Berikut adalah presentasi lengkap yang sudah
digabung dari bagian validitas konstruk (EFA)
dan reliabilitas internal (Cronbach’s Alpha), disusun secara
mengalir dan terstruktur dengan penjelasan tujuan di
setiap langkah.
🎤 Script Presentasi Pendek — Analisis Validitas &
Reliabilitas Instrumen Survei
Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.
Pada kesempatan ini saya akan memaparkan hasil analisis
validitas konstruk dan reliabilitas
internal dari instrumen survei yang telah disusun.
🧪 1. Uji Validitas Konstruk (Exploratory Factor Analysis -
EFA)
Langkah ini dilakukan untuk mengetahui apakah item-item pertanyaan
dalam instrumen mampu membentuk konstruk atau faktor
yang konsisten secara statistik.
🔹 a. Uji Kelayakan EFA
Tujuan: Menentukan apakah data layak untuk
dianalisis lebih lanjut menggunakan analisis faktor.
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.507
- Interpretasi: Kategori “kurang memadai”, karena KMO
< 0.60.
- Artinya, kecukupan sampel dan korelasi antar item kurang baik untuk
analisis faktor.
- Bartlett’s Test of Sphericity
- Hasil: Chi-square = 9.009, df = 10, p-value = 0.531
- Karena p > 0.05, tidak ada bukti cukup bahwa
korelasi antar item signifikan.
Kesimpulan:
> Data tidak layak untuk dilakukan analisis faktor.
Struktur konstruk belum terbentuk secara statistik, sehingga perlu
revisi item atau penambahan jumlah responden.
📏 2. Uji Reliabilitas Internal (Cronbach’s
Alpha)
Meskipun EFA menyatakan data tidak layak, kami tetap menghitung
Cronbach’s Alpha untuk menilai konsistensi
internal antar item sebagai evaluasi awal kualitas
instrumen.
🔢 a. Jumlah Item (N = 3)
Item yang diuji: - Kemudahan_Akses - Kecepatan_Sistem -
Kejelasan_Info
Tujuan:
Menentukan nilai N dalam rumus Alpha.
📊 b. Varians Tiap Item
- Kemudahan_Akses: 2.18
- Kecepatan_Sistem: 2.16
- Kejelasan_Info: 1.76
→ Jumlah varians = 6.10
Tujuan:
Mengukur sebaran nilai untuk setiap butir item.
➕ c. Varians Total Skor Responden
- Varians skor total = 6.20
Tujuan:
Digunakan sebagai pembagi dalam rumus Cronbach’s Alpha.
🧮 d. Perhitungan Cronbach’s Alpha
\[
\alpha = \frac{3}{2} \left( 1 - \frac{6.10}{6.20} \right) = 1.5 \times
0.016 = 0.025
\]
📉 e. Interpretasi
Nilai Cronbach’s Alpha = 0.025, menunjukkan
reliabilitas sangat rendah.
Item-item belum cukup konsisten dalam mengukur konstruk yang sama.
🧩 Kesimpulan Umum
- Instrumen belum valid secara konstruk (berdasarkan EFA).
- Reliabilitas internal sangat rendah (Alpha = 0.025).
- Instrumen perlu direvisi, baik dari segi:
- Jumlah dan kualitas item,
- Kejelasan redaksi pertanyaan,
- Maupun jumlah responden.
✅ Tujuan Tetap Melakukan Analisis
Meskipun hasilnya belum ideal, proses ini tetap penting untuk: -
Mengevaluasi kualitas awal instrumen. - Memberikan
dasar kuat dalam pengembangan dan perbaikan alat ukur
selanjutnya.
Terima kasih atas perhatiannya. Wassalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh.
Kalau kamu mau versi PowerPoint atau mau dijadikan narasi
catatan presentasi, tinggal bilang aja—bisa langsung aku bantu buat
juga!
Berikut ini adalah versi narasi catatan presentasi
yang bisa kamu baca atau gunakan sebagai catatan pengantar di setiap
slide saat presentasi:
🎙️ Catatan Narasi Presentasi — Validitas & Reliabilitas
Instrumen
Slide 1: Pembuka
Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.
Pada presentasi kali ini, saya akan menyampaikan hasil analisis
validitas konstruk menggunakan Exploratory Factor
Analysis atau EFA, serta uji reliabilitas internal
menggunakan Cronbach’s Alpha terhadap instrumen survei
kepuasan layanan akademik.
Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengevaluasi apakah item-item
pertanyaan yang disusun sudah cukup baik dan konsisten dalam mengukur
konstruk yang diinginkan.
Slide 2: Uji Validitas Konstruk (EFA)
Analisis dimulai dengan uji kelayakan apakah data kita cukup memadai
untuk dilakukan Exploratory Factor Analysis.
Pertama, kita lihat nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)
sebesar 0.507. Nilai ini berada di bawah 0.60, yang
berarti kategori “kurang memadai”. Artinya, korelasi antar item belum
cukup baik untuk membentuk suatu konstruk.
Kedua, hasil Bartlett’s Test of Sphericity
menunjukkan nilai p = 0.531, yang lebih besar dari
0.05. Ini berarti kita tidak memiliki cukup bukti bahwa korelasi antar
item signifikan.
Slide 3: Kesimpulan EFA
Berdasarkan dua indikator tersebut, yaitu KMO dan Bartlett’s Test,
dapat disimpulkan bahwa data tidak layak untuk dilakukan
analisis faktor lebih lanjut.
Artinya, instrumen perlu ditinjau ulang, baik dari sisi jumlah item,
kualitas redaksi pertanyaan, maupun mungkin dari sisi jumlah responden
yang mengisi survei.
Slide 4: Uji Reliabilitas (Cronbach’s Alpha)
Meskipun data tidak layak untuk EFA, kita tetap menghitung
Cronbach’s Alpha untuk melihat sejauh mana item-item
dalam instrumen ini konsisten satu sama lain.
Langkah pertama adalah menghitung varians masing-masing item, yaitu
Kemudahan Akses, Kecepatan Sistem, dan Kejelasan Informasi. Total
varians dari ketiga item adalah 6.10.
Lalu, kita hitung varians total dari skor setiap
responden, yaitu 6.20.
Slide 5: Perhitungan Cronbach’s Alpha
Selanjutnya, kita masukkan nilai-nilai ini ke dalam rumus Cronbach’s
Alpha. Dengan jumlah item sebanyak 3, hasil alpha yang diperoleh adalah
0.025.
Nilai ini sangat rendah, yang menunjukkan bahwa reliabilitas
internal instrumen ini belum memadai. Item-item yang diuji
belum cukup konsisten untuk mengukur konstruk yang sama.
Slide 6: Kesimpulan Umum
Secara keseluruhan, baik dari sisi validitas maupun reliabilitas,
hasil pengujian menunjukkan bahwa instrumen masih memerlukan
perbaikan.
Namun demikian, analisis ini tetap penting untuk dilakukan karena
memberikan gambaran awal tentang kualitas instrumen,
dan menjadi dasar bagi langkah-langkah revisi ke depan.
Slide 7: Penutup
Demikian yang dapat saya sampaikan mengenai hasil analisis validitas
dan reliabilitas instrumen.
Terima kasih atas perhatian Bapak/Ibu. Wassalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh.
Kalau kamu butuh versi PowerPoint lengkap dengan isi
slide + narasi ini di bagian notes presenter, aku bisa bantu
juga. Mau lanjut ke situ?
---
title: "SAMPLING & SURVEY TECHNIQUES"  
subtitle: " 1 SMT 2"  
author: "Dadan Ramdan Hidayat (52240028)"  
date:  "Sabtu, 19/04/2025" 
output:  
  rmdformats::readthedown:  
    self_contained: true  
    thumbnails: true  
    lightbox: true  
    gallery: true  
    lib_dir: libs  
    df_print: "paged"  
    code_folding: "show"  
    code_download: true  
    css: "style.css"  
---

Berikut adalah **presentasi lengkap** yang sudah **digabung** dari bagian *validitas konstruk (EFA)* dan *reliabilitas internal (Cronbach's Alpha)*, disusun secara **mengalir dan terstruktur** dengan penjelasan tujuan di setiap langkah.

---

## 🎤 **Script Presentasi Pendek — Analisis Validitas & Reliabilitas Instrumen Survei**

**Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.**

Pada kesempatan ini saya akan memaparkan hasil analisis **validitas konstruk** dan **reliabilitas internal** dari instrumen survei yang telah disusun.

---

### 🧪 **1. Uji Validitas Konstruk (Exploratory Factor Analysis - EFA)**

Langkah ini dilakukan untuk mengetahui apakah item-item pertanyaan dalam instrumen **mampu membentuk konstruk** atau faktor yang konsisten secara statistik.

---

#### 🔹 **a. Uji Kelayakan EFA**

**Tujuan:** Menentukan apakah data layak untuk dianalisis lebih lanjut menggunakan analisis faktor.

- **Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.507**
  - Interpretasi: **Kategori "kurang memadai"**, karena KMO < 0.60.
  - Artinya, kecukupan sampel dan korelasi antar item kurang baik untuk analisis faktor.

- **Bartlett’s Test of Sphericity**
  - Hasil: Chi-square = 9.009, df = 10, p-value = 0.531
  - Karena **p > 0.05**, tidak ada bukti cukup bahwa korelasi antar item signifikan.

**Kesimpulan:**  
> Data **tidak layak untuk dilakukan analisis faktor**. Struktur konstruk belum terbentuk secara statistik, sehingga perlu **revisi item atau penambahan jumlah responden.**

---

### 📏 **2. Uji Reliabilitas Internal (Cronbach’s Alpha)**

Meskipun EFA menyatakan data tidak layak, kami tetap menghitung **Cronbach’s Alpha** untuk menilai **konsistensi internal antar item** sebagai evaluasi awal kualitas instrumen.

---

#### 🔢 **a. Jumlah Item (N = 3)**

Item yang diuji:
- Kemudahan_Akses
- Kecepatan_Sistem
- Kejelasan_Info

**Tujuan:**  
Menentukan nilai *N* dalam rumus Alpha.

---

#### 📊 **b. Varians Tiap Item**
- Kemudahan_Akses: 2.18  
- Kecepatan_Sistem: 2.16  
- Kejelasan_Info: 1.76  
→ **Jumlah varians = 6.10**

**Tujuan:**  
Mengukur sebaran nilai untuk setiap butir item.

---

#### ➕ **c. Varians Total Skor Responden**
- Varians skor total = **6.20**

**Tujuan:**  
Digunakan sebagai pembagi dalam rumus Cronbach’s Alpha.

---

#### 🧮 **d. Perhitungan Cronbach’s Alpha**

$$
\alpha = \frac{3}{2} \left( 1 - \frac{6.10}{6.20} \right) = 1.5 \times 0.016 = 0.025
$$

---

#### 📉 **e. Interpretasi**

> Nilai Cronbach’s Alpha = **0.025**, menunjukkan **reliabilitas sangat rendah**.  
Item-item belum cukup konsisten dalam mengukur konstruk yang sama.

---

### 🧩 **Kesimpulan Umum**

- Instrumen belum valid secara konstruk (berdasarkan EFA).
- Reliabilitas internal sangat rendah (Alpha = 0.025).
- **Instrumen perlu direvisi**, baik dari segi:
  - Jumlah dan kualitas item,
  - Kejelasan redaksi pertanyaan,
  - Maupun jumlah responden.

---

### ✅ **Tujuan Tetap Melakukan Analisis**

Meskipun hasilnya belum ideal, proses ini tetap penting untuk:
- **Mengevaluasi kualitas awal instrumen.**
- Memberikan dasar kuat dalam **pengembangan dan perbaikan** alat ukur selanjutnya.

---

**Terima kasih atas perhatiannya. Wassalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.**

---

Kalau kamu mau versi *PowerPoint* atau mau dijadikan narasi catatan presentasi, tinggal bilang aja—bisa langsung aku bantu buat juga!

Berikut ini adalah versi **narasi catatan presentasi** yang bisa kamu baca atau gunakan sebagai catatan pengantar di setiap slide saat presentasi:

---

## 🎙️ **Catatan Narasi Presentasi — Validitas & Reliabilitas Instrumen**

---

### **Slide 1: Pembuka**

> Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.  
>  
> Pada presentasi kali ini, saya akan menyampaikan hasil analisis **validitas konstruk** menggunakan *Exploratory Factor Analysis* atau EFA, serta uji **reliabilitas internal** menggunakan **Cronbach’s Alpha** terhadap instrumen survei kepuasan layanan akademik.  
>  
> Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengevaluasi apakah item-item pertanyaan yang disusun sudah cukup baik dan konsisten dalam mengukur konstruk yang diinginkan.

---

### **Slide 2: Uji Validitas Konstruk (EFA)**

> Analisis dimulai dengan uji kelayakan apakah data kita cukup memadai untuk dilakukan *Exploratory Factor Analysis*.  
>  
> Pertama, kita lihat nilai **Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)** sebesar **0.507**. Nilai ini berada di bawah 0.60, yang berarti kategori "kurang memadai". Artinya, korelasi antar item belum cukup baik untuk membentuk suatu konstruk.  
>  
> Kedua, hasil **Bartlett’s Test of Sphericity** menunjukkan nilai **p = 0.531**, yang lebih besar dari 0.05. Ini berarti kita tidak memiliki cukup bukti bahwa korelasi antar item signifikan.

---

### **Slide 3: Kesimpulan EFA**

> Berdasarkan dua indikator tersebut, yaitu KMO dan Bartlett’s Test, dapat disimpulkan bahwa **data tidak layak untuk dilakukan analisis faktor lebih lanjut**.  
>  
> Artinya, instrumen perlu ditinjau ulang, baik dari sisi jumlah item, kualitas redaksi pertanyaan, maupun mungkin dari sisi jumlah responden yang mengisi survei.

---

### **Slide 4: Uji Reliabilitas (Cronbach's Alpha)**

> Meskipun data tidak layak untuk EFA, kita tetap menghitung **Cronbach’s Alpha** untuk melihat sejauh mana item-item dalam instrumen ini konsisten satu sama lain.  
>  
> Langkah pertama adalah menghitung varians masing-masing item, yaitu Kemudahan Akses, Kecepatan Sistem, dan Kejelasan Informasi. Total varians dari ketiga item adalah **6.10**.  
>  
> Lalu, kita hitung **varians total** dari skor setiap responden, yaitu **6.20**.

---

### **Slide 5: Perhitungan Cronbach's Alpha**

> Selanjutnya, kita masukkan nilai-nilai ini ke dalam rumus Cronbach’s Alpha. Dengan jumlah item sebanyak 3, hasil alpha yang diperoleh adalah **0.025**.  
>  
> Nilai ini sangat rendah, yang menunjukkan bahwa **reliabilitas internal instrumen ini belum memadai**. Item-item yang diuji belum cukup konsisten untuk mengukur konstruk yang sama.

---

### **Slide 6: Kesimpulan Umum**

> Secara keseluruhan, baik dari sisi validitas maupun reliabilitas, hasil pengujian menunjukkan bahwa instrumen masih memerlukan **perbaikan**.  
>  
> Namun demikian, analisis ini tetap penting untuk dilakukan karena memberikan **gambaran awal tentang kualitas instrumen**, dan menjadi dasar bagi langkah-langkah revisi ke depan.  

---

### **Slide 7: Penutup**

> Demikian yang dapat saya sampaikan mengenai hasil analisis validitas dan reliabilitas instrumen.  
> Terima kasih atas perhatian Bapak/Ibu. Wassalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh.

---

Kalau kamu butuh versi **PowerPoint** lengkap dengan isi slide + narasi ini di bagian *notes presenter*, aku bisa bantu juga. Mau lanjut ke situ?