3.5.2 Uji Reliabilitas
Menurut Cooper yang dikutip oleh Umi Narimawati 2010:43 reliabilitas adalah :
“Reliability is a characteristic of measurement concerned with accuracy, precision, and concistency
”. Sedangkan menurut Sugiyono 2009, 104 realibilitas adalah :
“Pengujian reliabilitas instrumen secara internal dapat dilakukan dengan menggunakan teknik belah dua split-half yaitu pengujian reliabilitas
internal yang dilakukan dengan membelah item-item instrumen menjadi dua kelompok ganjil dan genap, kemudian ditotal, dicari korelasinya, dan
kemudian dianalisis
”. Uji realibilitas dilakukan untuk menguji kehandalan dan kepercayaan alat
pengungkapan dari data. Metode yang digunakan untuk uji reliabilitas adalah Split Half Method Spearman-Brown Correlation atau Teknik Belah Dua, dengan
rumus sebagai berikut :
Keterangan: R = Realibility
r
1
= Reliabilitas internal seluruh item r
b
= Korelasi product moment antara belahan pertama dan kedua
Adapun kriteria penilaian uji reliabilitas yang dikemukakan oleh Barker et al. 2002:70 dapat dilihat pada tabel 3.4 sebagai berikut:
Tabel 3.4 Standar Penilaian Reliabilitas
Kategori Nilai
Good 0,80
Acceptable 0,70
Margin 0,60
Poor 0,50
Sumber: Barker et al. 2002:70
3.5.3 Uji MSI Data Ordinal ke Interval
Penelitian ini menggunakan data ordinal, oleh karena itu semua data ordinal harus terlebih dahulu ditransformasikan menjadi skala interval dengan
menggunakan Method of Successive Interval MSI. Menurut Hays yang dikutip Umi Narimawati 2010:47 data ordinal ke
interval adalah : “Data yang didapatkan dari kuesioner merupakan data ordinal, sedangkan
untuk menganalisis data diperlukan data interval, maka untuk memecahkan persoalan ini perlu ditingkatkan skala pengukurannya
menjadi skala interval melalui Method of Successive Interval
”. Mengolah data ordinal menjadi interval dengan interval berurutan untuk
variabel bebas terikat. Menurut Umi Narimawati, dkk. 2010:47 langkah-langkah untuk melakukan transformasi data adalah sebagai berikut:
“ a. Ambil data ordinal hasil kuesioner. b. Untuk setiap pertanyaan, hitung proporsi jawaban untuk setiap
kategori jawaban dan hitung proporsi kumulatifnya. c. Menghitung nilai Z tabel distribusi normal untuk setiap proporsi
kumulatif. Untuk data 30 dianggap mendekati luas daerah di bawah kurva normal.
d. Menghitung nilai densitas untuk setiap proporsi kumulatif dengan memasukkan nilai Z pada rumus distribusi normal.
e. Menghitung nilai skala dengan rumus Method of Successive Interval sebagai berikut:
Sumber: Umi Narimawati, dkk. 2010:47
Keterangan: Means of Interval : Rata-rata interval
Density at Lower Limit : Kepadatan batas bawah Density at Upper Limit : Kepadatan batas atas
Area Under Upper Limit : Daerah di bawah batas atas Area Under Lower Limit : Daerah di bawah batas bawah
f. Menentukan nilai transformasi nilai untuk skala interval dengan menggunakan rumus:
Sumber: Umi Nawimawati, dkk. 2010:47
”. Dalam proses pengolahan data MSI tersebut, peneliti menggunakan
bantuan software SPSS 20.0 for Windows.
3.6 Populasi dan Penarikan Sampel
3.6.1 Populasi
Menurut Umi Narimawati, dkk. 2010 : 37 populasi adalah : “Populasi adalah objek atau subjek yang memiliki karakteristik tertentu
sesuai yang ditetapkan oleh peneliti sebagai unit analisis penelitian”.
Berbeda dengan Umi Narimawati menurut Edison 2004:46 populasi adalah:
“Populasi atau universe ialah jumlah keseluruhan dari unit analisa yang ciri-cirinya akan diduga atau keseluruhan individu yang menjadi acuan
Kategori