## Volume 9, Nomor 2, Oktober 2020

## ANALISIS FAKTOR ADAPTASI INSTRUMEN RESILIENSI AKADEMIK VERSI INDONESIA: PENDEKATAN EKSPLORATORI DAN KONFIRMATORI
Dewi Kumalasari*        Noor Azmi Luthfiyanni*               Novika Grasiaswaty*

## *Fakultas Psikologi, Universitas YARSI
DOI: https://doi.org/10.21009/JPPP.092.06
Alamat Korespondensi: dewi.kumalasari@yarsi.ac.id

## ABSTRACT
Academic  resilience  is  an  individual  response  to  overcome  the  academic  difficulties.  Scholars  indicate  that academic  resilience  has  three  dimensions,1)  Perseverance,  which  reflects  behavioral  responses,  2)  Reflection, and 3)  Adaptive  help-seeking, which reflects cognitive responses and  negative affect and  emotional responses that  reflect  the  affective  dimension.  The  Academic  Resilience  Scale  (ARS-30)  is  the  latest  instrument  that measures  academic  resilience.  Unfortunately,  the  scale  has  not  been  adapted  in  the  Indonesian  version.  An adaptation  process  is  needed  to  suit  with  the  Indonesian’s  context  and  culture.  The  aim  of  this  study  was investigating  the  validation  of  the  ARS-30  in  the  Indonesian  version.  Adaptation  process  was  carried  out following guidelines by the International Test Commission (ITC). Data were collected from 586 college student in Indonesia selected from accidental sampling. Based on the analysis of reliability testing, Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) using JASP indicated that the ARS-Indonesia version was valid and reliable to measure academic resilience. Discussion and implication of the ARS-Indonesia model were presented in the following article.

## Keywords
Academic Resilience, Academic Resilience Scale, Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis.

## 1. Pendahuluan
Resiliensi  akademik  merupakan  sebuah konsep  yang  semakin  banyak  diteliti  secara global,  seiring  dengan  meningkatnya  kebutuhan untuk merancang program pembentukan resiliensi  akademik  (Hart  dan  Heaver,  2015). Masten, Best, dan Garmezy (1990)
mendefinisikan resiliensi sebagai proses, kapasitas,  atau  hasil  adaptasi  individu  yang berhasil  menghadapi  tantangan  atau  keadaan yang  mengancam.  Jika  resiliensi  meningkat, maka  mahasiswa  akan  mampu  untuk  mengatasi kesulitan  apapun  yang  muncul  di  dalam kehidupan (Willda dkk., 2016).
Rutter  (1999)  menyatakan  bahwa  resiliensi
bukan  karakteristik  yang  akan  muncul  pada setiap  situasi.  Hal  ini  berarti  individu  mungkin dapat  resilien  pada  beberapa  jenis  stress  dan kesulitan, tetapi belum tentu dapat resilien dalam hal  lain.  Oleh  karena  itu,  resiliensi  yang diperlukan oleh individu dalam bidang akademik adalah  resiliensi  akademik.  Martin  (dalam Cassidy, 2016) mendefinisikan resiliensi akademik  sebagai  sebuah  kapasitas  untuk mengatasi  kesulitan  akut  dan/atau  kronis  yang dipandang sebagai ancaman utama bagi perkembangan pendidikan siswa.
Hasil dari systematic review yang dilakukan oleh Tudor dan Spray (2017) menemukan bahwa
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
penelitian  mengenai  resiliensi  akademik  lebih banyak  dilakukan  pada  sampel  minoritas  seperti pada  kelompok  siswa  yang  kurang  beruntung (Yavuz  dan  Kutlu,  2016),  siswa  yang  tinggal  di daerah  pedesaan  (Li  dkk,  2017)  maupun  siswa imigran  (Anagostaki,  Pavlopoulos,  Obradovic, Masten, & Motti-Stefanidi, 2016; Borjian, 2018). Padahal,  kesulitan  ataupun  tantangan  dalam akademik  merupakan  hal  yang  sangat  mungkin dihadapi  oleh  seluruh  pelajar  secara  umum. Kebanyakan siswa menghadapi tantangan akademik  yang  tidak  ekstrem,  seperti  halnya pada  pelajar  minoritas,  namun  tetap  menjadi masalah  bagi  mereka(Martin  dan  Marsh,  2008). Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  instrumen  yang dapat mengukur resiliensi akademik pada sampel umum.
Pengukuran  resiliensi  dilakukan  dengan menggunakan  alat  ukur  yang  valid  dan  reliabel seperti Connor-Davidson  Resilience  Scale . Namun,  Hoge,  Austin,  dan  Pollack  (2007) menyatakan  bahwa  alat  ukur  tersebut  masih belum dapat mendefinisikan hubungan hardiness dengan resiliensi secara jelas. Hal ini mengakibatkan sulitnya melihat skala mana yang paling  baik  dalam  mengukur  resiliensi.  Hoge, dkk  (2007)  juga  menyatakan  bahwa  pada  alat ukur Connor-Davidson Resilience Scale terdapat konsensus yang mengindikasikan adanya kesulitan untuk mendefinisikan resiliensi. Hal ini juga  terdapat  pada  resiliensi  akademik,  dimana Tudor  dan  Spray  (2017)  mengatakan  bahwa masih  terdapat  heterogenitas  dalam  indikator risiko dan adaptasi positif yang digunakan untuk mencerminkan  resiliensi  akademik.  Oleh  karena itu, diperlukan pengembangan pengukuran resiliensi akademik yang valid dan reliabel.
Cassidy  (2016)  mulai  mengembangkan  alat ukur  resiliensi  akademik  berdasarkan  respon kognitif,  afektif  dan  perilaku  individu  terhadap kasus  mengenai  kesulitan  akademik  yang diberikan.    Alat  ukur  ini  dinamakan The Academic  Resilience  Scale-30 (ARS-30) yang terdiri  dari  30  aitem.  Aitem-aitem  dalam  alat ukur  ini  juga  mengukur  respon  mahasiswa terhadap  kasus  kesulitan  akademik.  Hal  ini sejalan  dengan  usulan  Hoge,  dkk  (2007)  yang menyatakan bahwa alat ukur resiliensi seharusnya  mengukur  reaksi  individu  terhadap
suatu  kesulitan  atau  tantangan  dan  mengamati proses  bagaimana  individu  tersebut  menghadapi dan menyelesaikan kesulitannya.
Tudor dan Spray (2017)  menyatakan  bahwa pengukuran  resiliensi  akademik  harus  memuat tiga  komponen  yaitu  risiko,  faktor  protektif,  dan adaptasi yang positif. Cassidy (2016) menyatakan  bahwa  ARS-30  mengukur  respons kognitif-afektif  dan  perilaku  terhadap  kejadian- kejadian  kesulitan  akademik,  dimana  hal  ini mewakili  faktor-faktor  protektif  seperti  rasa penguasaan,  keyakinan  bahwa  upaya  seseorang dapat  membuat  perbedaan  dan  pendekatan efektif  untuk  pembelajaran.  Selain  itu,  Cassidy (2016)  juga  mengembangkan  sketsa  yang  berisi gambaran  kesulitan  dalam  konteks  pendidikan, yang  memungkinkan  individu  untuk  merespon dengan  cara  adaptif  atau  non-adaptif,  sehingga memberikan  pengukuran  resiliensi  akademik yang didasarkan pada tanggapan terhadap contoh khusus dari kesulitan akademik. Oleh karena itu, dapat  dikatakan  bahwa  alat  ukur  ARS-30  telah memenuhi ketiga komponen tersebut.
Pengukuran  terkait  pengukuran  resiliensi  di ranah  akademik  masih  terbatas  (Cassidy,  2016). Konstruk resiliensi akademik  lebih jamak diukur dengan  menggunakan  alat  ukur  Martin  dan Marsh (2006) yang terdiri dari enam aitem. Pada alat  ukur  ini,  resiliensi  akademik  mengacu  pada kemampuan  individu  untuk  secara  efektif menghadapi  kemunduran,  tantangan,  kesulitan, dan  tekanan  dalam  lingkungan  akademik. Berbeda  dengan  alat  ukur  Cassidy  (2016),  alat ukur ini dikembangkan untuk mengukur resiliensi  akademik  pada  siswa  dalam  konteks sekolah sehingga kurang tepat apabila digunakan untuk mahasiswa.
Beberapa  penelitian  validasi  ARS-30  milik Cassidy  (2016)  di  dunia  menunjukkan  jika  alat ukur ini memiliki konstruk yang cukup konsisten di negara Spanyol (Trigueros dkk., 2020) serta di Iran  (Ramezanpour  dkk.,  2019).  Di  Indonesia sendiri,  beberapa  penelitian  konteks  mahasiswa telah  menggunakan  alat  ukur  ini  (Luthfiyanni  & Kumalasari,  2020;  Oktaviany,  2018)  tetapi sejauh penelusuran peneliti, belum ada penelitian yang  secara  khusus  menelisik  mengenai  validasi pengadaptasian  alat  ukur  ini  versi  Indonesia. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  melakukan
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
penelitian  berfokus  pada  proses  adaptasi  dan validasi alat ukur ARS-30 yang telah dikembangkan  oleh  Cassidy  (2016)  dalam  versi Indonesia. 2. Metode Penelitian Partisipan
Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah  586 mahasiswa  berusia  17-52  tahun  (M=20.38, SD=2.15) yang diperoleh melalui teknik sampling  insidental.  Data  demografis  responden penelitian dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1. Data Demografi Kategori Frekuensi (N=586) Persentase (%) Jenis Kelamin Laki-laki 154 26.28 Perempuan 432 73.72 Tingkat Perkuliahan Tahun ke-1 101 17.23 Tahun ke-2 189 32.25 Tahun ke-3 149 25.43 Tahun ke-4 76 12.97 Tahun ke-5 12 2.05 Tahun ke-6 59 10.07

## Instrumen
Alat  ukur  yang  diadaptasi  dalam  penelitian  ini adalah The Academic Resilience Scale (ARS-30) yang  dikembangkan  oleh  Cassidy  (2016).  ARS- 30  terdiri  dari  30  aitem  yang  mewakili  tiga dimensi utama yaitu perseverance, reflecting and adaptive  help-seeking dan negative  affect  and emotional  response. Dimensi perseverance (14 aitem)  menggambarkan respon perilaku  individu dalam  menghadapi  kesulitan  akademik , dimensi reflecting  and  adaptive  help-seeking (9  aitem) menggambarkan respon kognitif dalam menghadapi  kesulitan  akademik  dan  dimensi negative affect and emotional response (7 aitem) menggambarkan  respon  emosional  individu dalam menghadapi kesulitan akademik.
ARS-30  diawali  oleh  sebuah  kasus  kesulitan akademik  tertentu.  Partisipan  diminta  untuk membayangkan  apabila  dirinya  berada  dalam situasi  tersebut,  kemudian  partisipan  diberikan sejumlah  pernyataan  berisi  aneka  respon  yang mungkin  dialami  individu  apabila  berada  dalam situasi  kesulitan  akademik  tersebut.  Selanjutnya, partisipan diminta untuk memilih respon antara 1 (sangat  tidak  setuju)  dan  6  (sangat  setuju)  yang paling  mencerminkan  seberapa  besar  kesesuaian setiap pernyataan dalam menggambarkan
bagaimana  partisipan  secara  pribadi  akan bereaksi  dalam  situasi  tersebut.  Terdapat  6 pilihan  respon  yang  diberikan  yaitu  1  (sangat tidak  setuju)  hingga  6  (sangat  setuju).  ARS-30 ditemukan  pernah  digunakan  dalam  penelitian pada sampel  mahasiswa tingkat akhir di UNAIR (Wardhana & Kurniawan, 2018). Dalam penelitian  tersebut,  indeks  reliabilitas  ARS-30 adalah  sebesar  .887.  Namun  untuk  pengujian validitas  tidak  tercantum  dalam  penelitian tersebut.

## Prosedur
Prosedur  adaptasi  alat  ukur  mengacu  pada panduan  ITC  ( Guidelines  for  Translating  and Adapting  Tests )  ( 2 nd edition )  yang  diterbitkan International  Test  Commision (2019).  Alur adaptasi dapat dilihat pada bagan 1.
Tahap 1 : Pre-kondisi. Pada tahap ini, peneliti melakukan  korespondensi  melalui  surel  kepada Simon Cassidy sebagai penyusun alat ukur ARS- 30  guna  mendapatkan  ijin  untuk  melakukan adaptasi ARS-30. Pada tanggal 29 Oktober 2019, peneliti  mendapatkan  ijin  untuk  melakukan adaptasi ARS-30 ke dalam bahasa Indonesia.
Tahap  2 :  Penerjemahan  alat  ukur. ARS-30 merupakan  alat  ukur  yang  masih  dalam  bahasa
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
Inggris.  Langkah  translasi  pertama  dilakukan dengan  menerjemahkan  setiap  aitem  ke  dalam bahasa  Indonesia  dari  dua  orang  penerjemah. Kedua penerjemah adalah penerjemah tersumpah (legal)  yang  tidak  familiar  dengan  konstruk Resiliensi Akademik.
Tahap  3: Sintesis  hasil  penerjemahan.  Hasil translasi  pada  tahap  dua  kemudian  dirumuskan oleh  peneliti  untuk  melihat  kemungkinan diskripansi  antara  kedua  hasil.    Di  akhir  proses sintesis,  dihasilkan  aitem  yang  kemudian dilakukan  proses back-translation dari  bahasa Indonesia ke bahasa Inggris untuk melihat sejauh
mana  kesesuaian  aitem  adaptasi  dengan  aitem asli.  Hasil  ini  kemudian  ditinjau  kembali  untuk kemudian dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Tahap  4: Peninjauan  hasil  penerjemahan. Hasil  sintesa  pada tahap  tiga  kemudian  diajukan kepada  pihak  Pusat  Penelitian  Pengembangan dan  Terapan  Psikologi  Kesehatan  (P3TPK)  di Fakultas  Psikologi  Universitas  YARSI  untuk proses expert  judgement lebih  lanjut.  Expert yang  dipilih  merupakan  ahli  yang  memiliki kriteria  fokus  penelitian  pada  studi  psikologi pendidikan.  Hasil  aitem  yang  telah  melalui expert judgement terlampir.
Tahap  5: Uji  keterbacaan.  Setelah  melalui proses expert judgement terhadap alat ukur ARS-30 , selanjutnya peneliti melakukan proses uji keterbacaan terhadap aitem-aitem  yang sudah  final. Uji  keterbacaan  ini  peneliti  berikan  kepada  lima orang  mahasiswa  yang  berkuliah  di  Jakarta.  Uji keterbacaan ini dilakukan untuk memastikan bahwa intruksi  dan  seluruh  aitem  dapat  dengan  mudah dipahami oleh partisipan. Dari proses uji keterbacaan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  ini, peneliti  mendapatkan  saran  untuk  memberikan keterangan  skala likert yang  jelas  pada  alat  ukur ARS-30. Oleh  karena  itu,  peneliti  memutuskan untuk menambahkan  satu  skala likert dan memberikan keterangan sebagai berikut;
1 (Sangat tidak setuju),
2 (Tidak setuju),
3 (Agak tidak setuju),
4 (Agak setuju),
5 (Setuju),
6 (Sangat setuju).
Tahap  6: Administrasi  alat  ukur.  Pada  tahap  ini, peneliti  menyusun  aitem  dalam  sebuah  skala
kemudian  menyebarkan  skala  tersebut  kepada partisipan yang memenuhi kriteria.
Tahap  7: Analisis  hasil.  Pada  tahap  ini,  peneliti melakukan  analisis  terdapat  data  yang  telah terkumpul.  Analisis  dilakukan  dengan  pendekatan Exploratory Factor Analysis (EFA) dan Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA).  Data  yang dianalisis berasal dari 586 responden yang dibagi ke dalam dua kelompok sampel secara random dengan proporsi  yang  sama  yaitu  N=293  untuk  EFA  dan N=293  untuk  CFA.  Pembagian  sampel  ke  dalam dua  kelompok  berbeda  dalam  analisis  EFA  dan CFA  bertujuan  untuk  untuk  menghindari false discoveries (Anderson  &  Magruder,  2017) . Hal serupa  juga  dilakukan  dalam  sejumlah  penelitian yang menganalisis EFA dan CFA, seperti penelitian Manuela  dan  Sibley  (2013),  Revicki,  dkk  (2014) dan Maulana, Khawaja dan Obst (2019).

## 3. Hasil Penelitian dan Diskusi Statistik Deskriptif
Tabel  2  menampilkan  nilai  mean  dan  standar deviasi  untuk  30  aitem  skala  resiliensi  akademik
Bagan 1. Alur Adaptasi
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
serta  skor  resiliensi  akademik  secara  keseluruhan berdasarkan  respon  dari  293  responden.  Untuk setiap aitem, semakin tinggi skor (1-6) mengindikasikan  semakin  setuju  subjek  dengan pernyataan  tersebut.  Skor  keseluruhan  resiliensi akademik didapatkan dengan menjumlahkan respon individu terhadap seluruh aitem resiliensi akademik. Semakin tinggi skor keseluruhan resiliensi akademik  (skor  hipotetik:  30-180)  merefleksikan semakin  individu  resilien  dalam  menghadapi kesulitan akademik.
Hasil Exploratory Factor Analysis (EFA)
Tahap pertama yang dilakukan dalam validasi ARS- Indonesia  adalah  melakukan Exploratory  Factor Analysis (EFA)  dengan  menggunakan  JASP  versi 0.12.2  (Goss-Sampson,  2019).  Meskipun  penelitian ini  merupakan  adaptasi  dari  alat  ukur  ARS  versi Inggris (Cassidy, 2016) yang telah memiliki jumlah faktor  tertentu,  Osborne  (2014)  tetap  menyarankan untuk dilakukan EFA pada alat ukur adaptasi untuk memberikan  bukti  empirik  yang  lebih  meyakinkan mengenai  jumlah  faktor  konstruk  tersebut  pada sampel yang berbeda.
Gambar 1 menunjukkan scree plot sementara Tabel 3  menunjukkan  hasil exploratory  factor  analysis pada ARS-Indonesia. Struktur faktor yang diharapkan  dari  data  adalah  sejalan  dengan penelitian  sebelumnya  yaitu  sejumlah  tiga  faktor. Hasil scree  plot menunjukkan  ada  tiga  faktor  yang direkomendasikan  oleh  data.  Total  varians  yang dapat  dijelaskan  oleh  model  adalah  44.9%  yang terbagi  dalam  tiga  faktor,  di  mana  faktor  pertama (ketekunan/ perseverence )  sejumlah  16.7%,  faktor kedua  (Refleksi  dan  mencari  bantuan  adaptif) sejumlah  16.7  %  sementara  faktor  ketiga  (afek negatif  dan  respon  emosional)  sejumlah  11.5%. Tabel  tiga  menunjukkan factor  loading dengan menggunakan  rotasi oblique  (promax) dengan pendekatan maximum likelihood.
Selain  karena  sebelumnya  telah  digunakan oleh Cassidy (2016), rotasi oblique biasa digunakan pada  konstruk  yang  tiap  faktornya  memiliki kemungkinan  berkorelasi  satu  sama  lain  (Osborne, 2014)  Sebuah  aitem  dikatakan  memiliki factor loading yang bermakna jika memiliki nilai di atas .3 (Field, 2013). Dengan demikian, untuk mempermudah visualisasi, nilai factor loading yang di  atas  .3  dicetak  tebal.  Dari  hasil  tersebut,  terlihat jika aitem-aitem dalam ARS-Indonesia ini memiliki kecenderungan  mengelompok  dalam  tiga  faktor, meskipun  ada  aitem  yang  memiliki factor  loading bermakna  pada  lebih  dari  satu  faktor.  Namun demikian,  aitem  tersebut  tidak  dievaluasi  dalam tahap ini karena EFA digunakan untuk mengidentifikasi  jumlah  faktor  yang  menyusun skala resiliensi akademik. Tabel 2. Nilai Mean dan Standar Deviasi 30 aitem ARS-Indonesia
Aitem Mean ± SD 1. Saya tidak akan menerima umpan balik dari dosen 4.23  ± 1.45 2. Saya akan menggunakan umpan balik untuk meningkatkan kualitas tugas / pekerjaan saya 5.25  ± .92 3. Saya akan menyerah saja 5.03  ± 1.19
Gambar 1. Scree Plot
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
4. Saya akan menggunakan situasi ini untuk memotivasi diri saya sendiri 5.01  ± 1.05 5. Saya akan mengubah rencana karir saya 3.11  ± 1.31 6. Saya mungkin akan merasa terganggu 3.30  ± 1.35 7. Saya akan mulai berpikir kesempatan saya untuk sukses di universitas adalah kecil 4.14  ± 1.48 8. Saya akan melihat situasi ini sebagai tantangan 4.82  ± 1.07 9. Saya akan berusaha semaksimal mungkin untuk berhenti memikirkan hal-hal negatif 5.01  ± .99 10. Saya akan melihat situasi ini sebagai kondisi sementara 4.72  ± 1.00 11. Saya akan belajar lebih keras 5.23  ± .92 12. Saya mungkin akan mengalami depresi 3.75  ± 1.44 13. Saya akan mencoba memikirkan solusi baru 4.97  ± .91 14. Saya akan merasa sangat kecewa 3.33  ± 1.49 15. Saya akan menyalahkan dosen 4.54  ± 1.25 16. Saya akan tetap berusaha 5.18  ± .3 17. Saya tidak akan mengubah tujuan dan ambisi jangka panjang saya 4.37  ± 1.31 18. Saya  akan  menggunakan  kesuksesan  saya  sebelumnya  untuk  membantu  memotivasi  diri saya 5.09 ± .96 19. Saya akan mulai berpikir bahwa kesempatan saya untuk mendapat pekerjaan kecil 4.12  ± 1.54 20. Saya akan mulai memantau dan mengevaluasi pencapaian dan upaya saya 4.83  ± .94 21. Saya akan mencari bantuan dari dosen saya 4.56  ± 1.03 22. Saya akan memberikan dukungan untuk diri saya sendiri 5.21  ± .94 23. Saya akan berusaha untuk tidak panik 4.92  ± .99 24. Saya akan mencoba berbagai cara yang berbeda untuk belajar 4.91  ± .90 25. Saya akan menetapkan tujuan yang ingin saya capai 5.09  ± .9 26. Saya akan mencari dukungan dari keluarga dan teman-teman saya 5.08  ± 1.04 27. Saya akan mencoba untuk lebih memikirkan kekuatan dan kelemahan saya untuk membantu saya bekerja lebih baik lagi 5.11 ± .92 28. Saya akan merasa semuanya hancur dan salah 4.39  ± 1.44 29. Saya  akan  mulai  memberlakukan  hadiah  dan  hukuman  pada  diri  saya  bergantung  pada kinerja saya 4.08 ± 1.33 30. Saya berharap dapat menunjukkan bahwa saya dapat meningkatkan nilai saya 5.20  ± .92 Total Resiliensi Akademik 138.64  ± 16.93
Tabel 3. Hasil Exploratory Factor Analysis ARS Aitem factor loading Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 (1) P1 -.043 .004 .337 (2) P2 .481 .415 .042 (3) P3 .281 .094 .540 (4) P4 .610 .321 .008 (5) P5 -.104 -.032 .275 (8) P6 .639 .207 .075 (9) P7 .572 .343 .080 (10)  P8 .467 .200 -.011 (11)  P9 .723 .361 .109 (13)  P10 .660 .354 .049 (15)  P11 .107 .125 .615 (16)  P12 .634 .430 .097 (17)  P13 .422 .129 -.037 (30)  P14 .489 .535 .010 (18)  R1 .597 .400 .135 (20)  R2 .508 .538 .129 (21)  R3 .343 .335 -.014 (22)  R4 .466 .660 .066 (24)  R5 .293 .697 .052
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
(25)  R6 .351 .828 .080 (26)  R7 .358 .590 .117 (27)  R8 .328 .792 .043 (29)  R9 .148 .369 -.090 (6) A1 .025 -.001 .603 (7) A2 .095 .060 .643 (12)  A3 -.027 .009 .639 (14)  A4 -.079 .011 .706 (19)  A5 .112 .043 .604 (23)  A6 .278 .684 .026 (28)  A7 .210 -.034 .648 Varians (%) 16.7 16.7 11.5

## Analisis Reliabilitas
Hasil  analisis  reliabilitas  yang  lebih  mendalam disajikan  pada  tabel  4.  Secara  keseluruhan,  nilai alpha-cronbach adalah .891, sementara untuk tiap faktor  memiliki  nilai alpha-cronbach yang berbeda, yaitu faktor 1 = .800, faktor 2 = .881, dan faktor  3  =  .775.  Semua  nilai  tersebut  di  atas rekomendasi  dari  Kaplan  dan  Sacuzzo  (2008) yang  memberikan  nilai  minimal  reliabilitas  yang baik  adalah  .7.  Hasil  ini  mengindikasikan  jika ARS-Indonesia  memiliki  reliabilitas  yang  cukup
baik saat diukur sebagai satu dimensi ( unidimensional )  maupun  saat  berdiri  sendiri sebagai  satu  faktor. Item-total  correlation  (crit) menunjukkan  nilai  yang  memiliki  rentang  antara .063 hingga .686 jika dilihat sebagai satu dimensi. Sementara, saat berdiri sendiri sebagai satu faktor, crit berada pada rentangan .014 hingga .806. Hasil ini  mengindikasikan  jika  tiap  aitem  dalam  alat ukur ini memiliki korelasi yang cukup baik dengan aitem lainnya.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas
Aitem crit 1 faktor 3 faktor (1) P1 .153 .081 (2) P2 .534 .559 (3) P3 .490 .407 (4) P4 .532 .568 (5) P5 .063 .014 (8) P6 .508 .536 (9) P7 .564 .563 (10) P8 .364 .414 (11) P9 .671 .714 (13) P10 .597 .614 (15) P11 .430 .296 (16) P12 .641 .655 (17) P13 .301 .374 (30) P14 .591 .580 (18) R1 .644 .632 (20) R2 .671 .707 (21) R3 .356 .457 (22) R4 .662 .727 (24) R5 .575 .710 (25) R6 .686 .806 (26) R7 .580 .660 (27) R8 .629 .770 (29) R9 .238 .360 (6) A1 .311 .527
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
Tabel 5. Parameter Ketepatan Model Sebelum Modifikasi
Parameter fit Output Kriteria Keterangan Chi-square p-value <.01 ≥ .05 Tidak fit GFI .758 ≥ .90 Tidak fit RMSEA .091 ≤.08 Tidak fit CFI .780 ≥ .90 Tidak fit SRMR .131 <.09 Tidak fit

## Confirmatory Factor Analysis
Analisis  selanjutnya  adalah  analisis  faktor  dengan menggunakan  pendekatan confirmatory  factor analysis  (CFA). Pendekatan  ini  dipilih  untuk melihat  apakah  data  alat  ukur  ARS-Indonesia sesuai  dengan  teori  asli  yang  dikembangkan  oleh Cassidy  (2016)  yaitu  memiliki  3  buah  faktor latent. Hu dan Bentler (1999) menyebutkan bahwa ketepatan  model  dapat  dilihat  dari  beberapa parameter,  antara  lain  c hi  square  p  value ( p>
0.05),  Goodness  of  fit  (GFI  >  0.9),  Root  mean square  error  of  approximation  (RMSEA  <0.05), Comparative  fit  index  (CFI  >  0,9),  dan Standardized  Root  Mean  Square Residual  (SRMR <  0.08) .  Adapun  hasil  dari  CFA  ARS-Indonesia dapat  dilihat  pada  tabel  5. Hasil  analisis  CFA  awal menunjukkan  bahwa  secara  umum  model  pengukuran belum  memenuhi kriteria  fit  dari  seluruh  parameter yang  ditetapkan. Factor  loading masing-masing dimensi dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Factor loading Hasil CFA Awal
Aitem
λ Faktor 1: Perseverence P1 Saya tidak akan menerima umpan balik dari dosen .037 P2 Saya akan menggunakan umpan balik untuk meningkatkan kualitas tugas / pekerjaan saya .517 P3 Saya akan menyerah saja .251 P4 Saya akan menggunakan situasi ini untuk memotivasi diri saya sendiri .656 P5 Saya akan mengubah rencana karir saya .068 P6 Saya akan melihat situasi ini sebagai tantangan .661 P7 Saya akan berusaha semaksimal mungkin untuk berhenti memikirkan hal-hal negatif .582 P8 Saya akan melihat situasi ini sebagai kondisi sementara .619 P9 Saya akan belajar lebih keras .757 P10 Saya akan mencoba memikirkan solusi baru .728 P11 Saya akan menyalahkan dosen .123 P12 Saya akan tetap berusaha .819 P13 Saya tidak akan mengubah tujuan dan ambisi jangka panjang saya .514 P14 Saya berharap dapat menunjukkan bahwa saya dapat meningkatkan nilai saya .723 Faktor 2: Reflecting and Adaptive Help-seeking R1 Saya akan menggunakan kesuksesan saya sebelumnya untuk membantu memotivasi diri saya .784 R2 Saya akan mulai memantau dan mengevaluasi pencapaian dan upaya saya .765 R3 Saya akan mencari bantuan dari dosen saya .572 R4 Saya akan memberikan dukungan untuk diri saya sendiri .799 R5 Saya akan mencoba berbagai cara yang berbeda untuk belajar .783 (7) A2 .405 .584 (12) A3 .292 .536 (14) A4 .282 .599 (19) A5 .376 .535 (23) A6 .537 .065 (28) A7 .416 .586 α keseluruhan = .891 α perseverance = .800 α reflecting = .881 α Negative affect = .775
Dewi Kumalasari
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
R6 Saya akan menetapkan tujuan yang ingin saya capai .849 R7 Saya akan mencari dukungan dari keluarga dan teman-teman saya .688 R8 Saya akan mencoba untuk lebih memikirkan kekuatan dan kelemahan saya untuk membantu saya bekerja lebih baik lagi .762 R9 Saya akan mulai memberlakukan hadiah dan hukuman pada diri saya bergantung pada kinerja saya .362 Faktor 3: Negative Affect and Emotional Response A1 Saya mungkin akan merasa terganggu .536 A2 Saya akan mulai berpikir kesempatan saya untuk sukses di universitas adalah kecil .678 A3 Saya mungkin akan mengalami depresi .689 A4 Saya akan merasa sangat kecewa .751 A5 Saya akan mulai berpikir bahwa kesempatan saya untuk mendapat pekerjaan kecil .653 A6 Saya akan berusaha untuk tidak panik .156 A7 Saya akan merasa semuanya hancur dan salah .720
Dikarenakan  model  belum  memenuhi  kriteria model  fit,  maka  dilakukan  modifikasi  model  untuk mendapatkan  model  yang  memenuhi  kriteria  fit. Terdapat  dua  tahap  dalam  melakukan  modifikasi model.  Pertama,  dilakukan  dengan  menghapus aitem  yang  memiliki factor  loading di  bawah  0,5. (Hair  dkk.,  2014).  Hal  ini  dilakukan  karena factor loading <0,5 mengindikasikan bahwa aitem tersebut
memiliki  kualitas  yang  rendah.  Dari  analisis  model awal,  diketahui  bahwa  terdapat  enam  aitem  yang memiliki factor  loading di  bawah  0,5,  yaitu  aitem P1,  P3,  P5, P11,  R9,  A6.  Dengan  demikian,  model final  tidak  akan  mengikutsertakan  enam  aitem tersebut.  Kedua,  dengan  mengkovariankan  aitem- aitem  sesuai  dengan  yang  hasil  yang  muncul  pada modification indices (Hair dkk, 2014) .
Tabel 7. Parameter Ketepatan Model Final
Dalam  penelitian  ini, modification  indices dilakukan  pada  aitem-aitem  yang  berada  pada dimensi  yang  sama  untuk  menghindari  adanya cross-loading antar  dimensi  sehingga  tidak mengubah model teori asal agar dapat dijustifikasi secara  teoretik.  Aitem  yang  dikovariankan  adalah P7  dan  P8,  A2  dan  A5,  R5  dan  R6,  A5  dan  A7. Hasil  pengujian  model  modifikasi  (final)  dapat dilihat  pada  tabel  7.  Dari  tabel  7,  tampak  bahwa secara keseluruhan, parameter model fit terpenuhi, kecuali  untuk chi-square  p-value.  Chi-square  p value memiliki skor yang tidak memenuhi kriteria diperkirakan  karena chi-square sangat  sensitif terhadap  jumlah  sampel  yang  besar  dimana  pada sampel dengan jumlah besar chi-square cenderung menganggap ada perbedaan yang signifikan antara model yang diuji dengan data empirik.

## Validitas Konvergen
Tujuan utama dari CFA adalah untuk menguji validitas  konstruk  dari  teori  yang  mendasari pengukuran.  Model  yang  fit  merupakan  indikator utama  bahwa  alat  ukur  yang  diuji  benar-benar merefleksikan  konstruk  teoretis  yang  ukur  (Hair, dkk 2019). Selain ketepatan  model dalam analisis CFA,  validitas  konstruk  juga  dapat  dilihat  dari reliabilitas  konstruk/ construct  reliability (CR). CR  didapatkan  dengan  menghitung  kuadrat jumlah factor  loading (L i ),  untuk  setiap  dimensi dan  jumlah  varians  eror  (e i )  untuk  setiap  dimensi yang  tampak  pada  rumus  berikut  (Hair,  dkk, 2019):
Parameter fit Output Kriteria Keterangan Chi-square p-value <.01 ≥ .05 Tidak fit GFI .979 ≥ .90 Fit RMSEA .065 ≤.08 Fit CFI .919 ≥ .90 Fit SRMR .053 <.09 Fit
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
Reliabilitas konstruk yang tinggi (CR ≥.07) mengindikasikan  bahwa  terdapat  konsistensi internal,  yang  berarti  bahwa  semua  aitem secara  konsisten  merepresentasikan  konstruk laten  yang  sama.  Hasil  perhitungan  reliabilitas konstruk  pada  alat  ukur  ARS  versi  Indonesia
dapat  dilihat  pada tabel  8.  Dari  tabel  8 tampak bahwa  ketiga  dimensi  ARS  versi  Indonesia memiliki  nilai  CR  >.7  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  alat  ukur  ARS-Indonesia memiliki  reliabilitas  konstruk  yang  baik sehingga memenuhi asas validitas konvergen.
Tabel 8. Nilai CR

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan validasi terhadap adaptasi alat ukur ARS-30 ke dalam  versi  bahasa  Indonesia.  Berdasarkan hasil  analisis  CFA,  diketahui  bahwa  ARS- Indonesia memiliki tiga dimensi yaitu perserverance (10  aitem) ,  reflecting  and adaptive  help-seeking (8  aitem) dan negative
affect and emotional response (6 aitem) . Hal ini mengindikasikan  bahwa  ARS-Indonesia  valid dalam  mengukur  konstruk  laten  resiliensi akademik.  ARS-Indonesia  juga  memenuhi kriteria validitas konvergen berdasarkan penghitungan  reliabilitas  konstruk.  Reliabilitas ARS-Indonesia juga tergolong cukup baik, baik ketika  dipandang  sebagai  konstruk  yang
Variabel indicator
λ Error λ 2 CR Perserverance P2 .517 .051 .267 .988 P4 .656 .051 .430 P6 .661 .051 .436 P7 .582 .061 .338 P8 .619 .049 .383 P9 .757 .044 .573 P10 .728 .043 .529 P12 .819 .043 .670 P13 .514 .068 .264 P14 .723 .045 .522 Reflecting and Adaptive Help-seeking R1 .784 .044 .614 .989 R2 .765 .045 .585 R3 .572 .052 .327 R4 .799 .043 .638 R5 .783 .046 .613 R6 .849 .042 .720 R7 .688 .051 .473 R8 .762 .045 .580 Negative Affect and Emotional Response A1 .536 .081 .287 .917 A2 .678 .078 .459 A3 .689 .081 .474 A4 .751 .08 .564 A5 .653 .083 .426 A7 .72 .08 .518
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
unidimensional  maupun  multidimensional.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  ARS-Indonesia  (24 aitem)  terbukti  valid  dan  reliabel  dalam
mengukur  resiliensi  akademik  pada  populasi mahasiswa Indonesia.

## 5. Daftar Pustaka
Anagnostaki,L., Pavlopoulos, V., Obradović, J.,
Masten,  A.,  &  Motti-Stefanidi,  F  (2016):
Academic resilience of immigrant youth in
Greek  schools:  Personal  and  family resources.
European Journal of Developmental  Psychology,  13  (3),  377- 393. Doi: 10.1080/17405629.2016.1168738
Borjian,  A.  (2018).  Academically  successful latino  undocumented  students  in  college: Resilience and civic engagement. Hispanic Journal of Behavioral Sciences, 40 (1), 22- 36. doi: 10.1177/0739986317754299
Anderson,  M.,  &  Magruder,  J.  (2017).  Split-
Sample  Strategies  for  Avoiding  False Discoveries. NBER Working  Paper Series ,
23544 , 69. https://doi.org/10.3386/w23544 Cassidy,  S.  (2016).  The  Academic  Resilience
Scale  (ARS-30):  A  new  multidimensional construct measure. Frontiers in Psychology , 7 (Nov), 1–11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01787
Field,  A.  (2013). Discovering  statistics  using IBM SPSS Statistics. London, UK: Sage Goss-Sampson, M. . (2019). Statistical Analysis in JASP: A Guide for Students .
Hair,  J.  F.,  Anderson,  R.  E.,  Tatham,  R.  L.,  & Black,  W.  C.  (2014).  Multivariate  Data Analysis,  Multivariate  Data  Analysis.  In Multivariate  Data  Analysis,  Multivariate Data  Analysis  B2  -  Multivariate  Data Analysis, Multivariate Data Analysis (Vol.
87, Issue 4).
Hart,  A.,  &  Heaver,  B.  (2015). Resilience Approaches to  Supporting Young People ’ s Mental Health : Appraising the Evidence Base  for  Schools  and  Communities .
September , 1–96.
Hoge, E. A., Austin, Ã. E. D., & Pollack, M. H.
(2007). Resilience: Research Evidence And
Conceptual Considerations For Posttraumatic Stress Disorder . 152 (January 2006), 139–152. https://doi.org/10.1002/da
Hu,  L.  T.,  &  Bentler,  P.  M.  (1999).  Cutoff
criteria  for  fit  indexes  in  covariance structure  analysis:  Conventional  criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling , 6 (1), 1–55. https://doi.org/10.1080/107055199095401 18 Kaplan,  R.  M.,  &  Sacuzzo,  D.  (2008). Psychological Testing (Seventh Ed). Wadsworth Cengage Learning.
Li, H., Martin, A. J., & Yeung, W. J. J. (2017).
Academic  risk  and  resilience  for  children and  young  people  in  Asia. Educational
Psychology , 37 (8), 921–929. https://doi.org/10.1080/01443410.2017.13
31973
Luthfiyanni,  N.  A.,  &  Kumalasari,  D.  (2020). Orientasi konformitas atau orientasi dialog: Membangun  resiliensi  akademik  melalui pola  komunikasi  keluarga . Prosiding
Seminar  Nasional  2020  'Psikologi  Positif Menuju Mental Wellness' , 306–311. Manuela,  S.,  &  Sibley,  C.  G.  (2013).  The Pacific  Identity  and  Wellbeing  Scale (PIWBS):  A  Culturally-Appropriate  Self- Report Measure for Pacific Peoples in New Zealand. Social  Indicators  Research ,
112 (1),
83–103. https://doi.org/10.1007/s11205-012-0041-9
Maulana,  H.,  Khawaja,  N.,  &  Obst,  P.  (2019).
Development  and  validation  of  the Indonesian  Well‐being  Scale. Asian Journal  of  Social  Psychology , 22 (3),  268- 280
Martin,  A.  J.,  &  Marsh,  H.  W.  (2008).
Academic buoyancy: Towards an understanding  of  students’  everyday academic  resilience. Journal  of  School Psychology , 46 (1), 53–83. https://doi.org/10.1016/j.jsp.2007.01.002
Masten, A. N. N. S., Best, K. M., & Garmezy, N.  (1990). Resilience  and  development : Contributions  from  the  study  of  children who  overcome  adversity . 2 (1990),  425– 444.
Oktaviany,  W.  C.  (2018). Perbedaan  Tingkat Resiliensi Akademik Ditinjau dari Locus of Control pada Mahasiswa Akhir .
Noor Azmi Luthfiyanni Novika Grasiaswaty
Jurnal Penelitian dan Pengukuran Psikologi, Vol. 9 , 2 , Oktober 2020
Osborne,  J.  W.  (2014).  Best  Practices  in Exploratory  Factor  Analysis.  In Best Practices  in  Quantitative  Methods (Issue September). https://doi.org/10.4135/9781412995627.d8 Ramezanpour,  A.,  Kouroshnia,  M.,  Mehryar, A.,  &  Javidi,  H.  (2019).  Psychometric
Evaluation  of  the  Academic  Resilience Scale (ARS-30) in Iran. Iranian Evolutionary  and  Educational  Psychology Journal , 1 (3), 144–150. https://doi.org/10.29252/ieepj.1.3.144
Revicki,  D.  A.,  Cook,  K.  F.,  Amtmann,  D.,
Harnam,  N.,  Chen,  W.  H.,  &  Keefe,  F.  J.
(2014).  Exploratory  and  confirmatory factor analysis of the PROMIS pain quality item bank. Quality of Life Research , 23 (1),
245–255.  https://doi.org/10.1007/s11136- 013-0467-9
Rutter,  M.  (1999).  Resilience  concepts  and findings:  Implications  for  family  therapy.
Journal  of  Family  Therapy , 21 (2),  119–
144. https://doi.org/10.1111/1467-
6427.00108
Trigueros, R., Magaz-González, A. M., García-
Tascón,  M.,  Alias,  A.,  &  Aguilar-Parra,  J.
M.  (2020).  Validation  and  adaptation  of
the  academic-resilience  scale  in  the Spanish  context. International  Journal  of Environmental Research and Public Health , 17 (11). https://doi.org/10.3390/ijerph17113779
Tudor,  K.  E.,  &  Spray,  C.  M.  (2017).
Approaches to measuring academic resilience:
A systematic review. International  Journal  of  Research  Studies in Education , 7 (4). https://doi.org/10.5861/ijrse.2017.1880 Wardhana,  Y.  W.,  &  Kurniawan,  A.  (2018). Jurnal  Psikologi  Klinis  dan  Kesehatan Mental. Jurnal  Psikologi  Klinis  Dan Kesehatan Mental Tahun , Vol. 7 , 84–96. Willda,  T.,  Nazriati,  E.,  &  Firdaus.  (2016).
Hubungan Resiliensi Diri Terhadap Tingkat  Stres  pada  Dokter  Muda  Fakultas Kedokteran  Universitas  Riau. Jom  FK , 3 (1), 1–9.
Yavuz, H. Ç., & Kutlu, Ö. (2016). Investigation of  the  factors  affecting  the  academic resilience  of  economically  disadvantaged high  school  students. Egitim  ve  Bilim ,
41 (186),
1–19. https://doi.org/10.15390/EB.2016.5497