Volume 12, Issue 2, 01 June 2021, Pages. 310-329

## J urnal M anajemen (E disi E lektronik )

## Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor
http://dx.doi.org/10.32832 jm-uika.v12i2.4327
Efek Beban Informasi Media Sosial terhadap Respon Psikologis dan Niat Isolasi Mandiri serta  Pembelian Tidak Biasa Selama Pandemi Covid-19
Purwanto 1* , Dedy Ansari Harahap 2 , Dita Amanah 3 , Muji Gunarto 4
1) Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas WR. Supratman, Surabaya
2) Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Bandung
3) Fakultas Pendidikan Ekonomi dan Bisnis Universitas Pendidikan Indonesia
4) Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Bina Darma, Palembang *Correspondent author: cakpo3r@gmail.com

## A R T I C L E I N F O
DOI: 10.32832 jm-uika.v12i2.4327
Article history: Received: 20-February-2021 Accepted: 22-February-2021 Available online: 01-June-2021
Keywords: Information overload, perceived severity, cyberchondria, voluntarily self-isolation, unsual purchase

## A B S T R A C T
During  the  COVID-19  pandemic,  unusual  consumer  behavior  oc- curred, such as buying large quantities of basic necessities. The re- searchers investigated this behavior when fears of consumer market disruption start to occur  in  order  to  determine human  behavior  in this  unique  situation.  Based  on  the  stimulus-organism-response (SOR) framework, a structural model that links multiple online in- formation  sources  (environmental  stimuli)  and  two  behavioral  re- sponses, unusual buying and self-isolation, was constructed. To test the proposed model, we collected data from 236 respondents in In- donesia through an online survey and conducted an analysis using PLS-SEM. The results of analysis show a strong correlation between self-isolation and intention to make an unusual purchase, and pro- vide empirical evidence that the reported consumer behavior was di- rectly related to the estimated time spent in self-isolation. Further- more,  results  of  the  present  study  show  that  information  overload was a strong predictor of cyberchondria. Perceived severity of situ- ation and cyberchondria had a significant effect on people’s inten- tions to make unusual purchases and voluntary self-isolation.
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
310 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)

## 1. INTRODUCTION
Beberapa  wabah  epidemi  telah  terjadi  dalam  sejarah  dunia  akhir-akhir  ini,  misalnya  Ebola, SARS,  MERS,  flu  babi,  dan  demam  berdarah  (Balinska  &  Rizzo,  2009).  Wabah  tersebut berdampak pada dua kategori perilaku manusia: Perilaku konsumen (Miri et al ., 2020) dan per- ilaku mitigasi risiko kesehatan (La Torre, 2019). Implikasi ekonomi makro yang parah biasanya terjadi di daerah yang dilanda pandemi yang menyebabkan pengangguran, ketidakpastian, dan resesi ekonomi. Wabah dan pandemi berdampak signifikan terhadap perilaku konsumen.  Lebih lanjut Goodwin et al (2019) menyatakan bahwa selama masa pandemi terjadi peningkatan pem- belian makanan, masker, pembersih tangan, dan barang-barang lain yang dianggap penting un- tuk menyelamatkan diri dari pandemi. Perilaku konsumen yang tidak biasa, seperti menimbun masker  dan  kebutuhan  bahan  pokok,  terjadi  di  seluruh  dunia  selama  Maret  2020  saat  virus COVID-19  berkembang  menjadi  pandemi  (Miri et  al .,  2020;  Wang et  al .,  2020).  Dugaan penyebabnya bukan hanya ancaman kesehatan COVID-19 yang membayangi dan kemungkinan risiko dikarantina, tetapi juga ketakutan akan penyakit yang menyebabkan pabrik menghentikan produksi dan gangguan rantai pasokan (Laato et al ., 2020). Layanan ritel dan konsumen men- galami situasi yang tidak biasa dalam beberapa hal, antara lain perburuan barang-barang ter- tentu di awal pandemi menyebabkan stok barang kosong, harga tidak stabil, sementara barang- barang lainnya mengalami surplus di semua minimarket atau toko-toko lainnya. Laporan dari Google  Covid-19 community  mobility  reports (2020)  menunjukkan  bahwa  akses  ke layanan ritel dan pariwisata merosot tajam di seluruh dunia termasuk Indonesia karena pandemi Covid-19.
Perubahan  perilaku  konsumen  berdampak  tidak  hanya  terhadap  toko  kelontong,  minimarket, kafetaria, dan restoran, tetapi juga pemasoknya. Setidaknya ada tiga alasan penting bagi layanan ritel dan konsumen untuk memahami proses dan alasan mendasar yang menyebabkan perilaku tidak  biasa  yang  terjadi: pertama ,  dapat  bereaksi  lebih  baik  terhadap  situasi  serupa  di  masa depan; kedua , membantu layanan ritel dan konsumen yang saat ini menderita untuk mengatasi pandemi COVID-19 yang sedang berlangsung; dan ketiga, memberikan pengetahuan mengenai transisi optimal kekebiasaan baru ( new normal ) layanan konsumen dan ritel yang diperkirakan muncul setelah pandemi COVID-19 teratasi (Laato et al ., 2020).
Penelitian sebelumnya tentang motivasi perubahan perilaku dalam mengambil keputusan pada tingkat individu dan pemerintah selama wabah dan pandemi rentan terhadap kesalahan dan bias dalam situasi  baru yang penuh ketidakpastian (Weinstein,  1988;  Wen et  al ., 2005). Semakin tinggi  ketidakpastian, dan ambiguitas, semakin gamang tindakan yang diambil  oleh individu (Brug et al ., 2009), apalagi ketidakpastian itu disebabkan oleh berbagai informasi dari media sosial. Sumber informasi selama masa pandemic covid 19 berperan penting dalam perilaku kon- sumen (Laato et al ., 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memahami  peran  informasi  dalam  perilaku  konsumen  selama situasi  yang belum pernah terjadi sebelumnya pada skala global yang mengandung ancaman
terhentinya  produksi  pabrik  yang  membayangi  dan  terganggunya  rantai  pasokan. Pertama , meski  beberapa  studi  telah  dilakukan  mengenai  bencana  dan  epidemi  lokal,  tetapi  pandemi dengan besaran dan dampak ekonomi seperti COVID-19 belum terlihat dalam satu dekade ter- akhir. Penelitian sebelumnya hanya berfokus pada motivasi perlindungan dan upaya kesehatan individu (Gamma et al ., 2017; Rubin et al ., 2009; Timpka et al ., 2014) bukan terkait dengan perilaku konsumen seperti melakukan pembelian yang tidak biasa karena dalam keadaan panik. Kedua , literatur sebelumnya juga tidak meneliti secara mendalam bagaimana sumber informasi online mempengaruhi  perubahan  perilaku  selama  pandemi.  Konteks  pandemi  COVID-19 memungkinkan  peneliti  untuk  menganalisa  bagaimana  orang-orang  berperilaku  selama  pan- demi global yang serius saat informasi mengenai hal itu disiarkan melalui berbagai media online yang sangat seporadis.
Studi  ini  diharapakan  dapat  mengatasi  kesenjangan  penelitian  sebelumnya  melalui  analisis kerangka Stimulus-Organism-Respons e  (S-O-R)  (Mehrabian  &  Russell,  1974)  dengan mengajukan  stimulus  lingkungan  yakni  sumber  informasi online tentang  COVID-19  yang berdampak  pada  respon  psikologis  dan  pada  akhirnya  menyebabkan  perilaku  terkait  isolasi mandiri secara sukarela dan pembelian yang tidak biasa.
Peneliti  mengemukakan  bahwa  menggabungkan  sudut  pandang  S-O-R  dengan  lensa  teoritis Protection Model Theory (Rogers, 1975) dan Cognitive Loading Theory (Sweller, 2011) yang dapat digunakan untuk memahami perilaku manusia selama pandemi, akan memberikan wawa- san tentang bagaimana stimulus lingkungan yang terkait dengan pandemi menyebabkan pem- belian  tidak  biasa.  Model  S-O-R  memiliki  kemampuan  dalam  menjelaskan  bagaimana  kon- sumen bereaksi terhadap stimulus lingkungan yang baru (Mehrabian & Russell, 1974; Vieira, 2013; Xu et al ., 2014; Gao & Bai, 2014). Penalaran teoritis dari Protection Model Theory/ teori model  perlindungan  (Rogers,  1975)  dan Cognitive  Loading  Theory/ teori  beban  kognitif (Sweller,  2011)  digunakan  untuk  menetapkan  kausalitas  di  antara  konstruks-konstruks  yang relevan dan untuk memberikan wawasan tentang bagaimana informasi media online menyebab- kan pembelian yang tidak biasa karena panik. Bagian selanjutnya akan membahas literatur dan hipotesis penelitian, menjelaskan metodologi penelitian, penyajian hasil dan pembahasan, serta kesimpulan dan saran.

## 2. LITERATURE REVIEW
Penggunaan kerangka kerja S-O-R sebagai teori sangat relevan dalam memperkuat kerangka model yang diajukan.   Penelitian sebelumnya menyatakan bahwa penggunaan kerangka S-O- R  menunjukkan  ketepatan  prediktifnya  dalam  menjelaskan  cara  konsumen  ritel  bereaksi  ter- hadap stimulus lingkungan yang baru (Gao & Bai, 2014; Mehrabian & Russell, 1974; Vieira, 2013; Xu et al ., 2014) sehingga berdampak pada perilaku konsumen.
312 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)
Peneliti pemasaran menggunakan kerangka S-O-R untuk memahami faktor lingkungan (Xu et al ., 2014). Kerangka kerja ini didasarkan pada penelitian Mehrabian & Russell (1974), yang mengkonseptualisasikan  perilaku  terjadi  dipengaruhi  oleh  suatu  lingkungan  sebagai  stimulus (sumber  informasi)  yang  mempengaruhi  organisme  (persepsi  keparahan  dan cyberchondria ) yang pada akhirnya menyebabkan respon perilaku (melakukan isolasi mandiri dan melakukan pembelian tidak biasa). Konseptualisasi tiga bagian tersebut ( stimulus, organism dan response ) dijadikan sebagai kerangka model (Xu et al ., 2014).  Konteks pandemi global, membuat peneliti berpendapat bahwa sumber informasi sebagai stimulus, dengan argumentasi karena meluasnya penggunaan sumber berita online membuat pandemi COVID-19 menjadi unik di antara pan- demi sebelumnya. Oleh karena itu peneliti berfokus pada sumber informasi online sebagai stim- ulus yang dapat menyebabkan kelebihan beban informasi atau information overloaded (Dhir et al ., 2018, 2019; Malik et al ., 2020; Whelan et al ., 2020a), yang pada akhirnya mengakibatkan respon psikologis (perspepsi keparahan dan cyberchondria ) dan perilaku (isolasi mandiri dan pembelian tidak biasa).
Media online sebagai stimulus yang dapat menyebabkan terjadinya kelebihan beban informasi dapat dijelaskan menggunakan teori beban kognitif (TBK) (Sweller, 2011). Lebih lanjut Sweller (2011)  menyatakan  bahwa  otak  manusia  dalam  memproses  informasi  baru  yang  sumbernya secara berlebihan dapat menyebabakan information overloaded .TBK didasarkan pada angga- pan bahwa manusia memiliki kapasitas kognitif yang terbatas. Situasi saat kapasitas ini terlam- paui disebut cognitive overload , dan ini memicu respons stres pada manusia untuk mengambil langkah mundur ke situasi yang lebih aman dan tidak terlalu berat. Oleh karena itu, para peneliti menggunakan TBK untuk menjelaskan berbagai macam fenomena yang membutuhkan proses kognitif dan konseptualisasi situasi; misalnya, mengapa orang mengalami information overload dan communication  overload (Dhir et  al .,  2018,  2019;  Malik et  al .,  2020a;  Whelan et  al ., 2020a). Kualitas berita, informasi, dan komunikasi mengenai COVID-19 berperan penting da- lam pengambilan keputusan dan perilaku individu (Laato et al ., 2020). TBK menyatakan bahwa jika  kapasitas  kognitif  untuk  memproses  informasi  mengalami  kelebihan  beban  ( overload ), maka respon perilaku ( organism ) dapat berpengaruh secara merugikan yang berkontribusi bagi kemungkinan tindakan irasional (Sweller, 2011). Pengetahuan sebelumnya, kemampuan ber- pikir, dan self-efficacy individu  memiliki  efek terhadap respons  perilaku (Attiq et  al ., 2017). Meski  lingkungan  pada  akhirnya  mendorong organisme menuju reaksi  tertentu,  karakteristik individu dan kelompok dapat bertindak sebagai kekuatan yang berlawanan atau menguatkan.
Penelitian ini juga menggunakan teori model perlindungan (TMP) untuk mendukung kerangka kerja S-O-R, yang menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi motivasi untuk mengambil langkah  menghadapi  ancaman  kesehatan  yang  akan  datang  (Rogers,  1975).  Teori  tersebut mengemukakan bahwa motivasi untuk mengadopsi tindakan perlindungan, seperti isolasi diri, adalah akibat dari ancaman pribadi dan penilaian koping. Penilaian ancaman biasanya merupa- kan persepsi keparahan dan kerentanan. Persepsi keparahan mengacu pada keseriusan situasi secara  keseluruhan,  sebagaimana  tersirat  dari  namanya.  Persepsi  kerentanan  mengacu  pada
seberapa besar kemungkinan individu menganggap diri mereka berisiko. Penilaian koping ada- lah  estimasi  personal  atas  kemampuan  individu  untuk  mengatasi  situasi  (Brug et  al .,  2009). Penilaian koping biasanya dilihat sebagai  efikasi  diri, efikasi respons, dan biaya respons.  Ini berarti bahwa para ahli sering menggunakan literatur efikasi diri dalam penelitian TMP untuk memahami  pengaruh  dari  penilaian  ancaman  dan  penilaian  koping  terhadap  adopsi  tindakan perlindungan kesehatan (Maddux & Rogers, 1983). Dengan demikian, TMP sudah digunakan dalam berbagai konteks untuk memahami motivasi pengguna, misalnya, perilaku yang berhub- ungan dengan kesehatan (Milne et al ., 2000) dan perilaku pro-lingkungan (Kothe et al ., 2019).
Model penelitian, terkait konstruk persepsi keparahan dan efikasi diri dari TMP untuk meng- gambarkan penilaian ancaman dan koping individu selama COVID-19.  Kelebihan beban in- formasi dari TBK untuk menggambarkan beban kognitif yang disebabkan oleh banyaknya in- formasi COVID-19 yang tersedia pada individu. Studi ini meneliti efek dari sumber informasi online terhadap perilaku, seperti perilaku kecanduan dalam mencari informasi terkait Covid-19 (Starcevic & Berle, 2013). Perilaku demikian kita sebut sebagai gejala cyberchondria (Jokić- Begić et  al .,  2019.  Mengadopsi  konstruk cyberchondria untuk  menggambarkan  kecemasan kesehatan yang mungkin timbul dari COVID-19. Kerangka kerja S-O-R (Mehrabian & Russell, 1974), menempatkan media online sebagai stimulus lingkungan, dan dua respon psikologis ( cy- berchondria dan persepsi keparahan) sebagai organisme, serta dua perilaku (niat untuk men- gisolasi diri dan niat untuk melakukan pembelian yang tidak biasa) sebagai respon.

## Dampak Tekanan Sumber Informasi Terhadap Persepsi Keparahan
Masyarakat dibanjiri berita yang disiarkan melalui berbagai media, antara lain radio, internet, surat kabar tradisional, email, dan media sosial saat ini. Keterlimpahan informasi dari internet merupakan salah satu alasan yang membedakan COVID-19 dari pandemi sebelumnya (Farooq et al ., 2020). Sumber  informasi  online mengacu  pada  banyaknya  sumber  online  yang  digunakan  orang  untuk menerima informasi. Memahami banyaknya informasi dari berbagai sumber tidaklah mudah, karena berita yang bertentangan, tidak jelas, dan bahkan palsu beredar terus-menerus di internet (Laato et al ., 2020; Talwar et al ., 2019, 2020). Selama peristiwa yang belum pernah terjadi sebelumnya dan tidak  biasa,  seperti  pandemi  COVID-19,  situasi  yang  baru  tersebut  tidak  memungkinkan  untuk mengandalkan  secara  ekstensif  pada  struktur  pengetahuan  kognitif  yang  sudah  ada,  yang  dapat meningkatkan banyaknya berita palsu yang beredar (Ahmed et al ., 2020; Laato et al ., 2020).
Kemampuan pemrosesan informasi seseorang dalam situasi tertentu merupakan hasil dari penge- tahuan dan keterampilan memroses informasi, keadaan afektif seseorang, beban kognitif intrinsik, sesuatu yang asing, dan melekat pada hal-hal yang baru saja dialami, serta penyajian informasi baru yang  secara terus menerus  (Sweller,  2011).  Penelitian  sebelumnya  secara  empiris memverifikasi dampak dari platform komunikasi melalui pembuktian, bahwa karakteristik dan sistem  informasi meningkatkan beban informasi individu (Lee et al ., 2016). Mengikuti temuan dari studi ini, peneliti
314 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)
menyatakan bahwa setelah seseorang menerima terlalu banyak informasi (dan sering kali berten- tangan  dan  menyesatkan)  tentang  COVID-19,  mereka  menjadi  kewalahan  dan  kemudian  men- galami kelebihan beban informasi. Dengan demikian, kelebihan beban informasi merupakan akibat dari  menerima  informasi  (baru)  dalam  jumlah  besar  dalam  interval  waktu  yang  terbatas,  dan melampaui kemampuan pemrosesan memori kerja seseorang saat itu (Sweller, 2011; Whelan et al ., 2020a).
Persepsi keparahan adalah sejauh mana seseorang percaya bahwa suatu ancaman (misalnya, penya- kit) itu serius (Floyd et al ., 2000). Persepsi keparahan juga mencerminkan seberapa serius penularan penyakit tersebut di tingkat individu dan kelompok. Persepsi keparahan merupakan salah satu kon- struks utama dalam beberapa model teoritis populer (seperti TMP) yang mempengaruhi persepsi risiko dan menciptakan motivasi untuk mengambil tindakan pencegahan terhadap suatu penyakit (Rogers, 1975). Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa persepsi keparahan secara signifikan memprediksi  intensi  untuk  mengambil  tindakan  sehubungan  dengan  penyakit  yang  mengancam jiwa, seperti masalah kesehatan akut (Ruthig, 2016) dan pandemi (Bults et al ., 2015). Agar peru- bahan perilaku terjadi, manusia harus merasa memiliki alasan yang cukup untuk berubah. Tetapi, peneliti menemukan bahwa niat perilaku yang kuat hanya berdampak kecil hingga sedang terhadap perubahan perilaku (Webb & Sheeran, 2006).
Pada kasus COVID-19, kejadian serius terkait penyakit ini muncul secara online pada Maret 2020. Munculnya  informasi  tentang  rencana  pemerintah  menyiapkan  tindakan  karantina,  membatasi pergerakan, dan menutup perbatasan. Berita dari berbagai media juga bermunculan tentang pabrik- pabrik  yang  menghentikan  produksi  dan  rantai  pasokan  yang  terganggu,  sehingga  menimbulkan kekhawatiran akan kekurangan persedian pangan (Maital et al ., 2020). Banyaknya sumber infor- masi,  seperti  media  sosial  mengenai  pengaruh  sosial  berperan,  menyampaikan  situasi  tersebut kepada masyarakat (Kelman, 1958). Jika saluran komunikasi yang tampaknya berbeda mengkomu- nikasikan berita yang sama, maka hal ini dapat meningkatkan persepsi orang tentang  keterkaitan informasi  satu  sama  lain.  Sejalan  dengan  itu,  peneliti  berpendapat  bahwa  semakin  besar  jumlah sumber  informasi  yang  mengkomunikasikan  keparahan  situasi,  semakin  parah  persepsi  individu yang timbul atas situasi tersebut.
Kelebihan beban informasi adalah keadaan kelebihan beban kognitif yang memicu respon stres pada manusia untuk sementara waktu menjauhkan diri sendiri dari lingkungan (Sweller, 2011). Tanpa kemampuan untuk menangani informasi yang tersedia dan mengkonseptualisasikan apa yang se- dang  terjadi,  manusia  tidak  dapat  berperilaku  dan  merespons  secara  optimal  (Brug et  al .,  2009; Weinstein,  1988).  Kurangnya  kapasitas  kognitif  untuk  memproses  informasi  yang  tersedia,  me- maksa orang untuk menebak-nebak keparahan situasi. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa dalam situasi ini manusia cenderung mencari titik aman (Lupien & Lepage, 2001). Manusia tidak dapat mengkonseptualisasikan situasi dan menentukan kemungkinan bahaya, dan  apakah bahaya tersebut dapat dihindari. Kelebihan beban informasi dalam situasi pandemi seperti COVID-19 dapat meningkatkan persepsi keparahan.
H1 . Kelebihan beban informasi meningkatkan persepsi keparahan.

## Dampak Tekanan Informasi Terhadap Cyberchondria
Aspek  lain  yang  terkait  dengan  banyaknya  sumber  informasi online selama  pandemi  yang  men- imbulkan ancaman kesehatan yang serius adalah cyberchondria (Laato et al. , 2020). Cyberchondria mengacu  pada  situasi  saat  seseorang  terlalu  stres  atau  cemas  akan  kesehatan  mereka,  yang  me- nyebabkan pencarian online terkait kesehatan yang berlebihan, kompulsif, dan berulang-ulang yang memicu kecemasan, kesusahan, dan ketakutan (Starcevic & Berle, 2013). Karena tersedianya ban- yak sumber informasi elektronik, maka mudah bagi seseorang untuk mencari dan membaca infor- masi tentang suatu isu tertentu, seperti kasus terkini, yakni COVID-19, dan gejala terkait (Jokić- Begić et al., 2019). Jumlah informasi yang tersedia sangat besar, maka tidak mungkin untuk mem- peroleh semuanya secara menyeluruh. Lebih lanjut, informasi tersebut tidak selalu akurat, atau bisa jadi tidak lengkap atau ambigu, yang dapat menyebabkan kesusahan pada orang-orang dan akhirnya berkembang menjadi cyberchondria (Jokić-Begić et al. , 2019; Vismara et al. , 2020).
Penelitian terdahulu telah menemukan bahwa kejelasan, kelengkapan, dan akurasi medis dari infor- masi kesehatan yang baru diperoleh merupakan tindakan penanggulangan yang sangat penting un- tuk mitigasi cyberchondria secara proaktif (Aiken et al., 2012). Tapi, selama situasi pandemi seperti COVID-19,  sulit  bagi  individu  untuk  mengatur  semua  informasi online dengan  jelas  dan  akurat (Balinska  dan  Rizzo,  2009).  Selain  itu,  perusahaan  media  dan  pihak  lain  yang  membuat  berita COVID-19 secara online mungkin terburu-buru dalam mempublikasikan berita. Karena informasi tersedia secara jelas bahkan bagi pembuat berita, maka keterburu-buruan ini meningkatkan adanya informasi  yang  tidak  akurat,  yang  selanjutnya  dapat  meningkatkan cyberchondria (Laato et  al ., 2020).
Cyberchondria adalah situasi kesusahan, kecemasan, dan kebutuhan kompulsif untuk mencari in- formasi  medis  tentang  topik  yang  dipicu  oleh  kekhawatiran  yang  sudah  ada  (Starcevic  &  Berle, 2013). Sebagian besar pencarian online untuk mendapatkan informasi kesehatan tidak berhubungan dengan cyberchondria tetapi dengan gejala spesifik yang dimiliki orang dan mereka mencari pen- jelasan  dalam  keadaan  normal  (Morahan-Martin,  2004).  Pengguna  cenderung  menghindari  situs komersial  saat mencari informasi  kesehatan.  Pengguna  memiliki  ke mampuan  yang  buruk  untuk mengevaluasi  kredibilitas  informasi  yang  mereka  baca  (Morahan-Martin,  2004).  Perilaku cyber- chondria meningkatkan risiko menemukan artikel yang kemungkinan tidak benar, karena internet dipenuhi  dengan  beragam  jenis  informasi.  Risiko  seseorang  menemukan  berita  sensasional  yang tidak memiliki ketelitian jurnalistik selama pandemi dan situasi baru lebih mudah terjadi (Laato et al ., 2020). Membaca berita yang saling bertentangan dapat memicu keinginan untuk menemukan bukti atas klaim tersebut. Saat ada banyak berita yang tidak terstruktur dan bahkan misinformasi, dan tidak ada kesepakatan tentang apa yang sedang terjadi, maka kelebihan beban informasi dapat menimbulkan peningkatan risiko bagi seseorang bahwa pencarian online mereka meningkat men- jadi cyberchondria .
H2. Kelebihan beban informasi meningkatkan cyberchondria seseorang.

## Dampak Persepsi Keparahan
Penyakit COVID-19 ditularkan melalui kontak dekat dengan orang lain, maka tindakan isolasi diidentifikasi sebagai tindakan pencegahan yang paling baik (Farooq et al ., 2020). Tindakan ini dapat diklasifikasikan menjadi empat kategori: (1) isolasi, (2) karantina wilayah, (3) pembata- san  sosial  ( social  distancing ),  dan  (4)  pembatasan  komunitas  (Wilder-Smith  &  Freedman, 2020). Isolasi mengacu pada menjauhkan diri di tingkat individu dari kontak sosial. Karantina dapat terjadi pada tingkat individu atau kelompok dan mengacu pada perilaku menghindari kon- tak  atau  pergerakan  sosial  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Pembatasan  sosial  digunakan  untuk menggambarkan tindakan yang lebih radikal, seperti menutup sekolah atau perpustakaan untuk meminimalkan jumlah kontak sosial yang dilakukan orang (Wilder-Smith & Freedman, 2020). Tetapi, istilah social distancing juga diadopsi untuk mengacu hanya menjaga jarak dari orang lain dalam pertemuan sosial tatap muka. Karena definisi ilmiahnya berbeda (Wilder-Smith & Freedman,  2020),  maka  hal  ini  mungkin  membingungkan  beberapa  pembaca.  Pembatasan komunitas mengacu pada pembatasan sosial  skala besar pada wilayah tertentu dan berada di luar kendali individu. Pembatasan komunitas biasanya disetujui oleh pemerintah dan didukung oleh piranti aturan yang ketat seperti lockdown dan PSBB.
Penelitian terkait dengan niat isolasi mandiri hal ini mengacu pada pengurangan kontak sosial secara  sukarela,  menjaga  jarak,  dan  menghindari  makan  bersama  di  restoran,  mengurangi penggunaan transportasi umum, wisata dan tempat keramaian lainnya, anjuran ini tentunya san- gat mengganggu bagi invidu yang terbiasa aktif bersosialisasi. Saat membahas adopsi tindakan penghindaran diri selama pandemi global, seberapa dekat dan parah manusia mempersepsikan situasi  tersebut  telah  terbukti  mempengaruhi  niat  untuk  mengisolasi  diri  (Sharifirad et  al ., 2014). TMP menyatakan bahwa penilaian individu atas ancaman yang kian kuat secara lang- sung menimbulkan pengambilan tindakan perlindungan (Rogers, 1975). Selanjutnya, penelitian sebelumnya  secara  empiris  memverifikasi  bahwa  persepsi  keparahan  mengakibatkan  adopsi tindakan  perlindungan  kesehatan  (Gamma et  al .,  2017;  Rubin et  al .,  2009).  Oleh  karena hipotesis yang diajukan:
H3. Persepsi keparahan berpengaruh positif terhadap niat untuk mengisolasi diri.
Menurut  kerangka  kerja  S-O-R,  perilaku  konsumen  adalah  akibat  dari  stimulus  lingkungan, keadaan afektif dan kognitif individu, dan respon mereka terhadap keadaan ini (Xu et al ., 2014). Perubahan perilaku konsumen biasanya terjadi  saat  stimulus lingkungan berubah. Perubahan lingkungan  yang  terlalu  radikal  dan  cepat  dapat  membebani  kemampuan  kognitif  untuk  me- nangani situasi, yang mengakibatkan respon yang lebih dipengaruhi emosi. Hal ini dapat me- nyebabkan  pembelian  dalam  keadaan  panik  ( panic  buying )  (Leung et  al .,  2020).  Pembelian tidak biasa didefinisikan sebagai dorongan yang kuat untuk membeli produk, yang seringkali melebihi jumlah yang tidak masuk akal (Shou et al ., 2013), atau perubahan perilaku konsumen akibat dari keadaan genting sehingga bertindak melakukan pembelian dalam jumlah besar.
Volume 12, Issue 2 Efek Beban Media Informasi Sosial…………… 317
Selama pandemi COVID-19, terjadi panic buying dan bentuknya yang lebih ringan dan tidak terjadi chaos , yakni hanya sekedar melakukan pembelian tidak biasa. Misalnya, di beberapa daerah, toko kelontong  dan  toko  serba  ada  kehabisan  masker,  tisu,  pembersih  tangan,  dan  produk  minuman kaleng atau botol (Miri et al ., 2020). Salah satu alasan yang diberikan adalah bahwa virus corona sebelumnya, seperti SARS, menyebabkan diare, mual, muntah, dan mulas (Miri et al ., 2020), yang bisa dibilang membuat orang berjaga-jaga jika terjadi hal yang sama. Faktor-faktor lain meliputi tekanan sosial dan pada akhirnya, tidak ada salahnya membeli produk yang bertahan lama selama jangka waktu yang lama dan dibutuhkan dalam hal apa pun (misalnya, tisu toilet, masker). Goodwin et al . (2009) menemukan bahwa pembelian makanan oleh masyarakat meningkat karena wabah flu babi.  Selanjutnya,  meta-analisis  sebelumnya  mengidentifikasi  kekhawatiran  yang  timbul  (seperti lingkungan) yang berpengaruh besar terhadap perilaku konsumen (Joshi & Rahman, 2015). Dengan demikian, dalam kasus pandemi COVID-19, persepsi keparahan bisa berdampak terhadap urgensi yang dirasakan untuk bereaksi dengan membeli bahan dan mempersiapkan diri untuk karantina atau keadaan lain di mana kehidupan tidak mungkin berjalan seperti biasa. Jadi, hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut:
H4. Persepsi keparahan meningkatkan niat untuk melakukan pembelian tidak biasa.

## Dampak Cybercondria
Literatur  terbaru  tentang cyberchondria menghubungkan  kondisi  tersebut  dengan  kecemasan kesehatan, gangguan obsesif kompulsif, dan penggunaan internet yang bermasalah (Vismara et al ., 2020).  Tapi,  perilaku  utama  yang  terkait  dengan cyberchondria adalah  pencarian  informasi kesehatan yang berlebihan secara online (Jokić-Begić et al ., 2019; Starcevic & Berle, 2013). Mem- perluas literatur ini, kami berpendapat bahwa cyberchondria selama pandemi dapat mendorong per- ilaku  lainnya.  Melalui  pencarian online yang  berlebihan  penderita cyberchondria, dibandingkan dengan  orang  lain,  menemukan  lebih  banyak  informasi  mengenai  situasi  pandemi.  Perilaku  ini meningkatkan beban kognitif dalam jangka pendek. Tapi, dalam jangka panjang, hal ini dapat men- imbulkan pemahaman tentang topik yang lebih baik dari rata-rata (Laato et al., 2020). Hal ini sangat bergantung pada sumber-sumber informasi yang tersedia dan kemampuan penderita cyberchondria untuk proses dan memahami informasi. Oleh karena itu, pada Maret 2020 saat pandemi COVID-19 masih berkembang, dan situasinya tidak jelas dan baru, para penderita cyberchondria mungkin telah mengetahuinya lebih awal daripada orang lain, karena mereka mengkhawatirkan kesehatan mereka dan mencari informasi lebih lanjut secara online . Saat sumber resmi menyarankan isolasi diri secara sukarela sebagai penanggulangan yang efektif untuk mengendalikan pandemi (Farooq et al ., 2020), cyberchondria mungkin berperan dalam tindakan masyarakat. Lebih jauh lagi, saat sumber online mengkomunikasikan tentang bencana kesehatan yang akan datang, penderita cyberchondria mung- kin merasakan dorongan untuk bersiap dengan melakukan pembelian yang tidak biasa.  Sehingga hipotesinya sebagai berikut:
H5. Cyberchondria meningkatkan niat untuk melakukan pembelian tidak biasa.

## Dampak Isolasi Mandiri
Penelitian  ini  menguji  hubungan antara niat untuk melakukan isolasi  mandiri dan niat untuk melakukan pembelian tidak biasa. Dasar teori ini adalah anggapan bahwa perilaku konsumen terkait dengan perilaku lainnya. Selama pandemi COVID-19, terlepas dari persepsi kesehatan pribadi, orang memiliki alasan yang kuat untuk mengantisipasi bahwa mereka mungkin akan dipaksa untuk karantina selama beberapa waktu karena pemerintah mengeluarkan berbagai ba- tasan untuk mengendalikan pandemi (Parmet & Sinha, 2020; Ling et al., 2019). Lebih lanjut, karena sumber resmi seperti WHO merekomendasikan masyarakat untuk melakukan isolasi diri secara sukarela (Farooq et al ., 2020), maka orang memiliki alasan untuk mempersiapkan tinda- kan tersebut.  Peneliti  memperkirakan bahwa sebagian besar dari pembelian tidak biasa yang diamati  dilakukan  untuk  mempersiapkan  isolasi.  Hal  ini  dapat  ditingkatkan  lebih  jauh  oleh pengaruh sosial (Kelman, 1958), serta ketakutan akan gangguan rantai pasokan global. Perilaku konsumen yang diamati pada tahap awal pandemi COVID-19 menunjukkan bahwa masyarakat membawa barang-barang yang berkaitan dengan perlindungan kesehatan ( hand sanitizer ) tetapi juga sebagai persiapan untuk menghadapi gangguan rantai pasokan dan terpaksa menghabiskan waktu lama di rumah (Van et al ., 2010). Oleh karena itu, peneliti mengusulkan bahwa respons perilaku di tingkat individu selama COVID-19 saling terkait, karena niat untuk mengisolasi diri meningkatkan  niat  untuk  melakukan  pembelian  tidak  biasa.  Oleh  karena  itu,  peneliti mengajukan hipotesis terakhir:
H6. Niat  untuk  mengisolasi  diri  dapat  meningkatkan  niat  untuk  melakukan  pembelian  tidak biasa
Model penelitian yang menghubungkan semua hipotesis dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1: Model Konseptual
Sumber: Teori Model Perlindungan (Rogers 1975) dan Teori Beban Kognitif (sweller 2100)

## 3. RESEARCH METHODS

## Konteks penelitian
Menguji  model  ini,  peneliti  mengumpulkan  data  dari  mahasiswa  di  sebuah  perguruan  tingggi  di Jawa Timur melalui survei web. Survei tersedia selama tiga minggu pada Tahun 2020. Studi cross- sectional dilakukan secara online lebih untuk pengumpulan data. Waktu pengumpulan data dibatasi mengingat informasi media pandemi COVID-19 berubah dengan cepat.

## Rancangan Survei Dan Pengumpulan Data
Peneliti merancang kuesioner yang sebagian besar dengan mengadaptasi skala yang divalidasi dari literatur sebelumnya dengan konteks penelitian ini. Peneliti memodelkan kelebihan beban informasi online sebagai konstruk formatif karena kemungkinan item pengukurannya mungkin tidak berko- relasi satu sama lain. Sedangkan model konstruk lainnya sebagai konstruk reflektif. Setelah kui- sioner disusun peneliti meminta 11 responden untuk memeriksa item survei dan memberikan umpan balik mengenai kalimat kuisioner. Berdasarkan umpan balik tersebut, sehingga ada beberapa peru- bahan kecil. Kuesioner survei akhir dan sumber skala dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Instrumen survei, loading factor CRs dan AVEs
Sumber: Mengadopsi dari Beberapa Literatur Sebelumnya
Variabel Item Loading/weight Kelebihan  beban  informasi (Whelan et al., 2020a) CR: 0.82 AVE: 0.68 Saya  sering  terganggu  oleh  banyaknya  informasi  tentang  COVID-19 pada beberapa saluran/sumber .81 Saya  merasa  kewalahan  dengan  jumlah  informasi  yang  saya  proses tentang COVID-19 di  setiap hari dari berbagai saluran / sumber. .82 Saya menerima terlalu banyak informasi mengenai pandemi COVID-19 untuk membentuk gambaran yang koheren apa yang terjadi. .75 Cyberchondria (Joki’c-Begi’c et al., 2019) CR: 0.81 AVE: 0.63 Setelah  membaca  informasi  tentang  COVID-19  secara  online,  saya merasa bingung .73 Saya merasa ketakutan setelah membaca informasi tentang COVID-19 secara online. .73 Saya  merasa  frustasi  setelah  membaca  informasi  tentang  COVID-19 secara online. .71 Begitu  saya  mulai  membaca  informasi  tentang  COVID-19  secara online, sulit bagi saya untuk berhenti mencari tau. .75 Niat  melakukan  pembelian tidak biasa (Van et al., 2010) CR: 0.75 AVE: 0.62 Beli produk kebersihan seperti masker wajah dan /atau pencuci tangan atau pembersih untuk melindungi saya. .72 Persediaan makanan dan / atau kebutuhan lainnya .68 Niat melakukan isolasi mandiri (Rubin et al., 2009) CR: 0.81 AVE: 0.65 Batalkan atau tunda acara sosial dengan sengaja, seperti bertemu teman, makan di luar, atau pergi ke acara olahraga .75 Kurangi penggunaan angkutan umum .72 Hindari pergi ke mall .71 Tetap di rumah dan belajar / bekerja dari rumah .76 Persepsi keparahan (Ling et al., 2019) CR: 0.73 AVE: 0.63 Dampak negatif dari virus corona (COVID-19) sangat tinggi. .65 Coronavirus (COVID-19) dapat mengancam jiwa. .74 Virus  corona  (COVID-19)  adalah  ancaman  serius  bagi  orang  seperti saya. .78
320 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)
Selain itu, juga disertakan teks survei yang menjelaskan dan menerangkan kepada responden apa yang dimaksud oleh peneliti tentang beberapa konsep yang digunakan. Misalnya, sebelum ditanyakan  tentang  tindakan  penghindaran,  peneliti  menyertakan  penjelasan  sebagai  berikut: “Tindakan penghindaran berikut disarankan untuk menghindari tertular virus corona (COVID- 19):  1.  Membatalkan  atau  menunda  acara  sosial;  2.  Mengurangi  pergi  ke  tempat  keramaian (misalnya, transportasi umum, toko, restoran). Sekarang, dengan mengingat langkah-langkah di atas, pilih opsi di antara pernyataan yang diberikan di bawah ini yang paling menggambarkan Anda.”
Sebelum peneliti bertanya tentang pembelian tidak biasa, disertakan juga berikut ini: “Beberapa perilaku pembelian luar biasa berikut ini telah terbukti di area pandemi di masa lalu: 1. membeli produk higiene dalam jumlah besar – masker wajah dan hand wash/hand sanitizer untuk per- lindungan;  2.  Persediaan  makanan  dan/atau  kebutuhan  lainnya.  Sekarang,  harap  baca  setiap pernyataan  berikut  dan  pilih  opsi  yang  paling  menggambarkan  pendapat  Anda  tentang  pem- belian yang tidak biasa.”
Peneliti  mendistribusikan  tautan  survei  pada  berbagai  grup  whatsapp,  Facebook  dan  email. Hasil survei menunjukkan bahwa sebanyak 236 responden, menjawab semua pertanyaan dan memberikan  izin  untuk  berpartisipasi  dalam  penelitian. Platform survei  mengambil  tindakan untuk mencegah peserta menjawab survei dua kali. Peneliti dapat menjaga data yang hilang, karena semua pertanyaan harus dijawab. Selain itu, saat diperiksa datanya, tidak menemukan jawaban yang ceroboh (misalnya, jawaban yang sama untuk semua pertanyaan). Oleh karena itu, peneliti tidak menghapus jawaban sama sekali, dan peneliti menggunakan 236 jawaban un- tuk  menguji  model  penelitian.  Sekitar  66%  responden  adalah  perempuan.  Tiga  puluh  persen responden berusia di bawah 30 tahun, 33% berusia antara 31 dan 35 tahun, 14% berusia antara 36 dan 45 tahun, 8% berusia antara 45 dan 54 tahun, dan yang lainnya (5%) berusia di atas 55 tahun. Mengenai status responden di Universitas, 65% mahasiswa, 31% akademisi, dan lain- lain adalah staf umum. Saat ditanya tentang tingkat pendidikan, 15% melaporkan mereka ber- gelar  sarjana  muda,  49%  telah  menyelesaikan  gelar  sarjana,  31%  telah  menyelesaikan  gelar master, dan sisanya 5% memiliki gelar doktor.

## 4. RESULTS

## Hasil Penelitian
Sebelum mengevaluasi model struktural, dipastikan lebih dahulu validitas dan reliabilitas data dengan menggunakan SmartPLs. Diantara alternatif untuk menguji model struktural, PLS san- gat populer dan banyak digunakan karena kemampuannya dalam menggabungkan regresi linear dengan confirmation  factor  analysis (CFA).  Smart  PLS  juga  dapat  diandalkan  untuk mendeteksi jalur aktual dan tidak mendeteksi jalur yang tidak ada dalam pemodelan persamaan struktural  berbasis  kovarian  (Goodhue et  al .,  2012).  Barclay et  al .  (1995)  mengemukakan bahwa untuk menguji model struktural dengan PLS, ukuran sampel harus minimal 10 kali lebih
Volume 12, Issue 2 Efek Beban Media Informasi Sosial…………… 321
besar dari jumlah variabel bebas dalam model. Karena model peneliti memiliki lima variabel bebas (niat untuk melakukan pembelian tidak biasa), maka kriteria ini terpenuhi.
Untuk memastikan validitas dan reliabilitas data, pertama-tama peneliti menguji validitas kon- vergen data menggunakan kriteria Fornell & Larcker (1981). Dengan demikian, pengujiannya (1)  Mencantumkan  masing-masing  item,  (2) composite  reliability (CR)  dari  setiap  konstruk, dan (3) nilai average variance extracted (AVE). Mengikuti kriteria Fornell & Larcker (1981), masing-masing item harus minimal 0,7 agar data dianggap valid. Analisis menunjukkan satu item cyberchondria , dan satu item persepsi keparahan tidak memenuhi kriteria ini. Oleh karena itu, peneliti menghapus item ini dari masing-masing skala. Untuk CR, ambang batas yang dis- arankan adalah 0,8 (Fornell & Larcker, 1981).
Hasil pada Tabel 1 menunjukkan bahwa data memenuhi kriteria ini. AVE minimal harus 0,5, yang  juga  diverifikasi  untuk  data  yang  dikumpulkan.  Dengan  demikian,  disimpulkan  bahwa data  memiliki  tingkat  validitas  konvergen  yang  cukup  di  antara  konstruk  reflektif.  Terakhir, pemeriksaan bobot masing-masing item pada konstruk formatif. Selanjutnya, analisis validitas diskriminan  data  dengan  analisis  matriks  korelasi  yang  disajikan  pada Tabel  2 dengan  akar kuadrat  dari  AVE  yang  disajikan  secara  diagonal.  Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  akar kuadrat dari AVE secara konsisten lebih tinggi dari nilai korelasi di luar diagonal.
Sebagai uji terakhir, analisis common method variance (CMV) dalam data, digunakan dua pen- dekatan untuk menguji CMV. Pertama, dilakukan pengujian faktor tunggal yang populer. Hasil analisis menyatakan bahwa tidak ada faktor tunggal yang menjelaskan porsi yang substansial dari  total  varian  dalam  data.  Kemudian,  dilakukan  uji  faktor  metode  umum.  Hasil  analisis menyatakan  bahwa  varians  metode  sangat  kecil  dibandingkan  dengan  varians  substantif  (ra- sionya 52:1). Varians metode yang kecil menunjukkan bahwa CMV bukan merupakan masalah yang utama dalam data.
322 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)
Tabel 2 : Matrik Korelasi CFA (kriteria Fornell-Larcker) Kelebihan beban infor. cybercondria Persepsi keparahan Niat iso- lasi man- diri Niat pem- belian tdk bi- asa Kelebihan beban informasi 0.731 Cybercondria 0.211 0.812 Persepsi keparahan -0.022 0.211 0.874 Niat isolasi mandir 0.221 0.121 0,007 0.720 Niat pembelian tdk biasa 0.243 0.231 0.321 0.229 0.719 Umur 0.232 0.115 0.113 0.126 0.142 Jenis kelamin -0.071 -0.021 0.057 -0.021 0.132 Pendidikan -0.073 -0.041 -0.042 -0.032 -0.121 Status perkawinan -0.062 -0.042 0.021 -0.012 0.042 Composite Reliability (CR) 0.924 0.915 0.921 0.721 -0.021 Average Variance Extracted (AVE) 0.768 0.321 0.762 0.642 -0.013 Mean 0.913 0.946 0.922 0.722 -0.322 Standard Deviaation (SD) 0.014 0.008 0.007 0.042 0.793 Model fit: χ 2 = 2,155, p < .01, df = 1,407; CFI = 0.918; TLI = 0.912; RMSEA = 0.079; SRMR = 0.09
Sumber: Hasil Pengolahan Smart PLS (2020)
a. The square roots of AVE for each construct are presented in bold on the diagonal of the correlation matrix . b. AVEs of formative indicators are not applicable
c. Note. N = 236.
Setelah memastikan validitas dan reliabilitas data yang memadai, selanjutnya menguji model penelitian yang diusulkan. Gambar 2 menunjukkan hasilnya. Kelebihan beban informasi tidak memiliki efek yang signifikan secara statistik terhadap persepsi keparahan; dengan demikian, H1 tidak didukung. Kelebihan beban informasi (beta = 0,56, p < 0,001) memiliki efek positif terhadap cyberchondria ; dengan demikian H2 didukung. Persepsi keparahan (beta = 0,17, p < 0,01) memiliki efek positif yang signifikan secara statistik terhadap niat untuk mengisolasi diri sehingga H3 didukung. Hasil analisis menyatakan bahwa persepsi keparahan (beta = 0,17, p < 0,05) juga memiliki efek positif yang signifikan secara statistik terhadap niat untuk melakukan pembelian tidak biasa. Dengan demikian, H4 didukung. Cyberchondria (beta = 0.14, p < 0,05) memiliki efek positif terhadap niat mengisolasi diri. Dengan demikian, H5 didukung.  Isolasi mandiri juga memiliki efek positif terhadap niat untuk melakukan pembelian tidak biasa (beta = 0,34, p < 0,001); dengan demikian, H6 didukung.
(***p < 0.001. **p < 0.01. *p < 0.05.)
Gambar 2 .  Hasil Pengujian Bersumber dari Smart PL s (2020) Sumber: Hasil Uji dari Smart PLS (2020)

## Temuan Utama
Hasil pengujian model struktural menunjukkan hubungan yang jelas antara niat untuk mengiso- lasi diri dan niat untuk melakukan pembelian tidak biasa karena dalam keadaaan panik atau bisa disebut sebagai panic buying .  Hasil ini secara empiris menunjukkan bahwa perilaku pembelian tidak biasa yang diamati pada Maret 2020 secara umum terkait dengan persiapan karantina atau isolasi secara mandiri karena kebijakan Pemerintah melakukan pembatasan sosial berskala be- sar (PSBB). Cyberchondria dan persepsi keparahan memiliki efek yang sama terhadap dua re- spon perilaku yang diukur. Dengan demikian, meski kedua perilaku tersebut (pembelian tidak biasa dan isolasi diri secara sukarela) jelas berbeda satu sama lain, tetapi keduanya terkait erat dengan COVID-19, dan diprediksi oleh faktor yang sama.
Selain itu, ada temuan penting, ternyata ada perbedaan dengan litertur sebelumnya dimana hasil analisis  menyatakan  bahwa  kelebihan  beban  informasi  tidak  memiliki  efek  yang  signifikan secara statistik terhadap seberapa parah individu memandang situasi pandemi. Tapi, keduanya meningkatkan cyberchondria ,  yang  merupakan  kondisi  kecemasan  kesehatan.  Dengan demikian, ada kemungkinan orang yang mengalami kelebihan beban informasi karena terpapar oleh banyaknya sumber informasi  tentang COVID-19 tidak dapat  memproses dan mengkon- septualisasikan  apa  yang  sedang  terjadi,  yang  menghambat  kemampuan  mereka  untuk  me- mahami  keparahan  yang  sebenarnya.  Dari  situasi  tersebut,  melalui cyberchondria, kelebihan beban  informasi  berdampak  terhadap  niat  untuk  mengisolasi  diri  dan  niat  untuk  melakukan pembelian tidak biasa.
324 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)

## 5. CONCLUSION AND SUGGESTION

## Kesimpulan
Kerangka  kerja  S-O-R  untuk  membangun  sebuah  model  dalam  memahami  alasan  yang mempengaruhi niat individu untuk mengisolasi diri dan untuk melakukan pembelian tidak bi- asa,  selama  pandemi  COVID-19.  Sumber  informasi  tentang  COVID-19  (stimulus);  respon psikologis (organisme); dan tindakan apa yang mereka ambil dan ingin lakukan (respon). Hasil empiris menunjukkan bahwa jumlah sumber informasi yang memapar orang selama pandemik tidak berdampak terhadap persepsi keparahan mereka atas situasi tersebut. Tapi, meningkatkan kecemasan  kesehatan  yang  diukur  oleh cyberchondria ,  dan  akibatnya,  dua  perilaku  yang diukur, yakni niat untuk melakukan pembelian tidak biasa dan melakukan isolasi diri sukarela. Niat  untuk  mengisolasi  diri  merupakan  prediktor  kuat  untuk  pembelian  tidak  biasa,  yang menunjukkan bahwa alasan utama orang melakukan pembelian tidak biasa selama COVID-19 adalah untuk mempersiapkan isolasi dan karantina. Jika kita lihat ke belakang, fenomena panic buying hanya berlangsung singkat, dan pasar konsumen dengan cepat stabil ke arah pembelian tidak biasa dan kemudian lebih jauh ke  adaptasi  konsumen yang baru. Tapi,  hasil penelitian menunjukkan bahwa selama orang tetap mengisolasi diri, mereka juga akan terus melakukan pembelian tidak biasa. Karena panic buying merupakan anomali, maka peluang untuk pengum- pulan data empiris tentang topik tersebut jarang terjadi. Oleh karena itu, perlunya para ahli un- tuk memanfaatkan peluang untuk mengumpulkan data empiris tentang pembelian tidak biasa setiap kali ada situasi yang muncul untuk memperluas pengetahuan kita tentang perilaku manu- sia selama situasi bencana.

## Saran
Pemerintah  mengeluarkan  batasan  ketat  terhadap  pergerakan  warga  sebagai  langkah  untuk menahan dan menekan penyebaran COVID-19. Semua stakeholder juga harus memberikan in- formasi dan edukasi warga tentang situasi global karena COVID-19, menekankan pentingnya mencuci tangan dan menjaga jarak sosial sebagai langkah pencegahan individu seperti jargon ingat pesan ibu dengan mematuhi 3M.
Pemerintah  harus  mengambil  berbagai  tindakan untuk  melawannya, dan internet  serta media sosial yang dipenuhi dengan jenis informasi terkait peristiwa tersebut. Karena sumber informasi online berkorelasi  dengan cyberchondria , maka individu  harus menghindari pencarian infor- masi yang berlebihan dan tetap berpegang pada beberapa sumber yang andal dan berkualitas tinggi.
Terakhir, pasar ritel dan konsumen harus memahami apa yang mendorong perubahan perilaku konsumen  semacam  ini  menjadi  penting  dalam  literatur  pemasaran  dan  intervensi  kesehatan fisik di antara bidang-bidang lainnya. Misalnya, saat kita melihat orang-orang yang melakukan
isolasi diri secara sukarela, ini mungkin meningkatkan waktu yang dihabiskan untuk tidak ber- gerak dan menyebabkan penyakit yang terkait dengan gaya hidup  sedenter yaitu gaya hidup yang  tidak  banyak  melibatkan  kegiatan  fisik  atau  gerak  atau  istilah  generasi  milenial  adalah mager (malas gerak).

## REFERENCE
[1]    Ahmed, W., Vidal-Alaball, J., Downing, J., & Seguí, F.L. (2020). Danger- ous  messages  or  satire?  Analysing  the  conspiracy  theory  linking  5G  to COVID-19 through social network analysis. Journal. Media Internet Re- search . 22 (5).
[2]       Aiken,  M.,  Kirwan,  G., Berry, M.,  &  O’Boyle, C.A.  (2012). The  age  of cyberchondria. Roy. Coll.  Surg. Ireland Student Mediteran Journal, 5 (1), 71–74.
[3]    Attiq, S., Rasool, H., & Iqbal, S. (2017). The impact of supportive work environment, trust, and self-efficacy on organizational learning and its ef- fectiveness:  a  stimulus  organism  response  approach. Business  Economic Review, 9 (2), 73–100.
[4]    Balinska, M., & Rizzo, C. (2009). Behavioural responses to influenza pan- demics: what do we know? PLoS Curr , 1.
[5]    Barclay, D., Higgins, C., & Thompson, R., (1995). The partial least squares (PLS)  approach to  causal modeling: personal  computer  adoption  and  use as an illustration. Technology Studies. (2), 285–324, 2.
[6]   Brug, J., Aro, A.R., & Richardus, J.H. (2009). Risk Perceptions and Behav- iour: towards Pandemic Control of Emerging Infectious Diseases. Interna- tional Journal of Behavioral Medcine, 16, 3.
[7]    Bults, M., Beaujean, D.J., Richardus, J.H., & Voeten, H.A. (2015). Percep- tions and behavioral responses of the general public during the 2009 influ- enza A (H1N1) pandemic: a systematic review. Disaster Medicine Public Health Preparedness , 9 (2), 207–219.
[8]   Dhir, A., Yossatorn, Y., Kaur, P., & Chen, S. (2018). Online social media fatigue  and  psychological  wellbeing—a  study  of  compulsive  use,  fear  of missing  out,  fatigue,  anxiety  and  depression. Internatioal  Journal  Infor- mation Management, 40, 141–152.
[9]    Dhir, A., Kaur, A., Chen, S., & Pallesen, S. (2019). Antecedents and con- sequences of social media fatigue. Internatioal Journal Information Man- agement , 48,193–202.
[10]  Farooq, A., Laato, S., & Islam, A.N. (2020). Impact of online information
326 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)
on self-isolation intention during the COVID-19 pandemic: cross-sectional study. Journal Mediteran Internet Research , 22 (5), e19128.
[11] Floyd, D.L., Prentice-Dunn, S., & Rogers, R.W.  (2000). A meta-analysis of  research  on  protection  motivation  theory. Jornal  Applied  Social  Psy- chology , 30 (2), 407–429.
[12]  Fornell, C., & Larcker, D.F. (1981). Structural equation models with unob- servable variables  and  measurement error: algebra  and  statistics. Journal Marketing Research, 18, 382–388.
[13] Gamma, A.E., Slekiene, J., & Mosler, H.J. (2020). The impact of various promotional activities on Ebola prevention behaviors and psychosocial fac- tors  predicting  Ebola  prevention  behaviors  in  the  Gambia  evaluation  of Ebola  prevention  promotions. International  Journal  Environment  Re- search Public Health , 16 (11).
[14]  Gamma, A.E., Slekiene, J., von Medeazza, G., Asplund, F., Cardoso, P., & Mosler, H.J. (2017). Contextual and psychosocial factors predicting Ebola prevention behaviours using the RANAS approach to behaviour change in Guinea-Bissau. BMC Public Health 17 (1), 446.
[15]  Gao, L., & Bai, X. (2014). Online consumer behaviour and its relationship to website atmospheric induced flow:  insights into online travel agencies in China. Journal Retailing Consumer Service .  21 (4), 653–665.
[16] Google, (2020). COVID-19 community mobility reports [ONLINE] avail- able at.  https://www.google.com/covid19/mobility/, akses 16 Mei, 2020.
[17]  Goodhue, D.L., Lewis, W., & Thompson, R.L. (2012). Does PLS have ad- vantages  for  small  sample  size  or  non-normal  data? MIS  Q uarter  36  (3), 891–1001.
[18]  Goodwin, R., Haque, S., Neto, F., & Myers, L.B. (2009). Initial psycholog- ical responses to Influenza A, H1N1 ("Swine flu"). BMC Infectious Dis- eases , 9 (1),166.
[19]  Jokic-Begic, N., Mikac, U., Curzik, D., & Jokic, C.S. (2019). The develop- ment and validation of the short cyberchondria scale (SCS). Journal Psy- chopathology Behavior Assessment, 41 (4), 662–676.
[20] Joshi, Y., & Rahman, Z. (2015). Factors affecting green purchase behaviour and future research directions. Int. Strategic Management Review , 3 (1– 2), 128–143.
[21]  Laato, S., Islam, A.N., Islam, M.N., & Whelan, E. (2020). What drives unverified infor- mation sharing and cyberchondria during the COVID-19 pandemic? Europe Journal In- formation System , 1–18.
[22]  La  Torre,  G.,  Di  Thiene,  D.,  Cadeddu,  C.,  Ricciardi,  W.,  &  Boccia,  A. (2009). Behaviours regarding preventive measures against pandemic H1N1 influenza among Italian healthcare workers. October 2009 Euro Surveill ,
14 (49), 19432.
[23] Lee, A.R., Son, S.M., & Kim, K.K. (2016). Information and communication technology  overload  and  social  networking  service  fatigue:  a  stress  per- spective. Computer Humanization Behavior, 55, 51–61.
[24] Lupien, S.J., & Lepage, M. (2001). Stress, memory, and the hippocampus: can’t live with it, can’t live without it. Behavior Brain Research , 127 (1– 2), 137–158.
[25]  Leung,  C.C.,  Lam,  T.H.,  &  Cheng,  K.K.  (2020).  Mass  masking  in  the COVID-19 epidemic: people need guidance . Lancet, 395 (10228).
[26]  Ling,  M.,  Kothe,  E.J.,  &  Mullan,  B.A.  (2019).  Predicting  intention  to  re- ceive a seasonal influenza vaccination using Protection Motivation Theory. Social Science Medicine , 233, 87–92.
[27] Kelman, H.C., (1958). Compliance, identification, and internalization three processes of attitude change. Journal Conflict Resolution , 2 (1), 51–60.
[28]  Kothe,  E.J.,  Ling,  M.,  North,  M.,  Klas,  A.,  Mullan,  B.A.,  &  Novora- dovskaya, L. (2019). Protection motivation theory and pro-environmental behaviour: a systematic mapping review. Australia Journal Psychology 71 (4), 411–432.
[29] Maddux, J.E., & Rogers, R.W., (1983). Protection motivation and self-effi- cacy: a revised theory of fear appeals and attitude change. Journal Experi- ence.  Social Psychologic , 19 (5), 469–479.
[30] Malik, A., Dhir, A., Kaur, P., & Johri, A. (2020). Correlates of Social Media Fatigue  and  Academic  Performance  Decrement. Information  Technology & People.
[31] Mehrabian, A., & Russell, J.A., (1974). An Approach to Environmental Psy- chology . the MIT Press.
[32]  Miri, S.M., Roozbeh, F., Omranirad, A., & Alavian, S.M. (2020). Panic of buying  toilet  papers:  a  historical  memory  or  a  horrible  truth?  Systematic review  of  gastrointestinal  manifestations  of  COVID-19. Hepat  Mon ,  20 (3).
[33]  Morahan-Martin, J.M. (2004). How internet users find, evaluate, and use online  health  information:  a  cross-cultural  review. Cyberpsychology  Be- havior, 7 (5), 497–510.
[34]  Maital, S., & Barzani, E. (2020). The Global Economic Impact of COVID-19 :  A Summary of Research. Samuel Neaman Institute for National Policy Research.
[35]   Milne, S., Sheeran, P., Orbell, S., 2000. Prediction and intervention in health-related be- havior: a meta-analytic review of protection motivation theory. Journal Applied Social Psychologic, 30 (1), 106–143.
328 | Purwanto, Harahap, Amanah, Gunarto Jurnal Managemen (Edisi Elekttonik)
[36]  Parmet, W.E., & Sinha, M.S. (2020). Covid-19 the law and limits of quar- antine. N. Englland Journal Medicine, 382 (15), e28.
[37]  Rogers, R.W. (1975). A protection motivation theory of fear appeals and attitude change. Journal Psychologic, 91 (1), 93–114.
[38]  Rubin, G.J., Amlot, R., Page, L., & Wessely, S. (2009). Public perceptions, anxiety, and behaviour change in relation to the swine flu outbreak: cross sectional telephone survey. BMJ, 339, b2651.
[39]    Ruthig,  J.C.  (2016).  Health  risk  perceptions  and  exercise  in  older  adult- hood: an application of protection motivation theory. Journal Applied Ger- ontology , 35(9), 939–959.
[40]    Sharifirad,  G.,  Yarmohammadi,  P.,  Sharifabad,  M.A.M.,  &  Rahaei,  Z. (2014).  Determination  of  preventive  behaviors  for  pandemic  influenza A/H1N1 based on protection motivation theory among female high school students in Isfahan, Iran. Journal Education Health Promotion , 3.
[41]  Shou,  B.,  Xiong,  H.,  &  Shen,  X.M.  (2013). Consumer  panic  buying  and quota policy under supply disruptions. In: Working Paper . City University of Hong Kong, Hong Kong.
[42]  Starcevic, V., & Berle, D. (2013). Cyberchondria: towards a better under- standing  of  excessive  health-related  Internet  use. Expert  Review  Neu- rother , 13(2), 205–213.
[43]  Sweller, J. (2011). Cognitive load theory. In: Psychology of Learning and Motivation, vol. 55. Academic Press , 37–76.
[44]  Talwar, S., Dhir, A., Kaur, P., Zafar, N., & Alrasheedy, M. (2019). Why do people share fake news? Associations between the dark side of social media  use  and  fake  news  sharing  behavior. Journal  Retailing  Consumer Service , 51, 72–82.
[45]  Talwar, S., Dhir, A., Singh, D., Virk, G., & Salo, J. (2020). Sharing of fake news  on  social  media:  application  of  the  honeycomb  framework  and  the third-person  effect  hypothesis. Journal  Retailing  Consumer  Service .  52, 42-54.
[46]  Timpka,  T.,  Spreco,  A.,  Gursky,  E.,  Eriksson,  O.,  Dahlstro€m,  OE., Stroemgren,  M.,  &  Holm,  E.  (2014).  Intentions  to  perform  non-pharma- ceutical  protective  behaviors  during  influenza  outbreaks  in  Sweden:  a cross-sectional study following a mass vaccination campaign. PloS One 9 (3).
[47]    Van,  D.,  McLaws,  M.L.,  Crimmins,  J.,  MacIntyre,  C.R.,  &  Seale,  H. (2010). University life and pandemic influenza: attitudes and intended be- haviour of staff and students towards pandemic (H1N1) 2009. BMC Public Health 10 (1), 130.
[48]  Vieira,  V.A.  (2013).  Stimuli–organism-response  framework:  a  meta-ana- lytic review in the store environment. Journal Business Research , 66 (9), 1420–1426.
[49] Vismara, M., Caricasole, V., Starcevic, V., Cinosi, E., Dell’Osso, B., Mar- tinotti, G., & Fineberg, N.A. (2020). Is cyberchondria a new transdiagnos- tic  digital  compulsive  syndrome?  A  systematic  review  of  the  evidence. comprehensive Psychiatr y, 152167.
[50] Wang, C., Pan, R., Wan, X., Tan, Y., Xu, L., & McIntyre, R.S. (2020). A longitudinal  study  on  the  mental  health  of  general  population  during  the COVID-19 epidemic in China. Brain Behavior Immun ity, 87, 40–48.
[51] Webb, T.L., & Sheeran, P. (2006). Does changing behavioral intentions en- gender  behavior  change?  A  meta-analysis  of  the  experimental  evidence. Psychology Bulletin , 132 (2), 249.
[52]  Weinstein, N.D. (1988). The precaution adoption process. Health Psychologic, 7 (4), 355.
[53]   Wen, Z., Huimin, G., & Kavanaugh, R.R. (2005). The impacts of SARS on the consumer behaviour of Chinese domestic tourists. Current Issues Tourism 8 (1), 22–38.
[55]   Whelan, E., Islam, A.N., & Brooks, S. (2020a). Applying the SOBC paradigm to explain how social media overload affects  academic performance. Computer Educations , 143, 103692.
[56]  Wilder-Smith, A., & Freedman, D.O. (2020). Isolation, quarantine, social distancing and cmunity containment: pivotal role for old-style public health measures in the novel coro- navirus (2019-nCoV) outbreak. Journal Travel Medicine , 27 (2).
[57]   Xu, J., Benbasat, I., & Cenfetelli, R.T.  (2014). The nature and consequences of trade-off transparency in the context of recommendation agents. MIS Quarter . 38 (2), 379–406.