Oleh : Wahyu Widhiarso & Wijayanti Retnaningsih
Langkah-langkah menganalisis menggunakan ITEMAN dengan Data Dikotomi. Agar lebih paham maka akan kita praktekan menggunakan contoh data di bawah ini. Berikut ini adalah hasil dari Skala Kesehatan yang menunjukkan respon terhadap 14 aitem skala oleh 10 subjek. Contoh pernyataannya adalah sebagai berikut :
1. Saya membersihkan tangan sebelum makan
2. Saya menggosok gigi 2 kali sehari
- Alternatif jawabannya adalah YA diskor 1 dan TIDAK diskor 2
Sabtu, 26 Februari 2011
Apa beda psikometri dan Statistika?
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi Universitas Gadjah Mada
Jawaban sederhanya begini, yang satu merupakan bagian dari pengembangan alat ukur, yang satunya adalah pengujian hipotesis. Sebenarnya perbedaan ini sudah jelas, tahap penelitian yang dilakukan oleh sebagian penelitian di psikologi sudah membedakan mana kegiatan terkait psikometri dan mana terkait statistika. Data yang dianalisis dalam kegiatan uji coba (field test) pengukuran psikologi yang kita kembangkan adalah kegiatan psikometri sedangkan pengolahan data yang diambil dalam rangka penelitian adalah kegiatan statistika.
Read the rest of this post »
Jawaban sederhanya begini, yang satu merupakan bagian dari pengembangan alat ukur, yang satunya adalah pengujian hipotesis. Sebenarnya perbedaan ini sudah jelas, tahap penelitian yang dilakukan oleh sebagian penelitian di psikologi sudah membedakan mana kegiatan terkait psikometri dan mana terkait statistika. Data yang dianalisis dalam kegiatan uji coba (field test) pengukuran psikologi yang kita kembangkan adalah kegiatan psikometri sedangkan pengolahan data yang diambil dalam rangka penelitian adalah kegiatan statistika.
Read the rest of this post »
Estimasi Abilitas Individu dengan Metode Maximum Likelihood dalam Pemodelan IRT
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Tingkat trait/abilitas individu (dalam teori klasik psikometri dinamakan dengan skor murni) adalah konstrak laten yang tidak dapat diketahui dengan pasti, namun kita bisa memperkirakan besarnya. Dalam pemodelan teori respons aitem (IRT), untuk menemukan tingkat abilitas individu, kita memperkirakan berdasarkan 1) pola respons individu yang didukung dengan 2) model serta 3) properti psikometris aitem. Pola respons (respons pattern) dipersempit artinya menjadi pola skor yang didapat individu untuk semua aitem tes. Misalnya sebuah tes terdiri dari 5 aitem, pola skornya dapat berupa 1, 1, 1, 1, 0 atau 1, 1, 0, 1, 1. 1 adalah skor yang diberikan jika individu mampu menjawab dengan benar dan 0 jika tidak benar. Kalau dalam teori klasik mungkin yang dipentingkan adalah skor total, namun pada IRT pola respon memiliki makna yang juga penting. Hal ini dikarenakan setiap aitem dalam IRT memiliki karakteristik yang unik, ada aitem yang cocok untuk tingkat pemula ada yang cocok untuk tingkat lanjut. Tidak seperti pendekatan klasik yang semua aitem harus bisa mengakomodasi dengan semua tingkat abilitas.
Read the rest of this post »
Tingkat trait/abilitas individu (dalam teori klasik psikometri dinamakan dengan skor murni) adalah konstrak laten yang tidak dapat diketahui dengan pasti, namun kita bisa memperkirakan besarnya. Dalam pemodelan teori respons aitem (IRT), untuk menemukan tingkat abilitas individu, kita memperkirakan berdasarkan 1) pola respons individu yang didukung dengan 2) model serta 3) properti psikometris aitem. Pola respons (respons pattern) dipersempit artinya menjadi pola skor yang didapat individu untuk semua aitem tes. Misalnya sebuah tes terdiri dari 5 aitem, pola skornya dapat berupa 1, 1, 1, 1, 0 atau 1, 1, 0, 1, 1. 1 adalah skor yang diberikan jika individu mampu menjawab dengan benar dan 0 jika tidak benar. Kalau dalam teori klasik mungkin yang dipentingkan adalah skor total, namun pada IRT pola respon memiliki makna yang juga penting. Hal ini dikarenakan setiap aitem dalam IRT memiliki karakteristik yang unik, ada aitem yang cocok untuk tingkat pemula ada yang cocok untuk tingkat lanjut. Tidak seperti pendekatan klasik yang semua aitem harus bisa mengakomodasi dengan semua tingkat abilitas.
Read the rest of this post »
Beberapa Contoh Prosedur Mengestimasi Ketepatan Respons Personal (Person Fit)
Oleh : Wahyu Widhiarso
Minat teori tes mental umumnya difokuskan pada item daripada orang. Hal ini berlaku baik teori tes klasik maupun teori respons item. Perhatian pada subjek yang dikenai pengukuran telah dibatasi untuk mengestimasi abilitas mereka (Bell, 1982). Namun demikian sudah ada upaya untuk mempertimbangkan sisi individu dalam kajian psikometri yang lebih terinci. Ada yang menekankan pada penggunaan kurva respon individu dan ada yang menekankan pada kemungkinan pola residu setelah prosesi fitting pada model Rasch’s logistik sederhana (SLM) untuk data dikotomi. Kedua pendekatan ini termasuk tradisi pendekatan sifat laten meskipun telah dikembangkan oleh Mosier pada tahun 1940an.
Read the rest of this post »
Minat teori tes mental umumnya difokuskan pada item daripada orang. Hal ini berlaku baik teori tes klasik maupun teori respons item. Perhatian pada subjek yang dikenai pengukuran telah dibatasi untuk mengestimasi abilitas mereka (Bell, 1982). Namun demikian sudah ada upaya untuk mempertimbangkan sisi individu dalam kajian psikometri yang lebih terinci. Ada yang menekankan pada penggunaan kurva respon individu dan ada yang menekankan pada kemungkinan pola residu setelah prosesi fitting pada model Rasch’s logistik sederhana (SLM) untuk data dikotomi. Kedua pendekatan ini termasuk tradisi pendekatan sifat laten meskipun telah dikembangkan oleh Mosier pada tahun 1940an.
Read the rest of this post »
Menyiapkan Data Penelitian Agar Siap dianalisis oleh Software Analisis
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Cukup dua saja! Dalam metode penelitian kita melihat ada dua elemen, yaitu unit sampel dan variabel. Unit sampel bisa berbentuk manusia, lembaga, atau negara. Satunya lagi adalah variabel, yaitu karakteristik atau identitas yang melekat dalam unit sampel tersebut. Kalau dalam psikologi, bisa berbentuk kepribadian, Inteligensi, atau latar belakang sosial demografi (jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan, lokasi tempat tinggal). Dalam bidang pertanian, unit sampelnya bisa berupa tanaman atau lokasi sawah, sedangkan variabelnya adalah intensitas pupuk yang diberikan, tinggi tanaman atau jumlah buah yang dihasilkan. Cukup dua saja! Dalam penyajian data pada tabel kita hanya mengenal dua elemen, yaitu baris yang memanjang dari atas hingga bawah, dan kolom yang memanjang dari kiri hingga kanan. Dengan memahami dua hal ini kita pasti bisa mentransformasikan data yang kita miliki ke dalam entry data software analisis.
Read the rest of this post »
Cukup dua saja! Dalam metode penelitian kita melihat ada dua elemen, yaitu unit sampel dan variabel. Unit sampel bisa berbentuk manusia, lembaga, atau negara. Satunya lagi adalah variabel, yaitu karakteristik atau identitas yang melekat dalam unit sampel tersebut. Kalau dalam psikologi, bisa berbentuk kepribadian, Inteligensi, atau latar belakang sosial demografi (jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan, lokasi tempat tinggal). Dalam bidang pertanian, unit sampelnya bisa berupa tanaman atau lokasi sawah, sedangkan variabelnya adalah intensitas pupuk yang diberikan, tinggi tanaman atau jumlah buah yang dihasilkan. Cukup dua saja! Dalam penyajian data pada tabel kita hanya mengenal dua elemen, yaitu baris yang memanjang dari atas hingga bawah, dan kolom yang memanjang dari kiri hingga kanan. Dengan memahami dua hal ini kita pasti bisa mentransformasikan data yang kita miliki ke dalam entry data software analisis.
Read the rest of this post »
Program Konversi Skor Ordinal Menjadi Skor Interval Pada Pengukuran Summated Ratings
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Penskalaan model summated rating menghasilkan data yang bersifat ordinal sehingga menyulitkan untuk dipakai dalam analisis statistik parametrik. Berikut ini adalah program yang dapat mengkonversi data yang bersifat ordinal pada skala summated ratings (Skala Likert). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyekoran berdasarkan prosedur ini menghasilkan skor yang hampir sama dengan penyekoran judgmental, yaitu penyekoran yang disesuaikan dengan urutan alternatif respons. Contoh dari penyekoran model ini adalah dengan memberi skor 0 pada respons terendah, yang diikuti dengan 1, 2 dan seterusnya. Dengan demikian skor yang berbentuk ordinal yang dihasilkan oleh Skala Likert sebenarnya mirip dengan skor hasil konversinya yang berbentuk interval. Namun demikian beberapa pihak masih berharap bahwa skor dari Skala Likert tetap perlu untuk dikonversi menjadi data interval. Program yang saya kembangkan ini mencoba untuk memfasilitasi harapan tersebut.
Read the rest of this post »
Penskalaan model summated rating menghasilkan data yang bersifat ordinal sehingga menyulitkan untuk dipakai dalam analisis statistik parametrik. Berikut ini adalah program yang dapat mengkonversi data yang bersifat ordinal pada skala summated ratings (Skala Likert). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyekoran berdasarkan prosedur ini menghasilkan skor yang hampir sama dengan penyekoran judgmental, yaitu penyekoran yang disesuaikan dengan urutan alternatif respons. Contoh dari penyekoran model ini adalah dengan memberi skor 0 pada respons terendah, yang diikuti dengan 1, 2 dan seterusnya. Dengan demikian skor yang berbentuk ordinal yang dihasilkan oleh Skala Likert sebenarnya mirip dengan skor hasil konversinya yang berbentuk interval. Namun demikian beberapa pihak masih berharap bahwa skor dari Skala Likert tetap perlu untuk dikonversi menjadi data interval. Program yang saya kembangkan ini mencoba untuk memfasilitasi harapan tersebut.
Read the rest of this post »
Analisis Butir dalam Pengembangan Pengukuran Psikologi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Analisis aitem adalah suatu proses yang menguji respon subjek terhadap aitem yang dibuat yang bertujuan untuk menilai kualitas dari item-item dan tes secara keseluruhan. Analisis aitem sangat penting dalam meningkatkan kualitas aitem yang akan digunakan kembali dalam pengukuran formal (pengukuran sebenarnya) nantinya. Analisis aitem juga mampu mengeliminasi aitem yang ambigu, menyesatkan dan tidak relevan baik dengan konstrak maupun dengan subjek yang diukur. Analisis aitem penting untuk meningkatkan pengalaman dan keterampilan si pengembang instrumen ukur dalam mengidentifikasi domain-domain konstrak yang ukur, mana domain yang perlu mendapatkan penekanan dan mana yang tidak perlu. Dari paparan diatas dapat kita simpulkan bahwa analisis aitem tidak hanya mengidentifikasi relevansi aitem dengan konstrak ukur akan tetapi juga relevansi aitem dengan sampel yang diukur. Butir “saya menghargai upaya atasa saya” bisa jadi akan gugur dalam analisis jika sampel yang digunakan adalah siswa, sebaliknya aitem tersebut tidak gugur jika sampelnya adalah pegawai.
Read the rest of this post »
Analisis aitem adalah suatu proses yang menguji respon subjek terhadap aitem yang dibuat yang bertujuan untuk menilai kualitas dari item-item dan tes secara keseluruhan. Analisis aitem sangat penting dalam meningkatkan kualitas aitem yang akan digunakan kembali dalam pengukuran formal (pengukuran sebenarnya) nantinya. Analisis aitem juga mampu mengeliminasi aitem yang ambigu, menyesatkan dan tidak relevan baik dengan konstrak maupun dengan subjek yang diukur. Analisis aitem penting untuk meningkatkan pengalaman dan keterampilan si pengembang instrumen ukur dalam mengidentifikasi domain-domain konstrak yang ukur, mana domain yang perlu mendapatkan penekanan dan mana yang tidak perlu. Dari paparan diatas dapat kita simpulkan bahwa analisis aitem tidak hanya mengidentifikasi relevansi aitem dengan konstrak ukur akan tetapi juga relevansi aitem dengan sampel yang diukur. Butir “saya menghargai upaya atasa saya” bisa jadi akan gugur dalam analisis jika sampel yang digunakan adalah siswa, sebaliknya aitem tersebut tidak gugur jika sampelnya adalah pegawai.
Read the rest of this post »
Catatan Pada Butir dengan Korelasi Butir-Total yang Tinggi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Baru saja saya membaca pemikiran Pak Boyle (Prof. Gregory Boyle), kolega Fakultas Psikologi UGM dari University of Bond Australia. Meski tidak pernah berkomunikasi dengan intens pada waktu beliau berkunjung ke Fakultas, saya membaca beberapa tulisannya. Salah satunya berjudul “Does item homogeneity indicate internal consistency or item redundancy in psychometric scales?” yang dimuat dalam jurnal cukup ternama Personality and Individual Differences. Tulisan ini membahas tentang homogenitas butir dalam pengembangan pengukuran psikologi. Sebelum saya menceritakan apa yang beliau tulis, saya memulai menjelaskan pengertian homogenitas butir, tradisi dalam analisis butir yang biasa dilakukan oleh peneliti psikologi, baru merefleksikan pemikiran Pak Boyle. Saya menulisnya dengan bahasa santai, karena ini sebenarnya rangkuman pribadi saya saja untuk memudahkan memahami apa yang dipaparkan olehnya.
Read the rest of this post »
Baru saja saya membaca pemikiran Pak Boyle (Prof. Gregory Boyle), kolega Fakultas Psikologi UGM dari University of Bond Australia. Meski tidak pernah berkomunikasi dengan intens pada waktu beliau berkunjung ke Fakultas, saya membaca beberapa tulisannya. Salah satunya berjudul “Does item homogeneity indicate internal consistency or item redundancy in psychometric scales?” yang dimuat dalam jurnal cukup ternama Personality and Individual Differences. Tulisan ini membahas tentang homogenitas butir dalam pengembangan pengukuran psikologi. Sebelum saya menceritakan apa yang beliau tulis, saya memulai menjelaskan pengertian homogenitas butir, tradisi dalam analisis butir yang biasa dilakukan oleh peneliti psikologi, baru merefleksikan pemikiran Pak Boyle. Saya menulisnya dengan bahasa santai, karena ini sebenarnya rangkuman pribadi saya saja untuk memudahkan memahami apa yang dipaparkan olehnya.
Read the rest of this post »
Memperkenalkan jMetrik : Program Analisis Butir Gratisan
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Berdasarkan pengalaman saya program analisis butir (untuk teori skor murni klasik) untuk Tes Prestasi yang paling populer di Indonesia adalah ITEMAN. Ada pula beberapa orang yang mengaplikasikan ITEMAN pada Skala Psikologi (dua alternatif respons) karena ITEMAN menyediakan menu korelasi biserial yang tidak disediakan oleh SPSS. Karena ITEMAN menggunakan syntax maka pengoperasiannya sedikit rumit. Berikut ini saya memaparkan program jMetrik yang dikembangkan oleh J. Patrick Meyer dari University of Virginia.
Read the rest of this post »
Berdasarkan pengalaman saya program analisis butir (untuk teori skor murni klasik) untuk Tes Prestasi yang paling populer di Indonesia adalah ITEMAN. Ada pula beberapa orang yang mengaplikasikan ITEMAN pada Skala Psikologi (dua alternatif respons) karena ITEMAN menyediakan menu korelasi biserial yang tidak disediakan oleh SPSS. Karena ITEMAN menggunakan syntax maka pengoperasiannya sedikit rumit. Berikut ini saya memaparkan program jMetrik yang dikembangkan oleh J. Patrick Meyer dari University of Virginia.
Read the rest of this post »
Prosedur Analisis Regresi dengan Variabel Dummy
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Mengapa kita melibatkan variabel kualitatif dalam penelitian kita (sebagai variabel independen)?1 ) Kita tertarik pada pengaruh variabel independen kualitatif, misalnya apakah jenis kelamin dapat memprediksi ketahanan kerja seseorang? 2) Kita ingin memasukkan variabel kualitatif tersebut untuk meningkatkan kualitas penelitian kita. Misalnya memasukkan variabel seperti jenis kelamin, ras, dll sejajar dengan variabel independen lainnya.2) Kita ingin menghilangkan pengaruh mereka terhadap prediktor kita yang utama karena dapat menyebabkan bias estimasi. Misalnya memasukkan pangkat/jabatan dalam regresi yang menguji prediksi gaji terhadap kepuasan kerja. Berikut ini akan dibahas prosedur analisis regresi dengan menggunakan variabel dummy.
Read the rest of this post »
Mengapa kita melibatkan variabel kualitatif dalam penelitian kita (sebagai variabel independen)?1 ) Kita tertarik pada pengaruh variabel independen kualitatif, misalnya apakah jenis kelamin dapat memprediksi ketahanan kerja seseorang? 2) Kita ingin memasukkan variabel kualitatif tersebut untuk meningkatkan kualitas penelitian kita. Misalnya memasukkan variabel seperti jenis kelamin, ras, dll sejajar dengan variabel independen lainnya.2) Kita ingin menghilangkan pengaruh mereka terhadap prediktor kita yang utama karena dapat menyebabkan bias estimasi. Misalnya memasukkan pangkat/jabatan dalam regresi yang menguji prediksi gaji terhadap kepuasan kerja. Berikut ini akan dibahas prosedur analisis regresi dengan menggunakan variabel dummy.
Read the rest of this post »
Berkenalan dengan Skala Mokken : Dia Mirip Seperti Skala Guttman tapi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Skala Guttman sudah banyak dikenal, beberapa mahasiswa saya sudah menggunakan pendekatan Skala Guttman untuk mengukur perilaku seksual pra nikah yang sifatnya berurutan (order) berdasarkan tingkat kesulitan. Berpandangan, memegang tangan, berciuman dan seterusnya merupakan urutan berdasarkan tingkat kesulitan. Kalau seorang individu melaporkan bahwa ia pernah berciuman, ia seharusnya juga melaporkan bahwa ia pernah berpegangan tangan. Inilah salah satu kekhasan Skala Guttman, urut berdasarkan tingkat kesukarannya. Ibaratnya, kalau pelonjat galah udah mampu melampui rintangan dengan ketinggian 1.6 m maka ia diharapkan mampu mengatasi rintangan dengan ketinggian dibawahnya.
Read the rest of this post »
Skala Guttman sudah banyak dikenal, beberapa mahasiswa saya sudah menggunakan pendekatan Skala Guttman untuk mengukur perilaku seksual pra nikah yang sifatnya berurutan (order) berdasarkan tingkat kesulitan. Berpandangan, memegang tangan, berciuman dan seterusnya merupakan urutan berdasarkan tingkat kesulitan. Kalau seorang individu melaporkan bahwa ia pernah berciuman, ia seharusnya juga melaporkan bahwa ia pernah berpegangan tangan. Inilah salah satu kekhasan Skala Guttman, urut berdasarkan tingkat kesukarannya. Ibaratnya, kalau pelonjat galah udah mampu melampui rintangan dengan ketinggian 1.6 m maka ia diharapkan mampu mengatasi rintangan dengan ketinggian dibawahnya.
Read the rest of this post »
Membuat Syntax SIMPLIS pada LISREL
TANYA. Saya sedang mengembangkan skala X yang terdiri dari 3 subskala Y ( masing2 10 item) dan ingin menguji validitas secara konfirmatori kesemua subskala tersebut, dengan menggunakan software LISREL..Masalah muncul saat analisis dilakukan, (sesuai tutorial yang dipublikasikan ssicentral.com. Saya melakukan import data dari spss. Kemudian merubah variable dalam bentuk continous. Sesuai tutorial, saya membuat file “path diagram” baru, variable sebanyak 30 item (3 subskala) sudah saya masukkan dalam observed varibel, kemudian untuk laten variable saya membuat 3 nama sesuai dengan nama subskala.Diagram juga sudah saya gambar sesuai model yang saya inginkan, Masalahnya muncul ketika akan “mem-build simplis syntax..” selalu saja tidak muncul perhitungan pada path diagram yang saya buat. Kira2 letak kesalahan saya dimana ya pak??? Mohon pencerahannya…(Dwi di Jogja)
Read the rest of this post »
Read the rest of this post »
Berkenalan dengan Model Rasch Campuran dalam Teori Respons Butir
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Akhirnya saya baca juga tulisan Juergen Rost (1997) tentang Model Rasch Campuran (Mixed Rasch Models), setelah sekian kali saya hindari. Saya tidak ingin terlalu keluar dari apa yang saya teliti. Literatur-literatur yang ada rupanya memaksa saya untuk membaca tulisan ini. Dari judulnya saja sudah membuat pusing, Logistic Mixture Models. Bagi saya, kata mixture memiliki nilai konotasi bahwa didalamnya ada sesuatu yang kompleks dan njlimet. Namun setelah saya mengikutinya mixture yang ini tidak seberapa kompleks yang saya kira (mencoba menyemangati diri). Karena saya pemula dalam tema ini, membaca artikel ini saja sepertinya tidak cukup, maka saya mencoba mencari artikel-artikel lain yang terkait. Berikut ini rangkuman yang saya dapatkan.
Read the rest of this post »
Akhirnya saya baca juga tulisan Juergen Rost (1997) tentang Model Rasch Campuran (Mixed Rasch Models), setelah sekian kali saya hindari. Saya tidak ingin terlalu keluar dari apa yang saya teliti. Literatur-literatur yang ada rupanya memaksa saya untuk membaca tulisan ini. Dari judulnya saja sudah membuat pusing, Logistic Mixture Models. Bagi saya, kata mixture memiliki nilai konotasi bahwa didalamnya ada sesuatu yang kompleks dan njlimet. Namun setelah saya mengikutinya mixture yang ini tidak seberapa kompleks yang saya kira (mencoba menyemangati diri). Karena saya pemula dalam tema ini, membaca artikel ini saja sepertinya tidak cukup, maka saya mencoba mencari artikel-artikel lain yang terkait. Berikut ini rangkuman yang saya dapatkan.
Read the rest of this post »
Berkenalan dengan Variabel Laten
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Beberapa mahasiswa bertanya kepada saya, apa sih variabel laten itu? Mengapa sih kok disebut laten? Berikut ini rangkuman jawaban saya dari pertanyaan-pertanyaan tersebut. Pertanyaan itu memang wajar muncul, mahasiswa tingkat sarjana pada pendidikan psikologi belum diperkenalkan dengan variabel laten. Materi yang diajarkan baik psikometri maupun statistika menggunakan pendekatan teori klasik. Dalam materi psikometri, skor tes atau skor skala didapatkan dari menjumlahkan skor butir tes atau skala, sedangkan dalam statistika, mahasiswa hanya diberikan statistika univariat, padahal variabel laten adalah materi statistik multivariat. Jadi paparan dalam artikel ini hanya menjangkau permukaan dengan penjelasan sederhana agar mudah dicerna.
Read the rest of this post »
Beberapa mahasiswa bertanya kepada saya, apa sih variabel laten itu? Mengapa sih kok disebut laten? Berikut ini rangkuman jawaban saya dari pertanyaan-pertanyaan tersebut. Pertanyaan itu memang wajar muncul, mahasiswa tingkat sarjana pada pendidikan psikologi belum diperkenalkan dengan variabel laten. Materi yang diajarkan baik psikometri maupun statistika menggunakan pendekatan teori klasik. Dalam materi psikometri, skor tes atau skor skala didapatkan dari menjumlahkan skor butir tes atau skala, sedangkan dalam statistika, mahasiswa hanya diberikan statistika univariat, padahal variabel laten adalah materi statistik multivariat. Jadi paparan dalam artikel ini hanya menjangkau permukaan dengan penjelasan sederhana agar mudah dicerna.
Read the rest of this post »
Praktek Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) Melalui AMOS
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Banyak orang yang menghindari melakukan penelitian dengan menggunakan pendekatan Model Persamaan Struktural (SEM) dengan alasan kompleksitas prosedur analisis SEM. Analisis dengan menggunakan SEM memang sangat kompleks karena SEM merupakan analisis multivariat dengan banyak variabel. Namun dengan menggunakan AMOS, analisis SEM menjadi menarik dan menantang. AMOS menyediakan kanvas di dalam programnya agar peneliti menuangkan modelnya dalam bentuk gambar di dalam kanvas tersebut. Analisis menjadi semakin mudah karena dengan satu kali klik, gambar model yang dituangkan di dalam kanvas langsung dianalisis dengan lengakap. Makalah ini akan menyajikan prosedur analisis SEM melalui AMOS yang dilengkapi dengan beberapa informasi mengenai dasar-dasar SEM.
Read the rest of this post »
Banyak orang yang menghindari melakukan penelitian dengan menggunakan pendekatan Model Persamaan Struktural (SEM) dengan alasan kompleksitas prosedur analisis SEM. Analisis dengan menggunakan SEM memang sangat kompleks karena SEM merupakan analisis multivariat dengan banyak variabel. Namun dengan menggunakan AMOS, analisis SEM menjadi menarik dan menantang. AMOS menyediakan kanvas di dalam programnya agar peneliti menuangkan modelnya dalam bentuk gambar di dalam kanvas tersebut. Analisis menjadi semakin mudah karena dengan satu kali klik, gambar model yang dituangkan di dalam kanvas langsung dianalisis dengan lengakap. Makalah ini akan menyajikan prosedur analisis SEM melalui AMOS yang dilengkapi dengan beberapa informasi mengenai dasar-dasar SEM.
Read the rest of this post »
Analisis Peranan Mediator Melalui SPSS
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Jika anda berangkat dari Jogjakarta menunju Jakarta naik kereta api, dari Jogja anda melewati Purwokerto dan Cirebon dulu, baru sampai di Jakarta. Demikian juga pengaruh stres terhadap depresi. Stres tidak serta merta menimbulkan depresi, namun menimbullkan harga diri seseorang terlebih dahulu, baru setelah itu depresi muncul (Retnowati, 2004). Nah, model inilah yang dinamakan dengan model mediator. Model mediator menjelaskan bahwa pengaruh variabel X1 terhadap variabel Y melalui M terlebih dahulu, baru mempengaruhi Y ( X1 -> M -> Y). Nah, model pengaruh seperti ini dinamakan dengan model mediator, karena pengaruh X1 terhadap Y dimediatori oleh M.
Prosedur analisis variabel melalui SPSS dapat anda unduk di sini [ Download File ]
Jika anda berangkat dari Jogjakarta menunju Jakarta naik kereta api, dari Jogja anda melewati Purwokerto dan Cirebon dulu, baru sampai di Jakarta. Demikian juga pengaruh stres terhadap depresi. Stres tidak serta merta menimbulkan depresi, namun menimbullkan harga diri seseorang terlebih dahulu, baru setelah itu depresi muncul (Retnowati, 2004). Nah, model inilah yang dinamakan dengan model mediator. Model mediator menjelaskan bahwa pengaruh variabel X1 terhadap variabel Y melalui M terlebih dahulu, baru mempengaruhi Y ( X1 -> M -> Y). Nah, model pengaruh seperti ini dinamakan dengan model mediator, karena pengaruh X1 terhadap Y dimediatori oleh M.
Prosedur analisis variabel melalui SPSS dapat anda unduk di sini [ Download File ]
Berkenalan dengan Analisis Mediasi : Regresi dengan Melibatkan Variabel Mediator (Bagian Pertama)
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Korelasi mampu menunjukkan hubungan adalah suatu variabel tapi belum mencukupi jika diperlukan untuk dipakai pada hubungan dua variabel yang berkaitan secara kausal. Solusinya adalah menggunakan regresi. Namun regresi biasa hanya memprediksi kriteria secara langsung tidak bisa memprediksi secara tidak langsung. Nah, solusinya adalah menggunakan regresi yang melibatkan variabel mediator. Tulisan ini membahas secara singkat mengenai dasar analisis regresi dengan melibatkan variabel mediator. Hipotesis mediasi menempatkan bagaimana sebuah variabel independen (X) mempengaruhi variabel dependen (Y) melalui satu atau lebih variabel intervening yang dinamakan dengan variabel mediator (M). Desain analisis mediasi yang melibatkan hanya satu variabel mediator dinamakan dengan mediasi sederhana (simple mediation).
Read the rest of this post »
Korelasi mampu menunjukkan hubungan adalah suatu variabel tapi belum mencukupi jika diperlukan untuk dipakai pada hubungan dua variabel yang berkaitan secara kausal. Solusinya adalah menggunakan regresi. Namun regresi biasa hanya memprediksi kriteria secara langsung tidak bisa memprediksi secara tidak langsung. Nah, solusinya adalah menggunakan regresi yang melibatkan variabel mediator. Tulisan ini membahas secara singkat mengenai dasar analisis regresi dengan melibatkan variabel mediator. Hipotesis mediasi menempatkan bagaimana sebuah variabel independen (X) mempengaruhi variabel dependen (Y) melalui satu atau lebih variabel intervening yang dinamakan dengan variabel mediator (M). Desain analisis mediasi yang melibatkan hanya satu variabel mediator dinamakan dengan mediasi sederhana (simple mediation).
Read the rest of this post »
Belajar Secara Visual : Korelasi dan Regresi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Korelasi dan Regresi memiliki keterkaitan. Akan lebih mudah memahaminya jika menggunakan teknik visualisasi. Saya mencoba menjelaskannya dengan menggunakan gambar. Materi yang dimuat adalah visualisasi korelasi, korelasi berganda, korelasi semi parsial dan parsial, regresi dan multikolinieritas.
Read the rest of this post »
Korelasi dan Regresi memiliki keterkaitan. Akan lebih mudah memahaminya jika menggunakan teknik visualisasi. Saya mencoba menjelaskannya dengan menggunakan gambar. Materi yang dimuat adalah visualisasi korelasi, korelasi berganda, korelasi semi parsial dan parsial, regresi dan multikolinieritas.
Read the rest of this post »
Pengembangan Skala Psikologi : Lima Kategori Respons ataukah Empat Kategori Respons ?
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Berapa kategori opsi yang disediakan dalam skala psikologi masih dalam perdebatan. Namun sebagian besar sudah menunjukkan beberapa kesepakatan yang ditunjukkan dengan hasil-hasil penelitian yang konsisten. Lima kategori respons ataukah empat kategori respons ? Tulisan ini mencoba membedah berbagai pandangan dari ahli yang mendukung masing-masing jenis. Meski sudah sampai pada kesimpulan, tulisan ini masih dalam taraf draft karena masih banyak hasil-hasil penelitian yang belum dieksplorasi.
Read the rest of this post »
Berapa kategori opsi yang disediakan dalam skala psikologi masih dalam perdebatan. Namun sebagian besar sudah menunjukkan beberapa kesepakatan yang ditunjukkan dengan hasil-hasil penelitian yang konsisten. Lima kategori respons ataukah empat kategori respons ? Tulisan ini mencoba membedah berbagai pandangan dari ahli yang mendukung masing-masing jenis. Meski sudah sampai pada kesimpulan, tulisan ini masih dalam taraf draft karena masih banyak hasil-hasil penelitian yang belum dieksplorasi.
Read the rest of this post »
Belajar Psikometri Secara Visual : Aplikasi Flash Untuk Pembelajaran Psikometri
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Belajar teori psikometri akan lebih mudah jika kita tidak hanya memahami rumus-rumus dari simbol-simbol saja akan tetapi juga perlu memahamai secara visual dengan media peraga. Berikut ini akan saya paparkan tiga program bantu belajar psikometri dengan menggunakan Flash. Ada tiga topik yang diangkat, yaitu estimasi titik skor murni, estimasi interval skor murni, dan efek penambahan butir terhadap peningkatan reliabilitas. Anda dapat melakukan simulasi, dengan mengubah-ubah variabel statistik di dalamnya dan untuk memahami prinsip psikometris yang diangkat. Semoga bermanfaat.
Read the rest of this post
Belajar teori psikometri akan lebih mudah jika kita tidak hanya memahami rumus-rumus dari simbol-simbol saja akan tetapi juga perlu memahamai secara visual dengan media peraga. Berikut ini akan saya paparkan tiga program bantu belajar psikometri dengan menggunakan Flash. Ada tiga topik yang diangkat, yaitu estimasi titik skor murni, estimasi interval skor murni, dan efek penambahan butir terhadap peningkatan reliabilitas. Anda dapat melakukan simulasi, dengan mengubah-ubah variabel statistik di dalamnya dan untuk memahami prinsip psikometris yang diangkat. Semoga bermanfaat.
Read the rest of this post
Prosedur Analisis Regresi dengan Variabel Moderator melalui SPSS (Bagian 1 – Moderator Tunggal)
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Kedekatan kontak antar individu anggota mailing list tergantung pada moderator mailing list. Moderator memegang peran yang menentukan kedekatan atau hubungan antar anggota. Kalau moderatornya santai, hubungan antar anggota menjadi intensif, tapi kalau moderatornya ketat, hubungan antar anggota menjadi jarang karena terlalu dikekang. Nah, dalam statistik juga dikenal variabel moderator. Variabel moderator menentukan apakah hubungan dua variabel X dan Y kuat ataukah lemah. Gampangannya begitu. Kita bisa menggunakan Regresi atau ANOVA. Kali ini kita menggunakan Regresi (regresi berjenjang) untuk menganalisis keberfungsian variabel sebagai variabel moderator.
Baca Selengkapnya
Kedekatan kontak antar individu anggota mailing list tergantung pada moderator mailing list. Moderator memegang peran yang menentukan kedekatan atau hubungan antar anggota. Kalau moderatornya santai, hubungan antar anggota menjadi intensif, tapi kalau moderatornya ketat, hubungan antar anggota menjadi jarang karena terlalu dikekang. Nah, dalam statistik juga dikenal variabel moderator. Variabel moderator menentukan apakah hubungan dua variabel X dan Y kuat ataukah lemah. Gampangannya begitu. Kita bisa menggunakan Regresi atau ANOVA. Kali ini kita menggunakan Regresi (regresi berjenjang) untuk menganalisis keberfungsian variabel sebagai variabel moderator.
Baca Selengkapnya
Berkenalan dengan Metode-Metode Analisis Regresi Melalui SPSS
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Prioritas menjadi kata yang tepat untuk menjelaskan jenis-jenis analisis regresi. Kita bisa mana yang menjadi diprioritaskan, berdasar data ataukah pada teori. Data adalah kondisi saat ini dengan segala keunikan atau konteks yang melingkupi, teori adalah rangkuman pengalaman masa lalu yang tertulis dan menjadi pedoman. Analisis Regresi adalah simbol kerakusan. Siapa yang kuat, dia mendapatkan porsi terbanyak. Siapa yang diprioritaskan, dia yang lebih dominan menguasai wilayah. Meski ada hak orang lain di dalamnya porsi itu, hukum analisis regresi tidak memberikan ruang untuk berbagi. Kita akan berlatih jenis-jenis regresi secara otomatis yang memasukkan variabel berdasarkan kondisi data.
Artikel selengkapnya bisa diunduh di sini [PDF]
Prioritas menjadi kata yang tepat untuk menjelaskan jenis-jenis analisis regresi. Kita bisa mana yang menjadi diprioritaskan, berdasar data ataukah pada teori. Data adalah kondisi saat ini dengan segala keunikan atau konteks yang melingkupi, teori adalah rangkuman pengalaman masa lalu yang tertulis dan menjadi pedoman. Analisis Regresi adalah simbol kerakusan. Siapa yang kuat, dia mendapatkan porsi terbanyak. Siapa yang diprioritaskan, dia yang lebih dominan menguasai wilayah. Meski ada hak orang lain di dalamnya porsi itu, hukum analisis regresi tidak memberikan ruang untuk berbagi. Kita akan berlatih jenis-jenis regresi secara otomatis yang memasukkan variabel berdasarkan kondisi data.
Artikel selengkapnya bisa diunduh di sini [PDF]
Memperkenalkan WINMIRA : Program Analisis Data untuk Model Rasch Campuran
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Antara satu pendekatan dengan pendekatan lain dalam bidang psikometri mulai banyak digabungkan. Kalau pemodelan persamaan struktural (SEM) menggabungkan antara model pengukuran dan model struktural, maka ada penggabungan yang lain. Yaitu penggabungan antara teori respon butir dengan analisis kelas laten. Seperti analisis faktor eksploratori, analisis kelas laten juga bertujuan untuk mengidentifikasi suatu kesamaan di dalam data yang bersifat kategori. Program ini dikembangkan oleh von Davier dari University of Kiel, Jerman. Nama programnya WINMIRA (MIxed RAsch-modelle). WINMIRA dapat digunakan untuk menganalisis Model Latent Class Analysis (LCA), model Rasch (RM), Model Campuran Rasch (MRM) dan model Hybrid (HIBRIDA). Untuk data politomi, WINMIRA mampu mengestimasi parameter butir model partial credit, skala penilaian model, model equidistance, dan model dispersi. Program ini dapat menangani kedua variabel dikotomis dan politomi
Baca Selengkapnya
Antara satu pendekatan dengan pendekatan lain dalam bidang psikometri mulai banyak digabungkan. Kalau pemodelan persamaan struktural (SEM) menggabungkan antara model pengukuran dan model struktural, maka ada penggabungan yang lain. Yaitu penggabungan antara teori respon butir dengan analisis kelas laten. Seperti analisis faktor eksploratori, analisis kelas laten juga bertujuan untuk mengidentifikasi suatu kesamaan di dalam data yang bersifat kategori. Program ini dikembangkan oleh von Davier dari University of Kiel, Jerman. Nama programnya WINMIRA (MIxed RAsch-modelle). WINMIRA dapat digunakan untuk menganalisis Model Latent Class Analysis (LCA), model Rasch (RM), Model Campuran Rasch (MRM) dan model Hybrid (HIBRIDA). Untuk data politomi, WINMIRA mampu mengestimasi parameter butir model partial credit, skala penilaian model, model equidistance, dan model dispersi. Program ini dapat menangani kedua variabel dikotomis dan politomi
Baca Selengkapnya
Model Analisis SEM dengan Menggunakan Variabel Moderator
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Tulisan berikut ini menjawab pertanyaan mengenai desain analisis dengan menggunakan variabel moderator dalam LISREL (Jöreskog, Sörbom, & SPSS Inc., 1988). LISREL menyediakan kemampuan untuk model variabel laten konstruksi dan untuk mengestimasi parameter untuk kedua variabel diamati – hubungan laten variabel dan hubungan struktural secara bersamaan dengan menggunakan informasi lengkap terdapat dalam varian-kovarian matriks diamati.
Artikel dalam format PDF dapat didownload di sini
Tulisan berikut ini menjawab pertanyaan mengenai desain analisis dengan menggunakan variabel moderator dalam LISREL (Jöreskog, Sörbom, & SPSS Inc., 1988). LISREL menyediakan kemampuan untuk model variabel laten konstruksi dan untuk mengestimasi parameter untuk kedua variabel diamati – hubungan laten variabel dan hubungan struktural secara bersamaan dengan menggunakan informasi lengkap terdapat dalam varian-kovarian matriks diamati.
Artikel dalam format PDF dapat didownload di sini
Model Politomi dalam Teori Respons Butir
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Di Indonesia, aplikasi Teori Respons Butir (TRB) pada bidang psikologi masih kalah jauh dibanding dengan aplikasinya dalam bidang pendidikan yang sudah melaju hingga penelitian mengenai item banking dan computer adaptive test. Dalam bidang psikologi model politomi yang menggunakan respon terkategori lebih potensial untuk dipakai karena banyak penelitian dalam bidang psikologi menggunakan Model Skala Likert. Ini adalah sekedar catatan pribadi mengenai model-model politomi dalam Teori Respons Butir (TRB). Penjelasan lebih dibuat detail pada tahap-tahap pembuatan grafik OCF dan CRF agar pembaca dapat memahami bagaimana karakteristik parameter-parameter butir dalam grafik TRB dengan model politomi.
Baca selengkapnya
Di Indonesia, aplikasi Teori Respons Butir (TRB) pada bidang psikologi masih kalah jauh dibanding dengan aplikasinya dalam bidang pendidikan yang sudah melaju hingga penelitian mengenai item banking dan computer adaptive test. Dalam bidang psikologi model politomi yang menggunakan respon terkategori lebih potensial untuk dipakai karena banyak penelitian dalam bidang psikologi menggunakan Model Skala Likert. Ini adalah sekedar catatan pribadi mengenai model-model politomi dalam Teori Respons Butir (TRB). Penjelasan lebih dibuat detail pada tahap-tahap pembuatan grafik OCF dan CRF agar pembaca dapat memahami bagaimana karakteristik parameter-parameter butir dalam grafik TRB dengan model politomi.
Baca selengkapnya
Model-Model Pengukuran dalam Pemodelan Persamaan Struktural (aplikasi melalui AMOS)
Kata siapa model dengan tiga faktor tidak bisa memunculkan nilai ketepatan model (chi-squared, GFI, RMSEA, dkk) dalam SEM? Dengan menggunakan model pengukuran tertentu nilai ketepatan model tersebut bisa dikeluar. Berbagai penelitian menemukan bahwa asumsi kesamaan atau kesetaraan kapasitas ukur tersebut tidak mudah untuk dipenuhi (e.g. Lucke, 2005). Jika asumsi ini tidak dipenuhi maka koefisien reliabilitas yang dihasilkan berada pada nilai di batas estimasi terendah (underestimate). Dalam butir pengukuran depresi melalui Inventori Depresi dari Kovac (1985) misalnya, butir yang menanyakan gejala bunuh diri dan butir yang menanyakan kurangnya nafsu makan memiliki presisi ukur yang berbeda dalam mengukur depresi. Butir pertama memiliki lebih target yang lebih memusat dibanding dengan butir kedua. Hal ini dapat menyebabkan rerata dan varians skor dari kedua butir ini berbeda. Contoh lainnya adalah pengukuran kualitas hidup melalui Skala SF-36 dari Ware dkk. (1993) yang sering dipakai dalam mengukur kualitas hidup. Butir yang menanyakan keberfungsian badaniah memiliki kapasitas ukur yang berbeda dengan keberfungsian sosial dalam mengukur kualitas hidup individu. Baca Selengkapnya artikel ini di sini [ PDF ]
Analisis Data dengan Menggunakan Variabel Kontrol
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Peneliti mulai mengembangkan penelitian dengan desain kompleks. Pengujian korelasi dua variabel dan atau perbandingan variabel dengan menggunakan dua kelompok saja mulai digantikan dengan analisis yang lebih kompleks.
Salah satunya adalah melibatkan variabel kontrol. Mengapa melibatkan variabel kontrol? Pertama, hasil analisis lebih menjelaskan fenomena dengan optimal karena variabel-variabel lain yang juga mempengaruhi variabel tergantung, pengaruhnya menjadi terputus. Kedua, analisis akan memiliki kekuatan statistik (power) yang lebih tinggi. Artikel Selengkapnya Bisa di unduh di sini [ PDF]
Peneliti mulai mengembangkan penelitian dengan desain kompleks. Pengujian korelasi dua variabel dan atau perbandingan variabel dengan menggunakan dua kelompok saja mulai digantikan dengan analisis yang lebih kompleks.
Salah satunya adalah melibatkan variabel kontrol. Mengapa melibatkan variabel kontrol? Pertama, hasil analisis lebih menjelaskan fenomena dengan optimal karena variabel-variabel lain yang juga mempengaruhi variabel tergantung, pengaruhnya menjadi terputus. Kedua, analisis akan memiliki kekuatan statistik (power) yang lebih tinggi. Artikel Selengkapnya Bisa di unduh di sini [ PDF]
Menghitung Koefisien Alpha Berstrata
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Mengapa Menggunakan Alpha Berstrata ? Koefisien alpha tepat dikenakan pada pengukuran yang bersifat unidimensi yang ditunjukkan dengan jika dianalisis faktor, butir-butir di dalam skala akan menghasilkan satu faktor. Sebaliknya jika menghasilkan faktor yang majemuk (1<) maka pengukuran yang dilakukan adalah pengukuran multidimensi. Baca selengkapnya
Mengapa Menggunakan Alpha Berstrata ? Koefisien alpha tepat dikenakan pada pengukuran yang bersifat unidimensi yang ditunjukkan dengan jika dianalisis faktor, butir-butir di dalam skala akan menghasilkan satu faktor. Sebaliknya jika menghasilkan faktor yang majemuk (1<) maka pengukuran yang dilakukan adalah pengukuran multidimensi. Baca selengkapnya
Aplikasi Analisis Kovarian dalam Penelitian Eksperimen
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Pengertian gamblangnya analisis kovarian (anakova) adalah penggabungkan antara uji komparatif dan korelasional. Lantas apa bedanya anakova dengan dengan anova? Kalau anova hanya menguji perbandingan saja akan tetapi kalau anakova kita menguji perbandingan sekaligus hubungkan. Isitilah kova dalam anakova berasal dari kata kovarian (covariance) yang menunjukkan adanya variabel yang dihubungkan. Ingat co dalam Bahasa Inggris artinya bersama, yang menunjukkan adanya hubungan. Kita membandingkan variabel tergantung (Y) ditinjau dari variabel bebas (X1) sekaligus menghubungkan variabel tergantung tersebut dengan variabel bebas lainnya (X2). Variabel X2 yang dipakai memprediksi inilah yang dinamakan dengan kovarian.
Baca Selengkapnya
Pengertian gamblangnya analisis kovarian (anakova) adalah penggabungkan antara uji komparatif dan korelasional. Lantas apa bedanya anakova dengan dengan anova? Kalau anova hanya menguji perbandingan saja akan tetapi kalau anakova kita menguji perbandingan sekaligus hubungkan. Isitilah kova dalam anakova berasal dari kata kovarian (covariance) yang menunjukkan adanya variabel yang dihubungkan. Ingat co dalam Bahasa Inggris artinya bersama, yang menunjukkan adanya hubungan. Kita membandingkan variabel tergantung (Y) ditinjau dari variabel bebas (X1) sekaligus menghubungkan variabel tergantung tersebut dengan variabel bebas lainnya (X2). Variabel X2 yang dipakai memprediksi inilah yang dinamakan dengan kovarian.
Baca Selengkapnya
Melibatkan Rater dalam Pengembangan Alat Ukur
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Tulisan berikut akan membahas masalah bagaimana melibatkan rater dalam pengembangan alat ukur dan koefisien psikometris apa saja yang terkait dengannya. Mengapa Melibatkan rater ? Ada banyak pertimbangan mengapa melibatkan rater. Berikut ini dua alasan mengapa peneliti melibatkan rater. (1) Meningkatkan kualitas alat ukur yang dikembangkan. Melibatkan pakar dalam menilai butir-butir yang kita tulis akan memastikan bahwa butir yang kita buat relevan dengan apa yang kita ukur dan mewakili keseluruhan domain ukur. Misalnya, meminta praktisi di bidang marketing untuk mengevaluasi butir skala kepuasan konsumen akan memastikan bahwa butir-butir yang kita tulis mewakili indikator-indikator konsumen yang puas. (2) Jenis alat ukur yang dikembangkan. Jika self report adalah instrument yang diisi sendiri oleh responden, maka instrumen observasi menggunakan rater untuk memberikan penilaian.
Baca Selengkapnya.
Tulisan berikut akan membahas masalah bagaimana melibatkan rater dalam pengembangan alat ukur dan koefisien psikometris apa saja yang terkait dengannya. Mengapa Melibatkan rater ? Ada banyak pertimbangan mengapa melibatkan rater. Berikut ini dua alasan mengapa peneliti melibatkan rater. (1) Meningkatkan kualitas alat ukur yang dikembangkan. Melibatkan pakar dalam menilai butir-butir yang kita tulis akan memastikan bahwa butir yang kita buat relevan dengan apa yang kita ukur dan mewakili keseluruhan domain ukur. Misalnya, meminta praktisi di bidang marketing untuk mengevaluasi butir skala kepuasan konsumen akan memastikan bahwa butir-butir yang kita tulis mewakili indikator-indikator konsumen yang puas. (2) Jenis alat ukur yang dikembangkan. Jika self report adalah instrument yang diisi sendiri oleh responden, maka instrumen observasi menggunakan rater untuk memberikan penilaian.
Baca Selengkapnya.
Berurusan dengan Outliers
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Tulisan ini membahas beberapa prosedur statistika dalam mengidentifikasi outliers. Statistika mengandalkan sesuatu yang lazim atau umum (mean), sering muncul (modus), atau sesuatu yang posisinya di tengah-tengah (median). Sesuatu yang tidak umum, jarang atau kemungkinan tidak mungkin muncul dan posisinya ekstrim, misalnya di daerah marginal sering dilihat sebagai sesuatu yang aneh. Nama untuk hal yang aneh ini adalah outliers. Outliers bisa muncul karena kesalahan pengukuran, salah ketik atau memang senyatanya kondisinya seperti itu. Tulisan berikut membahas bagaimana mengatasi outliers. Dengan kata lain mendeteksi keberadaan outliers. Artikel selengkapnya dalam bentuk PDF bisa diunduh di sini [PDF]
Tulisan ini membahas beberapa prosedur statistika dalam mengidentifikasi outliers. Statistika mengandalkan sesuatu yang lazim atau umum (mean), sering muncul (modus), atau sesuatu yang posisinya di tengah-tengah (median). Sesuatu yang tidak umum, jarang atau kemungkinan tidak mungkin muncul dan posisinya ekstrim, misalnya di daerah marginal sering dilihat sebagai sesuatu yang aneh. Nama untuk hal yang aneh ini adalah outliers. Outliers bisa muncul karena kesalahan pengukuran, salah ketik atau memang senyatanya kondisinya seperti itu. Tulisan berikut membahas bagaimana mengatasi outliers. Dengan kata lain mendeteksi keberadaan outliers. Artikel selengkapnya dalam bentuk PDF bisa diunduh di sini [PDF]
Adjusted R Square pada SPSS
Tanya. Saat ingin mengetahui koefisien determinasinya (R square), saya bingung harus menggunakan R square atau adjusted R square. teman saya bilang, saya menggunakan adjusted R square untuk melihat koef determinasinya karena IV saya 2. tetapi teman saya yang lain dan 1 skripsi dengan 2 IV, menggunakan R square untuk melihat koef determinasinya. Lalu yang benar yang mana ya mas? apa syarat untuk menggunakan R square dan adjusted R square? apa hanya dilihat dari jumlah IV nya saja?
Baca Selengkapnya
Baca Selengkapnya
Menentukan Kategori Individu dalam Tipologi
Saya ingin bertanya sedikit dengan Pak Wahyu disini. Kebetulan saya agak kesulitan cara mengkategorisasikan seseorang ke dalam mastery, perfomance, atau cenderung di dua-duanya. Karena ketika seseorang berada pada keduanya maka org tersebut tidak dapat saya ikutkan dalam analisis. Sama seperti ketika kita ingin mengetahui apakah orang tersebut memiliki kepribadian ekstrovert, introvert, atau malah ambifer. Disini, skala yang saya gunakan ada 3 macam, intensi berwirausaha, perfomance goal, dan mastery goal. Item untuk skala mastery dan perfomance sama-sama 27 aitem.
Baca selengkapnya.
Baca selengkapnya.
Membaca Angka pada SPSS
Berikut ini adalah buku jadoel tulisan saya ketika masih mahasiswa. Semoga bermanfaat.. Download file PDF selengkapnya di sini [PDF]
Tips Mencari Aspek-Aspek Konstrak Ukur dalam Mengembangkan Skala Pengukuran Psikologi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Salah satu tahap dalam pengembangan alat ukur adalah menjabarkan definisi teoritik menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang biasa dinamakan dengan aspek, elemen, faktor atau komponen. Ada dua cara untuk mendapatkan aspek-aspek tersebut. Pertama, kita bisa menyimpulkan sendiri dari definisi mengenai variabel tersebut. Kedua, kita bisa mencari dari literatur yang telah menjabarkannya. Nah tulisanini akan membahas beberapa tips untuk mencari bagian-bagian yang sudah ada berdasarkan literatur yang dimuat di search engine (e.g google).
Baca selengkapnya
Salah satu tahap dalam pengembangan alat ukur adalah menjabarkan definisi teoritik menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang biasa dinamakan dengan aspek, elemen, faktor atau komponen. Ada dua cara untuk mendapatkan aspek-aspek tersebut. Pertama, kita bisa menyimpulkan sendiri dari definisi mengenai variabel tersebut. Kedua, kita bisa mencari dari literatur yang telah menjabarkannya. Nah tulisanini akan membahas beberapa tips untuk mencari bagian-bagian yang sudah ada berdasarkan literatur yang dimuat di search engine (e.g google).
Baca selengkapnya
Analisis Butir dengan Menggunakan Analisis Faktor
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Analisis faktor adalah prosedur untuk mengidentifikasi item atau variabel berdasarkan kemiripannya. Kemiripan tersebut ditunjukkan dengan nilai korelasi yang tinggi. Item-item yang memiliki korelasi yang tinggi akan membentuk satu kerumunan faktor. Dalam analisis faktor dikenal istilah konstrak empirik dan konstrak laten. Item adalah konstrak empirik karena didapatkan langsung dari skor empirik. Faktor merupakan konstrak yang bersifat laten karena tidak ada data empirik yang menunjukkan besarnya faktor tersebut.
Faktor adalah konstrak buatan peneliti berdasarkan item-item dalam faktor tersebut. Karena faktor didapatkan dari seperangkat item yang memiliki interkorelasi yang tinggi, peneliti kemudian harus merasionalisasi seperangkat item kemudian memberi label untuk menggambarkan seperangkat item item tersebut. Di bawah ini adalah hasil dari analisis faktor terhadap empat item yang menghasilkan dua faktor.
Baca Selengkapnya
Analisis faktor adalah prosedur untuk mengidentifikasi item atau variabel berdasarkan kemiripannya. Kemiripan tersebut ditunjukkan dengan nilai korelasi yang tinggi. Item-item yang memiliki korelasi yang tinggi akan membentuk satu kerumunan faktor. Dalam analisis faktor dikenal istilah konstrak empirik dan konstrak laten. Item adalah konstrak empirik karena didapatkan langsung dari skor empirik. Faktor merupakan konstrak yang bersifat laten karena tidak ada data empirik yang menunjukkan besarnya faktor tersebut.
Faktor adalah konstrak buatan peneliti berdasarkan item-item dalam faktor tersebut. Karena faktor didapatkan dari seperangkat item yang memiliki interkorelasi yang tinggi, peneliti kemudian harus merasionalisasi seperangkat item kemudian memberi label untuk menggambarkan seperangkat item item tersebut. Di bawah ini adalah hasil dari analisis faktor terhadap empat item yang menghasilkan dua faktor.
Baca Selengkapnya
Penerapan Asesmen Portofolio dalam Pengukuran Kompetensi Mahasiswa dalam Melakukan Asesmen Psikologi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Pengukuran terhadap ranah kompetensi siswa dalam proses pembelajaran memerlukan strategi tersendiri yang berbeda dengan strategi penilaian hasil belajar melalui tes prestasi yang telah diterapkan. Kawasan ukur ranah kompetensi adalah abilitas aktual yang berbeda dengan ranah abilitas yang bersifat potensial seperti kemampuan akademik dan inteligensi. Karena menggambarkan abilitas yang aktual maka target ukur dari ranah kompetensi adalah indikator proses maupun hasil nyata dari performansi. Metode pengukuran yang sering dipakai dalam mengidentifikasi kompotensi adalah metode asesmen otentik. Metode asesmen otentik menghadirkan situasi kehidupan berikut permasalahan-permasalahannya yang empirik dan kompleks ke dalam pengalaman siswa.
Baca selengkapnya.
Pengukuran terhadap ranah kompetensi siswa dalam proses pembelajaran memerlukan strategi tersendiri yang berbeda dengan strategi penilaian hasil belajar melalui tes prestasi yang telah diterapkan. Kawasan ukur ranah kompetensi adalah abilitas aktual yang berbeda dengan ranah abilitas yang bersifat potensial seperti kemampuan akademik dan inteligensi. Karena menggambarkan abilitas yang aktual maka target ukur dari ranah kompetensi adalah indikator proses maupun hasil nyata dari performansi. Metode pengukuran yang sering dipakai dalam mengidentifikasi kompotensi adalah metode asesmen otentik. Metode asesmen otentik menghadirkan situasi kehidupan berikut permasalahan-permasalahannya yang empirik dan kompleks ke dalam pengalaman siswa.
Baca selengkapnya.
Isu Uji Asumsi
Oleh : Prof. Sutrisno Hadi
Isu mengenai Uji Asumsi timbul karena dalam banyak ujian skripsi maupun tesis sering ditanyakan oleh para mahasiswa maupun para pembimbing mengenai perlu tidaknya dilakukan uji asumsi sebelum suatu model analisis parametrik diiterapkan. Sebaran normal, misalnya, merupakan asumsi dari hampir semua model analisis statistik, kecuali statistik nonparametrik yang tidak dikait-kaitkan dengan bentuk sebaran (distribution free). Homogenitas variansi adalah asumsi dari semua analisis perbandingan antar kelompok (uji-t, analisis variansi, analisis kovariansi), sekali lagi juga tidak berlaku untuk statistik nonparametrik. Untuk model-model analisis korelatif terdapat agak banyak asumsi, seperti linieritas hubungan antara semua variabel bebas X dengan variabel terikat Y; nirkolinieritas hubungan antara sesama variabel bebas X; dan homosedastisitas dari sebaran variabel Xi Untuk analisis kovariansi, karena merupakan gabungan dari analisis komparatif dan analisis korelatif, asumsi-asumsinya merupakan kumulasi dari analisis komparatif dan analisis korelatif: normalitas sebaran variabel terikat, homogenitas variansi antara kelompok- kelompok yang dibandingkan, linieritas antara semua variabel bebas X dengan variabel terikat Y, dan nirkolinieritas hubungan antara semua kovariabel X.
Baca selengkapnya.
Isu mengenai Uji Asumsi timbul karena dalam banyak ujian skripsi maupun tesis sering ditanyakan oleh para mahasiswa maupun para pembimbing mengenai perlu tidaknya dilakukan uji asumsi sebelum suatu model analisis parametrik diiterapkan. Sebaran normal, misalnya, merupakan asumsi dari hampir semua model analisis statistik, kecuali statistik nonparametrik yang tidak dikait-kaitkan dengan bentuk sebaran (distribution free). Homogenitas variansi adalah asumsi dari semua analisis perbandingan antar kelompok (uji-t, analisis variansi, analisis kovariansi), sekali lagi juga tidak berlaku untuk statistik nonparametrik. Untuk model-model analisis korelatif terdapat agak banyak asumsi, seperti linieritas hubungan antara semua variabel bebas X dengan variabel terikat Y; nirkolinieritas hubungan antara sesama variabel bebas X; dan homosedastisitas dari sebaran variabel Xi Untuk analisis kovariansi, karena merupakan gabungan dari analisis komparatif dan analisis korelatif, asumsi-asumsinya merupakan kumulasi dari analisis komparatif dan analisis korelatif: normalitas sebaran variabel terikat, homogenitas variansi antara kelompok- kelompok yang dibandingkan, linieritas antara semua variabel bebas X dengan variabel terikat Y, dan nirkolinieritas hubungan antara semua kovariabel X.
Baca selengkapnya.
Berbagai Terminologi Konstrak Psikologi
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Kepribadian (Personality). Kepribadian adalah keseluruhan perilaku, sikap, keyakinan, dan nilai-nilai yang merupakan ciri khas dari seorang individu. Kepribadian menggabungkan seperangkat karakteristik fisik dan mental yang stabil dan mempengaruhi bagaimana seseorang tampak, berpikir, bertindak, dan merasa. Klik disini untuk baca selengkapnya
Kepribadian (Personality). Kepribadian adalah keseluruhan perilaku, sikap, keyakinan, dan nilai-nilai yang merupakan ciri khas dari seorang individu. Kepribadian menggabungkan seperangkat karakteristik fisik dan mental yang stabil dan mempengaruhi bagaimana seseorang tampak, berpikir, bertindak, dan merasa. Klik disini untuk baca selengkapnya
Pilih Model SEM Dengan atau Tanpa Konstrak Laten ?
Tanya. Mas Wahyu saya mau tanya. Saya hendak menganalisis data dengan menggunakan SEM. Saya bingung hendak menggunakan SEM yang memakai variabel laten ataukah tidak. Apa perbedaan antara model yang menggunakan vaiabel laten dan tidak? Pertimbangan apa saja yang dipakai untuk memilihnya? Sebelumnya terima kasih. Baca selengkapnya »
SKALO Program Analisis Skala Guttman
Oleh: Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM
Untuk menghitung properti psikometris Skala Guttman, kita harus mencari berapa eror masing-masing subjek. Eror didapatkan dari skor butir individu yang tidak sesuai dengan harapan. Contohnya bisa dilihat pada Tabel 1 yang berisi butir yang telah diurutkan dari yang paling mudah hingga paling sulit. Butir paling sulit terletak paling kanan. Klik disini untuk Baca selengkapnya
Untuk menghitung properti psikometris Skala Guttman, kita harus mencari berapa eror masing-masing subjek. Eror didapatkan dari skor butir individu yang tidak sesuai dengan harapan. Contohnya bisa dilihat pada Tabel 1 yang berisi butir yang telah diurutkan dari yang paling mudah hingga paling sulit. Butir paling sulit terletak paling kanan. Klik disini untuk Baca selengkapnya
Langganan:
Postingan (Atom)
-
Jika teori yang melandasi hipotesis yang ajukan cukup kuat, namun hasil uji statistik tidak menunjukkan ada hubungan atau perbedaan signifi...
-
Tanya . Pak mohon bantuanya,minta contoh tentang skala konstrak:searah.bipolar,dan erthogonal…mohon bantuanya. Konstrak Bipolar vs Ortogon...
-
Dalam melakukan analisis faktor konfirmatori (CFA), a da dua cara yang dapat dilakukan agar model yang kita kembangkan dapat...