UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS
A. Uji Validitas
Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin dukur. Uji validitas sering digunakan untuk mengukur ketepatan suatu item dalam kuisioner atau skala, apakah item-item pada kuisioner tersebut sudah tepat dalam mengukur apa yang ingin diukur. Uji validitas yang digunakan adalah uji 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. 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 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 Pearson Product Moment)
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.
Koefisien korelasi item-total dengan Bivariate Pearson dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
rix =
Keterangan:
rix = Koefisien korelasi item-total (bivariate pearson)
i = Skor item
x = Skor total
n = Banyaknya subjek
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) maka instrumen atau item-item pertanyaan tidak berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid).
Contoh Kasus:
Seorang mahasiswa bernama Dandi melakukan penelitian dengan menggunakan kuisioner 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 15 responden didapatlah tabulasi data-data sebagai berikut:
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 |
13 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 34 |
14 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 | 4 | 32 |
15 | 3 | 4 | 3 | 2 | 3 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 30 |
Langkah-langkah pada program SPSS 17
1. Buka program SPSS dengan klik Start >> All Programs >> SPSS Inc >> Statistic 17.0 >> SPSS Statistic 17.0
2. Pada kotak dialog SPSS Statistic 17.0, klik Cancel, hal ini karena ingin membuat data baru. Selanjutnya akan terbuka tampilan halaman SPSS.
3. Klik Variable View. Pada kolom Name ketik item1 sampai item10, kemudian terakhir ketikkan skortotal (skor total didapat dari penjumlahan item1 sampai item10). Untuk kolom Decimals, ubah menjadi 0 untuk semua item dan skortotal. Pada kolom Label bisa dikosongkan saja. Pada kolom Measure bisa dipilih Ordinal untuk semua item. Sedangkan untuk kolom-kolom lainnya boleh dihiraukan (isian default). Hasil pembuatan variabel seperti berikut:
Gambar 71. Hasil pembuatan variabel
4. Buka halaman data view dengan klik Data View, maka didapat kolom variabel item1 sampai item 10 dan skortotal. Kemudian ketikkan data sesuai dengan variabelnya. Hasil pengisian data seperti berikut:
Gambar 72. Hasil pengisian data pada SPSS
5. Klik Analyze >> Correlate >> Bivariate. Selanjutnya akan terbuka kotak dialog Bivariate Correlations seperti berikut:
Gambar 73. Kotak dialog Bivariate Correlation
6. Klik semua item dan skortotal, kemudian masukkan ke kotak Variables.
7. Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:
Gambar 74. Output Bivariate Correlation
Dari output dapat diketahui 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) = 15, maka didapat r tabel sebesar 0,514 (lihat pada lampiran tabel r). Untuk nilai korelasi untuk item 1, 9 dan 10 nilai korelasi kurang dari 0,514. 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 0,514 dan dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut valid. Untuk item yang tidak valid maka harus dibuang atau diperbaiki lagi.
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 kata 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. Formula koreksi terhadap efek Spurious Overlap sebagai berikut:
ri(x-1) =
Keterangan:
ri(x-1) = Koefisien korelasi item-total setelah dikoreksi dari efek Spurious Overlap
rix = Koefisien korelasi item-total sebelum dikoreksi
si = Standar deviasi skor item yang bersangkutan
sx = Standar deviasi skor total
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) 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 Bivariate Pearson di atas.
Langkah-langkah pada program SPSS 17
1. Menggunakan input yang sama dengan analisis Bivariate Pearson di atas.
2. Klik Analyze >> Scale >> Reliability Analysis. Selanjutnya akan terbuka kotak dialog Reliability Analysis seperti berikut:
Gambar 75. Kotak dialog Reliability Analysis
3. Klik semua item, kemudian masukkan ke kotak Items (untuk skortotal tidak dimasukkan).
4. Klik Statistics, pada kotak dialog Descriptives for, klik Scale if item deleted. Lalu klik Continue.
Gambar 76. Kotak dialog Reliability Analysis: Statistics
5. Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:
Gambar 77. Output Reliability Analysis
Hasil korelasi dapat dilihat pada output Item-Total Statistics pada kolom Corrected Item-Total Correlation. Nilai ini kemudian kita bandingkan dengan nilai r tabel. r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi dan jumlah data (n) = 15, maka didapat r tabel sebesar 0,514 (lihat pada lampiran tabel r).
Dari hasil analisis dapat dilihat bahwa untuk item 1, 5, 8, 9 dan 10 nilai kurang dari 0,514. Karena koefisien korelasi pada item 1, 5, 8, 9 dan 10 nilainya kurang dari 0,514 maka dapat disimpulkan bahwa butir instrumen tersebut tidak valid. Untuk item yang tidak valid maka harus dibuang atau diperbaiki lagi.
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 analisis Bivariate Pearson di atas setelah di dapat 7 item yang valid, maka dilakukan analisis korelasi lagi untuk menguji 7 item tersebut (dalam hal ini item yang tidak valid dibuang), jika masih ada item yang tidak signifikan maka digugurkan, kemudian dianalisis lagi sampai didapat tidak ada yang gugur lagi. Biasanya uji validitas hanya dilakukan 1 atau 2 kali saja.
B. Uji Reliabilitas
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 Cronbach’s Alpha. Metode Cronbach’s Alpha sangat cocok digunakan pada skor berbentuk skala (misal 1-4, 1-5) atau skor rentangan (misal 0-20, 0-50).
Rumus reliabilitas dengan metode Alpha adalah: (Arikunto, 2002)
r11 =
Keterangan:
r11 = Reliabilitas instrumen
k = Banyaknya butir pertanyaan
= Jumlah varian butir
= Varian total
Untuk pengujian biasanya 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 7 item karena 4 item telah digugurkan (mengambil yang hasil uji validitas dengan metode Bivariate Pearson).
Langkah-langkah pada program SPSS 17
1. Menggunakan input yang sama dengan analisis Bivariate Pearson di atas.
2. Klik Analyze >> Scale >> Reliability Analysis. Selanjutnya akan terbuka kotak dialog Reliability Analysis seperti berikut:
Gambar 78. Kotak dialog Reliability Analysis
3. Klik item yang tidak gugur dan masukkan ke kotak Items. Jika semua item sudah berada di kotak Items, maka klik item yang gugur dan keluarkan dengan klik ikon arah.
4. Klik Statistics, pada kotak dialog Descriptives for, klik Scale if item deleted. Lalu klik Continue.
Gambar 79. Kotak dialog Reliability Analysis: Statistics
5. Klik OK, maka hasil output yang didapat adalah sebagai berikut:
Gambar 80. Output Reliability Analysis
Hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada output Reliability Statistics. Di dapat nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,863. Karena nilai di atas 0,6 maka dapat disimpulkan bahwa alat ukur dalam penelitian tersebut reliabel.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar