Pernah Gak Sih, Kamu Bingung Gimana Cara Liat Hubungan Dua Variabel di Skripsi?
Oke, kita bahas satu hal penting yang sering bikin mahasiswa semester akhir galau—bagaimana cara menganalisis hubungan antara dua variabel? Misalnya, kamu pengen tahu apakah tingkat stres mahasiswa berhubungan sama jam tidur mereka, atau apakah pengeluaran bulanan berpengaruh terhadap gaya hidup hemat anak kos. Nah, di sinilah kamu butuh yang namanya analisis bivariat.
Analisis bivariat adalah salah satu jenis analisis data yang paling sering digunakan di skripsi karena fungsinya yang super vital: ngelihat hubungan antara dua variabel. Baik itu hubungan yang saling memengaruhi, atau cuma sekadar terkait aja. Dan serunya, analisis ini bisa kamu lakuin baik di data kuantitatif maupun data kategorikal, tergantung metode statistik yang kamu pilih.
Buat kamu yang baru pertama kali denger, tenang aja. Di artikel ini, kita bakal kulik bareng mulai dari pengertian, tujuan, jenis-jenis uji bivariat, sampai gimana cara ngelakuinnya pake tools kayak SPSS. Kita juga bakal bahas gimana analisis bivariat skripsi bisa bantu kamu dapetin insight keren yang gak kelihatan kalau cuma pakai analisis deskriptif doang.
Jadi, simak terus sampai akhir ya. Karena setelah baca ini, kamu gak cuma ngerti konsepnya, tapi juga bisa langsung praktek buat skripsimu. Yuk kita mulai dari dasarnya dulu!
Apa Itu Analisis Bivariat? Gak Ribet Kok, Asal Tau Triknya
Yuk kita mulai dari definisinya dulu. Analisis bivariat adalah proses analisis statistik yang digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel. Dalam bahasa yang lebih santai, ini kayak kamu pengen tahu: “Kalau variabel A naik, apakah variabel B juga naik? Atau justru turun?”
Contoh gampangnya begini: kamu lagi riset tentang pengaruh motivasi belajar (A) terhadap nilai ujian (B). Nah, dengan analisis bivariat, kamu bisa tahu apakah makin tinggi motivasi seseorang, makin bagus pula nilainya. Atau ternyata gak ada hubungan sama sekali.
Biasanya, variabel yang dianalisis dibagi jadi dua jenis:
- Variabel bebas (independen): variabel yang diduga memengaruhi
- Variabel terikat (dependen): variabel yang diduga dipengaruhi
Jenis data yang kamu punya juga menentukan metode analisisnya. Kalau datanya numerik semua, kamu bisa pakai korelasi atau regresi. Tapi kalau kategorikal, kamu bisa pakai Chi-square. Dan kalau kamu pengen ngebandingin dua kelompok berdasarkan rata-rata, kamu bisa pakai uji T.
Jadi, analisis bivariat dan multivariat itu beda ya. Kalau bivariat fokus pada dua variabel, multivariat itu lebih kompleks—tiga variabel atau lebih. Makanya, analisis bivariat cocok banget buat kamu yang skripsinya masih fokus pada hubungan sederhana tapi signifikan.
Satu hal yang wajib kamu ingat: tujuan utama dari analisis ini adalah mendeteksi adanya hubungan, arah hubungan (positif atau negatif), dan kekuatan hubungan antar dua variabel. Dari situ kamu bisa tentukan apakah hipotesismu terbukti atau perlu direvisi.
Jenis-Jenis Uji Bivariat: Pilih yang Cocok Buat Datamu
Sekarang kita bahas jenis-jenis uji bivariat yang bisa kamu pilih. Masing-masing metode punya fungsi dan aturan sendiri, jadi penting banget buat tahu kapan harus pakai yang mana.
1. Korelasi: Buat Data Numerik dan Hubungan Linear
Kalau kamu mau ngelihat seberapa kuat hubungan dua variabel numerik, korelasi adalah jawabannya. Paling sering dipakai adalah Pearson Correlation. Misalnya kamu punya data jam belajar dan nilai ujian—korelasi bisa ngasih tahu kamu apakah semakin lama belajar, nilainya makin bagus.
Nilai korelasinya berkisar antara -1 sampai +1:
- +1 = hubungan positif sempurna
- -1 = hubungan negatif sempurna
- 0 = gak ada hubungan
Selain Pearson, ada juga Spearman Rank yang cocok buat data ordinal (misalnya ranking atau skala Likert). Jadi jangan asal pilih ya, sesuaikan sama jenis datamu.
2. Regresi: Buat Prediksi Variabel Terikat
Kalau korelasi cuma ngasih tahu ada hubungan atau enggak, regresi bisa lebih dari itu. Dengan analisis regresi, kamu bisa memprediksi nilai variabel Y (terikat) berdasarkan nilai X (bebas).
Misalnya kamu pengen tahu: “Kalau mahasiswa belajar 3 jam sehari, berapa kira-kira nilai ujiannya?” Nah, analisis regresi bakal bantu kamu buat rumus prediktifnya.
Ada dua jenis utama:
- Regresi linear sederhana (untuk satu variabel bebas)
- Regresi linear berganda (kalau variabel bebasnya lebih dari satu – ini udah masuk multivariat)
Regresi ini banyak banget dipakai di skripsi karena bisa langsung kelihatan arah pengaruhnya dan seberapa besar kontribusinya.
3. Uji Chi-Square: Buat Data Kategorikal
Kalau datamu bersifat kategorikal (misalnya jenis kelamin, status merokok, kelas ekonomi), maka Chi-square bisa jadi pilihan terbaik. Tes ini bertujuan buat ngelihat apakah ada asosiasi antara dua variabel kategorik.
Contoh: apakah jenis kelamin berhubungan dengan preferensi jurusan kuliah? Dengan Chi-square, kamu bisa uji apakah ada hubungan statistik antara keduanya atau nggak.
Syaratnya: data harus dalam bentuk tabulasi silang (crosstab), dan frekuensinya cukup besar. Kalau frekuensi selnya kecil, kamu bisa pakai alternatifnya: Fisher Exact Test.
4. Uji T: Bandingkan Dua Kelompok Berdasarkan Rata-Rata
Kalau kamu punya dua kelompok (misalnya laki-laki dan perempuan), dan pengen tahu apakah rata-rata nilai atau sikap mereka beda secara signifikan, kamu bisa pakai uji T (T-test).
Ada dua jenis T-test:
- Independent Sample T-Test (untuk dua kelompok yang berbeda)
- Paired Sample T-Test (untuk data berpasangan, misalnya sebelum dan sesudah pelatihan)
T-test ini sering banget muncul di skripsi bidang psikologi, pendidikan, dan ilmu sosial lainnya karena relatif mudah digunakan dan hasilnya kuat secara statistik.
Langkah-Langkah Melakukan Analisis Bivariat Skripsi: Jangan Asal Klik Ya!
Udah paham jenis-jenis uji bivariat, sekarang mari kita bahas gimana cara menjalankan analisisnya secara sistematis. Jangan sampai kamu cuma asal masukin data ke SPSS terus ngarep hasilnya muncul sendiri. Semua perlu proses yang rapi dan terstruktur, bestie!
1. Menyiapkan Data yang Siap Pakai
Sebelum lari ke statistik, pastikan datamu udah bersih dulu. Artinya:
- Gak ada data kosong atau hilang yang signifikan
- Format data numerik dan kategorikal udah sesuai
- Kalau perlu, lakukan uji normalitas untuk variabel numerik
Kalau kamu pake kuesioner, pastikan skala Likert yang kamu pakai udah konsisten dan jelas. Misalnya: 1 = sangat tidak setuju sampai 5 = sangat setuju. Ini penting buat ngelakuin uji korelasi atau regresi nantinya.
2. Mengidentifikasi Variabel
Tentukan variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen). Misalnya kamu mau tahu pengaruh “frekuensi nonton TikTok” (variabel X) terhadap “tingkat prokrastinasi” (variabel Y). Pastikan kamu juga paham jenis datanya ya—apakah numerik atau kategorikal.
Variabel yang jelas dan sesuai tujuan riset akan mempermudah kamu dalam memilih jenis uji statistik yang tepat. Jangan campur aduk antara ordinal, interval, dan rasio tanpa tahu fungsinya.
3. Mengelompokkan Data Jika Perlu
Khusus untuk data kategorikal, kamu harus pastikan pengelompokannya logis. Contoh: usia 18–22 = kelompok A, 23–26 = kelompok B. Jangan bikin kategori yang gak seimbang karena bisa ngaruh ke validitas uji Chi-square atau T-test.
Kadang kamu juga butuh transformasi data. Misal: dari skala Likert 5 poin jadi 3 kategori (rendah, sedang, tinggi). Ini biasanya dilakukan kalau kamu pengen bandingin kelompok.
4. Memilih Metode Analisis Sesuai Tujuan
Inilah saatnya kamu menentukan apakah mau pakai korelasi, uji T, Chi-square, atau regresi. Kuncinya: cocokkan jenis data dan tujuan analisis dengan uji yang relevan. Kalau kamu masih bingung, biasanya buku-buku metode penelitian udah kasih panduan kayak:
- Nominal vs nominal: Chi-square
- Interval vs interval: Korelasi Pearson
- Nominal vs interval: T-test atau ANOVA
Kalau kamu udah paham dasar ini, nanti tinggal masuk ke analisis bivariat SPSS biar praktis.
Cara Melakukan Analisis Bivariat di SPSS: Klik dengan Otak, Bukan Asal Klik
Nah, sekarang bagian yang ditunggu-tunggu: gimana sih cara ngelakuin analisis bivariat SPSS? Buat kamu yang baru mulai belajar, tenang aja—SPSS itu tools yang user-friendly banget, asal kamu ngerti alurnya.
1. Input Data dengan Rapi
Buka SPSS > masukin data di sheet “Data View”. Variabelnya kasih nama yang gampang diingat di “Variable View”. Misalnya: “motivasi” dan “nilai”.
Jangan lupa tentuin jenis data (numeric atau string), label, dan kalau pakai skala Likert, isi juga bagian “Values” buat tiap skala.
2. Korelasi (Pearson)
Klik: Analyze > Correlate > Bivariate
Pilih dua variabel numerik > Centang “Pearson” > Klik OK
Tara! Hasil korelasi muncul. Cek nilai r dan sig (2-tailed)
Kalau nilai sig < 0.05, artinya hubungan antar variabelnya signifikan. Nilai r menentukan arah dan kekuatannya. Contoh: r = 0.60 artinya hubungan positif cukup kuat.
3. Uji T-Test
Klik: Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test
Masukkan variabel grouping (misalnya: jenis_kelamin) dan test variable (misalnya: nilai ujian)
Kalau hasil sig < 0.05, berarti ada perbedaan signifikan antara dua kelompok tersebut terhadap variabel yang diuji.
4. Uji Chi-Square
Klik: Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs
Masukkan dua variabel kategorikal
Klik “Statistics” > centang “Chi-Square” > Klik OK
Hasilnya muncul, dan kamu tinggal lihat nilai Pearson Chi-Square dan signifikansinya.
Kalau sig < 0.05, berarti ada hubungan antara dua variabel tersebut.
Interpretasi dan Penyajian Hasil: Biar Dosen Kamu Gak Pusing Bacanya
Setelah dapet output SPSS, tugas kamu belum selesai. Yang bikin dosen jatuh cinta sama hasil skripsi kamu adalah cara kamu menyampaikan hasilnya.
1. Tampilkan Data dalam Tabel yang Jelas
Jangan tempel hasil SPSS mentah-mentah. Salin dan rapikan dalam bentuk tabel yang kamu buat sendiri. Beri judul tabel dan keterangan, misalnya: “Tabel 4.2 – Hasil Korelasi antara Motivasi Belajar dan Nilai Ujian”
Tabel yang rapi menunjukkan kamu ngerti apa yang kamu kerjakan. Hindari tabel panjang tanpa penjelasan.
2. Gunakan Grafik Jika Perlu
Buat hasil korelasi atau regresi, kamu bisa tambahkan scatter plot. Untuk uji T atau Chi-square, bisa pakai diagram batang atau pie chart. Grafik akan bantu pembaca cepat tangkap poin utama.
Ingat, grafik bukan pemanis doang—dia punya fungsi komunikatif yang kuat.
3. Jelaskan Hasilnya dalam Bahasa Manusia
Misalnya: “Berdasarkan uji korelasi Pearson, diperoleh nilai r = 0,62 dan signifikansi 0,004. Artinya, terdapat hubungan positif yang signifikan antara motivasi belajar dan nilai ujian mahasiswa.”
Jangan cuma bilang “hasilnya signifikan”, tapi jelaskan juga apa artinya dalam konteks penelitianmu.
