Paired samples t test (Uji t)

Kriteria pengambilan keputusan

-          Jika t hitung ≥ t tabel, maka tolak H₀ artinya ada perbedaan.

-          Jika t hitung < tabel, maka terima H₀ artinya tidak ada perbedaan.

Selain criteria diatas angka probabilitas atau Asymp.sig dapat juga dijadikan dalam mengambil keputusan dengan ketentuan:

-          Jika probabilitas atau Asymp.sig > 0,05 maka H₀ diterima

-          Jika probabilitas atau Asymp.sig ≤ 0,05 maka H₀ ditolak

Tingkat signifikansi yang digunakan adalah alfa = 5 % 

Uji Heteroskedastisitas

Cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas pada penelitian ini adalah dengan cara melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residual SRESID. Heteroskedastis tidak terjadi jika data berpencar disekitar angka nol (0 pada sumbu y) dan tidak membentuk suatu pola atau tren garis tertentu. Berikut adalah grafik hasil penelitian:

Tampak pada gambar diatas titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah Heteroskedastitas.

UJI AUTOKORELASI

Pengambilan keputusan dilakukan jika angka Durbin-Watson berada antara -2 sampai 2 maka tidak terjadi masalah autokorelasi. Berdasarkan hasil analisis terlihat pada tabel model summary (kolom Durbin Watson) diketahui nilai Durbin-Watson sebesar 1.389 berada pada antara angka -2 dengan angka 2, sehingga dapat terbukti bahwa tidak terjadi masalah autokorelasi.

Apabila kita mengacu pada metode pengujian yang sering digunakan dalam Durbin-Watson (DW) maka pengambilan keputusan berdasar pada:

Jika dw < dL, maka terdapat autokorelasi.

Jika dw > dU, maka tidak terdapat autokorelasi.

Jika dL < dw < dU , maka pengujian tidak meyakinkan atau tidak dapat disimpulkan.

Nilai du dan dl dapat diperoleh dari tabel statistic Durbin Watson.

Sehingga berdasarkan hasil analisis diatas, nilai Durbin Watson (DW) dapat dilihat pada tabel model summary (kolom Durbin Watson) diketahui nilai Durbin-Watson sebesar 1.389, sedangkan dari tabel DW dengan signifikansi 0,05 dan jumlah data (n) = 45, serta k = 5 (k adalah jumlah variabel independen) diperoleh nilai dl sebesar 1.335 dan du sebesar 1.719 (untuk nilai dl dan du dapat dilihat pada tabel DW) sehingga tidak dapat disimpulkan masalah autokorelasi karena Jika dL < dw < dU (1.335 < 1.389 < 1.719).

UJI MULTIKOLINEARITAS

Berdasarkan hasil uji multikolinearitas diatas, dapat dilihat pada tabel Coefficients (nilai tolerance dan VIF). Dari output dapat diketahui bahwa nilai VIF kurang dari 10 dan nilai tolerance lebih dari 0,1 atau mendekati satu untuk kedua variabel, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas.

UJI Normalitas data

Uji persyaratan analisis data penelitian ini dilakukan melalui uji normalitas. Uji normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah data yang dperoleh dari hsil penlitian berdistribusi normal atau tidak. Hal ini dilakukan untuk mempermudah perhitungan dan analisis data yang dperoleh dri lapangan. Berdasarkan hasil uji normalitas dengan menggunakan metode grafik Normal P-P plot of regression standardized residual dapat diketahui bahwa titik-titik menyebar sekitar garis lurus dan mengikuti garis diagonal, maka data tersebut berdistribusi normal, dapat dilihat gambar berikut:

Karena titik-titik menyebar sekitar garis lurus dan mengikuti garis diagonal, maka data tersebut berdistribusi normal. 

Contoh cara lain dengan menggunakan kolmogorov Smirnov (KS):

Dari hasil analisis tersebut, terlihat bahwa nilai signifikansi untuk masing-masing variabel lebih besar dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa ketiga variabel tersebut memenuhi kriteria normal.

Validitas isi menggunakan rumus Gregory

        Dalam Validitas isi berbagai cara yang dapat digunakan yang tujuannya adalah untuk melihat kesepakatan dari 2 pakar atau lebih dalam menilai keseluruhan konten. Menurut Gregory (2000) validitas isi menunjukkan sejauhmana pertanyaan, tugas atau butir dalam suatu tes atau instrumen mampu mewakili secara keseluruhan dan proporsional perilaku sampel yang dikenai perlakuan tersebut. Artinya instrument yang ada mencerminkan keseluruhan konten atau materi yang diujikan atau yang seharusnya dikuasai secara proporsional.

        Cara Analisis validitas isi oleh 2 pakar/expert dengan menggunakan rumus Gregory (Kolom D dibagi dengan A+B+C+D) atau dengan bantuan tabel tabulasi silang 2x2 seperti dibawah ini:

 

Contoh hasil Rekap hasil penilaian dari 2 Pakar/expert:

Rater 1	Rater 2
3 3 4 4 3 4 4 4 4 4	3 3 4 4 4 4 2 4 3 4

Berdasarkan hasil penilaian pakar diatas, selanjutnya dimasukkan kedalam kolom tabulasi silang 2x2 dibawah ini:

Rater 1	Rater 2	Dari tabulasi silang
3 3 4 4 3 4 4 4 4 4	3 3 4 4 4 4 2 4 3 4	D D D D D D B D D D

Berdasarkan hasil  tabulasi silang 2x2 di atas maka selanjutnya dimasukkan kedalam rumus Gregory maka hasilnya = 0,9. Sehingga dapat disimpulkan bahwa instrument ini memenuhi criteria validitas isi kategori sangat tinggi. 

Analisis Reliabilitas Butir Soal Dengan Metode Kuder-Richardson (KR20)

Adapun formula rumus KR₂₀ adalah:

r KR₂₀  = Koefisien korelasi dengan KR₂₀

 k         = jumlah butir soal

p          = proporsi jawaban benar pada butir tertentu

q          = proporsi jawaban salah pada butir tertentu ( q = 1 – p )

s²           = varians skor total

Untuk menghitung harga p dan q sama dengan yang telah diuraikan pada pembahasan validitas butir instrumen. Sedangkan s² (varians ):

Sebagai contoh data hasil penilaian:

Selanjutnya>>>

Skor rata-rata total.

                    ΣX_t              56

    X    =   -----------   =   -------     = 5,6

                    N                 10

Menghitung varians total.

           Σ X²                 332

s²  = -------- - X²   =   ----------  - ( 5,6 )²  = 1,84

           N                     10

Menghitung reliabilitas dengan KR₂₀:

                       k                Σpq

  r KR₂₀  = ----------- (1 -   --------- )

                    k – 1              s²

                  10                   2,00

 r KR₂₀  = ----------- (1 -   --------- )

                 10 – 1              1,84                 

 r KR₂₀  =  1,11 (- 0,087)  = - 0,097

Kesimpulan:

Koefisien korelasi berada antara 0 – 1. Suatu instrumen penilaian dikatakan reliabel jika koefisien korelasinya ≥ 0,6, makin tinggi koefisien korelasi makin reliabel instrumen tersebut, dan sebaliknya. Instrumen penilaian yang kita jadikan contoh termasuk kategori instrumen yang kurang baik karena tidak reliabel. Untuk menjadikan instrumen tersebut reliabel maka validitas butir yang tidak baik dibuang atau diganti. Instrumen yang valid pasti reliabel, tetapi instrumen yang reliabel belum tentu valid.