## KEPERCAYAAN DAN KOMITMEN PADA RELASI DEKAT

## Tabah Aris Nurjaman
Program Studi Psikologi, Fakultas Bisnis & Humaniora, Universitas Teknologi Yogyakarta
E‐mail: tabah.aris@staff.uty.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan memprediksi kepercayaan dan komitmen pada relasi dekat dalam dua  tahap  studi.  Studi  1  dilakukan  untuk  menguji  jalur  antara  penyesuaian,  dependensi,  kepercayaan,  dan komitmen pada relasi dekat dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Studi 2 dilakukan untuk memprediksi  tingkat  kepercayaan  dan  tingkat  komitmen  dengan  menambah  jenis  kelamin  dan  jenis  relasi sebagai  prediktor  dengan  implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  model Multilayer  Perceptron (MLP),  yang dilakukan  dalam  27  percobaan  (3 hidden  layer x  3 learning  rate x  3 epoch )  untuk  masing‐masing  tingkat kepercayaan dan tingkat komitmen. Studi 1 dan Studi 2 dilakukan terhadap 417 responden (103 pria, 314 wanita; 97 pacaran, 320 persahabatan). Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner adaptasi Revised Dyadic Adjustment Scale (11 aitem; α = 0,78), Investment Model Scale (15 aitem; α dependensi = 0,886; α komitmen = 0,933),  dan Trust  in  Close  Relationship  Scale (13  aitem;  α  =  0,917) . Hasil  Studi  1  menunjukkan  pengaruh penyesuaian  dan  dependensi  terhadap  kepercayaan;  serta  pengaruh  dependensi  dan  kepercayaan  terhadap komitmen  pada  relasi  dekat.  Hasil  studi  2  menunjukkan  model  JST  terbaik  untuk  memprediksi  tingkat kepercayaan ialah dengan konfigurasi 4 hidden layer units, 0,75 learning rate, dan 1000 epochs dengan tingkat akurasi  sebesar  75,85%;  sementara,  model  JST  terbaik  untuk  memprediksi  tingkat  komitmen  ialah  dengan konfigurasi 4 hidden layer units, 0,75 learning rate, dan 2500 epochs dengan tingkat akurasi sebesar 79,95%.
Kata kunci: kepercayaan, komitmen, relasi dekat.

## TRUST AND COMMITMENT IN CLOSE RELATIONSHIPS

## Abstract
This research aimed to examine and predict trust and commitment in close relationships under two studies. Study 1 examined the path of adjustment, dependence, trust, and commitment in close relationships using Structural Equation Modeling (SEM). Study 2 was conducted to predict trust and commitment levels by adding gender and type of relationships as predictors by implementing Artificial Neural Network (ANN) with Multilayer Perceptron (MLP) model, which was conducted in 27 experiments (3 hidden layers x 3 learning levels x 3 epochs) for each both trust and commitment level. Study 1 and Study 2 were conducted on 417 respondents (103 male, 314 female, 97 dating, 320 friendships). Data collection was carried out using the adaptation questionnaire of the Revised Dyadic Adjustment Scale (11 items; α = 0.78), Investment Model Scale (15 items; α dependence = 0,886; α commitment = 0,933), and Trust in Close Relationship Scale (13 items; α = 0.917). The result of Study 1 showed the effect of adjustment  and  dependence  on  trust;  and  the  effect  of  dependence  and  trust  on  commitment  in  close relationships.  The  result  of  Study  2  showed  that  the  best  ANN  model  to  predict  trust  level  is  by  using  the configuration of 4 hidden layer units, 0.75 learning rates, and 1000 epochs with an accuracy rate of 75.85%; while the best ANN model to predict commitment level is by the configuration of 4 hidden layer units, 0.75 learning rates, and 2500 epochs with an accuracy rate of 79.95%.
Keywords: trust, commitment, close relationships.

## Pendahuluan
Membangun relasi dekat memberi banyak manfaat biopsikologis bagi individu dalam jangka waktu  yang  panjang  (Pietromonaco  &  Collins,  2017).  Meskipun  relasi  dekat  bersifat  komunal  yang dibangun atas dasar ketulusan (Faturochman & Nurjaman, 2018), namun tidak serta merta diperoleh individu tanpa risiko dan biaya psikologis yang harus dibayar individu dalam mempertahankan relasi dekatnya. Misalnya, risiko pencederaan kepercayaan pada persahabatan (Anatassia & Faturochman, 2017); dan biaya psikologis yang berupa availabilitas individu untuk mendistribusikan bantuan ketika dibutuhkan oleh pasangan relasi (Nurjaman, 2016). Volume risiko dan biaya psikologis ini cenderung akan semakin besar seiring muncul dan menguatnya interdependensi relasional, yang dapat ditandai dengan adanya kepercayaan dan komitmen (Kelley dkk., 2003).
Relasi dekat, kepercayaan mengindikasikan adanya kedekatan, kenyamanan, dan keterbukaan antar pasangan relasi yang berpotensi menimbulkan risiko fungsional ( e.g. jarang membantu), risiko struktural  ( e.g. mencari  pasangan  relasi  lain),  dan  risiko  parsial  yang  ditandai  dengan  melemahnya derajat  kedekatan  dan  kenyamanan  (Nurjaman,  2016).  Kepercayaan  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh atribut personal‐relasional seperti integritas (Rahmanawati dkk., 2020), seperti integritas (Firmansyah dkk.,  2019)  dan  tanggungjawab  (Zeng  &  Xia,  2019),  melainkan  juga  dipengaruhi  oleh  kepuasan relasional  (Liang,  Choi,  &  Joppe,  2018;  Ling,  2015),  yang  tidak  lain  merupakan  salah  satu  basis dependensi  pada  relasi  dekat,  di  samping  ukuran  investasi  dan  kualitas  relasi  alternatif  (Rusbult, Agnew, & Arriaga, 2012).
Sama halnya dengan kepercayaan, komitmen juga berperan penting pada sebuah relasi dekat. Bagaimana  tidak,  komitmen  dapat  menjadi  jaminan  psikologis  akan  keberlangsungkan  relasi  dalam jangka waktu yang lama (Rusbult dkk., 2012). Dengan komitmen, individu memperoleh konsekuensi afektif, kognitif, perilaku, dan motivasional yang menguntungkan bagi individu, seperti merasa dihargai oleh  pasangan  relasi  (Agnew  &  Vanderdrift,  2018).  Tinggi‐rendahnya  komitmen  pada  suatu  relasi dideterminasi oleh berbagai faktor, di antaranya kepercayaan (Abdullah & Musa, 2014; Bricci, Fragata, & Antunes, 2016), persepsi dan dukungan sosial  (Morrison & Komarraju, 2015), serta dependensi yang terdiri  dari  kepuasan  relasional,  kualitas  relasi  alternatif,  dan  ukuran  investasi  (Chow  &  Tan,  2013; Rusbult dkk, 2012; Tran dkk., 2019).
Komitmen  dideterminasi  oleh  tingginya  kepuasan  relasional,  buruknya  kualitas  relasi alternatif, dan tingginya volume investasi pada suatu relasi dekat. Ketiga konstruk tersebut tidak lain merupakan  basis  dari  level  dependensi  individu  terhadap  pasangan  relasi  atau  relasi  itu  sendiri (Rusbult  dkk.,  2012).  Model  ini  telah  banyak  diuji  dan  dikembangkan  oleh  riset‐riset  lebih  baru. Misalnya,  Lemay  (2016)  menemukan  bahwa  komitmen  tidak  hanya  diprediksi  oleh  ketiga  artibut dependensi tersebut, melainkan juga oleh ramalan kepuasan relasional di masa depan. Lebih lanjut Tran  dan  kawan‐kawan  (2019)  berhasil  mengidentifikasi  bahwa  kepuasan  mengungguli  ukuran investasi dan kualitas relasi alternatif dalam memprediksi komitmen relasional.
Riset  tentang  kepercayaan  dan  komitmen  pada  relasi  dekat  memang  telah  dilakukan  dua dekade  lalu  oleh  Wieselquist,  Rusbult,  Foster,  dan  Agnew,  (1999),  namun  mereka  menjadikan kepercayaan  sebagai  prediktor  terhadap  level  dependensi  yang  kemudian  mendeterminasi  level komitmen.  Di  samping  perlunya  rekontekstualisasi  waktu  mengingat  telah  lamanya  studi  tersebut, model regresi yang diujikan juga berbeda dengan penelitian ini  yang justru menjadikan dependensi sebagai  prediktor  dari  kepercayaan.  Pada  tataran  lainnya,  penelitian  menambahkan  penyesuaian dyadic sebagai  prediktor  kepercayaan  dan  dependensi.  Berbeda  dari  riset‐riset  terdahulu,  yang
umumnya  mengkaji  penyesuian dyadic pada  konteks  klinis,  seperti posttraumatic veteran  perang (Lahav  dkk.,  2017), coping pasien  kanker  (Karan  dkk.,  2016),  atau  penyakit  yang  mengamcam kehidupan  (Fife  dkk.,  2013).  Padahal,  penyesuaian dyadic cukup  mendeterminasi  perilaku  individu terhadap relasi dekatnya, seperti mampu menjaga autonimi pada relasi dekatnya dan tetap tenang ketika terjadi konflik relasional (Lampis dkk., 2018). Pada tataran analisis, implementasi jaringan saraf tiruan  (JST)  yang  sarat machine  learning tidak  banyak  ditemui  pada  riset‐riset  psikologis,  padahal model JST memiliki taraf akurasi lebih baik jika dibandingkan dengan regresi logistik ( cf. Pourshahriar, 2012).
Berdasarkan  landasan  teoretis  dan  diskusi  beberapa  bukti  empiris,  maka  hipotesis  yang diajukan pada penelitian ini adalah model pengaruh penyesuaian dyadic terhadap dependensi (H1) dan kepercayaan (H2); model pengaruh dependensi terhadap kepercayaan (H3) dan komitmen (H4); dan model pengaruh kepercayaan terhadap komitmen (H5) pada relasi dekat.

## STUDI 1 Metode Penelitian
Responden  penelitian  merupakan  mahasiswa  di  Yogyakarta.  Jumlah  responden  yang  mengisi kuesioner  berjumlah  417  orang,  yang  terdiri  dari  103  pria  dan  314  wanita;  97  pacaran;  320 persahabatan. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner adaptasi Revised Dyadic Adjustment Scale (11 aitem; α = 0,78), Investment Model Scale (15 aitem; α dependensi = 0,886; α komitmen = 0,933), dan Trust in Close Relationship Scale (13 aitem; α = 0,917), yang dilakukan secara tatap muka untuk administrasi dan secara online dengan google‐form untuk pengisian skala. Skala Revised Dyadic Adjustment Scale (R‐DAS) terdiri dari tiga aspek, yaitu kohesivitas, kepuasan, dan konsensus. Tiga aitem pada aspek kepuasan tidak valid ( r < 0,25) dan tidak digunakan, sehingga terjadi peningkatan koefisien Cronbach’s α dari 0,675 menjadi 0,78. Skala dependensi diadaptasi dari Investment Model Scale (IMS), yang terdiri  dari aspek kepuasan, kualitas relasi alternatif, dan ukuran investasi. Seluruh aitem dari aspek kualitas relasi alternatif tidak valid ( r < 0,25) dan tidak digunakan, sehingga terjadi peningkatan koefisien Cronbach’s α dari 0,73 menjadi 0,886. Skala Trust in Close Relationship Scale terdiri dari tiga aspek, yaitu  prediktabilitas,  dependabilitas, dan keyakinan.  Empat aitem pada aspek prediktabilitas tidak valid ( r < 0,25) dan tidak digunakan, sehingga terjadi peningkatan koefisien Cronbach’s α dari 0,854 menjadi 0,917. Adapun pada skala komitmen yang diadaptasi dari IMS, terdapat dua aitem tidak valid ( r < 0,25) dan tidak digunakan, sehingga terjadi peningkatan koefisien Cronbach’s α dari 0,803 menjadi 0,933. Seluruh kuesioner menggunakan skala Likert, dari interval 1‐4, yang diartikan 1 sebagai ‘sangat tidak sesuai’, 2 sebagai ‘tidak sesuai’, 3 sebagai ‘sesuai’, serta 4 sebagai ‘sangat sesuai’.

## Hasil Penelitian
Hasil analisis jalur menunjukkan seluruh model hipotesis terbukti secara signifikan ( p < 0,001). Dari hasil pengujian diperoleh nilai chi‐squares sebesar 0,464 ( p > 0,05); nilai GFI sebesar 0,999 (GFI > 0,90); dan nilai AGFI sebesar 0,994 (AGFI > 0,90), yang artinya analisis model yang menunjukkan hasil uji  fit  memenuhi  kriteria.  Gambar  1  menunjukkan  koefisien  regresi  terstandarisasi.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penyesuaian dyadic mempengaruhi  dependensi  (H1)  sebesar  0,5  dan mempengaruhi kepercayaan (H2) sebesar 0,27. Dependensi mempengaruhi kepercayaan (H3) sebesar 0,421 dan komitmen (H4) sebesar 0,374. Adapun kepercayaan mempengaruhi komitmen (H5) sebesar 0,42.
Berdasarkan  Tabel  1  pada  koefisien  regresi  tidak  terstandarisasi  dapat  disimpulkan  bahwa model pengaruh penyesuaian terhadap kepercayaan menunjukkan efek total paling besar daripada yang lain, namun mengindikasikan adanyan efek tidak langsung sebesar 0,284; serta, model pengaruh penyesuaian  terhadap  dependensi  menunjukkan  nilai  efek  langsung  paling  besar  daripada  yang lainnya.  Adapun  efek  langsung  dengan  bobot  paling  kecil  ditinjukkan  oleh  model  pengaruh kepercayaan terhadap komitmen, yaitu sebesar 0,202.
Tabel 1. Koefisien Regresi Model
Variabel Terpengaruh Variabel Pengaruh Tidak Terstandarisasi Terstandarisasi Efek Langsung Efek Langsung Efek Langsung Efek Langsung Efek Tidak Langsung Efek Total Dependensi Penyesuaian 0,577*** 0,500 0,500 0,500 0,000 0,577 Kepercayaan Penyesuaian 0,363*** 0,270 0,270 0,270 0,284 0,647 Kepercayaan Dependensi 0,492*** 0,421 0,421 0,421 0,000 0,492 Komitmen Dependensi 0,210*** 0,374 0,374 0,374 0,099 0,309 Komitmen Kepercayaan 0,202*** 0,420 0,420 0,420 0,000 0,202
Keterangan: *** p < 0,001

## Gambar 1. Hasil Analisis Model
Pada koefisien regresi terstandarisasi dapat disimpulkan bahwa model pengaruh dependensi terhadap komitmen menunjukkan efek total paling besar daripada yang lain, namun mengindikasikan adanyan efek tidak langsung sebesar 0,177; serta, model pengaruh penyesuaian terhadap dependensi menunjukkan nilai efek langsung paling besar daripada yang lainnya. Adapun efek langsung dengan bobot paling kecil ditinjukkan oleh model pengaruh penyesuaian terhadap kepercayaan, yaitu sebesar 0,270  dengan  mengindikasikan  adanya  efek  tidak  langsung  sebesar  0,211.  Dengan  demikian,  maka dapat ditulis persamaan model regresi sebagai berikut:
Dependensi = 0,5 Penyesuaian Dyadic Kepercayaan = 0,27 Penyesuaian Dyadic + 0,421 Dependensi Komitmen = 0,374 Dependensi + 0,42 Kepercayaan
Berdasarkan persamaan tersebut, maka dapat dijelaskan bahwa penambahan satu angka pada penyesuaian  diri, maka  akan meningkatkan  dependensi  sebesar 0,5 dan kepercayaan sebesar  0,27; penambahan satu angka pada dependensi, maka akan mengingkatkan kepercayaan sebesar 0,421 dan komitmen  sebesar  0,374;  serta,  penambahan  satu  angka  pada  kepercayaan  akan  mengakibatkan terjadinya peningkatan komitmen sebesar 0,42.

## STUDI 2 Metode Penelitian
Pada Studi 2, jenis kelamin  dan jenis relasi akan ditambahkan sebagai prediktor ( input layer ) dalam  memprediksi  tingkat  kepercayaan  dan  komitmen  pada  relasi  dekat  dengan  implementasi Jaringan Saraf Tiruan (JST) model Multilayer Perceptron (MLP). Jenis kelamin diketagorikan ke dalam dua kelompok, yaitu wanita yang terdiri dari 314 orang (skor nominal 0) dan pria yang terdiri dari 103 orang (skor nominal 1). Jenis relasi diketagorikan ke dalam dua kelompok, yaitu persahabatan yang terdiri  dari  320  orang  (skor  nominal  0)  dan  pacaran  yang  terdiri  dari  97  orang  (skor  nominal  1). Demikian halnya skor kepercayaan dan komitmen yang berupa data interval ditransformasi menjadi data nominal sebagai tingkat kepercayaan rendah ( x < M =40,79|SD=6,04 ; skor nominal 0) dan kepercayaan tinggi ( x > M ; skor nominal 1), serta tingkat komitmen rendah ( x < M =16,88|SD=2,9 ; skor nominal 0) dan komitmen  tinggi  ( x > M ;  skor  nominal  1).  Untuk  memperoleh  model  prediktif  terbaik,  penelitian melakukan 27 kali percobaan JST  untuk masing‐masing tingkat  kepercayaan dan tingkat  komitmen, dengan mengatur konfigurasi jumlah unit dalam hidden layer (3, 4, & 5 unit) , learning rate (0,25, 0,5, & 0,75) , dan epoch (1000,  2500, & 5000) . Jumlah  sampel  keseluruhan  dibagi  dua,  yaitu 70%  untuk pelatihan ( training ) dan 30% untuk pengujian ( testing ).

## Hasil Penelitian
Tabel 2 menyajikan persentase akurasi tingkat kepercayaan dari 27 percobaan JST. Terdapat empat prediktor pada input layer, yaitu penyesuaian dyadic, dependensi, jenis kelamin (pria & wanita), dan jenis relasi (pacaran & persahabatan). Percobaan dilakukan sebanyak 27 kali dengan mengatur konfigurasi jumlah unit dalam hidden layer, learning rate, dan jumlah epoch . Dari percobaan tersebut diperoleh hasil dengan tingkat akurasi JST terendah, yaitu sebesar 70,25% dengan konfigurasi 3 unit hidden layer, 0,25 learning rate, dan 5000 epoch. Adapun model JST terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi diperoleh dengan konfigurasi 4 unit hidden layer, 0,75 learning rate, dan 1000 epoch, dengan akurasi tertinggi sebesar 75,85% .

## Tabel 2. Hasil 27 Percobaan JST: Akurasi Tingkat Kepercayaan (%)
Epoch Hidden Layer 3 unit 4 unit 5 unit Learning Rate 0,25 0,5 0,75 0,25 0,5 0,75 0,25 0,5 0,75 1000 Training 73,9 74,7 73,0 74,1 74,7 72,7 74,1 72,7 72,3 Testing 67,5 72,1 72,6 68,9 68,4 79,0 72,7 73,4 74,6 Rata‐rata 70,7 73,4 72,8 71,5 71,55 75,85* 73,4 73,05 73,45 2500 Training 70,0 72,6 72,0 72,3 75,1 73,7 73,9 74,0 74,9 Testing 75,6 73,6 75,6 75,4 70,5 71,8 68,5 67,4 73,2 Rata‐rata 72,8 73,1 73,8 73,85 72,8 72,75 71,2 70,7 74,05 5000 Training 70,3 73,5 73,9 72,8 75,3 73,5 77,3 72,4 72,0 Testing 70,2 71,4 72,2 74,6 68,5 75,6 67,9 73,3 69,6 Rata‐rata 70,25 72,45 73,05 73,7 71,9 74,55 72,6 72,85 70,8 *Akurasi tertinggi Tabel 3. Hasil 27 Percobaan JST: Akurasi Tingkat Komitmen (%) Epoch Hidden Layer 3 unit 4 unit 5 unit Learning Rate 0,25 0,5 0,75 0,25 0,5 0,75 0,25 0,5 0,75 1000 Training 77,2 75,2 78,2 77,2 75,7 78,5 77,3 72,0 77,5 Testing 75,8 79,1 75,8 75,4 79,1 76,6 77,0 76,1 75,0 Rata‐rata 76,5 77,15 77,0 76,3 77,4 77,55 77,15 74,05 76,25 2500 Training 73,6 76,0 79,5 77,6 78,1 79,0 75,6 74,8 78,8 Testing 82,5 81,5 70,5 74,0 74,4 80,9 77,2 78,6 79,0 Rata‐rata 78,05 78,75 75,0 75,8 76,25 79,95* 76,4 76,7 78,9 5000 Training 78,9 78,0 75,9 74,3 77,0 76,1 76,0 76,7 76,2 Testing 74,6 68,7 77,9 79,3 75,4 75,9 78,4 77,7 80,5 Rata‐rata 76,75 73,35 76,9 76,8 76,2 76,0 77,2 77,2 78,35
*Akurasi tertinggi
Tabel 3 menyajikan persentase akurasi tingkat kepercayaan dari 27 percobaan JST. Terdapat lima  prediktor  pada input  layer, yaitu  penyesuaian dyadic, dependensi,  kepercayaan,  jenis  kelamin (pria  &  wanita),  dan  jenis  relasi  (pacaran  &  persahabatan).  Percobaan  dilakukan  sebanyak  27  kali dengan mengatur konfigurasi jumlah unit dalam hidden layer, learning rate, dan jumlah epoch . Dari percobaan tersebut diperoleh hasil dengan tingkat akurasi JST terendah, yaitu sebesar 73,35% dengan konfigurasi 3 unit hidden layer, 0,5 learning rate, dan 5000 epoch. Adapun model JST terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi diperoleh dengan konfigurasi 4 unit hidden layer, 0,75 learning rate, dan 2500 epoch, dengan akurasi tertinggi sebesar 79,95% . Dibandingkan dengan tingkat kepercayaan, model JST lebih  baik  dalam  memprediksi  tingkat  komitmen  yang  ditinjukkan  dengan  persentase  akurasi  lebih besar.
Gambar  2  menunjukkan  grafik  prediksi‐observasi  model  JST  untuk  masing‐masing  tingkat kepercayaan  dan  komitmen.  Berdasarkan  Gambar  2,  model  JST  tingkat  kepercayaan  lebih  akurat digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  kepercayaan  rendah  daripada  tinggi.  Hal  ini  diperoleh  dari pembandingan boxplot prediksi‐observasi rendah (paling kiri grafik) dengan boxplot prediksi‐observasi tinggi  (paling  kanan  grafik).  Berbeda  halnya  dengan  model  JST  tingkat  komitmen,  yang  justru  lebih akurat  digunakan untuk memprediksi tingkat  komitmen tinggi  daripada rendah. Hal ini ditunjukkan boxplot  prediksi‐observasi  tinggi  relatif  lebih  tinggi  dan  mendekati  1,00  daripada  boxplot  prediksi‐ observasi  rendah.  Ditinjau  dari  kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic ),  model  JST  tingkat komitmen  memiliki  model  lebih  baik  dengan  menunjukkan  sebesar  0,867  area  di  bawah  kurva, daripada model  JST tingkat kepercayaan yang memiliki area sebesar 0,809  di bawah kurva. Namun demikian,  berdasarkan kurva ROC  kedua model  JST cukup  baik,  mengingat  kurva  ROC berada  pada interval nilai 0,5 (gagal) hingga 1 (sempurna).

## Gambar 2. Grafik Prediksi‐Observasi
Percobaan dilakukan dengan implementasi fungsi aktivasi hidden layer Hyperbolic tangent dan fungsi aktivasi output layer Softmax, mengingat bahwa dependen variabel penelitian bersifat nominal, yaitu tingkat kepercayaan (0=rendah; 1=tinggi) dan tingkat komitmen (0=rendah; 1=tinggi). Gambar 3 menyajikan  arsitektur  model  JST  terbaik  untuk  tingkat  kepercayaan  dengan  tingkat  akurasi  75,85% yang terdiri dari 4 unit hidden layer; dan untuk tingkat komitmen dengan tingkat akurasi 79,95% yang terdiri dari 4 unit hidden layer. Berdasarkan model tersebut, tingkat kepercayaan diprediksi oleh empat prediktor ( input layer ), yaitu penyesuaian dyadic yang memiliki nilai importance tertinggi sebesar 0,426 (100%), kemudian secara urutan bobot diikuti dependensi 0,335 (78,7%), jenis kelamin 0,136 (31,9%), dan  jenis  relasi  0,102  (24%).  Adapun  tingkat  komitmen  diprediksi  oleh  lima  prediktor,  yang  secara berurutan  didasarkan  bobot importance tertinggi,  ialah  kepercayaan  sebesar  0,366  (100%), dependensi  sebesar  0,289  (79%),  jenis  relasi  sebesar  0,149  (40,9%),  jenis  kelamin  sebesar  0,105 (28,7%), dan penyesuaian dyadic sebesar 0,091 (25%).

## Diskusi Umum
Berdasarkan teori model investasi, Rusbult dan kawan‐kawan (2012) menjelaskan bagaimana proses terbentuknya komitmen pada sebuah relasi yang didasarkan pada tiga atribut dependensi, yang berawal  dari  kepuasan  relasional.  Level  kepuasan  merupakan  takaran  individu  dalam  memperoleh pengalaman  positif  dan  negatif  sebagai  hasil  dari  relasi.  Derajat  kepuasan  individu  berpotensi meningkat  sejalan  dengan  pemenuhan  kebutuhan  personal  yang  diperoleh  dari  relasi,  seperti kebutuhan  akan  pertemanan,  keamanan,  intimasi,  seksualitas,  dan  pengakuan.  Namun  demikian, derajat  dependensi  pun  berpotensi  berkurang  ketika  individu  terikat  oleh  berbagai  relasi,  misalnya teman dan keluarga ( kualitas relasi alternatif ). Selanjutnya yaitu volume investasi, yang merupakan kapasitas dan signifikansi sumber daya yang diberikan individu pada relasi, seperti investasi waktu dan tenaga, berbagi informasi personal dan jaringan pertemanan, memperuntukkan posisi jabatan, serta memberikan  sesuatu  yang  bernilai  kepada  pasangan.  Investasi  ini  merupakan  manifestasi  individu untuk menciptakan fondasi relasi yang kuat untuk masa depan. Akibatnya, individu menjadi dependen karena  telah  banyak  menginvestasikan  sumber  daya  personal  untuk  membangun  relasi  tersebut. Dengan demikian, ketika kepuasan meningkat, kualitas relasi alternatif menurun, dan volume investasi meningkat,  maka  akan  membuahkan  komitmen  relasional  yang  akan  menjamin  keberlangsungkan

## Gambar 3. Arsitektur Model JST: Tingkat Kepercayaan dan Tingkat Komitmen
relasi  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  (Rusbult  dkk.,  2012).  Berdasarkan  meta  analisis  terhadap 50.427 responden, kepuasan memberi kontribusi paling besar terhadap komitmen pada relasi dekat, yang kemudian diikuti oleh ukuran investasi dan kualitas relasi alternatif (Tran dkk., 2019). Riset lain melaporkan  bahwa  komitmen  tidak  hanya  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  kepuasan,  ukuran investasi, dan kualitas relasi alternatif saja, melainkan juga dapat diprediksi oleh ramalan kepuasan relasional di masa depan (Lemay, 2016).
Hasil  Studi  1  menunjukkan  model  komitmen  yang  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh kepercayaan dan dependensi. Model komitmen yang dipengaruhi kepercayaan ini sejalan dengan riset terdahulu (Abdullah & Musa, 2014; Bricci dkk., 2016), bedanya penelitian ini dilakukan terhadap relasi pacaran dan persahabatan yang mengindikasikan adanya kedekatan. Berdasarkan model JST Studi 2, jenis relasi juga dapat memprediksi tingkat  komitmen meskipun dengan bobot yang relatif rendah. Menurut studi Yamaguchi, Smith, dan Ohtsubo (2015) terkait ada‐tidaknya sinyal komitmen pada relasi dekat,  pasangan  relasi  romantis  cenderung  lebih  sensitif  daripada  pasangan  persahabatan.  Secara garis  besar,  hasil  Studi  1  dan  Studi  2  secara  konsisten  menunjukkan  bahwa  komitmen  paling  kuat diprediksi oleh kepercayaan, dibandingkan dependensi, penyesuaian dyadic, jenis kelamin, maupun jenis relasi .
Entitas kepercayaan pada relasi dekat ditandai dengan adanya risiko. Ketika individu menaruh kepercayaan  kepada  pasangan  relasi,  maka  secara  tidak  langsung  menjadikan  dirinya  dalam  posisi berisiko  ( vulnerable ).  Risiko  ini  terbukti  ketika  pasangan  relasi  yang  terpercaya  mencederai kepercayaan,  maka  individu  yang  percaya  menanggung  konsekuensi  psikologis  (Anatassia  & Faturochman,  2017),  misalnya  individu  tidak  lagi  mendapat  bantuan  dari  pasangan  relasi  ketika membutuhkan  (Nurjaman,  2016).  Pandangan  ini  sejalan  dengan  kajian  teori  model  relasi,  yang menyandarkan kepercayaan pada risiko‐risiko yang memungkinkan muncul pada sebuah relasi (Houde dkk., 2004).
Ditinjau  dari  teori  interdependensi,  kepercayaan  berpotensi  mengarahkan  pasangan  relasi dekat menjadi interdependen melalui jalan kooperasi. Kelley dan kawan‐kawan (2003) menegaskan bahwa  kooperasi  menjadi  satu‐satunya  jalan  untuk  memperoleh  hasil  interaksi  relasi  terbaik  pada situasi percaya. Namun pada situasi lain, kooperasi juga berisiko menghasilkan interaksi relasi negatif, hanya jika kooperasi dari pihak pertama tidak mendapat respons yang serupa dari pihak kedua, baik karena faktor ketidakpercayaan ataupun motivasi kompetisi dari salah satu pihak. Pola relasi dependen asimetris  dapat  muncul  ketika  kovariasi  interes  terkorespondensi  secara  moderat;  sedangkan  pola relasi interdependen dibentuk melalui kovariasi interes yang terkorespondensi sempurna melalui jalan kooperasi  yang  mengindikasikan  adanya  kepercayaan  (Van  Lange  &  Rusbult,  2012).  Pada  tataran lainnya,  Houde  dan  kawan‐kawan  (2004)  menguraikan  bahwa  pada  relasi  interdependen  rendah, kualitas  kepercayaan  ditinjau  melalui  konsistensi  dan  peluang  untuk  memprediksi  pasangan  relasi. Berbeda  halnya  pada  relasi  interdependen  kuat,  yang  menaksir  kualitas  kepercayaan  berdasarkan intuisi, empati, dan harapan pasangan pada relasi di masa mendatang.
Hasil analisis jalur dan model JST menunjukkan bahwa kepercayaan lebih kuat diprediksi oleh dependensi  daripada  penyesuaian dyadic. Pada  penelitian  ini,  dependensi  mengindikasikan  level kepuasan  relasional  dan  ukuran  investasi.  Ling  (2015)  mengonfirmasi  bahwa  kepuasan  memang menentukan tingginya kepercayaan, namun hal ini hanya terjadi pada negara kapitalis dan tidak terjadi pada  negara  sosialis.  Riset  lainnya  justru  menguji  pengaruh  kepercayaan  terhadap  kepuasan,  yang hasilnya menunjukkan pengaruh signifikan (Bricci dkk., 2016; Fitzpatrick & Lafontaine, 2017), sehingga
hal  ini  mengindikasikan  kecenderungan  hubungan  bidireksional  antara  kepercayaan  dan  kepuasan, yang  merupakan  aspek  dependensi  paling  dominan  (Tran  dkk.,  2019).  Penelitian  ini  juga mengonfirmasi bahwa penyesuaian dyadic secara signifikan mempengaruhi kepercayaan, meskipun tidak lebih besar dari bobot dependensi. Berbeda halnya dengan penjelasan Rotenberg (2019), bahwa justru penyesuaian psikologis memiliki hubungan tidak linier dengan kepercayaan, yang artinya ketika penyesuaian psikologis tinggi, maka kepercayaan berada pada derajat optimum (moderat).

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  teoretis  antara  penyesuaian dyadic, dependensi,  kepercayaan,  dan  komitmen  menunjukkan  adanya  pengaruh  signifikan,  yaitu penyesuaian dyadic terhadap  depenensi  dan  kepercayaan,  dependensi  terhadap  kepercayaan  dan komitmen,  serta  kepercayaan  terhadap  komitmen.  Adapun  hasil  percobaan  JST,  diperoleh  model tingkat kepercayaan terbaik dengan akurasi sebesar 75,85%, yaitu dengan konfigurasi 4 unit hidden layer ,  0,75 learning  rate, dan  1000 epoch; serta  model  tingkat  komitmen  terbaik  dengan  akurasi sebesar 79,95, yaitu dengan konfigurasi 4 unit hidden layer , 0,75 learning rate, dan 2500 epoch.

## Keterbatasan dan saran
Beberapa  aitem  pada  alat  ukur  adaptasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menunjukkan tingkat  validitas  rendah,  sehingga  tidak  digunakan.  Diharapkan  penelitian  selanjutnya  agar  dapat mengembangkan  alat  ukur  sendiri  yang  kontekstual;  atau  dapat  memodifikasi  alat  ukur  yang  ada dengan penambahan aitem, sehingga akan tetap kuat dalam merepresentasikan aspek ketika terjadi pembuangan aitem tidak valid.

## Daftar Pustaka
Abdullah,  Z.,  &  Musa,  R.  (2014).  The  effect  of  trust  and  information  sharing  on  relationship commitment in supply chain management. Procedia ‐ Social and Behavioral Sciences , 130 , 266– 272. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.04.031
Agnew,  C.  R.,  &  Vanderdrift,  L.  E.  (2018).  Commitment  processes  in  personal  relationships.  In  A.  L. Vangelisti & D. Perlman (Eds.), The Cambridge handbook of personal relationships (pp. 437–448). Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781316417867.034
Anatassia,  D.  F.,  &  Faturochman.  (2017).  Pencederaan  kepercayaan  pada  persahabatan  remaja.  In Faturochman,  W.  M.  Minza,  &  T.  A.  Nurjaman  (Eds.), Memahami  dan  mengambangkan indigenous psychology (pp. 113–134). Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Bricci,  L.,  Fragata,  A.,  &  Antunes,  J.  (2016).  The  effects  of  trust,  commitment  and  satisfaction  on customer  loyalty  in  the  distribution  sector. Journal  of  Economics,  Business  and  Management , 4 (2), 173–177. https://doi.org/10.7763/joebm.2016.v4.386
Chow, C. M., & Tan, C. C. (2013). Attachment and commitment in dyadic friendships: Mediating roles of satisfaction, quality of alternatives, and investment size. Journal of Relationships Research , 4 . https://doi.org/10.1017/jrr.2013.4
Faturochman, & Nurjaman, T. A. (2018). Pendahuluan: Relasi sosial. In Faturochman & T. A. Nurjaman (Eds.), Psikologi relasi sosial (pp. 1–11). Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Fife, B. L., Weaver, M. T., Cook, W. L., & Stump, T. T. (2013). Partner interdependence and coping with life‐threatening illness: The impact on dyadic adjustment. Journal of Family Psychology , 27 (5), 702–711. https://doi.org/10.1037/a0033871
Firmansyah,  M.  R.,  Amelia,  R.,  Jamil,  R.  A.,  Faturochman,  F.,  &  Minza,  W.  M.  (2019).  Benevolence, competency,  and  integrity:  Which  is  more  influential  on  trust  in  friendships? Jurnal  Psikologi , 18 (1), 91. https://doi.org/10.14710/jp.18.1.91‐105
Fitzpatrick,  J.,  &  Lafontaine,  M.  F.  (2017).  Attachment,  trust,  and  satisfaction  in  relationships: Investigating  actor,  partner,  and  mediating  effects. Personal  Relationships , 24 (3),  640–662. https://doi.org/10.1111/pere.12203
Houde, L., Sherman, D., White, T., & Sheppard, B. (2004). The four faces of trust: An empirical study of the  nature  of  trust  in  relational  forms.  In  N.  Haslam  (Eds.), Relational  models  theory:  A contemporary overview (pp. 287‐306). New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates
Karan, A., Wright, R. C., & Robbins, M. L. (2016). Everyday emotion word and personal pronoun use reflects  dyadic  adjustment  among  couples  coping  with  breast  cancer. Personal  Relationships , 24 (1), 36–48. https://doi.org/10.1111/pere.12165
Kelley, H. H., Holmes, J. G., Kerr, N. L., Reis, H. T., Rusbult, C. E., & Van Lange, P. A. M. (2003). An atlas of interpersonal situations . Cambridge: Cambridge University Press
Lahav,  Y.,  Kanat‐Maymon,  Y.,  &  Solomon,  Z.  (2017).  Posttraumatic  growth  and  dyadic  adjustment among war veterans and their wives.
Frontiers in Psychology , 8 . https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01102
Lampis, J., Cataudella, S., Agus, M., Busonera, A., & Skowron, E. A. (2018). Differentiation of self and dyadic  adjustment  in  couple  relationships:  A  dyadic  analysis  using  the  actor‐partner interdependence model. Family Process , 58 (3), 698–715. https://doi.org/10.1111/famp.12370
Lemay, E. P. (2016). The forecast model of relationship commitment. Journal of Personality and Social Psychology , 111 (1), 34–52. https://doi.org/10.1037/pspi0000052
Liang, L. J., Choi, H. C., & Joppe, M. (2018). Exploring the relationship between satisfaction, trust and switching  intention,  repurchase  intention  in  the  context  of  Airbnb. International  Journal  of Hospitality Management , 69 , 41–48. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2017.10.015
Ling, F. Y. Y. (2015). Effect of trust and satisfaction on interpersonal relationships: Comparative study of capitalist and socialist countries. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice , 141 (3). https://doi.org/10.1061/(ASCE)EI.1943‐5541.0000235
Morrison,  M.  M.,  &  Komarraju,  M.  (2015).  Effect  of  culture  on  relationship  satisfaction,  dyadic adjustment,  and  commitment. Association  for  Psychological  Science  (APS)  Convention . https://doi.org/10.1177/0739986311435974
Nurjaman,  T.  A.  (2016). Skema  dan  manifestasi  in[ter]dependensi  pada  pertemanan  antara penyandang tunanetra dan individu awas . (Tesis tidak diterbitkan). Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Pietromonaco, P. R., & Collins, N. L. (2017). Interpersonal mechanisms linking close relationships to health. American Psychologist , 72 (6), 531–542. https://doi.org/10.1037/amp0000129
Pourshahriar, H. (2012). Correct vs. accurate prediction: A comparison between prediction power of artificial neural networks and logistic regression in psychological researches. Procedia ‐ Social and Behavioral Sciences , 32 , 97–103. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.01.017
Rahmanawati, A., Ferdian, F. R., Widyastuti, T., Faturochman, & Minza, W. M. (2020). How do relational and personal attributes affect trust in adolescent friendship : An exploratory model. Humanitas Indonesian Psychological Journal , 17 (1), 1–11. https://doi.org/10.26555/humanitas.v17i1.12700
Rotenberg, K. J. (2019). The relation between interpersonal trust and adjustment: Is trust always good?
Trust in Contemporary Society , 161–173. https://doi.org/10.1163/9789004390430
Rusbult, C. E., Agnew, C. R., & Arriaga, X. (2012). The investment model of commitment processes. In P. Van Lange, A. Kruglanski, & E. Higgins (Eds.), Theories of social psychology (Vol. 2, pp. 218‐231).
London: SAGE Publications
Tran, P., Judge, M., & Kashima, Y. (2019). Commitment in relationships: An updated meta‐analysis of the investment model. Personal Relationships , 26 (1), 158–180.
https://doi.org/10.1111/pere.12268
Van Lange, P. A. M., & Rusbult, C. E. (2012). A theory of communal (and exchange) relationships. In P. Van Lange, A. Kruglanski, & E. Higgins (Eds.), Theories of social psychology (Vol. 2, pp. 251‐272). London: SAGE Publications
Wieselquist,  J.,  Rusbult,  C.  E.,  Foster,  C.  A.,  &  Agnew,  C.  R.  (1999).  Commitment,  pro‐relationship behavior,  and  trust  in  close  relationships. Journal  of  Personality  and  Social  Psychology , 77 (5), 942–966. https://doi.org/10.1037//0022‐3514.77.5.942
Yamaguchi,  M.,  Smith,  A.,  &  Ohtsubo,  Y.  (2015).  Commitment  signals  in  friendship  and  romantic relationships. Evolution and Human Behavior , 36 (6), 467–474.
https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2015.05.002
Zeng, Y., & Xia, L. X. (2019). The relationship between interpersonal responsibility and interpersonal trust: A
longitudinal study. Current Psychology , 38 (5), 1182–1189.
https://doi.org/10.1007/s12144‐018‐0083‐5