## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081

## Penerapan Metode Technology Threat Avoidance Theory Terhadap Tingkat Kesadaran Data Privasi Pengguna Media Sosial
Achmad Rifai 1,* , Ade Meliyani 2 , Putri Chyntia 2 , Ichtiar Akbar Sakti 2
1 Teknologi Informasi, Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta Jl. Raya Jatiwaringin No.2, RT.8/RW.13, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Jl. Raya Jatiwaringin No.2, RT.8/RW.13, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: 1,* achmad.acf@gmail.com, 2 ademel11180327@nusamandiri.ac.id, 3 putric11180030@nusamandiri.ac.id,
4 ichtia11180511@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: achmad.acf@nusamandiri.ac.id Submitted: 02/02/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Pencurian data kredensial dengan memasukan username dan password pada halaman login hingga akun yang terbuka. Proses autentikasi pada aplikasi dan web digunakan sebagai pengenal kepemilikan data pengguna, hal tersebut dikarenakan terdapat kerentanan terhadap serangan dalam penggunaan username dan password yang kurang aman. Ada beberapa masalah dalam hal keamanan, salah satunya yang paling umum adalah password. Kebanyakan sistem menggunakan password sebagai verifikasi  identitas  pengguna.  Namun,  password  tersebut  datang  dengan  masalah  keamanan  utama  dikarenakan  pengguna cenderung menggunakan yang mudah ditebak, memakai kata sandi yang sama di banyak akun, menulisnya dan menyimpannya di  perangkat  mereka.  Peretas  memiliki  banyak  sekali  opsi  yang  digunakan  untuk  mencuri  kata  sandi  atau  meretas  akun pengguna seperti credential stuffing, phising, password spraying, bruce force, prior data breach / reused passwords, password reset, keystroke logging dan local discovery.  Untuk mengatasi penyerangan keamanan, teknik  Multi-Factor Authentication (MFA) memberikan jaminan keamanan lebih tinggi. Kesadaran masyarakat untuk menjaga informasi identitas merupakan hal fundamental,  pencurian  identitas  bisa  melalui  berbagai  macam  jalur  dan  cara  dan  hal  ini  perlu  ditekankan.  Self-efficacy (security  awareness),  behavioural  intention,  avoidance  motivation  dan  avoidance  behaviour  adalah  faktor  terpengaruh  dari objek. Analisis faktor tersebut bertujuan untuk mengetahui tingkat kesadaran dan pola perilaku pengguna media sosial. Analisis faktor menggunakan metode MANOVA sebagai analisis data dan model TTAT. Berdasarkan hasil analisis MANOVA tests of between – subjects effects, faktor advoidance motivation (r = 0.499 dan Sig. 0.000) dan behavioural intention (r = 0,427 dan Sig. 0.000). Adanya keterkaitan antar faktor tersebut, sehingga pengguna harus menghindari pencurian data melalui tindakan pengamanan dengan menggunakan multi-factor authentication (MFA).
Kata Kunci: Multi-Factor Authentication; Media Sosial; Self-Efficacy; MANOVA; TTAT
Abstract −Theft of credential data by entering a username and password on the login page until the account is open. The authentication  process  in  applications  and  the  web  is  used  to  identify  ownership  of  user  data,  this  is  because  there  is  a vulnerability  to  attacks  in  the  use  of  unsafe  usernames  and  passwords.  There  are  several  security  issues,  one  of  the  most common being passwords. Most systems use passwords to verify user identity. However, these passwords come with major security issues as users tend to use ones that are easy to guess, use the same password across multiple accounts, write it down and store it on their devices. Hackers have many options using which to steal passwords or hack user accounts such as credential stuffing, phishing, password.spraying, bruce force, prior data breach / reused passwords, password reset, keystroke logging and local  discovery.  To  overcome  security  attacks,  Multi-Factor  Authentication  (MFA)  techniques  provide  higher  security guarantees. Public awareness to protect identity information is fundamental, identity theft can go through various channels and ways  and  this  needs  to  be  emphasized.  Self-efficacy  (security  awareness),  behavioral  intention,  avoidance  motivation  and avoidance behavior are factors that influence the object. This factor analysis aims to determine the level of awareness and behavior patterns of social media users. Factor analysis used the MANOVA method as data analysis and the TTAT model. Based on the results of the MANOVA tests of between – subjects effects, the factor of favorance motivation (r = 0.499 and Sig. 0.000) and behavioral intention (r = 0.427 and Sig. 0.000). There is a link between these factors, so users must avoid data theft through security measures using multi-factor authentication (MFA).
Keywords : Multi-Factor Authentication; SocialMedia; Self-Efficacy; MANOVA; TTAT.

## 1. PENDAHULUAN
Deformasi  digital  terus  berkembang  pada  aspek  kehidupan  manusia  untuk  menumbuhkan  inovasi  baru  dalam penggunaan teknologi  agar tetap relevan dengan masyarakat. Dalam penggunaan aplikasi media sosial terdapat akun  yang  tentunya  merupakan  identitas  yang  digunakan  sebagai  pengenal  dalam  dunia  maya,  biasanya  untuk dapat mengakses berbagai macam informasi dalam etika berinternet yang baik.
Asumsi yang diciptakan bahwa media sosial begitu penting dalam kehidupan saat ini, membuat penggunaan media sosial sangatlah tinggi. Rata–rata penggunaan nya dapat mencapai 6 sampai 7 jam dalam sehari. Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki populasi pengguna internet terbesar di dunia. Dikutip dari We Are Social, terdapat 204,7 juta pengguna internet per Januari 2022 di Indonesia. Sedangkan pada Januari 2021 telah terdata sebanyak 202,6 juta pengguna internet, angka nya sedikit bertambah 1,03% jikalau  dibandingkan dengan 2022. Pada 2018, jumlah pengguna internet melonjak sebesar 54,25%. Jumlah pengguna nya terus meningkat dalam lima tahun terakhir [1].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081
Pelanggaran  sebuah  data  pribadi  merupakan  salah  satu  bagian  dari  ancaman  dunia  maya,  yang  di  mana sebagian informasi dikeluarkan dari organisasi, umumnya digunakan dalam kejahatan penipuan identitas. Dapat diartikan bahwa tindakan pelanggaran data menjadi akses ilegal atas data pribadi milik seseorang yang dicatat oleh organisasi tersebut sehingga mendorong kejahatan pencurian identitas [2]. Kesadaran masyarakat untuk menjaga informasi identitas merupakan hal fundamental, pencurian identitas bisa dilakukan dengan berbagai macam cara serta jalur dan hal ini perlu ditekankan. Informasi yang telah didapat akan diperjual belikan ke pasar gelap secara online  atau  dimodifikasi  yang  nantinya  akan  diguunakan  untuk  membuat  identitas  sintetis.  Laporan  yang diterbitkan  The  University  of  Texas  at  Austin,  2017  mengatakan  bahwa  ada  beberapa  jalur  penyaluran  yang melibatkan orang luar serta orang dalam [3]
Proses  autentikasi  pada  aplikasi  dan  web  digunakan  sebagai  pengenal  kepemilikan  data  pengguna,  hal tersebut  dikarenakan  terdapat  kerentanan  terhadap  serangan  dalam  penggunaan  username  dan  password  yang kurang  aman.  Ada  beberapa  masalah  dalam  hal  keamanan,  salah  satunya  yang  paling  umum  adalah  password. Peretas memiliki banyak sekali opsi yang digunakan untuk mencuri kata sandi atau meretas akun pengguna seperti credential stuffing, phising, password spraying, bruce force, prior data breach or reused passwords, password reset, keystroke  logging  dan  local  discovery  [4].  Serangan  pencurian  data  kredensial  juga  memasukan  berbagai kombinasi username dan password yang ditemukan pada halaman login hingga akun yang terbuka. Serangan cyber di dunia maya sering menggunakan kembali username dan password yang sama. Informasi login pengguna yang dicuri  pada suatu  tempat, kemungkinan akan berfungsi  pada tempat lain. Hasil analisis mengenai Social Media Security oleh menjabarkan hasil analisisnya dengan ditemukan 78,9% dari ancaman yang menggerakan jaringan media sosial [5].
TTAT  juga  dijabarkan  Sebenarnya,  tampaknya  cukup  masuk  akal  untukmenerapkan  teori  penerimaan dalam konteks keamanan TI karena penting untuk memahami adopsi individu dalam menjaga TI. Namun, bukti teoretis dan empiris yang kuat menunjukkan bahwa ada perbedaan mendasar antara keduanya adopsi dan perilaku menghindar [6]. Peretas terus mengidentifikasi cara baru dari mencuri informasi. Sayangnya, kehadiran pengguna "tidak  berpendidikan"  dalam  suatu  organisasi  membuat  mereka  sasaran  empuk  bagi  para  hacker.  Pendidikan pengguna dan pelatihan adalah suatu keharusan untuk memerangi ancaman keamanan TI. Pengguna seharusnya tidak hanya mempelajari materi tetapi mereka juga harus menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari. Ini bukan tugas  sederhana  untuk  dicapai  dan  bukan  satu-satunya  tanggung  jawab  pengguna  atau  organisasi.  Banyak kelompok harus terlibat untuk menghasilkan penduduk yang sadar akan keamanan TI tidak dapat atau tidak akan mengelola  perilaku  penghindaran),  dan  tindakan  terbuka  (yaitu,  penanggulangan  penghindaran  TTAT)  untuk menghindari, mengurangi, atau meniadakan ancaman.[7].
Penelitian yang dilakukan Seperti yang diilustrasikan, motivasi penghindaran adalah prediktor signifikan dari  perilaku  penghindaran  dalam  setiap  studi.  Persepsi  ancaman  dan  perlindungan  efektivitas  keduanya berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap  motivasi  menghindar.  Demikian  juga,  tingkat  keparahan  yang dirasakan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  kuat  terhadap  ancaman  yang  dirasakan.  Biaya  perlindungan memiliki  pengaruh  yang  signifikan  tetapi  negatif  pada  motivasi  penghindaran  di  sebagian  besar  studi,  yang menunjukkan  bahwa  ketika  biaya  perlindungan  meningkat,  pengguna  kurang  termotivasi  untuk mengimplementasikan  tindakan pengamanan. Namun, untuk  penelitian ini biaya  perlindungan tidak signifikan. Efikasi  diri  secara  umum  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  motivasi  penghindaran  satu  studi menemukan itu tidak signifikan. Modifikasi model TTAT untuk penelitian ini memberikan hasil yang menarik. Misalnya, memposisikan kerentanan yang dirasakan sebagai anteseden terhadap keparahan yang dirasakan dalam kalkulus ancaman menghasilkan pengaruh yang kuat dan signifikan [8]
Selain itu penelitian lain menyebutkan, model alternatif TTAT memberikan nilai penjelas yang lebih baik dari  penilaian  ancaman  proses.  Selain  itu,  model  TTAT  untuk  memperhitungkan  perbedaan  individu  yang memengaruhi  ancaman persepsi, tingkat  motivasi penghindaran, dan perilaku. Kami menguji model yang kami usulkan menggunakan sampel besar yang kami kumpulkan dari sekumpulan individu yang sangat heterogen, yang memperkuat  generalisasi  teori.  Hasil  mendukung  generalisasi  TTAT.  Akhirnya,  wawasan  utama  terakhir  kami berkaitan dengan pengurangan persepsi individu tentang tingkat upaya yang di perlukan menerapkan pengamanan. Dalam  upaya  terkait  dengan  penerapan  pengamanan  keamanan  dikaitkan  secara  negatif  dengan  penerapan pengamanan target. Temuan ini logis dan lugas. Individu tidak akan memiliki motivasi untuk berperilaku aman jika  mereka  menganggap  perilaku  target  terlalu menantang  atau  berat.  Temuan  ini  menunjukkan keamanan  itu profesional  harus  memastikan  bahwa  semua  perlindungan  yang  direkomendasikan  mudah  dan  langsung  bagi pengguna melaksanakan dan menggunakan. Kami percaya bahwa vendor teknologi keamanan cyber dan penulis kebijakan  dapat  menggunakan  ini  wawasan  tentang  safeguard  effectiveness,  self-efficacy,  risk  propensity, impulsivity,  and  effort  cost  to  develop  products,  processes,  and  messages  that  more  effectively  encourage avoidance behavior [9].
Penelitian sebelumnya membahas tentang keamanan akun dari credential stuffing dengan password breach alerting  oleh  saat  ekstensi  Chrome  meminta  kredensial  pada  waktu  login  memperkirakan  bahwa  1,5%  dari kredensial yang 4 digunakan pada seluruh web rentan terhadap pencurian data kredensial berdasarkan hasil sampel 21  juta  login  [10].  Penelitian  yang  mengenai  deteksi  akun  pengguna  adalah  berkoordinasi  untuk  mendeteksi serangan  pencurian  data  yang  aktif  pada  akun  individual.  Framework  yang  digunakan  mengakomodasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081
kecenderungan pengguna baru dari alternatif sebelumnya dan memastikan kompleksitas ekstraksi yang lebih tinggi untuk menangkap kemampuan dalam mengekstrak informasi yang cukup dari set offline [11].
Dalam observasi terdahulu dengan metode Technology Threat Avoidance Theory (TTAT) mengumpulkan evidensi  sebanyak  152  responden  pengguna  komputer  mengungkapkan  adanya  beberapa  temuan  utama  seperti perceived threat, safeguard effectiveness, safeguard cost, self-efficacy influence avoidance motivation, perceived severity, dan perceived susceptibility. Ancaman yang dirasakan secara negatif memoderasi hubungan di antaranya safeguard effectiveness dan avoidance motivation [12].
Pada permasalahan tingkat  kesadaran dan keamanan pada  pengguna media sosial line. Pada faktor yang memengaruhi perilaku keamanan (security behavior) pada pengguna aplikasi tersebut adalah persepsi pengguna terhadap  ancaman  keamanan  (perceived  security  threat).  Dengan  adanya  sebuah  ancaman  keamanan  ketika responden menggunakan dan menunjang aktivitas akan berpengaruh dengan perilaku keamanan dalam menjaga data privasi informasinya [13]. Penelitian sebelumnya mengenai analisis faktor personality threat terhadap phising attack menggunakan metode Technology Threat Avoidance Theory (TTAT) dalam hasil keterkaitan antar faktor yang sangat berpengaruh tersebut yaitu faktor behavioral intention dengan faktor self-efficacy – security awareness berdasarkan analisis data model penelitian kualitatif dan kuantitatif  tersebut dengan menggunakan model faktor TTAT dan metode MANOVA [14].
Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) hampir sama dengan one way Anova, memiliki lebih dari satu variabel dependen. Disimpulkan bahwa  Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) biasa digunakan pada dua kondisi utama, yaitu:
a. Terdapat  beberapa  korelasi  variabel  dependen,  sedangkan  hanya  membutuhkan  satu  tes  keseluruhan  pada kumpulan variabel dibandingkan dengan tes individual.
b. Ingin mengetahui bagaimana variabel independent mempengaruhi pola variabel dependen.
Kelebihan  dari  Multivariate  Analysis  of  Variance  (MANOVA)  adalah  dapat  digunakan  untuk  menganalisis pengaruh setiap variabel independen terhadap skala kategorik masing-masing variabel dependen secara individual, dimana variabel dependen memiliki skala kuantitatif [15].
Untuk  mengatasi  penyerangan  keamanan  tersebut,  teknik  seperti  Multi-Factor  Authentication  (MFA) seharusnya  dapat  memberikan  jaminan  keamanan  yang  lebih  tinggi.  Multi-factor  authentication  (MFA)  adalah salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  keamanan  autentikasi  dengan  menggunakan  dua  atau  lebih  faktor  yang berbeda saat masuk ke akun.
Berdasarkan identifikasi masalah terkait pokok - pokok permasalahan tersebut yang berpengaruh kepada objek (mahasiswa dan karyawan) pada terjadinya ancaman cyber, penulis menetapkan tujuan pada penelitian ini sebagai; Mengetahui tingkat kesadaran dan pola perilaku pengguna media sosial berdasarkan pada model TTAT dam  mengetahui  faktor  (self-efficacy  (security  awareness),  avoidance  behavior,  avoidance  motivation,  dan behavioral  intention)  yang  mempengaruhi  tingkat  kesadaran  berdasarkan  pada  model  TTAT  terhadap  objek (Mahasiswa dan karyawan) pengguna media sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang terkumpul dianalisis secara kuantitatif menggunakan statistik deskriptif, sehingga perumusan hipotesis dapat disimpulkan terbukti atau tidak. Penelitian kuantitatif menekankan pada pengujian teori melalui pengukuran variabel penelitian dengan angka dan melakukan analisis data dengan prosedur statistik, menggunakan pendekatan deduktif yang bertujuan untuk menguji hipotesis. Metode penelitiannya menggunakan pengukuran yang terstandar atau  menggunakan  skala  pengukuran  data,  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menjawab  pertanyaan  dengan menggunakan rancangan yang terstruktur, sesuai dengan sistimatika penelitian ilmiah [16].

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini  langkah  –  langkah  pelaksanaan  dari  awal  sampai  akhir,  langkah  –  langkah  ini didapat dari proses penelitian yang dilakukan oleh peneliti dari proses awal mulai sampai mendapatkan kesimpulan dari penelitian ini. Adapun langkah–langkahnya sebagai berikut:
a. literatur yang dilakukan untuk mengkaji dan secara teoritis menemukan metode yang digunakan dalam metode pemecahan masalah dengan menggunakan metode Technology Threat Avoidance Theory (TTAT). tersebut.
b. Tahap  selanjutnya  yaitu,  Identifikasi  masalah  diperoleh  dari  hasil  analisis  penelitian  lapangan  dan  data kuesioner. Hasil identifikasi masalah ini juga digunakan sebagai tujuan dari penelitian yang dilakukan.
c. Tahap  ketiga,  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk  membantu  mengidentifikasi  masalah  yang dirumuskan pada tahap kedua. Setelah data terkumpul, maka dilakukan pengolahan data yang digunakan pada tahap analisis.
d. Tahap  selanjutnya    ini  berfokus  pada  tingkat  keamanan  rata-rata  akun  media  sosial,  menggunakan  metode Technology  Threat  Avoidance  Theory  (TTAT)  untuk  menganalisis  dan  memberi  peringkat  pada  hasil pembahasan masalah.
e. Dalam tahap terakhir  penelitian ini, karakteristik responden yang dibutuhkan dapat  dikaji dengan parameter seperti usia, jenis kelamin, platform media sosial yang sering digunakan dan status karyawan atau mahasiswa.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081
Untuk gambaran dari langkah-langkah tahapan ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Model yang Diusulkan
Dalam pengujian Multivariate Analysis Of Variance (MANOVA), untuk menganalisis indikator yang diperlukan untuk metode Technology Threat Avoidance Theory (TTAT) dengan menggunakan hasil perhitungan F test untuk uji signifikasi. Jika hasil signifikasi nya lebih kecil (sig <0,05), maka analisis dapat digunakan untuk menunjukkan keterikatan faktor antar variabel dependen dan independen, dan dapat dilakukan uji analisis faktor. Model analisis yang digunakan adalah Multivariate Analysis Of Variance (MANOVA). Model ini mengukur pengaruh variabel independen  skala  kuantitatif  terhadap  variabel  dependen  yang  skala  kategorik  untuk  menguji  nilai  variate  dan signifikasi  antar  kelompok.  Variabel  Penelitian  ini  variabel  dependen  (Self-Efficacy)  dan  variabel  independen (Avoidance motivation, avoidance behaviour, dan behavioural Intention).

## 2.3 Pengumpulan Data
Dari 81 kuesioner yang disebarkan, sebanyak 15 data kuesioner tidak dapat digunakan dikarenakan data berakibat tidak normal dan 1 data kuesioner yang memiliki jawaban ganda. Dengan demikian jumlah kuesioner yang dapat diolah sebanyak 65 data eksemplar kuesioner.
Tabel 1. Data Primer yang dihasilkan
Kuesioner Jumlah Presentase (%) Kuesioner yang disebarkan 81 100 Kuesioner yang tidak digunakan 16 19.7 Kuesioner yang dapat digunakan 65 80.3
Berdasarkan 65 data responden yang diolah, diperoleh informasi mengenai struktur respoden sebagai acuan dalam  melihat  karakteristik  respoden  yang  menjadi  sampel  penelitian.  Struktur  kuesioner  dalam  penelitian  ini diantaranya: jenis kelamin, usia, status dan sosial media yang sering digunakan oleh responden. Secara rinci stuktur responden ini diringkas pada tabel 2.
Tabel 2. Struktur Responden Keterangan Jumlah (Orang)  Presentase (%) Jenis Kelamin : Laki – Laki 29 44.6 Perempuan 36 56.4 Usia : 17 – 20 tahun 16 24.6 21 – 25 tahun 35 53.8 26 – 30 tahun 6 9.20 31 – 35 tahun 1 1.50 >36 tahun 7 10.7 Status : Karyawan 33 50.8

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081
Keterangan Jumlah (Orang)  Presentase (%) Mahasiswa 32 49.2 Media sosial yang sering digunakan: Instagram 51 63 Facebook 29 35 WhatsApp 65 80.2 Twitter 22 27.2 Lainnya 12 15

## 2.3 Analisis Data
Berdasarkan  pada  mahasiswa  dan  karyawan  yang  menjadi  tujuan  ingin  dicapai  dari  penelitian,  analisis  data membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kesadaran pengguna media sosial terhadap MFA.  Menganalisis  data  menggunakan  metode  MANOVA  dalam  analisis  faktorial  memerlukan  beberapa pengujian pada penelitian ini.
a. Uji  Normalisasi  dimaksudkan  untuk  memeriksa  apakah  nilai  residual  terdistribusi  normal.  Uji  normalisasi dapat  diukur  dengan  Kolmogorov-Smirnov  test  (K-S  test)  untuk  menentukan  tingkat  signifikasi.  Dalam menentukan apakah nilai Asymp. Sig (2-tailed) residual lebih besar dari >0.05, maka data berdistribusi normal. Sedangkan, jika nilai Asymp. Sig (2-tailed) lebih kecil dari <0,05, maka data tidak berdistribusi normal [17].
b. Uji  Reliabilitas  menyatakan  reliabilitas  untuk  mengukur  suatu  kuesioner  yang  merupakan  indikator  dari variabel  atau  konstruktur.  pengambilan  keputusan  untuk  pengujian  reliabilitas  yaitu  suatu  konstruk  atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach’s Alpha> 0,70 [18].
c. Uji Koefisien Determinasi menjelaskan tentang besarnya pengaruh dari seluruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan untuk menjelaskan besaran proporsi variasi dari variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen [19].
d. Multivariate tests dapat diartikan sebagai tes yang dirancang untuk dapat melihat dan memperhitungkan hasil dari beberapa variabel dependen sekaligus secara bersamaan.
e. Tests of Between-Subjects Effects merupakan hasil keluaran untuk meguji hipotesis penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  metode  pelaksanaan  mengenai  tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilaksanakan  pada  penelitian  ini  proses selanjutnya  adalah  persiapan  analisis  dan  pengujian  faktor  untuk  mengetahui  variabel  apa  saja  yang  memiliki pengaruh  terhadap  tingkat  kesadaran  pengguna  media  sosial  menggunakan  metode  Multivariate  Analysis  of Variance (MANOVA) dan metode faktor Technology Threat Avoidance Theory (TTAT).

## 3.1 Uji Analisis Faktor
Sebelum melakukan pengujian pada analisis faktor model TTAT melakukan pengujian pada hasil pengumpulan data kuesioner online meliputi: uji normalisasi, perhitungan Kaiser-Mayer Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO MSA) dan Bartlett’s test, uji reliabilitas dan uji koefisien determinasi. a. Uji Normalisasi
Uji  normalisasi  dilakukan untuk mengetahui apakah data kuesioner tersebut  berdistribusi  normal atau tidak, berdasarkan hasil tersebut Asymp.Sig (2-tailed) adalah 0.200 lebih besar dari >0.05 yang artinya data tersebut terdistribusi normal, maka pengujian dapat dilanjutkan.
Tabel 3 . Hasil kalkulasi Uji Normalisasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N 65 Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d
b. Perhitungan Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO MSA) dan Bartlett’s test.
Pada perhitungan asumsi analisis faktor (self-efficacy (security awareness), avoidance behaviour, avoidance motivation dan behavioural intention) menunjukkan hasil KMO MSA sebesar 0.702 lebih besar dari >0.60 dan nilai Bartlett’s (Sig.) 0,00 < 0.05 maka faktor tersebut memenuhi persyaratan.
Tabel 4. Hasil Kalkulasi KMO dan Bartlett's Test

## KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,702 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 126,705 Df 6

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081

## KMO and Bartlett’s Test
Sig.
,000
c. Uji Reliabilitas
Dalam  perhitungan  reabilitas  dapat  mengikuti  perhitungan  Cronbach’s  Alpha,  dengan  tolak  ukur  nilai  >0.7 dihitung  masing-masing  konstruktur  untuk  mengukur  konsistensi  kuesioner  item.  Hal  tersebut  menunjukan data yang dianalisis sangat reliabel [20].
Tabel 5. Hasil Kalkulasi Cronbach's Alpha
Konstruktur Item Kuesioner Cronbach’s Alpha (>0,70) Self-Efficacy 0.736 Avoidance Motivation 0.889 Avoidance Behaviour 0.729 Behavioural Intention 0.805
d. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Pada  pengujian  ini  untuk  mengukur  kemampuan  model  tentang  besarnya  pengaruh  dari  seluruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Nilai  Adjusted  R  Square  sebesar  0,746  yang  artinya  kemampuan variabel (faktor) dependen dan variabel (faktor) independen memiliki korelasi kuat .
Tabel 6. Hasil Kalkulasi Koefisien Determinasi
Model Summary R ,871 R Square ,758 Adjusted R Squared ,746
3.2 Uji Manova
a. Perhitungan Multivariate Tests
Perhitungan ini menggunakan proses perhitungan pada pengumpulan data set kuesioner bersumber pada faktor model  TTAT  mencakup  faktor  (variabel)  dependen  dan  faktor  (variabel)  independen.  Pada  kalkulasi perhitungan uji multivariate, adanya pengaruh yang signifikan dari  variabel dependen (self efficacy) dengan perolehan  nilai  signifikansi  0.000  (sig  <0.05)  pada  semua  variabel  independen  (avoidance  motivation, avoidance behaviour, dan behavioral intention) maka, hasil uji multivariet dengan model TTAT diterima.
Tabel 7. Hasil Kalkulasi Multivariate Tests
Multivariate Tests F 4,322 Sig. ,000
b. Tests of Between-Subjects Effects
Pada  uji  tests  of  between–subjects  effect  atau  uji  multivariate  analysis  of  variance  (MANOVA)  di  proses setelah kalkulasi uji multivariate pada faktor (variabel) dependen dan faktor (variabel) independen pada metode TTAT.
Tabel 8. Tests of Between-Subjects Effects Tests of Between-Subjects Effects Variabel Independen Variabel Dependen Sig (<0,005) Avoidance Motivation Self-efficacy 0,000 Advoidance Behaviour Self-efficacy 0,029 Behavioural Intention Self-efficacy 0,000
Berdasarkan hasil tabel  diatas menunjukkan, apakah ada faktor yang mempengaruhi  faktor self-efficacy terhadap faktor lainnya:
1. Pada  faktor  Avoidance  Motivation  (variabel  independen)  dengan  nilai  Sig.  0.000  lebih  kecil  <0.05,  maka berpengaruh terhadap faktor Self-efficacy (variabel dependen).
2. Pada faktor Avoidance Behaviour (variabel independen) memperoleh nilai Sig. 0.029 lebih besar > 0.05, maka tidak berpengaruh pada faktor Self-efficacy.
3. Pada faktor Behavioural Intention (variabel independen) di peroleh nilai Sig. 0.000 lebih kecil < 0.05, maka berpengaruh terhadap faktor Self-efficacy.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 1026 − 1032 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3081

## 3.3 Hasil Implementasi
Berdasarkan  perhitungan  dalam  uji  manova  pada  tests  of  between  –  subject  effect,  dalam  keterkaitan  faktor advoidance  motivation  mempengaruhi  faktor  self-efficacy  (security  awareness)  merupakan  perilaku  untuk menghindari kejadian yang tidak di inginkan dari para responden terhadap pencurian dan ancaman  terhadap data privasi tanpa adanya penggunaan multi-factor authentication.  Ada juga faktor yang berkaitan lainnya yaitu faktor behavioural  intention  juga memperngaruhi  faktor self-efficacy (security awareness) dimana faktor kepercayaan diri  atau  perilaku  niat  dari  responden  terhadap  pengamanan  data  privasi  dengan  pengamanan  multi-factor authentication hal tersbut juga berdasarkan pada faktor avoidance behaviour dari setiap responden. Behavioural intention dipengaruhi oleh safe-guard cost yang meliputi waktu, keresahan, dan usaha lainnya. Hasil penelitian ini sama dengan yang dilakukan sebelumnya oleh [14].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tingkat  kesadaran  dan  faktor  yang  mempengaruhi  para  pengguna  media  sosial terhadap  Multi-Factor  Authentication  (MFA).  Penerapan  metode  penelitian  kuantitatif  berupa  data  yang  dapat digunakan  dalam  analisis  faktor  tingkat  kesadaran  ini  berdasarkan  pengumpulan  data  kuesioner  online  dengan menggunakan metode Multivariate Analysis of Variance (MANOVA). Dari hasil kalkulasi uji MANOVA pada test  of  between–subject  test  menunjukan  bahwa  faktor  yang  memiliki  keterkaitan  pada  metode  Technology Avoidance Thread Theory (TTAT) adalah faktor avoidance motivation yang mempengaruhi faktor self-efficacy (security awareness) secara signifikan dengan kalkulasi (r 2 = 0.499 dan sig. 0.000) dan faktor behavioural intention juga mempengaruhi faktor self-efficacy (security awareness) yaitu dengan kalkulasi (r 2 = 0,427 dan Sig. 0.000).

## REFERENCES
[1] C.  Mutia  Annur,  “Jumlah  Pengguna  Internet  di  Indonesia  (2018-2022),”  databoks.katadata.co.id,  2022. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/03/23/ada-2047-juta-pengguna-internet-di-indonesia-awal-2022.
[2] R. Nafi’ah, “Pelanggaran Data Dan Pencurian Identitas Pada E-Commerce,” Cyber Secur. dan Forensik Digit., vol. 3, no. 1, pp. 7–13, 2020, doi: 10.14421/csecurity.2020.3.1.1980.
[3] R. Mahmud, “Pencurian Identitas Kategori & Kasus,” Cyber Secur. dan Forensik Digit., vol. 2, no. 1, pp. 38–42, 2019, doi: 10.14421/csecurity.2019.2.1.1421.
[4] S.  Widup  and  V.  Communications,  “2020  Verizon  Data  Breach  Investigations  Report,”  2020,  doi: 10.13140/RG.2.2.21300.48008.
[5] S. S. Gupta, A. Thakral, and T. Choudhury, “Social Media Security Analysis of Threats and Security Measures,” 2018 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Eng., no. June, pp. 01–06, 2018, doi: 10.1109/iccomm.2018.8430168.
[6] H. Liang and Y. Xue, “Avoidance of information technology threats: A theoretical perspective,”  MIS Q. Manag. Inf. Syst., vol. 33, no. 1, pp. 71–90, 2009, doi: 10.2307/20650279.
[7] F. A. Aloul, “The Need for Effective Information Security Awareness,” J. Adv. Inf. Technol., vol. 3, no. 3, pp. 116–123, 2012, doi: 10.4304/jait.3.3.176-183.
[8] B. A. Sara D. Boysen, “ANALYZING THREAT PERCEPTIONS IN THE CONTEXT OF FITNESS DATA: REFINING THE THREAT CALCULUS IN TECHNOLOGY THREAT AVOIDANCE THEORY,” 2018.
[9] D. K. Young, P. Barrett, A. J. Mcleod, and D. Carpenter, “Refining Technology Threat Avoidance Theory Refining Technology Threat Avoidance Theory,” 2019, doi: 10.17705/1CAIS.04422.
[10]  K.  Thomas  et  al.,  “Protecting  accounts  from  credential  stuffing  with  password  breach  alerting,”  Proc.  28th USENIX Secur. Symp., pp. 1555–1571, 2019.
[11]  K. C. Wang and M. K. Reiter, “Detecting stuffing of a user’s credentials at her own accounts,” Proc. 29th USENIX Secur. Symp., pp. 2201–2218, 2020.
[12]  H. Liang and Y. Xue, “Understanding security behaviors in personal computer usage: A threat avoidance perspective,” J. Assoc. Inf. Syst., vol. 11, no. 7, pp. 394–413, 2010, doi: 10.17705/1jais.00232.
[13]  I. A. Afandi, A. Kusyanti, and N. H. Wardani, “Analisis Hubungan Kesadaran Keamanan , Privasi Informasi , Perilaku Keamanan Pada Para Pengguna Media Sosial Line,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 9, pp. 783– 792, 2017.
[14]  K. Saidi and Y. Prayudi, “Analisis Indikator Utama Dalam Information Security - Personality Threat Terhadap Phishing Attack Menggunakan Metode Technology Threat Avoidance Theory ( TTAT ),” Justindo, vol. 6, no. 1, pp. 21–30, 2021.
[15]  H. Unimus, “ANOVA dan MANOVA,” in ANOVA dan MANOVA, 2022, p. 1.
[16]  M. M. Dr. Ratna Wijayanti Daniar Paramita, S.E., Cf. Noviansyah Rizal, S.E., M.M., Ak, CA, and M. M. Riza Bahtiar Sulistyan, S.E.,  METODE PENELITIAN KUANTITATIF, 3rd ed. Lumajang, Jawa Timur: WIDYA GAMA PRESS STIE WIDYA GAMA LUMAJANG, 2021.
[17]  I.  Ghozali,  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25.  Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro, 2018.
[18]  S. Arikunto, Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: PT. Rineka Cipta, 2010.
[19]  S.  Raharjo,  “Panduan  Analisis  Faktor  dan  Interpretasi  dengan  SPSS  Lengkap,"  SPSS  Indonesia,” https://www.spssindonesia.com, 2018. https://www.spssindonesia.com/2018/12/analisis-faktor-dan-interpretasi- spss.html (accessed Jun. 20, 2022).
[20]  N. A. G. Arachchilage and S. Love, “Security awareness of computer users: A phishing threat avoidance perspective,” Comput. Human Behav., vol. 38, pp. 304–312, 2014, doi: 10.1016/j.chb.2014.05.046.