Skriptasr Tabel Uji Validitas: Cara Mencari, Menghitung di Excel, dan Tabel Lengkap
r tabel uji validitas: arti, cara mencari (df = n-2), rumus hitung di Excel, tabel lengkap n 10-500 pada 5% dan 1%, contoh 30 dan 100 responden.
r tabel uji validitas adalah nilai pembanding yang menentukan apakah satu butir kuesioner dinyatakan valid atau tidak. Setelah SPSS mengeluarkan angka korelasi tiap butir dengan skor total, angka itu belum berarti apa-apa sampai Anda membandingkannya dengan r tabel. Masalahnya, banyak mahasiswa mencari "r tabel pdf" lalu membaca baris yang salah, atau memakai taraf yang tidak sesuai dengan yang ditulis di Bab 3.
Artikel ini menjelaskan apa itu r tabel, cara mencarinya dengan benar lewat derajat bebas (df), cara menghitungnya sendiri di Excel supaya tidak bergantung pada tabel cetak, dan tabel r lengkap untuk jumlah responden 10 sampai 500 pada taraf 5% dan 1%. Di bagian akhir ada contoh untuk 30 responden dan 100 responden, dua jumlah yang paling sering dipakai di skripsi.
Semua angka di sini dihitung dari distribusi t, cara yang sama dengan yang dipakai tabel r product moment di buku statistik. Jadi Anda bisa memakainya langsung, atau menghitung ulang untuk jumlah responden yang tidak ada di tabel.
Apa itu r tabel dan hubungannya dengan uji validitas
Uji validitas butir dengan korelasi Pearson (sering disebut korelasi product moment) menghasilkan r hitung, yaitu koefisien korelasi antara skor satu butir dan skor total variabelnya. Nilai r hitung berkisar dari -1 sampai 1. Semakin dekat ke 1, semakin searah butir itu dengan keseluruhan variabel.
Pertanyaannya: seberapa besar r hitung harus bernilai supaya bisa disebut berkorelasi nyata, bukan sekadar kebetulan? Jawabannya ditentukan oleh r tabel, yaitu nilai kritis koefisien korelasi pada jumlah responden dan taraf signifikansi tertentu. Kalau r hitung lebih besar dari r tabel, korelasi itu signifikan dan butir dinyatakan valid. Kalau lebih kecil, butir dianggap tidak valid pada taraf tersebut.
Perlu diingat, kriteria ini adalah kriteria statistik untuk validitas butir. Validitas isi tetap perlu dinilai lewat telaah ahli atau pembimbing. Keduanya saling melengkapi, bukan saling menggantikan.
Cara mencari r tabel: tiga hal yang harus ditentukan
Sebelum membuka tabel, tentukan tiga hal berikut. Ketiganya harus sama dengan yang Anda tulis di Bab 3.
1. Derajat bebas (df) = n - 2
Baris tabel r dibaca berdasarkan derajat bebas, bukan jumlah responden. Untuk korelasi Pearson, df = n - 2, dengan n adalah jumlah responden uji coba. Responden 30 berarti df 28. Responden 100 berarti df 98. Sebagian tabel di buku langsung menuliskan kolom n, sebagian lain menuliskan df. Periksa judul kolomnya sebelum membaca.
2. Taraf signifikansi: 5% atau 1%
Taraf 5% (alpha 0,05) adalah yang paling umum di skripsi ilmu sosial, pendidikan, dan ekonomi. Taraf 1% lebih ketat dan menghasilkan r tabel yang lebih besar, sehingga lebih sedikit butir yang lolos. Gunakan taraf yang ditetapkan pedoman kampus atau disepakati dengan pembimbing, dan pakai taraf yang sama di seluruh pengujian.
3. Arah pengujian: dua arah atau satu arah
Uji validitas lazim memakai dua arah (two-tailed), karena yang diuji adalah ada tidaknya korelasi, bukan arahnya. Output SPSS pada menu Bivariate juga bawaannya two-tailed. Tabel r satu arah pada taraf 5% nilainya lebih kecil, sehingga memakainya membuat butir lebih mudah dinyatakan valid. Ini salah satu sumber perbedaan angka antara satu tabel dan tabel lain di internet.
Cara menghitung r tabel di Excel
Tabel r sebenarnya diturunkan dari distribusi t. Dengan dua rumus Excel Anda bisa menghitung r tabel untuk n berapa pun, termasuk n yang tidak tercantum di tabel buku.
Rumusnya: r tabel = t / akar(df + t kuadrat), dengan t adalah nilai kritis t dua arah pada taraf yang dipilih dan df = n - 2.
- Ketik jumlah responden di sel A2, misalnya 30.
- Hitung df di sel B2:
=A2-2 - Hitung t kritis dua arah 5% di sel C2:
=T.INV.2T(0,05;B2). Untuk n = 30 hasilnya 2,048. - Hitung r tabel di sel D2:
=C2/SQRT(B2+C2^2). Hasilnya 0,361.
Kalau ingin satu rumus saja: =T.INV.2T(0,05;A2-2)/SQRT((A2-2)+T.INV.2T(0,05;A2-2)^2).
Untuk taraf 1%, ganti 0,05 menjadi 0,01. Untuk tabel satu arah 5%, ganti 0,05 menjadi 0,10, karena fungsi T.INV.2T membagi peluang ke dua ekor. Catatan: Excel berbahasa Indonesia memakai titik koma sebagai pemisah argumen seperti contoh di atas. Excel berbahasa Inggris memakai koma dan titik desimal, jadi rumusnya menjadi =T.INV.2T(0.05,B2).
Fungsi yang sama tersedia di Google Sheets dan LibreOffice Calc. Hasilnya identik dengan tabel di bawah karena tabel ini dihitung dengan cara yang sama.
Tabel r lengkap: n = 10 sampai 500 (dua arah)
Nilai berikut adalah r tabel product moment dua arah untuk taraf 5% dan 1%, dibulatkan tiga angka di belakang koma. Baca pada baris jumlah responden (n). Kolom df disertakan agar mudah dicocokkan dengan tabel yang memakai df.
| n | df | r tabel 5% | r tabel 1% |
|---|---|---|---|
| 10 | 8 | 0,632 | 0,765 |
| 15 | 13 | 0,514 | 0,641 |
| 20 | 18 | 0,444 | 0,561 |
| 25 | 23 | 0,396 | 0,505 |
| 30 | 28 | 0,361 | 0,463 |
| 35 | 33 | 0,334 | 0,430 |
| 40 | 38 | 0,312 | 0,403 |
| 45 | 43 | 0,294 | 0,380 |
| 50 | 48 | 0,279 | 0,361 |
| 55 | 53 | 0,266 | 0,345 |
| 60 | 58 | 0,254 | 0,330 |
| 65 | 63 | 0,244 | 0,317 |
| 70 | 68 | 0,235 | 0,306 |
| 75 | 73 | 0,227 | 0,296 |
| 80 | 78 | 0,220 | 0,286 |
| 85 | 83 | 0,213 | 0,278 |
| 90 | 88 | 0,207 | 0,270 |
| 95 | 93 | 0,202 | 0,263 |
| 100 | 98 | 0,197 | 0,256 |
| 110 | 108 | 0,187 | 0,245 |
| 120 | 118 | 0,179 | 0,234 |
| 130 | 128 | 0,172 | 0,225 |
| 140 | 138 | 0,166 | 0,217 |
| 150 | 148 | 0,160 | 0,210 |
| 160 | 158 | 0,155 | 0,203 |
| 170 | 168 | 0,151 | 0,197 |
| 180 | 178 | 0,146 | 0,192 |
| 190 | 188 | 0,142 | 0,186 |
| 200 | 198 | 0,139 | 0,182 |
| 250 | 248 | 0,124 | 0,163 |
| 300 | 298 | 0,113 | 0,149 |
| 400 | 398 | 0,098 | 0,129 |
| 500 | 498 | 0,088 | 0,115 |
Untuk n di antara dua baris, misalnya 37 responden, jangan menebak di tengah. Hitung langsung dengan rumus Excel di atas (df 35, r tabel 5% sekitar 0,325). Tabel ini bisa Anda simpan sebagai pengganti berkas r tabel pdf, tetapi nilai yang Anda hitung sendiri selalu lebih tepat untuk n yang tidak bulat.
Contoh: 30 responden dan 100 responden
Uji coba dengan 30 responden
Banyak kampus meminta uji coba instrumen pada 30 responden sebelum penelitian sebenarnya. Dengan n = 30, df = 28, taraf 5% dua arah, r tabel = 0,361. Misalkan (contoh) output SPSS menunjukkan korelasi butir X1.1 dengan skor total sebesar 0,612 dan butir X1.4 sebesar 0,287. Butir X1.1 valid karena 0,612 lebih besar dari 0,361. Butir X1.4 tidak valid karena 0,287 lebih kecil dari 0,361.
Penelitian dengan 100 responden
Kalau uji validitas dilakukan pada data penelitian sebenarnya dengan 100 responden, df = 98 dan r tabel 5% = 0,197. Ambang ini jauh lebih rendah daripada 0,361, sehingga butir dengan korelasi 0,25 pun sudah valid. Itulah sebabnya jumlah responden harus disebut jelas saat menuliskan hasil uji validitas, karena ambang validnya berbeda.
Cara menuliskan di skripsi
Contoh kalimat: "Uji validitas dilakukan pada 30 responden dengan korelasi product moment pada taraf signifikansi 5% (df = 28; r tabel = 0,361). Butir dinyatakan valid apabila r hitung lebih besar dari r tabel. Hasil pengujian menunjukkan 9 dari 10 butir variabel X valid, sedangkan butir X1.4 (r hitung = 0,287) dinyatakan tidak valid dan dikeluarkan dari instrumen." Angka di atas hanya contoh. Sesuaikan dengan output Anda.
Cara membandingkan dengan output SPSS
- Buka Analyze, Correlate, Bivariate, masukkan semua butir satu variabel beserta skor totalnya, centang Pearson dan Two-tailed.
- Pada tabel Correlations, lihat baris atau kolom skor total. Angka Pearson Correlation di situ adalah r hitung tiap butir.
- Bandingkan dengan r tabel sesuai n Anda. Atau lihat Sig. (2-tailed): nilai di bawah 0,05 berarti signifikan pada taraf 5%, yang setara dengan r hitung melampaui r tabel dua arah 5%.
Kedua cara memberi keputusan yang sama selama taraf dan arahnya sama. Memakai Sig. lebih praktis, tetapi menyebut r tabel di skripsi memudahkan penguji memeriksa. Langkah lengkap pengujian ada di artikel uji validitas dan reliabilitas kuesioner di SPSS.
Kesalahan yang sering terjadi
| Kesalahan | Akibat | Perbaikan |
|---|---|---|
| Membaca baris n padahal tabel memakai df | r tabel terlalu kecil, butir lemah ikut lolos | Hitung df = n - 2 dulu, cocokkan dengan judul kolom tabel |
| Memakai tabel satu arah untuk uji dua arah | Ambang lebih rendah dari seharusnya | Pakai kolom dua arah, sesuai pengaturan Two-tailed di SPSS |
| Taraf di Bab 3 ditulis 5% tetapi tabel yang dipakai 1% (atau sebaliknya) | Hasil tidak konsisten dan dipertanyakan penguji | Samakan taraf di metode, tabel, dan kalimat hasil |
| Menguji semua variabel dalam satu analisis korelasi | Skor total yang dipakai salah | Uji per variabel dengan skor total variabel itu sendiri |
| Jumlah responden tidak disebut | Pembaca tidak bisa memeriksa r tabel | Tulis n, df, taraf, dan nilai r tabel di kalimat hasil |
Checklist sebelum menulis hasil uji validitas
- Jumlah responden (n) dan df = n - 2 sudah dicatat.
- Taraf signifikansi sama dengan yang ditulis di Bab 3.
- r tabel diambil dari kolom dua arah, atau dihitung dengan rumus Excel.
- Setiap butir dibandingkan dengan skor total variabelnya sendiri.
- Butir yang tidak valid dicatat beserta nilainya dan alasan penanganannya.
Kalau sudah mengikuti semua langkah tetapi masih ada butir yang gugur, biasanya penyebabnya ada pada kalimat butir atau pada butir negatif yang belum dibalik skornya, bukan pada r tabel. Bila Anda ingin memeriksanya bersama, Skriptas menyediakan bimbingan olah data SPSS via Zoom mulai Rp25.000 per sesi. Anda yang menjalankan SPSS, saya memandu langkah dan cara membaca hasilnya. Untuk tahap berikutnya, baca juga cara mencari t tabel dan F tabel serta cara menyusun instrumen penelitian. Konsultasi awal gratis lewat WhatsApp.
Video tutorial terkait
Tonton langkahnya langsung di layar. Video dimuat dari YouTube hanya saat Anda menekan tombol putar.
Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner di Excel: CORREL, r Tabel, dan Cronbach's Alpha
Tutorial uji validitas dan reliabilitas kuesioner skala Likert di Microsoft Excel: r hitung dengan CORREL antara skor butir dan skor total, r tabel untuk 30 responden, keterangan otomatis…
Cara Mencari r Tabel dan t Tabel di SPSS Tanpa Buku (IDF.T) untuk Uji Validitas dan Regresi
Tutorial menghitung r tabel dan t tabel sendiri di SPSS untuk berapa pun jumlah responden: rumus derajat kebebasan (N-2 untuk r tabel, N-k-1 untuk t tabel regresi), Transform › Compute…
Pertanyaan yang sering diajukan
r tabel untuk 30 responden berapa?
Pada taraf 5% dua arah dengan df = 28, r tabel = 0,361. Pada taraf 1% nilainya 0,463.
r tabel untuk 100 responden berapa?
df = 98. r tabel 5% dua arah = 0,197 dan r tabel 1% = 0,256.
r tabel dibaca dengan n atau df?
Dengan df = n - 2. Sebagian tabel sudah mengonversinya ke kolom n, jadi periksa judul kolom sebelum membaca.
Kalau r hitung negatif tetapi besar, apakah butir valid?
Korelasi negatif kuat menandakan butir itu berlawanan arah dengan skor total, biasanya butir negatif yang belum dibalik skornya. Balik skornya lebih dulu, lalu uji ulang.
Bolehkah memakai nilai Sig. saja tanpa r tabel?
Boleh, keputusannya sama selama taraf dan arahnya sama. Namun menyebut r tabel memudahkan penguji memeriksa dan lazim diminta pedoman kampus.