Setelah diketahui nilai F hitung untuk menguji persamaan regresi, kemudian
dilakukan penghitungan uji signifikansi konstanta dari aspek-aspek variabel independen yang diukur. Hasilnya disajikan pada tabel Coefficients a berikut:
Tabel 4.12 Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
Constant 11.719
4.037 2.903
.005 behavioral
control .108
.100 .116
1.074 .287
cognitive control
-.119 .122
-.103 -.973
.334 decisional
control .245
.116 .226
2.107 .039
informationa l control
.376 .093
.436 4.033
.000 1
retrospetive control
.218 .223
.107 .980
.331 a Dependent Variable: intensitas penggunaan internet
Tabel 4.13 Proporsi Varian Pada Aspek-Aspek Variabel Self-Control
IV R
2
R
2
Change F
hitung
df F
tabel
Signifikansi X
1
0.028 0.028
2 1,68
4.00 Tidak Signifikan
X
12
0.030 0.002
0.14 1,68
4.00 Tidak Signifikan
X
123
0.127 0.097
7.35 1,68
4.00 Signifikan
X
1234
0.340 0.213
21 1,68
4.00 Signifikan
X
12345
0.350 0.01
1 1,68
4.00 Tidak Signifikan
Total 0.350
Keterangan:
X
1
= Behavioral control X
12
= Cognitive control X
123
= Decisional control X
1234
= Informational control X
12345
= Retrospective control
Dari tabel di atas dapat di lihat besarnya kontribusi masing-masing aspek self- control, sebagai berikut:
1. Aspek behavioral control dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar 2 pada signifikansi 0.170 lebih kecil dengan F tabel 4.00, sehingga antara aspek behavioral control
dengan intensitas penggunaan internet terdapat hubungan yang tidak signifikan. Hasil pada aspek behavioral control dapat dilihat dibawah ini :
Tabel 4.14
Model Summary
Model R
R Squar
e Adjust
ed R Square
Std. Error of
the Estimate
Change Statistics R Square
Change F
Change df1 df2
Sig. F Change
1 .166a
.028 .013
2.71064 .028
1.924 1
68 .170
a Predictors: Constant, behavioral control
Rumus F hitung : R
2
: k
1
0.028 : 1 1 – R
2
: n - k
1
-1 1 - 0.028 : 70 - 1 - 1 F =
= = 2
1 1
2. Aspek cognitive control dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar 0.12 pada signifikansi 0.363 lebih kecil dengan F tabel 4.00, sehingga antara aspek cognitive control
dengan intensitas penggunaan internet terdapat hubungan yang tidak signifikan.
Tabel 4.15
Model Summary
Model R
R Square
Adjust ed R
Squar e
Std. Error of the
Estimate Change Statistics
R Square
Change F
Change df1
df2 Sig. F
Change 1
.173a .030
.001 2.72754
.030 1.030
2 67
.363 a Predictors: Constant, cognitive control, behavioral control
Rumus F hitung : R
2
- R
2
: k
12
– k
1
0.030 - 0.028 : 1 1 – R
2
: n - k
12
- 1 1 - 0.030 : 70 - 2 - 1
3. Aspek decisional control dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar 7.35 pada signifikansi 0.029 lebih besar dengan F tabel 4.00, sehingga dapat di simpulkan antara
aspek decisional control dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan internet terdapat hubungan yang signifikan.
F =
12 1
12
= = 0.14
Tabel 4.16 Model Summary
Model R
R Squa
re Adjuste
d R Square
Std. Error of the
Estimate Change Statistics
R Square
Change F
Chang e
df1 df2
Sig. F Change 1
.357a .127 .088
2.60652 .127
3.207 3
66 .029
a Predictors: Constant, decisional control, cognitive control, behavioral control
Rumus F hitung : R
2
- R
2
: k
123
- k
12
0.127 - 0.030 : 1 1 – R
2
: n - k
123
- 1 1 - 0.127 : 70 - 3 - 1
4. Aspek informational control dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar 21 pada signifikansi 0.000 lebih besar dengan F tabel 4.00, sehingga dapat disimpulkan antara
aspek informational control dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan internet terdapat hubungan yang signifikan.
Tabel 4.17
Model Summary
Model R
R Squar
e Adju
sted R
Squar e
Std. Error of
the Estimate
Change Statistics R
Square Change
F Change df1
df2 Sig. F Change
1 .583a
.340 .299
2.28415 .340
8.368 4
65 .000
a Predictors: Constant, informational control, cognitive control, decisional control, behavioral control
Rumus F hitung : R
2
- R
2
: k
1234
- k
123
0.340 - 0.127 : 1 1 – R
2
: n - k
1234
- 1 1 - 0.340 : 70 - 4 - 1
F =
123 12
123
= = 7.35
F =
1234 123
1234
= = 21
5. Aspek retrospective control dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar 1 pada signifikansi 0.000 lebih kecil dengan F tabel yaitu 4.00, sehingga dapat disimpulkan antara aspek
informational control dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan internet terdapat hubungan yang tidak signifikan.
Tabel 4.18
Model Summary
Model R
R Squar
e Adjust
ed R Square
Std. Error of
the Estimate
Change Statistics R
Square Chang
e F
Chan ge
df 1
df2 Sig. F Change
1 .591a
.350 .299
2.28483 .350 6.883
5 64
.000 a Predictors: Constant, retrospective control, behavioral control, decisional control,
cognitive control, informational control
Rumus F hitung : R
2
- R
2
: k
12345
- k
1234
0.350 - 0.340 : 1 1 – R
2
: n - k
12345
- 1 1 - 0.350 : 70 - 5 - 1
Dari hasil regresi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dari kelima aspek variabel self-control dengan intensitas penggunaan internet dihasilkan yang
memberikan sumbangsih signifikan adalah decisional control dan informational control. Sedangkan yang memberikan sumbangsih secara tidak signifikan yaitu
behavioral control, cognitive control dan retrospective control. F =
12345 1234
12345
= = 1
Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa sumbangsih masing-masing aspek self-control adalah sebagai berikut :
1. F hitung sebesar 2 pada aspek Behavioral control
2. F hitung sebesar 0.14 pada aspek Cognitive control
3. F hitung sebesar 7.35 pada aspek Decisional control
4. F hitung sebesar 21 pada aspek Informational control
5. F hitung sebesar 1 pada aspek Retrospective control
4.4.5.2 Hasil Uji Regresi Demografi Self-control
Dalam hasil uji regresi pada penelitian ini, selain aspek-aspek dari self-control, intensitas penggunaan internet diukur juga berdasarkan demografi yaitu di lihat
berdasarkan jenis kelamin, dan usia. Berikut adalah hasil penelitian berdasarkan jenis kelamin yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.19
Model Summary Berdasarkan Jenis Kelamin
Model R
R Square
Adjust ed R
Square Std.
Error of the
Estimate Change Statistics
R Square
Chang e
F Chang
e df1
df2 Sig. F Change
1 .192a
.037 .023
2.69754 .037
2.605 1
68 .111
a Predictors: Constant, jenis kelamin
Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai koefisien determinasi R square yang didapat adalah sebesar 0.037. Hal ini berarti bahwa jenis kelamin dari self-control
memberikan sumbangsih sebesar 3.7 bagi perubahan variabel intensitas penggunaan internet. Di bawah hasil uji regresi demografi berdasarkan usia, yaitu :
Tabel 4.20 Model Summary
Berdasarkan Usia
a Predictors: Constant, usia
Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai koefisien determinasi R square yang didapat adalah sebesar 0.001. Hal ini berarti bahwa memberikan sumbangsih sebesar 1
bagi perubahan variabel intensitas penggunaan internet.
Tabel 4.21 Proporsi Varian Pada Demografi Variabel Self-control
IV R
2
R
2
Change F
hitung
Df F
tabel
Signifikansi X
1
0.0037 0.0037
2.6 1,68
4.00 Tidak Signifikan
X
12
0.001 -0.0027
-2.42 1,68
4.00 Tidak Signifikan
Total 0.001
Keterangan:
X
1
= Jenis kelamin X
12
= Usia
Dari tabel di atas dapat di lihat besarnya kontribusi masing-masing demografi self-control, sebagai berikut:
1. Demografi berdasarkan jenis kelamin dari variabel self-control dengan
intensitas penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar 2.6 pada
Model R
R Square
Adjust ed R
Square Std.
Error of the
Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1
df2 Sig. F Change
1 .020a
.000 -.014
2.74815 .001
.028 1
68 .867
signifikansi 0.111 lebih kecil dengan F tabel 4.00, sehingga antara demografi berdasarkan jenis kelamin dengan intensitas penggunaan internet terdapat
hubungan yang tidak signifikan.
Tabel 4.22 Model Summary
Berdasarkan Jenis Kelamin
Model R
R Square
Adjust ed R
Square Std.
Error of the
Estimate Change Statistics
R Square
Chang e
F Chang
e df1
df2 Sig. F Change
1 .192a
.037 .023
2.69754 .037
2.605 1
68 .111
a Predictors: Constant, jenis kelamin
Rumus F hitung : R
2
: k
1
0.037 : 1 1
– R
2
: n - k
1
- 1 1 - 0.037 : 70 - 1 - 1
2. Demografi berdasarkan usia dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet diperoleh nilai F hitung sebesar -2.42 pada signifikansi 0.867 lebih kecil dengan F tabel 4.00, sehingga antara demografi berdasarkan
usia dengan intensitas penggunaan internet terdapat hubungan yang tidak signifikan.
Tabel 4.23
Model Summary Berdasarkan Usia
a Predictors: Constant, usia
Model R
R Square
Adjust ed R
Square Std.
Error of the
Estimate Change Statistics
R Square
Change F Change df1
df2 Sig. F Change
1 .020a
.000 -.014
2.74815 .001
.028 1
68 .867
F =
1 1
= = 2.6
Rumus F hitung : R
2
- R
2
: k
12
– k
1
0.001 - 0.037 : 1 1 – R
2
: n - k
12
- 1 1 - 0.001 : 70 - 2 - 1
Dari hasil regresi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa dari dua
demografi yaitu jenis kelamin dan usia dari variabel self-control di dapatkan bahwa keduanya tidak memberikan sumbangsih yang tidak signifikan terhadap intensitas
penggunaan internet. F =
12 1
12
= = -2.42
BAB 5 KESIMPULAN, DISKUSI, DAN SARAN
Pada bab terakhir ini peneliti mencoba menyimpulkan dari semua hasil penelitian serta mendiskusikan hasil penelitian ini yang berkaitan dan juga dengan saran untuk
penelitian yang sejenis dengan apa yang penulis teliti agar lebih berkembang dan tentu saja lebih baik dari penelitian yang sudah ada.
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa data serta pengujian hipotesis yang telah dikemukakan pada bab sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini berdasarkan
hasil yang diperoleh adalah : 1.
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi, menunjukan nilai F
hitung
pada aspek behavioral control dari variabel self- control dengan intensitas penggunaan internet menunjukan angka sebesar 2
pada signifikansi 0.170 sedangkan F
tabel
sebesar 4.00 dan dapat disimpulkan Ho
1
ditolak, maka tidak terdapat hubungan yang signifikan antara aspek behavioral control dari variabel self-control dengan variabel intensitas
penggunaan internet. 2.
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi, menunjukan nilai F
hitung
pada aspek cognitive control dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan internet menunjukan angka sebesar 0.14 pada
signifikansi 0.363 sedangkan F
tabel
sebesar 4.00 dan dapat disimpulkan Ho
2
ditolak, maka tidak terdapat hubungan yang sangat signifikan antara aspek cognitive conrol dari variabel selfcontrol dengan intensitas penggunaan
internet.
3. Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi,
menunjukan nilai F
hitung
pada aspek decisional control dari variabel self- control dengan intensitas penggunaan internet menunjukkan angka sebesar
7.35 pada signifikansi 0.029 sedangkan F
tabel
sebesar 4.00 dan dapat
disimpulkan Ho
3
diterima, maka terdapat hubungan yang signifikan antara aspek decisional control dari variabel self-control dengan intensitas
penggunaan internet. 4.
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi, menunjukan nilai F
hitung
pada aspek informational control dari variabel self- control dengan intensitas penggunaan internet menunjukkan angka sebesar 21
pada signifikansi 0.000 sedangkan F
tabel
sebesar 4.00 dan dapat disimpulkan Ho
4
diterima, maka terdapat hubungan yang signifikan antara aspek informational control dari variabel self-control dengan intensitas penggunan
internet . 5.
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi, menunjukan nilai F
hitung
pada aspek retrospective control dari variabel self- control dengan intensitas penggunaan internet menunjukkan angka sebesar 1
pada signifikansi 0.000 sedangkan F
tabel
4.00 dan dapat disimpulkan Ho
5
ditolak, maka tidak terdapat hubungan yang signifikan antara aspek retrospective control dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan
internet. 6.
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi, menunjukan nilai F
hitung
pada demografi berdasarkan jenis kelamin dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan internet menunjukkan
angka sebesar 2.6 pada signifikansi 0.111 sedangkan F
tabel
4.00 dan dapat
disimpulkan Ho
6
ditolak, maka tidak terdapat hubungan yang signifikan antara demografi berdasarkan jenis kelamin dari variabel self-control dengan
intensitas penggunaan internet. 7.
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan melalui analisis regresi, menunjukan nilai F
hitung
pada demografi berdasarkan usia dari variabel self- control dengan intensitas penggunaan internet menunjukkan angka sebesar
-2.42 pada signifikansi 0.867 sedangkan F
tabel
4.00 dan dapat disimpulkan Ho
7
ditolak, maka tidak terdapat hubungan yang signifikan antara demografi berdasarkan usia dari variabel self-control dengan intensitas penggunaan
internet.
5.2. Diskusi
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara self-control dengan intensitas penggunaan internet pada remaja akhir. Karena
kesimpulan dari hasil penelitian ini menyatakan bahwa self-control memiliki hubungan negatif dengan intensitas penggunaan internet dan memberikan sumbangan
dalam mempengaruhi penggunaan internet, maka hal ini seharusnya dapat dijadikan tolak ukur terhadap upaya dalam mengendalikan diri agar terhindar dari penggunaan
internet yang berlebihan.
Dari gambaran umum responden berdasarkan usia 18-22 tahun, terlihat bahwa yang paling banyak menggunakan internet adalah responden yang berusia 19 tahun. Hal ini
sesuai dengan hasil survey tentang penggunaan internet, yaitu pengguna internet di Indonesia ternyata sebagian besar cenderung berusia muda. Hasil penelitian Yahoo
dan Taylor Nelson Sofres Indonesia menunjukkan pengakses terbesar di Indonesia adalah mereka yang berusia antara 15-19 tahun. Menurut Subramanian Kompas, 20
