## ANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI PEMBENTUKAN MINAT BERLANGGANAN DI INDUSTRI VIDEO-ON-DEMAND DI INDONESIA
Nurvi Apriana Yusuf* 1 , Indrawati 2
Prodi Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom
nurviapriana@student.telkomuniversity.ac.id *1 , indrawati02@gmail.com 2
Abstrak: Penelitian ini mengukur minat pengguna video-on-demand di Indonesia dengan menggunakan  model  penelitian  UTAUT2  yang  telah  dimodifikasi,  dimana  peneliti menganalisis  variabel  Performance  Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social  Influence, Facilitating  Condition,  Hedonic  Motivation,  Price  Value,  Habit,  dan  Content  terhadap Behavioral Intention. Data didapat menggunakan survei online dan berhasil mengumpulkan 403  responden  yang  valid,  dengan  usia  15-60  tahun,  dan  telah  menggunakan  layanan video-on-demand,  serta  telah  melewati  masa  percobaan  (free  trial).  Seluruh  data  yang dikumpulkan telah memenuhi kriteria validitas dan realibilitas. Untuk menguji validitas dan realibilitas,  peneliti  menggunakan  software  SPSS  versi  21.  Selain  itu,  untuk  menguji hipotesis,  peneliti  menggunakan  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dengan menggunakan software SmartPLS versi 3.0. Hasil pengujian membuktikan bahwa terdapat 4  faktor  yang  memengaruhi  Behavioral  Intention,  yaitu  Habit,  Content,  Performance Expectancy. Dan Effort Expectancy. Dalam variabel moderator, maka variabel Age (Usia) memengaruhi Habit terhadap Behavioral Intention, sedangkan variabel moderator Gender (Jenis  Kelamin)  dan  Income  (Pendapatan)  tidak  berpengaruh.  Penelitian  ini  juga mendapatkan hasil R^2 sebesar 0,655 dan masuk pada kategori moderat.
Kata kunci : UTAUT2, Teknologi Adopsi, Perilaku Konsumen.
Abstract: This study measures the interest of video-on-demand users in Indonesia by using a modified UTAUT2 research model, where researcher analyze the factors in UTAUT2.The data in this study, collected online using online surveys and managed to collect 403 valid respondents,  aged  15-60  years,  and  have  used  video-on-demand  services,  and  have passed  the  trial  period  (free  trial).  All  data  collected  has  met  the  criteria  of  validity  and reliability. To test the validity and reability, researcher used the Spss version 21 software. In addition, to test the hypothesis, researcher used Structural Equation Modeling (SEM) using version  3.0  SmartPLS  Software.  The  test  results  prove  that  there  are  four  factors  that influence Behavioral Intention, namely Habit, Content, Performance Expectancy and Effort Expectancy.  In  the  moderator  variable,  the  age  variable  influences  Habit  on  Behavioral Intention,  while  the  Gender  (gender)  moderator  variable  and  Income  (income)  have  no effect. This study also obtained R2 results of 0.655 and entered in the moderate category. Keywords : UTAUT2; Technology Adoption; Consumer Behavior.

## PENDAHULUAN
Video-on-demand merupakan sistem interaktif yang memungkinkan kita untuk  memilih  konten  video  yang  akan dinikmati.  Tidak  seperti  televisi  pada umumnya,  dimana  kita  harus  menunggu konten  sesuai  jadwal  tayang,  video-on- demand memungkinkan kita untuk menikmati,  mengunduh,  dan  memilih
konten  yang kita  inginkan  kapanpun  dan melalui perangkat apapun. Menurut survei yang dilakukan oleh DailySocial.id dalam “Laporan  DailySocial:  Survei  Video  on Demand 2017”, terhadap 1037 pengguna internet di seluruh Indonesia, masyarakat Indonesia  memiliki  pemahaman  bahwa video-on-demand diartikan sebagai konten  video  yang  disediakan  melalui
internet  dan  video  yang  mengharuskan untuk  membayar  sesuai  dengan  konten yang dinikmati. Jika di negara lain seperti Amerika Serikat, layanan video-on- demand dapat dinikmati melalui pembayaran  kartu  kredit,  di  Indonesia metode  pembayaran  layanan  video-on- demand  lebih  beragam  jenisnya,  mulai dari pembayaran melalui kartu kredit dan financial  technology,  bundling  paket operator,  paket  bundling  internet  dan  TV kabel,  dan  metode  potong  pulsa.  Di Indonesia  sendiri,  layanan  video-on- demand memiliki beragam jenisnya, mulai dari  layanan  video-on-demand  over-the- top  berbayar  langganan  seperti  Netflix, HOOQ, Viu, iFlix, dan Catchplay, layanan video-on-demand  yang  mengharuskan pengguna  untuk  membayar  per  konten yang dinikmati seperti iTunes dan Google Play  Movies  and  TV,  konten  video-on- demand  online  yang  gratis  seperti YouTube,  Vimeo,  dan  Vimeo,  serta layanan video-on-demand dalam jaringan TV  satelit  atau  TV  kabel  seperti  yang disediakan  oleh  Telkom  Indihome  dan First  Media  (DailySocial.id,  2018).  Selain itu,  survei  yang  dilakukan  oleh  Nielsen Consumer  Media  View  terhadap  11  kota di  Indonesia,  menunjukan  bahwa  akses konten  video  dan  film  melalui  video-on- demand  seperti  aplikasi  HOOQ,  Netflix, Iflix, dan sebagainya meningkat dari tahun sebelumnya,  menjadi  sebesar  28%  di tahun  2017,  walaupun  persentase  TV terrestrial dan TV kabel masih memimpin dengan angka 77% (DailySocial.id, 2018). Tingginya  minat  masyarakat  Indonesia terhadap konten video-on-demand, mendorong  perusahaan  untuk  berlomba- lomba dalam membuat layanan video-on- demand. Di tahun 2019, perusahaan GO- JEK  Indonesia  juga  berencana  untuk menghadirkan layanan video-on-demand, GO-PLAY,  dimana  layanannya  akan terintegrasi  melalui  aplikasi  GO-JEK. Managing Parter Ideosource dari GO-JEK Indonesia, melihat potensi bahwa pertumbuhan  layanan  video-on-demand
diproyeksikan bisa tumbuh 19% pertahunnya  .  Di  Indonesia  sendiri, layanan video-on-demand sudah tersedia banyak  pilihan,  namun  tidak  semua perusahaan  penyedia  layanan  video-on- demand  bisa  sukses  di  Indonesia. Menurut  survey  yang  dilakukan  oleh DailySocial.id,  HOOQ,  Netflix,  dan  Viu merupakan  platform  layanan  video-on- demand  berbayar  yang  paling  populer, dimana  iFlix,  Google  Play  Movies  &  TV, iTunes,  Viki,  Tribe,  dan  Catchplay menyusul dibelakangnya, dimana sebanyak  23,96%  responden  belum pernah  menggunakan  layanan  video-on- demand (DailySocial.id, 2018).
Pengguna  video-on-demand  di Indonesia  juga  terus  meningkat  hingga mencapai  angka  15,3  juta  pengguna  di tahun 2018. HOOQ, Netflix, Viu, dan iFlix merupakan  aplikasi  video-on-demand dengan  jumlah  pengguna  terbanyak  di Indonesia,  dimana    Walaupun  begitu, tingkat  perbandingan  penggunaan  dari video-on-demand cenderung masih rendah,  di  angka  jumlah  akses  konten video  dan  film,  video-on-demand  hanya mencapai angka 28% dimana 77% masih dinominasi  oleh  televisi  kabel.  Tingkat penetrasi  pengguna  video-on-demand juga masih di taraf yang rendah, di tahun 2018,  hanya  mencapai  angka  5,7%. Untuk  dapat  meningkatkan  persaingan, perusahaan  yang  bergerak  di  industri video-on-demand harus mampu menganalisis faktor apa saja yang paling memengaruhi pengguna
dalam penggunaan  aplikasi  video-on-demand. Dengan  begitu,  perusahan  video-on- demand,  dapat  mengetahui  faktor-faktor apa  saja  yang  memengaruhi  pengguna dalam  adaptasi  teknologi  itu  sendiri, sehingga  perusahaan-perusahaan video- on-demand  dapat  meningkatkan  faktor- faktor  yang  efektif  dalam  penggunaan aplikasinya. Selain itu, penting juga untuk perusahaan video-on-demand dalam mengetahui  faktor  yang  memengaruhi Behavioral  Intention  pada  aplikasi  video-
on-demand.  Mengetahui  faktor  apa  saja yang  memengaruhi  behavioral  intention pada aplikasi video-on-demand memberikan  manfaat  agar  perusahaan yang  bergerak  di  industri  video-on- demand lebih baik lagi dalam memberikan manfaat bisnis dan fungsi, serta meningkatkan  layanan  yang  lebih  baik lagi. Peneliti juga memiliki rasa keingintahuan  terhadap  faktor  apa  saja yang  memengaruhi  pengguna  dalam adopsi teknologi video-on-demand,
dikarenakan, berdasarkan hasil pencarian literatur,  belum  ada  studi  terpublikasi mengenai analisis faktor yang memengaruhi  Behavioral  Intention  pada aplikasi video-on-demand
dengan menggunakan model UTAUT2 yang telah dimodifikasi. Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah untuk  mengetahui  faktor-faktor  manakah yang berpengaruh
terhadap pembentukan  minat  berlangganan  dari video-on-demand itu sendiri.

## Model UTAUT2
Model UTAUT2 merupakan model pengembangan  dari  model  UTAUT  yang diperkenalkan  oleh  Venkatesh,  Thong, dan  Xu  pada  2012  (Venkatesh,  et  al, 2012).  Menurut  Venkatesh  (Statista, 2018), Model UTAUT2 merupakan model yang tidak hanya menggabungkan hubungan  utama  dalam  UTAUT,  tetapi juga  menambah  new  construcs  dan hubungan
dalam memperluas penerapannya  pada  konteks  konsumen. Dalam salah satu survei online dua tahap yang  dilakukan  oleh  Venkatesh,  et  al. (Venkatesh,  et  al,  2012)  terhadap  1.512 konsumen  internet  mobile,  Venkatesh telah membuktikan secara empiris bahwa model UTAUT2 memiliki tingkat aplikabilitas terhadap konteks konsumen.
Selain  itu,  telah  dibuktikan  bahwa UTAUT2 menunjukan peningkatan substansial pada varians, dimana Behavioral  Intention  meningkat  menjadi 74%  dan  Technology  Use  sebesar  52%,
dimana pada model UTAUT sebesar 56% dan  40%.  Ini  membuktikan  bahwa UTAUT2 lebih kritis dalam memperkirakan  validitas  jika  konteksnya adalah  konsumen,  jika  dibanidngkan model UTAUT orisinil dimana konteksnya adalah organisasi.
UTAUT2 yang diperkenalkan oleh Venkatesh, et al. (Venkatesh, et al, 2012), telah banyak digunakan dalam penelitian terdahulu untuk mencari minat adopsi dan penggunaan  terhadap  suatu  teknologi. Peneliti melakukan review pada beberapa penelitan  terdahulu  yang  menggunakan model  UTAUT2,  untuk  mengidentifikasi variabel dan hasil dari penelitian- penelitian tersebut, dan melihat bagaimana  perbedaan  dan  kesamaan antara penelitian terdahulu dengan penelitian yang peneliti teliti. Peneliti juga menghapus  dan  mengikuti  beberapa aspek  yang  terdapat  dalam  penelitian terdahulu  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan  dalam  penelitian  ini.  Dalam penelitian ini, peneliti memodifikasi model UTAUT2 dengan menambahkan variabel Content.
Model  penelitian  yang  peneliti gunakan  adalah  model  UTAUT2,  yang dikembangkan  oleh  Venkatesh,  et  al. (Venkatesh,  et  al,  2012),  dan  peneliti melakukan  beberapa  perubahan  dengan fungsi untuk menyesuaikan dengan objek penelitian.  Peneliti  memakai  variabel- variabel independen yang terdapat dalam model UTAUT2, yaitu Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), Facilitating Conditions  (FC),  Hedonic  Motivations (HM),  Price  Value  (PV),  dan  Habit  (HT), tetapi  peneliti  menambahkan  variabel Content (CT). Menurut Indrawati (Indrawati  dan  Mansur,  2015) ,  “Konten adalah salah satu variabel yang belakangan  ini  mulai  diteliti,  dan  dari banyak  penelitian  menyimpulkan  bahwa konten memiliki pengaruh besar terhadap adopsi  sebuah  teknologi”.  Penambahan variabel  Content  dalam  penggunaan
model  UTAUT2  telah  dilakukan  pada penelitian  sebelumnya,  yaitu  penelitian oleh (Indrawati dan Haryoto, 2015), pada “The Use of Acceptance Theory and Use of  Technology  2  to  Predict  Prospective Users’ Intention in Adopting TV
Streaming”,  dimana  pada  penelitian tersebut variabel Content menjadi variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap  Intention  pada  kasus  TV Streaming.  Perbedaan  ada  pada  objek yang  peneliti  gunakan,  dimana  peneliti menggunakan  objek  video-on-demand, sedangkan  peneliatan  (Indrawati  dan Haryoto,  2015)  adalah  TV  Streaming. Selain itu, peneliti menambahkan variabel Income  sebagai  variabel  moderator. Income  Variable  telah  dilakukan  pada peneltian  sebelumnya,  dimana  pada penelitian  (Indrawati  dan  Haryoto,  2015) mengenai TV streaming, Income menjadi variabel  moderator  3  variabel  yaitu Content, Facilitating Condition, dan Hedonic  Motivation  terhadap  Behavioral Intention. Peneliti menggunakan model penelitian  UTAUT2  yang  diperkenalkan oleh  Venkatesh,  et  al.  (Venkatesh,  et  al, 2012)  sebagai  model  dasar  dalam penelitian  ini,  dimana  model  UTAUT2
merupakan model yang paling baru dalam teori  adopsi  teknologi.  UTAUT2  juga merupakan model yang mengombinasikan delapan teori terdahulu yaitu  Theory  of  Reasoned  Action  (TRA), Technology  Acceptance  Model  (TAM), Motivational  Model  (MM),  Theory  of Planned  Behavior  (TPB),  Model  of Personal  Computer  Utilization  (MPCU), Combined TAM-TPB (C-TAM-TPB), Innovation  Diffusion  Theory  (IDT),  dan Social  Cognitive  Theory  (SCT).    Model UTAUT2  juga  telah  banyak  digunakan pada  penelitian  yang  berkaitan  dengan adopsi  teknologi  sebelumnya,  seperti penelitian Xu (2014)
mengenai Continuance  Use  dari  pengguna  games social  network,  dan  Indrawati  (Indrawati dan Mansur, 2015)  mengenai Behavioral Intention  pada  penggunaan  @wifi.id. Selain  itu,  UTAUT2  lebih  cocok  jika digunakan  pada  penelitian  yang  memiliki konteks  konsumen  ,  tidak  seperti  model UTAUT  orisinil,  yang  lebih  sesuai  untuk penelitian  adopsi  teknologi  pada  konteks organisasi, sehingga UTAUT2 lebih cocok digunakan  dalam  penelitian  ini  karena konteks nya merupakan konteks konsumen individu.
Gambar 1. Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 Sumber: Venkatesh, et al. 2012
Peneliti menggunakan model penelitian  UTAUT2  yang  diperkenalkan oleh  Venkatesh,  et  al.  (Venkatesh,  et  al, 2012)  sebagai  model  dasar  dalam penelitian  ini,  dimana  model  UTAUT2 merupakan model yang paling baru dalam teori  adopsi  teknologi.  UTAUT2  juga merupakan
model yang mengombinasikan delapan teori terdahulu yaitu  Theory  of  Reasoned  Action  (TRA), Technology  Acceptance  Model  (TAM), Motivational  Model  (MM),  Theory  of Planned  Behavior  (TPB),  Model  of Personal  Computer  Utilization  (MPCU),
Combined TAM-TPB (C-TAM-TPB), Innovation  Diffusion  Theory  (IDT),  dan Social  Cognitive  Theory  (SCT).    Model UTAUT2  juga  telah  banyak  digunakan
pada  penelitian  yang  berkaitan  dengan adopsi  teknologi  sebelumnya,  seperti penelitian Xu (2014)
mengenai Continuance  Use  dari  pengguna  games social  network,  dan  Indrawati  (Indrawati dan Mansur, 2015)  mengenai Behavioral Intention  pada  penggunaan  @wifi.id. Selain  itu,  UTAUT2  lebih  cocok  jika digunakan  pada  penelitian  yang  memiliki konteks  konsumen  ,  tidak  seperti  model UTAUT  orisinil,  yang  lebih  sesuai  untuk penelitian  adopsi  teknologi  pada  konteks organisasi, sehingga UTAUT2 lebih cocok digunakan  dalam  penelitian  ini  karena konteks nya merupakan konteks konsumen individu.
Gambar 2. Model Modified UTAUT2 dalam Penelitian Ini (Diadaptasi dari model UTAUT2 oleh Vekatesh, et al. (2012) Sumber: Hasil olahan peneliti (2018)
Peneliti  memodifikasi  model  UTAUT2  sesuai  kebutuhan  penelitian  ini  dimana, peneliti  tidak  menggunakan  variabel Use  Behavior dikarenakan  peneliti  hanya mengidentifikasi Behavioral  Intention .  Selain  itu,  peneliti  juga  menambahkan  variabel Content , dikarenakan menurut peneliti variabel Content merupakan variabel yang penting di layanan video-on-demand , dikarenakan video-on-demand adalah layanan yang menjual jasa  konten  secara over-the-top ,  sehingga  konten  merupakan  produk  utama  dalam jualannya.  Hal  ini  juga  diperkuat  oleh  penelitian  sebelumnya,  dimana  dalam  penelitian (Indrawati dan Haryoto, 2015) , “ The Use of Acceptance Theory and Use of Technology 2 to Predict P rospective Users’ Intention in Adopting TV Streamig” , variabel Content merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap Behavioral Intention pengguna TV Streaming , perbedaannya  penelitian  dari  (Indrawati  dan  Haryoto,  2015)  dengan  penelitan  ini,  ialah penelitian ini menggunakan objek layanan video-on-demand , dimana penelitian (Indrawati dan Haryoto, 2015) menggunakan objek TV Streaming , tetapi kedua objek tersebut sama- sama menjual layanan konten sebagai produknya.
Pada variabel moderator, model UTAUT2 memiliki tiga variabel moderator yaitu Age , Gender , dan Experience, namun peneliti menghapus variabel Experience pada penelitian ini dikarenakan variabel Experience membutuhkan metode data sampling secara periodical, bukan melalui penelitian dalam satu periode, tetapi harus dilakukan secara berkala, dimana peneliti  tidak  melakukan  metode  tersebut  di  penelitian  ini.  Peneliti  juga  menambahkan variabel Income, dikarenakan pada penelitian (Indrawati dan Haryoto, 2015) Income telah terbukti  memoderator  pengaruh  dari  variabel Content,  Facilitating  Conditions,  Hedonic Motivations ,  dan Social  Influence terhadap Behavioral  Intention .  Inilah  framework  dalam penelitian  ini  yang  ditunjukan  di  gambar.  Adapun  Hipotesis  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
Tabel 1. Hipotesis
No. Hipotesis Sumber 1. Performance Expectancy memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict  Prospective  Us ers’  Intention  in Adopting TV Streaming” 1a. Pengaruh Performance  Expectancy terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Age Wong, et al. (2014), dalam “ Mobile TV: A New Form of Entertainment?” 1b. Pengaruh Performance  Expectancy terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Gender Xu, et al. (2014), dalam “ Understanding User’s Continued Use of Online Games: An  Application  of  UTAUT2  in  Social Network Games.” 2. Effort  Expectancy memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention Anjarsari  &  Ariyanti.  (2015),  dalam “ Analysis  Factors  Affecting  Instagram Adoption  by  Online  Shoppers  in Bandung City”. 2a. Pengaruh Effort  Expectancy terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Age
Wong, et al. (2014), dalam “ Mobile TV: A New Form of Entertainment?”
2b. Pengaruh Effort  Expectancy terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Gender Wong, et al. (2014), dalam “ Mobile TV: A New Form of Entertainment?” 3. Social  Influence memiliki  pengaruh
positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict  Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming” 3a. Pengaruh Social  Influence terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Age Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict  Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming” 3b. Pengaruh Social  Influence terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Gender Xu, et al. (2014), dalam “ Understanding User’s Continued Use of Online Games: An  Application  of  UTAUT2  in  Social Network Games.” 4. Facilitating Conditions memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention Venkatesh, et al. (2012) dalam “ Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  the Unified  Theory  of  Acceptance and  Use of Technology” 4a. Pengaruh Facilitating Conditions terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Age Wong, et al. (2014), dalam “ Mobile TV: A New Form of Entertainment?” 4b. Pengaruh Facilitating Conditions terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Gender Wong, et al. (2014), dalam “ Mobile TV: A New Form of Entertainment?” 4c. Pengaruh Facilitating Conditions terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Income . Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict  Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming” 5. Hedonic Motivation memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict  Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming” 5a. Pengaruh Hedonic Motivation terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Age Venkatesh, et al. (2012) dalam “ Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  the Unified  Theory  of  Acceptance and  Use of Technology” 5b. Pengaruh Hedonic Motivation terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Gender Venkatesh, et al. (2012) dalam “ Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  the
Unified  Theory  of  Acceptance and  Use of Technology”
Bersambung
6. Price  Value memiliki  pengaruh  positif dan  signifikan  terhadap Behavioral Intention Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Pred ict  Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming” 6a. Pengaruh Price  Value terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Age Venkatesh, et al. (2012) dalam “ Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  the Unified  Theory  of  Acceptance and  Use of Technology” 6b. Pengaruh Price Value terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Gender Venkatesh, et al. (2012) dalam “ Consumer  Acceptance  and  Use  of Information  Technology:  Extending  the Unified  Theory  of  Acceptance and  Use of Technology” 6c. Pengaruh Price Value terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Income Wong, et al. (2014), dalam “ Mobile TV: A New Form of Entertainment?” 7. Habit memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap Behavioral Intention Hew,  et  a l.  (2015),  dalam  “ What Catalyses Mobile Apps Usage Intention: An Empirical Analysis” 7a. Pengaruh Habit terhadap Behavioral Intention dimoderator oleh Age Deningtyas  &  Aryanti.  (2017),  dalam “ Factors  Affecting  the  Adoption  of  E- Payment  on  Transportation  Service Application  Using  Modified  Unified Technology  of  Acceptance  and  Use  of Technology 2 Model” 7b. Pengaruh Habit terhadap Behavioral
Intention dimoderator oleh Gender
Xu, et al. (2014), dalam “ Understanding User’s Continued Use of Online Games: An  Application  of  UTAUT2  in  Social Network Games.” 8. Content memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming” 8a. Pengaruh Content terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Age Indrawati  (2010),  dalam  “ A  Conceptual Model for Behavioral Intention to Use 3G Mobile Multimedia Service in Indonesia” 8b. Pengaruh Content terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Gender Xu, et al. (2014), dalam “ Understanding User’s Continued Use of Online Games: An  Application  of  UTAUT2  in  Social Netwo rk Games.” 8c. Pengaruh Content terhadap Behavioral  Intention dimoderator  oleh Income Indrawati  dan  Haryoto  (2015),  dalam “ The  Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to
Predict  Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming”

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan  metode  kuantitatif.  Selain itu, berdasarkan tujuan pada penelitian ini, penelitian  ini  juga  termasuk  ke  dalam penelitian  konklusif,  dikarenakan  dalam penelitan  ini,  peneliti  telah  membaca penelitian  sebelumnya  untuk  membahas hubungan  antar variabel.  Variabel  bebas yang  ada  pada  penelitian  ini  ialah Performance
Expectancy, Effort
Expectancy,  Social  influence,  Facilitating Conditions,  Hedonic  Motivations,  Price Value,  Habit,  dan  Content,  sedangkan variable terikat ialah Behavioral Intention, dimana  peneliti  menggunakan  model UTAUT2.
Selain itu, penelitian ini menggunakan  Teknik non  probability sampling. (Indrawati, 2015), mendefinisikan  Teknik non  probability sampling sebagai  teknik sampling yang tidak  memungkinkan  anggota-anggota dalam populasi mempunyai peluang yang sama  untuk  dipilih  sebagai  sampel  atau tidak diketahui apakah mempunyai
peluang yang sama atau tidak. Teknik analisis data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah analisis deskriptif serta model persamaan structural  atau  SEM,  menggunakan software SmartPLS 3.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Analisis Deskriptif dan Karakteristik Responden
Dari  keseluruhan  403  responden, persentase kategori usia dalam penelitian ini, didominasi oleh kategori Young-Adult (usia  15-24  tahun),  dengan  persentase 91,32%,  dimana  kategori  Dewasa  (usia 25-60 tahun), memiliki persentase sebesar  8,68%.  Dari  hasil  perhitungan diatas, terlihat bahwa persentase pengguna video-on-demand berjenis kelamin  wanita  lebih  banyak  dengan angka  65,51%,  dengan  total  responden 264 orang, dimana jenis kelamin pria lebih sedikit dengan  presentase 34,49%,
dengan  total  responden  139  orang.  Dari hasil  data  yang  telah  didapat  peneliti, terlihat  bahwa  pengguna  layanan video- on-demand didominasi  oleh  kategori pendapatan di bawah upah minimum rata- rata (UMR). Persentase pengguna dengan  pendapatan  di  bawah  UMR sebesar 65,26%, dengan total responden sebanyak  263  jiwa,  sedangkan  kategori diatas UMR sebesar 34,74%, dengan total responden  140  jiwa.  Hasil  analisis deskriptif  menunjukkan  bahwa  variabel dengan  skor  tertinggi  adalah  variabel Effort Expectancy dengan angka 85,83%, dimana  peringkat  ke  dua  dan  ke  tiga adalah  variabel Hedonic  Motivations dengan  angka  85,02%,  dan  variabel
Performance Expectancy
dengan 84,85%,  dimana  ketiga  variabel  tersebut ada  pada  kategori  Sangat  Tinggi,  dan variabel yang mendapatkan skor terendah adalah variabel Social Influence . 3 dari 9 variabel dalam penelitan ini, masuk dalam kategori Sangat Tinggi, dimana 4 variabel lainnya masuk dalam kategori Tinggi.

## Model Persamaan Struktural Pengujian Model Pengukuran
Peneliti melakukan pengujian model pengukuran, untuk menguji indikator  terhadap  variabel  laten,  atau dengan kata lain menguji seberapa besar sebuah indikator (item) dapat
menjelaskan variabel latennya (Indrawati, 2017).  Pengujian  yang  dilakukan  ialah valdisty  dan  reliability.  Dari  keseluruhan pengujian, maka dapat dinyatakan bahwa seluruh  item  memiliki  nilai  loading  factor yang melebihi 0,7, maka dapat disimpulkan  bahwa  seluruh  item  dalam penelitan  ini  valid.  Selain  itu,  uji  lainnya untuk  mengetahui  bahwa  item  dalam variabel laten memenuhi kriteria Construct  Validity ,  adalah  mengetahui nilai  AVE  ( Average  Variance  Extracted ).
AVE  digunakan  untuk  mengukur  suatu variabel  bersatu  atau  variabel  yang berkorelasi, dengan membandingkan variabel tersebut dengan item-item untuk
mengukur variabel lain dalam suatu model (Indrawati,  2017).  Hasil  AVE  ( Average
Variance Extracted ) setiap variabel dalam
penelitian ini, terdapat pada tabel dibawah ini: Tabel 2. Nilai AVE (Average Variance Extracted) Variabel Laten Nilai AVE ( Average Variance Extracted ) Performance Expectancy 0,630 Effort Expectancy 0,757 Social Influence 0,686 Facilitating Conditions 0,612 Hedonic Motivations 0,750 Price Value 0,697 Habit 0,686 Content 0,701 Behavioral Intention 0,736 Sumber : Hasil Olahan Penulis
Setelah melakukan kalkulasi AVE menggunakan  software  SmartPLS  3.0, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh variabel  yang  ada  pada  penelitian  ini memenuhi  kriteria  convergent  validity, dikarenala  seluruh  nilai  AVE  di  setiap variabel bernilai di atas 0,50.
Selain menguji validitas, uji reliabilitas  juga  harus  dilakukan  untuk mengukur  konsistensi  internat  alat  ukur (Abdillah & Jogjyanto, 2015). Uji reliabilitas  yang  dilakukan  menggunakan dua metode  yaitu  Cronbach’s  Alpha  dan
Composite  Reliability.  Menurut  Chin (1995)  dalam  (Abdillah  &  Jogjyanto, 2015) , Cronbach’s Alpha mengukur batas bawah  nilai  realibilitas  dalam  suatu konstruk, sedangkan composite reliability mengukur  nilai  sesungguhnya  reliabilitas dalam suatu konstruk. Menurut Indrawati (Indrawati,  2017), nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability yang direkomendasikan  sebagai  tolak  ukur adalah sebesar 0,7.
Tabel 3. Nilai CA dan CR tiap variabel
Variabel Cronbach’s Alpha (CA) Composite Reliability (CR) Behavioral Intention (BI) 0,910 0,933 Content (CT) 0,893 0,921 Effort Expectancy (EE) 0,920 0,940 Facilitating Conditions (FC) 0,841 0,887 Habit (HT) 0,884 0,916 Hedonic Motivations (HM) 0,916 0,937 Performance Expectancy (PE) 0,854 0,895 Price Value (PV) 0,892 0,920 Sumber : Hasil Olahan Penulis

## Pengujian Model Struktural
Dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  siginifikan  pada  tingkat kepercayaan 95%, dengan menggunakan pengujian one-tailed test. Menurut
(Abdillah & Jogjyanto, 2015), jika sebuah penelitian  menggunakan  hipotesis  satu ekor  (one-tailed  test),  maka  jika  nilai  t- value  ≥  1,64,  dapat  disimpulkan  bahwa
terdapat  pengaruh  signikan  dari  variabel independen terhadap variabel dependen, maka  dari  itu  Ha  diterima,  selain  itu,  jika nilai  t-value ≥  1,28  dan  menggunakan tingkat  signifikansi  90%,  maka  terdapat pula pengaruh yang signifikan dan positif dari variabel independent terhadap variabel dependen. Tabel 4. Nilai Path Coefficcient dan T Value No Paths Path Coefficient Nilai t Kesimpulan 1. HT to BI 0,382 7,726 Ha diterima 2. CT to BI 0,214 3,493 Ha diterima 3. PE to BI 0,154 3,059 Ha diterima 4. EE to BI 0,062 1,483* Ha diterima 5. FC to BI 0,050 0,947 Ha ditolak 6. PV to BI 0,048 1,178 Ha ditolak 7. HM to BI 0,043 0,749 Ha ditolak 8. SI to BI 0,042 1,053 Ha ditolak Sumber : Hasil Olahan Penulis
Berdasarkan nilai path coefficients dan  t-value  pada  tabel  4.26,  maka kesimpulan  dari  pengujian  hipotesis adalah: 1. Performance Expectancy memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Behavioral Intention 2. Effort Expectancy memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Behavioral Intention 3. Social  Influence  tidak  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Behavioral Intention 4. Facilitating Conditions tidak memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Behavioral Intention 5. Hedonic Motivations tidak memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Behavioral Intention 6. Price Value tidak memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap Behavioral Intention 7. Habit  memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention 8. Content  memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap Behavioral
Intention Selain  itu,  pengaruh  dari  variabel laten  dependen  yang  terhadap  variabel laten  independen,  juga  dapat  terlihat melalui persentase varian yang dijelaskan, yaitu R^2. Dalam penelitian ini, R^2  dari  variabel  dependen  Behavioral Intention ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 5. Nilai 𝑹 𝟐
Variabel Laten 𝑅 2 Behavioral Intention 0,655

## Sumber: Hasil Olahan Penulis
Dari nilai R^2 yang terdapat pada tabel 4.27, maka nilai R^2 pada konstruk
variabel  dependen  Behavioral  Intention, adalah  sebesar  0,655  yang  berarti variabel  Behavioral  Intention  dipengaruhi sebesar 65,5% oleh variabel Performance Expectancy, Habit, dan Content, sedangkan  pengaruh  sebesar  34,5% dipengaruhi  oleh  faktor  lain,  yang  tidak diteliti dalam penelitian ini. Hasil R^2 juga menggambarkan bahwa model terindikasi “Moderat” dikarenakan nilai yang didapat ma suk dalam indikasi “Moderat” (Indrawati, 2017).

## Pengujian Variabel Moderator
Penelitian ini memiliki tiga variabel moderator,  yaitu  Age  (Usia),  Gender (Jenis Kelamin), dan Income (Pendapatan).  Untuk  menguji  apakah terdapat  pengaruh  dari  ketiga  variabel moderator  terhadap  hubungan  antara variabel independen dan dependen, maka tiga  variabel  moderator  tersebut  akan diuji.  Pada  pengujian  sebelumnya,  4 variabel yaitu Social Influence, Facilitating Conditions,  Hedonic  Motivations,  dan Price Value tidak memiliki pengaruh yang signifikan sehingga tidak akan
diikutsertakan  pada  pengujian  pengaruh variabel moderator, sesuai dengan kaidah Baron dan Kenney (1986) dalam (Abdillah &  Jogjyanto,  2015),  dimana  pengujian efek  mediasi  hanya  dapat  dilakukan  jiga terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel  independent  terhadap  variabel dependen.  Berdasarkan  hasil  pengujian, maka  yang  idnyatakan  signifikan  ialah variable Age memoderasi pengaruh Habit terhadap Behavioral Intention.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penilaian  konsumen  mengenai faktor-faktro  yang  ada  pada  model
UTAUT2 yang telah dimodifikasi (Performance Expectancy, Effort Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating
Condition,  Hedonic  Motivation,  Price Value,  Habit,  dan  Content)  pada  adopsi penggunaan layanan video-on-demand di Indonesia  ada  pada  nilai  Tinggi  dan
Sangat Tinggi, dimana penilaian tersebut melebihi  68%  pada  garis  kontinum, dimana  penilaian  lebih  rinci  adalah sebagai berikut:
1. Effort Expectancy, penilaian konsumen sebesar 85,83%. 2. Hedonic  Motivations,  penilaian konsumen sebesar 85,02%. 3. Performance Expectancy, penilaian konsumen sebesar 84,58%. 4. Content, penilaian konsumen sebesar 81,73%. 5. Facilitating  Conditions,  penilaian konsumen sebesar 81,43%. 6. Behavioral  Intention,  penilaian konsumen sebesar 77,85%. 7. gHabit, penilaian konsumen sebesar 73,05%. 8. Price  Value,  penilaian  konsumen sebesar 73,03%. 9. Social Influence, penilaian konsumen sebesar 69,09%. Berdasarkan hasil dalam penelitian ini, Behavioral Intention, mendapatkan  nilai  sebesar  77,85%, dimana masuk dalam kategori Tinggi. Ini berarti  ada  ada  kemungkinan  tinggi dimana individu akan mengadopsi teknologi video-on-demand di masa yang akan datang.
Berdasarkan model UTAUT2 yang telah  dimodifikasi,  faktor-faktor  yang memengaruhi
Behavioral Intention konsumen  pada  penggunaan  video-on- demand di Indonesia adalah: 1. Habit, nilai t sebesar 7,726. 2. Content, nilai t sebesar 3,493.
3. Performance  Expectancy,  nilai  t sebesar 3,059. 4. Effort  Expectancy,  nilai  t  sebesar 1,483. Perbedaan Age (Usia) berpengaruh pada faktor pengaruh Habit terhadap Behavioral Intention pada penggunaan layanan video-on-demand di Indonesia. Sedangkan perbedaan Gender
(Jenis  Kelamin)  dan  Income  (Kategori Pendapatan)  tidak  berpengaruh  pada faktor-faktor  yang  terdapat  pada  model
UTAUT2 yang telah dimodifikasi (Performance Expectancy, Effort
Expectancy,  Social  Influence,  Facilitating Condition,  Hedonic  Motivation,  Price Value,  Habit,  dan  Content)  terhadap Behavioral  Intention  pada  penggunaan layanan video-on-demand di Indonesia.
Penelitian  ini  dapat  digunakan untuk  memrediksi  Behavioral  Intention pada  penggunaan  layanan  video-on- demand  di  Indonesia,  dikarenakan  alat pengukuran  tingkat  variasi  perubahan dalam  penelitian  ini  sebesar  65,5%  dan model  dalam  penelitian  ini  ada  pada kategori moderat.

## Daftar Pustaka
Abdillah, W., & Jogjyanto. (2015) . Partial Least  Square  (PLS)  -  Alternatif Structural Equation Modeling
(SEM)  dalam  Penelitian  Bisnis.
Yogyakarta: ANDI DailySocial.id.  (2018).  Video  on  Demand Survey 2017. Diperoleh 9 Oktober
2018, dari https://dailysocial.id/post/laporan- dailysocial-survei-video-on- demand-2017. Indrawati.  (2015). Metode  Penelitian Manajemen dan Bisnis Konvergensi Teknologi Komunikasi dan Informasi. Bandung: Refika Aditama.
Indrawati.  (2017). Perilaku  Konsumen Individu (1st ed). Bandung: Refika Aditama. Indrawati  dan  Haryoto,  K.S.  (2015). The Use  of  Modified  Theory  of Acceptance and Use of Technology 2 to Predict Prospective  Users’  Intention  in Adopting TV Streaming. Proceedings of the 5th International Conference
on Computing and Informatics.
Indrawati dan Mansur. (2015). Behavioral Intention to Use @wifi.id Services in  Indonesia. 3rd  International Seminar  and  Conference  on Learning  Organization  (ISCLO 2015). Statista.  (2018). Video-on-Demand  in Indonesia  2018 .  Diperoleh  10 Oktober 2018, dari https://www.statista.com/outlook/2 01/120/video-on- demand/indonesia Venkatesh,  et  al.  (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending  the  Unified  Theory  of Acceptance and Use of Technology . MIS Quarterly.