Dampak Algoritma Media Sosial terhadap Pola Konsumsi Informasi di Kalangan Mahasiswa - Iskandar Ari Darmali; Wulan Eka Agusalim (Journal of Modern Social and Humanities, 2026)
Penelitian ini bertujuan menganalisis dampak algoritma media sosial terhadap pola konsumsi informasi di kalangan mahasiswa secara empiris dan sistematis. Media sosial telah menjadi sumber informasi utama bagi mahasiswa, tetapi sistem rekomendasi berbasis algoritma dapat mengarahkan, menyaring, dan mengulang konten sesuai riwayat interaksi pengguna. Kondisi ini berpotensi membentuk filter bubble, echo chamber, information overload, serta kebiasaan konsumsi informasi yang cepat tetapi kurang kritis. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksplanatori. Populasi penelitian adalah mahasiswa aktif yang menggunakan media sosial sebagai sumber informasi harian. Sampel ditentukan melalui purposive sampling dengan kriteria mahasiswa aktif, memiliki akun media sosial, menggunakan media sosial minimal dua jam per hari, dan pernah memperoleh informasi berita, akademik, sosial, atau politik melalui media sosial. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner daring berskala Likert dan dianalisis melalui statistik deskriptif serta analisis inferensial. Variabel penelitian meliputi persepsi terhadap algoritma media sosial, literasi digital, literasi algoritma, FOMO, information overload, dan pola konsumsi informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma media sosial memengaruhi cara mahasiswa memilih, memverifikasi, membandingkan, dan membagikan informasi. Personalisasi konten memudahkan akses terhadap informasi yang relevan, tetapi juga dapat membatasi keberagaman sudut pandang. Literasi digital dan literasi algoritma berperan penting dalam membantu mahasiswa mengenali bias rekomendasi, memeriksa sumber, dan mengelola paparan informasi secara lebih selektif. Penelitian ini menegaskan pentingnya penguatan literasi algoritmik di perguruan tinggi agar mahasiswa mampu mengonsumsi informasi secara kritis, terbuka, dan bertanggung jawab.