## Volume 12, Nomor 01, April 2023

## ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI TERHADAP SKALA CYBERLOAFING MAHASISWA
Hermeilia Megawati, Reny Rustyawati, Ratna Dyah Suryaratri, Sri Juwita Kusumawardhani
Fakultas Pendidikan Psikologi, Universitas Negeri Jakarta
Email: HermeiliaMegawati@unj.ac.id

## Abstract
The  implementation  of  online  distance  learning  creates  a  new  deviant  behaviour  in  higher  education  students. There are symptoms of student behaviour who negligent in using the internet for purposes that are not related to learning which is known as cyberloafing. Considering the rapid development of technology, the measurement of student cyberloafing behaviour needs to be developed continuously. Thus, this study aims to develop previous scales related to student cyberloafing to stay up to date. Based on literature review that discusses the measurement of student cyberloafing, a 20-item scale form created. The data were collected from 506 undergraduate students at a  large  university  in  Jakarta  who  have  online  distance  learning  experiences.  Data  were  analysed  using Confirmatory Factor Analysis (CFA) with the JASP program. The results of this study indicate that the student cyberloafing scale model  was in accordance with the theory where three dimensions  were indicated like social purpose cyberloafing, academic cyberloafing, dan gaming purpose cyberloafing. The scale has a good fit model based on CFI, TLI, RMSEA, SRMR and GFI.

## Keywords: Confirmatory Factor Analysis; Cyberloafing; Student Cyberloafing; Student Cyberloafing Scale

## Abstrak
Pelaksanaan  pembelajaran  jarak  jauh  secara  daring  mengakibatkan  munculnya  perilaku  menyimpang  pada mahasiswa. Terdapat gejala perilaku mahasiswa yang lalai dalam menggunakan internet untuk tujuan yang tidak berkaitan  dengan  pembelajaran  yang  dikenal  dengan  istilah  cyberloafing.  Melihat  pesatnya  perkembangan teknologi,  pengukuran  perilaku  cyberloafing  pada  mahasiswa  perlu  terus  dikembangkan.  Dengan  demikian, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  skala  cyberloafing  pada  mahasiswa  agar  tetap  sesuai  dengan kondisi terkini. Berdasarkan kajian literatur yang membahas tentang pengukuran cyberloafing pada mahasiswa, sebuah skala yang terdiri dari 20 item dibuat. Data dikumpulkan dari 506 mahasiswa program sarjana di Jakarta yang memiliki pengalaman belajar jarak jauh secara daring. Data dianalisis menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA) dengan program JASP. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model skala cyberloafing pada mahasiswa sesuai dengan teori yang menunjukkan adanya tiga dimensi, yaitu cyberloafing dengan tujuan sosial, cyberloafing dengan tujuan akademis, dan cyberloafing dengan tujuan bermain. Skala ini memiliki model fit yang baik berdasarkan CFI, TLI, RMSEA, SRMR dan GFI.

## Kata kunci: Analisis Faktor Konfirmatori; Cyberloafing; Cyberloafing Mahasiswa, Skala Cyberloafing Mahasiswa

## 1. Pendahuluan
Pandemi Coronavirus  Disease (Covid-19)  sangat  memengaruhi  sistem  pendidikan  di  seluruh  dunia  (Barron Rodriguez et al., 2020). Kondisi pandemi memaksa para pemangku kebijakan untuk menetapkan regulasi darurat berupa  penutupan  institusi  pendidikan  untuk  menghambat  laju  penularan  penyakit  (Brooks  et  al.,  2020). Pemerintah  Indonesia,  melalui  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan,  menanggapi  hal  tersebut  dengan menerapkan pembelajaran jarak jauh (PJJ) sebagai jalan keluar yang diambil untuk memastikan bahwa layanan pendidikan tetap berlangsung untuk memenuhi hak peserta didik dalam mendapatkan layanan pendidikan selama darurat Covid-19 (Abidah et al., 2020). Melalui peralihan pembelajaran tatap muka menjadi pembelajaran virtual,
pendidik dan peserta didik tetap bisa mengajar dan belajar dari rumah masing - masing. Digitalisasi tersebut juga memungkinkan  terjadinya  pembelajaran  yang  fleksibel  dan  daya  jangkau  yang  lebih  luas  serta  dapat  diakses dimana saja dan kapan saja.
Selama  penyelenggaraan  PJJ,  pelaksanaan  kegiatan  pembelajaran  mengalami  perubahan  yang  menuntut institusi  pendidikan  melakukan  transformasi  teknologi  di  dalam  kelas  (Indrawati,  2020).  Institusi  pendidikan menjadi kelompok pengguna digital terbesar kedua setelah penyedia layanan kesehatan selama pandemi (Vargo et al., 2021). Internet beserta Teknologi Informasi Komunikasi (TIK) menjadi bagian integral dari lingkungan belajar dan  mahasiswa  menjadi  lebih  terhubung  dengan  dengan  internet  daripada  sebelumnya  (Taneja  et  al.,  2015). Penggunaan  teknologi  menjadi  lebih  mengakar  dalam  proses  belajar  dan  menjadi  komponen  penting  dari perubahan  paradigma  pembelajaran  paska  pandemi.  Digitalisasi  pendidikan  diprediksi  menjadi  model pembelajaran masa depan Indonesia (Maharani, 2020).
Menurut  keterangan  Direktur  Jenderal  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  Dr.  Tedros  Adhanom Ghebreyesus, kasus infeksi Covid-19 semakin menurun dari tahun ke tahun sehingga akhir pandemi sudah ada di depan mata (Hardiantoro, 2022). Demikian juga yang terjadi di Indonesia. Menurut keterangan dari Kementerian Kesehatan,  Indonesia  siap  meninggalkan  fase  gawat  darurat  pandemi  Covid-19  (Anam,  2022).  Walaupun demikian, sebagian besar mahasiswa memilih untuk tetap melanjutkan pembelajaran daring di masa yang akan datang (Bogdandy et al., 2020), termasuk mahasiswa di Indonesia (Rukmini, 2020). Dengan kata lain, PJJ memiliki peluang untuk diterapkan secara berkelanjutan pada era paska pandemi.
Penggunaan internet beserta segala bentuk  TIK di dalam kelas dinilai dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pembelajaran (Ravizza et al., 2017). Namun, pelaksanaan PJJ di pendidikan tinggi pada kenyataannya menciptakan peluang munculnya penyimpangan perilaku dalam penggunaan internet, yaitu munculnya perilaku lalai dalam penggunaan internet untuk tujuan yang tidak berkaitan dengan pembelajaran pada mahasiswa yang dikenal dengan istilah cyberloafing (Akbulut et al., 2016; Baturay & Toker, 2015; Karaoğlan Yılmaz et al., 2015; Taneja et al., 2015). Penggunaan istilah cyberloafing yang lazim dikenal umumnya adalah dalam konteks tempat kerja (Andreassen et al., 2014; Lim, 2002; Vitak et al., 2011; Zhong et al., 2022). Dengan mencermati adanya kesamaan  aktivitas  dan  tujuan,  maka  penggunaan  internet  untuk  tujuan  pribadi  yang  tidak  berkaitan  dengan pembelajaran oleh mahasiswa dalam konteks pendidikan secara khusus juga bisa disebut sebagai cyberloafing . Hasil  penelitian  terdahulu  terhadap cyberloafing mahasiswa  menujukkan  hasil  yang  konsisten  bahwa perilaku cyberloafing mahasiswa  berkorelasi  dengan  performa  akademik  yang  kontraproduktif,  seperti mengurangi keterlibatan aktif peserta didik dalam kegiatan belajar di kelas (Heflin et al., 2017), hasil belajar yang buruk (Ravizza et al., 2017), mengalihkan perhatian peserta didik sehingga menghambat pembelajaran yang lebih bermakna (Heflin et al., 2017), serta mengarahkan kepada perilaku menyimpang lain yang membuat peserta didik lebih  tidak  terlibat  dengan  tujuan  belajarnya  (Wu  et  al.,  2018).  Melihat  dampak  negatif  dari cyberloafing mahasiswa  tersebut,  penelitian  tentang  pengembangan  instrumen  untuk  mendeteksi  tingkat cyberloafing dan mengeksplorasi  variabel  anteseden  atau  konsekuensi  dari cyberloafing menjadi  sangat  penting  (Akbulut  et  al., 2016; Baturay & Toker, 2015).
Pesatnya  perkembangan  teknologi  menambah  urgensi  perlunya  pengembangan  instrumen  pengukuran cyberloafing dalam  konteks  pendidikan  secara  berkelanjutan,  mengingat  perilaku cyberloafing berbasis  pada penggunaan  teknologi  elektronik  dan  internet  (Sarıtepeci  &  Sert,  2021).  Selain  itu,  sebagian  besar  penelitian cyberloafing yang ada di lingkungan pendidikan sebagian besar masih dilakukan di negara barat (Wu et al., 2020), sehingga perlu dikaji lebih jauh pada budaya timur khususnya Indonesia.
Instrumen  dasar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  skala cyberloafing mahasiswa  yang dikembangkan oleh Saritepeci dan Sert (Sarıtepeci & Sert, 2021). Skala tersebut dirumuskan dari kajian literatur dan skala – skala cyberloafing yang telah dikembangkan sebelumnya (Akbulut et al., 2016; Blanchard & Henle, 2008a; Kian Yeik, 2018). Secara khusus, skala cyberloafing mahasiswa ini banyak merujuk pada Cyberloafing Scale yang dikembangkan oleh Akbulut dan Smartphone Cyberloafing Scale in Classes yang dikembangan oleh Polat (Akbulut et al., 2016). Skala cyberloafing mahasiswa yang dikembangkan oleh Saritepeci & Sert ini terdiri dari tiga indikator meliputi social purpose cyberloafing , gaming purpose cyberloafing, dan academic cyberloafing. Peneliti telah mendapatkan izin dari pengembang skala cyberloafing pada mahasiswa tersebut sebelum melakukan analisis faktor konfirmatori pada konteks Indonesia.
Social cyberloafing purpose merupakan bagian substansial dari aktivitas cyberloafing yang dilakukan pada konteks pendidikan. Dengan kata lain, penggunaan internet untuk bersosialisasi merupakan bentuk cyberloafing yang paling umum dijumpai dalam proses pembelajaran (Sarıtepeci & Sert, 2021). Faktor sosial yang dimaksud di sini berkaitan erat dengan jaringan relasi dalam kehidupan nyata dan maya individu (Wu et al., 2020). Contoh
perilaku cyberloafing dengan  tujuan  sosial  adalah  mengunjungi  jejaring  sosial  atau  komunitas  virtual,  berbagi informasi  di  media  sosial,  memperbarui  status,  menyukai  serta  mengomentari  kiriman  di  media  sosial. Cyberloafing dengan tujuan sosial secara signifikan berdampak pada penurunan efisiensi dan performa akademik (Kalaycı, 2010).
Gaming  purpose  cyberloafing merupakan  bentuk  perilaku  lain  yang  sering  dijumpai  pada  konteks pendidikan.  Bermain  gim  merupakan  salah  satu  aktifitas  atau  kegiatan  yang  sangat  digemari  oleh  remaja  saat menggunakan internet (Frischa, M.Y, 2013). Gim digital yang menarik di kalangan remaja dan kemudahan akses yang  diberikan  berpotensi  menimbulkan  kecanduan  gim  akibat  bermain  dalam  waktu  yang  lama  dan  tidak terkontrol (Lemmens et al., 2009). Dengan meningkatnya kecanduan remaja pada gim digital, cyberloafing dengan tujuan bermain di lingkungan pendidikan pun juga meningkat (Tanrıverdi & Karaca, 2018). Hal tersebut secara signifikan juga berdampak pada penurunan efisiensi dan performa akademik (Sarıtepeci & Sert, 2021).
Cyberloafing pada  konteks  pendidikan  tidak  hanya  terbatas  pada  perilaku  yang  tidak  relevan  dengan kegiatan belajar mengajar, seperti social cyberloafing purpose atau gaming purpose cyberloafing . Mahasiswa juga menunjukkan perilaku penggunaan internet untuk mengakses konten yang terkait dengan pengembangan diri atau mengerjakan  tugas  perkuliahan  yang  lain  (Blanchard  &  Henle,  2008b).  Hal  tersebut  disebut  sebagai academic cyberloafing purpose .

## 2. Metode Penelitian

## Partisipan
Penelitian ini melibatkan partisipan yang lebih dari 100 atau lima kali jumlah aitem yang dianalisis dapat dilakukan sebagai upaya untuk mendapatkan data yang valid dalam analisis faktor (O’Rourke & Hatcher, 2013). Menurut beberapa pendapat, minimal sampel yang digunakan adalah 100 (Hair et al., 2010) dan ukuran sampel 50 sangat buruk, 100 buruk, 200 adil, 300 baik, 500 sangat baik, dan 1000 atau lebih sangat baik  (Comrey & Lee, 2013). Berdasarkan beberapa pendapat tersebut, maka besar sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 506  mahasiswa  yang  memiliki  pengalaman  pembelajaran  secara  online/daring.  Ukuran  sampel  telah  dinilai memenuhi kecukupan sampel untuk mendapatkan data yang valid dan model yang fit.

## Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisis faktor untuk membuktikan dan melakukan verifikasi sejumlah faktor yang mendasari variabel penelitian. Analisis faktor yang digunakan adalah analisis faktor konfirmatori (CFA). CFA digunakan untuk mempelajari model pengukuran dan mengidentifikasi hubungan  antara  dimensi,  indikator  dan  aitem  (Brown,  2012).  CFA  memiliki  kelebihan  dapat  mengetahui hubungan  antara  variabel  laten  dengan  variabel  teramati  secara  lebih  detil  (Amalia,  2019).  Kecocokan  model dalam  analisis  faktor  dipengaruhi  oleh  kecukupan  sampel  yang  digunakan,  oleh  karena  itu  diperlukan pertimbangan dalam penggunaan kecukupan sampel (Yadama & Pandey, 1995).

## Instrumen
Variabel yang diteliti dalam penelitian ini adalah cyberloafing yang difokuskan pada mahasiswa. Variabel diukur  dengan  tiga  indikator  dan  20  aitem.  Ketiga  indikator  tersebut  meliputi social  purpose  cyberloafing , academic  cyberloafing ,  dan gaming  purpose  cyberloafing .  Kemudian,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan menyebarkan kuesioner kepada partisipan. Dan untuk mengklasifikasikan tingkat respon digunakan skala likert yang  terdiri  dari  lima  kategori,  yaitu  "1=  Tidak  pernah",  "2=  Jarang",  "3=  Kadang-kadang",  "4=  Sering",  "5= Selalu". Tabel 1 di bawah menjelaskan sebaran indikator dan aitem pengukuran.

## Tabel 1. Sebaran Indikator dan Aitem Pengukuran
Indikator Aitem Pengukuran Kode Cyberloafing dengan tujuan sosial Saya mengecek notifikasi di media sosial saya (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, dll) selama perkuliahan daring CTS1 Saya menyukai dan mengomentari postingan media sosial (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, dll) selama perkuliahan daring CTS3 Saya memeriksa aplikasi pesan online instan (WhatsApp, Messenger, dll.) selama perkuliahan daring CTS5 Saya menelusuri postingan pada media sosial (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, dll) selama perkuliahan daring CTS7 Saya menjelajahi profil media sosial teman saya (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, dll) selama perkuliahan daring CTS9 Saya mengirim pesan melalui aplikasi pesan online instan (WhatsApp, Messenger, dll) selama perkuliahan daring CTS11 Saya mengunggah postingan di media sosial (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, WhatsApp dll) selama perkuliahan daring CTS13 Saya membagikan teks, foto, video dan lain - lain di media sosial (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, dll) selama perkuliahan daring CTS15 Saya mengambil swafoto atau selfie selama perkuliahan daring CTS17 Cyberloafing akademis Saya membaca teks digital tentang masalah yang dibahas dalam kelas selama perkuliahan daring * CA4 Saya menonton video tentang topik yang dibahas dalam kelas selama perkuliahan daring * CA6 Saya mencoba menemukan jawaban atas pertanyaan yang diajukan selama kelas di internet selama perkuliahan daring * CA10 Saya menyelesaikan urusan organisasi secara daring ketika perkuliahan daring sedang berlangsung CA12 Saya berpartisipasi dalam lomba secara daring di waktu bersamaan dengan perkuliahan daring berlangsung CA14 Sembari berkuliah daring, saya juga melakukan pekerjaan sampingan secara daring (Contohnya: memberikan tutorial/les, dll) CA16 Saya mengikuti webinar ketika perkuliahan daring berlangsung CA18 Saya menggunakan smartphone, tablet PC, atau komputer untuk mempelajari pelajaran yang berbeda atau topik lain yang menarik selama perkuliahan daring CA19 Cyberloafing dengan tujuan bermain Saya mengunduh aplikasi game selama perkuliahan daring CTB2 Saya memainkan game digital (candy crush, angry bird, game arcade, dll.) yang tidak memerlukan koneksi internet selama perkuliahan daring CTB8 Saya memainkan game (Fortnite, PubG, Minecraft, dll.) yang dapat dimainkan lebih dari satu orang internet selama perkuliahan daring CTB20 Keterangan: * = faktor loading tidak memenuhi kriteria

## Analisis Statistik
Data dianalisis menggunakan software JASP 16.4. Indikator dikatakan dapat mengukur variabel laten jika memiliki koefisien loading factor > 0,4 (Prudon, 2015). Untuk menguji dan membuktikan kesesuaian antara data empiris  dengan  model  teoritis  yang  dirancang,  maka  dilakukan  uji goodness  of  fit  model .  Penelitian  ini menggunakan indikator kecocokan model sebagai berikut.
Tabel 2. Indikator Goodness of Fit Model Goodness of Fit Index
Threshold
p-value CFI TLI RMSEA
SRMR
> 0.05 > 0.95 great; > 0.90 traditional; > 0.80 sometimes permissible > 0.90
< 0.08 < 0. 09
GFI
> 0.95
(Hu & Bentler,1999)

## 3. Hasil dan Diskusi
Hasil  analisis  CFA  awal  pada  variabel cyberloafing disajikan  pada  Tabel  3  yang  menunjukkan  bahwa,  secara umum model pengukuran masih belum fit . Nilai parameter fit p-value , CFI, TLI, RMSEA, SRMR, dan GFI masih belum sesuai dengan kriteria yang ditetapkan. Model cyberloafing dan loading factor masing-masing aitem dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 3. Hasil Parameter Ketepatan Model Cyberloafing Awal Goodness of Fit Index Output Kriteria Keterangan p-value CFI TLI RMSEA SRMR GFI < 0.001 0.902 0.888 0.073 0.056 0.872 > 0.05 > 0.95 > 0.90 < 0.08 < 0.09 > 0.95 Tidak fit Tidak fit Tidak fit Fit Fit Tidak fit
Gambar 1. Model Pengukuran Awal Cyberloafing
Berdasarkan output di atas, dilakukan modifikasi terhadap model untuk memperoleh model yang lebih baik. Modifikasi model dilakukan dengan cara menghapus aitem yang memiliki loading factor < 0.5. Dari analisis model awal diketahui bahwa terdapat 3 aitem yang memiliki loading factor < 0.5. Kemudian, dilakukan kovarians error antara aitem CTS5 dan CTS11. Hasil modifikasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Pada model final terlihat Chi-Square p-value masih menunjukkan < 0.05, namun dapat diabaikan karena Chi-Square sensitif  terhadap  jumlah  sampel.  Nilai  CFI,  TLI,  RMSEA,  SRMS,  dan  GFI  sudah  sesuai  dengan kriteria yang ditetapkan untuk memperoleh model fit . Dengan demikian, model final telah fit , artinya model yang diusulkan fit dengan data empiris. Model lengkap dan loading factor masing-masing aitem pada model final dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 4. Hasil Parameter Ketepatan Model Cyberloafing Awal Goodness of Fit Index Output Kriteria Keterangan p-value CFI TLI RMSEA SRMR GFI < 0.001 0.938 0.927 0.069 0.046 0.904 > 0.05 > 0.95 > 0.90 < 0.08 < 0.09 > 0.95 Tidak fit Fit Fit Fit Fit Fit
Gambar 2. Model Pengukuran Final Cyberloafing
Setelah  dilakukan  pengujian  model  dan  analisis  muatan  faktor,  selanjutnya  dilakukan  uji  reliabilitas. Reliabilitas adalah penilaian tingkat konsistensi internal antara berbagai pengukuran suatu  variable (Hair et al., 2010).  Uji  reliabilitas  dalam  analisis  CFA  meliputi construct  reliability (CR)  dan average  variance  extracted (AVE).  Nilai CR ≥ 0,70 termasuk good reliabily dan nilai AVE yang direkomendasikan adalah ≥ 0,50.
Tabel 5. Nilai CR dan AVE
Indikator λ Error λ 2 CR AVE Cyberloafing dengan tujuan sosial CTS1 CTS3 CTS5 CTS7 CTS9 CTS11 CTS13 CTS15 CTS17 0,67 0,79 0,55 0,74 0,81 0,56 0,82 0,78 0,71 0,55 0,37 0,70 0,45 0,35 0,68 0,34 0,49 0,50 0,45 0,63 0,29 0,55 0,65 0,32 0,66 0,61 0,49 0,90 0,51 Cyberloafing akademis CA12 CA14 CA16 0,76 0,81 0,72 0,42 0,35 0,48 0,58 0,65 0,52 0,86 0,55
CA18 CA19 0,78 0,61 0,39 0,63 0,60 0,37 Cyberloafing dengan tujuan bermain CTB2 CTB8 CTB20 0,74 0,59 0,73 0,45 0,65 0,47 0,55 0,35 0,53 0,73 0,50
Berdasarkan  data  pada  Tabel  5  diketahui  bahwa  semua  faktor  dalam  skala cyberloafing dengan  17  aitem memiliki reliabilitas yang baik.

## 4. Pembahasan
Penelitian ini telah menguji dan membuktikan tiga indikator dalam mengukur cyberloafing pada mahasiswa yaitu cyberloafing dengan tujuan sosial , cyberloafing akademis, dan cyberloafing dengan tujuan bermain. Pada indikator pertama yang diwakili oleh sembilan aitem menunjukkan bahwa aitem CTS9 dan CTS13 memberikan kontribusi terbesar. Butir ini berkaitan dengan penggunaan media sosial sebagai bentuk aktivitas cyberloafing yang dilakukan mahasiswa. Invasi teknologi secara masif, khususnya pada masa pandemi, memunculnya berbagai fenomena baru dalam  kehidupan  mahasiswa,  termasuk  meningkatnya  prevalensi  penggunaan  sosial  media  pada  mahasiswa (Charoensukmongkol, 2014). Atau dengan kata lain, perilaku cyberloafing yang dominan pada mahasiswa adalah mengunjungi media sosial.
Pada  indikator  kedua  yang  diwakili  oleh  lima  aitem  menunjukkan  bahwa  aitem  CA14  memberikan konstribusi  terbesar.  Butir  ini  berkaitan  dengan  bentuk  aktivitas cyberloafing akademik  mahasiswa,  yaitu mengikuti perlombaan daring sembari berkuliah. Antusiasme mahasiswa dalam mengikuti perlombaan daring bisa disebabhkan oleh sistem Pendidikan tinggi Indonesia dimana terdapat aturan yang mengharuskan setiap perguruan tinggi memberikan sertifikat kompetensi mahasiswa untuk menerangkan pencapaian akademik serta kualifikasi mahasiswa  (Peraturan  Menteri  Pendidikan  Dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia  Tentang  Ijazah,  Sertifikat Kompetensi Dan Sertifikat Profesi Pendidikan Tinggi, 2014).
Sedangkan  pada  indikator  ketiga  yang  diwakili  oleh  tiga  aitem  menunjukkan  bahwa  aitem  CTB2  dan CTB20 memberikan kontribusi terbesar. Butir ini berkaitan dengan cyberloafing dengan tujuan untuk bermain. Mahasiswa  menyukai  permainan game yang  terintegrasi  dengan  jaringan  internet  yang  memungkinkan  mereka berinteraksi secara langsung. Hal tersebut sesuai dengan hasil penelitian yang menyatakan bahwa game, khususnya game daring, merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari aktivitas waktu luang anak dan remaja dewasa ini (Kuss & Griffiths, 2012).
Berdasarkan sudut pandang pengukuran, hasil temuan ini menunjukkan bahwa semua loading factor pada setiap indikator memiliki nilai ≥ 0,4. Hal ini menunjukkan bahwa keseluruhan 17 aitem dalam model pengukuran cyberloafing pada mahasiswa memiliki signifikansi dalam mengukur variabel latennya. Dengan demikian, skala cyberloafing mahasiswa ini tidak memiliki kesenjangan budaya yang signifikan ketika diterapkan pada konteks Indonesia.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  indikator  variabel cyberloafing mahasiswa menunjukkan bahwa semua factor loading berpengaruh signifikan terhadap variabel laten dalam analisis faktor. Model cyberloading dengan  17  aitem  telah  memenuhi  kriteria goodness  of  fit  model dan  memiliki  reliabilitas konstrak  yang  baik.  Dengan  demikian,  skala cyberloafing mahasiswa  ini  dapat  digunakan  untuk  mengukur cyberloafing pada mahasiswa.
Namun  demikian,  perbaikan  dan  pengembangan  skala cyberloafing mahasiswa  masih  perlu  terus dilakukan  agar  semakin  valid  dan  reliabel  untuk  digunakan.  Disarankan  pula  untuk  menggeneralisasikan penggunaan instrumen pada subjek yang lebih luas untuk penelitian selanjutnya.

## 6. Referensi
Abidah,  A.,  Hidaayatullaah,  H.  N.,  Simamora,  R.  M.,  Fehabutar,  D.,  &  Mutakinati,  L.  (2020).  The  Impact  of Covid-19  to  Indonesian  Education  and  Its  Relation  to  the  Philosophy  of  “Merdeka  Belajar.” Studies  in Philosophy of Science and Education (SiPoSE) , 1 (1), 38–49. http://scie-journal.com/index.php/SiPoSE Akbulut, Y., Dursun, Ö. Ö., Dönmez, O., & Şahin, Y. L. (2016). In search of a measure to investigate cyberloafing in educational settings.
Computers in Human Behavior , 55 , 616–625.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.002 Amalia, E. (2019). Good governance for zakat institutions in Indonesia: A Confirmatory factor analysis. Pertanika Journal Social Sciences & Humanities , 27 (3), 1815–1827.
Anam,  K.  (2022,  September  24).  Pandemi  Covid-19  Sudah  Berakhir?  Kemenkes  Beberkan  Faktanya. CNBC Indonesia . Andreassen, C. S., Torsheim, T., & Pallesen, S. (2014). Predictors of Use of Social Network Sites at Work  - A Specific  Type  of  Cyberloafing. Journal  of  Computer-Mediated  Communication , 19 (4),  906–921. https://doi.org/10.1111/jcc4.12085
Barron Rodriguez, M., Cobo, C., Muñoz-Najar, A., Iñaki, ;, & Ciarrusta, S. (2020). multi-country lessons remote learning  during  the global  school  lockdown:  Global  Education  and  Technology  Team Education  Global Practice, World Bank Group Rights and Permissions . www.worldbank.org
Baturay,  M.  H.,  &  Toker,  S. (2015).  An  investigation  of  the  impact  of  demographics  on  cyberloafing from  an educational setting angle. Computers
in Human Behavior , 50 , 358–366.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.081
Blanchard, A. L., & Henle, C. A. (2008a). Correlates of different forms of cyberloafing: The role of norms and external locus of control. Computers in Human Behavior , 24 (3), 1067–1084. https://doi.org/10.1016/j.chb.2007.03.008
Blanchard, A. L., & Henle, C. A. (2008b). Correlates of different forms of cyberloafing: The role of norms and external locus of control. Computers in Human Behavior , 24 (3), 1067–1084. https://doi.org/10.1016/j.chb.2007.03.008
Bogdandy, B., Tamas, J., & Toth, Z. (2020). Digital Transformation in Education during COVID-19: a Case Study. 2020  11th  IEEE  International  Conference  on  Cognitive  Infocommunications  (CogInfoCom) ,  000173– 000178. https://doi.org/10.1109/CogInfoCom50765.2020.9237840
Brooks, S. K., Webster, R. K., Smith, L. E., Woodland, L., Wessely, S., Greenberg, N., & Rubin, G. J. (2020). The psychological impact of quarantine and how to reduce it: rapid review of the evidence. In The Lancet (Vol. 395, Issue 10227, pp. 912–920). Lancet Publishing Group. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30460-8 Brown, T. A. , & M. M. T. (2012). Confirmatory factor analysis. Handbook of structural equation modelling . The Guilford Press.
Charoensukmongkol,  P.  (2014).  Effects  of  support  and  job  demands  on  social  media  use  and  work  outcomes.
Computers in Human Behavior , 36 , 340–349. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.03.061
Comrey, A. L., & Lee, H. B. (2013). A first course in factor analysis . Psychology Press.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis Seventh Edition . Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey.
Hardiantoro, A. (2022, September 15). WHO Sebut Akhir Pandemi Covid-19 Sudah Di Depan Mata, Kapan Status Itu Akan Dicabut? Kompas.Com . Heflin, H., Shewmaker, J., & Nguyen, J. (2017). Impact of mobile technology on student attitudes, engagement, and learning. Computers & Education , 107 , 91–99. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.01.006 Indrawati, B.  (2020). Tantangan Dan Peluang Pendidikan Tinggi  Dalam Masa Dan Pasca Pandemi Covid-19 .
Jurnal Kajian Ilmiah (JKI) , 1 (1), 39–48. Kalaycı,  E.  (2010). The  Investigation  of  Relationship  Between  Cyberloafing  and  Self-Regulated  Learning Strategies Among Undergraduate Students [Unpublished Master Thesis]. Hacettepe University. Karaoğlan Yılmaz, F. G., Yılmaz, R., Öztürk, H. T., Sezer, B., & Karademir, T. (2015). Cyberloafing as a barrier to  the  successful  integration  of  information  and  communication  technologies  into  teaching  and  learning environments. Computers in Human Behavior , 45 , 290–298. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.023
Peraturan Menteri Pendidikan Dan Kebudayaan Republik Indonesia Tentang Ijazah, Sertifikat Kompetensi Dan Sertifikat Profesi Pendidikan Tinggi, Pub. L. No. 81, Kementerian Pendidikan Dan Kebudayaan (2014).
Kian Yeik, K. (2018). Cyberloafing of ICT Workers in Malaysia View project . http://www.pertanika.upm.edu.my/ Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2012). Online gaming addiction in children and adolescents: A review of empirical research. Journal of Behavioral Addictions , 1 (1), 3–22. https://doi.org/10.1556/JBA.1.2012.1.1
Lemmens, J. S., Valkenburg, P. M., & Peter, J. (2009). Development and Validation of a Game Addiction Scale for Adolescents. Media Psychology , 12 (1), 77–95. https://doi.org/10.1080/15213260802669458 Lim, V. K. G. (2002). The IT way of loafing on the job: Cyberloafing, neutralizing and organizational justice.
Journal of Organizational Behavior , 23 (5), 675–694. https://doi.org/10.1002/job.161
Maharani, T. (2020, July). Mendikbud: Setelah Pandemi Covid-19, Pembelajaran Jarak Jauh Akan Permanen . https://nasional.kompas.com/read/2020/07/02/14445511/mendikbud-setelah-pandemi-covid-19- pembelajaran-jarak-jauh-akan-permanen
O’Rourke, N., & Hatcher, L. (2013). A step-by-step approach to using SAS® for factor analysis and structural equation modeling . SAS Institute Inc. Prudon,  P.  (2015).  Confirmatory  Factor  Analysis  as  a  Tool  in  Research  Using  Questionnaires:  A  Critique,. Comprehensive Psychology , 4 , 03.CP.4.10. https://doi.org/10.2466/03.CP.4.10 Ravizza, S. M., Uitvlugt, M. G., & Fenn, K. M. (2017). Logged In and Zoned Out. Psychological Science , 28 (2), 171–180. https://doi.org/10.1177/0956797616677314
Rukmini,  E.  &  I.  M.  M.  W.  (2020,  May  12). Riset:  Online  Learning  Sebagai  Masa  Depan  Pendidikan  Tinggi Indonesia Selepas Pandemi . The Conversation. Sarıtepeci,  M.,  &  Sert,  U.  (2021).  Cyberloafing  Level  of  University  Students:  A  Scale  Development  Study.
Research on Education and Psychology , 5 (1), 41–52.
https://dergipark.org.tr/en/pub/rep/issue/63330/919481
Taneja, A., Fiore, V., & Fischer, B. (2015). Cyber-slacking in the classroom: Potential for digital distraction in the new age. Computers & Education , 82 , 141–151. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2014.11.009 Tanrıverdi, Ö., & Karaca, F. (2018). Investigating the Relationships between Adolescents’ Levels of Cognitive Absorption  and  Cyberloafing Activities  according  to  Demographic  Characteristics. Addicta:  The  Turkish Journal on Addictions , 5 (2). https://doi.org/10.15805/addicta.2018.5.2.0052
Vargo,  D.,  Zhu,  L.,  Benwell,  B.,  &  Yan,  Z.  (2021).  Digital  technology  use  during  <scp>COVID</scp>  ‐19 pandemic:  A  rapid  review. Human  Behavior  and  Emerging  Technologies , 3 (1),  13–24. https://doi.org/10.1002/hbe2.242
Vitak, J., Crouse, J., & LaRose, R. (2011). Personal Internet use at work: Understanding cyberslacking. Computers in Human Behavior , 27 (5), 1751–1759. https://doi.org/10.1016/j.chb.2011.03.002
Wu,  J.,  Mei,  W.,  &  Ugrin,  J.  C.  (2018).  Student  Cyberloafing  In  and  Out  of  the  Classroom  in  China  and  the Relationship with Student Performance. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking , 21 (3), 199– 204. https://doi.org/10.1089/cyber.2017.0397
Wu, J., Mei, W., Ugrin, J., Liu, L., & Wang, F. (2020). Curvilinear performance effects of social cyberloafing out of class: the mediating role as a recovery experience. Information Technology & People , 34 (2), 581–598. https://doi.org/10.1108/ITP-03-2019-0105
Yadama, G. N., & Pandey, S. (1995). Effect of Sample Size on Goodness-Fit of-Fit Indices in Structural Equation Models. Journal of Social Service Research , 20 (3–4), 49–70. https://doi.org/10.1300/J079v20n03_03 Zhong, J., Chen, Y., Yan, J., & Luo, J. (2022). The mixed blessing of cyberloafing on innovation performance during the COVID-19 pandemic. Computers in Human
Behavior , 126 , 106982.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106982