Cara Uji Validitas di SPSS
Dalam penelitian kuantitatif, validitas merupakan aspek penting yang menentukan apakah suatu instrumen penelitian mampu mengukur apa yang seharusnya diukur. Uji validitas bertujuan untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan melalui kuesioner angket atau instrumen lainnya benar-benar relevan dan dapat digunakan untuk menarik kesimpulan yang akurat. Salah satu cara yang umum digunakan untuk menguji validitas instrumen adalah dengan menggunakan perangkat lunak statistik seperti SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).
SPSS menyediakan berbagai metode uji validitas, di antaranya adalah uji validitas korelasi Pearson Product Moment dan uji validitas faktor (Factor Analysis). Uji korelasi Pearson digunakan untuk melihat hubungan antara skor butir dengan total skor, sedangkan analisis faktor digunakan untuk mengelompokkan variabel berdasarkan kemiripan pola jawabannya.
- Definisi : Mengukur sejauh mana suatu instrumen benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur.
- Tujuan: Untuk memastikan bahwa pertanyaan atau alat ukur yang digunakan relevan dengan variabel yang diteliti.
- Contoh: Jika sebuah tes matematika digunakan untuk mengukur kemampuan membaca, maka tes tersebut tidak valid.
- Definisi: Mengukur sejauh mana suatu alat ukur memberikan hasil yang konsisten dan stabil dari waktu ke waktu.
- Tujuan: Untuk memastikan bahwa alat ukur dapat digunakan secara berulang tanpa menghasilkan perbedaan yang signifikan.
- Contoh: Jika seseorang mengisi kuesioner angket yang sama dua kali dalam kondisi yang mirip, hasilnya harus tetap sama jika instrumen tersebut reliabel.
Instrumen bisa reliabel tapi tidak valid, tapi jika valid biasanya juga reliabel.
Dalam panduan ini, akan dijelaskan langkah-langkah untuk melakukan uji validitas menggunakan SPSS. Dengan memahami cara uji validitas, peneliti dapat memastikan bahwa instrumen penelitian yang digunakan memiliki kualitas yang baik sehingga data yang dihasilkan dapat diandalkan untuk analisis lebih lanjut.
Pengertian Uji Validitas
Uji validitas adalah suatu proses pengujian yang digunakan untuk menentukan apakah suatu instrumen atau alat ukur benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur. Validitas menunjukkan sejauh mana hasil yang diperoleh dari instrumen tersebut dapat dipercaya dan sesuai dengan tujuan pengukurannya. Semakin tinggi validitas suatu instrumen, semakin akurat dan relevan hasil pengukurannya terhadap konsep yang ingin diukur.
Dalam penelitian kuantitatif, uji validitas sering dilakukan terhadap kuesioner, angket, tes, atau alat ukur lainnya untuk memastikan bahwa setiap pertanyaan atau indikator yang digunakan benar-benar mencerminkan konsep yang diteliti. Sebuah instrumen yang valid akan menghasilkan data yang akurat dan dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan atau kesimpulan dalam penelitian.
Uji validitas sangat penting dalam berbagai bidang penelitian, seperti psikologi, pendidikan, bisnis, dan ilmu sosial lainnya. Kesalahan dalam validitas dapat menyebabkan hasil penelitian yang bias atau tidak dapat digunakan sebagai dasar yang kuat dalam analisis lebih lanjut. Oleh karena itu, sebelum sebuah instrumen digunakan dalam pengumpulan data, perlu dilakukan uji validitas untuk memastikan bahwa alat ukur tersebut benar-benar sesuai dengan tujuan penelitian.
Jenis Uji Validitas
Validitas dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa jenis berdasarkan tujuan pengujiannya. Berikut adalah beberapa jenis validitas yang umum digunakan
Validitas konstruk mengacu pada sejauh mana suatu alat ukur benar-benar mengukur konsep teoretis yang menjadi fokus penelitian. Validitas ini memastikan bahwa setiap indikator yang digunakan benar-benar merepresentasikan konsep yang diukur. Cara menguji validitas konstruk
- Analisis Faktor (Factor Analysis): Menggunakan teknik statistik untuk melihat apakah indikator-indikator dalam suatu alat ukur mengelompok sesuai dengan konsep yang diukur.
- Korelasi antar item: Menggunakan metode statistik untuk melihat hubungan antara satu indikator dengan indikator lainnya dalam suatu konstruk.
Contoh : Jika sebuah kuesioner angket ingin mengukur "kepuasan pelanggan," maka pertanyaan-pertanyaan dalam angket kuesioner harus benar-benar mencerminkan dimensi kepuasan pelanggan, seperti kualitas produk, pelayanan, dan harga.
Validitas isi menilai sejauh mana isi dari suatu instrumen telah mencakup seluruh aspek yang relevan dari konsep yang sedang diukur. Validitas ini biasanya dinilai melalui pendapat para ahli (expert judgment). Cara menguji validitas isi:
- Review oleh ahli: Para pakar dalam bidang tertentu menilai apakah instrumen sudah mencakup seluruh aspek yang seharusnya diukur.
- Indeks kesepakatan antar ahli (Content Validity Ratio - CVR): Menggunakan formula statistik untuk menentukan sejauh mana ahli setuju bahwa instrumen tersebut sudah mencerminkan konsep yang diukur.
Contoh : Sebuah tes matematika yang dirancang untuk mengukur kemampuan aljabar seharusnya mencakup berbagai aspek aljabar, seperti persamaan, fungsi, dan grafik, bukan hanya satu bagian saja.
Validitas kriteria mengukur sejauh mana hasil dari suatu instrumen berkorelasi dengan kriteria eksternal yang relevan. Validitas kriteria dibagi menjadi dua jenis
- Validitas Prediktif (Predictive Validity): Mengukur sejauh mana suatu instrumen dapat memprediksi hasil di masa depan. Contoh: Skor ujian masuk perguruan tinggi yang mampu memprediksi keberhasilan akademik mahasiswa di tahun pertama kuliah.
- Validitas Konkuren (Concurrent Validity): Mengukur sejauh mana suatu instrumen memiliki korelasi dengan alat ukur lain yang sudah terbukti valid dalam mengukur konsep yang sama. Contoh: Tes kecerdasan yang hasilnya berkorelasi dengan tes kecerdasan standar lainnya yang telah terbukti valid.
Cara menguji validitas kriteria
- Korelasi Pearson Product Moment: Mengukur hubungan antara hasil instrumen dengan kriteria eksternal yang relevan.
- Regresi linier: Menggunakan analisis regresi untuk menguji sejauh mana variabel prediktor memengaruhi hasil yang diharapkan.
Validitas wajah adalah bentuk validitas paling sederhana yang menilai apakah suatu instrumen tampak valid secara kasat mata. Meskipun tidak diuji secara statistik, validitas ini berguna dalam tahap awal pengembangan instrumen.
Cara menilai validitas wajah : Melibatkan responden atau ahli untuk menilai apakah pertanyaan atau indikator dalam instrumen terlihat masuk akal dan relevan.
Contoh : Jika sebuah angket kuesioner bertujuan untuk mengukur stres kerja, maka pertanyaan-pertanyaannya harus berkaitan dengan faktor stres kerja, bukan dengan kebiasaan makan atau gaya hidup.
Macam Metode Cara Uji Validitas di SPSS
Dalam penelitian kuantitatif, validitas merupakan salah satu aspek penting yang menentukan sejauh mana suatu instrumen mampu mengukur apa yang seharusnya diukur. Uji validitas bertujuan untuk memastikan bahwa setiap item dalam angket kuesioner atau instrumen penelitian benar-benar dapat merepresentasikan konsep yang sedang diteliti. Dalam SPSS, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menguji validitas suatu instrumen penelitian, di antaranya
- Korelasi Pearson (Product Moment) – Metode ini menguji hubungan antara skor item dengan skor total, sehingga dapat menunjukkan apakah suatu item memiliki korelasi yang signifikan terhadap keseluruhan instrumen.
- Corrected Item-Total Correlation – Metode ini merupakan perbaikan dari korelasi Pearson, di mana skor total yang digunakan tidak mencakup skor item yang sedang diuji. Teknik ini membantu mengidentifikasi item yang lemah atau tidak konsisten dengan keseluruhan instrumen.
- Analisis Faktor (Factor Analysis) – Metode ini digunakan untuk menguji validitas konstrak dengan melihat pola hubungan antar item serta menentukan apakah item-item tersebut membentuk faktor yang sesuai dengan teori yang mendasarinya.
Masing-masing metode memiliki keunggulan dan kegunaannya sendiri tergantung pada tujuan penelitian dan karakteristik data yang digunakan. Pemahaman yang baik mengenai metode uji validitas ini akan membantu peneliti dalam menyusun instrumen yang lebih akurat dan terpercaya.
Uji Validitas metode Korelasi Pearson (Product Moment)
Uji validitas metode Korelasi Pearson (Product Moment) adalah teknik pengujian validitas yang digunakan untuk mengukur hubungan linier antara skor suatu item dengan skor total instrumen. Metode ini didasarkan pada koefisien korelasi Pearson (r), yang menunjukkan sejauh mana suatu item memiliki hubungan yang signifikan dengan keseluruhan instrumen penelitian.
Jika nilai korelasi Pearson (r) tinggi dan signifikan, maka item tersebut dianggap valid karena mampu merepresentasikan konsep yang diukur. Sebaliknya, jika nilai korelasi rendah atau tidak signifikan, maka item tersebut dianggap kurang relevan dalam instrumen.
Uji validitas dengan metode Korelasi Pearson (Product Moment) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengukur hubungan antara skor suatu item dalam instrumen penelitian dengan skor totalnya. Metode ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana setiap item dalam angeket kuesioner memiliki korelasi yang signifikan terhadap keseluruhan variabel yang diukur.
- Ketika ingin menguji validitas setiap item terhadap total skor secara sederhana.
- Jika item yang diuji berbentuk skala interval atau rasio (misalnya skala Likert).
- Jika jumlah item dalam instrumen tidak terlalu banyak (misalnya < 30).
- Digunakan dalam penelitian dengan skala psikometri, tes akademik, atau survei.
- Mudah dilakukan.
- Cocok untuk angket kuesioner sederhana.
- Bisa bias karena skor total masih memasukkan skor item itu sendiri.
- Tidak cocok untuk jumlah item besar atau uji faktor.
Cara Uji Validitas Metode Korelasi person di SPSS
Untuk memastikan bahwa setiap item dalam instrumen penelitian memiliki validitas yang baik, diperlukan langkah-langkah yang sistematis dalam melakukan uji validitas menggunakan metode Korelasi Pearson di SPSS. Proses ini mencakup persiapan data, pengaturan analisis di SPSS, interpretasi hasil, dan pengambilan keputusan berdasarkan korelasi yang diperoleh. Berikut adalah tahapan yang dapat diikuti untuk melakukan uji validitas Korelasi Pearson secara efektif.
Sebelum melakukan uji validitas, pastikan data angket kuesioner telah diinput ke dalam SPSS dalam bentuk tabel dengan format
- Kolom pertama: Nomor responden.
- Kolom berikutnya: Skor dari setiap item.
- Kolom terakhir: Skor total dari seluruh item.
- Buka SPSS Statistics.
- Masukkan data angket kuesioner ke dalam Data View.
- Klik Analyze → Correlate → Bivariate.
- Masukkan seluruh item angket kuesioner dan skor total ke dalam kotak Variables.
- Pilih Pearson Correlation.
- Centang opsi Two-tailed pada bagian Test of Significance.
- Klik OK untuk menjalankan analisis.
Cara Membaca Hasil Uji Validitas Metode Product Moment
Setelah menjalankan analisis Korelasi Pearson di SPSS, output yang dihasilkan akan menampilkan tabel korelasi. Tabel ini berisi nilai Pearson Correlation (r), nilai signifikansi (Sig.), dan jumlah sampel (N). Berikut adalah cara membaca hasil uji validitas
Melihat nilai Signifikansi (Sig. atau p-value) untuk menentukan apakah korelasi tersebut signifikan atau tidak. Nilai Sig. (2-tailed) atau p-value menunjukkan probabilitas bahwa hubungan antara dua variabel terjadi secara kebetulan
- Jika Sig. (p-value) < 0,05 → Hubungan Korelasi positif antara item dan skor total, kuat dan signifikan, item valid
- Jika Sig. (p-value) < 0,05 → Hubungan Korelasi Negatif antara item dan skor total signifikan, item tidak valid
- Jika Sig. (p-value) ≥ 0,05 → Hubungan Korelasi antara item dan skor total, lemah dan tidak signifikan., item Tidak valid.
Dalam uji validitas menggunakan metode Korelasi Pearson (Product Moment), nilai Pearson Correlation (r) menunjukkan sejauh mana suatu butir pertanyaan dalam instrumen penelitian memiliki hubungan dengan total skor atau variabel lain yang diukur. Berikut cara membacanya:
Nilai r berkisar antara Negatif -1 hingga Positif +1.
| Rentang Nilai r | Kategori Hubungan |
|---|---|
| 0,00 – 0,19 | Sangat lemah (hampir tidak ada hubungan) |
| 0,20 – 0,39 | Lemah |
| 0,40 – 0,59 | Sedang |
| 0,60 – 0,79 | Kuat |
| 0,80 – 1,00 | Sangat kuat |
Kriteria Validitas Nilai Pearson Correlation (r)
Untuk menentukan apakah suatu item valid, kita membandingkan r-hitung dengan r-tabel.
- Jika r-hitung > r-tabel, maka item angket dianggap valid.
- Jika r-hitung ≤ r-tabel, maka item angket dianggap tidak valid.
Uji Validitas metode Corrected Item-Total Correlation
Uji validitas dengan metode Corrected Item-Total Correlation adalah teknik yang digunakan untuk mengukur sejauh mana setiap item dalam instrumen penelitian berkorelasi dengan skor totalnya, namun dengan perbaikan agar tidak terjadi bias dalam perhitungan.
Berbeda dengan metode Korelasi Pearson (Product Moment) yang menghitung korelasi antara item dengan total skor termasuk item tersebut, metode Corrected Item-Total Correlation mengoreksi skor total dengan mengeluarkan item yang sedang diuji dari perhitungan. Hal ini dilakukan untuk menghindari inflasi korelasi, sehingga hasil yang diperoleh lebih akurat dalam menilai validitas masing-masing item.
- Jika ingin menguji sejauh mana setiap item berkontribusi terhadap instrumen secara keseluruhan, tetapi dengan menghindari bias akibat perhitungan skor total.
- Jika jumlah item dalam instrumen cukup banyak (misalnya > 10).
- Lebih akurat dibanding Product Moment karena tidak bias.
- Mudah dilakukan di SPSS.
- Tidak menunjukkan struktur faktor dalam angket kuesioner.
- Tidak bisa digunakan untuk pengelompokan faktor.
Metode ini sering digunakan dalam analisis reliabilitas dan validitas instrumen penelitian, terutama untuk skala pengukuran berbasis angket kuesioner. Dengan menggunakan Corrected Item-Total Correlation, peneliti dapat menyaring item-item yang kurang relevan agar instrumen menjadi lebih valid dan representatif terhadap konsep yang diukur.
Cara Uji Validitas Metode Corrected Item-Total Correlation di SPSS
Untuk memastikan bahwa setiap item dalam instrumen penelitian memiliki kontribusi yang baik terhadap keseluruhan angket kuesioner, uji validitas dengan metode Corrected Item-Total Correlation dapat dilakukan di SPSS. Metode ini membantu menilai hubungan antara setiap item dengan total skor yang telah dikoreksi, sehingga memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi item yang kurang valid. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan untuk menguji validitas dengan metode ini menggunakan SPSS.
Pastikan data angket kuesioner sudah diinput dalam SPSS dengan format:
- Kolom pertama: Nomor responden.
- Kolom berikutnya: Skor masing-masing item dalam angket kuesioner.
- Kolom terakhir: Skor total dari seluruh item (tanpa menyertakan item yang sedang diuji validitasnya dalam perhitungan skor total).
- Buka SPSS Statistics.
- Klik Analyze → Scale → Reliability Analysis.
- Pilih semua item angket kuesioner (tanpa memasukkan skor total) ke dalam kotak Items.
- Pada bagian Model, pilih Alpha (Cronbach's Alpha).
- Klik tombol Statistics, kemudian centang Item-total statistics.
- Klik Continue → OK.
Cara Membaca Hasil Uji Validitas Metode Corrected
Uji validitas dengan metode Corrected Item-Total Correlation di SPSS digunakan untuk mengukur sejauh mana suatu item dalam angket kuesioner berkorelasi dengan total skor dari semua item dalam satu variabel. Setelah menjalankan uji validitas menggunakan metode Corrected Item-Total Correlation di SPSS, hasil yang diperoleh akan ditampilkan dalam tabel Item-Total Statistics. Berikut adalah cara membaca dan menginterpretasikan hasilnya
Corrected Item-Total Correlation
Dalam output Item-Total Statistics, terdapat kolom Corrected Item-Total Correlation disebut R Hitung, yang menunjukkan korelasi antara setiap item dengan total skor variabel tersebut (setelah dikoreksi agar tidak termasuk skor item itu sendiri), Kolom Corrected Item-Total Correlation menunjukkan nilai korelasi antara masing-masing item dengan skor total setelah dikoreksi.
Menentukan apakah suatu item valid dalam uji validitas Corrected Item-Total Correlation bisa dilakukan dengan dua cara
Dalam SPSS, nilai Corrected Item-Total Correlation dapat ditemukan dalam output Reliability Analysis. Banyak literatur menyebut bahwa batas minimal nilai Corrected Item-Total Correlation yang dianggap valid adalah 0,3. Interpretasi nilai ini umumnya sebagai berikut
- Jika Corrected Item-Total Correlation Nilai r hitung tinggi (≥ 0,3) → Item memiliki hubungan kuat dengan total skor, sehingga dianggap valid.
- Jika Corrected Item-Total Correlation Nilai r hitung rendah (< 0,3) → Item memiliki korelasi lemah dengan total skor, sehingga perlu dipertimbangkan untuk direvisi atau dihapus.
Kelebihan: Praktis dan sering digunakan dalam penelitian sosial.
Kekurangan: Tidak mempertimbangkan jumlah sampel (N), sehingga bisa kurang akurat.
Jika ingin lebih akurat, bandingkan r hitung dengan r tabel dari tabel r Product Moment Pearson.
- Jika Corrected Item-Total Correlation ≥ R Tabel → Item valid dan memiliki hubungan yang cukup kuat dengan keseluruhan instrumen.
- Jika Corrected Item-Total Correlation < R Tabel → Item tidak valid dan perlu direvisi atau dihapus.
- Kelebihan: Lebih akurat karena mempertimbangkan jumlah sampel.
- Kekurangan: Perlu melihat tabel r Product Moment.
Uji validitas dengan metode Corrected Item-Total Correlation di SPSS sangat penting untuk memastikan bahwa setiap item dalam angket kuesioner memiliki hubungan yang baik dengan keseluruhan instrumen. Dengan menghilangkan item yang memiliki korelasi rendah, peneliti dapat meningkatkan keandalan dan validitas instrumen penelitian.
Uji Validitas Metode Analisis Faktor (Factor Analysis)
Uji validitas dengan Metode Analisis Faktor (Factor Analysis) adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi struktur hubungan antar variabel dalam suatu instrumen penelitian. Metode ini membantu menentukan apakah sejumlah item dalam angket kuesioner atau instrumen penelitian dapat dikelompokkan ke dalam faktor-faktor yang lebih sedikit namun tetap merepresentasikan konsep yang diukur.
Dalam SPSS, Analisis Faktor sering digunakan untuk validitas konstruk, yaitu untuk menguji apakah item-item yang diukur benar-benar mencerminkan dimensi atau faktor yang seharusnya. Teknik ini bekerja dengan cara mengelompokkan item-item berdasarkan pola korelasinya, sehingga item dengan hubungan yang kuat akan masuk dalam faktor yang sama.
Beberapa indikator penting dalam Analisis Faktor meliputi
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy → Mengukur kecukupan sampel untuk analisis faktor
- Bartlett’s Test of Sphericity → Uji signifikansi yang menunjukkan apakah data cocok untuk analisis faktor.
- Eigenvalue → Menentukan jumlah faktor yang dapat diekstraksi
- Factor Loading → Menunjukkan kontribusi masing-masing item terhadap faktor tertentu
- Jika jumlah item dalam instrumen cukup banyak (misalnya > 20 item).
- Jika ingin mengetahui apakah suatu instrumen memiliki faktor tersembunyi (latent variable), misalnya dalam skala psikologis.
- Jika ingin melihat kelompok item yang saling berkaitan dan bisa membentuk faktor-faktor tertentu.
- Jika ingin mengurangi jumlah item dalam angket kuesioner berdasarkan pola hubungan antar item.
- Dapat mengidentifikasi faktor yang membentuk instrumen.
- Bisa mengurangi jumlah item tanpa kehilangan informasi penting.
- Butuh sampel yang lebih besar.
- Lebih kompleks dibanding metode lain
Analisis Faktor sering digunakan dalam penelitian psikologi, sosial, dan pemasaran untuk menyusun atau menguji validitas alat ukur yang kompleks, seperti skala kepribadian, kepuasan pelanggan, atau persepsi konsumen. Dengan metode ini, peneliti dapat memastikan bahwa setiap item dalam instrumen benar-benar mencerminkan konstruk teoritis yang ingin diukur.
Cara Uji Validitas Metode Analysis Faktor di SPSS
Dalam uji validitas menggunakan Analisis Faktor (Factor Analysis) di SPSS, terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan untuk memastikan bahwa instrumen penelitian memiliki struktur yang jelas dan valid. Proses ini mencakup persiapan data, pemilihan metode analisis, interpretasi hasil, dan evaluasi item yang mungkin perlu disesuaikan atau dihapus. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat diikuti untuk melakukan uji validitas dengan metode ini
Pastikan data telah diinput ke dalam SPSS dengan format:
- Kolom pertama: Nomor responden.
- Kolom berikutnya: Skor masing-masing item dalam angket kuesioner.
- Buka SPSS Statistics.
- Klik Analyze → Dimension Reduction → Factor.
- Pilih semua item angket kuesioner yang akan diuji validitasnya ke dalam kotak Variables.
- Pada bagian Descriptives, centang KMO and Bartlett’s Test of Sphericity.
- Pada bagian Extraction, pilih Principal Component Analysis (PCA).
- Pada bagian Rotation, pilih metode Varimax agar faktor lebih mudah diinterpretasikan.
- Klik Continue → OK.
Cara Membaca Hasil Uji Validitas Metode Faktor
Setelah menjalankan uji validitas menggunakan Analisis Faktor (Factor Analysis) di SPSS, hasil yang diperoleh dapat diinterpretasikan melalui beberapa tabel utama
Sebelum melakukan Factor Analysis, pastikan data layak diuji dengan melihat KMO dan Bartlett’s Test.
a. KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)
- KMO ≥ 0,5 → Data cukup untuk Analisis Faktor
- KMO < 0,5 → Data tidak cocok untuk Analisis Faktor
b. Bartlett’s Test of Sphericity
- p-value (Sig.) < 0,05 → Data bisa dianalisis lebih lanjut
- p-value (Sig.) > 0,05 → Data tidak bisa digunakan dalam Analisis Faktor
Bagian Total Variance Explained menunjukkan berapa persen variabilitas data yang bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
- Eigenvalue ≥ 1 (Kaiser’s Criterion) → Faktor dianggap signifikan.
- Perhatikan % Variance Cumulative (Semakin besar persentase variance cumulative, semakin baik faktor menjelaskan variabel yang diuji.)
- Minimal 60% - 70% dari total varians harus bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk
Bagian Rotated Component Matrix menunjukkan korelasi item dengan faktor tertentu.
Lihat Loading Factor (Koefisien Faktor):
- Nilai faktor loading ≥ 0,4 → Item valid dan memiliki kontribusi terhadap faktor.
- Nilai faktor loading ≥ 0,5 → Item Ideal untuk validitas yang lebih baik
- Nilai faktor loading< 0,4 → Item tidak valid, Item lemah dan mungkin perlu dihapus atau direvisi.
Uji validitas dengan Analisis Faktor (Factor Analysis) di SPSS membantu menilai apakah sekumpulan item membentuk konstruk yang diharapkan. Dengan menghilangkan item dengan faktor loading rendah atau data yang tidak memenuhi syarat KMO dan Bartlett’s Test, peneliti dapat meningkatkan validitas dan reliabilitas instrumen penelitian.
Cara Menentukan Menghitung R Tabel
r tabel adalah nilai kritis yang digunakan dalam uji validitas dan uji korelasi. Nilai ini berfungsi sebagai batas acuan untuk menentukan apakah suatu hubungan antara dua variabel signifikan atau tidak.
Dalam analisis statistik, nilai r tabel digunakan untuk membandingkan dengan r hitung yang diperoleh dari analisis data (misalnya melalui SPSS, Excel, atau perhitungan manual).
- Jika r hitung ≥ r tabel → Korelasi atau validitas signifikan
- Jika r hitung < r tabel → Korelasi atau validitas tidak signifikan
Karena itu, menentukan r tabel yang benar sangat penting dalam pengujian data statistik.
Menentukan Hitung Derajat Kebebasan (df)
Sebelum mencari r tabel, kita harus menghitung derajat kebebasan (degree of freedom / df) dengan rumus : df=N−2
Di mana:
- Jumlah responden (N) = jumlah responden atau sampel dalam penelitian.
- df digunakan untuk mencari nilai r tabel.
Misalnya, jika jumlah responden n = 30, maka Derajat kebebasan (df)=30−2=28 , r-tabel pada α = 0,05 adalah 0,361.
Pilih Tingkat Signifikansi (α)
Nilai r tabel ditentukan dari tabel distribusi r Product Moment berdasarkan df dan tingkat signifikansi:
- α = 0,05 (5%) → tingkat kepercayaan 95% (umum digunakan)
- α = 0,01 (1%) → tingkat kepercayaan 99% (lebih ketat)
Semakin kecil nilai α, semakin ketat uji validitasnya. Dalam penelitian sosial, biasanya digunakan α = 0,05.
Mencari Nilai r Tabel dalam Tabel Statistik
Setelah mengetahui df dan α, kita bisa mencari r tabel dalam tabel distribusi r Product Moment.
Berikut adalah tabel r Product Moment
Contoh Penerapan:
Jika kita memiliki N = 30, maka: df = 28
- Pada tingkat signifikansi 0,05, nilai r tabel = 0,361
- Pada tingkat signifikansi 0,01, nilai r tabel = 0,463
Artinya, untuk penelitian ini, jika r hitung ≥ 0,361, maka variabel dianggap memiliki hubungan yang signifikan.