Analisis Statistik Nonparametrik dengan JASP: Alternatif Modern yang Efisien

Surabaya — Tidak semua data penelitian pendidikan memenuhi asumsi statistik parametrik. Ketika distribusi data tidak normal, ukuran sampel kecil, atau skala pengukuran bersifat ordinal, maka analisis nonparametrik menjadi pilihan yang tepat. Kini, dengan kemunculan perangkat lunak JASP (Jeffrey’s Amazing Statistics Program), uji nonparametrik dapat dilakukan dengan cara yang lebih intuitif, cepat, dan transparan.

1. Mengapa Nonparametrik?

Analisis nonparametrik digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi dasar parametrik seperti normalitas dan homogenitas varians. Dalam penelitian pendidikan, hal ini sering terjadi karena karakteristik responden yang beragam, instrumen skala Likert, atau jumlah sampel yang terbatas.
Uji nonparametrik memungkinkan peneliti tetap memperoleh hasil yang sahih tanpa harus “memaksakan” asumsi statistik yang tidak terpenuhi.

2. Kelebihan JASP dalam Analisis Nonparametrik

JASP merupakan software open-source yang dirancang untuk menggantikan antarmuka rumit SPSS dengan tampilan modern dan transparan. Kelebihannya antara lain:

• Menampilkan hasil analisis secara langsung dalam format tabel siap-publikasi.
• Menyediakan interpretasi statistik yang mudah dipahami.
• Mendukung baik uji parametrik maupun nonparametrik tanpa perlu sintaks.
• Menyimpan setiap langkah analisis secara otomatis untuk replikasi penelitian.

Dengan antarmuka berbasis drag-and-drop, JASP sangat cocok bagi peneliti pendidikan yang ingin fokus pada interpretasi, bukan prosedur teknis.

3. Langkah Melakukan Uji Nonparametrik di JASP

Beberapa uji nonparametrik umum dapat dijalankan melalui langkah berikut:

a. Uji Mann-Whitney (Alternatif dari t-test dua sampel independen)

• Buka data di JASP.
• Pilih menu: T-Tests → Independent Samples T-Test.
• Centang opsi “Nonparametric Tests” di bagian bawah.
• Masukkan variabel kelompok dan variabel dependen.
  Hasil yang ditampilkan berupa nilai U, Z, dan p-value — sama kuatnya dengan hasil uji di SPSS, tetapi lebih ringkas.

b. Uji Wilcoxon (Alternatif dari t-test berpasangan)

• Pilih T-Tests → Paired Samples T-Test.
• Centang “Nonparametric”.
• Masukkan dua variabel yang ingin dibandingkan.
  Uji ini berguna untuk menilai perubahan skor sebelum dan sesudah perlakuan.

c. Uji Kruskal-Wallis (Alternatif dari ANOVA satu arah)

• Pilih ANOVA → Classical → Nonparametric Tests.
• Masukkan variabel dependen dan variabel kelompok.
  Jika hasil menunjukkan p < 0,05, berarti terdapat perbedaan signifikan antar kelompok.

4. Refleksi: Mengapa Penting bagi Peneliti Pendidikan

Analisis nonparametrik sering kali dianggap “sekunder” dibanding parametrik, padahal justru menawarkan fleksibilitas yang tinggi. Dalam penelitian berbasis deep learning, data sering kali berasal dari persepsi, refleksi, atau penilaian subjektif siswa — yang sifatnya ordinal. Uji nonparametrik membantu peneliti menghargai karakter data tanpa mereduksinya menjadi angka semu.

Menurut Field (2018), pendekatan statistik yang baik bukanlah yang paling kompleks, tetapi yang paling sesuai dengan sifat data dan pertanyaan penelitian. Dengan JASP, peneliti pendidikan dapat memadukan kesederhanaan teknis dengan ketepatan analisis ilmiah.

Program S3 Ilmu Pendidikan UNESA mendorong penggunaan perangkat analisis modern yang mendukung transparansi, efisiensi, dan replikasi riset. Melalui JASP, mahasiswa doktoral dapat belajar bahwa validitas ilmiah tidak hanya diukur dari rumus, tetapi dari kejujuran metodologis dalam membaca data.

Tim Redaksi S3 Ilmu Pendidikan UNESA