2. Menghitung proporsi dan proporsi komulatif untuk masing-masing skor jawaban.
Proporsi dihitung dengan membagi setiap frekuensi dengan jumlah responden.
P
1
= 0,051
P
2
= 0,128
P
3
= 0,308
P
4
= 0,372
P
5
= 0,141
Menghitung Proporsi Komulatif PK PK
1
= 0,051 PK
2
= 0,179 PK
3
= 0,487 PK
4
= 0,859 PK
5
= 1,000
3. Menentukan nilai Z untuk setiap katagori, dengan asumsi bahwa proporsi komulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari
Tabel Distribusi Normal Baku Contoh PK
1
= 0,051, nilai P yang akan dihitung adalah : 0,5-0,051 = 0,449 Nilai 0,449 ada diantara : 1,64+1,65 = 3,292,004454343 = 1,64134
4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut kedalam fungsi densitas normal baku sebagai
berikut :
fz =
√
=
√
=
√
= =
3,845899449 = 1,534680955
5. Menghitung Scale Value SV dengan rumus :
SV =
SV
1 =
= = -2,05212
SV
2 =
= -1,22
SV
3 =
= -0,44
SV
4 =
= 0,47
SV
5 =
= 1,58
6. Menentukan Scala Value min sehingga SV
terkecil
+ SV
min
= 1 Scale Value terkecil = -2,05212
-2,05212 + SV
min
= 1 SV
min
= 3,05212
7. Menentukan nilai skala dengan menggunakan rumus : Y = SV + SV
min
Y
1
= -2,06347 + 3,06347 = 1,000
Y
2
= -1,22416 + 3,06347 = 1,8299 Y
3
= -0,44417+ 3,06347 = 2,6075 Y
4
= -0,47057 + 3,06347 = 3,523 Y
5
= 1,58639 + 3,06347 = 4,6382
Perhitungan diatas adalah penskalaan data ordinal menjadi data interval pada variabel 1 dengan menggunakan Methode Successive Interval, penskalaan variabel
1 dilakukan juga dengan bantuan Microsoft Excel 2007. Diperoleh data sebagai berikut pada tabel 3.4 :
Tabel 3.4 Penskalaan Variabel 1
Kateg ori
Frekuen si
Proporsi Proporsi
Komulatif Nilai
Z Densitas
fz Skala
Nilai Hasil
Penskal aan
1 4
0,0513 0,0513
-1,6325 0,1052
-2,0521 1,000
2 10
0,1282 0,1795
-0,9173 0,2619
-1,2222 1,8299
3 24
0,3077 0,4872
-0,0321 0,3987
-0,4446 2,6074
4 29
0,3718 0,8590
1,0757 0,2237
0,4708 3,5229
5 11
0,141 1,000
- -
1,5861 4,6382
∑ 78
Dengan melakukan cara yang sama seperti diatas untuk memperoleh hasil penskalaan dari 8 variabel dengan bantuan Microsoft Exel 2007 diperoleh hasil
penskalaan data ordinal menjadi skala interval sebagai berikut :
Tabel. 3.5 Hasil Penskalaan Variabel
X
1
X
2
X
3
X
4
X
5
X
6
X
7
X
8
1
1,000 1,000
1,000 1,000
1,000 1,000
1,000 1,000
2
1,829 1,477
2,050 1,838
1,570 1,872
1,732 1,859
3 2,667
2,355 3,157
2,650 1,953
2,751 2,735
2,661
4 3,522
3,237 4,035
3,566 2,518
3,760 3,744
3,624
5 4,638
4,338 4,931
4,669 3,674
4,913 4,686
4,795
3.3.3 Uji Validitas
Validitas merupakan sejauh mana ketepatan dan kecermatan melakukan fungsi ukurnya. Suatu test atau instrument pengukur dapat dikatakan mempunyai
validitas yang tinggi apabila alat ukur tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran
tersebut Pengujian validitas dilakukan pada 78 responden. Setelah dilakukan uji validitas
dengan bantuan SPSS diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 3.6 Uji Validitas Variabel Penelitian
No Variabel
R hitung R tabel
Kesimpulan 1
X
1
= Metodologi Penelitian 0,102
0,220 Tidak Valid
2
X
2
= Kesehatan 0,253
0,220 Valid
3 X
3
= Penurunan Motivasi 0,338
0,220 Valid
4 X
4
=Prosedur Pengajuan
Proposal 0,376
0,220 Valid
5 X
5
= Keluarga 0,152
0,220 Tidak Valid
6 X
6
= Proses Bimbingan 0,267
0,220 Valid
7 X
7
= Biaya Pembuatan Skripsi 0,258
0,220 Valid
8
X
8
= Kuliah sambil bekerja 0,456
0,220 Valid
Untuk mengetahui valid atau tidak dapat dilihat dari nilai korelasi hitung dibandingkan dengan tabel korelasi product moment untuk N = 78 dan
α = 0,5 adalah 0,220. Dari hasil uji validitas, terlihat bahwa seluruh variabel dinyatakan
valid karena nilai r-hitung r-tabel, r-hitung 0,220, maka selanjutnya dilakukan uji reliabilitas.
Untuk memudahkan perhitungan manual korelasi product moment antara variabel X
2
dengan skor total variabel lainnya Y diperlukan tabel perhitungan korelasi product moment dengan bantuan Microsoft excel 2007 sebagai berikut :
Tabel.3.7 Perhitungan Korelasi Product Moment
Nomor Responden
X Y
XY X
2
Y
2
1 4,638
18,372 85,209,336
21,511,044 337,530,384 2
1,829 18,002
32,925,658 3,345,241
324,072,004 3
3,522 22,402
78,899,844 12,404,484 501,849,604
4 3,522
22,961 80,868,642
12,404,484 527,207,521 5
3,522 20,799
73,254,078 12,404,484 432,598,401
6 3,522
21,831 76,888,782
12,404,484 476,592,561 7
3,522 17,356
61,127,832 12,404,484 301,230,736
8 2,667
22,068 58,855,356
7,112,889 486,996,624
9 4,638
20,072 93,093,936
21,511,044 402,885,184 10
3,522 18,730
65,967,060 7,112,889
350,812,900 .
. .
. .
. .
. .
. .
. .
. .
. .
. 78
1,829 22,393
40,956,797 3,345,241
501,446,449 Jumlah
239,454 1,716,176
5,299,187 804,513,226 38,725,225
Tabel perhitungan secara lengkap dapat dilihat pada lampiran 3
Dari tabel perhitungan diatas maka dapat dihitung korelasi product moment antara variabel X
2
dengan skor total variabel lainnya Y sebagai berikut :
r
xy
=
√
r
xy
=
√
r
xy
=
√
r
xy
=
√
r
xy
=
√
r
xy
= = 0,101
3.3.4 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi disebut pengukuran yang reliabel.
Metode yang digunakan untuk menguji reliabilitas adalah metode Alpha Cronbach
. Variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Alpha Cronbach 0,6 Ghozali, 2005.
Cara perhitungan reliabilitas dengan SPSS for Windows 17.0 adalah sebagai berikut :
- Klik analyze, pilih scale dan reliability analysis - Setelah muncul kotak dialog reliability analysis, pindahkan X1-X8 ke
dalam item statistic - Klik kotak dialog statistic, pilih descriptive for item, scale, da, scale if
item deleted - Klik continue dan klik OK
- Pada output kolom Cronbach’s Alpha if item deleted adalah hasil uji
reliabilitas
Dengan bantuan SPSS diperoleh nilai Alpha Cronbach dari 8 variabel penelitian sebagai berikut :
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items .560
8
