BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Hasil Analisis Data dan Interpretasi
2. Analisis Setelah Mempertimbangkan Reliabilitas
a. Reliabilitas Dimensi Hasil Penilaian Skala
Penelitian ini menggunakan dua psikolog yang membantu untuk menilai 200
DAP. Hal ini memungkinkan munculnya ketidaksepakatan antar kedua psikolog
tersebut. Peneliti mengantisipasi masalah tersebut dengan mencari reliabilitas dari 35
dimensi yang telah ditentukan oleh peneliti. Langkah ini tentunya untuk melihat
apakah ada kesepakatan penilaian dari kedua psikolog tersebut dalam menilai 200
DAP yang sama. Hasil korelasi tersebut, sebagai berikut :
Tabel 4.3
Nilai Korelasi Dimensi DAP Pada Dua Psikolog
No. Dimensi Nilai
____________________________________________________________________
1. Penempatan gambar sangat kiri_sangat kanan 0,660
2. Penempatan gambar sangat bawah_sangat atas 0,719
3. Ukuran figure sangat kecil_sangat besar 0,789
4. Tipe garis sangat samar-samar_sangat jelas 0,154
5. Tipe garis satu garis_garis bertumpuk 0,347
6. Tipe garis terputus-putus_menyambung 0,627
7. Hapusan sangat sedikit_sangat banyak 0,335
8. Shading sangat lemah_sangat kuat 0,167
9. Kepala sangat kecil_sangat besar 0,537
11. Rambut sangat berantakan_sangat rapi 0,581
12. Rambut sangat berombak_sangat lurus 0,505
13. Rambut semakin tidak ditutupi_semakin ditutupi 0,031
14. Alis sangat pendek_sangat panjang 0,673
15. Alis sangat berantakan_sangat rapi 0,717
16. Mata tertutup_terbuka 0,716
17. Lingkaran mata makin kecil_lingkaran mata makin besar 0, 682
18. Telinga semakin tidak jelas_semakin jelas 0,766
19. Telinga sangat kecil_sangat besar 0,806
20. Hidung sangat pendek_sangat panjang 0,775
21. Hidung sangat kecil_sangat besar 0,698
22. Mulut semakin tidak jelas_semakin jelas 0,543
23. Mulut semakin tertutup_semakin terbuka -0,337
24. Leher semakin tidak jelas_semakin jelas 0,710
25. Leher sangat kecil_sangat besar 0,661
26. Leher sangat pendek_sangat panjang 0,739
27. Lengan sangat pendek_sangat panjang -0,029
28. Lengan menjauhi tubuh_mendekati tubuh 0,662
29. Tangan sangat kabur_sangat jelas 0,536
30. Tangan sangat kecil_sangat besar 0,583
31. Jari tangan sangat pendek_sangat panjang 0,739
33. Kaki sangat kecil_sangat besar 0,352
34. Kaki sangat pendek_sangat panjang 0,573
35. Jari kaki semakin tidak jelas_semakin jelas 0,794
Korelasi yang baik memiliki nilai ≥ 0,3. Berdasarkan hal tersebut, maka dari
35 dimensi yang ada hanya lima yang tergolong memiliki reliabilitas yang kurang
baik dan sebaiknya tidak digunakan, antara lain : Tipe garis sangat
samar-samar_sangat jelas (0,154), shading sangat lemah_sangat kuat (0,167), rambut
semakin tidak ditutupi_semakin ditutupi (0,031), mulut semakin tertutup_semakin
terbuka ( -0,337), dan lengan sangat pendek_sangat panjang ( -0,029). Korelasi yang
baik pada jawaban kedua psikolog tersebut, tentunya akan mempengaruhi reliabilitas
dimensi DAP yang akan digunakan oleh peneliti. Semakin tinggi korelasinya maka
semakin baik reliabilitasnya. Hal ini mendasari, dimensi yang memiliki nilai
reliabilitas yang baiklah yang dapat digunakan untuk dianalisis lebih lanjut, dimensi
itu sebanyak 30 dimensi
b. Pengecekan Asumsi Analisis Faktor
Asumsi yang hendak dicek oleh peneliti sebelum melakukan analisis faktor
adalah melihat apakah antara dimensi Draw-A-Person (DAP) saling berhubungan
statistika SPSS versi 17.00, peneliti mendeskripsikan hasil perhitungan analisis
faktor sebagai berikut:
1) Hasil KMO and Barlett’ Test
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui variabel mana saja yang layak untuk
dimasukkan dalam analisis lanjut. Misalkan dalam tabel itu terdapat nilai KMO MSA
(Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequency) lebih dari 0.5, maka peneliti
dapat melanjutkan proses analisis (Wahana Komputer, 2009). Berdasarkan hasil
analisis KMO MSA didapatkan nilai 0.665 yang memiliki nilai lebih besar daripada
0,5. Hal ini memiliki arti bahwa data ini dapat dilanjutkan dalam proses analisisnya.
2) Anti Image Correlation
Proses selanjutnya adalah melihat tabel Anti-image Matrics, untuk
menentukan variabel mana saja yang layak untuk digunakan dalam analisis lanjutan.
Variabel yang harus dipertahankan adalah variabel yang memiliki nila anti-image
correlation lebih dari 0,5 (Wahana Komputer, 2009). Di bawah ini merupakan
beberapa dimensi yang memiliki nilai Anti-image Matrics di bawah 0.5, yaitu :
Tabel 4.4
Nilai KMO MSA dibawah 0.5
No. Nama Nilai
____________________________________________________________________ 1. Penempatan gambar kanan_kiri 0,489
2. Hapusan sedikit_banyak 0,420
Dalam penelitian ini walaupun memiliki nilai KMO MSA lebih kecil dari 0,5
yang memiliki arti bahwa terdapat beberapa dimensi yang sebaiknya tidak
digunakan, tetapi peneliti tetap memasukkannya untuk diolah lebih lanjut. Hal ini
dikarenakan peneliti ingin melihat keterkaitan secara keseluruhan pada
dimensi-dimensi Draw-A-Person (DAP) terhadap Faktor 16 PF.
c. Ekstraksi Faktor
1) Scree Plot
Scree Plot adalah salah satu hasil yang diperoleh dari analisis faktor. Scree Plot
menunjukkan eigenvalue pada garis vertikal yang menunjukkan besarnya eigenvalue
yang diperoleh jika beberapa faktir tertentu diekstraksi. Garis horizontal
menunjukkan banyaknya faktor yang dapat diekstrak. Jumlah faktor yang terbentuk,
dapat diputuskan dengan melihat patahan pada garis di dalam Scree Plot. Jika garis
tersebut patahannya masih dapat cukup jelas terlihat, maka angka pada banyaknya
faktor yang terletak pada patahan garis tersebut merupakan jumlah faktor yang dapat
diekstrak (Anderso, Black, dan Hair, 1998) Berikut ini dapat kita lihat grafik Scree
Gambar 4.2
Hasil Scree Plot
Berdasarkan pada pernyataan di atas, dapat dilihat bahwa patahan garis yang
masih dapat terlihat dan tidak terlihat landai terletak pada angka 8. Dalam hal ini,
dapat disimpulkan bahwa faktor yang dapat dieksrtaksi berkisar sebanyak 8.
2) Percentage of Variance Criterion
Hasil percentage of Variance terdapat dalam output Total Variance Explained.
Dalam Percentage of Variance, faktor-faktor yang memiliki presentasi variansi yang
lebih besar diekstrak terlebih dahulu lalu dilanjutkan sampai sejumlah faktor yang
Berdasarkan tabel output Total Variance Explained, ditarik kesimpulan bahwa
jumlah faktor yang signifikan dan dapat diekstrak terdapat 30 buah. Faktor kesatu
hingga Faktor ketujuh memiliki Percentage of Variance di bawah 60%. Hal ini
berarti, banyaknya variasi variabel-variabel yang dianalisis yang dapat dijelaskan
oleh tujuh faktor sebesar 58,085%
Total Variance Explained yang dianggap signifikan dan sesuai dengan kriteria
ideal yang ditetapkan oleh Hair, Anderson, tattham, dan Black (1995) yaitu minimal
sebesar 60% sehingga menunjukkan hasil analisis faktor yang baik. Berdasarkan
hasil tabel output Total Variance Explained maka Faktor kesatu hingga kesembilan
tidak menunjukkan hasil analisis faktor yang kurang baik. Lain halnya dengan Faktor
kesepuluh yang dipilih karena faktor ini memiliki Percentage of Variance yang
mendekati 60% yaitu sebesar 62,548%. Hal ini berarti peneliti dapat menggunakan 8
faktor hasil analisis faktor yang baik.
3) Latent Root Criteria atau Eigenvalue
Safitri (2003) mengungkapkan bahwa faktor yang dianjurkan untuk dapat
digunakan adalah faktor yang memiliki Eigenvalues (total varians) minimal 1,00.
Dari hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa terdapat 10 faktor yang mendapatkan
eigenvalue ≥ 1,00 (e = 1,042). Dari penjelasan tersebut, terdapat 10 faktor yang dapat
diungkap oleh Draw-A-Person (DAP).
d. Komponen Tiap Faktor
Dalam menentukan jumlah faktor yang dapat diekstraksi, maka peneliti harus
melakukan beberapa tahap:
1) Langkah pertama, peneliti harus melihat patahan garis yang masih dapat dilihat
dan tidak landai pada Grafik Scree Plot. Pada tahap ini, peneliti menemukan
faktor yang berkisar pada angka 8 faktor.
2) Langkah kedua, peneliti melihat tabel Total Variance Explained. Dimana
Percentage of Variance yang dianggap signifikan yaitu minimal sebesar 60%
sehingga menunjukkan hasil analisis faktor yang baik. Berdasarkan hasil tabel
output Total Variance Explained maka batas faktor yang akan digunakan
sebanyak 8 faktor dengan Percentage of Variance sebesar 62,548%.
3) Langkah ketiga , peneliti melihat Eigenvalue (total varians). Eigenvalue yang
dianggap baik adalah yang minimal memiliki skor Eigenvalue (total varians)
minimal 1,00. Berdasarkan pernyataan tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa
faktor yang dapat diesktrak sebanyak 10. Hal ini dikarenakn faktor keduabelas
memiliki Eigenvalues (total varians) sebesar 1,042 dan skor Eigenvalues (total
varians) yang dimiliki faktor di bawah 10 adalah kurang dari 1,00.
Berdasarkan tiga perbandingan di atas, peneliti memilih untuk
menentukan banyaknya faktor sebanyak 8. Hal ini dikarenakan Faktor 8 masuk
60% yaitu 62,548%, dan memiliki Eigenvalue (total varians) lebih dari 1,00
yaitu 1,339. Berikut ini adalah beberapa kelompok dari masing-masing faktor :
Tabel 4.5
Faktor Draw-A-Person (DAP)
Faktor Dimensi Draw-A-Person (DAP)
Faktor I Tangan kabur_jelas (.681), jari tangan pendek_panjang (.902), jari tangan tumpul_runcing (.911)
________________________________________________________________________ Faktor II Leher tidak jelas_jelas (.866), leher kecil_besar (.784),
leher pendek_panjang (.917)
________________________________________________________________________
Faktor III Penempatan gambar kanan_kiri (.524), kepala besar_kecil (-.576), tangan kecil_besar (.376), kaki kecil_besar (.833),
kakipendek_panjang (.700)
________________________________________________________________________ _
Faktor IV Rambut kuarang_lebih(.644), rambut berantakan_rapi (.670), rambut berombak-lurus (.726), lengan menjauhi_mendekati tubuh (-.593)
________________________________________________________________________ Faktor V Ukuran figure kecil_besar (.313), hapusan sedikit_banyak (.368), mata tutup_buka (.846), lingkar mata kecil_besar (.804),
mulut tidak jekas_jelas (.476)
________________________________________________________________________ Faktor VI Tipe garis terputus-menyambung (.252), telinga tidak jelas_jelas (.841), telinga kecil_besar (.822)
________________________________________________________________________ Faktor VII Alis pendek_panjang (.856), alis berantakan_rapi (.830),
jari kaki tidak jelas_jelas (.265)
________________________________________________________________________ Faktor VIII Penempatan gambar bawah_atas (-.152), tipe garis tunggal_tumpuk (.184), hidung pendek_panjang (.871), hidung kecil_besar (,881) ________________________________________________________________________ _
e. Regresi Faktor-Faktor Faktor 16 PF dengan Draw-A-Person (DAP)
Berdasarkan hasil analisis regresi, peneliti mendapatkan beberapa Faktor
DAP yang berkorelasi dengan Faktor 16 PF. Dalam penentuan signifikansi korelasi
di dalam regresi ini, pertama kali peneliti memperhatikan signifikansi dari nilai F
nya terlebih dahulu. Nilai F ini menggambarkan hubungan semua Faktor DAP
dengan salah satu Faktor 16 PF. Jika nilai F memiliki p ≤ 0,05 maka korelasi
tersebut dinyatakan signifikan, tetapi jika p > 0,05 maka hubungan korelasi tersebut
dinyatakan tidak signifikan.
Beberapa dimensi yang masuk pada golongan masing-masing faktor memiliki
kesamaan karakter untuk interpretasi. Dimensi pada Faktor I memiliki kesamaan
dalam mengungkap agresi pada seseorang. Dimensi pada Faktor II memiliki
kesamaan dalam mengungkap kemampuan dalam mengontrol
dorongan-dorongan. Dimensi pada Faktor III memiliki kesamaan dalam mengungkap
kemampuan diri pada hubungan sosial. Dimensi pada Faktor IV memiliki
kesamaan dalam mengungkap ketegangan seseorang. Dimensi pada Faktor V
memiliki kesamaan dalam mengungkap keyakinan pada diri sendiri. Dimensi pada
Faktor VI memiliki kesamaan dalam mengungkap keraguan seseorang. Dimensi
pada Faktor VII memiliki kesamaan dalam mengungkap kesopanan. Dimensi pada
Faktor VIII memiliki kesamaan dalam mengungkap keinginan seseorang pada
Peneliti melakukan uji t pada tiap Faktor DAP untuk melihat signifikansi
korelasi tiap faktor tersebut dengan salah satu Faktor 16 PF. Ada 8 kali uji t untuk
setiap faktor DAP dengan Faktor 16 PF. Hal ini dapat mengakibatkan peningkatan
eror pada hasil regresi yang akan mempengaruhi signifikansi hubungan antara Faktor
16 PF dan dimensi DAP (Howell, 1982). Jika peneliti menggunakan p = 0,05 sebagai
taraf signifikansi awal, maka sebenarnya besarnya eror yang terjadi dapat dihitung
dengan rumus (4.1). Hasil perhitungan menunjukkan eror sebesar 0,3. Ini berarti
taraf signifikansi yang sebenarnya bukan 0,05 melainkan 0,3.
1-(1- )k = x ………(4.1)
Keterangan :
= standar signifikansi awal
= banyaknya uji regresi yang dilakukan = taraf signifikansi yang sebenarnya
Peneliti perlu menghitung besarnya taraf signifikansi awal yang harus
ditetapkan agar taraf signifikansi yang sebenarnya menjadi 0,006. Untuk mendaptkan
taraf signifikansi ini, peneliti menggunakan rumus 4.2 yang merupakan turunan
rumus 4.1.
= 1 – (k√1 - x)………(4.2)
Keterangan :
= taraf signifikansi awal
= taraf signifikans yang sebenarnya = banyaknya uji regresi yang dilakukan
Dari hasil perhitungan ditemukan = 0,006. Ini berarti taraf signifikansi awal
yang harus digunakan untuk mengarah signifikansi dari uji t adalah p = 0,006.
Berkaitan dengan beberapa keterangan mengenai penetapan signifikansi awal, maka
dapat dijelaskan hubungan antara Faktor 16 PF dengan Faktor Draw-A-Person
(DAP). Berikut penjelasannya :
1) Faktor A
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor
DAP tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor A dari 16 PF
(F=1,240, p=0,278). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor A berhenti sampai
di sini dan tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu
demi satu.
2) Faktor B
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor
DAP tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor B dari 16 PF
(F=0,671, p=0,716). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor B berhenti sampai
di sini dan tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu
demi satu.
3) Faktor C
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
p=0,752). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor C berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
4) Faktor E
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor E dari 16 PF (F=1,559,
p=0,140). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor E berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
5) Faktor F
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor F dari 16 PF (F=2,832, p=0,005).
Dimana signifikansinya memenuhi syarat (P ≤ 0,05), akan tetapi untuk tahap
selanjutnya tidak terdapat Faktor DAP yang memiliki signifikansi p ≤ 0,006.
6) Faktor G
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor G dari 16 PF (F=1,254,
p=0,270). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor G berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
7) Faktor H
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
p=0,307). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor H berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
8) Faktor I
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor
DAP tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor I dari 16 PF (F=1,910,
p=0,061). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor I berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
9) Faktor L
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor L dari 16 PF (F=0,520,
p=0,840). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor L berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
10) Faktor M
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor M dari 16 PF (F=0,970,
p=0,461). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor M berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
11) Faktor N
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor N dari 16 PF (F = 0,541,
dan tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi
satu.
12) Faktor O
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor O dari 16 PF (F = 1,698,
p = 0,101). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
13) Faktor Q1
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor Q1 dari 16 PF (F = 1,864,
p = 0,068). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
14) Faktor Q2
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor Q2 dari 16 PF (F = 1,510,
p = 0,156). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
15) Faktor Q3
Berdasarkan pernyataan signifikansi, dapat dilihat bahwa secara keseluruhan
signifikansinya memenuhi syarat (P ≤ 0,05). Paling tidak, ada satu Faktor DAP yang
berkorelasi signifikan dengan Faktor Q3 dari 16 PF.
Hubungan yang signifikan antara Faktor Q3 dengan Faktor VII (B = 0,069, T =
2,758, p = 0,006) , menghasilkan persamaan regresi :
Faktor Q3 = b0 + b1 x1 +b2 x2 ………..+ b10 x10
Dikarenakan hanya Faktor VII yang signifikan dengan Faktor Q3, maka :
Faktor Q3 = b0 + b7 . x
= 4,519 + 0,069 . x7
Keterangan :
b0 = beta pada koefisien faktor Q3(constant) b9 = beta pada koefsien Faktor VII
x9 = jumlah total nilai dari dimensi-dimensi DAP yang menyusun Faktor VII (dari skala yang telah peneliti buat)
Persamaan tersebut memiliki arti, jika mendapatkan nilai tertentu di DAP, nilai
tersebut dapat ditransformasikan ke Faktor Q3 pada 16 PF.
16) Faktor Q4
Berdasarkan pernyataan signifikansi, dapat dilihat bahwa secara keseluruhan
Faktor Q4 memiliki hubungan yang signifikan (F = 2,823, p = 0,006). Dimana
signifikansinya memenuhi syarat (P ≤ 0,05). Paling tida, ada satu Faktor DAP yang
Hubungan yang signifikan antara Faktor Q4 dengan Faktor I (B = -0,061, T = -3,513,
p = 0,001), menghasilkan persamaan regresi :
Faktor Q3 = b0 + b1 x1 +b2 x2 ………..+ b10 x10
Dikarenakan hanya Faktor I yang signifikan dengan Faktor Q4, maka :
Faktor Q4 = b0 + b1 . x1
= 6,936 + (- 0,061). x1
Keterangan :
b0 = beta pada koefisien faktor Q4 (constant) b9 = beta pada koefsien Faktor I
x9 = jumlah total nilai dari dimensi-dimensi DAP yang menyusun Faktor I (dari skala yang telah peneliti buat)
Persamaan tersebut memiliki arti, jika mendapatkan nilai tertentu di DAP, nilai
tersebut dapat ditransformasikan ke Faktor Q4 pada 16 PF.