3.3.2 Alat Ukur Penelitian 1.
Perilaku Cyberbullying
Instrumen pengumpulan data yang digunakan, peneliti membuat sendiri tentang perilaku cyberbullying yang mengacu pada aktivitas cyberbullying pada teori
Willard 2007. Alat ukur terdiri dari 22 item yaitu 19 item favorable dan 3 item unfavorable. Adapun pembagian item-item tiap aspek dapat dilihat pada tabel
3.2.
Tabel 3.2 Blue Print skala Cyberbullying
No Dimensi
Indikator Item
Fav
Unfav
1 Flaming
mengirimkan kata-kata kasar sehngga menimbulkan pertengkaran
12 1,3,4
2 Harrasment
mengirimkan pesan menggunakan bahasa kasar
14,21 mengirimkan pesan berisi ejekan
13 mengirimkan pesan berisi ancaman
2
3 Denigration
mengirimkan rumor yang merusak reputasi seseorang
5,20,22 memposting gambar edit yang
memalukan 11
4 Impersonation
memposting perkataan kasar dengan mengatasnamakan orang lain
6, 19 memposting tulisan yang memalukan
menggunakan akun orang lain 7, 18
5
Outing Trickery
menyebarkan gambar memalukan milik orang lain
10,15 mengirimkan pesan terusan pribadi ke
orang lain 16
6
Exclusion mengucilkan seseorang dari obrolan
kelompok online 9,17
mengeluarkan seseorang dari kelompok online
8
Jumlah 19
3
2. Empati
Skala empati yang digunakan mengacu pada aspek-aspek empati menurut Davis. Peneliti mengadaptasi skala Davis 1980 Interpersonal Reactivity Index IRI ke
dalam bahasa indonesia. Skala terdiri dari 28 item yang terdiri dari 19 item favorable dan 9 item unfavorable. Adapun pembagiannya pada tabel 3.3.
Tabel 3.3 Blue Print skala Empati
No Aspek
Indikator Item
Fav Unfav
1
Perspective taking
Berpikir dan merasakan berdasarkan keadaan orang
lain 8,11,21
25,28 3,15
2 Fantasy
Mengimajinasikan diri dalam situasi fiktif
1,5,16, 23,26
7,12
3 Empathic
concern Merasakan pengalaman orang
lain 2,9,20,22
4,14,18
4
Personal distress
Merasakan perasaan cemas dari pengalaman negatif
6,10,17 24,27
13,19
Jumlah 19
9
3. Self-control
Skala self-control yang digunakan mengacu pada aspek-aspek self-control menurut Averill 1973 yaitu behavior control, cognitive control, dan decisional
control dengan menggunakan skala likert. Skala terdiri dari 23 item yang terdiri
dari 15 item favorable dan 8 item unfavorable. Adapun pembagiannya pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 Blue Print skala Self-control
No Aspek
Indikator Item
Fav Unfav
1
Behavior control
Mengatur pelaksanaan untuk
mengendalikan situasi
Memodifikasi stimilus dengan cara mencegah
stimulus 1,3,4,5
7,9 2
6,8
2
Cognitive control
Memperoleh informasi Melakukan penilaian
10,11,12, 13
15 14,16
3
Decisional control
Mengantisipasi keadaan Menafsirkan kejadian
17,18,19 23
20,21,22
Jumlah 15
8
4. Self-esteem
Peneliti menggunakan alat ukur yang dikembangkan oleh Rosenberg. Peneliti mengadaptasi terlebih dahulu alat ukur The Rosenberg Self-Esteem scale dalam
penelitian cyberbullying oleh Hinduja Patchin 2010 ke dalam bahasa indonesia. Adapun pembagiannya pada tabel 3.5.
Tabel 3.5 Blue Print skala Self-esteem
No Aspek
Indikator Item
Fav Unfav
1 Self-
Esteem Penghargaan atas diri sendiri.
1,6 5,8
Kebermaknaan atas apa yang sudah dilakukan.
2 9,10
Kepuasan akan diri sendiri. 4,7
3
Jumlah 5
5
3.4. Pengujian Validitas Instrumen Penelitian
Sebelum melakukan analisis data, penulis melakukan pengujian terhadap validitas konstruk keempat instrument yang dipakai, yaitu cyberbullying, perspective
taking, fantasy, empathic concern, personal distress, behavior control, cognitive control, decisional control dan self-esteem
. Untuk menguji validitas konstruk alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini, penulis menggunakan Confirmatory
Faktor Analysis CFA. Adapun logika dari CFA :
1. Bahwa ada sebuah konsep atau trait berupa kemampuan yang didefinisikan secara operasional sehingga dapat disusun pertanyaan atau
pernyataan untuk mengukurnya. Kemampuan ini disebut faktor, sedangkan pengukuran terhadap faktor ini dilakukan melalui analisis
terhadap respon atas item-itemnya.
2. Diteorikan setiap item hanya mengukur satu faktor saja, begitupun juga tiap subtes hanya mengukur satu faktor juga. Artinya baik item maupun
subtes bersifat unidimensional. 3. Dengan data yang tersedia dapat digunakan untuk mengestimasi matriks
korelasi antar item yang seharusnya diperoleh jika memang unidimensional. Matriks korelasi ini disebut sigma
∑, kemudian dibandingkan dengan matriks dari data empiris, yang disebut matriks S.
Jika teori tersebut benar unidimensional maka tentunya tidak ada perbedaan antara matriks
∑ - matriks S atau bisa juga dinyatakan dengan ∑ - S = 0.
4. Pernyataan tersebut dijadikan hipotesis nihil yang kemudian diuji dengan chisquare
. Jika hasil chi square tidak signifikan p0.05, maka hipotesis nihil tersebut “tidak ditolak”. Artinya teori unidimensionalitas tersebut
dapat diterima bahwa item ataupun sub tes instrument hanya mengukur satu faktor saja.
5. Jika model fit, maka langkah selanjutnya menguji apakah item signifikan atau tidak mengukur apa yang hendak di ukur, dengan menggunakan t-
value. Jika hasil t-value tidak signifikan maka item tersebut tidak signifikan dalam mengukur apa yang hendak diukur, bila perlu item yang
demikian dikeluarkan dan sebaliknya. 6. Terakhir, apabila dari hasil CFA terdapat item yang koefisien muatan
faktornya negatif, maka item tersebut harus di keluarkan. Sebab hal ini tidak sesuai dengan sifat item, yang bersifat positif favorable.
Adapun pengujian analisis CFA seperti ini dilakukan dengan menggunakan software LISREL 8.70 Linear Structural Relationship.
3.4.1. Uji Validitas Konstruk Cyberbullying
Penulis menguji apakah 23 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur perilaku cyberbullying. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 1230.98, df = 209, P-value = 0.00000, dan nilai RMSEA = 0.157. Oleh sebab itu penulis
melakukan modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit
dengan Chi-square = 159.61, df = 134 , P-value = 0.06495, dan nilai RMSEA = 0.031 yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima
bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu perilaku cyberbullying. Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang
hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi
setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.14 berikut ini:
Table 3.6 Uji Validitas Konstruk C
yberbullying No. Item
Lambda Standard Error
T-value Signifikan
1 0.67
0.07 10.28
2
0.52 0.07
7.89
3 0.60
0.07 9.23
4
0.43 0.07
6.19
5 0.55
0.07 8.38
6
0.33 0.07
4.57
7 0.38
0.07 5.63
8
0.43 0.07
6.39
9 0.63
0.06 9.86
10
0.76 0.06
12.43
11 0.76
0.06 12.47
12
0.80 0.06
13.19
13 0.73
0.06 12.00
14
0.73 0.06
12.16
15 0.53
0.07 8.12
16
0.53 0.07
7.83
17 0.67
0.07 10.10
18
0.62 0.07
9.38
19 0.64
0.07 9.92
20
0.62 0.06
9.69
21 0.43
0.07 6.26
22
0.52 0.07
7.29
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan
Dari hasil tabel 3.14 dapat dilihat bahwa seluruh item signifikan. Namun pada item 3, 9, dan 15 didrop karena korelasi antar item lebih dari lima kali.
3.4.2. Uji Validitas Kontruk Empati
Empati memiliki lima aspek, yaitu perspective taking, fantasy, empathic concern, dan
personal distress
1. Perspective Taking
Penulis menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur perspective taking. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 60.10, df = 14, P-value = 0.00000, dan nilai RMSEA = 0.129. Oleh sebab itu penulis melakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya dan penulis menghilangkan item 1
karena berkolerasi lebih dari tiga kali, maka diperoleh model fit dengan Chi- square = 9.32, df = 6, P-value = 0.15623, dan nilai RMSEA = 0.053 yang artinya
model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu perspective taking.
Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.7 berikut ini:
Gambar 3.7 Uji Validitas Konstruk
Perspective Taking No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
8 0.48
0.09 4.33
11
0.18 0.10
2.97
15 0.10
0.09 1.70
X 21
0.52 0.09
3.57
25 0.52
0.09 1.37
X 28
0.56 0.09
2.38
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan
2. Fantasy
Penulis menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur fantasy. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan dengan model
satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 32.88, df = 14 , P-value = 0.00299, dan nilai RMSEA = 0.082. Oleh sebab itu penulis melakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit dengan Chi-
square = 14.97, df = 12 , P-value = 0.24322, dan nilai RMSEA = 0.035 yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh
item mengukur satu faktor saja yaitu fantasy. Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang
hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi
setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.8 berikut ini:
Gambar 3.8 Uji Validitas Konstruk
Fantasy No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
1 0.51
0.09 5.75
5
0.31 0.09
3.57
7 0.56
0.08 6.77
12
0.41 0.09
4.47
16 0.52
0.08 6.28
23
0.30 0.09
3.55
26 0.47
0.08 5.60
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96
3. Empathic Concern
Penulis menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur empathic concern. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 34.96, df = 14 , P-value = 0.00149, dan nilai RMSEA = 0.087. Oleh sebab itu penulis melakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit dengan Chi-
square = 20.03, df = 13, P-value = 0.09439, dan nilai RMSEA = 0.052 yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh
item mengukur satu faktor saja yaitu empathic concern. Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang
hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi
setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.9 berikut ini:
Gambar 3.9 Uji Validitas Konstruk
Empathic Concern No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
2 0.81
0.08 10.50
4 0.45
0.08 5.74
9 0.41
0.08 5.23
14 0.31
0.08 3.85
18 0.33
0.08 4.17
20 0.56
0.08 7.33
22 0.42
0.08 5.39
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96
4. Personal Distress
Penulis menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur personal distress. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu faktor, ternyata fit, dengan Chi-square = 19.36, df = 14 , P- value = 0.15148, dan nilai RMSEA = 0.044 yang artinya model dengan satu faktor
unidimensional dapat diterima bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu personal distress.
Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.10 berikut ini:
Gambar 3.10 Uji Validitas Konstruk
Personal Distress No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
6 0.36
0.08 4.37
10
0.49 0.08
6.05
13 0.20
0.09 2.45
17
0.78 0.08
8.94
19 0.14
0.08 1.68
X 24
0.57 0.08
7.01
27 0.13
0.08 1.59
X
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan
3.4.3. Uji Validitas Kontruk Self-Control
Self-Control memiliki tiga aspek, yaitu behavior control, cognitive control, dan
decisional control.
1 Behavior Control
Penulis menguji apakah 9 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur behavior control. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 67.31, df = 27, P-value = 0.00003, dan nilai RMSEA = 0.087. Oleh sebab itu penulis melakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit dengan Chi-
square = 34.68, df = 24 , P-value = 0.07328, dan nilai RMSEA = 0.047 yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh
item mengukur satu faktor saja yaitu behavior control.
Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.11 berikut ini:
Gambar 3.11 Uji Validitas Konstruk
Behavior Control No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
1 0.65
0.07 8.89
2 0.02
0.07 0.21
X 3
0.94 0.07
12.71
4 0.54
0.07 7.46
5 0.37
0.07 4.96
6 0.13
0.07 1.69
X 7
0.01 0.07
0.12 X
8 0.02
0.07 0.21
X 9
0.11 0.07
1.43 X
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan 2
Cognitive Control
Penulis menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur cognitive control. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 48.99, df = 14 , P-value = 0.00001, dan nilai RMSEA = 0.112. Oleh sebab itu penulis melakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit dengan Chi-
square = 16.05, df = 11 , P-value = 0.13912, dan nilai RMSEA = 0.048 yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh
item mengukur satu faktor saja yaitu cognitive control.
Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.12 berikut ini:
Gambar 3.12 Uji Validitas Konstruk
Cognitive Control No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
10 0.26
0.08 3.22
11
0.17 0.09
1.95 X
12 -0.28
0.09 -3.24
X 13
0.62 0.09
7.08
14 0.50
0.09 5.69
15
0.67 0.08
8.01
16 0.46
0.08 5.96
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan
3 Decisional Control
Penulis menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur decisional control. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan
dengan model satu factor fit, dengan Chi-square = 23.46, df = 14 , P-value = 0.05323, dan nilai RMSEA = 0.058 yang artinya model dengan satu faktor
unidimensional dapat diterima bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja
yaitu decisional control.
Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.13 berikut ini:
Gambar 3.13 Uji Validitas Konstruk
Decisional Control No
Item Lamda
Standard Eror T-Value
Signifikan
17 0.61
0.09 6.53
18
0.23 0.09
2.59
19 0.45
0.09 5.01
20
0.33 0.09
3.73
21 0.39
0.09 4.30
22
0.48 0.09
5.28
23 0.25
0.09 2.76
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan 3.4.4.
Uji Validitas Kontruk Self-Esteem
Penulis menguji apakah 10 item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur self-esteem. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan dengan
model satu faktor, ternyata tidak fit, dengan Chi-square = 291.71, df = 35, P-value = 0.00000, dan nilai RMSEA = 0.192. Oleh sebab itu penulis melakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit dengan Chi-
square = 37.39, df = 27 , P-value = 0.08809, dan nilai RMSEA = 0.044 yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh
item mengukur satu faktor saja yaitu self-esteem.
Kemudian penulis melihat apakah item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur secara signifikan serta sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu dikeluarkan atau tidak, pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai T bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti tabel 3.14 berikut ini:
Gambar 3.14 Uji Validitas Konstruk
Self-Esteem No Item
Lamda Standard Eror
T-Value Signifikan
1 0.52
0.08 6.55
2 0.70
0.08 9.01
3 0.47
0.08 6.12
4 0.51
0.08 6.71
5 0.32
0.08 4.14
6 0.65
0.08 8.30
7 0.61
0.07 8.20
8 0.35
0.08 4.29
9 0.22
0.08 2.74
10 0.32
0.08 3.95
Keterangan : tanda
= Signifikan t 1.96, X = Tidak Signifikan 3.5 Teknik Analisa Data
Untuk menguji hipotesis penelitian, peneliti menggunakan metode analisis regresi berganda multiple reggression analysis yaitu suatu metode untuk menguji
signifikan tidaknya pengaruh dari sekumpulan variabel bebas IV yaitu empati, self-control, self-esteem
terhadap variabel terikat DV yaitu perilaku cyberbullying.
Analisis regresi berganda digunakan agar dapat menjawab hipotesis nihil yang ada pada bab II. Dalam penelitian ini dependent variable sebanyak satu
variabel dan independent variable sebanyak delapan variabel. Sehingga susunan persamaan garis regresi penelitian ini adalah:
Y
1
: a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ b
8
X
8
+e
Keterangan :
Y
1
: D ependent Variabel DV „Cyberbullying‟
a : Interceptkonstan
b : Koefisien regresi untuk masing-masing IV
X
1
: Aspek Empati Perspective Taking X
2
: Aspek Empati Fantasy X
3
: Aspek Empati Empathic Concern X
4
: Aspek Empati Pesonal Distress X
5
: Aspek Self-Control Behavior Control X
6
: Aspek Self-Control Cognitive Control X
7
: Aspek Self-Control Decisional Control X
8 :
Aspek Self-Esteem
e :
Residu Dalam analisis regresi berganda ini dapat diperoleh beberapa informasi, yaitu:
1. R
2
Rsquare untuk mengetahui berapa persen sumbangan IV terhadap DV.
2. Dapat diketahui apakah secara keseluruhan IV berpengaruh secara signifikan terhadap DV.
3. Diketahui signifikan atau tidaknya koefisien regresi dari masing-masing IV. Koefisien yang signifikan menunjukkan dampak yang signifikan dari
IV yang bersangkutan. 4. Dapat diketahui besarnya sumbangan dari setiap IV pada DV, dan melihat
signifikansinya.
5. Semua perhitungan dan komputerisasi dilakukan dengan bantuan program SPSS versi 17.0
3.5. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian terdiri dari beberapa tahapan, yaitu : 1. Peneliti merumuskan masalah yang akan diteliti kemudian menentukan
variabel yang akan diteliti yaitu perilaku cyberbullying, empati, self- control
, dan self-esteem. Setelah itu mengadakan studi pustaka untuk melihat masalah tersebut dari sudut pandang teoritis.
2. Mempersiapkan alat ukur yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu alat ukur yang dibuat sendiri berdasarkan teori dari Willard 2007 yaitu
bentuk aktivitas cyberbullying, alat ukur empati menggunakan skala baku yang di adaptasi sesuai teori Davis 1980, alat ukur self-control yang
dibuat sendiri berdasarkan teori Averill 1973, dan alat ukur self-esteem yang diadaptasi dari teori Rossenberg dalam Mruk, 2006. Semua skala
yang digunakan pada penelitian ini berbentuk skala likert. 3. Menentukan sampel penelitian yaitu pelaku cyberbullying yang sesuai
dengan kriteria dan lokasi yang telah ditetapkan, yaitu SMAN 64 Jakarta. Pertama-tama peneliti mengadakan pilot study dengan mewawancarai
salah satu guru bimbingan dan konseling di sekolah tersebut dan memberikan kuesioner singkat tentang aktivitas cyberbullying.
4. Penetapan sampel yang telah melalui screening terlebih dahulu diberikan angket lanjutan yang dilakukan secara offline dan secara langsung kepada
responden yang bersangkutan. 5. Selanjutnya, setelah mendapatkan data yang diinginkan peneliti kemudian
melakukan pengolahan data dan pengujian terhadap data yang sudah didapatkan.
71
BAB 4 HASIL PENELITIAN
Dalam bab ini, dipaparkan hasil penelitian yang meliputi, gambaran subjek penelitian, hasil analisis deskriptif, kategorisasi skor variabel penelitian, hasil
pengujian hipotesis, pembahasan hasil pengujian hipotesis dan proporsi varians.
4.1 Gambaran Subjek Penelitian
Gambaran umum subjek penelitian ini didasarkan dari jenis kelamin, tingkat kelas, dan media yang digunakan. Seperti pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Gambaran Umum Subjek Penelitian
4.2 Hasil Analisis Deskriptif
Pada tabel 4.2 digambarkan hasil statistik deskriptif dari variabel dalam penelitian ini yang berisi nilai minimum, nilai maksimum, mean dan standar deviasi SD.
Nilai tersebut disajikan dalam tabel 4.2. Frekuensi
Presentase
Jenis kelamin
Laki-laki 123
61,5 Perempuan
77 38,5
Total 200
100
Kelas
X 47
23,5 XI
54 27
XII 99
49,5 Total
200 100
Media yang digunakan oleh sampel pelaku
Facebook 87
43,5 Twitter
73 36,5
Lainnya 40
20 Total
200 100
Tabel 4.2 Hasil Analisis Deskriptif
Berdasarkan tabel 4.1 di atas, dapat dilihat bahwa nilai maksimum tertinggi berada pada perilaku cyberbullying, sebesar 87.88 dan nilai minimun tertendah
berada pada aspek fantasy, sebesar 25.88.
4.3 Kategorisasi Skor Variabel Penelitian
Kategorisasi dalam penelitian ini dibuat menjadi dua kategori, skor variabel penelitian yaitu tinggi, sedang dan rendah. Untuk mendapatkan norma
kategorisasi tersebut dilakukan dengan menggunakan pedoman sebagai berikut:
Tabel 4.3 Norma Kategorisasi Skor Variabel Penelitian
Kategorisasi Rumus
Tinggi X
≥ Mean + 1SD Rendah
X ≤ Mean – 1SD
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
Cyberbullying 200
40.19 87.88
49.9999 8.84240
Perspective Taking 200
29.84 63.46
49.9988 8.56391
Personal Distress 200
31.34 66.95
50.0005 8.21776
Empathic Concern 200
28.04 65.63
49.9999 8.03440
Fantasy 200
25.88 66.72
50.0002 7.73183
Behavior Control 200
34.07 66.59
50.0006 8.70055
Cognitive Control 200
27.01 63.98
49.9994 7.88108
Decisional Control 200
34.25 67.94
49.9997 7.38218
Self-Esteem 200
30.12 69.35
50.0001 8.56109
Valid N listwise 200
Setelah kategorisasi tersebut didapatkan, maka akan diperoleh nilai persentase kategori untuk masing-masing variabel. Variabel dependen dan variabel
independen. Variabel dependen terdiri dari variabel perilaku cyberbullying. Variabel independen terdiri atas tiga variabel yaitu empati, self-control dan self-
esteem . Empati meliputi perspective taking, personal distress, fantasy, dan
empathic concern. Self-control meliputi behavior control, cognitive control dan
decisional control . Sehingga total keseluruhan variabel yang dapat diketahui
kategorisasinya berjumlah sembilan variabel. Kategorisasi pada variabel penelitian tersebut dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Kategorisasi Skor Variabel Penelitian
Kategori Frekuensi
Percent Kategori
Frekuensi Percent
Cyberbullying T
94 47
Behavior Control
T 86
43 R
106 53
R 114
57 Total
200 100
Total 200
100 Perspective
Taking T
96 48
Cognitive Control
T 111
55.5 R
104 52
R 89
44.5 Total
200 100
Total 200
100 Personal
Distress T
99 49.5
Decisional Control
T 100
50 R
101 50.5
R 100
50 Total
200 100
Total 200
100 Fantasy
T 102
51 Self-
Esteem T
120 60
R
98
49 R
80 40
Total 200
100 Total
200 100
Empathic Concern
T 61
30.5 R
139 69.5
Total 200
100 Keterangan : T = Tinggi, R = Rendah,