UJI VALIDITAS CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS (CFA)
KONSEP DASAR UJI VALIDITAS CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS (CFA)
Uji Validitas bertujuan untuk mengetahui apakah indikator atau suatu item yang digunakan dalam kuesioner itu layak digunakan atau tidak. Indikator atau suatu item dalam kuesioer harus di uji terlebih dahulu, sebelum disebarkan kepada responden penelitian, uji yang digunakan yaitu uji validitas.
Ada beberapa metode dalam uji validitas, salah satunya yaitu Uji Validitas Confirmatory Factor Analysis (CFA), dimana uji validitas CFA berfungsi untuk menguji apakah suatu indikator yang digunakan dapat mengkonfirmasikan sebuah variabel, jika masing-masing indikator merupakan indikator pengukur variabel, maka akan memiliki nilai factor loading yang tinggi. Selain itu ada beberapa syarat yang harus terpenuhi juga, diantaranya:
- Nilai Kaiser Meyer Oikin Measure Of Sampling Adequacy (KMO MSA) > 0,50 dan Nilai Sig < 0,05
- Nilai Anti-Image Correlation > 0,50
- Nilai Factor Loading mengelompok dalam satu faktor atau component
BERIKUT CARA UJI VALIDITAS CFA DENGAN SPSS
- Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View
- Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View
- Selanjutnya lakukan analisis data, dengan cara pilih menu Analyze – Dimension Reduction – Factor
- Muncul kotak dialog, seperti ini
- Masukan semua item ke kolom sebelah kanan (Variables)
- Lalu pilih Descriptives – Ceklis KMO and Bartlett’s test of sphericity dan Anti-image – lalu pilih Continue.
- Selanjutnya pilih Rotation – dibagian Method pilih Varimax – lalu Continue
- Selanjutnya pilih menu Options – dibagian Coefficient Display Format pilih Suppress Small Coefficient – lalu bagian Absolute Value Below isikan angka 0,75 sebagai Acuan Factor Loading – Continue dan OK
- Keluar Output (1) SPSS untuk Uji Validitas CFA
- Interpretasi atau Analisis Output (1) Uji Validitas CFA:
- Nilai Kaiser Meyer Oikin Measure Of Sampling Adequacy (KMO MSA) sebesar 0,695 > 0,50 dan Nilai Sig 0,000 < 0,05 maka bisa disimpulkan bahwa Asumsi Uji Validitas CFA telah terpenuhi.
- Nilai Anti Image Correlation (kolom warna merah) lebih besar dari 0,05 maka bisa diartikan asumsi Measure Of Sampling Adequacy telah lolos.
- Selanjutnya Output (2) SPSS untuk Uji Validitas CFA
- Interpretasi atau Analisis Output (2) Uji Validitas CFA:
- Nilai Factor Loading pada ketiga indikator Variabel Harga lebih besar dari 0,75 (Factor Loading > 0,75) maka bisa disimpulkan bahwa ketiga indikator dalam Variabel Harga dinyatakan Valid, yang artinya ketiga indikator yang digunakan dapat mengukur sebuah Variabel, karena nilai Factor Loading yang diperoleh mengelompok dalam 1 Component atau Faktor. Variabel Harga masuk Faktor 1.
- Nilai Factor Loading pada ketiga indikator Variabel Pelayanan lebih besar dari 0,75 (Factor Loading > 0,75) maka bisa disimpulkan bahwa ketiga indikator dalam Variabel Pelayanan dinyatakan Valid, yang artinya ketiga indikator yang digunakan dapat mengukur sebuah Variabel, karena nilai Factor Loading yang diperoleh mengelompok dalam 1 Component atau Faktor. Variabel Pelayanan masuk Faktor 2.
- Nilai Factor Loading pada ketiga indikator Variabel Produk lebih besar dari 0,75 (Factor Loading > 0,75) maka bisa disimpulkan bahwa ketiga indikator dalam Variabel Produk dinyatakan Valid, yang artinya ketiga indikator yang digunakan dapat mengukur sebuah Variabel, karena nilai Factor Loading yang diperoleh mengelompok dalam 1 Component atau Faktor. Variabel Produk masuk Faktor 3.
NOTE :
Jumlah data yang digunakan dalam contoh sebanyak 50 data, maka Factor Loading acuan yang di peroleh sebesar 0,75
Pedoman Nilai Factor Loading
