Justifikasi Uji Validitas SPSS dengan R Tabel

Uji validitas (juga reliabilitas) perlu dilakukan untuk kuesioner yang berisi pertanyaan tentang respons. Jadi kalau berisi pertanyaan tentang fakta atua data tidak perlu diuji validitas dan reliabilitasnya, misalnya pertanyaan tentang nama, alamat, usia, pekerjaan, jenis kelamin dan sejenisnya. Jika Anda tidak yakin dengan jawaban yang diberikan oleh responden, Anda bisa melakukan pengecekan (bisa juga disebut uji validitas) dengan melihat data atau fakta yang lain, bukan dengan perhitungan. Misalnya Anda mengecek jawaban gaji dari seorang responden ke HRD perusahaan tersebut.

Kali ini kita akan melakukan simulasi uji validitas dengan membandingkannya dengan R Tabel. R Tabel berisi nilai tetapan kritis atau batas untuk menentukan apakah nilai R tersebut valid atau tidak. Kali ini simulasi uji validitas dengan 40 responden dan 8 indikator. Cara uji validitas dengan SPSS bisa Anda simak di sini. Berikut adalah output untuk uji validitas dengan SPSS Versi 23:

Output Uji Validitas dengan SPSS Versi 23

Tabel di atas memuat tiga parameter, yaitu Korelasi Pearson, Signifikansi dan Jumlah responden. Untuk memberikan justifikasi valid atau tidak, maka diperlukan nilai R Tabel untuk menentukannya. Berikut adalah Tabel R yang bisa Anda dapatkan di buku statistik yang Anda punyai:

Tabel R untuk 5% dan 1%

Tabel di atas memuat nilai R kritis antara df 1 sampai dengan 1000. Kita menggunakan dua arah sehingga df = N - 2 = 40 - 2 = 38 dan kita peroleh nilai R Tabel sebesar 0,320. Nilai ini menjadi nilai kritis bagi hasil output perhitungan dengan SPSS.

Tampak bahwa ada dua indikator yang tidak valid, yaitu indikator X2 (0,132) dan X7  (0,205) karena nilai R hitung < R tabel. Jadi keduanya dikeluarkan dari model penelitian. Setelah itu diuji lagi validitasnya dan memperoleh hasil sebagai berikut:

Uji Validitas tanpa Indiaktor yang Tidak Valid

Dengan mengeluarkan indikator X2 dan X7 maka skor total (kolom paling kanan) juga harus dikurangi kedua indikator tersebut. Hasilnya tidak ada indikator yang mempunyai korelasi Pearson di bawah R tabel (0,320) yang berarti semua indikator telah valid. Silahkan dilanjutkan dengan uji reliabilitas atau atau uji yang lain.

Ada sangat banyak pertanyaan, lalu yang dipergunakan untuk uji selanjutnya data yang mana? Yang awal (8 indikator) atau yang 6 indikator (tanpa X2 dan X7). Jawabannya juga sudah banyak. Buat apa repot-repot mengeluarkan data yang tidak valid kalau toh akan dipergunakan lagi diuji berikutnya. :)

Jika memerlukan data untuk simulasi di atas silahkan download via akun G mail Anda di Google Drive.

Share: