Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Sikap Pengguna Twitter Tentang Pemberian Informasi Pribadi dengan Menggunakan Metode Structural Equation Modeling (SEM)

(1)

Vol. 1, No. 10, Oktober 2017, hlm. 1120-1129 http://j-ptiik.ub.ac.id

Fakultas Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya

1120

Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Sikap Pengguna

Twitter

Tentang Pemberian Informasi Pribadi dengan Menggunakan Metode

Structural Equation Modeling

(SEM)

Mega Noviany1_{, Ari Kusyanti}2_{, Andi Reza Perdanakusuma}3

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1_{135150401111082@ub.ac.id,}2_{ari.kusyanti@ub.ac.id ,}3_{andireza@ub.ac.id}

Abstrak

Twitter merupakan salah satu media sosial yang sedang diminati oleh banyak orang di Indonesia karena

twitter dapat mempermudah pengguna untuk berinteraksi dengan pengguna lain melalui komputer ataupun mobile. Saat ini banyaknya pengguna yang memberikan informasi terlalu banyak pada media sosial karena mereka tidak peduli terhadap masalah privasi dan keamanan pada media sosial yang digunakan. Selain itu pihak dari twitter menyatakan adanya pencurian data berupa informasi pribadi dari jutaan pengguna twitter di seluruh dunia. Sikap pengguna ketika memberikan informasi pribadi pada

twitter pasti dipengaruhi oleh beberapa faktor. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang dapat memengaruhi sikap pengguna twitter tentang pemberian informasi pribadi. Sampel yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 241 pengguna yang memberikan informasi pribadi pada twitter

dengan rentang usia 16-25 tahun yang berada di Indonesia. Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan Structural Equation Modeling. Hasil dari penelitian ini menunjukan faktor yang dapat memengaruhi sikap pengguna twitter tentang pemberian informasi pribadi adalah trust in provider. Hasil penelitian ini juga menunjukkan adanya kecocokan model dalam menganalisis penelitian ini karena nilai dari Goodness of Fit sesuai dengan kriteria.

Kata kunci: twitter, security, privacy, trust, risk, attitude, structural equation modeling

Abstract

Twitter is one of social media that is liked by many people in Indonesia because twitter can make it easier for the user to interact with other user through a computer or mobile. Currently many users who give too much information on social media because they do not care about the privacy and security on the social media used. In addition party from twitter stated the existence of data theft in the form of the personal information of millions of Twitter users in the whole world. User attitude when providing personal information on twitter certainly influenced by several factors. This research aims to determine the factors that can affect the attitude of Twitter users toward the gift of personal information. The sample used in this research as much as 241 Twitter users toward the gift of personal information with aged 16-25 years in Indonesia. Data analysis methods in this research using Structural Equation Modeling. The results of this research shows the factors that can affect the attitude of Twitter users toward the gift of personal information is trust in provider. The results of this research also shows the existence of the suitability of the models in analyzing this research because the value of the Goodness of Fit in accordance with the criteria.

Keywords: twitter, security, privacy, trust, risk, attitude, structural equation modeling

1. PENDAHULUAN

Twitter adalah media sosial yang digunakan oleh pengguna untuk berinteraksi dengan orang yang berada di sekelilingnya dan orang-orang yang berada di seluruh dunia melalui komputer ataupun mobile. Twitter merupakan

(2)

Sapta Group dengan responden yang berasal dari berbagai daerah di Indonesia berjumlah 3.891 orang, pengguna twitter sebagian besar berasal dari kalangan remaja seperti pelajar dan mahasiswa dengan rentang usia 16-25 tahun (Mufarida, 2016).

Saat ini banyaknya pengguna yang memberikan informasi terlalu banyak pada media sosial karena mereka tidak peduli terhadap masalah privasi dan keamanan pada media sosial yang digunakan. Pengguna hanya percaya terhadap media sosial yang digunakan sehingga mereka tertipu terhadap keamanan dari media sosial tersebut (Dwyer, et al., 2007). Disisi lain pengguna tidak sadar terhadap penyedia layanan yang mengumpulkan dan menggunakan informasi pribadi dari pengguna tanpa memberitahu pengguna terlebih dahulu (Milne, 2010 disitasi dalam Kuo & Talley, 2014). Selain itu pihak dari twitter menyatakan adanya pencurian data pribadi dari jutaan pengguna twitter di seluruh dunia (Jemadu, 2016). Hal tersebut dapat menimbulkan resiko bagi pengguna karena informasi pribadi pengguna telah dicuri oleh pihak yang tidak bertanggungjawab. Sikap dari pengguna digunakan untuk menentukan apakah pengguna akan tetap memberikan informasi pribadi pada

twitter meskipun telah mengetahui dampak postif ataupun negatif yang didapatkan. Sikap pengguna ketika memberikan informasi pribadi pada twitter pasti dipengaruhi oleh beberapa faktor.

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang dapat memengaruhi sikap pengguna twitter tentang pemberian informasi pribadi dengan menggunakan beberapa variabel dari model penelitian dari Shin (2010), Kuo & Talley (2014) dan Buckel & Thiesse (2013). Penelitian ini menggunakan delapan variabel yaitu control, awareness, privacy, security, trust in provider, trust in member, risk dan attitude.

2. LANDASAN KEPUSTAKAAN

2.1 Model Penelitian Shin (2010)

Penelitian dari Shin (2010) yang berjudul “The Effects of Trust, Security and Privacy in

Social Networking: A Security-Based Approach

to Understand the Pattern of Adoption” bertujuan untuk menguji sikap pengguna media

sosial terhadap privasi dan keamanan dan dampaknya terhadap niat dengan berfokus pada bagaimana peran kepercayaan memengaruhi sikap dan perilaku pengguna. Terdapat lima variabel pada model penelitian ini yaitu privacy, security, trust, attitude, intention dan terdapat 7 hipotesis.

2.2 Model Penelitian Kuio & Talley (2014)

Penelitian dari Kuo & Talley (2014) yang berjudul “An Empirical Investigation Of The Privacy concern Of Social Network Site Users In Taiwan“ bertujuan untuk menyelidiki dampak dari kesadaran dan kendali pengguna mengenai masalah privasi pada informasi dari situs media sosial dan untuk mengetahui dampak dari masalah privasi terhadap kepercayaan dan resiko ketika menggunakan media sosial. Terdapat lima variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu awareness, control, privacy concerns, trust, risk dan terdapat 5 hipotesis..

2.3 Model Penelitian Buckel & Thiesse (2013)

Penelitian dari Buckel & Thiesse (2013) yang berjudul “Predicting The Disclosure of Personal Information on Social Networks: An

Empirical Investigation” bertujuan untuk menguji tentang faktor-faktor yang dapat memengaruhi pengguna ketika mempublikasikan berbagai jenis informasi yang berhubungan dengan privasi. Variabel trust dari model penelitian ini terdiri dari dua bagian yaitu yaitu trust in member dan trust in provider. Trust in provider adalah kepercayaan pengguna terhadap penyedia layanan pada media sosial yang digunakan. Sedangkan trust in member

adalah kepercayaan pengguna terhadap pengguna lain.

2.4 Definisi Variabel yang diteliti

Variabel yang diteliti pada penelitian ini didapatkan dari beberapa variabel pada model penelitian sebelumnya.

1. Privacy

(3)

2. Security

Keamanan mengacu pada persepsi pengguna terhadap keamanan pada media sosial yang didefinisikan sebagai sejauh mana pengguna percaya terhadap media sosial yang digunakan bersifat aman sehingga tidak akan menimbulkan resiko seperti hal yang dapat merugikan pengguna (Shin, 2010).

3. Awareness

Kesadaran merupakan suatu keadaan ketika pengguna memperkirakan bagaimana cara kerja dari informasi pribadi yang telah disebarkan pada media sosial (Maholtra et al., 2004).

4. Control

Kontrol merupakan suatu keadaan ketika pengguna mengendalikan informasi yang telah dikirim pada media sosial karena pengguna percaya terhadap pihak yang dapat mengelola informasinya (Xu et al., 2011).

5. Trust in Provider

Kepercayaan penyedia layanan yang dimaksud adalah ketika pengguna memilih untuk menyampaikan informasi pribadi ke penyedia layanan media sosial maka pengguna harus peduli tentang kebijakan dan integritas yang ada pada penyedia layanan media sosial yang telah dipilih (McKnight et al., 2002 disitasi dalam Buckle & Thiesse, 2013).

6. Trust in Member

Kepercayaan pengguna lain disebabkan oleh ketakutan pengguna terhadap hal yang dapat dilakukan oleh pengguna lain seperti mengomentari foto dari pengguna sehingga pengguna beranggapan negatif terhadap pengguna lain (Ridings et al., 2002 disitasi dalam Buckle & Thiesse, 2013).

7. Risk

Resiko merupakan kepercayaan pengguna terkait dengan keuntungan atau kerugian yang didapatkan ketika menggunakan media social (Mayer et al., 1995).

8. Attitude

Sikap adalah perasaan seseorang ketika menerima ataupun menolak suatu perilaku yang baik ataupun buruk (Fishbein & Ajzen,1975).

2.5 Structural Equation Modeling

SEM (Structural Equation Modeling) merupakan teknik analisis yang digunakan untuk menghubungkan antara model pengukuran dan model struktural menjadi uji statistik yang simultan (Hoe, 2008). SEM berfungsi untuk memperkirakan hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship

dimana hubungan ini dibentuk didalam model struktural. Model struktural adalah hubungan antara variabel dependent dan independent.

SEM juga berfungsi untuk menggambarkan sebuah pola yang berhubungan antara variabel laten dan variabel indikator. SEM dapat digunakan untuk menguji model bertingkat.

3. METODOLOGI

Metodologi penelitian menjelaskan tentang tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian ini. Gambar 1 merupakan alur dari penelitian ini.

Gambar 1 Alur Penelitian

3.1 Skala Pengukuran

(4)

3.2 Teknik Sampling

Teknik pengambilan sample pada penelitian ini menggunakan random sampling. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 241 pengguna twitter karena penggunaan data pada SEM yang baik berkisar 100 sampai 400 data (Hair, et al., 2010).

3.3 Analisis Data

Analisis data pada penelitian ini menggunakan Structural Equation Modeling

(SEM). Analisis SEM terdiri dari:

1. Kecocokan keseluruhan model (overall model fit) berfungsi untuk menjelaskan kekuatan ketika memprediksi sebuah model.

2. Kecocokan model pengukuran (measurement model fit) berfungsi untuk pemeriksaan pada masing-masing variabel laten yang ada pada model.

3. Kecocokan model struktural (structural model fit) berfungsi untuk menguji hubungan antar variabel yang sebelumnya dihipotesiskan sehingga dapat mengetahui apakah hubungan antar variabel dapat signifikan secara statistik atau tidak.

4. HASIL

4.1 Model Penelitian

Model yang digunakan pada penelitian ini merupakan model baru dengan menggunakan hipotesis dari penelitian yang sudah ada. Penelitian ini membutuhkan beberapa variabel yang digunakan untuk melakukan pengujian tentang faktor-faktor yang dapat memengaruhi sikap pengguna twitter dengan mengambil beberapa variabel dari model penelitian yang sudah ada. Gambar 2 mrerupakan model dari penelitian ini dengan menggunakan delapan variabel laten.

Gambar 2. Model Penelitian

Tabel 1 merupakan 16 hipotesis yang akan digunakan dalam penelitian ini beserta referensi dari penelitian yang sudah ada.

Tabel 1 Hipotesis Penelitian

Hipotesis Referensi

H1 Adanya pengaruh negatif dari control terhadap

privacy pada twitter

Kuo & Talley H3 Adanya pengaruh positif

dari awareness terhadap

privacy pada twitter.

Kuo & Talley (2014) dan Culnan (1995) H4 Adanya pengaruh positif

dari privacy terhadap

security pada twitter.

Shin (2010) dan Flavian & Guinaliu (2006) H5 Adanya pengaruh positif

dari privacy terhadap trust in provider pada twitter.

Shin (2010) dan Slyke et al. (2006) H6 Adanya pengaruh positif

dari privacy terhadap trust in member pada twitter.

Shin (2010) dan Slyke et al. (2006) H7 Adanya pengaruh positif

dari privacy terhadap risk

pada twitter

Kuo & Talley (2014) dan Slyke et al. (2006) H8 Adanya pengaruh positif

dari privacy terhadap

attitude pada twitter

Shin (2010) dan Hoffman et al. (1999) H9 Adanya pengaruh positif

dari security terhadap trust in provider pada twitter

Shin (2010) dan Linkck et al (2006) H10 Adanya pengaruh positif

dari security terhadap trust in member pada twitter

Shin (2010) dan Linkck et al (2006) H11 Adanya pengaruh positif

dari security terhadap

attitude pada twitter

Shin (2010) dan Yang & Ahn (2016) H12 Adanya pengaruh negatif

dari trust in provider

terhadap risk pada twitter

Buckel & Thiesse (2013) dan Kuo & Talley (2014) H13 Adanya pengaruh negatif

dari trust in member

terhadap risk pada twitter

(5)

H14 Adanya pengaruh positif dari trust in provider

terhadap attitude pada

twitter

Shin (2010) dan Papadopoulou (2007)

H15 Adanya pengaruh dari trust in member terhadap attitude

pada twitter

Shin (2010) dan Papadopoulou (2007) H16 Adanya pengaruh negatif

dari risk terhadap attitude

pada twitter

Rogers (2010) dan Linh (2009)

4.2 Pilot Study

Tahapan pilot study yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan menyebar kuisioner kepada 30 orang kemudian akan dilakukan pengujian reliabilitas menggunakan nilai

Cronbach Alpha. Dari hasil pengujian reliabilitas seluruh variabel laten yang digunakan pada penelitian ini memiliki nilai

Cronbach Alpha diatas 0,5 sehingga dapat dikatakan seluruh variabel laten dinyatakan

reliable dan tidak ada penghapusan indikator pada pengujian ini.

4.3 Pengumpulan Data

Kuisioner dibagikan secara online kepada 241 pengguna yang memberikan informasi pribadi pada twitter dengan rentang usia 16-25 tahun yang berada di Indonesia kemudian yang mengirimkan hasil kuisioner yang telah diisi sebanyak 241 responden.

4.4 Missing Data

Pengujian missing data digunakan untuk menguji data yang memiliki nilai yang kosong. Dari hasil penyebaran kuisioner sebanyak 241 data, tidak ada data yang kosong atau missing data. Semua data terisi dengan lengkap sehingga pada uji missing data tidak ada data yang dihapus karena tidak ada data yang kosong.

4.5 Varian Data

Pengujian varian data digunakan untuk menguji data yang memiliki nilai yang sama. Dari 241 data ada 7 data yang tidak valid karena setiap data memiliki nilai yang sama semua sehingga data yang dianalisis ke tahap berikutnya sebanyak 234 data.

4.6 Data Outlier

Pengujian data outlier digunakan untuk

menguji data yang memiliki nilai yang berbeda dengan data yang lainnya. Dari 234 data yang telah diuji, terdapat 21 data yang dikeluarkan sehingga data yang akan di analisis pada tahap pengujian berikutnya sebanyak 213 data.

4.7 Normalitas Data

Pengujian normalitas data digunakan untuk mengetahui normal atau tidaknya dari populasi data yang telah didapatkan. Dari hasil pengujian normalitas, data dari penelitian ini dinyatakan normal karena hasil dari skewness dan kurtosis

tidak ada yang memiliki nilai diatas 1,5 dan dibawah -1,5 (Tabachnick & Fidell, 2007).

4.8 Homogenitas Data

Pengujian homogenitas data digunakan untuk mengukur kecocokan homogen dari sampel yang didapatkan. Dari pengujian homogenitas, data dari penelitian ini dinyatakan berasal dari populasi yang homogen karena seluruh indikator dari penelitian ini memiliki nilai signifikasi lebih besar dari 0,01(Gastwirth, et al., 2009).

4.9 Linearitas Data

Pengujian linearitas data digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya secara signifikan hubungan linear antara variabel-variabel yang digunakan pada penelitian. Dari pengujian linearitas, rata-rata data dapat dinyatakan linear karena memiliki nilai signifikasi dibawah 0,05 (Wiyono, 2011).

4.10 Kecukupan Data

Pengujian kecukupan data digunakan mengetahui kecukupan data yang digunakan untuk analisis data. Dari pengujian kecukupan data dapat disimpulkan data yang digunakan pada penelitian ini dinyatakan cukup karena memiliki nilai KMO diatas 0,5 yaitu 0,844 (Field, 2009).

4.11 Kecocokan Keseluruhan Model (Overall Model Fit)

Terdapat beberapa indeks yang ada pada

Goodness of Fit yang akan digunakan dalam pengujian ini. Hasil dari Goodness of Fit

(6)

sudah memenuhi persyaratan atau tidak. Jika nilai belum memenuhi persyaratan maka harus melakukan modifikasi dari tiap indeks agar memenuhi persayarat sehingga dapat dikatakan model sesuai dengan data. Tabel 2 adalah nilai sebelum dan setelah dimodifikasi pada indeks

Goodness of Fit.

Tabel 2 Nilai Goodness of Fit

Indeks

Krite-ria Referensi

Nilai Sebelum

di

modifi-kasi

Nilai Setelah

di

modifi-kasi

𝑥2_/df _{< 3} Hair et al.

(1992) 2,576 2,121

GFI > 0,8 Seyal & Rafal

(1995) 0,705 0,840

AGFI > 0,7 Chou (2015) 0,657 0,790

NFI > 0,8 Bentler &

Bonnet (1980) 0,689 0,847

CFI > 0,9 Bentler &

Bonnet (1980) 0,780 0,911

RMSEA < 0,08 Hair et al.

(1992) 0,086 0,073

4.12 Kecocokan Pengukuran Model (Measurement Model Fit)

Kecocokan pengukuran model yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan CFA (Confirmatory Factor Analysis). Hubungan antara variabel laten dengan variabel manifes dapat diterima jika memiliki nilai factor loading

diatas 0,5, lebih baik jika memiliki nilai factor loading diatas 0,7, memiliki nilai C.R (critical ratio) diatas 1,960 dan p-value dibawah 0,05 (Chandio, 2011). Pada pengujian ini, seluruh variabel laten yang berhubungan dengan variabel manifes pada penelitian ini dinyatakan signifikan karena nilai dari factor loading, C.R dan p-value sesuai dengan kriteria yang ditentukan sehingga tidak ada penghapusan variabel yang tidak memenuhi.

1. Reliabilitas Konstruk

Reliabilitas konstruk adalah sebuah pengujian yang digunakan untuk mengetahui besarnya tingkat konsistensi dari sebuah indikator ketika mengukur variabel latennya. Pengujiannya menggunakan nilai dari

Composite Reliability (CR). Dari pengujian reliabilitas konstruk, seluruh variabel laten dinyatakan reliable karena memiliki nilai diatas 0,6 (Hair, et al., 2010).

2. Validitas Konstruk

Validitas konvergen adalah pengukuran

yang

digunakan

untuk

menentukan

indikator dari variabel yang sama harus

berkolerasi

tinggi.

Pengujiaanya

menggunakan

nilai

Average Variance Extracted (AVE). Dari pengujian validitas konvergen, seluruh variabel laten dinyatakan valid karena memiliki nilai diatas 0,5 (Fornell & Larcker, 1981).

Validitas diskriminan adalah pengukuran yang digunakan untuk menentukan indikator dari variabel laten yang berbeda seharusnya tidak berkolerasi tinggi. Pengujiannya dengan membandingkan nilai akar kuadrat pada AVE dengan nilai korelasi pada variabel laten yang lainnya. Dari pengujian validitas diskriminan, seluruh variabel laten dinyatakan valid karena seluruh nilai dari korelasi terhadap variabel yang lainnya memiliki nilai dibawah nilai dari akar kuadrat pada AVE. (Fornell & Larcker, 1981).

4.13 Kecocokan Model Struktural (Strucutural Model Fit)

Kecocokan model struktural pada penelitian ini menggunakan path analysis. Jika nilai dari CR > 1,96 dan p-value < 0,05 maka dapat menunjukan bahwa hipotesis tersebut dapat diterima (Chandio, 2011). Sedangkan nilai positif atau negatif dari standard regression weight digunakan untuk menentukan adanya pengaruh positif atau negatif dalam sebuah hipotesis (Linh, 2009). Tabel 3 adalah hasil dari pengujian structural model fit. Dari 16 hipotesis, hanya 6 hipotesis yang diterima, sedangkan hipotesis lainnya ditolak.

Tabel 3 Hasil Uji Structural Model Fit

Hipo-tesis

Hubu-ngan

Penga-ruh C.R

p-value

Ketera-ngan

(7)

H7 P  R Positif 5,029 *** Diterima H8 P  A Positif 1,013 0,311 Ditolak H9 SC  TP Positif 8,151 *** Diterima H10 SC  TM Positif 6,288 *** Diterima H11 SC  A Positif -0,566 0,572 Ditolak H12 TP  R Negatif -1,747 0,081 Ditolak H13 TM  R Negatif 1,108 0,268 Ditolak H14 TP  A Positif 4,217 *** Diterima H15 TM  A Positif 0,556 0,578 Ditolak H16 R  A Negatif 0,704 0,481 Ditolak

5. PEMBAHASAN

5.1 Pembahasan Hipotesis

1. Hipotesis 1

Hasil dari pengujian hipotesis H1 menunjukkan adanya pengaruh positif antara

control dengan privasi. Kendali pengguna terhadap informasi pribadinya yang telah dikirim pada twitter dapat memengaruhi kekhawatiran pengguna terhadap kerugian yang didapatkan ketika tidak menerapkan kebijakan privasi pada twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh negatif antara control

dengan privacy sehingga hipotesis H1 ditolak.

2. Hipotesis 2

Hasil dari pengujian hipotesis H1 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara

control dengan risk. Meskipun pengguna dapat mengendalikan informasi pribadi yang telah diberikan pada twitter dan mengetahui resiko yang didapatkan namun tidak ada pengaruh dari kendali pengguna terhadap informasi pribadinya yang telah dikirim pada twiter dengan kekhawatiran pengguna terhadap resiko yang didapatkan ketika memberikan informasi pribadi pada twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara control dengan resiko sehingga hipotesis H2 ditolak.

3. Hipotesis 3

awareness dengan privacy. Kesadaran pengguna untuk mengetahui cara kerja dari informasi pribadinya yang telah dikirim pada

twitter tidak memengaruhi kekhawatiran pengguna terhadap kerugian yang didapatkan jika tidak menerapkan kebijakan privasi. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara awareness dengan privacy sehingga

hipotesis H3 ditolak.

4. Hipotesis 4

Hasil dari pengujian hipotesis H4 menunjukkan adanya pengaruh negatif antara

privacy dengan security. Kekhawatiran pengguna terhadap kerugian yang didapatkan jika tidak menerapkan kebijakan privasi pada

twitter dapat memengaruhi perasaan pengguna yang menyatakan memberikan informasi pribadi pada twitter bersifat tidak aman sehingga menimbulkan resiko. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh positif antara privacy dengan security sehingga hipotesis H4 ditolak.

5. Hipotesis 5

privacy dengan trust in provider. Kekhawatiran pengguna terhadap kerugian yang didapatkan jika tidak menerapkan kebijakan privasi pada

twitter dapat memengaruhi kepercayaan pengguna terhadap layanan yang telah disediakan oleh twitter akan menjaga datanya dengan aman. Jadi dapat disimpulkan adanya pengaruh positif antara privacy dengan trust in provider sehingga hipotesis H5 diterima. 6. Hipotesis 6

privacy dengan trust in member. Kekhawatiran pengguna terhadap kerugian yang didapatkan jika tidak menerapkan kebijakan privasi pda

twitter dapat memengaruhi kepercayaan pengguna terhadap pengguna lain yang tidak akan menyalahgunakan informasi pribadinya yang telah dikirim pengguna pada twitter. Jadi dapat disimpulkan adanya pengaruh positif antara privacy dengan trust in member sehingga hipotesis H6 diterima.

7. Hipotesis 7

(8)

disimpulkan adanya pengaruh positif antara

privacy dengan risk sehingga hipotesis H7 diterima.

8. Hipotesis 8

privacy dengan attitude. Kekhawatiran pengguna terhadap kerugian yang didapatkan jika tidak menerapkan kebijakan privasi pada

twitter tidak memengaruhi sikap pengguna yang akan tetap memberikan informasi pribadi pada

twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara privacy dengan attitude

sehingga hipotesis H8 ditolak.

9. Hipotesis 9

security dengan trust in provider. Perasaan pengguna yang menyatakan twitter bersifat aman dalam melindungi informasi pribadinya sehingga tidak menimbulkan resiko dapat memengaruhi kepercayaan pengguna terhadap penyedia layanan pada twitter yang akan melindungi datanya dengan aman. Jadi dapat disimpulkan adanya pengaruh positif antara

security dengan trust in provider sehingga hipotesis H9 diterima.

10. Hipotesis 10

security dengan trust in member. Perasaan pengguna yang menyatakan twitter bersifat aman sehingga tidak menimbulkan resiko dapat memengaruhi kepercayaan pengguna terhadap pengguna lain yang tidak akan menyalahgunakan informasi yang telah dikirim pengguna pada twitter. Jadi dapat disimpulkan adanya pengaruh positif antara security dengan

trust in member sehingga hipotesis H10 diterima.

11. Hipotesis 11

security dengan attitude. Perasaan pengguna yang menyatakan twitter bersifat aman dalam melindungi informasi pribadinya sehingga tidak menimbulkan resiko tidak memengaruhi sikap pengguna yang akan tetap memberikan

informasi pribadi pada twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara

security dengan attitude sehingga hipotesis H11 ditolak.

12. Hipotesis 12

trust in provider dengan risk. Kepercayaan pengguna terhadap layanan yang telah disediakan oleh twitter akan menjaga datanya dengan aman tidak memengaruhi kekhawatiran pengguna terhadap resiko yang didapatkan ketika memebrikan informasi pribadi pada

twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara trust in provider dengan risk

sehingga hipotesis H12 ditolak.

13. Hipotesis 13

trust in member dengan risk. Kepercayaan pengguna terhadap pengguna lain yang tidak akan menyalahgunakan informasi yang telah dikirim pengguna pada twitter tidak memengaruhi kekhawatiran pengguna terhadap resiko yang didapatka ketika memberikan informasi pribadi pada twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara trust in member dengan risk sehingga hipotesis H13 ditolak.

14. Hipotesis 14

trust in provider dengan attitude. Kepercayaan pengguna terhadap layanan yang telah disediakan oleh twitter akan menjaga datanya dengan aman dapat memengaruhi sikap pengguna yang akan tetap memberikan informasi pribadi pada twitter. Jadi dapat disimpulkan adanya pengaruh positif antara

trust in provider dengan attitude sehingga hipotesis H14 diterima.

15. Hipotesis 15

(9)

memengaruhi sikap pengguna yang akan tetap memberikan informasi pribadi pada twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara trust in member dengan attitude sehingga hipotesis H15 ditolak.

16. Hipotesis 16

Hasil dari pengujian hipotesis H16 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara risk

dengan attitude. Kekhawatiran pengguna terhadap resiko yang didapatkan ketika memberikan informasi pribadi pada twitter

tidak memengaruhi sikap pengguna yang akan tetap memberikan informasi pribadi pada

twitter. Jadi dapat disimpulkan tidak adanya pengaruh antara risk dengan attitude sehingga hipotesis H16 ditolak.

6. PENUTUP

Faktor-faktor yang dapat memengaruhi sikap pengguna twitter tentang pemberian informasi pribadi adalah trust in provider. Jadi pengguna akan tetap memberikan informasi pribadi pada twitter jika pengguna percaya bahwa layanan yang telah disediakan oleh

twitter akan menjaga informasi pribadinya dengan aman sehingga informasi pribadinya tidak akan disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.

Model yang digunakan pada penelitian ini dinyatakan cocok dalam menganalisis penelitian tentang faktor-faktor yang dapat memengaruhi sikap pengguna twitter tentang pemberian informasi pribadi karena pada tahap pengujian keseluruhan model, seluruh nilai dari indeks pada Goodness of Fit telah memenuhi kriteria.

7. DAFTAR PUSTAKA

Boyd, D., 2008. Facebook’s Privacy

Trainwreck: Exposure, Invasion, and Social Convergence.. Converge, 14(1), pp. 13-20.

Buckel, T. & Thiesse, F., 2013. Predicting The Disclosure of Personal Information on Social Networks: An Empirical Investigation. Germany: University of Wurzburg.

Chandio, F. H., 2011. Studying Acceptance Of Online Banking Information System: A Structural Equation Model. London:

Brunel University.

Culnan, M. J., 1995. Consumer Awareness of Name Removal Procedures: Implications for Direct Marketing. Journal of Direct Marketing, 9(2), pp. 10-19.

Dwyer, C., Passerini, K. & Hiltz, S. R., 2007. Trust and Privacy Concern within Social Networking Sites: A Comparison of Facebook and MySpace. Proceedings of the Thirteenth Americas Conference on Information Systems.

Fishbein, M. A. & Ajzen, I., 1975. Belief, Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Canada: Addison-Wesley Publishing Company.

Flavian, C. & Guinaliu, M., 2006. Consumer Trust, Perceived Security and Privacy Policy Three Basic Elements of Loyalty to a Website. Industrial Management & Data Systems, 106(5), pp. 601-620. Field, A., 2009. Discovering Statistics Using

SPSS. 3 penyunt. Mu'tah University, Karak, Jordan: SAGE Publication. Fornell, C. & Larcker, D. F., 1981. Evaluating

Structural Equation Modeling with Unobservable Variabels and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), pp. 39-50. Gastwirth, J. L., Gel, Y. R. & Miao, W., 2009.

The Impact of Levene’s Test of Equality of Variances on Statistical Theory and Practice. Statistical Science, 24(3), pp. 343-360.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E., 2010. Multivariate Data Analysis. 7 penyunt. New York: Pearson Prentice Hall.

Hoffman, D. L., Novak, T. P. & Peralta, M., 1999. Building Consumer Trust in Online Environments: The Case for Information Privacy. Communications of the ACM, 42(4), pp. 80-85.

(10)

-akhirnya-akui-adanya-pencurian-data-pengguna [Diakses 20 Desember 2016].

Krasnova, H., Koroleva, K., Spiekermann, S. & Thomas, H., 2010. Online Social Networks: Why We Disclose. Journal of Information Technology.

Kuo, K.-M. & Talley, P. C., 2014. An Empirical Investigation of the Privacy Concerns of Social Network Site Users in Taiwan. International Journal of Scientific Knowledge, 5(2), pp. 2305-1493. Linck, K., Pousttchi, K. & Wiedemann, D. G.,

2006. Security Issues in Mobile Payment from the Customer Viewpoint. Gothenburg, Sweden, Proceedings of the 14th European Conference (ECIS 2006).

Linh, P. T. T., 2009. The Effect of Perceived Risk on Attitudes,Intention and Consumption of Fish in Hanoi. Master Thesis in Fisheries and Aquaculture, Nha Trang University, Vietnam.

Maholtra, N. K., Kim, S. S. & Agarwal, J., 2004.

Internet Users’s Information Privacy

Concerns (IUIPC): The Construct, the Scale, and A Causal Model. Information Systems Research, 15(4), pp. 336-355. Mayer, R. C., Davis, J. H. & Schoorman, F. D.,

1995. An Integrative Model of Organizational Trust. The Academy of Management Review., 20(3), pp. 709-734.

Mufarida, B., 2016. Sosial Media Menurut Segmentasi Usia. [Online] Tersedia di:

http://www.koran-sindo.com/news.php?r=5&n=14&date= 2016-04-19 [Diakses 19 Desember 2016].

Papadopoulou, P., 2007. Applying Virtual Reality for Trust-Building E-Commerce Envirnoments. Virtual Reality, Volume 11, p. 107–127.

Rogers, M., 2010. Consumers’ Attitudes,

Perceived Risk, Trust and Internet Banking Adoption in Uganda. Doctoral Dissertation, Makerere University. Shin, D.-H., 2010. The Effects of Trust, Security

and Privacy in Social Networking: A Security Based Approach to Understand

the Pattern of Adoption. Interacting with Computerd, 22(5), pp. 428-438.

Slyke, C. V., Shim, J. T., Johnson, R. & Jiang, J., 2006. Concern for Information Privacy and Online Consumer Purchasing. Journal of the Association for Information Systems, 7(6), pp. 415-444.

Somo, S. A. & Naz, F., 2015. Consumers` Perception of Quality, Attitude and Consumption Intention: A Study of Young Spanish Students` Consumption of Norwegian Salmon. Master of Degree Thesis, Aalesund University College. Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S., 2007. Using

Multivariate Statistics. 5 penyunt. New York: Pearson.

Wahyudi, R., 2015. Pengguna Twitter di Indonesia Capai 50 Juta. [Online]

Tersedia di:

http://tekno.kompas.com/read/2015/03/ 26/16465417/Pengguna.Twitter.di.Indo nesia.Capai.50.Juta [Diakses 21 Maret 2017].

Wiyono, G., 2011. Merancang Penelitian Bisnis dengan Alat Analisis SPSS 17.0 & SmartPLS 2.0. Yogyakarta: Unit Penerbit dan Percetakan STIM YKPN Yogyakarta.

Wu, M.-Y., Chou, H.-P., Weng, Y.-C. & Huang, Y.-H., 2011. TAM2-based Study of Website User Behavior—Using Web 2.0 Websites as an Example. Wseas Transactions on Business and Economics, 8(4), pp. 133-151.

Xu, H., Dinev, T. & Hart, P., 2011. Information Privacy Concerns: Linking Individual Perceptions With Institutional Privacy Assurances. Journal of the Association for Information Systems, 12(12), pp. 798-824.