Volume 12, Issue 3, 01 October 2021, Pages. 397-411
J urnal M anajemen (E disi E lektronik )

## Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor
http://dx.doi.org/ 10.32832/jm-uika.v12i3.4860
The  Mediating  Effect  of  Smartphone  Addiction  on  Students' Academic Performance
Wira Bharata a *, Premi Wahyu Widyaningrum b a Universitas Mulawarman, Indonesia
b Universitas Muhammadiyah Ponorogo, Indonesia * Bharata, wrbharata@fisip.unmul.ac.id

## A R T I C L E I N F O
DOI: 10.32832/jm- uika.v12i3.4860
Article history: Received: 16 June 2021 Accepted: 08 August 2021 Available online: 01 October 2021
Keywords: Ease of Use, Social Anxiety, Smartphone Addiction, Academic Performance

## A B S T R A C T
The  study  examined the factors  influencing  the  academic  perfor- mance of students in Indonesia. Ease of use and social anxiety are considered  antecedents  of  smartphone  addiction.  Data  was  col- lected through an online survey of 100 respondent students in the city of Malang. Data analysis used GSCA software. The findings of this study proved that ease of use and social anxiety has an im- pact on increasing smartphone addiction behavior. It also reveals the mediating effect of smartphone addiction played an important role in students' academic performance. The recommendation for further  researchers  is  to  elaborate  on  this  research  mod- el, especially concerning the concept of smartphone addiction.
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
398 | Bharata,Widyaningrum
Jurnal Manajemen (Edisi Elektronik)

## 1. INTRODUCTION
Smartphone telah  menjadi  bagian  penting  bagi  kehidupan  manusia.  Masyarakat  Indonesia menggunakan smartphone tanpa  memandang  usia,  jenis  kelamin,  maupun  tempat  tinggal. Smartphone tidak  hanya  telah  menggantikan  fungsi  telepon,  tetapi  sebagian  orang  lebih memilih  menggunakan smartphone dibandingkan  komputer  ataupun  laptop  (Nayak,  2018). Fitur yang terdapat pada smartphone memungkinkan pengguna untuk melakukan komunikasi, mencari hiburan, menjelajahi informasi, mengambil gambar, menonton video, menyelesaikan pekerjaan dan banyak hal lainnya. Samaha dan Hawi (2016) menyebutkan bahwa penggunaan smartphone telah mengubah rutinitas sehari-hari, kebiasaan, dan perilaku sosial manusia.
Berdasarkan data yang dirilis  oleh Kemenkominfo, 89% dari total  penduduk Indonesia, atau sebanyak 167 juta orang telah menggunakan smartphone (Hanum, 2021, Maret 7). Penduduk Indonesia  rata-rata  menggunakan  waktu  8  jam  52  menit  untuk  menjelajahi internet (Novianty, dan Prastya,  2021, Februari 15). Melihat  fakta tersebut,  dapat  diindentifikasi  jika mayoritas masyarakat Indonesia rentan kecanduan smartphone .
Penelitian yang dilakukan Ambarwaty (2018) menggunakan alat ukur Smartphone Addiction Scale (SAS),  menunjukkan  bahwa  pelajar  di  Indonesia  mengalami  kecanduan smartphone sebesar  52,3%.  Literatur  terdahulu  telah  menunjukkan  kecanduan smartphone dapat memberikan dampak negatif pada manusia di seluruh dunia (Lee el al ., 2014), khususnya di kalangan  pelajar  (Kibona  dan  Mgaya,  2015).  Tingginya  intensitas  penggunaan smartphone (menyebabkan  kecanduan),  sebagian  diakibatkan  karena  desain smartphone itu  sendiri  yang mudah untuk dioperasikan.
Hubungan antara kemudahan penggunaan dan minat menggunakan smartphone , telah banyak diteliti  berbagai  sektor.  Di  bidang  perbankan  (Kim  dan  Kang,  2012;  Kim et  al .,  2013), pemasaran  (Agrebi  dan  Jalais,  2015;  Kasilingan,  2020),  pariwisata  (Okumus  dan  Bilgihan, 2014),  ataupun  kesehatan  (Boontariq et  al .,  2012).  Namun  masih  sedikit  literatur  yang mengukur  tentang  hubungan  diantara  kemudahan  penggunaan  ( easy  of  use )  terhadap kecanduan smartphone .
Shaw  &  Khesarwani  (2019)  mengkaji  konsep smartphone  addiction sebagai  variabel moderasi  dalam  penelitiannya  terkait  penggunaan  dompet  digital  di  India.  Temuan penelitiannya  menunjukkan  bahwa smartphone  addiction mampu  berkontribusi  secara literatur,  merubah  nilai  persepsi  positif  menjadi  negatif.  Berdasarkan  pemikiran  tersebut, maka  peneliti  mencoba  mencari  dan  mengukur  hubungan  langsung  tentang ease  of  use dan smartphone addiction.
Ease of use adalah adalah bagaimana penilaian individu terkait penggunaan sistem informasi (Davis,  1989).  Bharata  dan  Widyaningrum  (2020)  menyatakan  bahwa  penggunaan mobile seluler ditentukan dari sejauh mana keyakinan seseorang dalam kemudahan penggunaannya. Beberapa  studi  lain  terkait  penggunaan smartphone ,  juga  menegaskan  bahwa ease  of  use mampu memprediksi niat individu untuk menggunakan smartphone (Lee dan Shin, 2016).
Lee et  al. (2014) menemukan sisi  gelap dalam penggunaan smartphone , yang mana jika hal ini  dibiarkan  akan  menimbulkan  penyakit  sosial  dalam  masyarakat.  Salah  satu  efek  negatif
penggunaan smartphone adalah  dimana  seseorang  akan  nyaman  ketika  berinteraksi  di  dunia maya, namun mereka merasa cemas ketika berinteraksi di dunia nyata. Para peneliti terdahulu (Yen et al ., 2012; Reid dan Reid, 2007) telah membuktikan bahwa tingkat social anxiety lebih rendah di dunia maya dibandingkan dalam kehidupan nyata.
Social anxiety adalah rasa ketakutan berlebihan terhadap situasi sosial, seperti ketika berada di tempat umum atau bertemu dan berinteraksi dengan orang asing (Schlenker dan Leary, 1982). Individu  yang  mempunyai  kecemasan  sosial  tinggi  cenderung  bergantung  pada smartphone yang  mereka  miliki.  Semakin  dalam  seseorang  tergantung  pada smartphone ,  maka  semakin besar kemungkinan kecanduan smartphone .
Hubungan  antara social  anxiety dan smartphone  addiction pernah  dikaji  oleh  beberapa peneliti  sebelumnya.  Hawi  dan  Samaha  (2017)  menyebutkan  bahwa smartphone  addiction mempengaruhi  tingkat social  anxiety pada  381  siswa  di  Lebanon.  Sebaliknya,  temuan  dari penelitian Kim dan Koh (2018) membuktikan bahwa justru rasa social anxiety pada 776 siswa di  Korea  mendorong  peningkatan smartphone  addiction .  Berdasarkan gap empiris  tersebut, peneliti  menyimpulkan  memang  terdapat  hubungan  nyata  diantara social  anxiety dan smartphone addiction .
Social anxiety cenderung dialami oleh pelajar yang masih berusia remaja (Kibona dan Mgaya, 2015). Salah satu penyebabnya dikarenakan kelompok usia remaja tersebut masih labil dalam menghadapi  situasi  yang  tidak  terduga.  Beberapa  studi  pernah  dilakukan  untuk  mengukur hubungan social  anxiety dibandingkan  dengan  kinerja  akademik  pelajar  di  Indonesia  (Fitria dan  Ifdil, 2020; Apriliana et al ., 2019). Hal ini yang menjadi dasar pemikiran peneliti untuk mengkaji lebih dalam pada penelitian ini.
Situasi  pandemi  Covid-19  telah  merubah  rutinitas  pelajar  Indonesia.  Kebijakan work  from home (WFH) dan school from home , turut mendorong intensitas pelajar Indonesia dalam hal penggunaan smartphone .  Studi  yang  dilakukan  organisasi  pendidikan  Cambridge International  menyatakan  hal  serupa.  Pelajar  Indonesia  adalah  salah  satu  pengguna smartphone tertinggi dalam pendidikan, bahkan masih lebih tinggi jika dibandingkan dengan negara-negara maju (BBC, 2018, Desember 11).
Modernisasi  merupakan  era  yang  terdisrupsi  hampir  di  semua  lini  kehidupan  masyarakat (Istiana, 2021), termasuk dalam dunia pendidikan. Penggunaan smartphone dalam konteks e- learning seperti  pedang  bermata  dua.  Studi  terdahulu  membuktikan  bahwa  penggunaan smartphone mampu meningkatkan kinerja akademik pelajar Indonesia (Pratiwi dan Nuryanti, 2018;  Sulaiman,  2020).  Studi  lain  yang  dilakukan  di  beberapa  negara  turut  menyimpulkan hasil serupa (Kim et al ., 2019; Sert et al ., 2019, Winskel et al ., 2019). Namun jika ditinjau dari  konteks  penggunaan smartphone secara  berlebihan  ( smartphone  addiction ),  hasil  studi membuktikan  justru  akan  menurunkan  kinerja  akademik  pelajar  (Samaha  dan  Hawi,  2016; Kibona dan Mgaya, 2015, Khan et al ., 2019).
400 | Bharata,Widyaningrum
Jurnal Manajemen (Edisi Elektronik)

## 2. LITERATURE REVIEW
Teori  Behaviorism .  Behaviorisme  merupakan  bagian  dari  ilmu  psikologi  yang  sudah diperkenalkan  sejak  lama.  Salah  satu  tokoh  behaviorisme,  Watson  (1913)  dalam  Harzem (2004)  menyebutkan  teori  perilaku  muncul  akibat  kepercayaan  manusia  yang  menganggap ilmu  pengetahuan  bisa  diandalkan.  Reaksi  manusia  terhadap  sesuatu  bisa  bersifat  kompleks ataupun  sederhana  dalam  konteks human  behavior .  Pembahasan  terkait  perilaku  manusia selalu  memberikan  penekanan  yang  berbeda-beda  (Bickerton,  2017),  tergantung  dari  sudut pandang,  faktor  internal,  dan  faktor  eksternal  yang  turut  mempengaruhi.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi  sejak  diperkenalkan  komputer,  teori  perilaku  manusia  berkembang menjadi apa yang disebut dengan human computer behavior (Novak, 1976).
Teori  Technology  Acceptance  Model  (TAM) .  Pembahasan  terkait  pemanfaatan  teknologi oleh  manusia,  pertama  kali  dicetuskan  oleh  Davis  (1986).  Lebih  lanjut,  Davis  (1989) merumuskan  model  untuk  memahami  perilaku  penerimaan  teknologi,  yang  lebih  dikenal dengan Technology Acceptance Model (TAM). Teori ini merupakan perkembangan dari teori sebelumnya yaitu Theory Reasoned Action (Fisbein dan Ajzen, 1975) dan Theory of Planned Behavior (Ajzen,  1985).  Sampai  saat  ini  model  TAM  secara  keseluruhan  maupun  sebagian, sering  digunakan  untuk  penelitian  yang  berkaitan  dengan  teknologi  informasi  (Venkatesh, 2000; Savci dan Aysan, 2017).
Ease of Use . Salah satu stimulus pada perilaku pemanfaatan teknologi informasi versi Davis (1986) adalah Ease of Use . Kemudahan penggunaan menjadi faktor penting untuk mengukur kualitas  sistem  terkait  keberhasilan  sistem  informasi  tersebut  (Seddon,  1997).  Teknologi berbasis web dirancang  untuk  memfasilitasi  kegiatan  pembelajaran  dalam  dunia  pendidikan secara online .  Oleh  karena  itu,  kemudahan  penggunaan  menjadi  sebuah  kebutuhan  mutlak. Banyak upaya dalam pengembangan software telah dilakukan dengan menciptakan interface yang  ramah  pengguna  (Bharata  dan  Widyaningrum,  2020),  hal  ini  adalah  sebuah  bukti pentingnya  konsep ease  of  use (Venkatesh,  2000).  Studi  selanjutnya  (Putri,  2017)  telah membuktikan bahwa ease of  use adalah faktor kunci  yang mendorong pengguna, khususnya pelajar di  Indonesia, untuk menggunakan smartphone . Penelitian ini mengadopsi 6 indikator yang  digunakan  oleh  Lee  dan  Shin  (2016)  untuk  mengukur  variabel Ease  of  Use .  Indikator secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 1.
Social  Anxiety .  Spelberger  (2010)  menyebutkan  kecemasan  adalah  suatu  perasaan  subyektif seperti ketegangan, kekhawatiran, kegugupun, dan ketakutan. Tingkat kecemasan yang tinggi mengancam  kesehatan  mental  dan  fisik  individu,  dan  pada  akhirnya  akan  memberikan  efek negatif dalam kehidupannya (Tuma dan Maser, 2019). Kehidupan sosial manusia normal akan terganggu jika terdapat rasa kecemasan yang tinggi. Temuan studi menyatakan bahwa pelajar usia  remaja  Indonesia  mengalami  simptom  depresi  dan social  anxiety dalam  kehidupan sehari-harinya  (Alizamar et  al .,  2018;  Parisa,  2015).  Sheperd  dan  Edelman  (2005) menyatakan  individu  dengan  tingkat social  anxiety yang  tinggi,  lebih  memilih  melakukan interaksi tidak langsung dibandingkan dengan interaksi tatap muka.  Penggunaan smartphone dapat  membantu  meningkatkan  kepercayaan  diri  pelajar,  karena  mereka  tidak  harus melakukan interaksi tatap muka (Lee et al ., 2014). Mengacu pada penelitian yang dilakukan
oleh Strahan (2003) dan Lee et al ., (2018), penelitian ini mengelaborasi enam indikator untuk mengukur variabel Social Anxiety . Indikator secara lengkap disajikan pada Tabel 1.
Smartphone  Addiction .  Kecanduan smartphone adalah  suatu  perilaku  penggunaan smartphone yang  berlebihan,  sulit  dikendalikan,  dan  berpengaruh  negatif  dalam  kehidupan sehari-hari (Gokcearslan et al ., 2016). Kesenangan yang muncul pada saat awal menggunakan smartphone , lama kelamaan akan berubah menjadi kondisi yang mengganggu individu dalam jangka  panjang  (Lee et  al .,  2014).  Contoh  efek  negatif  akibat smartphone  addiction yaitu gangguan  kesehatan  fisik  dan  mental  (Hadlington,  2015)  ataupun  individu  menjadi  mudah stres  dan  mengalami  gangguan  tidur  (Thomee et  al .,  2011).  Efek  negatif  yang  ditimbulkan tersebut, tentu saja mengganggu dan membahayakan hidup manusia, khususnya pelajar dalam usia remaja. Studi terdahulu membuktikan bahwa smartphone addiction mempunyai korelasi negatif terhadap kinerja akademik pelajar di Indonesia (Hadi, 2019) maupun di seluruh dunia (Chaudhury  dan  Tripathy,  2018;  Boumosleh  dan  Jaalouk,  2018;  Khan et  al .,  2019). Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Samaha dan Hawi (2016) dan Lee et al . (2017),  penelitian  ini  mengelaborasi  tujuh  indikator  untuk  mengukur  variabel Smartphone Addiction. Indikator secara lengkap disajikan pada Tabel 1.
Academic Performance . Mustaq dan Khan (2012) menyebutkan siswa adalah aset terpenting bagi  setiap  lembaga  pendidikan.  Indikator  terbaik  dari  lulusan  ditentukan  oleh  kualitas academic  performance siswa.  Kinerja  akademik  adalah  hasil  akhir  yang  dicapai  pelajar sebagai  keberhasilan  selama  mengikuti  pendidikan  dalam  sebuah  institusi  pendidikan. Literatur  terdahulu  (Ali et  al. ,  2009; Abdullah,  2011)  banyak  membahas  faktor  yang mempengaruhi  kinerja  akademik  siswa,  yaitu  psikologis,  pribadi,  lingkungan  dan  sosial ekonomi.  Istilah  kinerja  akademik,  sering  juga  disamakan  dengan  konsep  prestasi  belajar. Penggunaan smartphone dalam  dunia  pendidikan  merupakan  salah  satu  hasil  dari perkembangan  teknologi  buatan  manusia.  Mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  Strahan (2003) dan Nayak (2018), penelitian ini mengelaborasi 6 indikator untuk  mengukur variabel Academic Performance. Indikator dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Penelitian ini mengkaji sejauh mana kemudahan penggunaan smartphone dan rasa kecemasan sosial mempengaruhi smartphone addiction di kalangan pelajar Indonesia, khususnya di kota Malang. Peneliti berasumsi ketika pelajar kota Malang mengalami smartphone addiction , hal itu dapat menurunkan kinerja akademik mereka. Berdasarkan fenomena dan tinjauan empiris terdahulu,  peneliti  menyusun  model  hipotesis  untuk  membuktikan  hubungan  diantara  varia- bel-varibel tersebut. Model penelitian ini merupakan elaborasi dari beberapa model penelitian sebelumnya (Lee dan Shin, 2016; Lee et al ., 2017; Nayak, 2018; Strahan, 2003; Khan el al ., 2019).
Gambar 1. Model Hipotesis Penelitian
sumber: Bharata dan Widyaningrum 2020, Malang
Gambar  1  menunjukkan  model  hipotesis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Rumusan hipotesisnya adalah sebagai berikut:
H1: Ease of Use berpengaruh positif terhadap Smartphone Addiction . H2: Social Anxiety berpengaruh positif terhadap Smartphone Addiction . H3: Social Anxiety berpengaruh negatif terhadap Academic Performance .
H4: Smartphone Addiction berpengaruh negatif terhadap Academic Performance .

## 3. RESEARCH METHODS
Penelitian  ini  dilakukan  di  kota  Malang,  mulai  bulan  November  2020  sampai  dengan  bulan Maret  2021.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  jenis  metode expost facto . Populasi dalam penelitian ini termasuk jenis infinite population , yaitu seluruh pelajar di kota Malang. Jumlah sampel ditentukan berdasarkan  rumus Machin dan  Chambell  sebanyak 100  orang  responden.  Jumlah  tersebut  dianggap  memadai  untuk  mewakili  populasi  dalam penelitian ini karena data yang bersifat homogen (Machin dan Chambell, 1987).
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah snowball  sampling .  Teknik snowball sampling memiliki  kelebihan  yaitu  dapat  memperoleh  sampel  dengan  lebih  mudah,  melalui jaringan  responden  yang  terbentuk.  Kekurangan  teknik  ini  adalah  sampel  sering  tidak  dapat mewakili  populasi,  hal  ini  membutuhkan  ketelitian  peneliti  untuk  menentukan  sampel  awal dalam membangun jaringan responden.
Peneliti  menghubungi  secara  acak  10  calon  responden  yang  juga  merupakan follower akun Instagram  @pelajarhitsmalang.  Peneliti  meminta  kesediaan  10  orang  (sesuai  kriteria  yang dibutuhkan  penelitian  ini)  untuk  mengisi  kuesioner  secara online .  Selanjutnya  peneliti membuat  kesepakatan  dengan  responden  tersebut,  demi  mendapatkan  informasi  dan contact person 1  atau  2  orang  teman  mereka.  Langkah  ini  dilakukan  berulang-ulang  sampai  jumlah sampel terpenuhi.
Data  primer  yang  telah  dikumpulkan,  diolah  menggunakan  SPSS  versi  22.  Analisis  data menggunakan software GSCA  ( Generalized  Structured  Component  Analysis ).  Kegunaan GSCA  adalah  untuk  mendapatkan  model  struktural  yang powerfull guna  tujuan  konfirmasi.
Solimun  (2012)  menyatakan  metode  GSCA  setara  dengan  analisis  model  struktural  berbasis kovarians (SEM). Gambar 2 menunjukkan langkah analisis data menggunakan GSCA.
Gambar 2. Langkah analisis GSCA sumber: Solimun 2012, Malang
Tabel  1 menunjukkan  definisi  operasional  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Variabel independen yang pada model penelitian ini adalah Ease of Use (X1) dan Social Anxiety (X2). Variabel  independen  tersebut  akan  mempengaruhi  variabel  dependen  yaitu Smartphone Addiction (Y1) dan Academic Performance (Y2).
Table 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Item Referensi Ease of Use (X1) Smartphone mudah untuk dioperasikan Lee dan Shin (2016) Saya merasa smartphone dapat melakukan apa yang saya inginkan
Mengintegrasikan kegiatan belajar dengan smartphone tidak membu- tuhkan banyak usaha Fitur pada smartphone jelas dan dapat dimengerti Menggunakan smartphone dapat memperlancar kegiatan belajar saya Menurut saya smartphone sangat mudah dipelajari Social Anxiety (X2) Saya tidak nyaman ketika bergaul bersama teman Strahan (2003); Lee et al. (2018)
Saya khawatir tidak tahu harus berbicara apa ketika berkumpul bersa- ma teman
Saya merasa canggung ketika berbicara dengan teman lawan jenis
Saya merasa tegang ketika harus berbicara dengan guru Secara umum, saya adalah orang yang pemalu Saya sering merasa gugup ketika harus menelepon seseorang yang tidak saya kenal dekat Smartphone Addiction (Y1) Saya merasa resah ketika tidak memegang smartphone Lee et al. (2017); Sama- ha dan Nawi
(2016)
Saya menggunakan smartphone lebih lama dari yang direncanakan Saya mengalami kesulitan berkonsentrasi di kelas karena menggunakan smartphone Smartphone ada di pikiran saya, bahkan ketika tidak menggunakannya

## 404 | Bharata,Widyaningrum
Saya terus-menerus memeriksa smartphone agar tidak ketinggalan informasi di media sosial Saya sering memeriksa smartphone di tengah malam Orang-orang di sekitar memberi tahu bahwa saya terlalu banyak menggunakan smartphone Academic Performance (Y2) Saya tidak mengalami kesulitan saat belajar di sekolah Strahan (2003); Nayak (2018) Saya masih mengingat materi yang pernah dipelajari di sekolah Saya bisa memberikan contoh kongkrit terkait materi yang dipelajari di sekolah Saya memahami materi yang dipelajari di sekolah
Saya menyelesaikan tugas sekolah dengan tepat waktu Saya mampu belajar dalam kelompok di sekolah
sumber: penulis (2021)

## 4. RESULTS
Hasil  pengujian  pada Tabel  2 menunjukkan  semua  instrumen  yang  digunakan  dalam penelitian mempunyai koefisien lebih besar dari r tabel yaitu sebesar 0,197. Dapat disimpulkan seluruh butir pernyataan dinyatakan valid dan layak digunakan sebagai instrumen penelitian.
Table 2. Uji Validitas Variabel Indikator r hitung Kriteria Ease of Use (X1) X1.1 0,433 Valid X1.2 0,451 Valid X1.3 0,489 Valid X1.4 0,494 Valid X1.5 0,497 Valid X1.6 0,511 Valid Social Anxiety (X2) X2.1 0,451 Valid X2.2 0,425 Valid X2.3 0,473 Valid X2.4 0,474 Valid X2.5 0,531 Valid X2.6 0,489 Valid Smartphone Addiction (Y1) Y1.1 0,494 Valid Y1.2 0,601 Valid Y1.3 0,433 Valid Y1.4 0,476 Valid Y1.5 0,522 Valid Y1.6 0,611 Valid Y1.7 0,478 Valid Academic Performance (Y2) Y2.1 0,491 Valid Y2.2 0,411 Valid Y2.3 0,478 Valid Y2.4 0,491 Valid Y2.5 0,616 Valid Y2.6 0,538 Valid
sumber: penulis (2021)
Uji  reliablilitas  merupakan  serangkaian  pengukuran  yang  memiliki  konsistensi  jika pengukuran  yang  dilakukan  secara  berulang  (Rahmawati  dan  Asmin,  2021).  Instrumen
Volume 12, Issue 3
The Mediating Effect of Smartphone Addiction....... |405
penelitian  dikatakan  reliabel  jika  mempunyai  nilai cronbach  alpha >  0,70.  Hasil  pengujian reliabilitas ditunjukkan pada Tabel 3.
Table 3. Uji Reliabilitas Variabel Cronbach Alpha Kriteria Ease of Use (X1) 0.764 Reliabel Social Anxiety (X2) 0.792 Reliabel Smartphone Addiction (Y1) 0.811 Reliabel Academic Performance (Y2) 0.773 Reliabel
sumber: penulis (2021)
Tabel  4 menunjukkan  pengukuran  model  FIT  menggunakan software GSCA.  Nilai  FIT  be- rada diantara angka 0 sampai dengan 1. Nilai FIT yang menunjukkan varian total dari semua variabel yang dapat dijelaskan adalah sebesar 0,771. Hal ini berarti nilai varian variabel Ease of  Use (X1), Social  Anxiety (X2), Smartphone  Addiction (Y1),  dan Academic  Performance (Y2) dapat  diukur sebesar 77,1%. Sedangkan sisanya yaitu 22,3% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak digunakan dalam model penelitian ini.
Nilai GFI adalah sebesar 0,816, sedangkan nilai SRMR adalah sebesar 0.245. Nilai GFI men- dekati  1  dan  nilai  SRMR  mendekati  0.  Berdasarkan  hasil  indikasi  pendugaan  menggunakan parameter  GSCA  tersebut,  dapat  dinyatakan  bahwa  model  penelitian  ini  cocok  dan  dapat dilanjutkan untuk pengukuran selanjutnya.
Table 4. Model FIT GSCA Model Fit FIT 0.771 AFIT 0.703 GFI 0.816 SRMR 0.245 NPAR 100 sumber: penulis (2021)
Berdasarkan Tabel  5 ,  dapat  diketahui  bahwa  variabel Ease  of  Use (X1)  mempunyai  enam indikator  yang  mendeskripsikan.  Rentang  skala  dimulai  dari  satu  sampai  lima,  yang  artinya rentang  dimulai  dari  yang  sangat  jelek  sampai  sangat  baik.  Indikator  ketiga  (X1.3)  yaitu mengintegrasikan  kegiatan  belajar  dengan smartphone tidak  membutuhkan  banyak  usaha, mempunyai loading estimate terbesar yaitu sebesar 0,768.
Table 5. Variabel Ease of Use (X1) Variable Loading Weight SMC Estimate SE CR Estimate SE CR Estimate SE CR Ease of Use AVE = 0.736, Alpha =0.902 X1.1 0.734 0.135 3.13 * 0.115 0.135 2.15 * 0.681 0.092  2.07 * X1.2 0.724 0.126 2.07 * 0.082 0.042 1.97 * 0.509 0.133  2.34 * X1.3 0.768 0.096 1.89 0.098 0.182 1.75 0.614 0.130 1.69 X1.4 0.751 0.139 3.44 * 0.130 0.131 2.21 * 0.534 0.088  2.24 * X1.5 0.668 0.072 1.91 0.108 0.072 1.77 0.542 0.108 1.66 X1.6 0.772 0.119 2.14 * 0.107 0.121 2.21 * 0.631 0.075  2.24 *
sumber: penulis (2021)

## 406 | Bharata,Widyaningrum
Table 6. Variabel Social Anxiety (X2) Variable Loading Weight SMC Estimate SE CR Estimate SE CR Estimate SE CR Social Anxiety AVE = 0.711, Alpha =0.901 X2.1 0.828 0.199 2.33 * 0.153 0.121 2.49 * 0.847 0.167  3.21 * X2.2 0.524 0.079 1.33 0.144 0.097 1.91 0.547 0.075 1.77 X2.3 0.741 0.165 2.06 * 0.101 0.048 1.52 0.608 0.139 2.3 * X2.4 0.689 0.144 2.04 * 0.116 0.065 1.68 0.611 0.102  2.17 * X2.5 0.757 0.192 3.1 * 0.127 0.082 2.16 * 0.514 0.163  2.36 * X2.6 0.659 0.093 1.41 0.111 0.052 1.49 0.514 0.086 1.81
sumber: penulis (2021)
Variabel  kedua  yaitu Social  Anxiety (X2)  terdiri  dari  6  indikator. Tabel  6 menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata loading  estimate dari  semua  indikator  variabel Social  Anxiety (X2) adalah  sebesar  0,711  dengan  tingkat  kepercayaan  90,1%.  Indikator  pertama  yaitu  tidak nyaman ketika bergaul bersama teman (X2.1), mempunyai nilai loading estimate tertinggi di antara semua indikator sebesar 0,828.
Table 7. Variabel Smartphone Addiction (Y1) Variable Loading Weight SMC Estimate SE CR Estimate SE CR Estimate SE CR Smartphone Addiction AVE = 0.709, Alpha =0.906 Y1.1 0.689 0.144 2.04 * 0.116 0.065 1.68 0.611 0.102  2.17 * Y1.2 0.751 0.139 3.44 * 0.130 0.131 2.21 * 0.534 0.088  2.24 * Y1.3 0.744 0.165 3.06 * 0.101 0.048 1.52 0.608 0.139 2.3 * Y1.4 0.711 0.142 2.16 * 0.109 0.066 3.03 * 0.608 0.118  2.51 * Y1.5 0.717 0.023 2.24 * 0.183 0.003 1.62 0.939 0.107  2.93 * Y1.6 0.772 0.119 2.14 * 0.107 0.121 2.21 * 0.631 0.075  2.24 * Y1.7 0.692 0.123 2.08 * 0.111 0.052 1.49 0.514 0.086 1.91
sumber: penulis (2021)
Variabel  ketiga  yaitu Smartphone  Addiction (Y1)  memiliki  tujuh  indikator  yang mendeskripsikan. Berdasarkan Tabel 7, dapat diketahui bahwa nilai rata-rata loading estimate adalah  sebesar  0,709  dengan  standar  kepercayaan  91,7%.  Jika  melihat  nilai critical  ratio , dapat  dijelaskan  bahwa  semua  indikator  menunjukkan  nilai  signifikan,  yaitu  melebihi  1,96. Indikator  kedua  yaitu  menggunakan smartphone lebih  lama  dari  yang  direncanakan  (Y1.2) mempunyai nilai loading estimate yang tertinggi, sebesar 0,751.
Table 8. Variabel Academic Perfomance (Y2) Variable Loading Weight SMC Estimate SE CR Estimate SE CR Estimate SE CR Academic Performance AVE = 0.717, Alpha =0.911 Y2.1 0.724 0.106 2.55 * 0.215 0.106 2.65 * 0.628 0.093  2.23 * Y2.2 0.716 0.105 2.06 * 0.197 0.105 1.49 0.771 0.108  2.25 * Y2.3 0.657 0.192 3.1 * 0.127 0.082 2.16 * 0.514 0.163  3.21 * Y2.4 0.689 0.144 2.04 * 0.116 0.065 1.68 0.611 0.102  2.17 * Y2.5 0.786 0.097 2.85 * 0.113 0.046 2.64 * 0.645 0.088  2.19 * Y2.6 0.634 0.137 2.19 * 0.136 0.136 2.26 * 0.539 0.161  2.75 *
sumber: penulis (2021)
Berdasarkan Tabel  8 ,  dapat  diketahui  pengukuran  secara  lengkap  variabel Academic  Perfo- mance (Y2).  Variabel  terakhir  yaitu Academic  Perfomance (Y2)  mempunyai  6  indikator. Semua  indikator  dinyatakan  mempunyai  nilai  signifikan,  dengan critical  ratio di  atas  1.96. Indikator kelima (Y2.5) menyelesaikan tugas tepat waktu, mempunyai nilai loading estimate tertinggi  yaitu  sebesar  0,786.  Berdasarkan  pengukuran  dari  nilai critical  ratio, indikator kelima (Y2.5) memang mempunyai nilai paling signifikan, yaitu sebesar 2,85*.
Table 9. Pengujian Struktural Model Path Coefficients Estimate SE CR Ease of Use -> Smartphone Addiction 0.682 0.202 1.99 * Social Anxiety -> Smartphone Addiction 0.719 0.183 2.02 * Social Anxiety -> Academic Performance -0.737 0.149 1.88 Smartphone Addiction -> Academic Performance -0.812 0.211 2.16 *

## sumber: penulis (2021)
Hipotesis H1 menyatakan bahwa Ease of Use memiliki pengaruh positif terhadap Smartphone Addiction . Hasil pengujian (Tabel 9) menunjukkan nilai koefisien jalur sebesar 0,682 dengan tingkat  signifikansi  sebesar  1,99*.  Dapat  dinyatakan  bahwa  hipotesis  ini  diterima.  Temuan penelitian ini sejalan dengan teori TAM yang dikemukakan oleh Davis (1989) dan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya (Lee dan Shin, 2016).
Hubungan antara Social Anxiety terhadap Smartphone Addiction juga diukur pada penelitian ini.  Hasil  pengukuran  menunjukkan  hasil  positif  dan  signifikan.  Nilai critical  ratio sebesar 2,02*  dengan loading  estimate adalah  sebesar  0,719.  Dengan  demikian  dapat  dinyatakan bahwa  hipotesis  H2  diterima.  Temuan  penelitian  ini  memperkuat  hasil  studi  sebelumnya terkait hubungan diantara Social Anxiety dan Smartphone Addiction (Hawi dan Samaha, 2017; Lee et al. , 2018; Kim dan Koh, 2018).
Hipotesis  H3  menyebutkan  terdapat  hubungan  negatif  antara Social  Anxiety dan Academic Perfomance .  Hasil pengujian  pada tabel  9  terlihat  bahwa nilai  koefisien  jalur sebesar  -0,737 dan critical ratio sebesar 1,88. Hal ini berarti terdapat hubungan negatif non signifikan antara kedua variabel tersebut. Dapat disimpulkan bahwa hipotesis H3 diterima. Hasil penelitian ini mendukung temuan penelitian sebelumnya yang dilakukan pada pelajar di Indonesia (Aprili- ana et al. , 2019; Fitria dan  Ifdil, 2020), maupun pada pelajar di luar negara Indonesia (Stra- han, 2003; Kibona dan Mgaya, 2015).
Hubungan  terakhir  yang  diuji  pada  penelitian  ini  adalah  terkait Smartphone  Addiction dan Academic Performance . Beberapa studi terdahulu (Boumosleh dan Jaalouk, 2018; Chaudhury dan Tripathy, 2018; Khan et al. , 2019; Hadi, 2019 ) menemukan bahwa Smartphone Addiction mempunyai  korelasi  negatif  terhadap Academic  Performance .  Senada  dengan  hal  itu,  hasil temuan  penelitian  ini  menunjukkan  hubungan  antara Smartphone  Addiction dan Academic Performance mempunyai nilai koefisien jalur sebesar -0,812 dengan tingkat signifikansi sebe- sar 2,16*. Dengan demikian dapat disimpulkan hipotesis H4 diterima.
Gambar 3. Model Empiris Penelitian
sumber: Bharata & Widyaningrum 2021, Malang

## 5. CONCLUSION AND SUGGESTION
Temuan  empiris  pada  penelitian  ini  membuktikan  terdapat  hubungan  diantara  variabel- variabel  yang  diteliti.  Semua  hipotesis  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  dinyatakan diterima.  Hal  ini  berarti  bahwa  ketika  salah  satu  variabel  mengalami  perubahan  nilai  (baik positif  maupun  negatif),  maka  akan  berpengaruh  terhadap  variabel  lain.  Namun  masih terdapat  keterbatasan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  obyek  penelitian  ini  hanya  terbatas  pada pelajar  di  Kota  Malang.  Disarankan  untuk  peneliti  berikutnya  dapat  mencoba  menerapkan terhadap  obyek  penelitian  yang  berbeda,  sehingga  dimungkinkan  bisa  menghasilkan  temuan yang  berbeda  pula.  Peneliti  berikutnya  juga  dapat  mengelaborasi,  menambahkan,  ataupun mengurangi  variabel  yang  ada  dalam  model  penelitian  ini,  terutama  yang  berkaitan  dengan konsep smartphone addiction .

## R EFERENCES
[1]    Abdullah,  A.  M.  (2011).  Factors  affecting  business  students'  performance  in  Arab  Open University: The case of Kuwait. International Journal of Business and Management , 6 (5), 146.
[2]      Agrebi,  S.,  &  Jallais,  J.  (2015).  Explain  the  intention  to  use  smartphones  for  mobile  shop- ping. Journal of retailing and consumer services , 22 , 16-23.
[3]    Ajzen, I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. In Action control (pp. 11-39). Springer, Berlin, Heidelberg.
[4]    Ali, N., Jusof, K., Ali, S., Mokhtar, N., & Salamat, A. S. A. (2009). The Factors Influencing Stu- dents’performance  at  Universiti  Teknologi  Mara  Kedah,  Malaysia. Management  Science  and Engineering , 3 (4), 81-90.
[5]     Alizamar, A., Afdal, A., & Fikri, M. (2018). The Exploration of Young Prisoners Social Anxie- ty.
[6] Ambarwaty,  U.  D.  (2018). Pengaruh  kontrol  diri,  kesepian  dan  sensation  seeking  terhadap kecanduan smartphone pada remaja (Bachelor's thesis, Jakarta: Fakultas Psikologi UIN Syarif Hidayatullah).
[7] Apriliana, I. P. A., Suranata, K., & Dharsana, I. K. (2019). Mereduksi kecemasan siswa melalui
The Mediating Effect of Smartphone Addiction....... |409
konseling cognitive behavioral. Indonesian Journal of Educational Counseling , 3 (1), 21-30.
[8]      BBC.  (2018,  Desember  11).  Pelajar  Indonesia  jadi  salah  satu  pengguna  teknologi  tertinggi  di dunia. Diakses dari https://www.bbc.com/indonesia/majalah-46500293
[9]     Bharata, W., & Widyaningrum, P. W. (2020). Analisis Penerimaan Teknologi Mobile Banking Terhadap  Use  Behavior  Melalui  Pendekatan  Model  Utaut  2  (Studi  Pada  Nasabah  KCU  BCA Malang). CAPITAL: Jurnal Ekonomi dan Manajemen , 3 (2), 139-159.
[10]   Bickerton, D. (2017). Language and human behavior . University of Washington Press.
[11]  Boontarig, W., Chutimaskul, W., Chongsuphajaisiddhi, V., & Papasratorn, B. (2012, June). Fac- tors  influencing  the  Thai  elderly  intention  to  use  smartphone  for  e-Health  services.  In 2012 IEEE symposium on humanities, science and engineering research (pp. 479-483). IEEE.
[12]   Boumosleh, J., & Jaalouk, D. (2018). Smartphone addiction among university students and its relationship with academic performance. Global Journal of Health Science , 10 (1), 48-59.
[13]   Chaudhury, P., & Tripathy, H. K. (2018). A study on impact of smartphone addiction on aca- demic performance. International Journal of Engineering & Technology , 7 (2.6), 50-53.
[14]   Davis, F. D. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new end-user infor- mation systems. Cambridge, MA .
[15]   Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of infor- mation technology. MIS quarterly , 319-340.
[16]   Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behaviour: An introduction to theory and research. Reading MA: Addision-Wesley. Fransson, N., and Garling , 369-382.
[17]   Fitria, L., & Ifdil, I. (2020). Kecemasan remaja pada masa pandemi Covid-19. Jurnal EDUCA- TIO: Jurnal Pendidikan Indonesia , 6 (1), 1-4.
[18]   Gökçearslan, Ş., Mumcu, F. K., Haşlaman, T., & Çevik, Y. D. (2016). Modelling smartphone addiction: The role of smartphone usage, self-regulation, general self-efficacy and cyberloafing in university students. Computers in Human Behavior , 63 , 639-649.
[19]   Hadi, A. F. (2019). Pengaruh penggunaan smartphone dan kecanduan smartphone terhadap pres- tasi belajar ekonomi siswa kelas X dan XI IPS SMA Islam 1 Surakarta.
[20]   Hadlington, L. J. (2015). Cognitive failures in daily life: Exploring the link with Internet addic- tion and problematic mobile phone use. Computers in Human Behavior , 51 , 75-81.
[21]    Hanum,  Z.  (2021,  Maret  7).  Kemenkominfo:  89%  penduduk  Indonesia  gunakan smartphone . Diakses dari https://mediaindonesia.com/humaniora/389057/kemenkominfo-89-penduduk- indonesia-gunakan-smartphone
[22]     Harzem,  P.  (2004). Behaviorism  for  new  psychology: What  was  wrong with behaviorism  and what is wrong with it now. Behavior and Philosophy , 5-12.
[23]      Hawi,  N.  S.,  &  Samaha,  M.  (2017).  Relationships  among  smartphone  addiction,  anxiety,  and family relations. Behaviour & Information Technology , 36 (10), 1046-1052.
[24]      Istiana,  D.  M.  (2021).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kepuasan  Pelanggan  pada  Trans- portasi Online Roda Dua PT X. Jurnal Manajemen (Edisi Elektronik) , 12 (2), 60-74.
[25]   Kasilingam, D. L. (2020). Understanding the attitude and intention to use smartphone chatbots for shopping. Technology in Society , 62 , 101280.
[26]      Khan,  A.  A.,  Khalid,  A.,  &  Iqbal,  R.  (2019).  Revealing  the  relationship  between  smartphone addiction  and  academic  performance  of  students:  Evidences  from  higher  educational  Institutes of Pakistan. Pakistan Administrative Review , 3 (2), 74-83.
410 | Bharata,Widyaningrum
Jurnal Manajemen (Edisi Elektronik)
[27]      Kibona,  L.,  &  Mgaya,  G.  (2015).  Smartphones’  effects  on  academic  performance  of  higher learning students. Journal of Multidisciplinary Engineering Science and Technology , 2 (4), 777- 784.
[28]   Kim, E., & Koh, E. (2018). Avoidant attachment and smartphone addiction in college students: The mediating effects of anxiety and self-esteem. Computers in Human Behavior , 84 , 264-271.
[29]   Kim, I., Kim, R., Kim, H., Kim, D., Han, K., Lee, P. H., ... & Lee, U. (2019). Understanding smartphone usage in college classrooms: A long-term measurement study. Computers & Educa- tion , 141 , 103611.
[30]   Kim, J. B., & Kang, S. (2012). A study on the factors affecting the intention to use smartphone banking:  The  differences  between  the  transactions  of  account  check  and  account  trans- fer. International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering , 7 (3), 87-96.
[31]   Kim, J., Kang, S., & Cha, H. S. (2013). Smartphone banking: The factors influencing the inten- tion to use. KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS) , 7 (5), 1213-1235.
[32]   Lee, W. J., & Shin, S. (2016). A comparative study of smartphone addiction drivers’ effect on work  performance  in  the  US  and  Korea. Journal  of  Applied  Business  Research  (JABR) , 32 (2), 507-516.
[33]   Lee, Y. K., Chang, C. T., Lin, Y., & Cheng, Z. H. (2014). The dark side of smartphone usage: Psychological  traits,  compulsive  behavior and technostress. Computers in  human  behavior , 31 , 373-383.
[34]   Lee, Y. K., Chang, C. T., Lin, Y., & Cheng, Z. H. (2017). Heads-down tribes across four Asian countries:  antecedents  of  smartphone  addiction. International  Journal  of  Mobile  Communica- tions , 15 (4), 414-436.
[35]   Lee, Y. K., Chang, C. T., Cheng, Z. H., & Lin, Y. (2018). How social anxiety and reduced self- efficacy  induce  smartphone  addiction  in  materialistic  people. Social  Science  Computer  Re- view , 36 (1), 36-56.
[36]   Machin, D., & Campbell, M. J. (1987). Statistical tables for the design of clinical trials.
[35]    Mushtaq,  I.,  &  Khan,  S.  N.  (2012).  Factors  affecting  Studentsâ€™  academic  perfor- mance. Global journal of management and business research , 12 (9).
[37]   Nayak, J. K. (2018). Relationship among smartphone usage, addiction, academic performance and the moderating role of gender: A study of higher education students in India. Computers & Education , 123 , 164-173.
[38]    Novak  Jr,  G.  S.  (1976).  Computer  understanding  of  physics  problems  stated  in  natural  lan- guage. American Journal of Computational Linguistics .
[39]   Novianty,  D. & Prastya, D. (2021, Februari 15). Jumlah Pengguna di Indonesia Mencapai Capai 202,6  Juta  Orang.  Diakses  dari https://www.suara.com/tekno/2021/02/15/123000/jumlah- pengguna-internet-di-indonesia-capai-2026-juta-orang
[40]   Okumus, B., & Bilgihan, A. (2014). Proposing a model to test smartphone users' intention to use smart applications when ordering food in restaurants. Journal of Hospitality and Tourism Tech- nology .
[41]   Parisa, N. (2015). Hubungan antara problematic internet use dengan social anxiety pada rema- ja (Doctoral dissertation, UNIVERSITAS AIRLANGGA).
[42]   Pratiwi, B. J., & Nuryanti, R. (2018). Smartphone Usage on Students Learning English: The Im- pact of School Policy. ELS Journal on Interdisciplinary Studies in Humanities , 1 (2), 199-209.
[43]   Putri, N. N. A. (2017). Minat Individu Menggunakan Smartphone: Studi Empiris Konteks Sis- tem Mobile Commerce. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 5 (1).
The Mediating Effect of Smartphone Addiction....... |411
[44]   Rahmawati, R., & Asmin, E. A. (2021). Motivasi, Komitmen Organisasi, Kompetensi dan Dam- paknya Terhadap Kinerja Guru. Jurnal Manajemen (Edisi Elektronik) , 12 (1), 52-65.
[45]   Reid, D. J., & Reid, F. J. (2007). Text or talk? Social anxiety, loneliness, and divergent prefer- ences for cell phone use. CyberPsychology & Behavior , 10 (3), 424-435.
[46]   Samaha, M., & Hawi, N. S. (2016). Relationships among smartphone addiction, stress, academic performance, and satisfaction with life. Computers in human behavior , 57 , 321-325.
[47]      Savci,  M.,  &  Aysan,  F.  (2017).  Technological  addictions  and  social  connectedness:  predictor effect of internet addiction, social media addiction, digital game addiction and smartphone ad- diction on social connectedness. Dusunen Adam: Journal of Psychiatry & Neurological Scienc- es , 30 (3).
[48]   Schlenker, B. R., & Leary, M. R. (1982). Social anxiety and self-presentation: A conceptualiza- tion model. Psychological bulletin , 92 (3), 641.
[49]   Seddon, P. B. (1997). A respecification and extension of the DeLone and McLean model of IS success. Information systems research , 8 (3), 240-253.
[50]   Sert, H., Taskin Yilmaz, F., Karakoc Kumsar, A., & Aygin, D. (2019). Effect of technology ad- diction on academic success and fatigue among Turkish university students. Fatigue: Biomedi- cine, Health & Behavior , 7 (1), 41-51.
[51]   Shaw, B., & Kesharwani, A. (2019). Moderating effect of smartphone addiction on mobile wal- let payment adoption. Journal of Internet Commerce , 18 (3), 291-309.
[52]    Shepherd,  R.  M.,  &  Edelmann,  R.  J.  (2005).  Reasons  for  internet  use  and  social  anxie- ty. Personality and individual Differences , 39 (5), 949-958.
[53]  Solimun,  P.  C.  R.  P.  P.  (2012).  Struktural  Generalized  Structured  Componeny  Analysis GSCA. Program Studi Statistika FMIPA Universitas Brawijaya. Malang .
[54]   Spielberger, C. D. (2010). Test anxiety inventory. The Corsini encyclopedia of psychology , 1-1.
[55]      Strahan,  E.  Y.  (2003).  The  effects  of  social  anxiety  and  social  skills  on  academic  perfor- mance. Personality and individual differences , 34 (2), 347-366.
[56]      Sulaiman,  J.  M.  (2020).  Pengaruh  Media  Belajar  Smartphone  Terhadap  Belajar  Siswa  Di  Era Pandemi Covid-19:(The Influence of Smartphone Learning Media on Student Learning in The Era  Pandemi  Covid-19). Indonesian  Educational  Administration  and  Leadership  Journal , 2 (2), 94-106.
[57]   Thomée, S., Härenstam, A., & Hagberg, M. (2011). Mobile phone use and stress, sleep disturb- ances, and symptoms of depression among young adults-a prospective cohort study. BMC public health , 11 (1), 1-11.
[58]   Tuma, A. H., & Maser, J. D. (Eds.). (2019). Anxiety and the anxiety disorders . Routledge.
[59]   Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic moti- vation, and emotion into the technology acceptance model. Information systems research , 11 (4), 342-365.
[60]   Winskel, H., Kim, T. H., Kardash, L., & Belic, I. (2019). Smartphone use and study behavior: A Korean and Australian comparison. Heliyon , 5 (7), e02158.
[61]   Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., Wang, P. W., Chang, Y. H., & Ko, C. H. (2012). Social anx- iety in online and real-life interaction and their associated factors. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking , 15 (1), 7-12.