## Volume 13, Nomor 01, April 2024
http://doi.org/10.21009/JPPP.131.05

## PENGEMBANGAN SKALA CYBERCHONDRIA VERSI PENDEK
Princen 1 , Dicky Sugianto 1 , Erni Julianti Simanjuntak 1
Fakultas Psikologi, Universitas Pelita Harapan 1
E-mail: princen.fpsi@uph.edu

## Abstract
This study aims to develop and validate a short version of the Cyberchondria Severity Scale (CSS). Cyberchondria is the behavior of excessively searching for health information on the internet. Exploratory Factor Analysis (EFA) was employed to identify the factor structure of the cyberchondria scale. The initial assumption tests indicated the scale's suitability for factor analysis (KMO > 0.5; 𝜒 ²(435) = 5648.67; p < 0.001). Parallel Analysis revealed that the CSS factor structure comprised 4 factors. Following EFA, three items were selected from each factor based on factor loadings and item content. Confirmatory Factor Analysis (CFA) was conducted on the chosen 12 items. CFA analysis demonstrated a well-fitting model (X2 = 112.517; df = 48; p < 0.001; RMSEA = 0.068; GFI = 0.983; CFI = 0.964; TLI = 0.951; NFI = 0.940; IFI = 0.965). The short version of CSS exhibited convergent validity with a significant correlation between CSS and the Short Health Anxiety Inventory (SHAI) (r = 0.366; p < 0.001). The scale demonstrated good reliability (α = 0.881). This short version of the scale mirrors the same factor structure as the full CSS. The research findings suggest that the short CSS version is suitable for measuring cyberchondria.
Keywords: cyberchondria, Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis

## Abstrak
Studi  ini  bertujuan  mengembangkan  dan  memvalidasi  versi  pendek Cyberchondria  Severity  Scale (CSS). Cyberchondria adalah perilaku pencarian informasi kesehatan di internet yang berlebihan. Uji Exploratory Factor Analysis (EFA)  digunakan  untuk  mengidentifikasi  struktur  faktor  skala  cyberchondria.  Hasil  uji  asumsi  awal menunjukkan skala layak untuk dianalisis faktor (KMO > 0,5; 𝜒 ²(435) = 5648,67; p < 0,001). Parallel Analysis menunjukkan struktur faktor CSS terdiri dari 4 faktor. Setelah EFA, dipilih tiga butir dari tiap faktor berdasarkan factor loading dan isi butir. Confirmatory Factor Analysis (CFA) dilakukan terhadap 12 butir terpilih. Analisis CFA menunjukkan model fit yang baik (X2 = 112,517; df = 48; p < 0,001; RMSEA = 0,068; GFI = 0,983; CFI = 0,964; TLI = 0,951; NFI = 0,940; IFI = 0,965). Skala CSS versi pendek menunjukkan validitas konvergen dengan korelasi  signifikan  antara  CSS  dan Short  Health  Anxiety  Inventory (SHAI)  (r  =  0,366;  p  <  0,001).  Skala  ini memiliki  reliabilitas  yang  baik  (α  =  0,881).  Skala  versi  pendek  ini  mencerminkan  struktur  faktor  yang  sama dengan  CSS.  Hasil  penelitian  menyatakan  skala  CSS  versi  pendek  layak  digunakan  untuk  mengukur cyberchondria.

## Kata Kunci: cyberchondria, Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis

## 1. Pendahuluan
Internet sekarang ini sudah menjadi hal yang umum dan bahkan sudah menjadi kebutuhan banyak orang. Jumlah pengguna internet di Indonesia mencapai 64,8% dari populasi Indonesia, atau sekitar 171,17 juta jiwa (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia [APJII], 2019). Angka tersebut diprediksi akan semakin meningkat seiring berkembangnya  infrastruktur  alat  komunikasi  di  Indonesia.  Banyaknya  pengguna  internet  membuat  perhatian terhadap fenomena yang berkaitan dengan internet menjadi penting.
Pengguna internet banyak menggunakan internet untuk komunikasi, media sosial, belanja daring, atau mencari informasi  termasuk  informasi  tentang  kesehatan  atau  penyakit.  Situs    yang  memfokuskan  dalam  memberikan informasi kesehatan (contohnya www.halodoc.com dan www.klikdokter.com) ataupun media sosial (contohnya Instagram dan TikTok) memungkinkan dan memudahkan orang awam untuk mendapatkan informasi mengenai gejala-gejala penyakit yang dialami.  juga  Pencarian  informasi daring bisa membantu individu lebih mengenal gejala yang mereka alami atau mengurangi kecemasan (Singh et al., 2016) atau memperkaya informasi yang sudah diketahui  sebelumnya  (Huberty  et  al.,  2013).  Namun,  sebagai  orang  awam,  menggunakan  internet  untuk mendiagnosis penyakit yang dialami adalah metode yang keliru karena bisa menyebabkan pengguna mempercayai bahwa gejala umum yang dialami adalah gejala penyakit serius. Terlalu banyak informasi tanpa pengetahuan yang baik  dalam  mengolah  informasi  tersebut  dapat  meningkatkan  kecemasan  (Aiken  et  al.,  2012)  dan  dapat
mengakibatkan orang tersebut menghabiskan waktu mencari tahu lebih lanjut lagi di internet atau menghabiskan uang untuk memeriksakan diri ke dokter (White & Horvitz, 2009a).
Perilaku pencarian informasi kesehatan di internet yang berlebih ini disebut cyberchondria . Penelitian terkait variabel  ini  masih  tergolong  baru dan  masih  sedikit  di Indonesia. Salah  satu  penelitian  yang  sudah  dilakukan adalah penelitian dari Aulia et al. (2020) yang melihat cyberchondria pada mahasiswa kedokteran tahun pertama di Yogyakarta.  Hasil  penelitian  tersebut  memperlihatkan  bahwa  mahasiswa  kedokteran  yang  diteliti  memiliki tingkat cyberchondria yang cukup tinggi. Akan tetapi, karena penelitian tersebut mengambil sampel mahasiswa kedokteran  yang  telah  memiliki  dasar  pengetahuan  medis,  maka  mungkin  fenomena cyberchondria yang diperlihatkan dapat berbeda dengan populasi umum.
Istilah cyberchondria dicetuskan untuk menggambarkan fenomena di mana pencarian informasi daring tentang kesehatan yang dilakukan berulang-ulang dan menyebabkan tingkat kecemasan individu menjadi naik (Starcevic, 2017).  Pada  beberapa  kasus,  individu  sudah  mengalami  kecemasan  akan  kesehatannya,  dan  ketika  dibarengi dengan  pencarian  daring,  hal  tersebut  menyebabkan  tingkat  kecemasannya  naik  (Muse  et  al.,  2012; White  & Horvitz,  2009a).  Namun,  untuk  beberapa  kasus  lain,  kecemasan  meningkat  sesudah  mencari  informasi  secara daring (Singh et al., 2016).
Beberapa  faktor  yang  diasosiasikan  dengan cyberchondria ,  seperti  intoleransi  terhadap  ketidakpastian, kebutuhan akan penjelasan yang "sempurna" tentang gejala dan keluhan tentang kesehatan, dan perhatian yang selektif terhadap informasi tentang kesehatan (Starcevic, 2017). Ketidakpastian terhadap kondisi kesehatan diri sendiri dapat meningkatkan pencarian informasi tentang kesehatan secara daring, terutama ketika informasi yang tersedia secara daring ambigu atau saling bertentangan; sehingga perlu untuk menghilangkan ketidakpastian itu untuk mendapatkan " closure " yang kemudian mendorong seseorang terus melakukan pencarian informasi secara daring (Starcevic, 2017; Starcevic & Berle, 2013). Perhatian yang selektif terhadap informasi tentang kesehatan yang  ditemukan  secara  daring  dapat  berkontribusi  dalam  meningkatkan  kecemasan  akan  kesehatan  dan memotivasi  beberapa  orang  untuk  terus  melakukan  pencarian  informasi  secara  daring  untuk  mengurangi kecemasan (Starcevic, 2017).
McElroy  dan  Shevlin  (2013)  mengidentifikasi  beberapa  komponen  dari cyberchondria .  Komponen 'Compulsion ' menunjukkan bahwa kecemasan akibat pencarian informasi kesehatan daring dapat mengganggu aktivitas  daring  maupun  luring  (White  &  Horvitz,  2009). Walaupun  pencarian  informasi  kesehatan  ini  adalah pengalaman  yang  tidak  menyenangkan  akan  tetapi  hal  tersebut  terus  menerus  dilakukan  sampai  bahkan mengganggu aktivitas lain, sehingga mengindikasikan bahwa cyberchondria adalah perilaku yang sulit dihindari. Komponen  ' Distress '  mencerminkan  perasaan  subjektif  yang  lebih  dalam  terkait  dengan  pencarian  informasi kesehatan secara daring (Bessiere et al., 2010; Lauckner & Hsieh, 2013; Muse et al., 2012; White & Horvitz, 2009a, 2009b, 2010). Komponen 'Excessive ' mencerminkan pencarian daring yang berulang dan berlebihan untuk informasi kesehatan (Gray et al., 2005; White & Horvitz, 2009a, 2009b). Komponen ' Reassurance ' mencerminkan elemen kecemasan yang meningkat yang mungkin mendorong orang untuk berkonsultasi dengan dokter mereka. Ini mendukung penelitian sebelumnya oleh White dan Horvitz (2010) yang mengindikasikan bahwa kecemasan yang  terus  menerus  bertambah  akibat  pencarian  informasi  kesehatan  secara  daring  dapat  mendorong  individu untuk akhirnya berkonsultasi dengan profesional medis.
Cyberchondria akan  diukur  menggunakan  Cyberchondria  Severity  Scale  (CSS)  yang  dikembangkan  oleh McElroy dan Shevlin. CSS adalah skala cyberchondria pertama yang dikembangkan oleh McElroy & Shelvin dan sudah  divalidasi  serta  diterjemahkan  dalam  beberapa  bahasa  (Vismara  et  al.,  2020;  Zheng  et  al.,  2021).  Dari berbagai penelitian tersebut, CSS menunjukkan konsistensi internal yang tinggi, kemudian validitas konkuren dan validitas konvergen yang baik (Vismara et al., 2020; Zheng et al., 2021).
CSS  adalah  skala  sikap  yang  terdiri dari 33  butir  pernyataan.  CSS  memiliki  validitas  konkuren  yang baik dengan skala yang mengukur kecemasan (rs berkisar antara .14 - .49), gejala depresi (rs berkisar antara .10 - .34), dan gejala stress (rs berkisar antara .16-.36) (Fergus, 2014; McElroy & Shevlin, 2014). Reliabilitas internal untuk CSS juga menunjukkan hasil yang baik, dengan nilai Cronbach’s Alpha berkisar antara .75  – .95 (McElroy & Shevlin, 2013).
CSS sudah diterjemahkan ke dalam Bahasa Indonesia oleh Aulia dkk (2019, 2020) menggunakan confirmatory factor analysis (7 butir memiliki nilai eigenvalue > 1 yang dapat menjelaskan 64.652% variansi) dan Pearson’s product moment ((r = .357 - .673) untuk menganalisis validitas dan Cronbach’s Alpha (α = .899) untuk mengukur reliabilitas. Pada penelitian tersebut, Aulia dkk tidak melakukan validasi konkuren dan sampel masih terbatas pada mahasiswa  kedokteran  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk  memvalidasi  alat  ukur  CSS  versi Bahasa  Indonesia.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  membuat  versi  pendek  dari  CSS.  Kuesioner dengan item yang terlalu banyak dapat membuat partisipan menjadi kelelahan dan mengisi dengan tidak akurat, terutama  di  zaman  sekarang  yang  mana  pengambilan  data  banyak  menggunakan  perangkat  elektronik. (Böckenholt & Lehmann, 2015). Selain itu, skala yang lebih pendek dapat meningkatkan respon dengan cukup signifikan (Edwards et al., 2023)

## 2. Metode Penelitian

## Partisipan
Peneliti  mendapatkan  sampel  sebanyak  309  partisipan. Akan  tetapi  setelah  data  duplikat  dibuang  didapat sejumlah 287 partisipan berusia 17 – 59 tahun (M=25.359, SD=7.758) dengan partisipan terbanyak berusia 18 tahun  (16,376%).  Rentang  usia  partisipan  tersebut  dipilih  untuk  menyesuaikan  dengan  skala  original  yang dirancang  untuk  partisipan  berusia  18  –  60  tahun.  Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah non- probability  sampling ,  yaitu convenience  sampling ,  di  mana  peserta  dipilih  berdasarkan  ketersediaan  dan kebersediaan  mereka  untuk  memberikan  jawaban  (Myers  &  Hansen,  2011).  Selain  itu,  metode  pengambilan sampel tersebut dipilih karena tidak ada karakteristik khusus selain usia sesuai dengan desain awal dari alat ukur CSS yang ditujukan untuk populasi secara umum.  Penelitian ini mengambil sampel secara daring dari beberapa kota di pulau Jawa. Data demografis responden penelitian dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Demografi Kategori Frekuensi (N=287) Persentase (%) Jenis Kelamin Laki-laki 62 21.603 Perempuan 225 78.397 Status pernikahan Belum menikah 213 74.216 Menikah 72 25.087 Lain-lain (Janda, duda, bercerai) 2 0.697 Pendidikan Sekolah Menengah Atas (SMA) 139 48.432 Pendidikan Tinggi (D3/S1/S2/S3) 148 51.568

## Instrumen
Penelitian ini menelaah alat ukur adaptasi Bahasa Indonesia dari CSS. CSS dikembangkan oleh McElroy dan Shevlin (2013) dan diadaptasi oleh Aulia dkk (2020). CSS versi bahasa Indonesia memiliki 30 aitem, terdiri dari 5 subskala CSS: compulsion (8 aitem), distress (8 aitem), excessive (8 aitem), reassurance (6 aitem). Dimensi mistrust of medical professionals tidak dimasukkan karena nilai psikometri yang tidak baik (Aulia et al., 2020). Partisipan diminta untuk memberikan respon pada skala dengan rentang 1 (Tidak Pernah) hingga 5 (Selalu). Skor tiap aitem kemudian dijumlahkan untuk mendapatkan nilai rerata total. Semakin tinggi nilai total, semakin tinggi cyberchondria yang dimiliki individu. Sebaliknya, semakin rendah nilai total, semakin rendah cyberchondria yang dimiliki individu.
Short Health Anxiety Inventory (SHAI) adalah alat ukur yang digunakan untuk menilai kekuatairan tentang kesehatan,  kesadaran  akan  sensasi  dan  perubahan  tubuh,  dan  ketakutan  akan  konsekuensi  dari  penyakit (Salkovskis  et  al.,  2002).  Partisipan  diminta  memilih  salah  satu  pernyataan  yang  paling  sesuai  dari  empat pernyataan yang ada dengan kondisi yang dialami partisipan selama beberapa bulan terakhir. Skor didapat dari rerata skor partisipan. Semakin tinggi skor individu maka dapat diartikan semakin tinggi kecemasan kesehatan yang dimiliki individu tersebut.

## Prosedur Penelitian
Penelitian dimulai dengan melakukan kajian literatur mengenai cyberchondria dan pengukurannya. Setelah mendapatkan tinjauan teoritik mengenai konstruk cyberchondria dan pengukurannya, peneliti menghubungi pihak yang  telah  mengadaptasi  skala  dan  meminta  izin  untuk  menggunakan  skala  yang  telah  diadaptasi.  Peneliti kemudian  mempersiapkan  angket  penelitian  daring  yang  menyertakan  pernyataan  kesetujuan  dan  kuesioner demografis. Setelah angket penelitian siap, peneliti menyebarkan angket penelitian secara daring melalui media sosial. Setelah data dikumpulkan, maka peneliti kemudian melakukan analisis data.

## Analisis Statistik
Data yang didapat dianalisis dengan bantuan perangkat lunak Jeffreys’s Amazing Statistics Program (JASP) 17.2.1  dan RStudio  2023.06.1 . Analisis  yang  akan  dilakukan  akan  menggunakan  teknik Exploratory  Factor Analysis (EFA) untuk memastikan struktur model teoretis ataupun item yang baik untuk digunakan (Decoster, 1998).  Setelah  itu, Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  dilakukan  untuk  mengkonfirmasi  struktur  skala  atau dengan kata lain menguji validitas konstruk skala (Brown, 2015; Umar & Nisa, 2020). Hal ini digunakan untuk menganalisis struktur faktor adaptasi Bahasa Indonesia dari CSS. Setelah itu, peneliti juga akan melakukan uji
reliabilitas dengan melihat koefisien Cronbach’s alpha dan uji validitas konvergen dengan Short Health Anxiety Inventory (SHAI).

## 3. Hasil

## Normalitas
Hasil data yang didapat tidak memenuhi asumsi normalitas. Hasil dari tes Shapiro-Wilk mendapatkan nilai signifikansi di bawah .05, yang mengindikasikan bahwa data tidak memenuhi univariate normality . Melihat hasil dari Mardia’s Test of multivariate normality (p < .05) mengindikasikan bahwa asumsi multivariate normality juga tidak terpenuhi. Salah satu cara untuk melakukan CFA pada data yang tidak normal adalah dengan menggunakan standar eror yang dikalkulasi dengan metode robust (West et al., 1995).

## Exploratory Factor Analysis
EFA  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  struktur  faktor  yang  mendasari  yang  paling  mencerminkan cyberchondria . Uji asumsi EFA menunjukkan bahwa data sampel dapat dilakukan analisis faktor. Hal ini dapat dilihat dari uji Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling (KMO) untuk setiap aitem menunjukkan nilai di atas 0,5 dan nilai secara keseluruhan adalah 0,936. Nilai KMO lebih besar dari 0,7 dianggap sebagai nilai minimum untuk melakukan  analisis  faktor  (Vogt,  2005).  Nilai  dari Bartlett's  test  of  sphericity menunjukkan  hasil  signifikan ( 𝜒 ²(435) = 5648,67; p < 0,001). Nilai Bartlett's test of sphericity signifikan menunjukkan analisis faktor dapat dilakukan (Vogt, 2005). Dari kedua hasil tes tersebut dapat disimpulkan bahwa EFA dapat dilakukan pada sampel yang didapat.
Dalam menentukan jumlah faktor, peneliti membandingkan beberapa analisis seperti Parallel Analysis, Hull Analysis , Empirical  Kaiser  Criterion dan  Comparison  Data  Analysis.  Hasil  dari  analisis  tersebut  bervariasi sehingga  peneliti  memutuskan  menggunakan  hasil  dari Parallel  Analysis.  Parallel  Analysis dipilih  karena merupakan metode yang memenuhi syarat dan konsisten dalam menentukan jumlah faktor (Çokluk & Koçak, 2016). Parallel  Analysis menggunakan  1000  data  acak  hasil  simulasi  dan  berdasarkan EFA-determined eigenvalues mendapatkan hasil 4 faktor. EFA  kemudian  dilakukan  dengan factoring  method  maximum  likelihood dan  berdasarkan  matriks  korelasi sesuai rekomendasi Gorsuch, bahwa kedua analisis tersebut merupakan tes yang cukup kuat (Gorsuch, 2015). Gorsuch juga menyarankan untuk membandingkan hasil dari rotasi oblique ( promax ) dan juga rotasi orthogonal (varimax) dan melihat struktur yang lebih sederhana(Gorsuch, 2015). Hasil muatan faktor strukturnya memenuhi syarat sederhana didapat dari hasil rotasi oblique (promax) dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Muatan Faktor
Butir  Faktor 1  Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 6 0.952 11 0.847 8 0.815 24 0.810 13 0.754 7 0.673 23 0.670 16 0.594 3 0.553 22 0.470 0.420 5 0.468 12 0.898 1 0.773 2 0.754 17 0.673 20 0.605 18 0.491 28 0.479 10 0.440 27 0.802 29 0.688 21 0.541
Butir  Faktor 1  Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 14 0.948 4 0.821 25 0.773 15 0.614
Keterangan:  muatan  faktor  yang  ditunjukkan  hanya yang > 0,4. Butir 9, 19, 26, dan 30 nilai muatan factor < 0,4 sehingga tidak ditampilkan
Untuk jumlah butir pernyataan tidak ada aturan yang pasti, tetapi Robinson menyarankan untuk memasukkan 3 butir pernyataan untuk setiap dimensi (Robinson, 2018) sehingga akhirnya peneliti memilih tiga butir dari setiap faktor berdasarkan dari tiga nilai muatan faktor paling tinggi di setiap faktor. Butir yang dipilih adalah butir nomor 1, 2, 4, 6, 8, 11, 12, 14,  21, 25, 27, 29. Analisis reliabilitas menunjukkan  hasil yang cukup baik  (α = 0,881). Analisis butir untuk 12 item final dapat dilihat di tabel 3.
Tabel 3. Hasil Analisis Butir Skala Cyberchondria Versi Pendek
Item  α jika dieliminasi Item-rest correlation Mean SD 1 0.875 0.507 3.882    1.122 2 0.872 0.565 3.453    1.228 4 0.871 0.595 2.756    1.365 6 0.871 0.585 2.111    1.141 8 0.873 0.557 2.077    1.153 11 0.871 0.599 1.986    1.077 12 0.879 0.447 3.401    1.210 14 0.872 0.579 2.554    1.373 21 0.868 0.631 2.697    1.195 25 0.865 0.674 2.585    1.358 27 0.869 0.628 2.436    1.178 29 0.872 0.570 2.213    1.159

## Confirmatory Factor Analysis
Hasil analisis CFA menunjukkan model fit terhadap model empat faktor ( X 2 = 112,517; df = 48; p < 0.001; RMSEA = 0,068; GFI = 0,983; CFI = 0,964; TLI = 0,951; NFI = 0,940; IFI = 0,965). Kesimpulan tersebut dilihat dari nilai GFI, CFI, TFI, dan IFI di atas 0,90 yang menunjukkan bahwa data cukup sesuai dengan model teoritis empat faktor (Cangur & Ercan, 2015; Schumacker & Lomax, 2010). Nilai RMSEA yang berada diantara 0,05 dan 0,08 serta nilai X 2 /df = 2,344 dianggap masih cukup baik dalam menunjukkan model fit (Cangur & Ercan, 2015).
Figur 1. Model Cyberchondria Severity Scale versi pendek
Peneliti  kemudian  juga  melanjutkan  melakukan  s econd-order CFA  dan bifactor  model CFA  untuk menjustifikasi skor total dari CSS versi pendek. Hasil dari second-order dan bifactor model CFA menunjukkan bahwa model second-order factor ( X 2 = 146,507; df = 50; p < 0.001; RMSEA = 0,082; GFI = 0,922; CFI = 0,947; TLI = 0,930; NFI = 0,922; IFI = 0,947) kesesuaian model ambang ( marginal fit ). Kesimpulan tersebut diambil berdasarkan nilai RMSEA yang lebih besar dari 0,08, dimana nilai tersebut dianggap tidak baik tetapi tidak juga buruk. Kemudian nilai X 2 /df = 2,930 dianggap sebagai nilai yang masih dapat diterima (Cangur & Ercan, 2015). Selain kedua nilai tersebut, nilai GFI, CFI, dan IFI baik karena lebih besar dari 0,90.
Hasil dari bifactor model mendapatkan nilai X 2 = 49,282; df = 32; p = 0.026; RMSEA = 0,043; GFI = 0,973; CFI = 0,990; TLI = 0,980; NFI = 0,974; IFI = 0,991. Hasil tersebut menunjukkan model fit, sehingga skor total dari Cyberchondria Severity Scale versi pendek dapat dijustifikasi.
Tabel 4. Hasil Analisis Reliabilitas dan Muatan Faktor
Model χ 2 /df RMSEA GFI CFI TLI NFI IFI Empat faktor 2,344 0,068 0,983 0,964 0,951 0,940 0,965 Second-order factor 2,930 0,082 0,922 0,947 0,930 0,922 0,947 Bifactor 1,540 0,043 0,973 0,990 0,980 0,974 0,991 Catatan:  χ 2 /df  = Chi-Square  test  statistic/degree  of  freedom ,  RMSEA =  Root  Mean  Square  Error  of Approximation , GFI = Goodness of Fit Index , CFI = Comparative Fit Indeks , TLI = Tucker-Lewis Indeks , NFI = Normed Fit Index , IFI = Incremental Fit Indeks
Tabel 5. Hasil Analisis Reliabilitas dan Muatan Faktor
No. Butir Deskripsi α MF Faktor Kompulsi 0,851 6 Mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi medis yang saya rasakan mengganggu pencarian untuk bidang ilmu yang lain (misalnya, untuk pekerjaan / tugas kuliah / pekerjaan rumah saya). 0,82 8 Mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi medis yang saya rasakan menyebabkan terganggunya kegiatan santai
online saya (misalnya, streaming film) 0,78 11 Mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi medis  yang  saya  rasakan,  mengganggu  pekerjaan  saya  (misalnya menulis email , mengerjakan dokumen atau spreadsheet ) 0,83 Faktor Distress 0,851 21 Saya  merasa  lebih  cemas  atau  tertekan  setelah  mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi media yang saya rasakan. 0,77 27 Saya  merasa  sulit  berhenti  mengkhawatirkan  gejala  atau  kondisi medis yang saya rasakan yang telah saya kumpulkan keterangannya secara online . 0,88 29 Saya  mengalami  kesulitan  untuk  tidur  setelah  mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi medis yang saya rasakan, karena temuan tersebut membebani pikiran saya 0,80 Faktor Excessiveness 0,783 1 Jika saya merasakan suatu sensasi yang muncul di tubuh dan tidak dapat dijelaskan, saya akan mencarinya di internet 0,80 2 Saya memasukkan gejala-gejala yang sama ke dalam pencarian web lebih dari satu kali kesempatan 0,84 12 Saya membaca halaman web yang berbeda tentang kondisi yang sama yang saya rasakan 0,60 Faktor Reassurance 0,878 4 Mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi medis yang saya rasakan membuat saya berkonsultasi dengan dokter umum saya. 0,83 14 Saya mendiskusikan temuan medis online saya dengan dokter umum / tenaga Kesehatan saya 0,84
25 Mengumpulkan keterangan secara online tentang gejala atau kondisi medis yang saya rasakan membawa saya berkonsultasi dengan spesialis medis lainnya (misalnya dokter spesialis / konsultan) 0,86
Alat ukur CSS versi pendek ini juga dikorelasikan dengan alat ukur Short Health Anxiety Inventory (SHAI) untuk memperkuat bukti validitas konstruk. Hasil korelasi menunjukkan hubungan yang signifikan (r = 0,351; p < 0,01).

## 4. Diskusi
Alat ukur CSS yang dikembangkan oleh McElroy dan Shevlin sudah divalidasi dan diterjemahkan ke dalam berbagai bahasa (Vismara et al., 2020; Zheng et al., 2021), termasuk juga dalam bahasa Indonesia (Aulia et al., 2019, 2020). Hasil adaptasi dalam bahasa Indonesia sudah menunjukkan validitas dan reliabilitas yang baik, hanya saja partisipannya masih terbatas dari mahasiswa fakultas kedokteran (Aulia et al., 2019, 2020). Oleh karena itu, maka dalam penelitian ini akan mencoba memvalidasi alat ukur CSS dalam populasi umum dan juga sekaligus mengembangkan versi pendek dari CSS.
Untuk mengidentifikasi faktor struktur dari skala cyberchondria , maka uji EFA dilakukan. Hasil uji asumsi EFA menunjukkan bahwa nilai KMO setiap butir lebih besar dari 0,7 dan nilai KMO secara keseluruhan adalah 0,936. Hasil uji KMO tersebut menandakan bahwa analisis faktor dapat dilakukan. Ditambah dengan hasil dari Bartlett’s test of sphericity juga menunjukkan hasil yang signifikan ( 𝜒 ²(435) = 5648,67; p < 0,001). Penentuan jumlah  faktor  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  analisis  dan  membandingkan  hasilnya.  Dari  hasil perbandingan  tersebut, Parallel Analysis dipilih,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  struktur  faktor  CSS  dapat dilihat  dari  4  faktor.  EFA  kemudian  dilakukan  dengan  menggunakan factoring  method  maximum  likelihood , dengan  rotasi oblique ( promax), dan  dengan  berdasarkan  matriks  korelasi.  Setelah  EFA  dilakukan,  tiga  butir dengan nilai muatan faktor terbesar dipilih dari setiap faktor.
Langkah berikutnya melakukan CFA terhadap kedua belas butir tersebut. Hasil analisis CFA menunjukkan model fit ( X 2 = 112,517; df = 48; p < 0.001; RMSEA = 0,068; GFI = 0,983; CFI = 0,964; TLI = 0,951; NFI = 0,940; IFI = 0,965). Nilai dari analisis CFA bifactor model juga menjustifikasi penggunaan skor total ( X 2 = 49,282; df = 32; p = 0.026; RMSEA = 0,043; GFI = 0,973; CFI = 0,990; TLI = 0,980; NFI = 0,974; IFI = 0,991). Selain itu, skala CSS versi pendek ini juga menunjukkan validitas konvergen. Hal ini dapat dilihat dari hasil korelasi yang signifikan antara CSS versi pendek dengan SHAI (r = 0,366; p < 0,001). Di samping itu, skala CSS versi pendek ini juga memiliki reliabilitas yang cukup baik (α = 0,881). Berdasarkan bukti-bukti yang ada, skala CSS versi pendek ini dapat digunakan pada populasi umum di Indonesia
Hasil akhir dari proses ini adalah mempertahankan 12 butir dari 30 butir asli dalam skala versi pendek ini. CSS  versi  pendek  ini  menunjukkan  karakteristik  psikometri  yang  baik.  Struktur  faktor  skala  ini  juga mencerminkan versi lengkap skala cyberchondria. Faktor ' excessive ' merefleksikan kecenderungan berulang dan berlebihan dalam mencari informasi kesehatan secara daring. Dengan demikian, faktor ini menggambarkan aspek sikap yang berlebihan dan terus meningkat secara intensitas yang terkait dengan cyberchondria. Sementara itu, faktor 'distress' mengukur tingkat kecemasan yang meningkat akibat penelitian gejala atau kondisi medis melalui platform daring. Faktor 'reassurance' berperan dalam menilai tingkat distres emosional atau kecemasan tambahan yang mungkin mendorong individu untuk mencari bantuan medis profesional. Selanjutnya, item-item dari faktor keempat  (' compulsion ')  terkait  dengan  dampak  pencarian  informasi kesehatan daring  yang  dapat  mengganggu aspek-aspek lain dalam kehidupan baik secara daring maupun luring. Keseluruhan ini sekali lagi menggarisbawahi karakteristik berlebihan yang melekat pada cyberchondria.
Salah  satu  kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah  jumlah  partisipan  dimana  Rouquette  &  Falissard  (2011) menyarankan  untuk  menggunakan  minimal  300  partisipan  akan  tetapi  karena  banyaknya  data  duplikat  maka jumlah partisipan menjadi di bawah 300 orang. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya dapat mencoba mengambil sampel populasi yang lebih banyak.

## 5. Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa skala CSS versi pendek ini memiliki kualitas psikometrik yang cukup baik, yang dapat dilihat dari hasil CFA yang menunjukkan model fit dengan teori. Dapat disimpulkan bahwa skala CSS versi pendek ini dapat digunakan untuk subjek di Indonesia.

## 6. Referensi
Aiken, M., Kirwan, G., Berry, M., & O’Boyle, C. A. (2012). The age of cyberchondria. Royal College of Surgeons in Ireland Student Medical Journal , 5 , 71–74.
Aulia,  A.,  Marchira,  C.  R.,  Pratiti,  B.,  &  Supriyanto,  I.  (2019).  Uji  validitas  dan  reliabilitas  instrumen Cyberchondria  Severity  Scale  untuk  menilai  kecemasan  terhadap  kesehatan  fisik  akibat  internet  pada mahasiswa  fakultas  Kedokteran,  Kesehatan  Masyarakat,  dan  Keperawatan  Universitas  Gadjah  Mada  di Yogyakarta. The 1st International Conference on Human Technology Interaction 2019 (ICHTI 2019) .
Aulia, A., Marchira, C. R., Supriyanto, I., & Pratiti, B. (2020). Cyberchondria in first year medical students of Yogyakarta.
Journal of Consumer Health on the Internet , 24 (1), 1–9. https://doi.org/10.1080/15398285.2019.1710096
Bessiere, K., Pressman, S., Kiesler, S., & Kraut, R. (2010). Effects of internet use on health and depression: A longitudinal study. Journal of Medical Internet Research , 12 (1). https://doi.org/10.2196/jmir.1149 Brown, T. A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (T. D. Little, Ed.; 2nd ed.). The Guilford Press. www.guilford.com/MSS
Cangur,  S.,  &  Ercan,  I.  (2015).  Comparison  of  model  fit  indices  used  in  structural  equation  modeling  under multivariate  normality. Journal  of  Modern  Applied  Statistical  Methods , 14 (1),  152–167. https://doi.org/10.22237/jmasm/1430453580
Çokluk,  Ö.,  &  Koçak,  D.  (2016).  Using  Horn’s  parallel  analysis  method  in  exploratory  factor  analysis  for determining  the  number  of  factors. Kuram  ve  Uygulamada  Egitim  Bilimleri , 16 (2),  537–552. https://doi.org/10.12738/estp.2016.2.0328
Decoster, J. (1998). Overview of Factor Analysis . http://www.stat-help.com Edwards, P. J., Roberts, I., Clarke, M. J., DiGuiseppi, C., Woolf, B., & Perkins, C. (2023). Methods to increase response to postal and electronic questionnaires. In Cochrane Database of Systematic Reviews (Vol. 2023, Issue 11). John Wiley and Sons Ltd. https://doi.org/10.1002/14651858.MR000008.pub5
Gorsuch, R. L. (2015). Factor Analysis Classic Second Edition . Taylor & Francis.
Gray, N. J., Klein, J. D., Noyce, P. R., Sesselberg, T. S., & Cantrill, J. A. (2005). Health information-seeking behaviour  in  adolescence:  The  place  of  the  internet. Social  Science  &  Medicine , 60 (7),  1467–1478. https://doi.org/10.1016/J.SOCSCIMED.2004.08.010
Huberty, J., Dinkel, D., Beets, M. W., & Coleman, J. (2013). Describing the use of the internet for health, physical activity, and nutrition information in pregnant women. Maternal and Child Health Journal , 17 (8), 1363– 1372. https://doi.org/10.1007/s10995-012-1160-2
Lauckner, C., & Hsieh, G. (2013). The presentation of health-related search results and its impact on negative emotional outcomes. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems , 333–342. https://doi.org/10.1145/2470654.2470702
McElroy, E., & Shevlin, M. (2013). The development and initial validation of the cyberchondria severity scale (CSS). Journal of Anxiety Disorders , 28 (2), 259–265. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2013.12.007 Muse, K., McManus, F., Leung, C., Meghreblian, B., & Williams, J. M. G. (2012). Cyberchondriasis: Fact or fiction? A  preliminary  examination  of  the  relationship  between  health  anxiety  and  searching  for  health information on the Internet. Journal of Anxiety
Disorders , 26 (1), 189–196. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2011.11.005
Robinson,  M. A.  (2018).  Using  multi-item  psychometric  scales  for  research  and  practice  in  human  resource management. Human Resource Management , 57 (3), 739–750. https://doi.org/10.1002/hrm.21852 Rouquette, A., & Falissard, B. (2011). Sample size requirements for the internal validation of psychiatric scales. International Journal of Methods in Psychiatric Research , 20 (4), 235–249. https://doi.org/10.1002/mpr.352 Salkovskis, P. M., Rimes, K. A., Warwick, H. M. C., & Clark, D. M. (2002). The Health Anxiety Inventory : development  and  validation  of  scales  for  the  measurement  of  health  anxiety  and  hypochondriasis. Psychological Medicine , 32 , 843–853. https://doi.org/10.1017\S0033291702005822 Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling . Routledge. Singh,  K.,  Fox,  J.  R.  E.,  &  Brown,  R.  J.  (2016).  Health  anxiety  and  internet  use:  A  thematic  analysis. Cyberpsychology , 10 (2). https://doi.org/10.5817/CP2016-2-4
Starcevic, V. (2017). Cyberchondria: Challenges of problematic online searches for health-related information. Psychotherapy and Psychosomatics , 86 (3), 129–133. https://doi.org/10.1159/000465525
Starcevic, V.,  &  Berle,  D.  (2013).  Cyberchondria: Towards  a  better  understanding  of  excessive  health-related Internet use. Expert Review of Neurotherapeutics , 13 (2), 205–213. https://doi.org/10.1586/ern.12.162 Umar, J., & Nisa, Y. F. (2020). Uji validitas konstruk dengan CFA dan pelaporannya. Jurnal Pengukuran Psikologi Dan Pendidikan Indonesia) , 9 (2), 1–11. https://doi.org/10.15408/jp3i.v9i2.XXXXX Vismara, M., Caricasole, V., Starcevic, V., Cinosi, E., Dell’Osso, B., Martinotti, G., & Fineberg, N. A. (2020). Is cyberchondria a new transdiagnostic digital compulsive syndrome? A systematic review of the evidence. Comprehensive Psychiatry , 99 , 152167. https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2020.152167 Vogt, W. P. (2005). Dictionary of statistics & methodology: A nontechnical guide for the social sciences (3rd ed.). Sage Publications.
West, S. G., Finch, J. F., & Curran, P. J. (1995). Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concept, issues, and applications (pp. 56–75). Sage Publications.
White, R. W., & Horvitz, E. (2009a). Cyberchondria: Studies of the escalation of medical concerns in Web search. ACM Transactions on Information , 27 (23). https://doi.org/10.1145/1629096.1629101
White, R. W., & Horvitz, E. (2009b). Experiences with Web search on medical concerns and self diagnosis. AMIA ... Annual Symposium Proceedings , 696–700.
White, R. W., & Horvitz, E. (2010). Web to world: Predicting transitions from self-diagnosis to the pursuit of local medical assistance in Web search. AMIA ... Annual Symposium Proceedings , 882–886.
Zheng, H., Sin, S. C. J., Kim, H. K., & Theng, Y. L. (2021). Cyberchondria: a systematic review. Internet Research , 31 (2), 677–698. https://doi.org/10.1108/INTR-03-2020-0148