Cara Input Data Kuesioner Skala Likert di SPSS

Cara Input Data Kuesioner Skala Likert pada SPSS

Pada artikel kali ini kita akan membahas tutorial cara memasukkan data kuesioner skala likert di software SPSS. Langsung aja kita mulai dari pengertian skala likert dulu.

Skala Likert adalah salah satu skala pengukuran yang sering digunakan dalam penelitian sosial, psikologi, dan pendidikan untuk mengukur sikap, pendapat, atau persepsi responden terhadap suatu pernyataan. Berikut ini langkah-langkah input data kuesioner skala likert di SPSS:

1. Menyiapkan Data Kuesioner Skala Likert

Sebelum menginput data ke dalam SPSS, pastikan Anda memiliki kuesioner dengan pertanyaan berbasis skala Likert. Biasanya, skala ini terdiri dari 3 hingga 7 pilihan jawaban, seperti:

Sangat Tidak Setuju (1)
Tidak Setuju (2)
Netral (3)
Setuju (4)
Sangat Setuju (5)

Misalnya, jika Anda memiliki 5 pernyataan dengan skala 1-5, maka data yang dikumpulkan dari responden akan berbentuk tabel dengan baris sebagai responden dan kolom sebagai pernyataan.

Kita langsung ke Contoh Kuesioner skala likert di bawah ini. Kuesioner dibawah menggunakan data fiktif, jadi hanya untuk mempermudah pemahamaan Anda. 

Contoh kuesioner skala likert
Kuesioner Skala Likert (gambar ada yang kepotong)

Rekap hasil kuesioner yang sudah diisi
Rekap Kuesioner yang sudah diisi responden dalam bentuk excel

Pada kuesioner diatas terdapat empat variabel, yaitu variabel Bukti langsung (X1), Kehandalan (X2), Daya Tanggap (X3), dan variabel Kepuasan Konsumen (Y). Dengan lima skala pengukuran yaitu Sangat Tidak Setuju (1), Tidak Setuju (2), Netral (3), Setuju (4), Sangat Setuju (5). Anda dapat mendownload file kuesioner tersebut melalui tautan berikut ini. 

Download contoh kuesioner skala likert

2. Membuka SPSS dan Membuat Variabel

Setelah kuesioner sudah di rekap, kita lanjut membuka software SPSS dan pilih Variable View untuk membuat variabel. Pada variabel view ada beberapa kolom yang perlu kita isi.

Kolom Name

Pada kolom Name, beri nama variabel sesuai dengan pernyataan kuesioner yaitu:

X1.1
X1.2
X1.3
X1.4
X1.5
X1.6
Total_X1
X2.1
X2.2
X2.3
X2.4
X2.5
Total_X2
X3,1
X3.2
X3.3
Total_X3
Y1
Y2
Y3
Y4
Total_Y

Perlu diingat dalam penulisan nama variabel tidak boleh ada spasi.

Pada kolom Type, pilih Numeric.

Pada kolom Decimals, ubah menjadi 0 (karena skala Likert adalah bilangan bulat).

Pada kolom Label, beri deskripsi/keterangan singkat tentang variabel, misalnya "Variabel Bukti Langung 1". Pada contoh ini labelnya dikosonkan untuk mempersingkat waktu.

Pada kolom Values, tentukan kode angka untuk setiap jawaban, misalnya:

1 = "Sangat Tidak Setuju"
2 = "Tidak Setuju"
3 = "Netral"
4 = "Setuju"
5 = "Sangat Setuju"
Untuk cara input nya yaitu ketik angka 1 pada value, lalu ketik "Sangat Tidak Setuju" pada Label, setelah itu klik Add. Ulangi langkah tersebut sampai kelima skala pengukuran muncul di kotak Value Labels, setelah itu klik OK. 

Value labels
Tampilan Value labels

Pada kolom Measure, pilih Ordinal karena skala Likert bersifat ordinal.

Untuk kolom-kolom lainnya abaikan saja.

Tampilan Variabel view SPSS
Tampilan Variabel View SPSS yang sudah isi

3. Menginput Data ke SPSS

Selanjutnya pindah ke tampilan Data View dengan cara klik Data View.

Masukkan data berdasarkan jawaban responden. Setiap baris mewakili satu responden, dan setiap kolom mewakili pernyataan. Pastikan angka yang dimasukkan sesuai dengan skala yang sudah didefinisikan sebelumnya.

Untuk mempercepatnya kita bisa copy dan paste dari data file excel. Pastikan lagi data yang di copy dan paste sudah benar susunan baris responden dan kolom variabelnya. Dibawah ini tampilan Data View yang sudah di input data hasil rekap kuesionernya.

Tampilan data view SPSS yang sudah di input data kuesionernya

4. Mengecek dan Menyimpan Data

Periksa kembali data yang telah dimasukkan untuk memastikan tidak ada kesalahan input. Setelah itu simpan data tersebut di spss dengan cara klik File → Save As dan beri nama file sesuai kebutuhan.

5. Menganalisis Data

Setelah data berhasil diinput, Anda dapat melakukan berbagai analisis statistik yang diperlukan, pada contoh ini kita akan melakukan analisis statistik deskriptif untuk melihat mean, standar deviasi, nilai minimum dan nilai maksimum.

Berikut ini cara analisis statistik deskriptif dengan software SPSS:

1. Klik Analyze, lalu pilih Descriptive Statistics, lalu pilih Descriptives pada menu, sehingga muncul kotak dialog Descriptives.

Kotak dialog Descriptives
Kotak dialog Descriptives
2. Masukkan variabel Total_X1, Total_X2, Total_X3 dan variabel Total Y pada kotak Variable(s). 
3. Setelah itu klik OK, sehingga output SPSS menampilkan hasil seperti berikut:
Hasil analisis Descriptive
Hasil Analisis Statistik Descriptive

Anda dapat mempelajari analisis statistik deskriptif yang lebih lengkap melalui tautan berikut ini.

Cara Analisis Statistik Deskriptif dengan SPSS


Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat menginput data skala Likert ke dalam SPSS dengan benar dan siap untuk dianalisis lebih lanjut. Semoga bermanfaat, salam faqirilmu.com




Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Cara Membaca nilai R Tabel dan Download R Tabel (Tabel R)

Gambar
Pengertian R Tabel Apa yang dimaksud R Tabel? R tabel merupakan sebuah tabel angka yang biasa dipakai untuk melakukan uji validitas suatu instrumen penelitian.  Fungsi R Tabel Berdasarkan definisi di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa r tabel ini mempunyai fungsi untuk melakukan suatu pengujian terhadap instrumen penelitian agar mengetahui apakah instumen penelitian tersebut valid atau tidak.  Dibawah ini merupakan R tabel. Gambar Tabel R ( R Tabel) Mau mendownload R tabel? Silahkan melalui link dibawah ini.  DOWNLOAD R Tabel Cara Membaca Nilai r Tabel dalam Uji Validitas Pearson Ada beberapa cara dalam mengambil keputusan uji validitas. Cara yang pertama dengan menggunakan r tabel dan cara kedua dengan menggunakan nilai signifikansi . Berikut ini pedoman pengambilan keputusan uji validitas SPSS: Membandingkan Nilai r Hitung dengan Nilai r Tabel Jika nilai r hitung > r tabel, maka item pertanyaan kuesioner valid Jika nilai r hitung < r tabel, maka item perta...
Read more »

Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS

Gambar
Perbedaan Scale, Nominal dan Ordinal pada Measure di SPSS      Measure merupakan salah satu kolom yang berada di variable view IBM SPSS. Kolom measure harus ditetapkan terlebih dahulu sebelum melakukan analisis data lebih lanjut. Terdapat 3 tipe variabel pada kolom measure SPSS yaitu scale, nominal dan ordinal . Ketiga variabel tersebut memberikan jenis nilai serta informasi analisis yang berbeda. Berikut ini pengertian dan perbedaan scale, nominal dan ordinal pada SPSS.      Penentuan measure merupakan hal dasar yang sangat penting untuk diketahui saat bekerja menggunakan SPSS. Misalnya kita tidak boleh membuat variabel nominal untuk melakukan perhitungan nilai rata-rata dan standar deviasi.  Pilihan untuk mengubah tipe variabel suatu variabel terdapat pada lembar kerja Variabel View SPSS. Gambar dibawah ini merupakan ilustrasinya. A.  Variabel Nominal pada SPSS      Variabel nominal merupakan tipe variabel yang digunakan hanya se...
Read more »

Cara Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS

Gambar
Analisis Regresi Linear Berganda dengan SPSS Pengertian Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda adalah analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen . Selain itu analisis regresi linear berganda juga digunakan untuk meramalkan suatu variabel dependen berdasarkan beberapa variabel independen. Regresi linear berganda disebut juga dengan regresi berganda . Pada regresi linear, variabel independen disimbolkan dengan X dan variabel dependen disimbolkan dengan Y.  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana  Apakah Anda tahu perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana ?  Perbedaan regresi linear berganda dengan regresi linear sederhana terletak pada jumlah variabel independen. Apabila pada regresi linear sederhana hanya terdapat satu variabel independen , sedangkan pada regresi linear berganda terdapat dua atau lebih variabel independen yan...
Read more »

Pengertian Uji T dan Uji F serta Cara Analisis dengan SPSS

Gambar
Pengertian Uji T dan Uji F pada Regresi Linear Berganda serta Cara Analisis dengan SPSS Pada artikel ini kita akan mempelajari cara uji t dan uji f pada regresi linear berganda dengan SPSS, serta cara interpretasi output uji t dan uji f. Kita mulai dari pengertian uji t Pengertian Uji T Uji t adalah uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara parsial variabel independent (variabel X) terhadap variabel dependent (variabel Y). Maksud pengaruh parsial yaitu pengaruh sendiri-sendiri oleh variabel independent. Pada kasus uji regresi linear berganda dengan dua variabel independent, berarti kita akan melihat pengaruh variabel independent pertama (X1) terhadap variabel dependent (Y) dan melihat pengaruh variabel independent kedua (X2) terhadap variabel dependent (Y). Pada paragraf sebelumnya Saya menyebutkan regresi linear berganda. Apa itu uji regresi linear berganda ? Uji regresi linear berganda merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh dari du...
Read more »

Analisis Crosstab dengan SPSS [Uji Chi-Square dan Correlation]

Gambar
Cara Analisis Crosstab Menggunakan SPSS  Pada artikel ini, Kita akan belajar analisis crosstabs menggunakan SPSS. Silahkan baca artikel ini sampai selesai ya, agar paham apa itu analisis crosstabs. Pada SPSS, analisis crosstab merupakan bagian dari statistik deskriptif . Lalu apa kegunaan analisis crosstabs? Analisis crosstab merupakan alat analisis untuk mendeskripsikan data dalam bentuk kolom dan baris. Selain itu digunakan untuk memeriksa hubungan antar variabel kategori (nominal atau ordinal). Analisis crosstab ini dibagi menjadi 2 bagian: Analisis Crosstab – Chi Square Analisis Crosstab – Correlations Lalu apa perbedaannya? Ok, kita langsung ke yang pertama, analisis Crosstab – Chi Square A. Analisis Crosstab Chi-Square Analisis Crosstab Chi-Square ini merupakan teknik analisis untuk melihat hubungan antar variabel data nominal. Syarat uji chi-squre ini variabel yang akan kita uji harus data nominal. Langsung aja ke contoh kasus, Suatu perusahaan mengamati apakah pelayanan k...
Read more »