Tujuan, Metode, dan Relevansinya dalam Analisis Statistik Dalam penelitian kuantitatif, sebelum melangkah ke tahap analisis inferensial, peneliti wajib memastikan bahwa data yang dikumpulkan memenuhi sejumlah asumsi dasar. Salah satu asumsi yang paling sering dibahas adalah asumsi normalitas . Meskipun sering dianggap sekadar tahap awal, uji normalitas memiliki peran penting dalam menentukan validitas hasil analisis statistik yang akan dilakukan. Tujuan Uji Normalitas Sebelum memasuki tahap analisis inferensial, peneliti perlu memastikan bahwa data yang diperoleh telah memenuhi syarat-syarat tertentu agar hasil analisisnya valid dan dapat dipercaya. Salah satu syarat penting tersebut adalah uji normalitas . Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah data dalam penelitian terdistribusi secara normal atau tidak—karena banyak teknik statistik parametrik, seperti regresi linier, ANOVA, dan uji t, mensyaratkan distribusi data yang mendekati normal. Distribusi normal menjadi syarat penti...
Tips Uji Validitas dan Reliabilitas dengan SPSS dan JASP
Langkah Mudah Uji Validitas dan Reliabilitas dengan SPSS dan JASP untuk Penelitian Kesehatan
Pendahuluan
Dalam penelitian kuantitatif, uji validitas dan reliabilitas merupakan dua langkah penting sebelum data dianalisis lebih lanjut. Keduanya memastikan bahwa instrumen atau kuesioner yang digunakan benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur (valid) dan memberikan hasil yang konsisten (reliabel).
Artikel ini akan membahas langkah-langkah praktis uji validitas dan reliabilitas menggunakan SPSS dan JASP, disertai contoh nilai uji yang umum ditemukan dalam penelitian mahasiswa kesehatan dan fisioterapi.
1. Persiapan Data: Input dari Excel ke SPSS
Langkah pertama adalah memindahkan data dari Excel ke SPSS.
Caranya cukup mudah:
Pastikan data responden sudah tersusun rapi di Excel (baris = responden, kolom = item pertanyaan).
Buka SPSS → File → Open → Data → pilih file Excel.
Setelah data masuk, klik tab Variable View untuk memastikan format dan label sudah sesuai.
Tips: ubah Width dan Decimals menjadi 5 agar tampilan data lebih rapi. Atur Align menjadi Center untuk kemudahan membaca.
2. Menentukan Variabel dan Label
Dalam contoh ini, penelitian menggunakan tiga variabel utama:
X (Variabel Bebas): Pengetahuan tentang makanan sehat
M (Variabel Mediasi): Dukungan sosial
Y (Variabel Terikat): Pola makan
Beri label yang jelas di kolom Label agar hasil output lebih mudah diinterpretasikan saat uji validitas dan reliabilitas dilakukan.
3. Uji Validitas dengan Korelasi Pearson di SPSS
Uji validitas digunakan untuk melihat sejauh mana butir pertanyaan dalam kuesioner mampu mengukur konstruk yang diinginkan.
Langkahnya:
Klik Analyze → Correlate → Bivariate.
Masukkan semua item pertanyaan yang ingin diuji.
Centang Pearson dan Two-tailed, lalu klik OK.
Hasil yang muncul akan menunjukkan nilai korelasi Pearson (r) untuk setiap item.
Misalnya, hasilnya menunjukkan rentang nilai antara r = 0,523 hingga 0,744 dengan jumlah responden n = 30.
Jika dibandingkan dengan r tabel (0,361) untuk n = 30 pada taraf signifikansi 5%, maka seluruh item tersebut valid, karena nilai korelasi tiap item lebih besar dari r tabel.
Interpretasi singkat:
Semakin besar nilai korelasi Pearson, semakin kuat hubungan antar-item terhadap total skor konstruk.
4. Uji Reliabilitas dengan Cronbach’s Alpha
Setelah semua item valid, langkah selanjutnya adalah memastikan kuesioner reliabel.
Reliabilitas menunjukkan seberapa konsisten jawaban responden terhadap butir-butir pertanyaan.
Langkahnya di SPSS:
Klik Analyze → Scale → Reliability Analysis.
Masukkan semua item pertanyaan yang valid.
Pilih model Alpha, lalu klik OK.
Hasilnya akan menampilkan nilai Cronbach’s Alpha = 0,830 dengan n = 10 item.
Nilai ini menunjukkan tingkat reliabilitas sangat baik, karena nilai α > 0,8 termasuk kategori tinggi.
5. Uji Ulang dengan JASP (Opsional)
Untuk peneliti yang menggunakan JASP, langkahnya bahkan lebih intuitif.
Buka file Excel di JASP, pilih Reliability Analysis, masukkan variabel, lalu klik Compute.
JASP secara otomatis menampilkan hasil r Pearson dan Cronbach Alpha dalam satu tampilan yang rapi, lengkap dengan interpretasi statistiknya.
Kesimpulan
Melalui langkah-langkah di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa:
Instrumen penelitian dinyatakan valid jika nilai korelasi Pearson (r) > r tabel.
Instrumen dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha ≥ 0,7.
Dalam contoh ini, seluruh item memiliki nilai r antara 0,523–0,744 (valid) dan nilai Alpha 0,830 (reliabel).
Artinya, kuesioner yang digunakan layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis regresi, mediasi, atau analisis lanjutan lainnya.
Penutup
Melakukan uji validitas dan reliabilitas tidak harus sulit. Dengan panduan ini, mahasiswa dan peneliti dapat memastikan kualitas instrumen mereka secara cepat menggunakan SPSS atau JASP.
Langkah ini menjadi fondasi penting bagi penelitian yang kuat, terpercaya, dan siap dipublikasikan di jurnal nasional maupun internasional.
Referensi
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Ghozali, I. (2021). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach’s alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53–55.
Jika Anda merasa proses penyusunan tugas akhir berjalan lambat atau penuh kebingungan, mencari pendamping akademik adalah langkah bijak. Bukan untuk menggantikan peran Anda, melainkan mempercepat pemahaman dan meningkatkan kualitas penelitian.
Jangan ragu mengambil dukungan yang tepat. Tanggung jawab akademik tetap di tangan Anda, dan pendamping akademik siap mendorong Anda menuju kelulusan dengan cara yang benar.
SIAP MEMULAI AKHIR PERJALANAN AKADEMIK BERSAMA KAMI?
Komentar
Posting Komentar