Perhitungan Validitas dengan Menggunakan SPSS
Aplikasi SPSS membantu dalam perhitungan validitas dan reliabilitas. Instrumen yang valid dan reliabel penting karena dapat mempengaruhi hasil penelitian. Pengujian validitas konstruk dalam instrumen dapat menggunakan pendapat ahli atau disebut judgement experts. Instrumen yang telah disusun berdasarkan teori-teori kemudian dikonsultasikan dengan ahli untuk dikoreksi.
Uji validitas dapat digunakan dalam penelitian kualitatif maupun kuantitatif. Dalam penelitian kualitatif, uji validitas dapat menggunakan triangulasi. Dalam penelitian kuantitatif, uji validitas untuk mengukur sejauhmana angket atau kuesioner dapat digunakan dalam penelitian. Perhitungan ini dapat dilakukan secara manual dengan rumus maupun dengan program seperti SPSS. Program membantu ketelitian perhitungan dan mempersingkat waktu.
Untuk uji validitas isi tentang instrumen yang berbentuk tes. Pengujian validitas dapat dilakukan dengan membandingkan antara isi instrumen dengan materi yang disampaikan di kelas. Secara teknis, validitas konstruk dan isi dapat disajikan dengan kisi-kisi atau matrik instrumen. Dalam kisi-kisi terdapat variabel yang diteliti, indikator masing-masing variabel, dan bahkan butir item pernyataan/pertanyaan dari masing-masing indikator tersebut.
Untuk mengetahui valid atau tidaknya suatu instrumen, data angket pernyataan/pertanyaan yang diperoleh dapat dihitung dengan SPSS. Berikut ini beberapa aplikasinya:
A. Bivariate Correlation Pearson (Product Moment)
Perhitungan validitas menggunakan Bivariate Correlation Pearson ini menggunakan SPSS 18.0. Di bawah ini merupakan contoh hitungan untuk validitas item mengenai variabel kepuasan pelanggan dengan jumlah responden sebanyak 30 orang. Skala yang digunakan merupakan skala Likert dengan rentang 1-5.
Tabel 1. Data item variabel kepuasan pelanggan
Data validitas item di atas dapat dihitung dengan SPSS. Adapun langkah perhitungan diuraikan berikut ini:
1. Buka program SPSS
2. Mengkopi data di atas pada bagian “Data View”
Tabel 2. Data variabel kepuasan pelanggan pada halaman “Data View” SPSS
- Pada halaman “Variable View”, deskripsikan Name, Type, Width, Decimals, dan Label
Tabel 3. Data variabel kepuasan pelanggan pada halaman “Variable View” SPSS
4. Untuk menjalankan program, klik Analyze → Correlate → Bivariate, maka akan tampil halaman berikut:
Tabel 4. Bivariate Correlation
- Sorot semua variabel / item dan klik panah ke arah kanan (dimasukkan pada kolom Variables), kemudian klik OK
5. Hasil output dapat dilihat pada tabel berikut,
Tabel 5. Output Bivariate Correlation
[Download Output Bivariate Correlation]
5. Analisis Output
Berdasarkan hasil output SPSS di atas maka analisis dilihat dari korelasi antara item-item dengan skor totalnya. Nilai korelasi total item merupakan r hitung, yang dibandingkan dengan nilai r tabel. Nilai r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi dan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r tabel sebesar 0,361. Apabila r hitung > r tabel, maka item dikatakan valid, namun jika r < r tabel, maka item dikatakan tidak valid.
Berdasarkan nilai output dari total item, dapat dilihat bahwa item 2, 5, 6, 7, 9, dan 10 tidak valid karena r-nya < 0,361. Item ini dapat dihilangkan maupun diperbaiki, sedangkan untuk item yang lain valid.
B. Corrected Item-Total Correlation
Pengujian dengan cara ini dilakukan dengan SPSS 18.0. Contoh perhitungan berdasarkan data berikut,
Tabel 1. Data angket variabel kepuasan kerja
Dengan data yang sama dengan di atas, langkah-langkah untuk pengujian dengan cara ini dapat dilakukan sebagai berikut:
1. Buka halaman SPSS
2. Copy data pada tabel 1 di atas pada halaman SPSS
3. Klik Analyze → Scale → Reliability Analysis, kemudian sorot semua item dan pindahkan pada kolom bagian kanan. Klik tombol Statistics dan pilih scale if item deleted seperti tampilan berikut,
- Kemudian klik Continue dan dilanjutkan dengan klik tombol OK. Maka akan tampil output seperti berikut,
5. Analisis
Nilai output Corrected Item-Total Correlation adalah r hitung, selanjutnya dibandingkan dengan nilai r tabel. Nilai r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan uji 2 isi dan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r tabel = 0,361. Jika nilai r hitung < r tabel maka data tidak valid, sedangkan r hitung > r tabel maka data valid. Berdasarkan output di atas maka dapat disimpulkan bahwa item yang valid hanya item 1 dan 8.
Berdasarkan kedua jenis perhitungan di atas, uji validitas dapat menggunakan dua cara yaitu Product Moment (Bivariate) dan Corrected Item-Total Correlation. Perbedaannya, Product Moment (Bivariate) hanya dapat digunakan untuk item sedikit (misalnya di bawah 10) karena perhitungan dengan cara ini mengkorelasikan seluruh item pernyataan/pertanyaan sehingga jika pertanyaan sangat banyak (misalnya > 20 item) maka ruang yang dibutuhkan untuk tampilan pun ukurannya besar dan tidak muat dalam ukuran kertas jika di print. Sedangkan perhitungan validitas dengan Corrected Item-Total Correlation hanya menampilkan nilai validitasnya saja sehingga lebih simpel.