ANALISIS PSIKOMETRIK INSTRUMEN PHUBBING DAN

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA

Skripsi

Diajukan Kepada Fakultas Psikologi UIN Syarif Hidayatullah untuk Memenuhi Salah

Satu Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Psikologi

Disusun Oleh :

Achmad Afrizal Fauzan

11140700000088

FAKULTAS PSIKOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1440 H/2018 M

ANALISIS PSIKOMETRIK INSTRUMEN PHTIBBI,^/G DANFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA

SkriPsiDiajukan untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh

Gelar Sarjana Psikologi (S.Psi)

Oleh:Achmad Afrizal FauzanNIM: 11140700000088

Pernbimbing

NrP. 19s904320 198603 10r63

F'AKULTAS PSIKOLqGIUNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKAR"TA1440IJ / 2018 M

LEMBAR PENGESAIIAN

Skripsi yang berjudul "ANALISIS PSIKOMETRIK INSTRUMEN

PHABBING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA"

telah diujikan dalam sidang munaqasyah Fakultas Psikologi Universitas Islam

Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta pada tanggal 12 Oktober 2018. Skripsi ini

telah diterima sebagai salah satu syar:at memperoleh gelar sarjana psikologi (S.Psi)

pada Fakultas Psikologi.

Jakarta. 12 Oktober 2018

Sidang Munaqasyah

Wakil Dekan/ /Sekretaris Merlskao Anp.p.ota

($*/Dr. Abdul Rahman Shaleh. M.SiNIP. 19720823 199903 1002

Anggota

NrP. 19841026 200912 2 004Miftahuddin. M.SiNIP. 19730317 200604 1 001

NrP. 19s904320

r

Dekan/

NIP. 19680614 I

198603 1016

iv

LEMBAR PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa:

1. Skripsi ini merupakan hasil karya asli saya yang diajukan dengan memenuhi

syarat salah satu persuaratan memperoleh gelar sarjana strata satu (S1) di

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

2. Semua sumber yang saya gunakan dalam penulisan ini telah saya

cantumkan sesuai dengan ketentuan yang berlaku.

3. Jika di kemudian hari terbukti bahwa karya ini bukan hasil karya asli saya

atau merupakan hasil jiplakan dari karya orang lain, maka saya bersedia

menerima sanksi yang berlaku di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 24 September 2018

Achmad Afrizal Fauzan

NIM: 11140700000088

v

-MOTTO –

“there is no limit of struggling”

(Tidak Ada Batasan dari Perjuangan)

Try not to become a man of success, but rather try

to become a man of value

-Albert Einstein-

-PERSEMBAHAN-

Skripsi ini saya persembahkan khusus untuk Hj Tini Priyatni (nenek), Ayah,

Ibu, Uwa yang selalu memberikan doa, semangat, dan cinta yang tak lekang

oleh waktu.

vi

ABSTRAK

A) Fakultas Psikologi

B) September 2018

C) Achmad Afrizal Fauzan

D) Analisis Psikometrik Instrumen Phubbing dan Faktor-Faktor yang

Mempengaruhinya

E) xvi + 135 halaman + 85 lampiran

F) Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil dari analisis psikometrik

skala instrumen phubbing, smartphone addiction scale-short version (SAS-

SV), self-regulation scale, FoMO scale, skala konformitas, dan academic

cyberloafing scale berupa uji kelayakan item, uji reliabilitas, uji validitas

item, dan kalibrasi parameter item dengan metode Rasch Measurement

Model atau IRT. Selain itu, penelitian ini juga dilakukan untuk mengetahui

faktor-faktor yang mempengaruh phubbing baik secara langsung, maupun

secara tidak langsung. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa/I se

Jabodetabek. Penelitian ini menggunakan metode analisis jalur dalam

menganalisis hubungan antar variabel. Teknik pengambilan sampel yang

digunakan adalah teknik nonprobability sampling, yaitu convenience

sampling.

Hasil penelitian ini didapatkan instrumen phubbing, smartphone addiction

scale-short version (SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale, skala

konformitas, dan academic cyberloafing scale yang valid dan reliabel. Hasil

penelitian lainnya adalah model yang dibuat dalam penelitian ini fit dengan

data dengan nilai RMSEA sebesar 0,000 (p-value < 0,05). Dari model

tersebut didapatkan bahwa smartphone addiction (β=0,510; p-value= 0,000)

dan academic cyberloafing (β=0,131; p-value=0,040) memiliki pengaruh

yang signifikan terhadap phubbing secara langsung. Sedangkan regulasi diri

(β=-0,123; p-value=0,001) dan fear of missing out (β=0,172; p-value=0,000)

juga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap phubbing dengan melalui

smartphone addiction sebagai variabel mediator.

Hasil penelitian ini didapatkan instrumen penelitian yang dapat digunakan

pada penelitian selanjutnya dan juga literasi mengenai perilaku phubbing.

Agar penelitian selanjutnya dapat menghasilkan hasil yang maksimal

disarankan agar menggunakan variabel-variabel lain yang diduga

mempengaruhi perilaku phubbing, seperti intensitas dalam berinternet,

intensitas dalam penggunaan smartphone, usia, parenting control, dan

sebagainya.

G) Bahan bacaan: 41; buku: 7 + Jurnal: 30 + Artikel: 4

vii

ABSTRACT

A) Faculty of Psychology

B) September 2018

C) Achmad Afrizal Fauzan

D) Psychometric Analysis of Phubbing Instruments and Influencing Factors

E) xvi + 135 pages + 85 attachments

F) This study was conducted to determine the results of psychometric analysis

of phubbing instrument scale, smartphone addiction scale-short version

(SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale, conformity scale, and

academic cyberloafing scale in the form of item feasibility test, reliability

test, validity test items, and item parameter calibration using the Rasch

Measurement Model or IRT method. In addition, this study was also

conducted to find out the factors that influence phubbing both directly, and

indirectly. The subject of this research is students / I in Jabodetabek. This

study uses path analysis method in analyzing the relationship between

variables. The sampling technique used was nonprobability sampling

technique, namely convenience sampling

The results of this study obtained phubbing instruments, smartphone

addiction scale-short versions (SAS-SV), self-regulation scales, FoMO

scales, conformity scales, and valid and reliable academic cyberloafing

scales. Other research results are the model made in this study fit with data

with RMSEA value of 0,000 (p-value <0,05). From this model, it was found

that smartphone addiction (β = 0,510; p-value = 0,000) and academic

cyberloafing (β = 0,131; p-value = 0,040) had a significant influence on

phubbing directly. While self-regulation (β = -0,123; p-value = 0,001) and

fear of missing out (β = 0,172; p-value = 0,000) also have a significant

influence on phubbing through smartphone addiction as a mediator variable.

The results of this study obtained research instruments that can be used in

subsequent research and also literacy about phubbing behavior. So that

further research can produce maximum results, it is recommended to use

other variables that are thought to influence the behavior of media, such as

the intensity of the internet, the intensity of smartphone use, age, parenting

control, and so on.

G) Reading materials: 41; Books: 7 + Journal: 30 + Articles: 4

viii

KATA PENGANTAR

Bismillahirrahmanirrahim,

Alhamdulillahirabbil’alamin, segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat

Allah SWT karena atas segala kuasa dan rahmatNya, penulis dapat menyelesaikan

skripsi yang berjudul “Analisis Psikometrik Instrumen Phubbing dan Faktor-Faktor

yang Mempengaruhinya”. Shalawat serta salam tercurah kepada Nabi besar

Muhammad SAW, serta pengikutnya sampai akhir zaman.

Penulis menyadari bahwa penyusunan skripsi ini masih belum bisa

dikatakan sempurna, karena keterbatasan penulis dalam hal pengalaman,

pengetahuan, dan kemampuan. Penulis berharap semoga skripsi ini dapat

bermanfaat bagi semua pihak agar memiliki kesadaran dalam menggunakan data

pribadi, khususnya bagi remaja. Skripsi ini tidak lepas juga dari bantuan berbagai

pihak yang memberikan bimbingan, saran, dan motivasi. Oleh karena itu

perkenankanlah penulis untuk menyampaikan ucapan terima kasih tak terhingga

kepada :

1. Dekan Fakultas Psikologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Prof. Dr. Abdul

Mujib, M.Ag, M.Si beserta seluruh wakil dekan dan jajaran dekanat lainnya

yang tiada hentinya berusaha menciptakan lulusan-lulusan psikologi yang

semakin berkualitas.

2. Bapak Bahrul Hayat, Ph. D selaku dosen pembimbing skripsi yang telah

meluangkan waktu, memberikan motivasi, kritik, saran, arahan secara terus

ix

menerus, dan tentunya kesabaran yang luar biasa sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan baik.

3. Bapak Drs. Rachmat Mulyono, M. Psi, Psikolog selaku dosen pembimbing

akademik yang terus memberikan motivasi, bimbingan, dan saran terkait

kegiatan akademik dan non akademik.

4. Seluruh dosen Fakultas Psikologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta beserta

staff dan jajarannya, yang selalu memberikan yang terbaik untuk penulis.

5. Bapak Djaerul Nursyam (Bapak), Ibu Susanti Sri Rejeki (Ibu), Ibu Hj. Tini

Priyatni (nenek), dan Raisa Putri Asansyah (Adik) yang tak henti-hentinya

memberikan doa dan kasih sayangnya kepada penulis.

6. Adiyo R yang selalu menyempatkan waktu berdiskusi dan membantu penulis

dalam menyelesaikan skripsi.

7. Para sahabat penulis Zahra Zahronah, Elisa, Avindra, Yustisia Aulia Insan

Cita yang selalu memberikan semangat kepada penulis dalam menyelesaikan

skripsi ini.

8. Keluarga besar Psikologi UIN Syarif Hidayatullah 2014 atas

kebersamaannya.

x

Semoga Allah memberikan pahala yang tak henti-hentinya, sebagai

balasan atas segala kebaikan dan bantuan yang diberikan. Penulis menyadari

bahwa dalam penulisan skripsi ini masih banyak kekurangannya. Oleh karena itu,

penulis menerima saran dan kritik yang sifatnya membangun demi kesempurnaan

skripsi ini. Penulis berharap semoga penelitian ini dapat memberikan mafaat

kepada pembaca.

Jakarta, 24 September 2018

Penulis

xi

DAFTAR ISI

HALAMAN SAMPUL .......................................................................................... i

HALAMAN PERSETUJUAN ........................................................................... ii

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................. iii

LEMBAR PERNYATAAN ................................................................................ iv

MOTTO DAN PERSEMBAHAN ....................................................................... v

ABSTRAK ........................................................................................................... vi

ABSTRACK ...................................................................................................... vii

KATA PENGANTAR ........................................................................................ viii

DAFTAR ISI ......................................................................................................... xi

DAFTAR TABEL ............................................................................................. xiii

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xv

DAFTAR LAMPIRAN ...................................................................................... xvi

BAB 1: PENDAHULUAN ............................................................................. 1-15

1.1 Latar Belakang Masalah ................................................................................. 1

1.2 Pembatasan dan Perumusan Masalah ..................................................... 11-13

1.2.1 Pembatasan Masalah ............................................................................ 11

1.2.2 Perumusan Masalah ............................................................................. 13

1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian ..................................................................... 13

1.4 Manfaat Penelitian ....................................................................................... 14

BAB 2: LANDASAN TEORI ...................................................................... ..15-39

2.1 Phubbing ................................................................................................. 15-20

2.1.1 Definisi Phubbing ................................................................................ 15

2.1.2 Faktor-Faktor Penyebab Phubbing ...................................................... 16

2.1.3 Dampak Phubbing ............................................................................... 19

2.1.4 Aspek-Aspek Phubbing ....................................................................... 19

2.1.5 Pengukuran Phubbing ......................................................................... 20

2.2 Smartphone Addiction ............................................................................ 20-22

2.2.1 Definisi Smartphone Addiction ........................................................... 20

2.2.2 Aspek-Aspek Smartphone Addiction ................................................... 21

2.2.3 Pengukuran Smartphone Addiction .................................................... 22

2.3 Regulasi Diri ........................................................................................... 22-24

2.3.1 Definisi Regulasi Diri .......................................................................... 22

2.3.2 Pengukuran Regulasi Diri .................................................................... 24

2.4 Fear of Missing Out (FoMO) ................................................................. 24-28

2.4.1 Definisi Fear of Missing Out (FoMO)................................................. 24

2.4.2 Aspek-Aspek Fear of Missing Out (FoMO) ........................................ 25

2.4.3 Pengukuran Fear of Missing Out (FoMO) .......................................... 28

2.5 Konformitas ............................................................................................ 28-30

2.5.1 Definisi Konformitas ........................................................................... 28

2.5.2 Aspek-Aspek Konformitas ................................................................. 29

2.5.3 Pengukuran Konformitas .................................................................... 30

xii

2.6 Academic Cyberloafing ......................................................................... 30-32

2.6.1 Definisi Academic Cyberloafing.......................................................... 30

2.6.2 Dimensi Academic Cyberloafing ......................................................... 31

2.6.3 Pengukuran Academic Cyberloafing ................................................... 32

2.7 Jenis Kelamin ............................................................................................... 32

2.8 Tingkat Kuliah (Grade)................................................................................. 33

2.9 Kerangka Berpikir ......................................................................................... 33

2.10 Hipotesis Penelitian ....................................................................................... 37

BAB 3: METODE PENELITIAN................................................................ 40-62

3.1 Populasi dan Sampel ..................................................................................... 40

3.2 Variabel Penelitian........................................................................................ 40

3.3 Analisis Psikometrik Instrumen Penelitian ............................................. 47-57

3.3.1 Analisis Item Classical True Score Model .......................................... 48

3.3.2 Reliabilitas Tes .................................................................................... 49

3.3.3 Uji Validitas Konstruk ......................................................................... 51

3.3.4 Kalibrasi Parameter Item dengan Rasch Measurement Model ............ 53

3.4 Analisis Jalur Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Phubbing ..................... 57

BAB 4: HASIL PENELITIAN ................................................................... 63-115

4.1 Gambaran Umum Responden Penelitian ...................................................... 63

4.2 Hasil Analisis Psikometrik Instrumen Penelitian ....................................... 64-

4.2.1 Hasil Analisis Item Classical True Score Model ................................ 64

4.2.2 Hasil Uji Reliabilitas Tes ..................................................................... 71

4.2.3 Hasil Uji Validitas Konstruk ............................................................... 71

4.2.4 Hasil Kalibrasi Parameter Item dengan Rasch Measurement Model .. 90

4.3 Kesimpulan Hasil Analisis Psikomertrik .................................................... 101

4.4 Hasil Analisis Deskriptif ............................................................................. 102

4.5 Hasil Kategorisasi Skor Variabel Penelitian .............................................. 103

4.6 Hasil Uji Analisis Regresi ........................................................................... 104

4.7 Hasil Analisis Jalur Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Phubbing ........... 107

4.6.1 Hasil Pengujian Model Fit ................................................................. 107

4.4.2 Hasil Analisis Pengaruh Antar Variabel Penelitian .......................... 109

BAB 5: KESIMPULAN, DISKUSI, DAN SARAN ................................ 116-122

5.1 Kesimpulan ................................................................................................. 116

5.2 Diskusi ........................................................................................................ 117

5.3 Saran ................................................................................................... 121-122

5.3.1 Saran Teoritis .......................................................................... …….121

5.3.2 Saran Praktis ..................................................................................... 122

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................. 123-126

LAMPIRAN ................................................................................................ 127-212

xiii

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Blueprint Instrumen Phubbing ............................................................. 41

Tabel 3.2 Blue Print Smartphone Addiction Scale (SAS-SV) ............................. 42

Tabel 3.3 Blue Print Self-Regulation Scale (SRS) ............................................... 43

Tabel 3.4 Blue Print FoMO Scale ...................................................................... 44

Tabel 3.5 Blue Print Skala Konformitas .............................................................. 45

Tabel 3.6 Blue Print Academic Cyberloafing Scale............................................. 46

Tabel 3.7 Dummy Codding Variabel Tingkat Kuliah (Grade) ............................ 47

Tabel 3.8 Indeks Daya Pembeda .......................................................................... 49

Tabel 3.9 Nilai Cronbach Alpha ......................................................................... 51

Tabel 4.1 Gambaran Responden Penelitian ......................................................... 63

Tabel 4.2 Indeks Daya Pembeda Item Instrumen Phubbing ................................ 65

Tabel 4.3 Kriteria Daya Pembeda Instrumen Phubbing ...................................... 65

Tabel 4.4 Item yang Perlu Direvisi ...................................................................... 66

Tabel 4.5 Indeks Daya Pembeda Item SAS-SV ................................................... 66

Tabel 4.6 Kriteria Daya Pembeda SAS-SV ........................................................ 66

Tabel 4.7 Indeks Daya Pembeda SRS .................................................................. 67

Tabel 4.8 Kriteria Daya Pembeda SRS ................................................................ 67

Tabel 4.9 Indeks Daya Pembeda FoMO Scale .................................................... 68

Tabel 4.10 Kriteria Daya Pembeda FoMO Scale ................................................... 68

Tabel 4.11 Indeks Daya Pembeda Skala Konformitas ........................................... 69

Tabel 4.12 Kriteria Daya Pembeda Skala Konformitas ......................................... 69

Tabel 4.13 Indeks Daya Pembeda ACS ................................................................. 70

Tabel 4.14 Kriteria Daya Pembeda ACS ............................................................... 71

Tabel 4.15 Reliabilitas Instrumen Penelitian ......................................................... 71

Tabel 4.16 Uji Validitas Konstruk Instrumen Phubbing ....................................... 73

Table 4.17 Uji Validitas Konstruk SAS-SV .......................................................... 75

Tabel 4.18 Uji Validitas Konstruk SRS ................................................................. 77

Tabel 4.19 Uji Validitas Konstruk FoMO Scale .................................................... 79

Tabel 4.20 Uji Validitas Konstruk Skala Konformitas .......................................... 81

Tabel 4.21 Uji Validitas Konstruk sharing ............................................................ 83

Tabel 4.22 Uji Validitas Konstruk shoping .......................................................... 85

Tabel 4.23 Uji Validitas Konstruk Real Time Updating ........................................ 86

Tabel 4.24 Uji Validitas Konstruk Access Online Content .................................... 88

Tabel 4.25 Uji Validitas Konstruk Gaming / Gambling ....................................... 90

Tabel 4.26 Tabel Person Misfit dari Instrumen Phubbing ..................................... 91

Tabel 4.27 Analisis Item Rasch Model Instrumen Phubbing ................................ 91

Tabel 4.28 Tabel Person Misfit dari SAS-SV ........................................................ 93

Tabel 4.29 Analisis Item Rasch Model SAS-SV ................................................... 93

Tabel 4.30 Tabel Person Misfit dari SRS .............................................................. 94

Tabel 4.31 Analisis Item Rasch Model SRS .......................................................... 95

xiv

Tabel 4.32 Tabel Person Misfit dari FoMO Scale ................................................ 96

Tabel 4.33 Analisis Item Rasch Model FoMO Scale ............................................. 96

Tabel 4.34 Tabel Person Misfit dari skala konformitas ......................................... 97

Tabel 4.35 Analisis Item Rasch Model Skala Konformitas ................................... 98

Tabel 4.36 Tabel Person Misfit dari ACS .............................................................. 99

Tabel 4.37 Analisis Item Rasch Model ACS ....................................................... 100

Tabel 4.38 Tabel Item yang Bermasalah.............................................................. 101

Tabel 4.39 Analisis Deskriptif ............................................................................. 102

Tabel 4.40 Pedoman Interpretasi Skor ................................................................. 103

Tabel 4.41 Kategorisasi Variabel Penelitian ........................................................ 103

Tabel 4.42 Model Summary Analisis Regresi ..................................................... 104

Tabel 4.43 Koefisien Regresi .............................................................................. 105

Tabel 4.44 Hasil Pengujian Model Fit (Test of Goodnes of fit) ........................... 106

Tabel 4.45 Hasil dari Estimasi Koefisien Jalur (Beta) Direct Effect .................. 109

Tabel 4.46 Hasil dari Estimasi Koefisien Jalur (Beta) Indirect effect.................. 109

xv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Kerangka Berpikir .......................................................................... 37

Gambar 3.1 Spesifikasi Model Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Phubbing ... 59

Gambar 4.1 Path Diagram Instrumen Phubbing ................................................. 72

Gambar 4.2 Path Diagram SAS-SV .................................................................... 75

Gambar 4.3 Path Diagram SRS ........................................................................... 76

Gambar 4.4 Path Diagram FoMO Scale ............................................................. 78

Gambar 4.5 Path Diagram Skala Konformitas .................................................... 80

Gambar 4.6 Path Diagram Dimensi Sharing dari ACS ....................................... 82

Gambar 4.7 Path Diagram Dimensi Shopping dari ACS .................................... 84

Gambar 4.8 Path Diagram Dimensi RTU dari ACS ........................................... 86

Gambar 4.9 Path Diagram Dimensi AOC dari ACS ........................................... 87

Gambar 4.10 Path Diagram Dimensi Gaming/Gambling ..................................... 89

Gambar 4.11 Model Penelitian ............................................................................ 107

Gambar 4.12 Model dengan Jalur yang Signifikan .............................................. 108

xvi

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Informed Concent ............................................................................. 127

Lampiran 2 Kuesioener Penelitian ...................................................................... 128

Lampiran 3 Output Hasil Uji Validitas CFA ....................................................... 137

Lampiran 4 Output Hasil Analisis Regresi ........................................................ 148

Lampiran 5 Output Hasil Uji Kelayakan Item (Analisis Item) ............................ 153

Lampiran 6 Output Hasil Analisis Jalur (path analysis) ..................................... 170

Lampiran 7 Output Hasil Kalibrasi Parameter Item ............................................ 175

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1.Latar Belakang Masalah

Pada era milenial ini, perkembangan teknologi semakin berkembang pesat. Segala

bentuk aktifitas kini dapat dilakukan dengan melalui sebuah gadget. Hal tersebut

dapat mengakibatkan individu ketergantungan akan gadget yang dimilikinya

sehingga bukan hal yang tidak mungkin individu tersebut mengabaikan seseorang

yang berada di lingkungan sekitarnya karena asik dengan gadget yang dimiliknya.

Seringkali kita jumpai di lingkungan masyarakat ataupun ditempat umum yang

terdapat sekumpulan orang-orang namun tidak saling berkomunikasi satu sama

lain, melainkan saling disibukkan dengan gadget nya masing-masing.

Ketika sedang berada di sebuah restoran ataupun kafe, seringkali dijumpai

momen berkumpul dengan teman maupun keluarga yang dilakukan adalah

memotret makanan yang telah disajikan dan mengunggahnya kedalam media sosial

yang dimilikinya. Selepas itu, munculah komentar-komentar dari teman virtual

(maya) nya sehingga dunia virtual (dunia maya) terlihat lebih menarik daripada

dunia nyata yang sedang dihadapinya. Perilaku tersebut mengakibatkan seseorang

ataupun orang-orang yang sedang berada disekitarnya merasa terabaikan sehingga

yang terabaikan pun ikut memainkan gadget nya.

Menurut Rahmayani (2015) seperti yang dilansir dari laman kominfo.go.id,

jumlah pengguna internet di Indonesia pada tahun 2014 mencapai 83,7 juta orang

berdasarkan hasil riset yang dilakukan oleh lembaga riset pasar e-marketer yang

dilansir pada laman kominfo.go.id. Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa

2

sebagian besar orang pengguna gadget / smartphone di Indonesia adalah untuk

mengakses internet, baik digunakan untuk sosial media, maupun digunakan untuk

browsing yang lainnya. Hal tersebut selaras dengan pernyataan yang dikemukakan

oleh Auliani (2015) yang dilansir dari laman tekno.kompas.com berdasar pada hasil

riset Google bersama TNS Australia menyatakan bahwa 50% pemilik smartphone

di Indonesia menjadikan peranti tersebut sebagai alat komunikasi yang utama

termasuk untuk mengakses internet.

Selain itu, Rahmayani (2015) juga mengatakan bahwa hasil riset yang

dilakukan oleh lembaga riset digital marketing E-marketer memperkirakan pada

tahun 2018 jumlah pengguna aktif smartphone (gadget) di Indonesia lebih dari 100

juta orang. Dengan jumlah sebesar itu, Indonesia akan menjadi Negara dengan

pengguna aktif smartphone terbesar keempat di dunia setelah China, India, dan

Amerika. Data tersebut dapat dijadikan sebuah tolak ukur maraknya pengguna

gadget (smartphone) di Indonesia.

Menurut Alto (2016) yang dilansir dari laman prnewswire.com mengatakan

bahwa Mobile App developer Delvv telah melakukan survey digital tentang

eksplorasi norma digital, ekspektasi, dan kebiasaan yang diakibatkan dari

penggunaan smartphone pada masyarakat di Amerika yang hasilnya responden

dengan tingkat kecemasan yang tinggi cenderung untuk menanggapi pesan masuk

pada smartphone nya ketika berada dijamuan makan malam bersama perusahaan.

74% responden dengan tingkat kecemasan yang rendah merasa tidak keberatan jika

seorang penerima menunda untuk melihat pesan sampai ia selesai makan,

sedangkan hanya 55% responden dengan tingkat kecemasan yang tinggi

3

mengatakan hal yang sama. Selain itu, sebagian besar responden (68%) merasa

bahwa jika mereka memberi tahu seseorang yang sedang makan malam bersama

perusahaan, orang tersebut seharusnya tidak melihat pesannya sampai setelah

makan (Alto, 2016). Dari data diatas, dapat disimpulkan bahwa sebanyak 68%

responden tidak ingin diabaikan dalam acara jamuan makan malam bersama

perusahaan oleh seseorang yang mengalihkan fokusnya kepada smartphone /

gadget yang ia miliki.

Dari beberapa fenomena yang telah diceritakan di atas dapat disimpulkan

bahwa fenomena tersebut merupakan perilaku Phubbing. Fenomena phubbing

sendiri merupakan salah satu dampak dari penggunaan gadget / smartphone yang

berlebih. Istilah phubbing, berasal dari kata phone dan snubbing. Istilah tersebut

diciptakan oleh Alex Haigh. Phubbing adalah perilaku mengabaikan seseorang

dalam lingkungan sosial dengan mengalihkan perhatian kepada telepon (gadget)

(Haigh, 2015; Chotpitayasunondh, 2016).

Dengan kata lain, phubbing adalah perilaku mengabaikan seseorang dalam

lingkungan sosial dengan mengalihkan fokusnya kepada smartphone atau gadget,

entah untuk mengecek Facebook, Whatsapp, ataupun aplikasi chatting lainnya.

Orang yang melakukan phubbing disebut sebagai phubber yakni orang yang terus

menerus cek email, sosial media, ataupun chatting menggunakan gadget.

Pphubbing (partner phubbing) adalah phubbing yang dilakukan saat seseorang

sedang bersama pasangannya.

Selain itu, Thaeras (2017) dalam artikelnya yang dilansir dari laman

CNNIndonesia.com mengatakan bahwa istilah phubbing yang kembali viral ini

4

dikarenakan adanya studi yang dilakukan oleh Dr. James Robert dan Dr Meredith

David dari Baylor University of Texas. Artikel tersebut mengatakan bahwa

phubbing yang saat ini terjadi cukup memprihatinkan karena dilakukan saat momen

kebersamaan terjadi, perilaku tersebut biasanya dilakukan oleh pasangan dalam

hubungan percintaan atau para sahabat yang sedang berkumpul (Thaeras, 2017).

Dari penelitian yang dikutip dalam artikel Thaeras (2017) yang dilansir dari laman

CNNIndonesia.com, terdapat 143 responden yang diujicobakan, ternyata 70% dari

responden tidak bisa lepas dari telepon genggamnya dan melakukan phubbing.

Dampak dari perilaku phubbing adalah lawan bicara ataupun orang yang

berada di depannya merasa terabaikan. Akibatnya, kualitas dari hubungan pun

menurun. Penelitian yang dilakukan oleh Wang et al (2017) di China memaparkan

bahwa ada hubungan yang negatif antara partner phubbing (pphubbing) dengan

relationship satisfaction. Artinya semakin tinggi melakukan phubbing ketika

bersama pasangan, maka akan semakin rendah relationship satisfaction pada

pasangan dewasa yang telah menikah di Negara China. Pada penelitian tersebut

juga dijelaskan bahwa pphubbing memiliki hubungan yang positif dengan depresi.

Artinya bahwa pphubbing adalah salah satu faktor penyebab dari depresi. Dari

hipotesis yang dibuktikan melalui penelitian tersebut bahwa phubbing merupakan

faktor penting yang dapat melemahkan / mengurangi relationship satisfaction dan

meningkatkan resiko depresi melalui relationship satisfaction.

Memang pada awalnya perilaku phubbing ini belum banyak diteliti karena

orang-orang beranggapan bahwa perilaku ini masih bisa ditolerir, namun efek

jangka panjang dari perilaku phubbing ini dapat merusak kualitas hubungan, baik

5

hubungan percintaan (pernikahan), maupun hubungan persahabatan. Dengan

rusaknya kualitas hubungan, bisa jadi berakibat kepada rusaknya kualitas hidup dan

bahkan bisa berakhir pada depresi.

Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Karadag (2015)

yang mengatakan bahwa smartphone addiction merupakan salah satu faktor yang

mempengaruhi phubbing. Smartphone addiction adalah perilaku keterikatan atau

kecanduan terhadap smartphone yang memungkinkan menjadi masalah sosial

seperti halnya menarik diri, dan kesulitan dalam performa aktifitas sehari-hari atau

sebagai gangguan kontrol impuls terhadap diri seseorang (Kwon & Yang, 2013).

Seseorang yang kecanduan dengan smartphone yang dimilikinya akan cenderung

mengabaikan lingkungan sekitar dan akan lebih berpeluang untuk melakukan

phubbing daripada mereka yang tidak memiliki smartphone addiction. Selain itu,

model yang dibuat oleh Chotpitayasunondh dan Douglas (2016) dalam

penelitiannya juga mengatakan bahwa smartphone addiction secara signifikan

mempengaruhi perilaku phubbing (β = 0.45, p < 0.001).

Ketika kehadiran smartphone menjadi semakin meningkat, kecanduannya

muncul sebagai kekhawatiran yang semakin besar. Kecanduan smartphone dapat

disebut sebagai bentuk kecanduan non-substansi. Ini adalah perilaku yang

melibatkan interaksi berlebihan dengan perangkat smartphone dan terutama fungsi

yang disediakannya (Turel & Serenko, 2010; Zhang, Chen, dan Lee, 2014).

Semakin seseorang kecanduan / ketergantungan dengan smartphone maka orang

tersebut akan asik dengan dunianya sendiri sehingga ia cenderung mengabaikan

6

orang lain yang ada disekitarnya. Hal tersebut yang menjadi pemicu seseorang

untuk melakukan phubbing.

Salah satu faktor yang mempengaruhi smartphone addiction adalah regulasi

diri. Teori belajar kognitif sosial (Bandura, 1993; Kanthawongs et al, 2016)

menunjukkan bahwa mekanisme pengaturan diri individu mempengaruhi tingkat

pengendalian diri individu. Regulasi diri mengacu kepada “pemikiran, perasaan,

dan tindakan yang dihasilkan diri sendiri yang telah direncanakan dan disesuaikan

secara siklis dengan pencapaian tujuan pribadi” (Zimmerman, 2000; Gokçearslan,

2016). Regulasi diri juga mencakup pengaturan perasaan dan perhatian. Selain itu,

teori regulasi diri juga berkaitan dengan perilaku adiktif (Brown, 1998; Kopetz,

Lejuez, Wiers, &Kruglanski, 2013; Gokçearslan, 2016). Kegagalan orang untuk

mengatur diri sendiri dapat menyebabkan penggunaan media mereka meningkat.

Akibatnya, situasi ini cenderung berubah menjadi kecanduan media. Siswa yang

memiliki keterampilan pengaturan diri yang lebih tinggi akan menunjukkan

perilaku smartphone adiktif yang lebih rendah (Gökçearslan et al., 2016). Hal

tersebut diperjelas dalam penelitiannya yang mengatakan bahwa regulasi diri

berpengaruh negatif dan signifikan terhadap smartphone addiction (Gökçearslan et

al, 2016). Artinya adalah seseorang dengan tingkat regulasi diri yang rendah, maka

akan cenderung memiliki tingkat smartphone addiction yang tinggi, begitu

sebaliknya. Seseorang dengan regulasi diri yang baik dapat mengatur dirinya untuk

tetap fokus terhadap orang-orang yang berada disekitarnya dan tidak mengabaikan

dengan mengalihkan fokusnya terhadap gadget. Oleh karena itu, regulasi diri yang

baik akan membuat seseorang untuk tidak melakukan phubbing.

7

Selain regulasi diri, terdapat variabel yang secara tidak langsung

mempengaruhi perilaku phubbing. Variabel tersebut adalah fear of missing out

(FoMO) atau dengan kata lain adalah rasa takut kehilangan. Rasa takut kehilangan

(FoMO) didefinisikan sebagai "perasaan tidak nyaman dan terkadang semua yang

sedang dialami oleh seseorang bahwa ia kehilangan informasi apa yang sedang

dilakukan oleh rekan kerjanya, kehilangan yang ingin ia ketahui, atau lebih dari itu

ataupun sesuatu yang lebih baik dari yang ia miliki." (JWT Marketing

Communication, 2012; Abel, Buff & Burr, 2016). Peneliti berpendapat bahwa rasa

takut kehilangan (FoMO) digambarkan sebagai ketakutan, kekhawatiran, dan

kecemasan akan apa yang tidak ia ketahui terhadap orang lain membuat dirinya

terus menerus mencari tahu apa yang sedang dilakukan orang lain melalui media

sosial dan akan membuatnya menjadi adiksi terhadap smartphone dan akan

mengabaikan orang lain yang ada disekitarnya.

FoMO dapat melemahkan seseorang dengan membangkitkan rasa tidak

aman mereka dan telah ditemukan terkait dengan penggunaan gadget yang terus

menerus (Carbonell, Obert, dan Beranuy, 2013; Chotpitayasunondh dan Douglas,

2013). Hal tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Chotpitayasunondh dan Douglas (2013) yang mengatakan model dalam penelitian

tersebut membuktikan bahwa variabel-variabel seperti fear of missing out, self-

control, dan internet addiction berpengaruh secara signifikan terhadap phubbing

dengan melalui smartphone addiction. Seseorang yang merasakan takut kehilangan

akan informasi atas apa yang dilakukan orang lain akan cenderung untuk mencari

tahu melalu smartphone yang dimilikinya. Dengan demikian, orang tersebut akan

8

lebih fokus terhadap apa yang dikhawatirkannya daripada orang-orang yang ada

disekitarnya. Seseorang yang merasakan kekhawatiran dan kecemasan dalam

sebuah lingkungan sosial akan cenderung mengalihkan perhatiannya kepada

smartphone yang dimilikinya sehingga orang tersebut akan mengabaikan orang-

orang yang ada di sekitarnya.

Variabel lainnya yang mempengaruhi phubbing secara tidak langsung

adalah konformitas. Khang et al dalam Zhang et al (2014) mengatakan bahwa salah

satu tujuan seseorang menggunakan smartphone adalah untuk mendapatkan

identitas dan menghindari celaan dari teman-teman. Seorang pengguna smartphone

dengan tingkat konformitas yang tinggi dan tetap mempertahankan penggunaan

smartphone nya, bukan hal yang mustahil jika ia akan menjadi ketergantungan. Hal

tersebut dibuktikan oleh penelitian yang dilakukan oleh Zhang et al (2014) yang

mengatakan konformitas positif mempengaruhi smartphone addiction. Selain

karena untuk mendapatkan identitas dan menghindari celaan dari teman-temannya,

seseorang akan melakukan phubbing ketika ia melihat lingkungan sekitar juga

melakukannya. Oleh karena itu, peneliti berasumsi bahwa konformitas secara tidak

langsung mempengaruhi phubbing dengan melalui smartphone addiction.

Variabel berikutnya adalah Academic cyberloafing. Prasad et al (2010)

mendefinisikan cyberloafing sebagai "tindakan secara sengaja dari karyawan dalam

menggunakan akses internet perusahaan mereka selama jam kerja untuk

menjelajahi situs web yang tidak terkait dengan pekerjaan dan dilakukan untuk

keperluan pribadi.” Namun, dalam penelitian ini peneliti melakukan penelitian

cyberloafing dengan setting akademik. Maksudnya adalah mahasiswa yang

9

menggunakan fasilitas internet baik yang disediakan oleh kampus maupun internet

pribadi selama perkuliahan berlangsung di dalam kelas. Menurut penelitian yang

dilakukan oleh Gokçearslan et al (2016), cyberloafing memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap smartphone addiction. Cyberloafing pada penelitian tersebut

memiliki arah pengaruh yang positif terhadap smartphone addiction (ℽ = 0.14).

Artinya, semakin tinggi nilai cyberloafing, maka akan semakin tinggi nilai

smartphone addiction dengan besar pengaruh sebesar 14%. Berdasarkan penelitian

tersebut dapat diprediksi bahwa academic cyberloafing memiliki pengaruh

terhadap perilaku smartphone addiction. Siswa yang melakukan academic

cyberloafing akan mengalami gangguan akademik. Hal tersebut dikarenakan

penggunaan smartphone di dalam kelas untuk melihat notifikasi yang masuk,

ataupun membalas pesan singkat ketika proses belajar mengajar berlangsung. Hal

tersebut secara tidak langsung dapat dikatakan suatu bentuk pengabaian terhadap

guru / dosen / teman kelas yang sedang memaparkan materi di dalam kelas.

Selain dari variabel-variabel yang telah diuraikan diatas, peneliti juga

menggunakan variabel jenis kelamin dalam model. Karadag et al (2015) dalam

penelitiannya mengatakan bahwa variabel jenis kelamin sebagai variabel moderator

juga memberikan pengaruh yang signifikan sebesar 14% yang dalam hal ini

menguatkan besar pengaruh dari mobile phone addiction terhadap perilaku

phubbing. Karadag et al (2015) dalam penelitiannya juga menyebutkan bahwa

mobile phone addiction dalam mempengaruhi phubbing pada perempuan lebih

besar daripada laki-laki. Hal tersebut juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan

oleh Chotpitayasunondh & Douglas (2016) yang mengatakan bahwa frekuensi

10

melakukan phubbing perempuan secara signifikan (p=0,001) lebih besar daripada

laki-laki. Namun, pada penelitian ini peneliti menggunakan jenis kelamin sebagai

variabel bebas (independent variabel) yang mempengaruhi perilaku phubbing pada

model penelitian.

Variabel demografi berikutnya yang digunakan dalam model adalah tingkat

kuliah (grade). Ugur dan Koc (2016) dalam penelitiannya mengatakan bahwa

mahasiswa pada tingkat 1 secara signifikan lebih sering melakukan phubbing

daripada mahasiswa pada tingkat lainnya (p=0,003). Ugur dan Koc (2016) juga

mengatakan bahwa 95% dari 349 responden pada sebuah Universitas di Turki

mengaku pernah melakukan phubbing di dalam kelas setidaknya satu atau dua kali

dan 32% nya mengaku melakukan hal tersebut setiap hari. Hal tersebut yang

mendasari peneliti menggunakan variabel tingkat kuliah (grade) dalam model

penelitian. Selain itu, penelitian dari Ugur dan Koc (2016) yang mendasari peneliti

dalam memilih subjek penelitian yaitu mahasiswa.

Berdasarkan fenomena dan dampak yang telah dijabarkan di atas, peneliti

melakukan pemodelan dari variable-variabel yang secara teoritis mempengaruhi

perilaku phubbing secara langsung dan tidak langsung. Variable-variabel yang

ingin diteliti adalah regulasi diri, fear of missing out (FoMO), konformitas,

academic cyberloafing, jenis kelamin dan tingkat kuliah (grade).

Sebelum melakukan pemodelan, peneliti terlebih dahulu melakukan analisis

psikometrik pada instrument / skala yang digunakan dalam penelitian ini. Hal ini

dilakukan agar instrumen dalam penelitian memang benar-benar mengukur

variabel-variabel yang dikehendaki. Selain itu, hasil dari analisis psikometrik ini

11

diharapkan dapat menghasilkan instrumen pengukuran yang baku (terutama

instrumen phubbing) sehingga dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya.

Analisis psikometrik ini dilakukan dengan menggunakan tiga pendekatan / metode

yang berbeda. Adapun pendekatan / metode yang digunakan adalah Classical Test

Theory (CTT), Confirmatory Factor Analysis (CFA), dan Item Response Theory

(IRT). Oleh karena itu, penelitian ini diberi judul “ANALISIS PSIKOMETRIK

INSTRUMEN PHUBBING DAN FAKTOR-FAKTOR YANG

MEMPENGARUHINYA.”

1.2.Batasan dan Rumusan Masalah

1.2.1. Batasan Masalah

1. Phubbing yang dimaksud dalam penelitian ini adalah perilaku mengabaikan

seseorang dalam lingkungan sosial dengan mengalihkan perhatian kepada

telepon (smartphone / gadget).

2. Smartphone addiction yang dimaksud pada penelitian ini adalah perilaku

keterikatan atau kecanduan terhadap smartphone yang memungkinkan

menjadi masalah sosial seperti halnya menarik diri, dan kesulitan dalam

performa aktifitas sehari-hari atau sebagai gangguan kontrol impuls

terhadap seseorang.

3. Regulasi diri yang dimaksud dalam penelitian ini adalah kemampuan untuk

merencanakan, membimbing, dan memantau perilaku seseorang secara

fleksibel dalam menghadapi keadaan yang berubah.

4. Rasa takut kehilangan (FoMO) yang dimaksud dalam penelitian ini adalah

suatu keadaan dimana seseorang mengalami kegelisahan setelah melihat

12

ataupun mengecek sosial media yang dimiliki dan melihat keseruan-

keseruan yang sedang dilakukan oleh rekannya di luar sana dan adanya

keinginan yang besar untuk tetap terus terhubung dengan apa yang sedang

dilakukan oleh orang lain melalui dunia maya.

5. Teori konformitas yang dimaksud dalam penelitian ini adalah sebuah

perubahan perilaku atau kepercayaan sebagai hasil nyata atau yang

dibayangkan dari tekanan kelompok.

6. Teori academic cyberloafing yang dimaksud dalam penelitian ini adalah

mahasiswa yang menggunakan fasilitas internet baik yang disediakan oleh

kampus maupun internet pribadi selama perkuliahan berlangsung di dalam

kelas.

7. Jenis kelamin yang dimaksud dalam penelitian ini adalah laki-laki dan

perempuan.

8. Tingkat kuliah (grade) yang dimaksud dalam penelitian ini adalah tingkat

dalam satuan tahun yang terbagi menjadi empat bagian yaitu, tingkat 1,

tingkat 2, tingkat 3, dan tingkat 4.

9. Analisis psikometrik yang dimaksud dalam penelitian ini adalah analisis

skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini dengan

menggunakan tiga metode yang berbeda. Metode analisis dilakukan dengan

pendekatan CTT (Classical Test Theory), CFA (Confirmatory Factor

Analysis), dan IRT (Item Response Theory) satu parameter atau yang lebih

dikenal dengan nama Rasch Model. Metode yang akan dilakukan adalah

analisis item dan uji reliabilitas dengan menggunakan pendekatan klasik, uji

13

validitas konstruk dengan menggunakan confirmatory factor analysis

(CFA), dan kalibrasi parameter item dengan menggunakan pendekatan

Rasch measurement model. Adapun instrumen / skala yang akan dianalisis

adalah instrumen phubbing, smartphone addiction scale-short version

(SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale, skala konformitas, dan

academic cyberloafing scale.

1.2.2. Rumusan Masalah

1. Apakah seluruh item dalam instrumen phubbing, smartphone addiction

scale-short version (SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale, skala

konformitas, dan academic cyberloafing scale layak untuk digunakan (item

diterima dengan baik), memiliki reliabilitas yang baik, valid, dan

terstandarisasi?

2. Apakah smartphone addiction, jenis kelamin, dan tingkat kuliah (grade)

signifikan mempengaruhi phubbing?

3. Apakah regulasi diri, fear of missing out (FoMO), konformitas, dan

academic cyberloafing mempengaruhi phubbing melalui smartphone

addiction?

1.3.Tujuan Penelitian

1. Melakukan analisis item untuk kelayakan butir soal (item) dan uji reliabilitas

pada masing-masing instrument yang digunakan dalam penelitian ini yaitu

instrumen phubbing, smartphone addiction scale-short version (SAS-SV),

self-regulation scale, FoMO scale, skala konformitas, dan academic

cyberloafing scale.

14

2. Melakukan uji validitas konstruk pada instrumen phubbing, smartphone

addiction scale-short version (SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale,

skala konformitas, dan academic cyberloafing scale.

3. Melakukan kalibrasi parameter pada instrumen phubbing, smartphone

addiction scale-short version (SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale,

skala konformitas, dan academic cyberloafing scale.

4. Membuat suatu model dan menguraikan faktor-faktor yang mempengaruhi

perilaku phubbing di kalangan mahasiswa.

1.4.Manfaat Penelitian

1. Secara teoritis, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi literatur bagi

khazanah kajian psikologi, terutama mengenai phubbing. Selain itu, dalam

penelitian ini didapatkan instrumen phubbing, smartphone addiction scale-short

version (SAS-SV), self-regulation scale, FoMO scale, skala konformitas, dan

academic cyberloafing scale yang valid, reliabel dan terstandarisasi sehingga dapat

digunakan untuk penelitian selanjutnya.

2. Secara praktis penelitian ini di harapkan dapat memberikan deskripsi tentang

regulasi diri, rasa takut kehilangan (FoMO), konformitas, dan academic

cyberloafing, baik di lingkungan perkuliahan, maupun di lingkungan masyarakat,

dan dapat digunakan untuk mengurangi perilaku phubbing sehingga dapat

mengurangi dampak negatif dari perilaku phubbing.

15

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Phubbing

2.1.1. Definisi Phubbing

Phubbing adalah perilaku mengabaikan seseorang dalam lingkungan sosial

dengan mengalihkan perhatian kepada telepon (smartphone / gadget) (Haigh,

2013; Chotpitayasunondh & Douglas, 2016). Phubbing dapat digambarkan

sebagai individu yang melihat telepon genggamnya saat berbicara dengan

orang lain, berurusan dengan telepon seluler dan melarikan diri dari

komunikasi interpersonal (Karadag, 2015).

Haigh (dalam Chotpitayasunondh ,2016) mengatakan konsep phubbing

didefinisikan sebagai perilaku pengabaian orang lain pada interaksi sosial dan

sebagai gantinya berfokus pada sebuah smartphone. Dengan kata lain,

phubbing melibatkan penggunaan smartphone dalam keadaan sosial baik dua

orang maupun lebih, dan lebih memilih untuk melakukan interaksi dengan

smartphone daripada seseorang yang ada disekitarnya.

Robert dan David (2016) mengatakan bahwa korban dari pelaku

phubbing (phubber) adalah mereka yang diabaikan oleh seseorang yang

berfokus kepada telepon genggamnya ketika berada di perusahaan. Phubbing

bisa menjadi sebuah gangguan didalam percakapan dengan seseorang saat dia

sedang berbincang dengan anda sambil menggunakan ponsel yang ia miliki

atau saat anda berada di dekat yang lain tetapi mereka lebih memilih untuk

menggunakan ponsel mereka daripada berkomunikasi dengan anda.

16

David dan Roberts (2016) juga mengatakan bahwa phubbing terjadi

ketika anda sedang berbicara dengan teman, atau kolega anda dan anda

menangkap lawan bicara anda sedang melirik ke arah ponselnya, menjawab

panggilan telepon, mengirim pesan singkat (SMS), ataupun mengecek

pemberitahuan yang muncul pada sosial media ketika sedang berkomunikasi

dengan anda.

2.1.2. Faktor-Faktor Penyebab Phubbing

Karadag (2015) menyebutkan dalam penelitiannya bahwa faktor-faktor yang

mempengaruhi perilaku phubbing diantaranya adalah:

1) Adiksi terhadap smartphone

Teknologi yang memfasilitasi kehidupan manusia menyebabkan masalah

dalam kehidupan manusia juga. Di dunia industri, kehidupan manusia

membutuhkan akses lebih cepat ke berbagai jenis data, interaksi dan

komunikasi yang lebih cepat, dan dengan demikian, banyak konsep, seperti

waktu, persepsi kebutuhan, dan rasa asyik dapat berubah sewaktu-waktu.

Kebutuhan terhadap teknologi lebih banyak memiliki konsekuensi

seperti penggunaan teknologi yang berlebihan (Davis, 2001; Karadag, 2015),

tingkat keterlibatan yang tinggi dalam teknologi (Charlton & Danforth; 2007;

Karadag, 2015) dan akhirnya kecanduan teknologi (Turel, Serenko & Giles,

2011; Karadag, 2015).

Kecanduan teknologi telah didefinisikan oleh kriteria kecanduan DSM-

IV, dan telah dijelaskan dalam definisi perilaku adiktif sebagai masalah

psikologis yang terkait dengan penggunaan teknologi secara tidak harmonis.

17

Kecanduan ini sebagian besar tergantung pada faktor-faktor yang sebagian

besar memasuki kehidupan manusia dengan komputer. Ponsel pintar yang

dilengkapi dengan fitur komputer memiliki efek signifikan di antara faktor-

faktor ini sebagai objek kecanduan.

2) Adiksi terhadap internet

Selain menawarkan banyak kemudahan yang ditawarkan untuk kehidupan

sehari-hari, komputer ini menimbulkan efek negatif pada manusia dengan

menawarkan beragam dan kenyamanan berselancar di Internet dan bermain

game. Perilaku individu yang berlebihan terhadap penggunaan komputer

telah menyebabkan peneliti menyelidiki konsep kecanduan komputer

(Griffiths, 2000; Shaffer, 2002; Shotton, 1991; Karadag, 2015). Studi ini

menunjukkan bahwa komputer saja tidak menjadi masalah, namun

menimbulkan masalah karena adanya aplikasi di dalamnya. (Chou & Hsiao,

2000; Lin & Tsai, 2002; Yang & Tung, 2007; Karadag, 2015).

3) Adiksi terhadap sosial media

Media sosial yang biasa digunakan adalah saluran komunikasi dimana

interaksi yang sangat kompleks terjalin, yang dapat memberi dampak besar

pada orang. Media sosial, yang mencakup banyak elemen seperti permainan,

komunikasi, pertukaran informasi, dan sharing multimedia, dan yang

mendorong orang untuk tetap online, membawa pengikutnya dari komputer

ke smartphone juga.

Aplikasi yang paling sering digunakan adalah aplikasi game bersama

dengan aplikasi situs media sosial seperti facebook, twitter, Instagram,

18

whatsapp, dll. Dengan kata lain, media sosial memiliki tempat yang

signifikan di antara objek kecanduan ponsel pintar (Kwon & Yang., 2013).

Terlepas dari kenyataan bahwa orang mengakses media sosial melalui telepon

mereka, tidak boleh dilupakan bahwa media sosial hanyalah salah satu objek

kecanduan di dalam telepon seluler dan bahwa kecanduan telepon akan tetap

bertahan meski media sosial tidak ada.

4) Adiksi terhadap games

Di antara faktor-faktor yang mempengaruhi phubbing, kecanduan game

merupakan sumber kecanduan lainnya yang sama pentingnya dengan

kecanduan ponsel. Individu yang tidak memiliki keterampilan manajemen

waktu menggunakan game untuk melepaskan diri dari masalah dan sebagai

alat relaksasi mental (Wood, 2008; Karadag, 2015).

Game addiction mengacu kepada game online, video games, dan

game komputer, yang kesemuanya memiliki asal usul yang sama, mengacu

pada bermain game komputer sejauh hal itu mempengaruhi kehidupan

sehari-hari dan dianggap sebagai perilaku adiktif.

Faktor-faktor yang dijelaskan diatas adalah faktor penyebab perilaku

phubbing secara virtual. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh

Karadag (2015), penyumbang terbesar yang mempengaruhi perilaku

phubbing adalah adiksi terhadap smartphone. Oleh karena itu penulis

menggunakan adiksi terhadap smartphone sebagai variabel mediator dalam

penelitian ini.

19

2.1.3. Dampak Phubbing

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, dampak dari perilaku phubbing

adalah lawan bicara ataupun orang yang berada di depannya merasa terabaikan.

Akibatnya, kualitas dari hubungan pun menurun. Penelitian yang dilakukan

oleh Wang et al (2017) di China memaparkan bahwa ada hubungan yang

negatif antara partner phubbing (pphubbing) dengan relationship satisfaction.

Artinya semakin tinggi perilaku pphubbing maka akan semakin rendah

relationship satisfaction pada pasangan dewasa yang telah menikah di Negara

China. Pada penelitian tersebut juga dijelaskan bahwa pphubbing memiliki

hubungan yang positif dengan depresi. Artinya bahwa pphubbing adalah salah

satu faktor penyebab dari depresi. Dari hipotesis yang dibuktikan melalui

penelitian tersebut bahwa phubbing merupakan faktor penting yang dapat

melemahkan / mengurangi relationship satisfaction dan meningkatkan resiko

depresi melalui relationship satisfaction.

2.1.4. Aspek-Aspek Phubbing

Karadag (2015) mengatakan dalam penelitiannya hasil dari exploratory factor

analysis (EFA), terdapat dua aspek dari perilaku phubbing, yaitu:

1. Gangguan komunikasi (communication disturbance)

Gangguan komunikasi yang terjadi dalam hal ini adalah gangguan komunikasi

yang disebabkan karena hadirnya ponsel sebagai faktor yang mengganggu

komunikasi face-to-face di lingkungan.

2. Obsesi terhadap ponsel (phone obsession)

20

Obsesi terhadap ponsel terjadi karena dorongan akan kebutuhan menggunakan

ponsel yang tinggi walaupun sedang melakukan komunikasi face-to-face di

lingkungan.

2.1.5. Pengukuran Phubbing

Pada penelitian ini, penulis melakukan konstruksi alat ukur phubbing yang

berdasarkan kepada teori dan aspek-aspek yang dijelaskan oleh karadag

(2015). Instrumen phubbing ini terdiri dari dua dimensi yaitu gangguan

komunikasi dan obsesi terhadap ponsel yang dikembangkan menjadi 25 item.

2.2. Smartphone Addiction

2.2.1. Definisi Smartphone Addiction

Kwon dan Yang (2013) menyebutkan bahwa istilah smartphone addiction

sebagai perilaku keterikatan atau kecanduan terhadap smartphone yang

memungkinkan menjadi masalah sosial seperti halnya menarik diri, dan

kesulitan dalam performa aktivitas sehari-hari atau sebagai gangguan kontrol

impuls terhadap diri seseorang.

Menurut Wieland dalam Mok et al (2014) smartphone addiction adalah

gangguan psikologis muncul tanda-tanda gejala fisik dan psikologis. Orang

yang adiksi terhadap internet maupun smartphone tidak melakukan aktifitas

fisik yang banyak, mereka pada umumnya mengabaikan kesehatan mereka, dan

juga adanya tanda fisik yang negatif seperti sikap tubuh yang buruk, sakit

punggung, sakit kepala migraine, kebersihan pribadi yang buruk, makan yang

21

tidak teratur, dan adanya gangguan tidur dapat mempengaruhi fungsi

kekebalan tubuh, pola sekresi hormon, jantung, dan gangguan pola pencernaan.

Park & Lee (dalam Gokçearslan et al, 2016) mengatakan bahwa

smartphone addiction adalah penggunaan smatphone yang berlebihan dan sulit

dikendalikan serta pengaruhnya meluas ke bidang kehidupan lain dengan cara

yang negatif.

Dari definisi yang dijabarkan oleh para ahli diatas, dapat diambil

kesimpulan bahwa smartphone addiction merupakan suatu aktifitas dalam

penggunaan smartphone yang dilakukan secara berlebihan dan terus-menerus

tanpa adanya kesadaran saat melakukan kegiatan, dengan jangka waktu yang

lebih dari biasanya yang mengarah pada efek negatif dan memiliki konsekuensi

merugikan diri sendiri serta mempengaruhi keadaan fisik, psikis, maupun

sosial.

2.2.2. Aspek-Aspek Smartphone Addiction

Menurut Kwon dan Yang (2013) adiksi terhadap smartphone memiliki tiga

aspek berdasarkan kepada hasil analisis receiver operating characteristic

(ROC) yang dilakukan untuk memeriksa kemampuan diagnostik SAS-SV

dalam memprediksi adiksi terhadap smartphone, yaitu:

1) Gangguan kehidupan sehari-hari

Gangguan kehidupan sehari-hari termasuk kehilangan pekerjaan yang

direncanakan, mengalami kesulitan berkonsentrasi di kelas atau saat bekerja,

mengalami sakit kepala atau penglihatan yang kabur, sakit pada pergelangan

tangan atau di bagian leher, dan gangguan tidur.

22

2) Penarikan diri

Penarikan diri yang dimaksud adalah individu menjadi mudah marah, gelisah

dan tidak bisa menahan diri jika tidak menggunakan smartphone, terus

menerus bersama smartphone dan tidak bisa lepas dari smartphone serta

menjadi kesal dan marah ketika terganggu saat menggunakan smartphone.

3) Toleransi

Toleransi yang dimaksud adalah toleransi yang didefinisikan sebagai

seseorang yang selalu berusaha untuk mengontrol penggunaan smartphone

tetapi selalu gagal dalam melakukannya.

2.2.3. Pengukuran Smartphone Addiction

Pada penelitian ini, adiksi terhadap smartphone diukur menggunakan alat ukur

yang dikembangkan oleh Kwon dan Yang (2013) yaitu dengan menggunakan

smartphone addcition scale-short version (SAS-SV). SAS-SV memiliki

konsistensi internal dengan nilai reliabilitas cronbach alpha sebesar 0,911.

SAS memiliki item sebanyak 10 item.

2.3. Regulasi Diri

2.3.1. Definisi Regulasi Diri

Regulasi diri atau pengaturan diri merupakan aspek penting dalam menentukan

perilaku seseorang. Regulasi diri adalah upaya individu untuk mengatur diri

dalam suatu aktivitas dengan mengikutsertakan kemampuan metakognisi,

motivasi, dan perilaku aktif. Regulasi diri bukan merupakan kemampuan

mental atau kemampuan akademik, melainkan bagaimana individu mengolah

dan mengubah pada suatu bentuk aktivitas.

23

Frederick Kanfer (1970 dalam Miller & Brown, 1991), mengatakan

bahwa regulasi diri adalah kemampuan untuk berkembang,

mengimplementasikan dan menahan tingkah laku secara fleksibel dalam cara

untuk mencapai suatu tujuan. Sebagian besar teori psikologi tentang self-

regulation didasari oleh cybernetics (sebuah teori fisik dari sistem kontrol

otomatis), sehingga terkadang self-regulation disamakan dengan self-control.

Sementara itu, Karoly (1993) mendefinisikan self regulation sebagai

proses internal atau tanggapan yang memungkinkan individu dalam

mengendalikan aktivitas yang telah diarahkan tujuannya dari perubahan situasi.

Sejalan dengan Karoly (1993), Brown (dalam Neal & Carey, 2005) telah

mendefinisikan regulasi diri sebagai "kemampuan untuk merencanakan,

membimbing, dan memantau perilaku seseorang secara fleksibel dalam

menghadapi keadaan yang berubah.”

Berdasarkan teori yang dikemukakan Karoly (1993), Luszczynska et al

(2004) mengatakan bahwa regulasi diri dapat dilihat sebagai keunikan /

disposisi pribadi yang dimiliki oleh seseorang dalam melakukan pengendalian

atas tindakannya. Pengendalian tindakan yang dimaksud adalah bagaimana

seseorang dapat memfokuskan perhatiannya pada tugas dengan menghindari

perhatian dari gangguan, menahan godaan, dan mengelola emosi yang tidak

menyenangkan.

Pada penelitian ini, regulasi diri yang difokuskan kepada kontrol

perhatian yang merupakan komponen dari disposisi regulasi diri. Pengaturan

perhatian / kontrol perhatian adalah kemampuan dalam mengatur rangsangan /

24

stimulus yang masuk untuk menjaga fokus perhatian terhadap tugas yang

sedang dia kerjakan agar tetap fokus pada tujuan yang telah ditetapkan

(Luszczynska et al, 2004).

2.3.2. Pengukuran Regulasi Diri

Pada penelitian kali ini, peneliti menggunakan self regulation scale yang

dikembangkan oleh Diehl, Semegon, dan Schwarzer (2006). SRS memiliki

nilai reliabilitas internal cronbach alpha sebesar 0,76. SRS terdiri dari empat

pilihan jawaban yaitu sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju.

2.4. Fear of Missing Out (FoMO)

2.4.1. Definisi Fear of Missing Out (FoMO)

Przybylski et al (2013) mengatakan bahwa FoMO adalah suatu keadaan

dimana seseorang mengalami kegelisahan setelah melihat ataupun mengecek

sosial media yang dimiliki dan melihat keseruan-keseruan yang sedang

dilakukan oleh rekannya di luar sana dan adanya keinginan yang besar untuk

tetap terus terhubung dengan apa yang sedang dilakukan oleh orang lain

melalui dunia maya.

Sedangkan JWT intelligent dalam Anggraini (2014) mendefinisikan

FoMO sebagai perasaan gelisah dan takut bahwa seseorang tertinggal, apabila

teman-temannya sedang melakukan atau merasakan sesuatu yang lebih baik

atau lebih menyenangkan dibandingkan apa yang sedang ia lakukan atau ia

miliki saat ini. Perasaan dimana seseorang merasa begitu khawatir jika

melewatkan tren yang sedang terjadi di kehidupan sosialnya.

25

Rasa takut kehilangan (fear of missing out) didefinisikan sebagai

"perasaan tidak nyaman dan terkadang semua yang sedang dialami oleh

seseorang bahwa ia mengalami kehilangan informasi apa yang sedang

dilakukan oleh rekan kerjanya, kehilangan yang ingin ia ketahui, atau lebih dari

itu ataupun sesuatu yang lebih baik dari yang ia miliki" (JWT Marketing

Communication dalam Abel et al, 2016).

JWT Marketing Communication dalam Abel et al (2016) mengatakan

bahwa inti dari FoMO adalah kenyataan bahwa seseorang sangat peduli dengan

apa yang dilakukan orang lain dan memikirkan hubungan dengan perasaan

yang ditinggalkan, takut akan apa yang dipikirkan orang lain tentang kehidupan

pribadi.

2.4.2. Aspek-Aspek Fear of Missing Out (FoMO)

Aspek-aspek dari rasa takut kehilangan atau fear of missing out (FoMO)

menurut Przybylski et al (2013) dipengaruhi oleh perspektif Self Determinant

Theory atau SDT. Dalam perspektif SDT menurut Przybylski et al (2013)

regulasi diri dan kesehatan psikologis yang efektif dapat dicapai berdasarkan

bentuk kepuasan pada tiga kebutuhan dasar psikologi, yaitu:

1) Competence, kemampuan untuk secara efektif dalam bertindak dan

berinteraksi dengan lingkungannya.

2) Autonomy, individu adalah inisiator dan sumber dari perilakunya (inisiatif

pribadi).

26

3) Relatedness, kecenderungan yang melekat pada individu untuk merasa

terhubung dengan orang lain (kedekatan atau keinginan untuk berhubungan

dengan orang lain).

Menurut Przybylski et al (2013) rendahnya level dari kebutuhan dasar

psikologis tersebut yang berhubungan dengan fear of missing out (FoMO) atau

rasa takut kehilangan karena berdasarkan perspektif tersebut menganggap

bahwa FoMO sebagai keadaan situasional saat tidak terpenuhinya kebutuhan

psikologis pada self dan relatedness, maka aspek-aspek dari FoMO menurut

Przybylski et al (2013) yaitu:

1) Tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan relatedness

Relatedness (kedekatan atau keinginan untuk berhubungan dengan orang

lain) adalah kebutuhan seseorang untuk merasakan perasaan tergabung,

terhubung, dan kebersamaan dengan orang lain. Kondisi seperti pertalian

yang kuat, hangat dan peduli dapat memuaskan kebutuhan untuk pertalian,

sehingga individu merasa ingin memiliki kesempatan lebih dalam

berinteraksi dengan orang-orang yang dianggap penting dan terus

mengembangkan kompetensi sosialnya. Dan apabila kebutuhan psikologis

akan relatedness tidak terpenuhi menyebabkan individu merasa cemas dan

mencoba mencari tahu pengalaman dan apa yang dilakukan oleh orang lain,

salah satunya melalui internet.

2) Tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan self

Kebutuhan psikologis akan self (diri sendiri) berkaitan dengan competence

dan autonomy. Competence didefinisikan sebagai keinginan yang melekat

27

pada individu untuk merasa efektif dalam berinteraksi dengan

lingkungannya mencerminkan kebutuhan untuk melatih kemampuan dan

mencari tantangan yang optimal (Reeve & Sickenius, 2015; Marlina, 2017).

Kebutuhan competence ini berkaitan dengan keyakinan individu

untuk melakukan tindakan atau perilaku tertentu secara efisien dan efektif.

Rendahnya kepuasan terhadap competence akan memungkinkan individu

merasa frustasi dan putus asa. Sementara autonomy adalah pengalaman

merasakan adanya pilihan dukungan dan kemauan yang berkaitan dengan

memulai, memelihara dan mengakhiri keterlibatan perilaku (Niemic et al,

2015; Marlina, 2017).

Autonomy bermakna bahwa individu bebas mengintegrasikan

tindakan yang dijalankan dengan diri sendiri tanpa terikat atau mendapat

control dari orang lain (individu adalah inisator dan sumber dari

perilakunya). Apabila kebutuhan psikologis akan self tidak terpenuhi, maka

individu akan menyalurkannya melalui internet untuk memperoleh berbagai

macam informasi dan berhubungan dengan orang lain. Hal tersebut akan

menyebabkan individu terus berusaha untuk mencari tahu apa yang sedang

terjadi pada orang lain melalui internet.

Sementara itu, aspek-aspek Fear of Missing Out (FoMO) menurut

JWCIntelegent dalam Marlina (2017) diantaranya adalah sebagai berikut:

1) Merasa takut kehilangan informasi-informasi terbaru yang ada dalam

internet.

28

2) Gelisah atau gugup ketika tidak menggunakan internet sedangkan orang

lain menggunakan internet.

3) Merasa tidak aman karena internet.

4) Merasa sangat mudah tertinggal informasi yang tersebar di internet.

Pada penelitian ini, aspek-aspek fear of missing out yang digunakan adalah

menurut Przybylski et al (2013) yaitu tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis

akan relatedness dan tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan self.

2.4.3. Pengukuran Rasa Takut Kehilangan (FoMO)

Pada penelitian ini, peneliti menggunakan alat ukur Fear of Missing Out

(FoMO) scale yang dikembangkan oleh Przybyiski et al (dalam Al-Menayes,

2016). Pada alat ukur ini terdiri dari 8 item dengan lima pilihan jawaban berupa

skala likert. Namun untuk menghindari jawaban netral, peneliti menggunakan

empat pilihan jawaban. Pilihan jawaban tersebut yaitu sangat sesuai, sesuai,

tidak sesuai, dan sangat tidak sesuai. FoMO scale ini memiliki nilai rata-rata

konsistensi internal reliabilitas cronbach alpha sebesar 0,776.

2.5. Konformitas

2.5.1. Definisi Konformitas

Myers (2012) dalam bukunya mengatakan bahwa konformitas adalah sebuah

perubahan perilaku atau kepercayaan sebagai hasil nyata atau yang

dibayangkan dari tekanan kelompok.

Konformitas tidak hanya sekedar berperilaku sesuai dengan perilaku yang

dilakukan oleh orang lain, tetapi dipengaruhi oleh bagaimana cara mereka

29

berperilaku. Individu berperilaku atau berfikir secara berbeda dari perilaku dan

pikiran yang biasa kita lakukan jika kita sendiri (Myers, 2012)

Konformitas merupakan perilaku tertentu yang dilakukan, dikarenakan

orang lain atau kelompoknya melakukan suatu peilaku atau tindakan yang

sama, maka individu juga melakukanya walaupun individu tersebut menyukai

atau tidak menyukai apa yang terjadi (Sears, Freedman, dan Peplau, 1985;

Pertiwi: 2013).

Santrock dalam Pertiwi (2013) mengatakan bahwa konformitas muncul

ketika individu mengikuti tingkah laku orang lain dikarenakan tekanan dari

orang lain baik yang nyata maupun yang dibayangkan.

Dari beberapa pendapat diatas tentang konformitas, penulis mengambil

kesimpulan bahwa konformitas adalah suatu perilaku mengikuti seseorang

karena mendapatkan tekanan sehingga seseorang melakukan perilaku tersebut.

2.5.2. Aspek-Aspek Konformitas

Terdapat beberapa aspek dari konformitas menurut Myers (2012), yaitu:

1) Pemenuhan (compliance) adalah ketika seseorang bersama-sama dengan

yang orang lain inginkan atau harapkan, tetapi hanya untuk mendapatkan

hadiah yang ditawarkan jika mereka melakukannya, atau menghindari

hukuman bila dipaksa melakukannya. Aspek ini terjadi dimana seseorang

berperilaku sesuai dengan tekanan yang diberikan oleh kelompoknya tetapi

secara pribadi ia tidak menyetujui perilaku tersebut. Hal tersebut terjadi

karena dipengaruhi oleh sosial normative yang didasarkan pada keinginan

individu untuk diterima atau disukai oleh orang lain.

30

2) Penerimaan (acceptance) adalah konformitas yang didasari oleh

penerimaan seseorang terhadap bukti realitas yang diberikan orang lain.

Dengan kata lain, jika seseorang tidak mengetahui apa yang hendak ia

lakukan, maka ia akan menjadikan perilaku kelompok sebagai pedoman

perilaku dan meyakini bahwa hal tersebut yang benar.

2.5.3. Pengukuran Konformitas

Pada penelitian ini, peneliti menggunakan skala konformitas yang dimodifikasi

dengan mengacu kepada konformitas Myers (2012) yang terdiri dari 10 item

dengan dua dimensi, yaitu dimensi compliance dan acceptance.

2.6. Academic Cyberloafing

2.6.1. Definisi Academic Cyberloafing

Lim (2002) mengatakan bahwa cyberloafing adalah suatu perilaku yang

menyimpang di tempat kerja. Perilaku yang menyimpang ditempat kerja

tersebut menurut Robinson & Bennet (dalam Lim, 2002) adalah tindakan

secara sengaja yang dilakukan oleh anggota organisasi yang melanggar norma

organisasi, sehingga kesejahteraan organisasi dan anggotanya biasanya

terpengaruh secara negatif.

Cyberloafing (baik berselancar di Web, maupun mengecek e-mail

untuk penggunaan pribadi di kantor) merupakan penggunaan waktu yang tidak

produktif dan oleh karena itu dapat dianggap sebagai perilaku yang

menyimpang di tempat kerja. (Lim & Teo, 2005)

Prasad et al (2010) mendefinisikan cyberloafing sebagai "tindakan

secara sengaja dari karyawan dalam menggunakan akses internet perusahaan

31

mereka selama jam kerja untuk menjelajahi situs web yang tidak terkait dengan

pekerjaan dan dilakukan untuk keperluan pribadi.” Prasad et al (2010) juga

menambahkan bahwa Dari perspektif yang lebih umum, cyberloafing dapat

diklasifikasikan sebagai bentuk penundaan atau prokrastinasi. Dapat dikatakan

seperti itu karena ketika mahasiswa atau karyawan cyberloaf menunda kerja

mereka sampai periode waktu yang cukup lama (Lay & Silverman, 1996;

Prasad, 2016).

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan cyberloafing dalam setting

akademik. Prasad et al (2010) mengatakan bahwa cyberloafing dalam setting

akademik adalah mahasiswa yang menggunakan fasilitas internet baik yang

disediakan oleh kampus maupun internet pribadi selama perkuliahan

berlangsung di dalam kelas. Akbulut et.al. (2016) berpendapat bahwa

academic cyberloafing merupakan penggunaan akses internet di institusi

pendidikan secara sengaja untuk keperluan pribadi ketika bekerja atau saat jam

kuliah sedang berlangsung.

2.6.2. Dimensi Academic Cyberloafing

Akbulut et al (2016) membagi academic cyberloafing menjadi lima dimensi,

yaitu:

1) Sharing (posting konten dan chatting)

Mengacu pada aktivitas dimana individu dapat mengirim konten atau

posting pada forum media sosial.

32

2) Shopping (belanja online)

Didefinisikan sebagai aktivitas yang melibatkan pencarian informasi

pada mesin pencari (search engine), membaca melalui dunia maya (blog

atau e-book) dan membeli produk secara online.

3) Real time updating (tweeting)

Secara khusus mengacu pada penggunaan aplikasi Twitter untuk

aktivitas dunia maya.

4) Accessing online content (mengunduh musik dan video)

Dimensi ini mencakup aktivitas mengunduh musik ataupun menonton

video secara online, contohnya menonton dari aplikasi Youtube.

5) Gaming/gambling (berjudi dan bermain game)

Merupakan segala penggunaan alat elektronik (baik online maupun

tidak) yang mencakup bermain game atau berjudi.

2.6.3. Pengukuran Cyberloafing

Pada penelitian ini, penulis mengadaptasi alat ukur academic cyberloafing

scale yang dikembangkan oleh Akbulut et al (2016) yang terdiri dari 30 Item.

Academic cyberloafing scale ini memiliki nilai reliabilitas cronbach alpha

sebesar 0,92.

2.7. Jenis Kelamin

Jenis kelamin adalah suatu konsep analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi

perbedaan laki-laki dan perempuan dilihat dari sudut non-biologis, yaitu dari aspek

sosial, budaya, maupun psikologis (Siti Mutmainah, 2006; Normadewi, 2012).

33

2.8. Tingkat kuliah (Grade)

Semester adalah satuan waktu terkecil yang digunakan untuk menyatakan lamanya

proses kegiatan belajar-mengajar suatu program dalam suatu jenjang pendidikan

(unpad.ac.id, 2017). Satu tahun akademik terdiri dari dua semester regular, yaitu

semester gasal dan semester genap. Pada penelitian ini, peneliti mengelompokkan

responden berdasarkan tahun akademik yang berarti semester satu dan dua

merupakan tingkat pertama, semester tiga dan empat merupakan tingkat ke dua,

semester lima dan enam merupakan tingkat ke tiga dan semester tujuh dan delapan

merupakan tingkat ke empat dalam perkuliahan. Karena tingkat kuliah (grade) ini

merupakan variabel kategorik, maka dalam melakukan analisis data peneliti

melakukan dummy coding dimana tingkat 4 menjadi variabel kontrol.

2.9. Kerangka Berpikir

Phubbing atau phone snubbing adalah sebuah perilaku dimana ketika seseorang

sedang berada didalam sebuah lingkungan sosial mengabaikan orang lain yang ada

di sekitarnya dan lebih terfokus kepada gadget atau smartphone yang dimilikinya.

Sejauh ini belum ada penelitian selain dari virtual behaviour yang mengatakan

bahwa smartphone addiction sebagai penyumbang terbesar yang mempengaruhi

seseorang untuk berperilaku phubbing. Selain itu, model yang dibuat oleh

Chotpitayasunondh & Douglas (2016) dalam penelitiannya menyatakan bahwa

untuk mengukur prediktor dalam perilaku phubbing, digunakan smartphone

addiction sebagai variabel mediator agar dapat mengetahui faktor-faktor tidak

34

langsung (indirect effect) dengan hasil yang signifikan. Oleh karena itu, penulis

menjadikan smartphone addiction ini sebagai variabel mediator.

Smartphone addiction merupakan suatu aktifitas dalam penggunaan

smartphone yang dilakukan secara berlebihan dan terus-menerus tanpa adanya

kesadaran saat melakukan kegiatan, dengan jangka waktu yang lebih dari biasanya

yang mengarah pada efek negatif dan memiliki konsekuensi merugikan diri sendiri

serta mempengaruhi keadaan fisik, psikis, maupun sosial.

Ada beberapa faktor yang menurut peneliti mempengaruhi seseorang dalam

menjadi smartphone addiction, salah satunya regulasi diri juga diasumsikan dapat

mempengaruhi smartphone addiction. Regulasi diri adalah kemampuan seseorang

untuk dapat berkembang dan mengelola diri dalam bertindak dan berperilaku.

Seseorang dengan regulasi diri yang baik dapat diasumsikan cenderung untuk bisa

mengatur dirinya untuk tidak menjadi kecanduan terhadap smartphone karena

mampu untuk menahan diri dalam penggunaan smartphone secara terus menerus.

Dengan kemampuan regulasi diri yang baik, maka dapat menahan diri dari

smartphone addiction dan bias menempatkan kapan dan dimana seseorang harus

menggunakan smartphone tanpa harus mengabaikan orang lain yang sedang berada

di sekitarnya.

Faktor lainnya adalah fear of missing out (FoMO). FoMO adalah perasaan

gelisah dan takut bahwa seseorang tertinggal, apabila teman-temannya sedang

melakukan atau merasakan sesuatu yang lebih baik atau lebih menyenangkan

dibandingkan apa yang sedang ia lakukan atau ia miliki saat ini. Faktor tersebut

dapat menjadi salah satu pemicu individu untuk terus menerus melakukan

35

pengecekan kepada smartphone yang dimilikinya. Hal itulah yang dapat membuat

individu tersebut menjadi adiksi terhadap smartphone. Seseorang dengan tingkat

FoMO yang rendah, tidak akan memiliki rasa takut dan khawatir akan tertinggal

informasi yang sedang dilakukan orang lain. Oleh karena itu, seseorang dengan

tingkat FoMO yang tinggi akan meningkatkan smartphone addiction dan juga akan

cenderung untuk mengabaikan orang lain di sekitarnya karena kehadira dari

smartphone yang dimilikinya.

Faktor berikutnya dari penyebab smartphone addiction adalah konformitas.

Konformitas adalah suatu perilaku mengikuti seseorang karena mendapatkan

tekanan sehingga seseorang melakukan perilaku tersebut. Konformitas dapat

diasumsikan sebagai salah satu prediktor terhadap smartphone addiction karena

individu dipengaruhi oleh sosial normative yang didasarkan pada keinginan

individu untuk diterima atau disukai oleh orang lain. Jika lingkungannya memiliki

smartphone dan menggunakan smartphone dalam aktifitas sehari-harinya, bukan

hal yang tidak mungkin individu tersebut juga menggunakan smartphone nya. Dari

hal tersebut dapat memicu seseorang menjadi adiksi terhadap smartphone. Karena

saling menggunakan smartphone satu sama lain, maka mereka akan saling

mengabaikan karena adanya smartphone.

Faktor selanjutnya yang diasumsikan dapat mempengaruhi smartphone

addiction adalah academic cyberloafing. Cyberloafing adalah suatu tindakan (baik

berselancar di Web, maupun mengecek e-mail untuk penggunaan pribadi di kantor)

yang merupakan penggunaan waktu yang tidak produktif dan oleh karena itu dapat

dianggap sebagai perilaku yang menyimpang di tempat kerja. Cyberloafing dalam

36

penelitian ini menggunakan setting akademik karena subjek penelitian ini adalah

mahasiswa. Academic cyberloafing dapat dianggap menjadi sebuah prediktor bagi

smartphone addiction karena individu akan selalu terfokus kepada smartphone

yang dimilikinya baik untuk berselancar di website, sharing (posting konten

maupun chatting), online shoping, real time updating (tweeting), accessing online

content (mengunduh musik dan video) maupun gaming / gambling (bermain games

/ berjudi) secara online dengan menggunakan fasilitas yang dimiliki oleh kampus

saat berada di dalam kelas atau sedang dalam perkuliahan. Hal-hal tersebut yang

kemudian menjadikan seseorang mengabaikan orang lain di lingkungan kelas

seperti guru / dosen / teman yang sedang memaparkan materi.

Dalam penelitian ini, peneliti juga menambahkan variabel demografi yaitu

jenis kelamin dan tingkat kuliah (grade) kedalam model penelitian. Sesuai dengan

penelitian sebelumnya bahwa jenis kelamin sebagai variabel moderator secara

signifikan mempengaruhi hubungan antara smartphone addiction dengan perilaku

phubbing (Karadag, 2015). Namun, pada penelitian ini peneliti menggunakan

variabel jenis kelamin sebagai variabel bebas (independent variable) yang

diasumsikan akan mempengaruhi smartphone addiction dan juga perilaku

phubbing. Sama hal nya dengan jenis kelamin, tingkat kuliah (grade) juga

digunakan sebagai variabel bebas (independent variabel) yang diasumsikan

mempengaruhi variabel smartphone addiction dan perilaku phubbing. Hal yang

mendasari penggunaan variabel tingkat kuliah adalah penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Ugur & Koc (2015) yang mengatakan bahwa mahasiswa tingkat

37

pertama secara signifikan lebih sering melakukan phubbing daripada mahasiswa

tingkat lainnya (p=0,003).

Dari kerangka berfikir yang telah dijabarkan dapat diilustrasikan kedalam

bentuk model sebagai berikut:

Gambar 2.1. Kerangka Berfikir

Berdasarkan gambar 2.1. diatas, terdapat dua variabel endogen (variabel terikat)

dalam penelitian ini, yaitu phubbing dan smartphone addiction. Adapun yang

menjadi variabel eksogen (variabel bebas) adalah regulasi diri, FoMO, konformitas,

academic cyberloafing, dan faktor demografi (jenis kelamin dan tingkat kuliah /

grade).

2.9. Hipotesis penelitian

1. Hipotesis Analisis Psikometrik Instrumen

Seluruh item yang digunakan dalam pengukuran variabel penelitian baik

instrument phubbing, smartphone addiction scale-short version (SAS-SV),

38

self-regulation scale, FoMO scale, skala konformitas, dan academic

cyberloafing scale merupakan instrumen yang layak (item diterima dengan

baik), reliabel, valid, dan terstandarisasi.

2. Hipotesis Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku

Phubbing

a. Hipotesis Mayor

Model yang diteorikan (regulasi diri, FoMO, konformitas, academic

cyberloafing, demografi, dan smartphone addiction) fit dengan data dalam

mempengaruhi phubbing.

b. Hipotesis Minor

Pengaruh Langsung (Direct Effect)

Ha1 : Smartphone addiction memiliki pengaruh yang signifikan dan positif

terhadap phubbing.

Ha2 : Sel-regulation memiliki pengaruh yang signifikan dan negatif

terhadap phubbing.

Ha3 : FoMO memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap

phubbing.

Ha4 : Konformitas memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap

phubbing.

Ha5 : Academic cyberloafing memiliki pengaruh yang signifikan dan positif

terhadap phubbing.

Ha6 : Perempuan lebih berpengaruh terhadap phubbing daripada laki-laki.

Ha7 : tingkat 1 lebih berpengaruh terhadap phubbing daripada tingkat 4.

39

Ha8 : tingkat 2 lebih berpengaruh terhadap phubbing daripada tingkat 4.

Ha9 : tingkat 3 lebih berpengaruh terhadap phubbing daripada tingkat 4.

Ha10 : Sel-regulation memiliki pengaruh yang signifikan dan negatif

terhadap smartphone addiction.

Ha11 : FoMO memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap

smartphone addiction.

Ha12 : Konformitas memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap

smartphone addiction.

Ha13 : Academic cyberloafing memiliki pengaruh yang signifikan dan positif

terhadap smartphone addiction.

Pengaruh Tidak Langsung (Indirect Effect)

Ha14 : Self-regulation memiliki pengaruh yang signifikan terhadap phubbing

secara tidak langsung melalui smartphone addiction.

Ha15 : FoMO memiliki pengaruh yang signifikan terhadap phubbing secara

tidak langsung melalui smartphone addiction.

Ha16 : Konformitas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap phubbing

secara tidak langsung melalui smartphone addiction.

Ha17 : Academic cyberloafing memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

phubbing secara tidak langsung melalui smartphone addiction.

40

BAB 3

METODE PENELITIAN

3.1. Populasi dan Sampel

Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah mahasiswa di Jakarta, Bogor,

Depok, Tangerang, dan Bekasi. Kriteria populasi dalam penelitian ini adalah

mahasiswa S1 yang memiliki smartphone dan bersedia menjadi subjek penelitian.

Pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan teknik nonprobability

sampling dengan metode accidental sampling, yaitu metode pengambilan sampel

dimana siapa saja yang secara aksidental atau kebetulan bertemu dengan peneliti

dan bersedia menjadi sampel serta sesuai dengan kriteria yang cocok untuk

digunakan sebagai sumber data. Sampel dalam penelitian ini adalah 217 mahasiswa

di Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi.

3.2. Variabel Penelitian

1. Phubbing

Variabel penelitian yang akan dijadikan sebagai variabel terikat (dependent

variable) pada penelitian ini adalah variabel phubbing. Phubbing merupakan

perilaku mengabaikan seseorang dalam lingkungan sosial dengan mengalihkan

perhatian kepada telepon genggam (smartphone / gadget). Variabel phubbing

terdiri dari dua dimensi yaitu gangguan komunikasi dan obsesi terhadap ponsel

(Karadag, 2015).

Untuk melakukan pengukuran terhadap variabel phubbing, peneliti

melakukan konstruksi alat ukur / instrumen phubbing yang terdiri dari 25 item.

Instrumen phubbing dibuat berdasarkan kepada teori phubbing yang dijelaskan

41

oleh Karadag (2015). Instrumen phubbing yang dibuat menggunakan skala

likert dengan pilihan jawaban sangat setuju (SS), setuju (S), tidak setuju (TS),

dan sangat tidak setuju (STS).

Tabel 3.1

Blue Print Instrumen Phubbing

No Aspek-aspek Indikator

Item

Jumlah Favorable Unfavorable

1

Gangguan

komunikasi

(communication

disturbance)

Menerima atau

melakukan panggilan

telepon ketika sedang

berkomunikasi

1,4 2,3,5 5

Membalas pesan

singkat (SMS / Chat)

ketika sedang

berkomunikasi

7,8 6 3

Mengirim pesan

singkat (SMS/Chat)

ketika sedang

berkomunikasi

9,10 2

Mengecek notifikasi

media sosial ketika

sedang

berkomunikasi

11, 14 12, 13 4

2

Obsesi terhadap

ponsel (phone

obsession)

Kelekatan terhadap

ponsel

15, 16, 17,

18 4

Cemas ketika jauh

dari ponsel

19, 20 21 3

Kesulitan dalam

mengatur

penggunaan ponsel

22, 23, 24 25 4

Jumlah 25

2. Smartphone addiction

Variabel penelitian berikutnya yang digunakan dalam penelitian ini adalah

variabel smartphone addiction. Smartphone addiction merupakan perilaku

keterikatan atau kecanduan terhadap smartphone yang memungkinkan menjadi

42

masalah sosial seperti halnya menarik diri, dan kesulitan dalam performa

aktivitas sehari-hari atau sebagai gangguan kontrol impuls terhadap diri

seseorang. Kwon et al (2013) mengatakan seseorang dapat dikatakan adiksi

terhadap smartphone (smartphone addiction) jika memiliki tiga aspek, yaitu

gangguan kehidupan sehari-hari, penarikan diri, dan toleransi.

Untuk melakukan pengukuran terhadap variabel smartphone

addiction, peneliti melakukan adaptasi dari instrumen smartphone addiction

scale-short version (SAS-SV) yang dikembangkan oleh Kwon et al (2015).

SAS-SV memiliki nilai reliabilitas Cronbach alpha sebesar 0,911. SAS-SV

terdiri dari 10 item dengan menggunakan skala likert dengan pilihan jawaban

sangat setuju (SS), setuju (S), tidak setuju (TS), dan sangat tidak setuju (SS).

Tabel 3.2

Blue Print Smartphone Addiction Scale (SAS-SV)

No Dimensi Indikator Item

Jumlah Favorable Unfavorable

1

Gangguan

kehidupan

sehari-hari

Tidak dapat

menyelesaikan pekerjaan

Sulit berkonsentrasi

Adanya gangguan fisik

saat menggunakan

smartphone

1, 2, 3 - 3

2 Penarikan

diri

Tidak bisa menahan diri

untuk tidak

menggunakan

smartphone

Resah dan gelisah ketika

tidak menggunakan

smartphone

4, 5, 6 - 3

3

Toleransi

Tidak terwujudnya usaha

untuk mengontrol

penggunaan smartphone

7, 8, 9, 10 - 4

Jumlah

item 10

43

3. Regulasi diri

Variabel regulasi diri pada penelitian ini digunakan sebagai variabel bebas

(independent variabel). Regulasi diri merupakan proses internal atau

tanggapan yang memungkinkan individu dalam mengendalikan aktivitas yang

telah diarahkan tujuannya dari perubahan situasi. Dalam penelitian ini, regulasi

diri lebih difokuskan kepada kontrol perhatian yang merupakan komponen dari

disposisi regulasi diri. Regulasi diri pada penelitian ini bersifat unidimensional

dengan dimensi kontrol perhatian (attention control).

Untuk mengukur variabel regulasi diri, peneliti menggunakan self-

regulation scale (SRS) yang dikembangkan oleh Swharzer et al (2006). SRS

memiliki nilai reliabilitas sebesar 0,76. SRS terdiri dari 10 item dengan empat

pilihan jawaban yaitu sangat setuju (SS), setuju (S), tidak setuju (TS), dan

sangat tidak setuju (STS).

Tabel 3.3

Blue print self regulation scale (SRS)

No Dimensi Indikator Item

Jumlah Favorable unfavorable

1 Attention

control

Mampu mengatur

stimulus yang masuk

Fokus terhadap

pekerjaan

Fokus pada tujuan yang

telah ditetapkan

1,2,3,4,6,8,10 5,7,9 10

Jumlah item 10

4. Fear of Missing Out (FoMO)

Fear of Missing Out (FoMO) atau rasa takut kehilangan merupakan variabel

bebas (independent variable) selanjutnya yang digunakan dalam penelitian ini.

FoMO merupakan suatu keadaan dimana seseorang mengalami kegelisahan

setelah melihat ataupun mengecek sosial media yang dimiliki dan melihat

44

keseruan-keseruan yang sedang dilakukan oleh rekannya di luar sana dan

adanya keinginan yang besar untuk tetap terus terhubung dengan apa yang

sedang dilakukan oleh orang lain melalui dunia maya. Variabel FoMO terdiri

dari dua dimensi yaitu, tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan

relatedness dan tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan self (Przybylski

et al, 2013)

Untuk mengukur variabel FoMO, peneliti menggunakan FoMO scale yang

dikembangkan oleh Przybylski et al (dalam Al-Menayes). FoMO scale

memiliki nilai rata-rata reliabilitas sebesar 0,776. FoMO scale terdiri dari 8

item dengan empat pilihan jawaban yaitu sangat setuju (SS), setuju (S), tidak

setuju (TS), dan sangat tidak setuju (STS).

Tabel 3.4

Blue print FoMO Scale

NO Dimensi Indikator Item

Jumlah Favourable Unfavourable

1

Tidak

terpenuhinya

kebutuhan

psikologis

akan

relatedness

Rasa ingin terhubung

dengan orang lain

tidak terpenuhi

Merasa ingin memiliki

kesempatan lebih

dalam berinteraksi

1,2,3,4,5 - 5

2

Tidak

terpenuhinya

kebutuhan

psikologis

akan self

Tidak dapat

mengintegrasikan

tindakan

6,7,8 - 3

Jumlah item 8

5. Konformitas

Variabel konformitas merupakan suatu sebuah perubahan perilaku atau

kepercayaan sebagai hasil nyata atau yang dibayangkan dari tekanan

kelompok. Variabel konformitas terdiri dari dua dimensi yaitu compliance

(pemenuhan) dan acceptance (penerimaan) (Myers, 2005).

45

Untuk mengukur variabel konformitas, peneliti melakukan modifikasi item

yang berdasarkan kepada teori konformitas Myers. Instrumen konformitas

terdiri dari 10 item dengan empat pilihan jawaban yaitu sangat setuju (SS),

setuju (S), tidak setuju (TS), dan sangat tidak setuju (STS).

Tabel 3.5

Blueprint skala konformitas NO Dimensi Indikator Item Jumlah

1 Compliance Mengikuti

kemauan

seseorang agar

tidak ditolak.

1,2, 3,4,5 5

2 Acceptance Melakukan

suatu

perbuatan

karena

kepercayaan

terhadap

seseorang

6,7,8,9,10 5

Jumlah item 10

6. Academic cyberloafing

Academic cyberloafing merupakan penggunaan fasilitas internet oleh

mahasiswa baik yang disediakan oleh kampus maupun internet pribadi selama

perkuliahan berlangsung di dalam kelas. Variabel academic cyberloafing

terdiri dari lima dimensi yaitu, sharing, shoping, real-time updating, accessing

online content, dan gaming/gambling (Akbulut et al, 2016).

Untuk mengukur variabel academic cyberloafing, peneliti menggunakan

instrumen penelitian academic cyberloafing scale yang dikembangkan oleh

akbulut et al (2016). Academic cyberloafing scale memiliki nilai koefisien

reliabilitas sebesar 0,92. Academic cyberloafing scale terdiri dari 30 item

dengan empat pilihan jawaban yaitu sangat setuju (SS), setuju (S), tidak setuju

(TS), dan sangat tidak setuju (STS).

46

Tabel 3.6

Blueprint academic cyberloafing scale

Dimensi Indikator Item

(Fav) Jumlah

1. Sharing

a. Melihat konten (foto / video) dan data

personal di akun media sosial teman

b. Membagikan dan memperbaharui konten

pribadi maupun umum di media sosial

c. Menulis pada kolom komentar di sosial

media dan menyukai unggahan teman saat

jam perkuliahan

d. Menautkan / menandai (tag) teman dalam

foto yang bagikan

e. Chatting dengan teman menggunakan

aplikasi chat online

1,2,9

3,6

4,5

7

8

9

2. Shopping

a. Mengunjungi dan berbelanja melalui aplikasi

belanja dan/atau lelang online yang sedang

atau tidak sedang menawarkan diskon belanja

b. Menggunakan layanan bank online (e-

banking)

c. Mengunjungi situs belanja barang-barang

bekas layak pakai (second-hand)

d. Melihat iklan lowongan pekerjaan pada

media online

10,11,12

13

14

15

16

7

3. Real-time

Updating

a. Membagikan kembali (retweet / repost) dan

memberikan like pada konten yang dibagikan

oleh teman

b. Membaca dan memposting tweet / status di

media sosial

c. Mengomentari trending topics di media

social

17, 18

19,20

21

5

4. Accessing

Online

Content

a. Mengunduh musik, film atau video, dan

aplikasi melalu situs gratis atau berbayar

b. Menonton film atau video melalui situs

menonton online

c. Mendengarkan musik melalui aplikasi online

22,25,26

23

24

5

5. Gaming /

Gambling

a. Mengunjungi situs taruhan online dan

melakukan tindakan judi online

b. Mengunjungi situs olahraga online

c. Bermain game online

27,28

29

30

4

Total 30

47

7. Jenis kelamin

Jenis kelamin diukur dengan menggunakan codding tertentu, yaitu untuk jenis

kelamin perempuan diberi kode “0”, sedangkan untuk jenis kelamin laki-laki

diberi kode “1”.

8. Tingkat kuliah (grade)

Tingkat kuliah merupakan variabel kategorik yang diukur dengan

menggunakan dummy codding dimana memiliki empat kategori yaitu tingkat 1,

tingkat 2, tingkat 3, dan tingkat 4. Tingkat 4 dalam variabel ini dijadikan

variabel kontrol. Adapun dummy codding dibuat sebagai berikut:

Tabel 3.7. Dummy coding variabel tingkat kuliah (grade) NAMA TINGKAT T1 T2 T3

Tingkat 1 0 0 1

Tingkat 2 0 1 0

Tingkat 3 1 0 0

Tingkat 4 0 0 0

3.3. Analisis Psikometrik Instrumen Penelitian

Sebelum melakukan analisis data, peneliti melakukan pengujian terhadap instrumen

/ skala-skala yang digunakan dalam penelitian ini dengan jumlah 93 item dari 6 skala

/ instrumen penelitian. Adapun keenam instrumen penelitian tersebut adalah

instrumen phubbing, smartphone addiction scale-short version (SAS-SV), self-

regulation scale (SRS), FoMO scale, Skala Konformitas, dan academic cyberloafing

scale. Pada analisis psikometrik instrument penelitian ini, peneliti melakukan

beberapa analisis yaitu item analisis dengan menggunakan pendekatan klasik (CTT),

tes reliabilitas, uji validitas konstruk dengan metode analisis faktor (confirmatory

factor analysis), dan kalibrasi parameter item dengan menggunakan pendekatan

48

Rasch measurement model. Adapun penjelasan mengenai analisis tersebut adalah

sebagai berikut.

3.3.1. Analisis Item Classical True Score Model

Analisis item dengan menggunakan pendekatan klasik ini dikenalkan pertama

kali oleh Charles Spearman pada tahun 1904 (Crocker dan Algina, 1986). Esensi

dari model Spearman adalah nilai tes yang diamati dapat dibayangkan sebagai

gabungan dari dua komponen hipotesis skor yang benar (true score) dan

komponen kesalahan acak yang diungkapkan dalam bentuk:

X = T + E

dimana X mewakili skor test yang diamati, T merupakan skor benar (true score)

individu, dan E merupakan komponen kesalahan acak (error) (Crocker dan

Algina, 1986).

Dalam penelitian ini, untuk menguji kualitas item instrument, peneliti

menggunakan pendekatan analisis klasik atau classical test theory (CTT).

Analisis item dengan metode CTT ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi

ITEMAN 3.0. Analisis item dilakukan dengan tujuan mengetahui tingkat

kesukaran soal, daya pembeda dan penyebaran distribusi jawaban (item

discrimination). Dalam hal ini, peneliti menggunakan skor daya pembeda item

sebagai acuan dari kualitas item yang akan digunakan dalam model.

Daya pembeda item berfungsi untuk menentukan dapat tidaknya suatu soal

membedakan kelompok dalam aspek yang diukur sesuai dengan perbedaan yang

ada pada kelompok itu. Tujuan dari pengujian daya pembeda adalah untuk

49

melihat kemampuan butir soal / item dalam membedakan antara responden yang

berkemampuan tinggi dengan responden yang berkemampuan rendah.

Korelasi point biserial maupun korelasi biserial adalah korelasi product

moment yang diterapkan pada data, variabel yang dikorelasikan masing-masing

bersifat berbeda satu sama lain. Variabel item bersifat kategorik sedangkan

variabel skor total bersifat kontinum. Variabel item kategorik karena skor pada

item berupa kategorisasi dari skala likert. Variabel item total bersifat kontinum

yang diperoleh dari jumlah jawaban responden. Hasil dari analisis item tersebut

adalah indeks daya pembeda dari setiap item apakah item tersebut baik, direvisi,

atau ditolak. Indeks daya pembeda berkisar antara -1 s/d +1. Semakin tinggi

indeks daya pembeda suatu item, maka semakin kuat / baik item tersebut

(Crocker dan Algina, 1986).

Indeks daya pembeda memiliki beberapa klasifikasi. Adapun klasifikasinya

tertera pada tabel 3.8. (Crocker dan Algina, 1986).

Tabel 3.8. Indeks Daya Pembeda

Indeks Daya

Pembeda

Kategori Interpretasi

0,40 - 1,00 Sangat baik item diterima dengan baik

0,30 - 0,39 Baik item diterima

0,20 - 0,29 Cukup item diterima dengan revisi

0,19 - 0,00 Jelek item tidak dipakai/dibuang

3.3.2. Reliabilitas Tes

Salah satu indeks dari korelasi pendekatan klasik adalah korelasi antara dua

variable. Koefisien korelasi yang menyatakan tingkat korelasi antara skor yang

benar (true score) dan skor yang diamati (observed score) pada tes dikenal

50

sebagai indeks reliabilitas (Crocker dan Algina, 1986). Untuk mendapatkan

indeks reliabilitas digunakan persamaan sebagai berikut:

𝛒XT = 𝝈𝑻

𝝈𝑿

dimana indeks reliabilitas merupakan rasio standar deviasi dari skor benar (true

score) terhadap standar deviasi dari skor yang diamati (observed score).

Dengan catatan bahwa korelasi skor tersebut berasal dari banyak pengujian

yang berulang. Ungkapan tersebut tampaknya memiliki nilai praktis yang kecil

karena nilai yang sebenarnya (true score) tidak dapat diamati secara langsung

dan peneliti tidak dapat memperoleh semua skor yang teramati untuk setiap

peserta tes yang dalam hal ini adalah responden penelitian. Namun demikian,

ada kemungkin untuk membayangkan menguji sekelompok peserta ujian pada

dua kesempatan dengan tes yang sama atau dengan dua bentuk tes.

Ketika dua tes memenuhi persyaratan untuk tes paralel, adalah mungkin

untuk membuat hubungan matematis antara 𝛒XT, korelasi antara skor yang

benar dan yang diamati, dan 𝛒xx', korelasi antara skor yang diamati pada dua

tes paralel. Menurut teori skor benar klasik (classical true score), dua tes

didefinisikan sebagai paralel ketika:

1. Setiap peserta ujian memiliki true score yang sama pada kedua bentuk tes

2. Variasi kesalahan untuk dua bentuk adalah sama.

51

Menurut Azwar (1999), reliabilitas sebenarnya mengacu kepada

konsistensi atau keterpercayaan alat ukur, yang mengandung makna

kecermatan pengukuran. Pengukuran yang tidak reliabel akan menghasilkan

skor yang tidak dapat dipercaya karena perbedaan skor yang terjadi diantara

individu lebih ditentukan oleh faktor-faktor error (kesalahan) daripada faktor

perbedaan yang sesungguhnya. Pengukuran yang tidak reliabel tentu tidak akan

konsisten dari waktu ke waktu (Azwar, 1999). Menurut Crocker & Algina

(2008), kuesioner dinyatakan reliabel jika mempunyai nilai koefisien alpha,

maka digunakan ukuran kemantapan alpha yang diinterpretasikan sebagai

berikut pada tabel 3.9.

Tabel 3.9. Nilai Cronbach Alpha Nilai Cronbach Alpha Kualifikasi

0,00-0,20 Kurang reliabel

0,21-0,40 Agak reliabel

0,41-0,60 Cukup reliabel

0,61-0,80 Reliabel

0,81-1,00 Sangat reliabel

3.3.3. Uji Validitas Konstruk

Dalam penelitian ini, selain melakukan analisis item dengan pendekatan klasik,

peneliti juga melakukan analisis psikometrik lainnya yaitu uji validitas

konstruk. Adapun metode yang digunakan untuk melakukan uji validitas

konstruk adalah analisis faktor atau confirmatory factor analysis (CFA).

Teknik CFA ini memiliki beberapa prosedur menurut Umar dalam Suryadi, et

al (2014):

1. Menyusun suatu definisi operasional tentang konsep atau trait yang hendak

diukur. Untuk mengukur trait atau faktor tersebut diperlukan item

(stimulus) sebagai indikatornya.

52

2. Disusun hipotesis/teori bahwa seluruh item yang disusun (dibuat) adalah

valid mengukur konstruk yang didefinisikan. Dengan kata lain diteorikan

(hipotesis) bahwa hanya ada 1 faktor yang diukur yaitu konstruk yang

didefinisikan (model unidimensional).

3. Berdasarkan data yang diperoleh kemudian dihitung matriks korelasi antar

item, yang disebut matriks S.

4. Matriks korelasi tersebut digunakan untuk mengestimasi korelasi yang

seharusnya terjadi menurut teori/model yang ditetapkan. Jika teori/hipotesis

pada butir 2 adalah benar, maka semestinya semua item hanya mengukur

satu faktor saja (unidimensional).

5. Adapun langkah-langkahnya adalah:

a. Dihitung (diestimasi) parameter dari model/teori yang diuji, dimana hal

tersebut terdiri dari koefisien muatan faktor dan varian kesalahan

pengukuran (residual)

b. Setelah nilai parameter diperoleh, kemudian diestimasi (dihitung)

korelasi antar setiap item sehingga diperoleh matriks korelasi antar item

berdasarkan hipotesis/teori yang diuji (matriks korelasi ini disebut

sigma).

6. Uji validitas konstruk dilakukan dengan menguji hipotesis bahwa S = Ʃ atau

dapat dituliskan HO: S – Ʃ = 0. Uji hipotesis ini misalnya dilakukan

menggunakan uji chi-square, dimana jika chi-square tidak signifikan

(p>0,05) maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nihil (H0) tidak ditolak.

53

Artinya, teori yang mengatakan bahwa semua item hanya mengukur satu

konstruk saja terbukti sesuai (fit) dengan data.

7. Jika telah terbukti model unidimensional (satu faktor) fit dengan data maka

langkah selanjutnya menguji apakah item signifikan dalam mengukur apa

yang hendak diukur, dengan menggunakan t-test. Jika hasil t-test tidak

signifikan maka item tersebut tidak signifikan dalam mengukur apa yang

hendak diiukur, bila perlu item yang demikian didrop dan sebaliknya.

Melihat signifikan atau tidaknya item tersebut mengukur satu faktor dengan

melihat nilai t bagi koefisien muatan faktor item. Perbandingannya adalah

jika t > 1,96 maka item tersebut signifikan dan sebaliknya.

8. Selanjutnya, apabila dari hasil CFA terdapat item yang koefisien muatan

faktornya negatif, maka item tersebut harus di drop. Sebab, hal ini tidak

sesuai dengan sifat item, dimana item tersebut bersifat positif (favorable)

9. Adapun, pengujian analisis CFA seperti yang dipaparkan di atas dapat

dilakukan dengan menggunakan bantuan software LISREL 8.70.

3.3.4. Kalibrasi Parameter Item dengan Rasch Measurement Model

Pendekatan item response theory (IRT) merupakan pendekatan alternatif yang

dapat digunakan dalam menganalisis suatu tes / skala psikologi. Konsep utama

dari IRT adalah kurva karaktersitik item (Item Characteristic Curve / ICC).

ICC menggambarkan probabilitas respon jawaban benar untuk suatu item

sebagai fungsi dari sifat laten yang mendasari kinerja pada item dalam sebuah

tes. (Crocker dan Algina, 1986).

54

Hambleton & Swaminathan (1985: 16) dan Hambleton, Swaminathan,

& Rogers (1991: 9) menyatakan bahwa ada tiga asumsi yang mendasari item

response theory, yaitu unidimensi, independensi lokal dan invariansi

parameter. Unidimensi, artinya setiap butir tes hanya mengukur satu

kemampuan. Independensi lokal adalah suatu kondisi dimana jika faktor-faktor

yang mempengaruhi prestasi konstan, maka respon subjek terhadap pasangan

item yang manapun akan independen secara statistik satu sama lain. Asumsi

independensi lokal ini akan terpenuhi jika jawaban peserta terhadap suatu item

tidak mempengaruhi jawaban peserta terhadap item lainnya.

Tes untuk memenuhi asumsi independensi lokal dapat dilakukan

dengan membuktikan bahwa peluang dari pola jawaban setiap peserta tes sama

dengan hasil kali peluang jawaban peserta tes pada setiap item. Invariansi

parameter artinya karakteristik item tidak tergantung pada distribusi parameter

kemampuan peserta tes dan parameter yang menjadi ciri peserta tes tidak

bergantung dari ciri item. Kemampuan seseorang tidak akan berubah hanya

karena mengerjakan tes yang berbeda tingkat kesulitannya dan parameter item

tidak akan berubah hanya karena diujikan pada kelompok peserta tes yang

berbeda tingkat kemampuannya.

Dalam IRT, selain asumsi-asumsi yang telah diuraikan sebelumnya, hal

penting yang perlu diperhatikan adalah pemilihan model yang tepat. Pemilihan

model yang tepat akan mengungkap keadaan yang sesungguhnya dari data tes

sebagai hasil pengukuran. Ada 3 model hubungan antara kemampuan dengan

55

parameter item, yaitu model 1 parameter (model Rasch), model 2 parameter,

dan model 3 parameter.

Model satu parameter atau biasa disebut dengan Rasch measurement

model ini merupakan model yang sangat popular. Disebut sebagai model satu

parameter karena dalam model ini karakteristik item hanya ditunjukkan oleh

statistic bi yang merupakan parameter tingkat kesukaran item. Persamaan

matematiknya adalah (Azwar, 1999):

Pi (θ) = 𝑒(𝜃−𝑏𝑖)

1+ 𝐸(𝜃−𝑏𝑖) i = 1, 2, …, n

Dimana:

Pi (θ) = probabilitas seseorang subjek yang memiliki abilitas θ untuk

menjawab item I dengan benar.

θ = tingkat kemampuan (abilitas).

bi = parameter tingkat kesukaran item.

n = banyaknya item dalam tes

e = angka transcendental yang bernilai 2,718

Parameter bi merupakan suatu titik pada skala kemampuan (abilitas)

dimana probabilitas untuk menjawab benar adalah sebesar 0,5. Semakin besar

nilai parameter bi maka akan semakin besar pula kemampuan yang dituntut

dari seorang subjek untuk memperoleh 50% peluang menjawab dengan benar.

Artinya item tersebut semakin sukar. Karena hanya ada satu parameter item

56

yang mempengaruhi performansi subjek maka dalam model ini dikatakan

bahwa semua item memiliki daya beda yang sama (Azwar, 1999).

Dalam penelitian ini, untuk mengukur instrumen / skala yang akan

digunakan menggunakan model satu parameter (model Rasch). Kalibrasi

parameter item dengan Rasch measurement model adalah metode untuk

memperoleh ukuran objektif, fundamental, linier dari pengamatan stokastik

yang berasal dari respons kategori yang diperintahkan (Linacre, 1991). Subjek

dan item total skor mentah digunakan untuk memperkirakan ukuran linier.

Dalam kondisi model Rasch, langkah-langkah ini bebas-item (bebas-distribusi

item) dan bebas-orang (bebas distribusi-orang). Artinya, tidak bergantung

terhadap item-item lain dan juga tidak bergantung terhadap sampel / subjek

(Linacre, 1991).

Dalam melakukan kalibrasi, peneliti menggunakan aplikasi winstep

untuk mendapatkan tabel 6 (Person / KID: fit order), tabel 10 (Item / ACT: fit

order), dan tabel 17 (Person / KID: measure). Tabel 6 adalah tabel tentang

statistik kemampuan (ablity) sampel / responden yang diurutkan dari tidak fit

hingga fit. Fungsi dari tabel tersebut adalah untuk melihat responden / subjek

yang tidak fit (misfit). Tabel 10 adalah tabel tentang statistik item yang

diurutkan dari tidak fit hingga fit. Fungsi dari tabel tersebut adalah untuk

melakukan seleksi pada item-item yang tidak fit. Tabel 17 adalah tabel

pengukuran subjek (Linacre, 1991). Adapun langkah-langkah dalam

melakukan kalibrasi adalah sebagai berikut (Linacre, 1991):

57

Langkah pertama yang dilakukan dalam metode Rasch model adalah

dengan membuat syntax yang sesuai dengan kebutuhan sehingga didapatkan

pilihan-pilihan tabel yang dimuat pada output winstep. Kemudian peneliti

memilih tabel 6. Langkah selanjutnya adalah dengan melihat pada tabel 6 yang

dijadikan acuan untuk melihat apakah terdapat subjek / responden yang tidak

fit dengan melihat nilai MNSQ OUTFIT dan/atau PT MEA Corr. Jika terdapat

subjek / responden yang tidak fit (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau

PT MEA Corr. ≤ 0,00), maka langkah selanjutnya adalah melakukan seleksi

person / subjek / responden.

Setelah melakukan seleksi person / subjek yang tidak fit, maka dibuat

syntax baru dengan hasil seleksi person / subjek tersebut sehingga didapatkan

pilihan tabel pada output. Kemudian, peneliti memilih tabel 10 untuk

melakukan seleksi item. Untuk melakukan seleksi item, yang perlu

diperhatikan adalah nilai MNSQ OUTFIT dan/atau PT MEA Corr. Jika

terdapat item yang tidak fit (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau PT

MEA Corr. ≤ 0,00), maka item tersebut dibuang / di drop. Artinya, item

tersebut tidak diikut sertakan dalam analisis data.

3.4. Analisis Jalur Faktor-faktor yang Mempengaruhi Phubbing

Analisis jalur (path analysis) ini merupakan pengembangan dari analisis regresi,

sehingga analisis regresi dapat dikatakan bentuk khusus dari analisis jalur. Jadi

persamaan yang digunakan untuk analisis regresi juga digunakan pada analisis

jalur. Persamaan pada analisis regresi berganda adalah sebagai berikut:

58

Y = a + b1 X1 + b2 X2 + … + bk Xk + e

Keterangan:

a : konstanta

b1, b2, dan bk : koefisien regresi variabel

X1, X2, Xk : variabel bebas (independent variable)

Y : variabel terikat (dependent variable)

e : residu / eror

Pada penelitian ini, peneliti melakukan analisis data yang didapat dengan

menggunakan metode analisis jalur (path analysis) yang bertujuan untuk menjawab

pertanyaan pengujian hipotesis penelitian ini yaitu apakah terdapat pengaruh yang

signifikan dari variabel bebas (independen variabel) regulasi diri, fear of missing out

(FoMO), konformitas, dan academic cyberloafing terhadap perilaku phubbing

(dependent variable) dengan melalui smartphone addiction sebagai variabel

mediator.

Sebelum menggunakan analisis jalur dalam penelitiannya, maka harus disusun

model yang menggambarkan hubungan atau pengaruh antara variabel bebas

(independent variable) dan variabel bebas (dependent variable) yang dalam hal ini

disebut dengan menetapkan spesifikasi model. Spesifikasi model dibuat dengan

menggunakan variabel smartphone addiction sebagai variabel mediator. Adapun

untuk variabel bebasnya adalah regulasi diri, fear of missing out (FoMO),

konformitas, academic cyberloafing, dan variabel demografi yang dalam penelitian

ini adalah jenis kelamin dan tingkat kuliah.

59

Gambar 3.1. Spesifikasi model faktor-faktor yang mempengaruhi

phubbing. Variabel sr, fomo, konfor, acl, jk, t1, t2, dan t3 adalah variabel

bebas (eksogen), sa serta phubbing adalah variabel terikat (endogen)

Persamaannya dapat dilihat sebagai berikut (identifikasi parameter):

1. Pengaruh langsung (direct effect)

Y1 = ℽ1 1 X1 + ℽ1 2 X2 + ℽ1 3 X3+ ℽ1 4 X4 + ζ1

Y2 = ℽ2 1 X1 + ℽ2 2 X2 + ℽ2 3 X3 + ℽ2 4 X4 + ℽ2 5 X5 + ℽ2 6 X6 + ℽ2 7 X7 + ℽ2 8

X8 + β2 1Y1 + ζ2

2. Pengaruh tidak langsung (indirect effect)

Y2 = ℽ1 1 * β2 1 X1+ ℽ1 2 * β2 1 X2 + ℽ1 3 * β2 1 X3 + ℽ1 4 * β2 1 X4 + ζ1 ζ2

Keterangan:

Y1 = smartphone addiction

Y2 = phubbing

X1 = regulasi diri

X2 = FoMO (fear of missing out)

60

X3 = konformitas

X4 = academic cyberloafing

X5 = jenis kelamin

X6 = tingkat kuliah / grade (tingkat 1)

X7 = tingkat kuliah / grade (tingkat 2)

X8 = tingkat kuliah / grade (tingkat 3)

ℽ1 1 X1= koefisien antara regulasi diri dengan smartphone addiction

ℽ1 2 X2= koefisien antara FoMO dengan smartphone addiction

ℽ1 3 X3= koefisien antara konformitas dengan smartphone addiction

ℽ1 4 X4= koefisien antara academic cyberloafing dengan smartphone

addiction

ℽ2 1 X1 = koefisien antara self-regulasi dengan phubbing

ℽ2 2 X2= koefisien antara FoMO dengan phubbing

ℽ2 3 X3= koefisien antara konformitas dengan phubbing

ℽ2 4 X4= koefisien antara academic cyberloafing dengan phubbing

ℽ2 5 X5= koefisien antara jenis kelamin dengan phubbing

ℽ2 6 X6= koefisien antara tingkat kuliah / grade (tingkat 1) dengan phubbing

ℽ2 7 X7= koefisien antara tingkat kuliah / grade (tingkat 2) dengan phubbing

ℽ2 8 X8= koefisien antara tingkat kuliah / grade (tingkat 3) dengan phubbing

61

β2 1 Y1= koefisien antara smartphone addiction dengan perilaku phubbing

ζ1 = error / residu dari smartphone addiction

ζ2 = error / residu dari perilaku phubbing

Adapun data yang dianalisis dengan persamaan diatas adalah hasil dari

pengukuran yang sudah dikalibrasi ke dalam rasch score. Dalam hal ini, rasch

score adalah hasil kalibrasi yang diukur dengan menggunakan software Winstep

dengan pendekatan rasch measurement model / IRT. Untuk mengestimasi

parameter, peneliti menggunakan estimator maximum likelihood. Adapun estimasi

parameter tersebut dilakukan dengan menggunakan software Mplus 7.0 (Muthen &

Muthen, 2012).

Langkah selanjutnya adalah uji model fit berdasarkan hasil estimasi yang

diperoleh. Dalam hal ini peneliti menggunakan beberapa kriteria untuk menguji

model fit. Kriteria model fit diantaranya adalah uji chi-square (χ2) dimana model

dikatakan fit jika nilai chi-square (χ2) nya rendah dan dengan nilai signifikasi p ≥

0,05 (Ferdinand, 2000). Selain itu, indeks yang bisa digunakan untuk menentukan

model fit adalah CFI (Comparative Fit Index) dan TLI (Tucker Lewis Index). CFI

dan TLI memiliki rentangan nilai dari 0-1. Untuk indeksnya sendiri jika memiliki

nilai CFI / TLI > 0,90, maka model dapat dikatakan fit. Nilai CFI / TLI ≥ 0,95

menunjukkan a very good fit (Bentler, 1990).

Kriteria selanjutnya bisa dilihat dari indeks root mean square error of

approximation (RMSEA) ≤ 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model

yang menunjukkan sebuah close fit dari model tersebut berdasarkan degree of

freedom (df) (Hair et al, 2008). Kriteria lainnya adalah indeks SRMS (standardized

62

root mean-square residual) yang didefinisikan sebagai perbedaan nilai baku antara

skor observerd correlation dan predicted correlation. Model dengan indeks SRMR

< 0,08 menunjukkan reasonable model fit dan model dengan indeks SRMR < 0,05

menunjukkan good model fit (Joreskog & Sorborn, 1981). Jika model tidak

memenuhi kriteria diatas, maka langkah selanjutnya yang dilakukan adalah

respesifikasi model dengan melakukan modifikasi parameter (modification indices)

sampai model dapat dikatakan fit.

Langkah selanjutnya adalah respesifikasi model / modifikasi model. Langkah

ini dilakukan jika model yang dibuat tidak fit dengan data. Adapun tahap pertama

pada langkah ini adalah dengan melihat muatan terbesar pada output Mplus di

bagian on statements, lalu memodifikasi syntax Mplus sesuai dengan perintah

tersebut. Begitu seterusnya dilakukan hingga model fit.

Langkah berikutnya adalah menguji hipotesis penelitian yang dalam hal ini

adalah melakukan uji signifikansi terhadap parameter dari model path analysis.

Parameter yang diujikan adalah koefisien pengaruh langsung (direct effect) dan

koefisien pengaruh tidak langsung (indirect effect). Koefisien pengaruh langsung

dari satu variabel ke variabel lain disebut Beta (β) dan Gamma(γ). Untuk koefisien

jalur pengaruh tidak langsung dari satu variabel ke variabel terikat yang dalam hal

ini adalah phubbing terdapat empat jalur, yaitu 1.) regulasi diri terhadap phubbing

melalui variabel mediator smartphone addiction, 2.) FoMO terhadap phubbing

melalui variabel mediator smartphone addiction, 3.) konformitas terhadap

phubbing melalui variabel mediator smartphone addiction, dan 4.) academic

cyberloafing melalui variabel mediator smartphone addiction.

63

BAB 4

HASIL PENELITIAN

4.1. Gambaran Umum Responden Penelitian

Sampel pada penelitian ini adalah mahasiswa/i di Jakarta, Bogor, Depok,

Tangerang, dan Bekasi sebanyak 217 responden. Penjelasan mengenai sampel

penelitian berdasarkan jenis kelamin, usia, dan semester akan diuraikan dalam table

4.1 berikut ini:

Table 4.1

Gambaran responden penelitian Sampel Penelitian Frekuensi %

Jenis Kelamin:

Laki-Laki

Perempuan

46

171

21,2%

78,8%

Usia:

18

19

20

21

22

23

24

18

42

34

61

50

10

2

8,3%

19,4%

15,7%

28,1%

23,0%

4,6%

0,9%

Tingkat kuliah (grade)

Tingkat 1 (semester 1 dan 2)

Tingkat 2 (semester 3 dan 4)

Tingkat 3 (semester 5 dan 6)

Tingkat 4 (semester 7 dan 8)

26

57

36

98

11,98%

26,27%

16,59%

45,16%

TOTAL 217 100%

Berdasarkan data yang terdapat pada table 4.1, dapat diketahui bahwa

responden laki-laki berjumlah 46 orang (21,2%) dan responden perempuan

berjumlah 171 orang (78,8%). Dengan demikian, responden yang terdapat dalam

penelitian ini sebagian besar adalah perempuan.

Responden dengan usia 21 tahun merupakan responden dengan jumlah yang

paling banyak dalam penelitian ini, yaitu sebanyak 61 orang (28,1%), dan

64

responden dengan usia 24 tahun merupakan jumlah responden paling sedikit yaitu

2 orang (0,9%). Sementara itu, responden dengan usia 18 tahun berjumlah 18 orang

(8,3%), 19 tahun berjumlah 42 orang (19,4%), 20 tahun berjumlah 34 orang

(15,7%), 22 tahun berjumlah 50 orang (23%), dan 23 tahun berjumlah 10 orang

(4,6%).

Kemudian, responden dengan jumlah terbanyak terdapat pada tingkat 4

(semester 7 dan 8) yaitu sebanyak 98 orang (45,16%), sedangkan jumlah paling

sedikit terdapat pada tingkat 1 (semester 1 dan 2) yaitu sebanyak 26 orang

(11,98%). Sementara itu, responden pada tingkat 2 (semester 3 dan 4) dan tingkat

3 (semester 5 dan 6) masing-masing memiliki jumlah sebesar 57 orang (26,27%)

dan 36 orang (16,59%).

4.2. Hasil Analisis Psikometrik Instrumen Penelitian

4.2.1. Hasil Analisis Item Classical True Score Model

1. Instrumen Phubbing

Peneliti menganalisis 25 item dari skala phubbing dengan menggunakan

aplikasi ITEMAN 3.0. Peneliti menggunakan nilai Item-Scale Correlation

yang tertera pada output ITEMAN 3.0 sebagai indeks daya pembeda. Dari

hasil analisis tersebut, didapatkan 17 item dengan kategori sangat baik, 5 item

dengan kategori baik, dan 3 item dengan kategori cukup dan perlu direvisi.

Adapun rinciannya tertera pada tabel 4.2. dan tabel 4.3. di bawah ini

65

Tabel 4.2. Indeks Daya Pembeda Item Instrumen Phubbing

ITEM INDEKS DAYA

PEMBEDA Kategori

PH1 0,405 Sangat Baik

PH2 0,253 Cukup

PH3 0,317 Baik

PH4 0,308 Baik

PH5 0,222 Cukup

PH6 0,510 Sangat Baik

PH7 0,660 Sangat Baik

PH8 0,524 Sangat Baik

PH9 0,617 Sangat Baik

PH10 0,563 Sangat Baik

PH11 0,561 Sangat Baik

PH12 0,317 Baik

PH13 0,407 Sangat Baik

PH14 0,598 Sangat Baik

PH15 0,523 Sangat Baik

PH16 0,374 Baik

PH17 0,494 Sangat Baik

PH18 0,632 Sangat Baik

PH19 0,527 Sangat Baik

PH20 0,642 Sangat Baik

PH21 0,298 Cukup

PH22 0,418 Sangat Baik

PH23 0,363 Baik

PH24 0,523 Sangat Baik

PH25 0,408 Sangat Baik

Tabel 4.3. Kriteria Daya Pembeda Instrumen Phubbing

SKALA KRITERIA NO ITEM JUMLAH

Instrumen

Phubbing

Sangat Baik

1, 6, 7, 8, 9, 10,

11, 13, 14, 15, 17,

18, 19, 20, 22, 24,

25

17

Baik 3, 4, 12, 16, 23 5

Cukup 2, 5, 21 3

Jelek - 0

Jumlah 25

Dari data diatas, terdapat 17 item yang diterima dengan sangat baik karena

berada pada indeks daya pembeda > 0,4; 5 item yang diterima dengan baik

karena berada pada indeks daya pembeda > 0,3; dan 3 item dengan kategori

cukup yang dapat diterima namun perlu direvisi yaitu item 2, 5, dan 21 karena

memiliki indeks daya pembeda masing-masing sebesar 0,253, 0,222, dan

0,298. Adapun item-item yang dimaksud adalah:

66

Tabel 4.4. Item yang Perlu Direvisi

No Item

2 Saya akan menonaktifkan telepon genggam (HP) saat sedang mengikuti

perkuliahan di kelas

5 Ketika saya sedang berkomunikasi dalam sebuah acara dan telepon genggam

(HP) saya berdering, saya akan menerima telepon tersebut dengan meminta

izin terlebih dahulu kepada lawan bicara

21 Saya akan merasa lebih cemas ketika saya tidak membawa dompet daripada

tidak membawa telepon genggam (HP) saat bepergian

2. Hasil Analisis Item Smartphone Addiction Scale-Short Version (SAS-SV)

Peneliti menganalisis 10 item dari smartphone addiction scale-short version

(SAS-SV) dengan menggunakan aplikasi ITEMAN 3.0. Peneliti menggunakan

nilai Item-Scale Correlation yang tertera pada output ITEMAN 3.0 sebagai

indeks daya pembeda. Dari hasil analisis tersebut, seluruh item dari skala ini

berada di dalam kategori sangat baik. Adapun rinciannya tertera pada table 4.5.

dan tabel 4.6. di bawah ini.

Tabel 4.5. Indeks Daya Pembeda Item SAS-SV

ITEM INDEKS DAYA

PEMBEDA Kategori

GK1 0,573 Sangat Baik

GK2 0,524 Sangat Baik

GK3 0,463 Sangat Baik

PD4 0,563 Sangat Baik

PD5 0,722 Sangat Baik

PD6 0,684 Sangat Baik

T7 0,627 Sangat Baik

T8 0,622 Sangat Baik

T9 0,569 Sangat Baik

T10 0,611 Sangat Baik

Tabel 4.6 Kriteria Daya Pembeda SAS- SV

SKALA KRITERIA NO ITEM JUMLAH

Smartphone Addiction

Scale-Short Version

(SAS-SV)

Sangat Baik 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,

8, 9, 10 10

Baik - 0

Cukup - 0

Jelek - 0

Jumlah 10

67

Dari data diatas, seluruh item pada smartphone addiction scale-short version

(SAS-SV) memiliki kriteria yang sangat baik karena berada pada indeks daya

pembeda > 0,4 sehingga seluruh item dapat diterima dan tidak ada item yang

harus direvisi maupun item yang dibuang.

3. Hasil Analisis Item Self-Regulation Scale

Peneliti menganalisis 10 item dari self-regulation scale dengan menggunakan

aplikasi ITEMAN 3.0. Peneliti menggunakan nilai Item-Scale Correlation

yang tertera pada output ITEMAN 3.0 sebagai indeks daya pembeda. Dari hasil

analisis tersebut, seluruh item dari skala ini berada di dalam kategori sangat

baik. Adapun rinciannya tertera pada table 4.7 dan tabel 4.8. di bawah ini.

Tabel 4.7. Indeks Daya Pembeda Item Self-Regulation Scale

ITEM INDEKS DAYA

PEMBEDA Kategori

SR1 0,573 Sangat Baik

SR2 0,624 Sangat Baik

SR3 0,525 Sangat Baik

SR4 0,551 Sangat Baik

SR5 0,493 Sangat Baik

SR6 0,710 Sangat Baik

SR7 0,437 Sangat Baik

SR8 0,479 Sangat Baik

SR9 0,641 Sangat Baik

SR10 0,496 Sangat Baik

Tabel 4.8. Kriteria Daya Pembeda Self-Regulation Scale

SKALA KRITERIA NO ITEM JUMLAH

Self-Regulation Scale

Sangat Baik 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,

8, 9, 10 10

Baik - 0

Cukup - 0

Jelek - 0

Jumlah 10

Dari data diatas, seluruh item pada self-regulation scale memiliki kriteria yang

sangat baik karena berada pada indeks daya pembeda > 0,4 sehingga seluruh

68

item dapat diterima dan tidak ada item yang harus direvisi maupun item yang

dibuang.

4. Hasil Analisis Item FoMO Scale

Peneliti menganalisis 8 item dari self-regulation scale dengan menggunakan

aplikasi ITEMAN 3.0. Peneliti menggunakan nilai Item-Scale Correlation

yang tertera pada output ITEMAN 3.0 sebagai indeks daya pembeda. Dari hasil

analisis tersebut, seluruh item dari skala ini berada di dalam kategori sangat

baik. Adapun rinciannya tertera pada tabel 4.9. dan tabel 4.10. di bawah ini.

Tabel 4.9. Indeks Daya Pembeda Item FoMO Scale

ITEM INDEKS DAYA

PEMBEDA Kategori

RT1 0,611 Sangat Baik

RT2 0,685 Sangat Baik

RT3 0,657 Sangat Baik

RT4 0,687 Sangat Baik

RT5 0,619 Sangat Baik

ST6 0,528 Sangat Baik

ST7 0,618 Sangat Baik

ST8 0,603 Sangat Baik

Tabel 4.10. Kriteria Daya Pembeda FoMO Scale

SKALA KRITERIA NO ITEM JUMLAH

Fomo Scale

Sangat Baik 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 8

Baik - 0

Cukup - 0

Jelek - 0

Jumlah 8

Dari data diatas, seluruh item pada FoMO scale memiliki kriteria yang sangat

baik karena berada pada indeks daya pembeda > 0,4 sehingga seluruh item

dapat diterima dan tidak ada item yang harus direvisi maupun item yang

dibuang.

69

5. Hasil Analisis Item Skala Konformitas

Peneliti menganalisis 10 item dari skala konformitas dengan menggunakan

aplikasi ITEMAN 3.0. Peneliti menggunakan nilai Item-Scale Correlation

yang tertera pada output ITEMAN 3.0 sebagai indeks daya pembeda. Dari hasil

analisis tersebut, didapatkan 8 item berada di dalam kategori sangat baik, dan

2 item berada di dalam kategori baik. Adapun rinciannya tertera pada tabel

4.11. dan tabel 4.12. di bawah ini.

Tabel 4.11. Indeks Daya Pembeda Item Skala Konformitas

ITEM INDEKS DAYA

PEMBEDA Kategori

C1 0,487 Sangat Baik

C2 0,622 Sangat Baik

C3 0,491 Sangat Baik

C4 0,652 Sangat Baik

C5 0,461 Sangat Baik

A6 0,689 Sangat Baik

A7 0,136 Sangat Baik

A8 0,629 Sangat Baik

A9 0,355 Baik

A10 0,379 Baik

Tabel 4.12. Kriteria Daya Pembeda Skala Konfromitas

SKALA KRITERIA NO ITEM JUMLAH

Skala Konformitas

Sangat Baik 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,

8 8

Baik 9, 10 2

Cukup - 0

Jelek - 0

Jumlah 10

Dari data diatas, terdapat 8 item yang diterima dengan sangat baik karena

berada pada indeks daya pembeda > 0,4 dan 2 item yang diterima dengan baik

karena berada pada indeks daya pembeda > 0,3 sehingga seluruh item dapat

diterima dan tidak ada item yang harus direvisi maupun item yang dibuang.

70

6. Hasil Analisis Item Academic Cyberloafing Scale

Peneliti menganalisis 30 item dari academic cyberloafing scale dengan

menggunakan aplikasi ITEMAN 3.0. Peneliti menggunakan nilai Item-Scale

Correlation yang tertera pada output ITEMAN 3.0 sebagai indeks daya

pembeda. Dari hasil analisis tersebut, seluruh item dari skala ini berada di

dalam kategori sangat baik. Adapun rinciannya tertera pada tabel 4.13. dan

tabel 4.14 di bawah ini.

Tabel 4.13. Indeks Daya Pembeda Item ACS

ITEM INDEKS DAYA

PEMBEDA Kategori

SH1 0,567 Sangat Baik

SH2 0,674 Sangat Baik SH3 0,631 Sangat Baik SH4 0,628 Sangat Baik SH5 0,725 Sangat Baik SH6 0,677 Sangat Baik

SH7 0,690 Sangat Baik

SH8 0,560 Sangat Baik

SH9 0,696 Sangat Baik

S10 0,699 Sangat Baik

S11 0,742 Sangat Baik

S12 0,757 Sangat Baik

S13 0,665 Sangat Baik

S14 0,594 Sangat Baik

S15 0,731 Sangat Baik

S16 0,672 Sangat Baik

RTU17 0,726 Sangat Baik

RTU18 0,695 Sangat Baik

RTU19 0,765 Sangat Baik

RTU20 0,676 Sangat Baik

RTU21 0,692 Sangat Baik

AOC22 0,606 Sangat Baik

AOC23 0,656 Sangat Baik

AOC24 0,677 Sangat Baik

AOC25 0,600 Sangat Baik

AOC26 0,638 Sangat Baik

G27 0,545 Sangat Baik

G28 0,481 Sangat Baik

G29 0,486 Sangat Baik

G30 0,593 Sangat Baik

71

Tabel 4.14. Kriteria Daya Pembeda ACS

SKALA KRITERIA NO ITEM JUMLAH

Academic

Cyberloafing Scale

Sangat Baik

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,

8, 9, 10, 11, 12,

13, 14, 15, 16, 17,

18 ,19, 20, 21, 22,

23, 24, 25, 26, 27,

28, 29, 30

30

Baik - 0

Cukup - 0

Jelek - 0

Jumlah 30

Dari data diatas, seluruh item pada academic cyberloafing scale memiliki

kriteria yang sangat baik karena berada pada indeks daya pembeda > 0,4

sehingga seluruh item dapat diterima dan tidak ada item yang harus direvisi

maupun item yang dibuang.

4.2.2 Hasil Uji Reliabilitas Tes

Pada penelitian ini, peneliti melakukan uji reliabilitas dengan model Cronbach

alpha yang diukur berdasarkan skala Cronbach alpha 0-1 dengan

menggunakan metode CTT melalui aplikasi ITEMAN 3.0.

Adapun reliabilitas Cronbach alpha untuk masing-masing skala yang

telah dilakukan analisis item adalah sebagai berikut.

Tabel 4.15. Reliabilitas Instrumen Penelitian

Skala Cronbach alpha

(reliabilitas) Kualifikasi

Phubbing Scale 0,841 Sangat Reliabel

Smartphone Addiction Scale-

Short Version (SAS-SV) 0,794 Sangat Reliabel

Self-Regulation Scale (SRS) 0,746 Sangat Reliabel

FoMO Scale 0,791 Sangat Reliabel

Skala konformitas 0,642 Reliabel

Academic Cyberloafing Scale 0,953 Sangat Reliabel

4.2.3 Hasil Uji Validitas Konstruk

1. Uji Validitas Konstruk Phubbing

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory Factor

Analysis terhadap 25 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar bahwa

72

skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala tersebut

hanya mengukur phubbing. Dari hasil analisis yang dilakukan dengan model

unidimensional, didapatkan hasil yang tidak fit dengan nilai Chi-

square=2365,51, df=275, P-Value=0,00000, RMSEA=0,188. Oleh sebab itu,

peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang dimiliki oleh model,

dimana parameter tersebut adalah parameter theta delta atau parameter

kesalahan pengukuran dengan membebaskan parameter tersebut berkorelasi

satu dengan yang lainnya sehingga diperoleh model fit seperti yang tertera pada

gambar 4.1.

Gambar 4.1. Path Diagram Instrumen Phubbing

73

Pada gambar 4.1, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-Value

= 0,05969) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang artinya

model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur

satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah phubbing.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur variabel phubbing atau ada item

yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam langkah

selanjutnya / analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel 4.16 sebagai

berikut:

Tabel 4.16. Uji Validitas Konstruk Phubbing

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

PH1 0,37 0,07 5,63 V

PH2 0,15 0,07 2,14 V

PH3 0,45 0,06 6,93 V

PH4 0,29 0,07 4,21 V

PH5 0,11 0,07 1,65 X

PH6 0,58 0,06 9,26 V

PH7 0,93 0,05 17,82 V

PH8 0,75 0,06 12,90 V

PH9 0,88 0,05 16,33 V

PH10 0,75 0,06 12,74 V

PH11 0,57 0,06 8,96 V

PH12 0,40 0,07 5,71 V

PH13 0,56 0,06 8,80 V

PH14 0,65 0,06 10,51 V

PH15 0,37 0,07 5,42 V

PH16 0,14 0,07 2,05 V

PH17 0,34 0,07 5,03 V

PH18 0,34 0,07 4,87 V

PH19 0,20 0,07 2,98 V

PH20 0,35 0,07 5,32 V

PH21 0,19 0,07 2,65 V

PH22 0,23 0,07 3,30 V

PH23 0,22 0,07 3,30 V

PH24 0,35 0,06 5,41 V

PH25 0,29 0,07 4,09 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.16 diatas, dapat dilihat bahwa seluruh item memiliki

muatan faktor loading yang positif dan terdapat satu buah item yang tidak

74

signifikan (T-Value < 1,96). Item tersebut adalah item 5 dengan nilai t-value =

1,65. Item tersebut tidak valid sehingga harus didrop. Artinya, item tersebut

tidak mengukur apa yang hendak diukur yang dalam hal ini adalah phubbing

sehingga item tersebut harus dibuang dan tidak diikutsertakan dalam analisis

data penelitian. Namun, apabila hasil dari dua metode lainnya signifikan, maka

item tersebut akan dipertimbangkan untuk diikutsertakan dalam analisis data.

2. Uji Validitas Konstruk Smartphone Addiction

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory Factor

Analysis terhadap 10 item smartphone addiction scale-short version (SAS-SV)

dengan menggunakan model multifactorial. Pemilihan model multifactorial

karena smartphone addiction memiliki tiga dimensi, yaitu gangguan kehidupan

sehari-hari, penarikan diri, dan toleransi. Analisis faktor dengan menggunakan

model multifactorial bertujuan untuk melihat apakah benar bahwa skala ini

bersifat multidimensional, artinya adalah benar bahwa skala tersebut mengukur

dimensi-dimensi yang dimiliki oleh smartphone addiction. Dari hasil analisis

yang dilakukan dengan model multifactorial, didapatkan hasil yang tidak fit

dengan nilai Chi-square=106,11; df=32; P-Value=0,00000, RMSEA=0,104.

Oleh sebab itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang

dimiliki oleh model, dimana parameter tersebut adalah parameter theta delta

atau parameter kesalahan pengukuran dengan membebaskan parameter

tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya sehingga diperoleh model fit

seperti yang tertera pada gambar 4.2.

75

Gambar 4.2. Path Diagram SAS-SV

Pada gambar 4.2, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-Value

= 0,11046) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang artinya

model dengan multidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur

tiga dimensi yang dimiliki oleh smartphone addiction.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur variabel smartphone addiction

atau ada item yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam

langkah selanjutnya yaitu analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel

4.17. sebagai berikut:

Tabel 4.17. Uji Validitas Konstruk SAS-SV

Dimensi Item Muatan Faktor

Loading

Std.

Error T-Value

Signifikan

Gangguan

kehidupan sehari-

hari

GK1 0,78 0,08 9,26 V

GK2 0,58 0,07 7,71 V

GK3 0,47 0,09 5,15 V

Penarikan diri

PD4 0,54 0,07 7,69 V

PD5 0,76 0,06 12,04 V

PD6 0,78

0,06 12,30 V

Toleransi

T7 0,74 0,06 11,42 V

T8 0,73 0,06 11,32 V

T9 0,56 0,07 8,11 V

T10 0,52 0,07 7,37 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

76

Berdasarkan tabel 4.17 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur dimensi-

dimensi yang dimiliki oleh smartphone addiction. Dengan demikian, seluruh

item dari smartphone addiction scale-short version (SAS-SV) dapat digunakan

dalam analisis data dan tidak ada item yang harus dibuang / didrop.

3. Uji Validitas Konstruk Self-Regulation

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory Factor

Analysis terhadap 10 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar bahwa

skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala tersebut

hanya mengukur self-regulation. Dari hasil analisis yang dilakukan dengan

model unidimensional, didapatkan hasil yang tidak fit dengan nilai Chi-

square=187,69, df=35, P-Value=0,00000, RMSEA=0,142. Oleh sebab itu,

peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang dimiliki oleh model,

dimana parameter tersebut adalah parameter kesalahan pengukuran dengan

membebaskan parameter tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya

sehingga diperoleh model fit seperti yang tertera pada gambar 4.3.

Gambar 4.3. Path Diagram SRS

77

Pada gambar 4.3, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-Value

= 0,10337) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang artinya

model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur

satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah self-regulation.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur variabel self-regulation atau ada

item yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam langkah

selanjutnya / analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel 4.18. sebagai

berikut:

Tabel 4.18. Uji Validitas Konstruk SRS

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

SR1 0,53 0,07 8,12 V

SR2 0,63 0,06 9,87 V

SR3 0,71 0,07 10,57 V

SR4 0,57 0,07 8,68 V

SR5 0,36 0,07 5,39 V

SR6 0,81 0,06 12,86 V

SR7 0,41 0,07 5,63 V

SR8 0,50 0,07 7,58 V

SR9 0,62 0,07 8,88 V

SR10 0,50 0,07 7,64 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.18 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur apa yang

hendak diukur dalam hal ini adalah self-regulation. Dengan demikian, seluruh

item dari self-regulation scale dapat digunakan dalam analisis data dan tidak

ada item yang harus dibuang / didrop.

78

4. Uji Validitas Konstruk FoMO

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory Factor

Analysis terhadap 8 item FoMO Scale dengan menggunakan model

multifactorial. Pemilihan model multifactorial karena FoMO memiliki dua

dimensi, yaitu tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan relatedness dan

tidak terpenuhinya kebutuhan psikologis akan self. Analisis faktor dengan

menggunakan model multifactorial bertujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat multidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut mengukur dimensi-dimensi yang dimiliki oleh FoMO. Dari hasil

analisis yang dilakukan dengan model multifactorial, didapatkan hasil yang

tidak fit dengan nilai Chi-square=161,23; df=19; P-Value=0,00000,

RMSEA=0,186. Oleh sebab itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap

parameter yang dimiliki oleh model, dimana parameter tersebut adalah

parameter theta delta atau parameter kesalahan pengukuran dengan

membebaskan parameter tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya

sehingga diperoleh model fit seperti yang tertera pada gambar 4.4.

Gambar 4.4. Path Diagram FoMO Scale

79

Pada gambar 4.4, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-Value

= 0,11464) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang artinya

model dengan multidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur

dua dimensi yang dimiliki oleh FoMO.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur variabel FoMO atau ada item yang

harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam langkah selanjutnya

yaitu analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel 4.19. sebagai berikut:

Tabel 4.19. Uji Validitas Konstruk FoMO Scale

Dimensi Item Muatan Faktor

Loading

Std.

Error T-Value

Signifikan

Tidak terpenuhinya

kebutuhan psikologi

akan relatedness

RT1 0,56 0,06 8,67 V

RT2 0,75 0,06 12,04 V

RT3 0,54 0,08 6,52 V

RT4 0,86 0,06 14,12 V

RT5 0,55 0,06 8,51 V

Tidak terpenuhinya

kebutuhan psikologi

akan self

ST6 0,45 0,07 6,09 V

ST7 0,61 0,08 7,26 V

ST8 0,57 0,08 7,09 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.20 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur dimensi-

dimensi yang dimiliki oleh FoMO. Dengan demikian, seluruh item dari FoMO

scale dapat digunakan dalam analisis data dan tidak ada item yang harus

dibuang / didrop.

5. Uji Validitas Konstruk Konformitas

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory Factor

Analysis terhadap 10 item skala konformitas dengan menggunakan model

80

multifactorial. Pemilihan model multifactorial karena konformitas memiliki

dua dimensi, yaitu compliance dan acceptance. Analisis faktor dengan

menggunakan model multifactorial bertujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat multidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut mengukur dimensi-dimensi yang dimiliki oleh konformitas. Dari hasil

analisis yang dilakukan dengan model multifactorial, didapatkan hasil yang

tidak fit dengan nilai Chi-square=233,83; df=34; P-Value=0,00000,

RMSEA=0,165. Oleh sebab itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap

parameter yang dimiliki oleh model, dimana parameter tersebut adalah

parameter theta delta atau parameter kesalahan pengukuran dengan

membebaskan parameter tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya

sehingga diperoleh model fit seperti yang tertera pada gambar 4.5.

Gambar 4.5. Path Diagram Skala Konformitas

Pada gambar 4.5, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-Value

= 0,06247) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang artinya

model dengan multidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur

dua dimensi yang dimiliki oleh konformitas.

81

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur variabel konformitas atau ada item

yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam langkah

selanjutnya yaitu analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel 4.20.

sebagai berikut:

Tabel 4.20. Uji Validitas Konstruk Skala Konformitas

Dimensi Item Muatan Faktor

Loading

Std.

Error T-Value

Signifikan

Compliance

C1 0,47 0,07 6,97 V

C2 0,64 0,06 9,95 V

C3 0,72 0,06 11,60 V

C4 0,79 0,06 13,12 V

C5

0,39 0,07 5,37 V

Acceptance

A6 0,74 0,06 11,95 V

A7 0,27 0,07 3,74 V

A8 0,77 0,06 12,65 V

A9 0,09 0,08 1,20 X

A10 0,13 0,07 1,72 X

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.21 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur dimensi-

dimensi yang dimiliki oleh konformitas. Dengan demikian, seluruh item dari

skala konformitas dapat digunakan dalam analisis data dan tidak ada item yang

harus dibuang / didrop.

6. Uji Validitas Konstruk Academic Cyberloafing

Pada konstruk academic cyberloafing, peneliti menguji lima dimensi yang

dimiliki oleh academic cyberloafing secara terpisah dengan model

unidimensional. Kelima dimensi tersebut adalah sharing, shopping, real-time

updating, accessing online content, dan gaming / gambling.

82

a. Sharing

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory

Factor Analysis terhadap 9 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut hanya mengukur sharing. Dari hasil analisis yang dilakukan

dengan model unidimensional, didapatkan hasil yang tidak fit dengan nilai

Chi-square=85,35, df=27, P-Value=0,00000, RMSEA=0,100. Oleh sebab

itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang dimiliki oleh

model, dimana parameter tersebut adalah parameter theta delta atau

parameter kesalahan pengukuran dengan membebaskan parameter

tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya sehingga diperoleh model

fit seperti yang tertera pada gambar 4.6.

Gambar 4.6. Path Diagram Dimensi Sharing dari ACS

Pada gambar 4.6, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-

Value = 0,05798) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang

83

artinya model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item

mengukur satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah sharing.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur dimensi sharing atau ada item

yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam langkah

selanjutnya / analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel 4.21.

sebagai berikut:

Tabel 4.21. Uji Validitas Konstruk Sharing

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

SH1 0,80 0,06 13,99 V

SH2 0,82 0,06 14,59 V

SH3 0,86 0,05 15,75 V

SH4 0,90 0,05 17,06 V

SH5 0,81 0,06 14,25 V

SH6 0,85 0,06 15,48 V

SH7 0,78 0,06 13,33 V

SH8 0,74 0,06 12,55 V

SH9 0,77 0,06 13,30 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.21 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur apa

yang hendak diukur dalam hal ini adalah sharing. Dengan demikian,

seluruh item dari dimensi sharing dapat digunakan dalam analisis data dan

tidak ada item yang harus dibuang / didrop.

b. Shopping

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory

Factor Analysis terhadap 7 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut hanya mengukur shopping. Dari hasil analisis yang dilakukan

84

dengan model unidimensional, didapatkan hasil yang tidak fit dengan nilai

Chi-square=334,61, df=14, P-Value=0,00000, RMSEA=0,326. Oleh

sebab itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang dimiliki

oleh model, dimana parameter tersebut adalah parameter theta delta atau

parameter kesalahan pengukuran dengan membebaskan parameter

tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya sehingga diperoleh model

fit seperti yang tertera pada gambar 4.7.

Gambar 4.7. Path Diagram Dimensi Shopping dari ACS

Pada gambar 4.7, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05

(P-Value = 0,37885) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data,

yang artinya model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh

item mengukur satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah

shopping.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur dimensi shopping atau ada

item yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan dalam

langkah selanjutnya / analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam tabel

4.22. sebagai berikut:

85

Tabel 4.22. Uji Validitas Konstruk Shopping

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

S1 0,89 0,05 16,64 V

S2 0,90 0,05 16,74 V

S3 0,93 0,05 17,57 V

S4 0,76 0,06 12,80 V

S5 0,66 0,06 10,40 V

S6 0,88 0,05 16,19 V

S7 0,62 0,06 9,76 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.22 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur apa

yang hendak diukur dalam hal ini adalah shoping. Dengan demikian,

seluruh item dari dimensi shoping dapat digunakan dalam analisis data dan

tidak ada item yang harus dibuang / didrop.

c. Real-Time Updating

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory

Factor Analysis terhadap 5 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut hanya mengukur real-time updating. Dari hasil analisis yang

dilakukan dengan model unidimensional, didapatkan hasil yang tidak fit

dengan nilai Chi-square=52,53, df=5, P-Value=0,00000, RMSEA=0,210.

Oleh sebab itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang

dimiliki oleh model, dimana parameter tersebut adalah parameter

kesalahan pengukuran dengan membebaskan parameter tersebut

berkorelasi satu dengan yang lainnya sehingga diperoleh model fit seperti

yang tertera pada gambar 4.8.

86

Gambar 4.8. Path Diagram Dimensi RTU dari ACS

Pada gambar 4.8, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-

Value = 0,99111) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang

artinya model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item

mengukur satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah real-time

updating.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur dimensi real-time updating

atau ada item yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan

dalam langkah selanjutnya / analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam

tabel 4.23. sebagai berikut:

Tabel 4.23. Uji Validitas Konstruk Real-Time Updating

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

RTU1 0,94 0,05 18,38 V

RTU2 0,99 0,05 20,21 V

RTU3 0,89 0,05 16,68 V

RTU4 0,92 0,05 17,57 V

RTU5 0,59 0,06 9,52 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.23 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur apa

87

yang hendak diukur dalam hal ini adalah real-time updating. Dengan

demikian, seluruh item dari dimensi real-time updating dapat digunakan

dalam analisis data dan tidak ada item yang harus dibuang / didrop.

d. Accessing Online Content

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory

Factor Analysis terhadap 5 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut hanya mengukur accessing online content. Dari hasil analisis yang

dilakukan dengan model unidimensional, didapatkan hasil yang tidak fit

dengan nilai Chi-square=13,34, df=5, P-Value=0,02036, RMSEA=0,088.

Oleh sebab itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap parameter yang

dimiliki oleh model, dimana parameter tersebut adalah parameter theta

delta atau parameter kesalahan pengukuran dengan membebaskan

parameter tersebut berkorelasi satu dengan yang lainnya sehingga

diperoleh model fit seperti yang tertera pada gambar 4.9.

Gambar 4.9. Path Diagram Dimensi AOC dari ACS

88

Pada gambar 4.9, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05 (P-

Value = 0,46062) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data, yang

artinya model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item

mengukur satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah accessing

online content.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah

benar bahwa keseluruhan item tersebut mengukur dimensi accessing

online content atau ada item yang harus didrop / dibuang dengan tidak

diikutsertakan dalam langkah selanjutnya / analisis data. Sebagaimana

disebutkan dalam tabel 4.24. sebagai berikut:

Tabel 4.24. Uji Validitas Konstruk Accessing Online Content

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

AOC1 0,78 0,06 13,09 V

AOC2 0,81 0,06 13,91 V

AOC3 0,80 0,06 13,06 V

AOC4 0,83 0,06 14,02 V

AOC5 0,76 0,06 12,52 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.24 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki

muatan faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh

item dapat dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar

mengukur apa yang hendak diukur dalam hal ini adalah Accessing online

content. Dengan demikian, seluruh item dari dimensi accessing online

content dapat digunakan dalam analisis data dan tidak ada item yang harus

dibuang / didrop.

89

e. Gaming / Gambling

Peneliti melakukan uji validitas konstruk dengan metode Confirmatory

Factor Analysis terhadap 4 item dengan tujuan untuk melihat apakah benar

bahwa skala ini bersifat unidimensional, artinya adalah benar bahwa skala

tersebut hanya mengukur gaming / gambling. Dari hasil analisis yang

dilakukan dengan model unidimensional, didapatkan hasil yang fit dengan

nilai Chi-square=2,95, df=2, P-Value=0,22911, RMSEA=0,047.

Gambar 4.10 Path Diagram Dimensi Gaming/Gambling

Pada gambar 4.10, nilai Chi-Square menghasilkan P-Value > 0,05

(P-Value = 0,22911) yang menunjukkan bahwa model fit dengan data,

yang artinya model dengan unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh

item mengukur satu variabel / konstruk saja yaitu dalam hal ini adalah

gaming / gambling.

Selanjutnya, peneliti melihat signifikansi item tersebut apakah benar

bahwa keseluruhan item tersebut mengukur dimensi gaming/ gambling

atau ada item yang harus didrop / dibuang dengan tidak diikutsertakan

dalam langkah selanjutnya / analisis data. Sebagaimana disebutkan dalam

tabel 4.25. sebagai berikut:

90

Tabel 4.25. Uji Validitas Konstruk Gaming / Gambling

Item Muatan Faktor Loading Std. Error T-Value Signifikan

G1 0,90 0,05 16,41 V

G2 0,94 0,05 17,89 V

G3 0,78 0,06 13,27 V

G4 0,55 0,06 8,54 V

Ket: tanda V = signifikan (T-Value > 1,96), X = tidak signifikan

Berdasarkan tabel 4.25 diatas, dapat dilihat seluruh item memiliki muatan

faktor loading yang positif dan t-value > 1,96 sehingga seluruh item dapat

dikatakan signifikan / valid. Artinya, seluruh item benar mengukur apa

yang hendak diukur dalam hal ini adalah gaming / gambling. Dengan

demikian, seluruh item dari dimensi gaming / gambling dapat digunakan

dalam analisis data dan tidak ada item yang harus dibuang / didrop.

4.2.4 Hasil Kalibrasi Parameter Item dengan Rasch Measurement Model

1. Analisis Item Instrumen Phubbing

Sebelum melakukan analisis item instrumen phubbing, peneliti melakukan

analisis person terlebih dahulu untuk seleksi person yang tidak fit / misfit. Dari

tabel 6 output winstep didapatkan 16 orang / responden yang tidak fit dari total

responden 217 orang (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau PT MEA

Corr. ≤ 0,00). Daftar responden tersebut terdapat pada tabel 4.26.

Selanjutnya, peneliti mengeliminasi 16 responden yang tidak fit dengan cara

membuat file pdl (person deleted) dan dengan menambahkan syntax PDFIL

sehingga keluar output tabel yang baru. Kemudian, peneliti memilih untuk

membuka tabel 10 (Item/ ACT: fit order) untuk melakukan seleksi item. Dari

hasil analisis seleksi item instrumen phubbing, tidak ada item yang misfit /

91

tidak fit. Berikut rincian hasil seleksi item instrumen phubbing yang dijelaskan

dalam tabel 4.27.

Tabel 4.26. Tabel Person Misfit dari Instrumen Phubbing NO MEASURE MNSQ OUTFIT PTMEA Corr.

154 0,72 4,63 0,45

173 -1,93 3,38 0,05

203 -0,87 2,81 0,38

53 -2,28 2,38 0,44

3 1,14 2,36 0,22

23 1,14 2,36 0,22

159 -1,38 2,19 0,23

120 1,14 2,10 0,23

144 0,32 2,18 0,50

195 -0,48 2,18 0,06

141 1,03 2,14 0,37

26 1,57 2,04 0,30

129 -2,52 2,10 0,33

151 -0,77 2,04 0,47

105 -1,08 2,00 0,57

126 -0,57 2,03 0,40

Tabel 4.27. Analisis Item Rasch Model Instrumen Phubbing

ITEM OUTFIT PT-MEASURE

CORR.

SIGN

(FIT) MNSQ ZSTD

PH1 0,95 -0,5 0,41 √

PH2 1,39 3,7 0,31 √

PH3 0,93 -0,7 0,30 √

PH4 0,96 -0,4 0,27 √

PH5 1,47 4,6 0,24 √

PH6 0,81 -2,1 0,51 √

PH7 0,59 -5,0 0,61 √

PH8 0,74 -2,9 0,50 √

PH9 0,63 -4,4 0,62 √

PH10 0,82 -1,9 0,52 √

PH11 0,96 -0,4 0,49 √

PH12 0,98 -0,1 0,34 √

PH13 0,75 -2,9 0,42 √

PH14 0,61 -4,7 0,53 √

PH15 1,11 1,1 0,45 √

PH16 1,36 3,3 0,40 √

PH17 0,62 -4,6 0,54 √

PH18 1,18 1,8 0,67 √

PH19 1,05 0,6 0,57 √

PH20 0,96 -0,4 0,67 √

PH21 1,99 8,2 0,27 √

PH22 0,90 -1,0 0,42 √

PH23 1,13 1,3 0,39 √

PH24 1,08 0,9 0,55 √

PH25 1,05 0,5 0,34 √

Ket: tanda √ = signifikan (MNSQ < 2; PT-MEASURE CORR > 0,00), X =

tidak signifikan

92

Dari tabel 4.27 diatas, dapat dijelaskan bahwa seluruh item instrumen

phubbing lolos dari seleksi item karena memiliki nilai MNSQ OUTPUT

dibawah 0,2 dan nilai PT MEASURE Corr diatas 0,000. Artinya, seluruh item

pada instrumen phubbing fit / signifikan sehingga tidak ada item yang dibuang

atau tidak diikutsertakan dalam analisis data.

2. Analisis Item Smartphone Addiction Scale-Short Version (SAS-SV)

Sebelum melakukan analisis item SAS-SV, peneliti melakukan analisis person

terlebih dahulu untuk seleksi person yang tidak fit / misfit. Dari tabel 6 output

winstep didapatkan 19 orang / responden yang tidak fit dari total responden

217 orang (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau PT MEA Corr. ≤

0,00). Daftar responden tersebut terdapat pada tabel 4.28.

Selanjutnya, peneliti mengeliminasi data dari 19 responden yang tidak fit

dengan cara membuat file pdl (person deleted) dan dengan menambahkan

syntax PDFIL sehingga keluar output tabel yang baru. Kemudian, peneliti

memilih untuk membuka tabel 10 (Item/ ACT: fit order) untuk melakukan

seleksi item. Dari hasil analisis seleksi item SAS-SV, tidak ada item yang

misfit / tidak fit. Berikut rincian hasil seleksi item SAS-SV yang dijelaskan

dalam tabel 4.29.

93

Tabel 4.28. Tabel Person Misfit dari SAS-SV NO MEASURE MNSQ OUTFIT PTMEA Corr.

154 -3,94 3,64 0,06

141 -0,83 3,81 -0,11

102 -2,75 3,17 -0,08

132 -0,54 3,03 0,07

173 -3,11 2,57 0,32

26 -0,54 2,74 0,64

3 -0,24 2,61 0,00

23 -0,24 2,61 0,00

166 -1,44 2,54 0,11

112 -3,11 2,54 0,13

56 0,04 2,38 0,57

147 -1,44 2,34 0,23

98 0,04 2,27 0,65

108 -3,50 2,24 0,03

203 -0,83 2,20 0,62

10 0,62 219 -0,24

41 2,08 2,05 0,68

135 -1,76 2,09 0,22

182 1,49 2,06 -0,13

Tabel 4.29. Analisis Item Rasch Model SAS-SV

ITEM OUTFIT PT-MEASURE

CORR.

SIGN

(FIT) MNSQ ZSTD

SA1 1,14 1,4 0,54 √

SA2 1,21 1,9 0,53 √

SA3 1,33 3,0 0,49 √

SA4 1,04 0,4 0,57 √

SA5 0,72 -3,0 0,73 √

SA6 0,65 -3,9 0,68 √

SA7 0,89 -1,1 0,67 √

SA8 0,85 -1,6 0,67 √

SA9 0,91 -0,9 0,58 √

SA10 1,24 2,2 0,65 √

Ket: tanda √ = signifikan (MNSQ < 2; PT-MEASURE CORR > 0,00), X =

tidak signifikan

Dari tabel 4.29 diatas, dapat dijelaskan bahwa seluruh item SAS-SV

lolos dari seleksi item karena memiliki nilai MNSQ OUTPUT dibawah 0,2 dan

nilai PT MEASURE Corr diatas 0,000. Artinya, seluruh item pada SAS-SV fit

/ signifikan sehingga tidak ada item yang dibuang atau tidak diikutsertakan

dalam analisis data.

94

3. Analisis Item Self-Regulation Scale

Sebelum melakukan analisis item Self-Regulation Scale, peneliti melakukan

analisis person terlebih dahulu untuk seleksi person yang tidak fit / misfit. Dari

tabel 6 output winstep didapatkan 18 orang / responden yang tidak fit dari total

responden 217 orang (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau PT MEA

Corr. ≤ 0,00). Daftar responden tersebut terdapat pada tabel 4.30.

Selanjutnya, peneliti mengeliminasi data dari 18 responden yang tidak fit

dengan cara membuat file pdl (person deleted) dan dengan menambahkan

syntax PDFIL sehingga keluar output tabel yang baru. Kemudian, peneliti

memilih untuk membuka tabel 10 (Item/ ACT: fit order) untuk melakukan

seleksi item. Dari hasil analisis seleksi item self-regulation scale, tidak ada

item yang misfit / tidak fit. Berikut rincian hasil seleksi item self-regulation

scale yang dijelaskan dalam tabel 4.31.

Tabel 4.30. Tabel Person Misfit dari SRS NO MEASURE MNSQ OUTFIT PTMEA Corr.

159 -0,03 5,79 -0,41

176 1,22 5,35 0,89

26 -0,03 4,83 0,16

22 2,59 4,60 0,27

102 -2,55 4,08 -0,36

116 -1,34 3,59 -0,50

53 1,22 3,06 0,87

174 2,14 3,21 0,67

154 4,85 2,53 0,73

179 1,22 2,64 0,80

111 2,59 2,56 0,68

69 2,14 2,46 0,05

118 1,22 2,28 0,29

132 -0,38 2,25 0,54

65 -1,34 2,16 0,55

212 0,36 2,18 0,57

10 -0,38 2,01 0,83

155 1,68 2,01 0,13

95

Tabel 4.31. Analisis Item Rasch Model SRS

ITEM OUTFIT PT-MEASURE

CORR.

SIGN

(FIT) MNSQ ZSTD

SR1 1,12 1,0 0,57 √

SR2 1,00 0,1 0,61 √

SR3 0,94 -0,4 0,54 √

SR4 0,82 -1,3 0,49 √

SR5 1,03 0,3 0,58 √

SR6 0,68 -3,0 0,69 √

SR7 1,25 2,3 0,54 √

SR8 0,92 -0,5 0,46 √

SR9 0,88 -1,1 0,67 √

SR10 1,08 0,6 0,55 √

Ket: tanda √ = signifikan (MNSQ < 2; PT-MEASURE CORR > 0,00), X =

tidak signifikan

Dari tabel 4.31. diatas, dapat dijelaskan bahwa seluruh item self-

regulation lolos dari seleksi item karena memiliki nilai MNSQ OUTPUT

dibawah 0,2 dan nilai PT MEASURE Corr diatas 0,000. Artinya, seluruh item

pada skala self-regulation scale fit / signifikan sehingga tidak ada item yang

dibuang atau tidak diikutsertakan dalam analisis data.

4. Analisis Item FoMO Scale

Sebelum melakukan analisis item FoMO scale, peneliti melakukan analisis

person terlebih dahulu untuk seleksi person yang tidak fit / misfit. Dari tabel 6

output winstep didapatkan 20 orang / responden yang tidak fit dari total

responden 217 orang (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau PT MEA

Corr. ≤ 0,00). Daftar responden tersebut terdapat pada tabel 4.32.

Selanjutnya, peneliti mengeliminasi data dari 20 responden yang tidak fit

dengan cara membuat file pdl (person deleted) dan dengan menambahkan

syntax PDFIL sehingga keluar output tabel yang baru. Kemudian, peneliti

memilih untuk membuka tabel 10 (Item/ ACT: fit order) untuk melakukan

seleksi item. Dari hasil analisis seleksi item FoMO scale, tidak ada item yang

96

misfit / tidak fit. Berikut rincian hasil seleksi item FoMO scale yang dijelaskan

dalam tabel 4.33.

Tabel 4.32. Tabel Person Misfit dari FoMO Scale NO MEASURE MNSQ OUTFIT PTMEA Corr.

154 2,37 5,34 0,24

22 -0,04 5,27 0,70

10 -0,42 4,18 0,27

141 -0,04 3,96 0,04

53 -0,80 3,73 0,71

68 -1,96 3,62 0,73

102 -0,42 3,43 -0,11

118 0,74 3,17 0,38

43 1,94 30,8 0,41

63 1,53 3,09 -0,28

91 0,74 2,98 0,49

195 -0,42 3,87 0,21

111 -0,04 2,72 0,71

212 -2,78 2,48 0,11

148 -0,04 2,38 0,53

213 -0,04 2,30 0,15

174 3,80 2,33 -0,55

101 1,94 2,31 0,48

38 1,53 2,22 0,32

41 2,73 2,01 -0,13

Tabel 4.33. Analisis Item Rasch Model FoMO Scale

ITEM OUTFIT PT-MEASURE

CORR.

SIGN

(FIT) MNSQ ZSTD

F1 1,12 1,1 0,69 √

F2 0,80 -2,0 0,74 √

F3 1,19 1,7 0,63 √

F4 0,77 -2,3 0,75 √

F5 0,99 -0,1 0,67 √

F6 1,06 0,6 0,64 √

F7 0,88 -1,0 0,67 √

F8 1,05 0,5 0,63 √

Ket: tanda √ = signifikan (MNSQ < 2; PT-MEASURE CORR > 0,00), X =

tidak signifikan

Dari tabel 4.33 diatas, dapat dijelaskan bahwa seluruh item FoMO scale

lolos dari seleksi item karena memiliki nilai MNSQ OUTPUT dibawah 0,2 dan

nilai PT MEASURE Corr diatas 0,000. Artinya, seluruh item pada skala FoMO

fit / signifikan sehingga tidak ada item yang dibuang atau tidak diikutsertakan

dalam analisis data.

97

5. Analisis Item Skala Konformitas

Sebelum melakukan analisis item skala konformitas, peneliti melakukan

analisis person terlebih dahulu untuk seleksi person yang tidak fit / misfit. Dari

tabel 6 output winstep didapatkan 13 orang / responden yang tidak fit dari total

responden 217 orang (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00 dan/atau PT MEA

Corr. ≤ 0,00). Daftar responden tersebut terdapat pada tabel 4.34.

Selanjutnya, peneliti mengeliminasi data dari 13 responden yang tidak fit

dengan cara membuat file pdl (person deleted) dan dengan menambahkan

syntax PDFIL sehingga keluar output tabel yang baru. Kemudian, peneliti

memilih untuk membuka tabel 10 (Item/ ACT: fit order) untuk melakukan

seleksi item. Dari hasil analisis seleksi item skala konformitas, tidak ada item

yang misfit / tidak fit. Berikut rincian hasil seleksi item skala konformitas yang

dijelaskan dalam tabel 4.35.

Tabel 4.34. Tabel Person Misfit dari skala konformitas NO MEASURE MNSQ OUTFIT PTMEA Corr.

144 -2,57 6,40 0,17

116 0,30 5,25 -0,45

135 -2,22 2,56 0,39

102 -2,22 3,13 -0,60

1 -1,59 3,02 0,30

68 -0,75 2,74 0,56

62 -1,89 2,62 0,49

160 -3,43 2,81 0,42

26 -0,23 2,76 0,18

141 0,04 2,49 0,70

197 -1,02 2,62 0,23

203 -0,49 2,05 0,86

41 -1,30 2,08 0,25

98

Tabel 4.35. Analisis Item Rasch Model Skala Konformitas

ITEM OUTFIT PT-MEASURE

CORR.

SIGN

(FIT) MNSQ ZSTD

K1 0,79 -2,4 0,52 √

K2 0,76 -2,8 0,62 √

K3 0,78 -1,4 0,54 √

K4 0,75 -2,7 0,66 √

K5 1,25 2,6 0,52 √

K6 0,74 -3,1 0,74 √

K7 1,29 2,6 0,12 √

K8 0,78 -2,6 0,62 √

K9 1,28 2,7 0,36 √

K10 1,27 2,6 0,36 √

Ket: tanda √ = signifikan (MNSQ < 2; PT-MEASURE CORR > 0,00), X =

tidak signifikan

Dari tabel 4.35 diatas, dapat dijelaskan bahwa seluruh item skala konformitas

lolos dari seleksi item karena memiliki nilai MNSQ OUTPUT dibawah 0,2 dan

nilai PT MEASURE Corr diatas 0,000. Artinya, seluruh item pada skala

konformitas fit / signifikan sehingga tidak ada item yang dibuang atau tidak

diikutsertakan dalam analisis data.

6. Analisis Item Academic Cyberloafing Scale

Sebelum melakukan analisis item academic cyberloafing scale, peneliti

melakukan analisis person terlebih dahulu untuk seleksi person yang tidak fit /

misfit. Dari tabel 6 output winstep didapatkan 31 orang / responden yang tidak

fit dari total responden 217 orang (dalam hal ini MNSQ OUTFIT ≥2,00

dan/atau PT MEA Corr. ≤ 0,00). Daftar responden tersebut terdapat pada tabel

4.36.

99

Tabel 4.36. Tabel Person Misfit dari ACS NO MEASURE MNSQ OUTFIT PTMEA Corr.

129 -5,44 6,20 -0,25

154 -4,99 4,82 -0,07

159 1,32 4,29 -0,37

68 -1,91 3,55 0,23

53 -2,91 3,49 0,11

58 -1,61 3,49 0,69

116 -0,85 3,17 -0,06

10 1,32 3,03 0,40

3 1,24 2,83 0,56

23 1,24 2,83 0,56

212 -3,17 2,42 0,33

65 -1,32 2,74 0,37

153 -1,71 2,54 0,70

26 -3,30 2,26 0,34

144 0,11 2,63 0,61

102 -0,94 2,55 -0,10

197 -1,91 2,44 0,35

160 -1,81 2,44 0,41

62 -1,13 2,39 0,61

195 -1,13 2,29 0,46

132 -1,13 2,29 0,35

141 -2,22 2,12 0,56

109 -3,17 2,20 0,42

142 -1,71 2,10 0,69

152 0,52 2,16 0,49

166 0,11 2,14 0,37

61 -1,03 2,13 0,08

32 -2,67 2,04 0,27

77 -0,76 2,10 0,47

145 -1,91 2,02 0,52

182 -1,61 2,02 0,62

Selanjutnya, peneliti mengeliminasi data dari 31 responden yang tidak fit

dengan cara membuat file pdl (person deleted) dan dengan menambahkan

syntax PDFIL sehingga keluar output tabel yang baru. Kemudian, peneliti

memilih untuk membuka tabel 10 (Item/ ACT: fit order) untuk melakukan

seleksi item. Dari hasil analisis seleksi item academic cyberloafing scale, tidak

ada item yang misfit / tidak fit. Berikut rincian hasil seleksi item academic

cyberloafing scale yang dijelaskan dalam table 4. 37.

100

Tabel 4.37. Analisis Item Rasch Model ACS

ITEM OUTFIT PT-MEASURE

CORR.

SIGN

(FIT) MNSQ ZSTD

CL1 1,08 0,8 0,68 √

CL2 0,99 0,0 0,70 √

CL3 1,03 0,3 0,68 √

CL4 0,97 -0,3 0,70 √

CL5 0,73 -2,5 0,75 √

CL6 0,78 -2,1 0,72 √

CL7 0,69 -2,9 0,74 √

CL8 1,31 2,9 0,63 √

CL9 0,90 -0,9 0,74 √

CL10 0,70 -2,6 0,74 √

CL11 0,74 -2,2 0,76 √

CL12 0,72 -2,6 0,78 √

CL13 0,72 -2,2 0,67 √

CL14 0,78 -1,8 0,70 √

CL15 0,71 -2,5 0,75 √

CL16 0,92 -0,6 0,70 √

CL17 0,87 -1,0 0,72 √

CL18 0,83 -1,3 0,73 √

CL19 0,65 -3,0 0,74 √

CL20 1,07 0,6 0,70 √

CL21 0,80 -1,7 0,72 √

CL22 1,34 2,8 0,62 √

CL23 1,10 0,8 0,72 √

CL24 1,03 0,3 0,72 √

CL25 1,31 2,5 0,68 √

CL26 1,45 4,0 0,67 √

CL27 1,07 0,4 0,55 √

CL28 1,22 1,2 0,48 √

CL29 1,25 1,7 0,54 √

CL30 1,40 2,8 0,61 √

Ket: tanda √ = signifikan (MNSQ < 2; PT-MEASURE CORR > 0,00), X =

tidak signifikan

Dari tabel 4.37 diatas, dapat dijelaskan bahwa seluruh item academic

cyberloafing scale lolos dari seleksi item karena memiliki nilai MNSQ

OUTPUT dibawah 0,2 dan nilai PT MEASURE Corr diatas 0,000. Artinya,

seluruh item pada academic cyberloafing scale fit / signifikan sehingga tidak

ada item yang dibuang atau tidak diikutsertakan dalam analisis data.

101

4.3. Kesimpulan Hasil Analisis Psikometrik

Dari hasil uji validitas item dengan menggunakan tiga metode diatas, terdapat

beberapa item yang perlu diperhatikan. Item-item tersebut adalah item yang tidak

valid / yang harus di revisi berdasarkan hasil dari analisis salah satu metode yang

digunakan dalam penelitian ini. item-item tersebut dijelaskan didalam tabel 4.38.

Tabel 4.38. Tabel Item yang Bermasalah

ITEM SKALA

INDEKS

DAYA

PEMBEDA

T-VALUE MNSQ

OUTFIT Kesimpulan

PH2 Phubbing 0,253 2,14 1,39 Digunakan

PH5 Phubbing 0,222 1,65 1,47 Dibuang /

didrop

PH21 Phubbing 0,298 2,65 1,99 Digunakan

A9 Konformitas 0,355 1,20 1,28 Dibuang /

didrop

A10 Konformitas 0,379 1,72 1,27 Dibuang /

didrop

Ket: valid=indeks daya pembeda > 0,3; T-Value > 1,96; MNSQ OUTFIT < 2,00

Dari tabel 4.38 diatas, dapat diartikan bahwa terdapa lima item yang memiliki

masalah pada instrumen penelitian berdasarkan dari hasil analisis psikometrik.

Adapun lima item tersebut adalah PH2, PH5, dan PH21 (item2, item5, dan item21

pada instrument phubbing), serta A9 dan A10 (item9 dan item10 pada skala

konformitas). Dari kelima item tersebut, dua diantaranya masih dapat diterima oleh

peneliti untuk digunakan pada analisis data. Adapun item tersebut adalah PH2 dan

PH21. Item tersebut masih dapat ditoleransi karena hasil dari analisis didapatkan

nilai t-value dan outfit sesuai dengan kriteria. Selain itu, masalah yang terdapat pada

item PH2 dan PH21 terdapat pada indeks daya pembeda yang kurang dari 0,3.

Namun demikian, PH2 dan PH21 masih berada dalam kategori cukup pada kriteria

daya pembeda dan masih dapat diterima dengan syarat item perlu direvisi. Untuk

item A9 dan A10 memiliki nilai memiliki nilai t-value < 1,96. Hasil tersebut

102

didapatkan dari hasil uji validitas konstruk dengan metode CFA. Artinya adalah

item A9 dan A10 tidak signifikan / tidak valid dalam mengukur konstruk

konformitas. Oleh karena itu item A9 dan A10 perlu untuk dibuang walaupun

memiliki nilai indeks daya pembeda dan OUTFIT yang sesuai dengan kriteria.

Untuk item PH5, selain memiliki nilai indeks daya pembeda < 0,3, item tersebut

juga memiliki nilai t-value < 1,96. Oleh karena itu, item PH5 juga perlu untuk

dibuang/didrop.

4.4.Hasil Analisis Deskriptif

Pada penelitian ini, penulis melakukan uji statistik deskriptif dari sampel yang

berjumlah 186 orang. Analisis deskriptif yang digunakan adalah hasil dari kalibrasi

dengan menggunakan rasch score dengan screening person yang tidak fit dari 217

orang menjadi 186 orang. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada table 4.39.

Tabel 4.39. Analisis Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

PHUBBING 186 27.25 69.11 49.1086 7.50239

SMARTPHONE

ADDICTION

186 15.02 84.25 43.7143 11.78314

SELF-REGULATION 186 24.47 88.73 54.2783 11.78299

FEAR OF MISSING OUT 186 12.53 88.05 49.8778 12.99345

KONFORMITAS 186 15.69 73.11 38.5880 9.50227

ACADEMIC

CYBERLOAFING

186 10.49 76.83 39.4224 10.49775

Valid N (listwise) 186

Berdasarkan tabel 4.39 diketahui deskripsi statistik pada setiap variabel. Kolom

minimum dan maksimum menjelaskan nilai terdendah dan tertinggi yang dimiliki

oleh responden. Berdasarkan tabel 4.30, nilai terendah terdapat pada variabel

academic cyberloafing yaitu sebesar 10,49 dengan nilai mean dan standar deviasi

masing-masing sebesar 39,4224 dan 10,49775. Nilai tertinggi terdapat pada

variabel self-regulation yaitu sebesar 88,73 dengan nilai mean dan standar deviasi

masing-masing sebesar 54,2783 dan 11,78299.

103

4.5.Hasil Kategorisasi Skor Variabel Penelitian

Berdasarkan pada skala yang digunakan pada penelitian ini, kategorisasi dalam

penelitian ini dibagi kedalam dua kategori, yaitu rendah dan tinggi. Pedoman

interpretasi skor adalah sebagai berikut:

Tabel 4.40. Pedoman Interpretasi Skor KATEGORI RUMUS

TINGGI X ≥ MEAN

RENDAH X < MEAN

Adapun kategorisasi skor masing-masing variabel adalah sebagai berikut:

1. Kategorisasi Perilaku Phubbing

Tabel 4.41. Kategorisasi Variabel Penelitian

Variabel Frekuensi (%)

Rendah Tinggi

Phubbing 56,5% 43,5%

Smartphone addiction 68,3% 31,7%

Regulasi diri 38,2% 61,8%

Fear of missing out 60,2% 39,8%

Konformitas 88,7% 11,3%

Academic cyberloafing 85,5% 14,5%

Berdasarkan tabel 4.41 dari 186 jumlah subjek penelitian, terlihat bahwa subjek

penelitian dengan skor perilaku phubbing yang rendah sebanyak 105 orang

(56,5%), sedangkan subjek penelitian dengan skor perilaku phubbing yang tinggi

sebanyak 81 orang (43,5%).

Kemudian untuk skor smartphone addiction dari 186 jumlah subjek

penelitian memiliki skor yang rendah sebanyak 127 orang (68,3%), sedangkan

subjek penelitian dengan skor smartphone addiction yang tinggi sebanyak 59 orang

(31,7%).

Untuk variabel regulasi diri skor dari 186 jumlah subjek penelitian memiliki

skor yang rendah sebanyak 71 orang (38,2%), sedangkan subjek penelitian dengan

skor regulasi diri yang tinggi sebanyak 115 orang (61,8%).

104

Untuk variabel FoMO dari 186 jumlah subjek penelitian memiliki skor yang

rendah sebanyak 112 orang (60,2%), sedangkan subjek penelitian dengan skor

FoMO yang tinggi sebanyak 74 orang (39,8%).

Untuk variabel konformitas dari 186 jumlah subjek penelitian memiliki skor

yang rendah sebanyak 165 orang (88,7%), sedangkan subjek penelitian dengan skor

konformitas yang tinggi sebanyak 21 orang (11,3%).

Untuk variabel academic cyberloafing dari 186 jumlah subjek penelitian

memiliki skor yang rendah sebanyak 159 orang (85,5%), sedangkan subjek

penelitian dengan skor academic cyberloafing yang tinggi sebanyak 27 orang

(14,5%).

4.6.Hasil Uji Analisis Regresi

Pada dasarnya, dalam regresi terdapat 3 hal yang dapat dilihat, yaitu pertama

melihat R-square (R2) yang bertujuan untuk melihat persentase (%) varians

dependent variable (DV) yang dalam hal ini adalah phubbing yang dijelaskan oleh

keseluruhan independent variable (IV). Kedua, melihat signifikansi keseluruhan IV

terhadap DV, yang ketiga yaitu melihat sumbangan masing-masing IV (R-square

change) serta signifikansinya terhadap DV. Berikut adalah tabel yang menunjukkan

nilai R2:

Tabel 4.42. Model Summary Analisis Regresi

Dependent Variable R R2 Adjusted R2 S.E

Estimate

Phubbing .606a .367 .335 6.11799

Keterangan:

R : Regresi

R2 : Koefisien determinasi

Adjusted R2 : Nilai R2 yang telah di sesuaikan

S.E. estimates : Standar eror

105

Berdasarkan tabel 4.42. di atas, dapat dilihat bahwa nilai R2 adalah 0,367 atau

36,7%. Artinya, proporsi varians dari smartphone addiction, regulasi diri, FoMO,

konformitas, academic cyberloafing, jenis kelamin, dan tingkat kuliah (grade) yang

memengaruh phubbing dalam penelitian ini adalah sebesar 36,7%, sedangkan

sisanya 63,3% dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian ini. Selain dari nilai

R2, output dari analisis regresi juga berupa nilai koefisien regresi dan

signifikansinya. Adapun tabel dari koefisien regresi adalah sebagai berikut:

Tabel 4.43. koefisien regresi Beta Std. Error t-value p-value

Smartphone

Addiction 0,509 0,045 7,203 0,000*

Self-Regulation -0,001 0,040 -0,016 0,987

Fear of Missing

Out 0,061 0,040 0,873 0,384

Konformitas 0,022 0,054 0,324 0,746

Academic

Cyberloafing 0,131 0,047 1,988 0,048*

Jenis Kelamin -0,049 1,214 -0,793 0,429

Tingkat 1 -0,072 1,335 -1,106 0,270

Tingkat 2 -0,025 1,102 -0,383 0,702

Tingkat 3 0,048 1,532 0,761 0,448

Ket: *): Signifikan (p<0,05)

Berdasarkan persamaan regresi pada tabel 4.43, hanya terdapat 2 dari 7 IV yang

signifikan memengaruhi phubbing, yaitu smartphone addiction dan academic

cyberloafing. Adapun penjelasan dari nilai koefisien regresi yang diperoleh masing-

masing IV yang signifikan adalah sebagai berikut:

1. Variabel smartphone addiction terhadap phubbing memiliki koefisien

regresi = 0,509 dan p-value = 0,000 (p < 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa

variabel smartphone addiction memiliki pengaruh terhadap phubbing

sebesar 50,9% dan signifikan (t-value = 7,203, p > 1,96). Nilai koefisien

yang positif menunjukkan arah hubungan, artinya semakin tinggi tingkat

106

smartphone addiction, maka akan semakin tinggi kemungkinan seseorang

untuk melakukan phubbing. Begitu juga sebaliknya.

2. Variabel self-regulation terhadap phubbing memiliki koefisien regresi = -

0,001 dan p-value 0,987 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel

self-regulation tidak berpengaruh terhadap phubbing.

3. Variabel fear of missing out terhadap phubbing memiliki koefisien regresi

= 0,061 dan p-value 0,384 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel

fear of missing out tidak berpengaruh terhadap phubbing.

4. Variabel konformitas terhadap phubbing memiliki koefisien regresi = 0,022

dan p-value 0,746 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel

konformitas tidak berpengaruh terhadap phubbing.

5. Variabel academic cyberloafing terhadap phubbing memiliki koefisien

regresi = 0,131 dan p-value 0,048 (p < 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa

variabel academic cyberloafing memiliki pengaruh terhadap phubbing

sebesar 13,1% dan signifikan (t-value = 1,988, p > 1,6). Nilai koefisien yang

positif menunjukkan arah hubungan, artinya semakin tinggi tingkat

academic cyberloafing, maka akan semakin tinggi kemungkinan seseorang

untuk melakukan phubbing. Begitu juga sebaliknya.

6. Variabel jenis kelamin terhadap phubbing memiliki koefisien regresi = -

0,049 dan p-value 0,429 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel

jenis kelamin tidak berpengaruh terhadap phubbing.

107

7. Variabel tingkat 1 terhadap phubbing memiliki koefisien regresi = -0,072

dan p-value 0,270 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel tingkat

1 tidak berpengaruh terhadap phubbing

8. Variabel tingkat 2 terhadap phubbing memiliki koefisien regresi = -0,025

dan p-value 0,702 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel tingkat

2 tidak berpengaruh terhadap phubbing.

9. Variabel tingkat 3 terhadap phubbing memiliki koefisien regresi = 0,048

dan p-value 0,448 (p > 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel tingkat

3 tidak berpengaruh terhadap phubbing.

Metode analisis regresi ini terdapat kelemahan, yaitu tidak dapat melihat

pengaruh tidak langsung (indirect effect) dan hanya bisa melihat hubungan antara

IV dengan DV secara langsung (direct effect), sedangkan terdapat banyak faktor

lainnya yang mempengaruhi DV diluar IV. Maka dari itu, peneliti menggunakan

metode analisis jalur (path analysis) untuk mengetahui pengaruh tidak langsung

(indirect effect) terhadap phubbing.

4.7.Hasil Analisis Jalur Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Phubbing

4.6.1. Hasil Pengujian Model Fit (Test of Goodness of Fit)

Sebelum melakukan uji hipotesis, peneliti melakukan pengujian model fit

terlebih dahulu dengan menggunakan aplikasi Mplus. Model dalam penelitian

ini dijelaskan pada gambar 4.11. Model dikatakan fit jika nilai Chi-square nya

rendah dengan nilai signifikansi p-value≥ 0,05; RMSEA < 0,08; CFI dan TLI

>0,90; dan SRMR < 0,08. Hasil analisis didapatkan dari output aplikasi Mplus

yang digambarkan pada tabel 4.44.

108

Tabel 4.44. hasil pengujian model fit (test of goodness of fit)

Indeks Indeks

Kesesuaian Indeks Model Evaluasi Model

p-value > 0,05 0,8019 Memenuhi kriteria fit

RMSEA (estimate)

90 percent C.I.

Probability RSMEA

< 0,05

< 0,05

> 0,05

0,000

0,000

0,070

0,902

Memenuhi kriteria fit

Memenuhi kriteria fit

Memenuhi kriteria fit

CFI

TLI

1

1

1,000

1,076

Memenuhi kriteria fit

Memenuhi kriteria fit

SRMR < 0,05 0,011 Memenuhi kriteria fit

Keterangan:

RMSEA : Root mean square error of approximation

C.I : Confident interval

CFI : Comparative fit index

TLI : Tucker lewis index

SRMR : Standardized root mean square residual

Dari tabel 4.49 dapat diambil kesimpulan bahwa model ini fit karena

telah memenuhi kriteria dari uji model fit (test of goodness of fit). Model

tersebut memiliki nilai Chi-square dengan signifikansi p-value sebesar 0,8019

(p-value > 0,05) dan RMSEA (estimate) sebesar 0,000 (RMSEA < 0,08)

sehingga model tersebut dapat dikatakan fit.

Gambar 4.11. Model penelitian

Karena model telah terbukti fit dengan data maka ini berarti bahwa hipotesis

mayor dalam pemodelan phubbing yang berbunyi “model yang diteorikan

(regulasi diri, FoMO, konformitas, academic cyberloafing, demografi, dan

109

smartphone addiction) fit dengan data dalam memengaruhi phubbing” dapat

diterima.

4.6.2. Hasil Analisis Pengaruh Antar Variabel Penelitian

Untuk dapat menjawab seluruh analisis jalur pada penelitian ini baik yang

secara langsung (direct effect) maupun secara tidak langsung (indirect effect),

peneliti menggunakan nilai signifikansi p-value pada tabel 4.45 dan 4.46.

Sedangkan untuk melihat besar pengaruh proporsi varians independent

variable (IV) terhadap dependent variable (DV) peneliti menggunakan nilai

koefisien beta (β) pada gambar 4.12, tabel 4.45, dan tabel 4.46 berikut ini:

Gambar 4.12. model dengan jalur yang signifikan dengan nilai standardized

coeficient dan standard error

Tabel 4.45. Hasil dari estimasi koefisien jalur (beta) direct effect

Jalur langsung

(direct effect) Koefisien S.E. t-value p-value

R

Square

(R2)

SA → PH (Ha1)

SR → PH (Ha2)

FoMO → PH (Ha3)

Konformitas→PH(Ha4)

ACL → PH (Ha5)

JK → PH (Ha6)

T1 → PH (Ha7)

T2 → PH (Ha8)

T3 → PH (Ha9)

0,510

-0,001

0,061

0,022

0,131

-0,049

-0,072

-0,025

0,048

0,062

0,062

0,068

0,067

0,064

0,060

0,063

0,064

0,062

8,163

-0,016

0,898

0,333

2,053

-0,814

-1,138

-0,394

0,783

0,000*

0,987

0,369

0,739

0,040*

0,415

0,255

0,693

0,433

0,365

SR →SA (Ha10)

FoMO →SA (Ha11)

Konformitas→SA(Ha12)

ACL → SA (Ha13)

-0,240

0,338

0,126

0,092

0,062

0,064

0,068

0,068

-3,892

5,253

1,851

1,363

0,000*

0,000*

0,064

0,173

0,274

Ket: SR = Self Regulation, FoMO = Fear of Missing Out, ACL = Academic

Cyberloafing, JK = Jenis Kelamin, PH= Phubbing

110

Tabel 4.46. Hasil dari estimasi koefisien jalur (beta) indirect effect Jalur Tidak Langsung

(indirect effect) Koefisien S.E. t-value p-value

SR → SA → PH (Ha14)

FoMO → SA → PH (Ha15)

Konformitas → SA → PH (Ha16)

ACL → SA → PH (Ha17)

-0,123

0,172

0,064

0,047

0,035

0,040

0,036

0,035

-3,456

4,339

1,800

1,349

0,001*

0,000*

0,072

0,177

Ket: SR = Self Regulation, FoMO = Fear of Missing Out, ACL = Academic

Cyberloafing, JK = Jenis Kelamin, PH= Phubbing.

Dari tabel 4.45, dan tabel 4.46, dapat disimpulkan bahwa secara

langsung (direct effect) terdapat 4 dari 13 hipotesis dengan hipotesis nihil

ditolak. Adapun hipotesis tersebut diantaranya adalah Ha1, Ha5, H10, dan Ha11.

Sedangkan untuk hipotesis indirect effect terdapat 2 dari 4 hipotesis dengan

hipotesis nihil ditolak. Adapun hipotesis tersebut adalah Ha14, dan Ha15.

Berdasarkan gambar 4.12, tabel 4.45, dan tabel 4.46, dapat

disimpulkan persamaan model analisis jalur sebagai berikut:

1. Pengaruh langsung (direct effect)

a. Smartphone addiction = -0,240 regulasi diri* + 0,338 FoMO* +

0,126 Konformitas + 0,092 academic cyberloafing + 0,726

b. Phubbing = 0,510 smartphone addiction* - 0,001 regulasi diri +

0,061 FoMO + 0,022 konformitas + 0,131 academic cyberloafing*

- 0,046 jenis kelamin - 0,081 T1 – 0,033 T2 + 0,047 T3 + 0,659

2. Pengaruh tidak langsung (indirect effect)

Phubbing = -0,138 self regulation* + 0,194 FoMO* + 0,073

konformitas + 0,053 academic cyberloafing + 0,659

Keterangan:

tanda (*) = variabel signifikan / hipotesis nihil ditolak

111

Selain dari persamaan model analisis jalur, tabel 4.45, dan tabel 4.46

dapat digunakan sebagai hasil uji hipotesis minor baik untuk yang direct

effect maupun yang indirect effect. Adapun rinciannya sebagai berikut:

1. Ha1: Variabel smartphone addiction memiliki nilai koefisien sebesar

0,510 dengan nilai signifikansi 0,000 (sig. < 0,05), maka dapat

disimpulkan bahwa hipotesis nihil (H0) ditolak, yang berarti bahwa

variabel smartphone addiction secara positif memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap phubbing. Jadi, semakin tinggi tingkat smartphone

addiction, maka akan semakin tinggi pula phubbing begitu sebaliknya.

Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Karadag et al

(2015) yang mengatakan bahwa mobile phone addiction secara positif

memiliki pengaruh terhadap perilaku phubbing.

2. Ha2: Variabel self-regulation memiliki nilai koefisien sebesar -0,001

dengan nilai signifikansi 0,987 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan

bahwa hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variabel

smartphone addiction tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

phubbing.

3. Ha3: Variabel FoMO memiliki nilai koefisien sebesar 0,061 dengan nilai

signifikansi 0,369 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis

nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variabel FoMO tidak memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap phubbing.

4. Ha4: Variabel konformitas memiliki nilai koefisien sebesar 0,022 dengan

nilai signifikansi 0,739 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa

112

hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variabel konformitas

tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap phubbing.

5. Ha5: Variabel academic cyberloafing memiliki nilai koefisien sebesar

0,131 dengan nilai signifikansi 0,040 (sig. < 0,05), maka dapat

disimpulkan bahwa hipotesis nihil (H0) ditolak, yang berarti bahwa

variabel academic cyberloafing secara positif memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap phubbing. Jadi, semakin tinggi tingkat academic

cyberloafing, maka akan semakin tinggi pula phubbing begitu

sebaliknya.

6. Ha6: Variabel jenis kelamin memiliki nilai koefisien sebesar -0,049

dengan nilai signifikansi 0,415 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan

bahwa hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variabel jenis

kelamin tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perilaku

phubbing.

7. Ha7: Variabel T1 memiliki nilai koefisien sebesar -0,072 dengan nilai

signifikansi 0,255 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis

nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variable T1 tidak memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap perilaku phubbing.

8. Ha8: Variabel T2 memiliki nilai koefisien sebesar -0,025 dengan nilai

signifikansi 0,693 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis

nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variable T2 tidak memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap perilaku phubbing.

113

9. Ha9: Variabel T3 memiliki nilai koefisien sebesar 0,048 dengan nilai

signifikansi 0,433 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis

nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variable T3 tidak memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap perilaku phubbing.

10. Ha10: Variabel self regulation memiliki nilai koefisien sebesar -0,240

dengan nilai signifikansi 0,000 (sig. < 0,05), maka dapat disimpulkan

bahwa hipotesis nihil (H0) ditolak, yang berarti bahwa variabel self

regulation secara negative memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

smartphone addiction. Jadi, semakin rendah variabel self regulation,

maka semakin tinggi smartphone addiction atau sebaliknya. Hal tersebut

sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Gokçearslan

et al (2016) yang mengatakan bahwa self regulation memiliki pengaruh

yang negative terhadap smartphone addiction. Artinya adalah mahasiswa

yang memiliki kemampuan self regulation yang tinggi akan

menunjukkan kebiasaan smartphone addiction yang rendah.

11. Ha11: Variabel FoMO memiliki nilai koefisien sebesar 0,338 dengan nilai

signifikansi 0,000 (sig. < 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis

nihil (H0) ditolak, yang berarti bahwa variabel FoMO secara positif

memiliki pengaruh yang signifikan terhadap smartphone addiction. Jadi,

semakin tinggi variabel FoMO, maka semakin tinggi smartphone

addiction atau sebaliknya. Hal tersebut sejalan dengan penelitian

sebelumnya yang dilakukan oleh Chotpitayasunondh & Douglas (2016)

114

yang mengatakan bahwa FoMO (fear of missing out) memiliki pengaruh

yang positif terhadap smartphone addiction.

12. Ha12: Variabel konformitas memiliki nilai koefisien sebesar 0,126

dengan nilai signifikansi 0,064 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan

bahwa hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variable

konformitas tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

smartphone addiction.

13. Ha13: Variabel academic cyberloafing memiliki nilai koefisien sebesar

0,092 dengan nilai signifikansi 0,173 (sig. > 0,05), maka dapat

disimpulkan bahwa hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa

variabel academic cyberloafing tidak memiliki pengaruh yang signifikan

terhadap smartphone addiction.

14. Ha14: Variabel self-regulation memiliki nilai koefisien sebesar -0,123

dengan nilai signifikansi 0,001 (sig. < 0,05), maka dapat disimpulkan

bahwa hipotesis nihil (H0) ditolak, yang berarti bahwa variabel self-

regulation secara tidak langsung memiliki pengaruh yang signifikan

terhadap perilaku phubbing dengan melalui smartphone addiction

sebagai variabel mediator. Variabel tersebut memiliki nilai koefisien

yang negatif sehingga arah hubungan yang berlawanan. Artinya adalah

semakin tinggi nilai variabel self-regulation, maka semakin rendah

smartphone addiction dan perilaku phubbing atau sebaliknya.

15. Ha15: Variabel FoMO memiliki nilai koefisien sebesar 0,172 dengan nilai

signifikansi 0,000 (sig. < 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis

115

nihil (H0) ditolak, yang berarti bahwa variable FoMO secara tidak

langsung memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perilaku phubbing

dengan melalui smartphone addiction sebagai variabel mediator.

Variabel tersebut memiliki nilai koefisien yang positif sehingga arah

hubungan yang searah. Artinya adalah semakin tinggi nilai variable

FoMO, maka semakin tinggi smartphone addiction dan perilaku

phubbing atau sebaliknya.

16. Ha16: Variabel konformitas memiliki nilai koefisien sebesar 0,064

dengan nilai signifikansi 0,072 (sig. > 0,05), maka dapat disimpulkan

bahwa hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa variable

konformitas secara tidak langsung tidak memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap perilaku phubbing dengan melalui smartphone

addiction sebagai variabel mediator.

17. Ha17: Variabel academic cyberloafing memiliki nilai koefisien sebesar

0,047 dengan nilai signifikansi 0,177 (sig. > 0,05), maka dapat

disimpulkan bahwa hipotesis nihil (H0) diterima, yang berarti bahwa

variable academic cyberloafing secara tidak langsung tidak memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap perilaku phubbing dengan melalui

smartphone addiction sebagai variabel mediator.

116

BAB 5

KESIMPULAN, DISKUSI, DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis psikometrik yang dilakukan pada instrumen penelitian,

yaitu instrument phubbing, smartphone addiction scale-short version (SAS-SV),

self-regulation scale, FoMO scale, skala konformitas, dan academic cyberloafing

scale, terdapat lima butir item yang bermasalah. Adapun item tersebut adalah item

2, item 5, item 21 (PH2, PH5, PH21) dari instrument phubbing, item 9 dan item 10

(A9, A10) dari skala konformitas. Untuk item PH2, dan PH21 dari instrumen

phubbing dianggap bermasalah karena berdasarkan hasil analalisis item dengan

pendekatan klasik didapatkan nilai daya pembeda < 0,3. Namun demikian, item

tersebut berada dalam kategori daya pembeda cukup dan dapat diterima dengan

syarat item perlu untuk di revisi. Untuk item A9 dan A10 dari skala konformitas

dianggap bermasalah memiliki nilai t-value < 1,96. Artinya item tersebut tidak valid

/ tidak signifikan untuk mengukur konstruk konformitas. Begitu pula dengan item

PH5 yang memiliki nilai t-value dan indeks daya pembeda tidak sesuai dengan

kriteria.

Selain menghasilkan item-item yang valid, penelitian ini juga menghasilkan

model fit antara teoritis dengan lapangan. Sebelum melakukan uji model fit, peneliti

melakukan uji hipotesis dengan menggunakan multiple linier regression dimana

hasil tersebut membuktikan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan (p<0,005)

pada variabel smartphone addiction, regulasi diri, FoMO, konformitas, academi

cyberloafing, jenis kelamin, dan tingkat kuliah (grade) terhadap perilaku phubbing.

117

Namun, uji regresi hanya dapat digunakan untuk melihat pengaruh langsung IV

terhadap DV. Karena di dalam penelitian ini terdapat variabel mediator yaitu

variabel smartphone addiction, maka peneliti menggunakan analisis jalur (path

analysis) agar dapat melihat pengaruh tidak langsung dan pengaruh langsung dari

setiap IV terhadap perilaku phubbing.

Hasil dari uji model dengan menggunaka analisis jalur didapatkan model

yang fit dengan dua buah variabel yang memiliki pengaruh langsung (direct effect)

terhadap phubbing. Pada persamaan model pengaruh langsung (direct effect) ini

terdapat dua dari sembilan variabel yang signifikan dalam mempengaruhi phubbing

yaitu smartphone addiction dan academic cyberloafing. Sedangkan pada

persamaan model pengaruh tidak langsung (indirect effect) terdapat dua dari empat

jalur yang signifikan dalam mempengaruhi phubbing dengan melalui smartphone

addiction sebagai variabel mediator yaitu regulasi diri dan FoMO.

5.2. Diskusi

Berdasarkan dengan tujuan penelitian, penelitian ini bertujuan untuk melakukan

analisis psikometrik serta melihat apakah model faktor-faktor yang mempengaruhi

phubbing yang diteorikan sesuai dengan hasil data penelitian. Beberapa variabel

yang diprediksi dapat mempengaruhi phubbing adalah smartphone addiction,

regulasi diri, FoMO, konformitas, academic cyberloafing, jenis kelamin, dan

tingkat kuliah (grade).

Berdasarkan hasil penelitian, variabel yang paling besar pengaruhnya

terhadap phubbing adalah smartphone addiction sebesar 51%. Hal ini sesuai dengan

penelitian yang dilakukan oleh Karadag et al (2015) dan juga Chotpitayasunondh

118

& Douglas (2016) bahwa seseorang yang adiksi terhadap smartphone yang

mengakibatkan dirinya mengabaikan orang lain yang ada di lingkungan sekitar.

Seseorang yang memiliki adiksi terhadap smartphone akan cenderung untuk

menarik diri dari lingkungan sosial sehingga ia akan terus fokus terhadap

smartphone. Dalam hal apapun akan selalu membawa dan memperhatikan

smartphone yang dimilikinya dan akan bersikap acuh terhadap orang lain yang ada

disekitarnya. Selain itu, seseorang yang memiliki adiksi terhadap smartphone juga

akan lebih tertarik untuk memperhatikan smartphone yang dimilikinya daripada

melakukan komunikasi dengan orang lain yang sedang berada di sekitarnya. Hal

tersebut yang mengakibatkan seseorang melakukan phubbing. Selain itu,

berdasarkan penjelasan diatas juga menjadikan dasar mengapa smartphone

addiction dijadikan sebagai variabel mediator.

variabel academic cyberloafing juga menjadi salah satu faktor penyebab

perilaku phubbing secara langsung sebesar 13,1%, namun tidak signifikan jika

melalu smartphone addiction. Hal ini terjadi karena berdasarkan dari penelitian

sebelumnya yang dilakukan oleh Tindell dab Bohlander dalam Knight (2017) pada

penelitiannya di tahun 2012 ditemukan bahwa 95% dari pelajar membawa

smartphone kedalam kelas setiap hari, 92% diantaranya menggunakan smartphone

tersebut untuk mengirim pesan singkat ketika pelajaran sedang berlangsung, dan

10% dari mereka mengaku pernah mengirim pesan singkat ketika sedang ujian

paling sedikit satu kali kesempatan. Penelitian yang dilakukan oleh Koc dan Ugur

(2015) mengatakan bahwa 98% dari responden penelitiannya mengaku pernah

menerima dan mengirim pesan singkat sebelum kelas dimulai dan 95% dari mereka

119

mengaku pernah melakukan phubbing di dalam kelas walaupun hanya sekali atau

dua kali dan 32% dari mereka melakukan hal tersebut setiap hari. Responden dari

penelitian tersebut juga memperhatikan phubbing yang dilakukan oleh temannya di

kelas, 98% dari responden menyatakan bahwa mereka pernah melihat temannya

melakukan phubbing dan 41% diantaranya mengaku bahwa mereka menyaksikan

temannya melakukan phubbing setiap hari. Dari data statistik tersebut dapat diambil

kesimpulan bahwa adanya academic cyberloafing dapat memicu seseorang untuk

melakukan phubbing.

Berbeda dengan variabel sebelumnya yang mempengaruhi phubbing secara

langsung, variabel regulasi diri dan FoMO menjadi salah satu prediktor yang

mempengaruhi phubbing melalui variabel mediator smartphone addiction (indirect

effect). Variabel regulasi diri signifikan mempengaruhi phubbing melalui

smartphone addiction sebesar 12,3% dengan nilai koefisien negatif. Kegagalan

seseorang untuk mengatur diri sendiri dapat menyebabkan penggunaan media

mereka meningkat. Akibatnya, situasi ini cenderung berubah menjadi kecanduan

media. Siswa yang memiliki keterampilan pengaturan diri yang lebih tinggi akan

menunjukkan perilaku smartphone addiction yang lebih rendah (Gökçearslan et al.,

2016). Ketika seseorang dengan kemampuan regulasi diri yang rendah, maka ia

akan menunjukkan perilaku smartphone addiction yang tinggi sehingga besar

kemungkinan ia untuk melakukan phubbing.

Variabel lainnya yang signifikan adalah Variabel FoMO, variabel tersebut

signifikan mempengaruhi phubbing melalui smartphone addiction sebesar 17,2%.

JWT Marketing Communication dalam Abel et al (2016) mengatakan bahwa inti

120

dari FoMO adalah kenyataan bahwa seseorang sangat peduli dengan apa yang

dilakukan orang lain dan memikirkan hubungan dengan perasaan yang

ditinggalkan, takut akan apa yang dipikirkan orang lain tentang kehidupan pribadi.

FoMo melemahkan orang-orang yang membangkitkan rasa tidak aman mereka

dengan ditemukannya penelitian terkait dengan penggunaan ponsel yang berlebihan

(Carbonell, Oberst, & Beranuy dalam Chotpitayasunondh & Douglas, 2016). Rasa

takut kehilangan informasi tersebut yang membuat seseorang lebih tertarik dengan

mencari tahu informasi mengenai orang lain dan merasa lebih penting daripada

berinteraksi dengan orang lain yang ada di sekitarnya.

Berdasarkan diskusi yang telah dijelaskan diatas, penelitian ini dapat

menjelaskan bagaimana hubungan antar variabel yang memiliki pengaruh terhadap

perilaku phubbing, baik secara langsung maupun secara tidak langsung. Penelitian

ini juga memiliki beberapa kelemahan yang disebabkan oleh beberapa faktor

diantaranya adalah adanya specification error. Hal tersebut terjadi karena phubbing

dalam model faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku phubbing memiliki besar

pengaruh sebesar 36,7% yang dijelaskan oleh variabel smartphone addiction,

regulasi diri, FoMO, konformitas, academic cyberloafing, jenis kelamin, dan

tingkat kuliah (grade). Sehingga masih terdapat 63,3% variabel-variabel yang

mempengaruhi perilaku phubbing yang tidak diikut sertakan di dalam penelitian

ini. Selain itu, kelemahan kedua dari penelitian ini adalah sampling error. Hal

tersebut dikarenakan sampel yang digunakan pada penelitian ini terbatas hanya

pada mahasiswa sejabodetabek dan adanya ketidakmerataan jumlah responden

121

pada masing-masing wilayah dan kurangnya informasi tambahan mengenai data-

data tambahan terkait phubbing yang dapat dijadikan analisis deskriptif.

5.3. Saran

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, peneliti memberikan beberapa saran

yang terbagi menjadi saran teoritis dan saran praktis.

5.3.1. Saran teoritis

Untuk pengembangan pada penelitian selanjutnya, peneliti memberikan saran-saran

sebagai berikut:

1. Apabila ingin menggunakan instrumen phubbing dalam penelitian ini,

disarankan untuk melakukan revisi pada item PH2 dan PH21 terlebih

dahulu.

2. Untuk penelitian selanjutnya, dapat ditambahkan pertanyaan terkait

lamanya penggunaan smartphone dalam sehari, pernah melakukan

phubbing dan menjadi korban phubbing.

3. Jika ingin menggunakan variabel tingkat kuliah (grade) sebaiknya gunakan

sampel dengan jumlah yang sama pada setiap semester / tingkat kuliah agar

dapat merepresentasikan data secara merata sehingga mendapatkan

perbedaan yang signifikan antara satu tingkat dengan tingkat lainnya.

4. Untuk penelitian selanjutnya, dapat digunakan sampel diluar dari

mahasiswa dengan rentang usia yang bervariasi agar dapat mengetahui

pengaruh usia terhadap perilaku phubbing.

122

5.3.2. Saran praktik

Untuk dapat mengurangi perilaku phubbing pada mahasiswa, maka peneliti

menyarankan beberapa intervensi sebagai berikut:

1. Kurangi penggunaan smartphone agar terhindar dari adiksi dan

mengalihkannya dengan melakukan hal-hal yang lebih positif. Selain itu,

non-aktifkan smartphone ketika sedang berada di dalam kelas agar bisa

fokus dalam kegiatan belajar mengajar agar tidak melakukan academic

cyberloafing serta untuk lebih menghargai orang lain yang sedang berbicara

di depan kelas dengan mendengarkan apa yang sedang disampaikan.

2. Melatih regulasi diri (self-regulation) dengan cara reframing yaitu melihat

makna lain dari sebuah keadaan / peristiwa dengan merubah sudut pandang.

Dengan melakukan reframing, seorang phubber akan memposisikan diri

menjadi korban phubbing sehingga individu tersebut akan merasakan

bagaimana rasanya diabaikan.

3. Lawan FoMO dengan cara mengatur waktu untuk online, matikan

notifikasi, dan jika perlu uninstall aplikasi sosial media yang dimiliki.

Namun, jika hal tersebut dianggap terlalu ekstrim, maka cara sederhana

yang dapat dilakukan adalah gunakan sosial media dengan penuh kesadaran

bahwa yang orang tampilkan di dunia maya hanyalah bagian indah dari

hidup mereka, bukan sisi sebaliknya. Terakhir, yang paling penting adalah

bersosialisasilah dengan orang-orang dalam kehidupan nyata baik dengan

anggota keluarga, saudara, atau teman.

123

DAFTAR PUSTAKA

Abel, J.P., Buff, C. L., Burr, S. A. (2016). Social media and the fear of missing out:

scale development and assessment. Journal of Business & Economics

Research, 14, 33-44.

Al-Menayes, J. (2016). The fear of missing out scale: validation of the Arabic

version and correlation with social media addiction. International Journal of

Applied Psychology. 6(2), 41-46.doi: 10.5923/j.ijap.20160602.04

Alto, P. (2016) Phubbing explained: delvv survey reveals pressures behind

antisocial smartphone behavior. Diunduh pada tanggal 12 Oktober 2017

pukul 20:25 WIB dari https://www.prnewswire.com/news-

releases/phubbing-explained-delvv-survey-reveals-pressures-behind-

antisocial-smartphone-behavior-300301942.html

Anggraini, L. (2014). Fenomena FoMO (fear of missing out) sebagai salah satu

bentuk motivasi konsumen millenial. Depok: skripsi Universitas Indonesia.

Auliani, P., A. (2015). Mau tahu hasil riset google soal pengguna “smartphone”

di Indonesia? Diunduh pada tanggal 10 Oktober 2017 pukul 14:25 dari

http://tekno.kompas.com/read/2015/11/19/23084827/Mau.Tahu.Hasil.Riset.

Google.soal.Penggunaan.Smartphone.di.Indonesia

Azwar, S. (1999). Dasar-Dasar Psikometri. Yogyakarta: Pustaka Belajar.

Bolle, C. (2014). “Who is a smartphone addict?” The impact of personal factors and

type of usage on smartphone addiction in a dutch population. Thesis of the

degree Master in Communication Sciences. University of Twente

Enschede.1-41.

Chotpitayasunondh, V., & Douglas, K. M. (2016). How “phubbing” becomes the

norm: the antacedents and consequences of snubbing via smartphone.

Computer in Human Behavior, 63, 9-18.doi:10.1016/j.chb.2016.05.018

Choliz, M. (2012). Mobile-phone addiction in adolescence: the test of mobile phone

dependence (TMD). Progress in Healt Sciences, 2 (1), 33-44.

Crocker, L., & Algina, J. (2008). Introduction to Classical and Modern Test Theory.

Canada: Cengage Learning

David, M., & Roberts, J. (2017). Phubbed and alone: phone snubbing, social

exclusion, and attachment to social media. University of Chicago Press, 2(2),

155-163.doi: 10.1086/690940

Diehl, M., Semegon, A. B., Schwarzer, R. (2006). Assessing attention control in

goal pursuit: a component of dispositional self-regulation. Journal of

Personality Assessment, 86(3), 306-317.

124

Gokçearslan, S., Mumcu, F. K., Haslaman, T., Cevik, Y. D., (2016). Modelling

smartphone addiction: the role of smartphone usage, self-regulation, general

self-efficacy, and cyberloafing in university student. Computer and Human

Behavior, 63, 639-649.doi: 10.1016/j.chb.2016.05.091

Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., dan Sarstedt, M., (2014). A Primer on

Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).

Washington DC: Sage Publication, Inc.

Kanthawongs, P., Jabutay, F. A., Upalanala, R., Kanthawongs, P. (2016). An

empirical study on the impact of self-regulation and compulsivity toward

smartphone addiction of university student. 13th International Conference on

Cognition and Exploratory Learning in Digital Age (CELDA 2016), 339-342.

Karadag, E., Tosuntas, S. B., Erzen, E., Duru, P., Bostan, N., Sahin, B. M., et al.

(2015). Determinants of phubbing, which is the sum of many virtual

addictions: a structural eqution model. Journal of Behavioral Addictions,

4(2), 60-74.doi: 10.1556/2006.4.2015.005

Karoly, P. (1993). Mechanism of self-regulation: a system view. Annual Reviews

Inc, 44:23-52.

Kwon, M., Yang, S., (2013). The smartphone addiction scale: development and

validation of a short version for adolescent. PLOS One, 8 (12), 1-7.doi:

10.1371/journal.pone.008355

Lim, V. K. G., (2002). The IT way of loafing on the job: cyberloafing, neutralizing

and organizational justice. Journal of Organizational Behavior, 23, 675-

694.doi: 10.1002/job.161

Lim, V. K. G., & Teo, T. S. H., (2005). Prevalence, perceived seriousness,

justification and regulation of cyberloafing in Singapore an exploratory study.

Information and Management, 42, 1081-1093. doi:10.1016/j.im.2004.12.002

Linacre, J. M. (1991). A User’s Guide to WINSTEP, MINISTEP Rasch Model

Computer Programs. Chicago: Winstep.com

Luszczynska, A. et al (2004). Measuring one component of dispositional self-

regulation: attention control in goal pursuit. Personality and Individual

Differences, 37, 555-556. doi:10.1016/j.paid.2003.09.026

Marlina (2017). Hubungan Fear of Missing Out (FoMO) dengan Kecenderungan

Kecanduan Internet pada Emerging Adulthood. Depok: skripsi Universitas

Indonesia.

Matondang, Z., (2009). Validitas dan reliabilitas suatu instrumen penelitian. Jurnal

Tabularasa PPS Unimed, 6 (1), 87-97.

Mok, J. Y., et al. (2014). Latent class analysis of internet and smartphone addiction

in college students. Neuropsychiatric Disease and Treatment. 10, 817-828

125

Muthen, L. K., Muthen, B. O. (2012). Mplus Statistical Analysis With Latent

Variables User Guide’s: Seventh Edition. Los Angeles: Muthen & Muthen

Myer, D. G., (2012). Social Psychology: Tenth Edition. New York: Mc Graw Hill

Companies

Neal, D. J., & Carey, K. B., (2005). A follow-up psychometric analysis of the self-

regulation questionnaire. Psychology of Addictive Behavior, 19 (4), 414-422. doi: 10.1037/0893-164X.19.4.414

Nurdiani, G. (2015). Hubungan antara Loneliness dengan Smartphone Addiction.

Jakarta: Skripsi Universitas Mercubuana

Normadewi, B. (2012). Analisis Pengaruh Jenis Kelamin dan Tingkat Pendidikan

Terhadap Persepsi Etis Mahasiswa Akuntansi dengan Love of Money

Sebagai Variabel Intervening. Semarang: skripsi Universitas Diponegoro

Nurmayasari, A. (2014). Pengaruh Personality Trait, Konformitas dan Faktor

Demografi terhadap Impulsive Buying Pengunjung Mall di Kota Bogor.

Jakarta: skripsi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Pertiwi, S. A. (2013). Konformitas dan fanatisme pada remaja korean wave

(penelitian pada komunitas Super Junior fans club ELF “Ever Lasting

Friend” di Samarinda. E-journal psikologi fisip unmul. 1(2). 157-166

Prasad, S., Lim, V. K., Chen, D. J. (2010). Self-regulation, individual characteristic

and cyberloafing. Pacific Asia Conference Information System (PACIS), 159,

1640-1648

Przybylski, A. K., Murayama, K., DeHaan, C. R., Gladwell, V. (2013).

Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out.

Computer in Human Behavior, 29, 1841-1848.

http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2013.02.014

Rahmayani, I. 2015. Indonesia raksasa teknologi digital asia. Diunduh pada

tanggal: 10 Oktober 2017 pukul 12:30 WIB dari

https://www.kominfo.go.id/content/detail/6095/indonesia-raksasa-teknologi-

digital-asia/0/sorotan_media

Roberts, J. A., David, M. E. (2016) My life has become a major distraction from

my cell phone: partner phubbing and relationship satisfaction among

romantic partner. Computer in Human Behavior, 54, 134-141.

http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2015.07.058.

Suryadi, B., Mutiah, D., Miftahuddin, Dewi, M.S., Muchtar, Y.D., & Tresniasari,

N. (2014). Metodologi Penelitian. Jakarta: UIN Syarif Hidayatullah

Thaeras, F., (2017). ‘Phubbing’, fenomena sosial yang merusak hubungan.

Diunduh pada tanggal 12 Oktober 2017 pukul 15:20 dari

https://www.cnnindonesia.com/gaya-hidup/20170714134144-277-

227920/phubbing-fenomena-sosial-yang-merusak-hubungan/

126

Ugur, N. G., Koc, T. (2015). Time for digital detox: misuse of mobile technology

and phubbing. Social and Behavioral Science, 195, 1022-1031.

Wang, X., Xie, X., Wang, Y., Wang, P., Lei, L. (2017). Partner phubbing and

depression among married Chinese adults: the roles of relationship

satisfaction and relationship length. Personality and Individual Differences,

110, 12-17.doi: 10.1016/j.paid.2017.01.014

Zhang, K. Z, Chen, C., Lee, M. K., (2014). Understanding the role of motives in

smartphone addiction. Pacific Asia Conference on Information System

(PACIS), 131

127

Lampiran 1

Informed Consent

128

Lampiran 2

Kuesioner Penelitian

Nama/Inisial :

Usia :

No. Handphone :

Jenis Kelamin :

Semester :

Skala 1

Dibawah ini, terdapat sejumlah pernyataan yang menggambarkan perilaku phubbing. Anda

diminta untuk memilih salah satu pada setiap pernyataan dengan memberikan tanda

checklist (√). Pilihlah jawaban yang paling sesuai menggambarkan diri anda.

Keterangan:

STS = Sangat Tidak Setuju

TS = Tidak Setuju

S = Setuju

SS = Sangat Setuju

NO PERNYATAAN STS TS S SS

1 Ketika telepon genggam (HP) saya

berdering, saya akan segera menjawab

telepon tersebut walaupun saya sedang

berbicara hal penting dengan teman

saya.

2 Saya akan menonaktifkan telepon

genggam (HP) saat sedang mengikuti

perkuliahan di kelas

3 Saya lebih memilih untuk menolak

panggilan masuk pada telepon

genggam (HP) saya ketika sedang

berbicara dengan teman

4 Saya lebih tertarik untuk melakukan

panggilan telepon daripada berbicara

dengan teman dalam sebuah acara

5 Ketika saya sedang berkomunikasi

dalam sebuah acara dan telepon

genggam (HP) saya berdering, saya

akan menerima telepon tersebut dengan

meminta izin terlebih dahulu kepada

lawan bicara

6 Ketika dalam sebuah acara, saya akan

mengabaikan chat / pesan masuk di

telepon genggam (HP) saya

7 Saya akan membalas pesan / chat

masuk di telepon genggam (HP) saya

129

meskipun saya sedang berbicara

dengan teman

8 Membalas pesan / chat ketika sedang

berkomunikasi dengan teman adalah

hal yang wajar menurut saya.

9 Saya suka mengirim pesan / chat

walaupun sedang berbicara dengan

teman

10 Mengirim pesan / chat ketika sedang

berkomunikasi dengan teman adalah

hal yang wajar menurut saya

11 Mata saya tertuju kepada telepon

genggam (HP) ketika saya sedang

berkumpul bersama teman hanya

untuk mengecek apakah ada notifikasi

yang masuk

12 Memperhatikan kontak mata ketika

berbicara dengan lawan bicara adalah

hal yang paling penting daripada

mengecek notifikasi yang masuk di

telepon genggam (HP) saya.

13 Saya akan mengabaikan notifikasi

yang muncul di telepon genggam (HP)

saya ketika saya sedang berbicara

dengan teman

14 Saya selalu mengecek notifikasi pada

telepon genggam (HP) saya walaupun

saya sedang berbicara dengan teman

15 Ketika saya bangun tidur, yang

pertama kali saya cari adalah telepon

genggam (HP) saya

16 Ketika saya pergi dan lupa membawa

telepon genggam (HP), saya akan

kembali pulang untuk mengambilnya

17 Saya meletakan telepon genggam (HP)

dalam jangkauan saya

18 Sulit bagi saya untuk lepas dari telepon

genggam (HP)

19 Ketika saya pergi dan lupa membawa

telepon genggam (HP), saya merasa

cemas

20 Saya merasa cemas ketika saya jauh

dari telepon genggam (HP)

21 Saya akan merasa lebih cemas ketika

saya tidak membawa dompet daripada

tidak membawa telepon genggam (HP)

saat bepergian

22 Intensitas penggunaan telepon

genggam (HP) saya meningkat dari hari

ke hari

130

23 Waktu yang saya alokasikan untuk

kegiatan sosial, pribadi, dan tugas-

tugas lainnya berkurang karena

penggunaan telepon genggam (HP)

24 Sulit bagi saya untuk mengatur

penggunaan telepon genggam (HP)

25 Saya akan meninggalkan telepon

genggam (HP) ketika saya sedang

belajar

Skala 2

Dibawah ini, terdapat sejumlah pernyataan yang menggambarkan smartphone addiction.

Anda diminta untuk memilih salah satu pada setiap pernyataan dengan memberikan tanda

checklist (√). pilihlah jawaban yang paling sesuai menggambarkan diri anda.

Keterangan:

STS = Sangat Tidak Setuju

TS = Tidak Setuju

S = Setuju

SS = Sangat Setuju

NO PERNYATAAN STS TS S SS

1 Saya tidak dapat melakukan pekerjaan

yang telah saya rencanakan karena

penggunaan telepon genggam (HP)

2 Saya mengalami kesulitan

berkonsentrasi di kelas, saat

melakukan tugas, atau saat sedang

bekerja karena penggunaan telepon

genggam (HP)

3 Saya merasakan sakit di pergelangan

tangan atau di belakang leher saat

sedang menggunakan telepon genggam

(HP)

4 Saya merasa tidak sanggup jika tidak

membawa telepon genggam (HP)

5 Saya merasa resah dan tidak sabar

ketika tidak memegang telepon

genggam (HP)

6 Pikiran saya selalu tertuju kepada

telepon genggam (HP) walaupun saya

sedang tidak menggunakannya

7 Saya tidak akan berhenti untuk

menggunakan telepon genggam (HP)

walaupun kehidupan sehari-hari saya

sudah terpengaruhi (tersita) olehnya

8 Saya terus menerus mengecek telepon

genggam (HP) agar tidak ketinggalan

131

percakapan orang lain di twitter atau

facebook

9 Saya menggunakan telepon genggam

(HP) lebih lama dari yang saya

harapkan

10 Orang-orang di sekitar saya

mengatakan bahwa saya terlalu banyak

menggunakan telepon genggam (HP)

Skala 3

Dibawah ini, terdapat sejumlah pernyataan yang menggambarkan regulasi diri. Anda

diminta untuk memilih salah satu pada setiap pernyataan dengan memberikan tanda

checklist (√) pilihlah jawaban yang paling sesuai menggambarkan diri anda.

Keterangan:

STS = Sangat Tidak Setuju

TS = Tidak Setuju

S = Setuju

SS = Sangat Setuju

NO PERNYATAAN STS TS S SS

1 Saya dapat berkonsentrasi pada suatu

kegiatan untuk waktu yang lama

2 Jika saya terganggu ketika saya

melakukan suatu kegiatan, mudah bagi

saya untuk kembali melakukan

aktivitas tersebut

3 Jika suatu kegiatan terlalu membuat

saya terbawa perasaan, saya dapat

menenangkan diri sehingga saya dapat

segera melanjutkan kegiatan tersebut

4 Jika suatu kegiatan membutuhkan

sikap dalam menghadapi masalah, saya

mampu mengendalikan perasaan saya

5 Sulit bagi saya untuk menekan pikiran

yang mengganggu terhadap apa yang

saya harus lakukan

6 Saya dapat mengendalikan pikiran

saya dari hal-hal yang mengganggu

terhadap tugas yang saya lakukan

7 Ketika saya cemas terhadap sesuatu,

saya tidak dapat berkonsentrasi dalam

melakukan suatu kegiatan

8 Setelah jeda, saya tidak mengalami

kesulitan untuk berkonsentrasi kembali

dalam melanjutkan pekerjaan

9 Saya memiliki banyak pikiran dan

perasaan yang mengganggu

kemampuan saya untuk fokus bekerja

132

10 Saya tetap fokus pada tujuan saya dan

tidak membiarkan sesuatu apa pun

untuk mengganggu saya untuk

melakukan tindakan yang telah saya

rencanakan

Skala 4

Dibawah ini, terdapat sejumlah pernyataan yang menggambarkan fear of missing out

(FoMO). Anda diminta untuk memilih salah satu pada setiap pernyataan dengan

memberikan tanda checklist (√). pilihlah jawaban yang paling sesuai menggambarkan diri

anda.

Keterangan:

STS = Sangat Tidak Setuju

TS = Tidak Setuju

S = Setuju

SS = Sangat Setuju

NO PERNYATAAN STS TS S SS

1 Saya merasa gelisah ketika orang lain

memiliki pengalaman yang lebih

berharga daripada saya

2 Saya merasa cemas / gelisah ketika

saya tidak mengetahui apa yang

sedang dilakukan teman-teman saya

3 Saya takut teman saya lebih memiliki

pengalaman yang berharga daripada

saya

4 Saya merasa cemas ketika saya

mengetahui bahwa teman-teman saya

sedang bersenang-senang tanpa saya

5 Ketika saya pergi berlibur, saya terus

mengikuti kegiatan yang sedang

dilakukan teman-teman saya melalui

sosial media (stalking)

6 Terkadang, saya bertanya-tanya

apakah saya akan menghabiskan

terlalu banyak waktu untuk mengikuti

apa yang sedang terjadi

7 Ketika saya tidak mengikuti suatu

acara kumpul bersama yang telah saya

rencanakan, saya merasa bimbang

8 Saya merasa bimbang ketika saya

kehilangan kesempatan untuk bertemu

dengan teman-teman

133

Skala 5

Dibawah ini, terdapat sejumlah pernyataan yang menggambarkan konformitas. Anda

diminta untuk memilih salah satu pada setiap pernyataan dengan memberikan tanda

checklist (√). pilihlah jawaban yang paling sesuai menggambarkan diri anda.

Keterangan:

STS = Sangat Tidak Setuju

TS = Tidak Setuju

S = Setuju

SS = Sangat Setuju

NO PERNYATAAN STS TS S SS

1 Saya rela melakukan apa saja sesuai

dengan apa yang diinginkan orang

lain agar diterima di lingkungan

2 Saya ditekan untuk melakukan hal

konyol agar populer

3 Saya merokok ketika saya bertemu

dengan orang yang suka meroko

(perokok) meskipun sebenarnya saya

bukan perokok

4 Saya ikut menghadiri konser dengan

teman-teman daripada belajar untuk

ujian agar tidak dijauhi teman-teman

5 Saya bolos kuliah untuk pergi nonton

karena ajakan dari teman-teman.

6 Saya berpakaian sesuai dengan apa

yang teman-teman saya suka

7 Saya biasanya mematuhi orang tua

saya

8 Saya biasanya melakukan apa saja

yang teman saya perintahkan kepada

saya

9 Saya mengikuti keinginan orang tua

saya bahkan ketika itu bukan sesuatu

yang ingin saya lakukan

10 Saya jarang melanggar peraturan

134

Skala 6

Dibawah ini, terdapat sejumlah pernyataan yang menggambarkan cyberloafing. Anda

diminta untuk memilih salah satu pada setiap pernyataan dengan memberikan tanda

checklist (√). pilihlah jawaban yang paling sesuai menggambarkan diri anda.

Keterangan:

STS = Sangat Tidak Setuju

TS = Tidak Setuju

S = Setuju

SS = Sangat Setuju

NO PERNYATAAN STS TS S SS

1 Saya melihat unggahan (posting-an)

teman-teman saya ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

2 Saya memeriksa profil media sosial

teman-teman saya ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

3 Saya berbagi konten di media sosial

(foto, video, dll) ketika sedang belajar

di dalam kelas dengan menggunakan

wifi kampus

4 Saya menyukai postingan yang

menarik ketika sedang belajar di

dalam kelas dengan menggunakan wifi

kampus

5 Saya mengomentari foto yang telah

dibagikan di sosial media ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

6 Saya membuat status / posting-an di

sosial media ketika sedang belajar di

dalam kelas dengan menggunakan wifi

kampus

7 Saya menandai / tag teman pada foto

yang saya unggah ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

8 Saya berkomunikasi online (chatting)

dengan teman-teman ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

135

9 Saya menonton video yang telah

dibagikan di sosial media ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

10 Saya berbelanja online ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

11 Saya mengunjungi situs online yang

menawarkan iklan promo (diskon) hari

ini ketika sedang belajar di dalam

kelas dengan menggunakan wifi

kampus

12 Saya mengunjungi situs belanja online

ketika sedang belajar di dalam kelas

dengan menggunakan wifi kampus

13 Saya mengunjungi situs lelang ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

14 Saya menggunakan layanan perbankan

berbasis online (mobile banking)

ketika sedang belajar di dalam kelas

dengan menggunakan wifi kampus

15 Saya mengunjungi toko online barang-

barang bekas layak pakai ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

16 Saya memeriksa iklan lowongan kerja

ketika sedang belajar di dalam kelas

dengan menggunakan wifi kampus

17 Saya me-retweet kicauan (tweet) yang

saya suka ketika sedang belajar di

dalam kelas dengan menggunakan wifi

kampus

18 Saya menyukai kicauan (tweet) yang

saya suka ketika sedang belajar di

dalam kelas dengan menggunakan wifi

kampus

19 Saya mengunggah (posting) kicauan

(tweets) ketika sedang belajar di dalam

kelas dengan menggunakan wifi

kampus

20 Saya membaca kicauan (tweet) ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

21 Saya mengomentari topik yang sedang

tren di sosial media ketika sedang

136

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus 22 Saya mengunduh musik ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

23 Saya menonton video online

(streaming) ketika sedang belajar di

dalam kelas dengan menggunakan wifi

kampus

24 Saya mendengarkan musik online

ketika sedang belajar di dalam kelas

dengan menggunakan wifi kampus

25 Saya mengunduh video ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

26 Saya mengunduh aplikasi yang saya

butuhkan ketika sedang belajar di

dalam kelas dengan menggunakan wifi

kampus

27 Saya mengunjungi situs taruhan ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

28 Saya bertaruh online ketika sedang

belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

29 Saya mengunjungi situs olah raga

ketika sedang belajar di dalam kelas

dengan menggunakan wifi kampus

30 Saya bermain games online ketika

sedang belajar di dalam kelas dengan

menggunakan wifi kampus

137

Lampiran 3

HASIL UJI VALIDITAS CFA

1. Instrumen Phubbing

UJI VALIDITAS PHUBBING DA NI=25 NO=217 MA=PM LA PH1 PH2 PH3 PH4 PH5 PH6 PH7 PH8 PH9 PH10 PH11 PH12 PH13 PH14 PH15

PH16 PH17 PH18 PH19 PH20 PH21 PH22 PH23 PH24 PH25 PM SY FI=PHUBBING.COR MO NX=25 NK=1 LX=FR PH=ST TD=SY LK PHUBBING FR TD 20 19 TD 10 8 TD 24 23 TD 17 7 TD 14 11 TD 19 16 TD 13 6 TD

24 22 TD 23 22 TD 3 1 TD 10 1 TD 25 15 TD 20 18 FR TD 19 18 TD 17 16 TD 12 7 TD 19 3 TD 12 3 TD 10 9 TD 13 5 TD 13

12 TD 16 4 TD 25 2 TD 24 9 TD 23 16 TD 24 2 TD 11 3 FR TD 17 11 TD 10 4 TD 17 5 TD 18 14 TD 14 6 TD 21 20 TD 12 5 TD

17 2 TD 6 2 TD 22 12 TD 24 20 TD 25 12 TD 25 7 TD 25 3 FR TD 17 14 TD 20 2 TD 18 17 TD 18 7 TD 18 2 TD 21 7 TD 16 15 TD

17 15 TD 19 15 TD 15 3 TD 11 5 TD 14 5 TD 21 13 FR TD 21 5 TD 18 12 TD 18 11 TD 13 11 TD 16 14 TD 19 14 TD 18 16

TD 20 16 TD 15 13 TD 4 3 TD 22 20 TD 23 14 TD 20 9 FR TD 10 6 TD 14 10 TD 8 6 TD 22 16 TD 22 18 TD 22 19 TD 22 4 TD 4

2 TD 24 19 TD 24 18 TD 19 9 TD 18 9 TD 23 18 TD 15 4 FR TD 21 4 TD 12 11 TD 9 4 TD 24 4 TD 24 10 TD 19 10 TD 15 12 TD

16 3 TD 3 2 TD 17 8 TD 11 8 TD 20 10 TD 22 1 TD 24 1 TD 23 20 TD

23 19 FR TD 10 3 TD 23 8 TD 24 8 TD 20 17 TD 19 17 TD 21 17 TD 19 2 TD 9

2 TD 20 14 TD 21 3 TD 21 2 TD 24 21 TD 5 3 PD OU SS TV MI AD=OFF

138

139

2. SAS-SV

UJI VALIDITAS KONSTRUK SMARTPHONE ADDICTION DA NI=10 NO=217 MA=PM LA GA1 GA2 GA3 PD4 PD5 PD6 T7 T8 T9 T10 PM SY FI=SA.COR MO NX=10 NK=3 PH=ST TD=SY LK GG_KEHIDUPAN P_DIRI TOLERANSI FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LX 4 2 LX 5 2 LX 6 2 LX 7 3 LX 8 3

LX 9 3 LX 10 3 FR TD 5 4 TD 9 1 TD 10 9 TD 3 1 TD 8 2 PD OU SS TV MI

140

3. SRS

UJI VALIDITAS SELF REGULATION DA NI=10 NO=217 MA=PM LA SR1 SR2 SR3 SR4 SR5 SR6 SR7 SR8 SR9 SR10 PM SY FI=SR.COR MO NX=10 NK=1 LX=FR PH=ST TD=SY LK SR FR TD 7 3 TD 8 7 TD 6 3 TD 9 5 TD 6 4 TD 9 7 TD 9 3 TD 9 2

TD 2 1 TD 10 2 PD OU SS TV MI

141

4. FoMO Scale

UJI VALIDITAS KONSTRUK FOMO DA NI=8 NO=217 MA=PM LA RT1 RT2 RT3 RT4 RT5 ST6 ST7 ST8 PM SY FI=FOMO.COR MO NX=8 NK=2 PH=ST TD=SY LK RT ST FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LX 4 1 LX 5 1 LX 6 2 LX 7 2 LX 8 2 FR TD 5 1 TD 4 3 TD 6 3 TD 8 7 TD 8 5 TD 3 2 TD 7 4 PD OU SS TV MI

142

5. Skala Konformitas

UJI VALIDITAS KONFORMITAS DA NI=10 NO=217 MA=PM LA C1 C2 C3 C4 C5 A6 A7 A8 A9 A10 PM SY FI=konformitasmulti.cor MO NX=10 NK=2 ph=st td=sy LK compliance acceptance fr lx 1 1 lx 2 1 lx 3 1 lx 4 1 lx 5 1 fr lx 6 2 lx 7 2 lx 8 2 lx 9 2 lx 10 2 fr td 10 7 td 5 4 td 9 7 td 10 3 td 7 5 td 6 5 td 10 9 td 9 3 td 9 4 PD OU SS TV MI

143

6. Dimensi Sharing dari ACS

UJI VALIDITAS KONSTRUK SHARING DA NI=9 NO=217 MA=PM LA SH1 SH2 SH3 SH4 SH5 SH6 SH7 SH8 SH9 PM SY FI=SHARING.COR MO NX=9 NK=1 LX=FR TD=SY PH=ST LK SHARING FR TD 7 6 TD 8 3 TD 7 4 TD 9 3 PD OU SS TV MI

144

7. Dimensi Shopping dari ACS

UJI VALIDITAS KONSTRUK SHOPPING DA NI=7 NO=217 MA=PM LA S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 PM SY FI=SH.COR MO NX=7 NK=1 LX=FR TD=SY PH=ST LK SHOPING FR TD 3 2 TD 5 3 TD 7 5 TD 7 6 TD 4 2 TD 5 2 TD 7 2 TD 7 4 TD 4 1 TD

5 4 PD OU SS TV MI

145

8. Dimensi RTU daro ACS

UJI VALIDITAS KONSTRUK REAL TIME UPDATING DA NI=5 NO=217 MA=PM LA RTU1 RTU2 RTU3 RTU4 RTU5 PM SY FI=RTU.COR MO NX=5 NK=1 LX=FR TD=SY PH=ST LK REALTIME FR TD 5 3 TD 3 2 PD OU SS TV MI

146

9. Dimensi AOC dari ACS

UJI VALIDITAS KONSTRUK ACCESSING ONLINE CONTENT DA NI=5 NO=217 MA=PM LA AOC1 AOC2 AOC3 AOC4 AOC5 PM SY FI=AOC.COR MO NX=5 NK=1 LX=FR TD=SY PH=ST LK ACCESSING FR TD 5 1 TD 4 3 PD OU SS TV MI

147

10. Dimensi Gaming / Gambling dari ACS

UJI VALIDITAS KONSTRUK GAMING DA NI=4 NO=217 MA=PM LA G1 G2 G3 G4 PM SY FI=GAMING.COR MO NX=4 NK=1 LX=FR TD=SY PH=ST LK GAMING PD OU SS TV MI

148

Lampiran 4

Hasil Analisis Regresi

Tabel analisis frekuensi statistik

Statistics

USIA JENIS

KELAMIN

GRADE

N Valid 217 217 217

Missing 0 0 0

Percentiles 100 24.00 4.00

USIA

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

18 18 8.3 8.3 8.3

19 42 19.4 19.4 27.6

20 34 15.7 15.7 43.3

21 61 28.1 28.1 71.4

22 50 23.0 23.0 94.5

23 10 4.6 4.6 99.1

24 2 .9 .9 100.0

Total 217 100.0 100.0

JENIS KELAMIN

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

Laki-Laki 46 21.2 21.2 21.2

Perempuan 171 78.8 78.8 100.0

Total 217 100.0 100.0

149

GRADE

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

1 26 12.0 12.0 12.0

2 57 26.3 26.3 38.2

3 36 16.6 16.6 54.8

4 98 45.2 45.2 100.0

Total 217 100.0 100.0

TABEL ANALISIS DESKRIPTIF STATISTIK

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

PHUBBING 186 27.25 69.11 49.1086 7.50239

SMARTPHONE ADDICTION 186 15.02 84.25 43.7143 11.78314

SELF-REGULATION 186 24.47 88.73 54.2783 11.78299

FEAR OF MISSING OUT 186 12.53 88.05 49.8778 12.99345

KONFORMITAS 186 15.69 73.11 38.5880 9.50227

ACADEMIC CYBERLOAFING 186 10.49 76.83 39.4224 10.49775

Valid N (listwise) 186

150

TABEL KATEGORISASI

PHUBBING

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

RENDAH 105 56.5 56.5 56.5

TINGGI 81 43.5 43.5 100.0

Total 186 100.0 100.0

SMARTPHONE ADDICTION

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

RENDAH 127 68.3 68.3 68.3

TINGGI 59 31.7 31.7 100.0

Total 186 100.0 100.0

SELF-REGULATION

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

RENDAH 71 38.2 38.2 38.2

TINGGI 115 61.8 61.8 100.0

Total 186 100.0 100.0

FEAR OF MISSING OUT

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

RENDAH 112 60.2 60.2 60.2

TINGGI 74 39.8 39.8 100.0

Total 186 100.0 100.0

KONFORMITAS

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

RENDAH 165 88.7 88.7 88.7

TINGGI 21 11.3 11.3 100.0

Total 186 100.0 100.0

151

ACADEMIC CYBERLOAFING

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid

RENDAH 159 85.5 85.5 85.5

TINGGI 27 14.5 14.5 100.0

Total 186 100.0 100.0

TABEL REGRESI

Variables Entered/Removeda

Model Variables

Entered

Variables

Removed

Method

1

Tingkat 3,

Academic

Cyberloafing,

Jenis Kelamin,

Self-Regulation,

Tingkat 1, Fear

of Missing Out,

Tingkat 2,

Konformitas,

Smartphone

Addictionb

. Enter

a. Dependent Variable: Phubbing

b. All requested variables entered.

Model Summary

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .606a .367 .335 6.11799

a. Predictors: (Constant), Tingkat 3, Academic Cyberloafing, Jenis

Kelamin, Self-Regulation, Tingkat 1, Fear of Missing Out, Tingkat 2,

Konformitas, Smartphone Addiction

152

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 3823.604 9 424.845 11.350 .000b

Residual 6587.640 176 37.430

Total 10411.244 185

a. Dependent Variable: Phubbing

b. Predictors: (Constant), Tingkat 3, Academic Cyberloafing, Jenis Kelamin, Self-Regulation,

Tingkat 1, Fear of Missing Out, Tingkat 2, Konformitas, Smartphone Addiction

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 29.240 3.777 7.742 .000

Smartphone Addiction .324 .045 .509 7.203 .000

Self-Regulation -.001 .040 -.001 -.016 .987

Fear of Missing Out .035 .040 .061 .873 .384

Konformitas .018 .054 .022 .324 .746

Academic Cyberloafing .094 .047 .131 1.988 .048

Jenis Kelamin -.963 1.214 -.049 -.793 .429

Tingkat 1 -1.478 1.335 -.072 -1.106 .270

Tingkat 2 -.423 1.102 -.025 -.383 .702

Tingkat 3 1.166 1.532 .048 .761 .448

a. Dependent Variable: Phubbing

153

Lampiran 5

Output Hasil Uji Kelayakan Item dengan Iteman

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

1

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

1 1-1 2.530 0.443 0.405 217 1 0.037 +

2 0.456

3 0.447

4 0.060

Other 0.000

2 1-2 2.535 0.599 0.253 217 1 0.120 +

2 0.281

3 0.544

4 0.055

Other 0.000

3 1-3 2.724 0.375 0.317 217 1 0.028 +

2 0.281

3 0.631

4 0.060

Other 0.000

4 1-4 1.733 0.353 0.308 217 1 0.336 +

2 0.604

3 0.051

4 0.009

Other 0.000

5 1-5 1.742 0.532 0.222 217 1 0.401 +

2 0.484

3 0.088

4 0.028

Other 0.000

6 1-6 2.396 0.442 0.510 217 1 0.078 +

2 0.470

3 0.429

154

4 0.023

Other 0.000

7 1-7 2.465 0.424 0.660 217 1 0.060 +

2 0.442

3 0.470

4 0.028

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

2

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

8 1-8 2.548 0.404 0.524 217 1 0.060 +

2 0.350

3 0.571

4 0.018

Other 0.000

9 1-9 2.488 0.434 0.617 217 1 0.055 +

2 0.438

3 0.470

4 0.037

Other 0.000

10 1-10 2.512 0.480 0.563 217 1 0.078 +

2 0.369

3 0.516

4 0.037

Other 0.000

11 1-11 2.332 0.563 0.561 217 1 0.111 +

2 0.507

3 0.323

4 0.060

Other 0.000

12 1-12 1.747 0.420 0.317 217 1 0.355 +

2 0.558

3 0.074

155

4 0.014

Other 0.000

13 1-13 2.373 0.363 0.407 217 1 0.046 +

2 0.553

3 0.382

4 0.018

Other 0.000

14 1-14 2.295 0.374 0.598 217 1 0.055 +

2 0.622

3 0.295

4 0.028

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

3

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

15 1-15 3.046 0.551 0.523 217 1 0.041 +

2 0.129

3 0.571

4 0.258

Other 0.000

16 1-16 2.926 0.584 0.374 217 1 0.023 +

2 0.263

3 0.479

4 0.235

Other 0.000

17 1-17 3.124 0.293 0.494 217 1 0.000 +

2 0.092

3 0.691

4 0.217

Other 0.000

18 1-18 2.724 0.679 0.632 217 1 0.051 +

2 0.364

3 0.396

156

4 0.189

Other 0.000

19 1-19 2.820 0.599 0.527 217 1 0.046 +

2 0.267

3 0.507

4 0.180

Other 0.000

20 1-20 2.558 0.597 0.642 217 1 0.074 +

2 0.396

3 0.429

4 0.101

Other 0.000

21 1-21 2.009 0.811 0.298 217 1 0.350 +

2 0.341

3 0.258

4 0.051

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

4

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

22 1-22 2.309 0.416 0.418 217 1 0.069 +

2 0.585

3 0.313

4 0.032

Other 0.000

23 1-23 2.525 0.517 0.363 217 1 0.060 +

2 0.429

3 0.438

4 0.074

Other 0.000

24 1-24 2.539 0.589 0.523 217 1 0.065 +

2 0.438

3 0.392

4 0.106

157

Other 0.000

25 1-25 2.198 0.481 0.408 217 1 0.147 +

2 0.521

3 0.318

4 0.014

Other 0.000

26 2-1 2.309 0.471 0.573 217 1 0.088 +

2 0.558

3 0.313

4 0.041

Other 0.000

27 2-2 2.424 0.594 0.524 217 1 0.101 +

2 0.447

3 0.378

4 0.074

Other 0.000

28 2-3 2.341 0.575 0.463 217 1 0.111 +

2 0.502

3 0.323

4 0.065

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

5

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

29 2-4 2.452 0.506 0.563 217 1 0.069 +

2 0.470

3 0.401

4 0.060

Other 0.000

30 2-5 2.355 0.496 0.722 217 1 0.088 +

2 0.516

3 0.350

4 0.046

158

Other 0.000

31 2-6 2.032 0.391 0.684 217 1 0.157 +

2 0.677

3 0.143

4 0.023

Other 0.000

32 2-7 2.295 0.494 0.627 217 1 0.120 +

2 0.488

3 0.369

4 0.023

Other 0.000

33 2-8 1.820 0.470 0.622 217 1 0.327 +

2 0.539

3 0.120

4 0.014

Other 0.000

34 2-9 2.548 0.423 0.569 217 1 0.055 +

2 0.373

3 0.539

4 0.032

Other 0.000

35 2-10 1.991 0.590 0.611 217 1 0.267 +

2 0.507

3 0.194

4 0.032

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

6

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

36 3-1 2.760 0.367 0.573 217 1 0.014 +

2 0.290

3 0.618

4 0.078

159

Other 0.000

37 3-2 2.733 0.389 0.624 217 1 0.032 +

2 0.267

3 0.636

4 0.065

Other 0.000

38 3-3 2.940 0.314 0.525 217 1 0.014 +

2 0.147

3 0.724

4 0.115

Other 0.000

39 3-4 3.014 0.272 0.551 217 1 0.009 +

2 0.101

3 0.756

4 0.134

Other 0.000

40 3-5 2.521 0.415 0.493 217 1 0.046 +

2 0.424

3 0.493

4 0.037

Other 0.000

41 3-6 2.728 0.364 0.710 217 1 0.028 +

2 0.272

3 0.645

4 0.055

Other 0.000

42 3-7 2.111 0.467 0.437 217 1 0.161 +

2 0.590

3 0.226

4 0.023

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

7

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

160

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

43 3-8 2.922 0.257 0.479 217 1 0.005 +

2 0.157

3 0.751

4 0.088

Other 0.000

44 3-9 2.502 0.490 0.641 217 1 0.078 +

2 0.382

3 0.498

4 0.041

Other 0.000

45 3-10 2.903 0.345 0.496 217 1 0.014 +

2 0.184

3 0.687

4 0.115

Other 0.000

46 4-1 2.567 0.633 0.665 217 1 0.083 +

2 0.378

3 0.429

4 0.111

Other 0.000

47 4-2 2.336 0.537 0.707 217 1 0.097 +

2 0.530

3 0.313

4 0.060

Other 0.000

48 4-3 2.101 0.534 0.580 217 1 0.180 +

2 0.581

3 0.198

4 0.041

Other 0.000

49 4-4 2.313 0.547 0.720 217 1 0.124 +

2 0.479

3 0.355

4 0.041

Other 0.000

161

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

8

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

50 4-5 2.240 0.579 0.661 217 1 0.138 +

2 0.544

3 0.258

4 0.060

Other 0.000

51 4-6 2.664 0.481 0.513 217 1 0.041 +

2 0.341

3 0.530

4 0.088

Other 0.000

52 4-7 2.885 0.425 0.637 217 1 0.023 +

2 0.207

3 0.631

4 0.138

Other 0.000

53 4-8 2.880 0.465 0.611 217 1 0.023 +

2 0.230

3 0.590

4 0.157

Other 0.000

54 5-1 2.101 0.414 0.487 217 1 0.147 +

2 0.618

3 0.221

4 0.014

Other 0.000

55 5-2 1.691 0.407 0.622 217 1 0.392 +

2 0.539

3 0.055

4 0.014

Other 0.000

162

56 5-3 1.313 0.335 0.491 217 1 0.747 +

2 0.194

3 0.060

4 0.000

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

9

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

57 5-4 1.539 0.396 0.652 217 1 0.530 +

2 0.406

3 0.060

4 0.005

Other 0.000

58 5-5 1.811 0.623 0.461 217 1 0.396 +

2 0.424

3 0.152

4 0.028

Other 0.000

59 5-6 1.622 0.466 0.689 217 1 0.479 +

2 0.433

3 0.074

4 0.014

Other 0.000

60 5-7 3.313 0.344 0.136 217 1 0.005 +

2 0.051

3 0.571

4 0.373

Other 0.000

61 5-8 1.696 0.396 0.629 217 1 0.392 +

2 0.525

3 0.078

4 0.005

Other 0.000

163

62 5-9 2.719 0.571 0.355 217 1 0.046 +

2 0.327

3 0.488

4 0.138

Other 0.000

63 5-10 2.733 0.555 0.379 217 1 0.041 +

2 0.323

3 0.498

4 0.138

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

10

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

64 6-1 2.373 0.557 0.567 217 1 0.124 +

2 0.415

3 0.424

4 0.037

Other 0.000

65 6-2 2.088 0.559 0.674 217 1 0.217 +

2 0.502

3 0.258

4 0.023

Other 0.000

66 6-3 2.180 0.562 0.631 217 1 0.180 +

2 0.488

3 0.304

4 0.028

Other 0.000

67 6-4 2.369 0.565 0.628 217 1 0.120 +

2 0.438

3 0.396

4 0.046

Other 0.000

164

68 6-5 2.046 0.468 0.725 217 1 0.194 +

2 0.585

3 0.203

4 0.018

Other 0.000

69 6-6 2.120 0.456 0.677 217 1 0.157 +

2 0.585

3 0.240

4 0.018

Other 0.000

70 6-7 2.028 0.478 0.690 217 1 0.198 +

2 0.604

3 0.171

4 0.028

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

11

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

71 6-8 2.456 0.608 0.560 217 1 0.111 +

2 0.392

3 0.429

4 0.069

Other 0.000

72 6-9 2.134 0.604 0.696 217 1 0.194 +

2 0.530

3 0.226

4 0.051

Other 0.000

73 6-10 1.880 0.511 0.699 217 1 0.300 +

2 0.544

3 0.134

4 0.023

Other 0.000

165

74 6-11 1.972 0.635 0.742 217 1 0.290 +

2 0.488

3 0.180

4 0.041

Other 0.000

75 6-12 2.018 0.626 0.757 217 1 0.267 +

2 0.484

3 0.212

4 0.037

Other 0.000

76 6-13 1.714 0.407 0.665 217 1 0.369 +

2 0.567

3 0.046

4 0.018

Other 0.000

77 6-14 1.765 0.502 0.594 217 1 0.369 +

2 0.525

3 0.078

4 0.028

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

12

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

78 6-15 1.917 0.537 0.731 217 1 0.300 +

2 0.498

3 0.189

4 0.014

Other 0.000

79 6-16 1.912 0.532 0.672 217 1 0.290 +

2 0.530

3 0.157

4 0.023

Other 0.000

166

80 6-17 1.839 0.541 0.726 217 1 0.346 +

2 0.488

3 0.147

4 0.018

Other 0.000

81 6-18 1.806 0.552 0.695 217 1 0.373 +

2 0.465

3 0.143

4 0.018

Other 0.000

82 6-19 1.797 0.530 0.765 217 1 0.359 +

2 0.512

3 0.101

4 0.028

Other 0.000

83 6-20 1.949 0.629 0.676 217 1 0.313 +

2 0.452

3 0.207

4 0.028

Other 0.000

84 6-21 1.894 0.473 0.692 217 1 0.281 +

2 0.558

3 0.147

4 0.014

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

13

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

85 6-22 2.111 0.624 0.606 217 1 0.217 +

2 0.502

3 0.235

4 0.046

Other 0.000

167

86 6-23 1.991 0.682 0.656 217 1 0.290 +

2 0.484

3 0.171

4 0.055

Other 0.000

87 6-24 1.977 0.649 0.677 217 1 0.300 +

2 0.461

3 0.203

4 0.037

Other 0.000

88 6-25 2.041 0.694 0.600 217 1 0.281 +

2 0.442

3 0.230

4 0.046

Other 0.000

89 6-26 2.350 0.836 0.638 217 1 0.212 +

2 0.318

3 0.378

4 0.092

Other 0.000

90 6-27 1.502 0.407 0.545 217 1 0.562 +

2 0.387

3 0.037

4 0.014

Other 0.000

91 6-28 1.498 0.379 0.481 217 1 0.553 +

2 0.410

3 0.023

4 0.014

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

14

Item Statistics Alternative Statistics

--------------------------------- ----------------------

-

Seq. Scale Item Item Item-Scale N per Alter- Proportion

No. -Item Mean Var. Correlation Item native Endorsing

Key

---- ----- ------ ------ ----------- ----- ------ ---------- --

-

168

92 6-29 1.677 0.523 0.486 217 1 0.452 +

2 0.442

3 0.083

4 0.023

Other 0.000

93 6-30 1.880 0.686 0.593 217 1 0.369 +

2 0.424

3 0.166

4 0.041

Other 0.000

MicroCAT (tm) Testing System

Copyright (c) 1982, 1984, 1986, 1988 by Assessment Systems Corporation

Item and Test Analysis Program -- ITEMAN (tm) Version 3.00

Item analysis for data from file SKRIPSI.prn Page

15

Missing-data option: Compute statistics on all available item responses

There were 217 examinees in the data file.

Scale Statistics

----------------

Scale: 1 2 3 4 5 6

------- ------- ------- ------- ------- -------

N of Items 25 10 10 8 10 30

N of Examinees 217 217 217 217 217 217

Mean 2.448 2.257 2.713 2.498 2.054 1.976

Variance 0.102 0.176 0.112 0.213 0.107 0.237

Std. Dev. 0.320 0.419 0.335 0.462 0.327 0.487

Skew -0.023 0.265 0.052 0.160 0.725 0.127

Kurtosis -0.097 0.969 1.580 0.885 1.222 0.678

Minimum 1.560 1.000 1.800 1.000 1.400 1.000

Maximum 3.240 3.900 4.000 4.000 3.300 3.667

Median 2.440 2.200 2.700 2.500 2.000 2.033

Alpha 0.841 0.794 0.746 0.791 0.642 0.953

SEM 0.128 0.190 0.169 0.211 0.196 0.106

Mean P N/A N/A N/A N/A N/A N/A

Mean Item-Tot. 0.459 0.596 0.553 0.637 0.490 0.652

Mean Biserial N/A N/A N/A N/A N/A N/A

169

Scale Intercorrelations

-----------------------

1 2 3 4 5 6

1 1.000 0.578 -0.199 0.270 0.219 0.318

2 0.578 1.000 -0.298 0.407 0.260 0.301

3 -0.199 -0.298 1.000 -0.078 0.025 -0.141

4 0.270 0.407 -0.078 1.000 0.298 0.208

5 0.219 0.260 0.025 0.298 1.000 0.367

6 0.318 0.301 -0.141 0.208 0.367 1.000

170

Lampiran 6

Output hasil uji analisis jalur (path analysis) dengan Mplus

Mplus VERSION 7

MUTHEN & MUTHEN

09/24/2018 3:54 PM

INPUT INSTRUCTIONS

TITLE: PATH ANALISIS;

DATA: FILE IS DATAFIX.TXT;

NOBSERVATIONS ARE 186;

VARIABLE: NAMES ARE

PHUBBING SA SR FOMO KONFOR ACL JK T1 T2 T3;

MODEL: PHUBBING ON SA SR FOMO KONFOR ACL JK T1 T2 T3;

SA ON SR FOMO KONFOR ACL;

MODEL INDIRECT: PHUBBING IND SA SR;

PHUBBING IND SA FOMO;

PHUBBING IND SA KONFOR;

PHUBBING IND SA ACL;

OUTPUT: STDYX; !MODINDICES (ALL);

INPUT READING TERMINATED NORMALLY

PATH ANALISIS;

SUMMARY OF ANALYSIS

Number of groups 1

Number of observations 186

Number of dependent variables 2

Number of independent variables 8

Number of continuous latent variables 0

Observed dependent variables

Continuous

PHUBBING SA

Observed independent variables

SR FOMO KONFOR ACL JK T1

T2 T3

Estimator ML

Information matrix OBSERVED

Maximum number of iterations 1000

Convergence criterion 0.500D-04

Maximum number of steepest descent iterations 20

Input data file(s)

DATAFIX.TXT

Input data format FREE

171

THE MODEL ESTIMATION TERMINATED NORMALLY

MODEL FIT INFORMATION

Number of Free Parameters 17

Loglikelihood

H0 Value -1288.078

H1 Value -1287.259

Information Criteria

Akaike (AIC) 2610.156

Bayesian (BIC) 2664.994

Sample-Size Adjusted BIC 2611.148

(n* = (n + 2) / 24)

Chi-Square Test of Model Fit

Value 1.638

Degrees of Freedom 4

P-Value 0.8019

RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation)

Estimate 0.000

90 Percent C.I. 0.000 0.070

Probability RMSEA <= .05 0.902

CFI/TLI

CFI 1.000

TLI 1.078

Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model

Value 146.391

Degrees of Freedom 17

P-Value 0.0000

SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)

Value 0.011

MODEL RESULTS

Two-Tailed

Estimate S.E. Est./S.E. P-Value

PHUBBING ON

SA 0.324 0.044 7.404 0.000

SR -0.001 0.039 -0.016 0.987

FOMO 0.035 0.039 0.898 0.369

KONFOR 0.018 0.053 0.333 0.739

ACL 0.094 0.046 2.044 0.041

JK -0.963 1.181 -0.815 0.415

T1 -1.478 1.299 -1.138 0.255

T2 -0.423 1.072 -0.394 0.693

T3 1.166 1.490 0.782 0.434

172

SA ON

SR -0.240 0.063 -3.809 0.000

FOMO 0.306 0.061 5.021 0.000

KONFOR 0.156 0.085 1.842 0.066

ACL 0.103 0.076 1.360 0.174

Intercepts

PHUBBING 29.242 3.674 7.959 0.000

SA 31.371 5.544 5.659 0.000

Residual Variances

PHUBBING 35.418 3.673 9.644 0.000

SA 100.220 10.393 9.643 0.000

STANDARDIZED MODEL RESULTS

STDYX Standardization

Two-Tailed

Estimate S.E. Est./S.E. P-Value

PHUBBING ON

SA 0.510 0.062 8.163 0.000

SR -0.001 0.062 -0.016 0.987

FOMO 0.061 0.068 0.898 0.369

KONFOR 0.022 0.067 0.333 0.739

ACL 0.131 0.064 2.053 0.040

JK -0.049 0.060 -0.814 0.415

T1 -0.072 0.063 -1.138 0.255

T2 -0.025 0.064 -0.394 0.693

T3 0.048 0.062 0.783 0.433

SA ON

SR -0.240 0.062 -3.892 0.000

FOMO 0.338 0.064 5.253 0.000

KONFOR 0.126 0.068 1.851 0.064

ACL 0.092 0.068 1.363 0.173

Intercepts

PHUBBING 3.915 0.595 6.575 0.000

SA 2.670 0.513 5.200 0.000

Residual Variances

PHUBBING 0.635 0.056 11.330 0.000

SA 0.726 0.056 13.021 0.000

R-SQUARE

Observed Two-Tailed

Variable Estimate S.E. Est./S.E. P-Value

PHUBBING 0.365 0.056 6.517 0.000

SA 0.274 0.056 4.921 0.000

QUALITY OF NUMERICAL RESULTS

Condition Number for the Information Matrix 0.660E-05

(ratio of smallest to largest eigenvalue)

173

TOTAL, TOTAL INDIRECT, SPECIFIC INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS

Two-Tailed

Estimate S.E. Est./S.E. P-Value

Effects from SR to PHUBBING

Sum of indirect -0.078 0.023 -3.387 0.001

Specific indirect

PHUBBING

SA

SR -0.078 0.023 -3.387 0.001

Effects from FOMO to PHUBBING

Sum of indirect 0.099 0.024 4.155 0.000

Specific indirect

PHUBBING

SA

FOMO 0.099 0.024 4.155 0.000

Effects from KONFOR to PHUBBING

Sum of indirect 0.051 0.028 1.787 0.074

Specific indirect

PHUBBING

SA

KONFOR 0.051 0.028 1.787 0.074

Effects from ACL to PHUBBING

Sum of indirect 0.034 0.025 1.337 0.181

Specific indirect

PHUBBING

SA

ACL 0.034 0.025 1.337 0.181

STANDARDIZED TOTAL, TOTAL INDIRECT, SPECIFIC INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS

STDYX Standardization

Two-Tailed

Estimate S.E. Est./S.E. P-Value

Effects from SR to PHUBBING

Sum of indirect -0.123 0.035 -3.456 0.001

Specific indirect

174

PHUBBING

SA

SR -0.123 0.035 -3.456 0.001

Effects from FOMO to PHUBBING

Sum of indirect 0.172 0.040 4.339 0.000

Specific indirect

PHUBBING

SA

FOMO 0.172 0.040 4.339 0.000

Effects from KONFOR to PHUBBING

Sum of indirect 0.064 0.036 1.800 0.072

Specific indirect

PHUBBING

SA

KONFOR 0.064 0.036 1.800 0.072

Effects from ACL to PHUBBING

Sum of indirect 0.047 0.035 1.349 0.177

Specific indirect

PHUBBING

SA

ACL 0.047 0.035 1.349 0.177

DIAGRAM INFORMATION

Use View Diagram under the Diagram menu in the Mplus Editor to view the

diagram.

If running Mplus from the Mplus Diagrammer, the diagram opens automatically.

Diagram output

c:\users\hapsyah\documents\data notebook\skripsi\data olahan\path analisis

(mplus)\mplus\path de

Beginning Time: 15:54:31

Ending Time: 15:54:31

Elapsed Time: 00:00:00

MUTHEN & MUTHEN

3463 Stoner Ave.

Los Angeles, CA 90066

Tel: (310) 391-9971

Fax: (310) 391-8971

Web: www.StatModel.com

Support: Support@StatModel.com

sCopyright (c) 1998-2012 Muthen & Muthen

175

Lampiran 7

Output hasil kalibrasi parameter dengan aplikasi Winstep

TABLE 10.1 analisis skala phubbing PHCF2.DAT Sep 26 14:33 2018

INPUT: 217 KIDS 25 ACTS MEASURED: 201 KIDS 25 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

KID: REAL SEP.: 2.10 REL.: .81 ... ACT: REAL SEP.: 8.06 REL.: .98

ACT STATISTICS: MISFIT ORDER

--------------------------------------------------------------------------------

-----

|ENTRY RAW MODEL| INFIT | OUTFIT |PTMEA|EXACT MATCH|

|

|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR.| OBS% EXP%|

ACT |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| 21 404 201 1.23 .12|1.99 8.1|1.99 8.2|A .27| 36.3 60.1|

PH21 |

| 5 347 201 2.06 .12|1.42 4.1|1.47 4.6|B .24| 51.2 59.4|

PH5 |

| 2 513 201 -.28 .12|1.40 3.8|1.39 3.7|C .31| 56.2 57.9|

PH2 |

| 16 584 201 -1.28 .12|1.34 3.2|1.36 3.3|D .40| 51.7 61.1|

PH16 |

| 18 547 201 -.75 .12|1.17 1.7|1.18 1.8|E .67| 50.7 59.1|

PH18 |

| 23 512 201 -.27 .12|1.13 1.3|1.13 1.3|F .39| 52.2 57.8|

PH23 |

| 15 616 201 -1.75 .12|1.12 1.2|1.11 1.1|G .45| 63.2 61.7|

PH15 |

| 24 515 201 -.31 .12|1.08 .9|1.08 .9|H .55| 56.2 57.9|

PH24 |

| 19 571 201 -1.09 .12|1.06 .6|1.05 .6|I .57| 57.2 60.4|

PH19 |

| 25 445 201 .66 .12|1.04 .5|1.05 .5|J .34| 58.7 59.8|

PH25 |

| 12 351 201 2.00 .12| .97 -.3| .98 -.1|K .34| 66.2 59.2|

PH12 |

| 4 350 201 2.02 .12| .96 -.4| .96 -.4|L .27| 63.2 59.2|

PH4 |

| 11 467 201 .35 .12| .96 -.3| .96 -.4|M .49| 64.2 58.8|

PH11 |

| 20 521 201 -.39 .12| .96 -.4| .96 -.4|l .67| 59.2 58.1|

PH20 |

| 1 510 201 -.24 .12| .94 -.6| .95 -.5|k .41| 60.7 57.9|

PH1 |

| 3 545 201 -.72 .12| .93 -.7| .93 -.7|j .30| 65.2 59.1|

PH3 |

| 22 465 201 .38 .12| .90 -1.0| .90 -1.0|i .42| 63.7 58.9|

PH22 |

| 10 508 201 -.21 .12| .82 -1.9| .82 -1.9|h .52| 66.2 57.9|

PH10 |

| 6 479 201 .19 .12| .81 -2.1| .81 -2.1|g .51| 56.2 58.4|

PH6 |

| 13 474 201 .26 .12| .74 -2.9| .75 -2.9|f .42| 61.7 58.5|

PH13 |

| 8 515 201 -.31 .12| .74 -2.9| .74 -2.9|e .50| 67.7 57.9|

PH8 |

| 9 497 201 -.06 .12| .63 -4.4| .63 -4.4|d .61| 68.2 58.0|

PH9 |

| 17 625 201 -1.88 .12| .62 -4.6| .62 -4.6|c .54| 72.1 61.9|

176

PH17 |

| 14 461 201 .44 .12| .61 -4.7| .61 -4.7|b .53| 70.6 59.1|

PH14 |

| 7 497 201 -.06 .12| .59 -5.0| .59 -5.0|a .61| 70.6 58.0|

PH7 |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| MEAN 492.8 201.0 .00 .12|1.00 -.3|1.00 -.2| | 60.4 59.0|

|

| S.D. 72.3 .0 1.02 .00| .30 3.0| .31 3.1| | 7.9 1.2|

|

--------------------------------------------------------------------------------

-----

TABLE 10.3 analisis skala phubbing PHCF2.DAT Sep 26 14:33 2018

INPUT: 217 KIDS 25 ACTS MEASURED: 201 KIDS 25 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

ACT CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: MISFIT ORDER

---------------------------------------------------------------------

|ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| |

|NUMBER CODE VALUE | COUNT % | MEASURE MEAN MNSQ CORR.| ACT |

|--------------------+------------+--------------------------+------|

| 21 A 1 1 | 67 33 | -.48 .09 1.2 -.27 |PH21 | 1 STS

| 2 2 | 72 36 | -.10 .10 1.3 .05 | | 2 TS

| 3 3 | 55 27 | .14 .11 1.2 .22 | | 3 S

| 4 4 | 7 3 | -.07* .45 1.7 .02 | | 4 SS

| | | | |

| 5 B 1 1 | 80 40 | -.37 .09 1.2 -.21 |PH5 | 1 STS

| 2 2 | 99 49 | -.06 .08 1.1 .11 | | 2 TS

| 3 3 | 19 9 | .05 .23 1.6 .08 | | 3 S

| 4 4 | 3 1 | 1.00 .75 1.1 .17 | | 4 SS

| | | | |

| 2 C 1 1 | 21 10 | -.65 .14 1.2 -.20 |PH2 | 1 STS

| 2 2 | 58 29 | -.45 .11 1.1 -.22 | | 2 TS

| 3 3 | 112 56 | .06 .08 1.1 .30 | | 3 S

| 4 4 | 10 5 | .06 .18 1.3 .06 | | 4 SS

| | | | |

| 16 D 1 1 | 4 2 | -1.50 .24 .8 -.23 |PH16 | 1 STS

| 2 2 | 54 27 | -.45 .12 1.3 -.21 | | 2 TS

| 3 3 | 100 50 | -.19 .07 .9 -.04 | | 3 S

| 4 4 | 43 21 | .40 .12 1.1 .35 | | 4 SS

| | | | |

| 18 E 1 1 | 9 4 | -1.12 .27 1.0 -.25 |PH18 | 1 STS

| 2 2 | 74 37 | -.69 .07 .8 -.48 | | 2 TS

| 3 3 | 82 41 | -.01 .07 .8 .15 | | 3 S

| 4 4 | 36 18 | .83 .10 .8 .54 | | 4 SS

| | | | |

| 23 F 1 1 | 8 4 | -.43 .19 1.3 -.07 |PH23 | 1 STS

| 2 2 | 90 45 | -.44* .07 1.0 -.30 | | 2 TS

| 3 3 | 88 44 | -.04 .09 1.2 .13 | | 3 S

| 4 4 | 15 7 | .94 .25 .9 .37 | | 4 SS

| | | | |

| 15 G 1 1 | 5 2 | -.78 .19 1.3 -.12 |PH15 | 1 STS

| 2 2 | 26 13 | -.82* .15 1.0 -.30 | | 2 TS

| 3 3 | 121 60 | -.24 .07 .9 -.11 | | 3 S

| 4 4 | 49 24 | .44 .12 1.0 .41 | | 4 SS

| | | | |

| 24 H 1 1 | 9 4 | -.65 .16 1.2 -.13 |PH24 | 1 STS

| 2 2 | 91 45 | -.57 .07 .9 -.44 | | 2 TS

| 3 3 | 80 40 | .08 .08 1.0 .23 | | 3 S

| 4 4 | 21 10 | .94 .16 .9 .44 | | 4 SS

| | | | |

177

| 19 I 1 1 | 6 3 | -.94 .23 1.1 -.16 |PH19 | 1 STS

| 2 2 | 53 26 | -.71 .10 .9 -.39 | | 2 TS

| 3 3 | 109 54 | -.14 .06 .9 .03 | | 3 S

| 4 4 | 33 16 | .79 .13 .8 .50 | | 4 SS

| | | | |

| 25 J 1 1 | 24 12 | -.68 .14 1.1 -.23 |PH25 | 1 STS

| 2 2 | 111 55 | -.28 .07 1.1 -.16 | | 2 TS

| 3 3 | 65 32 | .26 .10 1.0 .35 | | 3 S

| 4 4 | 1 0 | -1.43* 2.6 -.11 | | 4 SS

| | | | |

| 12 K 1 1 | 66 33 | -.56 .11 1.1 -.33 |PH12 | 1 STS

| 2 2 | 121 60 | -.02 .06 .8 .21 | | 2 TS

| 3 3 | 13 6 | .62 .28 1.1 .24 | | 3 S

| 4 4 | 1 0 | -1.20* 2.6 -.09 | | 4 SS

| | | | |

| 4 L 1 1 | 64 32 | -.43 .11 1.2 -.22 |PH4 | 1 STS

| 2 2 | 126 63 | -.09 .07 1.1 .11 | | 2 TS

| 3 3 | 10 5 | .49 .25 1.1 .17 | | 3 S

| 4 4 | 1 0 | 1.28 .9 .12 | | 4 SS

| | | | |

| 11 M 1 1 | 17 8 | -1.03 .21 .9 -.31 |PH11 | 1 STS

| 2 2 | 109 54 | -.37 .07 .9 -.27 | | 2 TS

| 3 3 | 68 34 | .33 .09 .9 .42 | | 3 S

| 4 4 | 7 3 | .43 .34 1.2 .13 | | 4 SS

| | | | |

| 20 l 1 1 | 10 5 | -1.14 .23 .9 -.26 |PH20 | 1 STS

| 2 2 | 83 41 | -.61 .07 .8 -.44 | | 2 TS

| 3 3 | 87 43 | .07 .07 .9 .23 | | 3 S

| 4 4 | 21 10 | 1.14 .13 .7 .52 | | 4 SS

| | | | |

| 1 k 1 1 | 6 3 | -.89 .27 1.1 -.15 |PH1 | 1 STS

| 2 2 | 91 45 | -.47 .08 1.0 -.33 | | 2 TS

| 3 3 | 94 47 | .10 .08 1.0 .29 | | 3 S

| 4 4 | 10 5 | .62 .22 1.0 .21 | | 4 SS

| | | | |

| 3 j 1 1 | 5 2 | -.24 .24 1.5 -.01 |PH3 | 1 STS

| 2 2 | 57 28 | -.59* .11 1.0 -.32 | | 2 TS

| 3 3 | 130 65 | .00 .07 1.0 .26 | | 3 S

| 4 4 | 9 4 | .31 .24 1.2 .12 | | 4 SS

| | | | |

| 22 i 1 1 | 11 5 | -.86 .21 1.0 -.20 |PH22 | 1 STS

| 2 2 | 123 61 | -.34 .07 1.1 -.26 | | 2 TS

| 3 3 | 60 30 | .20 .10 1.0 .28 | | 3 S

| 4 4 | 7 3 | .97 .30 .9 .25 | | 4 SS

| | | | |

| 10 h 1 1 | 11 5 | -1.02 .28 1.0 -.25 |PH10 | 1 STS

| 2 2 | 78 39 | -.57 .08 .8 -.38 | | 2 TS

| 3 3 | 107 53 | .17 .07 .9 .41 | | 3 S

| 4 4 | 5 2 | 1.07 .39 .8 .23 | | 4 SS

| | | | |

| 6 g 1 1 | 14 7 | -1.50 .15 .7 -.43 |PH6 | 1 STS

| 2 2 | 98 49 | -.32 .07 1.0 -.18 | | 2 TS

| 3 3 | 87 43 | .22 .08 1.0 .40 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | .42 .17 1.1 .07 | | 4 SS

| | | | |

| 13 f 1 1 | 8 4 | -1.59 .33 .7 -.34 |PH13 | 1 STS

| 2 2 | 114 57 | -.31 .07 1.2 -.20 | | 2 TS

| 3 3 | 78 39 | .20 .08 1.0 .34 | | 3 S

| 4 4 | 1 0 | .25 1.2 .03 | | 4 SS

| | | | |

| 8 e 1 1 | 9 4 | -1.06 .43 1.1 -.23 |PH8 | 1 STS

| 2 2 | 72 36 | -.59 .07 .8 -.38 | | 2 TS

| 3 3 | 118 59 | .14 .07 .9 .42 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 1.59 .54 .6 .21 | | 4 SS

178

| | | | |

| 9 d 1 1 | 8 4 | -1.72 .27 .6 -.37 |PH9 | 1 STS

| 2 2 | 93 46 | -.51 .07 .8 -.38 | | 2 TS

| 3 3 | 97 48 | .26 .07 .8 .48 | | 3 S

| 4 4 | 3 1 | 1.30 .45 .7 .21 | | 4 SS

| | | | |

| 17 c 2 2 | 19 9 | -.98 .15 .8 -.31 |PH17 | 2 TS

| 3 3 | 141 70 | -.29 .06 .9 -.24 | | 3 S

| 4 4 | 41 20 | .67 .11 .8 .49 | | 4 SS

| | | | |

| 14 b 1 1 | 7 3 | -1.48 .27 .7 -.30 |PH14 | 1 STS

| 2 2 | 131 65 | -.38 .06 .9 -.35 | | 2 TS

| 3 3 | 60 30 | .42 .09 .8 .45 | | 3 S

| 4 4 | 3 1 | .83 .57 1.0 .14 | | 4 SS

| | | | |

| 7 a 1 1 | 7 3 | -1.82 .27 .6 -.37 |PH7 | 1 STS

| 2 2 | 94 47 | -.54 .06 .7 -.42 | | 2 TS

| 3 3 | 98 49 | .31 .07 .8 .54 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | .73 1.03 1.0 .11 | | 4 SS

---------------------------------------------------------------------

TABLE 10.4 analisis skala phubbing PHCF2.DAT Sep 26 14:33 2018

INPUT: 217 KIDS 25 ACTS MEASURED: 201 KIDS 25 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST MISFITTING RESPONSE STRINGS

ACT OUTMNSQ |KID

| 12 11111 2 22111 211 11111 21 1

|47061875386300938761 83766105416197866541437169702

|14500495786882800832172791407048739820580966344062

high--------------------------------------------------

21 PH21 1.99 A|.1..........4..44...........4...........4.......4.

5 PH5 1.47 B|4114............3...........3.4.....3.....3..3...3

2 PH2 1.39 C|.....1....41......11....1.......41...4...1........

16 PH16 1.36 D|2.2...................................41..........

18 PH18 1.18 E|...2.........1........4......1....1...............

23 PH23 1.13 F|.........1.......1......4..1...................4..

15 PH15 1.11 G|........................1.1.........1.1..4..1.....

24 PH24 1.08 H|......................1......1..14................

19 PH19 1.05 I|..2...................11..............1.........1.

25 PH25 1.05 J|....1.............1...........................43..

12 PH12 .98 K|.11...................................3...34......

4 PH4 .96 L|1.41.....................................3........

11 PH11 .96 M|....4.............1...1....41414..................

20 PH20 .96 l|..................4...11.....1........1...........

1 PH1 .95 k|........14.4.......................4..............

3 PH3 .93 j|..........1...1....41.4........1..........1.......

22 PH22 .90 i|.............1....................................

10 PH10 .82 h|......1......1...........4.....1.................3

6 PH6 .81 g|.............4....................................

13 PH13 .75 f|2............4....................................

8 PH8 .74 e|....1..1..........................................

9 PH9 .63 d|...............................1....1.............

14 PH14 .61 b|....4................4............................

7 PH7 .59 a|.........................4........................

|----------------------------------------------low-

|41261875311111938762183766221116211811111437219712

|17000495786300800831 72791105418197866541966164002

| 45 86882 2 40704 739 20580 34 6

179

TABLE 10.5 analisis skala phubbing PHCF2.DAT Sep 26 14:33 2018

INPUT: 217 KIDS 25 ACTS MEASURED: 201 KIDS 25 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

ACT MEASURE |KID

| 12 11111 2 22111 211 11111 21 1

|47061875386300938761 83766105416197866541437169702

|14500495786882800832172791407048739820580966344062

high--------------------------------------------------

15 PH15 -1.75 G|........................1.1.........1.1..4..1.....

16 PH16 -1.28 D|2.2...................................41..........

19 PH19 -1.09 I|..2...................11..............1.........1.

18 PH18 -.75 E|...2.........1........4......1....1...............

3 PH3 -.72 j|..........1...1....41.4........1..........1.......

20 PH20 -.39 l|..................4...11.....1........1...........

8 PH8 -.31 e|....1..1..........................................

24 PH24 -.31 H|......................1......1..14................

2 PH2 -.28 C|.....1....41......11....1.......41...4...1........

23 PH23 -.27 F|.........1.......1......4..1...................4..

1 PH1 -.24 k|........14.4.......................4..............

10 PH10 -.21 h|......1......1...........4.....1.................3

7 PH7 -.06 a|.........................4........................

9 PH9 -.06 d|...............................1....1.............

6 PH6 .19 g|.............4....................................

13 PH13 .26 f|2............4....................................

11 PH11 .35 M|....4.............1...1....41414..................

22 PH22 .38 i|.............1....................................

14 PH14 .44 b|....4................4............................

25 PH25 .66 J|....1.............1...........................43..

21 PH21 1.23 A|.1..........4..44...........4...........4.......4.

12 PH12 2.00 K|.11...................................3...34......

4 PH4 2.02 L|1.41.....................................3........

5 PH5 2.06 B|4114............3...........3.4.....3.....3..3...3

|----------------------------------------------low-

|41261875311111938762183766221116211811111437219712

|17000495786300800831 72791105418197866541966164002

| 45 86882 2 40704 739 20580 34 6

TABLE 10.6 analisis skala phubbing PHCF2.DAT Sep 26 14:33 2018

INPUT: 217 KIDS 25 ACTS MEASURED: 201 KIDS 25 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

| DATA |OBSERVED|EXPECTED|RESIDUAL|ST. RES.|MEASDIFF| ACT | KID | ACT |

KID |

|------+--------+--------+--------+--------+--------+-------+--------+-------+--

-----------------------|

| 4 | 4 | 1.41 | 2.59 | 4.96 | -3.20 | 12 | 76 | PH12 |

aul |

| 3 | 3 | 1.19 | 1.81 | 4.56 | -4.22 | 5 | 22 | PH5 | N

|

| 4 | 4 | 1.53 | 2.47 | 4.42 | -2.78 | 21 | 106 | PH21 |

Nana |

| 4 | 4 | 1.63 | 2.37 | 4.13 | -2.48 | 5 | 114 | PH5 |

afi |

| 4 | 4 | 1.68 | 2.32 | 4.00 | -2.32 | 21 | 110 | PH21 |

Reyandzani |

| 4 | 4 | 1.76 | 2.24 | 3.82 | -2.09 | 25 | 94 | PH25 |

Hamba |

| 4 | 4 | 1.91 | 2.09 | 3.52 | -1.64 | 21 | 157 | PH21 |

180

Cr |

| 1 | 1 | 3.02 | -2.02 | -3.48 | 1.44 | 15 | 69 | PH15 |

Nph |

| 1 | 1 | 2.98 | -1.98 | -3.41 | 1.33 | 15 | 214 | PH15 |

RA |

| 3 | 3 | 1.33 | 1.67 | 3.40 | -3.50 | 5 | 164 | PH5 |

Restitami |

| 1 | 1 | 2.95 | -1.95 | -3.35 | 1.24 | 8 | 10 | PH8 |

dts |

| 2 | 2 | 3.64 | -1.64 | -3.26 | 3.41 | 16 | 41 | PH16 |

Vv |

| 4 | 4 | 2.07 | 1.93 | 3.22 | -1.20 | 21 | 80 | PH21 |

dee |

| 4 | 4 | 2.08 | 1.92 | 3.20 | -1.17 | 23 | 70 | PH23 |

Alnoor |

| 1 | 1 | 2.87 | -1.87 | -3.19 | 1.00 | 18 | 102 | PH18 |

Dian |

| 1 | 1 | 2.87 | -1.87 | -3.17 | .98 | 2 | 84 | PH2 |

Afi |

| 1 | 1 | 2.86 | -1.86 | -3.17 | .97 | 3 | 166 | PH3 | W

|

| 4 | 4 | 2.11 | 1.89 | 3.15 | -1.09 | 21 | 30 | PH21 |

April |

| 1 | 1 | 2.84 | -1.84 | -3.11 | .90 | 19 | 32 | PH19 |

Rifqi |

| 1 | 1 | 2.83 | -1.83 | -3.10 | .88 | 15 | 162 | PH15 |

Niah |

| 1 | 1 | 2.82 | -1.82 | -3.09 | .86 | 3 | 98 | PH3 | N

|

| 4 | 4 | 2.15 | 1.85 | 3.07 | -.98 | 21 | 108 | PH21 |

Berlin |

| 1 | 1 | 2.80 | -1.80 | -3.03 | .78 | 19 | 77 | PH19 | P

|

| 1 | 1 | 2.79 | -1.79 | -3.02 | .77 | 15 | 155 | PH15 |

Aldo |

| 3 | 3 | 1.42 | 1.58 | 2.99 | -3.15 | 5 | 36 | PH5 |

Yusa |

| 1 | 1 | 2.76 | -1.76 | -2.95 | .67 | 8 | 55 | PH8 | I

|

| 3 | 3 | 1.43 | 1.57 | 2.94 | -3.11 | 4 | 49 | PH4 | M

|

| 4 | 4 | 2.22 | 1.78 | 2.93 | -.78 | 5 | 60 | PH5 |

In |

| 4 | 4 | 2.23 | 1.77 | 2.93 | -.77 | 11 | 200 | PH11 | A

|

| 4 | 4 | 2.23 | 1.77 | 2.93 | -.77 | 11 | 140 | PH11 |

Rosma |

| 4 | 4 | 2.23 | 1.77 | 2.93 | -.77 | 11 | 68 | PH11 |

Kresna Widyasti Santoso |

| 3 | 3 | 1.44 | 1.56 | 2.93 | -3.09 | 12 | 36 | PH12 |

Yusa |

| 1 | 1 | 2.75 | -1.75 | -2.92 | .64 | 3 | 1 | PH3 |

AIC |

| 4 | 4 | 2.24 | 1.76 | 2.90 | -.73 | 4 | 205 | PH4 |

Ns |

| 1 | 1 | 2.73 | -1.73 | -2.90 | .60 | 1 | 37 | PH1 |

Mei |

| 1 | 1 | 2.72 | -1.72 | -2.88 | .57 | 10 | 79 | PH10 |

Ff |

| 1 | 1 | 2.71 | -1.71 | -2.85 | .54 | 21 | 174 | PH21 |

YN |

| 1 | 1 | 2.71 | -1.71 | -2.85 | .53 | 2 | 138 | PH2 | S

|

| 1 | 1 | 2.70 | -1.70 | -2.84 | .52 | 23 | 188 | PH23 |

181

alika |

| 4 | 4 | 2.28 | 1.72 | 2.83 | -.63 | 14 | 87 | PH14 | r

|

| 3 | 3 | 1.47 | 1.53 | 2.81 | -2.98 | 12 | 155 | PH12 |

Aldo |

| 4 | 4 | 2.30 | 1.70 | 2.80 | -.58 | 2 | 160 | PH2 |

Yoka |

| 1 | 1 | 2.68 | -1.68 | -2.80 | .46 | 10 | 102 | PH10 |

Dian |

| 1 | 1 | 2.67 | -1.67 | -2.77 | .43 | 15 | 213 | PH15 |

Nosi |

| 3 | 3 | 1.49 | 1.51 | 2.76 | -2.93 | 5 | 162 | PH5 |

Niah |

| 4 | 4 | 2.32 | 1.68 | 2.76 | -.51 | 1 | 88 | PH1 |

dewi amelia |

| 1 | 1 | 2.64 | -1.64 | -2.71 | .33 | 18 | 140 | PH18 |

Rosma |

| 1 | 1 | 2.63 | -1.63 | -2.69 | .31 | 3 | 68 | PH3 |

Kresna Widyasti Santoso |

| 1 | 1 | 2.63 | -1.63 | -2.69 | .31 | 2 | 63 | PH2 | M

|

| 1 | 1 | 2.62 | -1.62 | -2.69 | .30 | 16 | 148 | PH16 |

Putri |

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

182

TABLE 10.1 analisis skala SMARTPHONE ADDICTION SAS-SVCF2.DAT Sep 26 14:38 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 197 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

KID: REAL SEP.: 1.90 REL.: .78 ... ACT: REAL SEP.: 5.66 REL.: .97

s

ACT STATISTICS: MISFIT ORDER

--------------------------------------------------------------------------------

-----

|ENTRY RAW MODEL| INFIT | OUTFIT |PTMEA|EXACT MATCH|

|

|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR.| OBS% EXP%|

ACT |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| 3 475 197 -.50 .13|1.35 3.2|1.33 3.0|A .47| 57.9 64.4|

SA3 |

| 10 398 197 .91 .14|1.25 2.3|1.24 2.2|B .65| 63.5 67.4|

SA10 |

| 2 477 197 -.54 .13|1.20 2.0|1.21 1.9|C .51| 58.4 64.4|

SA2 |

| 1 453 197 -.11 .13|1.10 1.0|1.14 1.4|D .53| 65.5 64.9|

SA1 |

| 4 487 197 -.71 .13|1.04 .5|1.04 .4|E .55| 62.9 63.8|

SA4 |

| 9 506 197 -1.05 .13| .90 -1.0| .91 -.9|e .56| 70.6 63.4|

SA9 |

| 7 459 197 -.22 .13| .89 -1.1| .89 -1.1|d .67| 62.4 64.9|

SA7 |

| 8 360 197 1.63 .14| .87 -1.3| .85 -1.6|c .68| 67.0 66.8|

SA8 |

| 5 464 197 -.31 .13| .72 -3.1| .72 -3.0|b .73| 72.6 64.7|

SA5 |

| 6 399 197 .89 .14| .65 -3.9| .65 -3.9|a .68| 76.6 67.4|

SA6 |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| MEAN 447.8 197.0 .00 .13|1.00 -.2|1.00 -.2| | 65.7 65.2|

|

| S.D. 44.2 .0 .81 .00| .22 2.2| .22 2.2| | 5.8 1.4|

|

--------------------------------------------------------------------------------

-----

183

TABLE 10.3 analisis skala SMARTPHONE ADDICTION SAS-SVCF2.DAT Sep 26 14:38 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 197 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

ACT CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: MISFIT ORDER

---------------------------------------------------------------------

|ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| |

|NUMBER CODE VALUE | COUNT % | MEASURE MEAN MNSQ CORR.| ACT |

|--------------------+------------+--------------------------+------|

| 3 A 1 1 | 12 6 | -2.46 .38 1.0 -.30 |SA3 | 1 STS

| 2 2 | 104 53 | -1.07 .11 1.3 -.23 | | 2 TS

| 3 3 | 69 35 | -.27 .16 1.3 .25 | | 3 S

| 4 4 | 12 6 | .85 .57 1.5 .28 | | 4 SS

| | | | |

| 10 B 1 1 | 47 24 | -1.95 .15 1.0 -.47 |SA10 | 1 STS

| 2 2 | 106 54 | -.81 .11 1.1 -.04 | | 2 TS

| 3 3 | 37 19 | .37 .16 1.0 .38 | | 3 S

| 4 4 | 7 4 | 2.15 .66 1.4 .39 | | 4 SS

| | | | |

| 2 C 1 1 | 13 7 | -2.59 .40 1.0 -.34 |SA2 | 1 STS

| 2 2 | 96 49 | -1.08 .12 1.3 -.22 | | 2 TS

| 3 3 | 80 41 | -.30 .14 1.3 .26 | | 3 S

| 4 4 | 8 4 | 1.54 .71 1.2 .33 | | 4 SS

| | | | |

| 1 D 1 1 | 14 7 | -2.27 .30 1.0 -.29 |SA1 | 1 STS

| 2 2 | 118 60 | -1.10 .10 1.1 -.30 | | 2 TS

| 3 3 | 57 29 | .07 .19 1.3 .37 | | 3 S

| 4 4 | 8 4 | 1.18 .49 1.3 .28 | | 4 SS

| | | | |

| 4 E 1 1 | 9 5 | -2.30 .28 1.1 -.24 |SA4 | 1 STS

| 2 2 | 95 48 | -1.28 .11 1.1 -.36 | | 2 TS

| 3 3 | 84 43 | -.28 .13 1.1 .28 | | 3 S

| 4 4 | 9 5 | 1.97 .68 .9 .42 | | 4 SS

| | | | |

| 9 e 1 1 | 8 4 | -2.86 .34 .9 -.30 |SA9 | 1 STS

| 2 2 | 74 38 | -1.40 .11 .9 -.35 | | 2 TS

| 3 3 | 110 56 | -.31 .12 1.2 .35 | | 3 S

| 4 4 | 5 3 | 2.41 1.13 .7 .36 | | 4 SS

| | | | |

| 7 d 1 1 | 18 9 | -2.84 .21 .8 -.46 |SA7 | 1 STS

| 2 2 | 100 51 | -1.09 .10 1.0 -.24 | | 2 TS

| 3 3 | 75 38 | -.03 .12 1.0 .40 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 3.42 .95 .4 .42 | | 4 SS

| | | | |

| 8 c 1 1 | 59 30 | -1.91 .14 .9 -.53 |SA8 | 1 STS

| 2 2 | 115 58 | -.55 .10 .8 .17 | | 2 TS

| 3 3 | 21 11 | .83 .18 .8 .38 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 4.92 .97 .5 .40 | | 4 SS

| | | | |

| 5 b 1 1 | 13 7 | -2.98 .25 .7 -.41 |SA5 | 1 STS

| 2 2 | 108 55 | -1.28 .09 .8 -.40 | | 2 TS

| 3 3 | 69 35 | .17 .11 .7 .47 | | 3 S

| 4 4 | 7 4 | 2.32 .80 .9 .41 | | 4 SS

| | | | |

| 6 a 1 1 | 27 14 | -2.47 .20 .7 -.48 |SA6 | 1 STS

| 2 2 | 141 72 | -.78 .09 .9 -.03 | | 2 TS

| 3 3 | 26 13 | .63 .19 .8 .38 | | 3 S

| 4 4 | 3 2 | 3.98 1.09 .6 .41 | | 4 SS

---------------------------------------------------------------------

184

TABLE 10.4 analisis skala SMARTPHONE ADDICTION SAS-SVCF2.DAT Sep 26 14:38 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 197 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST MISFITTING RESPONSE STRINGS

ACT OUTMNSQ |KID

|1 111 111 1 211 1 211 1 22211 11111 1

|72930484043 53050868662181734766111062372085764255

|40103362783482190684501487844783670008696601092223

high--------------------------------------------------

3 SA3 1.33 A|....2.........44..4.41...14.4...41..1.......3.....

10 SA10 1.24 B|.24...4444..4........1....1..3....3....3........2.

2 SA2 1.21 C|..2..2.....4.1........11..........4...............

1 SA1 1.14 D|3...2....444....4..1....1..4......1..............3

4 SA4 1.04 E|........2........4...........1.4......1..133..3...

9 SA9 .91 e|...2..2............................1....1...33.33.

7 SA7 .89 d|......2................................1..........

8 SA8 .85 c|.................1...................3............

5 SA5 .72 b|..............................4...................

6 SA6 .65 a|....4.......................3.....................

|----------------------------------------------low-

|12111411141453211818662211731766122211311111764215

|70930384083 82050664501181844783611062672085092253

|4 103 627 3 190 8 487 4 70008 96601 2

185

TABLE 10.5 analisis skala SMARTPHONE ADDICTION SAS-SVCF2.DAT Sep 26 14:38 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 197 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

ACT MEASURE |KID

|1 111 111 1 211 1 211 1 22211 11111 1

|72930484043 53050868662181734766111062372085764255

|40103362783482190684501487844783670008696601092223

high--------------------------------------------------

9 SA9 -1.05 e|...2..2............................1....1...33.33.

4 SA4 -.71 E|........2........4...........1.4......1..133..3...

2 SA2 -.54 C|..2..2.....4.1........11..........4...............

3 SA3 -.50 A|....2.........44..4.41...14.4...41..1.......3.....

5 SA5 -.31 b|..............................4...................

7 SA7 -.22 d|......2................................1..........

1 SA1 -.11 D|3...2....444....4..1....1..4......1..............3

6 SA6 .89 a|....4.......................3.....................

10 SA10 .91 B|.24...4444..4........1....1..3....3....3........2.

8 SA8 1.63 c|.................1...................3............

|----------------------------------------------low-

|12111411141453211818662211731766122211311111764215

|70930384083 82050664501181844783611062672085092253

|4 103 627 3 190 8 487 4 70008 96601 2

186

TABLE 10.6 analisis skala SMARTPHONE ADDICTION SAS-SVCF2.DAT Sep 26 14:38 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 197 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

| DATA |OBSERVED|EXPECTED|RESIDUAL|ST. RES.|MEASDIFF| ACT | KID | ACT |

KID |

|------+--------+--------+--------+--------+--------+-------+--------+-------+--

-----------------------|

| 3 | 3 | 3.93 | -.93 | -3.64 | 5.99 | 1 | 174 | SA1 |

YN |

| 4 | 4 | 2.24 | 1.76 | 3.31 | -.80 | 2 | 210 | SA2 |

Vira Mauli |

| 1 | 1 | 2.76 | -1.76 | -3.23 | .92 | 2 | 32 | SA2 |

Rifqi |

| 4 | 4 | 2.28 | 1.72 | 3.21 | -.67 | 5 | 68 | SA5 |

Kresna Widyasti Santoso |

| 3 | 3 | 1.40 | 1.60 | 3.17 | -3.94 | 1 | 53 | SA1 |

Dita |

| 4 | 4 | 2.32 | 1.68 | 3.09 | -.52 | 1 | 34 | SA1 |

AMT |

| 4 | 4 | 2.32 | 1.68 | 3.09 | -.52 | 10 | 58 | SA10 |

Shakila |

| 4 | 4 | 2.33 | 1.67 | 3.06 | -.48 | 3 | 144 | SA3 |

TA |

| 4 | 4 | 2.33 | 1.67 | 3.06 | -.48 | 3 | 16 | SA3 |

Irene |

| 4 | 4 | 2.40 | 1.60 | 2.90 | -.26 | 4 | 63 | SA4 | M

|

| 4 | 4 | 2.44 | 1.56 | 2.81 | -.13 | 3 | 78 | SA3 |

Asp |

| 1 | 1 | 2.56 | -1.56 | -2.78 | .25 | 2 | 21 | SA2 |

CA |

| 1 | 1 | 2.54 | -1.54 | -2.76 | .21 | 3 | 60 | SA3 |

In |

| 4 | 4 | 2.53 | 1.47 | 2.63 | .16 | 1 | 100 | SA1 |

ADS |

| 1 | 1 | 2.45 | -1.45 | -2.61 | -.09 | 2 | 214 | SA2 |

RA |

| 4 | 4 | 2.54 | 1.46 | 2.60 | .21 | 3 | 168 | SA3 | K

|

| 4 | 4 | 2.54 | 1.46 | 2.60 | .21 | 3 | 65 | SA3 | B

|

| 3 | 3 | 1.62 | 1.38 | 2.60 | -3.13 | 3 | 70 | SA3 |

Alnoor |

| 2 | 2 | 3.40 | -1.40 | -2.59 | 3.15 | 9 | 130 | SA9 |

SN |

| 1 | 1 | 2.44 | -1.44 | -2.59 | -.13 | 3 | 117 | SA3 |

Jordy |

| 1 | 1 | 2.42 | -1.42 | -2.57 | -.18 | 1 | 84 | SA1 |

Afi |

| 3 | 3 | 1.66 | 1.34 | 2.53 | -3.00 | 9 | 152 | SA9 | I

|

| 1 | 1 | 2.40 | -1.40 | -2.53 | -.26 | 4 | 77 | SA4 | P

|

| 2 | 2 | 3.37 | -1.37 | -2.53 | 3.04 | 10 | 20 | SA10 |

Sk |

| 1 | 1 | 2.39 | -1.39 | -2.52 | -.29 | 9 | 200 | SA9 | A

|

| 3 | 3 | 1.67 | 1.33 | 2.52 | -2.97 | 8 | 128 | SA8 | N

|

187

| 3 | 3 | 1.68 | 1.32 | 2.50 | -2.92 | 4 | 151 | SA4 |

Bayu Haryadi |

| 3 | 3 | 1.68 | 1.32 | 2.50 | -2.92 | 4 | 42 | SA4 |

Sekuntum |

| 4 | 4 | 2.64 | 1.36 | 2.45 | .51 | 10 | 48 | SA10 |

Fadli |

| 4 | 4 | 2.65 | 1.35 | 2.43 | .55 | 3 | 201 | SA3 |

Fs |

| 4 | 4 | 2.65 | 1.35 | 2.43 | .55 | 3 | 159 | SA3 |

Asuka |

| 1 | 1 | 2.32 | -1.32 | -2.43 | -.52 | 1 | 188 | SA1 |

alika |

| 2 | 2 | 3.30 | -1.30 | -2.41 | 2.81 | 9 | 186 | SA9 |

fira |

| 1 | 1 | 2.29 | -1.29 | -2.39 | -.62 | 4 | 36 | SA4 |

Yusa |

| 1 | 1 | 2.28 | -1.28 | -2.38 | -.65 | 9 | 126 | SA9 |

Ls |

| 3 | 3 | 1.77 | 1.23 | 2.37 | -2.61 | 10 | 179 | SA10 |

Nau |

| 3 | 3 | 1.77 | 1.23 | 2.36 | -2.58 | 9 | 70 | SA9 |

Alnoor |

| 3 | 3 | 1.77 | 1.23 | 2.36 | -2.58 | 9 | 69 | SA9 |

Nph |

| 3 | 3 | 1.77 | 1.23 | 2.36 | -2.58 | 9 | 22 | SA9 | N

|

| 3 | 3 | 1.79 | 1.21 | 2.34 | -2.52 | 4 | 180 | SA4 |

SM |

| 4 | 4 | 2.71 | 1.29 | 2.34 | .76 | 4 | 86 | SA4 | i

|

| 2 | 2 | 3.25 | -1.25 | -2.33 | 2.64 | 2 | 191 | SA2 |

Besty |

| 2 | 2 | 3.25 | -1.25 | -2.33 | 2.64 | 2 | 43 | SA2 |

Aisyah |

| 1 | 1 | 2.23 | -1.23 | -2.32 | -.83 | 3 | 217 | SA3 | I

|

| 1 | 1 | 2.23 | -1.23 | -2.32 | -.83 | 3 | 160 | SA3 |

Yoka |

| 2 | 2 | 3.24 | -1.24 | -2.31 | 2.61 | 3 | 103 | SA3 |

Olivia |

| 4 | 4 | 2.74 | 1.26 | 2.30 | .83 | 1 | 133 | SA1 |

aku |

| 4 | 4 | 2.74 | 1.26 | 2.30 | .83 | 1 | 4 | SA1 |

Elisa |

| 4 | 4 | 2.74 | 1.26 | 2.29 | .86 | 10 | 186 | SA10 |

fira |

| 4 | 4 | 2.74 | 1.26 | 2.29 | .86 | 10 | 142 | SA10 |

INS |

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

188

TABLE 10.1 analisis skala SELF REGULATION DAT Sep 26 14:43 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 199 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

KID: REAL SEP.: 1.63 REL.: .73 ... ACT: REAL SEP.: 6.91 REL.: .98

ACT STATISTICS: MISFIT ORDER

--------------------------------------------------------------------------------

-----

|ENTRY RAW MODEL| INFIT | OUTFIT |PTMEA|EXACT MATCH|

|

|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR.| OBS% EXP%|

ACT |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| 7 421 199 2.47 .14|1.18 1.8|1.25 2.3|A .52| 68.8 67.5|

SR7 |

| 1 545 199 -.08 .16|1.13 1.2|1.12 .9|B .56| 67.8 72.9|

SR1 |

| 10 578 199 -.94 .17|1.07 .6|1.08 .6|C .54| 75.4 78.1|

SR10 |

| 5 503 199 .86 .14|1.03 .3|1.03 .3|D .56| 64.3 67.1|

SR5 |

| 2 544 199 -.05 .16|1.01 .1|1.00 .1|E .61| 72.4 72.7|

SR2 |

| 3 580 199 -1.00 .17| .92 -.6| .94 -.4|e .53| 79.4 78.3|

SR3 |

| 9 497 199 .98 .14| .93 -.7| .88 -1.1|d .66| 67.8 66.0|

SR9 |

| 8 577 199 -.91 .17| .93 -.5| .92 -.5|c .43| 78.9 78.0|

SR8 |

| 4 594 199 -1.40 .17| .91 -.7| .82 -1.3|b .47| 83.4 79.6|

SR4 |

| 6 539 199 .07 .15| .75 -2.7| .67 -3.0|a .69| 79.9 71.6|

SR6 |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| MEAN 537.8 199.0 .00 .16| .99 -.1| .97 -.2| | 73.8 73.2|

|

| S.D. 49.7 .0 1.12 .01| .12 1.2| .15 1.4| | 6.1 4.9|

|

--------------------------------------------------------------------------------

-----

189

TABLE 10.3 analisis skala SELF REGULATION DAT Sep 26 14:43 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 199 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

ACT CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: MISFIT ORDER

---------------------------------------------------------------------

|ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| |

|NUMBER CODE VALUE | COUNT % | MEASURE MEAN MNSQ CORR.| ACT |

|--------------------+------------+--------------------------+------|

| 7 A 1 1 | 29 15 | -.72 .28 1.2 -.35 |SR7 | 1 STS

| 2 2 | 121 61 | .41 .11 1.3 -.12 | | 2 TS

| 3 3 | 46 23 | 1.60 .21 1.2 .38 | | 3 S

| 4 4 | 3 2 | 3.02 .63 1.1 .20 | | 4 SS

| | | | |

| 1 B 1 1 | 2 1 | -2.73 .38 .6 -.22 |SR1 | 1 STS

| 2 2 | 60 30 | -.33 .14 1.1 -.39 | | 2 TS

| 3 3 | 125 63 | .81 .11 1.1 .22 | | 3 S

| 4 4 | 12 6 | 2.99 .56 .9 .41 | | 4 SS

| | | | |

| 10 C 2 2 | 37 19 | -.80 .21 1.0 -.43 |SR10 | 2 TS

| 3 3 | 144 72 | .68 .11 1.2 .13 | | 3 S

| 4 4 | 18 9 | 2.36 .31 1.0 .38 | | 4 SS

| | | | |

| 5 D 1 1 | 7 4 | -1.52 .31 1.0 -.27 |SR5 | 1 STS

| 2 2 | 84 42 | -.11 .12 1.0 -.38 | | 2 TS

| 3 3 | 104 52 | 1.10 .13 1.1 .38 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 4.24 .54 .8 .35 | | 4 SS

| | | | |

| 2 E 1 1 | 4 2 | -2.08 .56 .9 -.25 |SR2 | 1 STS

| 2 2 | 55 28 | -.37 .18 1.1 -.38 | | 2 TS

| 3 3 | 130 65 | .78 .09 .9 .21 | | 3 S

| 4 4 | 10 5 | 3.80 .39 .7 .50 | | 4 SS

| | | | |

| 3 e 2 2 | 32 16 | -.75 .24 1.0 -.39 |SR3 | 2 TS

| 3 3 | 152 76 | .62 .10 .9 .08 | | 3 S

| 4 4 | 15 8 | 2.73 .44 1.0 .42 | | 4 SS

| | | | |

| 9 d 1 1 | 12 6 | -1.91 .25 .8 -.42 |SR9 | 1 STS

| 2 2 | 80 40 | -.16 .10 .8 -.40 | | 2 TS

| 3 3 | 103 52 | 1.32 .12 .9 .53 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 2.85 1.15 1.1 .22 | | 4 SS

| | | | |

| 8 c 2 2 | 31 16 | -.81 .25 1.0 -.39 |SR8 | 2 TS

| 3 3 | 157 79 | .73 .10 1.1 .22 | | 3 S

| 4 4 | 11 6 | 1.95 .55 1.3 .23 | | 4 SS

| | | | |

| 4 b 2 2 | 21 11 | -1.27 .25 .8 -.42 |SR4 | 2 TS

| 3 3 | 160 80 | .65 .09 .9 .13 | | 3 S

| 4 4 | 18 9 | 1.86 .54 1.2 .28 | | 4 SS

| | | | |

| 6 a 1 1 | 4 2 | -2.35 .76 .8 -.28 |SR6 | 1 STS

| 2 2 | 56 28 | -.69 .12 .6 -.52 | | 2 TS

| 3 3 | 133 67 | 1.02 .10 .8 .44 | | 3 S

| 4 4 | 6 3 | 3.85 .63 .7 .39 | | 4 SS

---------------------------------------------------------------------

190

TABLE 10.4 analisis skala SELF REGULATION DAT Sep 26 14:43 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 199 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST MISFITTING RESPONSE STRINGS

ACT OUTMNSQ |KID

| 1121 21111 111 1111 22111 111 11

|2 6920186176508883849864999543 0074321654864337 24

|33809391103656321845259973122765417445235728560413

high--------------------------------------------------

7 SR7 1.25 A|224..1.4.1...4................1...1.1..3..3....3..

1 SR1 1.12 B|......4..42....42........2....2....4.........4....

10 SR10 1.08 C|...........24....2...2.4.4.......4.......4........

5 SR5 1.03 D|....4......2.22..........................1..1....3

2 SR2 1.00 E|...2..2.4.442..........2..................1.......

3 SR3 .94 e|........2...4.....2.....2.42.44..24...............

9 SR9 .88 d|..............4.......................4...........

8 SR8 .92 c|.........4..2......22.4.2....2.....244......4.....

4 SR4 .82 b|................44..........2..44.....2.42.4..4.4.

6 SR6 .67 a|................4......................1..........

|----------------------------------------------low-

|23611218621111811184111199954362211121111861137424

|3 8920111176503883459864731227 0074345654724360 13

| 0939 03656 218 2599 54174 235 85

191

TABLE 10.5 analisis skala SELF REGULATION DAT Sep 26 14:43 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 199 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

ACT MEASURE |KID

| 1121 21111 111 1111 22111 111 11

|2 6920186176508883849864999543 0074321654864337 24

|33809391103656321845259973122765417445235728560413

high--------------------------------------------------

4 SR4 -1.40 b|................44..........2..44.....2.42.4..4.4.

3 SR3 -1.00 e|........2...4.....2.....2.42.44..24...............

10 SR10 -.94 C|...........24....2...2.4.4.......4.......4........

8 SR8 -.91 c|.........4..2......22.4.2....2.....244......4.....

1 SR1 -.08 B|......4..42....42........2....2....4.........4....

2 SR2 -.05 E|...2..2.4.442..........2..................1.......

6 SR6 .07 a|................4......................1..........

5 SR5 .86 D|....4......2.22..........................1..1....3

9 SR9 .98 d|..............4.......................4...........

7 SR7 2.47 A|224..1.4.1...4................1...1.1..3..3....3..

|----------------------------------------------low-

|23611218621111811184111199954362211121111861137424

|3 8920111176503883459864731227 0074345654724360 13

| 0939 03656 218 2599 54174 235 85

192

TABLE 10.6 analisis skala SELF REGULATION DAT Sep 26 14:43 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 199 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

| DATA |OBSERVED|EXPECTED|RESIDUAL|ST. RES.|MEASDIFF| ACT | KID | ACT |

KID |

|------+--------+--------+--------+--------+--------+-------+--------+-------+--

-----------------------|

| 1 | 1 | 2.71 | -1.71 | -3.56 | .24 | 7 | 203 | SR7 |

Ihda |

| 1 | 1 | 2.61 | -1.61 | -3.15 | -.15 | 6 | 153 | SR6 |

Jay |

| 4 | 4 | 2.35 | 1.65 | 3.07 | -1.06 | 9 | 162 | SR9 |

Niah |

| 4 | 4 | 2.38 | 1.62 | 3.01 | -.95 | 4 | 21 | SR4 |

CA |

| 1 | 1 | 2.56 | -1.56 | -2.97 | -.35 | 7 | 210 | SR7 |

Vira Mauli |

| 4 | 4 | 2.43 | 1.57 | 2.93 | -.81 | 1 | 36 | SR1 |

Yusa |

| 2 | 2 | 3.06 | -1.06 | -2.93 | 2.49 | 3 | 84 | SR3 |

Afi |

| 2 | 2 | 3.05 | -1.05 | -2.93 | 2.44 | 10 | 138 | SR10 | S

|

| 2 | 2 | 3.04 | -1.04 | -2.93 | 2.41 | 8 | 45 | SR8 | F

|

| 2 | 2 | 3.03 | -1.03 | -2.92 | 2.31 | 4 | 42 | SR4 |

Sekuntum |

| 4 | 4 | 2.94 | 1.06 | 2.92 | 1.57 | 1 | 182 | SR1 |

Ahmad Pradhana AdiPutra |

| 4 | 4 | 2.96 | 1.04 | 2.92 | 1.75 | 7 | 68 | SR7 |

Kresna Widyasti Santoso |

| 4 | 4 | 2.97 | 1.03 | 2.92 | 1.79 | 4 | 205 | SR4 |

NF |

| 4 | 4 | 2.97 | 1.03 | 2.92 | 1.79 | 4 | 204 | SR4 |

Nisa Fa'iziyah |

| 4 | 4 | 2.97 | 1.03 | 2.91 | 1.82 | 8 | 169 | SR8 |

SSG |

| 4 | 4 | 2.98 | 1.02 | 2.91 | 1.85 | 10 | 149 | SR10 |

Vl |

| 4 | 4 | 2.98 | 1.02 | 2.91 | 1.85 | 10 | 93 | SR10 |

Ia |

| 2 | 2 | 3.02 | -1.02 | -2.91 | 2.22 | 7 | 23 | SR7 |

Jj |

| 2 | 2 | 3.02 | -1.02 | -2.91 | 2.22 | 7 | 3 | SR7 |

Jj |

| 4 | 4 | 2.92 | 1.08 | 2.91 | 1.43 | 6 | 181 | SR6 | A

|

| 2 | 2 | 3.09 | -1.09 | -2.90 | 2.76 | 2 | 119 | SR2 | R

|

| 2 | 2 | 3.02 | -1.02 | -2.90 | 2.19 | 1 | 173 | SR1 |

DENI.P |

| 4 | 4 | 2.91 | 1.09 | 2.90 | 1.38 | 3 | 147 | SR3 |

seruni |

| 4 | 4 | 2.98 | 1.02 | 2.90 | 1.90 | 3 | 91 | SR3 |

Fik |

| 4 | 4 | 2.98 | 1.02 | 2.90 | 1.90 | 3 | 37 | SR3 |

Mei |

| 4 | 4 | 2.98 | 1.02 | 2.90 | 1.90 | 3 | 6 | SR3 |

Fahrul Alpiansyah |

193

| 1 | 1 | 2.53 | -1.53 | -2.90 | -.45 | 2 | 62 | SR2 | L

|

| 2 | 2 | 3.01 | -1.01 | -2.89 | 2.17 | 2 | 155 | SR2 |

Aldo |

| 4 | 4 | 2.91 | 1.09 | 2.89 | 1.32 | 10 | 171 | SR10 | H

|

| 4 | 4 | 2.91 | 1.09 | 2.89 | 1.32 | 4 | 145 | SR4 |

Sofi |

| 4 | 4 | 2.90 | 1.10 | 2.88 | 1.29 | 8 | 24 | SR8 |

PH |

| 4 | 4 | 2.90 | 1.10 | 2.88 | 1.29 | 8 | 15 | SR8 |

Mif |

| 2 | 2 | 3.13 | -1.13 | -2.85 | 3.03 | 8 | 155 | SR8 |

Aldo |

| 4 | 4 | 2.88 | 1.12 | 2.85 | 1.14 | 9 | 83 | SR9 |

Soffa |

| 2 | 2 | 3.14 | -1.14 | -2.85 | 3.06 | 10 | 166 | SR10 | W

|

| 4 | 4 | 3.01 | .99 | 2.81 | 2.17 | 2 | 173 | SR2 |

DENI.P |

| 4 | 4 | 3.01 | .99 | 2.81 | 2.17 | 2 | 166 | SR2 | W

|

| 4 | 4 | 3.02 | .98 | 2.80 | 2.19 | 1 | 210 | SR1 |

Vira Mauli |

| 2 | 2 | 2.98 | -.98 | -2.80 | 1.90 | 3 | 97 | SR3 |

Cindai |

| 2 | 2 | 2.98 | -.98 | -2.80 | 1.90 | 3 | 52 | SR3 |

Lnd |

| 3 | 3 | 1.52 | 1.48 | 2.79 | -4.10 | 7 | 4 | SR7 |

Elisa |

| 2 | 2 | 2.98 | -.98 | -2.77 | 1.85 | 10 | 185 | SR10 |

Widi S G |

| 4 | 4 | 2.56 | 1.44 | 2.76 | -.35 | 7 | 106 | SR7 |

Nana |

| 2 | 2 | 2.97 | -.97 | -2.75 | 1.82 | 8 | 192 | SR8 |

fd |

| 2 | 2 | 2.97 | -.97 | -2.75 | 1.82 | 8 | 97 | SR8 |

Cindai |

| 2 | 2 | 2.97 | -.97 | -2.75 | 1.82 | 8 | 37 | SR8 |

Mei |

| 2 | 2 | 3.26 | -1.26 | -2.74 | 3.71 | 3 | 61 | SR3 |

Gns |

| 2 | 2 | 3.28 | -1.28 | -2.74 | 3.80 | 2 | 190 | SR2 |

Seoltang |

| 4 | 4 | 2.59 | 1.41 | 2.73 | -.22 | 4 | 70 | SR4 |

Alnoor |

| 4 | 4 | 2.77 | 1.23 | 2.72 | .51 | 4 | 148 | SR4 |

Putri |

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

194

TABLE 10.1 analisis skala FOMO FOMOUT.DAT Sep 26 14:48 2018

INPUT: 217 KIDS 8 ACTS MEASURED: 193 KIDS 8 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

KID: REAL SEP.: 1.87 REL.: .78 ... ACT: REAL SEP.: 7.35 REL.: .98

ACT STATISTICS: MISFIT ORDER

--------------------------------------------------------------------------------

-----

|ENTRY RAW MODEL| INFIT | OUTFIT |PTMEA|EXACT MATCH|

|

|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR.| OBS% EXP%|

ACT |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| 3 405 193 1.54 .14|1.19 1.8|1.20 1.8|A .57| 66.8 68.7|

F3 |

| 1 494 193 -.30 .14|1.13 1.3|1.13 1.2|B .66| 61.1 67.0|

F1 |

| 8 554 193 -1.58 .15|1.09 .8|1.06 .5|C .58| 71.0 70.1|

F8 |

| 6 513 193 -.70 .14|1.05 .6|1.07 .7|D .58| 64.8 67.6|

F6 |

| 5 425 193 1.12 .14| .97 -.3| .98 -.2|d .65| 72.5 68.6|

F5 |

| 7 549 193 -1.47 .15| .89 -1.0| .88 -1.1|c .63| 69.9 69.7|

F7 |

| 2 446 193 .69 .14| .83 -1.8| .81 -1.9|b .72| 71.5 68.2|

F2 |

| 4 445 193 .71 .14| .80 -2.1| .78 -2.3|a .73| 70.5 68.2|

F4 |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| MEAN 478.9 193.0 .00 .15| .99 -.1| .99 -.2| | 68.5 68.5|

|

| S.D. 53.1 .0 1.11 .00| .14 1.4| .14 1.4| | 3.7 1.0|

|

--------------------------------------------------------------------------------

-----

TABLE 10.3 analisis skala FOMO FOMOUT.DAT Sep 26 14:48 2018

INPUT: 217 KIDS 8 ACTS MEASURED: 193 KIDS 8 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

ACT CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: MISFIT ORDER

---------------------------------------------------------------------

|ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| |

|NUMBER CODE VALUE | COUNT % | MEASURE MEAN MNSQ CORR.| ACT |

|--------------------+------------+--------------------------+------|

| 3 A 1 1 | 29 15 | -1.28 .31 1.5 -.28 |F3 | 1 STS

| 2 2 | 121 63 | -.48 .12 1.1 -.26 | | 2 TS

| 3 3 | 38 20 | 1.35 .23 1.0 .44 | | 3 S

| 4 4 | 5 3 | 3.31 .42 1.0 .33 | | 4 SS

| | | | |

| 1 B 1 1 | 10 5 | -2.61 .28 1.0 -.34 |F1 | 1 STS

| 2 2 | 79 41 | -.93 .12 1.0 -.39 | | 2 TS

| 3 3 | 90 47 | .38 .14 1.1 .29 | | 3 S

| 4 4 | 14 7 | 2.72 .42 1.0 .47 | | 4 SS

| | | | |

| 8 C 1 1 | 2 1 | -4.11 .57 .6 -.24 |F8 | 1 STS

| 2 2 | 45 23 | -1.46 .18 1.0 -.43 | | 2 TS

| 3 3 | 122 63 | .08 .12 1.0 .17 | | 3 S

| 4 4 | 24 12 | 1.57 .39 1.3 .38 | | 4 SS

195

| | | | |

| 6 D 1 1 | 5 3 | -3.06 .42 .8 -.28 |F6 | 1 STS

| 2 2 | 67 35 | -1.07 .14 1.1 -.40 | | 2 TS

| 3 3 | 110 57 | .31 .14 1.3 .31 | | 3 S

| 4 4 | 11 6 | 2.35 .38 1.0 .36 | | 4 SS

| | | | |

| 5 d 1 1 | 21 11 | -2.21 .23 .8 -.43 |F5 | 1 STS

| 2 2 | 116 60 | -.48 .12 1.2 -.25 | | 2 TS

| 3 3 | 52 27 | 1.25 .19 .9 .50 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 2.41 .76 1.3 .22 | | 4 SS

| | | | |

| 7 c 1 1 | 3 2 | -4.10 .33 .6 -.29 |F7 | 1 STS

| 2 2 | 42 22 | -1.38 .15 .9 -.39 | | 2 TS

| 3 3 | 130 67 | .00 .12 1.1 .12 | | 3 S

| 4 4 | 18 9 | 2.41 .35 .8 .48 | | 4 SS

| | | | |

| 2 b 1 1 | 14 7 | -2.18 .33 1.0 -.34 |F2 | 1 STS

| 2 2 | 111 58 | -.80 .11 .8 -.45 | | 2 TS

| 3 3 | 62 32 | 1.15 .15 .7 .53 | | 3 S

| 4 4 | 6 3 | 3.40 .68 .9 .38 | | 4 SS

| | | | |

| 4 a 1 1 | 17 9 | -2.71 .20 .6 -.47 |F4 | 1 STS

| 2 2 | 103 53 | -.65 .10 .8 -.32 | | 2 TS

| 3 3 | 70 36 | 1.04 .17 .9 .53 | | 3 S

| 4 4 | 3 2 | 4.42 .20 .4 .34 | | 4 SS

---------------------------------------------------------------------

TABLE 10.4 analisis skala FOMO FOMOUT.DAT Sep 26 14:48 2018

INPUT: 217 KIDS 8 ACTS MEASURED: 193 KIDS 8 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST MISFITTING RESPONSE STRINGS

ACT OUTMNSQ |KID

|111 1 1 211 111 22111 11 1 111 1 1 1

|976532 0320719 97033 11444983163976616366228757529

|66689337101930632576160532264628487691391515720660

high--------------------------------------------------

3 F3 1.20 3|2....44.14.1.....1.....1...11.1..........3......2.

1 F1 1.13 1|..........4.4......4...4.....4.........11.....3...

8 F8 1.06 8|...3...2.2............4.22....44.4..444.....4..3..

6 F6 1.07 6|..........24..2.4..24.....4...............1.......

5 F5 .98 5|.22.422......4.4................1....11......3...2

7 F7 .88 7|.3................2..4............44..............

2 F2 .81 2|.......4...................4.1.......1.....3......

4 F4 .78 4|..........................................3.......

|----------------------------------------------low-

|11151231322119611133122111983111976616311128717121

|976833 0100710 97076 11444264663487611366215750569

|666 9 7 193 325 60532 28 9 915 2 6 0

196

TABLE 10.5 analisis skala FOMO FOMOUT.DAT Sep 26 14:48 2018

INPUT: 217 KIDS 8 ACTS MEASURED: 193 KIDS 8 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

ACT MEASURE |KID

|111 1 1 211 111 22111 11 1 111 1 1 1

|976532 0320719 97033 11444983163976616366228757529

|66689337101930632576160532264628487691391515720660

high--------------------------------------------------

8 F8 -1.58 8|...3...2.2............4.22....44.4..444.....4..3..

7 F7 -1.47 7|.3................2..4............44..............

6 F6 -.70 6|..........24..2.4..24.....4...............1.......

1 F1 -.30 1|..........4.4......4...4.....4.........11.....3...

2 F2 .69 2|.......4...................4.1.......1.....3......

4 F4 .71 4|..........................................3.......

5 F5 1.12 5|.22.422......4.4................1....11......3...2

3 F3 1.54 3|2....44.14.1.....1.....1...11.1..........3......2.

|----------------------------------------------low-

|11151231322119611133122111983111976616311128717121

|976833 0100710 97076 11444264663487611366215750569

|666 9 7 193 325 60532 28 9 915 2 6 0

TABLE 10.6 analisis skala FOMO FOMOUT.DAT Sep 26 14:48 2018

INPUT: 217 KIDS 8 ACTS MEASURED: 193 KIDS 8 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

| DATA |OBSERVED|EXPECTED|RESIDUAL|ST. RES.|MEASDIFF| ACT | KID | ACT |

KID |

|------+--------+--------+--------+--------+--------+-------+--------+-------+--

-----------------------|

| 1 | 1 | 2.66 | -1.66 | -3.22 | .44 | 3 | 31 | F3 |

alifianti |

| 4 | 4 | 2.40 | 1.60 | 3.01 | -.49 | 8 | 77 | F8 | P

|

| 2 | 2 | 3.49 | -1.49 | -2.89 | 4.10 | 8 | 107 | F8 |

Ilman Luthfi Hilmi |

| 4 | 4 | 2.46 | 1.54 | 2.88 | -.28 | 2 | 86 | F2 | i

|

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.84 | -.20 | 5 | 193 | F5 |

Dini Rizkia A |

| 1 | 1 | 2.51 | -1.51 | -2.83 | -.10 | 3 | 179 | F3 |

Nau |

| 1 | 1 | 2.46 | -1.46 | -2.73 | -.28 | 2 | 16 | F2 |

Irene |

| 3 | 3 | 1.60 | 1.40 | 2.68 | -3.67 | 5 | 152 | F5 | I

|

| 2 | 2 | 3.34 | -1.34 | -2.65 | 3.56 | 8 | 20 | F8 |

Sk |

| 4 | 4 | 2.63 | 1.37 | 2.63 | .32 | 5 | 90 | F5 |

Ridho |

| 4 | 4 | 2.66 | 1.34 | 2.60 | .44 | 3 | 20 | F3 |

Sk |

| 4 | 4 | 2.67 | 1.33 | 2.59 | .49 | 8 | 61 | F8 |

Gns |

| 4 | 4 | 2.67 | 1.33 | 2.59 | .49 | 8 | 33 | F8 |

Ryanti |

| 1 | 1 | 2.36 | -1.36 | -2.57 | -.62 | 3 | 105 | F3 |

RA |

| 2 | 2 | 3.23 | -1.23 | -2.55 | 3.10 | 5 | 176 | F5 |

197

Nisrina |

| 2 | 2 | 3.23 | -1.23 | -2.55 | 3.10 | 5 | 166 | F5 | W

|

| 4 | 4 | 2.73 | 1.27 | 2.55 | .71 | 1 | 145 | F1 |

Sofi |

| 4 | 4 | 2.73 | 1.27 | 2.55 | .71 | 1 | 16 | F1 |

Irene |

| 4 | 4 | 2.79 | 1.21 | 2.51 | .98 | 8 | 119 | F8 | R

|

| 2 | 2 | 1.14 | .86 | 2.49 | -5.80 | 5 | 190 | F5 |

Seoltang |

| 4 | 4 | 2.82 | 1.18 | 2.49 | 1.10 | 6 | 92 | F6 |

Tini |

| 2 | 2 | 3.14 | -1.14 | -2.48 | 2.68 | 3 | 196 | F3 | R

|

| 1 | 1 | 2.29 | -1.29 | -2.48 | -.89 | 6 | 21 | F6 |

CA |

| 4 | 4 | 2.85 | 1.15 | 2.48 | 1.22 | 1 | 36 | F1 |

Yusa |

| 3 | 3 | 1.74 | 1.26 | 2.46 | -3.12 | 3 | 125 | F3 |

Nabilah rlvira |

| 4 | 4 | 2.88 | 1.12 | 2.45 | 1.37 | 7 | 67 | F7 |

AR |

| 4 | 4 | 2.88 | 1.12 | 2.45 | 1.37 | 7 | 66 | F7 |

Af |

| 4 | 4 | 2.90 | 1.10 | 2.43 | 1.48 | 8 | 162 | F8 |

Niah |

| 4 | 4 | 2.90 | 1.10 | 2.43 | 1.48 | 8 | 138 | F8 | S

|

| 4 | 4 | 2.90 | 1.10 | 2.43 | 1.48 | 8 | 78 | F8 |

Asp |

| 4 | 4 | 2.91 | 1.09 | 2.42 | 1.54 | 3 | 23 | F3 |

Jj |

| 4 | 4 | 2.91 | 1.09 | 2.42 | 1.54 | 3 | 3 | F3 |

Jj |

| 2 | 2 | 3.08 | -1.08 | -2.42 | 2.39 | 7 | 37 | F7 |

Mei |

| 1 | 1 | 2.22 | -1.22 | -2.41 | -1.13 | 3 | 145 | F3 |

Sofi |

| 1 | 1 | 2.22 | -1.22 | -2.41 | -1.13 | 3 | 86 | F3 | i

|

| 1 | 1 | 2.22 | -1.22 | -2.41 | -1.13 | 3 | 34 | F3 |

AMT |

| 4 | 4 | 2.93 | 1.07 | 2.40 | 1.62 | 6 | 172 | F6 |

Jeanadianz |

| 4 | 4 | 2.93 | 1.07 | 2.40 | 1.62 | 6 | 1 | F6 |

AIC |

| 1 | 1 | 2.20 | -1.20 | -2.38 | -1.22 | 5 | 94 | F5 |

Hamba |

| 4 | 4 | 2.95 | 1.05 | 2.37 | 1.74 | 1 | 201 | F1 |

Fs |

| 4 | 4 | 2.95 | 1.05 | 2.37 | 1.74 | 1 | 113 | F1 |

NH |

| 1 | 1 | 2.19 | -1.19 | -2.36 | -1.28 | 1 | 169 | F1 |

SSG |

| 1 | 1 | 2.19 | -1.19 | -2.36 | -1.28 | 1 | 161 | F1 | N

|

| 3 | 3 | 1.84 | 1.16 | 2.35 | -2.75 | 2 | 85 | F2 | H

|

| 2 | 2 | 3.03 | -1.03 | -2.34 | 2.14 | 6 | 201 | F6 |

Fs |

| 2 | 2 | 3.03 | -1.03 | -2.34 | 2.14 | 6 | 6 | F6 |

Fahrul Alpiansyah |

| 3 | 3 | 1.84 | 1.16 | 2.34 | -2.73 | 1 | 70 | F1 |

198

Alnoor |

| 4 | 4 | 2.97 | 1.03 | 2.34 | 1.83 | 2 | 107 | F2 |

Ilman Luthfi Hilmi |

| 4 | 4 | 2.98 | 1.02 | 2.32 | 1.88 | 7 | 216 | F7 | F

|

| 3 | 3 | 3.84 | -.84 | -2.31 | 5.80 | 8 | 58 | F8 |

Shakila |

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

198

TABLE 10.1 analisis skala KONFORMITAS DATA2.DAT Sep 26 14:54 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 204 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

KID: REAL SEP.: 1.30 REL.: .63 ... ACT: REAL SEP.: 14.14 REL.: 1.00

ACT STATISTICS: MISFIT ORDER

--------------------------------------------------------------------------------

--------------

|ENTRY RAW MODEL| INFIT | OUTFIT |PTMEA|EXACT MATCH|

| |

|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR.| OBS%

EXP%|DISPLACE| ACT |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

------+------|

| 9 563 204 -2.08 .12|1.29 2.8|1.28 2.7|A .36| 55.9 59.6|

.00| A9 |

| 7 681 204 -3.84 .13|1.23 2.4|1.29 2.6|B .12| 48.0 62.6|

.00| A7 |

| 10 562 204 -2.07 .12|1.27 2.6|1.27 2.6|C .36| 59.3 59.6|

.00| A10 |

| 5 368 204 .65 .12|1.25 2.6|1.25 2.6|D .52| 52.5 59.9|

.00| C5 |

| 3 259 204 2.69 .16|1.06 .6| .78 -1.4|E .54| 78.9 76.5|

.01| C3 |

| 8 346 204 .99 .13| .79 -2.5| .78 -2.6|e .62| 66.2 60.9|

.00| A8 |

| 1 421 204 -.12 .12| .78 -2.5| .79 -2.4|d .52| 67.2 59.8|

.00| C1 |

| 4 313 204 1.54 .13| .77 -2.7| .75 -2.7|c .66| 74.5 64.4|

.00| C4 |

| 2 342 204 1.05 .13| .76 -2.9| .76 -2.8|b .62| 68.6 60.8|

.00| C2 |

| 6 334 204 1.18 .13| .76 -2.8| .74 -3.1|a .74| 72.5 62.1|

.00| A6 |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

------+------|

| MEAN 418.9 204.0 .00 .13| .99 -.3| .97 -.5| | 64.4 62.6|

| |

| S.D. 129.5 .0 1.92 .01| .23 2.5| .25 2.5| | 9.6 4.8|

| |

--------------------------------------------------------------------------------

--------------

199

TABLE 10.3 analisis skala KONFORMITAS DATA2.DAT Sep 26 14:54 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 204 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

ACT CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: MISFIT ORDER

---------------------------------------------------------------------

|ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| |

|NUMBER CODE VALUE | COUNT % | MEASURE MEAN MNSQ CORR.| ACT |

|--------------------+------------+--------------------------+------|

| 9 A 1 1 | 4 2 | -3.10 .46 .7 -.24 |A9 | 1 STS

| 2 2 | 70 34 | -1.81 .10 1.1 -.31 | | 2 TS

| 3 3 | 101 50 | -1.06 .09 1.0 .28 | | 3 S

| 4 4 | 29 14 | -1.05 .24 1.6 .12 | | 4 SS

| | | | |

| 7 B 2 2 | 9 4 | -2.17 .30 1.1 -.17 |A7 | 2 TS

| 3 3 | 117 57 | -1.35 .09 1.6 .01 | | 3 S

| 4 4 | 78 38 | -1.27 .14 1.5 .07 | | 4 SS

| | | | |

| 10 C 1 1 | 5 2 | -2.21 .41 1.2 -.13 |A10 | 1 STS

| 2 2 | 67 33 | -1.82 .12 1.2 -.31 | | 2 TS

| 3 3 | 105 51 | -1.16 .09 1.1 .19 | | 3 S

| 4 4 | 27 13 | -.80 .23 1.4 .21 | | 4 SS

| | | | |

| 5 D 1 1 | 78 38 | -1.98 .09 1.0 -.47 |C5 | 1 STS

| 2 2 | 91 45 | -1.12 .09 .8 .21 | | 2 TS

| 3 3 | 32 16 | -.82 .19 1.4 .22 | | 3 S

| 4 4 | 3 1 | 1.68 .97 .9 .35 | | 4 SS

| | | | |

| 3 E 1 1 | 156 76 | -1.65 .08 1.1 -.51 |C3 | 1 STS

| 2 2 | 41 20 | -.55 .09 .6 .39 | | 2 TS

| 3 3 | 7 3 | .53 .38 1.0 .34 | | 3 S

| | | | |

| 8 e 1 1 | 79 39 | -2.08 .08 .8 -.55 |A8 | 1 STS

| 2 2 | 109 53 | -1.03 .09 .8 .34 | | 2 TS

| 3 3 | 15 7 | -.14 .21 .8 .33 | | 3 S

| 4 4 | 1 0 | 1.93 .7 .22 | | 4 SS

| | | | |

| 1 d 1 1 | 31 15 | -2.39 .11 .8 -.42 |C1 | 1 STS

| 2 2 | 129 63 | -1.38 .08 1.1 -.02 | | 2 TS

| 3 3 | 44 22 | -.57 .17 1.0 .39 | | 3 S

| | | | |

| 4 c 1 1 | 107 52 | -1.93 .07 .8 -.57 |C4 | 1 STS

| 2 2 | 85 42 | -.92 .08 .7 .35 | | 2 TS

| 3 3 | 12 6 | .66 .37 .6 .48 | | 3 S

| | | | |

| 2 b 1 1 | 80 39 | -2.00 .09 .9 -.50 |C2 | 1 STS

| 2 2 | 112 55 | -1.09 .07 .8 .29 | | 2 TS

| 3 3 | 10 5 | -.02 .39 .9 .29 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 2.65 .00 .5 .38 | | 4 SS

| | | | |

| 6 a 1 1 | 94 46 | -2.06 .07 .8 -.62 |A6 | 1 STS

| 2 2 | 92 45 | -.98 .07 .6 .32 | | 2 TS

| 3 3 | 16 8 | .10 .22 .8 .41 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 2.65 .00 .5 .38 | | 4 SS

---------------------------------------------------------------------

200

TABLE 10.4 analisis skala KONFORMITAS DATA2.DAT Sep 26 14:54 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 204 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST MISFITTING RESPONSE STRINGS

ACT OUTMNSQ |KID

| 1211 1 1 111 11 221111 211111 11 1 11

|2 30204881 7106 8551115210754219631185414266325421

|33372763954674566918624788437410643169200891811392

high--------------------------------------------------

9 A9 1.28 A|......................444.44..4.....4.144.4.41....

7 A7 1.29 B|..333.........2...2....2........................44

10 A10 1.27 C|...2..2.2......1.1....4....4.4.41.44.4............

5 C5 1.25 D|..........4.....3..33..3.3..3....3.....3...3..3...

3 C3 .78 E|11...333.3..3...................2.................

8 A8 .78 e|.....................3............................

1 C1 .79 d|.........................................3........

4 C4 .75 c|...........3.3.................................2..

2 C2 .76 b|.....1...........3....................3...........

6 A6 .74 a|..................3...............................

|----------------------------------------------low-

|23121141814111661151221111754221111185411166321411

|3 30206891 7105 8518115210437419631169204291815321

| 3727 3 5 674 69 624788 106431 08 1 92

201

TABLE 10.5 analisis skala KONFORMITAS DATA2.DAT Sep 26 14:54 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 204 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

ACT MEASURE |KID

| 1211 1 1 111 11 221111 211111 11 1 11

|2 30204881 7106 8551115210754219631185414266325421

|33372763954674566918624788437410643169200891811392

high--------------------------------------------------

7 A7 -3.84 B|..333.........2...2....2........................44

9 A9 -2.08 A|......................444.44..4.....4.144.4.41....

10 A10 -2.07 C|...2..2.2......1.1....4....4.4.41.44.4............

1 C1 -.12 d|.........................................3........

5 C5 .65 D|..........4.....3..33..3.3..3....3.....3...3..3...

8 A8 .99 e|.....................3............................

2 C2 1.05 b|.....1...........3....................3...........

6 A6 1.18 a|..................3...............................

4 C4 1.54 c|...........3.3.................................2..

3 C3 2.69 E|11...333.3..3...................2.................

|----------------------------------------------low-

|23121141814111661151221111754221111185411166321411

|3 30206891 7105 8518115210437419631169204291815321

| 3727 3 5 674 69 624788 106431 08 1 92

202

TABLE 10.6 analisis skala KONFORMITAS DATA2.DAT Sep 26 14:54 2018

INPUT: 217 KIDS 10 ACTS MEASURED: 204 KIDS 10 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

| DATA |OBSERVED|EXPECTED|RESIDUAL|ST. RES.|MEASDIFF| ACT | KID | ACT |

KID |

|------+--------+--------+--------+--------+--------+-------+--------+-------+--

-----------------------|

| 3 | 3 | 3.93 | -.93 | -3.75 | 5.43 | 7 | 133 | A7 |

aku |

| 3 | 3 | 1.32 | 1.68 | 3.46 | -3.56 | 3 | 117 | C3 |

Jordy |

| 3 | 3 | 1.32 | 1.68 | 3.45 | -3.56 | 5 | 151 | C5 |

Bayu Haryadi |

| 1 | 1 | 2.83 | -1.83 | -3.09 | .90 | 10 | 6 | A10 |

Fahrul Alpiansyah |

| 4 | 4 | 2.17 | 1.83 | 3.05 | -.91 | 5 | 4 | C5 |

Elisa |

| 3 | 3 | 1.41 | 1.59 | 3.03 | -3.20 | 2 | 42 | C2 |

Sekuntum |

| 3 | 3 | 1.42 | 1.58 | 2.98 | -3.16 | 5 | 61 | C5 |

Gns |

| 1 | 1 | 2.72 | -1.72 | -2.87 | .59 | 10 | 159 | A10 |

Asuka |

| 2 | 2 | 1.11 | .89 | 2.81 | -4.84 | 3 | 166 | C3 | W

|

| 2 | 2 | 3.52 | -1.52 | -2.80 | 2.97 | 7 | 65 | A7 | B

|

| 3 | 3 | 1.48 | 1.52 | 2.79 | -2.96 | 3 | 115 | C3 |

Sangun |

| 4 | 4 | 2.35 | 1.65 | 2.72 | -.42 | 9 | 140 | A9 |

Rosma |

| 4 | 4 | 2.35 | 1.65 | 2.72 | -.42 | 9 | 69 | A9 |

Nph |

| 4 | 4 | 2.35 | 1.65 | 2.72 | -.42 | 9 | 38 | A9 |

Nadiah |

| 3 | 3 | 1.53 | 1.47 | 2.64 | -2.80 | 8 | 212 | A8 |

GS |

| 3 | 3 | 1.53 | 1.47 | 2.64 | -2.79 | 5 | 134 | C5 |

Eila |

| 3 | 3 | 1.53 | 1.47 | 2.64 | -2.79 | 5 | 10 | C5 |

dts |

| 2 | 2 | 3.44 | -1.44 | -2.58 | 2.71 | 10 | 207 | A10 |

Na |

| 2 | 2 | 3.44 | -1.44 | -2.58 | 2.71 | 10 | 46 | A10 |

Ir |

| 3 | 3 | 1.57 | 1.43 | 2.54 | -2.67 | 6 | 51 | A6 |

Nadhira |

| 3 | 3 | 1.57 | 1.43 | 2.53 | -2.66 | 3 | 183 | C3 |

adims |

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.50 | -.07 | 10 | 190 | A10 |

Seoltang |

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.50 | -.07 | 10 | 113 | A10 |

NH |

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.50 | -.07 | 10 | 111 | A10 |

DR |

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.50 | -.07 | 10 | 59 | A10 |

Viska |

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.49 | -.06 | 9 | 211 | A9 |

Tazkiya |

203

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.49 | -.06 | 9 | 86 | A9 | i

|

| 4 | 4 | 2.48 | 1.52 | 2.49 | -.06 | 9 | 10 | A9 |

dts |

| 4 | 4 | 2.49 | 1.51 | 2.48 | -.05 | 7 | 112 | A7 |

DMA |

| 1 | 1 | 2.49 | -1.49 | -2.45 | -.04 | 3 | 23 | C3 |

Jj |

| 1 | 1 | 2.49 | -1.49 | -2.45 | -.04 | 3 | 3 | C3 |

Jj |

| 1 | 1 | 2.48 | -1.48 | -2.44 | -.06 | 9 | 42 | A9 |

Sekuntum |

| 3 | 3 | 1.61 | 1.39 | 2.44 | -2.54 | 2 | 159 | C2 |

Asuka |

| 1 | 1 | 2.48 | -1.48 | -2.43 | -.07 | 10 | 166 | A10 | W

|

| 3 | 3 | 1.64 | 1.36 | 2.38 | -2.46 | 5 | 216 | C5 | F

|

| 3 | 3 | 1.64 | 1.36 | 2.38 | -2.46 | 5 | 127 | C5 |

Alya cantik |

| 3 | 3 | 1.64 | 1.36 | 2.38 | -2.46 | 5 | 108 | C5 |

Berlin |

| 3 | 3 | 1.64 | 1.36 | 2.38 | -2.46 | 5 | 47 | C5 | k

|

| 3 | 3 | 1.66 | 1.34 | 2.34 | -2.41 | 4 | 176 | C4 |

Nisrina |

| 3 | 3 | 1.66 | 1.34 | 2.34 | -2.41 | 4 | 104 | C4 |

wiwit |

| 3 | 3 | 1.66 | 1.34 | 2.33 | -2.39 | 1 | 128 | C1 | N

|

| 2 | 2 | 3.32 | -1.32 | -2.32 | 2.35 | 7 | 51 | A7 |

Nadhira |

| 4 | 4 | 2.60 | 1.40 | 2.30 | .27 | 10 | 154 | A10 |

MZAAA |

| 4 | 4 | 2.60 | 1.40 | 2.30 | .27 | 10 | 53 | A10 |

Dita |

| 4 | 4 | 2.60 | 1.40 | 2.30 | .27 | 10 | 24 | A10 |

PH |

| 3 | 3 | 3.84 | -.84 | -2.30 | 4.48 | 7 | 207 | A7 |

Na |

| 3 | 3 | 3.84 | -.84 | -2.30 | 4.48 | 7 | 122 | A7 |

At |

| 4 | 4 | 2.61 | 1.39 | 2.30 | .28 | 9 | 154 | A9 |

MZAAA |

| 4 | 4 | 2.61 | 1.39 | 2.30 | .28 | 9 | 127 | A9 |

Alya cantik |

| 4 | 4 | 2.61 | 1.39 | 2.30 | .28 | 9 | 118 | A9 |

Nadiyah Elvina |

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

204

TABLE 10.1 analisis skala CYBERLOAFING ACS.DAT Sep 26 15:01 2018

INPUT: 217 KIDS 30 ACTS MEASURED: 163 KIDS 30 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

KID: REAL SEP.: 3.30 REL.: .92 ... ACT: REAL SEP.: 5.34 REL.: .97

ACT STATISTICS: MISFIT ORDER

--------------------------------------------------------------------------------

-----

|ENTRY RAW MODEL| INFIT | OUTFIT |PTMEA|EXACT MATCH|

|

|NUMBER SCORE COUNT MEASURE S.E. |MNSQ ZSTD|MNSQ ZSTD|CORR.| OBS% EXP%|

ACT |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| 30 319 163 .56 .16|1.54 4.0|1.50 3.7|A .52| 60.1 70.3|

I0030|

| 26 402 163 -1.43 .15|1.46 4.0|1.50 4.1|B .49| 59.5 63.5|

I0026|

| 25 365 163 -.57 .15|1.35 2.8|1.36 2.8|C .57| 62.6 68.8|

CL25 |

| 29 288 163 1.33 .16|1.34 3.1|1.34 2.9|D .45| 71.2 67.7|

I0029|

| 28 261 163 2.01 .16|1.32 3.3|1.31 2.7|E .40| 57.1 65.0|

I0028|

| 22 363 163 -.53 .15|1.24 2.0|1.23 1.9|F .48| 66.9 69.0|

CL22 |

| 8 411 163 -1.64 .15|1.12 1.2|1.20 1.8|G .41| 71.8 63.0|

CL8 |

| 23 346 163 -.11 .16|1.20 1.6|1.17 1.4|H .68| 74.8 70.5|

CL23 |

| 27 267 163 1.86 .16|1.19 1.9|1.15 1.4|I .53| 68.7 65.3|

I0027|

| 20 341 163 .01 .16|1.16 1.3|1.13 1.1|J .63| 65.0 70.7|

CL20 |

| 24 341 163 .01 .16|1.13 1.1|1.09 .8|K .68| 71.2 70.7|

CL24 |

| 1 409 163 -1.59 .15|1.03 .3|1.07 .7|L .45| 69.3 63.1|

CL1 |

| 3 369 163 -.67 .15|1.01 .1|1.01 .2|M .52| 69.3 68.2|

CL3 |

| 4 403 163 -1.45 .15| .94 -.6| .98 -.2|N .48| 76.7 63.5|

CL4 |

| 16 336 163 .13 .16| .97 -.2| .95 -.4|O .60| 72.4 70.8|

CL16 |

| 2 355 163 -.33 .16| .95 -.4| .96 -.3|o .60| 73.6 69.7|

CL2 |

| 17 325 163 .41 .16| .94 -.4| .93 -.6|n .69| 69.9 70.6|

CL17 |

| 9 368 163 -.65 .15| .89 -1.0| .90 -.8|m .63| 79.1 68.4|

CL9 |

| 18 319 163 .56 .16| .89 -.9| .89 -.9|l .71| 70.6 70.3|

CL18 |

| 11 340 163 .04 .16| .80 -1.7| .79 -1.8|k .72| 76.7 70.7|

CL11 |

| 13 302 163 .98 .16| .78 -2.1| .77 -2.1|j .57| 77.9 68.9|

CL13 |

| 14 308 163 .83 .16| .78 -2.1| .76 -2.2|i .66| 79.8 69.3|

CL14 |

| 15 337 163 .11 .16| .77 -2.1| .75 -2.2|h .67| 76.7 70.7|

CL15 |

| 12 352 163 -.26 .16| .76 -2.2| .76 -2.2|g .73| 77.3 70.0|

CL12 |

| 5 357 163 -.38 .16| .74 -2.4| .73 -2.4|f .65| 78.5 69.6|

205

CL5 |

| 21 331 163 .26 .16| .73 -2.4| .71 -2.6|e .65| 78.5 70.8|

CL21 |

| 10 327 163 .36 .16| .72 -2.6| .70 -2.7|d .71| 75.5 70.7|

CL10 |

| 19 313 163 .71 .16| .71 -2.8| .69 -2.9|c .72| 76.1 69.8|

CL19 |

| 6 358 163 -.41 .16| .70 -2.8| .69 -2.9|b .60| 80.4 69.5|

CL6 |

| 7 348 163 -.16 .16| .58 -4.2| .56 -4.3|a .67| 81.6 70.3|

CL7 |

|------------------------------------+----------+----------+-----+-----------+--

----|

| MEAN 342.0 163.0 .00 .16| .99 -.1| .99 -.2| | 72.3 68.6|

|

| S.D. 36.6 .0 .89 .00| .25 2.2| .25 2.2| | 6.4 2.5|

|

--------------------------------------------------------------------------------

-----

206

TABLE 10.3 analisis skala CYBERLOAFING ACS.DAT Sep 26 15:01 2018

INPUT: 217 KIDS 30 ACTS MEASURED: 163 KIDS 30 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

ACT CATEGORY/OPTION/DISTRACTOR FREQUENCIES: MISFIT ORDER

---------------------------------------------------------------------

|ENTRY DATA SCORE | DATA | AVERAGE S.E. OUTF PTMEA| |

|NUMBER CODE VALUE | COUNT % | MEASURE MEAN MNSQ CORR.| ACT |

|--------------------+------------+--------------------------+------|

| 30 A 1 1 | 42 26 | -2.30 .19 1.2 -.33 |I0030 | 1 STS

| 2 2 | 90 55 | -1.59 .12 1.3 -.07 | | 2 TS

| 3 3 | 27 17 | -.45 .27 1.2 .33 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 1.80 .87 1.8 .36 | | 4 SS

| | | | |

| 26 B 1 1 | 14 9 | -3.07 .28 1.1 -.33 |I0026 | 1 STS

| 2 2 | 67 41 | -1.86 .10 1.1 -.21 | | 2 TS

| 3 3 | 74 45 | -1.09 .17 1.4 .26 | | 3 S

| 4 4 | 8 5 | .37 .74 1.6 .30 | | 4 SS

| | | | |

| 25 C 1 1 | 20 12 | -3.05 .25 1.0 -.40 |CL25 | 1 STS

| 2 2 | 91 56 | -1.65 .09 1.0 -.11 | | 2 TS

| 3 3 | 45 28 | -.99 .21 1.3 .22 | | 3 S

| 4 4 | 7 4 | 1.51 .86 1.5 .44 | | 4 SS

| | | | |

| 29 D 1 1 | 55 34 | -2.12 .20 1.4 -.30 |I0029 | 1 STS

| 2 2 | 93 57 | -1.40 .09 .7 .08 | | 2 TS

| 3 3 | 13 8 | -.35 .67 1.9 .24 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 3.25 .58 1.1 .37 | | 4 SS

| | | | |

| 28 E 1 1 | 73 45 | -1.90 .17 1.6 -.25 |I0028 | 1 STS

| 2 2 | 84 52 | -1.36 .12 1.2 .10 | | 2 TS

| 3 3 | 4 2 | .53 .83 1.2 .22 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 3.25 .58 1.2 .37 | | 4 SS

| | | | |

| 22 F 1 1 | 15 9 | -3.28 .21 .8 -.39 |CL22 | 1 STS

| 2 2 | 100 61 | -1.57 .09 1.1 -.06 | | 2 TS

| 3 3 | 44 27 | -1.00 .27 1.5 .21 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 1.39 1.14 1.5 .32 | | 4 SS

| | | | |

| 8 G 1 1 | 3 2 | -2.07 .94 1.8 -.05 |CL8 | 1 STS

| 2 2 | 77 47 | -2.05 .10 1.0 -.36 | | 2 TS

| 3 3 | 78 48 | -1.08 .18 1.5 .28 | | 3 S

| 4 4 | 5 3 | .70 .90 1.3 .27 | | 4 SS

| | | | |

| 23 H 1 1 | 26 16 | -3.19 .18 .8 -.51 |CL23 | 1 STS

| 2 2 | 99 61 | -1.58 .07 .5 -.07 | | 2 TS

| 3 3 | 30 18 | -.43 .31 1.1 .35 | | 3 S

| 4 4 | 8 5 | .91 .78 2.2 .38 | | 4 SS

| | | | |

| 27 I 1 1 | 71 44 | -2.04 .17 1.4 -.33 |I0027 | 1 STS

| 2 2 | 82 50 | -1.39 .09 .9 .08 | | 2 TS

| 3 3 | 8 5 | .75 .55 1.0 .36 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 4.20 .37 .8 .44 | | 4 SS

| | | | |

| 20 J 1 1 | 28 17 | -2.97 .20 .9 -.46 |CL20 | 1 STS

| 2 2 | 95 58 | -1.56 .09 .8 -.04 | | 2 TS

| 3 3 | 37 23 | -.61 .24 1.2 .34 | | 3 S

| 4 4 | 3 2 | 2.86 1.36 .9 .42 | | 4 SS

| | | | |

| 24 K 1 1 | 29 18 | -2.96 .20 .9 -.47 |CL24 | 1 STS

| 2 2 | 95 58 | -1.64 .07 .5 -.11 | | 2 TS

| 3 3 | 34 21 | -.32 .28 1.0 .42 | | 3 S

| 4 4 | 5 3 | 1.56 .79 1.6 .38 | | 4 SS

207

| | | | |

| 1 L 1 1 | 3 2 | -3.36 .41 1.0 -.18 |CL1 | 1 STS

| 2 2 | 78 48 | -2.01 .10 .9 -.34 | | 2 TS

| 3 3 | 78 48 | -1.05 .17 1.4 .30 | | 3 S

| 4 4 | 4 2 | 1.05 1.46 1.5 .28 | | 4 SS

| | | | |

| 3 M 1 1 | 12 7 | -3.13 .31 .9 -.32 |CL3 | 1 STS

| 2 2 | 97 60 | -1.78 .10 1.0 -.24 | | 2 TS

| 3 3 | 53 33 | -.73 .22 1.2 .37 | | 3 S

| 4 4 | 1 1 | 4.57 .1 .33 | | 4 SS

| | | | |

| 4 N 1 1 | 3 2 | -2.99 .04 1.1 -.14 |CL4 | 1 STS

| 2 2 | 83 51 | -2.12 .10 .8 -.44 | | 2 TS

| 3 3 | 74 45 | -.80 .17 1.1 .44 | | 3 S

| 4 4 | 3 2 | -.18 2.52 2.9 .13 | | 4 SS

| | | | |

| 16 O 1 1 | 24 15 | -2.99 .24 .8 -.43 |CL16 | 1 STS

| 2 2 | 107 66 | -1.55 .09 .8 -.05 | | 2 TS

| 3 3 | 30 18 | -.44 .31 1.2 .35 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 3.25 .58 .6 .37 | | 4 SS

| | | | |

| 2 o 1 1 | 18 11 | -3.18 .23 .8 -.41 |CL2 | 1 STS

| 2 2 | 99 61 | -1.71 .08 .7 -.18 | | 2 TS

| 3 3 | 45 28 | -.50 .25 1.1 .43 | | 3 S

| 4 4 | 1 1 | 4.57 .1 .33 | | 4 SS

| | | | |

| 17 n 1 1 | 32 20 | -2.94 .18 .8 -.50 |CL17 | 1 STS

| 2 2 | 103 63 | -1.51 .09 .7 .00 | | 2 TS

| 3 3 | 25 15 | -.13 .29 1.0 .41 | | 3 S

| 4 4 | 3 2 | 2.53 1.69 1.7 .38 | | 4 SS

| | | | |

| 9 m 1 1 | 10 6 | -2.99 .25 1.0 -.26 |CL9 | 1 STS

| 2 2 | 107 66 | -1.89 .08 .8 -.37 | | 2 TS

| 3 3 | 40 25 | -.62 .24 1.0 .35 | | 3 S

| 4 4 | 6 4 | 1.97 .86 1.1 .47 | | 4 SS

| | | | |

| 18 l 1 1 | 36 22 | -2.93 .16 .7 -.53 |CL18 | 1 STS

| 2 2 | 100 61 | -1.44 .08 .6 .05 | | 2 TS

| 3 3 | 25 15 | -.14 .29 1.1 .40 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 4.20 .37 .4 .44 | | 4 SS

| | | | |

| 11 k 1 1 | 24 15 | -3.14 .22 .8 -.47 |CL11 | 1 STS

| 2 2 | 103 63 | -1.71 .07 .5 -.19 | | 2 TS

| 3 3 | 34 21 | .10 .24 .7 .57 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 1.62 2.95 2.5 .24 | | 4 SS

| | | | |

| 13 j 1 1 | 35 21 | -2.44 .26 1.2 -.34 |CL13 | 1 STS

| 2 2 | 119 73 | -1.46 .09 .9 .05 | | 2 TS

| 3 3 | 7 4 | .77 .52 .7 .33 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 4.20 .37 .5 .44 | | 4 SS

| | | | |

| 14 i 1 1 | 36 22 | -2.74 .21 .9 -.46 |CL14 | 1 STS

| 2 2 | 111 68 | -1.41 .08 .7 .09 | | 2 TS

| 3 3 | 14 9 | .18 .44 1.0 .36 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 4.20 .37 .4 .44 | | 4 SS

| | | | |

| 15 h 1 1 | 23 14 | -3.18 .22 .7 -.47 |CL15 | 1 STS

| 2 2 | 106 65 | -1.65 .08 .6 -.14 | | 2 TS

| 3 3 | 34 21 | .09 .29 .8 .57 | | 3 S

| | | | |

| 12 g 1 1 | 19 12 | -3.23 .23 .8 -.44 |CL12 | 1 STS

| 2 2 | 101 62 | -1.79 .07 .6 -.26 | | 2 TS

| 3 3 | 41 25 | -.26 .20 .8 .50 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 4.20 .37 .2 .44 | | 4 SS

208

| | | | |

| 5 f 1 1 | 12 7 | -3.58 .28 .6 -.41 |CL5 | 1 STS

| 2 2 | 110 67 | -1.79 .08 .7 -.28 | | 2 TS

| 3 3 | 39 24 | -.22 .25 .9 .50 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 1.49 3.08 2.3 .23 | | 4 SS

| | | | |

| 21 e 1 1 | 22 13 | -3.16 .21 .7 -.46 |CL21 | 1 STS

| 2 2 | 115 71 | -1.59 .09 1.0 -.09 | | 2 TS

| 3 3 | 25 15 | .25 .32 .8 .52 | | 3 S

| 4 4 | 1 1 | .89 2.0 .13 | | 4 SS

| | | | |

| 10 d 1 1 | 26 16 | -2.91 .21 .8 -.43 |CL10 | 1 STS

| 2 2 | 112 69 | -1.64 .08 .7 -.14 | | 2 TS

| 3 3 | 23 14 | .34 .31 .7 .52 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 3.25 .58 .7 .37 | | 4 SS

| | | | |

| 19 c 1 1 | 34 21 | -3.01 .15 .7 -.54 |CL19 | 1 STS

| 2 2 | 110 67 | -1.39 .09 .7 .11 | | 2 TS

| 3 3 | 17 10 | .20 .38 .9 .41 | | 3 S

| 4 4 | 2 1 | 3.62 .95 .8 .40 | | 4 SS

| | | | |

| 6 b 1 1 | 9 6 | -3.53 .23 .6 -.34 |CL6 | 1 STS

| 2 2 | 114 70 | -1.79 .08 .7 -.30 | | 2 TS

| 3 3 | 39 24 | -.36 .29 1.0 .45 | | 3 S

| 4 4 | 1 1 | 4.57 .1 .33 | | 4 SS

| | | | |

| 7 a 1 1 | 11 7 | -3.66 .21 .5 -.40 |CL7 | 1 STS

| 2 2 | 120 74 | -1.73 .08 .8 -.26 | | 2 TS

| 3 3 | 31 19 | -.05 .28 .8 .49 | | 3 S

| 4 4 | 1 1 | 4.57 .1 .33 | | 4 SS

---------------------------------------------------------------------

209

TABLE 10.4 analisis skala CYBERLOAFING ACS.DAT Sep 26 15:01 2018

INPUT: 217 KIDS 30 ACTS MEASURED: 163 KIDS 30 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST MISFITTING RESPONSE STRINGS

ACT OUTMNSQ |KID

| 11 221 1 2 1 1 1 12 1 1121 21 1 1

|937 0018 8 723067 501476866711129446165791149742

|89042545951871060318208029160446574293084005280884

high--------------------------------------------------

30 I0030 1.50 A|2.......1.4.4.1.11...1.3....3.3333................

26 I0026 1.50 B|.3..............44.1.1...4..4.......1.33.3.......3

25 CL25 1.36 C|.....44..1......4......4.......1..33...333.3......

29 I0029 1.34 D|..4..11.11..1.1.......3.......3...3..3....3.......

28 I0028 1.31 E|2441.11.11.11..............3.................2....

22 CL22 1.23 F|..2..44..........4...........311..33..333333....3.

8 CL8 1.20 G|3..............1..44...................33.3.3..33.

23 CL23 1.17 H|.....44....4....44.....4......3.3.3..33...........

27 I0027 1.15 I|.....11.11.11.31..3.......3.......................

20 CL20 1.13 J|...........4..1.......1.........3.............3...

24 CL24 1.09 K|...4.44......4.................3....3..3.3........

1 CL1 1.07 L|.3..............................4......333..3.3.3.

3 CL3 1.01 M|..2.................1........3..3.13.33........3..

4 CL4 .98 N|.3................4...................333...4..3..

16 CL16 .95 O|..............1....1..1..3....33..................

2 CL2 .96 o|.............................3.3..3.....3...3.....

17 CL17 .93 n|..............1.4....31.......................3...

9 CL9 .90 m|.....44...........4..........13.3333...........3..

18 CL18 .89 l|..............1.....331.......................3...

11 CL11 .79 k|..................1...41....1....3................

13 CL13 .77 j|....1......11.....11.............................2

14 CL14 .76 i|..............1...11...............3..............

15 CL15 .75 h|..................1....1.......3.3................

12 CL12 .76 g|..................1....1.......3.3................

5 CL5 .73 f|........................4....3........3...........

21 CL21 .71 e|.2.....4...............1.3...3....................

|----------------------------------------------low-

|91142221851177232618511176866121119411215792141712

|837 0019 8 106037 208429160716524246164001189844

| 90 545 8 0 1 0 0 44 7 9308 52 0 8

210

TABLE 10.5 analisis skala CYBERLOAFING ACS.DAT Sep 26 15:01 2018

INPUT: 217 KIDS 30 ACTS MEASURED: 163 KIDS 30 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

ACT MEASURE |KID

| 11 221 1 2 1 1 1 12 1 1121 21 1 1

|937 0018 8 723067 501476866711129446165791149742

|89042545951871060318208029160446574293084005280884

high--------------------------------------------------

8 CL8 -1.64 G|3..............1..44...................33.3.3..33.

1 CL1 -1.59 L|.3..............................4......333..3.3.3.

4 CL4 -1.45 N|.3................4...................333...4..3..

26 I0026 -1.43 B|.3..............44.1.1...4..4.......1.33.3.......3

3 CL3 -.67 M|..2.................1........3..3.13.33........3..

9 CL9 -.65 m|.....44...........4..........13.3333...........3..

25 CL25 -.57 C|.....44..1......4......4.......1..33...333.3......

22 CL22 -.53 F|..2..44..........4...........311..33..333333....3.

6 CL6 -.41 b|..............................3.....3.3.....3....3

5 CL5 -.38 f|........................4....3........3...........

2 CL2 -.33 o|.............................3.3..3.....3...3.....

12 CL12 -.26 g|..................1....1.......3.3................

7 CL7 -.16 a|.............................3......3.............

23 CL23 -.11 H|.....44....4....44.....4......3.3.3..33...........

20 CL20 .01 J|...........4..1.......1.........3.............3...

24 CL24 .01 K|...4.44......4.................3....3..3.3........

11 CL11 .04 k|..................1...41....1....3................

15 CL15 .11 h|..................1....1.......3.3................

16 CL16 .13 O|..............1....1..1..3....33..................

21 CL21 .26 e|.2.....4...............1.3...3....................

10 CL10 .36 d|..................11.3.1.........3................

17 CL17 .41 n|..............1.4....31.......................3...

18 CL18 .56 l|..............1.....331.......................3...

30 I0030 .56 A|2.......1.4.4.1.11...1.3....3.3333................

19 CL19 .71 c|...................3..1......3....................

14 CL14 .83 i|..............1...11...............3..............

13 CL13 .98 j|....1......11.....11.............................2

29 I0029 1.33 D|..4..11.11..1.1.......3.......3...3..3....3.......

27 I0027 1.86 I|.....11.11.11.31..3.......3.......................

28 I0028 2.01 E|2441.11.11.11..............3.................2....

|----------------------------------------------low-

|91142221851177232618511176866121119411215792141712

|837 0019 8 106037 208429160716524246164001189844

| 90 545 8 0 1 0 0 44 7 9308 52 0 8

211

TABLE 10.6 analisis skala CYBERLOAFING ACS.DAT Sep 26 15:01 2018

INPUT: 217 KIDS 30 ACTS MEASURED: 163 KIDS 30 ACTS 4 CATS WINSTEPS 3.65.0

--------------------------------------------------------------------------------

MOST UNEXPECTED RESPONSES

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------

| DATA |OBSERVED|EXPECTED|RESIDUAL|ST. RES.|MEASDIFF| ACT | KID | ACT |

KID |

|------+--------+--------+--------+--------+--------+-------+--------+-------+--

-----------------------|

| 4 | 4 | 1.83 | 2.17 | 4.40 | -2.58 | 4 | 112 | CL4 |

DMA |

| 3 | 3 | 1.22 | 1.78 | 4.30 | -5.09 | 29 | 90 | I0029 |

Ridho |

| 4 | 4 | 2.12 | 1.88 | 3.87 | -1.36 | 11 | 18 | CL11 | V

|

| 4 | 4 | 2.12 | 1.88 | 3.85 | -1.35 | 23 | 140 | CL23 |

Rosma |

| 3 | 3 | 1.28 | 1.72 | 3.77 | -4.74 | 18 | 190 | CL18 |

Seoltang |

| 4 | 4 | 2.15 | 1.85 | 3.75 | -1.22 | 17 | 200 | CL17 | A

|

| 1 | 1 | 2.89 | -1.89 | -3.75 | 1.44 | 8 | 36 | CL8 |

Yusa |

| 4 | 4 | 2.15 | 1.85 | 3.74 | -1.21 | 5 | 72 | CL5 |

Ny |

| 3 | 3 | 1.31 | 1.69 | 3.58 | -4.59 | 17 | 190 | CL17 |

Seoltang |

| 4 | 4 | 2.22 | 1.78 | 3.52 | -.95 | 1 | 15 | CL1 |

Mif |

| 1 | 1 | 2.80 | -1.80 | -3.48 | 1.10 | 25 | 5 | CL25 | Y

|

| 3 | 3 | 3.92 | -.92 | -3.46 | 6.21 | 8 | 98 | CL8 | N

|

| 4 | 4 | 2.23 | 1.77 | 3.46 | -.89 | 25 | 140 | CL25 |

Rosma |

| 3 | 3 | 1.35 | 1.65 | 3.38 | -4.42 | 29 | 163 | I0029 |

Nisa |

| 4 | 4 | 2.28 | 1.72 | 3.30 | -.70 | 23 | 200 | CL23 | A

|

| 4 | 4 | 2.28 | 1.72 | 3.30 | -.70 | 23 | 63 | CL23 | M

|

| 3 | 3 | 1.41 | 1.59 | 3.16 | -4.19 | 20 | 190 | CL20 |

Seoltang |

| 2 | 2 | 1.09 | .91 | 3.08 | -6.05 | 28 | 48 | I0028 |

Fadli |

| 4 | 4 | 2.36 | 1.64 | 3.08 | -.42 | 9 | 171 | CL9 | H

|

| 3 | 3 | 1.44 | 1.56 | 3.06 | -4.07 | 6 | 24 | CL6 |

PH |

| 4 | 4 | 2.37 | 1.63 | 3.05 | -.39 | 30 | 7 | I0030 |

Adf |

| 1 | 1 | 2.64 | -1.64 | -3.05 | .53 | 13 | 2 | CL13 | A

|

| 2 | 2 | 3.56 | -1.56 | -3.05 | 4.01 | 30 | 98 | I0030 | N

|

| 3 | 3 | 1.46 | 1.54 | 3.01 | -4.01 | 29 | 94 | I0029 |

Hamba |

| 4 | 4 | 2.40 | 1.60 | 2.98 | -.30 | 26 | 60 | I0026 |

In |

| 4 | 4 | 2.40 | 1.60 | 2.98 | -.28 | 22 | 63 | CL22 | M

|

212

| 3 | 3 | 1.47 | 1.53 | 2.97 | -3.95 | 22 | 148 | CL22 |

Putri |

| 4 | 4 | 2.41 | 1.59 | 2.94 | -.24 | 25 | 200 | CL25 | A

|

| 1 | 1 | 2.59 | -1.59 | -2.94 | .37 | 26 | 8 | I0026 |

Pb |

| 1 | 1 | 2.58 | -1.58 | -2.92 | .34 | 30 | 89 | I0030 |

Rf |

| 3 | 3 | 1.49 | 1.51 | 2.91 | -3.88 | 29 | 214 | I0029 |

RA |

| 4 | 4 | 2.44 | 1.56 | 2.89 | -.16 | 26 | 69 | I0026 |

Nph |

| 4 | 4 | 2.46 | 1.54 | 2.84 | -.08 | 24 | 71 | CL24 |

Dk |

| 3 | 3 | 1.53 | 1.47 | 2.82 | -3.74 | 28 | 66 | I0028 |

Af |

| 4 | 4 | 2.47 | 1.53 | 2.81 | -.03 | 30 | 1 | I0030 |

AIC |

| 3 | 3 | 1.54 | 1.46 | 2.80 | -3.70 | 2 | 112 | CL2 |

DMA |

| 1 | 1 | 2.51 | -1.51 | -2.78 | .11 | 26 | 100 | I0026 |

ADS |

| 3 | 3 | 1.55 | 1.45 | 2.77 | -3.65 | 14 | 42 | CL14 |

Sekuntum |

| 3 | 3 | 1.56 | 1.44 | 2.76 | -3.63 | 24 | 70 | CL24 |

Alnoor |

| 3 | 3 | 1.56 | 1.44 | 2.76 | -3.63 | 6 | 112 | CL6 |

DMA |

| 3 | 3 | 1.57 | 1.43 | 2.74 | -3.59 | 27 | 81 | I0027 |

Sari |

| 2 | 2 | 3.44 | -1.44 | -2.73 | 3.58 | 21 | 139 | CL21 |

Dinda Alferina G |

| 3 | 3 | 1.59 | 1.41 | 2.71 | -3.53 | 9 | 78 | CL9 |

Asp |

| 4 | 4 | 2.53 | 1.47 | 2.70 | .16 | 20 | 188 | CL20 |

alika |

| 3 | 3 | 1.59 | 1.41 | 2.70 | -3.51 | 3 | 78 | CL3 |

Asp |

| 3 | 3 | 1.59 | 1.41 | 2.70 | -3.51 | 22 | 215 | CL22 | i

|

| 1 | 1 | 2.46 | -1.46 | -2.69 | -.08 | 20 | 20 | CL20 |

Sk |

| 3 | 3 | 1.60 | 1.40 | 2.67 | -3.46 | 25 | 215 | CL25 | i

|

| 4 | 4 | 2.57 | 1.43 | 2.64 | .28 | 23 | 188 | CL23 |

alika |

| 1 | 1 | 2.42 | -1.42 | -2.63 | -.21 | 16 | 20 | CL16 |

Sk |

--------------------------------------------------------------------------------

------------------------