Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS - Membaca Jendela Dunia

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 Continuemaka 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.  

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel