VALIDITAS & RELI A BILITAS

1. VALIDITAS & RELIABILITAS Drs. Zainal Abidin, M.Si

2. Validitas Validity→ ketepatandankecermatansuatutesdalammelakukaanfungsiukurnya→ Tepatdanakurat v.v. tidakrelevan. Cermat : cermatdalammendeksiperbedaan-perbedaankecil yang adapadaatribut yang diukur. Validitastesuntuksatutujuantes yang spesifik.

3. Validitas ISI

4. Validitas Konstrak

5. Validiatas Kriteria

6. Interpretasi Bersifat relative : tidakadabatasanpastitentangkoofisienterendah yang harusdipenuhi agar validitasdinyatakanmemuaskan. Nilaimaksimal : 100 Konvensinilaivaliditasdianggapmemuaskanjika < 0,30

7. Reliabilitas • Reliability → reliabel. • Yi. Sejauhmanahasilpengukurandapatdipercaya → setelahbeberapa kali pengukuranterhadapkelompoksubyek yang samadiperolehhasil yang relatifsama, jikaaspek yang diukurdalamdirisubyekbelumberubah. • Relatifsama : terdapattoleransidalamperbedaanperbedaankecildiantarahasilpengukuran. • Tinggi-rendahkoefisienrealibilitas : yaitu tinggi-rendahkorelasiantaraduadistribusiskordariduaalatukur yang pararel yang dikenakanpadasubyek yang sama.

8. Tes Ulang Pengertian Mengenakan tes dua kali dengan tegangan waktu tertentu terhadap sekelompok subyek. Komputasi Korelasi antara distribusi skor pada penyelenggaraan/pengenaan pertama dengan kedua. Kelemahan 1 . Kurang praktis. 2 . Adanya efek bawaan dari pengenaan /penyelenggaraan pertama ke penyelenggaraan kedua.

9. Tes Sejajar/Paralel Pengertian Dilakukan untuk dua tes yang pararel, Yi. memiliki tujuan objek psikologis yang sama, berdasarkan blue print yang sama, dan memiliki spesifikasi yang sama. Kedua tes dikenakaan secara berturut-turut kepada sekelompok subyek yang sama.  Komputasi Korlasi antara distribusi skor pada tes pertama dengan tes kedua. Kelemahan 1 . Sulit menyusun tes yang pararel. 2 . Adanya efek bawaan.

10. Konsistensi Internal Pengertian Menggunakan data dari pengenaan/penyelenggaraan satu kali tes pada sekelompok subyek. Komputasi Dilakukandengancarapembelahan(gasalgenap, berpasangan, acak) Teknikpenghitungantergantungpadabentukdansifatalatukur, jumlahbelahan.→lihtabel 3 pada buku

11. Komputasi untuk pendekatan konsistensi internal

14. Interpretasi • Bersifat relatif : tidak ada batasan mutlak tentang koefisien yang harus dipenuhi agar pengukuran disebut reliabel. • Nilai maksimal = 1,00. • Konvensi nilai reliabilitas dianggap memuaskan jika berada disekiatar 0,900. • Interpretasi tidak terlepas dari besarnya varians skor ( sehingga bisa dihitung besarnya varians eror (Se) → eror of measurement . • Besar kecilnya varians skor merupakan indikator keterpercayaan pengukuran yang komparabel. Sehingga : semakin kecil harga (Se) pengukuran semakin terpercaya/reliabel karena variasi erornya semakin kecil. • Se dapat digunakan untuk mengestimasi SKOR MURNI dalam suatu tes dengan menggunakan interval kepercayaan skor murni. • Luas sempitnya Interval akan memberikan gambaran kepada pemakai tes mengenai sejauh mana kecermatan hasil pengukuran tes dalam menjalankan fungsi ukurnya. • Semakin sempit luas interval berarti hasil pengukuran semakin cermat v.v.

15. RELIABILITAS

16. Berbagaipendekatanuntukmengestimasikoefisienreliabilitas

17. PENDEKATAN TEST ULANG

18. Kelemahan

19. Kelemahan

20. Komputasi reliabilitas • Contoh Dari duapenyajiantesdiperolehdistribusiskorsebagaiberikut:

21. Padadistribusi data diatasterdapateror ( ) yang bervariasisehinggaterdapatperubahanskor yang tidaksearah ( eror random),→ erordalamteoriskormurniklasik, Erorinilah yang berpengaruhterhadapbesarkecilnyanilaireliabilitas. • Jikatidakbervariasi ( sistematik ) makaerortidakakanmempengaruhikoefisienreliabilitas.

23. Erorterjadikarena perubahanpsikologispadasubyek yang berlangsungdiantaratenggangwaktupenyajiantes.

24. PENDEKATAN BENTUK PARAREL

25. Kelemahan

26. Kelemahan

27. PENDEKATAN KONSISTENSI INTERNAL

28. Satu kali penyajian tes kepada sekelompok subyek. • Praktis dan efisien. • Memiliki satu distribusi skor sehingga analisisnya diarahkan terhadap aitem-aitem atau aitem dalam tes melalui pembelahan menjadi beberapa bagian. • Reliabilitas tes diperlihatkan oleh konsistensi antar aitem atau antar belahan tes.

29. Cara pembelahan dilakukan berdasarkan sifat, fungsi tes dan jenis skala yang digunakan. • Cara pembelahan berpengaruh terhadap rumus yang digunakan dalam menghitung koefisien reliabiitasnya. • Cara pembelahan diarahkan untuk memperoleh belahan yang relatif sama/homogen (memiliki jumlah aitem yang sama banyak, taraf kesukaran seimbang, isi sebanding, memenuhi ciri-ciri paralelisme).

30. Beberapa cara pembelahan Random • Dialakukandengancaraundianuntukmemasukkanaitem-aitem • manasaja yang masukbelahanpertamadanaitem-aitem yang masukbelahankedua, dst. • Hanyadilakukanuntukaitem-aitemhomogen. GasalGenap • Mengelompokanaitemnomorgasalmenjadiatubelahan (belahanpertama) danaitemnomorgenapmenjadibelahan yang lain (belahankedua).

31. Beberapa cara pembelahan Matched Random subsets/berpasangan • Hanyauntuktes yang mengukuraspekkemampuan, yang tarafkesukaranaitemdankorelasiaitemdenganskor total testelahdihitung. • Pengelompokkandilakukandengancarameletakkansetiapaitempadasatuposisiatautitiktertentudalamgrafikberdasarkanindekskesukaranaitem (P) dankoefisienkorelasiantaraaitemdanskortes(rix). • Aitem yang letaknyaberdekatanberartimemilikikarakteristik yang relatifsama . Keduaaitem yang lainnya untukmenentukanmanaaitem yang masukbelahankedua.

32. Menghitungkoefisienreliabilitas

34. EFEK PERUBAHAN PANJANG TES TERHADAP RELIABILITAS DAN FALIDITAS

36. Kesimpulan : • “PENAMBAHAN AITEM = MENIGKATKAN KOEFISIEN RELIABILITAS EFEK TERHADAP VALIDITAS”

37. Efek Terhadap Validitas

39. Kesimpulan : “ PENAMBAHAN AITEM = MENINGKATKAN KOEFISIEN FALIDITAS’’

40. EFEK HETEROGENITAS TERHADAP RELIABILITAS DAN VALIDITAS

41. HETEROGINITAS KELOMPOK Besar kecilnya varians distribusi skor subyek (σx²) pada variabel yang diungkap. Varians BESAR : sampel lebih HETEROGEN → OVERESTIMASI Varians KECIL : sampel lebih HOMOGEN→ UNDERESTIMASI Varians EROR : sampel HOMOGEN lebih KECIL dari pada varians EROR sampel HETEROGEN

42. Contoh • RELIABILITAS