Bilah Samping Artikel

Telah diserahkan
Dec 16, 2020
Diterima
Apr 5, 2021
Diterbitkan
Feb 26, 2021
Download
Download PDF (English)
Statistic
Read Counter : 1012 Download : 1669

Isi Artikel Utama

Abstrak

Perkembangan internet sangat mempengaruhi seluruh aspek kehidupan manusia dan sebagian pengguna internet adalah generasi muda. Dengan pengguna internet yang semakin banyak maka masalah adiksi internet dan sosial media menjadi hal yang diangkat oleh Dr. Kimberly Young. Penelitian ini akan meneliti adiksi internet dan sosial media yang akan dianalisis dengan metode deskriptif dan inferensial menggunakan analisis regresi logistik biner. Apakah usia sekolah, jenis pekerjaan dan waktu akses website mempengaruhi kecenderungan seseorang mengalami adiksi internet dan sosial media. Berdasarkan hasil uji statistik dapat disimpulkan bahwa variabel usia sekolah, jenis pekerjaan dan waktu akses website mempengaruhi kecenderungan seseorang mengalami adiksi internet. Sedangkan variabel jenis kelamin dan domisili tidak mempengaruhi kecenderungan seseorang mengalami adiksi internet. Kajian ini membuktikan bahwa adiksi pada internet maupun media sosial itu nyata di Indonesia dan dapat digolongkan sebagai science, bukan pseudo-science. Oleh karenanya perlu adanya perhatian khusus terhadap kasus ini, karena dampak yang ditimbulkan selain memiliki pengaruh buruk pada kesehatan secara fisik, juga dapat menimbulkan gangguan secara psikologis.

Rincian Artikel

Biografi Penulis

Ade Chandra, Institut Teknologi Bandung

Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (A)

Hasta Pratama, Institut Teknologi Bandung

Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (A)

Okyza Maherdy, Institut Teknologi Bandung

Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (A)

Radiant Victor Imbar, Institut Teknologi Bandung

Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (A)

Dimitri Mahayana, Institut Teknologi Bandung

Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (A)

Cara Mengutip
[1]
A. Chandra, A. Latifah, H. Pratama, O. Maherdy, R. V. . Imbar, dan D. Mahayana, “Kajian Adiksi Internet dan Adiksi Media Sosial dari Sisi Filsafat Sains”, Jurnal Algoritma, vol. 17, no. 2, hlm. 409–423, Feb 2021.
Unduh Sitasi
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)

References

  1. Kominfo, "Republika Online," [Online]. Available: https://republika.co.id/berita/qhgibx335/kominfo-pengguna-internet-di-indonesia-capai-1755-juta-jiw. [Accessed 20 10 2020].
  2. P. Isaias and T. Issa , "Internet factors influencing generations Y and Z in Australia and Portugal: A practical study," Inf. Process. Manag., vol. 52, no. 4, doi: 10.1016/j.ipm.2015.12.006, p. 592–617, 2016.
  3. Kominfo, "Penetrasi & Perilaku Pengguna Internet Indonesia Survey 2017," Teknopreneur, Jakarta, 2018.
  4. K. S. Young, "Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder," Cyberpsychology Behav., vol. 1, no. 3 , doi: 10.1089/cpb.1998.1.237, p. 237–244, 1998.
  5. Q. Jiang, X. Huang, and R. Tao, "Internet Addiction: Cybersex," Princ. Addict., vol. 2013, no. doi: 10.1016/B978-0-12-398336-7.00081-4., p. 809–818, January 2018.
  6. H. P. Soetjipto, "Pengujian Validitas Konstruk Kriteria Kecanduan Internet," J. Psikol. Fak. Psikol. Univ. Gadjah Mada, vol. 32, no. 2, p. 74–91, 2005.
  7. Darma, M. Mawardah and U. B., "Pengguna internet di Indonesia jika dilihat dari setiap wilayah provinsi memiliki Sedangkan Provinsi Sumatera Selatan berada di urutan tujuh untuk pengguna internet di yang memiliki jumlah pengguna internet," No 3.
  8. P. Ginige, "Internet Addiction Disorder," Child Adolesc. Ment. Health, vol. XV, no. 2 , doi: 10.5772/66966, p. 407–432, 2017.
  9. N. W. Parwatha, I. E. Ardjana, I. T. Windiani and I. S. Adnyana, "Gangguan sikap menentang akibat adiksi internet pada remaja," Medicina (B. Aires)., vol. 50, no. 3, doi: 10.15562/medicina.v50i3.692., p. 466–469, 2019.
  10. A. Rojabi, "Penelitian Kualitatif (Research Methodology) | by Afdan Rojabi | Medium," Medium, 2019. [Online]. Available: https://medium.com/@afdanrojabi/penelitian-kualitatif-research-methodology-4bfaa9ad2912.
  11. R. A. Prasojo, D. A. Maharani, and M. O. Hasanuddin, "Mengujikan Internet Addiction Test (IAT) ke Responden Indonesia," August 2019, doi: 10.31227/osf.io/7ag4w..
  12. B. P. Statistik, "Badan Pusat Statistik," Badan Pusat Statistik, Jakarta, 2017, pp. 335–58, doi: 10.1055/s-2008-1040325.
  13. R. P. Lestari and D. Rakhmawati , "Estimasi Model Logit Untuk Melihat Efek Model Pem-Belajaran Yang Berbeda Terhadap Nilai Akhir Mahasiswa Pada Mata Kuliah Kalkulus," Transform. J. Pendidik. Mat. dan Mat., vol. 3, no. 02 , doi: 10.36526/tr.v3i02.748., p. 65–74, 2019.
  14. Darnah, "Handling Overdispersion on Poisson Regression Models with Generalized Poisson," J. Eksponensial, vol. 2, no. 2, Available: http://fmipa.unmul.ac.id, p. 5–10, 2011.
  15. Jambi and J. Junaidi , "Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS)," doi: 10.13140/RG.2.1.1580.0481., June, 2015.
  16. J. Harlan, "Analisis Regresi Logistik," 2013, vol. 53, no. 9..
  17. S. Margareta, "Study Deskriptif Analisis Kuantitatif," Repos. UPI, Bandung, 2013.
  18. Wiyono, Bambang Budi, Statistik Pendidikan: Buku Bahan Ajar Mata Kuliah Statistik., Malang: FIP UM, 2001.
  19. K. Popper, Conjectures and Refutations: The Growth of Scientific Knowledge (Routledge Classics), Routledge; 2nd edition, 2002.
  20. K. S. Young, Clinical Assessment of Internet-Addicted Clients. In Internet addiction: A Handbook and Guide to Evaluation and Treatment, Wiley Online Library, 2011.
  21. P. Ismalia, "Adiksi Internet pada Remaja," TAZKIYA (Journal of Psychology), vol. 1, pp. 73-78, 2019.