commit to user 84
a. Kategorisasi tingkat insomnia berdasarkan nilai subjek
Skala insomnia dikategorikan untuk mengetahui tinggi rendahnya nilai subjek. Kategorisasi yang dilakukan adalah dengan mengasumsikan bahwa skor
populasi subjek terdistribusi secara normal, sehingga skor hipotetik didistribusi menurut model normal Azwar, 2003. Skor minimal yang diperoleh subjek adalah
5 x 0 = 0 dan skor maksimal yang dapat diperoleh subjek adalah 3x 3+1x5+1X2= 16. Maka jarak sebarannya adalah 16 – 0 = 16 dan setiap satuan
deviasi standarnya bernilai 16 : 6 = 2,67 sedangkan rerata hipotetiknya adalah 5 x 1,6 = 8. Apabila subjek digolongkan dalam lima kategorisasi, maka akan didapat
kategorisasi serta distribusi skor subjek seperti pada tabel 27 berikut ini:
Tabel 27. Tabel Kriteria Kategori Skala Insomnia dan Distribusi Skor Subjek Standar Deviasi
Skor Kategorisasi
Subjek Rerata
Empirik Frek
N Persentase
MH-3SD X MH-1,8SD
0 X 3
Sangat Rendah
15 28,3 MH-1,8SD X
MH-0,6SD 3 X
6 Rendah 26 49 3,96226415
MH-0,6SD X MH+0,6SD
6 X 9
Sedang 12 22,7 MH+0,6SD X
MH+1,8SD 9 X
12 Tinggi - -
MH+1,8SD X MH+3SD
12 X 16
Sangat Tinggi -
-
Jumlah 53
100
commit to user 85
Berdasarkan kategorisasi skala insomnia seperti yang terlihat pada tabel, dapat diketahui bahwa subjek secara umum memiliki tingkat insomnia yang
rendah. b. Kategorisasi tingkat kecanduan internet berdasarkan nilai subjek
Internet addiction test akan dikategorikan untuk mengetahui tinggi rendahnya nilai subjek. Kategorisasi yang dilakukan adalah dengan
mengasumsikan bahwa skor populasi subjek terdistribusi secara normal, sehingga skor hipotetik didistribusi menurut model normal Azwar, 2003. Skor minimal
yang diperoleh subjek adalah 14 x 1 = 14 dan skor maksimal yang dapat diperoleh subjek adalah 14 x 5 = 70. Maka jarak sebarannya adalah 70-14= 56 dan setiap
satuan deviasi standarnya bernilai 56 : 6 = 9,33 sedangkan rerata hipotetiknya adalah 14 x 3 = 42. Apabila subjek digolongkan dalam lima kategorisasi, maka
akan didapat kategorisasi serta distribusi skor subjek seperti pada tabel 28.
Tabel 28. Tabel Kriteria Kategori IAT dan Distribusi Skor Subjek Standar Deviasi
Skor Kategorisasi
Subjek Rerata
Empirik Frek
N Persentase
MH-3SD X MH-1,8SD
14 X 25
Sangat Rendah
17 32 MH-1,8SD X
MH-0,6SD 25 X
36 Rendah 28 52,83
27,8301887 MH-0,6SD X
MH+0,6SD 36 X
47 Sedang 8 15,17
MH+0,6SD X MH+1,8SD
47 X 58
Tinggi - - MH+1,8SD X
MH+3SD 58 X
70 Sangat Tinggi
- -
Jumlah 53
100
commit to user 86
Berdasarkan kategorisasi Internet Addiction Test seperti yang terlihat pada tabel, dapat diketahui bahwa subjek secara umum memiliki tingkat
kecanduan internet yang rendah.
c. Kategorisasi tingkat kecemasan berdasarkan nilai subjek
Kategori