## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 5 | Issue 1 | June (2022) IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## PENGARUH PUSH PULL MOORING
TERHADAP SWITCHING INTENTION

## PADA PENGGUNA
APLIKASI VIDEO ON DEMAND
DI MASA PANDEMI COVID-19 Heri Gunawan Yusuf 1 , Asti Ratnasari 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Komputer dan Teknik, Universitas Alma Ata. herigunawan1000@gmail.com , astiratnasari@almaata.ac.id
Jl. Brawijaya No. 99 Yogyakarta
Keywords:
Push Pull Mooring, PPM, Switching Intention, Video on Demand

## Abstract
The covid-19 pandemic has had a devastating impact on the country of Indonesia. The government sets health rules aimed at preventing widespread transmission. In this study, researchers will identify factors that affect the intention to switch moviegoers, especially for Alma Ata University students using video on demand applications using the Switching Intention method. Mooring Push Pull theory is used to determine the factors that influence an individual's intention to switch to using a video on demand service. Push factor is the driving factor of the old service provider (negative factor). Pull factor is a pull factor that comes from a new service provider, namely video on demand application (positive factor) and Mooring factor is an inhibitory factor that can strengthen or weaken an individual's intention to move. The population set in this study is active students of Alma Ata University in the 2018-2020 class who use video on demand applications. The study instrument used questionnaires shared with respondents online using google forms. The number of respondents used in the study as many as 100 were selected based on the time of questionnaire filler by respondents. The results obtained in this study can be concluded that four (4) hypotheses had significant and accepted effect, the other four (4) hypotheses were insignificant and rejected. Variables that significantly positively affect are social influence on trust, subjective norm variable against switching intention, system quality against user satisfaction, trust against switching intention.
Kata Kunci:
Push Pull Mooring ,
PPM, Switching Intention, Video on Demand

## Abstrak
Pandemi covid-19 memberikan dampak buruk bagi Negara Indonesia. Pemerintah menetapkan aturan-aturan kesehatan yang bertujuan untuk mencegah penularan yang semakin meluas. Pada penelitian ini peneliti akan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi niat beralih pengunjung bioskop khususnya bagi Mahasiswa Universitas Alma Ata yang menggunakan aplikasi video on demand, menggunakan metode penelitian Switching Intention. Teori Push Pull Mooring digunakan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi niat individu untuk beralih menggunakan layanan video on demand . Push factor yaitu faktor pendorong dari penyedia jasa lama (faktor negatif). Pull factor yaitu faktor penarik yang berasal dari penyedia jasa baru yaitu aplikasi video on demand (faktor positif) dan Mooring factor merupakan faktor penghambat yang dapat memperkuat atau memperlemah niat individu untuk berpindah. Populasi yang ditetapkan pada penelitian ini adalah mahasiswa aktif Universitas Alma Ata tahun angkatan 2018-2020 yang menggunakan aplikasi video on demand . Instrumen penelitian ini menggunakan kuesioner yang dibagikan kepada responden secara online menggunakan google form . Jumlah responden yang digunakan dalam penelitian sebanyak 100 yang dipilih berdasarkan dari waktu pengisi
kuesioner oleh responden. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa empat (4) hipotesis berpengaruh secara signifikan dan diterima, empat (4) hipotesis lainnya tidak signifikan dan ditolak. Variabel yang secara signifikan berpengaruh positif yaitu social influence terhadap trust , variabel subjective norm terhadap switching intention , system quality terhadap user satisfaction , trust terhadap switching intention .
Pendahuluan Pandemi covid-19 memberikan dampak buruk bagi Negara Indonesia. Berbagai langkah penanggulangan diupayakan pemerintah untuk menekan dampak dari penyebaran virus covid-19 di berbagai sektor. Berdasarkan peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor Hk.01.07/MENKES/382/2020 tentang Protokol
Kesehatan Bagi Masyarakat di Tempat Umum Dalam Rangka Pencegahan dan Pengendalian Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) masyarakat harus melakukan pola hidup dengan tatanan kebiasaan hidup baru new normal agar hidup produktif pada masa pandemi covid-19 [1]. Penerapan protokol kesehatan dengan melakukan tindakan menggunakan alat pelindung diri berupa masker, mencuci tangan menggunakan sabun dengan air mengalir atau menggunakan cairan antiseptik, dan menjaga jarak minimal 1 meter dengan orang lain dan menghindari kerumunan. Kegiatan belajar mengajar, bekerja, menonton film di bioskop, semua aktifitas tersebut terpaksa harus dilakukan di rumah selama masa pandemi covid-19. Hal ini menyebabkan bioskop tidak beroperasi untuk sementara waktu. Dikutip dari WARTAKOTAlive.com Gabungan Pengelola Bioskop Seluruh Indonesia (GBPSI) memutuskan untuk menutup sementara bioskop yang ada di Indonesia [2].Penutupan seluruh bioskop tersebut dilakukan sampai dengan berakhirnya kebijakan PPKM darurat yang ditetapkan pemerintah. Kecerdasan teknologi media sosial dapat dimanfaatkan sebagai kegiatan untuk meningkatkan aturan social distancing dengan media sosial berkaitan dengan situasi pandemik dapat digunakan sebagai sumber informasi untuk mengurangi mobilisasi masyarakat mengikuti prosedur karantina [3]. Ditenggah permasalahan yang timbul, berkembangnya berbagai aplikasi video streaming berbayar menjadi salah satu cara
untuk menikmati konten dan tontonan film dari rumah. Hal ini akan menjadi sebuah kebiasaan baru masyarakat menonton film melalui media aplikasi streaming yang dapat diakses dengan mudah menggunakan media elektronik handphone maupun komputer. Sehingga banyak aplikasi video on demand menjadi alternatif bagi pengunjung yang tidak bisa pergi menonton film di bioskop untuk sementara waktu. Video on demand merupakan sistem interaktif yang bisa digunakan sebagai media untuk memilih konten video yang akan dinikmati. Pada penelitian ini peneliti akan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi niat beralih pengunjung bioskop khususnya bagi Mahasiswa Universitas Alma Ata menggunakan aplikasi video on demand mengguaka metode Switching Intention. Penelitian dari Bansal & Taylor (2005) menyatakan bahwa customer Switching Intention dipengaruhi oleh 3 faktor yaitu Push faktor Pull faktor dan Mooring [4].Teori tersebut digunakan untuk mengetahui faktor yang dapat mempengaruhi pengunjung bioskop untuk beralih menggunakan layanan video on demand pada masa pandemi covid-19. Berdasarkan dari uraian tersebut peneliti ingin menganalisis pengaruh push pull mooring factor terhadap switching intention pada pengguna aplikasi video on demand .

## Landasan Teori
1. Video on demand
Video on demand merupakan sebuah sistem yang dapat memungkinkan pengguna untuk memilih dan menonton konten video dari penyedia layanan melalui internet sebagai bagian dari sistem interaktif [5] . Hingga saat ini sudah banyak berkembang aplikasi video on demand yang dapat digunakan mulai dari yang berbayar ataupun mode gratis. Video on demand berbayar diantaranya (HOOQ, NETFLIX, VIU, IFLIX) dan video on demand gratis (Youtube, Video) masing-masing kategori video on demand
tersebut yang digunakan menjadi acuan pada penelitian ini.
2. Switching Intention Switching intention merupakan intensi sebagai tingkat kemungkinan atau kepastian bahwa pelanggan akan beralih dari penyedia jasa saat ini kepada jasa baru. Tingkat kemungkinan atau kepastian
pelanggan melakukan perpindahan dari jasa saat ini kepada jasa baru disebut sebagai switching intention . Switching intention dipengaruhi oleh push pull mooring factor [7].

## 3. Push Pull Mooring
Push pull mooring merupakan sebuah kerangka kerja yang digunakan sebagai pedoman yang menjelaskan terjadinya gerakan manusia dari satu tempat ke tempat lain [8]. Push effect berkaitan dengan faktor negatif kondisi asli sebagai antesenden yang mempengaruhi individu untuk beralih dari lokasi utama ke alternatif. Jika nilai indikator yang diperoleh rendah, maka individu akan memutuskan untuk beralih ke alternatif [9]. Pull effect merupakan faktor positif yang berasal dari nilai pada objek tujuan sebagai antesenden yang menarik pengguna menuju ke lokasi tersebut. Bisa digambarkan bahwa ketika pengguna merasakan atribut layanan alternatif lebih baik, sehingga memungkinkan untuk beralih ke alternatif. Mooring effect faktor tambatan sebagai fasilitas yang dapat menghambat kepuasan pengguna menurut konteks pribadi atau sosial. Faktor yang membuat pengguna memilih untuk tetap bertahan terhadap layanan yang telah digunakan selama ini [9].
Gambar 1 Model switching intention Bansal &

## Taylor (2005)

## Metode
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif yang bertujuan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan. Pengambilan data penelitian
ini dilakukan secara online menggunakan media google form dalam betuk kuesioner. Waktu penelitian dilaksanakan pada bulan September-Desember 2021. Pada penelitian ini pengambilan sampel menggunakan rumus Wibisono, menggunakan teknik non-probability sampling (tidak semua populasi diambil), kategori porposive, sampel yang akan ditentukan pada penelitian ini dengan tingkat persentase kesalahan sebesar 5%.
N = ��/2 . � � 2 N = 1,96. 0,25 5% 2
N = 96,04 dibulatkan 100 (1) Keterangan : N = Jumlah Sampel Za/2 = nilai dari tabel distribusi normal atas tingkat keyakinan 95% = 1,96 s = standar deviasi 25% e = error (batas kesalahan = 5%) Berdasarkan perhitungan pengambilan sampling menggunakan rumus dari Wibisono maka jumlah sampel yang diperoleh sebesar 100 responden.
Metode pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah model persamaan struktural atau Structural Equation Modelling (SEM). Model persamaan struktural atau Structural Equational Modelling (SEM) merupakan alat analisis statistik yang digunakan untuk mencari metode dalam membuat model yang dapat menjelaskan hubungan di antara variabel-variabel [10]. Structural Equation Modeling (SEM) digunakan untuk menguji validitas dan reliabilitas. Validitas merupakan ketepatan antara data yang terjadi pada objek penelitian dengan data yang dapat dilaporkan oleh peneliti. Uji reliabilitas digunakan untuk menunjukan sejauh mana suatu alat pengukuran dapat dipercaya atau dapat diandalkan.
Variabel dalam penelitian ini terdiri dari variabel dependen dan independen. Variabel terikat (dependen) yaitu (Y1) Switching intention , (Y2) User satisfaction , dan (Y3) Trust . Variabel bebas (independen) (X) variabel yang mempengaruhi perubahan pada variabel
dependen atau yang menjadi sebab perubahan pada Variabel bebas yaitu: (X1) Service quality ,
(X2) System quality , (X3) Commitment affective ,
(X4) Switching cost , (X5) Subjective norm , (X6) Social influence .
Gambar 2 Model Penelitian
Hipotesis sementara digunakan sebagai masukan yang akan menjadi tuntutan dalam menyelesaikan masalah serta untuk mencari jawaban yang sebenarnya . Berikut adalah hipotesis yang ada dalam penelitian ini: H1 : User satisfaction memiliki pengaruh positif terhadap Switching Intention
H2 : Service quality memiliki pengaruh positif terhadap User satisfaction H3 : System quality memiliki pengaruh positif terhadap User satisfaction H4 : Switching cost memiliki pengaruh negatif terhadap Switching Intention
H5: Commitment affective memiliki pengaruh negatif terhadap Switching Intention H6 : Social influence memiliki pengaruh positif terhadap Trust H7 : Subjective norm memiliki pengaruh positif terhadap Switching Intention
H8 : Trust memiliki pengaruh positif terhadap Switching Intention
Definisi operasional digunakan sebagai panduan bagi peneliti untuk mengukur, menentukan variabel yang akan digunakan untuk penelitian. Sehingga peneliti mampu untuk menentukan langkah dalam pengujian hipotesis.
Tabel 1 Definisi operasional & indikator
penelitian No Nama Variabel Definisi Operasional Indikator Pertanyaan 1 User Satisfacti on Perasaan senang atau kecewa dari konsumen yang timbul karena membandin gkan kinerja produk yang dipersiapka n dengan harapannya [11] 1. Kesesua ian Saya merasa di masa pandemi covid-19 bioskop tidak beroperasi dengan baik dan tidak sesuai dengan apa yang saya harapkan. 2 Service Quality Kualitas pemrosesan sistem informasi yang dinyatakan dengan fungsi lengkap suatu sistem informasi [12] 1. Kemud ahan pengop erasian 2. Intensit as koneksi 3. Penggu naan sistem yang menyen angkan 1. Video on demand mudah dioperasion alkan untuk menonton konten video atau film saat pandemi covid-19 2. Intensitas koneksi yang dibutuhkan untuk menggunak an aplikasi video on demand baik 3. Video on demand memiliki sistem yang mudah digunakan dan menyenagk an 3 Sysytem Quality Representasi mengenai kualitas, performa dan keandalan sistem [13] 1. Kemud ahan penggu naan sistem 2. Kecepat an akses sistem 3. Keandal an sistem 4. Fleksibe litas sistem 5. Keaman 1. Video on demand memiliki tampilan yang user friendly dan mudah digunakan 2. Video on demand memiliki respon yang cepat saat digunakan
an sistem 3. Video on demand yang saya gunakan minim terjadi kendala 4. Sistem informasi video on demand bersifat fleksibel 5. Video on demand memiliki sistem keamanan yang baik 4 Commit ment Afective Ketertarikan yang mendasar dari pelanggan untuk berhubunga n dengan perusahaan [14] 1. Terikat 1.Saya merasa terikat dan selalu ingin pergi ke bioskop untuk menonton film 5 Switchin g Cost Perasaan puas atau tidak konsumen setelah berpindah dan pernyataan layak atau tidak untuk beralih [15] 1. Kualitas tidak sesuai harapan 1. Ada kemungkin an layanan video on demand tidak sesuai dengan yang saya harapkan 6 Trust Pengetahuan pelanggan terhadap objek, atributnya dan manfaatnya [16] 1. Integrita s 2. Reabilit as 1. Video on demand memiliki sistem pelayanan yang baik 2. Kehandala n video on demand sangat baik 7 Subjectiv e Norm Merupakan keyakinan dari individu untuk terlibat atau sikap dari individu yang tidak dipengaruhi oleh individu lain atau kelompok 1. Normati ve belive 2. Motivati on to comply 1. Teman dan keluarga saya percaya lebih baik menggunak an video on demand untuk menonton film dan konten video pada
[17] masa pandemi covid-19 2. Teman saya telah menggunak an video on demand untuk menonton film dan konten video pada masa pandemi 8 Social Influence Pengaruh dari lingkungan sosial yang mengacu kepada pemodelan, ajakan dan bujukan dari lingkungan sekitar [18] 1. Kelomp ok referens i 2. Keluarg a 3. Peran dan status 1. Saya mendapat referensi dan saran dari teman saya untuk menggunak an video on demand 2. Keluarga saya telah menggunak an video on demand untuk menonton film dan video saat pandemi 3. Teman dan keluarga mempenga ruhi saya terhadap minat untuk menggunak an video on demand
9 Switchin g Intention Peralihan pelanggan karena adanya dorongan dan hasrat diri ataupun bosan untuk menemukan variasi dan perbedaan untuk beralih [19] 1. Perhatia n 2. Ketertar ikan 3. Keingin an 4. Keyakin an 5. Perasaa n senang 1. Saya berusaha mencari informasi mengenai jenis-jenis video on demand sebelum menggunak annya sebagai alternatif menonton film dan video saat pandemi covid-19 2. Saya tertarik dan ingin berlanggan an video on demand untuk menonton film dan video pada pada masa pandemi 3. Jika saya mempunya i biaya saya ingin berlanggan an video on demand 4. Saya yakin akan menggunak an video on demand sebagai alternatif untuk menonton film dan video pada masa pandemi covid-19 5. Saya merasa senang dan lebih memilih menonton film dan video menggunak an Instrumen penelitian ini menggunakan
kuesioner yang dibagikan kepada responden
secara online menggunakan google form . Menggunakan skala likert lima (5) poin yang memungkinkan responden agar tidak terjadi kerancuan dalam pemilihan jawaban .
Tabel 2 Skala likert No Alternatif jawaban Bobot nilai 1 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 2 Tidak Setuju (TS) 2 3 Netral (N) 3 4 Setuju (S) 4 5 Sangat Setuju (SS) 5

## Hasil dan Pembahasan
Jumlah data responden yang digunakan dalam penelitian sebanyak 100 yang ditentukan berdasarkan dari waktu pengisi kuesioner oleh responden. Responden yang menyatakan menggunakan aplikasi video on demand berbayar yaitu Netflix 22 pengguna, Iflix 11 pengguna, Hooq 2, Viu 11, dan 54 pengguna aplikasi berbayar lainnya. Lalu pengguna aplikasi video on demand gratis yaitu ada pengguna Youtube 92 pengguna, dan Vidio 8 pengguna. Hasil dari pengumpulan data melalui kuesioner menggunakan google form dapat dilihat pada tabel.
Tabel 3 Profil responden Keterangan Karakteristik Jumlah Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 26 26% Perempuan 74 74% Angkatan 2018 35 35% 2019 27 27% 2020 38 38% Prodi Farmasi 7 7% Admisnistrasi Rumah Sakit 3 3% Gizi 5 5% Ilmu Keperawatan 4 4% S1 & Profesi Bidan 1 1% Pendidikan Agama Islam 3 3% Pendidikan Guru MI 2 2% Pendidikan Guru SD 3 3% Perbankan Syariah 3 3% Ekonomi Syariah 2 2% Manajemen 9 9% Pendidikan Matematika 1 1% Informatika 6 6%
Keterangan Karakteristik Jumlah Persentase Sistem Informasi 51 51% Aplikasi Video on Demand berbayar yang digunakan Netflix 22 22% Iflix 11 11% Hooq 2 2% Viu 11 11% Lainnya 54 54% Aplikasi video on demand gratis yang digunakan Youtube 92 92% Vidio 8 8% 1. Uji Validitas Variabel Penelitian ( Outer Loading )
Pada tahap ini sebuah indikator dapat diketahui tingkat validitasnya apakah sesuai dengan model penelitian yang digunakan. Validitas sudah dianggap cukup untuk memenuhi syarat convergen validiy dengan nilai outer loading antara 0,5-0,6 [20]. Apabila nilai outer loading kurang dari 0,5 maka dapat dinyatakan validitas rendah (kurang).
Tabel 4 Uji Validitas Outer Loading Variabel Laten Indikator Relektif Outer Loadings Keterangan User Satisfaction US1 1,000 Valid Service Quality SeQ1 0,834 Valid SeQ2 0,779 Valid SeQ3 0,873 Valid System Quality SYQ1 0,813 Valid SYQ2 0,865 Valid SYQ3 0,677 Valid SYQ4 0,790 Valid SYQ5 0,632 Valid Commitment affective CA1 1,000 Valid Switching Cost SC1 1,000 Valid Trust TR1 0,923 Valid TR2 0,928 valid Subjective Norm SN1 0,887 Valid SN2 0,880 Valid Social Influence SCi1 0,860 Valid SCi2 0,830 Valid SCi3 0,850 Valid Switching Intention SWI1 0,683 Valid SWI2 0,794 Valid SWI3 0,840 Valid SWI4 0,876 Valid SWI5 0,869 Valid

## Discriminant Validity
Pada tahap ini diuraikan hasi dari uji discriminant validity menggunakan nilai cross loading . Pada tahap ini discriminant validity dapat dinyatakan memenuhi syarat apabila nilai cross loadingnya lebih tinggi dari nilai variabel lain yang sejalur.
Tabel 5 Cross loading
Indika tor Variabel CA SeQ SCi SN SC SWI SyQ TR US US1 - 0,038 0,429 0,24 0 0,365 0,133 0,363 0,445 0,443 1,000 SeQ1 - 0,051 0,845 0,32 5 0,450 0,100 0,500 0,560 0,434 0,412 SeQ2 0,021 0,769 0,35 6 0,189 0,078 0,418 0,548 0,385 0,294 SeQ3 - 0,067 0,868 0,30 7 0,394 0,052 0,530 0,660 0,459 0,345 SYQ1 - 0,039 0,750 0,37 2 0,485 0,178 0,598 0,820 0,588 0,404 SYQ2 - 0,109 0,582 0,33 9 0,456 0,131 0,579 0,849 0,600 0,321 SYQ3 0,032 0,416 0,31 6 0,266 0,097 0,387 0,668 0,400 0,199 SYQ4 - 0,060 0,466 0,48 8 0,433 0,305 0,584 0,807 0,665 0,441 SYQ5 0,051 0,424 0,29 0 0,299 0,220 0,389 0,621 0,628 0,208 CA1 1,000 - 0,044 0,11 5 - 0,051 0,313 0,080 - 0,049 - 0,006 - 0,038 SC1 0,313 0,094 0,26 2 0,286 1,000 0,366 0,257 0,355 0,133 TR1 - 0,097 0,456 0,46 2 0,597 0,249 0,647 0,701 0,923 0,381 TR2 0,084 0,497 0,51 3 0,557 0,404 0,642 0,731 0,928 0,438 SN1 - 0,041 - 0,041 0,46 7 0,887 0,237 0,568 0,535 0,596 0,378 SN2 - 0,048 - 0,048 0,43 8 0,880 0,269 0,554 0,391 0,505 0,266 SCi1 0,057 0,337 0,86 0 0,433 0,313 0,594 0,513 0,506 0,257 SCi2 0,068 0,380 0,83 0 0,534 0,113 0,532 0,359 0,431 0,175 SCi3 0,018 4 0,278 0,85 0 0,326 0,223 0,532 0,347 0,387 0,165 SWI1 0,074 0,451 0,45 3 0,371 0,344 0,678 0,497 0,523 0,301 SWI2 0,168 0,358 0,54 9 0,486 0,304 0,795 0,490 0,520 0,268 SWI3 0,095 0,355 0,51 3 0,516 0,270 0,843 0,487 0,499 0,245 SWI4 0,024 0,576 0,59 3 0,591 0,310 0,876 0,653 0,656 0,335 SWI5 - 0,013 0,613 0,63 1 0,595 0,273 0,870 0,658 0,622 0,326
Avarage Variance Extranted (AVE) Nilai AVE menggambarkan besarnya dari keragaman variabel yang dimiliki oleh konstruk laten. Sehingga dapat dinyatakan valid apabila nilai AVE lebih dari 0,5 dan sebaliknya jika nilai AVE kurang dari 0,5 maka dinyatakan tidak valid.
Tabel 6 Avarage Variance Extranted (AVE)
Variabel Laten Averange Variance Extranted (AVE ) Keteranga n User Satisfaction 1,000 Valid Service Quality 0,688 Valid System Quality 0,578 Valid Commitment 1,000 Valid
affective Switching Cost 1,000 Valid Trust 0,856 Valid Subjective Norm 0,781 Valid Social Influence 0,717 Valid Switching Intention 0,665 Valid Discriminant validity (Fornell-Larcker)
Uji validitas diskriminan dilakukan dengan mengevaluasi nilai akar dari setiap variabel AVE pada setiap koefisien korelasi konstruk [21]. Setiap struktur dan akar dari setiap AVE lebih besar dari koefisien korelasi dan sehubungan dengan struktur lain.
Tabel 7 Discriminant Validity (Fornell-Larcker)
Uji Reliabilitas Variabel Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui nilai dari setiap indikator pada semua variabel. Variabel dikatakan membentuk variabel laten apabila memenuhi kriteria cronbach’s alpha dan composite reliability . Nilai cronbach’s alpha dan composite reliability lebih besar dari 0,7 maka dapat dinyatakan reliabel. Composite reliability digunakan untuk menguji nilai dari reliabilitas indikator-indikator pada variabel. Composite reliability dapat digunakan apabila nilainya lebih dari 0,7.
Tabel 8 Cronbach's Alpha & Composite Reliability
Variabel Laten Cronbach's Alpha Composite Reliability Keterangan User Satisfaction 1,000 1,000 Reliabel Service Quality 0,774 0,869 Reliabel System Quality 0,817 0,871 Reliabel Commitment affective 1,000 1,000 Reliabel Switching Cost 1,000 1,000 Reliabel Trust 0,832 0,922 Reliabel
Subjective Norm 0,719 0,877 Reliabel Social Influence 0,804 0,884 Reliabel Switching Intention 0,872 0,908 Reliabel 2. Uji Evaluasi Struktural ( Inner Model ) Uji inner model dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh antara variabel laten, yaitu variabel eksogen dan endogen yang akan memberikan jawaban atas pertanyaan atau pernyataan yang telah dihipotesiskan sebelumnya.
R-Square merupakan model yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabel independen atau eksogen mempengaruhi variabel dependen. Tabel 9 R-square Variabel R-Square Switching Intention 0,567 Trust 0,278 User Satisfaction 0,224 Perolehan nilai r-square pada tabel 9 menjelaskan bahwa besarnya presentase dari pengaruh variabel independen terhadap (Y1) switching intention sebesar 56,7%. Pengaruh variabel independen terhadap (Y3) trust berpengaruh sebesar 27,8% besarnya variabel independen yang berpengaruh terhadap (Y2) user satisfaction sebesar 22,4% dan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain yang berada di luar dari model penelitian ini.
Path Coeffisien Nilai dari path coeffisien digunakan untuk menunjukan variabel memiliki pengaruh positif dan negatif. Koefisien jalur yang terletak antara -1 sampai 1. Koefisien dapat dinyatakan positif apabila berada diantara 0 sampai 1. Koefisien akan dinyatakan negatif apabila berada diantara 0 sampai -1 [20].
CA SeQ SCi SN SC SWI SYQ TR US CA 1.000 SeQ - 0,044 0,829 SCi 0,115 0,394 0,847 SN - 0,051 0,431 0,512 0,884 SC 0,313 0,094 0,262 0,286 1,000 SWI 0,080 0,586 0,676 0,635 0,366 0,816 SYQ - 0,049 0,709 0,489 0,525 0,257 0,690 0,795 TR - 0,006 0,515 0,527 0,624 0,355 0,696 0,764 0,925 US - 0,038 0,429 0,240 0,365 0,133 0,363 0,445 0,443 1,000
Tabel 10 Path Coeffisien Variabel Path Coeffisien Keterangan CA-> SWI 0,073 Positif SeQ-> US 0,229 Positif SCi-> TR 0,527 Positif SN-> SWI 0,318 Positif SC-> SWI 0,087 Positif SYQ-> US 0,282 Positif TR-> SWI 0,450 Positif US-> SWI 0,039 Positif 3. Model Fit Model Fit merupakan alat ukur yang digunakan untuk menunjukan seberapa baiknya model yang diteliti. Model Fit dapat dilihat dari nilai Normal Fit Index (NFI). Pada tabel di bawah ini nilai NFI yang diperoleh adalah 0,675, yang dapat dijelaskan menjadi 67,5%. Artinya model yang digunakan pada penelitian ini 67,5% sudah sesuai.
Tabel 11 Model FIT Saturated Model Estimated Model Normal Index Fit (NFI) 0,675 0,608 4. Analisis Koefisien Regresi Pengujian analisis regresi dilakukan dengan menggunakan software Partial Least Square (SmartPLS) versi 3.3. Dengan melihat nilai hasil dari bootstraping . Rules of thumb yang digunakan adalah T-Statistic dengan nilai ≥ 1,96 dengan nilai signifikan p-value ≤ 0,05 untuk dapat dinyatakan signifikan .
Tabel 12 T-statistic & P-value Hubungan (Hipotesis) T-Statistic P-Value Keterangan CA->SWI 0,669 0,485 Tidak Signifikan SeQ->US 1,933 0,054 Tidak Signifikan SCi->TR 6,383 0,000 Signifikan SN->SWI 3,350 0,001 Signifikan SC->SWI 0,962 0,337 Tidak Signifikan SYQ->US 2,070 0,039 Signifikan TR->SWI 4,410 0,000 Signifikan US->SWI 0,592 0,554 Tidak Signifikan 5. Pengujian Hipotesis (H1) Pengaruh service quality terhadap user satisfaction dari hasil uji hipotesis menunjukan nilai dari variabel service quality adalah sebesar 1,933 dan nilai p-value 0,054 maka dapat dinyatakan variabel service quality tidak berpengaruh signifikan terhadap user satisvaction . (H2) Menyatakan bahwa system quality mempunyai pengaruh positif terhadap user
satisfaction . nilai t-statistic pada variabel system quality sebesar 2,070 dan nilai dari p-value 0,039. Secara umum responden merasa bahwa aplikasi video on demand yang digunakan memiliki kualitas sistem yang baik. Sehinga pengaruh dari system quality terhadap user satisfaction cukup besar. (H3) Menyatakan bahwa bahwa user satisfaction tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel switching intention . Nilai dari t-statistic variabel user satisfaction adalah 0,592 dan nilai p-value 0,554. (H4) Dari hasil uji path coefficien dapat ditunjukan nilai t-statistic dari variabel
switching cost adalah 0,962 dan nilai p-value 0,337 sehingga dapat dinyatakan bahwa variabel switching cost tidak berpengaruh secara signifikan terhadap switching intention . (H5) Hasil pengujian hipotesis menunjukan bahwa nilai dari t-statistic sebesar 0,669 dan nilai p-value sebesar 0,485. Hasil pengujian variabel commitment affective tidak berpengaruh signifikan terhadap switching intention . (H6) Menyatakan bahwa social influence mempunyai pengaruh positif terhadap trust . Hasil dari uji path coefficient menunjukan bahwa nilai dari t-statistic variabel social influence adalah 6,383 dan nilai p-value adalah 0,000 yang dinyatakan bahwa social influence memiliki pengaruh signifikan terhadap trust . Banyak pengguna dari aplikasi video on demand yang dipengaruhi oleh lingkungan sosial dari keluarga, teman, kelompok yang telah menggunakan layanan alternatif video on demand pada masa pendemi covid-19. (H7) Menyatakan subjective norm mempunyai pengaruh positif terhadap switching intention . Hasil pengujian hipotesis menunjukan bahwa nilai t-statistic dari variabel subjective norm adalah 3,350 dan nilai p-value 0,001 yang dapat dinyatakan bahwa subjective norm berpengaruh secara signifikan terhadap switching intention . (H8) yang menyatakan bahwa trust berpengaruh positif terhadap switching intention . Hasil pengujian hipotesis menunjukan bahwa variabel trust memiliki nilai t-statistic sebesar 4,410 dan nilai dari p-value 0,000. Maka dapat dinyatakan bahwa variabel trust berpengaruh secara signifikan terhadap switching intention . Signifikannya variabel trust terhadap switching intention banyak pernyataan dari responden
yang menilai bahwa sistem pelayanan dari aplikasi video on demand sebagai indikator variabel trust sangat baik sehingga berpengaruh besar terhadap switching intention .

## Kesimpulan dan Saran
Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa empat (4) hipotesis berpengaruh secara signifikan dan diterima, empat (4) hipotesis lainnya tidak signifikan dan ditolak. Hasil dari analisis menunjukan bahwa variabel commitment affective tidak berpengaruh signifikan terhadap switching intention . Rasa ketertarikan commitment affective individu untuk selalu menggunakan bioskop di masa pandemi covid-19 rendah dapat mempengaruhi nilai switching intention semakin menurun. Service quality tidak signifikan terhadap user satisfaction , hal ini mengindikasikan bahwa kualitas pelayanan yang diberikan oleh aplikasi video on demand masih belum maksimal selama masa pandemi dan mempengaruhi kepuasan dari pengguna aplikasi, secara tidak langsung juga tidak berpengaruh terhadap switching intention . Dan variabel switching cost tidak berpengaruh terhadap switching intention , timbulnya rasa ketidak sesuaian terhadap penggunaan aplikasi video on demand sehingga nilai dari switching intention menjadi rendah. Dan variabel user satisfaction tidak berpengaruh signifikan terhadap switching intention . Nilai kepuasan pengguna aplikasi rendah yang tidak dapat mempengaruhi individu untuk beralih.
Variabel lain secara signifikan berpengaruh positif yaitu social influence terhadap trust , tingginya pengaruh variabel subjective norm terhadap switching intention , system quality terhadap user satisfaction , trust terhadap switching intention . Masing-masing variabel yang signifikan mempunyai pengaruh yang besar terhadap niat beralih pengunjung bioskop terhadap pengguna apliaksi video on demand di masa pandemi covid-19. Saran dari penelitian ini hanya berfokus terhadap mahasiswa Universitas Alma Ata sebagai objek pengamatan, sehingga memiliki dampak terhadap terbatasnya keragaman generalisasi studi. Oleh karena itu, untuk penelitian selanjutnya lebih baik menggunakan objek pengamatan yang lebih luas. Diharapkan untuk penelitian yang akan datang dapat
mengembangkan model penelitian ini dengan menggunakan variabel yang sesuai sehingga hasil yang dicapai lebih optimal.

## Referensi
[1] Diah Handayani, “Corona Virus Disease 2019,” J. Respirologi Indones. , Vol. 40, No. 2, Pp. 1–66, 2020.
[2] I. W. Kintono, “Ppkm Darurat Belum Selesai, Pengusaha Bioskop Tutup Sementara Semua Operasional Bioskop Di Indonesia,” Wartakotalive.Com , 2021. [Online]. Available:
Https://Wartakota.Tribunnews.Com/20 21/07/18. [Accessed: 08-Jan-2022]. [3] D. H. Fauziyyah, Anni Karimatul & Gautama, “Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python,” J. Ilm. Sinus , Vol. 18, No. 2, p. 31, 2020.
[4] Y. Bansal, Havir, Taylor, James, “Switching Intention,” Vol. 33, Pp. 96–
155, 2005.
[5] Priyambudi & Ambarwati, “Pervormansi Video On Demand (Vod) Pada Virtual Private Network (Vpn) Menggunakan Open Vpn,” J. Mhs. Tek. Elektro Univ. Brawijaya , 2013.
[6] K. Riswanto Budiono, Jimanto & Yohanes Sondang, “Pengaruh Service Quality Terhadap Loyalitas Pelanggan Dengan Customer Satisfaction Sebagai Variabel Intervening Pada Ritel Bioskop The Premiere Surabaya,” J. Manaj.
Pemasar. Petra , Vol. 2, No. 1, Pp. 1–7, 2014. [7] C. Setiyani, “Pengaruh Push – Pull – Mooring Factors (Ppm) Terhadap Customers Switching Intention Dari Bank Konvensional Ke Bank Syariah (Studi Kasus Pada Masyarakat Desa Sumogawe, Kecamatan Getasan, Kabupaten Semarang),” 2019. [8] S. J. Y. Bansal Hs, Taylor Sf, “‘Migrating’ To New Service Providers: Toward a Unifying Framework Of Consumers’ Switching Behaviors.,” J. Acad. Mark. Sci. , Vol. 33, Pp. 96–115, 2005.
[9] V. Djusmin And R. T. Dirgahayu, “Push Pull Mooring Dan Pyschological

## Ownership Terhadap Perilaku Beralih
Pengguna Instant Messaging,” Indones. J. Inf. Syst. , Vol. 2, No. 1, p. 1, 2019.
[10] A. A. Pering, “Kajian Analisis Jalur Dengan Structural Equational Modeling (Sem) Smart-Pls 3.0,” Satyagraha , Vol. 03,
No. 02, Pp. 28–48, 2021.
[11] W. Kundi Hartono, “Pengaruh Kepuasan,
Pencarian Varietas, Daya Tarik Andalternatif Terhadap Perilaku Beralih
Melalui Niat Beralih,” Vol. 7, No. 3, 2018.
[12] X. Lin, S. W. Chien, C. W. Hung, S. C. Chen, And A. Ruangkanjanases, “The Impact Of Switching Intention Of Telelearning In Covid-19 Epidemic’s Era: The Perspective Of Push-Pull-Mooring Theory,” Front. Psychol. , Vol. 12, Pp. 1–14,
2021.
[13] Y. Asrina, Analisis Pengaruh User Experience Terhadap Kepuasan Pengguna Mobile Application E-Commerce Shopee Menggunakan Model Delone & Mclean . Tangerang Selatan: Universitas Syarif
Hidayatullah, 2020. [14] Kurniawati, “Pengaruh Normative Commitment, Affective Commitment Dan Continuance Commitment Terhadap Switching Intention,” Media
Ris. Bisnis Manaj. , Vol. 7, 2007.
[15] N. K. Aini, “Peran Switching Cost Dalam Membangun Customer Loyalty ( Studi Pada Pelanggan Indosat Ooredoo Di Semarang ),” 2020.
[16] M. M. Jhon Mowen., Perilaku Konsumen . Jakarta: Erlangga, 2002.
[17] Munandar, “Pengaruh Sikap Dan Norma Subjektif Terhadap Niat Menggunakan Produk Perbankan Syariah Pada Bank Aceh Syariah Di Kota Lhokseumawe,” J.
Visioner Strateg. , Vol. 3, Pp. 73–80, 2014.
[18] K. Lee, “Opportunities For Green Marketing: Young Consumers,” Int. J. Mark. Intell. Plan. , Vol. 26, Pp. 573–586,
2008.
[19] S. A. Basrah Saidani, Dezsanra Raenal Abdilah, “Analisis Switching Intention
Pada Aplikasi Taksi Online Di Jabodetabek,” Vol. 12, No. 1, p. 6, 2021. [20] Ghozali, Patrial Least Squares Konsep, Teknik Dan Aplikasi Menggunakan Program Smart Pls 3.0 Untuk Penelitian Empiris . Semarang: Universitas Diponegoro, 2014.
[21] Fornell & Larcker, “Evaluating Structural Equation Models With Unobservable Variables And Measurement Error,” Pp. 39–50, 1981.