Uji-validitas-dan-reliabilitas.bunga-mahardika.pdf - Rumus Uji Validitas dan Reliabilitas. Validitas adalah tingkat keandalah dan kesahihan alat ukur yang digunakan. Rumus Alpha Cronbach. 5 Download our validitas manual skala guttman eBooks for free and learn more about validitas manual skala guttman. These books contain exercises and tutorials to improve your practical skills, at all levels!
Nah, jadi ceritanya gw mau ngerangkum jadi satu pembahasan soal rumus statistik yang cocok sama skala Guttman, mulai dari rumus uji validitas, rumus uji reliabilitas, rumus hitung hubungan (koefisien korelasi) antara variabel X dan variabel Y, dan rumus koefisien determinasinya terutama buat rumus-rumus yang akhirnya gw pakai untuk skripsi gw. Dan niatnya bukan cuma pengen ngerangkum aja, gw pingin kasih contoh pengerjaannya juga. Setelah itu sharing informasi soal situs dan literatur yang udah gw pakai sebagai referensi. Haha.buat gw yang baru pertama kali buat skripsi dengan skala Guttman ternyata ngga juga. Gw sempet pusing karena ternyata kalo mau nemuin nilai koefisien reprodusibiltas tersebut gw MUTLAK harus KETEMU DULU sama NILAI ERROR. Dan setelah ubek-ubek literatur dan situs internet, akhirnya gw justru nemuin pencerahan untuk menemukan nilai error ini dari blognya Pak Wahyu Widhiarso. Kalo mau main ke situnya Pak Wahyu untuk lihat cara dia ngejelasin cara menghitung nilai error, silahkan klik link ini.
Kebetulan Pak Wahyu ini dosen psikologi di Universitas Gajah Mada yang suka membimbing mahasiswa untuk buat tugas akhir, jadi pas lihat dia nyantumin alamat emailnya di blognya itu, gw langsung kirim email untuk tanya lebih jauh sama dia soal nilai error itu karena gw melihat kok cara penghitungannya dia beda banget sama cara menghitung nilai error dari literatur yang gw punya. Alhamdulillah, email gw dibalas, dan dia nerangin sama gw cara menghitung nilai error tersebut bisa berbeda-beda tergantung dari teknik yang dipakai. Untuk teknik yang dipakai dan diulas di blognya Pak Wahyu, namanya teknik Goodenough. Oia, Pak Wahyu juga kasih gw literatur (dalam bentuk softcopy) yang menjadi rujukannya untuk menulis tentang cara menghitung nilai error dengan teknik Goodenough tersebut. Ini sekalian gw share linknya, siapa tahu ada yang perlu penjelasan mendalam soal teknik Goodenough ini.
Saat memulai menghitung data yang terkumpul dari kuesioner, urutkan pertanyaan dari bobot mudah ke bobot sulit. Contoh: pertanyaan “apakah anda memiliki motor” harus didahulukan dari pertanyaan “apakah anda memiliki mobil”, karena pertanyaan “apakah anda memiliki mobil” dianggap berbobot lebih sulit dibandingkan pertanyaan “apakah anda memiliki motor”. Atau singkatnya, responden yang menjawab “ya” pada pertanyaan yang berbobot lebih sulit diasumsikan akan juga memberikan jawaban “ya” pada pertanyaan yang berbobot lebih mudah jadi itulah kenapa pertanyaan harus diurutkan dari yang bobotnya dianggap lebih mudah hingga ke pertanyaan yang dianggap memiliki bobot yang agak sulit. Setelah itu hitung nilai error dari semua jawaban responden dengan teknik Goodenough. Contoh: Supaya memudahkan, contoh yang akan dipaparkan disini hanya memakai 3 responden dengan bentuk pertanyaan yaitu “apakah anda memiliki motor” untuk pertanyaan nomor 1 dan “apakah anda memiliki mobil” untuk pertanyaan nomor 2.
Setelah nilai koefisien reprodusibilitas dan koefisien skalabilitasnya ketemu, cocokkan dengan syarat penerimaan nilai koefisien reprodusibilitas dan syarat penerimaan nilai koefisien skalabilitasnya. Kalau semua nilai yang diperoleh sudah masuk kriteria syarat penerimaan, berarti kuesioner yang dipakai sudah valid (benar-benar mengukur apa yang ingin diukur). Biar lebih akurat dan cepat, pas di bagian ini hitungnya pakai software pengolah angka aja. Misalnya nih, kalo gw pribadi pas di bagian ini hitungnya pakai Microsoft Excel 2007 (Ehem, Excelnya jadul, maklum fanatik sama OS Windows XP.haha) Oia, sekedar catatan: kuesioner yang dijadikan contoh di atas tersebut, menggunakan 50 responden karena menggunakan buku Metode Penelitian Survai karya Masri Singarimbun dan Sofian Effendi (2011: 119) sebagai rujukan. Hal ini penting diketahui, karena ada beberapa buku riset yang menyarankan untuk menggunakan 30 responden pada saat uji validitas (juga uji reliabilitas), dan itu boleh-boleh saja. Jadi ukuran 30 dan 50 tidak masalah selama acuan buku yang dipakai jelas kredibilitas penulisnya.
Dan yang paling terpenting adalah meminta restu dosen pembimbing dulu sebelum nentuin untuk pakai 50 responden atau 30 responden pas menghitung uji validitas (dan juga hitung reliabilitas).haha. Selesai dari masalah pertama, lanjut ke masalah kedua.
Masalah kedua yaitu gw harus mencari rumus yang pas untuk uji reliabilitas dengan skala Guttman. Setelah googling kesana-kemari, gw akhirnya ketemu dengan situs milik IBM, yang kasih info kalau rumus yang cocok untuk dipakai di kondisi kayak begini (salah satunya) adalah rumus Kuder-Richardson 21 atau sering disebut sebagai KR 21. Alasannya, karena rumus ini cocok untu pilihan jawaban yang sifatnya dikotomi (“ya” atau “tidak”). Buat yang penasaran mau lihat situsnya IBM yang ngebahas soal ini, silahkan klik linknya disini: ). Setelah dapat rumus lengkap dari Kuder Richardson 21 tersebut, gw kembali kebingungan buat cari-cari gimana cara mengolah rumus Kuder Richardson 21 ini dengan bantuan software SPSS 17 yang gw punya. Malangnya, pas gw ubek-ubek internet gw ga ketemu gimana cara mengolah rumus Kuder Richardson 21 ini dengan bantuan software SPSS 17.
Karena waktu sudah semakin mepet alias udah ngga cukup waktu lagi buat pergi seharian cuma buat cari buku cara mengolah rumus Kuder Richardson 21 dengan bantuan software SPSS 17, akhirnya gw paksain terus buat ubek-ubek internet (untung gw pakai modem paketan jadi tagihan ngga jeboll.hehe) dan akhirnyaa ketemu lah gw sama blognya Pak Anwar Hidayat. Pak Anwar Hidayat kasih informasi gimana cara mengolah rumus Kuder Richardson 21 dengan Microsoft Excel, disini linknya.
Setelah ngelewatin masalah uji validitas dan uji reliabilitas itu, gw lanjut ke masalah selanjutnya:D. Di bab 4 ini gw ketemu sama masalah keempat, yaitu nemuin rumus yang cocok untuk menghitung hubungan (koefisien korelasi) diantara variabel X dengan variabel Y, dimana kedua variabel menghasilkan data bertipe ordinal. Akhirnya setelah ubek-ubek buku kuliah, ketemu juga rumus yang cocok untuk uji hubungan antara variabel X dan variabel Y, yaitu rumus Spearman’s (Kriyantono, 2009: 172). Formula lengkap dari rumus Spearman’s, yaitu. Di buku Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS, gw bisa lihat cara memasukkan data ke SPSS dari mulai gw buka softwarenya pertama kali sampai tahap memasukkan kategori variabel yang gw punya ke kolom variables. Sayangnya untuk langkah selanjutnya, yang semakin bersifat spesifik, di buku ini tidak menerangkan rumus Spearman's jadi gw beralih ke buku Statistik Nonparametrik.
Di buku Statistik Nonparametrik, gw bisa lihat langkah selanjutnya yang harus gw tempuh setelah memasukkan kategori variabel yang gw punya ke kolom variables, yaitu memilih “spearman” di tab correlation coefficient sampai klik ok. Langkah ke 2: Tentukan “arah” dari hubungan yang terjadi antara variabel X dan variabel Y. Misalnya, kalau hasil penghitungan adalah 0,763 itu artinya arah hubungan yang terjadi sifatnya positif (semakin tinggi nilai variabel X maka akan semakin tinggi pula nilai variabel Y). Begitu juga sebaliknya, kalau misalnya hasil penghitungannya adalah -0,763 itu artinya arah hubungan yang terjadi sifatnya negatif (semakin tinggi nilai variabel X maka akan semakin rendah nilai variabel Y atau semakin rendah nilai variabel X maka akan semakin tinggi nilai variabel Y Langkah ke 3: Menghitung nilai koefisien determinasi yakni petunjuk besar kecilnya hasil pengukuran yang sebenarnya (Kriyantono, 2009: 141). Penghitungan koefisen determinasi (R²) dengan cara mengkuadratkan nilai koefisien korelasi (r) yang telah dihitung (Kerlinger dan Pedhazur, 1973: 20).
Pengertian Skala Guttman
Rumus koefisien determinasi yaitu: R²=r². Dimana R adalah koefisien determinasi dan r adalah koefisien korelasi. Contoh: jika koefisien korelasi adalah 0,763 maka koefisien determinasi adalah 0,582 atau 58% yang artinya hubungan yang terjadi antara variabel Y dengan variabel X adalah 58%, sedangkan sebanyak 42% sisanya adalah hubungan antara variabel Y dengan faktor-faktor lainnya diluar variabel X Langkah ke 4: Tentukan uji hipotesis dengan taraf signifikansi 5%. Uji hipotesis ini harus dilakukan biar keputusan yang diambil tersebut meskipun menggunakan sampel tapi hasilnya bisa diberlakukan untuk populasi, keputusan yang diambil tersebut hanya punya potensi untuk salah 5%, dan keputusan tersebut bukan cuma suatu kebetulan semata.
Untuk melakukan uji hipotesis ini, gw lihat dari buku Statistik Nonparametrik karya Singgih Santoso (2014: 215-217). Perincian untuk melakukan uji hipotesis yaitu. Keterangan: rs = koefisien korelasi rank order n = jumlah responden. Menghitung nilai z tabel dengan bantuan tabel z (baku), adapun rumusnya yaitu: Z tabel = 50%- (taraf signifikansi:2), kemudian hasilnya dicocokkan dengan tabel z (baku) Untuk melihat tabel z dapat klik di tulisan 'download' yang tertera bawah ini: Tabel z (baku) di atas, gw ambil dari buku Metode Penelitian Komunikasi (1989: 229) karya Rakhmat.
Menentukan kriteria pengujian, yaitu H0 diterima jika z hitung 0,05 atau H0 ditolak jika z hitung z tabel H0 ditolak jika signifikansi. Oia, ini sekedar intermezzo aja, waktu di awal masuk bab 3, gw sempet bingung pas ngelihat ada buku yang bilang kalo skala Likert itu menghasilkan jenis data interval. Gw bingung karena setahu gw skala Likert ya jenis datanya ordinal. Setelah gw tanya sama dosen gw, dia bilang yang tepat adalah skala Likert menghasilkan jenis data ordinal karena jawaban yang ngasih opsi skor yang memiliki tingkatan/ranking ya itu adalah masuk kategori ke jenis data ordinal.
Alhamdulillah, singkatnya akhirnya gw ketemu salah satu artikel yang ngejelasin ke gw bahwa pro kontra soal skala Likert memang ada. Hal yang lumrah kalo ada yang beropini kalo skala Likert adalah ordinal dan hal yang lumrah juga kalo ada yang beropini skala Likert adalah interval.
Dan bahkan hal ini pernah dibicarain di seminar nasional statistika di tahun 2011. Buat yang mau lihat jurnal yang bicarain soal perbedaan pandangan soal apakah Likert masuk ke ordinal atau interval bisa klik di sini Sekedar sharing, salah satu buku yang beropini bahwa skala Likert adalah ordinal bisa dilihat di buku Marketing Analysis Made Easy karya Freddy Rangkuti di halaman 174.
Dan yang beropini kalo skala Likert adalah interval bisa dilihat di buku Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D karya Prof. Sugiyono di hal 93. Jadi kembali lagi, baiknya diomongin dulu sama dosen pembimbing yah. Kerlinger, Fred dan Elazar Pedhazur. Multiple Regressions in Behavioral Research. New York: Holt, Rinehart and Winston.
Skala Guttman Adalah
Kriyantono, Rachmat. Teknik Praktis Riset Komunikasi.
Jakarta: Kencana Prenada Media Group. Priyatno, Duwi. Paham Analisa Statistik Data dengan SPSS. Yogyakarta: Mediakom. Rakhmat, Jalaluddin. Metode Penelitian Komunikasi. Bandung: Remadja Karya Rangkuti, Freddy.
Marketing Analysis Made Easy. Gramedia Pustaka Utama Santoso, Singgih. Statistik Nonparametrik: Konsep dan Aplikasi dengan SPSS. Elex Media Komputindo. Simamora, Bilson. Panduan Riset Perilaku Konsumen. Jakarta: Gramedia Singarimbun, Masri dan Sofian Effendi.
Metode Penelitian Survai. Jakarta: PT Pustaka LP3ES Indonesia. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Anonim Gw tadinya jg sempet kayak gitu, variabel X adalah guttman dan variabel Y pakai likert.Cm nantinya salah satu harus dikonversi dulu biar jadi skala yang sama.Dospem gw bilang, itu ribet mending dua2nya gw samain aja pakai guttman.Ada nama metode untuk konversinya gitu.coba deh lo sounding sm dospem lo, biasanya dospem kan udh pada 'karatan' sm riset:) Jadi, kalau misalkan lo pakai 2 skala yang beda, bisa dibilang ga bisa pakai cara yang gw tulis itu. Cara yg gw tulis kbetulin untuk Variabel X dg skala guttman dan variabel Y dg skala guttman:) (Febi).
Ini mbak saya punya referensinya. Kebettulan kuesioner pendahuluan saya juga. Hai febby, makasih banyak oinfonya, bermanfaat banget karena sekarang aku lagi penelitian dengan penggunaan skala guttman. Karena aku pengen jawaban tegas dari responden, ga ada jawaban 'galau', sayangnya kayanya dosen ga begitu ngerti sama skala ini minta pa likert mulu, kan bosen, udah banyak yang pake. Pertanyaan saya, gimana hubungan koefisien skala guttman dengan Uji chi square?apakah tetep sama? Yaang ke dua, gimana nentuin defeinisi operasionalnya misal: variabel: ekuitas merek a.
Dimensi: Brand Awareness 1. Indikator a) Mengenali produk. B) Mengkategorikan produk c) Menyebutkan / mengingat produk d) Produk dapat menyelesaikan masalah 2. Hasil ukur 3. Dimensi: Brand Association 1. Indikator a) Harga b) Keamanan c) Lokasi 2. Hasil ukur: 3.
Skala: variabel keputusan pembelian: tidak membeli membeli itu gimana nanti hubunginnya sama nilai coding, dsb nya sampai ketemu hasil ukurnya membeli atau tidak membeeli? Terimakasih sebelumnya kaka. Meyisie Salam Kenal Kak Febi.
Terima kasih atas tulisannya. Ini sangat membantu. Mau tanya lagi dong kak. Untuk nilai error nya aq belum ngerti kak bagaimana mencari nya. Boleh minta softcopy skripsi kakak ngak? Aq mau lihat data nya kak. Kebetulan aq sekrang lagi nyusun skripsi.
Dan kuesioner aq itu jawabannya 'ya' atau 'tidak'. Kmren aq kelompokan itu kedalam data dikotomi.
Tp dosen penguji nolak pemakaian dikotomi. Stelah baca tulisan kakak, sepertinya data nya bisa aq alihkan ke skala guttman. Tp bingungnya analisis data aq itu product moment kak bukan korelasi spearmans. Mohon bantuannya kak. Terima kasih kak febi.