## NIAT PEMBELIAN BARANG PADA GAME ONLINE MELALUI TEORI NILAI KONSUMSI DENGAN AMOS 21

## Erni Dwi Pratiwi
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl. R.S. Fatmawati no. 24 pondok labu, Jakarta Selatan erni.edp@bsi.ac.id
Abstract  Nowdays,  online  game  is  not  just  a game,  it  has  become  a  commercial  enterprise.  A game tool transaction happens in it. the research is to analyze the factors which caused the players are interested  in  buying  the  items.The  research  uses the  theory  of  Comsuption  Value,  by  Sheth, Newman,  and  Gross.  there  are  six  variables  of analysis,  such  as  Enjoyment  Value,  Character competency value, Visual authority value, Monetary  value,  Character  identification  dan Purchase  intention.The  results  shows  that  there are four veriables which cause the players buy the tools  of  online  game,  they  are  Character competency  value,  Monetary  value,  Character identification and Purchase intention.
Intisari  Saat  ini  game  online  tidak  hanya sebuah permainan, itu telah menjadi perusahaan komersial . Transaksi alat permainan yang terjadi di  dalamnya  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  menyebabkan para  pemain  tertarik  untuk  membeli  penelitian items.  Dengan  menggunakan  teori  comsuption Nilai , oleh Sheth , Newman , dan Gross . ada enam variabel  analisis  seperti  Kenikmatan  Nilai,  nilai kompetensi  Karakter,  nilai  otoritas  Visual,  nilai moneter, identifikasi Karakter hasil Dan Pembelian  intention.  Dengan  menunjukkan bahwa  ada  empat  veriables  yang  menyebabkan para  pemain  membeli  alat-alat  game  online, mereka nilai karakter kompetensi , nilai moneter, identifikasi karakter dan niat pembelian .
Kata Kunci : game, game tool, online games, TCV .

## PENDAHULUAN
Di  era  perkembangan  internet  yang  kian pesat  saat  ini,  berkembang  pula  permainan  yang kian diminati yang lebih dikenal dengan sebutan online  game. Permainan  ini  makin  berkembang karena  peminat  yang  kian  bertambah  bukan hanya dikalangan anak-anak dan remaja melainkan  juga  dikalangan  orangan  dewasa. Seiring  dengan  perkembangan  jenis  permainan yang semakin beragam, beberapa pemain bahkan semakin  giat  melengkapi  barang  yang  ada  di dalam permainan.
Berdasarkan penelitian - penelitian sebelumnya  terkait online  game, baik  mengenai perilaku  pemain  game  dalam  jurnal  yang  ditulis oleh  Ducheneaut,  Yee,  Nickell  &  Moore  (2006), motivasi  para  pemain  game  untuk  memainkan game online (Bostan:2009)  serta  berbagai  faktor yang mempengaruhi para pemain untuk bermain game online (Wu & Liu:2007) maka dapat dilihat keterkaitan  pembahasan  mengenai online  game ini  adalah  membahas  mengenai  ketertarikat tentang  permainan  itu  sendiri.  Melanjutkan mengenai  pembahasan  tentang  game  online, tetapi  lebih  kepada  apa  yang  membuat  para pemain  game  membeli  barang-barang  dalam game.
Pada game online sendiri terdapat sebutan subscription-based models dan free-to-play models, yaitu subscription-based models merupakan  permainan  yang  mengenakan  biaya bulanan  pada  pemainnya  untuk  dapat  tetap mengakses kedalam game, sedangkan free-to-play models dapat  dimainkan  tanpa  harus  membayar, akan  tetapi  untuk  dapat  memiliki  beberapa barang  diharuskan  untuk  membelinya.  Banyak diantara  para  pemain  yang  terbiasa  untuk melakukan  pembelian  barang-barang  pada  game online, oleh karena itu maka dilakukan penelitian guna mengetahui nilai dari membeli barang pada game  online  serta  mengidentifikasi  berbagai faktor  yang  mempengaruhi  pembelian  barang- barang pada game oleh pemainnya.

## BAHAN DAN METODE

## 1. Teori Nilai Konsumsi
The theory of consumption Values (TCV) atau disebut  juga  teori  nilai  konsumsi  dikemukakan oleh Sheth, Newman dan Gross pada tahun 1991, mengenai proses pembuatan keputusan penelitian  yang  terdiri  dari  lima  nilai  yakni, fungsional,  sosial,  emosional,  kondisional  dan penasaran. Menurut teori ini:
a. Nilai fungsional didefinisikan sebagai penerapan  yang  dianggap  berfungsi  untuk memenuhi  kriteria  yang  memiliki  tujuan fungsional atau fisik.
b. Nilai  sosial  berasal  dari  subjek  dengan  satu atau  lebih  kelompok  sosial  yang  tidak  dapat terpisah.
c. Nilai  emosional  merupakan  perasaan  atau keadaan  dimana  seseorang  berada  dalam kondisi tertarik terhadap sesuatu.
d. Nilai  kondisional  berasal  kapasitas  subjek dalam  mengadakan  nilai  sosial  ataupun  nilai fungsional dalam konteks hal yang berkenaan  dengan  uang  dan  kemungkinan yang  bisa  terjadi  akan  tetapi  sulit  untuk diprediksi.
e. Nilai  Penasaran  ( epistemic )  merupakan kapasitas dari seseorang untuk menghasilkan sesuatu  yang  baru  dan  menaikkan  rasa penasaran  guna  memenuhi  kebutuhan  akan ilmu pengetahuan.

## Sumber : J.N. Sheth et al. (1991:161)

## Gambar 1. Model Teori Nilai Konsumsi
Penerapan  teori  nilai  konsumsi  ini  sendiri tidak hanya diterapkan dalam game  online, akan tetapi telah diterapkan dalam beberapa penelitian, seperti mengenai perilaku penggunaan sistem informasi dalam e- government (Hsu  &  Chen,  2007),  penerimaan pengguna  artefak  digital  hedonis  dengan pendekatan teori nilai konsumsi (Turel & Bontis, 2010), dan penelitian lainnya.
Beberapa peneliti juga melakukan penelitian  tentang  game  online,  diantaranya mengenai  alasan-alasan  untuk  membeli  dan menjual game  items diantara  para  pengguna game  lineage  (Whang  &  Kim,  2005),  sedangkan Lin dan Sun (2007) mengkategorikan game items ini  menjadi  dua  jenis,  yakni functional props dan decorative  props.  Functional  props merupakan game  items yang  digunakan  untuk  menambah kekuatan  pada  karakter  di  game,  sedangkan decorative  props merupakan game  items yang digunakan  untuk  mengubah  tampilan  suatu karakter game.
Menurut  Guo and Barnes  (2009)  terdapat tiga  jenis  nilai  dari  sebuah game  items, yakni perceived  playfulness,  character  competency dan requirement of the quest context.
a. perceived  playfulness, merupakan  perasaan konsentrasi,  rasa  asik  dan  penasaran  user terhadap suatu game.
b. character competency, merupakan item yang digunakan untuk  menambah kekuatan  pada karakter game.
c. requirement of the quest context, merupakan items yang  harus  dimiliki  oleh  pengguna game  sebagai  syarat  untuk  menyelesaikan misi yang ada di dalam game teresebut.
Barang-barang  virtual  dapat  memiliki nilai-nilai atribut fungsional, emosional dan sosial (Lehdonvirta,  2009).  Karenanya  tidak  sedikit pengguna  game  yang  pada  akhirnya  melakukan transaksi  untuk  mendapatkan  item  game  yang diharapkan  dapat  mendukung  permainan  game para penggunannya.

## 2. Identifikasi Karakter dan Kepuasan
Menurut  Hefner,  Klimmt  dan  Vorderer (2007),  bahwa  para  pemain  game  memiliki kecenderungan  untuk  meniru/mengasosiasikan diri  mereka  sesuai  dengan  karakter  game  yang mereka miliki, karena karakter tersebut merupakan  perwujudan  pemain  dalam  dunia game tersebut.
Identifikasi  karakter  para  pemain  game sesuai  dengan  pilihan  perusahaan  game  yang dimainkan.  Seorang  pemain  game  memiliki kecenderungan  menyukai  salah  satu  atau mungkin  keseluruhan  produksi  game  dari  suatu perusahaan.  Disini  dapat  kita  lihat  game  mana yang paling sering dimainkan oleh pemain hingga melakukan transaksi didalamnya.

## 3. Game Online
Dewasa  ini  perkembangan  game  online kian  pesat,  bagitu  banyak  perusahaan  pembuat dan  pengembang  game  bermunculan  sebagai dampak  dari  makin  bertambahnya  pengguna game  itu  sendiri.  Para  pengguna  juga  terkadang tidak  segan  lagi  untuk  membeli  berbagai  item game  guna  mendukung  permainannya.  Semakin bervariasinya  jenis  permainan  serta  desain  dan visualisasi  yang  semakin  menarik  dan  saling bersaing  membuat  industri  game  tambah diminati.
Game online yang pertama kali diperkenalkan  pada  tahun  1960  ini  dapat dibedakan  berdasarkan  tipe-tipe,  teknologi graphis  dan  cara  transaksinya.  Berdasarkan tipenya dibagi menjadi First Person Shooter (FPS), Real-Time Strategy , Cross-Platform Online , Browser  Game dan Massive  Multiplyer  Online (MMO) Games .  Sedangkan  menurut  teknologi graphisnya terbagi menjadi dua kategori, yaitu  2 Dimensi dan 3 Dimensi.
Untuk  melakukan  pembelian game  items sendiri  dapat  dibedakan  menjadi  2  kategori  cara
bertransaksi, yaitu Pay per item, transaksi cara ini biasanya  game  dapat  diinstal  dan  dimainkan secara gratis, hanya saja jika pemain menginginkan  kenaikan  level  secara  cepat ataupun  ingin  memiliki  item  khusus  maka  dapat melakukan  transaksi  pembelian  item  yang dibutuhkan,  sedangkan  transaksi  berikutnya biasa disebut Pay per play, game dengan kategori ini  harus  dibeli  secara  legal  karena  jika  game  ini digunakan  secara  illegal  maka  akan  terblokir secara otomatis.
a. Structural Equation Modeling
(SEM)/Model Persamaan Struktural
SEM  adalah  teknik  statistika multivariant yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan  analisis  regresi  (kolerasi),  yang  bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar- variabel  yang  ada  pada  sebuah  model,  baik  itu antar-indikator    dengan  konstruknya,  ataupun hubungan antar-konstruk (santoso, 2012:14). Maruyama  (1998)  dalam  wijaya  (2013:1), Structural  Equation  Modeling (SEM)  adalah sebuah  model  statistik  yang  memberikan perkiraan  perhitungan  dari  kekuatan  hubungan hipotesis  diantara  variabel  dalam  sebuah  model teoritis  baik  secara  langsung  atau  melalui variabel antara.
Sedangkan sharma (1996) dalam wijaya (2013:2),  menyebutkan  SEM  sebagai  metode generasi  kedua  dari  metode  multivariate.  Istilah path  analysis, causal  modelling dan structural equation models telah banyak digunaka oleh para ahli  dari  berbagai  disiplin  ilmu  dan  pendekatan khusus  pada  analisis  sebab  akibat  ( causal analysis )  antara  variabel  yang  dirancang. Struktural  model  seperti causal modelling, causal analysis, simultaneous equation modelling , analisis struktur  kovarians  telah  dikenal  secara  luas dalam penelitian manajemen. Seringkali SEM juga disebut sebagai kombinasi anatara analisis faktor dan analisis jalur.
b. Analysis of Moment Structure (AMOS) AMOS  ( Analysis  of  Moment  Structure )
dikembangkan oleh James L. Arbuckle, merupakan  program  komputer  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  model  persamaan struktural,  disamping  beberapa  program  lainnya AMOS  lebih userfriendly namun  juga powerfull , sehingga  saat  ini  merupakan  program  yang paling  banyak  digunakan  untuk  mengolah berbagai  model  riset  yang  menggunakan  SEM. Saat  ini  telah  tersedia  AMOS  dalam  beberapa versi  diantaranya  AMOS  4,  AMOS  5,  AMOS  6, AMOS  7  kemudian  ‘melompat’  ke  AMOS  16  guna menyamakan  versi  AMOS  dengan  versi  SPSS terbaru, hingga saat ini telah sampai pada AMOS
21. Secara esensi, AMOS tidaklah berbeda secara signifikan antara versi satu dengan yang lainnya.

## c. Tinjauan Organisasi/Obyek Penelitian
Obyek penelitian merupakan para pengguna game  online  yang  berada  di  wilayah  indonesia, dengan penyebaran kuesioner melalui komunitas maupun pengguna game online secara perorangan. Para pemain game online ini sendiri dapat memainkan game online di warnet, rumah, sekolah, kampus maupun tempat mereka bekerja.

## Metode Penelitian 1. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah penelitian Explanatory , yaitu penelitian  yang  bertujuan  untuk  menguji  suatu teori  atau  hipotesis  guna  memperkuat  atau bahkan  menolak  teori  atau  hipotesis  hasil penelitian  yang  sudah  ada.  Penelitian  ini menggunakan  desain survey ,  yaitu  penelitian yang  mengambil  sampel  dari  satu  populasi  dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan  data  pokok.  Penelitian  ini  berisi pembuktian hipotesis dari variabel-variabel yang diamati  dan  diteliti  yang  dibangun  melalui  teori dengan  pendekatan The  Theory  of  Consumption Value  (TCV) dan  diuji  menggunakan  perangkat lunak Analysis of Moment Structure (AMOS).

## 2. Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang terdiri  atas:  obyek/subyek  yang  mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian
ditarik kesimpulannya (Sugiyono,2011:80). Populasi tidak hanya subyek atau  obyek  tertentu  tetapi  dapat  juga  meliputi karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu.
Sedangkan sampel menurut Sugiyono adalah bagian  atau  jumlah  dan  karakteristik  yang dimiliki  oleh  populasi  tersebut.  Bila  populasi besar,  dan  peneliti  tidak  mungkin  mempelajari semua  yang  ada  pada  populasi,  misal  karena keterbatasan  dana,  tenaga  dan  waktu,  maka peneliti  akan  mengambil  sampel  dari  populasi itu.  Apa  yang  dipelajari  dari  sampel  itu, kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi.  Untuk  itu  sampel  yang  diambil  dari populasi harus betul-betul representative (Sugiyono,2011).
3. Instrumen Penelitian
Kuesioner dibuat menggunakan skala interval  atau semantic  diferensial. Skala  yang digunakan dalam kuesioner tersebut menggunakan  skala Semantic  Differensial atau skala  perbedaan  semantik  berisikan  Skala
interval  dibuat  antara  1  sampai  6  dan  berisikan serangkaian  karateristik  bipolar  (dua  kutub), seperti  panas-dingin;  baik-tidak  baik;  dan sebagainya.  Hasil kuesioner berupa  data,  akan disimpan  dalam  format excel dan  langsung digunakan  sebagai  data  mentah  untuk  analisa dengan software AMOS  21.0.  Dalam  penyusunan pertanyaan  kuesioner  dibuat  beberapa  kriteria yang  berasal  dari  teori-teori  yang  ada  dan ditunjang oleh penelitian yang pernah dilakukan. Pada  penelitian  ini  terdapat  enam  variabel  yang akan diteliti, yaitu:

## Tabel 1. Kisi-kisi Instrumen Penelitian
Variabel Pertanyaan Enjoyment Value Guo and Barnes (2009), Turel et al. (2010) 1. Saya lebih menikmati permainan ketika menggunakan item game 2. Permainan menjadi lebih menarik  dengan  adanya  item
game 3. Dengan  menggunakan  item game saya merasa lebih bahagia
4. Kesenangan saya bertambah dengan adanya item game
5. Item game membuat permainan menjadi lebih mengasyikkan Character competency value Guo and Barnes (2009),Lehdon virta (2009) 1. Dengan item game saya dapat meningkatkan permainan dengan cepat
2. Saya bisa mendapatkan lebih banyak point dengan item game
3. Item game memberikan kekuatan hidup pada permainan saya
4. Karakter saya menjadi lebih kuat dengan item game
5. Pengalaman karakter saya meningkat dengan item game Visual authority value Lehdonvirta (2009),Sheth et
al. (1991),
1. Karakter saya menjadi lebih modis dengan item game
2. Dengan item game karakter permainan saya menjadi lebih baik
3. Saya lebih diperhatikan orang
Turel et al. (2010) lain dengan item game yang berbeda
4. Item game dapat memberikan kesan yang lebih baik pada orang lain
5. Item game dapat meningkatkan percaya diri terhadap karakter saya
Monetary value Turel et al. (2010) 1. Item game lebih bernilai dari harganya
2. Item game sesuai dengan harga jualnya
3. Harga yang diberikan pada tiap item game adalah wajar
4. Harga item game sesuai dengan kegunaannya
5. Setiap item game memiliki harga jual yang sesuai menurut fungsinya Character identification Hefner et al. (2007) 1. Saya merasa karakter pada game adalah sisi lain diri saya sendiri
2. Saya merasa seperti karakter permainan yang saya mainkan
3. Tujuan dari karakter game adalah tujuan saya juga
4. Saya melihat bahwa karakter game setara dengan diri saya
5. Saya dan karakter game saya adalah sama
Purchase intention
Turel et al. (2010) 1. Saya berniat untuk membeli item game di masa yang akan datang
2. Saya pikir saya akan membeli item game nanti
3. Saya berharap untuk dapat membeli item game segera
4. Saya berniat meningkatkan karakter saya dengan membeli item game
5. Saya akan membeli item game segera
Sumber : pengolahan data (2015)

## 4. Langkah-Langkah Dalam SEM
Menurut  Hair  et.  al  dalam  Ghozali (2013:151)  langkah–langkah  dalam  pengujian model  dengan  menggunakan  pendekatan  dasar SEM  terbagi dalam 7 tahap yaitu :

## Pengembangan model berbasis teori
Pengembangan  model  berbasis  teori  ini adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  model yang  mempunyai  pembenaran  secara  teoritis yang  kuat,  untuk  mendukung  upaya  analisis terhadap suatu masalah yang sedang diteliti.
Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## Gambar 2. Model Penelitian
Faktor  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini menggunakan indikator-indikator sebagai berikut:
a. Konstruk Eksogen (X)
Pada  penelitian  ini  konstruk  endogen  yang digunakan  adalah  :  Character  competency value,
Monetary value, Character identification.
b. Konstruk Endogen (Y) Pada  penelitian  ini  konstruk  endogen  yang digunakan  adalah  :  Enjoyment  Value,  Visual authority value, Purchase intention.

## Membangun Diagram Jalur
Tujuan  dibuatnya path diagram adalah  untuk memudahkan  peneliti  dalam  melihat  hubungan- hubungan kausalitas yang  ingin diuji. Hubungan antar  konstruk  dinyatakan  dengan  anak  panah. Anak panah yang mengarah dari suatu konstruk ke konstruk lain menunjukkan hubungan kausal. Gambar model teoritis yang akan dibahas yaitu:
Sumber : Model Penelitian 2015

## Gambar 3. Diagram Jalur
1. Penyusunan Persamaan Struktural
a) Persamaan-Persamaan Struktural
Persamaan  struktural  pada  penelitian  ini adalah:
Enjoyment = γ1 charcompetency + z2 Visual = γ1 charidentification + z3 Purchaseintention = γ1 enjoyment + γ2 monetary + γ3 visual + z1
b) Persamaan spesifikasi model pengukuran Bentuk  persamaan  inidikator  variabel  laten
eksogen dan indikator laten endogen antara lain:
1). Character competency value X1= λ1 X + e1
X2= λ2 X + e2 X3= λ3 X + e3
X4= λ4 X + e4 X5= λ5 X + e5 2). Monetary value X6= λ6 X + e6
X7= λ7 X + e7 X8= λ8 X + e8 X9= λ9 X + e9
X10= λ10 X + e10 3 ). Character identification
X11= λ11 X + e11 X12= λ12 X + e12 X13= λ13 X + e13 X14= λ14 X + e14 X15= λ15 X + e15 4). Enjoyment Value Y1= λ1 Y + e16 Y2= λ2 Y + e17 Y3= λ3 Y + e18 Y4= λ4 Y + e19 Y5= λ5 Y + e20
5). Visual authority value Y6= λ6 Y + e21 Y7= λ7 Y + e22 Y8= λ8 Y + e23 Y9= λ9 Y + e24 Y10= λ10 Y + e25 6 ). Purchase intention Y11= λ11 Y+ e26
Y12= λ12 Y+ e27
Y13= λ13 Y+ e28 Y14= λ14 Y+ e29 Y15= λ15 Y+ e30
2. Pemilihan Data Input dan Teknik Estimasi
Untuk  melakukan  estimasi  dari  model  yang dikembangkan  dan  matriks  input    yang  telah dipilih,    pada  penelitian  ini  digunakan software
AMOS dengan teknik estimasi Maximum Likelihood (ML)  karena  lebih  efisien  dan  tidak bias dan digunakan pada sampel yang banyaknya 100 s/d 200 sampel.

## 3. Evaluasi Masalah Identifikasi Model
Masalah  identifikasi  model  adalah  masalah yang  terkait  dengan  ketidakmampuan  model yang  diusulkan  untuk  menghasilkan  estimasi yang  unik.  Untuk  melihat  ada  tidaknya  masalah tersebut dilakukan pemeriksaan terhadap Offending  Estimate yang  merupakan  hasil pendugaan parameter baik pada model struktural  maupun  pada  model  pengukuran dimana  nilainya  berada  diluar  batas  yang  dapat diterima.
Untuk melihat ada tidaknya masalah identifikasi adalah dengan melakukan pemeriksaan terhadap Offending Estimate. Offending  Estimate adalah  hasil  pendugaan parameter,  baik  pada  model  struktural  maupun pada  model  pengukuran  yang  nilainya  di  luar batas  yang  dapat  diterima.  Jika  terjadi Offending Estimate maka  yang  harus  dilakukan  adalah dengan  menghilangkannya.  Adapun  gejala-gejala Offending Estimate yang sering terjadi :
1. Nilai  standar error dari  salah  satu  atau beberapa koefisien yang sangat besar.
2. Ketidakmampuan program
untuk menghasilkan matriks informasi yang seharusnya disajikan.
3. Nilai  estimasi  yang  tidak  mungkin  misalkan error variance yang negatif.
4. Adanya  nilai  korelasi  yang  sangat  tinggi  (> 0.90) antar koefisien estimasi.
4. Penilaian Kriteria Goodness of Fit
Penilaian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa jauh model   persamaan struktural yang dihipotesakan  sesuai  dengan  sample  data. Penilaian  dilakukan  dengan  menggunakan  uji
asumsi SEM, uji kesesuaian model ( Overall Model Fit ), dan uji parameter model
Tabel 2. Batas Nilai Kritis Uji Kesesuaian
Model Ukuran kesesuaian Batas nilai kritis Keterangan 1.  Absolut Fit Measures  Chi-Squares Χ 2
(CMIN)  Probability  Chi-Squares Χ 2
Relatif
(CMIN/DF)
 GFI  RMSEA Kecil,  ≤ χ 2 ά ; df ≥ 0.05 ≤ 2.0 ≥ 0.90 ≤ 0.08 (Huland, 1996) (Huland, 1996) (Byrne,  1988) (Diamontopaulu
s, 2000) (Browne, 1993)
2. Incremental Fit Measures
 AGFI
 TLI
 NFI  CFI ≥ 0.90 ≥ 0.95 ≥ 0.90 ≥ 0.95 (Diamontopaulu s, 2000) (Hair, 1998) (Bentler, 1992)
(Arbuckle,
1997)
3 . Parsimonious Fit Measaures
 PNFI  PGFI ≥ 0.60 ≥ 0.60 (James, 1992) (Byrne, 1988)
Sumber : WIDODO (2006, 54)

## 5. Interpretasi dan Modifikasi model
Tujuan  langkah  terakhir  ini  adalah  untuk memutuskan  bentuk  perlakuan  lanjutan  setelah dilakukan  evaluasi  asumsi  dan  uji  kesesuaian model.  Jika  model  dinyatakan  cukup  baik,  maka langkah berikutnya adalah melakukan interpretasi. Namun jika model dinyatakan belum baik atau tidak memenuhi syarat pengujian, maka perlu  diadakan  modifikasi.  Setelah  model diestimasi,  residualnya  haruslah  kecil  atau mendekati  nol  dan  distribusi  frekuensi  dari kovarians residual harus bersifat simetrik.
Pedoman  dalam  mempertimbangkan  perlu tidaknya  dilakukan  modifikasi  sebuah  model, adalah  dengan  melihat  residual  kovarians  yang dihasilkan  model  tersebut.  Nilai  batas  kritis residul kovarians yang direkomendasikan adalah ≤ 2,58.
Batas keamanan untuk jumlah residual adalah 5%,  bila  nilai  residualnya  lebih  besar  dari  5% dari  semua residual  kovarians yang  dihasilkan oleh  model,  maka  sebuah  modifikasi  mulai  perlu dipertimbangkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Profil Responden
Dalam  penelitian  ini  responden  merupakan para  pengguna  game  online  yang  memainkan game-game  online.  Data  profil  responden  yang menjadi  obyek  penelitian  ini  pada  dasarnya diklasifikasikan  berdasarkan  umur,  jenis  kelamin serta  lama  menggunakan/mengenal  /memainkan game online. Responden yang menjawab kuesioner sebanyak  142  orang.  Kuesioner  disebarkan langsung  kepada  responden.  Jumlah  sampel tersebut telah memenuhi kaidah analisis SEM yang membutuhkan  sampel  berkisar  antara  100-200 sampel.  Data  lengkap  mengenai  profil  responden yang  menjadi  obyek  penelitian  dapat  dilihat sebagai berikut :

## Tabel 3. Profil Responden Penelitian

## Sumber : Kuesioner Januari 2015
2. Model Awal
Setelah melakukan analisis
statistik deskriptif,
tahapan selanjutnya adalah menuangkan  kerangka  pemikiran  ke  dalam path diagram . Path diagram ini  melibatkan  3  variabel eksogen dengan masing-masing 5 indikator dan 3 variabel  endogen  dengan  masing-masing  5 indikator.
Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## Gambar 4. Model Awal
3. Identifikasi model
Tahapan  analisis  model  dapat  diteruskan jika  model  termasuk  dalam  kategori over- identified. Kategori  ini  dapat  dilihat  dengan  nilai df yang  positif  dari  model  yang  dibuat.  Hasil
output  AMOS  yang  menunjukkan  nilai df dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Computation of Degrees of Freedom

## 4. Uji Kesesuaian
Hasil  uji  kesesuaian  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini:
Sumber: hasil penelitian (2015) Gambar 5. Hasil Uji Kesesuaian

## 5. Uji Signifikansi
Model  struktural  yang  tidak  fit  tau  tidak memenuhi  persyaratan,  akan  dikonversikan menjadi  model  jalur.  Model  jalur  yang  sudah dibuat  pada  penelitian  ini,  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Sumber: hasil penelitian (2015) Gambar 6. Hasil Uji Signifikansi
Number of distinct sample moments: 465 Number of distinct parameters to be estimated: 68 Degrees of freedom (465 - 68): 397 Klasifikasi Responden Jumlah  Persentase Umur: > 18 thn 122 85,92 % < 18 thn 20 14,08 % Total 142 100 % Jenis Kelamin: Perempuan 43 30,28 % Laki-laki 99 69,72 % Total 142 100 % Lama menggunakan: > 5 thn 97 68,31 % < 5 thn 45 31,69 % Total 142 100
Seluruh  tahapan  pengujian  telah  dilakukan  dan mendapatkan  hasil  dari  hipotesis  umum  yaitu tidak  semua  variabel  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  niat  untuk  membeli  item game.
Tabel 5. Hasil Hipotesis Khusus Hipotesis Deskripsi Hasil charcompetency Meningkatkan kekuatan/kemampu an  karakter  yang dimainkan berpengaruh  secara signifikan  terhadap pembelian item. H 1 Diterima (Signifika n) enjoyment Meningkatkan  unsur menyenangkan bermain game online berpengaruh  secara signifikan  terhadap pembelian item. H 0 Diolak (Non Signifikan ) monetary Pembelian item dengan  harga  yang dianggap masuk akal berpengaruh  secara signifikan  terhadap pembelian item. H 1 Diterima (Signifika n) charidentificatio n Merasa bahwa karakter game adalah dirinya berpengaruh  secara signifikan  terhadap pembelian item. H 1 Diterima (Signifika n) visual Meningkatkan  status sosial  dalam  game atau  mempercantik karakter berpengaruh  secara signifikan  terhadap pembelian item. H 1 Ditolak (Non signifikan )

## Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## A. Model Akhir
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi,  pada model jalur akhir akan terdapat koefisien regresi seperti pada gambar 6. berikut ini.
Sumber: hasil penelitian (2015)

## Gambar 7. Model Jalur Akhir dengan Koefisien
Regresi

## KESIMPULAN
Berdasarkan    hasil  penelitian  ini  maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Enjoyment  value dan visual  authority  value tidak  mempengaruhi  terhadap  niat  untuk pembelian item game.
2. Keinginan  untuk  membeli  item  pada  online hanya  dipengaruhi oleh character competency value,  monetary value, character identification serta purchase intention .
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan, juga diperoleh kesimpulan bahwa tidak semua variabel dalam model yang diajukan berpengaruh niat untuk membeli item game.
4. Permainan online yang  kian  berkembang  ini dapat lahan bisnis yang menjanjikan bagi para pengusaha  pembuat  game  yang  makin menjamur saat ini.
5. Warnet-warnet juga tetap diminati walaupun makin banyak pemain yang memainkan game dari rumah.

## REFERENSI
Arbuckle  James  L.  (2012),    “ IBM  SPSS  Amos  21 User's Guide ”, IBM, U.S.
Bearden,  W.  O.,  &  Teel,  J.  E.  (1983). Selected determinants  of  consumer  satisfaction  and complaint reports. Journal of Marketing Research , 20(1), 21–28. Bostan,  B.  (2009). Player  motivations:  A psychological  perspective.  ACM  Computers  in Entertainment, 7(2), 22:1–22:26.
Chandra    Arvin  Nathanael  (2006),  Gambaran Perilaku dan Motivasi Pemain Online Games, Jurnal Pendidikan Penabur, Desember 2006, No.07, 2006.
Denga  Zhaohua,  Yaobin  Lua,  Kwok  Kee  Weib  & Jinlong  Zhanga  (2010),  “ Understanding customer  satisfaction  and  loyalty:  An empirical study of mobile instant messages in China”,  International  Journal  of  Information Management 30,  Vol  30,  Pages  289–300, August 2010.
Ducheneaut, N.,  Yee, N., Nickell, E., & Moore, R. J. (2006). Alone  together?  Exploring  the  social dynamics  of  massively  multiplayer  online games. In Proceedings of CHI 2006 (pp. 407– 416). ACM: New York.
Ghozali    Imam  (2013),  Model  Persamaan Struktural  Konsep  dan  Aplikasi  dengan Program  AMOS  21.0,  Semarang  :  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Guo, Y., & Barnes, S. (2009). Virtual item purchase behavior  in  virtual  worlds:  An  exploratory
investigation. Electronic Commerce Research, 9, 77–96.
Hartmann    Tilo  dan  Christoph  Klimmt  (2006), “Gender  and  Computer  Games: Exploring Females’  Dislikes”,  Journal  of  Computer- Mediated  Communication 11  (2006)  910– 931  @  2006 International  Communication Association.
Hayati  Nur  (2011),  “ The  Effect  Of  Customer Satisfaction,  Customer  Trust  On  Custromer Loyalty Of The Card Users Of PT. Indosat Tbk”, Proceedings  of  The  1st  International Conference  on  Information  Systems  For Business Competitiveness (ICISBC) 2011. Hefner,  D.,  Klimmt,  C.,  &  Vorderer,  P.  (2007).
Identification  with  the  player  character  as determinant  of  video  game  enjoyment .  In  L. Ma, R. Nakatsu, & M. Rauterberg (Eds.). ICEC 2007.  LNCS  (Vol.  4740,  pp.  39-48). Heidelberg: Springer.
Hsu,  F.  -M.,  &  Chen,  T.  -Y.  (2007). Understanding information  systems  usage  behavior  in  E- Government:  The  role  of  context  and perceived  value.  In  Proceedings  of  11th Pacific–Asia  conference  on  information Systems (pp. 477–490).
HM  Jogiyanto  (2007),    Sistem  Informasi Keperilakuan, Yogyakarta : Andi Offset. Lehdonvirta,  V.  (2009). Virtual  item  sales  as  a revenue  model:  Identifying  attributes  that drive purchase decisions. Electronic
Commerce Research , 9, 97–113. Lim,  R.,  &  Seng,  E.-  Y.  (2010). Virtual  goods  in social  games  an  exploratory  study  of  factors that drive purchase of in-game items. The 9th International  Conference  on  e-Business (iNCEB2010), 26-32.
Lin, H., & Sun, C.- T. (2007). Cash trade within the magic  circle:  Free-to-play  game  challenges and massively multiplayer online game player responses.  In  Proceedings  of DiGRA  2007: Situated Play (pp. 335–343).
Santoso Singgih (2012), Analisis SEM Menggunakan  AMOS,  Jakarta  :  PT.  Elek
Media Komputindo.
Sheth,  J.,  Newman,  B.,  &  Gross,  B.  (1991). Consumption  values  and  market  choice.
Cincinnati , OH: South-Western Publishing. Sheth, J., Newman, B., & Gross, B. (1991). Why we buy  what  we  buy:  A  Theory  of  consumption values. Journal of business research 22  (159- 170). Supiani  (2005),  Teori-Teori  Motivasi,  2005. http://supiani.staff.gunadarma.ac.id/Publica tions/files/1178/TEORI+TEORI+MOTIVASI. doc, (diakses 18 desember 2014) Turel,  O.,  Serenko,  A,.  &  Bontis,  N.  (2010). User acceptance  of  hedonic  digital  artifacts:  A
theory of consumption values perpective . USA : information & management 47 (53-59). Whang,  L.  S.  -M.,  &  Kim,  J.  Y.  (2005). The comparison  of  online  game  experiences  by players in games of Lineage & EverQuest:Role play  vs.  Consumption.  In  Proceedings  of DiGRA  2005:  Changing  views  –  worlds  in play.<http://www.digra.org/dl/db/06278.3 4425.pdf> (diakses 15 januari 2015)
Widodo,  Prabowo  Pudjo  (2006),  Langkah- langkah  dalam  SEM  Pemodelan  Persamaan Struktural, Jakarta.
Wijaya  Tony  (2013), Analisis Structural Equation Modeling menggunakan  AMOS,  Yogyakarta  : Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
Won, B. Park., & Chang,  K. Lee. (2011), Exploring the  value  of  purchasing  online  game  items,
Computers in human behavior 27, 2178- 2185, South Korea.
Wu  Jiming  &  Liu  De  (2007), The Effects of Trust and  Enjoyment  on  Intention  to  Play  Online Games,  Journal  of  Electronic  Commerce Research , VOL 8, NO 2, 2007.
Wu  Jiming,  Li  Pengtao  &  Rao  Shashank    (2008),
“ Why  They  Enjoy  Virtual  Game  Worlds?  An Empirical Investigation”, Journal of
Electronic  Commerce  Research ,  Vol  9,  No  3, 2008.

## BIODATA PENULIS
Erni  Dwi  Pratiwi,  M.Kom .  Lahir  4 april  1986  di  jakarta,  Staff    pengajar di kampus AMIK BSI Jakarta. Lulus S1 pada  tahun  2010  di  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta  dan  Lulus  S2  pada tahun 2013 di Program Pasca Sarjana STMIK  Nusa  Mandiri.  Jurnal  yang pernah  di  buat  berjudul  analisa faktor-faktor  yang  mempengaruhi  niat  bermain  game online  dipublikasikan  pada  jurnal  pilar  september 2014.