Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Prosedur Penelitian

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,