Laporkan Masalah

PERBEDAAN ATENSI PADA HMM (HEAVY MEDIA MULTITASKERS) DAN LMM (LIGHT MEDIA MULTITASKERS) DIUKUR DENGAN TUGAS FILTERING DILIHAT DARI JUMLAH STIMULUS

HARMONI, Sri Kusrohmaniah, Dra., M.Si.

2015 | Skripsi | S1 PSIKOLOGI

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui perbedaan atensi antara HMM (Heavy Media Multitaskers) dan LMM (Light Media Multitaskers) diukur menggunakan tugas filtering dilihat dari peningkatan stimulus. Subjek penelitian adalah 18 mahasiswa Psikologi angkatan 2013 yang terbagi menjadi 10 subjek HMM dan 8 subjek LMM. Hasil analisis mix design ANOVA menunjukkan tidak ada perbedaan akurasi (F=0.303, p>0.05) dan waktu reaksi (F=1.275, p>0.05) pada HMM dan LMM. Ditemukan hasil yang signifikan pada penurunan akurasi pada stimulus 2, stimulus 4, stimulus 6 dan stimulus 8 pada kedua kelompok (F=5.546, p<0.05). Sedangkan perubahan waktu reaksi pada stimulus 2, stimulus 4, stimulus 6 dan stimulus 8 pada kedua kelompok tidak berbeda secara signifikan (F=0.738, p>0.05). Berdasarkan hasil penelitian, tidak terdapat perbedaan atensi antara HMM dan LMM diukur menggunakan tugas filtering. Namun, peneliti menemukan bahwa sumbangan peningkatan stimulus dalam menurunkan akurasi sebesar 48.9%.

This study aimed to examine the difference of attention between HMM and LMM measured by the increase of number of stimulus in filtering task. Eighteen participants were grouped into two groups: HMM (10 participants) and LMM (8 participants). Mixed design ANOVA revealed no significant difference of HMM and LMM on both accuracy (F=5.546, p>0.05) and reaction time (F=1.275, p>0.05). Accuracy were found to be significantly decreased on both groups for stimulus 2, stimulus 4, stimulus 6 and stimulus 8 (F=5.546, p<0.05). Whereas no significant difference were found on both groups for reaction time (F=0.738, p>0.05). We conclude no difference of attention between HMM and LMM measured by filtering task. However, we found effect of stimulus increase toward the decrease of accuracy by 48,9%.

Kata Kunci : Media Multitasking, Attention, HMM, LMM, filtering