VALIDITAS & RELIABILITAS Drs. Zainal Abidin, M.Si

Validitas Validity→ ketepatan dan kecermatan suatu tes dalam melakukaan fungsi ukurnya→ Tepat dan akurat v.v. tidak relevan. Cermat : cermat dalam mendeksi perbedaan-perbedaan kecil yang ada pada atribut yang diukur. Validitas tes untuk satu tujuan tes yang spesifik.

Validitas ISI Pengertian Menunjukkan sejauh mana aitem-aitem dalam test mencangkup keseluruhan kawasan isi yang hendak diukur. Yi komperhensif, relevan dan sesuai dengan tujuan pengukuran. Komputasi Anilisa Rasional: Kesesuaian aitem dengan BLUE PRINT Review oleh PANEL AHLI (JUDGES)

Validitas Konstrak Pengertian Menunjukkan sejauh mana tes dapat mengukur suatu trait atau konstrak teoritik yang hedak diukur. Komputasi Analisis factor Multi trait multi method (Validitas diskriminan dan validitas diskriminan dan validitas konvergen) Val. Diskriminan: terdapat kolerasi yang rendah antara skor skala atau tes yang mengukur trait atau konstrak yang berbeda bila digunakan metode ukur yang sama. Val.konvergen : terdapat kolerasi yang tinggi antara skor skala atau tes yang mengukur trait atau konstrak yang sama dengan metode ukur yang berbeda

Validiatas Kriteria Pengertian Menunjuakkan adanya hubungan antara skor pada suatu tes dengan skor suatu criteria Komputasi Analisis korelasional Validitas Prediktif : untuk memprediksi perfomansi dimasa yang akan datang. Uji korelasi antara skor tes dengan skor performasi yang hendak diprediksi. Tidak langsung diperoleh, karena menunggu skor performasinya. Prediktor : tes yang diuji validitasnya. Kriteria : performasi yang akan diprediksi. Validitas Konkuren : jika skor kriteria dan skor tes diperoleh dalam waktu yang besamaan.

Konvensi nilai validitas dianggap memuaskan jika < 0,30 Interpretasi Bersifat relative : tidak ada batasan pasti tentang koofisien terendah yang harus dipenuhi agar validitas dinyatakan memuaskan. Nilai maksimal : 100 Konvensi nilai validitas dianggap memuaskan jika < 0,30

Reliabilitas Reliability → reliabel. Yi. Sejauh mana hasil pengukuran dapat dipercaya → setelah beberapa kali pengukuran terhadap kelompok subyek yang sama diperoleh hasil yang relatif sama, jika aspek yang diukur dalam diri subyek belum berubah. Relatif sama : terdapat toleransi dalam perbedaan perbedaan kecil diantara hasil pengukuran. Tinggi-rendah koefisien realibilitas : yaitu tinggi-rendah korelasi antara dua distribusi skor dari dua alat ukur yang pararel yang dikenakan pada subyek yang sama.

Tes Ulang Pengertian Komputasi Kelemahan Mengenakan tes dua kali dengan tegangan waktu tertentu terhadap sekelompok subyek. Komputasi Korelasi antara distribusi skor pada penyelenggaraan/pengenaan pertama dengan kedua. Kelemahan 1 . Kurang praktis. 2 . Adanya efek bawaan dari pengenaan /penyelenggaraan pertama ke penyelenggaraan kedua.

Tes Sejajar/Paralel Pengertian Komputasi Kelemahan Dilakukan untuk dua tes yang pararel, Yi. memiliki tujuan objek psikologis yang sama, berdasarkan blue print yang sama, dan memiliki spesifikasi yang sama. Kedua tes dikenakaan secara berturut-turut kepada sekelompok subyek yang sama.  Komputasi Korlasi antara distribusi skor pada tes pertama dengan tes kedua. Kelemahan 1 . Sulit menyusun tes yang pararel. 2 . Adanya efek bawaan.

Konsistensi Internal Pengertian Komputasi Menggunakan data dari pengenaan/penyelenggaraan satu kali tes pada sekelompok subyek. Komputasi Dilakukan dengan cara pembelahan(gasal genap, berpasangan, acak) Teknik penghitungan tergantung pada bentuk dan sifat alat ukur, jumlah belahan. →lih tabel 3 pada buku

Komputasi untuk pendekatan konsistensi internal

2ry1y2 / (1+ry1y2) 1 – s(y1-y2)2/sx2 Formula 1. Spearman-Brown Jumlah Belahan Dua bagian seimbang jumlah aitem genap Komputasi 2ry1y2 / (1+ry1y2) Formula 2. Rulon Jumlah Belahan Dua bagian seimbang jumlah aitem genap Komputasi Dilakukan berdasarkan selisih skor subyek pada kedua belahan, karena selisih skor merupakan sumber variasi eror. Sehingga caranya adalah membandingkan variasi eror dengan variasi skor dengan variasi skor subyek. 1 – s(y1-y2)2/sx2

[k/(k-1)][1-(∑p(1-p))/sx2] Formula 3. Alpha Jumlah Belahan Untuk beberapa belahan (dua, tiga, dst) dengan jumlah aitem seimbang pada masing-masing belahan. Komputasi [k/(k-1)](sx2-∑sj2) / sx2 Atau [k/(k-1)][1-(∑sj2/sx2)] Formula 4. Kuder Richardson 20 Jumlah Belahan Jumlah belahan tak terbatas (bisa sejumlah aitem) namun skornya dikhotomis (1&0) Komputasi [k/(k-1)][1-(∑p(1-p))/sx2]

Interpretasi Bersifat relatif : tidak ada batasan mutlak tentang koefisien yang harus dipenuhi agar pengukuran disebut reliabel. Nilai maksimal = 1,00. Konvensi nilai reliabilitas dianggap memuaskan jika berada disekiatar 0,900. Interpretasi tidak terlepas dari besarnya varians skor ( sehingga bisa dihitung besarnya varians eror (Se) → eror of measurement . Besar kecilnya varians skor merupakan indikator keterpercayaan pengukuran yang komparabel. Sehingga : semakin kecil harga (Se) pengukuran semakin terpercaya/reliabel karena variasi erornya semakin kecil. Se dapat digunakan untuk mengestimasi SKOR MURNI dalam suatu tes dengan menggunakan interval kepercayaan skor murni. Luas sempitnya Interval akan memberikan gambaran kepada pemakai tes mengenai sejauh mana kecermatan hasil pengukuran tes dalam menjalankan fungsi ukurnya. Semakin sempit luas interval berarti hasil pengukuran semakin cermat v.v.

RELIABILITAS

Berbagai pendekatan untuk mengestimasi koefisien reliabilitas Tes ulang (Test-Retest) Bentuk pararel (Parallel Forms) Konsistensi Internal (Internal Consistency)

PENDEKATAN TEST ULANG Dilakukan dengan cara menyajikan dua kali pada satu kelompok subjek dengan tenggang waktu diantara dua penyajian. Asumsi dasar : Suatu tes yang reliabel akan menghasilkan skor tampak yang sama apabila disajikan dua kali pada waktu yag berbeda. Koefisien reliabilitas dihitung dengan cara menghitung koefisien korelasi linier antara distribusi skor pada tes kedua.

Kelemahan Kemungkinan adanya perubahan kondisi subyek diantara dua penyajian. Subyek ingat dengan jawaban pada penyajian tes pertama (pengulangan jawaban). Tes pertama sebagai pengalaman sehingga subyek mengerjakan lebih baik dari tes kedua.

Kelemahan Adanya penolakan untuk mengerjakan tes kedua (subyek tidak bersungguh-sungguh pada tes kedua). Tenggang waktu antara penyajian pertama dengan penyajian kedua berpengaruh terhadap subyek, bila terlalu cepat subyek melakukan pengulangan jawaban, bila terlalu lama dikhwatirkan terjadi perubahan kondisi . Subyek (motivasi minat yang sesuai untuk mengukur aspek psikologi yang relatif stabil dan mudah berubah, misal tes-tes yang mengukur performasi maksimal. Tes pertama sebagai pengalaman sehingga subyek mengerjakan lebih baik dari tes kedua.

Komputasi reliabilitas Contoh Dari dua penyajian tes diperoleh distribusi skor sebagai berikut:

Pada distribusi data diatas terdapat eror ( ) yang bervariasi sehingga terdapat perubahan skor yang tidak searah ( eror random),→ eror dalam teori skor murni klasik, Eror inilah yang berpengaruh terhadap besar kecilnya nilai reliabilitas. Jika tidak bervariasi ( sistematik ) maka eror tidak akan mempengaruhi koefisien reliabilitas.

Subyek Tes Pertama Tes Kedua Error A 20 22 +2 B 19 21 C 24 D 17 E 26 F G H 15 I J

perubahan psikologis pada subyek Eror terjadi karena perubahan psikologis pada subyek yang berlangsung diantara tenggang waktu penyajian tes.

PENDEKATAN BENTUK PARAREL

Kelemahan Memberikan sekaligus dua tes yang pararel kepada sekelompok subyek Kedua tes dapat digabungkaan terlebih dahulu sehingga seakan-akan hanya satu tes, setelah selesai dijawab kedua tes kembali dipisah untuk diberi skor masing-masing. Jika penggabungan tidak mungkin dilakukan maka pemberian tes harus dilakukan secara berturut-berturut dengan tenggang waktu yang tidak lama.

Kelemahan Koefisien reliabilitas dipengaruhi oleh eror. Eror terjadi disebabkan oleh karena faktor yang ada dalam tes itu sendiri, dari subyek atau penyaji tes. Tes pararel : skor murni (T) tiap subyek sama.sehingga preliabilitaserbedaan skor tampak (X) antar subyek dalam satu tes merupakan perbedaan skor murninya (T). Dan perbedaan skor tampak (X) diantara tes bagi setiap subyek mencerminkan eror pengukuran.

PENDEKATAN KONSISTENSI INTERNAL

Satu kali penyajian tes kepada sekelompok subyek. Praktis dan efisien. Memiliki satu distribusi skor sehingga analisisnya diarahkan terhadap aitem-aitem atau aitem dalam tes melalui pembelahan menjadi beberapa bagian. Reliabilitas tes diperlihatkan oleh konsistensi antar aitem atau antar belahan tes.

Cara pembelahan dilakukan berdasarkan sifat, fungsi tes dan jenis skala yang digunakan. Cara pembelahan berpengaruh terhadap rumus yang digunakan dalam menghitung koefisien reliabiitasnya. Cara pembelahan diarahkan untuk memperoleh belahan yang relatif sama/homogen (memiliki jumlah aitem yang sama banyak, taraf kesukaran seimbang, isi sebanding, memenuhi ciri-ciri paralelisme).

Beberapa cara pembelahan Random Dialakukan dengan cara undian untuk memasukkan aitem-aitem mana saja yang masuk belahan pertama dan aitem-aitem yang masuk belahan kedua, dst. Hanya dilakukan untuk aitem-aitem homogen. Gasal Genap Mengelompokan aitem nomor gasal menjadi atu belahan (belahan pertama) dan aitem nomor genap menjadi belahan yang lain (belahan kedua).

Beberapa cara pembelahan Matched Random subsets / berpasangan Hanya untuk tes yang mengukur aspek kemampuan, yang taraf kesukaran aitem dan korelasi aitem dengan skor total tes telah dihitung. Pengelompokkan dilakukan dengan cara meletakkan setiap aitem pada satu posisi atau titik tertentu dalam grafik berdasarkan indeks kesukaran aitem (P) dan koefisien korelasi antara aitem dan skor tes (rix). Aitem yang letaknya berdekatan berarti memiliki karakteristik yang relatif sama . Kedua aitem yang lainnya untuk menentukan mana aitem yang masuk belahan kedua.

Menghitung koefisien reliabilitas

EFEK PERUBAHAN PANJANG TES TERHADAP RELIABILITAS DAN FALIDITAS

Kesimpulan : “PENAMBAHAN AITEM = MENIGKATKAN KOEFISIEN RELIABILITAS EFEK TERHADAP VALIDITAS”

Efek Terhadap Validitas

“ PENAMBAHAN AITEM = MENINGKATKAN KOEFISIEN FALIDITAS’’ Kesimpulan : “ PENAMBAHAN AITEM = MENINGKATKAN KOEFISIEN FALIDITAS’’

EFEK HETEROGENITAS TERHADAP RELIABILITAS DAN VALIDITAS

HETEROGINITAS KELOMPOK Besar kecilnya varians distribusi skor subyek (σx²) pada variabel yang diungkap. Varians BESAR : sampel lebih HETEROGEN → OVERESTIMASI Varians KECIL : sampel lebih HOMOGEN→ UNDERESTIMASI Varians EROR : sampel HOMOGEN lebih KECIL dari pada varians EROR sampel HETEROGEN

Contoh RELIABILITAS