## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353

## Pengaruh Live Streaming Shopping Instagram Terhadap Kepercayaan Konsumen Online dan Dampaknya pada Keputusan Pembelian
Galih Ginanjar Saputra, Fadhilah *
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Program Studi D3 Manajemen Pemasaran, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Banten Jl. Raya Palka, Km 3, Panancangan, Kec. Cipocok Jaya, Kabupaten Serang, Banten, Indonesia Email: 1 galih@untirta.ac.id, 2.* fadhilah@untirta.ac.id Email Penulis Korespondensi: fadhilah@untirta.ac.id Submitted: 11/10/2022 ; Accepted: 18/11/2022 ; Published: 29/11/2022
Abstrak −Berbagai  studi  telah  menyatakan  bahwa  media  sosial  adalah  media  pemasaran  yang  efektif  untuk  mempengaruhi konsumen.  Ditengah  persaingan  bisnis  yang  ketat,  para  pelaku  usaha  harus  terus  up-to-date dengan  perkembangan  tren  dalam media sosial. Live Streaming  merupakan fitur baru yang terdapat pada Instagram yang dapat digunakan oleh para pelaku usaha sebagai strategi pemasaran. Live Streaming Shopping (LSS) menjadi tren baru yang menjadikan para pelaku bisnis dapat secara real-time  berinteraksi  langsung  dengan  para  konsumen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  LSS  terhadap kepercayaan konsumen online, untuk menganalisis pengaruh kepercayaan terhadap keputusan pembelian, dan untuk menganalisis pengaruh LSS terhadap keputusan pembelian baik secara langsung maupun tidak langsung melalui kepercayaan pada media sosial Instagram. Penelitian ini dilakukan kepada 105 responden yang pernah mengikuti dan melakukan keputusan pembelian melalui Live Streaming Shopping pada media sosial Instagram. Jenis penelitian yang dilakukan menggunakan explanatory research, dengan metode kuantitatif. Selanjutnya data dianalisis dengan teknik Path Analysis atau analisis jalur untuk mengetahui pengaruh langsung maupun  tidak  langsung  dari  variabel-variabel  yang  diteliti.  Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  dari  keempat  hipotesis  yang diajukan dalam penelitian ini dinyatakan bahwa hipotesis pertama, kedua, ketiga dan keempat diterima. Hasil dalam penelitian ini ditemukan bahwa LSS memiliki pengaruh terhadap kepercayaan konsumen online dan memiliki dampak yang positif terhadap keputusan pembelian. Adapun untuk besaran pengaruh langsung  antara live streaming shopping  terhadap keputusan pembelian yaitu sebesar 16,9%, sedangkan pengaruh tidak langsung antara live streaming shopping terhadap keputusan pembelian melalui kepercayaan konsumen online dengan besarnya pengaruh yaitu sebesar 52,7% artinya kontribusi pengaruh tidak langsung lebih besar dibandingkan kontribusi pengaruh langsung live streaming shopping terhadap keputusan pembelian.
Kata Kunci: Instagram; Live Streaming Shopping; Kepercayaan Konsumen, Keputusan Pembelian
Abstract −Studies have found that social media is an effective marketing medium to influence consumers. In the midst of intense business competition, business actors must keep up-to-date with the development of trends in social media. Live Streaming is a new feature on Instagram that can be used by business people as a marketing strategy. Live Streaming Shopping (LSS) is a new trend that allows business people to interact in real-time directly with consumers. This study aims to analyze the influence of LSS on  online  consumer  trust,  to  analyze  the  influence  of  trust  on  purchasing  decisions,  and  to  analyze  the  influence  of  LSS  on purchasing decisions either directly or indirectly through trust in social media Instagram. This research was conducted on 10 9 respondents who have joined and made purchasing decisions through Live Streaming Shopping on Instagram social media. This type of research is carried out using explanatory research, with quantitative methods. Furthermore, the data were analyzed us ing the Path Analysis technique or path analysis to determine the direct or indirect effect of the variables studied. The results of the study prove that of the four hypotheses proposed in this study, it is stated that the first, second, third, and fourth hypoth eses are accepted. The results of this study found that LSS has an influence on online consumer trust and has a positive impact on purchasing decisions. As for the amount of direct influence between live streaming shopping on purchasing decisions, which is 16.9%, while the  indirect  influence  between  live  streaming  shopping  on  purchasing  decisions  through  online  consumer  confidence  with  a magnitude of influence of 52.7% means that the contribution of indirect influence is greater than the contribution of the dir ect influence of live streaming shopping on purchasing decisions.
Keywords : Instagram; Live Streaming Shopping; Customer Trust; Purchacse Decision

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial saat ini semakin mendapat perhatian dari para pelaku usaha yang memanfaatkannya sebagai platform untuk mempromosikan produk kepada calon pelanggan. Dengan media sosial para pelaku usaha dapat membangun relasi, membangun interaksi baik dengan para konsumen online . Pandemi COVID-19 membuat banyak hal mengalami perubahan, masyarakat dituntut untuk beradaptasi terhadap perubahan-perubahan yang terjadi, aktivitas masyarakat dibatasi sebagai upaya pemerintah untuk menghindari penyebaran virus. Kondisi ini mengharuskan masyarakat untuk meminimalisir  melakukan  kegiatan  di  luar  rumah,  hal  ini  berdampak  terjadinya  lonjakan  aktifitas  digital  pada masyarakat, tidak terkecuali pada para pelaku usaha, mereka lebih meningkatkan penggunaan media online sebagai upaya mempertahankan keberlangsungan aktivitas usahanya.
(H. Wang, 2015) berpendapat arus informasi mengenai perubahan tertentu dalam lingkungan mempengaruhi perilaku konsumen secara masif utama terhadap bisnis. Bagi  para pelaku usaha yang sudah terbiasa memanfaatkan media digital sebagai alat pemasarannya kondisi saat ini sekaligus memunculkan peluang jika berdasarkan data yang ada terjadinya lonjakan penggunaan media digital.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
Gambar 1. Persentase Responden yang Meningkatkan Penggunaan Media Digital selama Covid-19
Pada  Gambar  1.  menunjukkan  para  pelaku  usaha  yang  menggunakan  media  sosial  dalam  menjalankan usahanya jumlahnya meningkat selama Covid-19, tercatat sebesar 54% peningkatan yang terjadi. Kecenderungan para pelaku usaha lebih memanfaatkan media sosial dibandingkan dengan media lainnya, tentunya beragam motif alasan, diantaranya masa pandemi mengakibatkan keterbatasan interaksi untuk bertatap muka,  kemudian media sosial juga dimanfaatkan  untuk  aktivitas  bekerja  dan  belajar.    Hal  tersebut  menjadikan  peluang  bagi  para  pelaku  usaha  untuk memanfaatkan media sosial dalam menjalankan aktivitas pemasaran mereka, yang mana seperti kita ketahui hampir seluruh sosial media saat ini melakukan pengembangan pada fitur sosial media masing-masing. Sebagi contoh fitur live streaming pada Instagram, tetunya fiur ini dapat dimanfaatkan oleh para pelaku usaha untuk mempromosiakan produk  mereka  secara  langsung.  Selain  itu  beragam  manfaat  yang  didapat  apabila  menggunakan  media  sosial dibandingkan dengan media lainnya,  pelaku bisnis dapat  menarik  minat berbagai macam  pelanggan dengan biaya yang relatif rendah dibandingkan dengan media tradisional, penghematan biaya ini adalah daya tarik utama yang dapat dibawa  media  sosial  kepada  pemilik  bisnis,  terutama  pendatang  baru  dengan  sumber  daya  minimal  (Redjeki  & Affandi,  2021).  Selain  itu,  media  sosial  memungkinkan  pengembangan,  pembuatan,  penyebaran,  dan  konsumsi informasi dan hiburan yang cepat dan mudah oleh organisasi maupun individu  (Wollan et al., 2011). Alasan-alasan tersebut dianggap menjadi faktor yang membuat para pelaku usaha cenderung menggunakan media sosial dibanding dengan media lainnya. Berdasarkan datareportal 2021 salah satu platforms media sosial yang banyak digunakan di Indonesia  yaitu  Instagram,  hasil  survey  menunjukkan  sebanyak  86,6%  masyarakat  Indonesia  sudah  menggunakan media sosial Instagram. Berikut hasil survey tersebut:

## Gambar 2. Platforms Media Sosial di Indonesia Tahun 2021
Meningkatnya jumlah pengguna media sosial Instagram menjadi sebuah peluang yang besar bagi para pelaku usaha  untuk  memasarkan  produknya  dan  mendapatkan  pembeli.  Lonjakan  pengguna  Instagram  khususnya  di Indonesia dikarenakan media sosial Instagram lebih mengutamakan visual dibandingkan media sosial lainnya, seperti kita ketahui umumnya orang Indonesia lebih tertarik  dengan gambar yang menarik  dibandingkan untuk  membaca, pengguna Instagram dapat membagikan foro maupun video. Disamping digunakan sebagai media interaksi, Instagram digunakan banyak orang untuk  mencari  informasi  sebuah produk atau merek, sehingga Instagram menjadi  sasaran para pelaku usaha. Kemudian, tidak terlepas dari pengembangan fitur yang dilakukan oleh Instagram, seperti adanya fitur Instagram live, Instagram story , dan Instagram  TV.  Dengan menggunakan Instagram  para pelaku usaha dapat mengembangkan  akun  bisnis  mereka,  karena  Instagram  melakukan  beberapa  pengembangan  fitur  yang  dapat dimanfaatkan diantaranya Instagram video , Instagram live video, Instagram TV, Instagram stories , Hashtag belanja dan lain-lain. Dari semua fitur tersebut  dapat dimanfaatkan oleh pelaku usaha untuk lebih dekat dengan pelanggan dan meningkatkan keterlibatan antara pelaku usaha dengan pelanggannya. Menurut (Puspitarini & Nuraeni, 2019) saat ini Instagram tidak hanya digunakan sebagai sarana pemuas kebutuhan hiburan saja, selain menjadi media sosial yang banyak  diminati,  Instagram  juga  merupakan  media  sosial  yang  mempunyai  peluang  besar  dalam  kegiatan  bisnis. Namun, terdapat masalah yang juga perlu diperhatikan dalam melakukan perdagangan secara online . Konsumen juga merasa  kurang  merasa  percaya  dalam  melakukan  transaksi  online  yang  akhirnya  membatasi  mereka  dalam menggunakan fitur belanja online (Gefen et al., 2003).

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
Kehadiran fitur Live Streaming pada media sosial Instagram menjadi alternatif solusi bagi para pelaku usaha dalam upaya membangun kepercayaan konsumen saat belanja secara online . Dengan LSS , pelaku usaha secara tidak langsung mampu menghadirkan suasana belanja didepan calon pembeli. Adanya fitur live pada media sosial, membuat pelaku  bisnis  dapat  secara real  time menawarkan  produk,  memberikan  keterangan  secara  detail  mengenai  produk (product knowledge) , menjawab pertanyaan calon pembeli ataupun melakukan interaksi dengan calon pembeli dalam waktu  yang  terbatas. Streaming langsung  memungkinkan  individu  untuk  menyiarkan  video  dan  audio  suatu  acara kepada penonton melalui internet secara real time (Chen et al., 2019). Hal tersebut yang menjadikan Live Streaming Shopping berbeda karena lebih interaktif dibandingkan dengan belanja online yang hanya disuguhkan dengan katalog produk.
LSS memudahkan konsumen untuk melihat barang dari berbagai perspektif dan dapat langsung mengajukan pertanyaan  yang  relevan,  banyak  konsumen  mulai  mengapresiasi  kemampuan  untuk  membeli  melalui  streaming langsung  (Lu  et  al.,  2018).  Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dikemukakan  beberapa  atribut live  streaming yang mempengaruhi  perilaku  belanja  konsumen.  (Wongkitrungrueng  et  al.,  2020)  menunjukkan  karakteristik  penjual memiliki pengaruh terhadap kepercayaan dan keterlibatan pelanggan. (Cai et al., 2018) mempelajari bagaimana daya tarik  fisik  penjual  dan  interaktivitas  penjual  dapat  memotivasi  belanja.  (Hou  et  al.,  2019)  mempelajari  bagaimana faktor-faktor  seperti  interaktivitas  penjual,  humor  penjual,  dan  daya  tarik    penjual  mempengaruhi  pemirsa live streaming . (Sun et al., 2019) menunjukkan bahwa kemampuan penjual untuk menunjukkan produk kepada pelanggan, untuk  langsung  menanggapi  pertanyaan  pelanggan,  dan  secara  pribadi  membantu  memandu  pelanggan  dalam berbelanja  berpengaruh  positif  terhadap  keterlibatan  belanja  dan  niat  pembelian.  (Song  &  Liu,  2021)  dalam penelitiannya  menggunakan streamer’s  credibility,  media  richness (kemampuan  media  untuk  mentransmisikan kebutuhan  informasi),  dan Interactivity sebagai  rangsangan  yang  dirasakan  pelanggan  (organism)  dalam mempengaruhi niat beli dalam konteks live streaming shopping .
H1: Diduga terdapat pengaruh langsung live streaming shopping Instagram terhadap kepercayaan konsumen online.
H3: Diduga terdapat pengaruh langsung live streaming shopping Instagram terhadap keputusan pembelian.
Kepercayaan online adalah salah satu alasan utama konsumen untuk berpartisipasi dalam aktivitas perdagangan online .  Para  akademisi  percaya  bahwa  kepercayaan  online  berperan  sebagai  untuk  meningkatkan  kemungkinan perilaku yang diharapkan, meningkatkan prediktabilitas hasil perilaku, dan mengurangi biaya transaksi (Y. D. Wang & Emurian, 2005; X. Zhang & Zhang, 2005; Zhu et al., 2009). Belanja live streaming bisa dipandang sebagai bentuk belanja online, dan kepercayaan konsumen online juga akan berdampak signifikan pada peningkatan potensi transaksi (Lăzăroiu  et  al.,  2020;  Rasty  et  al.,  2021).  Sama  halnya  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Laosuraphon  & Nuangjamnong,  2022)  yang  menyatakan  bahwa  kepercayaan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  niat pembelian ulang, dimana streamer memiliki peran penting dalam menciptakan kepercayaan konsumen.
H2: Diduga terdapat pengaruh langsung kepercayaan konsumen online terhadap keputusan pembelian.
(Mayer et al., 1995), dalam penelitiannya melakukan tinjauan literatur dan pengembangan teori komprehensif, kemudian menemukan formula dimana kepercayaan dibangun pada tiga dimensi, yaitu (1) ability (kemampuan) (2) Benevolence (keinginan yang baik) dan (3) Integrity (integritas). Formula ini masih digunakan hingga sekarang oleh peneliti dibidang pemasaran (Balakrishnan & Dwivedi, 2021; Halizah et al., 2022).
Keputusan  pembelian  merupakan  perilaku  konsumen  untuk  menentukan  dan  mengikuti  suatu  proses pengambilan keputusan untuk mencapai suatu pilihan pembelian (Erasmus et al., 2001; Howard & Sheth, 2001). (M. Zhang et  al., 2020)  secara eksperimental memverifikasi  dampak Live Video Streaming (LVS) pada niat pembelian online  pelanggan  dan  mengeksplorasi  lebih  lanjut  mekanisme  pengaruhnya.  Hasil  dari  penelitian  tersebut mengemukakan bahwa strategi LVS ditemukan berhubungan positif dengan niat pembelian online.
H4:  Diduga  terdapat  pengaruh  tidak  langsung  live  streaming  shopping  Instagram  terhadap  keputusan pembelian melalui kepercayaan konsumen online.
Fitur Live Streaming Shopping pertama kali hadir di Indonesia melalui platform e-commerce , seperti Shopee dan  Lazada.  Namun,  saat  ini  LSS  juga  dilakukan  melalui  media  sosial  seperti  Instagram.  Banyak  penelitian  yang sudah menganalis mengenai LSS pada platform e-commerce , namun LSS melalui media sosial Instagram merupakan fenomena yang baru hadir di Indonesia. Berdasarkan fenomena tersebut dan uraian sebelumnya diantaranya terkait lonjakan  pengguna Instagram  di Indonesia, pengembangan fitur yaitu Live Streaming pada media sosial Instagram yang  dianggap  mampu  menghadirkan  suasana  belanja  didepan  calon  pembeli,  sehingga  penulis  bermaksud  untuk mengetahui lebih lanjut sejauh mana LSS Instagram  mampu memengaruhi kepercayaan pelanggan dan dampaknya pada keputusan pembelian. Secara lebih khusus tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis pengaruh live streaming shopping Instagram terhadap kepercayaan, untuk menganalisis pengaruh kepercayaan terhadap keputusan pembelian, untuk  menganalisis  pengaruh live  streaming  shopping Instagram  terhadap  kepercayaan  dan  dampaknya  pada keputusan pembelian.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian ini menjelaskan pengaruh dari masing-masing variabel  dengan pengujian hipotesis, atau disebut dengan explanatory  research.  Explanatory  research, menurut  (Singarimbun  &  Effendi,  2006)  merupakan  penelitian  yang menjelaskan  hubungan  kausal  antara  variabel-variabel  penelitian  melalui  uji  hipotesis  yang  telah  dirumuskan sebelumnya.  Metode  ini  digunakan  karena  dalam  penelitian  ini  terdapat  hipotesis  yang  akan  diuji  kebenarannya, sehingga diharapkan dapat menjelaskan pengaruh antara variabel bebas dan terikat yang terdapat di dalam hipotesis penelitian. Metode penelitian dalam penelitian ini tergolong metode kuantitatif. Pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuesioner menggunakan google formulir kepada pengguna media sosial melalui live streaming shopping Instagram di Indonesia. Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3. Kerangka Pemikiran
Sedangkan teknik  analisis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Path Analysis , menurut (Streiner, 2005) path analysis adalah teknik statistik yang kuat yang memungkinkan untuk model yang lebih rumit dan realistis dari  pada  regresi  berganda  dengan  variabel  terikat  tunggal.  Terdapat  tiga  variabel  pada  penelitian  ini,  variabel- variabelnya  adalah  variabel  independen  yaitu  variabel Live  Streaming  Shopping (X),  variabel  perantara  yaitu Kepercayaan (Y) dan variabel dependen atau variabel akibat yaitu Keputusan Pembelian (variabel Z).
Tabel 1. Operasional Variabel No. Variabel Penelitian Dimensi Indikator 1. Live Streaming Shopping Sumber: Song, C., & Liu, Y. (2021) Streamer’s credibility (Kredibilitas streamer) 1. Daya tarik streamer 2. Keahlian streamer
3. Kepercayaan streamer Media richness (kekayaan media) 1. Ketersediaan umpan balik/komunikasi langsung antara penonton dan streamer
2. Fitur live streaming membuat pemirsa fokus Interactivity 1. Komunikasi streamer, ketepatan waktu live streaming
2. Sosial lingkungan live streaming 2. Kepercayaan Konsumen Online Mayer, et al. (1995) Kemampuan ( Ability ) 1. Kepercayaan akan kemampuan toko online tersebut dalam menyediakan produk yang berkualitas.
2. Kepercayaan  bahwa  toko online tersebut  sudah berdiri  cukup  lama  sehingga  sudah  memiliki pengalaman  untuk  mengirim  barang  tepat  pada waktunya Niat Baik (Benevolence) 1. Kepercayaan akan pengetahuan toko online tersebut dalam mengamankan transaksi
2. Kepercayaan akan keberadaan toko online tersebut telah diakui keberadaannya oleh pihak-pihak lain, seperti supplier, distributor, jasa pengiriman, dan sebagainya. Integritas ( Integrity ) 1. Kepercayaan pelanggan bahwa toko online tersebut akan memberikan pelayanan terbaik bagi pelanggannya
2. Kepercayaan pelanggan bahwa toko online
tersebut akan memberikan keuntungan bagi pelanggannya
3. Keputusan Pembelian Sumber: Nicosia & Mayer dalam Guan, Z. (2021) Perusahaan berkomunikasi dengan konsumen 1. Promosi live streaming yang akan berlangsung
2. Komunikasi yang terjadi saat live streaming
Survei dan evaluasi motivasi pembelian 1. Keinginan konsumen terkait produk yang ditawarkan melalui live streaming
2. Konsumen mencari informasi mengenai produk melalui live streaming Live Streaming Shopping Kepercayaan Konsumen Online Keputusan Pembelian

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
No. Variabel Penelitian Dimensi Indikator 1. Konsumen mendapat informasi yang dibutuhkan mengenai produk melalui live streaming Perilaku pembelian 1. Konsumen memutuskan untuk membeli produk pada saat live streaming 3. Konsumen memutuskan untuk membeli produk setelah mengikuti live streaming Umpan balik pasca pembelian 1. Konsumen memiliki kesan 2. Konsumen menyampaikan review /komentar

## 2.2 Populasi dan Sampel
Dalam menentukan jumlah  sampel,  peneliti berpedoman  pada  pendapat (Hair, 2007) mengatakan  bahwa  ukuran sampel  yang  sesuai  adalah  antara  100-200.  Adapun jumlah   sampel dalam   penelitian   ini   adalah   105 responden. Teknik  penarikan  sampel  yang  digunakan  adalah nonprobability  purposive  sampling ,  teknik  ini  digunakan  karena peneliti mempunyai pertimbangan-pertimbangan tertentu dari responden yang dapat memberikan informasi, dimana responden  sesuai  dengan  beberapa  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  penulis.  Dimana  kriteria  responden  adalah mereka  yang  pernah  mengikuti  dan  melakukan  keputusan  pembelian  melalui live  streaming  shopping pada  media sosial Instagram. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu melalui kuesioner, wawancara, dan studi kepustakaan. Sebelum kuesioner digunakan untuk pengolahan data, terlebih dahulu diuji validitasnya. Untuk menguji validitas dapat diketahui dengan melihat r hitung, apabila r hitung sig. ≤ 0,05 = valid dan r hitung sig. ≥ 0,05 =  tidak  valid  (Ghozali,  2010).  Kemudian  untuk  dapat  memenuhi  instrumen  yang  dapat  dipercaya  (reliabel)  maka digunakan uji reliabilitas. Menurut (Ghozali, 2010).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil
3.1.1. Profil Responden
Kami  mengumpulkan  105  data  responden  yang  pernah  melakukan  keputusan  pembelian  melalui live  streaming shopping di media sosial Instagram. Berikut merupakan profil responden dalam penelitian ini:
Tabel 2. Profil Responden Karakteristik Frekuensi Persentase (%) Jenis Kelamin Perempuan 80 76.2 Laki-Laki 25 23.8 Usia 17 - 25 tahun 60 57.1 26 - 35 tahun 26 24.8 36 - 45 tahun 17 16.2 >55 tahun 2 1.9 Profesi Pelajar/Mahasiswa 54 51.4 PNS/Pegawai Swasta/BUMN 35 33.3 Wirausaha 2 1.9 Ibu Rumah Tangga 13 12.4 Lainnya (tidak bekerja) 1 0.9 Kategori Produk Fashion (pakaian, tas, sepatu) 61 58.1 Kecantikan & Kesehatan 10 9.5 Buku & ATK 1 0.9 Aksesoris, Hobi & Koleksi 13 12.4 Makanan & minuman 11 10.5 Elektronik 5 4.8 Lainnya 4 3.8
Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa produk fashion menjadi produk yang paling diminati oleh responden, hal ini sejalan dengan survei dari perusahaan riset pasar (Saputra & Fadhilah, 2022) yang menunjukkan bahwa 66% konsumen di Asia Tenggara pernah belanja online melalui fitur live streaming . Dimana produk fashion menempati posisi teratas sebagai produk yang paling banyak dibeli konsumen, yaitu sebanyak 59,6%.

## 3.1.2 Hasil Uji Validitas dan Reliabilitas
Kriteria pengujian validitas dalam artikel ini tingkat signifikansi yang digunakan yaitu 0,05. R tabel = df (105-2, 0,05) maka hasil R tabel adalah 0,1918. Uji validitas yang dilakukan pada ketiga variabel menunjukkan hasil bahwa nilai r hitung lebih besar dari r tabel, artinya semua item pada kuesioner tersebut dinyatakan valid.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
Uji instrumen yang dilakukan selanjutnya yaitu uji reliabiltas. Berikut rangkuman hasil pengujian reliabilitas instrumen penelitian dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas
No.   Variabel Koefisien Reliabilitas  r kritis Keterangan 1 Live Streaming Shopping (X) 0,879 0,60 Realibel 2 Kepercayaan Konsumen Online (Y)  0,902 0,60 Realibel 3 Keputusan Pembelian (Z) 0,910 0,60 Realibel
Hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai  α  >  0,60,  sehingga  dapat  disimpulkan berdasarkan kriteria pengujian bahwa instrumen dinyatakan reliabel .

## 3.1.3 Uji Normalitas
Uji normalitas pada penelitian ini menggunakan uji One sample kolmogrov smirnov untuk menguji normalitas model regresi.
Tabel 4. Hasil Pengujian Asumsi Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 105 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 3,18168095 Most Extreme Differences  Absolute ,042 Positive ,040 Negative -,042 Test Statistic ,042 Asymp. Sig. (2-tailed) ,200 c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari hasil output dapat diketahui bahwa nilai signifikansi (Sig.) sebesar 0,200 lebih besar dari 0,05 (0,200 > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa data penelitian berdistribusi normal.

## 3.1.4 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas pada penelitian ini dengan melihat nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Faktor (VIF) pada model regresi.
Tabel 5. Hasil Pengujian Asumsi Multikolinieritas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 1,659 1,918 ,865  ,389 Live Streaming Shopping (X) ,222 ,092 ,169  2,405  ,018 ,490 2,042 Kepercayaan Konsumen Online (Y) ,623 ,059 ,739  10,517  ,000 ,490 2,042

## a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian (Z)
Dari hasil output tabel coefficients dapat diketahui nilai Tolerance untuk variabel Live Streaming Shopping (X) dan Kepercayaan konsumen online (Y) adalah 0,490 lebih besar dari 0,10 kemudian nilai VIF untuk variabel Live Streaming  Shopping (X)  dan  Kepercayaan  konsumen  online  (Y)  adalah  2,042  lebih  kecil  dari  10,00,  maka  dapat disimpulkan tidak terjadi gejala multikolinieritas dalam model regresi.

## 3.1.5 Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  rank  spearman,  berikut  hasil  output  uji heteroskedastisitas:

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
Tabel 6. Hasil Pengujian Asumsi Heteroskedastisitas

## Correlations
Live Streaming Shopping (X) Kepercayaan Konsumen Online (Y) Unstandardized Residual Spearman's rho Live Streaming Shopping (X) Correlation Coefficient 1,000 ,741 ** ,050 Sig. (2-tailed) . ,000 ,611 N 105 105 105 Kepercayaan Konsumen Online (Y) Correlation Coefficient ,741 ** 1,000 ,019 Sig. (2-tailed) ,000 . ,849 N 105 105 105 Unstandardized Residual Correlation Coefficient ,050 ,019 1,000 Sig. (2-tailed) ,611 ,849 . N 105 105 105
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Dari hasil output tabel 5 dapat diketahui nilai signifikansi atau Sig. (2-tailed) untuk variabel Live Streaming Shopping (X)  yaitu  0,611  dan  Kepercayaan  konsumen  online  (Y)  yaitu  0,849  lebih  besar  dari  0,05.  Maka  dapat disimpulkan  tidak  terdapat  masalah  atau  gejala  heteroskedastisitas,  sehingga  model  regresi  yang  digunakan  untuk penelitian ini layak dilakukan.

## 3.1.6 Analisis Jalur (Path Analysis)
Pengujian Jalur Sub-struktural I Berikut analisis hasil Sub-struktural I dengan menggunakan bantuan software SPSS:
Tabel 7. Model Summary Sub-struktural I
Model Summary
Model R R Square  Adjusted R Square  Std. Error of the Estimate 1 ,714 a ,510 ,506 5,34804
a. Predictors: (Constant), Live Streaming Shopping (X)
Dengan melihat pada Tabel 7, diketahui bahwa besarnya R-Square ( R 2 ) yaitu 0,510. Dari hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa besarnya pengaruh variabel X terhadap Y yaitu sebesar 51%, sedangkan sisanya sebesar 49% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam penelitian ini.
H 1 :  Diduga  terdapat  pengaruh  langsung  live  streaming  shopping  Instagram  terhadap  kepercayaan  konsumen online
Berikut hasil penjelasan dari hipotesis pertama:
Tabel 8. Coefficients Sub-struktural I Coefficients a Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 5,084 3,153 1,612  ,110 Live Streaming Shopping (X) 1,112 ,107 ,714  10,361  ,000
a. Dependent Variable: Kepercayaan Konsumen Online (Y)
Uji hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pengujian signifikansi dengan uji t (T-test) dengan taraf signifikan 5%, dimana dapat  diketahui  nilai  t tabel (a/2; n-k-1) sebesar 1,983. Hasil statistik uji t untuk variabel live streaming shopping (X) diperoleh nilai t hitung sebesar 10,361 dengan t tabel sebesar 1,983, maka H 1 diterima. Hasil  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  langsung  yang  signifikan  antara live  streaming  shopping (X) terhadap kepercayaan konsumen online (Y).  Adapun besarnya koefisien jalur untuk variabel lain di luar penelitian ini dapat dihitung sebagai berikut:
1  = √1 - R 2 xy = √1-0,510 = 0,7
Pengujian Jalur Sub-struktural II Berikut analisis hasil Sub-struktural II dengan menggunakan bantuan software SPSS:

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
Tabel 9. Model Summary Sub-struktural II
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,868 a ,753 ,749 3,21272
a. Predictors: (Constant), Kepercayaan Konsumen Online (Y), Live Streaming Shopping (X)
Dengan memperhatikan Model Summary pada Tabel 9 diketahui bahwa besarnya R-Square ( R 2 ) yaitu 0,753. Dari hasil tersebut dapat diinterpretasikan bahwa besarnya pengaruh variabel X dan Y terhadap Z yaitu sebesar 75,3%, sedangkan sisanya sebesar 24,7% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam penelitian ini. H 2 : Diduga terdapat pengaruh langsung kepercayaan konsumen online terhadap keputusan pembelian Berikut hasil penjelasan dari hipotesis kedua:
Tabel 10. Coefficients Sub-struktural II
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 1,659 1,918 ,865  ,389 Live Streaming Shopping (X) ,222 ,092 ,169  2,405  ,018 Kepercayaan Online (Y) ,623 ,059 ,739  10,517  ,000
a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian (Z)
Berdasarkan tabel 10 hasil statistik uji t untuk variabel kepercayaan konsumen online (Y) diperoleh nilai t hitung sebesar  10,517  dengan  t tabel sebesar  1,983,  maka  H 2 diterima.  Hasil  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh langsung yang signifikan antara kepercayaan konsumen online (Y) terhadap keputusan pembelian (Z). H 3 : Diduga terdapat pengaruh langsung live streaming shopping Instagram terhadap keputusan pembelian Hasil statistik uji t pada tabel 10 untuk variabel live streaming shopping (X) diperoleh nilai t hitung sebesar 2,405 dengan  t tabel sebesar  1,983,  maka  H 3 diterima.  Hasil  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  langsung  yang signifikan antara live streaming shopping (X) terhadap keputusan pembelian (Y), Adapun besarnya koefisien jalur untuk variabel lain di luar penelitian ini dapat dihitung sebagai berikut:
2  = √1 - R 2 xy = √1-0,753 = 0,4969
Dengan demikian dapat diperoleh diagram jalur sebagai berikut:
Gambar 4. Diagram Jalur
H 4 : Diduga terdapat pengaruh tidak langsung live streaming shopping Instagram terhadap keputusan pembelian melalui kepercayaan konsumen online
Berdasarkan Gambar 6 diketahui  pengaruh langsung dari X terhadap Z (ρzx) sebesar 0,169;  pengaruh tidak langsung dari X terhadap Z melalui Y merupakan perkalian antara ρyx X ρzy = 0,714 x 0,739 = 0,527. Dari hasil tersebut diketahui bahwa nilai pengaruh tidak langsung (0,527) lebih besar dari nilai pengaruh langsung (0,169), hasil ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh tidak langsung yang signifikan antara live streaming shopping (X) terhadap keputusan pembelian (Z) melalui kepercayaan konsumen online (Y), dengan demikian H 4 diterima. Besarnya  pengaruh  tidak  langsung  dari live  streaming  shopping Instagram  terhadap  keputusan  pembelian melalui kepercayaan konsumen online yaitu  sebesar 0,527 atau 52,7%. Maka di  dapat  pengaruh total (total  effect) yaitu  pengaruh  langsung  +  pengaruh  tidak  langsung  =  0,169  +  0,527  =  0,696.  Pengaruh  total  dari  variabel live streaming  shopping Instagram  terhadap  keputusan  pembelian  melalui  kepercayaan  konsumen  online  yaitu  sebesar 69,6%.

## 3.2 Pembahasan

## Pengaruh Live Streaming Shopping Instagram Terhadap Kepercayaan Konsumen Online
Kepercayaan konsumen online dianggap menjadi masalah yang amat penting sebelum konsumen tersebut betul-betul memutuskan  untuk  melakukan  pembelian,  karena  akibat  tidak  adanya  interaksi  tatap  muka  antara  penjual  dengan
Ρzx =0,169 Sig=0,018 t = 2,405
Live Streaming Shopping (X) Kepercayaan Konsumen Online (Y) R 2 =0,510 Keputusan Pembelian (Z)
R 2 =0,753 Ρyx= 0,714 Sig=0,000 t = 10,361 Ρzy =0,739 Sig=0,000 t = 10,517 =√(1 -0,510)=0,7 =√(1 -0,753)=0,4969

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
pembeli.  Hasil  penelitian  menunjukkan live  streaming  shopping (LSS)  pada  media  sosial  Instagram  memiliki pengaruh  langsung  yang  signifikan  terhadap  kepercayaan  konsumen  online  dengan  kontribusi  pengaruh  sebanyak 51%, Kontribusi pengaruh tersebut cukup besar untuk menjadikan live streaming shopping sebagai alternatif strategi bagi para pelaku usaha untuk meningkatkan kepercayaan konsumen. Konten live streaming lebih otentik, dan lebih mudah  untuk  mendapatkan  kepercayaan  konsumen  karena  tidak  diedit  (M.  Zhang  et  al.,  2020).  Otentik  berarti memiliki keaslian. Karena saat live streaming , konten video ditayangkan real-time dan konsumen dapat melihat secara langsung produk yang ingin dibelinya. Saat live streaming , terkadang penjual juga mencoba memakai produk tersebut secara langsung, jadi konsumen dapat melihat langsung bagaimana produk itu saat dipakai, produk yang terlihat juga lebih jelas, warna yang ditampilkan asli. Berbeda dengan konten lainnya, apabila konten dalam feed instagram, reels atau instagram story , konten yang tersedia kadang tidak sesuai dengan kenyataan produknya. Karena konten tersebut bisa diedit, berbeda dengan konten live streaming yang tidak dapat diedit. Hasil penelitian (M. Zhang et al., 2022) mengungkapkan  bahwa  kepercayaan  dapat  ditingkatkan  melalui  interaktivitas  langsung  (kontrol  aktif,  komunikasi dua arah, sinkronisitas).
Melalui live streaming shopping , penjual dan konsumen dapat berinteraksi secara langsung. Hal ini membuat konsumen  merasa  dekat  dengan  penjual,  dan  dapat  mengurangi  rasa  tidak  percaya  konsumen  baik  pada  penjual (streamer) maupun pada produknya itu sendiri, karena konsumen dapat bertanya secara langsung mengenai produk yang  ingin  dibeli  dan  dijawab  langsung  oleh  penjual  saat live  streaming .  Dalam  hal  ini  penting  bagi  para  penjual (streamer) untuk  terus  meningkatkan  kredibilitas  mereka (streamer’s  credibility) ,  (Lee  &  Chen,  2021)  dalam penelitiannya  mengungkapkan  khususnya  dalam live  streaming  commerce , live  streamer merupakan  faktor  kunci sehingga live streamer harus menggunakan pesona dan keterampilan mereka untuk mempresentasikan produk secara lengkap dalam waktu singkat, kemudian live streamer juga harus tampil cukup profesional dan menarik. Selanjutnya (Hu & Chaudhry, 2020) berpendapat bahwa Streamer merupakan bagian integral dalam penyampaian pesan dengan memberikan  informasi  produk  secara  profesional,  menanggapi  pertanyaan  pemirsa,  memberikan  saran  untuk pembelian, dan mendapatkan kepercayaan pemirsa.
Dengan  menciptakan  kondisi live  streaming yang  menarik,  konsumen  akan  semakin  merasa  tertarik  untuk mengikuti LSS tersebut. Dengan semakin seringnya para pemirsa mengikuti live streaming kembali, dengan begitu rasa kepercayaan dapat terus ditingkatkan lagi, penelitian (Hou et al., 2019) menunjukkan bahwa kemampuan daya tarik dan humor streamer, tampilan sosial, dan interaktivitas memainkan peran yang cukup besar dalam niat perilaku pemirsa dalam live streaming.

## Pengaruh Kepercayaan Konsumen Online Terhadap Keputusan Pembelian
Kepercayaan konsumen online pada live streaming shopping Instagram memiliki pengaruh langsung yang signifikan terhadap Keputusan Pembelian dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,739. Hal ini berarti meningkatkan kepercayaan konsumen  menjadi  hal  penting yang harus diperhatikan oleh para pelaku usaha agar dapat  menciptakan keputusan pembelian  oleh  konsumen.  Semakin  baik  komunikasi  dan  interaksi  dengan  konsumen,  maka  akan  semakin meningkatkan keputusan pembelian yang dilakukan oleh konsumen.
Media sosial instagram memiliki peran penting dalam meningkatkan  kepercayaan dengan konsumen online . Apabila hubungan dengan konsumen dapat berjalin dengan baik, maka potensi konsumen untuk melakukan pembelian berulang  akan  semakin  besar.  Hasil  penenlitian  sejalan  dengan  (Laosuraphon  &  Nuangjamnong,  2022)  yang menyatakan bahwa kepercayaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap niat pembelian ulang, dimana streamer memiliki  peran  penting  dalam  menciptakan  kepercayaan  konsumen.  Selanjutnya  (Chandrruangphen  et  al.,  2021) menemukan bahwa kepercayaan pada penjual dan kepercayaan pada produk memiliki pengaruh positif langsung pada niat pelanggan untuk menonton dan kemudian membeli. Temuan ini konsisten dengan(Jarvenpaa et al., 2000) yang menemukan bahwa kepercayaan pelanggan pada sebuah toko meningkatkan niat untuk berbelanja dari toko tersebut.

## Pengaruh  Live  Streaming  Shopping  Instagram  Terhadap  Kepercayaan  Konsumen  Online  Dan  Dampaknya Pada Keputusan Pembelian
Hasil penelitian ini menyatakan bahwa terdapat  pengaruh langsung yang signifikan antara live streaming shopping terhadap keputusan pembelian, dimana besarnya pengaruh langsung yaitu sebesar 16,9%, kemudian hasil penelitian juga  menunjukkan  terdapat  pengaruh  tidak  langsung  yang  signifikan  antara live  streaming  shopping terhadap keputusan pembelian melalui kepercayaan konsumen online dengan besarnya pengaruh yaitu sebesar 52,7%. Hasil ini menunjukkan  kontribusi  pengaruh  tidak  langsung  lebih  besar  dibandingkan  kontribusi  pengaruh  langsung live streaming  shopping terhadap  keputusan  pembelian.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Wongkitrungrueng et al., 2020) mengemukakan bahwa nilai yang dirasakan konsumen dari Live Streaming memiliki pengaruh terhadap kepercayaan. Selanjutnya ,(Lee & Chen, 2021) juga menjelaskan bahwa karakteristik fisik penyiar ( streamer ) dapat membantu mengurangi ketidakpastian produk dan menumbuhkan kepercayaan bagi konsumen untuk membeli produk. Artinya,  penting bagi  para pelaku usaha yang menggunakan live streaming shopping untuk  terus meningkatkan  kepercayaan  sehingga  akan  berdampak  pada  keputusan  pembelian, meskipun  dengan  menggunakan live streaming akan mampu meningkatkan keputusan pembelian secara langsung namun hasil penelitian menunjukan bahwa  kontribusi  yang  mempengaruhi  keputusan  pembelian  secara  tidak  langsung  lebih  besar  jika  para  penjual (streamer) lebih mampu meningkatkan kepercayaan pada konsumen online . Pada  saat live  streaming  shopping ,  konsumen  bisa  mendapatkan  informasi  lebih  detail  dan  lebih  lengkap mengenai produk yang akan dibeli, karena penjual ( streamer ) dapat memperlihatkan tampilan produk dengan jelas

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
dan lebih nyata dibandingkan hanya dengan melihat foto katalog di media lainnya. Streamer harus memahami betul faktor-faktor apa saja yang mampu membuat konsumen merasa percaya sehingga mereka merasa bahwa produk betul- betul sesuai dengan harapan mereka sehingga mampu meningkatkan keputusan pembelian. (Fraser et al., 2019)) dan (Hennig‐Thurau, 2004) menunjukkan bahwa kemampuan streamer untuk bersosialisasi dengan penonton membantu membangun hubungan dan memengaruhi kesuksesan bisnis.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil riset dan analisis pada pembahasan di atas, maka dapat disimpulkan bahwa live streaming shopping memiliki pengaruh langsung dan tidak langsung yang signifikan melalui kepercayaan terhadap keputusan pembelian. Dimana,  hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  pengaruh  tidak  langsung  lebih  besar  dibandingkan  dengan  pengaruh langsung. Hal ini berarti kepercayaan konsumen dianggap menjadi hal penting dalam perdagangan online , akibat dari tidak adanya transaksi  secara tatap muka yang dilakukan. Live streaming shopping sebagai  media pemasaran yang banyak digunakan akhir-akhir ini, mengubah paradigma belanja online yang hanya melihat melalui katalog produk, calon pembeli memiliki pengalaman berbelanja yang berbeda dengan adanya interaksi secara langsung baik dengan penjual maupun dengan pelanggan lainnya.
Pada live  streaming  shopping ,  penjual  ( streamer )  harus  mampu  meningkatkan  kepercayaan  terlebih  dahulu diantaranya streamer mampu menjalin interaksi yang baik dengan penonton, penguasaan produk yang baik sehingga pertanyaan-pertanyaan  yang  muncul  secara  real  time  pada  saat live  streaming dapat  terjawab  secara  baik  pula, kemudian  penjual (streamer) harus  mampu  membuat  penonton  merasa  terhibur  sehingga  pada  saat live  streaming tidak akan membuat penonton merasa bosan, mampu memberikan informasi produk dengan sangat detail, sehingga penonton cukup mendapatkan informasi yang jelas dari produk yang ditawarkan. Kemampuan pelaku usaha dalam meningkatkan keterlibatan pelanggan pada saat live streaming tentunya akan semakin menarik  perhatian penonton tersebut yang pada akhirnya akan memutuskan untuk melakukan pembelian produk.

## REFERENCES
Balakrishnan,  J.,  &  Dwivedi,  Y.  K.  (2021).  Role  of  cognitive  absorption  in building  user  trust  and  experience.  Psychology & Marketing, 38(4), 643–668.
Cai,  J.,  Wohn,  D.  Y.,  Mittal,  A.,  &  Sureshbabu,  D.  (2018).  Utilitarian  and  hedonic  motivations  for  live  streaming  shopping. Proceedings of the 2018 ACM International Conference on Interactive Experiences for TV and Online Video, 81–88.
Chandrruangphen, E., Assarut, N., & Sinthupinyo, S. (2021). Shopping motivation in live streaming: A means-end chain approach.
Proceedings of the 2nd International Conference on Research in Management.
Chen, C., Hu, Y., Lu, Y., & Hong, Y. (2019). Everyone can be a star: Quantifying grassroots online sellers’ live streaming effects on product sales.
Erasmus, A. C., Boshoff, E., & Rousseau, G. G. (2001). Consumer decision-making models within the discipline of consumer science: a critical approach. Journal of Consumer Sciences, 29.
Fraser, C. A., Kim, J. O., Thornsberry, A., Klemmer, S., & Dontcheva, M. (2019). Sharing the studio: How creative livestreaming can inspire, educate, and engage. In Proceedings of the 2019 on Creativity and Cognition (pp. 144–155).
Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 51– 90.
Ghozali,  I.  (2010).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS,  Edisi  Keempat,  Penerbit  Universitas  Diponegoro. International, Inc, New Jersey.
Hair, J. F. (2007). Multivariate Data Analysis (6th ed.). Pearson Education Inc.
Halizah, S. N., Retnowati, E., Darmawan, D., Khayru, R. K., & Issalillah, F. (2022). Determinants of Customer Trust: A Study on Safety, Ease-of-use, and Perceived usefulness of Herbal Products of Kuku Bima Ener-G. Journal of Trends Economics and Accounting Research, 2(4), 86–92.
Hennig‐Thurau,  T.  (2004).  Customer orientation  of  service  employees:  Its impact  on  customer  satisfaction,  commitment,  and retention. International Journal of Service Industry Management.
Hou, F., Guan, Z., Li, B., & Chong, A. Y. L. (2019). Factors influencing people’s continuous watching intention and consumption intention in live streaming. Internet Research.
Howard, J. A., & Sheth, J. N. (2001). Marketing: Critical perspectives on business and management. A Theory of Buyer Behavior; Routledge: London, UK, 3, 81.
Hu, M., & Chaudhry, S. S. (2020). Enhancing consumer engagement in e-commerce live streaming via relational bonds. Internet Research.
Jarvenpaa,  S.  L.,  Tractinsky,  N.,  &  Vitale,  M.  (2000).  Consumer  trust  in  an  Internet  store.  Information  Technology  and Management, 1(1), 45–71.
Laosuraphon, N., & Nuangjamnong, C. (2022). Factors affecting customer satisfaction, trust, and repurchase intention towards online  streaming  shopping  in  Bangkok,  Thailand  A  Case  Study  of  Facebook  Streaming  Platform.  AU-HIU  International Multidisciplinary Journal, 2, 21–32.
Lăzăroiu, G., Neguriţă, O., Grecu, I., Grecu, G., & Mitran, P. C. (2020). Consumers’ decision-making process on social commerce platforms: online trust, perceived risk, and purchase intentions. Frontiers in Psychology, 11, 890.
Lee, C.-H., & Chen, C.-W. (2021). Impulse buying behaviors in live streaming commerce based on the stimulus-organism-response framework. Information, 12(6), 241.
Lu, Z., Xia, H., Heo, S., & Wigdor, D. (2018). You watch, you give, and you engage: a study of live streaming practices in China. Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–13.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 2, November 2022, Hal 442 − 452 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i2.2353
Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709–734.
Puspitarini, D. S., & Nuraeni, R. (2019). Pemanfaatan Media Sosial Sebagai Media Promosi. Jurnal Common, 3(1), 71–80. Rasty,  F.,  Mirghafoori,  S.  H.,  Saeida  Ardekani,  S.,  &  Ajdari,  P.  (2021).  Trust  barriers  to  online  shopping:  Investigating  and prioritizing trust barriers in an intuitionistic fuzzy environment. International Journal of Consumer Studies, 45(5), 1030–1046.
Redjeki, F., & Affandi, A. (2021). Utilization of Digital Marketing for MSME Players as Value Creation for Customers during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Science and Society, 3(1), 40–55.
Saputra,  G.  G.,  &  Fadhilah,  F.  (2022).  The  Influence  of  Live  Streaming  Shopping  on  Purchase  Decisions  through  Customer Engagement on Instagram Social Media. Budapest International Research and Critics Institute (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences, 5(2), 12126–12137.
Singarimbun, M., & Effendi, S. (2006). Metode Penelitian Survei, LP3ES. Jakarta: PT Pustaka LP3ES Indonesia. Song, C., & Liu, Y. (2021). The effect of live-streaming shopping on the consumer’s perceived risk and purchase intention in China.
Streiner, D. L. (2005). Finding our way: an introduction to path analysis. The Canadian Journal of Psychiatry, 50(2), 115–122. Sun, Y., Shao, X., Li, X., Guo, Y., & Nie, K. (2019). How live streaming influences purchase intentions in social commerce: An
IT affordance perspective. Electronic Commerce Research and Applications, 37, 100886.
Wang, H. (2015). Analysis on the changes in consumer behavior and marketing countermeasure. SHS Web of Conferences, 17,
1007.
Wang, Y. D., & Emurian, H. H. (2005). An overview of online trust: Concepts, elements, and implications. Computers in Human Behavior, 21(1), 105–125.
Wollan, R., Smith, N., & Zhou, C. (2011). The social media management handbook: Everything you need to know to get social media working in your business. John Wiley & Sons.
Wongkitrungrueng, A., Dehouche, N., & Assarut, N. (2020). Live streaming commerce from the sellers’ perspective: implications for online relationship marketing. Journal of Marketing Management, 36(5–6), 488–518.
Zhang,  M.,  Liu, Y.,  Wang,  Y.,  &  Zhao,  L.  (2022). How  to  retain  customers:  Understanding the  role  of trust in live  streaming commerce with a socio-technical perspective. Computers in Human Behavior, 127, 107052.
Zhang, M., Qin, F., Wang, G. A., & Luo, C. (2020). The impact of live video streaming on online purchase intention. The Service Industries Journal, 40(9–10), 656–681.
Zhang, X., & Zhang, Q. (2005). Online trust forming mechanism: approaches and an integrated model. Proceedings of the 7th International Conference on Electronic Commerce, 201–209.
Zhu, D.-S., O’Neal, G. S., Lee, Z.-C., & Chen, Y.-H. (2009). The effect of trust and perceived risk on consumers’ online purchase intention. 2009 International Conference on Computational Science and Engineering, 4, 771–776.