Uji Validitas Kontruk Self-Control
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