Cara Memastikan Data Penelitian Valid dan Siap Dipertanggungjawabkan | Studi Kasus Pendampingan Olah Data Bersama STISID

Dalam dunia penelitian akademik baik skripsi, tesis, maupun disertasi validitas data adalah fondasi utama yang menentukan apakah hasil penelitian dapat diterima dan dipertanggungjawabkan. Sayangnya, banyak mahasiswa terjebak dalam paradigma bahwa semakin banyak data yang dikumpulkan, maka semakin baik kualitas penelitiannya.

Padahal kenyataannya berbanding terbalik.

Yang terpenting bukan seberapa banyak datanya, tetapi seberapa valid data tersebut diolah dan disimpulkan.

Di banyak kasus, penelitian gagal karena analisis data tidak sesuai kaidah statistik bukan karena topik penelitian buruk. Masalah umum yang sering terjadi:

• Indikator tidak lolos uji validitas (SPSS / SmartPLS / AMOS)
• Data tidak reliabel (nilai Cronbach Alpha rendah)
• Responden kurang atau tidak memenuhi sampling requirement
• Pemilihan metode analisis tidak sesuai tujuan penelitian

STISID hadir sebagai solusi pendampingan olah data yang tidak hanya mengerjakan analisis, tetapi memastikan bahwa proses pengolahan sesuai metode ilmiah dan siap dipertanggungjawabkan di sidang.

1. Apa itu Data Valid? (Konsep yang sering tidak diajarkan pembimbing)

Validitas berarti data benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur.
Dalam statistik, data dapat dikatakan valid jika memenuhi:

Jenis Validitas	Digunakan Pada	Tujuan
Uji Validitas	SPSS / SmartPLS / AMOS	Menentukan kelayakan indikator
Uji Reliabilitas	SPSS / SmartPLS / AMOS	Mengukur konsistensi data
Goodness of Fit Model	SEM (SmartPLS / AMOS / LISREL / WARPLS)	Memastikan model layak diuji lebih lanjut
Coding Thematic	NVivo (Kualitatif)	Mengelompokkan temuan secara tematik

Jika validitas gagal → data tidak dapat dilanjutkan ke tahap analisis regresi/SEM.

Contoh kasus:

Kuesioner memiliki 20 pernyataan, tetapi hanya 12 yang valid → penelitian dianggap lemah.

Di sinilah pendampingan STISID membantu mahasiswa:

• Identifikasi indikator yang tidak valid
• Revisi instrument kuesioner jika perlu
• Melanjutkan pengolahan dengan software yang sesuai

2. Langkah Memastikan Data Valid Sebelum Analisis

Sebelum menyentuh software seperti SPSS, SmartPLS atau AMOS, STISID menggunakan 7 tahapan pemeriksaan data awal (pre-processing):

Tahap	Pertanyaan yang dijawab	Dampak pada penelitian
1. Definisi variabel	Variabel sudah jelas & terukur?	Menentukan indikator
2. Uji kelayakan responden	Responden cukup?	Syah tidaknya data
3. Screening outlier	Ada data ekstrem?	Menghindari bias
4. Normalitas data	Distribusi normal atau tidak?	Menentukan parametric / non parametric
5. Uji Validitas	Apakah indikator layak digunakan?	Eliminasi item yang tidak valid
6. Uji Reliabilitas	Data konsisten?	Mengukur stabilitas indikator
7. Pemilihan metode analisis	SEM? Regresi?	Ditentukan dari model penelitian

Dengan pendekatan sistematis ini, mahasiswa tidak hanya menerima hasil, tetapi memahami alasan ilmiahnya.

3. Studi Kasus Nyata Pendampingan Olah Data Bersama STISID

Studi Kasus 1: Uji Validitas SPSS – Instrumen Tidak Valid

Mahasiswa S1 mengumpulkan 120 responden, namun hasil uji validitas:

• 6 indikator tidak valid (r hitung < r tabel)
• Cronbach Alpha 0,54 (harusnya minimal 0,7)

Mahasiswa panik mengira penelitiannya gagal.

Solusi STISID:

• Menganalisis indikator yang tidak sah
• Memperbaiki instrument dan menjalankan uji ulang
• Menghasilkan Cronbach Alpha naik menjadi 0,82

Hasil akhirnya: indikator valid, data reliabel, dan bisa lanjut ke regresi.

Studi Kasus 2: SmartPLS Loading Factor Tidak Memenuhi Syar

Pada penelitian mahasiswa S2 yang menggunakan SmartPLS, beberapa indikator memiliki loading factor < 0,6. Dosennya meminta model direvisi.

Solusi STISID:

• Menghapus indikator yang tidak layak
• Menyusun path model ulang
• Menghasilkan nilai AVE, CR, dan R-square yang memenuhi kriteria

Model akhirnya fit, mahasiswa lanjut ke hypothesis testing tanpa revisi dari dosen.

Studi Kasus 3: NVivo Bingung Membuat Coding Temati

Mahasiswa S2 jurusan Hukum memiliki transkrip wawancara 32 halaman. Kesulitannya:

• Tidak tahu cara coding tematik
• Bingung membuat visualisasi peta konsep

Solusi STISID:

• Membuat coding (Open-Coding → Axial → Selective)
• Menghasilkan visual mind-mapping & narasi laporan

Dosen memuji bahwa analisisnya “bersih dan sistematis”.

4. Keuntungan Pendampingan Olah Data Bersama STISID

Perbandingan	Olah Data Sendiri	Dengan STISID
Waktu pengerjaan	1–3 bulan	1–3 hari
Validitas data	Trial & error	Terbukti valid
Output	File mentah	Output + interpretasi narasi
Revisi	Bingung	Garansi revisi 1×24 jam

STISID tidak sekadar mengerjakan hasil, tetapi memastikan mahasiswa paham setiap prosesnya.

5. Batas Revisi Maksimal 1×24 Jam Kenapa Penting

Banyak penyedia jasa memberi revisi unlimited, tetapi malah membuat proses lama dan tidak terarah.

STISID hadir dengan sistem:

⏱ Revisi maksimal 1×24 jam setelah file diterima.

Keuntungannya?

• Timeline penelitian terukur
• Tidak ada revisi berlarut-larut
• Tidak ada penundaan keputusan dari dosen

Validitas data bukan sekedar formalitas statistik tu adalah syarat mutlak agar hasil penelitian dapat dipertanggungjawabkan.

Jika kamu ingin:

• Data valid
• Hasil analisis siap presentasi & sidang
• Revisi cepat maksimal 1×24 jam
• Didampingi sampai ACC
• Bisa konsultasi via WhatsApp

Maka STISID adalah partner terbaik untuk penelitianmu.

Riset Hebat Dimulai Dari Olah Data Bareng STISID.