Instrumen Pengumpulan Data METODE PENELITIAN

3. Skala moral disengagement

Moral disengagement diukur dengan menggunakan kuesioner yang peneliti terjemahkan dan modifikasi dari skala moral disengagement Hymel et.al 2005. Alat ukur ini terdiri dari 18 item yang memiliki empat kategori yaitu: cognitive restructuring, minimizing agency, distortion of negative consequences dan blamingdehumanizing the victim. Adapun blue print skala moral disengagement dijelaskan dalam tabel 3.4 berikut ini: Tabel 3.4 Blue print skala moral disengagement No. Dimensi Indikator Favo Unfavo Jumlah 1. Cognitive restructuring Menganggap agresivitas adalah wajar 1,9,13,16 5 5 2. Minimizing agency Tidak bertanggung jawab atas terjadinya perilaku agresif dengan melemparkan tanggung jawab tersebut kepada orang lainorang yang memiliki otoritas 2,6 10 3 3. Distortion of negative consequences Mengabaikan akibat dari perilaku agresif 3,7,11,14 - 4 4. Blaming dehumanizing the victim Menyalahkan korban dan menganggap agresivitas terjadi karena mereka sendiri korban 4,8,12,15,1 7,18 - 6 Jumlah 14 4 18

3.4 Uji Validitas Konstruk

Dalam rangka pengujian validitas alat ukur, peneliti melakukan uji validitas konstruk instrumen. Oleh karena itu, peneliti menggunakan CFA Confirmatory Factor Analysis untuk pengujian vaiditas instrument, yaitu instrumen 1 agresivitas, 2 religiusitas dan 3 moral disengagement. Umar 2011 menjelaskan langkah-langkah yang dilakukan untuk mendapatkan kriteria hasil CFA yang baik adalah: 1. Bahwa ada sebuah konsep atau trait yang didefinisikan secara operasional sehingga dapat disusun pertanyaan atau pernyataan untuk mengukurnya. Konsep 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 subskala bersifat unidimensional. 3. Dilakukan uji CFA dengan model satu faktor dan dilihat nilai Chi-Square yang dihasilkan. Jika nilai Chi-Square tidak signifikan p 0,05 berarti semua item hanya mengukur satu faktor saja. Namun, jika nilai Chi-Square signifikan p0,05, maka perlu dilakukan modifikasi terhadap model pengukuran yang diuji sesuai langkah kedua berikut ini. 4. Jika nilai Chi-Square signifikan p 0,05, maka dilakukan modifikasi model pengukuran dengan cara membebaskan parameter berupa korelasi kesalahan pengukuran. Ini terjadi ketika suatu item selain mengukur konstruk yang ingin diukur, item tersebut juga mengukur hal yang lain mengukur lebih dari satu konstruk atau multidimensional. Jika setelah beberapa kesalahan pengukuran dibebaskan untuk saling berkorelasi dan akhirnya diperoleh model fit, maka model terakhir inilah yang akan digunakan pada langkah selanjutnya. 5. Jika telah diperoleh model yang fit, maka dilakukan analisis item dengan melihat apakah muatan faktor item tersebut signifikan dan mempunyai nilai koefisien positif. Jika t-value untuk koefisien muatan faktor suatu item lebih besar dari 1,96 absolut, maka item tersebut dinyatakan signifikan dalam mengukur faktor yang hendak diukur tidak di-drop. 6. Setelah itu dilihat apakah ada item yang muatannya negatif. Perlu dicatat bahwa untuk alat ukur yang bukan mengukur kemampuan misal: personality inventory, jika ada pernyataan negatif perlu dilakukan penyesuaian arah skoringnya yang diubah menjadi positif. Jika sudah dibalik, maka berlaku perhitungan umum dimana item bermuatan faktor negatif di-drop. 7. Terakhir, apabila kesalahan pengukuran item terlalu banyak berkorelasi, maka item yang demikian selain mengukur apa yang hendak diukur, ia juga mengukur hal lain. Adapun pengujian analisis CFA seperti ini dilakukan dengan bantuan software LISREL Joreskog dan Sorbom, 1999. Uji validitas tiap alat ukur akan dipaparkan pada sub bab berikut. 3.4.1 Uji validitas konstruk agresivitas 3.4.1.1 Agresivitas fisik Peneliti menguji apakah sembilan item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur agresivitas fisik. Dari hasil analisis CFA yang dilakukan dengan model satu faktor, ternyata tidak fit dengan Chi-Square = 105,56, df = 27, p- value = 0,00000, RMSEA = 0,124. Oleh karena itu, penulis melakukan modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada item dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model fit seperti pada gambar di bawah ini: Gambar 3.1 Path diagram faktor agresivitas fisik Berdasarkan gambar 3.1, terlihat Chi-Square = 33,53, df = 22, p-value = 0,05475, RMSEA = 0,053. Dari hasil tersebut menunjukkan p-value 0,05 tidak signifikan, artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima, bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu agresivitas fisik. Selanjutnya, peneliti melihat apakah signifikan item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur, sekaligus menentukan apakah item tersebut perlu di drop atau tidak. Maka dilakukan pengujian hipotesis nihil tentang koefisien muatan faktor item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti pada tabel 3.5 berikut. Tabel 3.5 Muatan faktor item agresivitas fisik No. item Koefisien Standard Error Nilai t Signifikan Muatan Korelasi kesalahan Keterangan 1 0,30 0,08 3,58 V + 2 2 0,63 0,08 8,06 V + 3 0,74 0,08 9,64 V + 4 0,36 0,08 4,38 V + 2 5 0,24 0,09 2,77 V + 1 6 0,63 0,08 8,17 V + 1 7 0,27 0,08 3,24 V + 1 8 0,25 0,08 2,96 V + 3 9 0,30 0,08 3,62 V + Keterangan: tanda V = signifikan t 1,96, X = tidak signifikan, di drop Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat seluruh item memiliki t 1,96. Pada kolom koefisien tidak terdapat item yang muatan faktornya negatif. Berdasarkan hasil korelasi kesalahan, diketahui seluruh item tidak memiliki korelasi kesalahan pengukuran 5. Secara keseluruhan tidak ada item yang di drop, artinya semua item akan di analisis dalam perhitungan skor faktor.