menggabungkan penggunaan statistik aktual dan eksperimen yang tepat untuk meningkatkan ketahanan topik.
Selanjutnya  penelitian  ini  merekomendasikan  agar  penelitian  di  masa  depan  menggunakan  desain eksperimental  sebagai  metode  untuk  memeriksa  gamifikasi  dalam e-commerce .  Studi  penelitian  ini  mengukur kerangka  kerja  dari  konteks  pasar e-commerce di  Indonesia.  Penelitian  di  masa  depan  juga  dapat  menyelidiki platform e-commerce lain dengan metode gamifikasi dari negara lain dengan latar belakang yang berbeda dari pasar Indonesia.

## PENUTUP
Simpulan penelitian ini adalah paparan jaringan secara signifikan mempengaruhi pengaruh sosial, pengakuan dan manfaat timbal balik. Gamifikasi menciptakan motivasi sosial dan belanja yang mengarah pada sikap positif. Implikasi teoritis dan manajerial sebagai berikut. Semakin tinggi masyarakat terpapar pada sistem tergamifikasi, semakin besar kemungkinan mereka mendapatkan manfaat dari sistem tersebut, merasa lebih dikenal oleh rekan-rekan mereka, dan memiliki pengaruh sosial yang lebih besar. Aplikasi e-commerce harus mendorong pengguna untuk berbagi pengalaman bermain game di aplikasi sehingga lebih banyak orang dapat mengenal sistem tersebut. Bersamaan dengan motivasi sosial dan  belanja,  Ketika  pengguna  dapat  mempengaruhi  orang  lain  tentang game tersebut,  mereka  akan  menemukan manfaatnya  bagi  mereka  dan  mengembangkan  sikap  positif.  Aplikasi e-commerce harus  menerapkan  gamifikasi  dan mengembangkan  forum  komunitas  untuk  membuat  pengguna    merasa  lebih  terpegaruh  secara  sosial dan  memahami manfaat interaksi sosial. Hadiah yang diberikan harus bermanfaat bagi pengguna dalam game dan saat mereka berbelanja di aplikasi.

## REFERENSI
Ajzen, I. (2006). Constructing a theory of planned behavior questionnaire . Amichai-Hamburger, Y. (2003). Understanding social loafing. In Misbehaviour and dysfunctional attitudes in organizations (pp. 79-102). London: Palgrave Macmillan UK.
Amsari, S., & Sari, D. P. (2022, March). Consumer factors in deciding to purchase online at shopee e-commerce during the Covid-19 pandemic. In Proceeding International Seminar Of Islamic Studies (Vol. 3, No. 1, pp. 174-182). Azmi, L. F., Ahmad, N., & Iahad, N. A. (2021, July). Gamification Elements in E-commerce – A Review . In 2021 International Congress of Advanced Technology and Engineering (ICOTEN) (pp. 1-5). IEEE.
Azmi, M., Shihab, M. S., Rustiana, D., & Lazirkha, D. P. (2022). The effect of advertising, sales promotion, and brand image on repurchasing intention (study on shopee users). IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI),
3 (2), 76-85.
Cialdini,  R.  B.,  &  Griskevicius,  V.  (2010).  Social  influence.  In  R.  F.  Baumeister  &  E.  J.  Finkel  (Eds.),  Advanced  social psychology: The state of the science (pp. 385 – 417). Oxford University Press.
Claudia,  F.,  Vierrini,  V.,  Natalia,  &  Limantara,  N.  (2023).  Analysis  of  the  Use  of Gamification  Elements  in  E-commerce Applications as a Purchase Intention Factor Using the Structural Equation Model (SEM). 2023 6th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON), 1 – 6.
https://doi.org/10.1109/ISCON57294.2023.10112151
Cothrel, J. P. (2000). Measuring the success of an online community . Strategy & Leadership, 28 (2), 17-21. Deterding, S. (2013) . “Modes of Play: A Frame Analytic Account of Video Gaming.” PhD diss., Hamburg University Ellison, N. B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The benefits of Facebook “friends:” Social capital and college students’ use of online social network sites. Journal of computer‐mediated communication, 12 (4), 1143-1168.
Eppmann, R., Bekk, M., & Klein, K. (2018). Gameful experience in gamification: Construction and validation of a gameful experience scale [GAMEX]. Journal of interactive marketing, 43 (1), 98-115.
Ērgle, D., & Ludviga, I. (2018, September). Use of gamification in human resource management: impact on engagement and satisfaction . In 10th International Scientific Conference “Business and Management (pp. 409-417). Fornell,  C.,  &  Larcker,  D.  F.  (1981).  Structural equation  models  with  unobservable  variables  and  measurement  error: Algebra and statistics .
Goh,  S.  C.  (2002).  Managing  effective  knowledge  transfer:  an  integrative  framework  and  some  practice  implications. Journal of knowledge management, 6 (1), 23-30. Gruzd,  A.,  &  Wellman,  B.  (2014).  Networked  influence  in  social  media:  Introduction  to  the  special  issue . American Behavioral Scientist, 58 (10), 1251-1259.
Hahs-Vaughn, D. L. (2016). Applied multivariate statistical concepts . Taylor & Francis.
Hair Jr, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2023 ). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling. saGe publications.
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2019), Multivariate Data Analysis, 8th ed., Cengage Learning, Andover, Hampshire.
Hallahan, M., & Rosenthal, R. (1996). Statistical power: Concepts, procedures, and applications. Behaviour research and therapy, 34 (5-6), 489-499.
Hamari, J. (2017). Do badges increase user activity? A field experiment on the effects of gamification. Computers in human behavior , 71, 469-478.
Hamari, J., & Koivisto, J. (2013, June). Social Motivations To Use Gamification: An Empirical Study Of Gamifying Exercise. In ECIS (Vol. 105, No. 5, pp. 18-19).
Hsu,  C.  L.,  &  Chen,  M.  C.  (2018).  How  does  gamification  improve  user  experience?  An  empirical  investigation  on  the antecedences and consequences of user experience and its mediating role. Technological Forecasting and Social Change , 132, 118-129.
Hsu, C. L., & Chen, M. C. (2018). How gamification marketing activities motivate desirable consumer behaviors: Focusing on the role of brand love. Computers in human behavior, 88, 121-133.
Huotari, K., & Hamari, J. (2011, May). Gamification from the perspective of service marketing. In Proc. CHI 2011 Workshop Gamification.
Kang,  Y.  S.,  &  Lee,  H.  (2010).  Understanding  the  role  of  an  IT  artifact  in  online  service  continuance:  An  extended perspective of user satisfaction. Computers in Human Behavior, 26 (3), 353-364.
Kankanhalli,  A.,  Tan,  B.  C.,  &  Wei,  K.  K.  (2005).  Understanding  seeking  from  electronic  knowledge  repositories:  An empirical study . Journal of the American Society for Information Science and Technology, 56 (11), 1156-1166. Kock,  N.  (2017).  Common method  bias:  a  full collinearity  assessment  method  for  PLS-SEM. Partial  least  squares  path modeling: Basic concepts, methodological issues and applications, 245-257.
Koivisto, J. (2017). Gamification: A study on users, benefits and literature .
Koivisto, J., & Hamari, J. (2014). Demographic differences in perceived benefits from gamification. Computers in Human Behavior , 35, 179-188.
Kunz, W., & Seshadri, S. (2015). From virtual travelers to real friends: Relationship-building insights from an online travel community. Journal of business research, 68 (9), 1822-1828.
McBroom, W. H., & Reed, F. W. (1992). Toward a reconceptualization of attitude-behavior consistency . Social Psychology Quarterly , 205-216.
Moghavvemi,  S.,  Sulaiman,  A.,  Jaafar,  N.  I.,  &  Kasem,  N.  (2018).  The  International  Journal  of  Management  Education . International Journal of Management , 16, 37-42.
Ofosu-Ampong, K., Boateng, R., Anning-Dorson, T., & Kolog, E. A. (2020). Are we ready for Gamification? An exploratory analysis in a developing country. Education and Information Technologies , 25, 1723-1742.
Rose,  S.,  Clark,  M.,  Samouel,  P.,  &  Hair,  N.  (2012).  Online  Customer  Experience  in  e-Retailing:  An  empirical  model  of
Antecedents and Outcomes. Journal of Retailing, 88(2), 308 – 322.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jretai.2012.03.001 Singh,  Raj  Kumar,  E-Commerce  in  India:  Opportunities  and  Challenges  (January  6,  2019).  Proceedings  of  10th International  Conference  on  Digital  Strategies  for  Organizational  Success,  Available  at  SSRN: https://ssrn.com/abstract=3315048 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3315048
Spanellis, A., Dӧrfler, V., & MacBryde, J. (2020). Investigating the potential for using gamification to empower knowledge workers. Expert Systems with Applications , 160, 113694.
Stapleton, J. H. (2009). Linear statistical models (Vol. 719). John Wiley & Sons. Suh, A. (2015). Applying game design elements in the workplace .
Suh, A., Wagner, C., & Liu, L. (2018). Enhancing user engagement through gamification. Journal of Computer Information Systems, 58 (3), 204-213.
Tongco, D.C. (2017), “Purposive sampling as a tool for informant selection”, Ethnobotany Research and Applications , Vol. 5 No. 1, pp. 147-158.
Vagas,  B.  S.  (2021).  The  effect  of gamification  and  motivation  on  online  purchase  intention: Empirical  evidence  from Turkey (Doctoral dissertation, Marmara Universitesi (Turkey)).
Wang, G., Dou, W.,  & Zhou, N. (2008). Consumption attitudes and adoption of new consumer products: a contingency approach. European Journal of Marketing, 42 (1/2), 238-254.
Wang, L., Gunasti, K., Gopal, R., Shankar, R., & Pancras, J. (2017). The impact of gamification on word-of-mouth effectiveness: Evidence from foursquare.
Winarno, W. A., Mas’ud, I., & Palupi, T. W. (2021). Perceived enjoyment, application self-efficacy, and subjective norms as determinants of behavior intention in Using OVO applications .
Zhao, Y., Li, Y., Wang, N., Zhou, R., & Luo, X. (2022). A meta-analysis of online impulsive buying and the moderating effect of economic development level. Information Systems Frontiers, 24 (5), 1667-1688.