Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu instrumen pengukur (tes) dalam melakukan fungsi ukurannya (Azwar, 1996). Validitas menunjukkan sejauhmana skor/ nilai/ ukuran yang diperoleh benar-benar menyatakan hasil pengukuran/ pengamatan yang ingin diukur (Agung, 1990). Terdapat beberapa macam validitas yakni:
1. Â Validitas isi (content validity)
Validitas isi merupakan validitas yang diperhitungkan melalui pengujian terhadap isi alat ukur dengan analisis rasional atau sejauhmana item-item dalam suatu alat ukur mencakup keseluruhan kawasan isi objek yang hendak diukur dari keseluruhan kawasan. Yang dimaksud mencakup keseluruhan kawasan isi yaitu tidak saja menunjukkan bahwa alat ukur tersebut harus komprehensif tetapi mengandung isi yang relevan dan tidak keluar dari batasa tujuan ukur.
Dalam validitas isi terbagi menjadi dua macam yakni:
- Face Validity (Validitas Muka)
Validitas muka merupakan tipe validitas yang paling rendah tingkat signifikannya karena hanya berdasarkan pada penilaian selintas mengenai isi alat ukur. Bilamana isi alat ukur telah tampak sesuai dengan apa yang ingin diukur, maka dapat dikatakan validitas muka telah terpenuhi.
- Logical Validity (Validitas Logis)
Validitas logis disebut juga sebagai validitas sampling. Validitas tipe ini menunjuk pada sejauhmana isi alat ukur merupakan representasi dari aspek yang hendak diukur. Untuk mendapatkan validitas yang tinggi suatu alat ukur harus dirancang sedemikian rupa sehingga benar-benar berisi hanya item yang relevan dan perlu menjadi bagian alat ukur secara keseluruhan.
2 Â Â Validitas konstruk
Validitas jenis ini menunjukkan sejauh mana suatu tes mengukur traid atau konstruk teoritis yang akan diukur.
Item-item yang diukur dapat dinyatakan valid bilamana nilai koefisiennya yang terdapat pada output SPSS kolom Corrected Item-Total Correlation ? 0.300
3. Â Â Validitas berdasarkan kriteria (criteria-related validity)
Untuk melihat tingginya validitas berdasarkan kriteria, maka dilakukan komputasi korelasi antara skor alat ukur dengan skor kriteria. Dalam validitas berdasarkan kriteria terbagi menjadi dua yakni:
- Validitas Prediktif
Validitas jenis ini sangat penting karena alat ukur ini berfungsi sebagai prediktor bagi kinerja di masa yang akan datang. Contohnya adalah seleksi penerimaan karyawan baru, penempatan karyawan, bimbingan karir, dan seleksi penerimaan mahasiswa baru.
- Validitas Konkruen
Validitas konkruen merupakan indikasi validitas yang memadai apabila alat ukur tidak digunakan sebagai suatu prediktor dan merupakan validitas yang sangat penting dalam situasi diagnostik. Bila alat ukur ini dimaksudkan sebagai prediktor, maka validitas konkruen tidak cukup memuaskan.
Â
Uji validitas dilakukan dengan mengukur korelasi antara variable/ item dengan skor total variable. Setelah semua korelasi untuk setiap pertanyaan dengan skor total diperoleh, nilai-nilai tersebut dibandingkan dengan nilai kritik. Selanjutnya jika nilai koefisien korelasi product moment dari pertanyaan tersebut berada di atas nilai tabel kritik, maka pertanyaan tersebut dinyatakan signifikan atau valid.
Contoh kasus:
Seorang peneliti melakukan penelitian dengan menggunakan skala alat ukur untuk mengetahui prestasi belajar seseorang. Dengan membagikan kuesioner kepada 12 orang responden dengan 10 pertanyaan yang sama. Setelah dilakukan pengisian kuesioner maka diperoleh data sebagai berikut:
No |
Soal 1 |
Soal 2 |
Soal 3 |
Soal 4 |
Soal 5 |
Soal 6 |
Soal 7 |
Soal 8 |
Soal 9 |
Soal 10 |
1 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
2 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
3 | 2 | 2 | 1 | 3 | 2 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 |
4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 |
5 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 |
6 | 3 | 2 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 |
7 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 2 | 3 |
8 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 3 | 4 | 3 |
9 | 4 | 2 | 3 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 | 4 | 4 |
10 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 |
11 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 2 |
12 | 3 | 2 | 1 | 2 | 3 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 |
- Buka program SPSS
- Masukkan semua variabel (10 variable) ke dalam sheet variable view.
  Dengan nilai value sebagai berikut:
 1 = sangat tidak setuju
  2 = tidak setuju
 3 = setuju
  4 = sangat setuju
- Masukkan data tabel di atas ke dalam sheet Data View.
- Klik Analyze > Scale > Reliability Analysis
- Pindahkan semua variabel yang terdapat di kotak sebelah kiri ke kotak item di sebelah kanan. Dengan cara klik tanda panah yang terdapat diantara kedua kotak tersebut.
- Klik ââ∠âStatistics..ââ⬠kemudian akan muncul kotak dialog baru. Beri tanda centang pada kotak Item, Scale, dan Scale If Item Deleted.
- Klik Continue, OK.
- Secara otomatis akan muncul output dari program SPSS tersebut.
responden 12 orang taraf signifikan 5% = 0.576. Untuk melihat soal-soal (variable) tersebut signifikan atau tidak maka kita harus membandingkan ââ∠ârââ⬠hitung (dapat dilihat dari tabel output Corrected Item-Total Correlation) dengan ââ∠ârââ⬠tabel. Dinyatakan signifikan bila ââ∠ârââ⬠hitung lebih besar daripada ââ∠ârâââ¬table.
Dari table output tersebut dapat kita lihat bahwa terdapat beberapa soal yang tidak valid karena nilai ââ∠ârââ⬠hitungnya lebih kecil dari pada nilai ââ∠ârââ⬠tabel yaitu 0.576. Soal yang tidak valid tersebut adalah soal 1, soal 5, soal 8 dan soal 10.
Untuk item yang tidak valid, tidak dapat digunakan sebagai item kuesioner, dan harus diganti dengan item kuesioner lain yang valid. Oleh karena itu, peneliti harus membuat item kuesioner cadangan , agar dapat digunakan kalau terdapat item kuesioner yang tidak valid.
Leave a Reply