Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN:

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1

Analisis Mengunakan Structural Equation Model Untuk Mengukur Pengaruh Penggunaan Smartphone Terhadap Perkembangan Anak, Motivasi Belajar Dan Prestasi Belajar Pada Anak Usia Sekolah Dasar Di Kecamatan Ciputat Timur Euis Widanengsih Program Studi Komputerisasi Akuntansi Akademi Manajemen Informatika dan Komputer BSI Karawang Jl Ahmad Yani No 98 Karawang [email protected]

Abstrak – Pengguna smartphone kian hari semakin meningkat termasuk pengguna pada anak usia pra-remaja atau anak yang masih di Sekolah Dasar. Penelitian ini mengenai hubungan sebab akibat dari variabel-variabel yang akan diteliti, yaitu pengaruh yang ditimbulkan oleh penggunaan smartphone pada kalangan pelajar SD, terutama terhadap variabel perkembangan, motivasi belajar dan prestasi belajar, sehingga ditemukan solusi bagi pihak manajemen sekolah dan orang tua serta pengambil kebijakan lainnya dalam menghadapi fenomena yang ada, sekaligus memberikan saran bagi penggunaan teknologi smartphone yang positif bagi pelajar Sekolah Dasar Data dikumpulkan dengan instrumentasi kuesioner dengan skala likert. Structural Equation Modeling (SEM) digunakan untuk menganalisa data yang telah dikumpulkan. Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah AMOS Versi 19 dan SPSS versi 20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan smartphone di kalangan pelajar SD se-Kecamatan Ciputat Timur sudah merata namun dengan intensitas waktu yang tidak lama, penggunaan smartphone baik secara langsung maupun tidak langsung berdampak pada penurunan prestasi belajar, namun tidak signifikan. Penggunaan smartphone mempengaruhi secara positif dan signifikan perkembangan anak, dan berpengaruh tidak signifikan terhadap motivasi belajar. Kata Kunci: Smartphone, Perkembangan, Motivasi, Prestasi.

I. PENDAHULUAN Perangkat teknologi canggih smartphone sudah menggantikan perangkat teknologi lama yang hanya mampu melakukan panggilan dan short message service (SMS). Smartphone dapat menyajikan fitur canggih seperti e-mail (surat elektronik), internet dan kemampuan membaca buku elektronik (e-book) dan teknologi touch screen. Selain itu, dengan adanya sistem operasi android yang memberikan kemudahan mengunduh secara gratis segala macam aplikasi di play store membuat penggunaan smartphone semakin meningkat pesat disemua kalangan masyarakat. Penggunaan smartphone di Indonesia masih belum sadar akan banyaknya aplikasi yang dapat menambah pengetahuan dan memudahkan aktivitas sehari-hari. Misalnya saja seperti aplikasi berita terkini, perbankan mobile, transportasi, e-learning dan lainnya (Insight, 2013). Aplikasi game merupakan aplikasi yang paling banyak diunduh pengguna smartphone yakni sebanyak 43 persen, kemudian media sosial sebesar 12 persen dan aplikasi foto 11 persen (MoboMarket, 2014) padahal masyarakat Indonesia berada di posisi pertama dalam hal menghabiskan waktu per harinya mengakses aplikasi smartphone (AC Nielsen, 2014). Selain itu, Indonesia merupakan negara dengan jumlah pengguna smartphone terbesar di Asia Tenggara dan nomor lima di dunia, pada tahun 2014 Penduduk Indonesia membelanjakan Rp. 39,1 Trilliun untuk membeli

smartphone (GFK Asia, 2014). Kebiasaan lain pengguna smartphone di Indonesi dalah pada pukul 23.00-24.00 adalah waktu puncak di mana pengguna paling banyak mengakses smartphone. Fakta ini mengkonfirmasi dugaan bahwa kebanyakan pengguna smartphone di Indonesia memiliki kebiasaan berkutat pada smartphone sebelum tidur (MoboMarket, 2014). Peningkatan pengguna smartphone di Indonesia terutama didorong oleh penggunaan oleh konsumen usia muda (anak-anak dan remaja). Jumlah anak usia remaja yang berusia 10-14 tahun justru memiliki ponsel meningkat lebih dari lima kali selama periode lima tahun. Oleh karena itu, tidak dapat dipungkiri bahwa saat ini generasi muda memiliki peran yang sangat penting dalam proses pengambilan keputusan dalam membeli smartphone (AC Nielsen, 2014) UNICEF dan Kemenkominfo (2014) mengungkapkan perubahan struktur media di Indonesia, terutama dengan meningkatnya penggunaan ponsel, telah mengubah akses dan penggunaan media digital internet di kalangan anak dan remaja, yang cenderung menggunakan personal komputer untuk mengakses internet di warung internet dan laboratorium komputer sekolah, laptop di rumah, dan di atas semua-ponsel atau smartphone selama kegiatan sehari-hari. Selain itu, anak-anak dan remaja memiliki tiga motivasi utama untuk mengakses internet, yakni untuk mencari informasi, untuk terhubung dengan teman (lama dan baru) dan untuk hiburan. Pencarian informasi yang dilakukan sering didorong oleh tugas-tugas sekolah, sedangkan penggunaan media sosial dan konten hiburan didorong oleh kebutuhan pribadi. Penelitian Rowan (2014) pada Prosiding SIMNASIPTEK: Hal. A-79

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1 anak-anak di Amerika Serikat menyimpulkan ada banyak dampak negatif smartphone pada anak-anak, diantaranya pertumbuhan otak yang terlalu cepat, hambatan perkembangan, obesitas, gangguan tidur, penyakit mental, agresif, pikun digital, adiksi (ketagihan), dan radiasi. Akan tetapi penelitian Ariani (2014) mengkonfirmasi ada efek positif penggunaan smartphone, yaitu dapat mendukung pelajaran yang diberikan dari sekolah, penghilang stress pada saatsaat tertentu dan memberikan kemudahan dalam berkomunikasi dengan orang tua. Penelitian Jihyuuk Joo (2013) mengeksplorasi hubungan antara anak-anak di Korea dengan kecanduan smartphone, depresi, dan kepuasan hidup Sekolah. Hasil penelitian menemukan fakta bahwa siswa yang kecanduan menggunakan ponsel smartphone semakin mengkhawatirkan dunia pendidikan di Korea Selatan. Menurut penelitian pada kelompok risiko tinggi, kecanduan smartphone membuat perubahan pada otak. Pertama, perkembangan otak pada anak yang kecanduan smarphone akan berhenti. Kedua, pada anak yang kecanduan smarphone daerah otak yang mengontrol emosi mengalami gangguan sehingga kemampuan merasakan perasaan lain, berkomunikasi dan mengendalikan diri akan menurun, anak sering tidak sabaran dan melakukan tindakan tak terduga. Saat dewasa, jika kondisinya tidak ditangani, mereka dapat melakukan tindakan-tindakan kriminal. kelompok yang adiktif dalam menggunakan ponsel lebih rendah harga diri dan depresi yang lebih tinggi daripada kelompok siswa yang non-adiktif. Selain itu, Kecanduan smartphone memiliki efek terhadap kepuasan hidup sekolah pada siswa, sebab dengan aktivitasnya yang berkutat pada smartphone membuatnya tidak mau beraktivitas fisik dan akhirnya siswa tersebut akan benci untuk pergi ke sekolah dan bahkan menolak untuk menghadiri kelas-kelas dan membuat kehidupan sosialnya bermasalah. Penelitian mengenai dampak penggunaan handphone pada anak SD oleh Salman (2012) menyimpulkan dampak negatif yang ditimbulkan antara lain mengganggu perkembangan anak, menurunka prestasi belajar siswa, rawan terhadap tindak kejahatan, berpotensi mempengaruhi sikap dan prilaku siswa dan siswa akan lebih boros. Nikmah (2011) jug dalam penelitiannya mengatakan adanya hubungan yang sangat kuat antara pengaruh penggunaan handphone terhadap prestasi siwa. Siswa harus bisa meminimalkan waktu penggunaan handphone yang kurang penting dan mengalihkannya untuk membaca buku atau hal lain yang positif. Berdasarkan data, fakta dan hasil riset yang telah dipaparkan, maka penulis melakukan penelitian pada anak usia Sekolah Dasar di Kecamatan Ciputat Timur yang merupakan wilayah sub-urban (pinggiran kota) dimana pengguna smartphone sudah mulai marak, penulis berfokus pada dampak penggunaan smartphone terhadap perkembangan dan prestasi belajar anak dengan menggunakan alat analisa Structural Equation Model (SEM).

Prosiding SIMNASIPTEK: Hal. A-80

II. LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Teknologi Komunikasi Barney (2005) menyatakan teknologi komunikasi adalah peralatan perangkat keras (hardware) dalam sebuah struktur organisasi yang mengandung nilai-nilai sosial yang memungkinkan setiap individu mengumpulkan, memproses dan saling tukar menukar informasi dengan individu-individu lain, Perbedaan teknologi komunikasi dengan teknologi informasi adalah teknologi komunikasi ditekankan pada sebagaimana suatu hasil data dapat disalurkan, disebarkan dan disampaikan ke tempat tujuan sedangkan teknologi informasi lebih ditekankan pada hasil data yang diperoleh. Hassan (1999) mengemukakan teknologi komunikasi cenderung memungkinkan terjadinya transformasi berskala luas dalam kehidupan manusia. Transformasi tersebut telah memunculkan perubahan dalam berbagai pola hubungan antar manusia (patterns of human communication), yang pada hakikatnya adalah interaksi antar pribadi (interpersonal relations). Pertemuan tatap muka (face to face) secara berhadapan dapat dilaksanakan dalam jarak yang sangat jauh melalui tahap citra (image to image). 2.2. Model Penerimaan Teknologi Smartphone Teknologi smartphone merupakan teknologi baru, dalam proses penerimaan dan penggunaan teknologi baru, dimensi keperilakuan (behavior) menjadi landasan dalam meneliti fenomena penggunaan smartphone tersebut. Perilaku itu sendiri bisa dalam keadaan sadar (conscious) atau tidak sadar (unconscious), terus terang (overt), diam-diam (covert), sukarela (voluntary) atau tidak sukarela (involuntary) (Venkatesh, et al, 2003). Head dan Milena (2010) mengembangkan model penggunaan mobile phone pada pelajar seperti berikut:

Sumber : Head dan Milena (2010:5)

Gambar 1. Teori Penggunaan Mobile Phone

1. Persepsi Ekspresi: Kemampuan individu untuk mengekspresikannya emosi atau identitas. 2. Persepsi Kenikmatan: Sejauh mana seorang individu menerima dan menggunakan teknologi untuk menjadi "menyenangkan” dalam dirinya sendiri, terlepas dari konsekuensi kinerja yang dapat diantisipasi. 3. Persepsi Kegunaan: Tingkat dimana seorang individu percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan meningkatkan kinerjanya. 4. Persepsi Kemudahan Penggunaan: Tingkat dimana seorang individu "percaya bahwa menggunakan

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1 sistem tertentu akan bebas dari upaya"

2.3. Perkembangan Anak perkembangan adalah suatu proses ke arah yang lebih sempurna dan tidak dapat terulang kembali. perkembangan tidak terbatas pada pengertian perubahan secara fisik, melainkan di dalamnya juga terkandung serangkaian perubahan secara terus menerus dari fungsi-fungsi jasmaniah dan rohaniah yang dimiliki individu menuju tahap kematangan (Monks, et al. 1998). perkembangan adalah suatu urutan-urutan perubahan yang bertahap dalam suatu pola yang teratur dan saling berhubungan. Perubahan-perubahan yang terjadi dalam perkembangan ini bersifat tetap, menuju ke suatu arah, yaitu ke suatu tingkat yang lebih tinggi (Hadis FA, 1996). Menurut Hurllock (1993:88) perkembangan anak usia 9 tahun hingga 14 tahun antara lain: 1. Anak belajar membedakan benar dan salah dan mulai mengembangkan hati nurani 2. Anak mengembangkan sikap terhadap kelompokkelompok sosial 3. Anak mengembangkan pengertian-pengertian yang diperlukan untuk kehidupan sehari-hari 4. Anak membangun sikap sehat mengenai diri sendiri sebagai mahkluk yang sedang tumbuh 2.4. Motivasi Belajar Motivasi belajar merupakan usaha yang dilakukan untuk mencapai tujuan belajar yang dipengaruhi oleh berbagai macam kondisi, motivasi dalam belajar adalah semangat yang memiliki kekuatan dalam diri yang mendorong seseorang berbuat atau melakukan sesuatu agar keinginannya tercapai (Hudojo, 1985). Selain itu dapat juga dikatakan motivasi belajar ialah keseluruhan daya penggerak psikis di dalam diri siswa yang menimbulkan kegiatan belajar, menjamin kelangsungan kegiatan belajar dan memberikan arah pada kegiatan belajar itu demi mencapai suatu tujuan (Winkel, 1996). Brophy (2004:35) menyatakan bahwa motivasi belajar lebih mengutamakan respon kognitif, yaitu kecenderungan siswa untuk mencapai aktivitas akademis yang bermakna dan bermanfaat serta mencoba untuk mendapatkan keuntungan dari aktivitas tersebut. Siswa yang memiliki motivasi belajar akan memperhatikan pelajaran yang disampaikan, membaca materi sehingga bisa memahaminya, dan menggunakan strategi-strategi belajar tertentu yang mendukung 2.5. Prestasi Belajar Prestasi belajar adalah kesempurnaan yang dicapai seseorang dalam berfikir, merasa dan berbuat (Nasution, 1996). Prestasi belajar adalah hasil yang dicapai dari hasil latihan, pengalaman yang didukung oleh kesadaran (Wirawan, 2002). Prestasi belajar meliputi perubahan psikomotorik, sehingga prestasi belajar adalah

kemampuan siswa yang berupa penguasaan pengetahuan, sikap dan ketrampilan yang dicapai dalam belajar setelah ia melakukan kegiatan belajar Suryabrata, 2005). 2.6. Structural Equation Modelling (SEM) SEM adalah teknik statistik multivariat yang merupakan kombinasi antara faktor dan analisis regresi (korelasi) yang bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar indikator dengan konstruknya ataupun hubungan antar konstruk (Santoso, 2007). di dalam analisis Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) dapat dilakukan tiga macam kegiatan secara serentak, yaitu pengecekan validitas dan reliabilitas instrumen (berkaitan dengan analisis factor konfirmatori), pengujian model hubungan antar variabel (berkaitan dengan analisis jalur), dan kegiatan untuk mendapatkan suatu model yang cocok untuk prediksi (Sugiyono, 2010). Hair et al (2006) menjelaskan bahwa langkah langkah pada SEM yaitu: 1. Mendefiniskan masing-masing konstruk 2. Mengembangkan dan menentukan model pengukuran. 3. Mendesain studi untuk membuat hasil empiris 4. Menetapkan model struktural 5. Menguji validitas model struktural Pada tahap ini akan dilakukan pengujian Goodness-of-Fit terhadap model structural dan dengan melihat nilai P. Sebelum menganalisa hipotesa yang diajukan, terlebih dahulu dilakukan pengujian kesesuaian model (Goodness-of-fit Model). Untuk menganalisa data, metode yang digunakan dalam penelitian ini melakukan pengujian hipotesa dengan tingkat keyakinan sebesar 95% (alpha 0,05). 6. Menilai validitas model struktural Valid atau tidaknya model pengukuran tergantung pada: (1) menentukan acceptable level dari goodness-of-fit (GOF) untuk model pengukuran dan (2) mencari bukti yang spesifik dari validitas konstruk. Untuk uji validitas, nilai minimum factor loading adalah 0.5, jika tidak mencapai nilai tersebut maka indikator akan dikeluarkan dari model. Uji reliabilitas dilakukan pada model pengukuran dengan menggunakan rumus dibawah ini dimana hasil dari perhitungan minimum adalah 0.7 :

.....(1) 2.7. Kerangka Pemikiran Variabel penggunaan smartphone dalam penelitian ini mengacu pada model penerimaan teknologi mobile phone yang dikembangkan oleh head Prosiding SIMNASIPTEK: Hal. A-81

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1 dan milena (2010) yang kemudian dikembangkan sesuai dengan penelitian ini Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah :

Gambar 2. Kerangka Pemikiran

Sesuai dengan kerangka pemikiran diatas, penelitian meliputi beberapa variabel yaitu berupa variabel eksogen yakni Penggunaan Smartphone, dan variabel endogen yaitu Perkembangan Anak, Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar. Adapun hipotesis secara rinci sebagai berikut: H1 Diduga penggunaan smartphone pada anak SD berpengaruh terhadap perkembangan anak. H2 Diduga penggunaan smartphone pada anak SD berpengaruh terhadap motivasi belajar anak. H3 Diduga penggunaan smartphone pada anak SD berpengaruh terhadap prestasi belajar anak. H4 Diduga perkembangan anak usia SD berpengaruh terhadap prestasi belajar anak. H5 Diduga Motivasi belajar anak SD berpengaruh terhadap prestasi belajar anak. III. METODE PENELITIAN Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif, dimana model penelitian dibangun dengan pendekatan teori dan penelitian terdahulu yang berbasis Structural Equation Model dan menggunakan alat bantu perangkat lunak Analysis of Moment Structure (AMOS) versi 19 dan SPSS 20. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuisioner yang akan langsung disebarkan di lapangan. Dalam penelitian ini populasinya adalah seluruh siswa kelas V (lima) dan VI (enam) di Sekolah Dasar se-Kecamatan Ciputat Timur. Pemilihan siswa kelas V dan VI karena dianggap sudah mengerti pertanyaan dan mampu menjawab kuesioner dengan benar, namun masih dalam fase anak-anak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, yaitu data yang diperoleh langsung dari penyebaran kuesioner di lokasi penelitian. Peneliti menggunakan kuesioner yang dibagikan kepada responden secara langsung kepada siswa yang menjadi sampel dalam penelitian ini. Tabel 1. Kisi-kisi Penelitian


Menurut Santoso (2008:43), sampel penelitian yang menggunakan metode Structural Equation Model (SEM) minimal 100 responden, dalam penelitian ini responden sebanyak 170 responden siswa SD kelas V (lima) dan VI (enam) dari berbagai Sekolah Dasar se-Kecamatan Ciputat Timur.


IV. PEMBAHASAN 4.1. Responden Penelitian Berdasarkan hasil penelitian melalui penyebaran kuesioner kepada 170 siswa dan siswi yang menggunakan smartphone di SD Negeri di Kecamatan Ciputat Timur, diperoleh data responden sebagai berikut: Tabel 2 Data Responden Penelitian Klasifikasi Responden Jenis Kelamin : Laki-laki Perempuan Total Kepemilikan Smartphone Memiliki Tidak Memiliki Total Kelas V VI Total Usia 10 Tahun 11 Tahun 12 Tahun 13 Tahun Total 5. Tempat Menggunakan Rumah Rumah dan Sekolah Total Lama Menggunakan (Jam/Hari) 1 Jam/Hari 2 Jam/Hari 3 Jam/Hari 4 Jam/Hari 5 Jam/Hari > 5 Jam/Hari Total Sumber : data diolah (2015)

Jumlah

Persentase (%)

71 99 170

41,7 58,3 100

170 0 170

100 0 100

36 134

21,2 78,8

170

100

20 88 59 3 170

11,7 51,8 34,7 1,8 100

93 77 170

54,7 45,3 100

61 50 31 16 6 7

35,9 29,4 18,2 8,8 3,6 4,1

170

100

4.3. Uji Persyaratan Struktural Equation Model 1. Model Awal Penelitian Jumlah indikator yang digunakan pada variable eksogen adalah sebanyak 17 indikator sedangkan untuk variabel endogen sebanyak 2 indikator. Hubungan kausal antara variabel eksogen dan variabel endogen diperlihatkan pada gambar berikut :

Sumber : data diolah (2015)

Gambar 3. Model Awal Penelitian

4.2. Statistik Deskriptif Pengujian atau analisa terhadap statistik deskriptif dengan menggunakan data kuesioner memberikan penjelasan berupa nilai mean (rata-rata), standar deviasi, maksimum, range, kurtosis dan skewness. Berikut hasil pengujian statistik deskriptif. Tabel 3 Statistik Deskriptif

N

Valid Missing

Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Sum

Penggunaan Smartphone 170 0 16,0294

Statistics Perkembangan Anak 170 0 32,7412

Skor data varabel penggunaan smartphone yang diperoleh dari para responden mempunyai rata-rata 16,02 dengan simpangan baku 2,12, median sebesar 16, skor minimum 8 dan skor maksimum 20. Rata-rata skor penggunaan smartphone termasuk tinggi. Skor data variabel perkembangan anak yang diperoleh dari para responden mempunyai rata-rata 32,74 dengan simpangan baku 2,99, median sebesar 33, skor minimum 26 dan skor maksimum 40. Rata-rata skor perkembangan anak termasuk tinggi. Skor data variabel motivasi belajar yang diperoleh dari para responden mempunyai rata-rata 19.8 dengan simpangan baku 2,5, median sebesar 20, skor minimum 9 dan skor maksimum 25. Rata-rata skor motivasi belajar termasuk sedang. Skor data variabel prestasi belajar yang diperoleh dari para responden mempunyai rata-rata 6,55 dengan simpangan baku 1,74, median sebesar 7, skor minimum 2 dan skor maksimum 9. Rata-rata skor prestasi belajar termasuk sedang.

Motivasi Belajar 170 0 19,8000

Prestasi Belajar 170 0 6,5529

,16820

,22961

,19825

,13376

16,0000 16,00 2,19312 4,810 -,532

33,0000 34,00 2,99369 8,962 -,072

20,0000 21,00 2,58489 6,682 -,571

7,0000 6,00 1,74401 3,042 -,476

,186

,186

,186

,186

1,181

-,200

1,580

-,382

,370

,370

,370

,370

12,00 8,00 20,00 2725,00

14,00 26,00 40,00 5566,00

16,00 9,00 25,00 3366,00

7,00 2,00 9,00 1114,00

2. Uji Validitas dan Relibilitas a). Uji Validitas Pengujian validitas digunakan untuk menguji keakuratan suatu indikator sehingga dapat mewakili suatu variabel laten. Untuk mengukur validitas konstruk dapat dilihat dari nilai loading factor. Tabel 4 Uji Validitas Estimate PM PU PK PE AD KM LS LM LB AK BB KE KK MN KN KR TA NR RN

<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<---

PS PS PS PS PA PA PA PA PA PA PA PA MB MB MB MB MB PB PB




1,000 ,365 1,076 1,767 1,000 1,688 4,554 9,380 5,761 7,478 1,718 ,801 1,000 1,239 1,540 ,388 2,160 1,000 1,210

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1 Terlihat estimate pada standardized regression weight yang merupakan nilai loading factor setiap indikator terhadap konstruk yang terkait, karena tidak ditemukan factor loading dengan nilai dibawah 0,05 maka semua indikator diikutsertakan dalam model dan model pengukuran dianggap valid. b). Uji Reliabilitas Pendekatan dalam menilai sebuah model pengukuran (measurement model) ini adalah dengan menilai besaran composite reliability serta variance extracted dari masing-masing konstruk. Berikut disajikan Tabel yang menjelaskan hubungan antar variabel laten dengan variabel indikatornya.

No 1

Variabel PS

Indikator PE

0,34

(Nilai Loading)2 0,1156

3. MB 4. PB

= 0,99 + 0,99 + 0,96 + 0,94 + 0,84 + 0,99 + 0,99 + 0,99 = 7,749 = 0,98 + 0,87 + 0,96 + 0,99 + 0,67 = 4,496 = 0,51 + 0,56 = 1,082

Selanjutnya dihitung composite reliability dari setiap konstruk dengan menggunakan rumus construct reliability, hasilnya adalah sebagai berikut: (Σ std.loadin

PS

= =

(Σ std.loadin

2

g)

g)

 Σe

2

g)

g)

MB

=

 Σe

2

(Σ std.loadin

g)

0,168

0,028224

0,971776

PB

2

3

PU

0,015

0,000225

0,999775

PM

0,149

0,022201

0,977799

KE

0,002

0,000004

0,999996

BB

0,012

0,000144

0,999856

AK

0,193

0,037249

0,962751

LB

0,235

0,055225

0,944775

LM

0,388

0,150544

0,849456

LS

0,069

0,004761

0,995239

KM

0,049

0,002401

0,997599

AD

0,004

0,000016

0,999984

KK

0,137

0,018769

0,981231

MN

0,352

0,123904

0,876096

PA

MB

KN

4

0,197

0,038809

0,961191

KR

0,016

0,000256

0,999744

TA

0,567

0,321489

0,678511

PB NR RN

0,693 0,661

0,480249 0,436921

=

Sedangkan jumlah erorr dari loading-nya untuk variabel laten masing-masing adalah: 1. PS = 0,88 + 0,97 + 0,99 + 0,97 = 3,833


 Σe

2

g)

 Σe

2

j

= 0,2636852

j

= 0,6286777

2

g)

Kemudian dilakukan penghitungan variance extrated untuk masing-masing variabel laten yang hasilnya adalah sebagai berikut: Σ std.loadin

PS

=

Σ std.loadin

g

g

Σ std.loadin

PA

=

Σ std.loadin

g

Σ std.loadin

MB

=

Σ std.loadin

PB

=

Σ std.loadin

2

 Σe

2

 Σe

2

g

= 0,158235378

j

2

g

j

= 0,20022074

2

g  Σe 2

Σ std.loadin

Cut-off value dari construct reliability adalah minimal 0,7 sedangkan Cut-off value dari variance extracted minimal 0,5 (Ghozali, 2008). Nilai loading pada model ini untuk masing-masing variabelnya : 1. PS = 0,34 + 0,168 + 0,015 + 0,149 = 0,672 2. PA = 0,002 + 0,012 + 0,193 + 0,235 + 0,388 + 0,069 + 0,049 + 0,004 = 0,952 3. MB = 0,137 + 0,352 + 0,197 + 0,016 + 0,567 = 1,269 4. PB = 0,693 + 0,661 = 1,354

2

Selanjutnya untuk menghitung variance extracted, maka perlu dihitung jumlah nilai kuadrat untuk masing-masing variabel, yakni: 1. PS = 0,342 + 0,1682 + 0,0152 + 0,1492 = 0,16625 2. PA = 0,0022 + 0,0122 + 0,1932 + 0,2352 + 0,3882 + 0,0692 + 0,0492 + 0,0042 = 0,250344 3. MB = 0,1372 + 0,3522 + 0,1972 + 0,0162 + 0,5672 = 0,503227 4. PB = 0,6932 + 0,6612 = 0,91717

0,519751 0,563079

(Σ std.loadin

= 0,1047029

j

g)

(Σ std.loadin

PK

= 0,105379

j

2

(Σ std.loadin

erorr (1-(nilai loading)2) 0,8844

(Σ std.loadin

(Σ std.loadin

PA

Tabel 5 Uji Reliabilitas Nilai Loading

2. PA

g

= 0,338997129

j

2

g  Σe 2

j

= 0,638288396

Dari perhitungan di atas dapat disampaikan bahwa tidak semua konstruk variabel laten memenuhi syarat cut-off value untuk contruct reliability yaitu memiliki nilai > 0,70 atau variance extrated >0,5, Dengan demikian dapat dikatakan bahwa masing-masing hanya sebagian variabel memiliki reliabilitas yang baik. 3. Uji Asumsi Model a). Ukuran Sampel Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan SEM, minimum berjumlah 100 atau antara 100–200. Dalam penelitian ini penulis menggunakan sampel dimana sampel yang digunakan dirasa sudah mewakili dengan objek penelitian sebanyak 170 sampel.

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1 b). Uji Normalitas Hasil uji kenormalan data dengan 170 sampel penelitian dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 6 Hasil Uji Normalitas Varia ble RN NR TA KR KN MN KK KE BB AK LB LM LS KM AD PE PK PU PM Multi variat e

min

max

skew

c.r.

kurtosis

c.r.

1,000 1,000 1,000 1,000 2,000 3,000 1,000 1,000 1,000 1,000 2,000 1,000 1,000 2,000 1,000 2,000 2,000 1,000 1,000

5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000

-,342 -,368 -1,216 -,554 -,083 -,455 -1,250 -,540 -1,182 -,530 -1,143 -,963 ,482 -4,685 -1,661 -,632 -,709 -1,009 -,782

-1,820 -1,958 -6,474 -2,947 -,441 -2,424 -6,653 -2,875 -6,290 -2,823 -6,085 -5,128 2,566 -24,939 -8,844 -3,363 -3,775 -5,371 -4,163

-,272 -,138 2,678 -,061 -1,044 -,665 2,761 -,238 1,313 -,575 ,838 1,231 -,844 23,773 1,931 -,138 ,407 ,748 1,339

-,723 -,367 7,128 -,163 -2,778 -1,769 7,349 -,634 3,494 -1,531 2,231 3,275 -2,246 63,272 5,140 -,368 1,083 1,990 3,562

46,034

2,424

Sumber : data diolah (2015) Pada nilai Assesment of normalities bahwa secara umum semua indikator berdasarkan nilai c.r. berada dalam range nilai yang direkomendasikan, yaitu antara -2.58 sampai 2.58, secara multivariate data pada penelitian ini memiliki nilai normalitas 2,424 (berada pada skala -2.58 sampai 2.58) sehingga data telah terdistribusi secara normal, sehingga dapat disimpulkan data yang diperoleh memenuhi persyaratan untuk dilakukan analisis lebih lanjut 4.4 Pengolahan Data dengan SEM 1. Pengujian Model Berbasis Teori Pengujian Model berbasis teori dilakukan dengan menggunakan software AMOS Versi 19.0. Pengujian model yang penulis usulkan dapat terlihat pada gambar berikut :

bahwa model memiliki nilai probabilitas yang tidak memenuhi kriteria pengolahan dengan SEM, hal ini terlihat dari nilai Chi-Square (X2) yang sangat besar, yakni 1643,746, padahal sesuai kriteria fit, model seharusnya memiliki nilai Chi-Square (X2) yang kecil, 2. Uji Kesesuaian Model Untuk melengkapi kriteria sesuai (fit) atau tidaknya suatu model, maka diperlukan perbandingan hasil pengujian nilai-nilai Absolute Fit Measure, Incremental Fit Measure dan Parsimonius Fit Measure yang memenuhi batas nilai kritis yang telah ditentukan. Tabel 7 Uji Kesesuaian Model Ukuran

Target-Tingkat Kesesuian

Absolute Fit Indices ChiNilai yang Square kecil Probabi p > 0.05 litas ChiNilai yang Square kecil X2 Interval yang Relatif sempit (CMIN/ DF) GFI Mendekati 1 (≥0.9) RMR Mendekati 0 (≤0.5) AIC Diantara Saturated dan Independence Model Sumber : data diolah (2015)

Hasil Estimasi

Χ2 = 1643,746 (p = N/A) 1643,746 (43 – 1643,746)

0.859 0.065

1729,746

Tingkat Kesesuian

Tidak Fit

Tidak Fit

Tidak Fit Tidak Fit

Tidak Fit

4.5. Analisa Model Jalur Berdasarkan hasil uji kesesuaian model, menggunakan SEM tidak dapat dilanjutkan karena data yang diperoleh tidak fit, maka model selanjutnya diolah dengan model jalur. Dengan model jalur, maka dapat dihasilkan perhitungan sebagai berikut:

Sumber : data diolah (2015) Gambar 4 Hasil Pengujian Model Penelitian Hipotesis yang menjelaskan kondisi data empiris dengan model atau teori adalah : H0 : Data empiris identik dengan teori atau model (Hipotesis akan diterima apabila P>= 0,05) H1 : Data empiris berbeda dengan teori atau model (Hipotesis akan ditolak apabila P < 0,05). Berdasarkan hasil perhitungan, bahwa model teori atau model awal yang diajukan pada penelitian ini memiliki nilai probalitas (P) = N/A sehingga disimpulkan nilai probabilitas tidak sesuai seharusnya yang direkomendasikan yaitu probalitas (P) > 0,05 (Ghozali, 2005:25). Hal ini bisa mengindikasikan

Sumber : data diolah (2015) Gambar 5 Hasil Analisa Model Jalur Koefisien regresi yang dihasilkan dari hasil uji model jalur awal adalah sebagai berikut:



Tabel 8 Koefisien Regresi Model Jalur 1 - DEFAULT

REGRESSION WEIGHTS: (GROUP NUMBER MODEL) PathPA PathMB PathPB PathPB PathPB

<--<--<--<--<---

PathPS PathPS PathMB PathPA PathPS

Estimate ,312 ,133 -,050 ,069 -,116

S.E. ,103 ,088 ,054 ,047 ,064

C.R. 3,035 1,509 -,917 1,475 -1,812

P ,002 ,131 ,359 ,140 ,070

Label

2.

Sumber : data diolah (2015) Tabel 9 Koefisien Determinasi Model Jalur INTERCEPTS: (GROUP NUMBER 1 - DEFAULT MODEL) PathPA PathMB PathPB

Estimate 27,833 17,751 7,148

S.E. 1,665 1,425 1,908

C.R. 16,717 12,456 3,747

P *** *** ***

3.

Label

Sumber : data diolah (2015) Dari hasil pengujian signifikansi yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil dari pengujian sehingga dapat dijawab hipótesis berdasarkan estimasi oleh software Software AMOS Versi 19.00 dengan melihat nilai probabilitas, bahwa : 1. Hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) dengan Perkembangan Anak (PathPA) adalah signifikan karena nilai Prob Sig sebesar 0.02, lebih kecil daripada 0.05, sehingga keputusannya tolak H0. 2. Hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) dengan Motivasi Belajar (PathMB) adalah tidak signifikan karena nilai Prob Sig sebesar 0.131, lebih besar daripada 0.05, sehingga keputusannya terima H0. 3. Hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) dengan Prestasi Belajar (PathPB) adalah tidak signifikan karena nilai Prob Sig sebesar 0.359, lebih besar daripada 0.05, sehingga keputusannya terima H0. 4. Hubungan konstruk Perkembangan Anak (PathPA) dengan Prestasi Belajar (PathPB) adalah tidak signifikan karena nilai Prob Sig sebesar 0.140, lebih besar daripada 0.05, sehingga keputusannya terima H0. 5. Hubungan konstruk Motivasi Belajar (PathMB) dengan Prestasi Belajar (PathPB) adalah tidak signifikan karena nilai Prob Sig sebesar 0.070, lebih besar daripada 0.05, sehingga keputusannya terima H0. V KESIMPULAN Dari hasil pengujian mengenai pengaruh Pengaruh Penggunaan Smartphone terhadap Perkembangan Anak, Motivasi Belajar dan Prestasi Belajar pada Anak usia Sekolah Dasar di Kecamatan Ciputat Timur, maka penulis menyimpulkan bahwa : 1. Berdasarkan hasil penelitian,hubungan konstruk Penggunaan Smartphone(PathPS) dengan Perkembangan Anak (PathPA) adalah positif dan signifikan. Artinya penggunaan smartphone akan memiliki dampak yang baik terhadap perkembangan anak, namun penggunaan


4.

5.

smartphone di kalangan pelajar SD di Ciputat Timur masih tergolong rendah yakni 35,9 % pelajar SD hanya menggunakan smartphone selama 1 jam perhari, dan 29,4 % 35,9 % pelajar SD hanya menggunakan smartphones selama 2 jam perhari. Hal ini dimungkinkan karena smartphone bukan milik pribadinya, tapi milik orang tua atau kakaknya. Berdasarkan hasil penelitian, hubungan konstruk Hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) dengan Motivasi Belajar (PathMB) adalah positif dan tidak signifikan. Artinya penggunaan smartphone tidak berpengaruh terhadap motivasi belajar anak, anak masih memiliki motivasi belajar yang baik. Berdasarkan hasil penelitian, hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) dengan Prestasi Belajar (PathPB) adalah negatif dan tidak signifikan. Artinya penggunaan smartphone berdampak negatif terhadap prestasi belajar anak, walaupun hasil penelitian tidak berdampak besar. Namun kedepannya ketika penggunaan smartphone semakin besar, maka dampaknya perlu diperhatikan bersama. Berdasarkan hasil penelitian, hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) melalui Perkembangan Anak (PathPA) terhadap Prestasi Belajar (PathPB) adalah negatif, artinya penggunaan smartphone dengan dimoderasi variabel perkembangan anak menurunkan prestasi belajar anak. Berdasarkan hasil penelitian, hubungan konstruk Penggunaan Smartphone (PathPS) melalui Motivasi Belajar (PathMB) terhadap Prestasi Belajar (PathPB)adalah negatif, artinya penggunaan smartphone dengan dimoderasi variabel motivasi belajar menurunkan prestasi belajar anak. REFERENSI

Brophy, Jere. (2004). Motivating Student to Learn. Michigan State Of University. Ghozali, Imam A. (2008). Model Persamaan Struktural–konsep dan aplikasi dengan program AMOS Ver 16.0. Semarang: BP UNDIP. Hair JF, Black WC., Babin BJ., Anderson RE., dan Tatham RL, (2006), Multivariate Data Analysis, Fifth Edition. New Jersey: Pearson Education International. Inc. Head dan Milena. (2010)Understanding Student Attitudes Of Mobile Phone Applications And Tools: A Study Using Conjoint, Cluster And Sem Analyses yang dimuat pada 18th European Conference on Information Systems, 1-3 Hudojo, H. (1985). Teori Belajar dalam Proses Belajar-Mengajar Matematika. Jakarta. Depdikbud. Hurllock, Elizabeth. (1999). Perkembangan Anak. Jakarta: Erlangga. Jihyuuk Joo. (2013). Exploring relationships among Korean Children's Depression, Smartphone Addiction, and School Life Satisfaction: Focusing on Partial Least Square (PLS) Path Modelin. Far East University.

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN: 978-602-61268-0-1 Monks, FJ, dkk. (1998). Psikologi Perkembangan: Pengantar dalam Berbagai Bagiannya. Yogyakarta: Gajah Mada University Press. Nasution, S. (1996). Berbagai Pendekatan dalam Proses Belajar Mengajar. Bandung: Bumi Aksara Nikmah, Astin. (2010). Dampak Penggunaan Handphone terhadap Prestasi Siswa. E-Jurnal Dinas Pendidikan Kota Surabaya; Volume 4. Salman, Nofri. (2012). Dampak Penggunaan Handphone pada Anak Sekolah Dasar Negeri 006 Langgini Bangkinang Kecamatan Bangkinang Kabupaten Kampar. Santoso, Singgih. (2007). Structural Equation Modelling Konsep dan Aplikasi dengan AMOS Membuat dan Menganalisa Model SEM Menggunakan Program AMOS versi 7.0.Jakarta: Elex Media Komputindo. Sugiyono. (2010). Metode Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif dan R & D. Alfabeta: Bandung. Suryabrata, Sumadi. (2005). Pengembangan Alat Ukur Psikologi. Yogyakarta: Andi. Venkatesh, V, Davis, F. D. (2003). A Theoretical Extension of theTechnology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science. Winkel. (1996). Psikologi Pengajaran. Jakarta: Grasindo. Wirawan. (2002). Profesi dan Standar Evaluasi. Jakarta: Yayasan & UNHAMKA PRESS

(HIMMI) kampus BSI Fatmawati, dan setelah lulus Diploma Tiga (D.III) menjadi instruktur di BSI. Saat ini mengajar dan sebagai dosen tetap di AMIK BSI Karawang.

Internet http://teknologi.inilah.com/read/detail/2124736/menge nal-sejarah-smartphone-pertama-di-dunia http://marketing.co.id/marketing-knowledge/geliatgenerasi-muda-menanggapi-pasar-smartphone/ http://www.huffingtonpost.com/cris-rowan/10reasons-why-handheld-devices-should-bebanned_b_4899218.html http://www.han.web.id/2015/01/tren-penggunaansmartphone-android-di indonesia.html#sthash.GoJoIOsK.dpuf http://kominfo.go.id/index.php/content/detail/3834/Sia ran+Pers+No.+17-PIH KOMINFO2014+tentang+Riset+Kominfo+dan +UNICEF+Mengenai+Perilaku+Anak+dan+Re maja+Dalam+Menggunakan+Internet+/0/siaran _pers#.VMVeocnT7IU http://www.republika.co.id/berita/trendtek/gadget/14/1 1/02/neehfh-pengguna-smartphone-indonesiaperingkat-kelima-dunia BIODATA PENULIS Euis Widanengsih, S.Kom, M.Kom Dilahirkan di Tangerang, 07 Juli 1985 menempuh pendidikan Diploma Tiga (D.III) jurusan Manajemen Informatika di BSI, Sarjana Komputer (S.Kom) pada jurusan Sistem Informasi di STIMIK Nusa Mandiri dan Magister Komputer (M.Kom) di STIMIK Nusa Mandiri. Saat kuliah aktif dan menjabat sebagai ketua di Himpunan Mahasiswa Manajemen Informatika Prosiding SIMNASIPTEK: Hal. A-87


Prosiding SIMNASIPTEK: Hal. 88

Simposium Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (SIMNASIPTEK) 2016 ISBN:

Recommend Documents