Daftar isi
Output SPSS sering terlihat menakutkan karena berisi banyak tabel. Kabar baiknya, untuk setiap analisis biasanya hanya satu tabel yang menentukan kesimpulan, dan sisanya mendukung. Halaman ini memetakan tabel mana yang dibaca untuk analisis yang paling sering dipakai di skripsi.
Aturan umum
- Cari tabel keputusan. Misalnya Independent Samples Test untuk uji t independen, Coefficients untuk uji t parsial regresi.
- Pilih baris yang benar. Beberapa tabel punya dua baris atau lebih (misalnya baris Levene pada uji t, atau beberapa uji pada tabel normalitas).
- Bandingkan Sig. dengan α. Dengan α = 0,05: Sig. < 0,05 berarti H0 ditolak; Sig. ≥ 0,05 berarti H0 tidak ditolak.
- Tentukan arah dari tabel deskriptif. Sig. hanya menjawab "berbeda atau tidak"; tabel rata-rata menjawab "mana yang lebih tinggi".
- Tulis ulang angkanya dengan benar: koma desimal, nol di depan (0,018), dan p < 0,001 untuk ",000".
| Yang tertulis di SPSS | Artinya | Ditulis di skripsi |
|---|---|---|
| Sig. ,000 | p < 0,0005 | p < 0,001 |
| ,018 | 0,018 | 0,018 |
| ,200* pada Kolmogorov-Smirnov | p sebenarnya 0,200 atau lebih | p > 0,200 atau p ≥ 0,200 |
| ** pada tabel Correlations | signifikan pada 0,01 | sebutkan nilai p-nya |
| 1,23E-5 | 0,0000123 | p < 0,001 |
Peta tabel per analisis
| Analisis | Tabel keputusan | Angka kunci | Panduan |
|---|---|---|---|
| Statistik deskriptif | Descriptive Statistics | N, Mean, Std. Deviation, Minimum, Maximum | statistik deskriptif |
| Uji normalitas | Tests of Normality | Sig. Shapiro-Wilk (n kecil) atau Kolmogorov-Smirnov | uji normalitas |
| Uji homogenitas | Test of Homogeneity of Variances | Sig. baris Based on Mean | uji homogenitas |
| Uji t satu sampel | One-Sample Test | t, df, Sig. (2-tailed), Mean Difference | one sample t test |
| Uji t independen | Independent Samples Test | Sig. Levene, lalu t dan Sig. (2-tailed) di baris yang sesuai | independent sample t test |
| Uji t berpasangan | Paired Samples Test | t, df, Sig. (2-tailed) | paired sample t test |
| ANOVA satu arah | ANOVA, lalu Multiple Comparisons | F, Sig.; pasangan bertanda * di uji lanjut | ANOVA |
| Korelasi | Correlations | Pearson Correlation (r), Sig. (2-tailed), N | korelasi Pearson dan Spearman |
| Regresi | Model Summary, ANOVA, Coefficients | R², F dan Sig., B, t dan Sig. per variabel | regresi linear berganda |
| Reliabilitas | Reliability Statistics, Item-Total Statistics | Cronbach's Alpha; Corrected Item-Total Correlation | uji reliabilitas |
| Chi square | Chi-Square Tests | Pearson Chi-Square, df, Asymptotic Sig.; catatan sel harapan < 5 | uji chi square |
| Mann-Whitney, Wilcoxon | Test Statistics | U atau Z, Asymp. Sig. (2-tailed) | Mann-Whitney dan Wilcoxon |
Contoh 1: output uji t independen
Data rekaan 12 siswa kelas eksperimen dan 12 siswa kelas kontrol (hasilnya sudah dihitung ulang dengan R; pembahasan lengkapnya di independent sample t test).
Group Statistics: eksperimen Mean 81,00, kontrol Mean 72,92.
Independent Samples Test:
| Levene F | Levene Sig. | t | df | Sig. (2-tailed) | |
|---|---|---|---|---|---|
| Equal variances assumed | ,393 | ,537 | 3,789 | 22 | ,001 |
| Equal variances not assumed | 3,789 | 21,547 | ,001 |
Cara membaca: Sig. Levene ,537 > 0,05, jadi varians sama dan yang dibaca baris pertama. Sig. (2-tailed) ,001 < 0,05, jadi H0 ditolak. Dari Group Statistics, kelas eksperimen lebih tinggi.
Contoh 2: output regresi linear berganda
Data rekaan 12 siswa dengan Y = nilai ujian, X1 = skor motivasi, dan X2 = jam belajar per minggu (hasil dihitung ulang dengan R).
Model Summary: R = ,931; R Square = ,866; Adjusted R Square = ,837; Std. Error of the Estimate = 3,118.
ANOVA:
| Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Regression | 566,733 | 2 | 283,366 | 29,141 | ,000 |
| Residual | 87,517 | 9 | 9,724 | ||
| Total | 654,250 | 11 |
Coefficients:
| B | Std. Error | Beta | t | Sig. | Tolerance | VIF | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (Constant) | 26,979 | 10,713 | 2,518 | ,033 | |||
| X1 Motivasi | ,647 | ,225 | ,777 | 2,872 | ,018 | ,203 | 4,928 |
| X2 Jam belajar | ,512 | ,822 | ,168 | ,622 | ,549 | ,203 | 4,928 |
Cara membaca:
- Model Summary: R Square 0,866 berarti 86,6% variasi nilai ujian dapat dijelaskan bersama-sama oleh motivasi dan jam belajar. Untuk regresi berganda, laporkan juga Adjusted R Square. Lihat koefisien determinasi.
- ANOVA (uji F): Sig. ,000 < 0,05, jadi kedua variabel bebas secara simultan berpengaruh signifikan.
- Coefficients (uji t): motivasi berpengaruh signifikan (Sig. 0,018), sedangkan jam belajar tidak (Sig. 0,549). Persamaannya Ŷ = 26,979 + 0,647 X1 + 0,512 X2.
- Tolerance dan VIF: VIF 4,928 masih di bawah 10, tetapi korelasi X1 dan X2 cukup tinggi (0,893). Ini menjelaskan mengapa X2 tidak signifikan secara parsial walaupun model secara keseluruhan sangat kuat. Lihat uji multikolinearitas.
Contoh ini menunjukkan pola yang sering membingungkan: uji F signifikan, tetapi tidak semua uji t signifikan. Penjelasannya ada di uji F dan uji t regresi.
Tabel yang sering salah dibaca
- Paired Samples Correlations bukan uji beda. Kesimpulan diambil dari Paired Samples Test.
- Tests of Normality berisi dua uji. Untuk sampel kecil (di bawah sekitar 50), Shapiro-Wilk lebih sering dipakai. Sig. > 0,05 justru berarti data normal.
- Test of Homogeneity of Variances di SPSS versi baru berisi empat baris (Based on Mean, Based on Median, dan seterusnya). Yang biasa dilaporkan adalah Based on Mean.
- Kolom Beta di Coefficients adalah koefisien terstandar. Persamaan regresi ditulis dengan kolom B.
- Catatan kaki Chi-Square Tests ("a. 0 cells (0,0%) have expected count less than 5") menentukan apakah Pearson Chi-Square boleh dipakai atau harus beralih ke Fisher's Exact Test.
Menyalin output ke skripsi
- Jangan menempelkan tangkapan layar output mentah ke Bab 4, kecuali pedomanmu memintanya. Susun ulang menjadi tabel yang rapi dan taruh output aslinya di lampiran.
- Bulatkan secara konsisten, biasanya dua atau tiga desimal.
- Setiap tabel diikuti kalimat yang menyebut statistik uji, df, nilai p, dan arah. Contoh kalimatnya ada di menulis Bab 4.
Tidak punya SPSS? Olah data di Metodologi menampilkan tabel bergaya SPSS beserta kalimat tafsirannya, dan pilihan lain dibahas di alternatif SPSS gratis.
Pertanyaan umum
Sig. 0,000 artinya apa?
Nilai p lebih kecil dari 0,0005, sehingga terbulatkan menjadi 0,000 pada tiga desimal. Tulis p < 0,001 di skripsi, jangan p = 0,000, karena peluang tidak pernah tepat nol.
Kenapa angka di output SPSS tidak ada nol di depan, misalnya .018?
SPSS menghilangkan nol di depan koma untuk angka yang nilainya tidak bisa lebih dari 1, seperti nilai p dan korelasi. Di skripsi berbahasa Indonesia, tulis dengan koma desimal: 0,018.
Sig. (2-tailed) atau Sig. (1-tailed) yang dipakai?
Ikuti hipotesismu. Hipotesis tanpa arah (ada perbedaan, ada hubungan) memakai 2-tailed. Hipotesis berarah yang ditetapkan sebelum data dilihat boleh memakai nilai satu sisi, yaitu Sig. (2-tailed) dibagi dua bila arahnya sesuai.
Output SPSS-ku memakai koma, bukan titik. Apakah salah?
Tidak. SPSS mengikuti pengaturan bahasa dan wilayah komputer. Angkanya sama; yang berbeda hanya tanda desimalnya.