Tujuan Pembelajaran
- Mahasiswa mampu melakukan Uji
Statistik menggunakan SPSS.
- Mahasiswa mampu mengaplikasikan
Analisis Regresi, Uji Chi-square, Uji Korelasi Pearson,
Uji F, Uji T (Independent Samples).
- Mahasiswa memahami implementasi
SPSS dalam penelitian.
- Mahasiswa mengenal alternatif
pengolahan data dengan AI tools selain SPSS.
I. Pengenalan SPSS
- SPSS (Statistical Package
for the Social Sciences) adalah perangkat lunak statistik berbasis GUI
yang digunakan untuk analisis data kuantitatif.
- Cocok untuk analisis data
survei, eksperimen, dan penelitian sosial.
II. Jenis-Jenis Uji Statistik dengan SPSS
1. Analisis Regresi (Linear Regresi)
- Digunakan untuk melihat hubungan
dan pengaruh antara variabel bebas (X) dan terikat (Y).
- Hasil: Persamaan regresi,
nilai R-square, dan signifikansi model.
Langkah di
SPSS:
Analyze ➔ Regression ➔ Linear ➔ Masukkan
variabel ➔ Interpretasi output.
2. Uji Chi-Square (χ²)
- Digunakan untuk melihat hubungan
antara dua variabel kategori (nominal/ordinal).
- Contoh: Hubungan jenis kelamin
dan preferensi produk.
Langkah di
SPSS:
Analyze ➔ Descriptive
Statistics ➔ Crosstabs ➔ Statistics ➔ Centang Chi-Square.
3. Uji Korelasi Pearson
- Mengukur hubungan linear
antara dua variabel numerik.
- Nilai r: -1 s/d 1 (negatif
hingga positif).
Langkah di
SPSS:
Analyze ➔ Correlate ➔ Bivariate ➔ Pilih
Pearson.
4. Uji F (ANOVA)
- Digunakan untuk membandingkan rata-rata
lebih dari dua kelompok.
- Contoh: Rata-rata IPK antara 3
jurusan.
Langkah di
SPSS:
Analyze ➔ Compare
Means ➔ One-Way ANOVA ➔ Interpretasi nilai F dan signifikansi.
5. Uji T Tidak Berpasangan (Independent Samples
T-Test)
- Membandingkan rata-rata dua
kelompok yang berbeda.
- Contoh: Perbandingan nilai
laki-laki dan perempuan.
Langkah di
SPSS:
Analyze ➔ Compare
Means ➔ Independent-Samples T Test ➔ Masukkan grouping variable.
III. Implementasi SPSS dalam Penelitian
- Pengumpulan Data
(Kuesioner, Observasi, Eksperimen) - Entry Data ke SPSS
(Variable View ➔ Data View) - Uji Asumsi Awal
- Normalitas
(Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk)
- Homogenitas (Levene’s Test)
- Uji Statistik Sesuai Tujuan
Penelitian
(Regresi, Chi-square, Korelasi, ANOVA, T-Test) - Interpretasi Output
(Signifikansi p-value, R-square, Koefisien) - Kesimpulan dan Rekomendasi
IV. Pengembangan: Menggunakan AI untuk Analisis Data
Selain SPSS, mahasiswa dapat menggunakan AI Tools
untuk mempercepat atau memperdalam analisis:
| Tools AI | Kegunaan | Contoh |
| :-------------------------------- | :----------------------------
| :---------------------------------------------------- |
| ChatGPT | Membantu
memahami output SPSS, menjelaskan langkah analisis, membuat interpretasi
otomatis. | "Jelaskan hasil regresi berikut..." |
| AutoML (Google Vertex AI, Azure AutoML) | Melakukan regresi,
klasifikasi, clustering otomatis dari data CSV. | Upload dataset ➔
Auto analisis ➔ Pilih model terbaik. |
| Python (Scikit-learn, Statsmodels) | Membuat custom analisis statistik
otomatis lebih dalam. | Linear
Regression, t-test script otomatis.
|
| Jamovi (Gratis) | Alternatif SPSS
berbasis open-source, dengan fitur statistik modern dan AI support. | Analisis Chi-square, Korelasi, dll. |
V. Penutup
·
SPSS tetap menjadi standar akademik untuk analisis statistik.
·
Mahasiswa zaman sekarang perlu adaptif dengan AI tools untuk kecepatan dan akurasi.
·
Penting: Mahir di interpretasi hasil, bukan hanya menjalankan software.
📖 Bonus Tambahan: Template Analisis Cepat
✅ Data Normal? → Pilih Regresi atau Pearson
✅ Data Kategori? → Pilih Chi-Square
✅ 2 Kelompok? → Pilih Uji T
✅ >2 Kelompok? → Pilih ANOVA (Uji F)
