Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal THE COMMERCIUM
Amalia Husnaifah Raihani
Universitas Negeri Surabaya
Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengaruh User Generated Content (UGC) pada Aplikasi TikTok terhadap Minat Berkunjung ke Kopi Klotok Yogyakarta Amalia Husnaifah Raihani; Oni Dwi Arianto
The Commercium Vol 10 No 3 (2026): The Commercium - Juli 2026
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/tc.v10i3.81395

Abstract

Penelitian  ini  bertujuan  menguji  pengaruh  User  Generated Content  (UGC)  pada  aplikasi TikTok terhadap minat berkunjung ke Kopi Klotok Yogyakarta. Elaboration Likelihood Model (ELM) digunakan sebagai kerangka interpretatif untuk menafsirkan keterkaitan antara karakter isi dan penyajian pesan UGC dengan pembentukan minat berkunjung. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksplanatif dengan metode survei terhadap 390 responden yang memenuhi kriteria penelitian. Instrumen penelitian berupa kuesioner skala Likert 1-5 untuk mengukur dimensi UGC, yaitu content authenticity, content interestingness, content usefulness, dan content valence, serta aspek operasional minat berkunjung, yaitu likelihood of visiting, time allocation, willingness to expend money, dan willingness to recommend. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif, regresi linear sederhana, uji t, koefisien determinasi, serta analisis tambahan terhadap kontribusi dimensi  UGC. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  UGC  pada  aplikasi  TikTok  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap minat berkunjung ke Kopi Klotok Yogyakarta (B = 0,746; beta = 0,767; t = 23,540; p < 0,001). Nilai R Square sebesar 0,588 menunjukkan bahwa UGC mampu menjelaskan 58,8% variasi minat berkunjung. Analisis tambahan menunjukkan bahwa  content interestingness memiliki kontribusi prediktif relatif paling kuat ketika seluruh dimensi UGC diuji secara bersama-sama.
Co-Authors Oni Dwi Arianto