Olah Data Likert dengan SPSS
Sebagai peneliti, kita seringkali dihadapkan dengan data yang dikumpulkan menggunakan skala Likert. Skala Likert adalah sekumpulan pernyataan yang dirancang untuk mengukur sikap, opini, atau persepsi seseorang mengenai suatu topik tertentu. Setiap pernyataan memiliki tingkat persetujuan yang berbeda, seperti “sangat setuju”, “setuju”, “netral”, “tidak setuju”, dan “sangat tidak setuju”.
Mengolah data Likert dengan benar sangat penting untuk memastikan bahwa hasil yang kita peroleh akurat dan dapat diandalkan. Dalam artikel ini, kita akan membahas langkah-langkah mengolah data Likert menggunakan perangkat lunak SPSS.
Mengecek Reliabilitas Data
Sebelum mengolah data, kita perlu mengecek reliabilitas atau konsistensi internal data. Reliabilitas dapat diukur menggunakan koefisien Cronbach alpha. Nilai alpha yang tinggi (di atas 0,7) menunjukkan bahwa item-item dalam skala saling berkorelasi dan mengukur konstruk yang sama.
Untuk mengecek reliabilitas data Likert di SPSS, ikuti langkah-langkah berikut:
- Klik “Analyze” > “Scale” > “Reliability Analysis”.
- Pilih variabel Likert yang ingin diuji.
- Klik “OK”.
SPSS akan menghitung koefisien Cronbach alpha dan menampilkannya dalam laporan.
Transformasi Data
Data Likert biasanya bersifat ordinal, yang berarti bahwa data tersebut memiliki tingkat atau peringkat tertentu. Namun, dalam beberapa kasus, kita mungkin perlu mentransformasikan data menjadi skala interval atau rasio agar dapat melakukan analisis statistik yang lebih lanjut.
Ada beberapa metode transformasi data yang dapat digunakan, seperti:
- Transformasi Sum: Menjumlahkan semua skor item dan membaginya dengan jumlah item.
- Transformasi Mean: Mencari rata-rata semua skor item.
- Transformasi Likert: Mengubah skor Likert menjadi nilai numerik, seperti 1 untuk “sangat tidak setuju” dan 5 untuk “sangat setuju”.
Metode transformasi mana yang digunakan tergantung pada tujuan analisis dan asumsi yang mendasari data.
Analisis Statistik
Setelah data ditransformasikan, kita dapat melakukan berbagai jenis analisis statistik, seperti:
- Uji-t: Membandingkan rata-rata dua kelompok.
- Analisis Varians (ANOVA): Membandingkan rata-rata dari lebih dari dua kelompok.
- Regresi: Mencari hubungan antara skala Likert dengan variabel lain.
- Analisis Faktor: Mengidentifikasi faktor atau dimensi yang mendasari item-item dalam skala Likert.
Pemilihan metode analisis statistik yang tepat bergantung pada pertanyaan penelitian dan data yang dikumpulkan.
Tips dan Saran
- Gunakan jumlah item yang cukup dalam skala Likert untuk memastikan reliabilitas.
- Pilih tingkat persetujuan yang sesuai dengan topik penelitian.
- Transformasikan data jika diperlukan untuk melakukan analisis statistik yang lebih lanjut.
- Selalu periksa asumsi yang mendasari metode analisis statistik yang digunakan.
- Laporkan hasil analisis dengan jelas dan akurat.
Dengan mengikuti tips dan langkah-langkah di atas, kita dapat mengolah data Likert dengan benar dan efektif menggunakan SPSS. Ini akan membantu kita memperoleh hasil yang akurat dan dapat diandalkan yang dapat digunakan untuk mendukung kesimpulan penelitian kita.
FAQ
Q: Apa itu skala Likert?
A: Skala Likert adalah sekumpulan pernyataan yang digunakan untuk mengukur sikap, opini, atau persepsi seseorang mengenai suatu topik tertentu. Setiap pernyataan memiliki tingkat persetujuan yang berbeda.
Q: Bagaimana cara mengecek reliabilitas data Likert?
A: Reliabilitas data Likert dapat diukur menggunakan koefisien Cronbach alpha. Nilai alpha di atas 0,7 menunjukkan reliabilitas yang baik.
Q: Bagaimana cara mentransformasikan data Likert?
A: Data Likert dapat ditransformasikan menjadi skala interval atau rasio menggunakan beberapa metode, seperti transformasi sum, mean, atau Likert.
Q: Jenis analisis statistik apa yang dapat dilakukan dengan data Likert?
A: Beberapa jenis analisis statistik yang dapat dilakukan dengan data Likert antara lain uji-t, ANOVA, regresi, dan analisis faktor.
Q: Apa yang harus diperhatikan saat mengolah data Likert?
A: Saat mengolah data Likert, perlu diperhatikan jumlah item, tingkat persetujuan, transformasi data, asumsi statistik, dan pelaporan hasil yang jelas dan akurat.
Apakah Anda Tertarik dengan Topik Ini?
Jika Anda tertarik dengan topik pengolahan data Likert menggunakan SPSS, silakan tinggalkan komentar di bawah ini. Saya akan dengan senang hati menjawab pertanyaan Anda dan memberikan panduan tambahan jika diperlukan.
