UJI RELIABILITAS KUISIONER

Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui konsistensi alat ukur, apakah alat pengukur yang digunakan dapat diandalkan dan tetap konsisten jika pengukuran tersebut diulang. Ada beberapa metode pengujian reliabilitas diantaranya metode tes ulang, formula belah dua dari Spearman-Brown, formula Rulon, formula Flanagan, Cronbach’s Alpha, metode formula KR-20, KR-21, dan metode Anova Hoyt. Dalam program SPSS akan dibahas untuk uji yang sering digunakan penelitian mahasiswa adalah dengan menggunakan metode Alpha (Cronbach’s). Metode alpha sangat cocok digunakan pada skor berbentuk skala (misal 1-4, 1-5) atau skor rentangan (misal 0-20, 0-50). Metode alpha dapat juga digunakan pada skor dikotomi (0 dan 1).

Kriteria pengambilan keputusan bisa  menggunakan batasan tertentu seperti 0,6. Menurut Sekaran (1992), reliabilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 dapat diterima dan di atas 0,8 adalah baik.

Pada contoh kasus di atas setelah diuji validitasnya maka item-item yang gugur dibuang dan item yang tidak gugur dimasukkan kedalam uji reliabilitas. Jadi yang akan dihitung ada 6 item, karena 4 item telah digugurkan.

Langkah-langkah pada program SPSS

Ø  Pada contoh kasus di atas kita telah menginput data item 1 sampai 10

Ø  Klik Analyze - Scale - Reliability Analysis

Ø  Klik item yang tidak gugur dan masukkan ke kotak items. Jika item-item sudah berada dikotak items maka klik item yang gugur dan keluarkan dengan klik simbol arah

Ø  Klik Statistics, pada Descriptives for klik scale if item deleted

Ø  Klik Continue

Ø  Klik OK, hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:

 Tabel 4. Hasil Analisis Reliabilitas dengan Teknik Alpha

                R E L I A B I L I T Y   A N A L Y S I S   -   S C A L E   (A L P H A)

Item-total Statistics

                      Scale             Scale       Corrected

                     Mean         Variance       Item-          Alpha

                    if Item          if Item         Total           if Item

                   Deleted        Deleted    Correlation   Deleted

ITEM2         14.6667        18.9697        .6414           .8906

ITEM3         14.8333        18.1515        .6963           .8827

ITEM4         14.3333        18.2424        .6835           .8846

ITEM6         14.6667        16.7879        .8612           .8574

ITEM7         14.7500        15.8409        .7943           .8680

ITEM8         14.6667        17.5152        .6749           .8867

Reliability Coefficients

N of Cases =     12.0                    N of Items =  6

Alpha =    .8970

Dari hasil analisis di atas di dapat nilai Alpha sebesar 0,8970. Karena nilai lebih dari 0,6, maka dapat disimpulkan bahwa butir-butir instrumen penelitian tersebut reliabel.

Read more »

UJI VALIDITAS KUISIONER

Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin dukur. Dalam pengujian instrumen pengumpulan data, validitas bisa dibedakan menjadi validitas faktor dan validitas item. Validitas faktor diukur bila item yang disusun menggunakan lebih dari satu faktor (antara faktor satu dengan yang lain ada kesamaan). Pengukuran validitas faktor ini dengan cara mengkorelasikan antara skor faktor (penjumlahan item dalam satu faktor) dengan skor total faktor (total keseluruhan faktor), sedangkan pengukuran validitas item dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor total item.

Pada pembahasan ini akan dibahas untuk metode pengujian validitas item. Validitas item ditunjukkan dengan adanya korelasi atau dukungan terhadap item total (skor total), perhitungan dilakukan dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor total item. Bila kita menggunakan lebih dari satu faktor berarti pengujian validitas item dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor faktor, kemudian dilanjutkan mengkorelasikan antara skor item dengan skor total faktor (penjumlahan dari beberapa faktor). Dari hasil perhitungan korelasi akan didapat suatu koefisien korelasi yang digunakan untuk mengukur tingkat validitas suatu item dan untuk menentukan apakah suatu item layak digunakan atau tidak. Dalam penentuan layak atau tidaknya suatu item yang akan digunakan, biasanya dilakukan uji signifikansi koefisien korelasi pada taraf signifikansi 0,05, artinya suatu item dianggap valid jika berkorelasi signifikan terhadap skor total. Atau jika melakukan penilaian langsung terhadap koefisien korelasi, bisa digunakan batas nilai minimal korelasi 0,30. Menurut Azwar (1999) semua item yang mencapai koefisien korelasi minimal 0,30 daya pembedanya dianggap memuaskan. Tetapi Azwar mengatakan bahwa bila jumlah item belum mencukupi kita bisa menurunkan sedikit batas kriteria 0,30 menjadi 0,25 tetapi menurunkan batas kriteria di bawah 0,20 sangat tidak disarankan. Untuk pembahasan ini dilakukan uji signifikansi koefisien korelasi dengan kriteria menggunakan r kritis pada taraf signifikansi 0,05 (signifikansi 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian)

Pada program SPSS teknik pengujian yang sering digunakan para peneliti untuk uji validitas adalah menggunakan korelasi Bivariate Pearson (Produk Momen Pearson) dan Corrected Item-Total Correlation. Masing-masing teknik perhitungan korelasi akan dibahas sebagai berikut:

1.   Bivariate Pearson (Korelasi Produk Momen Pearson)

Analisis ini dengan cara mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total. Skor total adalah penjumlahan dari keseluruhan item. Item-item pertanyaan yang berkorelasi signifikan dengan skor total menunjukkan item-item tersebut mampu memberikan dukungan dalam mengungkap apa yang ingin diungkap.

Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan taraf signifikansi 0,05. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut:

-         Jika r hitung > r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrumen atau item-item pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid).

-     Jika r hitung < r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) atau r hitung negatif, maka instrumen atau item-item pertanyaan tidak berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid).

Contoh Kasus:

            Seorang mahasiswa bernama Andi melakukan penelitian dengan menggunakan skala untuk mengetahui atau mengungkap prestasi belajar seseorang. Andi membuat 10 butir pertanyaan dengan menggunakan skala Likert, yaitu angka 1 = Sangat tidak setuju, 2 = Tidak setuju, 3 = Setuju dan 4 = Sangat Setuju. Setelah membagikan skala kepada 12 responden didapatlah tabulasi data-data sebagai berikut:

                           Tabel 1. Tabulasi Data (Data Fiktif)

Subjek	Skor Item										Skor
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	Total
1	3	4	3	4	4	3	3	3	3	3	33
2	4	3	3	4	3	3	3	3	3	3	32
3	2	2	1	3	2	2	3	1	2	3	21
4	3	4	4	3	3	3	4	3	3	4	34
5	3	4	3	3	3	4	3	4	4	3	34
6	3	2	4	4	3	4	4	3	4	4	35
7	2	3	3	4	4	4	3	4	3	2	32
8	1	2	2	1	2	2	1	3	4	3	21
9	4	2	3	3	4	2	1	1	4	4	28
10	3	3	3	4	4	4	4	4	3	3	35
11	4	4	3	4	4	3	4	4	4	2	36
12	3	2	1	2	3	1	1	2	3	3	21

Langkah-langkah dengan program SPSS

Ø  Masuk program SPSS

Ø  Klik variable view pada SPSS data editor

Ø  Pada kolom Name ketik item1 sampai item10, kemudian terakhir ketikkan skortot (skor total didapat dari penjumlahan item1 sampai item10)

Ø  Pada kolom Decimals angka ganti menjadi 0 untuk seluruh item

Ø  Untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian default)

Ø  Buka data view pada SPSS data editor

Ø  Ketikkan data sesuai dengan variabelnya, untuk skortot ketikkan total skornya.

Ø  Klik Analyze - Correlate - Bivariate

Ø  Klik semua variabel dan masukkan ke kotak variables

Ø  Klik OK. Hasil output yang diperoleh dapat diringkas sebagai berikut:

                        Tabel. Hasil Analisis  Bivariate Pearson

Dari hasil analisis didapat nilai korelasi antara skor item dengan skor total. Nilai ini kemudian kita bandingkan dengan nilai r tabel, r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi dan jumlah data (n) = 12, maka didapat r tabel sebesar 0,576 (lihat pada lampiran tabel r).

Berdasarkan hasil analisis di dapat nilai korelasi untuk item 1, 9 dan 10 nilai kurang dari 0,576. Karena koefisien korelasi pada item 1, 9 dan 10 nilainya kurang dari 0,576 maka dapat disimpulkan bahwa item-item tersebut tidak berkorelasi signifikan dengan skor total (dinyatakan tidak valid) sehingga harus dikeluarkan atau diperbaiki. Sedangkan pada item-item lainnya nilainya lebih dari 0,576 dan dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut valid.

2.   Corrected Item-Total Correlation

Analisis ini dengan cara mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total dan melakukan koreksi terhadap nilai koefisien korelasi yang overestimasi. Hal ini dikarenakan agar tidak terjadi koefisien item total yang overestimasi (estimasi nilai yang lebih tinggi dari yang sebenarnya). Atau dengan cara lain, analisis ini menghitung korelasi tiap item dengan skor total (teknik bivariate pearson), tetapi skor total disini tidak termasuk skor item yang akan dihitung. Sebagai contoh pada kasus di atas kita akan menghitung item 1 dengan skor total, berarti skor total didapat dari penjumlahan skor item 2 sampai item 10. Perhitungan teknik ini cocok digunakan pada skala yang menggunakan item pertanyaan yang sedikit, karena pada item yang jumlahnya banyak penggunaan korelasi bivariate (tanpa koreksi) efek overestimasi yang dihasilkan tidak terlalu besar.

Menurut Azwar (2007) agar kita memperoleh informasi yang lebih akurat mengenai korelasi antara item dengan tes diperlukan suatu rumusan koreksi terhadap efek spurious overlap. 

Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan taraf signifikansi 0,05. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut:

-     Jika r hitung > r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrumen atau item-item pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid).

-     Jika r hitung < tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) atau r hitung negatif, maka instrumen atau item-item pertanyaan tidak berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid).

Sebagai contoh kasus kita menggunakan contoh kasus dan data-data pada analisis produk momen di atas.

Langkah-langkah pada program SPSS

Ø  Masuk program SPSS

Ø  Klik variable view pada SPSS data editor

Ø  Pada kolom Name ketik item1 sampai item 10

Ø  Pada kolom Decimals angka ganti menjadi 0 untuk seluruh item

Ø  Untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian default)

Ø  Buka data view pada SPSS data editor

Ø  Ketikkan data sesuai dengan variabelnya,

Ø  Klik Analyze - Scale – Reliability Analysis

Ø  Klik semua variabel dan masukkan ke kotak items

Ø  Klik Statistics, pada Descriptives for klik scale if item deleted

Ø  Klik continue, kemudian klik OK, hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:

Tabel. Hasil Analisis Validitas Item dengan

Teknik Corrected Item-Total Correlation

         R E L I A B I L I T Y  A N A L Y S I S  -  S C A L E (A L P H A)

Item-total Statistics

                       Scale            Scale       Corrected

                      Mean         Variance       Item-          Alpha

                     if Item          if Item         Total           if Item

                    Deleted        Deleted    Correlation   Deleted

ITEM1         27.2500        29.8409        .4113           .8345

ITEM2         27.2500        28.0227        .6151           .8157

ITEM3         27.4167        25.7197        .8217           .7933

ITEM4         26.9167        26.6288        .7163           .8046

ITEM5         26.9167        29.5379        .5603           .8223

ITEM6         27.2500        25.8409        .7764           .7975

ITEM7         27.3333        25.1515        .6784           .8078

ITEM8         27.2500        27.1136        .5679           .8204

ITEM9         26.8333        32.8788        .1866           .8482

ITEM10        27.0833       35.3561      -.1391           .8683

Reliability Coefficients

N of Cases =     12.0                    N of Items = 10

Alpha =    .8384

Dari output di atas bisa dilihat pada Corrected Item – Total Correlation, inilah nilai korelasi yang didapat. Nilai ini kemudian kita bandingkan dengan nilai r tabel, r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi dan jumlah data (n) = 12, maka didapat r tabel sebesar 0,576 (lihat pada lampiran tabel r).

Dari hasil analisis dapat dilihat bahwa untuk item 1, 5, 9 dan 10 nilai kurang dari 0,576. Karena koefisien korelasi pada item 1, 5, 9 dan 10 nilainya kurang dari 0,576 maka dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut tidak valid. Sedangkan pada item-item lainnya nilainya lebih dari 0,576 dan dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut valid.

Sebagai catatan: analisis korelasi pada contoh kasus di atas hanya dilakukan satu kali, untuk mendapatkan hasil validitas yang lebih memuaskan maka bisa dilakukan analisis kembali sampai 2 atau 3 kali, sebagai contoh pada kasus di atas setelah di dapat 6 item yang valid, maka dilakukan analisis korelasi lagi untuk menguji 6 item tersebut, jika masih ada item yang tidak signifikan maka digugurkan, kemudian dianalisis lagi sampai didapat tidak ada yang gugur lagi.

Read more »