Streaming Media Over The Top (OTT) di Masa Pandemi COVID-19
Edy Prihantoro 1 , Asyifa Aulia Handayani 2 1,2 Magister Ilmu Komunikasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100, Depok, 16424 Jawa Barat, Indonesia E-mail: edipri@staff.gunadarma.ac.id 1 ; asyifaauliah@gmail.com 2*

## Abstract
Streaming activities for films and series in Indonesia increased during the COVID-19 pandemic. This causes Over The Top (OTT) media service providers, especially in the audio-video streaming category, to be required to pay more attention to the needs and desires of consumers if the company’s goals are to be achieved. This study  aims  to  examine  the  consumer  involvement  variable  (X1),  service  experience  quality  variable  (X2), and lifestyle variable (X3) influencing the willingness to subscribe to OTT media (Y) during the COVID-19 pandemic.  The  research  method  used  is  quantitative  with  the  Theory  of  Technological  Determinism.  The population in this study is the people of Jakarta City who use OTT media in the audio video streaming category, the number of which has yet to be known with certainty, with a sample selection technique of 100 people. The data used for this study were obtained by distributing questionnaires online. Data analysis was performed using the Partial Least Square (PLS) method using SmartPLS version 3.0 software. The study result shows that each variable partially or simultaneously influences the willingness to subscribe to OTT media during the COVID-19 pandemic. The contribution of this research provides input to OTT media service providers and serves as a reference for further research on factors influencing someone to subscribe to OTT media. Keywords: COVID-19 pandemic; Over The To; Stream; Willingness to Subscribe

## Abstrak
Aktivitas streaming film dan serial di Indonesia meningkat saat pandemi COVID-19. Hal ini menyebabkan penyedia layanan media Over The Top (OTT) khususnya pada kategori streaming audio video dituntut untuk lebih memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen jika ingin tujuan perusahaan tercapai. Penelitian ini bertujuan untuk menguji variabel keterlibatan konsumen (X1), variabel kualitas pengalaman layanan (X2), dan variabel gaya hidup (X3) memiliki pengaruh terhadap variabel kesediaan berlangganan media OTT (Y) di masa pandemi COVID-19. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan Teori Determinisme Teknologi. Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat Kota Jakarta yang menggunakan media OTT pada kategori streaming audio video yang jumlahnya tidak diketahui secara pasti dengan teknik pengambilan sampel terpilih 100 orang. Data yang digunakan untuk penelitian ini diperoleh dengan cara menyebarkan kuesioner secara online . Analisis data dilakukan dengan metode Partial  Least  Square (PLS) menggunakan software SmartPLS versi 3.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masing-masing variabel memiliki pengaruh secara parsial ataupun simultan terhadap kesediaan berlangganan media OTT di masa pandemi COVID-19. Kontribusi penelitian ini memberi masukan kepada para penyedia media layanan OTT dan juga sebagai referensi bagi penelitian selanjutnya mengenai faktor-faktor yang dapat memengaruhi seseorang untuk berlangganan media OTT. Kata Kunci: Kesediaan Berlangganan; Over The Top; Pandemi COVID-19; Streaming
Volume 20, No. 3 Desember 2022, 382-397 DOI: https://doi.org/10.31315/jik.v20i3.7276
Submitted: 25 June 2022, Revised: 3 August 2022, Accepted: 16 December 2022
Pendahuluan Pengguna internet di Indonesia meningkat setiap  tahunnya.  Peningkatan  signifikan  terjadi periode  2019-kuartal  II  2020  sebesar  73,7% dari  populasi  atau  setara  196,7  juta  pengguna (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, 2020). Kenaikan ini disebabkan oleh beberapa faktor, seperti infrastruktur internet cepat atau broadband di Indonesia semakin merata dan transformasi digital yang semakin masif akibat
adanya pembelajaran online serta kebijakan pemerintah untuk bekerja dari rumah ( work from home ) akibat pandemi COVID-19. COVID-19  adalah  penyakit  pernapasan terkait dengan virus korona baru yang pertama kali diidentifikasi pada akhir tahun 2019 di Cina dan memiliki tingkat kematian yang relatif tinggi dan cukup menular (Bode & Vraga, 2021). Sejak Januari  2020,  COVID-19  telah  menginfeksi lebih dari 2.245.872 jiwa di seluruh dunia. Lebih
dari 152.000 jiwa dikonfirmasi meninggal dunia akibat virus ini ( World  Health  Organization , 2020). Oleh sebab itu, pemerintahan di berbagai negara termasuk Indonesia mulai membuat berbagai kebijakan untuk meminimalisir penyebaran  COVID-19  dengan  cara  membatasi kegiatan masyarakat.
Pembatasan kegiatan tersebut, menimbulkan dampak positif dan negatif. Dampak positifnya, masyarakat lebih memperhatikan kesehatan, muncul aktivitas-aktivitas baru yang produktif, serta meningkatnya literasi pemanfaatan Information  Technology (IT). Saat ini masyarakat sudah mulai melihat media sosial sebagai platform komunikasi vital, baik untuk pemerintah, organisasi ataupun tujuan akademis (Sultana, 2021). Dampak negatif yang dirasakan yaitu timbulnya stres. Dampak tersebut dialami oleh pelajar atau pekerja karena harus melakukan kegiatan serba online , sehingga menimbulkan kebosanan dan kejenuhan (Muslim, 2020). Menonton film atau serial drama merupakan salah satu pilihan atau cara untuk mengatasi kebosanan tersebut.  Hal  ini  juga  menjadikan  intensitas penggunaan media sosial dan kredibilitas pesan yang diterima, berpengaruh terhadap sikap dan perilaku (Rihhadatul’aisyi, 2021).
Aktivitas streaming film  dan  serial  di Indonesia terbukti meningkat 60% saat pandemi COVID-19. Analis Moody’s Investors Services, Neil Begley mengatakan banyak pilihan menetap di rumah dan berlangganan acara hiburan, seperti menonton  melalui  Netflix,  Disney+,  HBO  Max dan lain sebagainya (CNN Indonesia, 20 Maret 2020). Selain itu, pengamat Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dari ICT Institute, Heru Sutadi menyatakan kehadiran media seperti Netflix  juga  mengubah  lanskap  bisnis  industri film. Aplikasi tersebut membuat penonton tidak perlu lagi ke bioskop dan khawatir tertular COVID-19 (CNN Indonesia, 2 Juli 2020). Netflix,  Disney+,  HBO  Max  termasuk ke dalam penyedia layanan media streaming digital Over  The  Top (OTT),  media  tersebut
mempunyai banyak pilihan konten yang bisa ditonton  secara  legal.  OTT  adalah  bisnis,  yang fokusnya mengandalkan pada teknologi seperti audio, video, dan media lain yang ditransmisikan melalui jaringan internet (Adib et al, 2020).
Layanan berbasis OTT dibagi menjadi tiga kategori.  Kategori  pertama,  menekankan  fitur agar para penggunaanya dapat saling berinteraksi dan berbagi informasi melalui perangkat media digital.  Kategori ketiga adalah streaming audio video yang menekankan kepada penyediaan hiburan multimedia dalam bentuk audio dan video kepada para pengguna, contohnya YouTube, Netflix,  Disney+  dan  lain-lain  (Pratama,  2020). Hal  ini  melihat  karakteristik  pengguna  media OTT  yang  merupakan  generasi  milenial,  lahir bersamaan dengan perkembangan teknologi, internet, dan media sosial (Prihantoro, 2020). Hadirnya  beragam  media  OTT  juga berpengaruh terhadap kehidupan sosial manusia. Hal  tersebut  mengingatkan  tentang  Teori Determinisme Teknologi yang dikemukakan oleh Marshall McLuhan, bahwa teknologi membentuk individu tentang bagaimana cara berpikir, berperilaku dalam masyarakat dan teknologi tersebut, hingga akhirnya mengarahkan manusia untuk bergerak dari satu abad teknologi ke abad teknologi yang lain (Prasetyo & Irwansyah, 2020). Penelitian terdahulu yang mengaitkan pandemi COVID-19 dengan Teori Determinisme Teknologi adalah penelitian yang ditulis oleh Aunillah (2020). Penelitian tersebut mengungkapkan bahwa pemanfaatan teknologi komunikasi yang dilakukan umat muslim di Indonesia  saat  idul  fitri  merupakan  bentuk adaptasi atas perubahan cepat di masa pandemi COVID-19 (Aunillah, 2020). Penelitian ini sama halnya dengan penelitian terdahulu, kehadiran media OTT kategori streaming audio video seperti Netflix  atau  Disney+  akan  mengubah  lanskap bisnis industri film. Memilih menggunakan media OTT tersebut merupakan sebuah bentuk adaptasi di masa pandemi. Masyarakat tidak perlu lagi
keluar rumah untuk pergi ke bioskop dan cukup menonton  film  di  rumah  tanpa  perlu  khawatir tertular  COVID-19.  Hal  tersebut  menyebabkan layanan  media  OTT  khususnya  kategori streaming audio video dituntut memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen jika ingin tujuan perusahaan tercapai.
Saat  ini  banyak  penyedia  layanan  OTT kategori streaming audio video yang mulai menawarkan paket berlangganan menarik kepada calon konsumennya. Contohnya Netflix, penyedia layanan online streaming film dan serial terbesar  serta  terpopuler  saat  ini.  Pecinta  film atau serial drama di Indonesia kini sudah bisa menikmati layanan Netflix dengan berlangganan salah satu paket yang disediakan. Netflix saat ini menyediakan empat  paket berlangganan, dengan harga mulai dari 54 ribu rupiah hingga 186 ribu rupiah. Pilihan Paket Media OTT Netflix dapat dilihat pada Gambar 1.
Pengguna dapat menikmati ribuan film dan serial TV atau drama dengan kualitas gambar hingga  4K  (Ultra  HD)  setelah  berlangganan Netflix. Netflix juga dapat diakses pada berbagai perangkat seperti smartphone , tablet, komputer, dan smart TV. Apabila pengguna ingin berhenti berlangganan, pengguna dapat dengan mudah
membatalkan akunnya secara online . Saat pengguna tidak melanjutkan untuk berlangganan, maka membuat penyedia layanan OTT tersebut merugi. Contoh  kasus  penyedia  layanan  OTT bernama HOOQ yang akhirnya gulung tikar pada tanggal 30 April tahun 2020 akibat salah dalam membaca kebutuhan konsumen di Indonesia. HOOQ  memperbanyak  film  produksi  lokal, sedangkan konsumen Indonesia lebih menyukai film  produksi  luar  negeri  (CNN  Indonesia,  2 Juli  2020).  Oleh  sebab  itu,  penyedia  layanan OTT  kini  menjadi  semakin  ditantang  (CNBC Indonesia, 30 Maret 2020). Maka dari itu, penyedia layanan OTT perlu mencari tahu faktor apa saja yang memengaruhi kesediaan pengguna untuk melanjutkan dan terus berlangganan media OTT. Penelitian terdahulu juga sudah dilakukan oleh Gupta & Singharia (2021) dalam meneliti faktor-faktor yang memengaruhi seseorang bersedia  untuk  berlangganan  media  OTT. Kesediaan berlangganan selain membahas mengenai niat seseorang untuk berlangganan, juga membahas mengenai seseorang berniat melakukan pembelian ulang. Sebagaimana dijelaskan dalam (Fesa, 2015) bahwa berlangganan sama halnya dengan niat pembelian ulang, berlangganan merupakan tindakan konsumtif berkelanjutan oleh konsumen untuk melakukan aktivitas pembelian ulang dari sebuah produk atau jasa. (Gupta & Singharia, 2021) dalam penelitiannya menguji dampak dari dua variabel utama yakni keterlibatan pelanggan dan kualitas pengalaman layanan dalam memengaruhi kesediaan  berlangganan  media  OTT,  penelitian tersebut berfokus ketika terjadinya lockdown di masa  pandemi  COVID-19.  Hasilnya  pengaruh keterlibatan pelanggan dan kualitas pengalaman layanan terhadap kesediaan berlangganan media OTT menunjukkan dampak positif dan signifikan. Variabel lain yang dapat memengaruhi seseorang untuk bersedia berlangganan yaitu gaya hidup. Penelitian yang dilakukan oleh
Gambar 1. Pilihan Paket Media OTT Netflix Sumber: Netflix, (2021)
(Nugraheni, Istiatin, & Sarsono, 2020) dan (Hapsari  et  al,  2020)  membuktikan  bahwa variabel gaya hidup ternyata berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat beli ulang. Berdasarkan pemaparan di atas, perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu yaitu terletak pada situasi atau kondisi, penelitian ini  dilakukan  ketika  pandemi  COVID-19 berlangsung. Selain itu, perbedaan lainnya juga terletak pada jumlah sampel yang diambil dan variabel eksogen yang digunakan. Penelitian ini membuktikan apakah faktor keterlibatan konsumen, kualitas pengalaman layanan dan gaya hidup mempunyai pengaruh baik secara parsial atau simultan terhadap kesediaan berlangganan  media  OTT  terutama  di  masa pandemi COVID-19.

## Keterlibatan Konsumen
Keterlibatan adalah suatu motivasi dalam pengambilan keputusan. (Peter & Olsosn, 2013). Sementara keterlibatan konsumen atau biasa disebut dengan consumer  engagement adalah kegiatan yang berorientasi pada perilaku dan psikologis konsumen (So, King, Sparks, & Wang, 2014). Berdasarkan penelitian yang disusun oleh Toor, Husnain, & Hussain (2017), terdapat tiga indikator yang digunakan untuk mengukur keterlibatan konsumen, yaitu: kognitif, emosional dan perilaku. Kognitif adalah kepercayaan dan pengetahuan konsumen mengenai objek. Semakin positif kepercayaan terhadap suatu merek dan semakin positif setiap kepercayaan, mendukung keseluruhan sikap tersebut. Emosional merupakan perasaan konsumen mengenai produk atau merek tertentu. Emosi dan perasaan ini sering dianggap sangat evaluatif sifatnya, yaitu mencakup penilaian seseorang terhadap suatu objek dengan sikap yang secara langsung dan menyeluruh. Selanjutnya, perilaku yaitu respons dari seseorang terhadap objek atau aktivitas, seperti keputusan untuk membeli atau tidaknya suatu produk (Firmansyah, 2018).
Berdasarkan deskripsi teori tersebut, peneliti  mengajukan  hipotesis  pertama  (H1) yaitu keterlibatan konsumen memiliki pengaruh terhadap  kesediaan  berlangganan  media  OTT di  masa  pandemi  COVID-19.  Hal  ini  karena, semakin tinggi keterlibatan seorang konsumen, maka akan semakin tinggi pula kesediaan seseorang untuk terus berlangganan.
Kualitas Pengalaman Layanan Perusahaan yang ingin pelanggannya terus kembali, perlu memberi pengalaman yang memaksa pelanggan untuk terus kembali. Kualitas Pengalaman atau Quality of Experience (QoE) itu sendiri telah dipahami oleh para peneliti sebagai kesenangan atau kekesalan pengguna dengan layanan yang digunakan tersebut. Pengalaman ini, dikemukakan sebagai hasil dari pemenuhan harapan pelanggan dan pada gilirannya, didorong oleh kepribadian dan keadaan pengguna saat ini (Brunnström et al., 2013). Sementara, Kualitas Layanan atau Quality of Service (QoS) dianggap sebagai faktor utama dari kepuasan pelanggan. Peningkatan kualitas layanan diharapkan dapat mengarah pada kepuasan pelanggan, membantu mempertahankan pelanggan yang sudah ada, menarik pelanggan baru, dan menghasilkan perluasan keuntungan dan pangsa pasar yang diperoleh (Amoah, Radder, & Eyk, 2016).
Menurut Otto, J. E. & Ritchie, J. R. B. sifat dari kualitas pengalaman adalah pengalaman, hedonis dan simbolis, sedangkan sifat dari kualitas layanan adalah fungsional (Amoah et al., 2016). Pernyataan tersebut menunjukkan bahwa adanya keterkaitan antara kualitas pengalaman dan juga kualitas layanan, hal ini biasa disebut dengan Kualitas Pengalaman Layanan atau Quality  of  Service  Experience (QoSE).  Konsep dari konsep ini menjelaskan bahwa cenderung lebih holistik karena berfokus pada penilaian kinerja layanan oleh pengguna (Varela, Skorin- Kapov, & Ebrahimi, 2014).
Berdasarkan penelitian (Ström & Martinez, 2013) dan (Gupta & Singharia, 2021), indikator
yang digunakan untuk mengukur Kualitas Pengalaman Layanan terdiri dari Konten, Aksesibilitas dan Pengalaman. Konten adalah atribut yang menentukan kualitas layanan yang dihasilkan secara teknis seperti banyaknya jumlah konten dan kecepatan penambahan konten baru dari layanan tersebut. Selanjutnya ada aksesibilitas, yaitu hal yang menyempurnakan kemampuan untuk menjangkau konten. Aksesibilitas menggambarkan lingkungan pengguna dengan merangkul karakteristik situasi seperti apakah layanan tersebut dapat diakses di perangkat manapun atau tidak. Terakhir pengalaman, yaitu meliputi karakteristik pengguna seperti melihat dari sisi kualitas suara dan video selama pengguna menggunakan layanan tersebut.
Berdasarkan uraian di atas, peneliti mengajukan hipotesis kedua (H2) yaitu kualitas pengalaman layanan memiliki pengaruh terhadap kesediaan  berlangganan  media  OTT  di  masa pandemi  COVID-19.  Hal  ini  karena,  semakin tinggi dan bagus kualitas pengalaman layanan yang diberikan, maka seseorang akan bertahan untuk berlangganan produk atau jasa yang ditawarkan.
Gaya Hidup Gaya hidup pada dasarnya merupakan suatu perilaku yang mencerminkan masalah apa yang sebenarnya yang ada di dalam alam pikir (Setiadi, 2019).
Konsep gaya hidup mencerminkan perilaku seseorang yang direfleksikan melalui aktivitasnya, apa yang diminati dan opini yang menyangkut citra terhadap dirinya untuk menunjukkan status sosialnya  (Febriani  &  Dewi,  2019).  Pernyataan tersebut sama hal nya dengan pendapat (Setiadi, 2019)  bahwa  gaya  hidup  diidentifikasikan  oleh bagaimana seseorang menghabiskan waktu (aktivitas), apa yang seseorang anggap penting dalam lingkungannya (ketertarikan), dan apa yang ada pada pikirkan tentang diri seseorang itu sendiri dan juga dunia di sekitarnya (pendapat).
Menurut (Kotler & Keller, 2016) dalam bukunya Marketing Management juga menyebutkan bahwa gaya hidup adalah pola hidup seseorang di dunia yang diekspresikan dalam aktivitas ( activity ), minat ( interest ), dan opininya ( opinion ). S Berdasarkan pemaparan tersebut, maka peneliti  mengajukan  hipotesis  ketiga  (H3) yaitu gaya hidup memiliki pengaruh terhadap kesediaan  berlangganan  media  OTT  di  masa pandemi COVID-19. Hal ini disebabkan, semakin sesuai gaya hidup (aktivitas, minat dan opini) seseorang terhadap suatu produk atau jasa, maka akan semakin tinggi pula kesediaan seseorang untuk melakukan pembelian suatu produk yang ia inginkan.
Kesediaan Berlangganan Sejak layanan streaming mengambil alih industri hiburan, para peneliti mulai berfokus untuk memahami faktor-faktor yang mendorong orang membayar atau berlangganan (misalnya (Chen, Leon, & Nakayama, 2018) dan (Lee, Nagpal,  Ruane,  &  Lim,  2018)).  Didefinisikan oleh Wertenbroch dan Skiera (2002) sebagai ‘harga maksimum yang bersedia dibayar pelanggan untuk suatu produk’ (Kalish & Nelson, 1991;  Wertenbroch  &  Skiera,  2002)  dalam (Gupta & Singharia, 2021), bahwa penilaian kesediaan pelanggan untuk membayar atau berlangganan membantu dalam memperkirakan permintaan dan merancang harga berdasarkan nilai produk atau layanan yang dirasakan oleh pelanggan. Pelanggan akan bersedia membayar untuk layanan berbasis biaya online hanya jika layanan tersebut memiliki keunggulan kuantitatif dibandingkan hanya mengandalkan layanan gratis saja (Gupta & Singharia, 2021). Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan oleh Chu dan Lu (2007); Tsai dkk. (2015) dalam (Gupta & Singharia, 2021), kesediaan  berlangganan  dapat  diidentifikasi melalui indikator-indikator seperti kecenderungan seseorang untuk untuk tetap menggunakan berlangganan layanan tersebut di masa
mendatang, kecenderungan seseorang tidak akan berhenti berlangganan dari layanan tersebut dan kecenderungan seseorang untuk mereferensikan layanan tersebut kepada orang lain.

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Landasan berpikir filsafat positivism digunakan untuk meneliti populasi atau sampel tertentu. Pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian. Analisis data bersifat kuantitatif atau statistic dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono dan Lestari, 2021). Metode penelitian yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  survei.  Obyek  dari penelitian ini yaitu keterlibatan konsumen (X1), kualitas pengalaman layanan (X2), gaya hidup (X3),  dan  kesediaan  berlangganan  media  OTT (Y). Teknik pengambilan sampel pada penelitian menggunakan purposive  sampling , yaitu teknik penentuan sampel dengan adanya kriteria tertentu pada sampel yang digunakan. Kriteria sampel penelitian ini adalah seseorang yang berdomisili di Kota Jakarta yang pernah berlangganan dan masih  melanjutkan  berlangganan  media  OTT kategori streaming audio video selama masa pandemi  COVID-19.  Penentuan  jumlah  sampel menggunakan rumus Cochran karena jumlah populasi pada penelitian ini tidak diketahui secara pasti  (Sugiyono dan Lestari, 2021). Tingkat ketelitian atau tingkat kepresisian suatu sampel  yang  digunakan  sebesar  5%.  Tingkat kepercayaan  sebesar  95%  sehingga  diperoleh nilai [Z = 1,96]. Tingkat kesalahan (e) ditentukan sebesar  10%.  Sementara,  peluang  benar  dan peluang  salah  masing-masing  sebesar  50%  = 0,5. Berdasarkan hasil perhitungan, sampel yang dapat  diambil  minimal  sebanyak  97  orang,  dan dalam penelitian ini sampel yang diambil adalah 100 orang.
Penelitian ini dilakukan ketika masa pandemi  COVID-19  masih  berlangsung.  Data yang digunakan untuk penelitian ini diperoleh
dengan menyebarkan kuesioner secara online melalui link google form yang berisi pertanyaan- pertanyaan berdasarkan indikator (variabel manifest) dari masing-masing variabel laten. Kuesioner penelitian ini menggunakan skala likert sebagai pengukuran variabelnya. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial (Sugiyono dan Lestari, 2021). Data dianalisis dengan metode Partial Least Square (PLS) - Structural  Equation  Modelling (SEM) menggunakan software SmartPLS versi 3.0. Analisis PLS-SEM terdiri dari dua sub model yaitu model pengukuran ( measurement  model ) atau sering disebut outer  model dan model struktural ( structural model ) atau sering disebut inner model (Ghozali, 2021).
Hasil Penelitian dan Pembahasan Responden diminta untuk memberikan tanggapan  terkait  media  OTT  apa  yang  paling sering digunakan, tepatnya pada bagian screening . Hasilnya, Netflix, iQiyi dan Disney+ terpilih  sebagai  3  (tiga)  media  OTT  teratas dengan masing-masing persentase sebesar 42%, 30% dan 17%. Sedangkan, sisanya sebesar 11% adalah persentase untuk responden yang memilih media OTT lain.

## Klasifikasi Responden
Mayoritas responden berdomisili di Jakarta yang pernah berlangganan dan masih melanjutkan  berlangganan  media  OTT  kategori streaming audio video selama masa pandemi COVID-19  adalah  seseorang  yang  berjenis kelamin  perempuan  (53%),    berusia  antara  20 sampai dengan 30 tahun (60%), bekerja sebagai pelajar atau mahasiswa (45%) dan yang memiliki pengeluaran per bulan sekitar Rp 2.100.000 hingga Rp 3.100.000 (40%).
Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen ( Pre-test )
Jurnal ilmu komunikasi, Volume 20 Nomor 3, Desember 2022, halaman 382-397 388
Pengujian validitas dan reliabilitas instrumen penelitian dilakukan menggunakan program IBM SPSS Statistic 20. Terdapat empat variabel laten yang diuji yaitu keterlibatan konsumen, kualitas pengalaman layanan, gaya hidup dan kesediaan berlangganan dengan masing-masing variabel manifest yang dimilikinya. Tes statistic untuk menentukan valid atau tidaknya data yaitu dengan melihat nilai dari Bartlett’s  Test dan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Jika hasil Bartlett’s  Test signifikan  (p  <  0.05), maka hasilnya valid dan factor  analysis dapat dilakukan.  Jika  nilai  KMO  >  0.50,  maka  suatu variabel dan indikator dinyatakan valid dan factor analysis dapat dilakukan. Selanjutnya, syarat
suatu instrumen dinyatakan reliabel apabila nilai koefisien ( Cronbach’s Alpha > 0.70) = reliabilitas yang dapat diterima ( acceptable reliability ). Hasil pre-test dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Evaluasi Model Model evaluasi PLS dilakukan dengan menilai model pengukuran ( outer  model ) dan model struktural ( inner  model ). Evaluasi outer model dilakukan untuk menilai validitas dan reliabilitas model. Sedangkan, evaluasi inner model dilakukan untuk menilai kekuatan prediksi dari model struktural (Ghozali, 2021).

## Tabel 1. Hasil Uji Instrumen Penelitian
( Pre-test )
Variabel Indikator Component Matrix Valid jika Component Matrix > 0.5 Nilai KMO Nilai Cronbach's Alpha Reliable jika Nilai Cronbach's Alpha > 0.7 Kesimpulan Keterlibatan Konsumen (X1) KK1 0.787 Valid 0.839 0.888 Reliabel Dapat Dipakai KK2 0.905 Valid Dapat Dipakai KK3 0.825 Valid Dapat Dipakai KK4 0.863 Valid Dapat Dipakai KK5 0.784 Valid Dapat Dipakai Kualitas Pengalaman Layanan (X2) KPL1 0.68 Valid 0.755 0.825 Reliabel Dapat Dipakai KPL2 0.722 Valid Dapat Dipakai KPL3 0.863 Valid Dapat Dipakai KPL4 0.846 Valid Dapat Dipakai KPL5 0.712 Valid Dapat Dipakai Gaya Hidup (X3) GH1 0.854 Valid 0.732 0.768 Reliabel Dapat Dipakai GH2 0.682 Valid Dapat Dipakai GH3 0.326 Tidak Valid Dibuang GH4 0.761 Valid Dapat Dipakai GH5 0.292 Tidak Valid Dibuang GH6 0.757 Valid Dapat Dipakai Kesediaan Berlangganan (Y) KB1 0.897 Valid 0.623 0.763 Reliabel Dapat Dipakai KB2 0.769 Valid Dapat Dipakai KB3 0.804 Valid Dapat Dipakai
Evaluasi Model Pengukuran ( Outer Model) Evaluasi model pengukuran dilakukan untuk menilai validitas dan reliabilitas suatu model. Uji validitas dievaluasi melalui validitas convergent dan validitas discriminant . Parameter pada validitas convergent terdiri dari loading  factor dan average  variance  extracted (AVE). Sedangkan, parameter pada validitas discriminant terdiri dari cross loadings, fornell- larcker criterion dan heterotrait-monotrait ratio (HTMT).  Selanjutnya,  parameter  uji  reliabilitas terdiri dari composite reliability dan cronbach’s alpha (Ghozali, 2021).
Validitas Convergent Loading Factor Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung nilai outer  loadings yang memperlihatkan seberapa besar korelasi tiap konstruk indikator dengan variabelnya. Nilai outer loadings dikatakan ideal jika bernilai lebih dari 0.70 (Ghozali, 2021). Hasil outer loadings dapat dilihat pada Gambar 2. Berdasarkan Gambar 2 diketahui bahwa semua indikator memiliki nilai outer  loadings lebih dari 0.70. Jadi, dapat disimpulkan bahwa semua indikator dinyatakan layak atau valid untuk digunakan analisis lebih lanjut.
Average Variance Extracted (AVE) Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung nilai average  variance  extracted . Nilai AVE dikatakan ideal jika bernilai lebih dari 0.50  (Ghozali,  2021).  Hasil  AVE  dapat  dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
Berdasarkan sajian data pada Tabel 2 setiap variabel telah memiliki nilai AVE yang baik, karena semua variabelnya lebih besar dari 0.50

## Validitas Discriminant
Cross Loadings Pengujian ini digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel indikator dengan variabel laten lain. Hasil Cross Loadings dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini. Berdasarkan sajian data pada Tabel 3 dapat diketahui bahwa korelasi nilai cross loadings di setiap indikator dari variabel laten sudah lebih besar dibandingkan dengan nilai cross loadings indikator dari variabel laten lainnya. Menurut (Ghozali, 2021) nilai cross  loadings dapat dikatakan baik, jika nilai cross  loadings suatu indikatornya lebih besar daripada nilai cross loadings variabel laten lain. Kesimpulannya, semua variabel laten tersebut sudah memiliki nilai discriminant validity yang baik.
Fornell-Larcker Criterion Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai akar kuadrat dari Average Variance Extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk lainnya dalam model. Rule of Thumb nya nilai akar kuadrat AVE harus lebih besar dari pada nilai korelasi antar konstruk (Ghozali, 2021). Hasil Fornell-Larcker Criterion Gambar 2. Hasil Outer Loadings Sumber: Hasil Olahan Peneliti, (2021)
Variabel AVE X1 (KK) 0.602 X2 (KPL) 0.603 X3 (GH) 0.558 Y (KB) 0.715 Tabel 2. Hasil Average Variance Extracted
Sumber: Hasil Olahan Peneliti (2021)
Jurnal ilmu komunikasi, Volume 20 Nomor 3, Desember 2022, halaman 382-397 390
dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini. Berdasarkan sajian data pada Tabel 4 dapat diketahui bahwa persyaratan discriminant validity sudah terpenuhi.
Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) Henseler  et  al.  (2015)  mengusulkan metode HTMT menjadi alternatif untuk menilai discriminant validity . Nilai HTMT harus kurang dari 0.90 untuk memastikan discriminant validity antara  dua  konstruk  reflektif  (Ghozali,  2021). Hasil Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) dapat dilihat pada Tabel 5 berikut ini. Berdasarkan sajian data pada Tabel 5 diketahui bahwa semua konstruk memiliki nilai HTMT kurang dari 0.90, sehingga konstruk telah memenuhi discriminant validity.
Reliabilitas Pengujian reliabilitas digunakan untuk membuktikan akurasi, konsistensi dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk. Menggunakan program SmartPLS 3.0 dalam PLS-
SEM, untuk mengukur reliabilitas suatu konstruk dengan indikator refleksif dapat dilakukan dengan composite reliability dan cronbach’s alpha . Jika nilai composite reliability dan cronbach’s alpha lebih besar dari 0.70 maka hasilnya reliabel (Ghozali,  2021).  Hasil Composite  Reliability dan Cronbach’s Alpha dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
Berdasarkan sajian data pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai dari composite reliability dan cronbach’s  alpha masing-masing variabel laten telah melebihi 0.70, sehingga setiap konstruk mampu diposisikan sebagai variabel penelitian. Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  secara komposit seluruh variabel memiliki konsistensi internal yang memadai dalam mengukur variabel laten atau konstruk yang diukur sehingga dapat digunakan dalam analisis selanjutnya
Evaluasi Model Struktural ( Inner Model) Evaluasi model struktural atau inner model bertujuan untuk memprediksi hubungan antar variabel laten. Inner  model dapat dievaluasi dengan melihat nilai R- Square , Effect  Size f 2 , Q 2 predictive  relevance , Path  Coefficients , T Statistic dan P Values (Ghozali, 2021).
X1
(KK) X2 (KPL) X3 (GH) Y (KB) X1 (KK) 0.776 X2 (KPL) 0.588 0.777 X3 (GH) 0.524 0.621 0.747 Y (KB) 0.622 0.685 0.633 0.845 Tabel 4. Hasil Fornell-Larcker Criterion

## Sumber: Hasil Olahan Peneliti (2021)
X1
(KK) X2 (KPL) X3 (GH) Y (KB) X1 (KK) X2 (KPL) 0.695 X3 (GH) 0.665 0.787 Y (KB) 0.740 0.834 0.814
Tabel 5. Hasil Heterotrait-Monotrait Ratio
Sumber: Hasil Olahan Peneliti (2021)
Tabel 3. Hasil Cross Loadings
Sumber: Hasil Olahan Peneliti (2021) X1 (KK) X2 (KPL) X3 (GH) Y (KB) GH1 0.314 0.438 0.737 0.476 GH2 0.490 0.435 0.713 0.386 GH4 0.401 0.510 0.816 0.561 GH6 0.385 0.469 0.717 0.444 KB1 0.535 0.568 0.526 0.849 KB2 0.562 0.595 0.534 0.867 KB3 0.479 0.574 0.546 0.819 KK1 0.812 0.493 0.408 0.488 KK2 0.704 0.356 0.287 0.345 KK3 0.758 0.430 0.369 0.417 KK4 0.793 0.452 0.473 0.500 KK5 0.807 0.519 0.454 0.601 KPL1 0.409 0.756 0.351 0.489 KPL2 0.476 0.835 0.516 0.613 KPL3 0.478 0.787 0.461 0.506 KPL4 0.534 0.767 0.528 0.501 KPL5 0.390 0.735 0.545 0.537
Koefisien Determinasi (R- Square ) Nilai R- Square digunakan untuk menjelaskan seberapa besar data variabel endogen dapat dijelaskan oleh data variabel eksogen. R- Square merupakan angka yang berkisar antara 0 sampai 1, dengan ketentuan semakin mendekati angka satu berarti semakin baik. Nilai R- Square 0.75, 0.50 dan 0.25 dapat disimpulkan bahwa model kuat, moderate dan lemah (Ghozali, 2021).
Hasil  R- Square dapat dilihat nilai R- Square yakni sebesar 0.610, dimana nilai tersebut dikategorikan moderate . Nilai tersebut menunjukkan bahwa variabel kesediaan berlangganan (Y) dipengaruhi sebesar 61% oleh variabel keterlibatan konsumen (X1), kualitas pengalaman layanan (X2) dan gaya hidup (X3). Sedangkan,  39%  sisanya  dipengaruhi  oleh variabel-variabel lainnya yang tidak dimasukkan di dalam penelitian ini.
Effect Size f 2
Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung nilai effect  size dengan tujuan untuk mengetahui dan memprediksi pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya dalam struktur model. Nilai effect size dapat dikatakan berpengaruh besar jika bernilai lebih dari 0.35, berpengaruh menengah jika bernilai 0.15 sampai 0.35 dan berpengaruh kecil jika bernilai 0.02 sampai  0.15  (Ghozali,  2021).  Hasil Effect  Size bahwa variabel kualitas pengalaman layanan (X2) memiliki nilai effect  size sebesar 0.162, artinya variabel tersebut memiliki pengaruh menengah dalam model struktural. Sedangkan, variabel
keterlibatan konsumen (X1) dan gaya hidup (X3) memiliki masing-masing nilai effect size sebesar 0.107 dan 0.100, artinya kedua variabel tersebut memiliki pengaruh kecil dalam model struktural.
Q 2 predictive relevance Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung nilai predictive  relevance ( Q 2 ) menggunakan prosedur blindfolding yang bertujuan untuk membuktikan keterkaitan prediktif variabel satu dengan lainnya dalam suatu model penelitian. Jika nilai Q 2 lebih dari 0 maka, model mempunyai predictive  relevance , sedangkan jika nilai Q 2 kurang dari 0 maka, model kurang memiliki predictive  relevance (Ghozali, 2021). Dapat diketahui bahwa nilai predictive relevance pada variabel endogen kesediaan berlangganan  (Y)  yaitu  sebesar  0.396.  Artinya model mempunyai predictive  relevance dan penelitian ini memiliki nilai observasi yang baik karena nilai Q 2 lebih dari 0.
Path Coefficients Nilai  koefisien  jalur (path  coefficients) digunakan untuk melihat seberapa kuat hubungan antar konstruk. Nilai path  coefficients berkisar antara -1 sampai +1. Jika nilai path coefficients antara  0  sampai  +1  maka  hubungan  tersebut bersifat positif, akan tetapi jika nilai path coefficients antara 0 sampai -1 maka hubungan tersebut bersifat negatif (Sarstedt, Ringle, & Hair, 2017).
Dapat diketahui bahwa nilai path coefficients variabel keterlibatan konsumen (X1) terhadap variabel kesediaan berlangganan (Y) sebesar 0.270, nilai path  coefficients variabel kualitas pengalaman layanan (X2) terhadap variabel kesediaan berlangganan (Y) sebesar 0.360 sedangkan, nilai path coefficients variabel gaya hidup (X3) terhadap variabel kesediaan berlangganan  (Y)  sebesar  0.268.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa semua hubungan variabel memiliki pengaruh positif.
Cronbach's Alpha Composite Reliability X1 (KK) 0.836 0.883 X2 (KPL) 0.835 0.883 X3 (GH) 0.736 0.834 Y (KB) 0.800 0.882
Tabel 6. Hasil Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha
Sumber: Hasil Olahan Peneliti (2021)
Jurnal ilmu komunikasi, Volume 20 Nomor 3, Desember 2022, halaman 382-397 392
T Statistic dan P Values Nilai T Statistic dan P Values digunakan untuk  mengetahui  signifikansi  suatu  hubungan antar konstruk. Nilai T Statistic pada penelitian ini dapat dikatakan diterima pada tingkat significance level 5% apabila bernilai lebih dari 1.96.  Sementara,  untuk  melihat  signifikansi melalui P Values , nilai tersebut harus di bawah nilai  tingkat  signifikansi  yang  digunakan  yaitu sebesar 0.05.
Hasil T Statistic dan P Values pada variabel keterlibatan konsumen (X1) terhadap variabel kesediaan berlangganan (Y) masing-masing sebesar  2.592  dan  0.010,  nilai  t- statistic dan p- value pada variabel kualitas pengalaman layanan (X2) terhadap variabel kesediaan berlangganan (Y) masing-masing sebesar 3.203 dan 0.001 sedangkan, nilai t- statistic dan p- value pada variabel gaya hidup (X3) terhadap variabel kesediaan berlangganan (Y) masing-masing sebesar 3.125 dan 0.002. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa setiap variabel eksogen berpengaruh signifikan terhadap variabel endogen, dengan alasan semua nilai t- statistic sudah  lebih  besar  dari  t-tabel  (1.96)  dan  nilai p- value yang sudah kurang dari 0.05.
Goodness of Fit (GOF) Uji  GOF  bertujuan  untuk  menguji  model secara  keseluruhan  apakah  model  sudah  fit secara baik atau tidak. Jika hasil uji GOF dalam SEM  telah  fit,  maka  secara  otomatis  (tersirat) model  simultan/struktural  telah  fit.  Maka  dari itu, analisis SEM tidak memerlukan uji hipotesis secara bersama-sama atau simultan dengan uji F karena telah diganti dengan uji GOF (Haryono, 2016). Syarat untuk memenuhi kriteria uji GOF model adalah dengan melihat nilai Standardized Root  Mean  Square  Residual (SRMR) dan Normed Fit Index (NFI). SRMR digunakan untuk melihat kecocokan antara korelasi atau hubungan yang diamati, jika nilai SRMR kurang dari 0.10 atau 0.08 artinya model dikatakan fit atau cocok. Selanjutnya, NFI mewakili ukuran kecocokan
tambahan. Jika nilai NFI semakin dekat ke 1 maka, semakin baik kecocokannya atau semakin sesuai model yang dibangun (Ghozali, 2021).
Hasil  dari  penelitian  adalah  bahwa  nilai SRMR sebesar 0.078 yaitu kurang dari 0.10 atau 0.08,  sehingga  model  dikatakan  fit  atau  cocok. Berikutnya, nilai NFI didapat sebesar 0.736, karena semakin mendekati 1 maka model yang dibangun sudah dinyatakan fit.
Pengaruh Keterlibatan Konsumen (X1) terhadap Kesediaan Berlangganan Media OTT (Y) Hasil  pengolahan  data  yang  diperlihatkan pada Tabel 11 menunjukkan bahwa keterlibatan konsumen menjadi urutan ketiga sebagai salah satu faktor yang memengaruhi seseorang untuk berlangganan  media  OTT  khususnya  pada kategori streaming audio video di masa pandemi COVID-19. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai t- statistic yang dimiliki oleh variabel keterlibatan konsumen  yaitu  sebesar  2.592,  dimana nilai tersebut mempunyai nilai paling kecil dibandingkan dengan nilai t- statistic variabel eksogen lain.
Keterlibatan konsumen sendiri adalah suatu motivasi yang memberi energi dan mengarahkan proses kognitif, afektif konsumen dan perilakunya saat mengambil keputusan (Peter & Olson, 2013). Hal ini sama dengan pendapat (Toor et al., 2017) bahwa terdapat tiga indikator yang digunakan untuk mengukur keterlibatan konsumen, yaitu: kognitif, emosional dan perilaku.  Menurut  (Ginting  &  Haloho,  2021) keterlibatan konsumen itu seperti cara untuk menciptakan hubungan terhadap pelanggan dimana mendorong keputusan pembelian. Keputusan untuk melakukan pembelian ini yang pada akhirnya membentuk ikatan pengalaman emosional sehingga dapat menciptakan sebuah kesetiaan pelanggan.
Melibatkan konsumen dapat dilakukan melalui berbagai cara, salah satunya yaitu dengan memanfaatkan media sosial. Kini
banyak  penyedia  layanan  media  OTT  yang memiliki akun media sosial untuk menjangkau lebih banyak pelanggan yang lebih luas. Media sosial tersebut juga dapat dimanfaatkan untuk mengukur keterlibatan konsumen secara online . Misalnya, dengan melihat jumlah like , komentar atau feedback lain dari konsumen. Hal ini sangat menguntungkan bagi penyedia layanan media OTT,  karena  di  masa  pandemi  COVID-19 mengukur keterlibatan konsumen secara langsung akan sulit. Setiap penyedia layanan media OTT dapat mengaplikasikan sendiri metode untuk meningkatkan keterlibatan konsumen sesuai dengan situasi, kreativitas serta tujuan yang ingin dicapai. Misalnya, media OTT Netflix yang membagikan cuplikan dari film atau serial drama yang sedang populer dan membalas komentar- komentar dari konsumen di media sosial instagramnya serta memberikan rekomendasi film atau serial drama yang  wajib ditonton dan masih banyak lagi upaya yang dilakukan oleh Netflix supaya berhasil menarik minat pelanggan atau calon pelanggannya. Semakin perusahaan melibatkan konsumen dalam bisnisnya, maka konsumen akan semakin tertarik dan merasa lebih  dihargai.  Oleh  karena  itu,  jika  penyedia layanan  media  OTT  ingin  konsumennya  terus berlangganan, maka ciptakanlah keterlibatan yang baik dan efektif. Adapun penelitian sejenis yang membuktikan bahwa keterlibatan konsumen  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap kesediaan berlangganan yaitu (Anggita & Trenggana, 2020), (Hikmah & Riptiono, 2020) dan (Gupta & Singharia, 2021).
Pengaruh Kualitas Pengalaman Layanan (X2) terhadap Kesediaan berlangganan Media OTT (Y) Hasil  pengolahan  data  yang  diperlihatkan pada Tabel 11, menunjukkan bahwa kesediaan berlangganan  media  OTT  khususnya  pada kategori streaming audio video di masa pandemi COVID-19  lebih  banyak  dipengaruhi  oleh besarnya tingkat kualitas pengalaman layanan
yang diberikan oleh penyedia layanan kepada pengguna. Hal ini dapat dilihat dari nilai t- statistic yang dimiliki variabel kualitas pengalaman layanan yaitu sebesar 3.203, dimana nilai tersebut adalah yang paling besar dibandingkan variabel eksogen lain.
Menurut (Amoah et al., 2016) peningkatan kualitas layanan diharapkan dapat mengarah pada kepuasan pelanggan, membantu mempertahankan pelanggan yang sudah ada, menarik pelanggan baru, dan menghasilkan perluasan keuntungan dan pangsa pasar yang diperoleh. Berdasarkan penelitian (Ström & Martinez, 2013) dan (Gupta & Singharia, 2021), indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas pengalaman layanan terdiri dari konten, aksesibilitas dan pengalaman. Konten adalah atribut yang menentukan kualitas layanan yang dihasilkan secara teknis seperti banyaknya jumlah konten dan kecepatan penambahan konten baru dari layanan tersebut. Aksesibilitas, yaitu hal yang menyempurnakan kemampuan untuk menjangkau konten seperti apakah layanan tersebut dapat diakses di berbagai perangkat atau tidak. Pengalaman, yaitu meliputi karakteristik pengguna seperti melihat dari sisi kualitas suara dan video selama pengguna menggunakan layanan tersebut.
Seperti yang sudah dibuktikan oleh peneliti, ada banyak orang yang memilih Netflix sebagai  media  OTT  yang  sering  digunakan. Hal ini karena Netflix memberikan pengalaman layanan yang baik untuk penggunaanya mulai dari konten-konten terbaru, akses yang bisa digunakan di perangkat manapun, serta kualitas gambar yang beresolusi tinggi. Penelitian sejenis yang membuktikan bahwa kualitas pengalaman layanan  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  kesediaan  berlangganan  yaitu  (Alfian &  Hariwan,  2016),  (Foster,  2017),  (Achmad & Supriono, 2017), (Purbasari & Purnamasari, 2018), (Anggita & Trenggana, 2020), (Hikmah & Riptiono, 2020) dan (Gupta & Singharia, 2021).
Pengaruh Gaya Hidup (X3) terhadap Kesediaan berlangganan Media OTT (Y) Hasil  pengolahan  data  pada  Tabel  11 menunjukkan bahwa gaya hidup menjadi urutan kedua sebagai faktor yang dapat memengaruhi kesediaan  berlangganan  media  OTT  khususnya pada kategori streaming audio video di masa pandemi  COVID-19.  Hal  tersebut  dapat  dilihat dari nilai t- statistic yang dimiliki oleh variabel gaya hidup. Adapun hal ini dijelaskan oleh (Kotler & Keller, 2016) dalam bukunya yang berjudul “ Marketing  Management” , dimana gaya hidup sendiri merupakan salah satu faktor penting yang memengaruhi seseorang untuk berlangganan.
Konsep gaya hidup mencerminkan perilaku  seseorang  yang  direfleksikan  melalui aktivitasnya, apa yang diminati dan opini yang menyangkut citra terhadap dirinya untuk menunjukkan status sosialnya (Febriani & Dewi,  2019).  Menurut  (Setiadi,  2019)  gaya hidup  juga  diidentifikasikan  oleh  bagaimana seseorang menghabiskan waktunya (aktivitas), apa yang dianggap penting dalam lingkungannya (ketertarikan), dan apa yang ada pada pikirkan tentang diri sendiri maupun dunia di sekitarnya (pendapat).
Pandemi  COVID-19  hingga  kini  masih berlangsung, dimana hal ini juga berdampak pada pola hidup seseorang. Misalnya dari segi aktivitas, selama masa pandemi seseorang ingin mencari hiburan supaya dirinya tidak merasa stres. Orang yang suka menonton film atau drama akan  memilih  media  OTT  yang  menyediakan konten kesukaannya tersebut. Contohnya, media OTT Netflix yang menyediakan beragam genre mulai dari komedi, romansa, petualangan, horor dan lain sebagainya. Jika seseorang tersebut menyukai genre horor  dan  di  Netflix  banyak menyediakan film-film horor, maka dirinya akan semakin senang dan terhibur, maka ia semakin merasa puas terhadap layanan yang diberikan oleh  media  OTT  yang  digunakan  serta  berniat untuk melanjutkan berlangganan pada waktu berikutnya. Adapun penelitian sejenis yang
membuktikan bahwa gaya hidup berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  kesediaan berlangganan  yaitu  (Rustantik,  Hasiholan,  & Wahyono,  2018),  (Al-Dmour,  Hammdan,  Al- Dmour, Alrowwad, & Khwaldeh, 2017), (Hapsari et al., 2020) dan (Nugraheni et al., 2020).
Keterkaitan dengan Teori Determinisme Teknologi Determinisme teknologi dapat diartikan sebagai sebuah hal yang terjadi dimasa depan karena perkembangan dari teknologi yang ada di zaman dahulu ke zaman sekarang. Perkembangan teknologi tersebut memberikan dampak pada kehidupan manusia dengan atau tanpa disadari yang telah memberikan sebuah pengaruh, baik itu dari cara pemikiran, budaya maupun di kehidupan masyarakat (Meisyaroh, 2013).
Hadirnya  beragam  media  OTT  terutama pada kategori streaming audio video juga berdampak  pada  kehidupan  manusia.  Hal  ini merupakan sebuah bentuk adaptasi di masa pandemi  COVID-19,  dimana  masyarakat  tidak perlu lagi keluar rumah untuk pergi ke bioskop dan cukup menonton film di rumah tanpa perlu khawatir tertular COVID-19.
Simpulan Kesimpulan penelitian diantaranya yang pertama variabel keterlibatan konsumen memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kesediaan  berlangganan.  Hal  ini  menunjukkan, semakin tinggi keterlibatan konsumen terhadap media OTT yang digunakan, maka akan semakin tinggi pula kesediaan seseorang untuk terus berlangganan  media  OTT  tersebut.  Kedua, variabel kualitas pengalaman layanan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kesediaan  berlangganan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa semakin tinggi dan bagus kualitas pengalaman layanan yang diberikan, maka kesediaan berlangganan seseorang terhadap media OTT tersebut juga akan semakin tinggi. Ketiga, variabel gaya hidup memiliki
pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel kesediaan  berlangganan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa semakin sesuai gaya hidup (aktivitas, minat, dan opini) seseorang, maka akan semakin tinggi pula kesediaan seseorang untuk melakukan pembelian suatu produk yang diinginkan, dan yang ke empat variabel keterlibatan konsumen, variabel kualitas pengalaman layanan dan variabel gaya hidup memiliki pengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel kesediaan  berlangganan.  Hal  ini  menunjukkan, kesediaan seseorang dalam berlangganan media OTT dapat dipengaruhi oleh faktor keterlibatan konsumen, kualitas pengalaman layanan dan gaya  hidup.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  Teori Determinisme Teknologi teruji pada populasi masyarakat Kota Jakarta yang menggunakan media OTT pada kategori streaming audio video. Penggunaan media OTT merupakan sebuah bentuk adaptasi atas perubahan cepat di masa pandemi  COVID-19.  Hal  ini  terbukti  bahwa saat  pandemi,  pengguna  layanan  OTT  semakin meningkat.

## Daftar Pustaka
Achmad, F., & Supriono. (2017). Pengaruh Persepsi  Harga  dan  Kualitas  Layanan Terhadap Minat Pembelian Ulang (Survei pada Konsumen Go-ride di Kota Surabaya). Jurnal Administrasi Bisnis , 50 (2), 135–141. Adib,  M.,  Hasiholan,  T.  P.,  Adheista,  M.,
& Iqbal, M. (2020). Konvergensi Media Industri Televisi Indonesia pada Program Acara Indonesian Idol X. Jurnal  Dialektika  Komunika , 8 (1), 1–11. https://doi.org/10.33592/dk.v8i1.551 Al-Dmour,  R.,  Hammdan,  F.,  Al-Dmour,  H., Alrowwad, A., & Khwaldeh, S. M. (2017). The Effect of Lifestyle on Online Purchasing Decision for Electronic Services: The Jordanian Flying E-Tickets Case. Asian  Social  Science , 13 (11), 157. https://doi.org/10.5539/ass.v13n11p157 Alfian, F., & Hariwan, P. (2016). Analisis Pengaruh
Customer  Experience  Terhadap  Minat Beli  Ulang  pada  Wiki  Koffie  Bandung. E-Proceeding  of  Management , 3 (1), 1–8. Amoah, F., Radder, L., & Eyk, M. (2016). Experience  Quality  Dimensions  and Customer Perceptions: A Case Study of Guesthouses in Ghana. African Journal of Hospitality, Tourism and Leisure , 5 (4), 1–21. Anggita, M., & Trenggana, A. F. M. (2020). Pengaruh Customer Engagement dan E-Service  Quality  Terhadap  Niat  Beli Ulang dengan Kepuasan Pelanggan sebagai Variabel Mediator Tiket.Com. Jurnal Ekonomi  Dan  Perbankan , 5 (1),  83–99. https://doi.org/10.36587/probank.v5i1.570 Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII). (2020, 9 November). Siaran Pers: Pengguna  Internet  Indonesia  Hampir Tembus  200  Juta  di  2019-Q2  2020. Diakses pada 11 Mei 2021, dari https:// blog.apjii.or.id/index.php/2020/11/09/ siaran-pers-pengguna-internet-indonesia- hampir-tembus-200-juta-di-2019-q2-2020/ Aunillah, R.-. (2020). Determinisme Teknologi: Perayaan Idul fitri di Saat Pandemi. Sahafa Journal  of  Islamic  Communication , 3 (1), 1. https://doi.org/10.21111/sjic.v3i1.4616 Bode, L., & Vraga, E. K. (2021). Correction Experiences  on  Social  Media  during COVID-19. Social  Media  +  Society ,
7 (2), 205630512110088. https://doi. org/10.1177/20563051211008829 Brunnström, K., Beker, S. A., De, K., Dooms, A., Egger, S., Garcia, M.-N., … Larabi, M.-C.  (2013).  Qualinet  White  Paper  on Definitions  of  Quality  of  Experience. European Network on Quality of Experience in  in  Multimedia  Systems  and  Services (COST  Action  IC  1003) , (March), 26. CNBC  Indonesia  (2020,  30  Maret).  HOOQ Bangkrut,  Takluk  Lawan  Netflix  & Streaming Film Ilegal?. Diakses pada 20 Mei 2021, dari https://www.cnbcindonesia. c o m / t e c h / 2 0 2 0 0 3 3 0 1 2 4 8 3 2 - 3 7 -
1 4 8 4 4 6 / h o o q - b a n g k r u t - t a k l u k - lawan-netflix-streaming-film-ilegal Chen, C. C., Leon, S., & Nakayama, M. (2018). Are You Hooked on Paid Music Streaming? An Investigation into the Millennial Generation. International  Journal  of E-Business Research , 14 (1), 1–20. https:// doi.org/10.4018/IJEBR.2018010101
CNBC  Indonesia  (2020,  30  Maret).  HOOQ Bangkrut,  Takluk  Lawan  Netflix  & Streaming Film Ilegal?. Diakses pada 20 Mei 2021, dari https://www.cnbcindonesia. c o m / t e c h / 2 0 2 0 0 3 3 0 1 2 4 8 3 2 - 3 7 - 1 4 8 4 4 6 / h o o q - b a n g k r u t - t a k l u k - lawan-netflix-streaming-film-ilegal CNN Indonesia. (2020, 20 Maret). Imbauan Kerja di Rumah, Streaming di Indonesia Naik 60 Persen. Diakses pada 20 Mei 2021, dari https://www.cnnindonesia. com/hiburan/20200320144515-220 485343/imbauan-kerja-di-rumah- streaming-di-indonesia-naik-60-persen CNN Indonesia (2020, 2 Juli). Bioskop Tutup, Streaming Film akan Tumbuh Kala Pandemi. Diakses pada 20 Mei 2021, dari https://www.cnnindonesia.com/
teknologi/20200702074618-185-519838/
b i o s k o p - t u t u p - s t r e a m i n g - f i l m - a k a n - t u m b u h - k a l a - p a n d e m i Febriani, N. S., & Dewi, W. W. A.
(2019). Perilaku  Konsumen  di  Era Digital . Malang: Tim UB Press. Fesa, S. A. (2015). Pengaruh Bauran Pemasaran
Terhadap Niat Berlangganan Kembali Harian Umum Pikiran Rakyat di Kota Bandung. Bina  Ekonomi , 19 (2), 145–158. https:// doi.org/10.26593/be.v19i2.1485.145-158 Firmansyah, M. A. (2018). Perilaku Konsumen  (Sikap  dan  Pemasaran) . Yogyakarta: Deepublish. Foster, B. (2017). Pengaruh Pengalaman Belanja Online Produk Fashion Terhadap Kepuasan dan Niat Beli Ulang Pelanggan Zalora serta Berrybenka. Kontigensi , 5 (1), 68–76.
Ghozali, I. (2021). Partial  Least  Squares Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program  SmartPLS  3.2.9 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ginting,  M.,  &  Haloho,  E.  (2021).  Pengaruh Keterlibatan Pelanggan dan Pemasaran Sosial Media terhadap Loyalitas Pelanggan di Lim’s Cafe Kisaran. Jurnal  Teknologi  Kesehatan  Dan  Ilmu Sosial  (TEKESNOS) , 3 (2),  183–192. Gupta, G., & Singharia, K. (2021). Consumption of  OTT  Media  Streaming  in  COVID-19 Lockdown: Insights from PLS Analysis. Vision , 25 (1), 36–46. https:// doi.org/10.1177/0972262921989118
Hapsari,  A.  Y.,  Rianti,  I.,  Ramadhan,  S., Fauziyyah, S. A., & Putri, S. A. (2020). Life Style, Knowledge and Dinescape Impact on Repurchase Intention (Case Study of The Implementation of Health  Protocols  in  Restaurant  “X”, Bandung City). PalArch’s  Journal  of Archaelogy  of  Egypt/Egyptology , 17 (10). Haryono,  S.  (2016). Metode  SEM  Untuk Penelitian  Manajemen  dengan  AMOS 22.00,  LISREL  8.80  dan  Smart  PLS  3.0 . Bekasi: PT. Intermedia Personalia Utama. Hikmah, A. N., & Riptiono, S. (2020). Pengaruh Customer Engagement dan E-Service Quality  Terhadap  Online  Repurchase Intention dengan Customer Satisfaction sebagai Variabel Intervening pada Marketplace Shopee. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  Manajemen,  Bisnis  Dan Akuntansi  (JIMMBA) , 2 (1),  89–100. https://doi.org/10.32639/jimmba.v2i1.447 Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management (15th ed.). United Kingdom: Pearson Education, Inc. Lee, C. C., Nagpal, P., Ruane, S. G., & Lim, H. S.
(2018). Factors Affecting Online Streaming Subscriptions. Communications of the IIMA ,
16 (1). Retrieved from https://scholarworks. lib.csusb.edu/ciima/vol16/iss1/2%0AThis
Meisyaroh, S. (2013). Determinisme Teknologi Masyarakat dalam Media Sosial. Jurnal Komunikasi  Dan  Bisnis , 1 (1), 36–46. Muslim, M. (2020). Manajemen Stress pada Masa  Pandemi  COVID-19. Jurnal Manajemen  Bisnis , 23 (2),  192–201. Netflix Indonesia. Paket Berlangganan Netflix.  Diakses  pada  20  Mei  2021,
d a r i h t t p s : / / w w w. n e t f l i x . c o m / i d / Nugraheni, N. P., Istiatin, & Sarsono. (2020). Minat Beli Ulang Ditinjau dari Sikap, Gaya Hidup dan Persepsi Kebermanfaatan.
Edunomika , 4 (2), 590–596. Peter, & Olson. (2013). Perilaku Konsumen  dan  Strategi  Pemasaran (9th  ed.).  Jakarta:  Salemba  Empat. Prasetyo, D., & Irwansyah. (2020). Memahami Masyarakat dan Perspektifnya. Jurnal Manajemen
Pendidikan Dan  IImu  Sosial , 1 (1), 163–175. h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 3 8 0 3 5 / J M P I S Pratama, I. P. A. E. (2020). Social  Media  dan Social  Network . Bandung: Informatika.
Prihantoro, Edy. Paula, Karin & Rasyid, Noviawan.
(2020). Self Disclosure Generasi Milenial melalui  Second  Account  Instagram . Jurnal Ilmu Komunikasi Vol 8 No 3 2020. Purbasari, D. M., & Purnamasari, D. L. (2018). Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Pembelian Ulang. Jurnal  Inspirasi Bisnis  Dan  Manajemen , 2 (1), 43–54. https://doi.org/10.34308/eqien.v6i2.93 Rihhadatul’aisyi. et al. (2021). Efek Twitter di Masa Pandemi Covid 19 pada Sikap dan Perilaku . Jurnal Ilmu Komunikasi Vol 19 No 2 2021. Rustantik,  Hasiholan,  L.  B.,  &  Wahyono,  E. H.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Harga, Kualitas Pelayanan, Promosi dan Gaya Hidup Modern Terhadap Keputusan untuk Berlangganan Internet TV Kabel MNC Play. Journal of Management , 4 (4), 1–13. Sarstedt,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Hair,  J. F. (2017). Partial  Least  Squares
Structural Equation Modeling . Setiadi,  N.  J.  (2019). Perilaku  Konsumen (3rd ed.). Jakarta: Prenadamedia Group. So, K. K. F., King, C., Sparks, B. A., & Wang, Y. (2014). The Role of Customer Engagement in Building Consumer Loyalty to Tourism Brands. Journal  of Travel  Research , 55 (1), 1–15. https:// doi.org/10.1177/0047287514541008 j t r . s a g e p u b . c o m Ström, J., & Martinez, K. B. (2013). The Determinants of Customer Satisfaction, Loyalty and Willingness To Pay in Subscription based Streaming Services. Stockholm School of Economics . Sugiyono & Lestari, P. (2021). Metode Penelitian Komunikasi (Kuantitatif, Kualitatif,
dan  Cara  Mudah  Menulis  Artikel  pada Jurnal Internasional) . Bandung: Alfabeta. Sultana, A. (2021). Digital Communication in Post Pandemic Times: Impact on Indian Youth. Komunikator , 13 (2), 125–137.
https://doi.org/10.18196/jkm.12809
Toor,  A.,  Husnain,  M.,  &  Hussain,  T.  (2017). The Impact of Social Network Marketing on Consumer Purchase Intention in Pakistan: Consumer Engagement as a Mediator. Asian  Journal  of  Business and  Accounting , 10 (1),  167–199.
Varela, M., Skorin-Kapov, L., & Ebrahimi,
T. (2014). Quality of Service versus  Quality  of  Experience (S. Möller & A. Raake, eds.). Springer.
World  Health  Organization.  (2020,  4  Februari). A new Strategic Preparedness and Response Plan. Diakses pada 11 Mei 2021, dari https://www.who.int/publications- detail/strategic-preparedness-and response-plan-for-the-new-coronavirus