ANUVA Volume 5 (2): 221-236, 2021 Copyright ©2021, ISSN: 2598-3040 online Available Online at: http://ejournal.undip.ac.id/index.php/anuva

## Korelasi Antara Information Privacy Concern dan Perlindungan Privasi Pengguna Twitter di Indonesia
Firamia Dyah Pawestri 1*) , Jumino 2
1,2 Program Studi S-1 Ilmu Perpustakaan, Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia
* ) Korespondensi: firamiadyah@gmail.com

## Abstract
[Title:  The  Correlation  of  Information  Privacy  Concern  and  Privacy  Protection  Behavior  of  Twitter  Users  in Indonesia] Privacy  is  an  important  matter  in  today’s  society.  However,  cases  of  cybercrime  that  threaten  the privacy  of  internet  users,  including  users  of  social  services  such  as  Twitter,  are  increasing.  The  objective  of  this research is to understand the relationship of information privacy concern and privacy protection behavior and the relationship  of  the  components  of  Protection  Motivation  Theory,  which  are  perceived  severity,  perceived vulnerability,  response  efficacy,  self-efficacy,  rewards,  and  response  costs,  and  information  privacy  concern  of Twitter users in Indonesia. Using simple random sampling, the questionnaire was distributed online on Twitter from 13  November  2020  to  15  November  2020.  In  that  time  frame,  156  data  were  obtained.  The  collected  data  were analyzed using Structural Equation Modeling. The analysis shows that information privacy concern positively and significantly  affected  privacy  protection  behaviors.  Perceived  severity,  perceived  vulnerability,  response  efficacy, and self-efficacy positively and significantly affect information privacy concern. Meanwhile, rewards negatively and significant  effect  on  information  privacy  concern.  Response  costs  were  found  to  have  no  significant  affect information privacy concern.
Keywords: twitter; information privacy concern; privacy protection behavior; protection motivation theory

## Abstrak
Privasi  adalah  sesuatu  yang  penting  di  era  ini.  Namun,  kasus  kejahatan  dunia  maya  yang  mengancam  privasi pengguna  internet  yang  jumlahnya  semakin  banyak,  termasuk  pengguna  layanan  jejaring  sosial  seperti  Twitter. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  hubungan information  privacy  concern dan  perilaku perlindungan  privasi  serta  hubungan  antara  komponen-komponen Protection  Motivation  Theory ,  yaitu perceived severity,  perceived  vulnerability,  response  efficacy,  self-efficacy,  rewards, dan response  costs ,  dan information privacy  concern pengguna  Twitter  di  Indonesia.  Dengan  menggunakan  simple  random  sampling,  kuesioner dibagikan  secara  daring  di  Twitter  pada  tanggal  13  November  2020  sampai  15  November  2020.  Dalam  rentang waktu tersebut didapatkan 156 data. Data yang terkumpul lalu dianalisis dengan menggunakan Structural Equation Modeling .  Hasil  menunjukkan information  privacy  concern berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap perilaku perlindungan  privasi. Perceived  seveerity,  perceived  vulnerability,  response  efficacy,  dan  self-efficacy memiliki pengaruh  positif  serta  signifikan  terhadap information  privacy  concern .  Sedangkan rewards secara  negatif  dan signifikan mempengaruhi  information  privacy  concern . Response  costs tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap information privacy concern .
Kata kunci: twitter; information privacy concern ; perilaku perlindungan privasi; protection motivation theory

## 1. Pendahuluan
Era informasi  merupakan  era yang berbasis pada teknologi informasi. Teknologi informasi, secara sederhana, diartikan sebagai perangkat yang digunakan untuk  mengolah,  menyimpan, juga menyebarkan informasi. Penciptaannya ditujukan untuk mempermudah kehidupan manusia.
Teknologi  informasi  seperti  komputer  serta  telepon  genggam  serta  akses  internet  yang  mudah adalah salah satu penyebab naiknya popularitas layanan jejaring sosial. Masyarakat saat ini menggunakan layanan jejaring sosial untuk mencari informasi dan berkomunikasi satu sama lain (Bodendorf dan Kaiser,
2010).  Selain  itu,  layanan  jejaring  sosial  mengizinkan  seseorang  untuk  membagikan  pengalaman, informasi,  opini,  preferensi,  dan  ulasan  pada  suatu  produk  (Lim,  Heinrichs  dan  Lim,  2017).  Layanan jejaring  sosial  juga  menawarkan  ruang  untuk  menjaga  hubungan  antar  teman  dan  membuat  relasi  baru (Rohani, 2009).
Layanan  jejaring  sosial  yang  pertama  dikenal  adalah  Six  Degrees.  Diciptakan  oleh  Andrew Weinreich pada tahun 1997 dan bertahan sampai tahun 2001. Setelah Six Degrees, banyak bermunculan layanan  jejaring  sosial  lain.  Beberapa  contohnya  adalah  Facebook,  LinkedIn,  MySpace,  Instagram,  dan Twitter.
Twitter  merupakan  layanan  jejaring  sosial  yang  mengizinkan  penggunanya  untuk  untuk membagikan  informasi  secara  real-time  melalui  posting  pengalaman  dan  pemikiran  mereka  (Mistry, 2011).  Sebagai  sistem  micro-blogging,  Twitter  biasa  digunakan  untuk  memperbarui  status,  memulai percakapan,  mempromosikan  produk,  dan  bahkan  untuk  mengirim  spam  (Benevenuto et  al. ,  2010).  Hal ini  yang  menjadikan  Twitter  sebagai  salah  satu  jejaring  sosial  paling  populer.  Pada  2020,  menurut  data Statista,  sebuah  perusahaan  yang  mengkhususkan  diri  pada  perhitungan  data  asal  Jerman,  Twitter memiliki  353  juta  pengguna.  Di  Indonesia  sendiri,  jumlah  pengguna  Twitter  telah  mencapai  13,2  juta pengguna (Statista, 2020).
Sebagai  salah  satu  layanan  jejaring  sosial,  antar  pengguna  Twitter  dapat  mengunjungi  profil pengguna  yang  lain  dengan  mudah.  Oleh  karena  itu,  hampir  semua  yang  muncul  di  Twitter  akan menyebar  dengan  mudah.  Seperti  yang  dituliskan  Arendt  (1958)  jauh  sebelum  internet  muncul  bahwa semua yang muncul di ranah publik dapat dilihat dan didengar oleh semua orang dan memiliki publisitas seluas mungkin.
Masalah privasi tentu saja muncul  dengan kebebasan akses  yang dimiliki setiap pengguna Twitter maupun  pengguna  jejaring  sosial  lain.  Selain  itu,  praktik  akses  data  oleh  pengembang  aplikasi  turut memperburuk  masalah  privasi  pengguna  (Xu et  al. ,  2012).  Pada  2018,  pihak  Twitter  mengumumkan bahwa  mereka  menemukan  bug  pada  sistem  dan  meminta  seluruh  penggunanya  untuk  mengubah  kata sandi  untuk  melindungi  data  pribadinya.  Kasus  ini  bukanlah  kasus  yang  pertama  maupun  kasus  yang terakhir terkait keamanan privasi informasi pada Twitter.
Seperti  yang  dipaparkan  oleh  Kominfo,  di  Indonesia  pemahaman  mengenai  pentingnya  privasi informasi  dan  keamanannya  masih  lemah.  Contohnya,  ketika  mendapatkan  pesan  berupa  link  palsu  dari orang  tak  dikenal  yang  dapat  membawa  serangan malware pada  ponsel  atau  komputer  sehingga mengakibatkan pengambilan data pribadi secara ilegal sampai kerusakan di perangkat internal  (Akraman dan Priyadi, 2018). Maka dari itu, penting untuk semua individu  memahami  mengenai privasi  informasi sehingga mereka dapat melakukan perlindungan terhadap privasi tersebut.
Information privacy concern atau dapat juga disebut sebagai kepedulian terhadap privasi informasi, merupakan  pandangan  milik  seorang  individu  mengenai  seberapa  sejauh  mana  privasi  informasi  dapat dilakukan. Artinya, individu tersebut dapat menentukan informasi mana yang boleh disebar dan informasi mana yang harus dijaga. Tentu saja, masing-masing individu memiliki information privacy concern yang
berbeda-beda,  karena information  privacy  concern dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  eksternal, pengalaman,  dan  karakteristik  pribadi  (Malhotra,  Kim  dan  Agarwal,  2004).  Beberapa  faktor  yang mempengaruhi information  privacy  concern seseorang  adalah  komponen-komponen  yang  diambil  dari Protection  Motivation Theory (PMT)  milik  R.W. Rogers,  yang  terdiri  atas perceived  severity,  perceived vulnerability,  response  efficacy,  self-efficacy,  rewards, dan response  costs ,  seperti  pada  penelitian  milik Dinev dan Hart (2004) dan penelitian milik Di Wang (2019).
Penelitian mengenai information privacy concern dan pengaruhnya terhadap perilaku perlindungan privasi  terutama  dalam  layanan  jejaring  sosial  telah  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti  terdahulu,  seperti penelitian  Mohamed  dan  Ahmad  (2012)  dan  penelitian  Adhikari  dan  Panda  (2018).  Hasil  yang  mereka temukan  menunjukkan  bahwa  information  privacy  concern  seorang  pengguna  jejaring  sosial  akan mempengaruhi  perilaku  perlindungan  privasinya.  Namun,  penelitian  mereka  tidak  mengkhususkan  pada satu layanan jejaring sosial, melainkan layanan jejaring sosial secara keseluruhan, dan tidak dilakukan di Indonesia.
Penelitian  mengenai  privasi  sendiri  di  Indonesia  pernah  beberapa  kali  pernah  dilakukan.  Seperti penelitian milik Akraman dan Priyadi (2018) yang membahas mengenai privasi dan kesadaran keamanan informasi  pengguna  Android  di  Indonesia.  Untuk  penelitian  mengenai  privasi  yang  memfokuskan  di layanan  jejaring  sosial  contohnya  adalah  penelitian  milik  Widyaningsih  (2018)  mengenai  perilaku perlindungan privasi pengguna Instagram khususnya siswa SMA di Surabaya dan penelitian milik Afandi, Kusyanti  dan  Wardani  (2017)  mengenai  kesadaran  keamanan,  privasi  informasi  dan  perilaku  keamanan pengguna jejaring sosial LINE.
Namun sejauh yang peneliti ketahui, tidak ada penelitian yang pernah dilakukan di Indonesia yang secara  khusus  membahas  mengenai information  privacy  concern dan  hubungannya  dengan  perilaku perlindungan  privasi,  serta  hubungan  antara  komponen-komponen Protection  Motivation Theory (PMT) milik  R.W.  Rogers  dengan information  privacy  concern .  Maka  dari  itu,  peneliti  berkeinginan  untuk meneliti hubungan antara information privacy concern dan perilaku perlindungan privasi serta hubungan antara information privacy concern dan komponen-komponen Protection Motivation Theory milik R. W. Rogers.
Selanjutnya, karena saat ini  mayoritas orang  di Indonesia menggunakan  internet untuk  mengakses layanan jejaring sosial, seperti pada data milik HootSuite (Kemp, 2020) dari 175,4 juta pengguna internet di Indonesia, sebanyak 160 juta adalah pengguna layanan jejaring sosial, maka dari itu penelitian ini akan berfokus  di  sosial  media.  Karena  penelitian  mengenai  privasi  di  layanan  jejaring  sosial  di  Indonesia selama ini hanya ada pada layanan jejaring sosial Instagram dan LINE, maka peneliti memutuskan untuk mengkhusustakn penelitian pada layanan jejaring sosial Twitter. Selain itu, pengguna Twitter di Indonesia pun  termasuk  tinggi,  hanya  di  bawah  Amerika  Serikat,  Jepang,  India,  Brazil,  Inggris  dan  Turkey,  yaitu sebanyak 13,2 juta pengguna (Statista, 2020).

## 2. Landasan Teori
2.1 Information Privacy Concern dan Perilaku Perlindungan Privasi
Privasi  informasi  saat  ini  telah  menjadi  isu  yang  serius  di  lingkungan  online  (Son  and  Kim,  2008), terutama  di  jejaring  sosial.  Tidak  dapat  dipungkiri  jika  jejaring  sosial  menawarkan  fitur-fitur  yang menarik  minat  penggunanya,  namun  di  jejaring  sosial  rentan  akan  ancaman  keamanan,  kontrol  akses lemah  (Acquisti  dan  Gross,  2006). Information  privacy  concerns mengacu  pada  pandangan  subjektif individu  mengenai  keadilan  dalam  konteks  privasi  informasi  (Campbell,  1997).  Meskipun  jejaring sosial  telah  dilengkapi  dengan  langkah-langkah  keamanan,  hal  itu  bergantung  pada  pengguna  untuk mengaktifkannya  (Adhikari  dan  Panda,  2018).  Milne,  Labrecque  dan  Cromer  (2009)  mendefinisikan perilaku  perlindungan  sebagai  tindakan  khusus  berbasis  komputer  yang  dilakukan  seseorang  untuk menjaga  keamanan  informasi.  Hubungan  antara information  privacy  concern dan  perilaku perlindungan  privasi  pada  awalnya  dieksplorasi  oleh  Altman  (1975).  Ia  menyatakan  bahwa  orang- orang mencoba untuk menerapkan tingkat privasi yang diinginkan dengan mekanisme perilaku. H 1 : Information  privacy  concern berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  perilaku  perlindungan privasi pengguna Twitter di Indonesia.
2.2 Motivation Protection Theory sebagai Anteseden Information Privacy Concern
Teori milik Ronald W. Rogers, Protection Motivation Theory (PMT), dikemukakan pada tahun 1975 melalui artikel “ A Protection Motivation Theory of Fear Appeals and Attitude Change ”. Dalam PMT, ketika  seseorang  merasa  terancam  oleh  situasi  yang  berisiko,  motivasinya  untuk  melindungi  diri meningkat.  Pada  model  awal  dari  PMT,  motivasi  seseorang  untuk  melindungi  dirinya  dari  risiko muncul dari tiga komponen utama: perceived vulnerability, perceived severity, dan response efficacy . Namun,  model  ini  belum  memberikan  penjelasan  yang  cukup  untuk  kegagalan  seorang  individu mengadopsi  perilaku  protektif.  Sehingga  pada  1983,  James  E.  Maddux  dan  Ronald  W.  Rogers merevisi  model  PMT  dengan  menambahkan  tiga  penilaian  kognitif: self-efficacy,  rewards, dan response costs (Adhikari dan Panda, 2018).
1. Perceived Severity
Perceived severity atau keparahan yang dirasakan menurut LaRose et al. (dalam (Adhikari dan Panda, 2018)  merujuk  pada  keparahan  yang  dihasilkan  dari  peristiwa  yang  mengancam.  Seorang  individu yang  merasakan  akibat  dari  kehilangan  informasi  di  situs  jejaring  sosial  akan  cenderung  lebih  peduli dengan  privasi  informasinya  (Mohamed  dan  Ahmad,  2012).  Dengan  demikian, perceived  severity yang  tinggi  akan  memaksa  seseorang  untuk  mengadopsi  tindakan  perlindungan  (Wang,  Duong  dan Chen, 2016).
H 2 : Perceived  severity berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
2. Perceived Vulnerability
Seperti  yang  digambarkan  oleh  Lee,  Larose  dan  Rifon  (2008), perceived  vulnerability adalah  sejauh mana  seseorang  percaya  bahwa  dirinya  bisa  mendapat  ancaman.  Pada  tahun  2004,  penelitian  milik
Dinev  dan  Hart  menemukan  bahwa perceived  vulnerability mempengaruhi online  privacy  concerns . Penelitian  lain  milik  Crossler  (2010)  juga  menunjukkan  bahwa perceived  vulnerability yang  dalam konteks  penelitian  ini  adalah  pandangan  pengguna  mengenai  konsekuensi  menggunakan  internet seperti  kebocoran  informasi,  penipuan,  dan  pencurian  identitas,  berhubungan  dengan  online  privacy concerns.
H 3 : Perceived  vulnerability berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
3. Response Efficacy
Woon,  Tan,  dan  Low  mendeskripsikan response  efficacy atau  efikasi  respon  sebagai  keyakinan seorang  individu  bahwa  koping  respon  dapat  melindungi  individu  itu  sendiri  maupun  orang  lain  dari suatu  ancaman  (Adhikari  dan  Panda,  2018;  Mohamed  dan  Ahmad,  2012).  Pengguna  yang  percaya bahwa  risiko  hilangnya  informasi  dapat  ditangani  dengan  tindakan  perlindungan  akan  lebih memperhatikan privasi informasi mereka (Adhikari dan Panda, 2018).
H 4 : Response  efficacy berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
4. Rewards
Rewards atau  imbalan  berkaitan  dengan  manfaat  yang  diharapkan  setelah  melakukan  suatu  perilaku (Lee, Larose dan Rifon, 2008; Mohamed dan Ahmad, 2012). Dalam PMT, disebutkan bahwa rewards dari  perilaku  berisiko  melemahkan  niat  seorang  individu  untuk  melindungi  diri  dari  risiko  (Rogers, 1975; Maddux dan Rogers, 1983). Seseorang yang tidak memberikan informasi mengenai dirinya akan dapat  terhindar  isu  privasi  informasi  seperti  serangan  virus  internet  dan  pencurian  identitas.  Namun, dengan  memberikan  informasi  pribadi  di  situs  jejaring  sosial  akan  lebih  diterima  oleh  pengguna  lain situs tersebut (Baren et al. dalam Adhikari dan Panda, 2018).
H 5 : Rewards berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern  pengguna Twitter di Indonesia.
5. Self-Efficacy
Self-efficacy adalah  keyakinan  milik seseorang pada kemampuannya untuk  melakukan suatu perilaku dapat  disebut  sebagai  dasar  perubahan  sosial  (Bandura,  1989;  Compeau,  Higgins  dan  Huff,  1999). Self-efficacy dalam  penelitian  Korzaan  dan  Boswell  (2008)  mempengaruhi information  privacy concerns seorang individu. Pada penelitian lain diketahui bahwa self-efficacy memiliki hubungan yang positif  dengan  motivasi untuk  melindungi  informasi  daring (Chai et al. , 2009) dan  menjadi prediktor pada intensi untuk mengadopsi perilaku perlindungan seperti perlindungan dari virus di internet  (Lee, Larose dan Rifon, 2008; Milne, Labrecque dan Cromer, 2009).
H 6 : Self-efficacy berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
6. Response Costs
Response  costs mengukur  biaya  yang  harus  dibayar  seseorang  (misalnya  waktu,  uang,  dan  usaha) ketika  melakukan  perilaku  perlindungan  (Zhang  dan  McDowell,  2009).  Jika  biaya  yang  harus dilakukan  seorang  individu  untuk  melakukan  perilaku  yang  direkomendasikan  tinggi,  maka kemungkinan individu tersebut akan melakukannya menjadi rendah.
H 7 : Response  costs berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.

## 3. Metode Penelitian
Penilitian ini  memiliki tujuan untuk  memahami hubungan antara information privacy concern dan perilaku  perlindungan  privasi  dan  hubungan  komponen-komponen Protection  Motivation  Theory ,  yaitu perceived severity, perceived vulnerability, response efficacy, self-efficacy, rewards, dan response costs, dan information  privacy  concern pengguna  Twitter  di  Indonesia.  Peneliti  ingin  mencari  hubungan  antar variabel, yaitu: hubungan antar variabel information privacy concern dan variabel perilaku perlindungan privasi,  hubungan  antar  variabel information  privacy  concern dan  variabel perceived  severity ,  hubungan antar variabel information privacy concern dan variabel perceived vulnerability , hubungan antar variabel information privacy concern dan variabel response efficacy , hubungan antar variabel information privacy concern dan  variabel rewards ,  hubungan  antar  variabel information  privacy  concern dan  variabel self- efficacy , dan hubungan antar variabel information privacy concern dan variabel response costs . Maka dari itu, metode kuantitatif merupakan metode penelitian yang paling cocok untuk diterapkan karena menurut Subana  &  Sudrajat  (2005),  metode  kuantitatif  digunakan  ketika  peneliti  ingin  menguji  teori, mendeskripsikan statistik, dan mencari hubungan antar variabel.
Penelitian  ini  memiliki  populasi  yang  besar,  yaitu  pengguna  Twitter  di  Indonesia.  Bila  populasi dalam  sebuah  penelitian  memiliki  jumlah  yang  besar  dan  peneliti  tidak  dapat  mempelajari keseluruhannya,  peneliti  dapat  menggunakan  sampel  dari  populasi  tersebut.  Karena  populasi  relatif homogen,  maka  digunakan  teknik  simple  random  sampling  guna  mendapatkan  sampel.  Akhirnya, sebanyak 156 responden terkumpul sebagai sampel.
Data dari 156 responden didapatkan melalui kuisioner. Pada penelitian ini, kuesioner dibuat dengan menggunakan  layanan  google  form.  Sebanyak  29  pertanyaan  tertutup  atau  pertanyaan  dengan  pilihan jawaban  disusun  dalam  kuesioner  dan  5-point  Skala  Likert  digunakan  untuk  mengukur  jawaban responden.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Uji Outlier
Dalam sebuah penelitian, sering kali ditemukan data outlier atau data yang karakteristiknya jauh berbeda dari  data  milik  observasi  lain  dan  memiliki  nilai  ekstrim  (Ghozali,  2011).  Data  outlier  dapat  ditemukan dengan  mencari  mahalanombis  distance  (d 2 )  dan  chi-squares  (x 2 )  pada  derajat  kebebasan  29  dan  tingkat
signifikansi  0,001.  Jika  nilai  mahalanombis  distance  (d 2 )  kurang  dari  nilai  chi-squares  (x 2 ),  berarti  data tersebut bukan merupakan data outlier.
Setelah  dilakukan  uji  outlier,  tidak  ditemukan  adanya  kasus  multivariate  outlier  pada  data.  Nilai chi-square  pada  derajat  kebebasan    29  dan  tingkat  signifikansi  0,001  adalah  58,301  dan  seluruh  nilai mahalanobis  distance  milik  156  data  observasi  yang  dapat  dilihat  pada  kolom  mahalanobis  d-squared menunjukkan  angka  kurang  dari  58,301.  Nilai  mahalanobis  distance  paling  tinggi  dimiliki  oleh  data observasi  ke-97  dengan  44,255  yang  mana  masih  lebih  kecil  dari  58,301.  Sementara  nilai  mahalanobis distance yang paling rendah dimiliki oleh data observasi ke-49 dengan 26,791 yang tentu saja jauh lebih kecil dari 58,301.

## 4.2 Uji Normalitas
Tujuan dilakukannya uji normalitas adalah untuk memastikan bahwa data yang diambil telah berdistribusi normal.  Suatu  data  dapat  dikatakan  berdisstribusi  normal  apabila  data  tersebut  memiliki  critical  ratio (nilai kritis) di antara nilai mutlak interval critical ratio yang telah ditentukan. Dengan signifikansi α = 1 % atau 0,001, maka nilai mutlak adalah ±2.58. Sehingga nilai critical ratio data harus ≥ - 2,58 dan ≤ 2,58.
Tabel 1 . Hasil Uji Normalitas
Indikator Nilai Critical Ratio PPP6 -2.388 PPP5 -1,304 PPP4 -1,046 PPP3 -2,224 PPP2 -2,235 PPP1 -2,175 IPC4 -1,682 IPC3 -0,975 IPC2 -1,434 IPC1 -1,319 RC3 -1,589 RC2 -1,434 RC1 -1,483 SE3 -1,408 SE2 -0,543 SE1 -1,223 RW3 -1,789 RW2 -1,505 RW1 -0,685 RE3 -1,119
RE2 0,095 RE1 -1,862 PV3 -2,228 PV2 -1,803 PV1 -1,677 PS4 -1,737 PS3 -0,486 PS2 -1,842 PS1 -0,462
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  dilihat  jika  hasil  dari  nilai  critical  ratio  seluruh  indikator  telah  sesuai  dengan standar nilai critical ratio yang ditentukan. Maka dari itu, data yang diperoleh telah terdistribusi normal.

## 4.3 Uji Multikolinieritas
Untuk  memastikan tidak adanya gejala multikolinieritas (korelasi yang terlalu tinggi atau terlalu rendah) dalam  hubungan  antar  variabel  eksogen,  dilakukan  uji  multikolinieritas  (Sarjono,  2011).  Mengutip  dari Santoso (2015), suatu model dikatakan baik apabila model tersebut tidak memiliki korelasi antar variabel eksogen.  Multikolinieritas  dikatakan  tidak  terjadi  jika  nilai  korelasi  dalam  hubungan  antar  variabel eksogen tidak lebih dari 0,9.
Tabel 2 . Hasil Uji Multikolinieritas Estimate Perceived_Severity <-> Perceived_Vulnerability 0,358 Perceived_Severity <-> Response_Efficacy 0,527 Perceived_Severity <-> Rewards 0,228 Perceived_Severity <-> Self_Efficacy 0,502 Perceived_Severity <-> Response_Costs -0,017 Perceived_Severity <-> Information_Privacy_Concern 0,630 Perceived_Severity <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi 0,279 Perceived_Vulnerability <-> Response_Efficacy 0,401 Perceived_Vulnerability <-> Rewards 0,118 Perceived_Vulnerability <-> Self_Efficacy 0,279 Perceived_Vulnerability <-> Response_Costs 0,156 Perceived_Vulnerability <-> Information_Privacy_Concern 0,401 Perceived_Vulnerability <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi 0,450 Response_Efficacy <-> Rewards 0,238 Response_Efficacy <-> Self_Efficacy 0,276 Response_Efficacy <-> Response_Costs -0,068 Response_Efficacy <-> Information_Privacy_Concern 0,534
Response_Efficacy <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi 0,349 Rewards <-> Self_Efficacy 0,030 Rewards <-> Response_Costs 0,182 Rewards <-> Information_Privacy_Concern -0,042 Rewards <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi -0,010 Self_Efficacy <-> Response_Costs 0,047 Self_Efficacy <-> Information_Privacy_Concern 0,548 Self_Efficacy <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi 0,266 Response_Costs <-> Information_Privacy_Concern -0,124 Response_Costs <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi 0,133 Information_Privacy_Concern <-> Perilaku_Perlindungan_Privasi 0,424
Berdasarkan  tabel  2,  terlihat  jika  seluruh  nilai  korelasi  dalam  hubungan  antar  variabel  telah  lebih  kecil dari 0,9. Kesimpulannya, tidak  ditemukan adanya  multikolinieritas dalam  hubungan antar variabel  milik penelitian ini.

## 4.4 Model Pengukuran untuk Uji Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Kegunaan  dari  model  pengukuran  atau  measurement  model  adalah  untuk  menunjukkan  apakah  variabel manifest  telah  merepresentasikan  variabel  laten.  Hal  ini  dapat  dicapai  melalui  analisis  konstruk  atau Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA).  Variabel  laten  yang  disusun  berdasarkan  teori  memiliki  variabel manifest  (indikator).  Dengan  CFA,  dapat  diketahui  kevalidan  indikator-indikator  tersebut  sebagai pengukur  unidimensionalitas  dari  konstruk  laten.  Secara  lebih  sederhana,  yang  dilakukan  dalam  model pengukuran adalah menguji validitas dan reliabilitas konstruk.
Kriteria  yang  digunakan  dalam  uji  validitas  konstruk  adalah  Convergent  Validity  (CV)  dan Discriminant  Validity  (DV).  Menurut  Hair  (dalam  Adhikari  dan  Panda,  2018),  CV  dapat  terpenuhi apabila  harga  loading  factor  suatu  indikator  >  0,5.  Sementara  DV  terpenuhi  apabila  nilai  Average Variance  Extracted  (AVE)  milik  variabel  >  0,5.  Yang  dimaksud  dengan  Average  Variance  Extracted (AVE)  adalah  suatu  koefisien  yang  berguna  untuk  menunjukkan  varian  dalam  indikator  melalui  faktor umum  (Widhiarso,  2016).  Sementara  untuk  uji  reabilitas  konstruk,  nilai  Construck  Reliability  (CR) masing-masing variabel harus > 0,7 (Fornell & Larcker, 1981).
Tabel 3. Hasil Uji Validitas Konstruk dan Uji Reliabilitas Konstruk
Indikator Loading Factor CR AVE PS1 0,871 0,925 0,754 PS2 0,878 PS3 0,839 PS4 0,885 PV1 0,913 0,940 0,839
PV2 0,919 PV3 0,916 RE1 0,914 0,912 0,777 RE2 0,824 RE3 0,903 RW1 0,924 0,926 0,807 RW2 0,927 RW3 0,841 SE1 0,910 0,931 0,817 SE2 0,904 SE3 0,898 RC1 0,931 0,930 0,815 RC2 0,882 RC3 0,895 IPC1 0,890 0,939 0,794 IPC2 0,931 IPC3 0,896 IPC4 0,846 PPP1 0,884 0,952 0,767 PPP2 0,816 PPP3 0,905 PPP4 0,867 PPP5 0,900 PPP6 0,880
Dari tabel 3, terlihat bahwa skor loading factor semua indikator > 0,5. Serta memiliki skor AVE > 0,5 dan CR  >  0,7.  Maka  dapat  disimpulkan  jika  seluruh  variabel  dan  indikator  yang  dipakai  bersifat  valid  dan reliabel.

## 4.5 Model Struktural untuk Uji Hipotesis
Setelah  menguji  validitas  konstruk  dan  reabilitas  indikator  di  model  pengukuran,  tahapan  selanjutnya adalah  mencari  hasil  model  struktural.  Kegunaannya  adalah  untuk  menguji  hipotesis.  Dalam  melakukan uji  hipotesis, yang harus diperhatikan adalah  nilai  critical ratio (CR) dan p value. Ketika suatu hipotesis memiliki nilai CR > 1,96 serta nilai p value < 0,05, maka hipotesis tersebut dapat diterima.
Tabel 4. Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis  Estimate S.E. C.R. P Label H 1 0,409 0,076 5,360 *** par_28 H 2 0,372 0,091 4,086 *** par_22
H 3 0,128 0,062 2.062 0,039  par_23 H 4 0,277 0,082 3.386 *** par_24 H 5 -0,180 0,060  -2.969  0,003  par_25 H 6 0,248 0,066 3.768 *** par_26 H 7 -0,081 0,054  -1.510  0,131  par_27
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang ditunjukkan oleh tabel 4, sebanyak enam hipotesis diterima dan satu hipotesis  ditolak.  Keenam  hipotesis  yang  diterima  adalah  H 1 ,  H 2 ,  H 3 ,  H 4 ,  H 5 ,  dan  H 6 .  Sementara  H 7 ditolak.

## 4.6 Pembahasan Hipotesis
Dari tujuh hipotesis yang diajukan, enam hipotesis diterima dan satu hipotesis ditolak. Berikut merupakan pembahasannya:
1. H 1 : Information  privacy  concern berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  perilaku  perlindungan privasi pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa information  privacy  concern berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  perilaku  perlindungan  privasi  pengguna  Twitter  di Indonesia, sehingga hipotesis diterima. Hasil penelitian ini sama dengan hasil dari penelitian Adhikari dan Panda (2018) dan penelitian Mohamed dan Ahmad (2012).
Karena  hipotesis  diterima,  maka  dapat  disimpulkan  semakin  tinggi information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia, semakin tinggi pula perilaku perlindungan privasinya. Ketika seorang pengguna Twitter di Indonesia memiliki kepedulian terhadap information privacy , pengguna Twitter tersebut akan melakukan tindakan untuk melindungi privasinya.
2. H 2 : Perceived  severity berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, diketahui bahwa perceived severity berpengaruh positif dan signifikan terhadap information privacy concern pengguna Twitter di Indonesia, sehingga hipotesis diterima. Hasil penelitian ini sama dengan hasil dari penelitian Adhikari dan Panda (2018), Mohamed dan Ahmad (2012), dan Wang (2019).
Karena  hipotesis  diterima,  maka  dapat  disimpulkan  semakin  tinggi perceived  severity ,  semakin tinggi  pula information  privacy  concern .  Ketika  seorang  pengguna  Twitter  di  Indonesia  telah merasakan  atau  hanya  sekadar  mengetahui  akibat  dari  kehilangan  privasi  informasi,  pengguna tersebut akan memiliki information privacy concern yang tinggi.
3. H 3 : Perceived vulnerability berpengaruh positif dan signifikan terhadap information privacy concern pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa perceived  vulnerability berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna  Twitter  di Indonesia, sehingga hipotesis diterima. Hasil penelitian ini sama dengan hasil dari penelitian Adhikari
dan  Panda  (2018),  Wang  (2019),  Crossler  (2010),  dan  Dinev  dan  Hart  (2004). Sementara  penelitian Mohamed dan Ahmad (2012) memiliki hasil yang bertolak belakang.
Karena  hipotesis  diterima,  maka  dapat  disimpulkan  semakin  tinggi perceived  vulnerability , information  privacy  concern -nya  juga  akan  meninggi.  Ketika  seorang  pengguna  Twitter  merasa bahwa  dirinya  rentan  akan  ancaman  privasi,  pengguna  Twitter  juga  akan  semakin  memperhatikan privasi informasinya.
4. H4: Response  efficacy berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, diketahui bahwa response efficacy berpengaruh positif dan signifikan terhadap information privacy concern pengguna Twitter di Indonesia, sehingga hipotesis  diterima.  Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  hasil  dari  penelitian  Wang  (2019)  dan  bertolak belakang dengan hasil penelitian penelitian Mohamed dan Ahmad (2012) dan penelitian Adhikari dan Panda (2018).
Karena  hipotesis  diterima,  maka  dapat  disimpulkan  semakin  besar response  efficacy ,  semakin besar  pula information  privacy  concern pengguna  Twitter  di  Indonesia.  Seorang  pengguna  Twitter yang  yakin  bahwa  suatu  koping  respon  seperti  mengatur  akun  Twitter  sebagai  akun  privat,  pasti memiliki information privacy concern .
5. H 5 : Rewards berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa rewards berpengaruh  negatif dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna  Twitter  di  Indonesia,  sehingga hipotesis diterima. Hasil ini sama dengan hasil dari penelitian milik Youn (2005).
Karena  hipotesis  diterima  dan  hubungan  yang  ditunjukkan  adalah  negatif,  artinya  jika  nilai rewards meningkat,  maka  nilai information  privacy  concern akan  menurun.  Begitupun  sebaliknya, jika  nilai rewards menurun,  maka  nilai information  privacy  concern akan  meningkat.  Keuntungan yang  didapat  pengguna  Twitter  di  Indonesia  ketika  mereka  tidak  memperhatikan  privasi  informasi, seperti  semakin  banyaknya  pengikut  saat  akun  tidak  dalam  mode  privat,  sering  kali  membuat pengguna Twitter dengan suka rela mengorbankan privasi informasinya.
6. H 6 : Self-efficacy berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa self-efficacy berpengaruh positif dan signifikan terhadap information privacy concern pengguna Twitter di Indonesia, sehingga hipotesis diterima. Hasil penelitian ini sama dengan  hasil dari penelitian Adhikari dan Panda (2018), Mohamed dan Ahmad (2012), dan Wang (2019).
Karena  hipotesis  diterima,  dapat  disimpulkan  jika self-efficacy tinggi, information  privacy concern pun akan tinggi. Ketika seseorang pengguna Twitter memiliki self-efficacy atau kepercayaan
diri  yang  dalam  konteks  ini  adalah  kepercayaan  diri  mengatur  setelan  privasi,  maka  pengguna tersebut memiliki information privacy concern .
7. H 7 : Response  costs berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap information  privacy  concern pengguna Twitter di Indonesia.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis,  diketahui  bahwa response  costs tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  pada information  privacy  concern pengguna  Twitter  di  Indonesia,  sehingga  hipotesis ditolak. Temuan ini serupa dengan hasil penelitian milik Wang (2019).
Karena  hipotesis  ditolak,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa response  costs tidak  berpengaruh terhadap information privacy concern . Nilai dari response costs tidak akan menimbulkan efek apapun terhadap  nilai information  privacy  concern .  Hal  ini  mungkin  dikarenakan  pengguna  Twitter  di Indonesia  tidak  merasa  mengatur  setelan  privasi  adalah  tindakan  yang  membutuhkan  banyak  biaya, waktu, dan usaha.

## 5. Simpulan
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  memahami  hubungan information  privacy  concern dan perilaku perlindungan privasi serta hubungan antara komponen-komponen Protection Motivation Theory , yaitu perceived  severity,  perceived  vulnerability,  response  efficacy,  self-efficacy,  rewards, dan response costs, dan information privacy concern pengguna Twitter di Indonesia. Data penelitian diambil dari 156 responden  melalui  kuesioner  yang  dibagikan  di  platform  Twitter.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan adalah teknik analisis Structural Equation Modeling (SEM).
Sesuai  dengan  hasil  dari  penelitian,  seorang  pengguna Twitter  yang  memiliki information  privacy concern akan  melakukan  perilaku  perlindungan  privasi. Perceived  severity ditemukan  memiliki berpengaruh  positif  terhadap information  privacy  concern .  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ketika  seorang pengguna  Twitter  pernah  merasakan  masalah  privasi  misalnya  seperti  pencurian  identitas  atau penyalahgunaan  informasi  pribadi, akan  memiliki information  privacy  concern dan  lebih  mempedulikan privasi  informasinya.  Selanjutnya, perceived  vulnerability ditemukan  berpengaruh  positif  terhadap information privacy concern . Pengguna Twitter yang memiliki keyakinan bahwa dirinya memiliki potensi untuk  mendapat  masalah  privasi  akan  cenderung  memiliki information  privacy  concern .  Variabel response efficacy pun mempengaruhi information privacy concern secara positif. Ini menunjukkan bahwa seorang  pengguna  yang  melakukan  tindakan-tindakan  untuk  mencegah  dirinya  mendapatkan  masalah privasi,  seperti  mengatur  akun  Twitternya  menjadi  akun  privat,  pasti  memiliki information  privacy concern. Rewards menjadi satu-satunya yang berpengaruh negatif terhadap information privacy concern pengguna Twitter.  Ketika  seorang  pengguna  Twitter mendapat  keuntungan  dengan  mengabaikan  privasi informasinya,  seperti  memiliki  banyak  pengikut  dan  tweet  yang  diunggah  akan  dilihat  lebih  banyak orang,  pengguna  tersebut  memiliki  information  privacy  concern  yang  sangat  rendah  bahkan  mungkin tidak memilikinya. Untuk self-efficacy , pengaruhnya adalah positif terhadap information privacy concern . Pengguna  Twitter  yang  percaya  bahwa  ia  memiliki  kemampuan  untuk  melindungi  informasi  pribadinya
seperti  kemampuannya  dalam  mengatur  setelah  privasi  dan  keamanan  yang  ada  pada  Twitter,  adalah pengguna  Twitter  yang  memiliki information  privacy  concern .  Terakhir, response  costs tidak  memiliki pengaruh apapun pada information privacy concern pengguna Twitter. Sehingga, dapat dikatakan bahwa pengguna Twitter tidak memiliki masalah mengatur setelan privasi dan keamanan untuk akunnya. Waktu dan usaha bukanlah sesuatu yang mengganggu mereka dalam melakukan hal tersebut.

## Daftar Pustaka
Acquisti, A. and Gross, R. 2006, ‘Imagined Communities : Awareness , Information Sharing , and Privacy on the Facebook’, pp. 36–58.
Adhikari, K. and Panda, R. K. 2018, ‘Users ’ Information Privacy Concerns and Privacy Protection
Behaviors in Social Networks Users ’ Information Privacy Concerns and Privacy Protection Behaviors’. Taylor & Francis, 1762. doi: 10.1080/08911762.2017.1412552.
Afandi, I. A., Kusyanti, A. and Wardani, N. H. 2017, ‘Analisis Hubungan Kesadaran Keamanan , Privasi Informasi , dan Perilaku’, 1(9), pp. 783–792.
Akraman, R. and Priyadi, Y. 2018, ‘Pengukuran Kesadaran Keamanan Informasi dan Privasi Pada Pengguna Smartphone Android di Indonesia’, 02, pp. 115–122.
Altman, I. 1975,. The environment and social behavior: Privacy personal space territory crowding.
Monterey, CA: Brooks/Cole.
Arendt, Hannah. 1958,. The Human Condition 2nd ed. Chicago:  University of Chicago Press.
Bandura, A. 1989, ‘Regulation of cognitive processes through perceived self-efficacy.’, Developmental Psychology , 25(5), pp. 729–735. doi: 10.1037//0012-1649.25.5.729.
Benevenuto, F. et al. 2010, ‘Detecting Spammers on Twitter’, Ceas , (Seventh annual Collaboration,
Electronic messaging, AntiAbuse and Spam Conference), p. 10.
Bodendorf, F. and Kaiser, C. 2010, ‘Detecting opinion leaders and trends in online communities’, 4th International Conference on Digital Society, ICDS 2010, Includes CYBERLAWS 2010: The 1st International Conference on Technical and Legal Aspects of the e-Society , pp. 124–129. doi: 10.1109/ICDS.2010.29.
Campbell, A. J. 1997, ‘Relationship marketing in consumer markets: A comparison of managerial and consumer attitudes about information privacy’, Journal of Interactive Marketing , 11(3), pp. 44– 57. doi: 10.1002/(SICI)1522-7138(199722)11:33.0.CO;2-X.
Chai, S. et al. 2009, ‘Internet and online information privacy: An exploratory study of preteens and early teens’, IEEE Transactions on Professional Communication , 52(2), pp. 167–182. doi: 10.1109/TPC.2009.2017985.
Compeau, D., Higgins, C. A. and Huff, S. 1999, ‘Social cognitive theory and individual reactions to computing technology: A longitudinal study’, MIS Quarterly: Management Information Systems , 23(2), pp. 145–158. doi: 10.2307/249749.
Crossler, R. E. 2010, ‘Protection motivation theory: Understanding determinants to backing up personal
data’, Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences , pp. 1–10. doi: 10.1109/HICSS.2010.311.
Dinev, T. and Hart, P. 2004, ‘Internet privacy concerns and their antecedents -measurement validity and a regression model’, Behaviour and Information Technology , 23(6), pp. 413–422. doi: 10.1080/01449290410001715723.
Kemp, Simon. 2020,. "Digital 2020: Indonesia". https://datareportal.com/reports/digital-2020-indonesia. Diunduh pada 30 Desember 2020.
Korzaan, M. L. and Boswell, K. T. 2008, ‘The influence of personality traits and information privacy concerns on behavioral intentions’, Journal of Computer Information Systems , 48(4), pp. 15–24. doi: 10.1080/08874417.2008.11646031.
Lee, D., Larose, R. and Rifon, N. 2008, ‘Keeping our network safe: A model of online protection behaviour’, Behaviour and Information Technology , 27(5), pp. 445–454. doi: 10.1080/01449290600879344.
Lim, J. S., Heinrichs, J. H. and Lim, K. S. 2017, ‘Gender and Hedonic Usage Motive Differences in Social Media Site Usage Behavior’, Journal of Global Marketing . Taylor & Francis, 30(3), pp. 161–173. doi: 10.1080/08911762.2017.1308615.
Maddux, J. E. and Rogers, R. W. 1983, ‘Protection motivation and self-efficacy: A revised theory of fear appeals and attitude change’, Journal of Experimental Social Psychology , 19(5), pp. 469–479. doi: 10.1016/0022-1031(83)90023-9.
Malhotra, N. K., Kim, S. S. and Agarwal, J. 2004, ‘Internet users’ information privacy concerns (IUIPC): The construct, the scale, and a causal model’, Information Systems Research , 15(4), pp. 336–355. doi: 10.1287/isre.1040.0032.
Milne, G. R., Labrecque, L. I. and Cromer, C. 2009, ‘Toward an understanding of the online consumer’s risky behavior and protection practices’, Journal of Consumer Affairs , 43(3), pp. 449–473. doi: 10.1111/j.1745-6606.2009.01148.x.
Mohamed, N. and Ahmad, I. H. 2012, ‘Information privacy concerns, antecedents and privacy measure use in social networking sites: Evidence from Malaysia’, Computers in Human Behavior . Elsevier Ltd, 28(6), pp. 2366–2375. doi: 10.1016/j.chb.2012.07.008.
Rogers, R. W. 1975, ‘A Protection Motivation Theory of Fear Appeals and Attitude Change1’, The Journal of Psychology , 91(1), pp. 93–114. doi: 10.1080/00223980.1975.9915803.
Rohani, V. A. 2009, ‘On Social Network Web Sites : Definition , Features , Architectures and Analysis Tools’, 1, pp. 3–11.
Son, J. Y. and Kim, S. S. 2008, ‘Internet users’ information privacy-protective responses: A Taxonomy and a nomological model’, MIS Quarterly: Management Information Systems , 32(3), pp. 503– 529. doi: 10.2307/25148854.
Statista. 2020,. "Leading countries based on number of Twitter users as of October 2020".
https://www.statista.com/statistics/242606/number-of-active-twitter-users-in-selected-countries/.
Diunduh 30 Desember 2020.
Subana, M., & Sudrajat. 2011,. Dasar –Dasar  Penelitian  Ilmiah.  Bandung: Pustaka Setia.
Wang, D. 2019,. A Study of Determinants of Teenagers’ Privacy Protection Intentions on Social Networking Sites. The Educational Review, USA, 3(10), 152–163. https://doi.org/10.26855/er.2019.10.004
Wang, T., Duong, T. D. and Chen, C. C. 2016, ‘Intention to disclose personal information via mobile applications: A privacy calculus perspective’, International Journal of Information Management .
Elsevier Ltd, 36(4), pp. 531–542. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.03.003.
Widyaningsih, Y. 2018, ‘Perilaku perlindungan privasi pada pengguna instagram di kalangan siswa sekolah menengah atas kota surabaya 1 yohana widiyaningsih 2’, Palimpsest . Available at: http://repository.unair.ac.id/74816/3/JURNAL_Fis.IIP.59 18 Wid p.pdf.
Xu, H. et al. 2012, ‘Measuring mobile users’ concerns for information privacy’, International Conference on Information Systems, ICIS 2012 , 3(Ftc 2009), pp. 2278–2293.
Zhang, L. and McDowell, W. C. 2009, ‘Am i really at risk? Determinants of online users’ intentions to use strong passwords’, Journal of Internet Commerce , 8(3–4), pp. 180–197. doi:
10.1080/15332860903467508.