Langsung ke konten utama

Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS


Uji validitas item merupakan uji instrumen data untuk mengetahui seberapa cermat suatu item dalam mengukur apa yang ingin diukur. Item dapat dikatakan valid jika adanya korelasi yang signifikan dengan skor totalnya, hal ini menunjukkan adanya dukungan item tersebut dalam mengungkap suatu yang ingin diungkap. Item biasanya berupa pertanyaan atau pernyataan yang ditujukan kepada responden dengan menggunakan bentuk kuesioner dengan tujuan untuk mengungkap sesuatu.

Dalam uji validitas, suatu variabel dinyatakan valid dan dapat dianalisis lebih lanjut apabila memenuhi kriteria yang menyatakan bahwa angka KMO (Keiser-Meyer-Olkin) MSA (Measures of Sampling Adequacy) pada kolom KMO and Barlett’s Test harus lebih besar atau sama dengan 0,500. Sedangkan tingkat probabilitas (sig) harus lebih kecil atau sama dengan 5% (0,05).


Kemudian untuk mengetahui tiap item valid atau tidak dapat dilihat dari nilai MSA pada kolom Anti Image Correlation’s. nilai MSA di atas 0,5 menunjukkan bahwa item valid dan dapat dianalisis lebih lanjut. Langkah-langkah analisis pada SPSS  sebagai berikut:

Buka program SPSS dengan klik Start => All Programs => IBM SPSS Statistics => IBM SPSS Statistics
Pada halaman SPSS  yang terbuka, klik Variable View, maka akan terbuka halaman Variable View,
Pada kolom Name baris pertama sampai kelima ketik Item1 sampai Item5, pada Decimals ganti menjadi 0. Untuk kolom lainnya bisa dihiraukan (isian default)  
Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS
Jika sudah, masuk ke halaman Data View dengan klik Data View, maka akan terbuka halaman Data View. Selanjutnya isikan data seperti berikut:
Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS
Selanjutnya klik Analyze => Dimension Reduction => Factor
Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS
Selanjutnya akanterbuka kotak dialog sebagai berikut:
Pada kotak dialog Factor Analysis masukkan semua variabel ke kotak Variables. Kemudian klik tombol Descriptives
Beri tanda centang pada KMO and Bartlett’s test of sphericity dan Anti-image. Lalu klik tombol Continue, maka akan kembali ke kotak dialog sebelumnya.
Klik tombol OK. Hasil output dan penjelasannya sebagai berikut:  
Berdasarkan output ‘KMO and Bartlett’s Test’, dapat diketahui bahwa nilai KMO-MSA (Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy) sebesar 0,757 dan berada pada tingkat signifikansi 0,000. Dengan ini data dapat dianalisis lebih lanjut, karena telah memenuhi kriteria yang menyatakan bahwa angka KMO MSA harus lebih besar atau sama dengan 0,500.


Sedangkan pada output ‘Anti-image Matrices’, nilai korelasi untuk uji validitas dapat dilihat pada angka dengan tanda ‘a’ yang menunjukkan angka MSA (Measure of Sampling Adequacy). Diketahui nilai MSA untuk Item1 adalah 0,763, untuk Item2 adalah 0,475, untuk Item3 adalah 0,739, untuk Item4 adalah 0,802, dan Item5 adalah 0,765. Jadi dapat diketahui bahwa Item2 dinyatakan tidak valid karena nilai kurang dari 0,5. Sedangkan Item lainnya valid dan dapat dianalisis lebih lanjut karena nilai lebih dari 0,5.  
Labels:

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS

Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS,  Untuk melakukan uji kualitas model pengukuran, caranya adalah:  Klik menu Calculate  => PLS Algoritm (lihat pada bagian yang dilingkari  pada gambar dibawah ini !) Setelah itu, maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini.  Selanjutnya, pilih (klik) Start Calculation. Setelah proses Calculation selesai, maka akan keluar hasil pengujian kualitas model pengukuran (lihat gambar di bawah ini !). Penyimpulan mengenai kualitas model pengukuran mengacu pada rule of  tumbs berikut ini: Pada gambar di bawah ini nampak hasil outer loadings (di SPSS diistilahkan  dengan Factor Loadings ) digunakan untuk mengukur validitas konvergen  dari model pengukuran (instrumen). Pada kasus ini, hasil uji outer loadings menunjukkan skor yang rendah pada variabel AKT (Akuntabilitas) yaitu  kurang dari rule of tumbs 0,70 (Chin, 1998). Skor kurang dari 0,70 juga  nampak pada konstruk KMUK4 dan KSI...
Read more »

Cara Uji Validitas dengan Corrected Item-Total Correlations SPSS

Uji validitas item merupakan uji instrumen data untuk mengetahui seberapa cermat suatu item dalam mengukur apa yang ingin diukur. Item dapat dikatakan valid jika adanya korelasi yang signifikan dengan skor totalnya, hal ini menunjukkan adanya dukungan item tersebut dalam mengungkap suatu yang ingin diungkap. Item biasanya berupa pertanyaan atau pernyataan yang ditujukan kepada responden dengan menggunakan bentuk kuesioner dengan tujuan untuk mengungkap sesuatu. Teknik uji validitas item dengan teknik Corrected ItemTotal Correlation , yaitu dengan cara mengkorelasikan skor item dengan skor totalnya dan melakukan koreksi terhadap nilai koefisien korelasi yang overestimasi. Hal ini dikarenakan agar tidak terjadi koefisien item total yang overestimasi (estimasi nilai yang lebih tinggi dari yang sebenarnya). Pada metode ini tidak perlu memasukkan skor total, karena sudah dihitung secara otomatis.    Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS Kemudian pengujian sign...
Posting Komentar
Read more »

Rumus Fungsi If Dengan Conditional Formatting di Excel

Fungsi if merupakan fungsi yang sering digunakan pada aplikasi ms.excel untuk mendapatkan nilai berdasarkan kriteria yang ditentukan. Kadangkala kita ingin menambahkan warna-warna atau simbol-simbol tertentu pada setiap nilai yang dikembalikan dengan fungsi if. Untuk memberikan perbedaan ini, kita dapat menggunakan tools conditional formatting pada fungsi if tersebut. Mencari Nilai Dengan Fungsi If Sebelum menambahkan style pada hasil dari fungsi if, berikut ini adalah sebuah contoh data mencari score dengan fungsi if. Nilai score pada kolom E, merupakan nilai berdasarkan persentase pencapaian yang didapat pada kolom D berdasarkan nilai-nilai pada tabel pertama (A1:B4) Ketentuan score pada kolom E berdasarkan tabel pertama adalah : Jika nilai pada kolom D adalah lebih kecil dari 75%, maka akan mendapat score 1. Jika nilai pada kolom D antar 75% sampai 100%, maka akan mendapat score 2. Dan Jika nilai pada kolom D lebih besar dari 100%, maka akan mendapatkan score 3. If Dan Conditional F...
Posting Komentar
Read more »