1. PENDAHULUAN
FINfluencer adalah istilah gabungan dari “financial” dan “influencer” yang menggambarkan fenomena menjamurnya seseorang atau sekelompok orang yang mengambil peran dalam membentuk keputusan finansial generasi muda. Mereka berbagi nasehat dan konten tentang berbagai topik mulai dari investasi saham, cryptocurrency, budgeting, hingga strategi wealth management. Pernah ngga kamu sedang scrolling Instagram atau TikTok lalu menemukan sebuah akun yang dengan percaya dirinya menyatakan “saham ini bakal naik” atau “beli aset ini sebelum terlambat”? Itulah salah satu contoh perilaku FINfluencer yang tidak bertanggung jawab. Tapi sebenarnya, peran mereka jauh lebih kompleks dari sekadar promosi saham.
Riset terbaru yang terbit di Journal of Promotion Management (2025) oleh Pokhrel, Bhattarai, dan Pokhrel mengungkap fakta yang cukup mengejutkan: pertumbuhan FINfluencer di YouTube tercatat sekitar 8% per tahun, dua kali lipat dibanding rata-rata influencer kategori lain yang berada di bawah 4%. Bahkan, hampir separuh investor mengaku bahwa FINfluencer membantu mereka membuat keputusan investasi yang lebih baik, dan sekitar 42% merasa pola pikir finansial mereka jadi lebih positif setelah mengikuti konten semacam ini.
Tren ini semakin menguat di kalangan Gen Z. Banyak dari mereka yang pertama kali mengenal dunia investasi justru lewat konten media sosial, bukan dari lembaga keuangan atau pendidikan formal. FINfluencer menjadi pintu masuk pertama sekaligus referensi utama sebelum mereka memutuskan membeli saham.
Tapi ada satu pertanyaan besar yang belum terjawab: faktor apa sih sebenarnya yang paling menentukan sikap investor saat mengikuti saran FINfluencer? Dan apa yang terjadi kalau investor justru semakin bingung setelah mengonsumsi konten mereka?. Studi ini hadir sebagai pengisi kesenjangan pertanyaan tersebut dengan menyoroti tiga hal kunci: bagaimana karakteristik FINfluencer seperti keahlian, kredibilitas, dan daya tarik membentuk sikap investor terhadap saham; pentingnya memahami fenomena ini sebagai pijakan regulasi yang lebih protektif; dan satu variabel yang jarang dibahas dalam riset sejenis, yaitu rasa bingung (confusion) yang dialami investor saat mengonsumsi konten FINfluencer.
2. TEORI DAN HIPOTESIS
Penelitian ini berpijak pada tiga teori. Pertama, Source Credibility Theory yang menyatakan bahwa pesan akan lebih meyakinkan bila sumbernya dianggap kredibel, dalam hal ini lewat tiga elemen: keahlian, kepercayaan, dan daya tarik FINfluencer. Kedua, Elaboration Likelihood Model yang menjelaskan bahwa orang memproses informasi lewat dua jalur: jalur dalam yang mempertimbangkan argumen secara mendalam, dan jalur luar yang lebih terpengaruh oleh sinyal sederhana seperti penampilan atau popularitas. Sikap yang terbentuk dari jalur dalam cenderung lebih tahan lama, sementara jalur luar lebih mudah goyah. Ketiga, model Stimulus-Organism-Response yang menempatkan konten FINfluencer sebagai stimulus, kebingungan investor sebagai kondisi psikologis, dan sikap terhadap investasi sebagai respons akhirnya.
Dari kerangka tersebut, peneliti menduga bahwa keahlian, daya tarik, dan kredibilitas FINfluencer masing-masing berpengaruh terhadap sikap investasi, begitu pula kualitas konten yang dibagikan dan rasa kesamaan antara investor dengan FINfluencer yang diikutinya (homophily). Yang membuat penelitian ini berbeda dari studi sebelumnya adalah kebingungan (confusion) investor dimasukkan sebagai variabel yang bisa memperkuat atau justru memperlemah semua pengaruh tersebut.
3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan desain survei cross-sectional, artinya data diambil pada satu titik waktu, bukan dipantau dari waktu ke waktu. Survei dilakukan di Lembah Kathmandu, Nepal, menyasar investor saham yang aktif mengikuti minimal satu FINfluencer dan pernah membeli saham atas rekomendasinya. Data dikumpulkan langsung di kantor-kantor broker NEPSE selama Januari hingga Februari 2024, dandari 600 investor yang di survei, hanya 250 yang memenuhi semua kriteria dan memberikan jawaban lengkap.
Instrumen yang digunakan terdiri dari 31 pertanyaan inti dengan skala Likert 5 poin yang diadaptasi dari berbagai skala tervalidasi. Sebelum disebarkan, kuesioner ini terlebih dahulu diperiksa oleh lima orang pakar yang terdiri dari dosen marketing, dosen keuangan, seorang investor saham, dosen riset, dan ahli bahasa Kemudian kuisioner ini diuji coba kepada 30 investor untuk memastikan setiap pertanyaannya jelas dan dapat diandalkan.
Data diolah dengan dua metode analisis sekaligus. Pertama, Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM), metode statistik yang menguji hubungan antar variabel laten (variabel yang tidak bisa diukur langsung, seperti “sikap” atau “kredibilitas”) sekaligus menguji banyak hipotesis dalam satu model. Kedua, Artificial Neural Network (ANN), pendekatan komputasional yang lebih fleksibel karena bisa menangkap hubungan non-linear antar variabel; di sini ANN dipakai untuk memvalidasi ulang hasil PLS-SEM dan meranking faktor mana yang punya daya prediksi paling kuat. Sebagai catatan tambahan, penulis juga mengungkapkan bahwa AI (seperti ChatGPT) dan Grammarly digunakan untuk membantu kualitas bahasa naskah, bukan untuk analisis data, melainkan sebatas penyuntingan teks.
4. HASIL DISKUSI
Dari pengujian PLS-SEM, ditemukan bahwa tiga variabel berpengaruh signifikan terhadap sikap follower terkait investasi saham: daya tarik FINfluencer, kredibilitas FINfluencer, dan rasa bingung follower (confusion). Menariknya, tiga variabel lain, yaitu keahlian, kualitas konten, dan homophily, justru tidak terbukti berpengaruh signifikan secara langsung, sebuah temuan yang disebut peneliti sendiri sebagai hal yang mengejutkan. Selain itu, confusion juga terbukti berperan sebagai moderator yang signifikan, khususnya pada hubungan antara homophily dan sikap terhadap investasi. Artinya, seberapa besar pengaruh rasa dekat follower terhadap FINfluencer pada sikap investasinya, ternyata juga bergantung pada seberapa bingung follower itu soal topik investasi.
Untuk memastikan temuan PLS-SEM, peneliti menjalankan analisis ANN. Hasilnya cukup menarik karena urutan variabel paling berpengaruh berdasarkan kekuatan prediksinya adalah confusion, expertise, kualitas konten, baru kredibilitas. Ini agak kontras dengan hasil PLS-SEM yang menyatakan expertise dan kualitas konten tidak signifikan. Perbedaan ini mengindikasikan bahwa hubungan expertise dan kualitas konten terhadap sikap investasi kemungkinan bersifat non-linear sehingga tidak terdeteksi signifikan lewat pengujian linear PLS-SEM, tapi tetap punya bobot penting saat dilihat lewat model yang lebih fleksibel seperti ANN.
Secara umum, temuan ini menunjukkan bahwa investor sebagai follower cenderung lebih terpengaruh oleh kesan personal (menarik, kredibel) dan kondisi psikologis mereka sendiri (bingung atau tidak), ketimbang oleh kompetensi objektif FINfluencer atau kualitas konten yang sebenarnya disampaikan.
5. KESIMPULAN
Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dengan memperluas literatur FINfluencer melalui penempatan confusion sebagai variabel moderator yang relatif jarang diteliti, sekaligus menunjukkan manfaat memakai dua metode analisis (PLS-SEM dan ANN) secara berdampingan untuk menangkap hubungan linear maupun non-linear.
Secara praktis, temuan ini relevan bagi regulator dan pembuat kebijakan yang ingin menyusun kerangka kerja berbasis bukti untuk mengawasi peran FINfluencer, karena hasil penelitian menyiratkan bahwa follower yang paling rentan terpengaruh justru yang sedang bingung atau kurang paham soal investasi, bukan yang paling teredukasi. Bagi FINfluencer dan brand yang bekerja sama dengan mereka, temuan ini jadi pengingat bahwa membangun citra yang menarik dan kredibel tetap penting, tapi tidak bisa menggantikan tanggung jawab dalam memberikan informasi yang akurat.
Sebagai studi dengan desain cross-sectional dan purposive sampling, hasil ini punya keterbatasan umum. Hasil ini belum bisa memastikan hubungan sebab-akibat dan generalisasinya terbatas karena sampel bukan representasi acak dari populasi investor secara luas. Penelitian lanjutan dengan desain longitudinal, sampel yang lebih besar/acak, atau di konteks negara dan budaya lain dapat membantu menguji ulang dan memperkuat temuan ini.