Pengaruh self-regulated learning terhadap perilaku cyberslacking pada mahasiswa

INDONESIA:

Perkembangan internet yang semakin pesat memberikan kemudahan bagi mahasiswa dalam menunjang proses pembelajaran. Namun, penggunaan internet juga dapat memunculkan perilaku cyberslacking, yaitu penggunaan internet untuk aktivitas nonakademik selama proses perkuliahan berlangsung. Salah satu faktor yang diduga memengaruhi perilaku cyberslacking adalah self-regulated learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran perilaku cyberslacking, gambaran self-regulated learning, serta pengaruh self-regulated learning terhadap perilaku cyberslacking pada mahasiswa.
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis regresi sederhana. Subjek penelitian berjumlah 225 mahasiswa di Indonesia yang diperoleh menggunakan teknik non-probability sampling. Instrumen penelitian menggunakan skala cyberslacking yang dikembangkan oleh Akbulut et al. (2016) dan diadaptasi oleh Simanjuntak et al. (2019), serta skala self-regulated learning yang dikembangkan oleh Rusdi (2025) berdasarkan aspek Zimmerman. Analisis data dilakukan menggunakan uji regresi linier sederhana dengan bantuan SPSS Statistics 26.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa self-regulated learning berpengaruh signifikan terhadap perilaku cyberslacking pada mahasiswa dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 (p < 0,05). Koefisien regresi bernilai negatif sebesar –0,322 yang menunjukkan bahwa semakin tinggi self-regulated learning, maka semakin rendah perilaku cyberslacking pada mahasiswa. Nilai R Square sebesar 0,083 menunjukkan bahwa self-regulated learning memberikan kontribusi sebesar 8,3% terhadap perilaku cyberslacking, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian. Dengan demikian, self-regulated learning menjadi salah satu faktor penting dalam mengurangi kecenderungan mahasiswa melakukan aktivitas internet nonakademik selama perkuliahan.

ENGLISH:

The rapid development of the internet has provided university students with greater convenience in supporting the learning process. However, internet use has also led to cyberslacking behavior, which refers to the use of the internet for non-academic activities during class. One factor presumed to influence cyberslacking behavior is self-regulated learning. This study aims to describe the level of cyberslacking behavior, describe the level of self-regulated learning, and examine the influence of self-regulated learning on cyberslacking behavior among university students.
This study employed a quantitative approach using simple linear regression analysis. The participants consisted of 225 university students in Indonesia selected through a non-probability sampling technique. The research instruments included the Cyberslacking Scale developed by Akbulut et al. (2016) and adapted by Simanjuntak et al. (2019), as well as the Self-Regulated Learning Scale developed by Rusdi (2025) based on Zimmerman's aspects. Data were analyzed using simple linear regression with SPSS Statistics 26.
The results showed that self-regulated learning had a significant effect on cyberslacking behavior among university students, with a significance value of 0.000 (p < 0.05). The regression coefficient was negative (β = –0.322), indicating that higher levels of self-regulated learning were associated with lower levels of cyberslacking behavior. The R Square value of 0.083 indicates that self-regulated learning contributed 8.3% to cyberslacking behavior, while the remaining 91.7% was influenced by other factors not examined in this study. Therefore, self-regulated learning is considered an important factor in reducing students' tendency to engage in non-academic internet activities during lectures.

ARABIC:

أدى التطور السريع للإنترنت إلى توفير العديد من التسهيلات لطلبة الجامعة في دعم العملية التعليمية. إلا أن استخدام الإنترنت قد يؤدي أيضًا إلى ظهور سلوك التسكّع الإلكتروني، وهو استخدام الإنترنت في الأنشطة غير الأكاديمية أثناء المحاضرات. ويُعدّ التعلّم المنظَّم ذاتيًا أحد العوامل التي يُفترض أن تؤثر في هذا السلوك. وهدفت هذه الدراسة إلى التعرف على مستوى سلوك التسكّع الإلكتروني، ومستوى التعلّم المنظَّم ذاتيًا، وكذلك الكشف عن تأثير التعلّم المنظَّم ذاتيًا على سلوك التسكّع الإلكتروني لدى طلبة الجامعة.
استخدمت هذه الدراسة المنهج الكمي، مع تحليل الانحدار الخطي البسيط. وتكوّنت عينة الدراسة من 225 طالبًا جامعيًا في إندونيسيا، تم اختيارهم باستخدام أسلوب المعاينة غير الاحتمالية. واعتمدت الدراسة على مقياس سلوك التسكّع الإلكتروني الذي طوّره Akbulut وآخرون (2016)، وعدّله Simanjuntak وآخرون (2019)، بالإضافة إلى مقياس التعلّم المنظَّم ذاتيًا الذي طوّره Rusdi (2025) استنادًا إلى أبعاد Zimmerman. وتم تحليل البيانات باستخدام اختبار الانحدار الخطي البسيط من خلال برنامج SPSS Statistics 26.
أظهرت نتائج الدراسة أن التعلّم المنظَّم ذاتيًا يؤثر تأثيرًا دالًا إحصائيًا في سلوك التسكّع الإلكتروني لدى طلبة الجامعة، حيث بلغت قيمة الدلالة الإحصائية 0.000 (p < 0.05). كما بلغ معامل الانحدار (β = -0.322)، وهو معامل سالب، مما يدل على أنه كلما ارتفع مستوى التعلّم المنظَّم ذاتيًا انخفض مستوى سلوك التسكّع الإلكتروني لدى الطلبة. وبلغت قيمة معامل التحديد (R²) 0.083، مما يشير إلى أن التعلّم المنظَّم ذاتيًا يسهم بنسبة 8.3٪ في تفسير سلوك التسكّع الإلكتروني، بينما تُعزى النسبة المتبقية إلى عوامل أخرى لم تتناولها هذه الدراسة. وبناءً على ذلك، يُعدّ التعلّم المنظَّم ذاتيًا أحد العوامل المهمة في الحد من ميل الطلبة إلى استخدام الإنترنت في الأنشطة غير الأكاديمية أثناء المحاضرات.