Analisis Dampak Algoritma Filter Bubble terhadap Personalisasi dan Diversitas Konten Layanan E-Commerce - Mochammad Tri Daryanto; Emi Sita Eriana (shofanah Media Berkah, 2026)
Pesatnya perkembangan teknologi informasi telah mendorong platform e-commerce di Indonesia untuk memanfaatkan sistem rekomendasi berbasis kecerdasan buatan guna menyediakan personalisasi layanan yang efisien. Namun, efisiensi ini memicu fenomena filter bubble yang berpotensi mengisolasi pengguna dalam lingkaran informasi yang terbatas dan menurunkan diversitas konten. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak algoritma filter bubble terhadap personalisasi dan diversitas konten pada layanan e-commerce. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan statistik deskriptif dan inferensial melalui uji regresi linear sederhana. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring terhadap 100 responden pengguna aktif e-commerce di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata skor variabel filter bubble berada pada kategori tinggi (4,03), sedangkan diversitas konten berada pada kategori sedang hingga rendah (2,69). Analisis regresi mengungkapkan bahwa filter bubble berpengaruh negatif dan signifikan terhadap diversitas konten dengan koefisien regresi sebesar –0,61 dan nilai signifikansi 0,000. Nilai koefisien determinasi (R^2) sebesar 0,38 menunjukkan bahwa filter bubble berkontribusi sebesar 38% terhadap rendahnya diversitas konten. Temuan ini menegaskan pentingnya bagi platform e-commerce untuk menyeimbangkan akurasi personalisasi dengan keberagaman konten guna menciptakan ekosistem belanja digital yang lebih dinamis dan sehat.