## Adaptasi Indonesia Bergen Social Media Addiction Scale

## Indonesia Bergen Social Media Addiction Scale Adaptation
Indri Utami Sumaryati, Dwi Agustin Nuriani Sirodj, Melsan Gadama *
Universitas Islam Bandung, Bandung, Indonesia *E-mail: gadamamelsan02@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan teknologi memicu perubahan perilaku individu, salah satunya perilaku penggunaan internet  dan  sosial  media.  Individu  yang  ketergantungan  dalam  menggunakan  internet  dan bersosial media mengarah pada perilaku adiksi. Penelitian empirik mengenai perilaku adiksi dalam menggunakan  sosial  media  masih  terus  berkembang  dan  alat  ukur  yang  tersedia  juga  masih terbatas.  Salah  satu  alat  ukur  yang  sudah  dikembangkan  untuk  mengukur  tingkat  adiksi  sosial media adalah Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS), dan alat ukur ini belum diadaptasi ke dalam Bahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengadaptasi BSMAS ke dalam Bahasa Indonesia,  mengacu  pada  langkah-langkah  yang  diatur  dalam International  Test  Commission (ITC). Dilakukan proses uji coba terhadap 483 sampel dengan menggunakan multistage sampling. Data dianalisis dengan menggunakan Confirmatory Factor Analysis , dengan hasil nilai CR (.91) > .70 serta keseluruhan nilai VE (.65) > .50, artinya bahwa model pengukuran modifikasi memiliki konsistensi internal (reliabel) dan nilai p-value, RMSEA, CFI, GFI, dan AGFI telah memenuhi kriteria yang ditetapkan sehingga menandakan model fit.
Kata kunci: Adiksi, Adaptasi pengukuran, CFA, Media sosial.

## Abstract
Technological  advancements  trigger  changes  in  individual  behaviour,  including  internet  and social media usage. Individuals who are dependent on using the internet and social media lead to addictive behaviour. Empirical research regarding addictive behaviour in using social media is still developing, and the available measuring tools are still limited. One of the measuring tools that have been designed to measure the level of social media addiction is the Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS), which has not been adapted to Indonesian. This research aims to adapt the BSMAS into Indonesian, following the steps regulated by the International Test Commission (ITC). A trial process was carried out on 483 samples using multistage sampling. The data were analyzed using Confirmatory Factor Analysis, with the results of a CR value (.91) > .70 and an overall  VE  value  (.65)  >  .50,  meaning  that  the  modified  measurement  model  has  internal consistency  (reliability)  and  a  p-value,  RMSEA,  CFI,  GFI,  and  AGFI  have  met  the  specified criteria, indicating that the model is fit.
Keywords: addiction, CFA, measurement adaptation, social media.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  turut  membawa  pengaruh  besar  pada  perkembangan  teknologi, komunikasi,  dan  sistem  informasi  yang  tentunya  juga  mempengaruhi  kehidupan  sehari-hari manusia. Salah satu hal inti dalam perkembangan ini adalah internet yang dapat membuat semua orang dapat terhubung melalui media yang ada seperti komputer atau handphone sehingga kini
telah menjadi sebuah bagian dari gaya hidup baru masyarakat (Mawardah, 2019). Berdasarkan data Internet World Stats , Indonesia menempati peringkat kelima sebagai negara dengan pengguna internet  terbanyak  di  dunia  pada  tahun  2019  (Mawardah,  2019).  Data  APJII  (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia), juga menunjukkan bahwa tahun ini pengguna internet di Indonesia mencapai 215,63 juta orang dimana jumlah meningkat sebanyak 2,67% dari periode sebelumnya. Fenomena internet ini seakan seperti dua sisi mata uang. Internet menyediakan akses jarak jauh kepada orang lain dan informasi berlimpah di semua bidang, namun juga merupakan suatu lingkungan yang bisa disalahgunakan oleh hampir semua orang, terlepas dari minat mereka terhadap  teknologi  dan  sains  (Chou  dkk.,  2005).  Proses  penyalahgunaan  aktivitas  yang menggunakan teknologi internet ini dapat mengarah pada yang disebut sebagai perilaku adiksi.
Berdasarkan DSM-V diagnosa yang termasuk ke dalam kategori disorder terkait perilaku adiksi adalah judi patologis. Namun banyak juga penelitian terhadap perilaku lain yang menjadi potensial  untuk  dikatakan  sebagai  perilaku  adiksi,  seperti  adiksi  bermain game (Fisher,  1994), adiksi olahraga (Adams & Kirkby, 2002), adiksi handphone (Choliz, 2010), adiksi online , adiksi seks (Griffiths, 2012), adiksi berbelanja (Clark & Calleja, 2008), dan adiksi internet (Beard, 2005; Young,  1996).  Seiring  bertambahnya  waktu,  keberadaan  internet  menjadi  tidak  terlepas  dari kehidupan manusia di masa kini, sebab internet dapat mempengaruhi gaya hidup, akses informasi yang didapat, dan arus komunikasi (Gultom dkk., 2018). Internet merupakan produk dari teknologi yang  telah  melekat  sebagai  suatu  kebutuhan  tersendiri  bagi  manusia  selama  beberapa  tahun terakhir  (Gunawan  dkk.,  2021).  Menurut  survey  yang  dilakukan  oleh  APJII  (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia), pada tahun 2022 hingga 2023, sebanyak 215,63 juta orang di  Indonsesia  telah  menjadi  pengguna  internet.  Jumlah  ini  mengalami  peningkatan  2,67%  bila dibandingkan dengan periode sebelumnya.
Internet  memiliki  dampak  negatif  karena  menimbulkan  ketidakmampuan  banyak  orang dalam  mengendalikan  penggunaannya  sehingga  mengabaikan  aktivitas  sehari-hari,  dan penggunaan  internet  yang  intensif  juga  menimbulkan  efek  psikologis  yang  disebut kecanduan/adiksi (Gunawan dkk., 2021). Dalam konteks ini, adiksi yang dimaksud adalah yang dikategorikan  sebagai  “Sebuah  kepedulian  yang  berlebihan  terhadap  aktivitas online, didorong oleh motivasi yang tidak dapat dikendalikan untuk melakukan aktivitas yang menghabiskan waktu berlebihan  dan  mengganggu  aktivitas  hidup  lain  yang  lebih  penting”  (Andreassen  &  Pallesen, 2014). Adiksi internet memiliki tiga jenis, yaitu bermain game berlebihan, keterpakuan pada online seks, dan email / texting (Young, 2009). Chou dkk. (2005) menyimpulkan bahwa adiksi disebabkan oleh:  (1)  internet  itu  sendiri,  seperti  konten  dan  kualitas  yang  unik;  (2)  sifat  pengguna  yang kebutuhannya dapat terpenuhi melalui akses internet sehingga menimbulkan keterikatan; (3) sifat interaksi antar pengguna yang menjadi domain sosial kuat karena menghubungkan pengguna di seluruh dunia, bukan hanya sekedar akses yang mudah terhadap informasi.
Media sosial membuat banyak orang yang terpisah secara geografis dapat bersatu dalam suatu ruang virtual, di dalam media sosial siapapun bisa saling berinteraksi sehingga hal tersebut akan  membentuk  kenyamanan  tersendiri  bagi  penggunanya  (Rahardjo  dkk.,  2019).  Namun, fenomena  ini  juga  dapat  membentuk  adiksi  atau  ketergantungan,  di  mana  seseorang  yang mengalami adiksi media sosial akan memberikan perhatian berlebih pada media sosial (Rahardjo dkk,  2019).  Media  sosial  adalah  salah  satu  jenis  aktivitas online yang  melakukan email atau texting . Di awal era media sosial, facebook menjadi sebuah platform yang populer sekitar 10 tahun yang lalu. Oleh karena itu banyak penelitian mulai dilakukan terkait aktivitas facebook . Peneliti  dari  Bergen  University  mengkonstruksi The  Bergen  Facebook  Addiction  Scale (BFAS),  yang  terdiri  dari  18  item  terdiri  dari  enam  elemen  inti  dari  adiksi  ( salience , mood
modification , tolerance , withdrawal , conflict , and relapse ). Terdapat enam kriteria penggunaan media sosial: (1) salience , mengacu pada penggunaan media sosial sebagai satu-satunya hal yang paling  penting  dalam  kehidupan  seseorang,  baik  secara  kognitif  maupun  perilaku;  (2) mood modification , mengacu pada penggunaan media sosial yang digunakan dengan konsisten untuk mengubah keadaan suasana hati seseorang; (3) tolerance , mengacu pada intensitas penggunaan media  sosial  yang  meningkat  sehingga  memerlukan  waktu  yang  lebih  lama  untuk  mengakses penggunaan  media  sosial  demi  mendapatkan  suasana  hati  dan  kepuasan  yang  diinginkan;  (4) w ithdrawal syptom , mengacu pada efek fisiologis dan psikologis yang terjadi ketika mengurangi atau menghentikan penggunaan media sosial; (5) conflict, mengacu pada penggunaan media sosial yang membahayakan dan merusak hubungan interpersonal, berdampak (mempengaruhi) negatif pada  aktivitas  sehari-hari,  seperti  bekerja  atau  sekolah,  serta  menciptakan  konflik  intrapsikis, munculnya ambivalensi (contohnya: hilangnya kendali subjektif); dan (6) relapse , mengacu pada kecenderungan untuk kembali melakukan perilaku adiktif di media sosial setelah berhenti selama beberapa  waktu  (D’Arienzo  dkk.,  2019).  BFAS  tediri  atas  18  aitem,  masing-masing  dimensi diwakili oleh tiga aitem. Hasil analisa faktor menunjukkan BFAS memiliki struktur faktor yang baik (RMSEA= 0.046, CFI = 0.99) dengan koefisien alpha sebesar .83. Dengan demikian, skala ini memiliki validitas dan reliabilitas yang cukup baik (Andreassen dkk., 2012).
Saat ini media sosial sudah sedemikian banyak berkembang. Tidak hanya facebook , tetapi juga twitter , whatsaap , line , instagram . Maka dari itu peneliti dari Bergen University melakukan penyesuaian terhadap alat ukur BFAS menjadi alat ukur yang lebih ringkas dan dapat mengukur perilaku adiksi terkait dengan berbagai macam media sosial. Hasil adaptasi tersebut adalah The Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS) terdiri dari enam item yang merefleksikan enam elemen inti dari adiksi (Griffith, 2005). Tiap item dijawab dengan lima poin skala likert. Poin 1 untuk  skala  “sangat  jarang  dilakukan”  dan  poin  5  untuk  skala  “sangat  sering  dilakukan”. Penjumlahan poin akan menghasilkan total skor yang bernilai 6 poin sampai 30 poin. Item-itemnya menanyakan mengenai pengalaman selama 1 tahun sebelumnya (contoh: selama satu tahun ini seberapa sering berusaha tidak mengakses media sosial namun gagal). Adaptasi BSMAS adalah mengubah kata Facebook menjadi Social Media dan menjadikan item yang mewakili 1 elemen inti dari adiksi. Konsistensi internalnya adalah Cronbach’s α .88 (Andreasen & Pallasen, 2016).
Penelitian-penelitian di Indonesia terkait perilaku online media sosial adalah tema yang menarik dan penting untuk diteliti. Akses terhadap internet dan media sosial yang sudah menjadi perilaku sehari-hari layak untuk diteliti di Indonesia. Perilaku menggunakan internet dan sosial media perlu banyak diteliti karena memiliki potensi untuk diarahkan pada atribusi positif seperti hiburan, fasilitas bisnis, perkembangan kemampuan kognisi, modal sosial, interaksi sosial. Selain itu,  perilaku  tersebut  juga  berpotensi  untuk  dapat  berkontribusi  negatif  manakala  menjadi penggunaan  yang  berlebihan  sehingga  menjadi  adiksi  terhadap  penggunaan  teknologi  tersebut (Andreassen, 2015; Kuss dkk., 2014).
Keperluan  meneliti  perilaku  bermedia  sosial  menjadikan  perlunya  instrumen  alat  ukur untuk dapat melihat fenomena adiksi yang dapat digunakan di Indonesia. Oleh karena itu maka adaptasi alat ukur menjadi penting karena tes psikologi tidak cukup dan tidak dapat hanya melalui proses diterjemahkan saja tanpa dilakukan adaptasi. Tujuan dari adaptasi instrument pengukuran adalah menghadirkan tes/instrumen di lingkungan budaya selain lingkungan budaya asal. Sekedar penterjemahan akan mengancam validitas dari hasilnya (Purwono, 1998).

## 2. METODE

## 2.1. Proses Adaptasi Alat Ukur
Rancangan/desain penelitian yang digunakan dalam rangka melakukan adaptasi alat ukur BSMAS  adalah  arahan  untuk  mentranslasi  dan  mengadaptasi  alat  ukur  yang  menggunakan ketentuan dari International Test Commission (ITC) dengan langkah-langkah sebagai berikut: pre- condition,  test  development,  confirmation,  administration,  score  scales  and  interpretation . Prosedur  penelitiannya  diawali  dengan  tahap precondition di  mana  penulis  melakukan korespondensi melalui email dengan Stale Palassen, salah seorang peneliti dari Universitas Bergen yang  mengembangkan  alat  ukur  ini,  yang  berasal  dari  negara  Norwegia.  Penulis  berdiskusi bersama  Pallasen  selaku subject  matter  expert (SME)  mengenai  konstruk  alat  ukur  yang menggunakan  Bahasa  Inggris,  proses  administrasi  dan  skoring  serta  pemaknaan  hasil  skoring. Selain itu juga mendapatkan izin dari Pallasen untuk mengadaptasi ke dalam Bahasa Indonesia. Kemudian mencari translator yang memahami Bahasa Inggris dengan baik dan juga memahami ilmu  psikologi.  Setelah  itu  peneliti  melakukan  proses Focus  Group  Discussion (FGD)  untuk mengetahui  keterbacaan  item-item  yang  sudah  ditranslasi  tersebut  oleh  subjek  penelitian  (lihat Supplementary File untuk mengakses hasil adaptasi seluruh item alat ukur ke dalam versi Bahasa Indonesia).

## 2.2. Partisipan Penelitian
Adapun  subjek  penelitiannya  adalah  mahasiswa  yang  berkuliah  di  Perguruan  Tinggi  di wilayah  Bandung.  Pemilihan  subjek  mahasiswa  adalah  karena  mahasiswa  dapat  menjadi  wakil dari populasi umum. Mahasiswa di Bandung juga banyak berasal dari seluruh Indonesia sehingga mewakili populasi umum di Indonesia. Proses pengambilan sampel dilakukan melalui teknik multi stage cluster sampling dimana yang menjadi cluster pada penelitian ini adalah wilayah sehingga didapat pembagian wilayah di kota Bandung adalah Bandung Utara, Bandung Tengah, Bandung Timur, dan Bandung Selatan. Kemudian sampling dilakukan pada perguruan tinggi yang ada di wilayah tersebut dan dilakukan pengambilan data pada Perguruan Tinggi terpilih di setiap wilayah. 112  subjek  berasal  dari  Universitas  di  Bandung  Utara,  123  subjek  berasal  dari  Universitas  di Bandung Timur, 134 subjek berasal dari Universitas di Bandung Selatan, dan 114 subjek berasal dari Universitas di Bandung tengah. Dari total 483 subjek, 225 adalah subjek mahasiswi dan 258 adalah subjek mahasiswa.

## 2.3. Data Analisis
Proses  analisis  apakah  alat  ukur  hasil  adaptasi  sudah  mampu  menggambarkan  konstruk yang ingin diukur menggunakan metode Confirmatory Factor Analysis (CFA). Adapun tahapan dalam  melakukan  analisis  CFA  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Pengujian  unidimensionalitas;  (2) Menduga parameter-parameter model dengan metode kemungkinan maksimum; (3) Melakukan pengujian kecocokan antara model dengan data menggunakan kriteria Goodness of Fit (GoF).

## 3. HASIL
Sesuai dengan konsep teori yang dijelaskan pada Griffith (2005), BSMAS terdiri dari enam item yang merefleksikan enam elemen inti dari adiksi sehingga dilakukan proses coding untuk keenam  elemen  tersebut  yaitu salience (AD1), mood  modification (AD2), tolerance (AD3), withdrawal  symptom (AD4), conflict (AD5),  dan relapse (AD6).  Adapun path  diagram dari konsep teori tersebut dapat digambarkan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Path diagram konsep adiksi
Untuk menguji model pada Gambar 1, apakah model tersebut sudah dapat menggambarkan konsep adiksi setelah diadaptasi ke dalam Bahasa Indonesia maka dianalisis menggunakan metode CFA dengan hasil analisis sebagai berikut:

## Tabel 1 .

## Hasil Perhitungan CFA Adiksi
Item Loading Factors Estimate Standardized Loading Factors Standard error P- value Construct Reliability (CR) Variance Extract (VE) AD1 1,00 0.57 0.000 0.94 0.73 AD2 1,09 0.58 0.12 0.000 AD3 1,21 0.52 0.15 0.000 AD4 1,08 0.51 0.14 0.000 AD5 1,46 0.70 0.16 0.000 AD6 1,15 0.52 0.15 0.000
Berdasarkan hasil analisis yang dipaparkan pada Tabel 1, untuk melihat signifikan tidaknya setiap  item  tersebut  dalam  mengukur  konstruk  adiksi  adalah  dengan  melihat  nilai  p-value  bagi setiap loading factors estimate . Keseluruhan nilai p-value memiliki nilai yang lebih kecil daripada tingkat kesalahan yang digunakan dalam penelitian ini ( p < α = .05) yang berarti bahwa enam item yaitu (AD1, AD2, AD3, AD4, AD5, dan AD6) bermuatan positif dan signifikan sehingga dapat dikatakan bahwa seluruh  item tersebut mampu mengukur konstruk adiksi. Hal ini memperlihatkan bahwa setiap item hasil adaptasi mampu dipahami oleh subjek penelitian
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  terhadap  model tersebut. Berdasarkan tabel 2 di atas dapat dilihat bahwa   nilai CR > .70 serta keseluruhan  nilai VE > .50, artinya bahwa model pengukuran memiliki konsistensi internal (reliabel) yang memadai dalam  mengukur  variable  adiksi.  Reliabilitas  tinggi  menunjukkan  bahwa  indikator-indikator mempunyai konsistensi tinggi dalam mengukur konstruknya (Efendi & Purnomo, 2012).
Uji  kecocokan  keseluruhan  model  dilakukan  untuk  mengevaluasi  secara  umum  derajat kecocokan atau Goodness of Fit (GoF) antara data dengan model. Hasil pengujian Overall Model Fit disajikan dalam tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2.

## Pengujian Model Penelitian CFA Adiksi
Ukuran Goodness of Fit Hasil Uji Cut Off Value Keterangan Chi-Square (df=9) p-value 0,000 ≥ α Not Fit RMSEA 0.091 ≤ 0.08 Not fit CFI 0.929 ≥ 0.90 Fit GFI 0.967 ≥ 0.90 Fit AGFI 0.924 ≥ 0.90 Fit
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa  terdapat  dua  ukuran  GoF  yang  menghasilkan kesimpulan  tidak  fit.  Jika  nilai  Chi-Square  signifikan,  maka  dilakukan  modifikasi  model pengukuran dengan cara mengestimasi korelasi antar kesalahan pengukuran pada beberapa item yang  mungkin  bersifat  multidimensional  (Hartono  &  Muchtar,  2017).  Sehingga  langkah berikutnya adalah melakukan modifikasi pada model yang dianalisis.

## Gambar 2.

## Path diagram konsep adiksi (modifikasi)
Model modifikasi pada Gambar 2 diuji kembali dengan hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 3. Pada model hasil modifikasi keseluruhan nilai p-value memiliki nilai yang lebih kecil daripada tingkat kesalahan yang digunakan dalam penelitian ini ( p < α = .05) yang berarti bahwa enam  item  yaitu  (AD1,  AD2,  AD3,  AD4,  AD5,  dan  AD6)  bermuatan  positif  dan  signifikan sehingga dapat dikatakan bahwa seluruh  item tersebut mampu mengukur konstruk adiksi. Hal ini memperlihatkan bahwa setiap item hasil adaptasi mampu dipahami oleh subjek penelitian pada model hasil modifikasi.

## Tabel 3.

## Hasil Perhitungan CFA Adiksi (Modifikasi)
Item Loading Factors Estimate Standardized Loading Factors Standard error p- value Construct Reliability (CR) Variance Extract (VE) AD1 1 0,454 0.000 0.91 0.65 AD2 1,18 0,5 0,143 0.000 AD3 1,395 0,477 0,19 0.000 AD4 1,407 0,535 0,198 0.000 AD5 1,971 0,754 0,256 0.000 AD6 1,509 0,542 0,213 0.000
Untuk melihat validitas dan reliabilitas terhadap model modifikasi tersebut  nilai CR (0.91) > 0,70 serta keseluruhan  nilai VE (.65) > .50, artinya bahwa model pengukuran modifikasi juga memiliki  konsistensi  internal  (reliabel)  yang  memadai  dalam  mengukur  variable  adiksi.  Uji kecocokan keseluruhan model dilakukan untuk mengevaluasi secara umum derajat kecocokan atau Goodness of Fit (GoF) antara data dengan model. Hasil pengujian Overall Model Fit disajikan dalam Tabel 4, yang menunjukkan bahwa p-value, RMSEA, CFI, GFI, dan AGFI telah memenuhi kriteria yang ditetapkan sehingga menandakan model fit dengan data.

## Tabel 4.

## Pengujian Model Penelitian CFA Adiksi (Modifikasi)
Ukuran Goodness of Fit Hasil Uji Cut Off Value Keterangan Chi-Square (df=7) 0,347 ≥ α Fit p-value RMSEA 0,016 ≤ 0.08 Fit CFI 0,998 ≥ 0.90 Fit GFI 0,995 ≥ 0.90 Fit AGFI 0,984 ≥ 0.90 Fit

## 4. DISKUSI
Proses  adapatasi  alat  ukur  BSMAS  menunjukkan  bahwa  alat  ukur  ini  dapat  digunakan untuk  mengukur  perilaku  adiksi  media  sosial  di  Indonesia  karena  memiliki  kelayakan  secara validitas  dan  reliabilitas.  Hasil  dari  pengukuran  reliabilitas  dan  validitas  alat  ukur  BSMAS  ini menyediakan bukti empirik bahwa alat ukur ini dapat digunakan di Indonesia untuk mengukur adiksi  sosial  media.  Ini  memperkuat  data  bahwa  alat  ukur  ini  valid  dan  reliabel,  karena  sudah diadaptasi juga di beberapa negara lain. Keunggulan dari alat ukur ini adalah itemnya tidak terlalu banyak,  dan  itemnya  menggunakan  kalimat  yang  ringkas.  Namun  alat  ukur  ini  terbatas  pada pengukuran  perilaku  media  sosial  saja.  Dengan  adanya  alat  ukur  ini  di  Indonesia,  maka  akan menambah mudah melakukan pengukuran untuk melanjutkan penelitian mengenai perilaku media sosial yang masih sangat potensial untuk dieksplorasi. Selain itu, diperlukan pengujian lebih dalam untuk populasi yang lebih beragam dan banyak bagi penelitian penelitian selanjutnya.
Enam item yang menjelaskan adiksi adakah salience (AD1), mood modification (AD2), tolerance (AD3), withdrawal symptom (AD4), conflict (AD5), dan relapse (AD6). Item AD5 dapat dikatakan  memiliki loading  factor tertinggi  dibandingkan  item  yang  lainnya.  Artinya,  item  ini
lebih  mampu  untuk  menjelaskan  konstruk  adiksi  dibanding  item  yang  lainnya.  AD5  ( conflict) menjelaskan bahwa seseorang yang adiksi akan seringkali dihadapkan pada pilihan antara ingin berhenti namun tidak mampu untuk berhenti. Terdapat hal yang disebut sebagai ambivalensi di mana seringkali berada di persimpangan. Berdasarkan etimologi adiksi bahwa terdapat 2 potensi makna ( bivalent ) dalam adiksi bahwa perilaku bersosial media memiliki potensi kebermanfaatan tapi  juga  memiliki  potensi  merusak  (Kemp,  2011).  Ambivalensi  atau  konflik  dalam  adiksi dianggap sebagai masalah yang paling menantang dalam adiksi (Cioe dkk, 2018).

## DAFTAR PUSTAKA
Adams,  J.,  &  Kirkby,  R.  J.  (2002).  Excessive  exercise  as  an  addiction:  A  review. Addiction Research & Theory , 10 (5), 415–437. https://doi.org/10.1080/1606635021000032366 Andreassen,  C.  S.,  Torsheim,  T.,  Brunborg,  G.  S.,  &  Pallesen,  S.  (2012).  Development  of  a
Facebook addiction scale. Psychological Reports , 110 (2), 501–517. https://doi.org/10.2466/02.09.18.pr0.110.2.501-517 Andreassen, C. S., & Pallesen, S. (2014). Social network site addiction - an overview. Current Pharmaceutical Design , 20 (25), 4053–4061.
https://doi.org/10.2174/13816128113199990616
Andreassen,  C.  S.,  Billieux,  J.,  Griffiths,  M.  D.,  Kuss,  D.  J.,  Demetrovics,  Z.,  Mazzoni,  E.,  & Pallesen,  S.  (2016).  The  relationship  between  addictive  use  of  social  media  and  video games  and  symptoms  of  psychiatric  disorders:  A  large-scale  cross-sectional  study. Psychology of Addictive Behaviors , 30 (2), 252–262. https://doi.org/10.1037/adb0000160 Beard, K. W. (2005). Internet Addiction: A review of current assessment techniques and potential assessment questions.
Cyberpsychology & Behavior , 8 (1), 7–14.
https://doi.org/10.1089/cpb.2005.8.7
Clark,  M.  C.,  &  Calleja,  K.  (2008).  Shopping  addiction:  A  preliminary  investigation  among Maltese  University  students. Addiction  Research  &  Theory , 16 (6),  633–649. https://doi.org/10.1080/16066350801890050
Chóliz,  M.  (2010).  Mobile  phone  addiction:  a  point  of  issue. Addiction , 105 (2),  373–374. https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2009.02854.x
Chou, C., Condron, L., & Belland, J. C. (2005). A review of the research on internet addiction.
Educational  Psychology  Review , 17 (4),  363–388. https://doi.org/10.1007/s10648-005- 8138-1
Clark,  M.  C.,  &  Calleja,  K.  (2008b).  Shopping  addiction:  A  preliminary  investigation  among Maltese  University  students. Addiction  Research  &  Theory , 16 (6),  633–649. https://doi.org/10.1080/16066350801890050
D’Arienzo,  M.  C.,  Boursier,  V.,  &  Griffiths,  M.  D.  (2019).  Addiction  to  social  media  and attachment styles: A systematic literature review. International Journal of Mental Health and Addiction , 17 (4), 1094–1118. https://doi.org/10.1007/s11469-019-00082-5 Efendi,  M.  M.,  &  Purnomo,  J.  D.  T.  (2012).  Analisis  faktor  konfirmatori  untuk  mengetahui kesadaran berlalu lintas pengendara sepeda motor di Surabaya Timur. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1), 15855. https://doi.org/10.12962/j23373520.v1i1.965
Forrest, A., & Nayak, S. (2020). ‘Should I stay or should I go?’ Group-analytic training: inhabiting the threshold of ambivalence is a matter of power, privilege and position. Group Analysis , 54 (1), 55–68. https://doi.org/10.1177/0533316420947999
Gunawan,  R.,  Aulia,  S.,  Supeno,  H.,  Wijanarko,  A.,  Uwiringiyimana,  J.  P.,  &  Mahayana,  D. (2021). Adiksi media sosial dan gadget bagi pengguna internet di Indonesia. Techno-Socio Ekonomika , 14 (1), 1. https://doi.org/10.32897/techno.2021.14.1.544
Gultom,  S.  A.,  Wardani,  N.  D.,  &  Fitrikasari,  A.  (2018).  Hubungan  adiksi  internet  dengan prokastinasi  akademik. Jurnal  Kedokteran  Diponegoro  (Diponegoro  Medical  Journal),
7 (1), 330-347. https://doi.org/10.14710/dmj.v7i1.19392 Griffiths,  M.  D.  (1996).  Nicotine,  tobacco  and  addiction. Nature , 384 (6604),  18. https://doi.org/10.1038/384018a0
Griffiths, M. D. (2005). A ‘components’ model of addiction within a biopsychosocial framework.
Journal of Substance Use , 10 (4), 191–197. https://doi.org/10.1080/14659890500114359 Griffiths, M. D. (2011). Internet sex addiction: A review of empirical research. Addiction Research & Theory , 20 (2), 111–124. https://doi.org/10.3109/16066359.2011.588351
Hartono,  S.,  &  Muchtar,  D.  Y.  (2018).  Uji  validitas  konstruk  pada  instrumen  dengan  metode Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA). Jurnal  Pengukuran  Psikologi  Dan  Pendidikan Indonesia , 6 (1), 79-86. https://doi.org/10.15408/jp3i.v6i1.8155
Kemp,  R.  (2011).  The  symbolic  constitution  of  addiction:  Language,  alienation,  ambivalence.
Health , 16 (4), 434–447. https://doi.org/10.1177/1363459311425515 Mawardah, M. (2019). Adiksi internet pada masa dewasa awal. Jurnal Ilmiah Psyche , 13 (2), 108– 119. https://doi.org/10.33557/jpsyche.v13i2.705
Rahardjo, W., Qomariyah, N., Andriani, I., Hermita, M., & Zanah, F. N. (2020). Adiksi media sosial pada remaja pengguna Instagram dan Whatsapp: Memahami peran need fulfillment dan social media engagement. Jurnal Psikologi Sosial , 18 (1), 5–16.
https://doi.org/10.7454/jps.2020.03
Young, K. (1996). Psychology of Computer Use: XL. Addictive use of the internet: A case that breaks the stereotype. Psychological Reports , 79 (3), 899–902.
https://doi.org/10.2466/pr0.1996.79.3.899
Young,  K.  (2009).  Internet  Addiction:  Diagnosis  and  treatment  considerations. Journal  of Contemporary Psychotherapy , 39 (4), 241–246. https://doi.org/10.1007/s10879-009-9120- x
Acknowledgments "Not applicable"