TheJournalish: Social and Government http://thejournalish.com/ojs/index.php/thejournalish/index Volume 1 Nomor 4 Desember 2020: TheJournalish Hal. 137-149
Pengaruh Tagar #2019gantipresiden Terhadap Partisipasi Politik Milenial
Muhammad Iqbal Themi 1 , Aditya Perdana 2
1,2 Departemen Ilmu Politik Universitas Indonesia, Jl.Margonda Raya, Kota Depok, Jawa Barat Corresponding Author: themiiqbal26@gmail.com
Abstrak:  Evolusi  perkembang  internet  dan  munculnya  media  baru  (Media  Sosial)  mempengaruhi  banyak peristiwa  politik,  yang  paling  sering  disoroti  adalah  terkait  pengaruh  penggunaan  media  sosial  terhadap partisipasi  politik.  Namun  sejauh  ini  literatur  yang  ada  hanya  menunjukan  pengaruh  langsung  antara penggunaan  media  sosial    dan  partisipasi  politik  tanpa  proses  mekanisme  psikologis  yang  terjadi.  Selain  itu, fenomena tagar di Indonesia juga kurang mendapat perhatian para ilmuwan padahal tagar sebagai bagian dari konsep viralitas memiliki kemampuan penyebaran informasi dalam skala besar dan cepat bahkan dalam beberapa kasus mempengaruhi gerakan sosial. Oleh karena itu, artikel ini berupaya untuk menguji pengaruh konten tagar #2019GantiPresiden  terhadap  partisipasi  politik  online  dan  offline  (low/high)  dengan  menggunakan  Model Partisipasi  Politik  Media  Sosial  (SMPPM).  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah  kuantitatif  dengan  teknik pengumpulan  data  berdasarkan  kuisioner  dan  teknik  analisa  regresi  linier  sederhana.  Hasilnya  (1)  pengaruh tagar  #2019GantiPresiden  terhadap  partisipasi  online  (low/high)  lebih  besar  dibanding  terhadap  partisipasi offline (low/high), (2) konten tagar #2019GantiPresiden tidak memiliki tujuan partisipatif dan dan tidak lebih dominan dibanding tujuan individu sekalipun mereka sepakat dengan tagar tersebut, sehingga (3) tidak dapat meningkatkan  rata-rata  responden  yang  pernah  melakukan  partisipasi  online/offline  (low)  menuju  partisipasi online/offline (high).
Kata Kunci: Mekanisme Psikologis; Partisipasi Politik; Media Sosial, tagar #2019GantiPresiden dan Viralitas.
Abstract: The  internet  development  evolution  and  the  emergence  of  new  media  era  (Social  Media)  has  been influencing a lot of politics’ phenomena, the previous studies have only shown a direct impact between the social media users and political participation without involving a psychological mechanism. Furthermore, the hashtag phenomena in Indonesia gained less attention from the scientists, although a hashtag as a virality concept has an amazing speed and a huge scale of spreading the information that even in a few cases has already influencing a social  movement.  Hence,  this  article  is  trying  to  examine  the  influence  of  a  content  that  uses  hashtag #2019GantiPresiden towards both the online participation (low/high) and offline participation (low/high) using Social Media Political Participation Model (SMPPM). This article using quantitative method with data collection techniques based on questionnaires and simple linear regression analysis techniques. The results (1) the influence of  #2019GantiPresiden’s  hashtag  towards  the  online  participation  (low/high)  is  bigger  than  the  offline participation (low/high), (2) The #2019GantiPresiden’s hashtag content has no participatory goals and is not more dominant than individual goals even if they agree with the hashtag, so that (3) the result has no ability in increasing the  average  number  of  respondents  who  have  participated  online/offline  (low)  towards  the  online/offline participation (high).
Keywords: #2019GantiPresiden’s hashtag, Political Participation, Psychological Mechanism, Social Media, and   Virality.
Article History:
Received:  28-11-2020; Revised: 1-12-2020; Accepted: 8-12-2020.

## PENDAHULUAN
Media  sosial  merupakan  salah  satu  produk  dari  evolusi  internet  dan  bentuk  dari  komunitas virtual. Perkembangan media sosial diawali dengan penemuan situs layanan web hosting tahun 1995 yaitu  GeoCities.  Sejak  saat  itu muncul beragam website di seluruh  dunia seperti Classmates  (1995), Sixdegree  (1997),  Blogger  (1999),  Friendster  (2002),  LinkedIn  (2003),  Myspace  (2003),  Facebook (2004),  Twitter  (2006)  dan  Instagram  (2011).  Perkembangan  internet  juga  mempengaruhi  berbagai
fenomena politik seperti “Unjuk Rasa Web 2.0” di Korea selatan (2008), “Arab Spring” di Tunisia (2011),  Revolusi  Payung  atau Umberella Hongkong  (2014) dan yang lainnya. Menurut  Bannett  dan Segerberg (2012) fenomena demikian menunjukan transformasi jaringan gerakan sosial dan perubahan paradigma dari aksi “kolektif” ke aksi “konektif” atau dengan kata lain aksi kolektif dari gerakan sosial semakin difasilitasi oleh penggunaan media sosial (konektif).
Media sosial berkembang seiring dengan meluasnya akses internet di berbagai negara termasuk Indonesia. Menurut penelitian We Are Social (2020) penggunaan media sosial di Indonesia semakin meningkat dan rata-rata orang Indonesia menghabiskan 3 jam 23 menit sehari untuk mengakses media sosial.  Sedangkan  disisi  lain  berdasarkan  laporan  The  Economist  Intelligence  Unit  (EIU)  index partisipasi  Indonesia  mengalami  penurunan  dari  6.67  (2016-2018)  menjadi  6.11  (2019).  Fenomena tersebut merupakan anomali mengingat banyak ilmuwan memandang media sosial dapat meningkatkan partisipasi politik (Howard, et al., 2011; Small, 2011; Martin, 2016).
Adapun  pengguna  media sosial  terbanyak di  Indonesia  berada  pada  dua  kategori  rentang  usia yakni 18-24 (33%) dan 25-34 (33%). Pada rentang usia 18-24 persentase terbanyak laki-laki 18% dan perempuan 15%, sedangkan pada rentang usia 25-34 persentasi terbanyak laki-laki 19% dan perempuan 14%. Kedua kategori rentang usia tersebut pada dasarnya sesuai dengan kategorisasi generasi milenial menurut Lembaga Survei Indonesia (LSI) yakni kategorisasi milenial dalam rentang usia 17-39 tahun. Di sisi lain, studi Christiany Juditha dan Joseph J. Darmawan (2018) menunjukan bahwa topik politik dianggap  biasa  saja  (40,5%)  oleh  generasi  milenial,  bahkan  hanya  berkisar  5,2%  hingga  5,8%  dari responden yang mau terlibat dalam mengkritisi pemerintah. Penelitian terbaru terkait generasi milenial dan  politik  dilakukan  oleh  IDN  Research  Institute,  hasilnya  menunjukan  bahwa  “milenial  adalah nasionalis tanpa kepentingan politik. Mereka tidak tertarik pada politik tetapi komitmen dan concern untuk meningkatkan dan melindungi Indonesia ”. Dari data yang disajikan hanya 23.4% milenial yang mengikuti isu perkembangan politik. Hal ini menarik karena peningkatan jumlah pengguna internet dan media sosial di Indonesia cukup tinggi terutama di kalangan anak muda sedangkan partisipasi politik kalangan muda justru rendah.
Rendahnya ketertarikan dan partisipasi generasi Milenial terhadap politik sudah banyak dibahas. Misalnya Studi Yolanda dan Halim (2020) menemukan kebanyakan bentuk partisipasi milenial adalah menonton, membaca dan mencari informasi politik dibanding dengan partisipasi yang melibatkan orang lain seperti berinteraksi dan memengaruhi orang untuk memilih calon tertentu. Selain itu, banyaknya studi  partisipasi  politik  di  Indonesia  juga  pada  umumnya  fokus  terhadap  perilaku  memilih (voting) dengan unit analisa masyarakat dari berbagai tingkatan umur (Hendrik, 2010). Namun beberapa dari mereka  memberi  batasan,  misalnya  mengambil  unit  analisa  pemilih  pemula  (Akhrani,  Imansari,  & Faizah,  2018;  Fitriah,  2014)  atau  membatasinya  dengan  menguji  hubungan  antara  efikasi  dengan partisipasi politik (Matulessy, 2013). Studi yang terbaru terkait partisipasi politik juga mengambil peran penggunaan  sosial  media  dalam  hubungannya  dengan  partisipasi  politik  offline  (Morissan,  2014; Kuncoro, 2018; Ratnamulyani & Maksudi, 2018) dan online (Laksmitha & Susanto, 2019; Yolanda & Halim, 2020).
Meskipun demikian, banyaknya literatur terkait partisipasi politik di Indonesia tidak menjelaskan proses  mekanisme  dari  penggunaan  media  sosial  terhadap  partisipasi  politik.  Sebagaimana  studi Yamamoto,  Nah  dan  Bae (2019)  pengaruh media sosial  terhadap partisipasi  politik  didasarkan  pada informasi politik dan heterogenitas diskusi online atau dengan kata lain media sosial tidak memberikan sumbangan secara langsung (direct) terhadap partisipasi politik (Kuncoro, 2018; Weeks, Lane, Kim, Lee, & Kwak, 2017). Penggunaan media sosial selain memungkinkan untuk memobilisasi publik yang tersebar secara geografis, juga memberikan cara baru bagi keterlibatan warga negara.
Studi terbaru terkait pernggunaan media sosial dan partisipasi politik dilakukan oleh Johannes Knoll,  Jorg  Matthes  dan  Raffael  Heiss  (2018)  yang  membedakan  partisipasi  offline  dengan  online. Partisipasi offline yang dimaksud berupa partisipasi konvensional dan non-konvensional sebagaimana diungkapkan  oleh  para  teoritis  partisipasi  politik  sebelumnya  (Mujani,  Liddle,  &  Ambardi,  2012) sedangkan  partisipasi  online  yang dimksud  Knoll,  dkk  seperti membuat  blog,  petisi online,  like  dan komentar  di  platform  media  sosial  tidak  mendapat  banyak  perhatian.  Selain  itu  Knoll,  dkk  bahkan membedakan partisipasi online rendah (low) dan tinggi (high) serta partisipasi offline rendah (low) dan tinggi (high), pada tabel.1:
Tabel.1 Model Partisipasi Politik Offline dan Online
Partisipasi Rendah Partisipasi Tinggi Offline Menampilkan atribut kampanye (stiker, poster, pin, dsb.) Mengikuti kegiatan pertemuan (rapat dewan kota, dsb.) Menandatangani petisi Mengikuti kegiatan demonstrasi Mengingatkan individu lain untuk menggunakan hak suaranya Berkomunikasi dengan kandidat politik Bekerja untuk partai politik/kandidat politik Online Memberi “like” sebagai tanda setuju pada laman media sosial kandidat politik atau gerakan sosial Mengirim surel ke politisi Menyebarkan informasi politik ke orang lain Membuat tulisan politik di situs blog Memberi komentar politik singkat pada laman media sosial Terlibat dalam diskusi politik Membuat grup politik di lingkup media sosial Sumber: (Jonathan., Matthes & Heis.2018)
Knoll, dkk juga mewarkan kerangka pengujian Model  Partisipasi Politik Media Sosial (Social Media  Political  Participation  Model/SMPPM) untuk  menguji  pengaruh  penggunaan  media  sosial terhadap partisipasi politik di Indonesia. Seperti halnya Kuncoro (2018) dan Wee, dkk (2017), menurut Knoll, dkk pengaruh penggunaan media sosial atau Social Media Use (SMU) terhadap partisipasi politik (PP)  tidak  langsung  tetapi  melalui  sejumlah  tahapan  yang  disebut  dengan  “mekanisme  psikologis”. Selain itu kerangka Knoll, dkk juga belum banyak diuji pada konteks Generasi Milenial di Indonesia, sebagaimana  menurut  Plutzer  (2002)  keterlibatan  politik  di  masa  remaja  dan  dewasa  merupakan prediktor yang kuat untuk memperdiksi keterlibatan politik di masa depan.
Penelitian ini akan menggunakan Model Partisipasi Politik Media Sosial (Social Media Political Participation  Model) dari  Knoll,  dkk  (2018)  spesifik  di  kalangan  anak  muda  atau  milenial.  Teori SMPPM yang ditawarkan oleh Knoll, dkk (2016) menjelaskan adanya proses mekanisme psikologis yang dibagi ke dalam empat tahap yakni: Pra-keterpaparan (pre-exposure). Keterpaparan (exposure), Penerimaan (reception) dan  kondisi  tindakan (behavioral  situation). Media  sosial  sebagai  basis informasi berada pada tahapan pertama dan kedua dalam teori Knoll, sedangkan tahapan ketiga adalah proses  pertimbangan  individu  terhadap  informasi  dan  pada  tahapan  terakhir  media  sosial  berfungsi sebagai  sarana  partisipasi  politik.  Selain  itu,  kebaruan (novelty) ilmiah  dari  penelitian  ini  juga  akan mengambil spesifik keterpaparan konten tagar #2019GantiPresiden yang dalam rentang waktu 1 Januari - 5 Desember 2018 tagar #2019GantiPresiden telah di kutip oleh 6.966.044 orang/akun (Drone Emprit, 2018).
Literatur  sebelumnya  menunjukan  banyak  dari  ilmuwan  yang  menganggap  tagar  berpengaruh besar  terhadap  partisipasi  politik  (Jenkins,  2016;  Sloam,  2018;  Barisione,  Michailidou,  &  Airoldi, 2017). Selain itu tagar juga merupakan salah satu bentuk dari viralitas yang dikemukakan oleh sejumlah ilmuwan (Castells, 2012; Nahon & Hemsley, 2013) sebagai cara baru keterlibatan warga negara pada era digital yang ditentukan oleh kecepatan penyebaran informasi, jangkauan dalam kuantitas jumlah yang  terpapar  konten  dan  jarak  yang  ditempuh informasi.  Inti  dari  konsep  viralitas  adalah  kapasitas invidu dan organisasi untuk berbagi informasi dan memobilisasi secara kolektif serta kemampuannya dalam menghubungkan pesan ke beragam jaringan.
Melanjutkan studi viralitas, para ilmuwan spesifik mengkaji penggunaan tagar (hashtag) dalam mempengaruhi  viralitas  (Gao,  2016;  Small,  2011;  Zamir,  2015).  Menurut  Gao  (2016)  fungsi penggunaan tagar yaitu sebagai “penggerak perhatian” (attention mobilizer). Selain itu visibilitas dari tagar juga penting untuk mencapai kekuatan simbolis, karena memfasilitasi penyebaran informasinya dalam skala besar dan cepat (Castells, 2012). Studi Lotan, Graeff, Annany, Gaffney dan Pearce (2011) menemukan bahwa peran tagar #sidibouzid di media sosial terutama Twitter memainkan peranan dalam “Arab Spring” di Tunisia dan Mesir. Sementara itu, studi Zamir (2015) juga menemukan hal serupa yakni tagar #Shahbag berperan dalam unjuk rasa di Bangladesh.
Adapun  tagar  yang  akan  diuji  dalam  penelitian  ini  adalah  #2019GantiPresiden.  Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Lingkaran Survei Indonesia terhadap 1200 responden pada periode 28 Juni - 5 Juli 2018 menunjukan bahwa publik semakin menyukai dan menerima hashtag tersebut. Pasalnya pada  survei  sebelumnya  bulan  Mei  tingkat  kesukaan  atau  penerimaan  responden  sebesar  49,80% sedangkan  pada  bulan  Juli mencapai  54,4%  (Rachman,  2018).  Meski  demikian,  pengaruh dari tagar
#2019GantiPresiden belum sepenuhnya diuji pengaruhnya terhadap partisipasi politik. Oleh karena itu, dalam  penelitian  ini  tagar  #2019GantiPresiden  dapat  berperan  sebagai  basis  informasi  dikarenakan viralitasnya  menjelang  pemilihan  umum  presiden  2019  sekaligus  menguji  kemampuan  tagar  dalam mempengaruhi partisipasi politik Generasi Milenial Indonesia, adapun hipotesis dalam penelitian ini adalah:
H1: Tagar  #2019GantiPresiden  di  Facebook,  Twitter  dan  Instagram  berpengaruh  terhadap partisipasi politik milenial DKI Jakarta pada pemilihan umum presiden tahun 2019 baik online maupun offline.
H0: Tagar #2019GantiPresiden di Facebook, Twitter dan Instagram tidak berpengaruh terhadap partisipasi politik milenial DKI Jakarta pada pemilihan umum presiden tahun 2019 baik online maupun offline

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  termasuk  ke  dalam  penelitian  eksplanatoris (explanatory  research) .  Dilihat  dari jenis  data  yang  dikumpulkannya,  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif,  untuk  mengetahui pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  dalam  penelitian  ini.  Pengumpulan  data  primer dilakukan  melalui  kuesioner  sedangkan  dan  data  sekunder  dengan  studi  pustaka.  Dalam  menguji hipotesis  penelitian  maka  dilakukan  sejumlah  pengujian  yang  terbagi  menjadi  ke  dalam  beberapa tahapan yakni pengujian terhadap kuisioner (Uji Validitas dan Reliabilitas), gambaran umum responden (statistik deskriptif), uji hubungan dan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Variabel bebas dalam  penelitian  ini  terdapat  tiga  yakni  keterpaparan  tagar  #2019GantiPresiden  di  Facebook  (X1), keterpaparan tagar #2019GantiPresiden di Instagram (X2) dan keterpaparan tagar #2019GantiPresiden di Twitter (X3). Sedangkan varibel terikat terdiri dari empat yaitu Y1: online partisipation (low), Y2: online partisipation (high), Y3: offline partisipation (low) dan Y4: offline partisipation (high).
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah  penggunaan  media  sosial  oleh  generasi  milenial.  dalam penelitian  ini  tidak  ada  data  terkait  populasi  milenial  DKI  Jakarta  yang  menggunakan  media  sosial dengan pasti. Selain itu data yang ada memiliki kelemahan dikarenakan kemungkinan beberapa orang memiliki dua atau lebih akun dalam satu platform media sosial. Oleh karenanya yang dimaksud dengan populasi dalam penelitian ini, sebagaimana menurut Badan Pusat Statistik (BPS) yakni milenial DKI Jakarta  yang  lahir  pada  rentang  tahun  1980  sampai  2000  atau  berusia  19-39  pada  tahun  2019. Berdasarkan sampling diambil  399,95  atau  dibulatkan  menjadi  400  orang  milenial  DKI  Jakarta. Populasi  milenial  di  DKI  Jakarta  (usia  rentang  19-39)  pada  tahun  2019  berjumlah  3.358.515, diantaranya 1.663.977 laki-laki dan 1.694.538 perempuan. Responden dalam penelitian ini terdiri dari 400  orang  yang  tersebar  di  6  Kota  administrasi  dan  40  kecamatan  di  DKI  Jakarta.  Penelitian  ini menggunakan  teknik multistage  cluster  random  sampling sehingga  responden  dipilih  berdasarkan kluster yang sebelumnya sudah ditentukan sehingga sebaran responden lebih proporsional, diantaranya: 22% responden berasal dari Jakarta Barat, 10% dari Jakarta Pusat, 22,2% dari Jakarta Selatan, 27% dari Jakarta Timur, 17,2% dari Jakarta Utara dan 0,3% dari Kepulauan Seribu. Berikutnya teknik penarikan sampel yang sama juga digunakan untuk menentukan responden berdasarkan kategori Gender (laki-laki 50% dan Perempuan 50%), Agama (Islam 90%, Protestan dan Katolik 6,2%, lainnya 3,8%)  dan Usia (19-20 tahun 20%, 21-29 tahun 41,7% dan 30-39 tahun 38,3%).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh antara variabel bebas (X1, X2, X3) terhadap variabel terikat (Y1, Y2, Y3, Y4) diuji melalui analisis regresi linier sederhana. Berdasarkan hasil olah data melalui aplikasi Statistikal Product and  Service  Solution (SPSS)  ditemukan  persamaan  regresi  antara  keterpaparan  tagar #2019GantiPresiden di Facebook (X1), Instagram (X2) dan Twitter  (X3) terhadap partisipasi politik online (low) yaitu Y1= 2,674 + 0,236 (X1) + 0,310 (X2) +  0,327(X3). Nilai a (2,674)atau angka konstan mempunyai  arti  bahwa  jika  tidak  terjadi  keterpaparan  tagar  #2019GantiPresiden  (X)  maka  nilai konsisten partisipasi politik online (low) atau Y1 sebesar 2.674.  Dengan kata lain setiap kenaikan 1% keterpaparan informasi tagar  #2019GantiPresiden  di Facebook maka  partisipasi  politik  Online  (low) meningkat sebesar 0,236, sedangkan keterpaparan di Instagram meningkatkan partisipasi online (low) sebesar 0,310 dan keterpaparan di Twitter meningkatkan partisipasi online (low) sebesar 0,327. Adapun terhadap partisipasi online (high) persamaan regresi yang ditemukan adalah Y2 = 2,058+ 0,777(X1) +
0,639(X2)  +    0,631(X3),  terhadap  partisipasi  offline  (low)  Y3  =  3,115+  0,209(X1)  +  0,175(X2)  + 0,197(X3) dan terhadap partisipasi offline (high) Y3 = 3,953+ 0,113(X1) + 0,142(X2) +  0,123(X3).
Pengaruh antara variabel bebas dan terikat diuji berdasarkan nilai signikansi (Sig.) dan t hitung. Apabila nilai Sig. < 0.05 maka terdapat pengaruh dan H1 diterima sedangkan H0 ditolak. Begitupula jika nilai t hitung >  t tabel (2,364624) maka terdapat korelasi dan H1 diterima sedangkan H0 ditolak. Berikut output SPSS (coefficients) :
Tabel.1 Coefficients Variabel Y1 Y2 Y3 Y4 t Sig. t Sig. t Sig. t Sig. Facebook 6,370 0,000 3,878 0,000 4,537 0,000 1,976 0,049 Instagram 6,400 0,000 3,772 0,000 3,795 0,000 2,571 0,011 Twitter 4,164 0,000 3,898 0,000 2,443 0,018 2,376 0,019
Berdasarkan  output  di  atas  diketahui  keterpaparan  informasi  tagar  #2019GantiPresiden  di Facebook  tidak  berpengaruh  terhadap  partipasi  politik  offline  (high)  karena  nilai  t  hitung  1,974  < 2,364624 atau dengan kata lain H1 ditolak dan H0 diterima. Selain itu seluruhnya memiliki pengaruh baik dengan pengujian nilai Sig. maupun dengan t hitung artinya H1 diterima dan H0 ditolak., berikut juga varibel X1 tetap berpengaruh terhadap Y1, Y2 dan Y3. Berikutnya untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y melalui output SPSS bagian model summary sebagai berikut:
Tabel.3 Model Summary Model Paritisipasi R R Square Online Partisipation (Low) 0,378 0,143 Online Partisipation (High) 0,500 0,250 Offline Partisipation (Low) 0,375 0,140 Offline Partisipation (High) 0,211 0,045
Dari output di atas diketahui nilai R Square pada partisipasi online (low) sebesar 0,143 artinya seluruh  seluruh  variabel  X  atau  keterpaparan  informasi  tagar  #2019GantiPresiden  di  Facebook, Instagram dan Twitter berpengaruh terhadap partisipasi online (low) sebesar 14,3%. Sedangkan 85,7% partisipasi online (low) dipengaruhi variabel yang tidak diteliti atau selain keterpaparan informasi tagar #2019GantiPresiden di  Facebook,  Instagram  dan  Twitter.  Begitupula seluruh varibel  X  berpengaruh terhadap  partisipasi  online  (high)  sebesar  25%  dan  terhadap  partisipasi  offline  (low)  sebesar  14%. Sedangkan untuk untuk partisipasi offline (high) peneliti membuang variabel keterpaparan informasi tagar #2019GantiPresiden di Facebook (X1) dan menyisakan X2 (Instagram) dan X3 (Twitter) untuk diuji ulang, adapun hasilnya pengaruh X2 dan X3 terhadap partisipasi offline (high) sebesar 5,3%, naik dibanding sebelum diuji ulang (4,5%).
Pengaruh secara rinci dijelaskan melalui 4 tahapan yang dikemukakan oleh Knoll, dkk (2018) sekaligus menguji proposisi yang diajukan. Namun terlebih dahulu akan dideskripsikan karakteristik responden sebagai gambaran  umum responden  ataua dalam  hal ini Milenial  DKI  Jakarta.  Mayoritas responden  dalam  penelitian  ini  mengaku  berasal  dari  Suku  Jawa  (48%),  Betawi  (31,5%)  dan  Sunda (9,5%).  Sedangkan  responden  yang  lainnya  tersebar  berasal  dari  beragam  suku  seperti  Suku  Batak (2,8%), Suku Tionghoa (2,5%), Suku Minangkabau (2,0%), Suku Melayu (1,7%), Suku Madura (0,5%), Suku Bugis (0,3%) dan lainnya (1,2%). , pendidikan terakhir responden paling banyak adalah Sekolah Menengah Atas (SMA) yaitu sebanyak 53,1% disusul dengan lulusan D4/S1/S2/S3 sebanyak 21,3%, lulusan D1/D2/D3 sebanyak 13,8%, Sekolah Menengah Pertama (SMP) sebanyak 9% dan diantaranya terdapat  juga  responden  lulusan  Sekolah  Dasar  (SD)  sebanyak  2,3%  dan  mengaku  tidak  sekolah sebanyak 0,5%.
52,1% atau setengahnya dari 400 responden sudah memiliki pekerjaan tetap, diantaranya paling banyak  responden  bekerja  karyawan  swasta  (28,3).  Lalu  terdapat  juga  21,5%  yang  berkerja  sebaga wirausaha/pedagang,  2%  sebagai    Aparatur  Sipil  Negara  (ASN/PNS)  dan  0,2%  bekerja  profesional sebagai  Dokter,  Advokat,  dll.  Selain  itu  47,9%  bukan  perkerja  tetap,  diantaranya  22,8%  masih menempuh  pendidikan  sebagai  pelajar/mahasiswa,  15,3%  memilih  tidak  bekerja  dan  menjadi  Ibu Rumah Tangga sedangkan 9,8% tidak memiliki pekerjaan atau tidak tetap. Selain itu, mayoritas respon
yaitu sebanyak 75,8% dalam penelitian ini memiliki gaji/penghasilan dibawah 5 juta sedangkan 24,2% sisanya  berpenghasilan  diatas  5  juta  per  bulan.  Bahkan  1,3%  responden  berpenghasilan  20-50  juta perbulan dan 1% lebih dari 50 juta dalam sebulan. Berikutnya terkait 4 tahapan “mekanisme psikologis” seperti: pres-exposure, exposure, reception dan behavioral situation.

## Pre-exposure
Pada tahapan pertama, Knoll, Matthes, & Heiss (2018) menjelaskan bahwa penggunaan media didasarkan  pada  kebutuhan  dan  motivasi  individu.  Yang  dimaksud  dengan  kebutuhan  dalam menggunakan sosial media adalah kebutuhan biologi dan psikologi atau yang kemudian dibagi menjadi dua,  yaitu  disposisi  pribadi  (kepribadian,  emosi,  usia  dan  preferensi)  dan  disposisi  situasional (lingkungan  dan  perkembangan  teknologi).  Satu  proposisi  yang  diajukan  Knoll,  Matthes,  &  Heiss (2018)  pada  tahapan  ini  yaitu (P1)  “:  motivasi  untuk  menggunakan  media  sosial  ditentukan  oleh disposisi  pribadi  dan  situasional” .  Kebutuhan  tersebut  didasarkan  pada  motivasi  seseorang, diantaranya  untuk  (1)  informasi,  (2)  identitas  personal,  (3)  intertaiment,  (4)  interaksi  sosial,  dan  (5) ekspresi.

## Fig.1 Motivasi Milenial dalam Menggunakan Sosial Media
Berdasarkan grafik di atas, 42% alasan menggunakan sosial media adalah untuk mencari konten sosial dan hiburan atau intertaiment, 32,5% di antaranya beralasan untuk kebutuhan informasi dan 23% untuk interaksi sosial. Adapun ketika ditanya terkait informasi yang dibutuhkan, 72% dari keseluruhan responden mencari informasi terkait sosial dan hiburan. Sisanya, 15,3% terkait informasi ekonomi dan bisnis, 5% politik dan pemerintahan, 4,8% terkait topik keagamaan dan lainnnya (3%).
Terkait faktor lingkungan sosial (masyarakat/komunitas), responden mengaku hal tersebut biasa saja dan kurang berpengaruh (40,6%) terhadap aktivitasnya di media sosial, bahkan persentase yang hampir sama (40,8%) dari responden mengaku dirinya tidak terpengaruh sama sekali oleh lingkungan sosial. Hanya 13,5% dari responden yang mengaku terpengaruh dari lingkungan sosial, bahwa 5,3% mengaku sangat terpengaruh.
Adapun media sosial yang sering digunakan oleh responden adalah Instagram (36,5%), Facebook (30,8%), Twitter (2,8%), ketiganya (3%) dan lainnya (27%). Spesifik terkait pengguna instagram, 44% dari  responden  setiap  hari  menggunakan  instagram  dan  hanya  0,7%  yang  mengaku  memiliki  akun Instagram  namun  tidak  pernah  sama  sekali  menggunakannya.    Selain  itu,  11,8%  dari  responden menyatakan  bahwa  dirinya  tidak  pernah  mencari  informasi  yang  sedang  viral  atau  ramai diperbincangkan  sedangkan  71,9%  dari  responden  mengikuti  atau  sengaja  mencari  informasi  viral minimal seminggu sekali di sosial media serta hanya 16,3% diantara responden yang mencari informasi viral setiap hari.

## Exposure
Pada tahap kedua, individu yang menggunakan media sosial terbagi menjadi dua yakni pengguna aktif dan pasif. Maksudnya pengguna yang aktif mencari konten politik akan terpapar informasi dengan sengaja (intentional exposure) sedangkan pengguna yang pasif juga dapat terpapar konten politik secara tidak sengaja (incidental exposure). Terdapat 4 proposisi yang diajukan Knoll, Matthes, & Heiss (2018) pada  tahap  ini,  namun  hanya  dua  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu:  ( P2)  informasi  politik maupun motivasi ekspresi politik akan bekerja pada pengguna media sosial yang memang mengarah pada  kondisi  keterpaparan  yang  disengaja  karena  mencari  konten  informasi  politik , (P3) motivasi
N: 400 0,3% 1,5% 23,0% 32,5% 42,8% Aktualisasi identitas… Sarana ekspresi diri Interaksi Sosial Kebutuhan… Sebagai Hiburan
hiburan,  motivasi  interaksi  sosial,  motivasi  informasi  nonpolitis,  motivasi  ekspresi  nonpolitis,  akan bekerja  pada  pengguna  media  sosial  non  politis,  sehingga  konten  politik  yang  mengarah  padanya adalah keterpaparan yang tidak disengaja.
Pada tahap sebelumnya mayoritas responden menggunakan media sosial bukan untuk mencari informasi atau berita politik melainkan intertaiment. Artinya mayoritas responden tidak sengaja mencari informasi  politik  di  media  sosial.  Bahkan  17,5%  responden  mengaku  tidak  pernah  sama  sekali mendapatkan informasi politik.

## Fig.2 Motivasi Milenial dalam Menggunakan Sosial Media
Grafik di atas menunjukkan bahwa hanya 18% dari total responden yang pernah dengan sengaja mencari informasi politik di media sosial, 7% di antaranya karena mengikuti (follow) akun berita politik dan  11%  sengaja  tetapi  tidak  mengikuti  akun  berita  politik.  Sedangkan  64,5%  dari  total  responden mengaku  mendapatkan  informasi  politik  tanpa  disengaja,  10%  di  antaranya  karena  mengikuti  akun berita  politik  sedangkan  54,5%  justru  mendapatkan  informasi  politik  tanpa  mengikuti  akun  berita politik.  Adapun  dari  total  responden  yang  pernah  mendapatkan informasi  politik    (82,5%) mengaku lebih  banyak  mendapatkan  informasi  politik  dari  media  sosial  (42,3%),  televisi  (31,4%)  dan  media online (1,5%). Sedangkan sisanya mendapatkan informasi politik dari media cetak (0,2%), komunitas sosial/masyarakat  (0,8%)  dan  lainnya  (6,2%).  Spesifik  terkait  tagar  #2019GantiPresiden,  mayoritas responden mengaku tahu (cukup tahu, tahu dan sangat tahu), sebagaimana grafik berikut:

## Fig.3 Responden Mengetahui Tagar #2019GantiPresiden
Berdasarkan  grafik  di  atas,  33,5%  responden  mengaku  sama  sekali  tidak  tahu  dengan  tagar #2019GantiPresiden. Angka yang lebih tinggi yakni 48,3% responden mengaku sama sekali tidak tahu tagar  #2019TetapJokowi.  Adapun  dari  66,6%  dari  responden  yang  mengetahui  tagar #2019GantiPresiden, mayoritas mendapatkan informasi tersebut dari media sosial (45,4%) dan Televisi (15,9%). Selain itu, mereka (32%) juga mengetahui tagar tersebut sejak tahun 2018 atau lebih dari 4 bulan sebelum pencoblosan atau kurang dari 3 bulan sebelum pencoblosan (30,7%). Sedangkan 3,7 % dari  responden  mengaku  tahu  tagar  #2019GantiPresiden  pada  saat  hari  H  pencoblosan.  Selain  itu mayoritas  responden  yang  tahu  informasi  tagar  #2019GantiPresiden  juga  sengaja  mencari  atau mengikuti informasi tersebut.
7,0% 11,0% 10,0% 54,5% 17,5% Sengaja mencari dan mengikuti (follow) akun berita politik.
Sengaja mencari tetapi tidak mengikuti (follow) akun berita politik Tidak sengaja mencari tetapi mengikuti (follow) akun berita politik
Tidak sengaja dan tidak mengikuti (follow) akun berita politik Tidak pernah
5,8% 41,8% 19,0%
13,5% 20,0% Sangat Tahu Tahu Cukup Tahu Kurang Tahu Tidak Tahu 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% N: 400 N: 400

## Fig.4 Responden Mengikuti Tagar #2019GantiPresiden
Grafik di atas menunjukan 16,5% dari responden yang tahu tetapi tidak mengikuti informasi tagar #2019GantiPresiden, sisanya sengaja atau mengaku pernah (22,7%), cukup sering (15%), sering (9,8%) bahkan  sangat  sering  (2,5%)  mengikuti  informasi  perkembangan  tagar  #2019GantiPresiden.  Oleh karena  itu  pada tahapan  ini  diketahui  bahwa  mayoritas  responden  (82,5%)    yang  terpapar  informasi politik juga mayoritas (66,6%) mengetahui tagar #2019GantiPresiden dan bahkan sengaja mengikuti informasi tersebut (64,1%).
Mengacu  pada  dua  proposisi  Knoll,  Matthes,  &  Heiss  (2018)  seharusnya  76,5%  yang  tidak memiliki motivasi mencari informasi politik dan ekspresi politik terpapar informasi politik dengan tidak sengaja  sedangkan  Grafik  2  di  atas  menunjukan  hanya  64,1%  dari  total  responden  mengaku mendapatkan informasi politik tidak disengaja dan 35,9% diantaranya sengaja. Artinya terdapat 12,4% responden yang tidak memiliki motivasi informasi politik dan ekspresi politik namun sengaja mencari atau  terpapar  informasi  politik.  Selain  itu,  meskipun  angka  keterpaparan  informasi  politik  yang disengaja  kecil  (33,5%),  namun  66,6%  dari  total  responden  mengetahui  tagar  #2019GantiPresiden. Dengan kata lain tagar memiliki jangkaun keterpaparan yang melampaui informasi politik itu sendiri atau responden dengan motivasi non-politik dapat terpapar tagar.

## Reception
Tahap ketiga ,  individu  yang  terpapar  konten  politik  (baik  disengaja  maupun  tidak)  akan mempertimbangkannya  berdasarkan  tujuan  personal.  Jika  konten  politik  tersebut  relevan  dengan tujuannya  maka  individu  tersebut  dapat  menyatakan  dukungannya  secara  langsung  di  media  sosial (eksplisit)  atau  diam-diam  (implisit).  Tetapi  jika  tidak  dianggap  relevan  maka  individu  akan mengabaikan  informasi  tersebut.  Tahap  ketiga  ini  juga  disebut  sebagai  disparensi  atau  munculnya keinginan akan tatanan baru dalam kehidupan bernegara.
Pada tahap ketiga ini penulis mengambil 4 dari 6 yang diajukan Knoll, Matthes, & Heiss (2018), yaitu: (P6) jika terpapar konten politik, pengguna media sosial akan menilai relevansi konten tergantung pada pesannya, sumber, dan karakteristik jaringan, (P7) jika konten politik dinilai relevan, pengguna membuka  diri terhadap  konten  politik  terkait  di  media  lain  atau  komunikasi  antarpribadi, (P12) jika konten politik dinilai tidak tidak dapat dicapai, pengguna tidak menunjukkan peningkatan partisipasi politik.  Meskipun  pada  tahap  sebelumnya  mayoritas  responden  sengaja  mengikuti  informasi  tagar #2019GantiPresiden namun dari total keseluruhan responden penelitian ini, 52,1% diantaranya kurang sepakat atau tidak sepakat dengan tagar #2019GantiPresiden, sebagai berikut:
2,5% 9,8% 15,0% 22,7% 16,5% Sangat Sering (setiap hari) Sering (2-3 hari sekali)
Cukup Sering (4 hari - seminggu sekali) Jarang (lebih dari seminggu
sekali) Tidak Pernah (tidak pernah sama sekali)
2,8% 20,3%
25,0% 33,3% 18,8% Sangat Sepakat Sepakat Cukup Sepakat Kurang Sepakat Tidak Sepakat 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0%
N: 400 N: 400
Berdasarkan tabel di atas 47,9% responden sepakat dengan tagar #2019GantiPresiden. Adapun alasannya beragam, dikarenakan tagar#2019GantiPresiden merupakan hak konstitusional warga negara (21,9%), karena memilih pasangan Prabowo Subianto dan Sandiaga Uno pada pemiihan umum presiden 2019 (16,8%), karena menganggap petahana atau Joko Widodo gagal memimpin Indonesia sehingga perlu  dilakukan  pergantian  (7,5%)  serta  karena  ketidaksukaan  responden  terhadap  pasangan  Joko Widodo-Ma’ruf  Amin atau  asal  bukan  Jokowi  (1,8%).  Adapun responden  yang kontra  dengan  tagar #2019GantiPresiden mayoritas mengerti  (55,4%) Sedangkan sisanya menolak karena tidak mengerti maksud dari tagar #2019GantiPresiden (23,2%). Meskipun mengerti dengan maksud dari tagar tersebut namun  beberapa  responden  tetap  tidak  mau  ganti  presiden/tetap  memilih  petahana  (13,4%)  atau menolak karena menganggap tagar tersebut terlalu provokatif (9,8%) atau karena memang tidak suka dengan tagar tersebut (5,7%).
Meskipun  pro-kontranya  cukup  berimbang  namun  75%  dari  keseluruhan  responden  mengaku mengabaikan  informasi  tagar  #2019GantiPresiden  setelah  mendapatkannya  atau  dengan  kata  lain mayoritas  mengekspresikan  dengan  cara  implisit  bukan  secara  langsung  menyatakan  sikapnya (eksplisit), lihat grafik berikut:

## Fig.6 Respon terhadap Tagar #2019GantiPresiden
Berdasarkan  proposisi  6  dan  7  dan  dari  grafik  di  atas  maka  25%  responden  menganggap informasi  #tagar2019GantiPresiden,  11,3%  diantaranyaberupaya  untuk mencari  tahu  informasi  tagar #2019GantiPresiden  ketika  pertama  kali  mendapatkannya  dari  berbagai  sumber  seperti  media  sosial (9,3%), bertanya atau berdiskusi dengan orang lain (11,3%) atau bahkan berusaha mencari tahu melalui sumber utama/terpercaya (4,5%).
Adapun  di  antara  responden  yang  tidak  sepakat  dengan  tagar  #2019GantiPresiden  atau menganggapnya tidak relevan, sebagaimana menurut Knoll, dkk, (Proposisi 12) mayoritas cenderung mengabaikan  tagar  tersebut  (48,5%).  Adapun  penolakan  secara  eksplisit  ditujukan  dengan  cara memberi tanda tidak suka (1,2%), memberi komentar yang berisi kritik (1,2%), mengunggah tulisan (opini) pribadi yang menyatakan ketidaksepakatannya (0,7%) atau bahkan memblokir berita/akun yang menyebarkan infromasi tagar #2019GantiPresiden (0,3%).

## Behavioral Situation
Kemudian tahap terakhir adalah kondisi dimana individu bertindak berdasarkan informasi yang diterima dari media sosial. Apabila informasi yang diterima dianggap tidak relevan maka individu tidak akan  berpartisipasi.  Tetapi  apabila  informasi  dianggap  relevan  dan  dieksplisitkan  maka  individu cenderung  berpartisipasi  tinggi,  sedangkan  jika  dianggap  relevan  tetapi  diimplisitkan  maka  individu cenderung  berpartisipasi  rendah.  Adapun  proposisi  yang  diuji  dalam  tahapan  ini  hanya  3  dari  16 proposisi yang diajukan Knoll, Matthes, & Heiss (2018), yaitu: (P18) Jika tujuan nondominan dinilai konsisten dengan pencapaian tujuan yang lebih dominan, pengguna media sosial melakukan partisipasi politik dengan usaha rendah, (P21) Jika pesan tidak mengandung informasi yang terkait dengan tujuan partisipatif, pengguna tidak menunjukkan peningkatan partisipasi politik dan, (P24) partisipasi politik dengan upaya rendah selanjutnya dapat mempengaruhi partisipasi politik dengan upaya tinggi Adapun  dari  total  responden  yang  menganggap  informasi  tagar  #2019GantiPresiden  relevan (47,9%) memiliki respon  dan sikap yang beragam. Penulis mengkategorikan sikap responden sesuai
4,5% 9,3% 11,3% 75,0% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% Mencari tahu melalui sumber utama atau terpercaya Mencari tahu dari media sosial lainnya Menanyakan atau berdiskusi dengan orang lain Mengabaikannya
N: 400
dengan kategorisasi Knoll, dkk yaitu partisipasi online (low & high) dan partispasi offline (low dan high), sebagai berikut:

## Fig.7 Bentuk Partisipasi Online (Low)
Grafik  di  atas  menunjukan  pengaruh  keterpaparan  tagar  #2019GantiPresiden  terhadap  bentuk partisipasi online (low). Apabila jika dikategorikan menjadi dua yakni pernah dan tidak pernah maka sikap  responden  yang  sepakat  dengan  tagar  #2019GantiPresiden  melakukan  partisipasi  online  (low) lebih  sering  dalam  bentuk  memberi  “like”  (16,35%)  pada  postingan  atau  informasi  terkait  tagar #2019GantiPresiden terutama di instagram (65,1%), facebook (19%), twitter (6,3%), ketiganya (1,6) dan lainnya (7,9%). Sama halnya dengan bentuk partisipasi online (low) lainnnya seperti menyebarkan informasi  “share”  (11,4%),  memberi  komentar  (9,9%)  dan  mendatangani  petisi  online  (8,6%)  juga paling  banyak  dilakukan  melalui  media  sosial  instagram,  kemudian  Facebook  dan  terakhir  Twitter. Adapun rata-rata responden sepakat dengan tagar #2019GantiPresiden dan melakukan partisipasi online (low) seperti “like/share/komentar/petisi online” adalah 11,56% sedangkan rata-rata yang sepakat tapi tidak pernah melakukan partisipasi online (low) adalah 36,44%.

## Fig.8 Bentuk Partisipasi Online (High)
Grafik  di  atas  menunjukan  pengaruh  keterpaparan  tagar  #2019GantiPresiden  terhadap  bentuk partisipasi online (high). Apabila jika dikategorikan menjadi dua yakni pernah dan tidak pernah maka sikap responden yang sepakat dengan tagar #2019GantiPresiden melakukan partisipasi online (high) lebih sering dalam bentuk mengajak orang lain memposting/update terkait tagar #2019GantiPresiden di media sosial (16%), memposting/update sendiri (12%), terlibat dalam diskusi politik online (10,9%) dan  memasang  profile  picture  di  media  sosial  (7,2%).  Yang  menarik  dari  data  di  atas  terdapat  4% responden  yang  tidak  pernah  memposting  tagar  #2019GantiPresiden  namun  mengajak  orang  lain
1%
1,0% 0,7% 1% 3% 1,7% 1,5% 1,7% 3,3% 2,4% 2% 2%
9% 6,2%
5,8%
4% 31,8%
36,6% 38,1% 39,4% Memberi "Like" Menyebarkan Informasi "Share" Memberi "komentar" singkat Menandatangi "Petisi Online" Sangat Sering Sering Cukup Sering Jarang Tidak Pernah
1,2% 0,7% 1,0% 1,0% 1,7% 2,0% 2,0% 2,1% 2,0% 1,2% 2,2% 3,9% 6,0% 3,2% 6,9% 9,1% 37,1% 40,8% 36,1% 32,1% Terlibat Diskusi Online Memasang Profil Picture Memposting/Update Mengajak orang lain posting/Update Tidak Pernah Jarang Cukup Sering Sering
Sangat Sering N: 400 N: 400
memposting/mengupdate tagar #2019GantiPresiden. Adapun posting/update  terkait  tagar #2019GantiPresiden  paling  banyak  di  lakukan  pada  media  sosial  selain  Instagram,  Facebook  dan Twitter  yakni  Whatsapp  (33,3%),  sedangkan  20,6%  responden  memposting  di  Instagram,  22,2%  di Facebook, 8,3% di Twitter dan ketiganya 5,6%. Sedangkan diskusi online lebih banyak dilakukan di Instagram  (32%),  Facebook  (20%),  Twitter  (20%),  ketiganya  (4%)  dan  media  yang  lainnya  (24%). Adapun rata-rata responden sepakat dengan tagar #2019GantiPresiden dan melakukan partisipasi online (high) seperti adalah 11,51% lebih kecil dibanding rata-rata partisipasi online (low), sedangkan rata- rata yang sepakat tapi tidak pernah melakukan partisipasi online (high) adalah 36,55%.

## Fig.9 Bentuk Partisipasi Offline (Low)
Grafik di atas menunjukan bentuk partisipasi offline (low), Apabila jika dikategorikan menjadi dua  yakni  pernah  dan  tidak  pernah  maka  sikap  responden  yang  sepakat  dengan  tagar #2019GantiPresiden  melakukan  partisipasi  online  (high)  lebih  sering  dengan  cara  membahas  dan mendiskusikan  informasi  tagar  #2019GantiPresiden  yaitu  19%,  sedangkan  yang  lainnya  seperti menyaksikan  dan  mengamati  kampanye  tagar  #2019GantiPresiden  sebanyak  11,7%,  mendatangani petisi di jalan sebanyak 9,6% dan menampilkan atribut kampanye (stiker, poster, pin, dsb) sebanyak 8%. Adapun rata-rata responden sepakat dengan tagar #2019GantiPresiden dan melakukan partisipasi oflline (low) adalah 12,06 % sedangkan rata-rata yang sepakat tapi tidak pernah melakukan partisipasi offline (low) adalah 35,96%.
Fig.10 Bentuk Partisipasi Offline (High)
0,7% 1,1% 0,7% 1,0% 1,5% 1,3% 2,3% 1,7% 2,0% 2,1% 2,7% 2,6% 7,5% 5,0% 13,2% 2,8% 36,3% 38,5% 29,0% 40,0% Menyaksikan/mengamati Kampanye Menandatangani Petisi di jalan Membahas/diskusi Menampilkan Atribut Tidak Pernah Jarang Cukup Sering
Sering Sangat Sering 0,6% 1,0% 1,2% 0,0% 0,9% 1,2% 1,2% 0,0% 2,3% 1,4% 2,5% 1,2%
5,9% 1,6% 4,5% 1,2% 38,4% 42,9%
38,6% 45,6% Mengikuti Demonstrasi Berkomunikasi dengan Tokoh/Insiator Gerakan Kampanye kepada orang lain menjadi relawan pada Pemilu Sangat Sering Sering Cukup Sering Jarang Tidak Pernah N: 400 N: 400
Grafik  di  atas  menunjukan  bentuk  terbanyak  dari  partisipasi  offline  (high).  Apabila  jika dikategorikan menjadi dua yakni pernah dan tidak pernah maka sikap responden yang sepakat dengan tagar  #2019GantiPresiden  melakukan  partisipasi  online  (high)  lebih  sering  mengikuti  kegiatan demonstrasi/kampanye  tagar  #2019GantiPresiden  (9,7%)  sekaligus  mengkampanyekannya  kepada orang lain (9,4%). Selain itu 5,1% responden juga mengaku berkomunikasi dengan tokoh atau insiator tagar  #2019GantiPresiden  seperti  Mardani  Ali  Sera  atau  Neno  Warisman  dan  hanya  2,4%  diantara responden yang terlibat menjadi relawan dalam pemilihan umum. Adapun rata-rata responden sepakat dengan  tagar  #2019GantiPresiden  dan  melakukan  partisipasi  offlline  (high)  adalah  6,66%  atau  jauh lebih  kecil  dibanding  rata-rata  partisipasi  offline  (low),  sedangkan  rata-rata  yang  sepakat  tapi  tidak pernah melakukan partisipasi offline (high) adalah 35,96%.
Berdasarkan  pandangan  Knoll,  dkk  (Proposisi  18) partisipasi  online/offline  (low)  dikarenakan responden  tidka  memiliki  tujuan  dominan  atas  tagar  #2019GantiPresiden,  meskipun  sepakat  namun baginya terdapat tujuan lain yang lebih dominan. Selain itu, proposisi 21 dan 22, menunjukan bahwa peningkatan partisipasi dari “low” menuju “high” terjadi karena informasi tagar #2019GantiPresiden mengandung tujuan partisipatif. Berdasarkan figur 7 dan 8 rata-rata partisipasi online (low) sedikit lebih kecil dari partisipasi online (high), begitupun figur 9 dan 10 menunjukan hal yang sama atau bahkan rata-rata partisipasi offline (low) jauh lebih dari partisipasi offline (high). Meski begitu rata-rata yang pernah  melakukan  partisipasi  online  (11,53%)  lebih  besar  dibanding  rata-rata  partisipasi  offline (9,36%). Hal ini juga sesuai dengan tabel 3. Model Summary yang menunjukan bahwa pengaruh konten tagar #2019GantiPresiden di Facebook, Instagram dan Twitter lebih berpengaruh terhadap partisipasi online dibanding partisipasi offline.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  H1  diterima  dan  H0  ditolak  atau  dengan  kata  lain  terdapat pengaruh  keterpaparan  konten  tagar  2019GantiPresiden  di  Facebook,  Instagram  dan  Twitter  dengan partisipasi politik Generasi Milenial DKI Jakarta. Pengaruh yang cukup besar terutama pada partispasi online  (Low  &  High).  Uraian  diatas  juga  menunjukan  bahwa  rata-rata  partisipasi  online  lebih  besar dibanding  partisipasi  offline,  artinya  pengaruh  tagar  #2019GantiPresiden  hanya  terhadap  partisipasi online saja namun tidak dapat mendorong perubahan besar terhadap rata-rata partisipasi offline. Bahkan keterpaparan tagar #2019GantiPresiden juga tidak dapat meningkatkan rata-rata responden yang pernah melakukan  partisipasi  online/offline  (low)  menuju  partisipasi  online/offline  (high).  Hal  itu  menurut Knoll, dkk (2018) dikarenakan konten tagar #2019GantiPresiden tidak memiliki tujuan partisipatif dan tidak  lebih  dominan  dibanding tujuan individu  meskipun  responden tersebut  sepakat dengan  adanya tagar #2019GantiPresiden.

## REFERENSI
A KHRANI , L. A., I MANSARI , F., & F AIZAH . (2018). K EPERCAYAAN P OLITIK DAN P ARTISPASI P OLITIK P EMILIH P EMULA . MEDIAPSI , 4(1):1-6. Bannett, W. L., & Segerberg, A. (2012). The Logic of Connective Action. Information, Communication & Society , 15(5): 739-768.
Barisione, M., Michailidou, A., & Airoldi, M. (2017). Understanding a digital movement of opinion: the case of #RefugeesWelcome. Information, Communication & Society , 22(8):1145-1164. Castells,  M.  (2012). Networks  of  outrage  and  hope  –  social  movements  in  the  Internet  AGe. Chichester,  UK: Wiley.
Drone  Emprit.  (2018,  Desember  6). Perbandingan  Lengkap  Tagar  Kampanye  Digital .  Retrieved  from  Drone Emprit: https://pers.droneemprit.id/de-perbandingan-lengkap-tagar-kampanye-digital/
Fitriah, E. (2014). Personal Values Dan Internal Political Efficacy Terhadap Partisipasi Politik Mahasiswa Pemilih Pemula. Jurnal UIN Sunan Gunung Djati Bandung , 1(2):244 - 254.
Gao,  R.  W.  (2016).  Hashtags  and  information  virality  in  networked  social  movement:  examining. Online Information Review , 40(7):1-26.
Hendrik,  D.  (2010).  Variabel-variabel  yang  Mempengaruhi  Rendahnnya  Partisipasi  Politik  Masyarakat  dalam Pilkada Walikota dan Wakil Walikota Padang Tahun 2008. Jurnal Demokrasi , 9(2):137-148. Howard, P. N., Duffy, A., Freelon, D., Hassain, M., Mari, W., & Mazaid, M. (2011). Opening Closed Regimes: What Was the Role of Social Media During the Arab Spring? SSRN Electronic Journal , 1-30.
Jenkins, H. (2016). Chapter: 'Youth Voice, Media, and Political Engagement: Introducing the Core Concepts'. In H. Jenkins, S. Shresthova, L. Gamber-Thompson, N. Kligler-Vilenchik, & A. M. Zimmerman, any media necessary: The new youth activism (pp. 1-62). New York: NY University Press.
Juditha, C., & Darmawan, J. (2018). Penggunaan Media Digital dan Partisipasi Politik Generasi Mienial. Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik , 22(2):94-109.
Knoll,  J.,  Matthes,  J.,  &  Heiss,  R.  (2018).  The  Social  Medial  Political  Participation  Model:  A  Goal  Systems Theory Perspective. The International Journal of Research into New Media Technologies , 1-22.
Kuncoro, M. W. (2018). Media Sosial, Trust, dan Partisipasi Politik Pada Pemilih Pemula. Prosiding Seminar Nasional Psikologi Unissula: penguatan keluarga di zaman now (pp. 161-169). Semarang: Unissula.
Laksmitha,  N.,  &  Susanto,  E.  (2019).  Partisipasi  Politik  Generasi  Milenial  di  Instagram  dalam  Pemilu  2019.
Koneksi , 3(1):250-254.
Lotan, G., Graeff, E., Ananny, M., Gaffney, D., Pearce, I., & boyd, D. (2011). The Revolutions Were Tweeted: Information  Flows  During  the  2011  Tunisian  and  Egyptian  Revolutions. International  Journal  of Communication: 5(5):1375-1405.
Martin, J. A. (2016). Digital Platforms and Differential Gains Campaign News, Online Expression, and Political Participation. Electronic News , 10(4):243-259.
Matulessy,  A.  (2013).  Political  Efficacy,  Political  Trust  dan  Collective  Self  Esteem  dengan  Partisipasi  dalam Gerakan Mahasiswa. Jurnal Penelitian Psikologi , 4(1):84- 106.
Morissan.  (2014).  Media  Sosial  Dan  Partisipasi  Sosial  Di  Kalangan  Generasi  Muda. Jurnal  Visi  Komunikasi , 13(1): 50-68.
Mujani, S., Liddle, R., & Ambardi, K. (2012). Kuasa rakyat : analisis tentang perilaku memilih dalam pemilihan legislatif dan presiden Indonesia pasca-Orde Baru. Jakarta: Mizan Media Utama.
Nahon, K., & Hemsley, J. (2013). Going Viral. Cambridge, UK: Polity Press Cambridge. Pemprov DKI Jakarta. (2018). Data Jumlah Penduduk Provinsi DKI Jakarta Berdasarkan Kelompok Usia dan Jenis  Kelamin .  Retrieved  from  Data  Jakarta:  http://data.jakarta.go.id/dataset/data-jumlah-penduduk- provinsi-dki-jakarta-berdasarkan-kelompok-usia-per-kelurahan
Plutzer,  E.  (2002).  Becoming  a  habitual  voter:  Inertia,  resources,  and  growth  in  young  adulthood. American Political Science Review , 96(1):41–56. Rachman,  D.  A.  (2018,  1  Juli). Survei  LSI:  Kampanye  #2019GantiPresiden  Semakin  Populer  dan  Disukai . Retrieved from Kompas: https://nasional.kompas.com/read/2018/07/10/17040371/survei-lsi-kampanye- 2019gantipresiden-semakin-populer-dan-disukai
Ratnamulyani, I. A., & Maksudi, B. (2018). Peran Media Sosial Dalam Peningkatan Partisipasi Pemilih Pemula Dikalangan Pelajar Di Kabupaten Bogor. Jurnal Ilmu-ilmu Sosial dan Humaniora , 20(2):154-161. Sloam, J. (2018). #Votebecause: Youth mobilisation for the referendum on British membership of the Uropean Union. New Media & Society , 20(11) 4017–4034.
Small, T. A. (2011). What The hashtag. Information, Communication & Society , 14(6):872-895. The Economist Intelligence Unit. (2016). Democracy Index 2016: Revenge of the “deplorables”. Retrieved from The Economist Intelligence Unit: https://www.transparency.org.nz/docs/2017/Democracy_Index_2016.pdf The Economist Intelligence Unit. (2017). Democracy Index 2017: Free speech under attack. Retrieved from The Economist Intelligence Unit: https://spcommreports.ohchr.org/TMResultsBase/DownLoadFile?gId=34079
The Economist Intelligence Unit. (2018). Democracy Index 2018: Me too? : Political participation, protest and democracy. Retrieved  from  The  Economist  Intelligence  Unit:  https://275rzy1ul4252pt1hv2dqyuf- wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2019/01/Democracy_Index_2018.pdf
The  Economist  Intelligence  Unit.  (2019). Democracy  Index  2019:A  year  of  democratic  setbacks  and  popular protest. Retrieved from The Economist Intelligence Unit: https://www.eiu.com/topic/democracy-index We  Are  Social.  (2020). Indonesia  Digital  2019:  Media  Sosial .  Retrieved  from  We  Are  Social: https://websindo.com/indonesia-digital-2019-media-sosial/
Weeks, B. E., Lane, D., Kim, D., Lee, S., & Kwak, N. (2017). "Incidental Exposure, Selective Exposure, and Political Information Sharing: Integrating Online Exposure Patterns and Expression on Social Media. Journal of Computer-Mediated Communication , 22(6): 363-379.
Yamamoto,  M.,  Nah,  S.,  &  Bae,  S.  (2019).  Social  media  prosumption  and  online  political  participation:  An examination of online communication processes. New Media & Society , 22(10):1885–1902.
Yolanda,  H.  P.,  &  Halim,  U.  (2020).  Partisipasi  Politik  Online  Generasi  Z  pada  Pemilihan  Presiden  2019.
Coverage , 10(2):30-39.
Zamir,  M.  H.  (2015).  Diffusion  of  protest  information  in  twitter  during  shahbag  movement  of  bangladesh. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology (pp. 51(1):1-4). Computer Science.