Analisis Skala Likert dengan SPSS: Panduan Lengkap

Visualisasi: Analisis Data Skala Likert Menggunakan SPSS

Skala Likert merupakan salah satu metode pengukuran yang paling umum digunakan dalam penelitian survei, kuesioner, dan studi kepuasan pelanggan. Skala ini dirancang untuk mengukur sikap, opini, atau persepsi responden terhadap suatu pernyataan, biasanya dengan pilihan jawaban yang menggambarkan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan. Contoh umum skala Likert adalah: Sangat Setuju, Setuju, Netral, Tidak Setuju, Sangat Tidak Setuju.

Dalam dunia penelitian kuantitatif, analisis skala Likert dengan SPSS menjadi topik krusial. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah perangkat lunak statistik yang kuat dan populer, memudahkan peneliti dalam memproses dan menganalisis data dari berbagai jenis pengukuran, termasuk skala Likert.

Memahami Data Skala Likert

Sebelum melangkah ke analisis, penting untuk memahami karakteristik data skala Likert. Data ini bersifat ordinal, yang berarti urutan skor memiliki makna (misalnya, 'Sangat Setuju' lebih tinggi dari 'Setuju'). Namun, dalam banyak praktik analisis, data skala Likert seringkali diperlakukan sebagai data interval untuk tujuan analisis statistik tertentu, meskipun ini adalah perdebatan yang terus berlanjut di kalangan akademisi. SPSS menyediakan berbagai alat yang dapat digunakan untuk menganalisis data ini, baik sebagai ordinal maupun dengan asumsi interval.

Langkah-langkah Analisis Skala Likert dengan SPSS

Proses analisis skala Likert di SPSS umumnya melibatkan beberapa tahapan:

1. Input Data

Langkah pertama adalah memasukkan data kuesioner ke dalam SPSS. Setiap pertanyaan dalam kuesioner yang menggunakan skala Likert akan menjadi sebuah variabel dalam SPSS. Pastikan untuk memberikan label variabel dan label nilai yang jelas untuk setiap item skala (misalnya, 1 = Sangat Tidak Setuju, 2 = Tidak Setuju, dst.).

2. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah tahapan awal yang paling penting untuk memahami distribusi data Anda. Untuk skala Likert, analisis deskriptif yang umum meliputi:

Frekuensi dan Persentase: Mengetahui berapa banyak responden yang memilih setiap pilihan jawaban untuk setiap item pertanyaan. Ini memberikan gambaran awal tentang pola respons.
Mean (Rata-rata): Jika data diperlakukan sebagai interval, mean dapat memberikan indikasi sentralitas respons untuk setiap item.
Standar Deviasi: Mengukur seberapa tersebar respons di sekitar mean.

Di SPSS, Anda dapat melakukan ini melalui menu Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies atau Descriptives.

3. Uji Validitas dan Reliabilitas

Sebelum melakukan analisis yang lebih mendalam, penting untuk memastikan bahwa instrumen penelitian (kuesioner) yang Anda gunakan valid dan reliabel.

Validitas: Mengukur sejauh mana kuesioner mengukur apa yang seharusnya diukur. Untuk skala Likert, uji validitas konstruk seringkali menggunakan analisis faktor.
Reliabilitas: Mengukur konsistensi internal instrumen. Koefisien Cronbach's Alpha adalah metrik yang paling umum digunakan di SPSS untuk mengukur reliabilitas skala. Nilai yang umum diterima adalah di atas 0.70.

Uji reliabilitas dapat diakses melalui Analyze > Scale > Reliability Analysis.

4. Uji Asumsi Klasik (jika diperlukan)

Tergantung pada jenis analisis inferensial yang akan Anda lakukan (misalnya, regresi atau uji beda), Anda mungkin perlu menguji asumsi-asumsi klasik seperti normalitas, homogenitas varians, dan linearitas. Uji normalitas dapat dilakukan menggunakan Kolmogorov-Smirnov atau Shapiro-Wilk. SPSS menyediakan alat untuk ini di Analyze > Descriptive Statistics > Explore atau melalui output dari prosedur statistik lainnya.

5. Analisis Inferensial

Setelah memahami deskripsi data dan memastikan validitas serta reliabilitas instrumen, Anda dapat melanjutkan ke analisis inferensial untuk menguji hipotesis penelitian. Beberapa analisis inferensial yang umum untuk data skala Likert meliputi:

Uji T (T-test) atau ANOVA: Untuk membandingkan rata-rata skor antara dua kelompok (uji T) atau lebih dari dua kelompok (ANOVA) pada variabel dependen yang diukur dengan skala Likert.
Korelasi (Pearson atau Spearman): Untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Pearson digunakan jika data dianggap interval dan memenuhi asumsi normalitas, sementara Spearman digunakan untuk data ordinal atau ketika asumsi normalitas tidak terpenuhi.
Regresi Linier: Untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan satu atau lebih variabel independen. Perlu diingat bahwa perlakuan data Likert sebagai interval dalam regresi adalah praktik umum tetapi memiliki catatan.

Di SPSS, prosedur-prosedur ini dapat diakses dari menu Analyze, misalnya Compare Means untuk uji T dan ANOVA, atau Regression untuk analisis regresi.

Perlakuan Data Skala Likert: Ordinal vs. Interval

Sebuah poin penting dalam analisis skala Likert dengan SPSS adalah bagaimana memperlakukan data tersebut. Secara teoritis, skala Likert menghasilkan data ordinal. Namun, banyak peneliti memperlakukannya sebagai data interval karena beberapa alasan praktis, terutama untuk memudahkan penggunaan teknik analisis parametrik seperti regresi atau ANOVA. SPSS memungkinkan Anda melakukan analisis baik dengan memperlakukannya sebagai ordinal (misalnya, menggunakan uji non-parametrik) maupun sebagai interval (menggunakan uji parametrik). Pilihan ini harus didasarkan pada pemahaman yang baik tentang asumsi statistik dan karakteristik data Anda.

Kesimpulan

SPSS adalah alat yang sangat berharga untuk melakukan analisis skala Likert dengan SPSS. Dengan mengikuti langkah-langkah yang tepat, mulai dari input data, analisis deskriptif, uji validitas dan reliabilitas, hingga analisis inferensial, peneliti dapat memperoleh wawasan yang mendalam dan akurat dari data yang dikumpulkan. Pemahaman yang baik mengenai sifat data skala Likert dan pemilihan metode analisis yang sesuai akan memastikan hasil penelitian yang valid dan dapat diandalkan.