## UNDERSTANDING THE SUCCESS CHARACTERISTICS ON LIVE- STREAMING TOWARDS PURCHASE INTENTION IN INDONESIA

## Nur Amalyna Yusrin
Business Management, Pradita University nur.amalyna@pradita.ac.id

## Diterima 20 Februari 2024 Disetujui 28 Mei 2024
Abstract- The rapid growth of social commerce and the integration of social media features into e-commerce are the basic factors required for every e-commerce monitoring application. This  research  aims  to  determine  the  characteristic  factors  of  streamers  that  contribute  to purchase intentions in the live streaming shopping environment in Indonesia, which consist of personality traits, professionalism, and social affordability. The novelty of this journal lies in its comprehensive analysis of the specific characteristics of streamers and their influence on consumer  behavior  in  the  context  of  live-streaming  shopping.  This  unique  combination  of personality traits, professionalism, and social affordance has not been widely studied in the context  of  livestream  shopping,  making  this  research  a  pioneering  effort  in  this  area.  The research methodology uses a quantitative approach, using survey data collection, descriptive statistics, and multivariate tests to analyze hypotheses. This research collected and analyzed data from 302 respondents in the Jabodetabek area, using non-probability cluster sampling to ensure  a  representative  sample.  Empirical  findings  show  that  personality  traits  and  social skills of streamers have a significant positive influence on viewers' purchase intentions in the context of live streaming shopping in Indonesia. In conclusion, this research emphasizes the importance of streamer characteristics in influencing viewers' purchasing intentions in  live- streaming shopping. The implications of this research highlight the need for streamers to focus on developing specific traits to increase audience engagement and drive purchase intent, which will ultimately contribute to the growth of social commerce in Indonesia.
Keywords: Live Streaming; Profesionalisme; Purchase Intention; Personality Traits; Social Affordance

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pertumbuhan social commerce meningkat tajam dan menjadi perhatian di dunia (Kemp, 2022). Semenjak endemi COVID-19, terjadi perubahan consumer behaviour berbelanja dari pola offline menjadi online yang  dibuktikan  dengan  meningkatnya  angka  konsumsi  rumah tangga pada platform e-commerce (Kemp, 2022). Hal ini merubah industri ritel untuk serius membangun  asset  digital,  yang  disebabkan  transformasi  belanja  masyarakat  (Harahap  & Amanah, 2018). Ng (2013) menyatakan bahwa mengkolaborasikan e-commerce dengan fitur social  media mampu  meningkatkan  kepercayaan  konsumen  dalam  bertransaksi  dan meningkatkan  nilai  perekonomian  (Ng,  2013). Social  commerce menjadi  fenomena  yang mampu memberikan kesempatan untuk pelaku bisnis memanfaatkan minat konsumen dalam melakukan koneksi sosial. Konsumen mampu mendapatkan informasi sebelum memutuskan membeli produk melalui ulasan konsumen lainnya serta pebisnis mampu mendapatkan serta memanfaatkan rekomendasi positif yang didapatkan oleh konsumen mereka sehingga mampu meningkatkan jumlah potensi konsumen baru (Salvatori & Marcantoni, 2015).
Pertumbuhan di Indonesia terhitung tinggi dalam 3 tahun terakhir. Berdasarkan Statista (2021),  pada  2020  Indonesia  menduduki  posisi  kedua  setelah  Vietnam  di  Southeast  Asia dengan  GMV  (Gross  Merchandise  Value)  sebanyak  2/3  dari  Vietnam  (Buchholz,  2021). Tingginya  pertumbuhan  social  commerce  tidak  terlepas  dari  pola  belanja  masyarakat  yang berubah  yang  cenderung  impulsif  (Hasbiah,  Burhanuddin,  Dangga,  &  Hasdiansa,  2022). Pebisnis menyambut hal tersebut dengan mengimplementasikan model social commerce pada lini  proses nya. Salvatori &  Marcantoni  (2015) menyatakan alasan lain implementasi social commerce pada  bisnis  adalah  kemampuan  untuk  meningkatkan  komunikasi  pemasaran  dan periklanan  secara  internal  dan  atau  eksternal.  Periklanan  merupakan  salah  satu  cara  untuk meningkatkan  pendapatan  perusahaan. Channel  social  media membantu  menguatkan komunikasi  pemasaran  kepada  market  yang  lebih  luas  termasuk  potential  market  (Zhao  & Zhao,  2014).  Dalam  jangka  menengah  dan  panjang, social  media berperan  menjadi  wadah untuk  mengintegrasikan  pelayanan  konsumen  secara  O2O  (Online-to-Offline),  sedangkan dalam jangka waktu dekat, peran influencer dalam social media menjadi  peluang kerjasama menguatkan  eksistensi  brand  (Appel  G.  ,  Grewal,  Hadi,  &  Stephen,  2019).  Market teraugmentasi segmentasi dengan dalam social media berdasarkan l evel of interest activities , diatur melalui algoritma social media (Rahmawati, 2020). Hal ini membantu proses periklanan semakin  relevan  sehingga  memunculkan  kesempatan  meningkatkan  jumlah merchandising melalui features yang dihadirkan pada social commerce yaitu interaksi sosial secara langsung dan forum review (Salvatori & Marcantoni, 2015).
Prediksi  mengenai  market  trend  melalui  analisis  database  aktivitas social  commerce memungkinkan pebisnis menghadirkan produk yang akurat dan diinginkan konsumen (Carol Esmark,  Waites,  &  Stevens,  2021).  Huang  et  al.  (2012)  menyatakan  dengan mengimplementasikan fitur social media yang kreatif mampu mendatangkan trafik terutama pemanfaatan berbagai macam bentuk asset kreatif (rich media creatives) dalam bentuk teks, video, audio dan foto terutama melalui perspektif pengguna, bukan dari point of view seller. Hal  ini  berdasarkan  bahwa  konsumen  ingin  berbelanja  sambil  bermain  (Huang,  Yoon,  & Benyoucef, 2012). Agustina (2017) menyimpulkan bahwa fitur social pada e-commerce dibagi menjadi  tiga  yaitu  fitur  sosial  yang  murni  mengarahkan  kepada  asset social  media ,  kedua adalah  fitur  bersifat  relasional  yang  bertujuan  untuk  menciptakan  hubungan  baru  jangka panjang  dengan  konsumen  yang  biasanya  berada  pada home  e-commerce. Ketiga  adalah transaksional yang bertujuan untuk membantu konversi. Berdasarkan penelitian tersebut, fitur social  lebih  mampu  menciptakan  trafik  dibandingkan  fitur  relasional  dan  transaksional (Agustina, 2017).
Berdasarkan fenomena di atas, bahwa live streaming shopping menjadi salah satu fitur yang mampu mengkolaborasikan seluruh media (rich multimedia). Live streaming shopping merupakan strategi dimana host (streamer), yang biasanya merupakan influencer atau selebriti melalukan  promosi  melalui  siaran live  video. Zhang  (2022)  menyatakan  bahwa  beberapa komponen  yang  diangkat  dalam  live  streaming  shopping  adalah host,  video channel/multichannel  network (MCN),  produk/servis  yang  ditawarkan  dan  terakhir  adalah landing  page yang  mengarakan  kepada  konversi  penjualan  (Zhang  L.  ,  2022).  Segi host menjadi  faktor  penentu  keberhasilan  karena  kualitas  host  menentukan  sampai  tidaknya komunikasi dalam interaksi dengan penonton.
Jika  dilihat  dari  penjelasan  di  atas,  jelas  bahwa  pemanfaatan rich  multimedia serta keterkenalan dan kompetensi streamer menjadi hal terpenting untuk menginfluensi konversi. Menjadi streamer merupakan  profesi  baru  yang  menjanjikan  di  dunia  digital.  Perlu digarisbawahi  bahwa  menjadi streamer merupakan  peluang  untuk  seluruh  pengguna social

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
media .  Namun,  terdapat  fakta  dimana  beberapa streamer ada  yang  berhasil  dengan mendapatkan banyak traffic penonton. Di sisi lain, masih ada streamer yang masih berjuang. Penelitian  sebelumnya  banyak  membahas  mengenai  karakteristik streamer yang  baik namun penting juga untuk dibahas mengenai gap antara streamer yang sukses serta streamer yang  berjuang  (Cai  &  Wohn,  2019;  Hu,  Zhang,  &  Wang,  2017;  Sokolova  &  Kefi,  2020; Wongkitrungrueng & Assarut, 2020; Zhang M. Q., 2020; Zhang L., Zhao Y., & Xu, K., 2021; Zhang L. , 2022; Appel G. , Grewal, Hadi, R., & Stephen, A.T., 2019). Analisis karakteristik streamer  penting  karena  dapat  membantu  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap  keberhasilan  dalam  menarik  dan  mempertahankan  audiens,  serta  mendorong  niat pembelian.  Variabel  yang  dibahas  pada  penelitian  ini  yaitu personality  traits, merupakan karakteristik kepribadian streamer seperti daya tarik pribadi, hiburan, dan kemampuan untuk mengurangi  stres  audiens  memainkan  peran  penting  dalam  menarik  dan  mempertahankan perhatian  audiens  (Hu  et  al.,  2017).  Kedua,  adalah profesionalisme yaitu  pemahaman mendalam  tentang  produk  dan  kemampuan  untuk  mempromosikannya  secara  efektif  sangat penting untuk  membangun kepercayaan dan kredibilitas di  mata audiens (Sokolova &  Kefi, 2020). Serta, social affordance yang merupakan interaktivitas, rasa ingin tahu, dan integrasi sosial adalah aspek yang memungkinkan audiens merasa lebih terlibat dan terhubung dengan streamer, yang pada akhirnya dapat mendorong niat pembelian (Zhang, Zhao, & Xu, 2021). Dengan  memahami  variabel-variabel  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyediakan wawasan yang dapat digunakan oleh streamer untuk meningkatkan keterlibatan audiens dan mengoptimalkan niat pembelian dalam live streaming shopping. Sehingga, pada penelitian kali ini, peneliti berfokus  untuk menganalisis karakteristik  apa saja yang mampu mempengaruhi secara  signifikan purchase  intention dari streamer selebiriti  dan influencer. Harapannya, penelitian  ini  mampu  menjadi  acuan  pengembangan traits untuk streamer  live  streaming shopping yang masih membangun karir dalam dunia social commerce.

## 1.2 Landasan Teori

## 1.2.1 Teknologi Masa Depan Retail: Social Commerce
Sekarang  kita  hidup  pada  era  data driven  society. Salah  satu  penyebabnya  adalah pertumbuhan dan perkembangan internet yang begitu pesat. Hal ini bagaikan dua belah mata pisau  karena  mampu  membawa  keuntungan  dan  juga  kerugian.  Semakin  cepatnya bertumbuhan  teknologi,  membuat  proses  bisnis  menjadi  ramping  sehingga  menimalisir kebutuhan  tenaga  kerja.  Namun,  di  sisi  lain,  teknologi  mampu  meningkatkan  efisiensi  dan peningkatan kualitas pelayanan sehingga mampu meningkatkan kepuasan konsumen.
Berdasarkan  laporan  McKinsey  (2021),  omnichannel  shopping  menjadi  masa  depan retail  pada  2030  dimana  konsumen  menginginkan  hal  personalisasi  untuk  memahami keinginannya. Hal ini digambarkan menjadi tiga faktor, pertama adalah Phydigital shopping experience, yaitu  dunia  dimana physical  digital dibutuhkan  dalam  satu  waktu  dan  saling terintegrasi. Hal ini menyebabkan trafik konsumen offline berkurang 10-15% dan berpindah kepada  online.  Faktor  kedua  yang  berkembang  adalah  pengalaman  berbelanja  yang menyenangkan, faktor ini merupakan hal utama untuk membuat konsumen kembali berbelanja. Konsumen berpikir bahwa berbelanja merupakan proses untuk melepaskan rasa penat sehingga e-commerce yang masih terpaku kepada transaksi akan lebih mudah dilupakan (Adhi, Hazan, Kohli, & Robinson, 2021).
Mengkolaborasikan  unsur social pada  e-commerce  menjadi  jawaban  untuk meningkatkan rasa enjoyment konsumen dalam berbelanja (Agustina, 2017). Social commerce merupakan  implementasi  fitur social kedalam  e-commerce  bertujuan  untuk  meningkatkan kenyamanan  dan enjoyment konsumen  dalam  berbelanja  online  sehingga  menurunkan
perceived of risk dan meningkatkan intention to purchase (Celeste, 2013; Curty & Zhang, 2013; Carol  Esmark,  Waites,  &  Stevens,  2021;  Salvatori  &  Marcantoni,  2015;  Zhang,  Zheng,  & Wang,  2020).  Berdasarkan  Curty  dan  Zhang  (2013),  terdapat  empat  kategori  website  yang mampu  meningkatkan  konversi  pada social  commerce yaitu:  (1)  fitur  promosi  dan  atraksi, bertujuan  untuk  meningkatkan awareness dan attention dengan  mengintegrasikan  dengan social media pihak ketiga untuk memperluas cangkupan e-word-of-mouth (eWoM) seperti fitur koneksi  ke  Facebook, email  to  friends dan share, (2)  fitur self-identity dan community , bertujuan  untuk  mempermudah  pengguna  mengidentifikasi  profil  dalam  platform  untuk bertukar  ide  dan  berbagi  opini,  seperti  blogs, guides,  mentoring  center ,  (3)  fitur generate content, bertujuan  untuk  menciptakan user  generated  content (UGC)  demi  mendukung konsumen  lainnya  dalam  memutuskan  berbelanja  seperti channel  review,  feedback,  ratings; dan (4) fitur art collectively, bertujuan untuk membentuk aktivitas bersama dengan konsumen, harapannya  agar  produk  dan/atau  servis  serta  aktivitas  yang  ditawarkan  dengan  konumen relevan dengan keinginannya, seperti polls, gifts dan Matchups (Curty & Zhang, 2013).
Jika  membahas  mengenai  motivasi  konsumen  dalam  berbelanja  pada  media social commerce, Osatuyi  dan  Turel  (2018)  menganalisis  bahwa  norma social mampu mengimplikasikan  kepada continuance  purchase  intention dan time  spend mampu mengakselerasikan  efek  tersebut  (Osatuyi  &  Turel,  2019).  Semakin  lama  pengguna menghabiskan  waktu  pada social  commerce ,  semakin  meningkat sense  of  belonging yang dipengaruhi oleh influence dari publik terhadap produk yang ditayangkan. Hal ini digambarkan dengan mayoritas responden mampu mengafirmasi instrumen “people who influence me [..]” namun di sisi lain, mereka gagal untuk mengafirmasi poin siapa yang menginfluens mereka. Dalam kata lain, pengaruh social commerce begitu dalam untuk menentukan pembelian, tanpa konsumen  harus  mengenal  sumber  informasinya.  Hal  ini  didukung  oleh  Zafar  et  al  (2021) dimana pengadopsian social media mampu meningkatkan implusive buying yang diinfluensi oleh emotional intelligence dan kemudahan berbelanja pada media social commerce (Zafar, et al., 2021).

## 1.2.2 Live Streaming Shopping dan Streamer
Pembelanjaan  online  yang  terus  meningkat  tidak  terlepas  dari  peran  manusia. Berdasarkan  laporan  Statista  (2021),  tanpa  adanya  bantuan  manusia,  konsumen  cenderung meninggalkan  keranjang  belanja  tanpa  melakukan  pembelian.  Konsumen  mengharapkan hubungan  personal  dan  intim  dalam  proses  pembelanjaan  online,  terutama  sejak  pandemi COVID-19, yang meningkatkan ekspektasi konsumen terhadap pengalaman berbelanja digital agar  semenyenangkan  pengalaman  di  toko  fisik  (Pasquali,  2022).  Live  commerce  menjadi jawaban terhadap permintaan konsumen akan koneksi sosial. Banyak retailer, seperti Walmart dan  Kohl’s,  telah  mulai  mengimplementasikan live  commerce dalam  proses  penjualannya (Vaknin, 2022; Vembar, 2022). Penjualan melalui live commerce diprediksi akan mendominasi 20% penjualan e-commerce pada tahun 2026 (Gladly, 2021).
Melihat beberapa format live commerce , Parvatam & Krishnamoorthy (2021) membagi format live commerce dalam empat bentuk yaitu: (1) Influencer Streaming : Influencer atau selebriti  menggunakan  personal  brand  mereka  untuk  menjual  produk  melalui  media  sosial kepada audiens yang luas. Strategi ini cocok untuk fashion, beauty, lifestyle, home décor , dan perhiasan. (2) One-to-One Live Video Shopping: Streamer menjelaskan produk secara detail dan mendalam, biasanya untuk produk elektronik, gadget, dan barang bernilai tinggi. (3) Live Interactions: Streamer  membuka  sesi  tanya  jawab  untuk  membahas  pertanyaan  audiens tentang topik tertentu. (4) Real-Life Events: Brand mengadakan acara digital dengan durasi

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
tertentu  dan  menawarkan  promosi  terbatas,  seperti  peluncuran  produk, fashion  show ,  dan promo khusus (Parvatam & Krishnamoorthy , 2021).
Live  streaming  shopping juga  memadukan  fitur social  network dan e-commerce , sehingga  memiliki  keunikan  dibandingkan  e-commerce  tradisional  (Zhang  L.  ,  2022). Keunikan  ini  tercermin  dalam  beberapa  aspek  yaitu:  (1) Interaktivitas:  Live  streaming shopping lebih  interaktif  dengan  audiens.  Streamer  dan  audiens  dapat  berkomunikasi  dan berdiskusi mengenai produk yang ditawarkan, manfaat, dan hal lainnya. Ini membentuk ikatan antara  brand  dan  audiens  (Zhang  et  al.,  2020).  (2) Keaslian: Seluruh  kejadian  dalam  live streaming  adalah  asli  tanpa  editan  dan  tidak  bisa  dimodifikasi  (Yusrin,  2021).  Audiens mendapatkan pengalaman berbelanja langsung seperti di toko. (3) Urgensi dan Kelangkaan: Promosi dalam durasi terbatas dan harga produk di bawah standar pasar menimbulkan sense of urgency  dan  sense  of  scarcity  (Chen  Q.  ,  2021)  (4) Jangkauan  Konsumen  Baru:  Live streaming mampu  menjangkau  konsumen  yang  tidak  dapat  dijangkau  oleh  e-commerce tradisional.  Algoritma  media  sosial  memberikan  notifikasi  ajakan  menonton  live  streaming yang sesuai dengan niat pengguna, meningkatkan awareness audiens terhadap brand (Chen Q. , 2021)

## 1.2.3 Streamer dalam Live Streaming Shopping
Menurut Cambridge  Dictionary , live  streamer adalah  seseorang  yang  membuat  video berisi  mereka  bermain  games,  berbicara  mengenai  produk,  atau  aktivitas  lainnya,  dan ditempatkan  di  internet  (Cambride  Dictionary,  2023).  Fungsi live  streamer dianalogikan dengan social  media  influencer yang  mampu  menginformasikan  dan  mendorong  pilihan konsumen  (Woodcock    Johnson,  2019). Profesi streamer semakin diminati,  terutama oleh Generasi Z, bukan hanya karena passion tetapi juga karena tingginya permintaan Masyarakat (Gjestang, 2020). Streamer adalah self-employed dengan kebebasan dalam  berkarya, namun juga  menghadapi  tuntutan  untuk  tampil  perfeksionis  di  mata  audiens.  Sjöblom  (2017) menyatakan  bahwa  keunikan  konten  streamer  berpengaruh  pada  jumlah  penonton  live streaming, yang penting untuk mencapai tujuan interaksi (Sjöblom  Hamari, 2017).
Ma  et  al.  (2022)  menyebutkan  empat  ciri  khas  penting  bagi streamer  live  streaming shopping : interaktif, visualisasi, entertainment, dan profesionalitas. Faktor-faktor ini mampu mengurangi keraguan dan meningkatkan purchase intention konsumen (Ma, Gao,  Zhang, 2022). Chen et al. (2022) menekankan pentingnya kolaborasi dengan live streamer independen atau channel  live  streamer ,  fokus  pada  kategori  penjualan  produk,  dan  konsistensi  dalam jadwal live streaming untuk meningkatkan GMV (Chen, Dou,  Xiao, 2022).
Giertz  et  al.  (2020)  menemukan  bahwa  fokus  pada  pesan  komunikasi  dan  gaya penyampaian yang kompeten dapat meningkatkan kepuasan audiens dan pendapatan streamer. Namun,  fokus  pada  komunitas  tertentu  mungkin  berdampak  negatif  terhadap  pendapatan (Giertz, Weiger,  Hamari, 2020). Selebriti dan influencer memiliki peran penting dalam live streaming  shopping .  Selebriti  dikenal  melalui  pencapaian  atau  rekognisi  media,  sementara influencer mendapatkan  pengikut  melalui  konten  yang  autentik  dan  hubungan  baik  dengan sponsor (Ahmed  Faiq, 2022; Driessens, 2013; Duffy, 2020). Sun (2021) menemukan bahwa status  selebriti  hanya  berpengaruh  pada  keputusan  audiens  untuk  menonton live  streaming, tetapi  tidak  pada purchase  intention. Konsumen  lebih  dipengaruhi  oleh  harga  promosi  dan review kerabat (Sun, 2021).
Liu  (2021)  dan  Saputra  et  al.  (2022)  meneliti  bahwa  influencer  dapat  meningkatkan engagement dan purchase intention melalui kredibilitas dan komunikasi dua arah (Liu, 2021; Saputra  Dewobroto, 2022) Levin (2020) menekankan pentingnya perencanaan konten untuk mitigasi risiko dan mencapai tujuan marketing (Levin, 2020). Dengan memahami peran dan

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
karakteristik streamer serta  selebriti  dan influencer,  brand dapat  lebih  efektif  dalam menggunakan  fitur  live  streaming  shopping  untuk  meningkatkan purchase  intention dan mencapai loyal consumer base.

## 1.2.4 Personality Traits of Streamers
Personality merupakan  hal  yang  menentukan  sifat  dan  pikirnan  spesifik  individu, misalkan  kesabaran,  rajin,  tekun  dan  sebagainya.  Yunus  et  al  (2018)  menggambarkan  sifat personality ke dalam lima dimensi yang disebut dengan “The Big Five Theory”. The Big Five Theory  dianggap  sifat  dasar  yang  mampu  mendeskripsikan personality  traits individu sepanjang  waktu,  yang  dikenal  dengan  “OCEAN”  dimana  ‘O’  untuk Openness, ‘C’  untuk Conscientiousness, ‘E’ Extraversion ,  ‘A’  untuk Agreeableness dan  ‘N’  untuk  Neuroticism, dengan  detail  esebagai  berikut:  (1) Extraversion dan Introverts,  extraversion yaitu  perasaan nyaman, mudah berkomunikasi, ramah. Sedangkan Introverts adalah kebalikan dari ektrovert, adalah individu yang kurang entusias, tidak energektik serta lebih prvasi. (2) Agreeableness, merupakan individu yang menjunjung Kerjasama, harmoni dan toleransi. (3) Conscientiouness merupakan individu yang bertanggung jawab, terorganisasi dengan baik, terstruktur, hati-hati serta pekerja keras. (4) Neuroticism adalah individu  dikuasai  dengan  emosi negative seperti cemas, kemarahan dan tekanan. Individu ini lebih mudah terganggu dan mengalami perubahan mood yang sangat cepat. Sangat sulit untuk mengambil putusan di bawah stress dan tekanan. Lawan dari neuroticism adalah steady emotion yang cenderung lebih stabil. Terakhir (5) adalah Opennes to  experience dimana  individu  lebih  terbuka  dengan  perubahan  dan  mampu beradaptasi dengan berbagai kondisi. Jika dilihat dari kelima sifat tersebut, secara keseluruhan, dapat  disimpulkan  bahwa  individu  yang  memiliki  sifat extraversion,  agreeableness, conscientnious,  stable  emotion dan openness cenderung  lebih  disukai  oleh  publik  (Yunus, Wahab, Ismail,  Othman, 2018).
Selain itu, penelitian menunjukkan bahwa personality traits juga memengaruhi daya tarik seorang streamer melalui beberapa aspek:
• Charm : Sifat yang menarik dan humoris dapat memikat audiens (Sjöblom  Hamari, 2017; Chen  Lin, 2018; Hilvert-Bruce, Neil, Sjöblom,  Hamari, 2018).
• Novelty :  Keunikan  dan  karakteristik  yang  tidak  dapat  diduplikasi  penting  untuk menarik penonton (Nam  Kwon, 2015; Sjöblom  Hamari, 2017).
• Entertainment  to  Release  Stress :  Hiburan  dalam live-streaming membantu mengurangi stres penonton (Hilvert-Bruce, Neil, Sjöblom,  Hamari, 2018).
• Affective :  Kemampuan  untuk  mengekspresikan  emosi  yang  dapat  memengaruhi penonton secara positif sangat penting (Sjöblom  Hamari, 2017).
Dalam  konteks  studi  ini,  memahami personality  traits penting  untuk  mengevaluasi bagaimana sifat-sifat ini mempengaruhi daya tarik streamer terhadap audiens mereka. Studi ini mengisi  celah  penelitian  dengan  mengeksplorasi  pengaruh  spesifik  dari  setiap  dimensi personality pada keberhasilan streamer dalam menarik dan mempertahankan penonton.

## 1.2.5 Professionalism
Profesionalisme  adalah  kemampuan  penting  bagi streamer untuk  mencari  dan menyampaikan  informasi  yang  tepat  kepada  audiens.  Gross  dan  Wangenheim  (2018) mengemukakan bahwa streamer yang profesional mampu memberikan informasi berkualitas, melakukan riset mendalam, dan menerima umpan balik audiens untuk terus memperbaiki diri (Gross    Wangenheim,  2018).    Profesionalisme  juga  mencakup  kemampuan  menyajikan konten  informatif  dan  menarik,  seperti  ulasan  produk  dan  turnamen  eSport  (Sjöblom Hamari,  2017;  Hilvert-Bruce,  Neil,  Sjöblom,    Hamari,  2018).  Dalam  studi  ini,

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
profesionalisme diukur untuk memahami sejauh mana kemampuan dan keterampilan seorang streamer  mempengaruhi  kesuksesan  mereka.  Penelitian  ini  mengisi gap dengan mengidentifikasi  keterampilan  spesifik  yang  paling  efektif  dalam  menarik  dan mempertahankan audiens

## 1.2.6 Social Affordance
Social  affordance merujuk  pada  kemampuan  platform  live-streaming  untuk memfasilitasi interaksi sosial dan komunitas antara pemirsa dan streamer (Sjöblom  Hamari, 2017; Hilvert-Bruce, Neil, Sjöblom,  Hamari, 2018). Fitur-fitur seperti obrolan langsung dan komentar  memungkinkan  pemirsa  untuk  terlibat  secara  sosial,  membangun  hubungan,  dan merasakan  sense  of  community.  Beberapa  factor  lainnya  yang  membangun  variabel social affordance antara lain:

## 1.2.6.1 Interactivity
Interactivity adalah kemampuan untuk berinteraksi langsung dengan penonton selama siaran.  Hal  ini  memungkinkan streamer untuk  mendorong  partisipasi  penonton  dan membangun  hubungan  yang  kuat.  Dalam  konteks  studi  ini, interactivity dinilai  untuk menentukan dampaknya pada loyalitas penonton. Studi ini mengisi gap dengan mengevaluasi bagaimana  berbagai  tingkat  interaktivitas  mempengaruhi  keterlibatan  dan  retensi  audiens (Nam    Kwon,  2015;  Sjöblom    Hamari,  2017;  Sjöblom    Hamari,  2017;  Hilvert-Bruce, Neil, Sjöblom,  Hamari, 2018).

## Curiosity (the use of exclusive technology based on LSS type)
Curiosity dalam  live  streaming  mencakup  penggunaan  teknologi  eksklusif  untuk meningkatkan daya tarik konten dan membangun keterlibatan penonton (Zhao, Hu, Hong, Westland,  2020).  Motivasi  seksual  juga  menjadi  faktor,  meskipun  tidak  selalu  berkorelasi langsung  dengan  kepuasan  penonton  (David,  2010).  Studi  ini  meneliti  bagaimana curiosity, baik yang berbasis teknologi maupun motivasi lainnya, mempengaruhi minat dan keterlibatan penonton, mengisi celah dengan mengidentifikasi elemen curiosity yang paling efektif dalam menarik penonton.

## Social integrative
Social  integrative adalah  kemampuan  streamer  untuk  membangun  dan  memelihara hubungan dengan komunitas serta meningkatkan keterlibatan penonton. Ini merupakan faktor kunci dalam kesuksesan dan popularitas streamer (Sjöblom  Hamari, 2017; Hilvert-Bruce, Neil,  Sjöblom,    Hamari,  2018).  Studi  ini  mengevaluasi  pengaruh social  integrative pada loyalitas dan keterlibatan penonton, mengisi gap dengan mengidentifikasi strategi yang paling efektif  untuk  membangun  dan  mempertahankan  komunitas  penonton  yang  solid.  Dengan mengeksplorasi  variabel-variabel  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  celah  dalam literatur  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesuksesan streamer ,  memberikan wawasan  baru  tentang  bagaimana  personality  traits,  professionalism,  dan  social  affordance berkontribusi terhadap daya tarik dan retensi audiens dalam live-streaming.

## 1.3 Kerangka Penelitian
Membahas  mengenai  adopsi  teori  penelitian social  commerce, berdasarkan  penelitian Pouti  et  al  (2020),  akademisi  mengadopsi  beberapa  teori  dengan  tujuan  berbeda  yaitu menggunakan teori TAM ( Technology of Acceptance ), Teori social science , teori information science,  teori  mathematics,  teori  psikologi,  teori value  chain dan  teori organization  and

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
science. TAM  menjadi  teori  dengan  penggunaan  terbanyak  untuk  membahas  adopsi  social commerce karena relevan untuk memahami bagaimana pengguna menerima dan mengadopsi fitur-fitur teknologi yang disajikan oleh streamer dalam platform tersebut (Pouti, Taghavifard, Taghva,   Fathian, 2020). Sehingga pada penelitian kali ini, peneliti ingin melihat apa saja karakter  yang  dibutuhkan  oleh  seorang  streamer  yang  mampu  meningkatkan  kesuksesan jangka  Panjang  berdasarkan  kemampuan  interpersonal  individu  dari  sisi  influenser  dan  sisi selebriti  berlandaskan  pada  teori  TAM.  Sehingga,  dapat  dirumuskan  framework  sebagai berikut:
Gambar 1. Proposed Framework Sumber: Peneliti
Hipotesis  1: Personality yang  digambarkan  pada Charm,  Novelty,  Entertainment  to  release stress dan Affective memiliki pengaruh kepada Purchase Intention audience di Indonesia.
Hipotesis  2: Profesionalism memiliki  pengaruh  kepada Purchase  Intention  audience di Indonesia.
Hipotesis  3 :  Social  affordance yang  digambarkan  pada interactive,  curiousity, dan  social integrative memiliki pengaruh kepada Purchase Intention audienc e di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif untuk mengumpulkan data dari penonton live  streaming  shopping sebanyak  302  responden  area  Jabodetabek  karena  dianggap menggambarkan sifat heterogen masyarakat Indonesia. Peneliti menggunakan positivist point- of-view dimana peneliti yakin akan ada penjelasan rasional untuk memprediksi hubungan antar independent dan dependen . Selain itu, penelitian ini juga menggunakan deskripsi statistik yaitu frekuensi, tendensi dan uji reabilitas untuk melihat korelasi konsistensi antar pertanyaan (Collis Hussey,  2014).  Uji  normalitas  visual  melalui  Q-Q  Plot  diadopsi  untuk  melihat  reabilitas penelitian.  Peneliti  mengaplikasikan multivariative  testing untuk  menganalisis  hipotesis penelitian (Collis  Hussey, 2014). Penelitian menggunakan non probablity clusteres sampling dimana  responden  diminta  untuk  menyaksikan live  streaming  shopping untuk  mengalami experience menjadi  penonton  lalu  menjawab  pernyataan  pada  kuesioner  berdasarkan pengalaman  yang  dirasakan.  Peneliti  membagi  ke  dalam  3  tipe  streamer  yaitu  selebriti streamer,  social  media  influencer  streamer  dan  brand  streamer,  dengan  mendapatkan  35 responden, 95 responden dan 172 responden secara berurutan. Link survei dapat diakses pada link  berikut  (https://forms.gle/GyHbxvRwk6W6hi3Z7). Closed-ended  questions diadopsi
karena lebih efisien dan terfokus pada elemen  uji dimana digunakan skala likert scale 1  – 5 untuk membantu peneliti memahami responden dengan baik (Collis  Hussey, 2014).

## 3. HASIL PENELITIAN DAN DISKUSI
Peneliti  menyebarkan  kuesioner  melalui social  media,  civitas  academic ,  referal  dan komunikasi langsung dan didapatkan 302 responden yang valid selama dua minggu di Oktober 2023. Didapatkan bahwa 74,17% responden adalah wanita dengan domisili sebanyak 82,11% di  Tangerang  berusia  sebanyak  98,01%  di  rentang  18-24  tahun  yang  tergolong  sebagai Generasi  Z  yang  aktif  menggunakan social  media terutama  TikTok  (Kotler,  Kertajaya, Setiawan, 2023).
Tabel 1. Deskripsi Responden

## 3.1 Reliability
Selanjutnya item total statistis untuk melihat correlate item total correlation, dimana peneliti ingin menganalisis konsistensi minimal masing-masing item yang ditanyakan. Azwar (2015)  menetapkan  minimal  0,30  agar  dengan cornbach’s alpha di  atas  0,70  sehingga  data dapat diandalkan atau reliable (Ghozali, 2016)
Tabel 2. Hasil Uji Reliabilitas Jenis Kelamin n Percentage Domisili n Percentage Pria 78 25,82% DKI Jakarta 36 11,92% Wanita 224 74,17% Bekasi 6 1,98% Tangerang 248 82,11% Usia n Percentage Bogor 12 3,97% Di bawah 18 tahun 6 1,98% 18-24 296 98,01%

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Ketika  hasil corrected  item  total  correlation di  bawah  0,275  disarankan  untuk menghapus  item  pertanyaan  tersebut  sehingga  cronbach’s  alpha  dapat  di  atas  0,60  yaitu menjadi 0,911 untuk keseluruhan cronbach’s alpha dalam uji reabilitas (Azwar, 2015). Dilihat pada penelitian di tabel 2, bahwa hanya item H1_Q1 yang di bawah 0,30 dan sisanya diterima karena  di  atas  0,30.  Selanjutnya  diulang  kembali  analisis  tanpa  mengikutkan  item  H1_Q1 ( Personality  traits: Streamer yang  humoris,  aktif  berinteraksi,  terbuka  dengan  pertanyaan mampu  membawa  acara live  streaming meningkatkan  keinginan  saya  untuk  berbelanja). Sehingga pertanyaan yang dianalisis selanjutnya ada 16 pertanyaan.

## 3.2 Descriptive Statistic
Hasil perhitungan central tendency dan penyebaran sebagai berikut:
Tabel 3. Descriptive Statistics
Standar deviasi pada penelitian ini berada di rentang 0 hingga 1, dimana semakin dekat dengan  0  maka  data  semakin  dapat  diandalkan  (reliable).  Jika  dilihat  berdasarkan mean, responden mayoritas menjawab pilihan 4 (empat) yaitu setuju untuk keseluruhan prediktor.

## 3.3 Uji Normalitas
Putusan  pemilihan  cara  uji  dilihat  berdasarkan  jumlah  responden  yang  didaparkan dimana  terdapat  302  hasil.  Uji  cara  Kolmogorov  Smirnov  sangat  sensitif  dengan  jumlah sample . Jika data yang didapatkan di atas 200, data cenderung tidak signifikan sehingga hasil menjadi tidak normal. Sehingga uji kolmogrov smirnov diabaikan dalam penelitian ini. Jumlah responden penelitian ini sesuai menggunakan uji visual Q-Q Plot dan Skewness-Kurtosis yang mampu melihat normalitas subject lebih dari 200 responden, histogram yang dihasilkan lebih smooth , kuat dan akurat. Berikut merupakan hasil uji normalitas visual:
Descriptive Statistics
Range Minimum Maximum
Mean Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic H1_Q2 2 3 5 4,36 0,038 0,656 H1_Q3 2 3 5 4,18 0,038 0,653 H1_Q4 2 3 5 4,46 0,039 0,670 H1_Q5 2 3 5 4,28 0,045 0,777 H1_Q6 2 3 5 4,32 0,041 0,706 H1_Q7 2 3 5 4,50 0,035 0,609 H1_Q8 2 3 5 4,60 0,033 0,566 H1_Q9 2 3 5 4,42 0,038 0,667 H1_Q10 2 3 5 4,40 0,038 0,664 H2_Q1 2 3 5 4,62 0,036 0,629 H2_Q2 2 3 5 4,46 0,043 0,754 H3_Q1 2 3 5 4,46 0,040 0,699 H3_Q2 2 3 5 4,42 0,040 0,696 H3_Q3 2 3 5 4,23 0,044 0,757 H3_Q4 2 3 5 4,32 0,041 0,706 H3_Q5 2 3 5 4,28 0,042 0,723

## Gambar 2. Q-Q Plot
Berdasarkan  gambar  di  atas,  Q-Q  plot  masing-masing  pertanyaan  dikatakan  normal karena titik-titik mendekati garis. Untuk uji skewness dan kurtosis, dimana seluruh hasil rasio antar  statistik  skewness  dan  kurtosis  dibagi  standar  error  (Z  Score)  berada  di  rentang  -1,96 hingga 1,96.
Tabel 4. Skewness-Kurtosis

## 3.4 Uji Pengaruh Pearson
Uji pengaruh Pearson dilakukan untuk mengetahui nilai pengaruh dan nilai P dua arah untuk semua variabel. Peneliti menggunakan asumsi two tailed karena kekuatan arah asumsi belum  mutlak  mengarah  ke  hubungan positive atau negative. Berdasarkan  penelitian, ditemukan  bahwa Personality  traits memiliki  korelasi  tertinggi  dibandingkan  faktor  lainnya dengan 0,787.
Tabel 5. Hasil Uji Pearson
Dari hasil tabel korelasi, dilihat nilai signifikasi 2 tailed nya di bawah 0,001 (p  0,001) sehingga  data  ini  terdistibusi  normal,  dimana  terdapat  hubungan  signifikan  antara  faktor independen  dan  dependen.  Hubungan  pearson  tertinggi  antara  prediktor  dan  respon  adalah personality traits dengan 0,787, diikuti dengan social affordance (0,688) dan proffesionalism (0,612).
Statistic N Skewness Kurtosis Statistic Std. Error Rasio  Statistic  Std. Error Rasio Personality traits 302 -0,647 0,54 -1,20 -0,556 0,28  -1,99 Professionalism 302 -0,336 0,54 -0,62 0,544 0,28 1,94 Social_affordance 302 -0,491 0,54 -0,91 -0,545 0,28  -1,95 Valid N (listwise) 302 Purchase_Intention Personality traits Professionalism Social_ affordance Purchase_I ntention Pearson Correlation 1 .787 ** .612 ** .688 ** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Personality traits Pearson Correlation .787 ** 1 .686 ** .432 ** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Profession alism Pearson Correlation .612 ** .686 ** 1 .387 ** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 Social_aff ordance Pearson Correlation .688 ** .432 ** .387 ** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000

## 3.5 Uji ANOVA
ANOVA penting untuk melihat hubungan antara variabel terikat dengan variabel tidak terikat  dengan  model  regresi  berganda.  Hasil  F-statistik  dengan  asumsi  hipotesis  nol  adalah benar menunjukkan bahwa nilai signifikan yang lebih kecil dibandingkan alpha (0,05). Dengan demikian,  terdapat  kemungkinan  yang  jauh  lebuh  kecil  dari  5%  bahwa  F-statistik  332,864 terjadi  secara  kebetulan  dengan  asumsi  hipotesis  nol  yang  valid.  Artinya,  model  tersebut mampu  menjelaskan  varians  pada  variabel  dependen  dengan  lebih  baik  daripada  model intercept-only.
Tabel 6. Hasil Uji ANOVA

## 3.6 Goodness fit
Goodness  of  fit  model  multi  regresi dijelaskan  dengan  R  kuadrat  dan Adjusted  R kuadrat . R kuadrat model regresi lebih besar dari 0,50 artinya model regresi berganda cocok untuk memprediksi hasil sama dengan nilai R-kuadrat.

## Tabel 7. Goodness Fit

## 3.7 Collinearity dan Table of Coefficient
Nilai tolerance untuk  seluruh predictor di  antara  0,10  hingga  10  (0,10    VIF  10) sehingga  tidak  terjadi  muletikolineratitas.  Melihat  hubungan  koefisien,  jelas  bahwa Proffesionalism tidak signifikan secara statistic mendukung purchase intention karena:
Tabel 8. Coefficients
Berdasarkan  tabel  di  atas  H1  dan  H3  secara  statistik memiliki  hubungan dengan purchase intention (p-value  0,05). Sedangkan, H2 secara statistik tidak memiliki hubungan dengan purchase Intention, dimana p-value melebihi nilai alpha (p-value  0,05). Koefision regresi 0,498 menunjukkan bahwa setiap kemampuan personality trait streamer bertambah +1 poin,  maka purchase  intention  consumer  akan meningkat  sebesar  0,498.  Terakhir  adalah, koefisien  regresi  0,363  menunjukkan  bahwa  setiap  kemampuan  social  affordance  streamer bertambah +1 poin, maka purchase intention consumers akan meningkat sebesar 0,363.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 73,508 3 24,503 332,864 .001 b Residual 21,936 298 0,074 Total 95,444 302
R Square Adjusted R Square
0,77 0,768
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0,330 0,139 2,380  0,018 Personality traits 0,498 0,035 0,562 14,261  0,000 0,496 2,014 Professionalism 0,060 0,036 0,063 1,640  0,102 0,519 1,927 Social_affordance 0,363 0,027 0,421 13,530  0,000 0,798 1,253

## 3.8 Diskusi

## Gambar 3. Final recap of proposed framework Diskusi Hipotesis 1
Berdasarkan kalkulasi penelitian kali ini, Personality yang digambarkan pada Charm, Novelty,  Entertainment  to  release  stress  dan  Affective  memiliki  pengaruh  kepada Purchase  Intention  audience  di  Indonesia. Dalam  ranah live  streaming di  Indonesia, karakteristik Personality yang ditonjolkan, terutama dalam hal daya tarik (Charm), kebaruan (Novelty),  hiburan  untuk  mengurangi  stres  (Entertainment  to  release  stress),  dan  respons emosional  yang  positif  (Affective),  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  Purchase  Intention audiens. Hal ini selaras dengan pembahasan literatur di atas oleh Sjöblom and Hamari (2017); Chen  dan  Lin,  (2018);  Hilvert-Bruce  et  al.,  (2018);  NamKwon  (2015).  Daya  tarik  yang dimiliki oleh seorang streamer, tercermin dalam daya tarik pribadi (Charm), dapat menciptakan ikatan emosional  dengan penonton,  membangkitkan simpati, dan meningkatkan keterlibatan secara emosional. Kebaruan dan elemen hiburan yang dipersembahkan oleh streamer, seperti konten yang inovatif  atau humor yang menghibur, dapat  memunculkan minat dan membuat pengalaman  menonton  menjadi  lebih  memuaskan.  Penggunaan  hiburan  sebagai  mekanisme pengurangan  stres  dapat  memberikan  nilai  tambah  bagi  audiens  yang  mencari  pelarian  dari kehidupan  sehari-hari  yang  penuh  tekanan.  Respons  emosional  positif  (Affective)  yang terbangun  melalui  interaksi  dengan  streamer  dapat  memperkuat  ikatan  antara  streamer  dan penonton, menciptakan persepsi positif terhadap merek atau produk yang dipromosikan selama live streaming. Dengan demikian, kombinasi dari daya tarik pribadi, kebaruan, hiburan, dan respons  emosional  yang  positif  pada  Personality  seorang  streamer  dapat  secara  signifikan meningkatkan niat pembelian (Purchase Intention) di kalangan audiens di Indonesia.

## Diskusi Hipotesis 2
Berdasarkan  hasil  kalkukasi  penelitian  ini,  elemen Profesionalism  tidak  memiliki pengaruh secara positif kepada Purchase Intention audience di Indonesia. Dalam konteks industri  live  streaming di  Indonesia,  profesionalisme  seorang streamer, yang  melibatkan pemahaman  mendalam  mengenai  produk  serta  kemampuan  meragakan  produk  atau  layanan secara  menarik  selama  acara live  streaming, dianggap  sebagai  faktor  yang  krusial  dalam membangun keinginan konsumen untuk berbelanja (Gross  Wangenheim, 2018; Sjöblom Hamari, 2017; Sjöblom  Hamari, 2017). Namun, terdapat permasalahan ketika hal ini tidak selalu  secara  langsung  terkait  dengan Purchase  Intention di  Indonesia.  Meskipun  seorang streamer dapat  dengan  cekatan  mempromosikan  produk,  keinginan  untuk  berbelanja  tidak selalu mengikuti dengan mantap. Fenomena ini dapat dijelaskan oleh faktor-faktor kompleks yang melibatkan preferensi konsumen, efek sementara dari hiburan selama live streaming, dan pengaruh variabel lain seperti harga, promosi, dan reputasi merek..
Oleh  karena  itu,  penting  untuk  melihat  bahwa,  meskipun  profesionalisme streamer dapat memberikan kontribusi positif terhadap brand produk, Purchase Intention di Indonesia

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
dipengaruhi oleh dinamika pasar yang melibatkan berbagai variabel yang tidak selalu terfokus pada aspek pemahaman produk dan kecakapan dalam mempromosikannya selama acara live streaming (Zhang Y. , 2023) . Dinamika pasar yang ditekankan dalam aspek trend dan minat audiens yang dinamis.

## Diskusi Hipotesis 3
Dalam konteks penelitian terkait live streaming di Indonesia, Social Affordance yang mencakup  interaktivitas  (interactive),  rasa  ingin  tahu  (curiosity),  dan  integrasi  sosial (social  integrative)  dianggap  memiliki  pengaruh  terhadap  niat  pembelian  (Purchase Intention)  audiens .  Interaktivitas  dalam konteks  live  streaming memberikan  peluang  bagi penonton untuk terlibat secara langsung dengan konten, seperti mengajukan pertanyaan atau memberikan  tanggapan  langsung.  Keberadaan  elemen  rasa  ingin  tahu  merangsang  minat penonton dan mendorong mereka untuk memahami lebih dalam mengenai produk atau layanan yang  dipromosikan  selama live  streaming. Sementara  itu,  integrasi  sosial  menciptakan atmosfer  kolaboratif  dan  inklusif  di  mana  penonton  merasa  terhubung  dengan  komunitas sekitarnya. Hal ini dapat membangun kepercayaan dan memperkuat ikatan antara penonton dan streamer ,  serta  antara  penonton  sendiri  (Sjöblom    Hamari,  2017;  Hilvert-Bruce,  Neil, Sjöblom,    Hamari,  2018).  Dalam  konteks  interaksi  sosial  ini,  produk  atau  layanan  yang dipromosikan  dapat  dianggap  sebagai  elemen  yang  memperkaya  pengalaman  bersama, menciptakan  dorongan  yang  lebih  besar  untuk  terlibat  dan  berpartisipasi  dalam  aktivitas pembelian (Nam  Kwon, 2015). Dengan demikian, Social Affordance yang terwujud melalui interaktivitas, rasa ingin tahu, dan integrasi sosial dalam live streaming memiliki potensi untuk memberikan dampak positif terhadap Purchase Intention audiens di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Penelitian  ini  menguji  pengaruh  faktor-faktor  tertentu  terhadap purchase  intention audience di Indonesia dalam konteks live streaming shopping. Hipotesis 1, yang menyatakan bahwa Personality  traits yang  digambarkan  pada Charm,  Novelty,  Entertainment  to  release stress ,  dan Affective memiliki  pengaruh  langsung  kepada purchase  intention  audience di Indonesia,  diterima.  Begitu  juga  dengan  Hipotesis  3,  yang  menyatakan  bahwa Social affordance yang  digambarkan  pada interactive,  curiosity, dan social  integrative memiliki pengaruh secara positif kepada Purchase Intention audience di Indonesia. Namun, Hipotesis 2,  yang  menyatakan  bahwa Professionalism memiliki  pengaruh  positif  terhadap  Purchase Intention audience di Indonesia, ditolak. Referensi yang digunakan dalam jurnal ini mencakup beberapa  penelitian  yang  relevan.  Saputra  et  al  (2022)  menganalisis  kekuatan  influencer terhadap purchase intention produk lokal di Indonesia, sementara Giertz et al (2020) meneliti faktor pesan komunikasi dan gaya komunikasi streamer yang sukses. Selain itu, penelitian juga mengacu  pada  karya  Levin  (2020)  yang  membahas  perusahaan  media  dan  kebutuhan perencanaan dalam membangun konten, serta Pouti et al (2020) yang membahas adopsi teori penelitian social commerce.
Dengan demikian, kesimpulan ini didukung oleh berbagai penelitian yang relevan dan memberikan pemahaman yang mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi Penelitian ini  mampu  memberikan  dasar  untuk  menambahkan  kembali  variabel  lainnya  untuk memaksimalkan  karakter.  Dari  segi  theoritical,  karakter  menjadi  dasar  kuat  untuk dikembangkan sebelum  mengimplementasikan variabel eksternal  lainnya. Dari sisi  practical contributionnya,  strategi  yang  memanfaatkan  karakteristik  ini  melibatkan  penekanan  pada konten yang membangkitkan daya tarik pribadi, kebaruan, hiburan, dan interaksi sosial yang
kuat.  Misal, content  creator yang  baru  memulai  dapat  meningkatkan  daya  tarik  dengan mengenali tren lokal, menyediakan konten yang unik, serta aktif berinteraksi dan berintegrasi dengan  audiens,  misal  memberikan  insentif,  seperti  diskon  eksklusif  atau  hadiah,.  Hal  ini membentuk karakter diri yang kuat shingga merangsang Niat Pembelian. Selain itu, penting untuk terus mengukur respons audiens dan beradaptasi dengan cepat untuk meningkatkan daya tarik  dan  menjaga  keberlanjutan live  streaming  shopping. Contoh  strategi  dapat  mencakup kolaborasi  dengan  merek  terkenal,  penyelenggaraan  acara  khusus,  atau  memanfaatkan influencer lokal untuk memperluas jangkauan.

## 4.2 Implikai dan Saran untuk Penelitian Selanjutnya
Limitasi  penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  pengaruh  karakteristik personality  traits, interactivity,  curiosity ,  dan social  integrative dari streamer  t erhadap purchase  intention audience di Indonesia dalam konteks live streaming shopping, sehingga faktor-faktor lain yang mungkin  memengaruhi  keberhasilan  live  streaming  shopping  tidak  dipertimbangkan.  Selain itu, penelitian ini juga terbatas pada konteks Indonesia, sehingga generalisasi temuan ke negara lain  mungkin  memerlukan  penyesuaian.  Sebagai  solusi  kedepannya,  penelitian  ini  dapat diperluas dengan menggunakan metode probability sampling untuk memperoleh sampel yang lebih representatif dari populasi. Selain itu, penelitian dapat mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mungkin memengaruhi keberhasilan live streaming shopping, seperti kekonsistenan jadwal siaran, fokus pada kategori penjualan produk, dan penciptaan sentimen positif selama siaran.  Selain  itu,  penelitian  juga  dapat  melibatkan  responden  dari  berbagai  wilayah  di Indonesia  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif  tentang  perilaku konsumen dalam konteks live streaming shopping. Implikasi manajerial dari jurnal ini adalah bahwa  para  manajer  dan  praktisi  industri  live  streaming  shopping  di  Indonesia  dapat menggunakan  temuan  penelitian  ini  untuk  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan pengembangan  konten.  Oleh  karena  itu,  manajer  dapat  mempertimbangkan  untuk  merekrut atau bekerja sama dengan streamer yang memiliki karakteristik ini untuk meningkatkan daya tarik dan kepercayaan penonton, serta memperkuat keterlibatan dan niat pembelian. Selain itu, manajer  juga  dapat  memperhatikan  faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi keberhasilan  live streaming  shopping, seperti  kekonsistenan  jadwal  siaran,  fokus  pada  kategori  penjualan produk,  dan  penciptaan  sentimen  positif  selama  siaran.  Dengan  memperhatikan  temuan  ini, manajer dapat merancang strategi yang lebih efektif untuk meningkatkan loyalitas konsumen dan pendapatan dari live streaming shopping.

## 5. REFERENSI
Adhi, P., Hazan, E., Kohli, S.,  Robinson, K. (2021). Omnichannel Shopping in 2030. New York City: McKinsey.
Agustina, D. (2017). FITUR SOCIAL COMMERCE DALAM WEBSITE E-COMMERCE DI INDONESIA  . FITUR  SOCIAL  COMMERCE  DALAM  WEBSITE  E-COMMERCE  DI INDONESIA , 25-29.
Ahmed  ,  A.  H.,    Faiq,  A.  M.  (2022).  An  Investigation  into  Different  Perspectives  on  the Concept ofCelebrity and Celebritized. Journal of Language Studies, 5 (4), 136-147.
Appel, G., Grewal, Hadi, R.,  Stephen, A.T. (2019). The future of social media in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science , 79-95.
Appel, G., Grewal, L., Hadi, R.,  Stephen, A. (2019). The future of social media in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48 (1), 1-17.
Azwar, S. (2015). Penyusunan Skala Psikologi (Edisi 2). Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Berg,  J.  M.  (2022).  One-Hit  Wonders  versus  Hit  Makers:  Sustaining  Success  in  Creative Industries. Administrative Science Quarterly, 67 (3), 630-673.
Breaugh, J. (2016). The Measurement of Work Autonomy: Human Relations. 38 (6), 515-533. Buchholz, K. (2021, Mei 10). Social Commerce Captures Online Markets in Asia . Dipetik Juni 2023,  dari  Statista:  https://www.statista.com/chart/24825/social-commerce-country- comparison/
Cai,  J.,   Wohn, D. (2019). Live streaming commerce:  Uses  and gratifications approach to understanding consumers’ motivations. International Journal of Electronic Commerce, 23 (4), 481-510.
Cambride Dictionary. (2023, Juli 6). Live Streamer . Diambil kembali dari Cambride University Press  Assessment: https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/live-streamer
Carol Esmark, J., Waites, S.,  Stevens, J. L. (2021). Influence of social media posts on service performance. Journal of Services Marketing , 1-13.
Celeste, N. S.-P. (2013). Intention to purchase on social commerce websites across cultures: A cross-regional study. Information  Management, 50 (8), 609-620.
Chen, C.-C.,  Lin, Y.-C. (2018). What Drives Live-Stream Usage Intention? The Perspectives of  Flow,  Entertainment,  Social  Interaction,  and  Endorsement. Telematics  and Informatics, 35 (1), 293-303.
Chen,  H.,  Dou,  Y.,    Xiao,  Y.  (2022).  Understanding  the  Role  of  Live  Streamers  in  Live- Streaming  E-Commerce. Forthcoming  in  Electronic  Commerce  Research  and Applications , 1-27.
Chen, Q. (2021). Live Streaming–the New Era of Online Shopping. International Conference on Economic Management and Cultural Industry (ICEMCI 2021) , 2988-2991.
Collis, J.,  Hussey, R. (2014). Business Research: A Practical Guide for Undergraduate and Postgraduate students (Vol. 4). Cornwall: Palgrave Macmillan.
Curty, R. G.,  Zhang, P. (2013). Electronic Commerce Research and Applications. Website features that gave rise to social commerce: a historical analysis , 260-279.
David,  G.  (2010).  Camera  phone  images,  videos  and  live  streaming:  a  contemporary  visual trend. Visual Studies, 25 (1), 89-98.
DMN Media. (2023, January 9). Data Strategy Technology . Diambil kembali dari Influencer Marketing  Pays  For  Itself  8  Times  Over:  https://www.dmnews.com/influencer- marketing-pays-for-itself-8-times-over/
Driessens, O. (2013). The Celebritization of Society and Culture:Understanding the Structural Dynamics of Celebrity Culture. InternationalJournal of Cultural Studies, 16 (6), 641-657.
Duffy,  E.  B.  (2020).  Social  Media  Influencers. The  International  Encyclopedia  of  Gender, Media, and Communication , 1-4.
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  IBM  SPSS  23.  Edisi  8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Giertz, J., Weiger, W. H.,  Hamari, J. (2020). Understanding the what and how of successful social live streaming. GamiFIN Conference 2020 , 167-176.
Gjestang, R. (2020). Working as a Live Streamer Effect of Audience Interaction on Psycho- Social  Work  Environment. Norwegian:  Norwegian  University  of  Sciency  and Technology.
Gladly. (2021). 2020 Customer Expectations Report. United States: Gladly.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Gross, J.,  Wangenheim, F. V. (2018). The Big Four of Influencer Marketing. A Typology of Influencer. Marketing Review St. Gallen, 2 , 30-38.
Harahap,  D.  A.,    Amanah,  D.  (2018).  Perilaku  Belanja  Online  di  Indonesia:  Studi  Kasus. Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia (JRMSI) , 193-213.
Hasbiah, S., Burhanuddin, Dangga, T.,   Hasdiansa, I. W. (2022). SEMINAR NASIONAL HASIL PENELITIAN 2022 “Membangun Negeri dengan Inovasi tiada Henti Melalui Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat”  LP2M-Universitas  Negeri  Makassar. SEMINAR NASIONAL HASIL PENELITIAN , 1177-1192.
Hilvert-Bruce, Z., Neil, J. T., Sjöblom, M.,  Hamari, J. (2018). Social motivations of live- streaming viewer engagement on Twitch. Computers in Human Behavior, 84 , 58-67.
Hu, M., Zhang, M.,  Wang, Y. (2017). Why do audiences choose to keep watching on live video streaming platforms? An explanation of dual identification framework. Computers in Human Behavior, 75 , 594-606.
Huang,  Z.,  Yoon,  S.  Y.,    Benyoucef,  M.  (2012).  Adding  Social  Features  to  E-commerce. Proceedings of the Conference on Information Systems Applied Research , 1-11.
Kemp, S. (2022). DIGITAL 2022: INDONESIA. London: We Are Social.
Kotler,  P.,  Kertajaya,  H.,    Setiawan,  I.  (2023). Marketing  6.0:  The  Future  Is  Immersive. Jakarta: Wiley.
Levin, A. (2020). Influencer Marketing for Brands: What YouTube and Instagram Can Teach You About the Future of Digital Advertising. Sweden: Apress.
Liu,  S.  (2021).  The  Impact  of  Influencer  Marketing  on  Brand  Engagement:  A  Conceptual Framework. Proceedings  of  the  2021  4th  International  Conference  on  Humanities Education and Social Sciences (ICHESS 2021) , 2219-2224.
Ma,  L.,  Gao,  S.,    Zhang,  X.  (2022).  How  to  Use  Live  Streaming  to  Improve  Consumer Purchase Intentions: Evidence from China. Sustainability , 1-20.
Morteo,  I.  (2018).  To  Clarify  the  Typification  of  Inlfuencers:  A  Review  of  The  Literature. CLADEA 2017 , 1-13.
Nam, K.,  Kwon, Y. (2015). How Important are Real-time Communications in TV Watching? A case of Afreeca TV in Korea. 26th European Regional Conference of the International Telecommunications Society (ITS) , 1-26.
Ng,  C.  S.-P.  (2013).  Intention  to  purchase  on  social  commerce  websites  across  cultures:  A cross-regional study. Information Management , 609-620.
Osatuyi,  B.,    Turel,  O.  (2019).  Social  motivation  for  the  use  of  social  technologies  An empirical examination of social commerce site users. Internet Research , 1066-2243.
Parvatam, R.,  Krishnamoorthy , V. (2021). Drive phygital experiences with live commerce. Mumbai: Tata Consultancy Services.
Pasquali, M. (2022, June 24). Online shopping cart abandonment rate worldwide between 2006
to 2021 . Diambil kembali dari Statista:
https://www.statista.com/statistics/477804/online-shopping-cart-abandonment-rate- worldwide/
Pouti,  N.,  Taghavifard,  M.  T.,  Taghva,  M.  R.,    Fathian,  M.  (2020).  A  Comprehensive Literature  Review  of  Acceptance  and  Usage  Studies  in  the  Social  Commerce  Field. International Journal of Electronic Commerce Studies , 119-166.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Rahmawati, D. (2020). Risiko Polarisasi Algoritma Media Sosial : Kajian terhadap Kerentanan Sosial dan Ketahanan Bangsa. Jurnal Lemhannas RI, 6 (1), 37-50.
Rahmi, S., Ilyas, G. B.,  Munir, A. R. (2022). Perceived risk and its role in the influence of brand  awareness  on  purchase  intention:  study  of  Shopee  users. Jurnal  Siasat  Bisnis, 26 (1), 97-109.
Salvatori, L.,  Marcantoni, F. (2015). Social Commerce: A Literature Review. Science and Information , 256-262.
Saputra,  F.  Y.,    Dewobroto,  W.  S.  (2022).  The  Influence  of  Social  Media  Influencers  on Purchase  Intention  of  Local  Personal  Care  Products. International  Journal  of Quantitative Research and Modeling , 13-17.
Sjöblom,  M.,    Hamari,  J.  (2017).  Why  do  people  watch  others  play  video  games?  An empirical study on the motivations of Twitch users. Computers in Human Behavior , 985- 996.
Sjöblom,  M.,    Hamari,  J.  (2017).  Why  do  People  Watch  Others  Play  Video  Games?  An Empirical  Study  on the Motivations of Twitch Users. Computers  in  Human Behavior, 75 , 985-996.
Sokolova, K.,  Kefi. (2020). Instagram and YouTube influencers: A literature review. Journal of Business Research, 117 , 180-190.
Sun, Y. (2021). Research on the Influence of Celebrity Live Streaming on Chinese Consumers’ Purchase  Intention. Advances  in  Social  Science,  Education  and  Humanities  Research, 631 , 933-937.
Vaknin,  D.  (2022,  Febaruary  23). Walmart  Introduces  Regularly  Scheduled  Live  Shopping Content  Strategy  With  Talkshoplive .  Diambil  kembali  dari  Business  Wire: https://www.businesswire.com/news/home/20220223005481/en/Walmart-Introduces- Regularly-Scheduled-Live-Shopping-Content-Strategy-With-Talkshoplive
Vembar,  K.  (2022,  March  2). Walmart  moves  further  into  livestream  shopping .  Diambil kembali dari Retail Dive: https://www.retaildive.com/news/walmart-moves-further-into- livestream-shopping/619558/
Wongkitrungrueng,  Assarut. (2020). The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers. ournal of Business Research , 543-556.
Woodcock,  J.,    Johnson,  M.  (2019).  Live  Streamers  on  Twitch.tv  as  Social  Media Influencers:Chances and Challenges for Strategic Communication. International Journal of Strategic Communication , 321-335.
Yunus, B. M., Wahab, B. N., Ismail, S. M.,  Othman, M. S. (2018). The Importance Role of Personality  Trait. International  Journal of  Academic Research in  Business  and Social Sciences,, 8 (7), 1028-1036.
Yusrin,  N.  A.  (2021).  Holistic  View  Of  Important  Elements  For  Mobile  Commerce Continuance Purchase Intention In Indonesia. Jurnal British , 11-36.
Zafar, A. U., Qiu, J., Shahzad, M., Shen, J., Bhutto, T. A.,  Irfan, M. (2021). Impulse buying in social commerce: bundle offer, top reviews, and emotional intelligence. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics , 945-973.
Zhang L., Zhao Y.,  Xu, K. (2021). Impact of influencer type and content on live streaming e-commerce. Journal of Retailing and Consumer Services , 102364.

## ULTIMA Management | ISSN 2085-4587
Zhang, J., Zheng, W.,  Wang, S. (2020). The study of the effect of online review on purchase behavior: Comparing the two research methods. International Journal of Crowd Science,
4 (1), 73-86.
Zhang,  L.  (2022).  Components  of  live  streaming  shopping  and  their  impact  on  purchase intention: An exploratory study. Journal of Interactive Marketing , 83-95.
Zhang,  L.  (2022).  The  Development  of  Livestream  Commerce  in  China. Advances  in Economics, Business and Management Research , 85-90.
Zhang,  M.  Q.  (2020).  he  impact  of  live  video  streaming  on  online  purchase  intention:  The mediating role of e-commerce live streaming trust. Journal of Retailing and Consumer Services, 52 , 101947.
Zhang, M., Qin, F., Wang, G.,  Luo, C. (2020). The impact of live video streaming on online purchase intention. The Service Industries Journal , 656-681.
Zhang, M., Qin, F., Wang, G.,  Luo, C. (2020). The impact of live video streaming on online purchase intention: The mediating role of e-commerce live streaming trust. Journal of Retailing and Consumer Services, 52 , 101947.
Zhang, Y. (2023). Goffman on Professional Self-presentation: The Key Issues of Streamers’ Professional  Identity  Construction. Advances  in  Social  Science,  Education  and Humanities Research , 134-140.
Zhao,  J.  J.,    Zhao,  S.  Y.  (2014). THE  IMPACT  OF  CORPORATE  SOCIAL  MEDIA  ON REVENUE AND PROFIT: AN EXPLORATORY STUDY, 10 (3), 1892-1902.
Zhao, K., Hu, Y., Hong, Y.,  Westland, J. C. (2020). Understanding Characteristics of Popular Streamers  on  Live  Streaming  Platforms:  Evidence  from  Twitch.tv. Journal  of  the Association for Information Systems , 1-45.