Cara Uji Validitas SPSS berdasarkan Data Kuesioner

Penulis
Advernesia
22
Cara Uji Validitas SPSS berdasarkan Data Kuesioner

A. Pengertian Uji Validitas Kuesioner

Menurut Azwar (1986), uji validitas adalah pengujian yang dilakukan untuk mengukur ketepatan dan kecermatan suatu variabel terkait fungsinya dalam suatu penelitian. Validitas dalam penelitian adalah derajat ketepatan alat ukur terhadap objek yang diukur (Sugiaharto dan Sitinjak, 2006). Kemudian Ghazali (2009) menyatakan bahwa uji validitas menunjukkan sah atau tidaknya suatu kuesioner dalam penelitian.

Baca juga: Cara Uji Reliabilitas SPSS Alpha Cronbach’s Data Kuesioner

Terdapat 2 uji validitas pada kuesioner, yaitu:

  1. Uji Validitas Faktor

    Validitas faktor adalah pengujian yang dilakukan apabila pengukuran lebih dari satu faktor yaitu antara item satu dengan lainnya memiliki kesamaan. Uji validitas faktor dilakukan dengan menganalisis korelasi antara skor faktor dengan skor faktor total.

  2. Uji Validitas Item

    Validitas item ditunjukkan apabila terdapat korelasi terhadap item total (skor total), hal ini dilakukan dengan melakukan analisis korelasi skor item dengan skor total. Jika 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).

B. Penentuan Validitas Kuesioner

Dari perhitungan korelasi didapat nilai koefisien korelasi setiap item yang menunjukkan bagaimana derajat validitas item tersebut. Kemudian untuk menentukan kelayakan item dalam kuesioner dilakukan uji signifikansi koefisien korelasi. Menurut Azwar (1986), item dikatakan valid saat nilai signifikansi kurang dari 0.05 (< 0.05) yang kemudian disesuaikan dengan r tabel menurut jumlah responden (N).

C. Cara Uji Validitas SPSS 

Terdapat banyak metode uji validitas kuesioner. Pada artikel ini dijelaskan metode uji validitas yang paling populer yaitu metode Bivariate Pearson. Metode ini juga disebut metode Korelasi Produk Momen Pearson.

Rumus Korelasi Product Momen Pearson

rumus pearson

Contoh:

Data berikut merupakan sebagian data kuesioner yang berisi persepsi 50 responden terkait kemanfaatan sektor pariwisata terhadap aspek perekonomian. Terdiri dari 10 variabel yang bernilai 1 (Sangat Tidak Setuju), 2 (Tidak Setuju), 3 (Moderat), 4 (Setuju), dan 5 (Sangat Setuju). Sehingga digunakan tipe data numerik dengan nilai desimal 0.

Contoh data reliabilitas

Download Data - Kode: www.advernesia.com

01 Pariwisata menyebabkan bertambahnya kesempatan kerja bagi masyarakat lokal
02 Pariwisata menyebabkan bertambahnya kesempatan berusaha bagi masyarakat lokal
03 Pariwisata menyebabkan bertambahnya penghasilan (income) masyarakat lokal
04 Pariwisata menyebabkan meningkatnya kualitas fasilitas publik
05 Pariwisata menyebabkan meningkatnya kuantitas fasilitas publik
06 Pariwisata menyebabkan meningkatnya harga kebutuhan pokok rumah tangga
07 Pariwisata menyebabkan meningkatnya harga lahan/tanah
08 Pariwisata menyebabkan meningkatnya persaingan usaha
09 Pariwisata menyebabkan bangkrutnya usaha tradisional masyarakat
10 Pariwisata menyebabkan beralihnya pekerjaan anggota masyarakat dari pertanian/ nelayan menjadi pekerja usaha pariwisata
*Merupakan data asli milik Bapak Ir. I PUTU EKA NILA KENCANA, M.T

Berikut langkah-langkah uji validitas SPSS:

  1. Membuat variabel total

    Sebelum memulai langkah pengujian, perlu dibuat variabel total yang merupakan nilai jumlahan tiap item. Pada contoh ini Total = PAE01+PAE02+PAE03+PAE04+PAE05+PAE06+PAE07+PAE08+PAE09+PAE10 

    • Buat Variabel Total yang bersesuaian terhadap data yang diukur

      Membuat variabel total

    • Klik Transform > Compute Variable...

      menghitung total

    • Masukkan Target Variable dan Numeric Expression pada jendela Compute

      Melakukan perhitungan variabel

    • Klik OK

      Klik OK

    • Variabel Total berhasil dibuat

      Total

  2. Klik Correlate > Bivariate

    Opsi untuk uji validitas

  3. Memilih item yang dianalisis

    Pada jendela Bivariate Correlate pilih item yang dianalisis dengan memindahkannya ke kolom kanan. Untuk mempercepat pemilihan, dapat digunakan ctrl+shift.

    memilih variabel pada pearson

    Pada opsi Correlation Coefficients: centang Pearson. Pada opsi Test of Significance: centang Two-tailed. Centang juga Flag significant correlations

  4. Klik OK

    Hasil analisis ditampilkan pada jendela output.

D. Cara Membaca Hasil Uji Validitas 

Berikut cara membaca hasil uji validitas dari contoh kuesioner di atas.

OutputOutput2

Lihat: r tabel

Validitas setiap item ditunjukkan oleh kolom total. Berdasarkan r tabel, nilai Pearson Correlation minimal adalah 0.2732 karena menggunakan 50 responden (N) dengan batas 0.05. Terlihat semua nilai pearson correlations tiap item di atas 0.2732. Hal ini ditandai dengan tanda * atau ** pada kolom Total di tabel output. Sehingga 10 item kuesioner ini sudah valid.

E. Persyaratan Standar Hasil Uji Validitas

Berikut persyaratan standar hasil dari uji validitas yang umum digunakan:

  • Signifikansi Pearson < 0.05 artinya item valid
  • Signifikansi 2-Tailed < 0.01 artinya item berkorelasi Tinggi
  • Signifikansi 2-Tailed < 0.05 artinya item berkorelasi

Baca juga tutorial lainnya: Daftar Isi Tutorial SPSS

Sekian artikel Cara Uji Validitas SPSS berdasarkan Data Kuesioner. Nantikan artikel menarik lainnya dan mohon kesediaannya untuk share dan juga menyukai halaman Advernesia. Terima kasih…

ARTIKEL TERKAITARTIKEL TERBARU

22 DISKUSI PEMBACA

  1. Terimakasih atas penjelasannya sangat membantu penelitian saya, tetapi ada yang saya ingin tanyakan, kenapa saat saya analyze outputnya hanya untuk 0,01 Two-Tailed. tidak ada 0,05nya

    • Berarti butir pertanyaan yang digunakan dalam kuesioner mempunyai korelasi yang tinggi, ditandai dengan **,
      Sangat berkorelasi ** < 0.01 Berkorelasi * < 0.05 semoga bermanfaat 🙂

    • Saya belum pernah menemukan hal itu sebelumnya Kak Hana, saya menemukan artikel yang mungkin serupa
      https://www.researchgate.net/post/Problem_using_SPSS_when_i_calculate_correlation_between_2_variables_it_shows_zero_result_but_is_not_correct_Help_me
      Semoga membantu 🙂

  3. Terimakasih atas penjelasannya sangat membantu penelitian saya, tetapi ada yang saya ingin tanyakan, kenapa saat saya analyze outputnya untuk nilai minus 0,05. Lalu bagaimana dengan nilai minus itu untuk menentukan valid atau tidak butir pertanyaannya min?. Terimakasih

    • Itu dapat disebabkan oleh beberapa masalah terkait dataset yang diproses, coba dipastingkan formula pada item kalkulasi sebelum melakukan pengujian...
      Lebih lanjut
      https://www.researchgate.net/post/Why_do_I_get_a_negative_value_of_Cronbachs_Alphaa
      Semoga membantu 🙂

    • Hai, Kak Ulfaizah
      Saya dapat merekomendasikan artikel berikut terkait hal tersebut
      https://influentialpoints.com/Training/measures_of_validity_for_binary_and_nominal_variables-principles-properties-assumptions.htm
      Semoga membantu

  5. untuk uji validitas bila hasil r hitungnya minus (-) namun berkolerasi tinggi, itu dapa dikatakan valid atau tidak? Mohon bantuannya. Terimakasih 🙂

  7. Saya mau tanya, di artikel ini nilai N = 50 dengan signifikansi 5%.

    Kemudian untuk melihat r tabel, langsung menuju pada N = 50 dan melihat pada kolom level of significance 0,05.
    Banyak pada tutorial webiste lain juga melakukan hal yang sama.
    Namun banyak juga tutorial yang menggunakan rumus N-2, (50-2=48) sehingga pada tabel r nilai yang dilihat pada kolom N dengan nilai N=48. Bukan pada N=50.

    Oleh karena itu, saya mohon pencerahannya. Apakah ada perbedaannya? Terimakasih

    • Hai, Kak Koni
      Tutorial ini menggunakan N=50 sesuai dengan r Table
      Jika kita lihat, r Table, semakin banyak sample maka nilai korelasi minimal akan semakin kecil
      Menurut saya jika menggunakan N=48 maka nilai korelasi minimal lebih di kecilkan 2 sample...
      Sehingga penilaian validitas akan semakin ketat, dalam artinya lebih dari standarnya
      Jika penggunaan N=48 memenuhi, otomatis N=50 juga memenuhi.
      Menurut saya, penggunaan N = 50 dapat dijadikan alternatif jika N=48 tidak memenuhi
      Semoga membantu 🙂

  8. ka saya mau tanya, untuk uji validitas dan reliabilitas menggunakan analyze->Scale->reliablitas analyze apakah hasilnya sama aja dengan menggunakan Bivarate ?

  9. Selamat siang. Saya mau tanya.

    Saya sudah uji analisis pearson mengikuti prosedur yg sudah dijelaskan diatas.

    Namun ketika saya olah data dengan data saya. Ini hasil saya keterangan di bawah hanya
    **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

    Sedangkan saya mencarinya yang 5%.

    Ini solusinya bagaimana ya kak? Terimakasih 🙏

  11. haloo saya mau tanya, kalau mencari sampel menggunakan rumus Slovin kan ada margin of error (e). apakah margin of error sama dengan level of significant yg ada di rTabel? terimakasih sebelumnya.

  12. Saya ingin bertanya, apakah langkah-langkah ini berlaku untuk data kuisioner dengan variabel prediktor : ordinal dan variabel respon : biner?

    • Hai, Kak Billy
      Dikatakan valid apabila nilanya kurang dari 0.05 atau < 0.05 Terima kasih 🙂

Ayo Berdiskusi Bersama! Belajar Lebih Indah dengan Saling Membantu :)

Tulis komentar
Masukkan nama Anda