umumnya, melainkan justru true score yang diperoleh dengan memperhitungkan perbedaan validitas dari setiap item. Namun demikian, untuk menghindari faktor
skor yang bertanda negatif dan positif Zscore maka peneliti mentranformasikan faktor skor tersebut menjadi T skor. Dengan rumus T skor yaitu Umar, 2011:
Tskor = 10 x faktor skor + 50.
Dalam hal ini T skor akan memiliki mean = 50 dan SD = 10 dan diharapkan seluruh skor merupakan bilangan positif yang memiliki rentangan
diperkirakan antara 0 dan 100. Setelah didapatkan faktor skor yang telah dirubah menjadi T skor, nilai baku inilah yang akan dianalisis dalam uji hipotesis korelasi
dan regresi. Adapun pengujian analisis CFA seperti ini dilakukan dengan menggunakan sotware LISREL 8.30 Joreskog Sorbom, 1999.
3.5.1. Uji Validitas Skala Perilaku Sehat
Dengan metode CFA, peneliti menguji apakah 7 item yang ada bersifat unidimensi dalam mengukur perilaku sehat. Dari hasil analisis CFA yang
dilakukan, model satu faktor menghasilkan Chi-Square=117.60, df=14, P- value=0.00000, RMSEA=0.195, yang berarti tidak fit. Namun setelah dilakukan
modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibolehkan atau dibebaskan berkorelasi satu sama lainnya, maka diperoleh model
fit dengan nilai Chi-Square=15.82, df=10, P-value=0.10499, RMSEA=0.055,
yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dapat diterima bahwa seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu perilaku sehat.
Selanjutnya kualitas item juga dapat dilihat dari signifikan tidaknya item tersebut menghasilkan informasi tentang apa yang hendak diukur. Dalam hal ini,
yang diuji adalah hipotesis nihil tentang koefisien muatan faktor pada setiap item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t bagi setiap koefisien muatan
faktor, seperti pada tabel 3.1 berikut ini.
Tabel 3.1 Muatan faktor item untuk perilaku sehat
No. Koefisien
Standar Eror Nilai T
1 0,64
0,08 8,46
2 0,69
0,08 8,74
3 0,54
0,08 6,73
4 0,67
0,08 8,25
5 0,53
0,08 6,91
6 0,31
0,08 3,87
7 0,32
0,08 4,06
Keterangan: tanda = signifikan t1,96 X = tidak signifikan
Dari tabel 3.1 di atas, pada kolom koefisien semua item bermuatan positif
dan signifikan. Sehingga tidak ada item yang didrop.
Selanjutnya setelah kesalahan pengukuran item dibebaskan, pada model pengukuran ini terdapat kesalahan pengukuran pada beberapa item yang saling
berkorelasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa beberapa item tersebut sebenarnya bersifat multidimensi pada dirinya masing-masing. Item yang paling ideal karena
kesalahan pengukurannya tidak berkorelasi adalah item nomor 1. Sedangkan item yang tidak bagus yaitu terdapat tanda V yang banyak, dan item yang memiliki
korelasi kesalahan pengukuran yang paling banyak yaitu item nomor 4 yang
berkorelasi dengan item nomor 2 dan 3, yang artinya kesalahan pengukurannya berkorelasi dengan kesalahan pengukuran item lainnya. Artinya item tersebut
selain mengukur apa yang hendak diukur, ia juga mengukur hal lain. Namun karena item nomor 4 memiliki korelasi kesalahan tidak lebih dari tiga, maka item
tersebut tetap akan dianalisis dalam penghitungan faktor skor. Secara subjektif disini peneliti beranggapan bahwa jika kesalahan pengukuran pada sebuah item
memiliki korelasi partial lebih dari tiga maka peneliti melihatnya itu terlalu kompleks makanya harus didrop dan sebaliknya jika item tersebut memiliki
korelasi partial tidak lebih dari tiga maka item tersebut tidak didrop karena belum mengganggu kualitas dari faktor skor.
3.5.2. Uji Validitas Skala Self-Esteem
