Uji Validitas Dengan Metode Pearson Product Moment Menggunakan Aplikasi Spss

Uji Validitas Dengan Metode Pearson Product Moment 

Menggunakan Aplikasi Spss

Hai guys! Hari ini kita akan belajar mengenai bagaimana cara melakukan uji validitas dengan metode Pearson Product Moment menggunakan aplikasi SPSS.

Dasar Teori.

Menurut Wikipedia, SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) merupakan sebuah program komputer yang dipakai untuk analisis data statistika. Jadi, aplikasi SPSS ini bisa kamu jadikan sebagai solusi jika ingin menganalisis data penelitian seperti uji validitas, uji reliabilitas, uji normalitas, uji F, uji T dan banyak uji-uji lainnya.

Metode Pearson Product Moment merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan uji validitas dengan menggunakan aplikasi SPSS. Analisis dengan metode pearson product moment dilakukan dengan cara mengkorelasikan masing-masing skor item dengan skor total di kuisioner penelitian.

Uji validitas merupakan sebuah uji yang digunakan untuk mengetahui kesahihan alat ukur yang digunakan dalam penelitian. Alat ukur disini adalah instrumen penelitian yaitu kuisioner. Dengan uji validitas kita dapat mengukur ketepatan instrument (kuisioner) yang digunakan pada saat penelitian.

Dasar Pengambilan Keputusan

Untuk melakukan uji validitas, taraf signifikansi yang digunakan yaitu 0,05. Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut:
a.  Jika rhitung > rtabel (signifikansi 0,05) , maka instrumen atau item-item pertanyaan dinyatakan valid.
b.  Jika rhitung < rtabel (signifikansi 0,05), maka instrument atau item-item pertanyaan dinyatakan tidak valid.

Kasus yang digunakan

Kasus yang digunakan untuk melakukan uji validitas adalah Analisis Kualitas Webstite Stmik Indonesia Padang Menggunakan Metode Webqual 4.0. Instrumen penelitian yang digunakan adalah kuisioner dengan menggunakan tiga variabel yaitu usability, information quality, dan interaction quality. Adapun responden berjumlah 155 orang.

Langkah-langkah Pengujian

1    1. Buka aplikasi SPSS

2   2. Klik variabel view yang berada di pojok sebelah kiri aplikasi dan isikan variabel item kuisioner dengan jumlah pertanyaan yang telah ditentukan.

   

     Ket: untuk usability di kuisinoner kita umpamakan dengan variabel X1, Information quality (X2) dan interaction quality (X3). Isilah variabel view dengan jumlah butir pertanyaan tiap masing-masing variabel kuisioner. Ex: (X.1, X1.2, X1.3 dst). Untuk nilai decimal harus di 0 kan karena nilai data kuisioner kita tidak ada yang berkoma. Untuk nilai yang lain biarkan tetap default.  

    3.      Setelah variabel view dibuat, silahkan beralih ke data view dan copy pastekan data tabulasi dari nilai kuisioner seperti gambar di bawah ini.

4.      Setelah itu lakukanlah uji validitas terhadap data tabulasi usability diatas. Silahkan klik analize à Correlate à Bivariate seperti gambar di bawah ini.

      

      5. Pada tampilan berikutnya anda akan melihat kotak dialog. Pindahkan semua variabel pertanyaan ke samping kotak variabel dengan cara block seluruh variabel pertanyaan di kotak sebelah kiri dan tekan tanda panah untuk memindahkannya ke sebelah kanan.

        

        Pindah Menjadi

       6. Langkah selanjutnya pastikan metode Pearson di centang (tergantung kita memakai metode apa ya) lalu tekan OK.

       7. Anda dapat melihat output dari uji validitas diatas seperti gambar di bawah ini.

     Pada tabel di atas untuk batasan rtabel dengan N=153. Nilai N didapat dari rumus df(N-2)= df(155-2)=153.  Maka didapat rtabel sebesar 0.1577. Nilai rhitung pada tabel di atas menunjukkan lebih besar dari nilai rtabel, artinya jika nilai korelasi lebih dari batasan yang ditentukan maka item dianggap valid.

Note: untuk melihat nilai rhitung pada tabel validitas di atas dapat kita lihat dari total yang nilai angkanya paling atas.

8. Terus lakukan langkah diatas untuk menentukan validitas information quality dan interaction quality.

Bagaimana? Cukup mudah kan. Jika kamu bingung silahkan Tanya dikolom komentar ya. See you!.

create by  : Vitania Ameliawati 
Blog         : KodingPedia