TALENTA Conference Series: Energy and Engineering PAPER - OPEN ACCESS Pengaruh Gender dan Media Informasi terhadap Fake News Awareness Terkait Informasi Vaksin Covid-19 dengan Pendekatan Signal Detection Theory Author DOI Electronic ISSN Print ISSN : Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa : 10.32734/ee.v4i1.1298 : 2654-704X : 2654-7031 Volume 4 Issue 1 - 2021 TALENTA Conference Series: Energy and Engineering (EE) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License. Published under licence by TALENTA Publisher, Universitas Sumatera Utara
Pengaruh Gender dan Media Informasi terhadap Fake News Awareness Terkait Informasi Vaksin Covid-19 dengan Pendekatan Signal Detection Theory Nevia Yulfa Fadhlikaa, Titis Wijayantoaa aDepartemen Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia neviayulfa95@mail.ugm.ac.id, twijaya@ugm.ac.id Abstrak Vaksin COVID-19 telah ditemukan untuk mengurangi penyebaran serta pencegahan penuluaran COVID-19. Kekhawatiran masyarakat semakin meningkat bukan hanya karena terkait penyebaran virus dan vaksin COVID-19, melainkan juga penyebaran berita selama pandemi. Fake news yang telah menyebar luas, mengakibatkan tenggelamnya sumber informasi yang kredible. Di Indonesia telah ditemukan 712 isu hoaks per tanggal 22 Desember 2020 terkait vaksin COVID-19 yang menyebar di berbagai media informasi atau media sosial. Berkaitan dengan kasus yang telah ada, penelitian ini membahas terkait fake news awareness berita vaksin COVID-19 yang ditinjau dari perbedaan gender dan media informasi yang sering digunakan untuk mendapatkan berita. Penelitian ini menggunakan signal detection theory (SDT) dengan parameter yang dianalisis yaitu tingkat awareness, respon bias, tingkat kepercayaan masyarakat terhadap jawaban yang diberikan. Media informasi yang digunakan untuk stimulus dalam penelitian ini yaitu whatsapp, instagram, facebook, dan twitter dengan jumlah 23 fake news dan 7 real news. Responden dalam penelitian ini berjumlah 151 laki-laki, dan 145 perempuan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa faktor gender terdapat pengaruh yang signifikan pada tingkat kesadaran responden pada stimulus yang diberikan. Tetapi, gender laki-laki memiliki tingkat kesadaran pada stimulus lebih rendah dari pada perempuan. Disini terlihat bahwa laki-laki belum baik dalam membedakan antara real news dan fake news (noise). Media informasi terdapat pengaruh yang signifikan pada tingkat awareness responden. Tingkat awareness menunjukkan bahwa media informasi facebook memiliki nilai awareness lebih tinggi dari pada twitter, instagram, dan whatsapp. Pengguna facebook sudah baik dalam membedakan antara real news dan fake news (noise). Kata kunci: Signal Detection Theory; Fake News Awareness; Media Informasi; Faktor Gender; vaksin COVID-19 Abstract The COVID-19 vaccine has been found to reduce the spread and prevent transmission of COVID-19. Public concern is increasing not only because of the spread of COVID-19 and it vaccine, but also the spread of news during the pandemic. The spread of fake news dismiss the credible source of information. In Indonesia, 712 hoax issues have been found as of December 22, 2020 related to COVID-19 vaccine that has spread on various information or social media. Related to the existing cases, this study discusses fake news awareness of COVID-19 vaccine in terms of gender differences and information media that is often used to get news. This study uses signal detection theory (SDT) with the analyzed parameters namely the level of awareness, response bias, the public confidence level in the answers given. The information media stimulus used in this study were WhatsApp, Instagram, Facebook, and Twitter with 23 fake news and 7 real news. Respondents in this study were 151 male and 145 female. This study conclude that the gender factor has significant effect on the respondents awareness level on the given stimulus. However, male has lower level of stimulus awareness than female. It can be seen that male are less good at differentiating real news and fake news (noise). Media information has significant effect on the respondents awareness level. The awareness level shows that Facebook has higher awareness value than Twitter, Instagram, and WhatsApp as information media. Facebook users are already good at distinguishing real news and fake news (noise). Keywords: Signal Detection Theory; Fake News Awareness; Information Media; Gender Factors, COVID-19 Vaccine 1. Pendahuluan Virus baru bernama COVID-19 dilaporkan di China pada bulan Desember 2019, dalam beberapa bulan terakhir virus tersebut telah menyebar ke belahan dunia dan membunuh banyak orang. Awal mula virus tersebut diduga ditularkan dari hewan ke manusia, dan sekarang ditularkan dari manusia ke manusia melalui fomites, contact, dan droplet [1]. Strategi pencegahan dan lainnya untuk melawan COVID-19 telah dilakukan, termasuk antibodi monoklonal, dan telah disetujui di klinik serta beberapa vaksin yang dieksplorasi dengan memanfaatkan kemajuan pendekatan ilmu pengetahuan [2]. Telah ditemukan vaksin COVID-19 untuk EE Conference Series 04 (2021) TALENTA Conference Series Available online at c 2021 The Authors. Published by TALENTA Publisher Universitas Sumatera Utara Selection and peer-review under responsibility of The 5th National Conference on Industrial Engineering (NCIE) 2021 p-ISSN: 2654-7031, e-ISSN: 2654-704X, DOI: 10.32734/ee.v4i1.1298
Gender Laki-laki 35 40 33 43 151 2.2. Instrumen Eksperimen Online Kuesioner eksperimen online digunakan sebagai instrumen penelitian untuk pengumpulan data. Kuesioner dibuat dengan menggunakan Google Form dan dibagikan secara online melalui broadcast dan pesan di media sosial. Didalam kuesioner terdapat beberapa bagian, bagian pertama yaitu demografis dan media informasi yang sering digunakan reponden untuk membaca berita. Dan bagian kedua adalah kuesioner Signal Detection Theory yang dikaitkan dengan awareness responden. Kuesioner pertama berfungsi untuk mendapatkan variabel data gender dan tingkatan usia. Kuesioner kedua berupa stimulus yang diberikan dengan beberapa item pertanyaan. mengurangi penyebaran serta pencegahan penularan COVID-19. Vaksin Pfizer-BionNTech (BNT162b2) memiliki kemanjuran 95% dan telah disetujui untuk digunakan di banyak negara termasuk Indonesia [3]. Kekhawatiran masyarakat semakin meningkat, bukan hanya terkait penyebaran virus, namun juga terhadap penyebaran informasi terkait COVID-19. Selama pandemi COVID-19, fake news telah menyebar jauh dan luas, mengancam tenggelamnya sumber informasi yang kredible [4]. Fake news didefinisikan sebagai artikel berita yang disengaja dan diverifikasi mengandung informasi yang salah dan menyesatkan [5]. Fake news dapat dengan mudah beredar, dan memiliki bentuk yang bermacam-macam yang tanpa disadari masyarakat dapat bertemu dalam ekosistem online [6]. Peningkatan fake news menjadi masalah di seluruh dunia yang mengakibatkan memperburuk kemungkinan memanipulasi persepsi publik tentang realitas [7]. Fake news juga mengancam vaksinasi COVID-19 di seluruh dunia yang tidak stabil dan sangat bervariasi antar negara. Ketika akses teknologi meningkat, media sosial meningkat, mengakibatkan kemudahan akses informasi dan kesalahan informasi, serta persepsi tentang vaksin jauh lebih meningkat daripada yang dulu [4]. Kurang adanya awareness di lingkungan masayarakat untuk mengetahui kebenaran dari sebuh media informasi yang didapatkan, menjadikan fake news dapat dengan mudah terjadinya penyebaran informasi. Awareness merupakan salah satu factor yang terbukti dapat menurunkan efek anchor untuk fake news, sehingga sangat penting untuk meningkatkan awareness kepada masyarakat sebagai instrument penting untuk memerangi fake news [8]. Selain itu, terdapat faktor lain yang mempengaruhi kurangnya kemampuan masyarakat dalam membedakan fake news dan real news. Faktor demografi berupa gender dan tingkatan usia dari masyarakat juga dapat mempengaruhi awareness. Gender sebagai penentu seberapa mudah masyarakat mempercayai fake news, sehingga masyarakat dapat mengakses berita dengan giat, hal tersebut dapat membuat lebih peka terhadap sensasionalisme dan kurangnya sumber kredibilitas [8]. Media informasi juga memiliki pengaruh perilaku masyarakat dan penyebaran fake news, dimana media sosial dapat mempengaruhi awareness dan asimilasi informasi, seperti halnya membiarkan penyebaran fake news dan informasi yang berlebihan tentang bencana [9]. Untuk mendeteksi fake news, salah satu metodenya menggunakan naïve bayes classifier dengan menemukan database clickbait yang kredible dari WEKA mahine untuk selanjutnya menghitung atributnya [10]. Metode lainnya menggunakan signal detection theroy (SDT) menguji tiga jenis warning message dengan desain yang sederhana menggunakan media sosial facebook dan dua desain warning kompleks dengan tiga kondisi stimulus yang berbeda [11]. Dua aspek yang berbeda dalam identifikasi fake news pada media sosial dengan signal detection theory yaitu dengan adanya kemampuan akurat dalam membedakan antara real news dan fake news, serta tanggapan yang bias untuk menilai berita terlepas dari kebenaran berita [12]. Sehingga tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui pengaruh gender dan jenis media informasi terhadap fake news awareness terkait informasi vaksin COVID-19 dengan menggunakan metode signal detection theory (SDT). 2. Metode Penelitian 2.1. Subjek Penelitian Penelitian ini dilakukan secara online, subjek penelitian berdasarkan demografi gender yaitu pria dan wanitadan media informasi atau media sosial yang menyebarkan berita. Pada penelitian ini, mendapatkan responden berjumlah 303 orang dan dilakukan eliminasi kepada 7 data responden berdasar adanya tendensi untuk menjawab keseluruhan kuesioner [11]. Responden penelitian merupakan masyarakat Indonesia berdomisili di Pulau Jawa yang mengetahui terkait adanya vaksin COVID-19, dan pengguna media informasi atau media sosial yaitu instagram, facebook, twitter, dan whatsapp. Tabel 2.1 Klasifikasi Responden Berdasarkan Gender dan Media Informasi Klasifikasi Responden Media Informasi Jumlah 70 72 74 80 296 Whatsapp Twitter Instagram Facebook Jumlah Perempuan 35 32 41 37 145 586 Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa / EE Conference Series 04 (2021)
(4) Media Informasi 𝐹𝐴(1−𝐹𝐴)−𝐻(1−𝐻)𝐹𝐴(1−𝐹𝐴)+𝐻(1−𝐻) 2.4. Tahapan Penelitian Studi pendahuluan meliputi studi literature, mengumpulkan berita terkait informasi vaksin COVID-19, selanjutnya dilakukan pilot studi untuk mengetahui berita yang diberikan layak untuk disebar dan berapa jumlah responden yang dibutuhkan. Melakukan pengambilan data menggunakan link google form dengan menyebarkan personal ke masing-masing responden untuk mengetahui media informasi yang sering digunakan untuk mendapatkan berita. Setelah dilakukan pengambilan data, merekap data dan menghitung nilai SDT menggunakan microsoft excel dengan membagi jumlah hit, false alarm, miss, dan correct rejection pada setiap kuesioner. Sehingga dapat diketahui nilai probabilitas hit, probabilitas false alarm, awareness A', respons bias B", dan perceived awareness. Dalam menganalisis data respon dari subjek yang dilakukan task persepsi, SDT membagi menjadi dua jenis perhitungan kuantitatif untuk menghitung performansi dari signal detection [15][16], sebagai berikut: • Sensitivitas Sensitivity atau sensitivitas dilambangkan dengan d' (parametrik) atau A' (non parametrik) yang melambangkan kemampuan aktual individu dalam membedakan signals yang benar dari noise yang diberikan. Persamaan (2.1) dan (2.2) digunakan untuk mendapatkan nilai d' dan A' dari data: 𝑑'=𝑍(𝐻)−𝑍(𝐹𝐴) (1) 𝐴={0,5+(𝐻−𝐹𝐴)(1+𝐻−𝐹𝐴)4𝐻(1−𝐹𝐴) 0,5−(𝐴−𝐻)(1+𝐴−𝐻)4𝐹𝐴(1−𝐻) 𝑘𝑒𝑡𝑖𝑘𝑎 𝐻≥𝐹𝐴𝑘𝑒𝑡𝑖𝑘𝑎 𝐻<𝐹𝐴 (5) Keterangan: H = Probabilitas Hit FA = Probabilitas False Alarm d' = Nilai sensitivitas parametric Respon Real News Hit False Alarm 7 Real News (Signal) 23 Fake News (Noise) 2.3. Stimulus Stimulus yang digunakan dalam penelitian ini adalah berita terkait informasi vaksin COVID-19 yang sedang terjadi. Stimulus ini diperoleh dari media social seperti facebook, twitter, whatsapp, instagram, website MAFINDO Turn Back Hoax, dan website kanal berita lainnya. Stimulus yang diberikan akan dilakukan screening terlebih dahulu, stimulus yang diberikan dibagi dua komposisi yaitu real (signal) dan berita fake (noise). Jumlah stimulus yang diberikan 30 beita yang terdiri dari 23 fake news (noise) dan 7 real news(signal). Pada penelitian sejenis, menggunakan stimulus 12 berita yang terbagi menjadi enam berita fake dan enam berita real [11], menggunakan 50 berita yang terdiri atas fake dan real news yang telah diberikan simple warning headlines [13], menggunakan 24 berita sebagai stimulus berupa 12 real news headline dan 12 fake news headline [14] dan menggunakan 12 headlines berita sebagai stimulus membandingkan dua sistem flagging pada aplikasi media sosial [13]. Tabel 2.2 Stimulus Penelitian Signal Detection Theory Stimulus 𝑘𝑒𝑡𝑖𝑘𝑎 𝐻≥𝐹𝐴𝑘𝑒𝑡𝑖𝑘𝑎 𝐻<𝐹𝐴 (2) Keterangan: H = Probabilitas Hit FA = Probabilitas False Alarm Respon Criterion Respon criterion dilambangkan dengan β (parametrik) atau B" (non parametrik) yang secara spesifik menunjukkan hasil kuantifikasi respon pengaturan dari individu dalam kecenderungan untuk menerima atau menolak kriteria. Bias konservatif artinya individu cenderung menolak kriteria, sedangkan bias liberal cenderung untuk menerima kriteria. Persamaan (2.3) dan (2.5) digunakan untuk mendapatkan masing-masing nilai β dan B" dari data: 𝛽=𝑒𝑥𝑝{𝑑',𝑐} (3) 𝑐=𝑘−𝑑'2 Fake News Miss Correct Rejection Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa / EE Conference Series 04 (2021) 587
𝑘𝑒𝑡𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐻 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐹𝐴=0𝑘𝑒𝑡𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐻 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝐹𝐴=1 (6 Keterangan H = Probabilitas Hit FA = Probabilitas False Alarm n = Jumlah dari signals atau noise pada percobaan. Kemudian hasil dalam menganalisis data respon dari subjek dengan signal detection theory dapat dilakukan pengolahan data menggunakan uji statistik, diantaranya: Uji Normalitas dilakukan untuk mengetahui data yang didapatkan memenuhi distribusi normal atau tidak. Uji Mann Whitney digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan rata-rata pada 2 kelompok bebas yang tidak terdistribusi normal (uji non parametrik). Data terikatnya dapat berbentuk ordinal atau interval/rasio. Kruskal Wallis Test dilakukan untuk menguji apakah terdapat perbedaan rata-rata yang signifikan pada lebih dari dua kelompok independent variabel. Syarat dilakukan uji ini adalah ketika data yang didapatkan tidak memenuhi uji parametrik (non parametrik). Uji Chi-Square merupakan uji non parametrik untuk membandingkan dua variabel yang berupa variabel nominal. Post-Hoc Test digunakan untuk mengetahui perbedaan signifikan antar kelompok data. Syarat uji ini dilakukan adalah ketika terdapat perbedaan yang signifikan pada hasil uji Three-Way ANOVA dan Kruskal Wallis. 3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Sensitivitas News Awareness Sensitivitas pada penelitian ini adalah hasl dari respon kemampuan aktual responden dalam membedakan stimulus yang diberikan terkait berita vaksin COVID-19. Sensitivitas awareness yan dihasilkan dipengaruhi oleh gender dan media informasi. Aanlisis sensitivitas dilakukan menggunakan nilai probabilitas hit dan false alarm, karena nilai yang dihasilkan merepresentasikan tingkat tumpang tindih antara distribusi signal dan noise yang dihasilkan [15]. • Probabilitas Hit Nilai probabilitas hit menunjukkan nilai respon dari subjek benar dalam mendeteksi stimulus positif (signals). Probabilitas hit memiliki nilai antara 0-1, apabila nilai yang dihasilkan 0 dan 1 maka didapatkan nilai probabilitas yang ekstrim, sehingga perlu dilakukan penyesuaian menggunakan persamaan lain. Perbandingan nilai rata-rata probabilitas hit pada kelompok gender dan media informasi ditunjukkan pada Gambar 3.1 Gambar 3.1 Perbandingan rata-rata nilai probabilitas hit (mean±SE) Berdasarkan Gambar 3.1 rata-rata probabilitas Hit pada gender perempuan (0,85±0,12) lebih tinggi dibandingkan dengan gender laki-laki (0,80±0,19), artinya semakin besar nilai probabilitas hit yang didapatkan, semakin baik dalam mengidentifikasi stimulus real news. Kelompok gender terdapat perbedaan yang signifikan terhadap nilai probabilitas hit. Sedangkan untuk rata-rata probabilitas Hit pada instagram (0,88±0,10) memiliki nilai yang tinggi dari kelompok lainnya.Terdapat perbedaan yang signifikan, sehingga perlu dilakukan uji Post Hoc. Dari uji Post Hoc diperoleh hasil bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara facebook dengan instagram, facebook dengan twitter, whatsapp dengan instagram, dan whatsapp dengan twitter. (𝑛−0,5)𝑛 c = Jarak nilai criterion actual dengan criterian netral. Probabilitas hit dan false alarm memiliki nilai antara 0-1. Ketika probabilitas bernilai 0 dan 1 artinya didapatkan nilai probabilitas yang ekstrim, sehingga perlu dilakukan penyesuaian menggunakan persamaan lain yang ditunjukkan pada Persamaan (2.6) di bawah ini: 𝐻 𝑑𝑎𝑛 𝐹𝐴={0,5𝑛 588 Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa / EE Conference Series 04 (2021)
Probabilitas False Alarm Nilai probabilitas false alarm menunjukkan nilai respon dari subjek benar dalam mendeteksi stimulus negatif (noise). Probabilitas false alarm memiliki nilai antara 0-1, apabila nilai yang dihasilkan 0 dan 1 maka didapatkan nilai probabilitas yang ekstrim, sehingga perlu dilakukan penyesuaian menggunakan persamaan lain. Perbandingan nilai rata-rata probabilitas hit pada kelompok gender dan media informasi ditunjukkan pada Gambar 3.2 Gambar 3.2 Perbandingan rata-rata nilai probabilitas false alarm (mean±SE) Berdasarkan Gambar 3.2 rata-rata probabilitas False Alarm pada gender laki-laki (0,24±0,18) lebih tinggi dibandingkan dengan gender perempuan (0,19±0,14), artinya semakin besar nilai probabilitas false alarm yang didapatkan, semakin banyak laki-laki menganggap fake news sebagai real news pada stimulus yang diberikan. dalam mengidentifikasi stimulus real news. Kelompok gender terdapat perbedaan yang signifikan terhadap nilai probabilitas false alarm. Sedangkan untuk rata-rata probabilitas False Alarm pada media informasi Whatsapp (0,23±0,17) lebih tinggi dibandingkan dengan media informasi Twitter (0,216±0,17), Instagram (0,215±0,17), dan Facebook (0,195±0,15). Semakin besar nilai probabilitas false alarm yang didapatkan, semakin banyak pengguna media informasi whatsapp menganggap fake news sebagai real news pada stimulus yang diberikan dalam mengidentifikasi stimulus real news. Tidak terdapat perbedaan nilai rata-rata media informasi yang signifikan. • Tingkat Awareness atau Sensitivitas A' Tingkat awareness melambangkan kemampuan aktual individu dalam membedakan signals yang benar dari noise yang diberikan. Untuk merepresentasikan hasil awareness dilakukan reskala hasil perhitungan menjadi skala -100 sampai dengan 100 dengan nilai sensitivitas diinterpretasikan sebagai actual awareness (A'). respon bias (B"), dan tingkat kepercayaan sebagai perceived awareness [17]. Perbandingan nilai rata-rata tingkat awareness ditunjukkan pada Gambar 3.3 Gambar 3.3 Perbandingan rata-rata nilai tingkat awareness (mean±SE) Berdasarkan Gambar 3.3 rata-rata sensitivitas pada gender perempuan (39,03±8,50) lebih tinggi dibandingkan dengan gender laki-laki (33,11±17,31). Kelompok gender terdapat perbedaan yang signifikan terhadap nilai sensitivitas A'. Hasil ini menunjukkan bahwa kelompok perempuan mampu lebih baik dalam membedakan signal dan noise yang diberikan. Hasil ini sesuai dengan [18], yang menyatakan bahwa gender tidak memberikan efek terhadap variabel situational awareness pada masa pandemik influenza di Hongkong. Sedangkan untuk rata-rata sensitivitas pada Instagram (39,86±7,32) memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan media informasi Twitter (35,83±16,79), Whatsapp (33,99±15,52), dan Facebook (34,39±14,15). Terdapat perbedaan yang signifikan antara whatsapp dengan instagram, , menunjukkan bahwa semakin tinggi yang menggunakan instagram dan memiliki sensitivitas yang relatif lebih baik. Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa / EE Conference Series 04 (2021) 589
3.2. Perceived Awareness Perceived awareness didapatkan dari seberapa besar keyakinan individu dalam memilih jawaban. Untuk merepresentasikan hasil awareness dilakukan reskala hasil perhitungan menjadi skala -100 sampai dengan 100 dengan nilai sensitivitas diinterpretasikan sebagai actual awareness (A'). respon bias (B"), dan tingkat kepercayaan sebagai perceived awareness [17]. Perbandingan nilai rata-rata tingkat awareness ditunjukkan pada Gambar 3.4 Gambar 3.4 Perbandingan rata-rata nilai perceived awareness (mean±SE) Berdasarkan Gambar 3.4 menunjukkan rata-rata perceived awareness pada gender perempuan (53,93±34,29) lebih tinggi dibandingkan dengan gender laki-laki (51,89±31,05). Kelompok gender terdapat perbedaan yang signifikan terhadap nilai perceived awareness. Hasil ini menunjukkan bahwa gender perempuan memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi dalam mengindentifikasi real news dan fake news pada eksperimen. Sedangkan untuk rata-rata Perceived Awareness pada media informasi Whatsapp (55,98±28,46) lebih tinggi dibandingkan dengan media informasi Twitter (52,45±33,62), Instagram (50,88±30,79), dan Facebook (52,46±0,15). Semakin besar nilai perceived awareness yang didapatkan, semakin banyak pengguna media informasi whatsapp tingkat kepercayaan yang tinggi dalam mengindentifikasi real news dan fake news pada eksperimen. Hasil diatas sesuai dengan pernyatan yang menyatakan bahwa semakin besar dan positif nilai perceived awareness, maka semakin merepresentasikan tingkat kepercayaan seseorang terhadap jawaban semakin tinggi [17]. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang menyatakan bahwa gender tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap trust dan perceived credibility pada sebuah informasi [18][13]. 3.3. Respon Bias Respon bias yang spesifik menunjukkan hasil kualifikasi respon pengaturan dari individu dalam kecenderungan menerima atau menolak kriteria. Bias konservatif artinya kecenderungan individu untuk menolak kriteria, sedangkan bias liberal untuk menerima kriteria. Perbandingan nilai rata-rata respon bias ditunjukkan pada Gambar 3.5 Gambar 3.5 Perbandingan rata-rata nilai respon bias (mean±SE) Berdasarkan Gambar 3.5 dapat dilihat bahwa laki-laki memiliki proporsi bias liberal (55,63%) lebih tingggi dibandingkan dengan perempuan yang memiliki (50,59%). Kecenderungan respon antara kelompok laki-laki dan perempuan. Kelompok laki-laki mempunyai kecenderungan respon liberal atau menerima informasi terkait berita benar atau hoax, sedangkan kelompok perempuan lebih menolak informasi (konservatif). Pada media informasi dapat dilihat bahwa instagram memiliki proporsi bias liberal (67,57%) lebih tinggi dibandingkan dengan whatsapp (61,43%), twitter (63,89%), dan facebook (38,75%). Kecenderungan 590 Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa / EE Conference Series 04 (2021)
respon antara kelompok whatsapp, twitter, instagram, dan facebook. Instagram mempunyai kecenderungan respon liberal atau menerima informasi terkait berita benar atau hoax, sedangkan kelompok facebook lebih menolak informasi (konservatif). kecenderungan orang untuk mempercayai berita yang sesuai dengan keyakinan, mendominasi hasil yang berkaitan dengan mendeteksi real news dari kumpulan fake news [13]. Hasil ini menujukkan bahwa bias memiliki pengaruh terhadap prefernsi pilihan seseorang, sesuai dengan hasil penelitian yang menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara kriteria bias terhadap media informasi yang dipilih responden. Hasil yang sesuai terjadi karena penelitian antara kriteria bias terhadap media informasi melakukan analisis terhadap preferensi subjektif individu, tetapi tidak dapat pengaruh yang signifikan antara kriteria bias terhadap gender. 4. Kesimpulan dan Saran Faktor gender memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat fake news awareness seseorang, diketahui dari tingkat awareness yang menunjukkan bahwa perempuan memiliki nilai sensitivitas A' atau tingkat awareness lebih tinggi daripada laki-laki. Disini terlihat bahwa laki-laki belum baik dalam membedakan antara real news dan fake news (noise). Nilai rata-rata perceived awareness pada gender perempuan lebih tinggi dibandingkan dengan gender laki-laki, menunjukkan bahwa gender perempuan memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi dalam mengindentifikasi real news dan fake news pada eksperimen. Media infromasi memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat fake news awareness seseorang. Media informasi facebook memiliki nilai sensitivitas A' lebih tinggi daripada yang lainnya pada tingkat awareness menunjukkan. Disini terlihat bahwa pengguna facebook sudah baik dalam membedakan antara real news dan fake news (noise).Semakin besar nilai perceived awareness yang didapatkan, semakin banyak pengguna media informasi whatsapp tingkat kepercayaan yang tinggi dalam mengindentifikasi real news dan fake news pada eksperimen. Penelitian ini hanya menampilkan dan menganalisis terkait fake news awareness secara umum, untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan analisis terkait variabel sumber berita. Referensi [1] Sahu, Kamal Kant, Ajay Kumar Mishra, and Amos Lal 2020 "Comprehensive update on current outbreak of novel coronavirus infection (2019-nCoV)" Annals of translational medicine 8(6) [2] J. Y. Chung, M. N. Thone, dan Y. J. Kwon. 2021 "COVID-19 vaccines: The status and perspectives in delivery points of view," Adv. Drug Deliv. Rev.170: 1-25, [3] Z. Carl, J. Corum, dan S.L. Wee. 2021 C. V. Tracker, "49 37 27 6," pp. 1-58, [4] M. Scerri dan V. Grech. 2020 "Early Human Development," Early Hum. Dev., no. xxxx, p. 105256, [5] H. Allcott dan M. Gentzkow. 2017 "Social Media and Fake News in the 2016 Election," 31(2): 211-236. [6] A. K. Schapals. 2018 "Fake News: Australian and British journalists' role perceptions in an era of 'alternative facts,'" Journal Pract 12(8): 976-985, [7] C. Ireton dan J. Posetti. 2018 "JOURNALISM , ' FAKE NEWS ' & Handbook for Journalism Education and Training". [8] P. J. Jost, J. Pünder, dan I. Schulze-lohoff 2020 "Journal of Behavioral and Experimental Economics Fake news - Does perception matter more than the truth ? ☆," J. Behav. Exp. Econ 85, no. July 2019, [9] T. Sander dan P. L. The. 2017 "Is Social Media Changing the Awareness of Individuals ?". [10] M. Aldwairi. 2018 "ScienceDirect Detecting Fake News in Social Media Networks," Procedia Comput. Sci., 141: 215 - 222 [11] B. Ross dan J. Heisel. (2018) "Fake News on Social Media : The ( In ) Effectiveness of Warning Messages," 1-17. [12] S. M. Brannon, P. E. Teas, dan B. Gawronski. (2020) "A Signal Detection Approach to Understanding the Identification of Fake News Cédric Batailler," 3: 1-22. [13] Moravec, Patricia L., Antino Kim, and Alan R. Dennis (2020) "Appealing to Sense and Sensibility: System 1 and System 2 Interventions for Fake News on Social Media." Information Systems Research 31, no. 3: 987-1006. [14] Khan, Junaid Ahmed, Lan Wang, Eddie Jacobs, Ahmedraza Talebian, Sabyasachee Mishra, Charles A. Santo, Mihalis Golias, and Carmen Astorne-Figari 2019 "smart cities connected and autonomous vehicles readiness index." In Proceedings of the 2nd ACM/EIGSCC Symposium on Smart Cities and Communities 1-8.. [15] Stanislaw, Harold, and Natasha Todorov 1999 "Calculation of signal detection theory measures." Behavior research methods, instruments, & computers 31, 1: 137-149. [16] McGuinness, Barry 2004 Quantitative analysis of situational awareness (QUASA): Applying signal detection theory to true/false probes and self-ratings. BAE SYSTEMS BRISTOL (UNITED KINGDOM) ADVANCED TECHNOLOGY CENTRE,. [17] G. K. Edgar et al., (2018) "Quantitative Analysis of Situation Awareness (QASA): modelling and measuring situation awareness using signal detection theory," Ergonomics 61(6): 762-777 [18] Q. Liao, B. Cowling, W. T. Lam, M. W. Ng, dan R. Fielding. (2010) "Situational Awareness and Health Protective Responses to Pandemic Influenza A ( H1N1 ) in Hong Kong : A Cross- Sectional Study," 5(10). Nevia Yulfa Fadhlika dan Titis Wijayantoa / EE Conference Series 04 (2021) 591