Pernah mengisi kuesioner dengan pilihan jawaban seperti sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju, dan sangat tidak setuju? Jika pernah, kemungkinan besar kamu sedang berhadapan dengan Skala Likert. Skala ini banyak digunakan untuk mengukur pendapat, persepsi, sikap, atau tingkat persetujuan seseorang terhadap suatu pernyataan.
Dalam penelitian, jawaban responden tidak cukup hanya dikumpulkan. Data tersebut perlu diolah agar peneliti dapat melihat pola dan menarik informasi yang relevan. Salah satu aplikasi yang sering digunakan untuk membantu proses tersebut adalah SPSS.
Bagi mahasiswa yang sedang belajar mengolah data penelitian, memahami hubungan antara kuesioner, Skala Likert, dan SPSS menjadi langkah penting. Di Universitas Ma’soem, mahasiswa dapat mempelajari bidang yang berkaitan dengan pengolahan data melalui program studi S1 Bisnis Digital dan S1 Sistem Informasi, serta D3 Komputerisasi Akuntansi yang juga berkaitan dengan pengelolaan data dan penggunaan teknologi dalam kebutuhan akademik maupun bisnis.
Kenapa Skala Likert Banyak Digunakan?
Skala Likert dianggap praktis karena responden tidak perlu memberikan jawaban panjang. Mereka cukup memilih tingkat persetujuan yang paling sesuai dengan pendapatnya.
Contohnya, peneliti ingin mengetahui persepsi mahasiswa terhadap penggunaan aplikasi pembelajaran. Salah satu pernyataannya adalah:
“Aplikasi pembelajaran membantu saya memahami materi dengan lebih mudah.”
Responden dapat memilih:
- 1 = Sangat Tidak Setuju
- 2 = Tidak Setuju
- 3 = Netral
- 4 = Setuju
- 5 = Sangat Setuju
Dari pilihan tersebut, peneliti memperoleh data yang dapat diolah lebih lanjut. Namun, di sinilah masalah yang sering muncul: bagaimana memasukkan jawaban tersebut ke SPSS agar bisa dianalisis?
Sebelum Masuk SPSS, Data Perlu Disiapkan
Kesalahan pada tahap awal dapat membuat proses analisis menjadi berantakan. Karena itu, data kuesioner sebaiknya dirapikan terlebih dahulu.
Misalnya, setiap pernyataan diberi kode seperti P1, P2, P3, dan seterusnya. Kemudian jawaban responden diubah menjadi angka sesuai skala yang telah ditentukan.
Contohnya:
| Jawaban | Kode |
|---|---|
| Sangat Tidak Setuju | 1 |
| Tidak Setuju | 2 |
| Netral | 3 |
| Setuju | 4 |
| Sangat Setuju | 5 |
Dengan format tersebut, SPSS akan lebih mudah membaca data karena setiap jawaban sudah memiliki nilai numerik.
Memasukkan Skala Likert ke SPSS
Setelah data siap, buka SPSS dan perhatikan dua bagian yang sering membuat mahasiswa pemula bingung, yaitu Variable View dan Data View.
Pada Variable View, peneliti dapat mengatur variabel yang digunakan. Misalnya:
- Name: P1
- Label: Saya merasa aplikasi mudah digunakan
- Values: 1 sampai 5
Setelah variabel selesai dibuat, pindah ke Data View. Bagian ini digunakan untuk memasukkan jawaban masing-masing responden. Contohnya, jika responden pertama memilih “Setuju” pada P1, maka data yang dimasukkan adalah angka 4. Jadi, Data View berisi kumpulan angka yang mewakili jawaban responden.
Admin Kampus untuk Mendukung Proses Belajar
Kalau pengolahan data seperti ini masih terasa membingungkan, proses belajar akan lebih mudah ketika mahasiswa mendapatkan pembelajaran yang tidak hanya berisi teori, tetapi juga praktik langsung. Informasi terkait pembelajaran di Ma’soem University dapat ditanyakan melalui Admin Univ Ma’soem: +62 851 8563 4253. Mahasiswa dapat mempelajari bagaimana data dikumpulkan, dimasukkan, dibaca, hingga digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam berbagai kebutuhan.
Bagaimana Cara Mengolah Data Likert di SPSS?
Setelah semua jawaban masuk, langkah berikutnya adalah menentukan jenis analisis yang sesuai dengan tujuan penelitian. Jangan langsung menjalankan semua menu SPSS hanya karena tersedia. Tujuan penelitian harus menjadi penentu analisis.
Untuk pengolahan dasar, mahasiswa dapat mulai dengan melihat distribusi jawaban melalui statistik deskriptif. Misalnya, peneliti ingin mengetahui berapa banyak responden yang memilih “Setuju” atau “Sangat Setuju”.
Beberapa analisis yang umum ditemui antara lain:
- Frekuensi untuk melihat jumlah jawaban pada setiap kategori.
- Descriptive Statistics untuk melihat gambaran data.
- Uji validitas untuk memeriksa keterkaitan butir pertanyaan dengan konstruk yang diukur.
- Uji reliabilitas untuk melihat konsistensi instrumen penelitian.
Jadi, mengolah Skala Likert bukan sekadar memasukkan angka ke SPSS. Peneliti juga perlu memahami apa yang ingin diketahui dari data tersebut.
Masalah yang Sering Terjadi Saat Mengolah Skala Likert
Kesalahan kecil dapat memengaruhi hasil analisis. Salah satunya adalah memasukkan kode jawaban secara tidak konsisten. Misalnya, pada satu pertanyaan “Sangat Setuju” diberi kode 5, tetapi pada pertanyaan lain justru diberi kode 1 tanpa alasan metodologis yang jelas.
Masalah lain adalah mahasiswa langsung menghitung rata-rata tanpa memahami karakter data dan tujuan analisisnya. Padahal, pemilihan teknik analisis perlu disesuaikan dengan desain penelitian dan metode yang digunakan.
Karena itu, biasakan melakukan pengecekan sebelum analisis:
- Pastikan semua variabel sudah memiliki nama dan label yang jelas.
- Periksa apakah kode jawaban sudah konsisten.
- Cek kemungkinan adanya data kosong atau salah input.
- Sesuaikan analisis dengan tujuan penelitian.
Dari Kuesioner hingga Hasil Analisis
Alur pengolahan Skala Likert sebenarnya dapat dibuat sederhana: susun pertanyaan → kumpulkan jawaban → ubah jawaban menjadi kode → masukkan ke SPSS → lakukan analisis → interpretasikan hasilnya.
Semakin sering berlatih, mahasiswa akan semakin terbiasa membaca data dan menentukan langkah pengolahannya. Keterampilan ini juga dapat digunakan dalam penelitian akademik maupun kebutuhan bisnis, misalnya untuk mengukur kepuasan pelanggan, mengevaluasi layanan, atau mengetahui persepsi pengguna terhadap suatu produk.
Bagi mahasiswa yang ingin lebih memahami pengolahan data, sistem informasi, dan pemanfaatannya dalam dunia bisnis, pembelajaran di lingkungan kampus dapat menjadi salah satu cara untuk membangun kemampuan tersebut. Ma’soem University dapat menjadi tempat untuk memperdalam keterampilan melalui pembelajaran yang berkaitan dengan Bisnis Digital, Sistem Informasi, maupun Komputerisasi Akuntansi.
