MENGHITUNG NILAI SKOR IRMALA DEWI.Y. 14310252 RUDY HARTONO 14310128 MEILISA DWI PUTRI 14310184 BUDI SUHERMANTO 14310164 DIANA INTAN 14310471 UMIA ANJATSIYAH 14310302 PUJI ASTUTI 14310618 TOMI AGUS .S. 14310167 TIVANI MAHARDIANTI 14310181 SETYA AYUB 14310238

Menghitung Nilai Skor dengan Menggunakan Metode SPSS Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin di ukur. Pada program SPSS teknik pengujian yang sering digunakan para peneliti untuk uji validitas adalah: 1. korelasi Bivariate Pearson (Produk Momen Pearson) 2. 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 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) 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 -> angka 2 = Tidak setuju -> angka3 = Setuju -> angka 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 33 32 21 34 35 28 11 36 12

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

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 . 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.

Corrected item – Total Correlation 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. 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).

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 ITEM Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Total Item- Correlation Alpha if Item Deleted ITEM 1 27.2500 29.8409 .4113 .8345 ITEM 2 28.0227 .6151 .8157 ITEM 3 27.4167 25.7197 .8217 .7933 ITEM 4 26.9167 26.6288 .7163 .8046 ITEM 5 29.5379 .5603 .8223 ITEM 6 25.8409 .7764 .7975 ITEM 7 27.3333 25.1515 .6784 .8078 ITEM 8 27.1136 .5679 .8204 ITEM 9 26.8333 32.8788 .1866 .8482 ITEM 10 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. 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.

NB : 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.

TERIMA KASIH