Hoaks, Filter Bubble Dan Echo chambers Di Media Sosial: Kasus Pilkada 2024cial Media: The Case Of The 2024 Regional Election chambers Di Media Sosial: Kasus Pilkada 2024
Bilah Samping Artikel
Read Counter : 82
Download : 62
Isi Artikel Utama
Abstrak
Penyebaran hoaks di media sosial makin marak menjelang Pilkada 2024. Fenomena ini diperparah oleh algoritma personalisasi yang menciptakan Filter Bubble dan Echo Chambers dimana pengguna hanya terpapar informasi yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran tetang penyebaran hoaks terkait Pilkada 2024 di media sosial serta peram Filter Bubble dan Echo Chambers terhadapnya. Metode penelitian adalah Netnografi dengan pendekatan kualitatif. Hasil oenelitian menemukan bahwa hoaks yang beredar sebagian besar berfokus pada Pilkada Gubernur/Wakil Gubernur. Isinya menyesatkan, fitnah dan manipulasi fakta dengan tujuan memengaruhi opini publik dan menjatuhkan calon tertentu. Hoaks disertai dengan gambar/video yang telah di edit di luar konteks untuk mendukung narasi yang salah. Sedangkan media sosial seperti TikTok dan Instagram menjadi platform utama untuk menyebarkan hoaks dengan cepat.Dampak negatif yang terjadi yaitu hoaks memicu polarisasi di masyarakat dan memperuncing perpecahan. Akun-akun penyebar hoaks ini beroperasi dalam lingkaran tertutup (Filter bubble dan Echo chambers), sehingga hoaks dapat menyebar dengan cepat dan sulit dibantah. Penyebarannya pun dapat merusak kepercayaan politik terhadap informasi dan intitusi serta mengganggu jalannya demokrasi yang sehat dengan cara memanipulasi opini unlik.
Rincian Artikel
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Kebijakan yang diajukan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka
Syarat yang harus dipenuhi oleh Penulis sebagai berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Commons Attribution License yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
Referensi
APJII. (2024). APJII Jumlah Pengguna Internet Indonesia Tembus 221 Juta. https://apjii.or.id/berita/d/apjii-jumlah-pengguna-internet-indonesia-tembus-221-juta-orang.
Amrollahi, A. (2021). A Conceptual Tool to Eliminate Filter Bubbles in Social Networks. Australasian Journal of Information Systems, 25, 1–16. https://doi.org/10.3127/AJIS.V25I0.2867.
Boyd, D. (2009). Social Media is here to Say…now what? Redmond Washington: Microsoft Tech Fest.
Bradshaw, S., Bailey, H., & Howard, P. N. (2021). Industrialized disinformation: 2020 global inventory of organized social media manipulation. Oxford Internet Institute. https://demtech.oii.ox.ac.uk/research/posts/industrialized-disinformation/
Bruns, A. (2019). Filter bubble. Internet Policy Review, 8(4), 1–14. https:doi.org/10.14763/2019.4.1426.
Chen, S. (2023). How Social Media Can Solve the Problem of “Filter Bubbles” Under the NewMedia Algorithm Recommendation Mechanism the Example of Tik Tok. Atlantis Press SARL. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-062-6_165.
Figà Talamanca, G., & Arfini, S. (2022). Through the Newsfeed Glass: Rethinking Filter Bubbles and Echo Chambers. In Philosophy and Technology (Vol. 35, Issue 1). https:doi.org/10.1007/s13347-021-00494-z.
Flaxman, S., Goel, S., & Rao, J. M. (2016). Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption. Public Opinion Quarterly, 80(Specialissue1), 298–320. doi.org/10.1093/poq/nfw006.
Fletcher, R., Kalogeropoulos, A., & Nielsen, R. K. (2021). More news, less dogma? Measuring the individual-level effects of algorithmic selection on political online news exposure. Current Opinion in Psychology, 40, 7–12. https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2020.07.024
Griffin, E. (2009). A First Look at Communication Theory. McGraw-Hill.
Hariri, F. R., & Rochim, L. W. (2022). Sistem Rekomendasi Produk Aplikasi Marketplace Berdasarkan Karakteristik Pembeli Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering. Teknika, 11(3), 208–217. https://doi.org/10.34148/teknika.v11i3.538.
Juditha, C. (2018). Hoax Communication Interactivity in Social Media and Anticipation (Interaksi Komunikasi Hoax di Media Sosial serta Antisipasinya). Journal Pekommas, 3(1), 31. https://doi.org/10.30818/jpkm.2018.2030104.
Juditha, C. (2020). People Behavior Related To The Spread Of Covid-19’s Hoax. Journal Pekommas, 5(2), 105. https://doi.org/10.30818/jpkm.2020.2050201.
Juditha, C., & Darmawan, J. J. (2023). Tiktok ’ s Stitch Trends As A Feature Of Citizens ’ Negation In Communication On Social Media Tren Stitch Tiktok Sebagai Fitur Penegasian Warganet Dalam Komunikasi Di Media Sosial. 242–258.
Komdigi. (2024). Siaran Pers No. 218/Hm/Kominfo/03/2024 Tentang Jelang Pilkada Serentak, Menkominfo: Ratusan Isu Hoaks Telah Ditangani. Komdigi.go.id/berita/siaran-pers/detail/siaran-pers-no-218-hm-kominfo-03-2024-tentang-jelang-pilkada-serentak-menkominfo-ratusan-isu-hoaks-telah-ditangani.
Kominfo. (2024). Hingga Akhir Tahun 2023, Kominfo Tangani 12.547 Isu Hoaks. https://www.kominfo.go.id/content/detail/53899/siaran-pers-no-02hmkominfo012024-tentang-hingga-akhir-tahun-2023-kominfo-tangani-12547-isu-hoaks/0/siaran_pers.
Kompascom. (2024). Survey APJII Hoaks Politik Mendominasi Media Sosial. https://www.kompas.com/cekfakta/read/2024/02/02/213000182/survei-apjii-hoaks-politik-mendominasi-media-sosial.
Kozinet, R. V. (2010). Netnography: Doing Ethnographic Research Online. Sage Publications Ltd.
Lund, C., & Zhong, S. (2024). The algorithmic rabbit hole: A comparative analysis of TikTok’s interest-graph vs. Instagram’s social-graph in driving political polarization. Journal of Social Media Analytics, 12(1), 45–62.
Maulidia, V. A., & Santoso, A. D. (2025). The role of TikTok’s algorithm in political polarization and disinformation in Indonesia: A computational approach. Cakra Communico: Jurnal Ilmu Komunikasi, 2(2), 88–104.
Nasrullah, R. (2017). Media Sosial. Simbiosa Rekatama Media.
Nguyen, C.T. (2020). Echo chambers and epistemic bubbles. Episteme, 17(2), 141- 161. https://doi.org/10.1017/epi.2018.32.
Pariser, E. (2011). The filter bubble: what the internet is hiding from you. In British Politics and Policy at LSE. https://books.google.com/books/about/The_Filter_Bubble.html?hl=it&id=-FWO0puw3nYC.
Rhodes, SC. (2021). Filter Bubbles, Echo Chambers, and Fake News: How Social Media Conditions Individuals to Be Less Critical of Political Misinformation Political Communication 39(6):1-22DOI: 10.1080/10584609.2021.1910887.
Saeed, F. (2022). Filter Bubble and Fake News: Facebook and Journalist Ethics. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 06(10), 59–65. https://doi.org/10.47772/ijriss.2022.61004.
Spohr, D. (2021). Fake news and ideological polarization: Filter bubbles and echo chambers on social media. Business Information Review, 34(3), 150–160. https://doi.org/10.1177/0266382117722446
Sunstein, C. R. (2002). The Law of Group Polarization. Journal of Political Philosophy, 10, 175-195. https://doi.org/10.1111/1467-9760.00148.
Wason, P. C. (1960). On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12(3), 129-140.
Woolley, S. C. (2023). Manufacturing consent 2.0: Computational propaganda, bots, and the future of digital democracy. Oxford University Press.
Wulandari, V., Rullyana, G., & Ardiansah, A. (2021). Pengaruh algoritma filter bubble dan echo chamber terhadap perilaku penggunaan internet. Berkala Ilmu Perpustakaan Dan Informasi, 17(1), 98–111. https://doi.org/10.22146/bip.v17i1.423.
Zimmer, Franziska, Katrin Scheibe, W. G. S. (2019). Echo Chambers And Filter Bubbles Of Fake News In Social Media: Man- Made Or Produced By Algorithms ?.