vdocuments.net_uji-normalitas-dan-validitas.ppt
- 2. UJI NORMALITAS DATA I MADE SUKARJA
- 3. Uji Normalitas Uji normalitas adalah uji yang dilakukan untuk mengecek apakah data penelitian kita berasal dari populasi yang sebarannya normal. Uji ini perlu dilakukan karena semua perhitungan statistik parametrik memiliki asumsi normalitas sebaran. Formula/rumus yang digunakan untuk melakukan suatu uji (t-test misalnya) dibuat dengan mengasumsikan bahwa data yang akan dianalisis berasal dari populasi yang sebarannya normal.
- 4. Lanjutan… Data yang normal memiliki kekhasan seperti mean, median dan modusnya memiliki nilai yang sama. Selain itu juga data normal memiliki bentuk kurva yang sama, bell curve. Dengan mengasumsikan bahwa data dalam bentuk normal ini, analisis statistik baru bisa dilakukan. cara melakukan uji asumsi normalitas ini yaitu menggunakan analisis Chi Square dan Kolmogorov-Smirnov dll
- 5. Bagaimana caranya? Deskriptif Dengan melihat hasil nilai skewness yang didapat : Skweness/SE Skweness: nilai (-2 s/d +2) Koefisien varian: nilai < 30% (SD/mean x 100%) Rasio kurtosis : nilai -2 s/d +2 : kurtosis/SE kurtosis Histogram Box plot Normal Q-Q plots Detrended Q-Q plots
- 6. Bagaimana caranya? Statistik: Kolmogorov-Smirnov dari menu Analyze > Non parametric test > 1-sample K-S: p>alfa (0,05) Shapiro –wilk (p > 0,05)
- 8. HISTOGRAM
- 12. Kolmogorov-Smirnov dari menu Analyze > Descriptive Statistics > Explore
- 15. Hasilnya Tests of Normality .107 44 .200* .966 44 .372 TOTALHSL Statistic df Sig. Statistic df Sig. Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk This is a lower bound of the true significance. *. Lilliefors Significance Correction a. Jika nilai Sig lebih besar dari 0,05 maka data berdistribusi normal Jika nilai Sig lebih kecil dari 0,05 maka data tidak berdistribusi normal
- 16. Cara lain
- 18. Hasilnya
- 19. Kalau datanya gak Normal? data yang tidak normal tidak selalu berasal dari penelitian yang buruk. Data ini mungkin saja terjadi karena ada kejadian yang di luar kebiasaan. Atau memang kondisi datanya memang nggak normal. Contoh : pendapatan penduduk di Kota Denpasar.
- 20. Solusi kalau gak normal Kita perlu ngecek apakah ketidaknormalannya parah nggak. Memang nggak ada patokan pasti tentang keparahan ini. Tapi kita bisa mengira-ira jika misalnya nilai p yang didapatkan sebesar 0,049 maka ketidaknormalannya tidak terlalu parah (nilai tersebut hanya sedikit di bawah 0,05). Jika ketidaknormalannya tidak terlalu parah lalu kenapa? Ada beberapa analisis statistik yang agak kebal dengan kondisi ketidaknormalan ini (disebut memiliki sifat robust), misalnya F-test dan t-test.
- 21. Kita bisa membuang nilai-nilai yang ekstrem, baik atas atau bawah. Nilai ekstrem ini disebut outliers. Pertama kita perlu membuat grafik, dengan sumbu x sebagai frekuensi dan y sebagai semua nilai yang ada dalam data kita (ini tentunya bisa dikerjakan oleh komputer). Kita akan bisa melihat nilai mana yang sangat jauh dari kelompoknya. Nilai inilah yang kemudian perlu dibuang dari data kita, dengan asumsi nilai ini muncul akibat situasi yang tidak biasanya. Misal responden yang mengisi skala kita dengan sembarang yang membuat nilainya jadi sangat tinggi atau sangat rendah.
- 22. mentransform data kita. Ada banyak cara untuk mentransform data kita, misalnya dengan mencari akar kuadrat dari data kita, dll. Bagaimana jika semua usaha di atas tidak membuahkan hasil dan hanya membuahkan penyesalan Maka langkah terakhir yang bisa kita lakukan adalah dengan menggunakan analisis non- parametrik. Analisis ini disebut juga sebagai analisis yang distribution free. Sayangnya analisis ini seringkali mengubah data kita menjadi data yang lebih rendah tingkatannya. Misal kalo sebelumnya data kita termasuk data interval dengan analisis ini akan diubah menjadi data ordinal.
- 23. Polemik sekitar uji normalitas Beberapa kasus, hasil dari metode di atas sering tidak adayang sama Kesepakatan: Nilai koefisien varians, rasio, skewness dan kurtosis, uji kolmogorov smirnov memiliki sensiivitas yg lebih tinggi. Dibandingkan dengn histogram dan plots, uji kolmogorov-smirnov lebih objectif.
- 25. LATAR BELAKANG PERLUNYA UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS Penelitian pada dasarnya merupakan proses untuk melakukan pengukuran. Oleh karena itu agar kesimpulan yang diperoleh dari penelitian tidak keliru atau tidak memberikan gambaran yang jauh berbeda dengan keadaan yang sebenarnya maka diperlukan alat ukur yang berupa skala atau test yang valid dan reliabel.
- 26. Perbedaan Pengukuran Variabel Observeb dan Unobserveb Pengukuran Observeb Panjang Tinggi Berat Luas Pendapatan Pengukuran Unbserveb Loyalitas Pelanggan Kepuasan Kerja Motivasi Kerja Komitmen Karyawan Kepercayaan
- 27. UJI VALIDITAS • Sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. • Suatu instrument digunakan untuk mengukur atribut A dan ternyata mampu memberikan informasi tentang A maka instrument tersebut dinyatakan valid. • Suatu alat ukur yang valid, tidak hanya sekedar mampu mengungkapkan data dengan tepat, namun juga harus mampu memberikan gambaran yang cermat mengenai data tersebut. • Suatu alat ukur biasanya hanya merupakan ukuran yang valid untuk satu tujuan yang spesifik. Dengan demikian predikat valid untuk seperti yang dinyatakan dalam kalimat “test ini valid” adalah kurang lengkap.
- 28. JENIS UJI VALIDITAS Validitas teoritik: pertimbangan para ahli Validitas isi/kurikuler (content validity) Ketetpatan alat ukur ditinjau dr segi materi atau segi dimensi dan indikator Validitas muka/bentuk soal (face validity) Keabsahan susunan kalimat atau kata-kata sehingga menghindari salah taksir. Validitas kriterium Validitas banding Validitas yg ada sekarang Validitas ramal Meramalkan keadaan yg akan datang
- 29. UJI VALIDITAS 1. Korelasi Pearson 2. Analisis Faktor Konfirmatori Hasil analisis bila faktor loading yang diperoleh dg uji t hasilnya signifikan berarti valid
- 30. Masing-masing butir pertanyaan dikorelasikan dengan skor total. Signifikansi r digunakan Uji t atau r dibandingkan dengan r ( n – 2 ) 2 r 1 2 - n r t Korelasi Sederhana Bermakna bila: t ≥ t / 2 ( n – 2 ) 2 y 2 y n 2 x 2 x n y x xy n r 1. Korelasi Pearson atau bila r ≥ ra (n – 2) berarti signifikan. Bila digunakan komputer asalkan p < 0,05 berarti signifikan.
- 31. Contoh: Angket dengan 10 butir pertanyaan Apakah semua butir pertanyaan tersebut valid dan reliabel Resp. BUTIR (x) Total (y) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A 3 4 3 3 2 4 4 3 4 4 34 B 4 3 3 3 2 3 3 3 3 3 30 C 2 2 3 1 4 2 1 2 1 2 20 D 2 2 2 2 3 1 1 2 2 3 20 E 4 3 3 4 3 3 4 4 3 3 34 F 3 3 3 3 1 3 4 4 3 4 31 G 4 4 3 3 3 3 3 4 4 3 34 H 2 2 1 1 3 2 2 2 1 2 18 I 4 3 3 4 4 2 4 4 4 2 34 J 3 3 4 4 2 3 3 3 3 3 31
- 32. Butir 1 dengan Skor Total Resp. X Y XY A 3 34 102 B 4 30 120 C 2 20 40 D 2 20 40 E 4 34 136 F 3 31 93 G 4 34 136 H 2 18 36 I 4 34 136 J 3 31 93 x = 31 y = 286 xy = 932 x2 = 103 y2 = 8570 n = 10 2 286 8570 0 1 2 31 103 10 286 31 932 10 r = 0,87
- 33. t 0,05 (8) = 1,86 SAHIH atau r = 0,87 r0,05 (8) = 0,43 SAHIH 99 , 4 87 , 0 1 2 - 0 1 87 , 0 t 2
- 34. Langkah-langkah microsoft EXCEL Langkah-langkah: (1) Klik insert – klik worksheet (untuk menampilkan sheet 4). (2) Isi sel A1 dan A2 dengan No. Kemudian isi sel A3 sampai dengan sel A12 dengan angka 1 sampai dengan 10. (3) Isi sel B1 dan sel B2 dengan nama siswa. Kemudian isi sel A3 sampai dengan A12 dengan A sampai dengan J. (4) Isi sel C1 sampai dengan sel H1 dengan Nomor Soal. Kemudian isi sel C2 sampai dengan sel H2 dengan angka 1 sampai 10. (5) Isi sel I1 dan sel I2 dengan Total. (6) Pada I3 hitung jumlah jawaban yang benar dengan menggunakan rumus =sum(c3:h3).
- 35. LANJUTAN… (7) Copy isi sel I3 kemudian temple (paste) pada sel I4 sampai dengan I12. (8) Isi sel B13 dengan Validitas. (9) Pada sel C13 hitung validitas butir soal nomor 1 dengan cara menghitung koefisien korelasi Pearson antara isi sel C3:C12 (nilai setiap siswa nilai untuk soal nomor 1) dengan isi sel I3:I12 (nilai total siswa) menggunakan rumus =Pearson(c3:c12,$I$3:$I$12). (10) Copy isi sel C13. Kemudian tempel (paste) pada sel D13 sampai dengan H13. (11) Isi sel B14 dengan Kategori. (12) Pada sel C14 tentukan kategori untuk validitas butir soal 1 dengan menggunakan rumus =IF(C13<0,"tidak valid",IF(C13<0.2,"sgt rdh",IF(C13<0.4,"rendah", IF(C13<0.6, "sedang",IF(C13<0.8,"tinggi","sgt tgi"))))). Kemudian copy isi sel C14 dan tempelkan pada sel D14 sampai dengan H14.
- 36. Soal yg tidak valid bisa dibuang atau diperbaiki. Soal yg valid dilakukan uji validitas kedua, bila sudah valid maka soal dapat dipakai
- 37. Langkah dengan SPSS 1. Jumlahkan semua jawaban Item X1: Transform Compute…. Tuliskan Tot_X1 pada kotak Target Variable Pada kotak Numeric Expression ketikan X1_1+X1_2+X1_3+X1_4+X1_5
- 39. 2. Korelasikan semua jawaban item X1 dengan Tot_X1 Analyze Correlation Bivariate…. Masukan X1_1, X1_2, X1_3, X1_4, X1_5 dan Tot_X1 Pada Corelations Coeffeciens Pilih One-Tiled Test of Significance Pilih Pearson Aktifkan Flag significant correlation Abaikan pilihan yang lain (biarkan pada posisi Default) Klik OK
- 41. Output dengan SPSS Correlations 1.000 .243 .382* .177 -.259 .517** . .098 .019 .175 .084 .002 30 30 30 30 30 30 .243 1.000 .411* .184 -.262 .440** .098 . .012 .165 .081 .008 30 30 30 30 30 30 .382* .411* 1.000 .464** -.302 .631** .019 .012 . .005 .053 .000 30 30 30 30 30 30 .177 .184 .464** 1.000 -.093 .627** .175 .165 .005 . .313 .000 30 30 30 30 30 30 -.259 -.262 -.302 -.093 1.000 .302 .084 .081 .053 .313 . .052 30 30 30 30 30 30 .517** .440** .631** .627** .302 1.000 .002 .008 .000 .000 .052 . 30 30 30 30 30 30 Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 X1_5 TOTX1 X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 X1_5 TOTX1 Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). *. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). **.
- 42. Kriteria Pengujian Korelasi X1_1 terhadap total : 0,571 > 0,374 : Valid Korelasi X1_2 terhadap total : 0,440 > 0,374 : Valid Korelasi X1_3 terhadap total : 0,631 > 0,374 : Valid Korelasi X1_4 terhadap total : 0,627 > 0,374 : Valid Korelasi X1_5 terhadap total : 0,302 < 0,374 : Tidak Valid. Atau: Sig. X1_1 terhadap total : 0,002 < 0,05 : Valid Sig. X1_2 terhadap total : 0,008 < 0,05 : Valid Sig. X1_3 terhadap total : 0,000 < 0,05 : Valid Sig. X1_4 terhadap total : 0,000 < 0,05 : Valid Sig. X1_5 terhadap total : 0,052 > 0,05 : Tidak Valid.
- 43. UJI RELIABILITAS Reliabilitas pada dasarnya adalah sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya. Hasil pengukur yang dilakukan berulang menghasilkan hasil yang relatif sama maka pengukuran tersebut dianggap memiliki tingkat reliabilitas yang baik.
- 44. Metode Pengukuran Reliabilitas 1. Reliabilitas Eksternal a) Teknik Paralel (parallel form) Pada teknik ini kita membagi kuesioner kepada responden yang intinya sama akan tetapi menggunakan kalimat yang berbeda: Misalnya: Apakah saudara betah tinggal di perumahan ini ? Apakah saudara ingin pindah dari perumahan ini?
- 45. b) Teknik Ulang (double test / test pretest) Pada teknik ini kita membagi kuesioner yang sama pada waktu yang berbeda. Misalnya: Pada minggu I ditanyakan: Bagaimana tanggapan saudara terhadap kualitas dosen di Universitas Anda ? Pada minggu III ditanyakan: Ditanyakan lagi pada responden yang sama dengan pertanyaan yang sama.
- 46. Kelemahan Metode Reliabilitas Eksternal Kemungkinan adanya perubahan kondisi subyek sejalan dengan perbedaan waktu. Sulitnya mencari kembali responden yang sama pada periode yang berbeda. Sulitnya menentukan tenggang waktu yang pas.
- 47. Metode Pengukuran Reliabilitas 2. Reliabilitas Internal Uji reliabilitas internal digunakan untuk menghilangkan kelemahan-kelamahan pada uji reliabilitas eksternal. Uji reliabilitas internal diperoleh dengan menganalisis data dari satu kali pengetesan.
- 48. Beberapa Metode Reliabilitas Eksternal 1. Dengan rumus Spearman-Brown 2. Dengan rumus Flanagant 3. Dengan rumus Rulon 4. Dengan rumus K – R.21 5. Dengan rumus Hoyt 6. Dengan rumus Alpha Cronbach
- 49. Metode Spearman Brown Langkah-langkah metode Spearman Brown: Membuat tabel analisis butir. Mengelompokan skor menjadi dua bagian soal. Belahan Ganjil-Genap Belahan Awal-Akhir Korelasikan skor belahan pertama dengan skor belahan kedua dan diperoleh rxy.
- 50. Hitung nilai reliabilitas internal dengan persamaan sebagai berikut: ) 1 ( . 2 2 / 1 . 2 / 1 2 / 1 . 2 / 1 11 r r r Keterangan: r11 : Reliabilitas instrumen r1/2.1/2 : rxy indeks korelasi antara dua belahan instrument. Kriteria: Instrument dikatakan reliabel: Jika r11 > r tabel (df: , n-2)
- 51. Contoh
- 52. Perhitungan Reliabilitas Spearman Brown ) 1 ( . 2 2 / 1 . 2 / 1 2 / 1 . 2 / 1 11 r r r 661 , 0 ) 493 , 0 1 ( ) 493 , 0 .( 2 11 r Kriteria: Karena r11(0,661) > r tabel (0,374) maka instrument dinyatakan reliabel.
- 53. Metode Alpha Cronbach Langkah-langkah metode Alpha Cronbach: Membuat tabel analisis butir. Menghitung nilai total item pertanyaan Hitung nilai varian butir dan varian total. Jumlahkan nilai varian butir.
- 54. Hitung nilai reliabilitas internal dengan persamaan sebagai berikut: ) ) ( 1 )( 1 ( 2 2 t b k k Keterangan: : Koefisien Alpha Cronbach k : Jumlah butir pertanyaan b 2 : Jumlah varian butir t 2 : Jumlah varian total Kriteria: Instrument dikatakan reliabel: Jika > r tabel (df: , n-2)
- 55. Contoh
- 56. Perhitungan Reliabilitas Alpha Cronbach Kriteria: Karena (0,637) > r tabel (0,374) maka instrument dinyatakan reliabel. ) ) ( 1 )( 1 ( 2 2 t b k k 637 , 0 ) 921 , 2 525 , 1 1 )( 1 4 4 (
- 57. Metode Alpha Cronbach dengan SPSS Buka file yang akan diuji. Analyze Scale Reliabilty Analysis… Pada item masukan : X1_1, X1_2, X1_3, X1_4. Aktifkan List item labels Abaikan pilihan yang lain (biarkan pada posisi Default). Klik OK
- 59. Output
- 60. Kriteria Tingkat Reliabilitas No Interval Kriteria 1. < 0,200 Sangat rendah 2. 0,200 – 0,399 Rendah 3. 0,400 – 0,599 Cukup 4. 0,600 – 0,799 Tinggi 5. 0,800 – 1,000 Sangat Tinggi