How to cite: Putri Nila Rahmataini, Reza Safitri, Bambang Dwi Prasetyo (2022) Pengaruh Source Credibility dan Message Credibility  di  Tiktok  Live  Streaming  Terhadap  Impulsive  Buying  Behavior, (7)  09, Doi  10.36418/syntax- literate.v7i9.13596 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 09, September 2022

## PENGARUH  SOURCE  CREDIBILITY  DAN  MESSAGE  CREDIBILITY  DI TIKTOK LIVE STREAMING TERHADAP IMPULSIVE BUYING BEHAVIOR
Putri Nila Rahmataini 1* , Reza Safitri 2 , Bambang Dwi Prasetyo 3
1*,2,3 Program  Studi  S2  Ilmu  Komunikasi  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik, Universitas Brawijaya, Indonesia Email: 1 *putrinilar@gmail.com, 2 reza.fp@ub.ac.id, 3 bambgprast@ub.ac.id

## Abstrak
Dalam era pesatnya perilaku pembelian impulsif melalui live streaming shopping, fenomena ini menjadi sorotan utama, terutama di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk  menjelajahi  apa  yang  mendorong  individu  untuk  terlibat  dalam  impulsive buying behavior saat menonton TikTok live streaming. Penelitian ini menggunakan Elaboration  Likelihood  Model  (ELM)  untuk  menganalisis  peran  message credibility sebagai jalur sentral dan source credibility sebagai jalur periferal dalam membentuk perceived persuasiveness dan perilaku pembelian impulsif. Penelitian ini  dianalisis  menggunakan  SEM-PLS  dengan  pendekatan  berbasis  jalur  untuk menjelaskan  karakteristik  terkait  dengan  masing-masing  rute.  Hasil  studi  ini mengungkapkan bahwa kedua jalur persuasi, yaitu message credibility sebagai jalur sentral dan source credibility sebagai jalur periferal, memiliki pengaruh signifikan dalam membentuk sikap individu. Namun, hanya jalur periferal yang memengaruhi secara signifikan perubahan perilaku dalam pembelian impulsif. Temuan ini tidak hanya  memiliki  dampak  teoritis  pada  literatur  tentang  perdagangan  streaming langsung dan ELM, tetapi juga memiliki implikasi praktis yang relevan bagi para profesional di industri perdagangan streaming langsung.
Kata  kunci :  Kredibilitas  pesan;  Kredibilitas  sumber;  Perilaku  pembelian  impulsif; Elaboration likelihood model (ELM); Perceived persuasiveness

## Abstract
With  the  growing  prevalence  of  impulsive  buying  behavior  in  live  streaming shopping,  this  phenomenon  has  become  a  subject  of  study,  particularly  in Indonesia. This research aims to explore what drives people to engage in impulsive buying behavior on TikTok live streaming by analyzing the role of the Elaboration Likelihood Model (ELM), using message credibility as the central route and source credibility  as  the  peripheral  route  in  perceived  persuasiveness  and  impulsive buying  behavior.  This  study  was  analyzed  using  SEM-PLS  path  analysis  with  a
path-based approach to explain the characteristics associated with each route. The study reveals that both persuasion routes, message credibility as the central route, and  source  credibility  as  the  peripheral  route,  significantly  contribute  to  the formation of attitudes. However, only the peripheral route significantly influences changes  in  impulsive  buying  behavior.  These  findings  not  only  have  theoretical implications for the literature on live streaming commerce and ELM but also have relevant managerial implications for practitioners in the live streaming commerce industry.
Keywords:  Message  credibility;  Source  credibility;  Impulsive  buying  behavior; Elaboration  Likelihood  Model (ELM) ;  Live  streaming  shopping;  Perceived persuasiveness

## Pendahuluan
Media sosial kini berfungsi sebagai sarana vital dalam pemasaran dan komunikasi lintas  berbagai  bidang,  salah  satunya  karena  kemampuan  media  sosial  dalam mengizinkan individu berinteraksi dengan bebas serta memberikan beragam metode bagi para pemasar untuk  berinteraksi  dan menjangkau konsumen (Appel  et  al., 2020), serta berpengaruh dalam pengambilan keputusan di berbagai  industri (Messner et al., 2019). Namun  karena  media  sosial  terus  berubah,  penting  untuk  memahami  perannya  dalam konteks perilaku konsumen dan pemasaran (Appel et al., 2020).
Dengan adanya penggunaan media sosial dalam kegiatan berbelanja secara daring, diperlukan  strategi  untuk  menarik  perhatian  para  pelanggan  agar  mampu  bersaing (Macready,  2022).  Jejaring  sosial,  terutama  platform  berbagi  foto  dan  video,  menarik untuk digunakan sebagai tempat yang efektif untuk iklan dan komunikasi merek (Huang et al., 2018). TikTok saat ini menjadi salah satu platform media sosial yang populer dan diminati  oleh  berbagai  kelompok  usia  (Lestarini,  2023),  yang  telah  merevolusi  media sosial sejak 2016 dengan beragam topik konten dan pengguna yang banyak (Tempo.co, 2023).
Lewat  kemajuannya,  kini  aplikasi  TikTok  tak  hanya  berfungsi  sebagai  sarana hiburan, melainkan juga dapat dimanfaatkan sebagai bentuk pemasaran digital baru yang inovatif  (Tiktok  for  Business,  2022).  Tiktok  mengembangkan  layanannya  dengan meluncurkan fitur terbaru yang dikenal sebagai Tiktok Shop Live, sebagai cara baru yang ditawarkan  Tiktok  agar  memungkinkan  penggunanya  untuk  melakukan  aktivitas berjualan sambil menjalin interaksi dengan pembeli melalui fitur live streaming (Tiktok Shop, 2022).
Live streaming shopping merupakan sebuah model baru dari social media (Sun et al., 2019). Saat ini layanan live streaming di mana video disiarkan secara real time , telah diadopsi  oleh  banyak  penjual  individu  kecil  sebagai  alat  penjualan  langsung  untuk memberikan  detail  informasi  produk  kepada  pelanggan  dengan  lebih  lengkap (Wongkitrungrueng & Assarut, 2020), dengan berbelanja lewat live streaming, pelanggan memiliki  kemampuan  untuk  mengirimkan  pertanyaan  melalui  layar  mereka,  yang
kemudian  dapat  dijawab  secara  langsung  oleh  penyiar  secara real-time (Wongkitrungrueng & Assarut, 2020).
Live streaming muncul sebagai saluran pemasaran efektif didukung oleh teknologi baru dan disediakan melalui komputer pribadi dan perangkat ponsel pintar (Chen & Lin, 2018),  telah  menjadi  fenomena  universal,  yang  perlu  di  eksplorasi  secara  mendalam (Satyavani & Chalam, 2018; Zhang & Shi, 2022), (Wu et al., 2020), hal ini juga akibat dari interaksi  yang terjadi diantara live streamer dan konsumen, serta presentasi secara detail  terkait  sebuah  produk  yang  dengan  mudah  memicu impulsive  buying  behavior (Wongkitrungrueng & Assarut, 2020).
Impulsive  buying  behavior merupakan  respon  konsumsi  yang  didapatkan konsumen  dari  pengaruh  internal,  eksternal,  atau  situasional  dan  dimediasi  oleh  faktor emosi seperti komponen afektif dan kognitif (Mothersbaugh et al., 2020). Impulse buying behavior dipengaruhi  faktor  seperti  pengalaman  optimal,  serta  keyakinan  dalam mempercayai suatu hal (Wu et al. , 2016), juga dipengaruhi motif utilitarian dan hedonic secara positif niat dalam pembelian online, ditemukan pula bahwa tiga dimensi kehadiran sosial (kehadiran platform live streaming , pemirsa, kegiatan live streaming ) berpengaruh secara signifikan terhadap kepercayaan konsumen sehingga memicu perilaku pembelian impulsif konsumen (Wu et al. , 2020).
Live streaming saat ini telah menjadi semakin umum, ini mengakibatkan muncul masalah  baru  yang  mengganggu  banyak  streamer  untuk  menarik  audience  dan meningkatkan tingkat konversi (Guo et al., 2022). Streamer berperan sebagai penjual atau pemandu  belanja    (Zhang  et  al.,  2022),  yang  memiliki  peranan  penting  dalam memengaruhi  keberhasilan  penjualan  dalam  kegiatan live  streaming (Liu  et  al.,  2021). Terkait  perihal  tersebut, streamer berperan  sebagai  komunikator,  perlu  dipilih  secara tepat karena berperan untuk mempengaruhi bagaimana pesan komunikasi diterima oleh penerima pesan (Belch et al., 2020), serta karena keberhasilan live streaming commerce bergantung  pada  interaksi  langsung  antara streamer dan  pelanggan  dan  keterlibatan pelanggan (Xue et al., 2020).
Guo  et  al.  (2022)  menyoroti  bahwa  karakteristik streamer merupakan  faktor utama  dalam  mempengaruhi  popularitas streamer ,  niat  menonton,  dan  niat  pembelian. Pemahaman terkait hal ini dikenal juga dengan source credibility (Kenski & Jamieson, 2017).  Hal  ini  di  dukung  oleh  Gass  &  Seiter  (2018)  yang  mengungkapkan  bahwa karakteristik  komunikator  berperan  dalam  proses  persuasi,  hal  ini  dilatar  belakangi kemungkinan komunikator menganalisis dan beradaptasi kepada audiens ketika mencoba untuk  menjadi  persuasif.  Credibility  didefinisikan  oleh  Messner  et  al. (2019)  sebagai seseorang  yang  mempercayai  karakteristik  mereka  yang  menyajikan  pesan  melalui saluran komunikasi, dan memahami pesan yang disampaikan (Kenski & Jamieson, 2017).
Hingga  saat  ini,  beberapa  peneliti  telah  memperhatikan  karakteristik  streamer dalam risetnya, Heo et al. (2020) mengeksplorasi hubungan antara atribut streamer (daya tarik, keahlian, dan kepercayaan) pada pembentukan modal sosial.  Xu et al. (2019) yang mendalami efek daya tarik streamer pada kondisi kognitif dan emosional konsumen dan tanggapan  mereka  selanjutnya.  Serta  Ismagilova  et  al. (2020)  melakukan  riset  meta
analisis  yang  menunjukan  pengaruh  karakteristik  streamer  pada  behavioral  intention dalam konteks e-WOM.
Perlu  dilakukan  eksplorasi  lebih  lanjut  terkait  operasionalisasi  karakteristik streamer  (Guo et  al.,  2022), hubungan ant ara sifat  pribadi  pada online impulse buying oleh  konsumen  juga  perlu  dieksplorasi    (Lo  et  al.,  2016),  serta  faktor  lain  dari broadcaster / streamer seperti  cara  berkomunikasi  dan  pesona  pribadi  harus  dimasukan pada  penelitian  lanjutan  (Hu  et  al.,  2017).  Dengan  demikian,  berdasarkan  pemaparan diatas,  penelitian  ini  ingin  melakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  meneliti  bagaimana karakteristik streamer mempengaruhi impulsive buying behavior .
Hal  lain  yang  membuat  orang  melakukan impulsive  buying  behavior adalah message  credibility (Shamim  &  Islam,  2022).  Karakteristik  pesan  adalah  penilaian individu  terhadap kebenaran isi  komunikasi (Brosius et  al.,  2022).  Dilanjutkan dengan penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Chen  et  al.  (2019)  yang  menemukan bahwa  kualitas  dan  kesamaan  informasi  sangat  membantu  dalam  mempengaruhi  sikap positif pembaca terhadap produk yang direkomendasikan, yang pada gilirannya mengarah pada  impulsive  buying  dalam  perdagangan  yang  dilakukan  melalui  wechat.  Kemudian Shamim & Islam (2022) menemukan bahwa konten berkualitas tinggi dan informatif pada sebuah  postingan  di  media  sosial  facebook  dapat  meningkatkan  kepercayaan  pembaca terhadap postingan influencer dan berakhir dengan impulsive buying.
Terdapat  sedikit  penelitian  yang  menganalisis  pengaruh  message  credibility terhadap impulsive buying behavior melalui live streaming shopping. Dapat dilihat dari Foy et al. (2017) yang melakukan riset eksperimen untuk mengetahui pengaruh message credibility pada  validitas  informasi.  Kim  et  al.  (2022)  juga  melakukan  riset  terkait bagaimana message credibility dapat memediasi penyampaian pesan naratif pada green advertising. Jaeger  &  Weber  (2020)  melakukan  riset  terkait  bagaimana message credibility yang  dipengaruhi  oleh green  advertisement dapat  memediasi self-versus , other-benefit dan sustainable  consumption pada  keinginan  untuk  membeli  produk organik.
Pernyataan  mendapatkan  dukungan  Shamim  &  Islam  (2022)  yang mengindikasikan bahwa penelitian di masa depan perlu memvalidasi efek gabungan dari sumber,  pesan,  dan  kredibilitas  media.  Karena  kredibilitas  media  telah  diketahui mempengaruhi impulsive buying behavior (Shamim & Islam, 2022), penelitian ini ingin mempelajari  dan  menyoroti  efek  gabungan  dari source  credibility ,  dan message credibility pada impulsive buying behavior .
Sebagian besar penelitian tentang impulsive buying behavior diuji dalam konteks teori stimulus-respons (Akram et al., 2018 ; Xu et al., 2020; Ming et al., 2021; Lin et al., 2023),  r easoned  action  approach (RAA) (Kimiagari  &  Malafe,  2021;  Sun  Y.,  2020) . Chen & Lin (2018) menggunakan signaling theory untuk mempelajari impulsive buying behavior dalam platform Wechat, dan memberikan saran bagi penelitian lanjutan untuk melakukan riset di platform yang berbeda seperti facebook, kemudian Shamim & Islam (2022)  menggunakan signaling  theory, juga  menyarankan  riset  lanjutan  untuk mendiskusikan topik ini pada platform lain.
Riset  ini  mempelajari  respon perilaku dari source  credibility ,  dan message credibility . Konsep perilaku terkait erat dengan persuasi, sehingga upaya persuasif yang berhasil akan menghasilkan beberapa jenis modifikasi kognitif, afektif, atau perilaku pada target (Stacks et al., 2019).
Gao  et  al.  (2021)  menggunakan elaboration  likelihood  model (ELM)  untuk mengetahui  bagaimana  audiens live  streaming menerima  pesan  persuasif  untuk mengeksplorasi proses pengambilan keputusan, melalui dua rute berbeda, terdiri dari rute sentral ( central route) dan periferal ( peripheral route) , penelitian ini menyarankan studi masa depan untuk mengkaji perubahan perilaku pada konteks streaming langsung. Zhu (2021)  melakukan  penelitian  kualitatif  menggunakan  ELM  dan  menemukan  bahwa faktor-faktor yang membuat live-streaming begitu sukses dalam e-commerce bergantung pada  hubungan  unik  yang  terjalin  antara  konsumen  dan  pedagang.  ELM  biasanya digunakan  untuk  menjelaskan  mekanisme  pemrosesan  informasi  pengguna  di  media sosial online (Gao  et  al.,  2021).  Maka,  penelitian  ini  akan  mengadopsi  ELM  untuk mempelajari impulsive buying behavior pada platform Tiktok live streaming shopping. Elaboration  likelihood  model (ELM)  merupakan  deskripsi  tentang  bagaimana cara  seseorang  mengendalikan  informasi  mempengaruhi  sikap  atau  perilaku  mereka, perubahan dalam sikap atau perilaku pribadi didasarkan pada pemrosesan pesan melalui central route (rute sentral) dan peripheral route (rute periferal) (Petty & Cacioppo, 1986). Central  route berarti  individu  memproses  argumen  yang  berkaitan  dengan  pesan, sedangkan peripheral  route berarti  individu  memproses  isyarat  informasi  (Zhou  et  al., 2016).
Premis  ELM  menunjukan  bahwa  ketika  kemungkinan  elaborasi  tinggi, pemrosesan  informasi  akan  terjadi  melalui central  route dan  ketika  kemungkinan elaborasi rendah, pemrosesan terjadi melalui peripheral route (Petty R. et al., 1986), hal ini  memungkinkan  kita  untuk  memeriksa impulsive  buying  behavior dari  perspektif pembuat  keputusan  konsumen.  Serta  sebagai  pembuat  keputusan,  individu  dapat mengikuti  rute  sentral  seperti  menimbang  manfaat  dan  risiko  dari  pembelian  yang dilakukan  lewat  pesan  yang  disampaikan  oleh  sumber,  atau  mengandalkan  isyarat periferal seperti hubungan antara sumber informasi dan dirinya sendiri (Gao et al., 2021). Hal ini dibuktikan oleh penelitian oleh McAlister & Bargh (2016) yang meneliti kegunaan ELM untuk  menjelaskan pemrosesan iklan pada  anak-anak prasekolah, peserta dengan keterlibatan tinggi responsif terhadap argumen disajikan dalam iklan, sedangkan peserta dengan keterlibatan rendah tidak.
ELM disini memiliki dua dimensi yaitu message credibility dan source credibility. Message credibility mengacu pada bagaimana individu menilai kebenaran isi komunikasi (Appelman & Sundar, 2016). Dan source credibility mengacu pada kepercayaan individu pada sumber yang menyampaikan pesan (Sigler, 2017).
Shi  et  al. (2018)  mengemukakan  jika  seseorang  berpikir  bahwa  informasi  yang diberikan  relevan  dengan  perilaku  target  atau  mereka  memiliki  keahlian  yang  tinggi, mereka  akan  cenderung  menghabiskan  upaya  kognitif  yang  diperlukan  untuk  meneliti informasi yang disampaikan. Sebaliknya, jika seseorang merasa bahwa informasi tersebut
tidak  relevan  atau  mereka  memiliki  keahlian  yang  rendah,  mereka  mungkin mengandalkan beberapa isyarat periferal untuk mengubah sikap mereka. Maka audiens yang  menilai  kebenaran  isi  komunikasi  dan  memiliki  keahlian  yang  tinggi  akan mengubah  sikap  mereka  melalui central  route ,  sedangkan  audiens  yang  percaya  pada sumber  dan  memiliki  keahlian  yang  rendah  akan  mengubah  sikap  mereka  melalui peripheral  route. Untuk  melihat  hal  ini,  dalam  penelitian  ini  akan  ditambahkan karakteristik  demografis  yang  berbeda  seperti  usia,  tingkat  pendidikan,  dan  jumlah pendapatan.
Penting  untuk  mengukur  efektivitas  intervensi  persuasif  pada  ELM  (Thomas  et al.,  2019).  Namun  untuk  mengukur persuasiveness yang  sebenarnya  sering  kali  sulit (O’Keefe,  2018).  Penelitian  sebelumnya  terkait  ELM  menggunakan perceived persuasiveness sebagai  variabel  mediator  untuk  mengukur  pengaruh persuasiveness (Williams & Smith, 2014; Johnson & Anderson, 2021; Setini, 2020; Smith & Johnson, 2020).  Dengan  demikian  Menggunakan  ELM,  riset  ini  akan  mempelajari  bagaimana pengaruh  l ive  streamer dilihat  dari source  credibility sebagai peripheral  route ,  and message credibility sebagai central route pada perceived persuasiveness dan impulsive buying behavior dimediasi.
Berdasarkan  uraian  diatas,  riset  ini  mencoba  mengisi  gap  riset  yang  ada  untuk membuktikan bahwa: 1) source credibility and message credibility mempersuasi audience ( perceived  persuasiveness), dan  membuat  audience  melakukan impulsive  buying behavior . Hal ini diilustrasikan melalui kerangka konseptual sebagai berikut:

## Metode Penelitian
Penelitian ini menerapkan metode penelitian berbasis kuantitatif yaitu penelitian yang  berkaitan  erat  dengan  statistik  atau  angka  yang  memungkinkan  peneliti  untuk mendeskripsikan fenomena secara numerik, juga dapat membantu menentukan korelasi di  antara  dua  variabel  atau  lebih  (Stockemer,  2018).  Selanjutnya  penelitian  ini  akan dijelaskan menggunakan strategi statistik deskriptif untuk menjelaskan serta meringkas kondisi,  situasi,  serta  beragam  variabel  yang  timbul  pada  masyarakat  yang  dijadikan sebagai  objek  penelitian,  serta  untuk  memungkinkan  penelitian  agar  memusatkan  diri pada  suatu  unit  tertentu  yang  sangat  mendalam  yang  dapat  merujuk  pada  sasaran penelitian  (Bungin,  2018),  dan  stastistik  asosiatif  untuk  memahami  hubungan  yang mendasari mengapa suatu situasi atau kondisi tertentu dapat terjadi (Kriyantono, 2020).
Dalam  penelitian  ini  populasi  yang  dipilih  followers  Natasha  Surya  di  Tiktok. Hingga  Juli  2023  jumlah  followers  Natasha  Surya  mencapai  1,7  juta  (Surya,  2023). Karena jumlah populasi  diketahui,  penentuan total  sampel  yang akan digunakan untuk penelitian ini perhitungannya mengikuti rumus slovin, hal ini merujuk pada pemaparan Kriyantono  (2020),  dan  dihasilkan  sampel  minimum  sebanyak  95  orang.  Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode angket, penelitian ini akan mengumpulkan data pada bulan Juli 2023, dan disebarkan melalui survei online.
Analisis data yang digunakan dalam riset ini yaitu partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) menggunakan program komputer Smart PLS, dengan tiga
tahap  uji:  1)  tahap  inisiasi  (penentuan  model  awal);  2)  tahap  estimasi  (uji  reliabilitas, validitas,  kolinearitas  model  struktural,  signifikansi  dan  relevansi  hubungan  model struktural, serta, kekuatan penjelasan model); dan 3) tahap finalisasi (pengujian hipotesis penelitian) (Hair et al., 2021).

## Hasil dan Pembahasan
Tabel 1 Karakteristik Responden Karakteristik Kategori Frekuensi  Persentase Jenis Kelamin Perempuan 89 0,94 Laki-laki 6 0,06 Usia <20 4 4,21 20-25 22 23,15 26-30 46 48,42 >30 23 24,21 Domisili Balikpapan 1 1,05 Bandung 16 16,84 Bekasi 4 4,21 Bengkulu 1 1,05 Jakarta 30 31,58 Malang 7 7,37 Pontianak 1 1,05 Semarang 1 1,05 Serang 2 2,11 Surabaya 17 17,89 Tangerang 7 7,37 Tangerang Selatan 3 3,16 Yogyakarta 5 5,26 Pendidikan SMA 19 20 Diploma 3 3,16 S1 61 64,21 S2 12 12,63 Pekerjaan Ibu Rumah Tangga 6 6,32 Pegawai BUMN 12 12,63 Pegawai Negeri Sipil 3 3,16 Pegawai Swasta 46 48,42 Pelajar/Mahasiswa 13 13,68 Tenaga Ahli/Professional 1 1,05 Wiraswasta 14 14,74 Penghasilan < Rp 4.500.000 17 17,89
Rp 4.500.000 - Rp 10.000.000 45 47,37 Rp 10.000.000 - Rp 20.000.000 22 23,16 > Rp 20.000.000 11 11,58
Pada  tahap  pertama  analisis  data,  data  akan  distandarisasi,  dan  setiap  bobot indikator  ditetapkan  pada  pengelompokan  nilai  1  (Hair  et  al.,  2021),  selanjutnya menggunakan  software  SmartPLS,  persamaan  model  analisis  digambarkan  sebagai berikut:

## Gambar 1 Persamaan Model Analisis
Selanjutnya pada tahap analisis data kedua, akan dilakukan pengujian outer moder dan inner model (Hair et al., 2021). Untuk uji outer model pertama indikator dinyatakan reliabel, jika loadings indikator melebihi angka 0.708 (Hair et al., 2021), sehingga peneliti melakukan  pengujian  validitas  konvergen  sebanyak  6  kali,  dengan  mengeliminiasi indikator  yang  memiliki  nilai  dibawah  standard,  sehingga  dihasilkan  nilai  indikator loading  yang  sesuai  yaitu  diatas  0.708,  dan  di  hasilkan  model  analisis  akhir  sebagai berikut:
Gambar 2

## Model akhir hasil uji loading factor
Kemudian,  mengacu  pada  Hair  et  al.  (2021)  dilanjutkan  dengan  melakukan pengujian reliabilitas dengan mengamati konsistensi internal, nilai reliabilitas diharapkan berada  dalam  rentang  antara  0,70  hingga  0,90,  sementara  nilai  di  atas  0,90  dianggap memiliki  masalah  (Hair  et  al.,  2021).  Skor  Konsistensi  Reliabilitas  Internal Impulsive Buying Behavior 0,786, Message Credibility 0,830, Source Credibility 0,842, Perceived Persuasiveness 0,773. Seluruh variabel menggambarkan bahwa skor reliabilitas komposit untuk  semua  variabel  berada  diantara  0,70  dan  0,90.  Oleh  karena  itu,  dapat  ditarik kesimpulan bahwa seluruh variabel telah memenuhi kriteria reliabilitas yang ditetapkan.
Pengujian Validitas konvergen mencerminkan rata-rata dari nilai kuadrat loading indikator yang terkait dengan suatu konstruk, nilai AVE yang diterima harus berada di atas  0,5.  (Hair  et  al.,  2021). Skor Uji  Validitas  Konvergen Impulsive  Buying  Behavior 0,648,  Message  Credibility  0,710,  Source  Credibility  0,728,  Perceived  Persuasiveness 0,631.  Semua  nilai  AVE  dari  indikator  dalam  riset  ini  telah  melebihi  angka  0.5.  Oleh karena itu, hasil uji validitas konvergen ini memenuhi kriteria yang diperlukan dan dapat digunakan untuk melanjutkan tahapan analisis selanjutnya.
Tahap validitas diskriminan dengan melihat nilai korelasi heterotrait–monotrait ratio (HTMT) (Henseler et al. dalam Hair et al., 2021), jika nilai HTMT antara konstruk berada di bawah 0.90, maka dapat dianggap bahwa validitas diskriminan antara konstruk tersebut telah terpenuhi (Hair et al., 2021). Berdasarkan tabel 2 terlihat bahwa semua nilai HTMT untuk setiap indikator berada di bawah angka 0.90. Berdasarkan hasil ini, seluruh variabel  yang  telah  dianalisis  dalam  penelitian  ini  memenuhi  kriteria  validitas diskriminan.

## Tabel 2
Uji Validitas Diskriminan Impulsive Buying Behavior Message Credibillity Perceived Persuasiveness Source Credibility Impulsive Buying Behavior Message Credibillity 0,395 Perceived Persuasiveness 0,583 0,500 Source Credibility 0,291 0,720 0,757
Langkah berikutnya, dilakukan pengujian pemodelan struktural inner model untuk akan  mengevaluasi  signifikansi  dan  relevansi  statistik  melalui  pengamatan  terhadap bobot indikator lewat tiga tahap (Hair et al., 2021). Pertama model regresi struktural harus diperiksa potensi  masalah kolinearitasnya,  dengan melihat skor  konstruk  dari konstruk prediktor pada setiap regresi dalam model struktural digunakan untuk perhitungan nilai variance inflation factor (VIF), nilai VIF harus kurang 5 (Hair et al., 2021). Hasil tabel 3
mengindikasikan  tidak  adanya  permasalahan  kolinearitas  yang  signifikan  antara prediktor-prediktor dalam model karena seluruh nilai VIF dibawah 5.

## Tabel 3
Kolinearitas Model Struktural Impulsive Buying Behavior Message Credibillity Perceived Persuasiveness Source Credibility Impulsive Buying Behavior Message Credibillity 1,149 Perceived Persuasiveness 1,000 Source Credibility 1,149
Kedua, dilakukan evaluasi terhadap signifikansi dan relevansi dari koefisien jalur dalam model struktural untuk menentukan nilai t dari koefisien jalur, nilai path coefficient berkisar antara -1 dan +1, (Hair et al., 2021). Hasil uji signifikansi dan relevansi dalam Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur pada riset ini berada dalam rentang -1 dan +1.
Tabel 4 Uji Signifikasi dan Relevansi Impulsive buying behavior Message Credibillity Perceived Persuasiveness Source Credibility Impulsive Buying Behavior Message Credibillity 0,194 Perceived Persuasiveness 0,316 Source Credibility 0,334
Ketiga,  pengujian  koefisien  determinasi  (R2)  konstruk  endogen,  ini mencerminkan variasi yang dapat dijelaskan oleh struktur endogen dalam model, nilai R2 berkisar antara 0 sampai 1, semakin tinggi nilai R2 maka semakin besar variabilitas yang dapat  dijelaskan oleh model.  (Hair et  al.,  2021). Hasil pengujian koefisien determinasi pada tabel 5 memperlihatkan bahwa nilai R2 pada riset ini berada dalam rentang 0 hingga 1.  Sehingga  dapat  dipahami  bahwa  koefisien  determinasi  dalam  riset  ini  memiliki interpretasi yang dapat dijelaskan secara memadai.
Tabel 5 Uji Koefisien Determinasi R Square Impulsive buying behavior 0,100 Perceived persuasiveness 0,196
Pada  tahap  finalisasi,  akan  dilakukan  pengujian  hipotesis  hasil  penelitian  serta efek mediasi. Metode yang digunakan untuk pengujian ini adalah uji bootstrapping (Hair et al., 2021). Dalam uji bootstrapping, pengujian signifikansi hipotesis dapat dilakukan melalui  perhitungan  t-values  pada  koefisien  jalur  (path  coefficients),  serta  dengan menggunakan  nilai  critical  values  (p-values),  indikator  dinyatakan  signifikan  secara statistik pada taraf signifikansi 5% jika nilai t-value melebihi 1.96, serta nilai p-values kurang dari 0.05 (tingkat signifikansi 5%) (Hair et al., 2021). Nilai path coefficient yang berkisar  pada  -1  hingga  +1  dapat  memberikan  gambaran  tentang  kekuatan  hubungan antara variabel yang terlibat, nilai negatif mengindikasikan hubungan negatif yang kuat, sementara nilai positif mengindikasikan hubungan positif yang kuat (Hair et al., 2021).
Hasil uji statitik bootstrapping yang dilakukan menggunakan program SmartPLS menunjukan  bahwa  Hipotesis  1  yang  menguji  pengaruh  message  credibility  (X1) terhadap perceived persuasiveness (M) memiliki nilai path coefficient sebesar 0.194, t- statistic sebesar 2.008, dan p-values sebesar 0.045. Dapat diketahui bahwa hipotesis ini berpengaruh  signifikan.  Nilai  t-statistic  yang  lebih  dari  1.96  (nilai  kritis  untuk  taraf signifikansi  5%)  dan  nilai  p-values  yang  tidak  lebih  dari  0.05  menunjukkan  bahwa hipotesis ini dapat diterima.
Selain itu, berdasarkan nilai path coefficient yang positif (0.194), bisa dijelaskan bahwa  ada  hubungan  positif  yang  kuat  antara  message  credibility  (X1)  dan  perceived persuasiveness (M). Ini berarti bahwa semakin tinggi tingkat kredibilitas pesan, semakin tinggi  juga  tingkat  persuasiveness  yang  dirasakan  oleh  audiens.  Oleh  karena  itu,  hasil pengujian ini mendukung hipotesis 1  yang mengungkapkan bahwa message credibility berpengaruh positif serta signifikan pada perceived persuasiveness.
Selanjutnya Hipotesis 1a yang menguji pengaruh source credibility (X2) terhadap perceived  persuasiveness  (M)  memiliki  nilai  path  coefficient  sebesar  0.334,  t-statistic sebesar  3.094,  dan  p-values  sebesar  0.002.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  hipotesis  1a  berpengaruh  signifikan.  Nilai  t-statistic  yang  melebihi 1.96  dan  nilai  p-values  yang  tidak  lebih  dari  0.05  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini signifikan dan dapat diterima.
Interpretasi  lebih  lanjut  dari  nilai  path  coefficient  yang  positif  (0.334) memperlihatkan  adanya  hubungan  positif  yang  kuat  antara  source  credibility  (X2)  dan perceived persuasiveness (M). Artinya, semakin tinggi kredibilitas sumber, semakin besar pula pengaruhnya terhadap tingkat persuasiveness yang dirasakan audiens. Maka, hasil pengujian  ini  mendukung  hipotesis  1a  yang  mengemukakan  bahwa  source  credibility berpengaruh positif serta signifikan terhadap perceived persuasiveness.
Hipotesis 1c menguji pengaruh dari message credibility (X1) terhadap impulsive buying  behavior  (Y)  yang  dimediasi  oleh  perceived  persuasiveness  (M).  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  path  coefficient  dari  hubungan  ini  memiliki  nilai  sebesar  0.061. Selanjutnya,  nilai  t-statistic  sebesar  1.541  dan  p-values  sebesar  0.123  menggambarkan bahwa  hipotesis  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Meskipun  nilai  path coefficient-nya  positif,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  perceived  persuasiveness  (M) tidak memainkan peran sebagai mediator antara hubungan message credibility (X1) dan impulsive buying behavior (Y).
Namun,  hasil  analisis  juga  mengungkapkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif antara  perceived  persuasiveness  (M),  message  credibility  (X1),  dan  impulsive  buying behavior  (Y).  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  temuan  ini,  hipotesis  1  yang  mengklaim adanya  mediasi  oleh  perceived  persuasiveness  (M)  dalam  hubungan  antara  message credibility (X1) dan impulsive buying behavior (Y) tidak dapat diterima.
Hipotesis  1d  menguji  pengaruh  dari  source  credibility  (X2)  terhadap  impulsive buying behavior (Y) yang dimediasi oleh perceived persuasiveness (M). Dalam analisis ini, nilai path coefficient dari hubungan ini tercatat sebesar 0.105. Selanjutnya, t-statistic yang  mencapai  2.275  dan  p-values  sebesar  0.023  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini memiliki  dampak  yang  signifikan.  Lebih  lanjut,  nilai  path  coefficient  yang  positif memberikan gambaran bahwa perceived persuasiveness (M) berperan sebagai mediator dalam  hubungan  antara  source  credibility  (X2)  dan  impulsive  buying  behavior  (Y). Dengan  temuan  ini,  hipotesis  1d  dapat  diterima,  mendukung  adanya  peran  mediasi perceived  persuasiveness  (M)  dalam  hubungan  antara  source  credibility  (X2)  dan impulsive buying behavior (Y).

## Pembahasan
Dalam  konteks  audiens  yang  mengikuti  live  streaming  di  platform  TikTok, penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ketika  audiens  secara  aktif  fokus  pada  karakteristik pesan  yang  disampaikan  dalam  siaran  langsung  tersebut,  mereka  akan  mengalami pengaruh. Temuan ini konsisten dengan teori Elaboration Likelihood Model (ELM) yang mencoba untuk menjelaskan peran dari jalur sentral dalam variabel yang menghasilkan perubahan sikap (Petty et al., 2015). Temuan ini juga sejalan dengan studi sebelumnya oleh  Xu  &  Warkentin  (2020),  yang  menekankan  bahwa  karakteristik  pesan  mampu memengaruhi perubahan sikap.
Dua  temuan  menarik  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini.  Pertama,  penelitian menunjukkan  bahwa  semakin  jelas  pesan  yang  disampaikan  oleh  Natsoe  dalam  siaran TikTok  langsung,  semakin  persuasif  audiensnya.  Temuan  ini  mendukung  hasil  studi Moradi & Zihagh (2022), yang menggarisbawahi bahwa jalur sentral dapat meningkatkan pengaruh secara signifikan. Selanjutnya, temuan kedua menunjukkan bahwa kelengkapan pesan yang disampaikan dalam siaran TikTok langsung oleh Natsoe berhubungan dengan pengaruh  yang  lebih  besar  terhadap  audiens.  Temuan  ini  mendapatkan  dukungan  dari studi McAlister & Bargh (2016), yang menggunakan ELM untuk menjelaskan bagaimana pesan dalam iklan diproses oleh individu dengan tingkat keterlibatan yang berbeda.
Hasil ini sejalan pula dengan pandangan Sigler (2017), yang mengusulkan bahwa jalur  sentral  digunakan  untuk  mengolah  pesan  persuasif  yang  memerlukan  pemikiran mendalam ketika audiens  secara  aktif mempertimbangkan isi pesan. Studi sebelumnya telah  menemukan  bahwa  faktor  jalur  sentral  dalam  ELM  memiliki  potensi  dalam mempengaruhi individu  (Williams  & Smith,  2014; Johnson & Anderson, 2021;  Setini, 2020;  Smith  &  Johnson,  2020).  Namun,  belum  ada  penelitian  yang  secara  eksplisit membuktikan  bahwa  kredibilitas  pesan  dalam  siaran  TikTok  langsung  dapat memengaruhi  audiens.  Karena  itu,  penelitian  ini  memberikan  sumbangan  baru  dengan mengkonfirmasi  bahwa  kualitas  pesan  memiliki  dampak  pada  individu  yang  memiliki kebutuhan informasi tinggi.
Selanjutnya temuan dalam penelitian ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi kredibilitas sumber dalam live streaming TikTok, semakin besar pengaruhnya terhadap audiens.  Temuan  ini  sesuai  dengan  teori  Elaboration  Likelihood  Model  (ELM)  yang mencoba  menjelaskan  peran  spesifik  melalui  jalur  periferal  pada  variabel  dalam menghasilkan perubahan sikap (Petty et al., 2015).
Temuan menarik lain dapat  dilihat dari  daya tarik Natsoe dalam live streaming TikTok yangtidak memiliki dampak yang signifikan terhadap persuasivitas audiens. Hasil ini berlawanan dengan penemuan Lou & Yuan (2019) yang menyimpulkan bahwa daya tarik  influencer  dalam  konten  merek  memiliki  dampak  positif  terhadap  kepercayaan pengikut mereka. Hasil ini juga berbeda dengan penelitian terbaru oleh Li et al. (2023) yang  menunjukkan  bahwa  seorang  live  streamer  dapat  secara  langsung  memengaruhi perilaku konsumsi pengguna online, terutama dalam hal daya tarik.
Namun,  hasil  positif  ditemukan  dalam  sub-variabel  keahlian.  Temuan  ini menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  kualifikasi  seorang  sumber,  semakin  besar pengaruhnya terhadap audiens. Hasil ini sesuai dengan pandangan O’Keefe (2013), yang menyatakan  bahwa  penerima  pesan  dapat  mengambil  keputusan  berdasarkan pertimbangan  sederhana  seperti  keahlian  komunikator,  kesukaan,  dan  reaksi  terhadap orang lain.
Selanjutnya, diketahui pula bahwa semakin terpercaya seorang sumber, semakin besar  pengaruhnya  terhadap  audiens.  Temuan  ini  sesuai  dengan  studi  Chung  &  Cho (2017)  yang  menyimpulkan  bahwa  sumber  yang  terpercaya  dapat  menciptakan  sikap yang efektif, dan kepercayaan  yang dimiliki oleh seorang influencer berpengaruh pada keterlibatan konsumen (Berne-Manero & Marzo-Navarro, 2020). Hasil ini juga konsisten dengan riset terbaru oleh Ismagilova et al. (2020) yang menyatakan bahwa karakteristik pemberi informasi dapat mempengaruhi upaya persuasi.
Temuan dalam riset ini memperlihatkan bahwa, meskipun message credibility dan perceived persuasiveness menunjukan hubungan positif hal tersebut tidak mempengaruhi audiens  dalam  berperilaku  pembelian  impulsif  (impulsive  buying  behavior).  Temuan pada riset ini bertolak belakang dengan penelitian Thomas et al. (2019), yang menemukan bahwa selain pesan dapat mempengaruhi persuasiveness juga mempengaruhi perubahan perilaku.
Mengadopsi  temuan  terbaru  Kumar  et  al.  (2023)  yang  memaparkan  bahwa perubahan  sikap  dapat  mempengaruhi  perubahan  perilaku  dalam  hal  ini  intensi pembelian,  temuan  dalam  penelitian  ini  menunjukan  hal  yang  berbeda.  Hasil  dari penelitian ini juga memberikan persepsi baru bahwa central route tidak menjadi prediktor dominan,  karena  apabila  didasarkan  pada  ELM,  central  route  merupakan  prediktor dominan (Moradi & Zihagh, 2022).
Selain itu hasil penelitian ini menunjukan bahwa melalui ELM ditemukan bahwa impulsive buying behavior tidak dipengaruhi oleh message credibility.  Sehingga temuan ini  menolak  temuan  Jaeger  &  Weber  (2020)  yang  mengemukakan  bahwa  message credibility dapat meningkatkan keinginan pembelian, serta temuan dari riset terbaru oleh Shamim & Islam (2022) mengemukakan hal yang membuat orang melakukan impulsive buying behavior adalah message credibility.
Temuan  dalam  riset  ini  memperlihatkan  bahwa,  source  credibility  dimediasi perceived persuasiveness mempengaruhi audiens dalam berperilaku pembelian impulsif (impulsive  buying  behavior).  Temuan  pada  riset  ini  sesuai  dengan  temuan  (Xu  & Warkentin, 2020) bahwa source credibility berpengaruh signifikan dalam mempengaruhi perubahan sikap dan perilaku. Namun bertolak belakang dengan temuan dari riset terbaru oleh Kumar et al. (2023) yang menemukan bahwa sikap yang dibentuk melalui isyarat periperal  diketahui  tidak  berpengaruh  pada  perubahan  perilaku  yang  dirasakan  dalam penelitian.
Selain itu apabila didasarkan pada ELM, merujuk pada riset terbaru  Tsiotsou et al. (2022) central route merupakan prediktor dominan, sedangkan hasil dari penelitian ini memberikan persepsi baru bahwa peripheral route merupakan prediktor dominan.
Selanjutnya  dikatakan  bahwa  dalam  ELM,  konsep  kemungkinan  elaborasi (elaboration  likelihood)  digunakan  untuk  menilai  motif  individu,  yang  didalamnya dikatakan  bahwa  konsumen  yang  berpendidikan  tinggi  akan  cenderung  meneliti informasi  logis  yang  didapatkan  melalui  rute  sentral  dibandingkan  melalui  petunjuk periferal (peripheral cues) (Duverger dalam Moradi & Zihagh, 2022). Bila disandingkan dengan temuan dalam riset ini, dapat dilihat bahwa 80% audiens yang menjadi partisipan dalam riset memiliki pendidikan yang tinggi, temuan Duverger (dalam Moradi & Zihagh, 2022)  bertolak  belakang  dengan  hasil  riset  ini  yang  menunjukan  bahwa  perubahan perilaku dipengaruhi oleh peripheral route. Melalui hal ini dapat ditentukan pula bahwa audiens Tiktok live streaming Natsoe memproses informasi melalui periferal.
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa melalui ELM ditemukan bahwa impulsive buying behavior dipengaruhi oleh source credibility. Sehingga temuan ini sesuai dengan temuan Zhou et al. (2016) yang mengemukakan bahwa peripheral cue yang persuasif di live  streaming  shopping  membantu  pemirsa  untuk  mengevaluasi  produk  dengan  lebih baik dan membuat keputusan konsumsi yang lebih tepat. Serta temuan Chiu (2022) yang menemukan  bahwa  orang  yang  terpengaruh  oleh  cues  pada  rute  periferal  cenderung menunjukan  sikap  positif  pada  iklan  dan  memiliki  perubahan  perilaku  dalam  intensi pembelian lebih tinggi.

## Kesimpulan
Secara  keseluruhan  dalam  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dalam konteks  live  streaming  TikTok,  impulsive  buying  behavior  tidak  dipengaruhi  secara signifikan  oleh  message  credibility  atau  perceived  persuasiveness.  Meskipun  ada hubungan  positif  antara  message  credibility  dan  perceived  persuasiveness,  keduanya tidak  memengaruhi  audiens  dalam  perilaku  pembelian  impulsif.  Sebaliknya,  impulsive buying  behavior  lebih  dipengaruhi  oleh  source  credibility.  Temuan  ini  menunjukkan bahwa  faktor  kepercayaan  terhadap  sumber  informasi  dalam  live  streaming  memiliki dampak  yang  lebih  besar  terhadap  keputusan  pembelian  impulsif  audiens  daripada karakteristik pesan atau persuasiveness. Hal ini dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut tentang faktor-faktor yang memengaruhi impulsive buying behavior dalam konteks media sosial dan live streaming.
Temuan dalam riset ini menunjukan bahwa 80% audiens yang menjadi partisipan dalam  riset  memiliki  pendidikan  yang  tinggi  dan  perubahan  perilaku  yang  terjadi dipengaruhi  oleh  peripheral  route.  Hal  ini  bertolak  belakang  dengan  temuan  Duverger (dalam  Moradi  &  Zihagh,  2022)  yang  menyampaikan  bahwa  konsumen  yang berpendidikan tinggi  akan cenderung meneliti informasi logis  yang didapatkan melalui rute sentral ( central route ) dibandingkan melalui petunjuk periferal ( peripheral routes). Hal  ini  dapat  dijadikan  sebagai  peluang  untuk  penelitian  di  masa  mendatang  dalam mengembangkan isu ini.

## BIBLIOGRAFI
Akram,  U.,  Hui,  P.,  Khan,  M.,  Yan,  C.,  &  Akram,  Z.  (2018).  Factors  affecting  online impulse  buying:  Evidence  from  Chinese  social  commerce  environment. Sustainability. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/su10020352
Appel,  G.,  Grewal,  L.,  Hadi,  R.,  &  Stephen,  A.  (2020).  The  future  of  social  media  in marketing.  Journal  of  the  Academy  of  Marketing  science,  48(1),  79-95. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00695-1
Appelman,  A.,  &  Sundar,  S.  (2016).  Measuring  message  credibility:  Construction  and validation  of  an  exclusive  scale.  Journalism  &  Mass  Communication  Quarterly, 93(1), 59-79. https://doi.org/10.1177/1077699015606057
Berne-Manero,  C.,  &  Marzo-Navarro,  M.  (2020).  Exploring  how  influencer  and relationship marketing serve corporate sustainability. Sustainability, 12(11), 4392. https://doi.org/10.3390/su12114392
Brosius, A., Hameleers, M., & van der Meer, T. (2022). Can we trust measures of trust? a comparison of results from open and closed questions. Quality & Quantity, 56, 2907–2924. https://doi.org/10.1177/1077699015606057
Chen,  C.-C.,  &  Lin,  Y.-C.  (2018).  What  drives  live-stream  usage  intention?  The perspectives  of  flow,  entertainment,  social  interaction,  and  endorsement. Telematics and Informatics, 35(6), 293-303. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.12.003
Chen, Y., Lu, Y., Wang, B., & Pan, Z. (2019). How do product recommendations affect impulse buying? An empirical study on WeChat social commerce. Information & Management, 56(2), 236-248. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.09.002
Chiu,  Y.-P.  (2022).  An  elaboration  likelihood  model  of  Facebook  advertising effectiveness:  Self-monitoring  as  a  moderator.  Journal  of  Electronic  Commerce Research, 23(1), 33-44.
Chung, S., & Cho, H. (2017). Fostering parasocial relationships with celebrities on social media:  Implications  for  celebrity  endorsement.  Psychology  &  Marketing  34.4 (2017):, 34(4), 481-495. https://doi.org/10.1002/mar.21001
Foy, J., LoCasto, P., Briner, S., & Dyar, S. (2017). Would a madman have been so wise as this?” The effects  of  source credibility and message credibility on validation. Memory & cognition, 45, 281-295. https://doi.org/10.3758/s13421-016-0656-1
Gao,  X.,  Xu,  X.-Y.,  Tayyab,  S.,  &  Li,  Q.  (2021).  How  the  live  streaming  commerce viewers process the persuasive message: an ELM perspective and the moderating effect  of  mindfulness.  Electronic  Commerce  Research  and  Applications,  49, 101087. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2021.101087
Guo, Y., Zhang, K., & Wang, C. (2022). Way to success: understanding top streamer's popularity and influence from the perspective of source characteristics. Journal of Retailing and Consumer Services, 64, 102786. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102786
Heo, J., Kim, Y., & Yan, J. (2020). Sustainability of live video streamer’s strategies: Live streaming  video  platform  and  audience’s  social  capital  in  South  Korea.
Sustainability, 12(5), 1969. https://doi.org/10.3390/su12051969
Huang,  R.,  Ha,  S.,  &  Kim,  S.-H.  (2018).  Narrative  persuasion  in  social  media:  an empirical  study  of  luxury  brand  advertising.  Journal  of  Research  in  Interactive Marketing, 12(3). https://doi.org/doi/10.1108/JRIM-07-2017-0059
Ismagilova, E., Slade, E., Rana, N., & Dwivedi, Y. (2020). The effect of characteristics of source credibility on consumer behaviour: A meta-analysis. Journal of Retailing and Consumer Services, 53, 101736. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.01.005
Jaeger, A.-K., & Weber, A. (2020). Can you believe it? The effects of benefit type versus construal level on advertisement credibility and purchase intention for organic food. Journal of Cleaner Production, 257, 120543. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120543 Johnson, M., & Anderson, L. (2021). The impact of electronic advertising on consumer behavior. Electronic Marketing Research, 15(4), 123-140.
https://doi.org/10.1016/j.elerap.2021.101087
Kim, E., Shoenberger, H., Kwon, E., & Ratneshwar, S. (2022). A narrative approach for overcoming  the  message  credibility  problem  in  green  advertising.  Journal  of Business Research, 147, 449-461. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.04.024
Kimiagari, S., & Malafe, N. (2021). The role of cognitive and affective responses in the relationship  between  internal  and  external  stimuli  on  online  impulse  buying behavior.  Journal  of  Retailing  and  Consumer  Services,  61,  102567. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102567
Kumar,  S.,  Prakash,  G.,  Gupta,  B.,  &  Cappiello,  G.  (2023).  How  e-WOM  influences consumers'  purchase  intention  towards  private  label  brands  on  e-commerce platforms:  Investigation  through  IAM  (Information  Adoption  Model)  and  ELM (Elaboration  Likelihood  Model)  Models.  Technological  Forecasting  and  Social Change, 187, 122199. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122199
Li, L., Feng, Y., & Zhao, A. (2023). An interaction–immersion model in live streaming commerce:  the  moderating  role  of  streamer  attractiveness.  Journal  of  Marketing Analytics, 1-16. https://doi.org/10.1057/s41270-023-00225-7
Lin,  S.-C., Tseng, H.-T., Shirazi,  F., Hajli,  N., & Tsai,  P.-T. (2023). Exploring factors influencing  impulse  buying  in  live  streaming  shopping:  a  stimulus-organism-
response  (SOR)  perspective.  Asia  Pacific  Journal  of  Marketing  and  Logistics, 35(6), 1383-1403. https://doi.org/10.1108/APJML-12-2021-0903
Lo, L.-S., Lin, S.-W., & Hsu, L.-Y. (2016). Motivation for online impulse buying: A two- factor  theory  perspective.  International  Journal  of  Information  ,  36(5),  759-772. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.04.012
Lou, C., & Yuan, S. (2019). Influencer  marketing: How message value and credibility affect  consumer  trust  of  branded  content  on  social  media.  Journal  of  interactive advertising, 19(1), 58-73. https://doi.org/10.1080/15252019.2018.1533501
McAlister,  A.,  &  Bargh,  D.  (2016).  Dissuasion:  The  elaboration  likelihood  model  and young  children.  Young  Consumers,  17(3),  210-225.  https://doi.org/10.1108/YC- 02-2016-00580
Ming,  J.,  Jianqiu,  Z.,  Bilal,  M.,  Akram,  U.,  &  Fan,  M.  (2021).  How  social  presence influence impulse buying behavior in live streaming commerce? The role of SOR theory. International Journal of Web Informatic Systems, 300-320. https://doi.org/10.1108/IJWIS-02-2021-0012
Moradi, M., & Zihagh, F. (2022). A meta‐analysis of the elaboration likelihood model in the electronic word of mouth literature. International Journal of Consumer Studies, 46(5), 1900-1918. https://doi.org/10.1111/ijcs.12814
O’Keefe,  D.  (2018).  Message  pretesting  using  assessments  of  expected  or  perceived persuasiveness:  Evidence  about  diagnosticity  of  relative  actual  persuasiveness. Journal of Communication, 68(1), 120-142. https://doi.org/10.1093/joc/jqx009
Ohanian,  R.  (1991).  The  impact  of  celebrity  spokespersons'  perceived  image  on consumers' intention to purchase. Journal of Advertising Research, 31(1), 46–54.
Petty,  R.,  &  Cacioppo,  J.  (1986).  The  elaboration  likelihood  model  of  persuasion. Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4964-1
Petty,  R.,  Cacioppo,  J.,  &  Kasmer,  J.  (2015).  The  role  of  affect  in  the  elaboration likelihood  model  of  persuassion.  Dalam  L.  Donohew,  H.  Sypher,  &  E.  Higgins (Penyunt.),  Communication,  social  cognition,  and  affect  (PLE:  emotion). Psychology Press.
Satyavani, M., & Chalam, G. V. (2018). Online impulse buying behaviour – a suggested approach.  IOSR  Journal  of  Business  and  Management  (IOSR-JBM),  77-83. https://doi.org/10.9790/487X-2008047783
Setini, M. (2020). Integrated social media marketing with elaboration likelihood model (ELM) in Bali, Indonesia. Journal of Marketing Research, 25(2), 78-92.
Shamim, K., & Islam, T. (2022). Digital influencer marketing: how message credibility and media credibility affect trust and impulsive buying. Journal of Global Scholars
of Marketing Science, 32(4), 601-626. https://doi.org/10.1080/21639159.2022.2052342 Smith,  A.,  &  Johnson,  P.  (2020).  Cybersecurity  practices  in  small  and  medium-sized enterprises. Computers & Security, 85, 1-15.
https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.102009
Sun,  Y.  (2020).  Analysis  of  impulsive  buying  behavior  in  live  broadcast  scenarios.
Education Reform and Development, 2(2). https://doi.org/10.26689/erd.v2i2.2135
Sun,  Y.,  Shao,  X.,  Li,  X.,  Guo,  Y.,  &  Ni,  K.  (2019).  How  live  streaming  influences purchase intentions in social commerce: An IT affordance perspective. Electronic Commerce Research and Applications. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.elerap.2019.100886. Surya, N. (2023). Tiktok: Natasha Surya. Retrieved from Tiktok: https://www.tiktok.com/@natasha.surya
Tempo.co.  (2023,  Maret  14).  Mengenal  Tiktok  affiliate  dan  cara  daftarnya.  Retrieved from  Tempo  Website:  https://tekno.tempo.co/read/1702541/mengenal-tiktok- affiliate-dan-cara-daftarnya
Thomas, R., Masthoff, J., & Oren, N. (2019). Can i influence you? development of a scale to measure perceived persuasiveness and two studies showing the use of the scale. Frontiers in Artificial Intelligence, 2, 24. https://doi.org/10.3389/frai.2019.00024
Tiktok  for  Business.  (2022).  TikTok  works:  how  entertainment  on  TikTok  improves efficiency  for  brands.  Retrieved  from  Tiktok  For  Business  Web  Site: https://www.tiktok.com/business/en-SG/blog/tiktok-works-how-entertainment- improves-efficiency-for-brands?redirected=1
Tiktok  Shop.  (2022).  Why  Tiktok  shop.  Retrieved  from  Tiktok  Website: https://shop.tiktok.com/business/id?source_page=TT4B
Tsiotsou, R., Koles, B., Paul, J., & Loureiro, S. (2022). Theory generation from literature reviews:  A methodological  guidance.  International  Journal  of Consumer Studies, 46(5), 1505-1516. https://doi.org/10.1111/ijcs.12861
Williams, K., & Smith, J. (2014). Exploring the effects of social media on interpersonal communication. Journal of Communication Studies,
21(3), 45-62.
https://doi.org/10.1080/15332861.2014.910729
Wongkitrungrueng,  A.,  &  Assarut,  N.  (2020).  The  role  of  live  streaming  in  building consumer trust and engagement with social commerce sellers. Journal of Business Research, 543-556. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.08.032.
Wu, I.-L., Chen, K.-W., & Chiu, M.-L. (2016). Defining key drivers of online impulse purchasing: A perspective of both impulse shoppers and system users. International
Journal of Information Management, 284-296. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2015.11.015. Wu,  I.-L.,  Chiu,  M.-L.,  &  Chen,  K.-W.  (2020).  Defining  the  determinants  of  online impulse  buying  through  a  shopping  process  of  integrating  perceived  risk,
expectation-confirmation  model,  and  flow  theory  issues.  International  Journal  of Information Management. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102099
Xu, F., & Warkentin, M. (2020). Integrating elaboration likelihood model and herd theory in  information  security  message  persuasiveness.  Computers  &  Security,  98, 102009. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.102009
Xu,  X.,  Wu,  J.-H.,  Chang,  Y.-T.,  &  Li,  Q.  (2019).  The  investigation  of  hedonic consumption,  impulsive  consumption  and  social  sharing  in  e-commerce  live- streaming videos. PACIS 2019 Proceedings, 43. Retrieved from https://aisel.aisnet.org/pacis2019/43
Xue, J., Liang, X., Xie, T., & Wang, H. (2020). See now, act now: How to interact with customers to enhance social commerce engagement? Information & Management, 57(6), 103324. https://doi.org/10.1016/j.im.2020.103324
Zhang, M., & Shi, G. (2022). Consumers’ impulsive buying behavior in online shopping based  on  the  influence  of  social  presence.  Computational  Intelligence  and Neuroscience, 2022, 8. https://doi.org/10.1155/2022/6794729
Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2016). Examining online consumers’ initial trust building from an elaboration likelihood model perspective. Information Systems Frontiers, 18, 265-275. https://doi.org/10.1007/s10796-014-9530-5
Zhu,  J.  (2021).  How  live-streaming  has  been  utilized  to  function  on  the  market  of  e- commerce in recent China. 2021 International Conference on Public Relations and Social Sciences (ICPRSS 2021), 533-536. https://doi.org/https://doi.org/10.2991/assehr.k.211020.212

## Copyright holder:
Putri Nila Rahmataini, Reza Safitri, Bambang Dwi Prasetyo (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: