## Jurnal Pewarta Indonesia
Volume 5 No 1 – 2023, page 85-96 Available online at http://pewarta.org

## Perolehan dan Kontribusi Pengetahuan menggunakan Media Sosial di Kalangan Mahasiswa Indonesia
A. Ramadhona Nilawati 1* , Dinda Rakhma Fitriani 1 , Edy Prihantoro 1
1 Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No 100, Depok 16424 - Indonesia
* Corresponding author: edyprie@gmail.com
DOI: http://dx.doi.org/10.25008/jpi.v5i1.132 Submitted: April 1, 2023; Revised: April 15, 2023; Published: April 30, 2023

## Abstract
This  study  aims  to  explore  the  determinants  of  sharing  behavior  knowledge  among  students  in private tertiary institutions in Indonesia. The basic theory used is Social Cognitive Theory. Model testing uses structural equation model with six latent variables namely: (1) Knowledge Sharing (KS) Self-Efficacy,  (2)  Social  Trust,  (3)  Shared  Vision,  (4)  Knowledge  Acquisition,  (5)  Knowledge Contribution,  and  (6)  Community  Participation.  Respondents  were  448  students  who  filled  out online questionnaires with a measurement scale for latent variables using a five point Likert scale. Self Efficacy has a significant effect on Knowledge Acquisition and Knowledge Contribution in a positive direction, while Social Trust does not affect knowledge sharing behavior. The determinant that has the greatest influence on knowledge acquisition is shared vision, while the determinant that has the greatest influence on knowledge contribution is self-efficacy. Knowledge contribution and knowledge  acquisition  have  an  effect  significant  with  a  positive  direction  towards  community participation.  Give  more  knowledge  greater  influence  than  receiving  knowledge  of  community participation. Differences in knowledge sharing behavior, whether receiving or giving knowledge, in the media Social media among students can be taken into consideration in the use of group media social media for learning purposes by paying attention to differences in individual characteristics. Keywords :  Social Media; Knowledge Sharing; Social Trust; Social Participation

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  mengeksplorasi  faktor-faktor  penentu  perilaku  berbagi  pengetahuan  di antara  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  swasta  di  Indonesia.  Teori  dasar  yang  digunakan  adalah Social Cognitive Theory . Penggujian model menggunakan structural equation model dengan enam latent variabel yaitu: (1) Knowledge Sharing (KS) Self Eficacy ; (2) Social Trust; (3) Shared Vision;
(4)  Knowledge  Acquisition;  (5)  Knowledge  Contribution ,  dan  (6) Community  Participation. Responden penelitian ini berjumlah 448 mahasiswa, mereka mengisi kuesioner online dengan skala pengukuran latent  variabel menggunakan  lima  point  skala  Likert. Self  Efficacy berpengaruh signifikan  terhadap Knowledge  Acquisition dan Knowledge  Contribution dengan  arah  positif, sedangkan Social Trust tidak memengaruhi perilaku berbagi pengetahuan. Determinan paling besar pengaruhnya  terhadap knowledge  acquisition adalah shared  vision, sedangkan  determinan  yang paling  besar  pengaruhnya  terhadap knowledge  contribution adalah self-efficacy.  Knowledge contribution, dan knowledge  acquisition berpengaruh  signifikan  dengan  arah  positif  terhadap community  participation. Memberi  pengetahuan  lebih  besar  pengaruhnya  dibandingkan  dengan menerima  pengetahuan  terhadap community  participation. Perbedaan  perilaku  berbagi pengetahuan, baik menerima atau memberi pengetahuan, di media sosial di kalangan mahasiswa bisa  dijadikan  pertimbangan  dalam  pemanfaatan  group  media  sosial  untuk  tujuan  pembelajaran dengan memperhatikan perbedaan karakteristik individual.
Kata kunci : Media Sosial; Berbagi Pengetahuan; Kepercayaan Sosial; Partisipasi Sosial

## Pendahuluan
Melalui  jejaring  elektronik  interaktif, orang-orang  terhubung  satu  sama  lain dengan  jangkuan  yang  membuat  mereka mampu  untuk  saling  bertukar  informasi, berbagi  ide  baru,  dan  bertransaksi  dalam berbagai  kegiatan  (Bandura,  2001).  Oleh karena itu , internet dan perkembangan pesat teknologi  informasi  meningkatkan  jumlah pengguna  yang  terlibat  dalam  komunitas online untuk  keperluan  komunikasi, pembelajaran, pertukaran informasi, jejaring sosial  dan  kegiatan  berbagi  pengetahuan (Chen, 2017). Pertumbuhan yang cepat dan popularitas  situs  jejaring  sosial  sebagai sumber informasi mendorong para pengguna berbagi informasi, dan fenomena tersebut memerlukan penelitian lebih lanjut (Kim, 2015).
Dampak lingkungan elektronik dalam pembentukan pengetahuan sudah digarisbawahi  oleh  Albert  Bandura,  pakar yang  mengembangan Social  Cognitive Theory . Bandura (1999) menyatakan, Social Cognitive Theory (SCT) menganalisis difusi sosial mencakup tiga fungsi dan mekanisme pengaturannya.  Fungsi  pertama  meliputi perolehan  pengetahuan,  ide-ide  baru,  dan praktik  serta  nilai-nilai  fungsional.  Fungsi kedua  menyangkut  faktor-fakor  penentu adopsi,  di  antaranya  adalah self  efficacy . Perceived self  efficacy mempunyai  peran kunci  dalam  SCT  karena  mempengaruhi tindakan  dan  motivasi  (Bandura,  1999). Adapun  pengertian self-efficacy adalah “ belief  in  one’s  capabilities  to  execute  the competence needed to exercise control over events that affect one’s welfare” (Bandura, 1986).  Fungsi  yang  ketiga  memberi perhatian  pada  jaringan  sosial  yang menghubungkan  satu  orang  ke  orang lainnya.  Saling  keterkaitan  struktural tersebut  menjelaskan  jalur  pengaruh potensial  termasuk  faktor  psikologis  yang menentukan  apa  yang  didifusikan  melalui jejaring sosial.
Beberapa
penelitian
yang
menggunakan  SCT  untuk  media  sosial  di antaranya  adalah  Zhou  (2014)  dan  Zhou (2018)  dalam  konteks virtual  community ,
Kim et al. (2015) untuk pemanfaatan media sosial  oleh  mahasiswa;  dan  Liou  et  al. (2016) dalam konteks online test community , dimana hasil penelitian menunjukkan  terdapat  pengaruh self efficacy terhadap knowledge sharing . Hasil ini  sejalan  dengan  penelitian  Zhou  et  al. (2014).  Hasil  penelitian  Hsu  (2015) menunjukkan  bahwa trust berpengaruh signifikan terhadap knowledge sharing dan shared vision hanya berpengaruh signifikan terhadap knowledge  acquisition .  Hasil penelitian  mendukung  penelitian  Liou (2016)  menunjukkan  pengaruh Knowledge Sharing terhadap Community Participation. Berdasarkan fenomena kajian  teori dan penelitian sebelumnya, maka penelitian ini menelaah perilaku berbagi pengetahuan melalui media sosial dilihat dari perspektif Social  Cognitive  Theory. S ocial  capital diukur  dengan  tiga  proksi,  yaitu social interaction (interaksi sosial) , trust (kepercayaan) , dan shared vision (visi saling berbagi) . Pengukuran  tersebut  berdasarkan Hsu (2015). Social trust (kepercayaa sosial) merupakan  salah  satu  dimensi  dari  modal sosial selain dimensi struktural dan kognitif dalam  transfer  pengetahuan  (Inkpen  & Tsang, 2005).
Shared vision mewujudkan tujuan dan aspirasi kolektif anggota organisasi. Ketika anggota  organisasi  memiliki  persepsi  yang sama  tentang  bagaimana  berinteraksi  satu sama  lain,  mereka  dapat  menghindari kemungkinan kesalahpahaman dalam komunikasi,  serta  meningkatkan  peluang untuk bertukar ide atau sumber daya secara bebas (Tsai & Ghoshal, 1998). Shared vision menyatukan  pemahaman  bersama  dan meletakkan  dasar  pertukaran  pengetahuan sehingga  anggota  yang  berbagi  visi  dalam komunitas  virtual  harus  memiliki  sikap positif  terhadap  adopsi  pengetahuan  dalam komunitas tersebut (Liao & Chou, 2012).

## Kerangka Teori
Straubhaar  dan  LaRose  (2002) mencatat  adanya  perubahan  terminologi menyangkut media. Perubahan itu berkaitan dengan  perkembangan  teknologi,  cakupan
area,  produksi  massal,  distribusi  massal sampai pada efek yang berbeda dengan apa yang ada di media massa. Adapun menurut Vivian  (2008),  keberadaan  media  baru, seperti  internet  bisa  melampaui  pola penyebaran  pesan  media  tradisional;  sifat internet yang bisa berinteraksi mengaburkan batas geografis, kapasitas interaksi dan yang terpenting bisa dilakukan secara real time.
Teknologi  pada  dasarnya  memiliki kontribusi dalam menciptakan keberagaman media.  Inilah  salah  satu  ciri  dalam lingkungan media baru menurut McNamus (dalam  Severin  dan  Tankard,  2005),  ada pergeseran  dari  ketersediaan  media  yang dahulu  langka  dengan  akses  yang  juga terbatas  menuju  media  yang  melimpah. Teknologi  juga  memungkinkan  industri media untuk memproduksi media yang lebih beragam, setidaknya kondisi ini bisa dilihat dari  konvergensi  media  yang  tidak  hanya berada  dalam  bentuk  cetak  semata,  tetapi juga khalayak juga bisa menemukan media yang sama dalam bentuk elektronik.
Sementara itu, menurut Romli (2012), media online adalah  media  massa  yang tersaji  secara online di  situs  web  ( website ) internet. Media online adalah media massa “generasi  ketiga”  setelah  media  cetak ( printed  media )  seperti  koran,  tabloid, majalah,  buku  dan  media  elektronik ( electronic media ) seperti radio, televisi, dan film maupun video.
Salah satu bentuk media online adalah portal  berita online yakni  media  yang menggunakan
internet.
Sepintas kebanyakan  orang  menilai  bahwa  portal berita online merupakan  media  elektronik, tetapi  para  pakar  memisahkannya  dalam kelompok  tersendiri,  karena  portal  berita online menggunakan  gabungan  proses media cetak dengan menulis informasi yang disalurkan melalui sarana elektronik.
Berdasarkan definisi oleh The Federal Networking  Council di  Amerika  Serikat, portal  berita online lebih  mengacu  pada sistem  informasi  global  yang  secara  logis terhubung  oleh  suatu  area  (Lister,  2003). Definisi lainnya menjelaskan bahwa, portal berita online atau media online didefinisikan
sebagai  jaringan  luas  komputer,  yang dengan  perizinan,  dapat  saling  berkoneksi antar satu dengan lainnya untuk menyebarluaskan  dan  membagikan  digital files serta memperpendek jarak antar negara (Perebinissoff, 2005).
E-mail atau  surat  elektronik  juga merupakan bentuk media baru yang paling populer  setelah  situs.  Cara  kerja  surat elektronik ini sama seperti surat konvensional  dimana  selalu  ada  tujuan penerima  dan  isi  surat. E-mail bisa dikatakan  sebagai  “ hybrid  medium ”  untuk menandakan bahwa fasilitas ini menggabungkan  unsur-unsur  komunikasi, yakni berbicara dan menulis. Bahkan bentuk atau  formalitas  dalam  menulis  surat konvensional  juga  masih  ditemukan  di dalam  surat  elektronik,  seperti  keterangan siapa  yang  menulis  atau  sapaan/salam  di akhir  (J.Y.  Lee,  1996  dalam  Wood  dan Smith, 2005)
Self Efficacy . Menurut psikolog Albert Bandura (2001) yang awalnya mengusulkan konsep self-efficacy ,  adalah  penilaian pribadi  tentang  seberapa  baik  atau  buruk seseorang mampu mengatasi situasi tertentu berdasarkan  keterampilan  yang  mereka miliki  dan  keadaan  yang  mereka  hadapi. Self-efficacy memengaruhi  setiap  bidang usaha manusia.
Sementara  itu,  berbagi  pengetahuan ( knowledge  sharing), menurut  Widuri (2018) adalah proses mengirim, mendistribusikan  dan  mendiseminasikan pengetahuan  secara  sistematis  dari  satu pihak ke pihak yang lain melalui media yang variatif.  Semua  kegiatan  yang  berkaitan dengan  proses  transmisi  dan  distribusi pengetahuan  yang  terjadi  antar  individu, antar  kelompok  maupun  organisasi  dapat dikategorikan  sebagai knowledge  sharing (Mohajan,  2019).  Dengan  melakukan knowledge  sharing, seseorang  mampu mengakses  pengetahuan  dan  mempelajari, sekaligus  memperoleh  pengetahuan  baru yang bervariasi dan multiperspektif.
Sedangkan social  trust (kepercayaan sosial),  menurut  Knack  dan  Zak  (2003) sangat  penting  untuk  berbagai  aspek
masyarakat  sipil.  Orang  menjalankan tingkat kepercayaan tertentu ketika berhadapan  dengan  orang  lain,  dan  atas dasar  ini  mengharapkan  jenis  tanggapan tertentu.  Tanpa  kepercayaan  pada  tindakan orang lain, orang mungkin harus
mempertimbangkan terlalu banyak kemungkinan  dan  ketidakpastian  untuk mengambil tindakan, menghancurkan fondasi komunitas dan masyarakat

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif,  yakni  suatu  penelitian  yang sistematis  terhadap  bagian-bagian  dan fenomena  serta  hubungan-hubungannya. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan informasi  yang  luas  dan  ingin  mengetahui pengaruh tertentu terhadap yang lain.
Kriyanto  (2006)  mengatakan  riset
kuantitatif adalah riset yang menggambarkan  atau  menjelaskan  suatu masalah yang hasilnya dapat
digeneralisasikan.  Dengan  demikian  tidak terlalu  mementingkan  kedalaman  data  atau analisis. Kuantitatif atau yang biasa disebut metode tradisional, karena metode ini sudah cukup lama digunakan dan sudah mentradisi sebagai metode penelitian.
Paradigma penelitian yang digunakan adalah  positivistik.  Paradigma  adalah  cara pandang seorang ilmuwan dari sisi strategis yang  paling  menentukan  nilai  dari  sebuah disiplin  ilmu  pengetahuan  (Bungin,  2005). Paradigma juga bisa dikatakan sebagai cara pandang  seseorang  dalam  melihat  suatu gejala  sosial  (Prasetyo,  2005).  Penelitian kuantitatif merupakan salah satu pendekatan penelitian  yang  dibangun  berdasarkan paradigma positivisme.
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah semua  mahasiswa  yang  menggunakan media sosial serta media elektronik. Sampel yang  diambil  adalah  para  responden  yang bersedia mengisi kuesioner yang dibagikan melalui palform  online yaitu whatsapp, facebook, twitter, dan line.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  deskripsi  data
penelitian  komunikasi  interpersonal  dapat diuraikan  mengenai  kategorisasi  subjek penelitian.  Kategorisasi  subjek  yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan perbandingan mean hipotetik  dan mean empirik.
Hasil perhitungan mean hipotetik dan mean  empirik  pada  enam latent  variable yaitu Knowledge Sharing (KS) Self-Efiicacy, Social  Trust,  Shared  Vision,  Knowledge Acquisition,  Knowledge  Contribution ,  dan
Community Participation. Knowledge Sharing  (KS)  Self-Efiicacy,  Social  Trust, Shared  Vision,  Knowledge  Acquisition, Knowledge  Contribution,  dan  Community Participation pada  faktor-faktor  penentu perilaku  berbagi  pengetahuan  di  antara mahasiswa di perguruan tinggi di Indonesia, dapat dilihat sebagai berikut:
Penghitungan skala Knowledge Sharing (KS) Self-Efiicacy
Tabel 1. Hasil Uji Mean Knowledge Sharing (KS) Self-Efiicacy

## Berdasarkan Tabel 1. Hasil Uji Mean
Knowledge  Sharing  (KS)  SelfEfiicacy dengan  bantuan IBM  SPSS  Statistic  20  for Windows diperoleh  nilai mean  empiric Knowledge  Sharing  (KS)  Self-Efiicacy dari tiga item pertanyaan,  yaitu  KS1,  KS2  dan KS3, hanya KS1 menunjukkan nilai empiris 3.55  di  bawah  nilai  hipotik  4.00.  Dengan demikian  subjek  penelitian  memiliki kecenderungan  yang  termasuk  dalam katagori Tinggi.
Penghitungan skala Social Trust Tabel 2. Hasil Uji Mean Social trust
Berdasarkan  Tabel  2  Hasil  Uji Mean Social  trust dengan  bantuan IBM  SPSS Statistic  20  for  Windows diperoleh  nilai mean  empiric  Social  Trust dari  tiga  item pertanyaan  yaitu  SC1,  SC2  dan  SC3,
menunjukkan  semua  nilai  empiris  di  atas nilai hipotik 3,00. Dengan demikian subjek penelitian  memiliki  kecenderungan  yang termasuk dalam katagori tinggi.

## Perhitungan skala kategori Shared Vision
Tabel 3. Hasil Uji Mean Shared Vision
Berdasarkan  Tabel  3  Hasil  Uji Mean Shared  Vision dengan  bantuan IBM  SPSS Statistic  20  for  Windows diperoleh  nilai mean empiric Shared Vision dari empat item pertanyaan yaitu SV1, SV2, SV3 dan SV4.
Semua menunjukkan nilai empiris di bawah nilai hipotik 4,00. Dengan demikian subjek penelitian  memiliki  kecenderungan  yang termasuk dalam katagori rendah.

## Perhitungan skala kategori Knowledge Contribution
Tabel 4. Hasil Uji Mean Knowledge Contribution
Berdasarkan  Tabel  4  Hasil  Uji Mean Knowledge  Contribution dengan  bantuan IBM  SPSS  Statistic  20  for  Windows diperoleh  nilai mean  empiric  Knowledge Contribution dari  empat item pertanyaan
yaitu  KC1,  KC2,  KC3  dan  KC4.  Semua menunjukkan  nilai empiric di  atas  nilai hipotik  3,00.  Dengan  demikian  subjek penelitian  memiliki  kecenderungan  yang termasuk dalam katagori tinggi.

## Perhitungan skala kategori Knowledge Acquisition
Tabel 5. Hasil Uji Mean Knowledge Acquisition
Berdasarkan Tabel 5, Hasil Uji Mean Knowledge  Acquisition dengan  bantuan IBM  SPSS  Statistic  20  for  Windows diperoleh  nilai mean  empiric  Knowledge Acquisition dari empat item pertanyaan yaitu KA1,  KA2,  KA3  dan  KA4.  Semua menunjukkan  nilai  empiris  di  bawah  nilai hipotik  4.00.  Dengan  demikian  subjek penelitian  memiliki  kecenderungan  yang
termasuk dalam katagori rendah.
Perhitungan skala kategori Community Participation.
Tabel 6. Hasil Uji Mean Community Participation
Berdasarkan Tabel 6, Hasil Uji Mean Community  Participation dengan  bantuan IBM  SPSS  Statistic  20  for  Windows diperoleh  nilai mean  empiric  Community Participation dari  lima item pertanyaan yaitu CP1, CP2, CP3, CP4 dan CP5. Hanya CP3 menunjukkan nilai empiris 3,55 di atas nilai  hipotik  3,54,  yang  lainnya  di  bawah nilai  hipotik.  Dengan  demikian  subjek penelitian  memiliki  kecenderungan  yang termasuk dalam katagori rendah.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa  hasil mean  empirik pada  variable pada enam latent variabel yaitu Knowledge Sharing  (KS)  Self-Efiicacy,  Social  Trust, Shared  Vision,  Knowledge  Acquisition, Knowledge  Contribution, dan Community Participation pada  faktor-faktor  penentu perilaku  pengguna  media  sosial  berbagi pengetahuan  di  antara  mahasiswa  di perguruan tinggi swasta di Indonesia. Pada variable penelitan Knowledge Sharing (KS) Self-Efiicacy, Social Trust, dan Knowledge Contribution adalah  termasuk  kategori tinggi.  Namun  pada  variable  penelitian Shared  Vision,  Knowledge  Acquisition, Knowledge dan Community  Participation adalah termasuk kategori rendah
Analisis Verifikatif. Analisis
verifikatif  adalah  pengujian  terhadap kelayakan  model  penelitian  dan  pengujian hipotesis  penelitian.  Analisis  dilakukan dengan  menggunakan  Analisis Struktural Equation Modeling (SEM), dengan menggunakan  alat  bantu  perangkat  lunak pengolah data AMOS.
Uji  Validitas  dan  Reliabilitas. Analisis Konfirmatori Faktor ( Confirmatory Factor  Analysis )  adalah  analisis  yang digunakan  untuk  mengetahui  validitas model  pengukuran,  dan  analisis  reliabilitas model-model  variabel  penelitian  (Hair,
2014). Analisis faktor konfirmatori yang di uji  terdiri  dari  variabel,  yaitu Knowledge Sharing  (KS)  Self-Efiicacy yang  diukur dengan  tiga  indikator  pertanyaan, Social Trust yang  diukur  dengan  tiga  indikator pertanyaan, shared  Vision diukur  dengan empat  indikator  pertanyaan, Knowledge Acquisition yang  diukur  dengan  tiga indikator pertanyaan, Knowledge Contribution diukur dengan empat indikator pertanyaan  dan  variabel Community Participation yang  diukur  dengan  lima indikator  pertanyaan.  Hasil  uji  analisis faktor  konfirmatori  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Pengukuran Analisis Faktor Konfirmatori
Parameter  yang  digunakan  untuk menguji measurement model  ini  adalah loading  factor , cronbach  alpha, Average Variance  Extracted (AVE)  dan Construct Reliability (CR).  Hasil  uji  pada  Gambar  1 disajikan
pada Tabel 7
yang memperlihatkan  nilai  keempat  parameter tersebut berikut rata-rata dan standar deviasi untuk  masing-masing item .  Nilai loading
factor semua item berada  pada  kisaran  0.6 sampai  0.9,  yang  berarti  dapat  dikatakan item kuesioner  dapat  mengukur  konstruk variable latennya.
Parameter lain yaitu AVE, semuanya memperlihatkan  terpenuhinya  syarat  nilai lebih besar dari 0.5. Dengan demikian maka item kuesioner  pada  penelitian  ini  dapat dikatakan  valid.  Nilai  Cronbach  α  pada
semua variabel lebih besar dari 0.7, sehingga dapat  dikatakan  item  pada  kuesioner, konsisten  mengukur  keenam  variabel penelitian.  Hasil  ini  juga  diperkuat  dengan nilai Construct  Reliability (CR)  yang semuanya bernilai lebih besar dari 0.7 yang menandakan  varibel  dapat  dikatakan reliabel.

## Table 7. Confirmatory Factor Analysis
Berdasarkan  hasil  uji  CFA  ini,  maka dapat  dikatakan  semua  variable  penelitian reliabel dan valid, sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Pengujian Kecocokan Model
(Goodness  of  Fit). Model  struktural  yang diajukan mempunyai Goodness of Fit (GoF) yang dapat diterima dengan parameter GoF disajikan  pada  Tabel  8.  Semua  parameter Goodness  of  Fit dari  model  empiris mendekati saturated model yang menunjukkan  model  strukturalnya  relatif baik.  Jika  mengacu  pada  Davcik  (2014), nilai Goodness  of  Fit index  (GFI)  dan Comparative  Fit  Measures (CFI,  IFI,  TLI, RNI,  dan  NFI)  ≥  0.9  ,  nilai  Chi  kuadrat  < 2.423  dan  RMSEA  <  0.08  maka  model empiris ini dapat diterima.
Tabel 8. Kecocokan Model ( Goodness of Fit)
Sementara  itu  pengujian  hipotesis menggunakan hasil analisis model struktural
yang standardized modelnya  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Standardized model
Berdasarkan hasil pengujian terhadap kecocokan model (Tabel 8), maka
selanjutnya dilakukan pengujian hipotesis yang hasilnya disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil uji hipotesis
Pengaruh  Self  Efficacy  pada  Knowledge Sharing Self-efficacy berpengaruh  signifikan terhadap knowledge  contribution dan knowledge  acquisition dengan  arah  positif. Pengaruh self-efficacy terhadap knowledge contribution lebih tinggi daripada knowledge  acquisition .  Ini  sejalan  dengan Self-efficacy,  menurut  psikolog  Bandura, dimana  penilaian  pribadi  tentang  seberapa baik  atau  buruk  seseorang  mampu mengatasi  situasi  tertentu  berdasarkan keterampilan  yang  mereka  miliki  dan keadaan yang mereka hadapi.
Dengan  demikian,  rasa  efikasi  diri yang  kuat  mendorong  para  responden pencapaian  manusia  dan  kesejahteraan pribadi melalui berbagi pengetahuan dengan knowledge  contribution dan knowledge acquisition .  Dalam  perspektif  studi  media atau  komunikasi  massa,  media  online menjadi  objek  kajian  teori  “media  baru” (new  media),  mengacu  pada  permintaan akses  pada  konten  yang  berupa  isi  atau informasi. Selain itu, menurut Lewis (2010), media  sosial  adalah  label  bagi  teknologi digital  yang  memungkinkan  orang  untuk berhubungan,  berinteraksi,  memproduksi, dan berbagi isi pesan.
Eksistensi  media  sosial  menjadi platform baru yang memberikan kemudahan dalam  mengakses  media  sosial  membuat khalayak  tertarik  untuk  menggunakannya dan  menjadikan  konsumsi  media.  Oleh karena itu self efficacy yang kuat cenderung lebih  berkomitmen  dan  banyak  berusaha untuk  mengembangan  diri  dengan  berbagi pengetahuan  dalam  berinterkasi  di  media sosial.  Hasil  penelitian  ini  sama  dengan penelitian  dari  Zhou et  al. (2016)  yang variable  knowledge  sharing -nya  dijadikan acuan  utama  dalam  penelitian  ini.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Liou et  al., (2016),  namun  penelitiannya  tidak membedakan antara knowledge contribution dengan knowledge  acquisition .  Hasil penelitian lainnya yang selaras adalah Kim et  al .  (2015),  namun  variabel efficacy- nya terdiri dari dua variabel yang terpisah yaitu
technology  self-efficacy dan information self-efficacy .  Varibel  yang  berpengaruh signifikan hanya information self efficacy.

## Pengaruh Social Trust terhadap Knowledge Sharing
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan Social  trust tidak  terbukti  berpengaruh terhadap knowledge  contribution dan knowledge  acquisition .  Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  penelitian  Liao  &  Chou (2012) namun dengan proksi yang berbeda untuk  perilaku  berbagi  pengetahuan,  yakni menggunakan contruct knowledge adoption . Konstruk yang berbeda digunakan Kim at al. (2015)  yaitu social  outcome yang berpengaruh  signifikan  pada information sharing behavior . Hasil  berbeda  juga  dilaporkan  oleh Hsu (2015)  yang  menunjukkan, trust berpengaruh signifikan terhadap knowledge sharing. Perbedaan itu bisa jadi disebabkan tingkat  kepercayaan  yang  berbeda  dalam berbagai komunitas yang berbeda. Kepercayaan  dapat  mendorong  kedekatan antara  anggota  dalam  sebuah  grup  media sosial. Kedekatan dan hubungan yang kuat di  antara  anggota  akan  meningkatkan  niat pengguna  untuk  berbagi  dalam  jejaring sosial (Ma et al. , 2014).
Pengaruh Shared Vision terhadap Knowledge Sharing
Hasil penelitian menunjukkan, Shared vision hanya  berpengaruh  signifikan terhadap knowledge acquisition dengan arah positif,  sedangkan  pengaruhnya  terhadap knowledge contribution tidak terbukti. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Hsu (2015),  namun  berbeda  dengan  penelitian Liao  &  Chou (2012).  Perbedaan  hasil penelitian ini disebabkan perbedaan konteks penelitian  dan  perbedaan  proksi  yang digunakan.
Penelitian  ini  membagi  perilaku berbagai  pengetauan  menjadi  dua  variabel laten, sedangkan dua penelitian pembanding tersebut  tidak  memisahkan  antara  perilaku memberi dan merima pengetahuan di media
sosial  atau  komunitas  virtual.  Penjelasan tentang pengaruh shared vision ini mengacu ke  Tsai  &  Ghoshal (1998)  yang menyebutkan  tujuan/minat  yang  sama mendorong  nilai  potensial  dari  pertukaran sumber daya di antara anggota kelompok.

## Pengaruh  Knowledge  Sharing  terhadap Community Participation
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan Knowledge  acquisition dan knowledge contribution berpengaruh siginfikan terhadap community  participation dengan arah positif. Pengaruh knowledge conribution lebih  besar  dibandingkan dengan  pengaruh knowledge  acquisition . Hasil penelitian mendukung penelitian Liou et  al (2016)  yang  jadi  acuan  utama penelitian  ini  pada  butir  pengukuran community participation variable .
Penelitian lain yang jadi pembanding, meskipun  proksi  pengukurannya  berbeda, adalah  Hsu (2015)  yang  menunjukkan knowledge  sharing berpengaruh  terhadap relationship  continuity, yang  disandingkan dengan  variabel community  participation pada  penelitian  ini.  Kim et  al (2016) menggunakan  konsep  berbeda  yaitu colletive  knowledge yang  berpengaruh signifikan
terhadap community cohesiveness. Meskipun  ada  perbedaan dalam  penggunaan  proksi  pengukuran, beberapa  penelitian  tersebut  mempunyai kesamaan  yaitu  dalam  konteks  berbagi pengetahuan di lingkungan social networking  sites ,  khususnya  dalam  bentuk virtual community.

## Kesimpulan
Shared vision lebih besar pengaruhnya terhadap knowledge  acquisition dibanding pengaruh self-efficacy .  Pengaruh self- efficacy lebih  besar  pengaruhnya  terhadap knowledge  contribution dibanding shared vision .  Hal  tersebut  menunjukkan,  anggota grup akan lebih aktif mengambil informasi atau pengetahuan dari group, jika dia merasa mempunyai  kesamaan  visi  dengan  anggota lainnya.
Perilaku  memberi  pengetahuan  ke grup media sosial lebih cenderung didorong oleh self-efficacy ,  atau  dengan  kata  lain, perilaku  membagikan  pengetahun  ke  grup media  sosial  ditentukan  oleh  tingkat kapabilitas dalam mengeksekusi kompetensi yang  dibutuhkan  pada  saat  mengirim pengetahuan ke media sosial.
Hasil  penelitian  ini  mengindikasikan bahwa  mahasiswa  cenderung  mengambil pengetahuan dari grup media sosial karena kesamaan  visi,  dan  berani  memberi pengetahuan  ke  grup  karena self-efficacy - nya yang tinggi. Pengaruh social trust yang tidak  terbukti  sangat  berkaitan  dengan tingkat  kepercayaan  terhadap  lalu  lintas konten  di  media  sosial  yang  masih memerlukan filtering untuk  memastikan validitas  atau  kredibilitas  konten  tersebut. Ledakan  informasi  di  internet,  termasuk  di media  sosial  membuat  pengguna  media sosial  dalam  hal  ini  mahasiswa,  dalam melakukan  pertimbangan  atau  telaah tersendiri  sebelum  dapat  mempercayai informasi yang disampaikan melalui media sosial.

## Daftar Pustaka
Arifin,  A.  (2012). Komunikasi  sebuah Pengantar Ringkas , Rajawali Bandura,  A.,  (1986).  From  Thought  to Action:  Mechanism  of  Personal Agency. New  Zealand  Journal  of Psychology , 15(1), 1-17.
Bandura,  A.,  (1999).  Social  Cognitive Theory:  An  Agentic  perspective. Asian Journal of Social Psychology , 2, 21-41.
Bandura,  A.  (2001).  Social  Cognitive Theory  of  Mass  Communication. Media Psychology , 3, 265–299. Bungin,  B.  (2005). Metode  Penelitian kuantitatif . Jakarta 2005 Brule , J.F.; Blount, A.F. (1989), Knowledge Acquisition , McGraw Chen, C., Du, R., Li, J., & Fan, W. ( 2017).
The impacts of knowledge sharingbased  value  co-creation  on user continuance in online communities. Information  Discovery
and  Delivery ,  45(4),  227-239,  doi:
https://doi.org/10.1108/ IDD-11-
2016-0043.
Davcik, N. S. (2014). The use and misuse of structural  equation  modeling  in management  research:  A  review  and critique. Journal  of  Advances  in Management Research , 11(1), 47-81, doi:  https://  doi.org/10.1108/JAMR- 07-2013-0043.
Gillmor,  D.  (2004).  We  the  Media:
Grassroots Journalism by the People, for the People, O'Reilly Media, Inc.13.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  & Anderson, R. E., (2014). Multivariate Data Analysis (7th  eds.).  Pearson  New International Edition.
Hsu, C. P., (2015). Effects of social capital on online knowledge sharing: positive and  negative  perspectives. Online
Information  Review ,  39(4),  466-484,
doi: https://doi.org/10.1108/
OIR-12- 2014-0314. Inkpen, A. C., & Tsang, E. W. K., (2005). Social  Capital,  Networks,  and Knowledge Transfer. The Academy of Management Review, 30 (1), 146-165 Jeon, S., Kim, Y. G., & Koh, J., (2011). An integrative  model  for  knowledge sharing in  communities‐of‐practice. Journal of  Knowledge  Management , 15 (2),
251-269, doi: https://doi.org/10.1108/13673271111 119682 .
Kim, J., Lee, C., & Elias, T., (2015), Factors affecting information sharing in social networking  sites  amongst  university students: Application of the knowledgesharing  model  to  social networking  sites. Online  Information
Review , 39(3), 290-309, doi:
https://doi.org/10.1108/
OIR-01-
2015-0022.
Kim,  C.,  Kang,  M.,  &  Wang,  T.,  (2016). Influence  of  knowledge  transfer  on
SNS community cohesiveness. Online Information  Review ,  40(7),  959-978, doi:  https://doi.org/10.1108/  OIR-08- 2015-0258.
Lewis,  B.K.  (2010).  Social  Media  and Strategic  Communication:  Attitudes and Perceptions  Among  College  Student. International  Journal  of  Public Relation Society of America
Liao, S., & Chou, E. Y., (2012). Intention to adopt  knowledge  through  virtual communities:  posters  vs  lurkers. Online  Information  Review ,  36(3),
442-461, doi: https:// doi.org/10.1108/14684521211241440
Liou,  D.  K.,  Chih,  W.  H.,  Yuan,  C.  Y.,  &
Lin,  C.  Y.,  (2016).  The  study  of  the antecedents  of  knowledge  sharing behavior:  The  empirical  study  of Yambol  online  test  community. Internet  Research ,  26(4),  845-868, doi: https://doi.org/10.1108/IntR-10- 2014-0256 . Ma, L., Lee, C. S., Lian Goh, D. H., (2014). Understanding news sharing in social media:  An  explanation  from  the diffusion  of  innovations  theory. Online  Information  Review ,  38(5), 598-615, doi: https://doi.org/10.1108/OIR-10-2013-
0239 .
Mondry.  (2008). Teori  dan  praktik Jurnalistik . Ghalia Indonesia. Nasrullah, N. (2008). Teori-Teori Sosiologi. Widya Padjadjaran Nurudin.  (2009). Pengantar  Komunikasi Massa . Rajawali Pers Prisgunanto,  I.  (2015).  Pengaruh  social mediaterhadap  tingkat  kepercayaan bergaul  siswa, Jurnal  Penelitian Komunikasi dan Opini Publik, 19(2), 101-112
Romli, A.S.M.  (2012). Jurnalistik Online: Panduan  Mengelola  Media  Online, Nuansa Cendikia Silalahi,  U.  (2018). Metodologi  Analisis Data  dan  Interpretasi  Hasil:  untuk Penelitian Sosial Kuantitatif ,
Straubhaar, J & La Rose, S. (2002). Media Now:  Communication  Media  in  the Information Age . Wadsworth Sugiyono.  (2013). Metode  Penelitian Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Alfabeta. Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian
Kuantitaif dan kualitatif. Alfabeta Taylor  P.,  Funk  C.,  &  Clark  A.  (2006).
Americans  and  social  trust:  Who, where and why. Pew Research Center.
A Sosial Trends Report.
Tsai,  W.,  &  Ghoshal,  S.,  (1998).  Social capital  and  value  creation:  an empirical study of intra firm networks.
Academy  of  Management  Journal ,
41(4), 464-76.
We  Are  Social dan Hootsuite.com. (2021). Digital 2021: Indonesia ( All the Data and  Trends  You  Need  to  Understand Internet,  Social  Media,  Mobile,  and ECommerce Behaviors in 2021 )”. Widarjono,  A.  (2010). Analisis  Statistik
Multivariat, Scholarly
Articles,internet research , UPP STIM YKPN. Wijaya,  T.  (2009). Analisis  Structural Equation Model menggunakan AMOS. Universitas Atmajaya Yogyakarta Zhou,  J.,  Zuo,  M.,  Yu,  Y.,  &  Chai,  W. (2014).  How  fundamental  and supplemental interactions affect users’ knowledge
sharing in virtual communities?  A  social  cognitive perspective. Internet Research , 24(5),
566-586,
doi:
https://doi.org/10.1108/IntR-07-2013- 0143 .
Zhou,  T.  (2018),  Understanding  online knowledge community user continuance: A social cognitive theory perspective. Data  Technologies  and
Applications ,  52(3),  445-458,  doi: https:// doi.org/10.1108/DTA-10- 2017-0077.