Contoh output

Lihat contoh struktur folder dan hasil kerja sebelum Anda order.

Contoh di bawah ini menunjukkan standar kerapian draf analisis RagamData, mulai dari ekstraksi output software, visualisasi perapian data, hingga memo batasan model untuk persiapan sidang.

Sampel bukti kerja

Contoh anonymized yang lebih dekat ke file kerja nyata.

Angka di bawah adalah contoh ilustratif agar format hasil bisa diperiksa sebelum order. Data asli klien tidak dipublikasikan.

SPSS coefficients ke tabel siap baca

Output mentah diringkas menjadi tabel keputusan hipotesis.

Anon

Variabel	B	Sig.	Keputusan
Kualitas layanan	0,418	0,002	Didukung data
Harga	-0,076	0,314	Belum cukup bukti
Kepercayaan	0,291	0,018	Didukung data

Catatan: p-value dibaca bersama arah koefisien, teori, dan uji asumsi.

Before/after cleaning data kuesioner

Perubahan data dicatat agar proses perapian bisa ditelusuri.

Anon

Kolom	Sebelum	Sesudah	Catatan
ID responden	2 duplikat	1 baris dipakai	Duplikat timestamp sama
Skala Q7	Nilai 6	Ditandai	Di luar skala 1-5
Usia	Kosong 3 baris	Tetap missing	Tidak ditebak

Catatan: nilai tidak diubah untuk mengejar signifikansi.

SmartPLS path result summary

Bootstrapping dirapikan menjadi ringkasan yang tetap mudah dibaca saat outer dan inner model dicek berurutan.

Anon

Path	Coef.	t-stat	p-value	Status
Burnout -> Turnover intention	0,381	3,72	0,000	Didukung
Work engagement -> Turnover intention	-0,094	1,21	0,228	Belum didukung
Job satisfaction -> Turnover intention	-0,267	2,44	0,015	Didukung

Catatan: outer model, HTMT, dan arah hubungan tetap dicek sebelum kesimpulan inner model dipakai.

Snippet syntax kerja

Potongan syntax membantu alur pembersihan dan running model ditelusuri ulang saat revisi atau bimbingan.

Anon

RELIABILITY /VARIABLES=BL1 BL2 BL3 BL4 /SCALE('Burnout') ALL /MODEL=ALPHA.
COMPUTE turnover_intention = MEAN(TI1, TI2, TI3).
REGRESSION /DEPENDENT turnover_intention /METHOD=ENTER burnout work_engagement job_satisfaction.
SAVE PRED RESID.

Catatan: bentuk file kerja mengikuti software dan scope paket yang dipilih.

Contoh Catatan Kualitas

Observasi: 156 responden, 15 indikator
Missing value: 3 respons duplikat dipisahkan
Reliabilitas: 2 konstruk kuat, 1 indikator borderline
Asumsi: Outer loading satu indikator perlu catatan

Catatan: indikator Burnout_4 memiliki loading lebih rendah dibanding indikator lain. Model tetap bisa diproses, tetapi keputusan mempertahankan indikator perlu mengikuti teori dan arahan pembimbing.

Contoh Panduan Membaca Hasil

Pada model MSDM ini, burnout berkaitan positif dengan turnover intention. Sementara itu, work engagement belum memberi bukti statistik yang cukup pada model saat ini, sehingga pembahasan perlu fokus pada arah hubungan, konteks sampel, dan overlap antar konstruk.

Temuan utama: Burnout menunjukkan arah positif ke turnover intention.
Batasan: Interpretasi tetap perlu melihat indikator borderline dan ukuran sampel moderat.
Next step: Cek ulang item reverse, outer model, dan segmentasi masa kerja.

Tabel hasil

Output dibuat lebih mudah dibaca daripada screenshot software mentah.

Tabel akhir disesuaikan dengan kebutuhan paket dan tetap harus dibaca bersama konteks penelitian.

Hipotesis	Koefisien	t-stat	p-value	Catatan
H1	0,42	3,18	0,002	Didukung data pada alpha 5%
H2	0,11	1,04	0,301	Belum cukup bukti statistik

Arsitektur pengiriman

Folder kerja dan README dikirim dalam struktur yang bisa ditelusuri ulang.

Setiap project diserahkan dalam direktori yang rapi dan disertai README agar alur file cepat dipahami saat bimbingan, revisi, atau cek ulang.

Contoh folder paket lengkap

01_Data_Mentah/
02_Data_Bersih/
03_Output_SPSS_or_Software/
04_Tabel_Hasil/
05_Catatan_Interpretasi/
06_Catatan_Kualitas/
07_Panduan_Interpretasi_Hasil/
08_Dokumentasi_Kerja_Syntax_Notebook/
README.pdf

Contoh folder cek output

01_Data_Mentah/
02_Output_Hasil/
README_Singkat.pdf

Contoh isi README.pdf

README.pdf
1. Buka 02_Data_Bersih untuk data akhir yang dipakai.
2. Buka 03_Output_SPSS untuk output software.
3. Buka 04_Tabel_Hasil untuk tabel siap baca.
4. Buka 06_Catatan_Kualitas untuk catatan risiko data.
5. Buka 07_Panduan_Interpretasi_Hasil untuk interpretasi hasil dan langkah lanjutan.

Butuh output seperti ini?

Kirim contoh format dari kampus/reviewer jika ada agar output bisa disesuaikan.

Cek data via WhatsApp