Analisis Pengaruh Algoritma terhadap Perilaku Gen Z di Tiktok

Di era digitalisasi sekarang ini. Menurut data We Are Social dan Hootsuite (Februari 2022), Indonesia memiliki 277,7 juta jiwa penduduk, dengan 204,7 juta jiwa yang merupakan pengguna internet aktif. Sebanyak 80,1% dari pengguna menggunakan internet untuk mencari sumber informasi. Pengguna muda berusia 13-27 tahun, atau yang dikenal sebagai Generasi Z. 

Generasi ini dikenal sebagai digital natives, karena internetlah yang menemani selama kehidupan mereka, dimana internet juga menjadi kebutuhan mereka dalam beraktivitas ataupun berinteraksi dengan orang lain.

      Media sosial telah menjadi platform yang kuat untuk berbagi informasi, mempengaruhi opini, dan memobilisasi massa. Saat ini, Tiktok merupakan aplikasi yang sangat populer di kalangan generasi Z. Aplikasi tiktok ini menampilkan banyak jenis konten yang unik dan menarik sehingga membuat pengguna internet terutama generasi Z ini sangat tertarik terhadap aplikasi tiktok. 

Tidak hanya itu, Tiktok memiliki fitur yang biasa disebut For You Page (FYP), FYP ini terdapat di beranda tiktok dan konten yang ditampikan ini sesuai dengan minat dan preferensi atau algoritma pengguna tiktok tersebut.

       Menurut Cormen, algoritma adalah prosedur komputasi yang terdefinisi dengan baik. Algoritma ini menerima beberapa nilai sebagai input dan menghasilkan beberapa nilai sebagai output (Rahmadani 2021). Algoritma sering dianggap sebagai sistem yang membantu pengguna aktif sosial media untuk menemukan kembali konten yang sebelumnya mereka akses dan menonton Kembali konten yang serupa dengan konten yang sudah pernah diakses. 

Hal inilah yang menunjukkan bahwa algoritma memiliki peran penting terhadap pengguna yaitu mengatur apa saja konten yang akan muncul di beranda dan iklan apa saja yang akan ditampilkan di beranda pengguna tiktok tersebut.

       Namun, algoritma ini juga dapat mempengaruhi seseorang pengguna terutama di dalam sosial media. Algoritma tersebut dikenal dengan nama "filter bubble". Filter Bubble didefinisikan sebagai hasil dari proses yang berbeda pada pencarian informasi, persepsi, seleksi, dan meluapnya informasi (Geschke, Lorenz, dan Holtz 2019).

 Seseorang akan menganggap bahwa sosial media selalu menampilkan suatu informasi yang memang dibutuhkan. Tetapi, sebenarnya itu adalah teknik yang digunakan oleh filter bubble sendiri yaitu untuk mempersonalisasi internet

        Algoritma memiliki cara untuk mengumpulkan sebuah data, contohnya ialah ketika seseorang mengklik tombol follow, like, dan share pada suatu konten di tiktok, maka disitulah algoritma akan mencatat preferensi untuk diri anda di kemudian hari, dimana seseorang akan menemukan konten yang serupa. Maka demikianlah cara kerja algoritma ini bisa kita lihat dari profile input dari topik yang sedang hangat, tren, berita viral dan minat dari seorang pengguna, kemudian outputnya berupa rekomendasi konten -- konten yang akan ditampilkan berupa video atau gambar.

         Algoritma filter bubble ini juga menyebabkan adanya fenomena echo chamber, dimana echo chamber ini bisa ditemukan dengan mudah melewati media internet dan hal ini merupakan salah satu kinerja cepat algoritma. 

Dilansir dari GCFLearn (2019), echo chamber atau ruang bergema adalah adalah lingkungan di mana seseorang hanya menemukan informasi atau pendapat yang mencerminkan sendiri. Fenomena echo chamber akan nyata ketika mereka mengemukakan  pendapat mereka secara terus menerus, dan mereka percaya bahwa itu benar, padahal apa yang mereka kemukakan hanya berputar-putar saja di lingkup mereka sendiri.

Hal ini akan memberikan efek yang signifikan untuk seseorang dalam berperilaku terutama di kalangan generasi z. Generasi Z memanfaatkan TikTok untuk berbagai kepentingan yang berbeda. TikTok tidak hanya digunakan untuk hiburan, tetapi juga sering digunakan untuk keperluan formal seperti pekerjaan dan tugas kuliah atau sekolah. 

Penggunaan TikTok ini bervariasi dan bergantung pada preferensi masing-masing individu itu sendiri. Namun, terlalu sering menggunakan dan memanfaatkan tiktok ini juga tidak baik, inilah yang dimaksud dalam perilaku gen z dalam mengonsumsi suatu konten.

Perilaku generasi z ketika mengonsumsi suatu konten yang tersedia terutama dalam konten tren karena algoritma juga sangat andil dalam menyebar tren yang baru sehingga seringkali ketika ada tren yang viral di tiktok itu akan menyebar ke seluruh konten dikarenakan pengguna biasanya mencari suatu hot news atau tren yang akhirnya konten -- konten yang berkaitan lainnya akan ditampilkan lagi di kemudian hari. 

Inilah yang menjadikan TikTok sebagai platform yang adil dan menjanjikan bagi pemasar untuk mencapai dan melibatkan audiens secara luas (Bishqemi & Crowley, 2022).

Algoritma Filter Bubble dan Echo Chamber ini akhirnya menghasilkan dampak -- dampak yang memang berpengaruh bagi pengguna sosial media, khususnya generasi Z. Namun, ada beberapa faktor yang mempengaruhi dampak -- dampak algoritma. Salah satu contohnya yaitu, data yang relevan dan akurat. Suatu konten yang memberikan informasi yang sangat detail akan mempengaruhi minat seorang pengguna dikarenakan informasi di konten tersebut jelas dari sumber yang kuat sehingga pengguna percaya akan hal itu.

     Dari faktor tersebut munculah dampak -- dampak diantaranya ada dampak positif dan dampak negatif.

• Dampak positif
• Pengguna mendapatkan sumber informasi yang memang relevan dengan kebutuhan mereka, sehingga terlihat mudah untuk menyaring suatu informasi.
• Pengguna lebih cepat mendapatkan suatu topik yang mereka sukai melalui algoritma.
• Pengguna dapat mengembangkan keterampilan kreativitas mereka, ketika ada tren tiktok yang memang menampilkan tentang pengembangan diri.
• Dampak Negatif
• Pengguna cenderung hanya fokus pada 1 topik dan tidak aktif mencari sumber informasi di luar minat mereka, sehingga tidak tahu informasi lainnya.
• Pengguna menggunakan algoritma filter bubble untuk menampilkan konten secara otomatis di internet yang membuat pengguna merasa di layani dan dimanjakan.
• Pengguna terlalu sering melihat tren di konten yang serupa sehingga membuat korelasi antara pengguna tiktok menjadi berlebihan dan Fear of missing out (FOMO).
• Pengguna terlalu asyik melihat konten yang serupa berkali -- kali yang akhirnya menganggu waktu luang atau aktivitas menjadi tidak produktif

               Hal ini dapat disimpulkan bahwa algoritma tentu memiliki dampak negatif dan positif. Oleh karena itu perlunya pertimbangan dari setiap pengguna sosial media yaitu generasi Z untuk dapat mempertimbangan segala sesuatu ketika mengonsumsi konten -- konten yang ada. 

Algoritma ini mempertimbangkan berbagai faktor, seperti interaksi pengguna, informasi video, tren, dan preferensi pengguna, untuk menentukan visibilitas konten di For You Page (FYP) (Wicaksono, 2023).

            Dan diharapkan untuk generasi Z ini agar selalu cerdas dalam mengevaluasi segala isi konten yang terdapat di aplikasi tiktok tersebut dan bisa membedakan mana konten yang berkualitas atau tidak. Transparansi algoritma rekomendasi TikTok ini diperlukan untuk meningkatkan pemahaman generasi Z tentang platform tersebut.

 Pentingnya meningkatkan literasi digital dan kemampuan kritis, terutama di kalangan generasi Z, menjadi hal yang tak bisa diabaikan. Ada perumpamaan "Think before act" dimana sebagai generasi Z jangan terlalu fokus pada hal yang dianggap tidak bermanfaat untuk masa depan nanti.

Reference

Husna, A. H. & Mairita, D. (2024). Gen Z dan Perilaku Konsumsi Konten Influencer pada TikTok. Jurnal Riset Komunikasi, 7(1), 86 - 90.

https://www.jurnalrisetkomunikasi.org/index.php/jrk/article/view/1002

Putri  A. S. & Nurhayati, A. (2024). Pengaruh Algoritma TikTok dan Konten Kreatif Pada TikTok Shop Terhadap Keputusan Pembelian. Jurnal Bisnis Manajemen dan Akuntansi. 11(1), 13 -- 14.

https://jurnal.stibsa.ac.id/index.php/jbma/article/view/182

Arjuna, B. , Mulyadi, B. S. ,  Asardan, H. M, Adristina, N. , Sekarwangi, N. ,  Ardana, R. A. Z. , Hanafi, R. , Khaerani, S. et al. (2024). Pengaruh Algoritma Rekomendasi terhadap Personalisasi Konten Digital di TikTok pada Mahasiswa Sistem Informasi UNNES. JURNAL POTENSIAL. 3(1). 118 -- 120.

https://jurnalilmiah.org/journal/index.php/potensial/article/view/745

Susanto, G. , Evelyn, R. , Felicio, H. , Leo, D. , Felicio, H. (2023). Pemanfaatan Algoritma Tiktok Dan Instagram Untuk Meningkatkan Brand Awareness. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan. 9 (22), 483 - 489.

http://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP/article/view/5523

Bustanur. , Hafizi, K. , Yuhelman, N. (2022). Analisis Algoritma Filter Bubble Dalam Pencarian Informasi Di Internet. JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE. 5(2), 136 - 137.

https://ejournal.uniks.ac.id/index.php/JTOS/article/view/2637

Wulandari, V. , Rullyana, G. , Ardiansyah. (2021). Pengaruh algoritma filter bubble dan echo chamber terhadap perilaku penggunaan internet. Berkala Ilmu Perpustakaan dan informasi. 17(1), 98 - 107.

https://journal.ugm.ac.id/v3/BIP/article/view/423