Journal Review : Pengujian Validitas Konstruk Kriteria Kecanduan Internet oleh Helly P. Soetjipto

METODOLOGI (Lanjutan)

      * Data Instrumen

Data Instrumen Menggunakan Kriteria dan Skala Kecanduan Internet yang dikembangkan oleh Young (1996 dan 1999). Dari 20 aitem dipilih 7 aitem berdasarkan kesesuaian antara item dan content dengan konstruk Beard & Wolf (2001). Dengan penyusunan 2 konstruk (variable laten) untuk Model Analisisnya.

- Kriterium Utama :

1. Saya selalu gagal dalam upaya mengurangi waktu aktivitas online saya

2. Ada keperluan atau tidak, saya tetap akan melakukan aktivitas Online

3. Saya sering menemukan diri saya menghabiskan waktu lebih lama untuk melakukan online
    daripada yang saya rencanakan

4. Saya merasa keasyikan dengan Internet

5. Perasaan dan emosi saya kacau bila tidak online dalam jangka waktu tertentu

- Kriterium Tambahan :

6. Gara-gara keasyikan online, saya sering melupakan janji dengan seseorang

7. Gara-gara keasyikan online, saya sering melupakan dan mengabaikan kegiatan yang lain

B. Teknik Analisis Data dan Perhitungan

Teknik analisis utama yang digunakan adalah Faktor Konfirmatori dengan menggunakan Teknik Structural Equation Modeling (SEM).

Sedangkan untuk perhitungannya menggunakan program AMOS 4.01 (Student Version).

C. Metode Pengujian Kecocokan Model dengan Konstruk

Kecocokan Model dari Konstruk Kecanduan Internet menggunakan prosedur Maximum Likelihood Estimation (Estimasi Kecocokan Maksimum) dalam Rangka mengevaluasi kecocokan model tersebut (goodness of fit). Dengan menggunakan beberapa kriteria:

Kriteria Pertama :

- Chi Square (c²)

Dengan nilai, Jika p > 0,05 maka Indeks tidak memiliki Diskrepansi dengan Data Empirik.

Kriteria Tambahan :

- Goodness of Fit Index (GFI)

- Adjusted Goodness of Fit (AGFI)

- Normed Fit Index (NFI)

- Comparative Fit Index (CFI)

Dengan nilai, Jika p > 0,9 maka Indeks tidak memiliki Diskrepansi dengan Data Empirik.

* Diskrepansi : Ketidakcocokan

* Data Empirik : Data yang dihasilkan dari Percobaan atau Pengamatan

Terdapat beberapa Indeks (ukuran) yang digunakan untuk meyakinkan ada atau tidak adanya Diskrepansi antara Model dengan Data, yaitu :

- Root Mean Square Residuals (RMR), dan

- Rot Mean Square Error of Approximation (RMSEA)

Kedua Indeks harus lebih kecil dari 0,05 agar dapat digunakan sebagai dasar untuk menentukan bahwa Model ternyata cocok (fit) dengan Datanya.

Kelompok 3.
Sumber Jurnal :
http://jurnal.psikologi.ugm.ac.id/index.php/fpsi/article/view/91