Kemandirian Uji Validitas Konstruk Kematangan Emosi

Langkah selanjutnya adalah melihat signifikan atau tidaknya item dalam mengukur apa yang hendak diukur, sekaligus menentukan apakah item tertentu perlu di-drop atau tidak. Dalam hal ini yang diuji adalah hipotesis nihil tentang koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t bagi setiap koefisien muatan faktor, jika nilai t 1,96 artinya item tersebut signifikan dan begitu juga sebaliknya. Koefisien muatan faktor untuk item pengukuran otoritatif disajikan pada tabel di bawah ini: Tabel 3.11 Muatan Item Otoritatif No Koefisien Standard Error Nilai t Signifikan 4 -0,11 0,10 -1,13 X 5 -0,16 0,10 -1,65 X 8 0,29 0,10 2,77 V 11 0,54 0,13 3,98 V 15 -0,04 0,10 -0,13 X 20 0,22 0,10 2,17 V 22 0,22 0,10 2,19 V 23 0,17 0,10 1,74 X 27 0,06 0,04 1,68 X 30 0,26 0,10 2,59 V Keterangan : tanda V = signifikan t 1.96 ; X = tidak signifikan Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa ada 5 item yang signifikan t 1,96 dan 5 item yang tidak signifikan t 1,96 yaitu item nomor 4,5,15,23 dan 27. Selanjutnya melihat muatan faktor dari item apakah ada yang bermuatan negatif. Dari nilai koefisien item diperoleh item yang bermuatan faktor negatif yaitu item nomor 4,5 dan 15, dengan demikian item tersebut akan didrop. Artinya bobot nilai pada item tersebut tidak ikut dianalisis dalam penghitungan faktor skor. Dengan demikian item yang akan didrop dengan tidak ikut dianalisis adalah item nomor 4,5,15,23 dan 27 Langkah selanjutnya adalah melihat signifikan atau tidaknya item dalam mengukur apa yang hendak diukur, sekaligus menentukan apakah item tertentu perlu di-drop atau tidak. Dalam hal ini yang diuji adalah hipotesis nihil tentang koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t bagi setiap koefisien muatan faktor, jika nilai t 1,96 artinya item tersebut signifikan dan begitu juga sebaliknya. Koefisien muatan faktor untuk item pengukuran permisif disajikan pada tabel di bawah ini: Tabel 3.12 Muatan Item Permisif No Koefisien Standard Error Nilai t Signifikan 1 0,33 0,08 3,94 V 6 0,21 0,08 2,58 V 10 -0,12 0,08 -1,47 X 13 -0,45 0,09 -4,98 X 14 -0,07 0,08 -0,88 X 17 0,16 0,08 2,02 V 19 -0,14 0,11 -1,22 X 21 -0,15 0,08 -1,85 X 24 0,70 0,12 5,83 V 28 0,06 0,08 0,78 X Keterangan : tanda V = signifikan t 1.96 ; X = tidak signifikan Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa ada 4 item yang signifikan t 1,96 dan 6 item yang tidak signifikan t 1,96 yaitu item nomor 10,13,14,19,21 dan 28. Selanjutnya melihat muatan faktor dari item apakah ada yang bermuatan negatif. Dari nilai koefisien item diperoleh item yang bermuatan faktor negatif yaitu item nomor 10,13,14,19 dan 21 dengan demikian item tersebut akan didrop. Artinya bobot nilai pada item tersebut tidak ikut dianalisis dalam penghitungan faktor skor. Dengan demikian item yang akan didrop dengan tidak ikut dianalisis adalah item nomor 10,13,14,19,21 dan 28.

3.6. Teknik Analisis Data

Metode pengolahan data adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisa data hasil penelitian dalam rangka menguji hipotesis. Untuk menjawab pernyataan penelitian, peneliti menggunakan teknik analisis regresi berganda. Teknik analisis berganda ini digunakan untuk menentukan ketepatan prediksi dan ditujukan untuk mengetahui besarnya pengaruh dari variabel bebas IV, yaitu kematangan emosi dan pola asuh terhadap variabel terikat DV altruism Regresi berganda merupakan metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel terikat dependen; respon; Y dengan lebih dari satu variabel bebas independen; predictor; X. Persamaan garis regresi penelitian, yaitu: Keterangan: Y` = Dependent Variable DV a = Konstanta X 1 , X 2 ,….,X p = Independent VariableIV p = Jumlah independent variable IV b 1 , b 2 ,….,b p = Koefisien regresi untuk masing-masing IV Untuk menilai apakah model regresi yang dihasilkan merupakan model yang paling sesuai memiliki error terkecil dibutuhkan beberapa pengujian dan analisis, yaitu: Y` = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + …… + b p X p