15 Alternatif Aplikasi Olah Data Penelitian Selain SPSS

15 Aplikasi Olah Data Penelitian Selain SPSS

15 Alternatif Aplikasi Analisis Penelitian Selain SPSS di Komputer Laptop

15 Alternatif Aplikasi Olah Data Penelitian Selain SPSS

Mengolah data penelitian adalah bagian penting dalam proses ilmiah, terutama dalam penelitian kuantitatif. Salah satu aplikasi yang paling populer digunakan adalah SPSS.

Sebagai seorang peneliti atau akademisi, memahami dan memilih alat analisis data yang tepat bukan hanya mempercepat proses pengolahan, tetapi juga meningkatkan akurasi interpretasi hasil.

Selama bertahun-tahun, SPSS telah menjadi standar yang diandalkan dalam dunia akademik dan riset karena antarmukanya yang intuitif serta kemampuannya menangani berbagai jenis uji statistik.

Namun, dengan semakin berkembangnya teknologi dan kebutuhan riset yang makin kompleks, banyak aplikasi olah data lain bermunculan yang tidak kalah mumpuni.

Beberapa di antaranya bahkan menawarkan fitur yang lebih fleksibel, bersifat open-source, dan dapat digunakan secara gratis.

Saya telah menyusun daftar 15 alternatif aplikasi olah data penelitian selain SPSS yang kredibel dan telah banyak digunakan oleh para peneliti, dosen, hingga mahasiswa.

Daftar ini disusun berdasarkan pengalaman pengguna, dukungan komunitas, dan kesesuaian terhadap kebutuhan analisis kuantitatif masa kini.

1. Microsoft Excel

Microsoft Excel adalah alat yang umum digunakan untuk analisis data dasar. Dengan fitur seperti fungsi statistik, pembuatan grafik, dan kemampuan mengolah data dalam jumlah besar, Excel cocok untuk pemula yang ingin melakukan analisis deskriptif sederhana.

Mudah digunakan untuk analisis dasar seperti perhitungan statistik, grafik, dan pengolahan data.
Familiar bagi kebanyakan pengguna dan tersedia secara luas.
Cocok untuk mahasiswa dan akademisi yang ingin melakukan analisis cepat.

Microsoft Excel telah lama dikenal sebagai salah satu aplikasi olah data yang paling populer di dunia, terutama dalam kalangan pengguna yang membutuhkan alat untuk analisis data dasar.

Excel menawarkan berbagai fitur analisis statistik sederhana yang memungkinkan pengguna untuk melakukan perhitungan cepat seperti rata-rata, median, standar deviasi, dan lainnya.

Dengan kemampuannya untuk membuat grafik dan diagram yang menarik, Excel juga memudahkan visualisasi data yang berguna untuk presentasi atau laporan.

Tidak hanya untuk analisis statistik dasar, Excel juga mampu menangani pengolahan data dalam jumlah besar dengan mudah, meskipun tidak sekompleks perangkat lunak khusus statistik.

Pengguna dapat dengan cepat mengorganisir dan menganalisis data dalam format tabel, serta menggunakan berbagai fungsi built-in seperti pivot table dan formula canggih untuk menganalisis tren atau hubungan antar variabel.

Excel tersedia secara luas dan sudah menjadi aplikasi standar di banyak organisasi, menjadikannya pilihan ideal untuk mahasiswa, akademisi, dan profesional yang membutuhkan solusi cepat untuk analisis data sederhana hingga menengah.

Sebagai aplikasi olah data yang sangat ramah pengguna, Excel juga tidak memerlukan keahlian khusus dalam pemrograman, sehingga menjadikannya pilihan utama bagi pemula yang baru memulai eksplorasi dalam analisis data.

Fitur-fitur seperti auto-fill dan drop-down menus membantu mempercepat proses input dan analisis data. Meskipun begitu, untuk analisis data yang lebih kompleks atau teknik statistik lanjutan, pengguna sering beralih ke aplikasi lain seperti SPSS atau R.

Namun, bagi sebagian besar analisis deskriptif, Microsoft Excel tetap menjadi pilihan yang sangat efektif dan praktis.

2. R

R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan statistik yang kuat. Dengan berbagai paket statistik dan grafik, R memungkinkan analisis data yang kompleks. Namun, pengguna perlu memiliki pemahaman dasar tentang pemrograman dan statistik.

Bahasa pemrograman statistik yang sangat fleksibel.
Memiliki banyak paket analisis data dan visualisasi.
Membutuhkan pemahaman dasar statistik dan coding.

R adalah bahasa pemrograman statistik yang sangat kuat dan fleksibel, dirancang khusus untuk analisis data dan pemodelan statistik yang kompleks.

Salah satu keunggulan utama R adalah kemampuannya untuk menangani berbagai jenis data, mulai dari analisis statistik dasar hingga teknik analisis yang lebih canggih seperti pemodelan regresi, analisis klaster, hingga machine learning.

Dengan lebih dari ribuan paket dan pustaka yang tersedia, R memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai jenis analisis, visualisasi data, dan model statistik yang tidak terbatas.

Paket-paket seperti ggplot2 untuk visualisasi data dan dplyr untuk manipulasi data memungkinkan pengguna untuk membuat grafik yang kaya dan menganalisis data dengan sangat efisien.

Namun, meskipun R sangat kuat, penggunaannya memerlukan pemahaman yang baik tentang dasar-dasar pemrograman dan statistik. Bahasa ini mengharuskan pengguna untuk menulis kode untuk melakukan analisis, yang dapat menjadi hambatan bagi mereka yang baru memulai.

Pemahaman tentang logika pemrograman dan teori statistik adalah kunci untuk memaksimalkan kemampuan R dalam mengolah data secara efektif.

Meskipun begitu, bagi mereka yang memiliki keterampilan pemrograman dasar, R memberikan kebebasan penuh untuk menyesuaikan dan melakukan analisis data secara mendalam.

R juga sangat dihargai di kalangan peneliti dan analis data yang bekerja di berbagai bidang, mulai dari ilmu sosial, ekonomi, hingga biostatistika.

3. Python

Python, dengan pustaka seperti NumPy, Pandas, dan SciPy, menawarkan fleksibilitas tinggi dalam analisis data, termasuk statistik, machine learning, dan visualisasi data. Seperti R, Python memerlukan pengetahuan dasar pemrograman.

Bahasa pemrograman populer dengan pustaka seperti NumPy, Pandas, dan SciPy.
Dapat digunakan untuk analisis data, statistik, hingga machine learning.
Memerlukan pemahaman pemrograman dasar.

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dan serbaguna, terutama dalam bidang analisis data dan pemrograman statistik. Dengan pustaka-pustaka seperti NumPy, Pandas, dan SciPy, Python memungkinkan pengguna untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data dalam berbagai bentuk dan ukuran.

NumPy menawarkan kemampuan untuk melakukan operasi matematika dan statistik pada array besar, sedangkan Pandas menyediakan alat yang sangat berguna untuk manipulasi data tabel seperti DataFrame.

SciPy memperluas kemampuan Python dengan menyediakan fungsi-fungsi tambahan untuk optimasi, integrasi numerik, dan analisis statistik tingkat lanjut.

Selain itu, Python juga mendukung pustaka visualisasi data yang populer seperti Matplotlib dan Seaborn, yang memudahkan pengguna untuk membuat grafik yang menarik dan informatif.

Meskipun Python menawarkan banyak keuntungan dan fleksibilitas, seperti halnya R, ia memerlukan pengetahuan dasar tentang pemrograman untuk dapat digunakan secara efektif.

Pemahaman dasar tentang konsep pemrograman dan logika kode sangat penting untuk memanfaatkan berbagai pustaka yang tersedia dan memastikan analisis berjalan dengan lancar.

Namun, dengan sumber daya pembelajaran yang melimpah dan komunitas yang aktif, Python menjadi pilihan yang sangat baik bagi para peneliti, analis data, dan ilmuwan yang ingin menggabungkan statistik, machine learning, dan visualisasi data dalam satu platform yang terintegrasi

4. JAMOVI

JAMOVI adalah aplikasi analisis statistik gratis dengan antarmuka intuitif. Sebagai alternatif SPSS, JAMOVI cocok bagi pemula yang membutuhkan fitur analisis statistik dasar dan deskriptif.

Alternatif gratis dan mudah digunakan untuk SPSS.
Memiliki antarmuka yang intuitif dan fitur statistik lengkap.
Cocok untuk pemula dalam analisis data.

JAMOVI adalah aplikasi analisis statistik gratis yang dirancang dengan antarmuka yang ramah pengguna dan intuitif.

Sebagai alternatif SPSS, JAMOVI menawarkan fitur-fitur analisis statistik yang lengkap, namun dengan kemudahan penggunaan yang lebih tinggi, menjadikannya pilihan yang ideal untuk pemula.

Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis statistik dasar dan deskriptif tanpa memerlukan pengalaman mendalam dalam pemrograman atau statistik lanjutan. JAMOVI mendukung berbagai jenis uji statistik, seperti uji t, ANOVA, regresi, dan analisis chi-square, yang sering digunakan dalam penelitian kuantitatif.

Keunggulan utama dari JAMOVI adalah antarmuka grafisnya yang sederhana, yang mempermudah pengguna untuk memahami dan melakukan analisis data dengan cepat.

Aplikasi ini juga terintegrasi dengan R untuk analisis statistik yang lebih kompleks, memberikan fleksibilitas lebih bagi pengguna yang membutuhkan analisis lanjutan.

Karena sifatnya yang gratis dan open-source, JAMOVI sangat cocok untuk mahasiswa, akademisi, dan peneliti yang membutuhkan alat analisis statistik yang efektif tanpa biaya tambahan.

5. SmartPLS

Smart PLS digunakan untuk analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan Partial Least Squares (PLS). Aplikasi ini cocok untuk penelitian yang fokus pada pemodelan hubungan antar variabel.

Digunakan untuk analisis SEM berbasis Partial Least Squares.
Cocok untuk riset yang fokus pada hubungan antar variabel laten.

SmartPLS adalah aplikasi yang dirancang khusus untuk melakukan analisis Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Squares (PLS).

Aplikasi ini sangat bermanfaat bagi peneliti yang ingin mengeksplorasi dan memodelkan hubungan antar variabel laten, terutama dalam konteks penelitian sosial, pemasaran, dan manajemen.

Dibandingkan dengan metode SEM berbasis covariance seperti LISREL atau AMOS, SmartPLS lebih cocok digunakan ketika data bersifat non-normal, ukuran sampel kecil, atau model penelitian kompleks dengan banyak indikator.

Dengan antarmuka yang user-friendly dan fitur drag-and-drop, SmartPLS memudahkan visualisasi model SEM secara intuitif.

Selain itu, aplikasi ini menyediakan berbagai statistik seperti nilai path coefficient, nilai R², AVE, dan reliabilitas komposit yang membantu peneliti dalam menilai kualitas model.

Penggunaan SmartPLS sangat direkomendasikan dalam penelitian kuantitatif yang mengutamakan eksplorasi teori dan pengujian model struktural dengan pendekatan berbasis varian.

6. Stata

Stata adalah aplikasi statistik yang populer di bidang ilmu sosial dan ekonomi. Dengan fitur untuk analisis regresi, panel data, dan data besar, Stata menjadi pilihan bagi peneliti yang membutuhkan analisis statistik lanjutan.

Populer di bidang ilmu sosial dan ekonomi.
Memiliki fitur lengkap untuk regresi, panel data, dan analisis statistik lainnya.

Stata adalah software statistik profesional yang banyak digunakan dalam bidang ilmu sosial, ekonomi, kesehatan masyarakat, hingga kebijakan publik.

Aplikasi ini dirancang untuk menangani berbagai metode analisis data kuantitatif, seperti analisis regresi linier dan logistik, analisis panel data, hingga uji hipotesis yang kompleks.

Dengan kemampuan menangani big data dan sintaks yang efisien, Stata sangat membantu peneliti yang sering bekerja dengan dataset besar dan membutuhkan kecepatan pemrosesan tinggi.

Stata juga menawarkan antarmuka grafis yang mendukung visualisasi data dan output statistik yang mudah dipahami.

Dukungan dokumentasi lengkap dan komunitas pengguna aktif menjadikannya pilihan ideal bagi mahasiswa pascasarjana, dosen, serta peneliti profesional yang fokus pada analisis statistik lanjutan untuk data penelitian sosial dan ekonomi.

7. SAS

SAS adalah perangkat lunak statistik canggih yang digunakan untuk pemodelan statistik, analisis data besar, dan visualisasi data. SAS banyak digunakan oleh ahli statistik, peneliti, dan insinyur.

Aplikasi analisis data canggih untuk big data dan pemodelan statistik.
Banyak digunakan oleh peneliti profesional dan perusahaan besar.

SAS (Statistical Analysis System) adalah perangkat lunak statistik kelas industri yang dirancang untuk analisis data besar (big data analytics), pemodelan statistik prediktif, dan data mining.

SAS banyak digunakan di sektor korporasi, pemerintahan, dan institusi akademik karena kemampuannya dalam mengelola dan menganalisis data dalam skala besar dengan tingkat akurasi tinggi.

Aplikasi ini mendukung berbagai metode analisis seperti regresi, klasifikasi, analisis survival, serta pemodelan machine learning.

SAS sangat cocok untuk peneliti profesional, data scientist, analis bisnis, dan akademisi yang membutuhkan tools canggih dan stabil dalam pengolahan data.

Selain itu, SAS menyediakan berbagai modul tambahan dan integrasi dengan platform lain, menjadikannya sebagai salah satu software statistik paling komprehensif di dunia dalam konteks data science untuk penelitian kuantitatif dan analisis prediktif.

8. Minitab

Minitab dirancang untuk analisis statistik, terutama dalam bidang kualitas dan perbaikan proses. Aplikasi ini menawarkan fitur untuk analisis data statistik dasar, analisis kualitas, dan visualisasi data.

Fokus pada statistik dasar dan perbaikan kualitas proses.
Cocok untuk industri manufaktur dan pendidikan.\

Minitab adalah software analisis statistik yang dikenal luas dalam bidang kontrol kualitas dan Six Sigma. Aplikasi ini banyak digunakan di sektor industri, khususnya dalam manufaktur dan rekayasa, untuk menganalisis data terkait efisiensi produksi, perbaikan proses, dan pengendalian mutu.

Dengan fitur seperti analisis varians (ANOVA), regresi, uji hipotesis, dan pengendalian proses statistik (SPC), Minitab menjadi pilihan praktis bagi pengguna yang ingin mendapatkan hasil analisis cepat dan akurat.

Minitab juga menyediakan antarmuka yang user-friendly dan panduan langkah demi langkah yang cocok untuk pemula, termasuk mahasiswa dan dosen yang melakukan penelitian kuantitatif.

Karena kemudahannya dalam melakukan analisis statistik dasar dan visualisasi data, aplikasi ini juga banyak digunakan dalam pelatihan statistik dan pembelajaran berbasis proyek di dunia pendidikan.

9. LISREL

LISREL digunakan untuk analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan Linear Structural Relations. Aplikasi ini membantu dalam pemodelan hubungan antar variabel dalam penelitian.

Digunakan untuk analisis SEM dengan pendekatan Linear Structural Relations.
Umumnya digunakan dalam penelitian psikologi dan ilmu sosial.

LISREL (Linear Structural Relations) adalah aplikasi statistik yang dirancang khusus untuk melakukan Structural Equation Modeling (SEM) berbasis hubungan linier antar variabel.

LISREL sangat berguna dalam penelitian sosial, psikologi, pendidikan, dan ilmu perilaku lainnya, di mana peneliti ingin menguji model teoretis yang kompleks dengan variabel laten dan indikatornya.

Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi validitas dan reliabilitas model pengukuran serta hubungan antar konstruk teoritis.

Dibandingkan dengan software lain, LISREL memiliki keunggulan dalam estimasi model SEM yang detail dan akurat, meskipun antarmukanya cenderung teknis dan memerlukan pemahaman statistik yang lebih mendalam.

Oleh karena itu, LISREL lebih banyak digunakan oleh peneliti lanjutan dan akademisi tingkat lanjut yang mendalami metodologi penelitian kuantitatif dan pengujian model struktural.

10. AMOS

AMOS adalah aplikasi untuk analisis SEM yang memungkinkan pengguna untuk membangun model hubungan antar variabel secara grafis. Cocok untuk penelitian yang memerlukan pemodelan struktural yang kompleks.

Alternatif lain untuk analisis SEM.
Memiliki tampilan visual yang memudahkan pemodelan hubungan antar variabel.

AMOS (Analysis of Moment Structures) adalah perangkat lunak statistik yang digunakan secara luas dalam analisis Structural Equation Modeling (SEM).

Kelebihan utama AMOS terletak pada kemampuannya dalam membangun model SEM secara visual, sehingga memudahkan peneliti untuk menggambarkan hubungan antar variabel laten dan terukur tanpa harus menulis sintaks manual.

AMOS sangat cocok bagi pengguna yang ingin memahami struktur hubungan antar variabel dalam penelitian kuantitatif, terutama dalam bidang psikologi, pendidikan, dan manajemen.

Dengan fitur drag-and-drop untuk membuat diagram jalur (path diagram), AMOS menjadikan proses pengolahan data statistik menjadi lebih interaktif dan mudah dipahami, terutama untuk pemula yang baru mempelajari SEM.

11. EViews

EViews digunakan untuk analisis statistik ekonomi, khususnya analisis data deret waktu (time series). Aplikasi ini menawarkan fitur untuk analisis regresi, time series, dan data besar.

Spesialis dalam analisis data deret waktu (time series).
Sering digunakan dalam penelitian ekonomi dan keuangan.

EViews (Econometric Views) adalah aplikasi yang dirancang khusus untuk analisis data deret waktu (time series), data panel, dan data cross-section, yang umum digunakan dalam studi ekonomi dan keuangan.

EViews sangat populer di kalangan ekonom, peneliti kebijakan, dan analis data karena kemampuannya dalam menangani model ekonometrika kompleks, termasuk regresi, ARIMA, VAR, dan forecasting.

Selain menyediakan antarmuka grafis yang intuitif, EViews juga memungkinkan pengguna melakukan scripting untuk analisis lebih lanjut.

Aplikasi ini cocok untuk kamu yang sedang meneliti tren ekonomi, fluktuasi pasar, atau prediksi keuangan jangka panjang menggunakan pendekatan kuantitatif yang canggih.

12. PSPP

GNU PSPP adalah alternatif gratis untuk SPSS yang memiliki fitur serupa, seperti uji statistik dasar, regresi, dan analisis faktor. PSPP cocok bagi peneliti yang mencari solusi tanpa biaya lisensi.

Aplikasi open-source yang mirip SPSS.
Dapat melakukan analisis statistik deskriptif, uji t, ANOVA, dan lainnya.

GNU PSPP adalah alternatif open-source dari SPSS yang menawarkan berbagai fitur analisis statistik tanpa biaya lisensi.

Cocok digunakan oleh peneliti, mahasiswa, dan akademisi yang membutuhkan alat pengolahan data statistik namun memiliki keterbatasan anggaran. PSPP mampu melakukan analisis deskriptif, uji t, ANOVA, regresi linier, dan analisis faktor secara efisien.

Meskipun tampilannya lebih sederhana dibanding SPSS, PSPP tetap mampu menangani data penelitian kuantitatif dengan struktur yang kompleks, dan mendukung berbagai format file termasuk CSV dan format SPSS (.sav).

Bagi kamu yang mencari software statistik gratis yang stabil, ringan, dan mudah digunakan, PSPP bisa menjadi pilihan tepat untuk menunjang proses analisis data.

13. Orange

Tool visual untuk analisis data dan machine learning.
Cocok untuk pengguna non-teknis yang ingin eksplorasi data secara interaktif.

Orange adalah platform open-source berbasis visual untuk analisis data dan machine learning. Dengan antarmuka drag-and-drop yang intuitif, Orange sangat cocok untuk pengguna non-teknis yang ingin melakukan eksplorasi data tanpa harus menulis kode.

Tool ini menyediakan berbagai komponen untuk pembersihan data, visualisasi, klasifikasi, clustering, hingga prediksi.

Orange menjadi pilihan tepat bagi kamu yang ingin mempelajari machine learning untuk pemula, karena setiap langkah analisis dapat divisualisasikan secara langsung.

Aplikasi ini juga sering digunakan dalam pengajaran statistik, eksplorasi data interaktif, dan prototyping analitik data tanpa kerumitan teknis.

14. KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) adalah platform analisis data berbasis open-source yang memungkinkan pengguna membangun alur kerja analitik dari awal hingga akhir.

Dengan dukungan berbagai node (blok fungsi), KNIME dapat digunakan untuk data preprocessing, text mining, machine learning, hingga integrasi big data.

KNIME banyak digunakan di bidang sains data, bioinformatika, farmasi, serta industri karena kemampuannya dalam menangani data skala besar dan kompleks.

Platform ini juga mendukung integrasi dengan Python, R, dan berbagai tools data science lainnya, menjadikannya alat yang fleksibel untuk keperluan riset dan industri.

Platform open-source untuk analisis data, machine learning, dan mining.
Digunakan secara luas di bidang sains dan industri.

15. Google Sheets

Google Sheets adalah alternatif berbasis cloud untuk Excel yang memungkinkan kolaborasi real-time. Dengan berbagai fungsi dan add-on, Google Sheets dapat digunakan untuk analisis data dasar

Alternatif berbasis cloud dari Excel.
Dapat digunakan bersama tim dan mendukung beberapa fungsi statistik.

Google Sheets merupakan alternatif berbasis cloud dari Microsoft Excel yang memungkinkan kolaborasi real-time dalam analisis data.

Dilengkapi berbagai fungsi statistik, formula, serta dukungan add-on seperti Solver atau Data Analytics, Google Sheets sangat cocok untuk analisis data ringan hingga menengah.

Kelebihan utama dari Google Sheets adalah aksesibilitas dan kemudahan berbagi data antar tim.

Dalam konteks penelitian, platform ini memungkinkan kamu untuk mengelola dan mengolah data secara online, melakukan perhitungan statistik sederhana, dan menyusun grafik interaktif tanpa harus menginstal perangkat lunak tambahan.

Kesimpulan

Memilih aplikasi olah data penelitian yang tepat sangat tergantung pada jenis data yang digunakan, kompleksitas analisis yang diperlukan, serta tingkat pemahaman teknis dari peneliti itu sendiri.

Setiap aplikasi memiliki keunggulan dan kekurangan masing-masing, sehingga penting untuk mencocokkannya dengan kebutuhan spesifik proyek riset yang sedang kamu jalankan.

Bagi pemula atau mahasiswa yang baru mengenal dunia statistik, Microsoft Excel dan JAMOVI adalah solusi yang paling ramah pengguna.

Keduanya menawarkan antarmuka yang mudah dipahami serta fitur analisis data dasar seperti statistik deskriptif, uji t, hingga pembuatan grafik. Selain itu, keduanya sangat ideal untuk mengolah data dalam skala kecil hingga menengah tanpa harus memahami bahasa pemrograman.

Jika kamu sudah lebih terbiasa dengan analisis data dan membutuhkan fleksibilitas lebih tinggi, maka R dan Python adalah pilihan terbaik.

Keduanya merupakan bahasa pemrograman statistik yang didukung oleh ribuan pustaka (library) untuk analisis lanjutan, machine learning, hingga visualisasi data.

Penggunaan R dan Python memungkinkan kamu untuk melakukan analisis yang sangat kompleks dan kustomisasi penuh terhadap alur kerja analitikmu.

Sementara itu, untuk penelitian yang lebih spesifik seperti Structural Equation Modeling (SEM) atau analisis hubungan antar variabel laten, aplikasi seperti SmartPLS, LISREL, atau AMOS akan lebih relevan.

Alat-alat ini dirancang khusus untuk model statistik struktural dan digunakan secara luas di bidang psikologi, manajemen, dan ilmu sosial. Bagi peneliti ekonomi,

EViews dan Stata menjadi opsi unggulan untuk analisis regresi dan data deret waktu.

Pada akhirnya, apapun alat olah data yang kamu pilih—baik itu aplikasi statistik open-source seperti PSPP dan KNIME, maupun platform visual seperti Orange—yang paling penting adalah pemahaman terhadap fitur dan tujuan dari aplikasi tersebut.

Pemilihan yang tepat akan mempercepat proses riset, meningkatkan akurasi analisis, dan menghasilkan temuan yang lebih berkualitas. Jadi, kenali kebutuhanmu dan pilih aplikasi yang paling sesuai dengan gaya kerjamu.

Itulah beberapa alternatif aplikasi olah data penelitian selain SPSS yang bisa kamu pertimbangkan sesuai kebutuhan dan tingkat keahlianmu. Setiap alat punya keunggulan masing-masing—tinggal kamu sesuaikan dengan gaya riset yang kamu jalani.

Untuk informasi, tips, dan panduan seputar riset dan analisis data lainnya, kamu bisa kunjungi situs saya di rizkiibnurahmad.eu.org.