4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

(1)

28

Universitas Kristen Petra

4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Penelitian

Dalam penelitian ini populasi yang digunakan adalah perempuan generasi milenial, berumur 18-38 tahun, dan yang mengetahui 1 dari 3 vlogger terpilih dan responden yang secara intens melihat beauty vlogger, gemar berdandan. Sebanyak 140 kuesioner dibagikan kepada responden penelitian pada 25 November-1 Desember 2019. Data responden yang dikumpulkan meliputi usia, pendapatan/

uang saku per bulan, dan domisili di Surabaya.

4.1.1 Profil Responden

Tabel 4.1 Profil Usia

Usia Jumlah

18-23 Tahun 109

24-30 Tahun 28

31-38 Tahun 3

Total 140

Tabel 4.1 menunjukkan bahwa responden dalam penelitian ini adalah perempuan milenial di Surabaya yang berusia 18-23 tahun yaitu sebanyak 109 responden, selanjutnya responden yang berusia 24-30 tahun yaitu sebanyak 28 responden dan responden yang berusia 31-38 tahun yaitu sebanyak 3 responden.

Dari tabel diatas menunjukkan bahwa responden yang gemar melihat beauty vlogger untuk mencari referensi tentang ulasan suatu produk dalam penelitian ini didominasi oleh perempuan milenial yang berusia 18–23 tahun.

(2)

29

Tabel 4.2 Profil Domisili

Usia Surabaya Barat

Surabaya Selatan

Surabaya Tengah

Surabaya Timur

Surabaya

Utara Total 18-23

Tahun 22 40 7 35 5 109

24-30

Tahun 8 7 4 7 2 28

31-38

Tahun 1 2 3

Total 30 48 11 44 7 140

Tabel 4.2 menunjukkan bahwa dalam penelitian ini responden paling banyak berdomisili di Surabaya Selatan yaitu 48 responden. Meskipun data menunjukkan bahwa mayoritas responden berdomisili di Surabaya Selatan, tidak berarti bahwa mayoritas konsumen di Surabaya yang menonton beauty vlogger berdomisili di Surabaya Selatan. Data ini hanya menunjukkan profil domisili responden yang berpartisipasi dalam penelitian.

Tabel 4.3

Profil Pengeluaran per bulan

Usia Jumlah Pengeluaran per bulan:

18-23 Tahun 109

≤ 1.000.000 21

1.000.000 –2.000.000 43

2.000.001 – 4.000.000 32

4.000.001 – 6.000.000 8

6.000.001 – 8.000.000 5

24-30 Tahun 28

2.000.001 – 4.000.000 9

4.000.001 – 6.000.000 14

6.000.001 – 8.000.000 5

31-38 Tahun 3

4.000.001 – 6.000.000 2

6.000.001 – 8.000.000 1

Total 140

Tabel 4.3 menunjukkan bahwa dalam penelitian ini responden perempuan milenial di Surabaya yang berusia 18-23 tahun ada 109 responden dan didominasi

(3)

30

oleh yang memiliki pengeluaran per bulan sebesar 1.000.000-2.000.000 yaitu sebanyak 43 responden. Selanjutnya yang berusia 24-30 tahun ada 28 responden dan didominasi oleh pengeluaran per bulan sebesar 4.000.001–6.000.000 sebanyak 14 responden. Responden terakhir berusia 31-38 tahun ada 3 responden dan didominasi oleh pengeluaran per bulan sebesar 4.000.001–6.000.000 sebanyak 2 responden.

4.1.2 Kriteria Responden

Gambar 4.1

Diagram Channel Beauty Vlogger Yang Sering Dilihat

Gambar 4.1 menunjukkan bahwa dalam penelitian sebanyak 31 responden menonton channel beauty vlogger milik Devienna Makeup (DM), dengan 13 responden hanya menonton channel miliknya. Selain itu ada 38 responden menonton channel beauty vlogger milik Sarah Ayu (SA), dengan 11 responden hanya menonton channel miliknya. Namun yang paling sering dilihat responden ketika me-review suatu produk kosmetik lokal adalah channel beauty vlogger milik Tasya Farasya (TF) yaitu sebanyak 114 responden, dengan 80 responden hanya menonton Tasya Farasya. Bisa dikatakan bahwa channel milik beauty vlogger Tasya Farasya adalah channel beauty vlogger terpopuler dikalangan perempuan milenial di Surabaya. Responden yang memilih hanya satu beauty vlogger dapat dikarenakan ia sangat menyukai beauty vlogger tersebut sehingga

(4)

31

hanya menonton video milik beauty vlogger tersebut. Namun ada responden yang tidak hanya melihat pada satu channel, dapat dilihat pada Gambar 4.1 ada 9 responden yang menonton channel beauty vlogger milik Tasya Farasya dan Devienna Makeup, 2 responden yang menonton channel beauty vlogger milik Devienna Makeup dan Sarah Ayu, 18 responden yang menonton channel beauty vlogger milik Tasya Farasya dan Sarah Ayu, serta ada sebanyak 7 responden yang menonton ketiga channel beauty vlogger milik Tasya Farasya, Sarah Ayu dan Devienna Makeup. Hal ini dikarenakan responden tidak hanya menonton pada satu channel beauty vlogger karena ulasan beauty vlogger yang satu belum tentu sama dengan beauty vlogger lainnya terhadap produk yang sama. Ketika viewer akan membeli suatu produk kosmetik mereka akan cenderung mencari informasi sebanyak-banyaknya tentang produk kosmetik tersebut, salah satunya dengan menonton ulasan dari berbagai beauty vlogger.

Gambar 4.2

Grafik Merek Kosmetik Lokal Yang Sedang Dipakai

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Jumlah

(5)

32

Tabel 4.4

Tabel Merek Kosmetik Lokal Yang Sedang Dipakai

Merek Jumlah

Wardah 73

Emina 75

LT Pro 27

Make Over 79

Mineral Botanica 8

Purbasari 3

Sensatia Botanicals 8

Lain-lain 11

Gambar 4.2 dan Tabel 4.4 tersebut menunjukkan bahwa dalam penelitian ini responden perempuan milenial di Surabaya banyak yang menggunakan produk lokal untuk keseharian mereka. Dari 7 pilihan produk kosmetik lokal yang tertera pada kuesioner yang paling banyak dipakai oleh responden adalah merek Wardah, Emina, LT pro dan Make Over. Keempat merek tersebut memiliki angka pemakaian tertinggi diantara merek lokal lainnya yang telah dicantumkan oleh peneliti, serta dapat terlihat jika 1 orang responden bisa menggunakan bukan hanya 1 merek tetapi bisa sampai 3 merek produk lokal.

Tabel 4.5

Profil Frekuensi Menonton Review Produk Beauty Vlogger

Usia Jumlah

18-23 Tahun 109

1 kali dalam seminggu 11

1-3 kali dalam sebulan 49

2-3 kali dalam seminggu 30

setiap hari 5

24-30 Tahun 28

1 kali dalam seminggu 5

setiap hari 3

31-38 Tahun 3

(6)

33

Total 140

Tabel 4.5 menunjukkan bahwa dalam penelitian ini frekuensi menonton review produk beauty vlogger yaitu didominasi dengan pilihan jawaban responden 1-3 kali dalam sebulan. Dapat dikatakan bahwa responden perempuan milenial di Surabaya jarang menonton review produk yang dilakukan oleh beauty vlogger.

Sehingga menonton beauty vlogger bukan tontonan rutinitas mereka karena mungkin mereka hanya menjadikan tontonan tersebut sebagai tontonan informatif ketika mereka membutuhkan informasi mengenai produk kosmetik tertentu.

4.2 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif dalam penelitian ini meliputi mean dan standar deviasi.

Standar deviasi digunakan untuk mengetahui ragam dari nilai mean yang ada.

1. Beauty Vlogger (X) Tabel 4.6

Hasil Mean Beauty Vlogger

Indikator Pernyataan Mean SD Keterangan

X.1

BV1- Menurut saya Beauty Vlogger (TF/SA/DM) terlihat cantik

4.33 0.67 Tinggi

X.2

BV2- Menurut saya Beauty Vlogger (TF/SA/DM) menarik dari cara dia ber- makeup

4.35 0.65 Tinggi

BV3- Menurut saya Beauty Vlogger (TF/SA/DM) menarik saat ia me-review suatu produk make up

4.26 0.78 Tinggi

X.3

BV4- Saya memiliki

kepribadian yang mirip atau cocok dengan Beauty Vlogger yang saya suka (TF/SA/DM)

3.39 0.95 Sedang

(7)

34

X.4

BV5- Persepsi Beauty Vlogger (TF/SA/DM) akan memengaruhi saya dalam memilih suatu produk make up

4.00 0.84 Tinggi

X.5

BV6- Saya dan Beauty Vlogger (TF/SA/DM) memiliki kesamaan dalam menilai suatu produk make up

3.69 0.79 Sedang

Total Mean dan Standar Deviasi 4.00 0.78 Tinggi Tabel 4.6 item beauty vlogger dengan nilai mean tertinggi ada pada pernyataan “Menurut saya Beauty Vlogger (TF/SA/DM) menarik dari cara dia ber-makeup” dengan nilai mean 4,35 dan nilai standar deviasi sebesar 0,65. Hal ini berarti di mata responden penelitian, kemenarikan beauty vlogger terutama dari cara ber-makeup adalah yang paling penting bagi responden untuk menonton channel youtube mereka dan dijadikan referensi. “Menurut saya Beauty Vlogger (TF/SA/DM) terlihat cantik”, kecantikan seorang beauty vlogger menjadi item yang memiliki nilai mean tertinggi kedua setelah kemenarikan dari cara beauty vlogger ber-makeup yaitu dengan nilai mean 4,34 dan nilai standar deviasi sebesar 0,67. Hal ini berarti di mata responden penelitian seorang beauty vlogger tidak hanya menarik dari cara ia ber-makeup tetapi juga harus memiliki wajah yang cantik, karena konten yang ia berikan adalah tentang video kecantikan dan untuk menarik viewernya ia dituntut tampil cantik. “Saya memiliki kepribadian yang mirip atau cocok dengan Beauty Vlogger yang saya suka (TF/SA/DM)”, serupa dengan beauty vlogger mendapat nilai mean terendah yaitu 3,41. Hal ini berarti di mata responden tidak terlalu mementingkan keserupaan kepribadian dirinya dengan orang lain (beauty vlogger).

(8)

35

2. Purchase Intention (Y) Tabel 4.7

Hasil Mean Purchase Intention

Y.1 PI1- Saya tertarik untuk membeli produk makeup lokal yang di-review oleh Beauty Vlogger

(TF/SA/DM)

4.08 0.78 Tinggi

Y.2 P2- Saya memiliki niat untuk membeli produk makeup lokal yang di- review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

3.91 0.64 Tinggi

Y.3 P3- Saya akan membeli produk makeup lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

3.71 0.72 Sedang

Y.4 P4- Kemungkinan saya akan membeli produk kosmetik lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM) nanti (di masa mendatang)

4.04 0.71 Tinggi

Total Mean dan Standar Deviasi 3.94 0,71 Tinggi Berdasarkan tabel 4.7 ada dua item purchase intention dengan nilai mean tertinggi ada pada pernyataan “Saya tertarik untuk membeli produk makeup lokal yang di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)” dan “Kemungkinan saya akan membeli produk kosmetik lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM) nanti (di masa mendatang)” dengan nilai mean 4,08 dan 4,04, nilai standar deviasi sebesar 0,72 dan 0,68. Hal ini menunjukkan bahwa tingginya ketertarikan responden membeli produk makeup lokal yang telah di review oleh beauty vlogger karena telah mengetahui tentang produk yang diulas seperti kualitas, harga serta hasil dari produk tersebut ketika digunakan oleh beauty vlogger tersebut (bagus/tidak) dan adanya kemungkinan dimasa mendatang

(9)

36

(nanti) mereka akan membeli produk makeup lokal yang telah di-review oleh beauty vlogger. “Saya akan membeli produk makeup lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)” memiliki mean yang tendah yaitu 3,67. Hal ini berarti responden belum tentu akan melakukan pembelian terhadap produk makeup lokal yang telah di-review oleh beauty vlogger.

3. Parasocial Interaction (Z) Tabel 4.8

Hasil Mean Parasocial Interaction

Z.1 PSI1- Ketika menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa nyaman, seolah-olah saya bersama dengan teman sendiri

3.58 0.82 Sedang

Z.2 PSI2- Ketika saya menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa seolah-olah video tersebut dibuat untuk saya

3.42 0.99 Sedang

Z.3 PSI3- Saya selalu

menunggu video berikutnya yang akan di unggah oleh Beauty Vlogger

(TF/SA/DM)

3.53 0.92 Sedang

Z.4 PSI4- Saya akan menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), jika muncul di channel milik YouTuber lain

3.59 0.87 Sedang

Z.5 PSI5- Jika ada kesempatan, saya ingin bertemu Beauty Vlogger (TF/SA/DM) secara langsung

3.78 0.99 Tinggi

Total Mean dan Standar Deviasi 3,58 0.92 Sedang

(10)

37

Tabel 4.8 item parasocial interaction dengan nilai mean tertinggi ada pada pernyataan “Jika ada kesempatan, saya ingin bertemu Beauty Vlogger (TF/SA/DM) secara langsung” dengan nilai mean 3,78 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,99. Hal ini menunjukkan bahwa adanya keinginan responden untuk bertemu langsung dengan beauty vlogger. “Saya akan menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), jika muncul di channel milik YouTuber lain”

merupakan item yang memiliki nilai mean tertinggi kedua yaitu 3,59 dengan nilai standar deviasi 0,87, dimana berarti responden akan menonton video beauty vlogger kesukaannya di channel milik YouTuber lain. “Ketika saya menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa seolah-olah video tersebut dibuat untuk saya” merupakan item yang memiliki mean rendah yaitu 3,42, dimana responden kurang merasa bahwa ia menjadi bagian dalam video yang dibuat oleh beauty vlogger.

4.3 Analisis Model PLS

Ada dua jenis uji yang harus dilakukan dalam Partial Least Square (PLS).

Pertama adalah uji outer model yang digunakan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas alat ukur (indikator) dalam penelitian. Kedua adalah uji inner model yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari variabel X terhadap variabel Y.

4.3.1 Evaluasi Uji Outer Model 4.3.1.1 Convergent Validity

Pada convergent validity, hasil validitas data dapat dilihat melalui nilai loading. Hasil pengukuran yang telah dinyatakan valid dapat digunakan untuk melakukan analisis selanjutnya dalam penelitian ini. Indikator dianggap valid apabila hasil nilai loading >0,70 (Abdillah et al., 2015, p.195). Namun seringkali syarat loading factor >0,70 tidak terpenuhi sehingga nilai loading factor 0,4–0,7 harus tetap dipertimbangkan (Sholihin dan Ratmono, 2013).

(11)

38

Gambar 4.3 Hasil Uji Validitas Konvergen Pertama

Dari gambar 4.3 menunjukkan bahwa validitas konvergen yang ditampilkan diatas dapat dilihat penjelasannya dalam tabel 4.9 berikut:

Tabel 4.9

Skor Outer Loading Model Pertama

Variabel Pernyataan Skor Cross

Loading Keterangan Beauty Vlogger BV1- Menurut saya Beauty

Vlogger (TF/SA/DM) terlihat cantik

0,668 Tolerable BV2-Menurut saya Beauty

Vlogger (TF/SA/DM) menarik dari cara dia ber- makeup

0,636 Tolerable BV3-Menurut saya Beauty

Vlogger (TF/SA/DM) menarik saat ia me-review suatu produk make up

0,674 Tolerable BV4-Saya memiliki

kepribadian yang mirip atau cocok dengan Beauty Vlogger yang saya suka (TF/SA/DM)

0,664 Tolerable

(12)

39

BV5- Persepsi Beauty Vlogger (TF/SA/DM) akan memengaruhi saya dalam memilih suatu produk make up

0,734 Valid

BV6- Saya dan Beauty Vlogger (TF/SA/DM) memiliki kesamaan dalam menilai suatu produk make up

0,753 Valid

Purchase Intention PI1- Saya tertarik untuk membeli produk makeup lokal yang di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,800 Valid

PI2- Saya memiliki niat untuk membeli produk makeup lokal yang di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,777 Valid

PI3- Saya akan membeli produk makeup lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,785 Valid

PI4- Kemungkinan saya akan membeli produk kosmetik lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM) nanti (di masa mendatang)

0,806 Valid

Parasocial Interaction

PSI1-Ketika menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa nyaman, seolah- olah saya bersama dengan teman sendiri

0,769 Valid

PSI2-Ketika saya menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa seolah-olah video tersebut dibuat untuk saya

0,819 Valid

PSI3-Saya selalu menunggu video berikutnya yang akan di unggah oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,785 Valid

(13)

40

PSI4-Saya akan menonton video Beauty Vlogger

(TF/SA/DM), jika muncul di channel milik YouTuber lain

0,749 Valid

PSI5- Jika ada kesempatan, saya ingin bertemu Beauty Vlogger (TF/SA/DM) secara langsung

0,712 Valid

Tabel 4.9 menyatakan bahwa hasil pengukuran yang telah dinyatakan valid dapat digunakan untuk melakukan analisis selanjutnya dalam penelitian ini.

Indikator dianggap valid apabila hasil nilai loading >0,70. Namun seringkali syarat loading factor >0,70 tidak terpenuhi sehingga nilai loading factor 0,4–0,7 harus tetap dipertimbangkan (Sholihin dan Ratmono, 2013). Adapun hasil nilai outer loading pada uji validitas konvergen yang pertama menyebabkan nilai AVE tidak valid yang disebabkan oleh beberapa item dan salah satunya pada variabel beauty vlogger. Beberapa item seperti BV1,BV2,BV3,dan BV4 dalam variabel beauty vlogger memiliki nilai loading factor <0,70. Oleh karena itu, salah satu item tersebut harus dikeluarkan atau dibuang agar memperoleh AVE yang valid.

Item BV2 memiliki nilai loading factor dengan nilai 0,636 dan merupakan item dengan nilai loading factor terendah diantara ketiga lainnya. Oleh karena itu, item tersebut harus dikeluarkan atau dibuang karena item tersebut kurang bisa mengukur physical attractiveness dari seorang beauty vlogger walaupun ia memiliki mean yang tinggi pada analisa deskriptif sebelumnya. Setelah item tersebut dibuang atau dikeluarkan maka didapatkan nilai AVE dari masing- masing variabel menjadi valid dan tidak perlu lagi membuang item yang lain sehingga didapatkan nilai loading seperti pada Tabel 4.10.

(14)

41

Gambar 4.4 Hasil Uji Validitas Konvergen Kedua

Dari gambar 4.4 menunjukkan bahwa validitas konvergen yang dituangkan dalam tabel 4.10 berikut:

Tabel 4.10 Skor Outer Loading Model Kedua

Variabel Pernyataan Skor Cross

Loading Keterangan Beauty Vlogger BV1-Menurut saya Beauty

Vlogger (TF/SA/DM) terlihat cantik

0,632 Tolerable BV3- Menurut saya Beauty

Vlogger (TF/SA/DM) menarik saat ia me-review suatu produk make up

0,647 Tolerable BV4-Saya memiliki

kepribadian yang mirip atau cocok dengan Beauty Vlogger yang saya suka (TF/SA/DM)

0,698 Tolerable

BV5-Persepsi Beauty Vlogger (TF/SA/DM) akan

memengaruhi saya dalam memilih suatu produk make up

0,766 Valid

(15)

42

BV6-Saya dan Beauty Vlogger (TF/SA/DM) memiliki

kesamaan dalam menilai suatu produk make up

0,78 Valid

Purchase Intention PI1-Saya tertarik untuk

membeli produk makeup lokal yang di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,798 Valid PI2-Saya memiliki niat untuk

membeli produk makeup lokal yang di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,772 Valid

PI3-Saya akan membeli produk makeup lokal yang telah di- review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,787 Valid

PI4-Kemungkinan saya akan membeli produk kosmetik lokal yang telah di-review oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM) nanti (di masa mendatang)

0,810 Valid

Parasocial Interaction

PSI1-Ketika menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa nyaman, seolah- olah saya bersama dengan teman sendiri

0,771 Valid

PSI2-Ketika saya menonton video Beauty Vlogger (TF/SA/DM), saya merasa seolah-olah video tersebut dibuat untuk saya

0,819 Valid

PSI3-Saya selalu menunggu video berikutnya yang akan di unggah oleh Beauty Vlogger (TF/SA/DM)

0,785 Valid

PSI4-Saya akan menonton video Beauty Vlogger

(TF/SA/DM), jika muncul di channel milik YouTuber lain

0,746 Valid

PSI5- Jika ada kesempatan, saya ingin bertemu Beauty Vlogger (TF/SA/DM) secara

0,714 Valid

(16)

43

langsung

Tabel 4.10 menunjukkan bahwa nilai loading dari setiap item pada setiap variabel >0,70 sehingga semua item dapat dinyatakan valid sedangkan dari tiga item variabel beauty vlogger, terdapat beberapa item yang berada <0,70 yaitu BV1 (0,632), BV3 (0,647), dan BV4 (0,699). Nilai loading dari item tersebut berada pada nilai <0,70 namun masih dapat ditoleransi dan digunakan sehingga tidak perlu dibuang atau dikeluarkan. Jadi dapat disimpulkan bahwa indikator yang digunakan pada penelitian ini sudah tepat dan sesuai dengan topik penelitian.

4.3.1.2 Discriminant Validity

Tahap kedua dari uji outer model adalah discriminant validity. Uji ini juga digunakan untuk menunjukkan indikator-indikator pengukur suatu konstruk saling berkorelasi tinggi, rendah, maupun tidak berkolerasi dengan konstruk lain (Abdillah et al., 2015, p.73). Uji validitas diskriminan dinilai berdasarkan cross loading. Apabila nilai cross-loading dan latent variable correlations pada suatu konstruk lebih besar daripada konstruk lainnya, maka dapat dikatakan bahwa indikator yang digunakan lebih baik jika dibandingkan dengan indikator konstruk lainnya. Adapun hasil nilai cross-loading terlihat pada Tabel 4.10, yaitu sebagai berikut:

Tabel 4.11

Nilai Cross Loading Item Beauty

Vlogger

Purchase Intention

Parasocial

Interaction Keterangan

BV1 0,632 0,389 0,278 Valid

BV3 0,647 0,335 0,362 Valid

BV4 0,698 0,358 0,537 Valid

BV5 0,766 0,475 0,524 Valid

BV6 0,78 0,468 0,496 Valid

PI1 0,458 0,789 0,37 Valid

PI2 0,434 0,772 0,275 Valid

PI3 0,407 0,787 0,456 Valid

PI4 0,515 0,81 0,507 Valid

PSI1 0,516 0,389 0,771 Valid

(17)

44

PSI2 0,529 0,504 0,819 Valid

PSI3 0,492 0,358 0,785 Valid

PSI4 0,425 0,407 0,746 Valid

PSI5 0,48 0,311 0,714 Valid

Tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai cross-loading suatu konstruk jika dibandingkan dengan konstruk lainnya memiliki nilai yang lebih besar, sehingga dapat dinyatakan bahwa item-item tersebut valid. Tidak hanya nilai cross-loading, uji discriminant validity juga dapat diketahui melalui latent variable correlations sesuai pada Tabel 4.12. Berikut hasil nilai latent variable correlations dalam penelitian ini:

Tabel 4.12

Nilai Latent Variable Correlations

Variabel Beauty Vlogger

Parasocial

Interaction Purchase Intention

Beauty Vlogger 1.000 0,638 0,576

Parasocial

Interaction 0,638 1.000 0,518

Purchase

Intention 0,576 0,518 1.000

Tabel 4.12 menunjukkan bahwa nilai latent variable correlations suatu konstruk lebih baik daripada konstruk lainnya, sehingga melalui hasil maka konstruk yang ada dapat dinyatakan valid. Metode lain yang bisa digunakan dalam uji ini adalah membandingkan akar AVE setiap konstruk dengan korelasi antar konstruk. Suatu model dianggap memiliki validitas diskriminan yang cukup jika hasil AVE >0,5 (Abdillah et al., 2015, pp.195-196).

4.3.1.3 Uji Reabilitas

AVE konstruk dapat dilihat pada uji reabilitas konstruk atau tahapan terakhir pada uji outer model ini. Berikut hasil uji reabilitas pada penelitian ini:

(18)

45

Tabel 4.13 Uji Reliabilitas

Composite

Reliability

Cronbach’s

Alpha AVE

Beauty Vlogger 0.832 0.750 0.500

Parasocial Interaction 0.877 0.726 0.589

Purchase Intention 0.871 0.803 0.627

Tabel 4.13 menunjukkan bahwa semua variabel memiliki nilai AVE

>0,50. Oleh karena itu diketahui bahwa semua variabel dalam penelitian ini dapat dinyatakan valid. Pengukuran reliabilitas pada tabel diatas dilihat pada composite reliability dan cronbach’s alpha. Secara umum reliabilitas kurang dari 0,60 dianggap lemah, sedangkan di kisaran 0,70 dapat diterima, dan yang di atas 0,80 baik (Sekaran et al., 2016, p.290). Karena, composite reliability dan cronbach’s alpha setiap variabel >0,70 dan >0,80 maka dapat diterima dan penelitian ini dapat dikatakan baik dan reliabel.

4.3.2 Evaluasi Uji Inner Model

Uji inner model dilakukan dengan melihat nilai coefficient of determination (R-square). Nilai R-square digunakan untuk mengukur tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin tinggi nilai R-square berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan (Abdillah & Jogiyanto, 2015, p. 197). Hasil olah data R-square dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Tabel 4.14

Hasil Uji R-Square (R²)

Tabel 4.14 dapat dilihat bahwa parasocial interaction dapat dipengaruhi oleh purchase intention apabila ditinjau berdasarkan hasil nilai R-square yaitu sebesar 0,406. Nilai R-square sebesar 0,406 ini memiliki artinilai dari variabel parasocial interaction yang dipengaruhi oleh beauty vlogger adalah sebesar

R square

Parasocial Interaction 0.406

Purchase Intention 0.370

(19)

46

40,6%, sedangkan sisanya 59,4% dijelaskan oleh variabel lain diluar model yang diajukan. Nilai R-square pada variabel parasocial interaction termasuk pada kategori rendah karena berada pada rentang nilai 0,25–0,50. Kemudian, variabel purchase intention dapat dipengaruhi oleh variabel beauty vlogger apabila ditinjau dari nilai R-square sebesar 0,370, ini memiliki arti nilai dari variabel purchase intention yang dipengaruhi oleh beauty vlogger adalah sebesar 37%. Sisanya sebesar 63% dapat dijelaskan oleh variabel lain diluar model yang diajukan. Nilai R-square pada variabel purchase intention termasuk pada kategori rendah juga karena, berada pada rentang nilai 0,25–0,50.

4.3.3 Uji Hipotesis

Uji hipotesis dilakukan dengan melihat t-statistic yang didapatkan melalui prosedur bootstrapping. Tingkat signifikan yang dapat dilihat dari nilai p-value

<0,05 dan nilai signifikan t-statistic 1.96 (Jogiyanto, 2015, pp.224-225). Dimana jika nilai yang menunjukkan nilai angka p-value <0,05 dan nilai t-statistic lebih dari 1,96 maka hipotesis diterima, begitu juga sebaliknya jika nilai t-statistic menunjukkan angka kurang dari 1,96 maka hipotesis ditolak. Hasil uji hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Tabel 4.15 Nilai T-statistics

Hipotesis Pengaruh Langsung

Original Sample

(O)

T Statistics

P

Values Keterangan

H1 BV-->PI 0.415 4.400 0.000 Hipotesis diterima H2 PSI-->PI 0.254 2.575 0.010 Hipotesis

diterima H3 BV-->PSI 0.648 11.544 0.000 Hipotesis

diterima

(20)

47

Gambar 4.5 Hasil Analisis Bootstrapping

Tabel 4.15 dan Gambar 4.3 menunjukkan hasil uji hipotesis penelitian ini, yaitu:

1. Variabel beauty vlogger berpegaruh positif dan signifikan terhadap purchase intention karena nilai p-value 0,000 dan nilai T-statistic sebesar 4,400 yang berarti nilai p-value <0,05 dan t-statistic >1,96. Maka dari itu dapat dikatakan H₁ penelitian iniditerima.

2. Variabel parasocial interaction memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap purchase intention, karena karena nilai p-value 0,010 dan nilai T-statistic sebesar 2,575 yang berarti nilai p-value <0,05 dan t-statistic >1,96. Maka dari itu dapat dikatakan H2 penelitian iniditerima.

3. Variabel beauty vlogger memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap parasocial interaction karena nilai p-value 0,000 dan nilai T-statistic sebesar 11,544 nilai p-value <0,05 dan t-statistic >1,96. Maka dari itu dapat dikatakan H3 penelitian iniditerima.

(21)

48

4.3.4 Uji Multi Group Analysis

Uji multi group analysis dilakukan untuk menjelaskan pemilahan channel beauty vlogger yang sering dilihat pada gambar 4.1. Hasil uji multi group analysis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Tabel 4.16

Hasil Multi Group Analysis

DM SA TF TS

T-value BV-PI

P-value BV-PI

2,335

0,020

5,320

0,000

7,995

0,000

1,769

0,078 T-value PSI-PI

P-value PSI-PI

1,107

0,269

1,062

0,289

2,310 0,021

0,601 0,548 T-value BV-PSI

P-value BV-PSI

0,426

0,670

0,946

0,345

3,465

0,001

2,709

0,007 Keterangan:

1) DM = Devienna Makeup SA = Sarah Ayu

TF = Tasya Farasya

TS = Tasya Farasya dan Sarah Ayu

2) Ada beberapa jawaban responden mengenai beauty vlogger yang sering dilihat milik SD (Sarah Ayu dan Devienna Makeup), TD (Tasya Farasya dan Devienna Makeup) dan adapula responden yang menonton video ketiga beauty vlogger tersebut TSD (Tasya Farasya, Sarah Ayu, dan Devienna Makeup) yang tidak dapat diolah pada MGA (Multi Group Analysis) ini karena memiliki kolinearitas yang tinggi serta minimum sample yang tidak memenuhi syarat

(22)

49

Pada Tabel 4.16 menjelaskan t-value dan p-value hubungan antar variabel.

Dapat dilihat dari hubungan antar variabel beauty vlogger terhadap purchase intention dengan nilai t-value dan p-value yang tinggi adalah milik Tasya Farasya dengan nilai t-value sebesar 7,995 (>1,96) dan p-value sebesar 0,000 (<0,05).

Hubungan parasocial interaction terhadap purchase intention dengan nilai t- value dan p-value yang tinggi dimiliki oleh Tasya Farasya dengan nilai t-value sebesar 2,301 (>1,96) dan p-value sebesar 0,021 (<0,05). Hubungan beauty vlogger terhadap parasocial interaction dengan nilai t-value dan p-value yang tinggi juga adalah milik Tasya Farasya dengan nilai t-value sebesar 3,465 (>1,96) dan p-value sebesar 0,001 (<0,05). Dapat terlihat bahwa channel Tasya Farasya memberikan kontribusi yang tinggi karena banyak responden sebagai viewernya yang senang menonton video ulasan ataupun referensi dalam ber-makeup miliknya.

4.4 Pembahasan

4.4.1 Pengaruh Beauty Vlogger terhadap Purchase Intention

Penelitian ini mendapati bahwa beauty vlogger berpengaruh positif dan signifikan terhadap purchase intention dengan nilai T-statistic lebih dari 1,96 yaitu 4,400. Seorang beauty vlogger beauty vlogger dalam me-review atau mengulas sebuah produk kosmetik di channel mereka dapat berdampak pada minat pembelian seseorang yang telah menonton videonya. Misalnya ketika viewer melihat hasil produk kosmetik yang digunakan oleh beauty vlogger bagus untuknya maka ia akan tertarik untuk membeli produk tersebut, selain itu apabila beauty vlogger mengulas produk kosmetik dengan lengkap dan jelas, pengetahuan viewer tentang produk kosmetik tersebut lebih luas dan dapat menjadi pertimbangan untuk melakukan pembelian kedepannya. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa H1 dalam penelitian ini diterima.

Hasil yang diperoleh dari penelitian ini didukung dengan adanya penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Lee dan Watkins (2016) yang menjelaskan bahwa seorang beauty vlogger memiliki pengaruh yang signifikan pada minat pembelian seseorang terhadap suatu produk dan dalam penelitiannya

(23)

50

produk tersebut adalah luxury brand atau merek mewah. Hasil analisis deskriptif juga menunjukkan bahwa seluruh indikator dari variabel beauty vlogger dan purchase intention mendapatkan nilai mean yang termasuk dalam kategori tinggi.

Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh beauty vlogger terhadap minat pembelian responden terhadap suatu produk kosmetik khususnya produk kosmetik lokal itu tinggi.

4.4.2 Pengaruh Parasocial Interaction terhadap Purchase Intention

Penelitian ini mendapati bahwa parasocial interaction berpengaruh positif dan signifikan terhadap purchase Intention dengan nilai T-statistic lebih dari 1,96 yaitu 2,575. Dari hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa seluruh indikator dari variabel parasocial interaction dan purchase intention mendapatkan nilai mean yang termasuk dalam kategori sedang dan tinggi. Tingginya pengaruh parasocial interaction yang dirasakan oleh responden sebagai viewer ketika menonton video ulasan atau review sebuah produk kosmetik yang dilakukan oleh seorang beauty vlogger terhadap purchase intention viewer-nya dikarenakan viewer menganggap beauty vlogger sebagai sumber informasi atau referensi yang dapat dipercaya dalam memilih produk kosmetik yang akan dibelinya. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa H2 dalampenelitian iniditerima.

Hasil yang diperoleh dari penelitian ini didukung dengan adanya penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Hwang dan Zhang (2018) yang menjelaskan bahwa hubungan komunikasi parasocial interaction yang terjadi antara influencer dengan followernya dapat meningkatkan minat membeli produk yang telah diulas oleh influencer. Pada penelitian ini didapatkan bahwa interaksi parasosial dapat memberikan pengaruh terhadap seorang responden sebagai viewer untuk membeli produk makeup setelah mereka melihat ulasan atau review produk yang dilakukan beauty vlogger.

(24)

51

4.4.3 Pengaruh Beauty Vlogger terhadap Parasocial Interaction

Penelitian ini mendapati bahwa beauty vlogger berpengaruh positif dan signifikan terhadap parasocial interaction dengan nilai T-statistic lebih dari 1,96 yaitu 11,544. Dapat dilihat pula dari hasil dalam analisis deskriptif menunjukkan bahwa seluruh indikator dari variabel beauty vlogger dan parasocial interaction mendapatkan nilai mean yang termasuk dalam kategori sedang dan tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh beauty vlogger terhadap parasocial interaction yang dirasakan oleh responden ketika menonton video seorang beauty vlogger tinggi. Tingginya pengaruh beauty vlogger terhadap parasocial interaction dikarenakan beauty vlogger mampu membangun hubungan komunikasi interaksi parasosial yang akan membuat viewer mereka merasa seolah-olah diajak berinteraksi langsung. Viewer menjadi nyaman karena timbulnya perasaan dekat dengan beauty vlogger, perasaan dekat ini timbul karena sifat personal yang ramah dan cara penyampaian yang bersahabat. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa H₃dalam penelitian iniditerima.

Hasil yang diperoleh dari penelitian ini didukung dengan adanya penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Matthew Liu, Yongdan Liu dan Zhang (2019) yang menjelaskan bahwa seorang vlogger dapat meningkatkan evaluasi viewernya terhadap merek produk yang telah didukung oleh vlogger dan dalam peningkatan tersebut parasocial interaction menjadi mediasi antara seorang vlogger dan viewer. Pada penelitian ini didapatkan bahwa seorang beauty vlogger dapat memberikan pengaruh terhadap viewernya jika ada parasocial interaction sebagai hubungan komunikasi yang memediasi antara beauty vlogger dan viewernya

4.5 Implikasi Bisnis

Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dibuat, berikut adalah saran yang dapat diajukan bagi perusahaan kosmetik lokal:

1. Perusahaan kosmetik lokal saat ini perlu untuk mengikuti perkembangan trend makeup yang sedang digemari oleh konsumen (khususnya perempuan milenial) agar perusahaan kosmetik lokal dapat terus menyediakan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan

(25)

52

konsumen. Dengan begitu akan meningkatkan minat beli konsumen terhadap produk tersebut.

2. Perusahaan kosmetik lokal dapat menjadikan motivasi wanita untuk memberdayakan diri mereka dengan menggunakan makeup agar lebih percaya diri (Ananda & Wandebori, 2016) sebagai sarana promosi untuk mempertahankan maupun menambah konsumen baru.

3. Perusahaan kosmetik lokal bisa menjadikan ulasan/review yang diberikan oleh seorang beauty vlogger tentang kekurangan maupun kelebihan dari produk yang dimiliki untuk dapat dijadikan masukan agar produk-produk kosmetik yang dihasilkan kedepannya bisa semakin lebih baik, jikalau mungkin sudah baik patut dipertahankan terus kualitasnya agar produk tersebut semakin ternama. Berikut produk kosmetik lokal yang paling banyak di-review oleh beauty vlogger: wardah, make over dan emina, ketiga merek produk tersebut banyak di review oleh beauty vlogger karena selalu muncul dengan produk-produk baru yang menarik untuk dicoba dan ketiga merek lokal ini juga sudah terkenal dengan kualitasnya yang bagus dengan harganya yang murah.