Analisis Validitas, Reabilitas, dan
Faktor
Analisis Validitas
Validitas adalah ukuran yang menunjukkan sejauh mana
instrumen pengukur mampu mengukur apa yang ingin
diukur. Misalkan kita menyusun kuesioner kepuasan
pelanggan, maka validitas kuesioner adalah sejauh mana
kuesioner ini mampu mengukur kepuasan pelanggan.
Metode dalam mengukur validitas adalah menggunakan
teknik korelasi pearson. Kuesioner dianggap valid apabila
korelasinya positif.
DAN
Analisis Reabilitas
Reabilitas adalah alat ukur yang menunjukkan
konsistensi dari alat ukur dalam gejala yang sama
dilain kesempatan. Setelah melakukan uji validitas
terhadap kuesioner, maka kuesioner harus diuji
reabilitasnya. Misalkan kita memiliki keusioner yang
mengukur kepuasan konsumen, maka hasil kuesioner
tersebut akan sama jika digunakan untuk mengukur
tingkat kepuasan konsumen pada penelitian lain.
Analisis Faktor
Analisis
Faktor
merupakan
suatu
pencarian
hubungan antara sejumlah variabel-variabel yang
saling independen satu dengan yang lain, sehingga
bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel
yang lebih sedikir dari jumlah variabel awal.
Contoh Kasus 1
Syamsi yang bekerja sebagai manajer kualitas usaha di kedai Mak Erot, melakukan survey mengenai kepuasan pelanggan dengan 10 pertanyaan yang dibuat oleh Syamsi. Jenis pertanyaan yang dibuat berupa skala/interval dari 1 hingga 5 (scale, 1 sangat buruk hingga 5 sangat baik). Berikut ini
merupakan ringkasan pertanyaan kuesioner yang syamsi buat: Pertanyaan 1: Waktu pelayanan terhadap konsumen
Pertanyaan 2: Sterilisasi restoran Pertanyaan 3: Kualitas Makanan Pertanyaan 4: Fasilitas restoran
Pertanyaan 5: Bentuk promo yang diadakan
Pertanyaan 6: Ramah Tamah Pelayan terhadap konsumen Pertanyaan 7: Tempat parkir restoran
Responde
Setelah survey selesai, seluruh skala yang sudah diisi oleh responden di
setiap pertanyaannya dijumlahkan menjadi tingkat kepuasan
pelanggan. Berikut ini data yang diperoleh:
a. Ujilah apakah kuesioner mengenai tingkat kepuasan pelanggan yang
dibuat syamsi tersebut valid! Baik seluruh instrumen pertanyaan
yang dibuat syamsi maupun tingkat kepuasannya!
Klik Analyze > Correlate > Bivariate
Masukkan seluruh variabel > Correlation dipilih Pearson > Test of Significance dipilih Two-tailed > Ceklis Flag significant correlations
Jawaban A
Tertampil di Output SPSS (Karena di
slidenya gak muat)
Dari hasil output tersebut terlihat
bahwa
tingkat kepuasan
dari
semua
butir pertanyaan
memiliki korelasi
positif dan bernilai diatas 0.5 sehingga
kuesioner kepuasan pelanggan yang
Jawaban B
Analyze > Scale > Reliability Analysis
Masukan semua instrumen kuesioner ke variable item > Model yang digunakan model Alpha
Output Jawaban B
Berdasarkan statistik reabilitas didapat bahwa keseluruhan instrumen pada kuesioner yang dibuat syamsi realibel sehingga dapat digunakan untuk penelitian yang lainnya. Hal ini dikarenakan nilai Cronbach Alpha yang lebih besar dari 0.7
Berdasarkan uji reabilitas
pada setiap instrumen
pertanyaan kuesioner yang
dibuat syamsi realibel.
Contoh Kasus 3
Sandy sedang melakukan kuesioner untuk mengetahui faktor apa saja yang sebenarnya membuat seseorang ingin membeli sebuah sepeda motor.
Untuk itu, diambil sampel sebanyak 15 orang, yang kemudian diminta pendapatnya tentang atribut-atribut sepeda motor seperti:
1. Keiritan bahan bakar sepeda motor
2. Ketersediaan suku cadang (onderdil), termasuk kualitas onderdil 3. Harga sepeda motor
4. Model dan desain sepeda motor
5. Keawetan sepeda motor, khususnya mesin
6. Promosi yang dilakukan sepeda motor (gencar, menarik, dan sebagainya) 7. Sistem pembayaran sepeda motor secara kredit
Setiap atribut diberi nilai 1 (sangat tidak setuju) sampai 5 (sangat setuju). Responden akan memberi tanda di antara 1 sampai 5 sehingga
irit
onderdi
l
harga model warna
awet
promos
i
kredit
3.70
3.30
3.00
3.20
3.00
4.10
3.50
4.00
2.00
3.10
3.00
2.20
2.00
4.70
4.60
1.50
4.20
3.00
1.00
2.20
2.00
4.80
4.30
3.20
3.20
3.00
1.00
3.30
3.10
3.20
4.50
4.00
4.30
3.10
4.30
4.40
4.20
4.40
3.20
4.00
4.60
3.10
4.90
1.60
1.40
3.50
2.70
2.40
4.30
3.10
4.10
4.50
4.30
4.60
3.00
4.50
4.20
3.60
4.20
1.60
1.40
4.30
3.20
4.30
4.30
3.10
4.20
4.90
2.00
4.50
3.00
1.90
4.00
3.00
3.70
5.00
4.20
3.20
3.40
4.20
a. Tentukan variabel mana saja yang layak
digunakan pada analisis faktor?
b. Lakukan ekstraksi dan rotasi terhadap
sekumpulan variabel yang layak dan
kelompokkan variabel-variabel tersebut menjadi
satu faktor yang baru!
Jawaban A
- Analyze > Dimension Reduction > Factor
- Masukkan semua atribut ke variable
- Klik Descriptive > Ceklis KMO and Bartlett’s Test of Sphericity dan
Anti Image > Continue
Jawaban A
Uji kelayakan analisis faktor:
H0: Sampel (variabel) belum memadai untuk dianalisis lebih lanjut
H1: Sampel (variabel) sudah memadai untuk dianalisis lebih lanjut
Tolak H0 jika P-Value (Sig) < Taraf Nyata
Jawaban A
Dalam Matriks Anti Image Correlation dilakukan pengujian
Mean of Sampling Adequacy (MSA) dengan kriteria sebagai
berikut: (tanpa memperhatikan tanda)
MSA = 1, variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan
oleh variabel yang lain.
MSA > 0.5, variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis
lebih lanjut.
MSA < 0.5, variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa
dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya
Dari hasil diatas menunjukkan bahwa variabel
keawetan mesin motor
Dari hasil diatas menunjukkan bahwa variabel
sistem pembayaran
kredit yang wajar
memiliki nilai MSA < 0.5 sehingga variabel tersebut
dikeluarkan dan dilakukan pengujian tanpa variabel tersebut.
Dari hasil diatas menunjukkan bahwa variabel
hemat bahan bakar
memiliki nilai MSA < 0.5 sehingga variabel tersebut dikeluarkan dan
dilakukan pengujian tanpa variabel tersebut.
Dari hasil diatas menunjukkan bahwa variabel semua variabel memiliki
nilai MSA > 0.5 sehingga variabel ketersediaan suku cadang, harga motor
yang kompetitif, model motor yang menarik, kombinasi warna motor yang
menarik, dan promosi dari produsen dapat dilakukan analisis faktor.
Jawaban A
Dari hasil Total Variance Explained didapat bahwa faktor yang terbentuk sebanyak 2 faktor. Dilihat dari nilai initial Eigenvalues yang diatas 1 berada pada component 1 dan component 2 sehingga hanya 2 faktor yang bisa dibentuk.
Selain itu untuk pengelompokkan variabel mana saja yang masuk dalam component pertama dan keduanya tidak bisa
dilakukan karena variabel “harga motor yang kompetitif “ memiliki korelasi yang besar (diatas 0.5 tanpa memperhatikan tanda) pada kedua komponen sehingga perlu dilakukan rotasi matriks
Jawaban B
Analyze > Dimension Reduction > Factor
Masukkan Variabel yang telah dianggap layak untuk dilakukan analisis faktor.
Klik Extraction > Method pilih Principal Component > Analyze pilih Correlation Matrix > Display Unrotated factor solution dan Scree Plot > Eigenvalues Over pilih 1 > Continue Klik Rotation > Method pilih Varimax > Display pilih Rotated Solution dan Loading Plots >
Setelah dilakukan rotasi pada
component matrix terlihat
bahwa tidak ada lagi korelasi
yang bernilai diatas 0.5 (tanpa
memperhatikan tanda).
Sehingga dapat dilakukan
pengelompokkan berdasarkan
hasil rotasi component matrix
Dari hasil diatas menunjukkan bahwa korelasi yang diatas |0.5| pada component 1 adalah variabel Harga Motor yang Kompetitif dan Promosi dari Produsen.
Sementara itu pada componen 2 adalah variabel Ketersediaan Suku Cadang, Model Motor yang menarik, dan Kombinasi Warna Motor yang menarik.
Sehingga dapat dibentuk menjadi 2 faktor baru dengan nama sebagai berikut: (misalkan, tiap orang akan berbeda nama pengelompokan secara logis yang mengacu berdasarkan label)
1. Faktor Komersial terdiri dari Variabel Harga Motor yang Kompetitif dan Promosi dari Produsen.
