Langsung ke konten utama

Cara Mengatasi Pengujian Tidak Valid dan Tidak Reliabel



Masalah yang sering dihadapi para pejuang skripsi ialah jika data tidak valid atau tidak reliabel, wah rasanya pasti dunia seperti mau kiamat. 
Pikiran yang datang pertama kali ialah apakah harus mengulang menyebar kuesioner lagi?
Apakah harus menambah jumlah sampel?







Tenang

Sebelum memutuskan untuk mengulang kuesioner atau menambah sampel alangkah baiknya coba dulu cara ini.
Yaitu dengan Mentranformasi data

Apa itu transformasi data?

Transformasi data ialah mengubah data ke dalam bentuk data yang lain
Seperti membuat data dalam bentuk log, inverse (kebalikan) dll

Berikut adalah langkah-langkah dalam transformasi data :



1. Klik transform lalu pilih compute variable
Maka akan muncul kotak dialog sbb :



2. Pada target variabel di kiri atas tuliskan nama variabel yang akan di buat

3. Pada function group pilih bentuk transformasi yang di pilih, bentuk transform ada banyak, bisa log, bisa ln dll
Kali ini saya akan mencontohkan transformasi ln

4. Klik pada Ln

5. Maka akan muncul LN (?) pada kotak numeric expression
Klik pada (?) Lalu klik pada kompensasi di kotak sebelah kiri

6. Klik OK
Maka variabel baru akan terbentuk

7. Lakukan pengujian validitas / reliabilitas lagi 

Jika data sudah valid dan reliabel selamat anda BERHASIL

Jika belum valid / reliabel silahkan coba transformasi ke bentuk yang lain 
Jika masih belum valid / reliabel juga maka perlu pertimbangan untuk membuang item yang tidak valid / reliabel tersebut.


Untuk lebih jelasnya silahkan tonton video tutorial pengujiannya di sini :








Komentar

  1. mau tanya dong saya masih kurg paham untuk step-stepnya

    BalasHapus
    Balasan
    1. Nanti akan saya post video step stepnya biar lebih jelas. Sabar dulu ya.

      Hapus
  2. Mau tanya dong sumber referensinya dari mana untuk transformasi data skala likert ke log natural kak

    BalasHapus

Posting Komentar

TERPOPULER

Cara Melakukan Uji F Simultan Analisis Regresi Linier Berganda di SPSS

Setelah seluruh data dinyatakan Valid, Reliabel dan lulus syarat uji asumsi klasik maka data tersebut sudah dapat diuji dengan analisis regresi untuk mengetahui apakah data tersebut menerima atau menolak hipotesis. Untuk data dengan variabel bebas hanya 1 maka dapat menggunakan pengujian analisis regresi , jika variabel bebas lebih dari satu maka dapat menggunakan analisis regresi linier berganda. Dalam Analisis Regresi linier berganda terdapat 2 pengujian yaitu : Uji f Uji t Uji f digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan atau pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan. Pengujian dengan SPSS Berikut langkah-langkah melakukan uji f dengan SPSS : 1. Persiapkan data yang diperlukan. 2. Setelah data variabel yang diperlukan sudah lengkap sekarang kita dapat memulai pengujian. 3. Pertama pada menu SPSS kita klik Analyze. Lalu klik Regression dan Lalu Linear. 4. Maka akan muncul tampilan seperti di bawah ini.

Cara Melakukan Uji Multikolinearitas dengan SPSS

Dalam melakukan Uji Asumsi Klasik terdapat beberapa jenis pengujian yang harus dilakukan. Diantaranya ialah : Uji Normalitas Uji Autokorelasi Uji Multikolinearitas Uji Heterokedastisitas Pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang Uji Multikolinearitas. Menurut Ghozali (2011: 105-106) uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Ada tidaknya multikolinieritas dapat dilihat dari besarnya Tolerance Value dan Variance Inflation Faktor (VIF), yaitu jika Tolerance Value ≥ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≤ 10, maka dapat disimpulkan data bebas dari gejala multikolinieritas. Terdapat beberapa metode dalam melakukan uji Multikolinearitas, namun pada kesempatan kali ini akan kami ulas mengenai cara melakukan uji Multikolinearitas dengan menggunakan nilai VIF dan Tolerance Value. Pengujian dengan SPSS Untuk pengujian Multikolinearitas sebenarnya langkah-langkahnya hampir sa

Cara Melakukan Uji Normalitas dengan SPSS

Setelah sebelumnya melakukan pengujian Validitas dan Reabilitas, maka proses selanjutnya ialah melakukan pengujian asumsi klasik. Dalam pengujian asumsi klasik umumnya ada 4 yaitu : Uji Normalitas Uji Autokorelasi Uji Multikolinearitas Uji Heterokedastisitas Pada kesempatan kali ini, saya akan membahas tentang pengujian Normalitas dan cara mengujinya dengan SPSS. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan dalam penelitian tersebut berdistribusi normal atau tidak. Dasar pengambilan keputusan dalam Uji Normalitas Kolgomorov Smirnov ialah : Jika nilai Sig. Atau signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal Jika nilai Sig. Atau signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka data penelitian tidak berdistribusi normal Oke bila sudah mengerti selanjutnya kita bahas bagaimana langkah-langkah dalam melakukan uji Normalitas Kolgomorov-Smirnov dengan SPSS : Persiapkan data yang akan di uji. Pada menu SPSS pilih

Cara Melakukan Uji Autokorelasi dengan SPSS

Dalam melakukan Uji Asumsi Klasik terdapat beberapa jenis pengujian yang harus dilakukan. Diantaranya ialah : Uji Normalitas Uji Autokorelasi Uji Multikolinearitas Uji Heterokedastisitas Pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang Uji Autokorelasi. Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi (Ghozali, 2011: 110). Pada penelitian ini untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW test). Dalam melakukan Uji Autokorelasi dapat menggunakan beberapa teknik. Pada kesempatan ini kami akan menjelaskan bagaimana melakukan uji Autokorelasi dengan teknik DW test ( Durbin-Watson ). Pengujian dengan SPSS Berikut langkah-langkah melakukan uji Autokorelasi dengan SPSS : 1. Persiapkan data yang diperlukan. 2. Setelah data variabel

Cara Melakukan Uji Heterokedastisitas dengan SPSS

Dalam melakukan Uji Asumsi Klasik terdapat beberapa jenis pengujian yang harus dilakukan. Diantaranya ialah : Uji Normalitas Uji Autokorelasi Uji Multikolinearitas Uji Heterokedastisitas Pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang Uji Heterokedastisitas. Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk melakukan uji heteroskedastisitas, yaitu uji grafik plot, uji park, uji glejser, dan uji white. Pengujian pada penelitian ini menggunakan Grafik Plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Tidak terjadi heteroskedastisitas apabila tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. (Ghozali, 2011: 139-143). Pengujian dengan SPSS Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance

Cara Melakukan Uji t Analisis Regresi Linier Berganda di SPSS

Setelah seluruh data dinyatakan Valid, Reliabel dan lulus syarat uji asumsi klasik maka data tersebut sudah dapat diuji dengan analisis regresi untuk mengetahui apakah data tersebut menerima atau menolak hipotesis. Untuk data dengan variabel bebas hanya 1 maka dapat menggunakan pengujian analisis regresi , jika variabel bebas lebih dari satu maka dapat menggunakan analisis regresi linier berganda. Dalam Analisis Regresi linier berganda terdapat 2 pengujian yaitu : Uji f Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan atau pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara individu atau masing-masing variabel. Pengujian dengan SPSS Berikut langkah-langkah melakukan uji t dengan SPSS : 1. Persiapkan data yang diperlukan. 2. Setelah data variabel yang diperlukan sudah lengkap sekarang kita dapat memulai pengujian. 3. Pertama pada menu SPSS kita klik Analyze. Lalu klik Regression dan Lalu Linear. 4. Maka akan muncul ta

Cara Melakukan Uji Validitas dengan SPSS

  Validitas adalah tingkat ketepatan / keabsahan tes dan dapat mengukur apa yang hendak – diukur. Ini berarti validitas ada hubungannya dengan apa yang akan diukur itu sendiri. Sekiranya peneliti menggunakan kuesioner didalam pengukuran data dan penelitian, maka kuesioner yang disusun harus mengukur apa yang ingin diukurnya. Validitas ini ditunjukkan oleh koefisien korelasi yang signifikan antara skor butir pernyataan dan skor totalnya, atau dengan mencari daya pembeda skor tiap butir dari kelompok yang memberikan jawaban tinggi dan jawaban rendah (Sugiyono, 2009).   Korelasi antar skor butir pertanyaan dengan skor totalnya harus signifikan yang ditunjukkan ukuran statistik tertentu yaitu angka korelasi yang diperoleh harus lebih besar dari yang diisyaratkan. Uji validitas adalah salah satu syarat dalam melakukan penelitian uji regresi.  Bagaimanakah cara menguji validitas dengan SPSS? Berikut langkah-langkahnya : 1. Siapkan data yang akan di uji vali

Cara Melakukan Uji Reabilitas dengan SPSS

   Alat ukur dikatakan memiliki reabilitas yang tinggi apabila alat ukur tersebut memiliki tingkat kepercayaan, kehandalan ataupun keajengan yang tinggi. Reabilitas yang tinggi dari alat ukur ini dapat dilihat apabila alat ukur tersebut beberapa kali diujicobakan, tetapi hasilnya relatif sama atau ajeg.     Untuk mengetahui tingkat reabilitas dari angket dalam penelitian digunakan rumus Alpha, karena skor dalam angket ini berbentuk skala 1,2 dan bukan skor 0 dan 1. Hal ini sesuai dengan pendapat Arikunto (2003) bahwa, “Rumus Alpha digunakan untuk mencari realibilitas instrumen yang skornya bukan 0 dan 1, misalnya angket atau soal uraian. Setelah melakukan pengujian validitas maka selanjutnya ialah melakukan uji reabilitas. Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan pengujian reabilitas : 1. Klik analyze, lalu klik scale, pilih reability analysis,  maka akan muncul kotak dialog sebagai berikut : 2. Masukkan semua item ke kotak kanan Dalam kas

Cara Melakukan Uji Komparasi One Way Anova dengan SPSS

One Way Anova berfungsi untuk menguji perbedaan rata-rata untuk lebih dari dua kelompok yang saling bebas. Analisis One Way Anova merupakan analisis varian satu variabel independent yang digunakan untuk menentukan apakah rata-rata dua atau lebih kelompok berbeda secara nyata.   Misalnya kita akan menguji apakah ada perbedaan rata-rata nilai UN SMP mata pelajaran IPA siswa dari desa, pinggiran, dan kota? Manakah di antara ketiganya yang memiliki UN paling tinggi?     Pengujian One Way Anova merupakan salah satu bagian dari Uji Komparasi. Uji Komparasi terdiri dari : 1.     One Sample T Test 2.     Independent T Test 3.     Paired T Test, dan 4.     One Way Anova   Kita akan melakukan pengujian One Way Anova dengan data berikut: Ujilah apakah ada perbedaan antara lama kursus terhadap skore TOEFL? (Gunakan taraf signifikansi 5%).   Berikut cara melakukan pengujian One Way Anova: Pertama-tama masukkan data di atas ke dalam SPSS. Pada variable lama kursus atur