Alat Analisis Skripsi — skripsiku.id

1

Tujuan Penelitian

2

Skala & Variabel

3

Uji Asumsi

1

Langkah 1 — Tujuan Penelitian

Apa yang ingin kamu lakukan terhadap data penelitianmu?

2

Langkah 2 — Skala Data & Jumlah Variabel Y

Apa skala pengukuran data utama dalam penelitianmu?

Berapa jumlah variabel terikat (Y) utama dalam penelitianmu?

💡 Jika penelitianmu melibatkan mediasi atau moderasi, pilih 2+ variabel terikat / variabel antara.

1 Satu variabel Y
(Regresi biasa)

2+ Dua atau lebih Y
(Mediasi / Moderasi)

🔗 Mode Mediasi/Moderasi aktif. Hasil akan difokuskan pada metode yang mendukung analisis jalur, variabel mediasi, dan model struktural (SEM/PLS-SEM, Regresi Bertingkat, Hayes PROCESS).

3

Langkah 3 — Uji Asumsi Parametrik

Apakah data kamu lolos uji asumsi parametrik (normalitas & homogenitas)?

💡 Jika skala data kamu Ordinal atau kamu menggunakan SEM/Time Series, pilih "Tidak relevan".

⚠️ Asumsi tidak terpenuhi. Gunakan metode non-parametrik sebagai alternatif yang valid. Pertimbangkan juga transformasi data (log, sqrt) sebelum menyerah pada parametrik.

✅ Asumsi terpenuhi. Kamu dapat menggunakan metode parametrik yang lebih powerful.

Rekomendasi Alat Analisis

⬆

Pilih ketiga filter untuk melihat rekomendasi.

ParametrikButuh normalitas & homogenitas

Non-parametrikBebas asumsi distribusi

SEM/PLSModel struktural laten

Time SeriesData deret waktu

Mediasi/ModerasiModel jalur & variabel antara

Mengapa Uji Asumsi Penting? Uji asumsi memastikan metode statistik yang kamu pilih valid untuk datamu. Melanggar asumsi tanpa penanganan menghasilkan kesimpulan yang tidak dapat diandalkan.

🔍 Uji Normalitas

Shapiro-Wilk (n < 50) · Kolmogorov-Smirnov (n ≥ 50) · Q-Q Plot

Prasyarat Parametrik

Interpretasi

p > 0.05 → Data normal. p ≤ 0.05 → Tidak normal (gunakan non-parametrik atau transformasi data).

Di SPSS

Analyze → Descriptive Statistics → Explore → Plots → Normality Plots with Tests

Catatan Penting

Jika tidak normal: coba transformasi log/sqrt/1/x, uji ulang. Jika tetap tidak normal dengan n ≥ 30, Central Limit Theorem berlaku (gunakan parametrik). Skala Likert (ordinal) → otomatis non-parametrik atau PLS-SEM.

⚖ Uji Homogenitas (Levene)

Prasyarat t-test & ANOVA

Prasyarat Komparatif

Interpretasi

p > 0.05 → Varians homogen. p ≤ 0.05 → Tidak homogen (gunakan Welch's t-test atau Games-Howell).

Di SPSS

Analyze → Compare Means → Independent Samples T-Test → lihat Levene's Test kolom "Sig."

📏 Uji Multikolinearitas (VIF)

Prasyarat Regresi Berganda

Prasyarat Regresi

Interpretasi

VIF < 10 dan Tolerance > 0.1 → Tidak ada multikolinearitas. VIF ≥ 10 → Ada masalah.

Di SPSS

Analyze → Regression → Linear → Statistics → Collinearity diagnostics

📈 Uji Heteroskedastisitas

Uji Glejser · Scatterplot Residual

Prasyarat Regresi

Interpretasi

Plot residual tidak berpola acak = heteroskedastik. Uji Glejser: p > 0.05 → homoskedastik (OK).

Solusi

Transformasi variabel, robust standard errors (WLS), atau gunakan PLS-SEM yang bebas asumsi.

✅ Uji Validitas Instrumen

Validitas Isi (Content Validity)

Dinilai oleh pakar/ahli. Tidak ada uji statistik spesifik; gunakan expert judgment dan Content Validity Ratio (CVR).

Validitas Konstruk — CFA

Confirmatory Factor Analysis. Loading factor > 0.5 (idealnya > 0.7). AVE > 0.5 untuk convergent validity.

Validitas Konstruk — PLS

Outer loading > 0.7. AVE > 0.5. Discriminant validity: HTMT ratio < 0.9 (metode Henseler).

Validitas Empiris (Pearson)

Korelasi item-total ≥ 0.3. Digunakan untuk uji coba kuesioner Likert. Bandingkan r-hitung > r-tabel.

🔁 Uji Reliabilitas Instrumen

Cronbach Alpha

α ≥ 0.70 = reliabel. α ≥ 0.80 = sangat reliabel. Standar minimal skripsi S1: 0.60.

Composite Reliability (CR)

CR > 0.70 (PLS-SEM). CR > 0.80 sangat direkomendasikan. Lebih tepat dari Cronbach Alpha untuk model PLS.

Di SPSS

Analyze → Scale → Reliability Analysis → pilih variabel → Model: Alpha → OK. Output: Reliability Statistics → lihat Cronbach's Alpha.

Kriteria	Padanan Kuantitatif	Strategi Pencapaian
Kredibilitas (Credibility)	Validitas internal	Triangulasi (sumber, metode, peneliti), member checking, prolonged engagement, peer debriefing
Transferabilitas (Transferability)	Validitas eksternal / generalisasi	Thick description — deskripsi konteks yang sangat rinci agar pembaca dapat menilai keterlibatan
Dependabilitas (Dependability)	Reliabilitas	Audit trail — dokumentasi lengkap proses penelitian, keputusan metodologis, dan perubahan desain
Konfirmabilitas (Confirmability)	Objektivitas	Reflexivity journal, audit konfirmasi oleh pihak ketiga untuk memastikan temuan dari data, bukan bias peneliti

Aspek	Kuantitatif	Kualitatif
Ontologi	Realitas objektif, dapat diukur	Realitas dikonstruksi, subjektif
Epistemologi	Peneliti terpisah dari objek	Peneliti adalah bagian dari penelitian
Tujuan	Uji hipotesis, generalisasi	Eksplorasi makna, bangun teori
Logika	Deduktif (teori → data)	Induktif (data → teori)
Pertanyaan	"Berapa?" "Seberapa besar?" "Apakah ada pengaruh?"	"Apa?" "Bagaimana?" "Mengapa?" "Apa maknanya?"
Sampel	Besar, acak, representatif	Kecil, purposive, hingga saturasi
Data	Angka, skor, frekuensi	Kata, teks, gambar, video, observasi
Analisis	Statistik (SPSS, R, Python)	Coding, theming, interpretasi (NVivo, Atlas.ti)
Output	p-value, koefisien, tabel statistik	Tema, narasi, konsep, teori baru
Keabsahan	Validitas & Reliabilitas	Kredibilitas, Transferabilitas, Dependabilitas, Konfirmabilitas
Generalisasi	Statistikal (ke populasi)	Analitik / teoritis (ke konsep, bukan populasi)
Posisi peneliti	Netral, objektif	Refleksif, terlibat