Untuk mendeteksi korelasi berukuran sedang (r = 0,30) dengan kuasa uji 0,80 pada taraf signifikansi 0,05, skripsi psikologi memerlukan 85 responden; untuk korelasi kecil (r = 0,10) diperlukan 783 responden, dan untuk membandingkan dua kelompok dengan selisih sedang (d = 0,50) diperlukan 64 responden per kelompok (Cohen, 1992). Tiga angka itu, bukan rumus Slovin, yang biasanya ditanyakan penguji psikologi ketika Anda menyebut jumlah sampel dan uji statistik di BAB III.
Artikel ini mengumpulkan angka-angka yang dipakai penguji skripsi psikologi dalam tiga tabel yang bisa dikutip langsung: uji statistik per desain penelitian psikologi beserta ukuran efeknya, patokan besar ukuran efek menurut Cohen dan revisinya untuk psikologi, dan jumlah responden minimum per uji dari tabel Cohen (1992) serta Fritz dan MacKinnon (2007) untuk mediasi. Setiap angka disertai sumber dan tahun; angka yang tidak tersedia dinyatakan tidak tersedia.
Uji statistik per desain skripsi psikologi
Hampir semua skripsi psikologi kuantitatif S1 di Indonesia jatuh ke salah satu dari delapan desain di bawah. Kolom ukuran efek adalah yang wajib dilaporkan di samping nilai p menurut Publication Manual APA edisi ketujuh (2020), yang menjadi rujukan penulisan hasil di sebagian besar fakultas psikologi.
| Desain dan rumusan masalah | Uji parametrik | Padanan nonparametrik | Ukuran efek yang dilaporkan |
|---|---|---|---|
| Korelasional: hubungan X dengan Y (dua skala) | Korelasi Pearson | Spearman rho | r (r² sebagai proporsi varians) |
| Komparatif dua kelompok bebas: perbedaan Y antara A dan B | Uji t sampel independen | Mann-Whitney U | d Cohen (atau g Hedges untuk sampel kecil) |
| Komparatif tiga kelompok atau lebih | ANOVA satu jalur, uji lanjut Tukey | Kruskal-Wallis, uji lanjut Dunn | η² atau ω²; f Cohen |
| Pra-pasca satu kelompok (intervensi, pelatihan) | Uji t berpasangan | Wilcoxon signed-rank | d_z atau d_av |
| Eksperimen dua faktor (misalnya 2 × 2) | ANOVA faktorial | Uji peringkat selaras (ART) | η² parsial untuk efek utama dan interaksi |
| Prediksi: beberapa X terhadap Y | Regresi linear berganda | Regresi robust atau bootstrap | R², f² Cohen, β terstandar |
| Mediasi atau moderasi | PROCESS (Hayes) Model 4 atau 1; SEM | Bootstrap efek tidak langsung (sudah bebas asumsi normal) | Efek tidak langsung ab dengan interval kepercayaan 95 persen; ΔR² untuk interaksi |
| Prediksi kategori (misalnya berisiko atau tidak) | Regresi logistik biner | — | Odds ratio dengan interval kepercayaan; Nagelkerke R² |
Sumber: Cohen (1988) untuk d, r, f, f²; Field (2018, Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, edisi kelima) untuk padanan nonparametrik; Hayes (2018, edisi kedua) untuk PROCESS. Skor total skala Likert baku lazim diperlakukan sebagai data interval pada tabel ini; keputusan itu dan cara memilih skalanya dibahas pada panduan skala baku untuk skripsi psikologi. Bila data Anda melanggar asumsi normalitas, empat jalan keluarnya diuraikan pada artikel data skripsi tidak normal.
Patokan ukuran efek: angka Cohen dan revisinya untuk psikologi
Cohen (1988) menetapkan patokan kecil, sedang, dan besar untuk tiap ukuran efek, dan patokan itulah yang masih dikutip pada hampir semua skripsi psikologi Indonesia. Dua revisi yang khusus untuk data psikologi patut disebut di BAB IV bila korelasi Anda terlihat kecil: Gignac dan Szodorai (2016) menganalisis distribusi korelasi pada penelitian perbedaan individual dan mengusulkan 0,10, 0,20, dan 0,30 sebagai kecil, sedang, dan besar; Funder dan Ozer (2019) mengusulkan 0,05 sangat kecil, 0,10 kecil, 0,20 sedang, 0,30 besar, dan 0,40 sangat besar.
| Ukuran efek | Dipakai pada | Kecil | Sedang | Besar | Sumber |
|---|---|---|---|---|---|
| d | Uji t (dua rata-rata) | 0,20 | 0,50 | 0,80 | Cohen (1988) |
| r | Korelasi | 0,10 | 0,30 | 0,50 | Cohen (1988) |
| r (revisi psikologi) | Korelasi pada perbedaan individual | 0,10 | 0,20 | 0,30 | Gignac dan Szodorai (2016) |
| r (revisi psikologi) | Korelasi pada penelitian psikologi umumnya | 0,10 | 0,20 | 0,30 (0,40 sangat besar) | Funder dan Ozer (2019) |
| f | ANOVA | 0,10 | 0,25 | 0,40 | Cohen (1988) |
| η² | ANOVA (proporsi varians) | 0,01 | 0,06 | 0,14 | Cohen (1988) |
| f² | Regresi berganda | 0,02 | 0,15 | 0,35 | Cohen (1988) |
| w | Chi-square | 0,10 | 0,30 | 0,50 | Cohen (1988) |
Cara mengutipnya di BAB IV: sebutkan nilai ukuran efek, patokan yang dipakai, dan sumbernya dalam satu kalimat, misalnya “korelasi sebesar r = 0,24 tergolong sedang menurut patokan Gignac dan Szodorai (2016), meski kecil menurut Cohen (1988)”. Penguji lebih menghargai kejujuran dua patokan daripada satu patokan yang menguntungkan.
Jumlah responden minimum per uji: tabel Cohen (1992)
Tabel berikut mengutip Cohen (1992, “A power primer”, Psychological Bulletin, 112(1), 155–159) untuk kuasa uji 0,80 dan taraf signifikansi 0,05 dua arah. Angka pada uji t dan ANOVA adalah jumlah per kelompok; angka pada korelasi, chi-square, dan regresi adalah jumlah total. Angka ini yang direproduksi G*Power untuk kombinasi yang sama.
| Uji | Ukuran efek | Efek kecil | Efek sedang | Efek besar |
|---|---|---|---|---|
| Uji t sampel independen (per kelompok) | d 0,20 / 0,50 / 0,80 | 393 | 64 | 26 |
| Korelasi Pearson (total) | r 0,10 / 0,30 / 0,50 | 783 | 85 | 28 |
| Chi-square df = 1 (total) | w 0,10 / 0,30 / 0,50 | 785 | 87 | 32 |
| Chi-square df = 2 (total) | w 0,10 / 0,30 / 0,50 | 964 | 107 | 39 |
| ANOVA satu jalur, 3 kelompok (per kelompok) | f 0,10 / 0,25 / 0,40 | 322 | 52 | 21 |
| ANOVA satu jalur, 4 kelompok (per kelompok) | f 0,10 / 0,25 / 0,40 | 274 | 45 | 18 |
| Regresi berganda, 2 prediktor (total) | f² 0,02 / 0,15 / 0,35 | 481 | 67 | 30 |
| Regresi berganda, 3 prediktor (total) | f² 0,02 / 0,15 / 0,35 | 547 | 76 | 34 |
| Regresi berganda, 5 prediktor (total) | f² 0,02 / 0,15 / 0,35 | 645 | 91 | 42 |
Untuk mediasi sederhana, Fritz dan MacKinnon (2007, Psychological Science, 18(3), 233–239) menghitung jumlah responden agar efek tidak langsung terdeteksi dengan kuasa 0,80: dengan bootstrap bias-corrected, 34 responden bila jalur a dan b sama-sama besar, 71 bila keduanya sedang, dan 462 bila keduanya kecil; dengan prosedur empat langkah Baron dan Kenny, kombinasi kecil-kecil memerlukan 20.886 responden, alasan utama prosedur itu ditinggalkan. Angka-angka ini melengkapi, bukan menggantikan, rumus umum yang diuraikan pada panduan menentukan jumlah sampel skripsi: Slovin menjawab berapa responden untuk mewakili populasi, tabel Cohen menjawab berapa responden agar uji Anda punya peluang menemukan efek yang memang ada.
Dari mana angka itu diambil dan apa yang tidak tersedia
| Sumber | Isi yang dikutip | Tahun | Akses (diperiksa 30 Agustus 2026) |
|---|---|---|---|
| Cohen, Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, edisi kedua | Patokan d, r, f, f², w, η² | 1988 | Buku cetak; tersedia di perpustakaan fakultas psikologi |
| Cohen, A power primer, Psychological Bulletin | Tabel jumlah responden per uji | 1992 | Artikel jurnal APA berbayar; laman penerbit tidak dapat kami buka dari jaringan kami |
| Fritz dan MacKinnon, Required sample size to detect the mediated effect, Psychological Science | Jumlah responden untuk mediasi | 2007 | Artikel jurnal; versi penulis tersedia di PubMed Central (PMC2843527, diverifikasi lewat Europe PMC) |
| Gignac dan Szodorai, Personality and Individual Differences | Revisi patokan r | 2016 | Artikel jurnal berbayar |
| Funder dan Ozer, Advances in Methods and Practices in Psychological Science | Revisi patokan r | 2019 | Artikel jurnal SAGE; laman penerbit tidak dapat kami buka dari jaringan kami, status akses tidak kami verifikasi |
| G*Power 3.1 (Faul, Erdfelder, Buchner, dan Lang) | Perangkat gratis untuk menghitung ulang seluruh tabel | 2009 | Unduh gratis dari situs Universitas Heinrich Heine Düsseldorf |
Yang tidak tersedia: tidak ada data nasional tentang berapa persen skripsi psikologi Indonesia memakai tiap uji, atau berapa median jumlah responden skripsi psikologi. PDDikti tidak memublikasikan rincian metode skripsi, dan repositori kampus tidak diagregasi. Klaim seperti “sebagian besar skripsi psikologi memakai korelasi” tidak bisa kami dukung dengan angka, jadi tidak kami tulis.
Cara menuliskan angka-angka itu di BAB III dan BAB IV
Di BAB III, satu paragraf analisis daya menggantikan pembelaan panjang soal jumlah sampel. Contoh yang bisa diadaptasi: “Jumlah responden ditetapkan melalui analisis daya a priori dengan G*Power 3.1 untuk korelasi dua arah, ukuran efek sedang r = 0,30 (Cohen, 1988), taraf signifikansi 0,05, dan kuasa 0,80, yang menghasilkan 84 responden; peneliti menargetkan 100 responden untuk mengantisipasi data tidak lengkap.” Angka 84 dari G*Power dan 85 dari tabel Cohen berbeda satu karena pembulatan metode; sebutkan perangkat yang Anda pakai.
Di BAB IV, APA edisi ketujuh meminta statistik uji, derajat bebas, nilai p yang tepat, dan ukuran efek beserta interval kepercayaannya bila tersedia, dengan koma desimal dalam naskah berbahasa Indonesia: “Terdapat korelasi positif sedang antara dukungan sosial dan resiliensi, r(98) = 0,34, p = 0,001, IK 95 persen [0,15; 0,50]”; “Kelompok pelatihan memiliki skor efikasi diri yang lebih tinggi daripada kelompok kontrol, t(62) = 2,41, p = 0,019, d = 0,60”. Cara membaca tabel keluaran regresi dan menuliskannya sudah diuraikan pada panduan membaca hasil regresi linear berganda; untuk model dengan konstruk laten, perbandingan perangkat SEM ada pada SmartPLS vs AMOS vs LISREL, dan nilai kritis untuk uji manual tersedia pada tabel r, t, F, dan chi-square.
Bagaimana memilih uji bila desain Anda tidak persis ada di tabel?
Empat pertanyaan berurutan menempatkan hampir semua skripsi psikologi pada satu baris tabel pertama. Pertama, apa yang ditanyakan rumusan masalah: hubungan (korelasi atau regresi), perbedaan (uji t atau ANOVA), atau mekanisme (mediasi dan moderasi). Kedua, berapa variabel yang terlibat dan mana yang bebas, terikat, mediator, atau moderator; dua variabel skala mengarah ke korelasi, satu variabel terikat dengan dua prediktor atau lebih mengarah ke regresi. Ketiga, apakah kelompok yang dibandingkan bebas (dua kelas berbeda) atau berpasangan (orang yang sama diukur dua kali); jawaban ini menentukan uji t independen atau berpasangan, ANOVA antarsubjek atau pengukuran berulang. Keempat, apakah asumsi terpenuhi: normalitas residual, homogenitas varians, dan linearitas; bila tidak, pindah ke kolom padanan nonparametrik atau pakai bootstrap tanpa mengubah rumusan masalah.
Dua desain yang sering membingungkan. Skripsi dengan satu variabel bebas kategori tiga tingkat (misalnya tahun angkatan) dan satu variabel terikat skala adalah ANOVA satu jalur, bukan korelasi, meski variabel bebasnya diberi kode angka. Skripsi yang bertanya “apakah hubungan X dan Y berbeda pada laki-laki dan perempuan” adalah moderasi (interaksi X × jenis kelamin), bukan dua korelasi terpisah yang dibandingkan dengan mata; ujilah dengan PROCESS Model 1 atau regresi dengan variabel interaksi, dan laporkan ΔR² serta plot interaksinya.
Contoh perhitungan G*Power untuk tiga desain yang paling umum
Ketiga contoh memakai G*Power 3.1, taraf signifikansi 0,05, dan kuasa 0,80; masukan yang sama menghasilkan angka yang sama pada komputer mana pun, sehingga penguji bisa mengulanginya.
- Korelasional dua skala. Test family: Exact; Statistical test: Correlation, bivariate normal model; Type of power analysis: A priori; Tails: Two; Correlation ρ H1: 0,30; α: 0,05; Power: 0,80; Correlation ρ H0: 0. Hasil: 84 responden.
- Dua kelompok bebas, misalnya pelatihan dan kontrol. Test family: t tests; Statistical test: Means, difference between two independent means (two groups); A priori; Tails: Two; Effect size d: 0,50; α: 0,05; Power: 0,80; Allocation ratio: 1. Hasil: 64 per kelompok, total 128.
- Regresi berganda tiga prediktor. Test family: F tests; Statistical test: Linear multiple regression, fixed model, R² deviation from zero; A priori; Effect size f²: 0,15; α: 0,05; Power: 0,80; Number of predictors: 3. Hasil: 77 responden.
Angka G*Power dan tabel Cohen (1992) selisih satu pada dua contoh (84 lawan 85, 77 lawan 76) karena Cohen membulatkan dari pendekatan yang sedikit berbeda; keduanya diterima, asalkan Anda menyebut sumber yang dipakai. Tulis seluruh masukan di BAB III atau lampiran, bukan hanya hasil akhirnya, karena itulah yang diperiksa penguji ketika meminta Anda membuka G*Power di ruang sidang.
Lima kesalahan angka yang paling sering dicoret penguji psikologi
- Melaporkan nilai p tanpa ukuran efek, lalu menyebut hasil “sangat signifikan” seolah p kecil berarti efek besar.
- Memakai rumus Slovin untuk penelitian korelasional pada populasi yang tidak jelas jumlahnya, padahal yang ditanyakan penguji adalah kuasa uji.
- Memecah skor skala menjadi dua kategori (median split) lalu memakai chi-square, yang membuang informasi dan menurunkan kuasa uji.
- Menguji mediasi dengan empat langkah Baron dan Kenny tanpa bootstrap efek tidak langsung.
- Menyebut korelasi 0,25 “lemah” dengan patokan Cohen tanpa menyebut bahwa dalam psikologi angka itu tergolong sedang menurut dua revisi terbaru.
Menjaga agar angka di BAB III (rencana analisis, jumlah responden, patokan) tetap konsisten dengan yang muncul di BAB IV adalah pekerjaan yang membosankan tetapi menentukan; Tesify menyusun paragraf analisis daya dan kalimat pelaporan dari angka yang Anda masukkan, dengan format APA dan koma desimal yang konsisten, sementara perhitungan, data, dan tafsirnya tetap tanggung jawab Anda.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Berapa responden minimal untuk skripsi psikologi korelasional?
Untuk korelasi sedang r = 0,30 dengan kuasa 0,80 dan taraf 0,05 diperlukan 85 responden menurut tabel Cohen (1992); untuk korelasi kecil r = 0,10 diperlukan 783 responden.
Apakah rumus Slovin masih boleh dipakai di skripsi psikologi?
Boleh bila tujuannya mewakili populasi yang jumlahnya diketahui, tetapi untuk uji hipotesis penguji psikologi umumnya meminta analisis daya berbasis ukuran efek, misalnya dengan G*Power.
Ukuran efek apa yang dilaporkan untuk uji t?
d Cohen, atau g Hedges bila sampel kecil dan tidak seimbang. Patokan Cohen: 0,20 kecil, 0,50 sedang, 0,80 besar.
Mengapa korelasi 0,25 disebut sedang oleh sebagian dosen dan kecil oleh dosen lain?
Karena patokan Cohen (1988) menyebut 0,30 sedang, sedangkan Gignac dan Szodorai (2016) serta Funder dan Ozer (2019) menyebut 0,20 sedang untuk data psikologi. Sebutkan keduanya.
Apakah uji mediasi memerlukan responden lebih banyak?
Ya. Dengan bootstrap bias-corrected, Fritz dan MacKinnon (2007) memperkirakan 71 responden untuk jalur sedang-sedang dan 462 untuk jalur kecil-kecil.
Bolehkah memakai Pearson pada skor total skala Likert?
Lazim diterima di psikologi karena skor total skala baku diperlakukan sebagai interval. Bila distribusinya jauh dari normal atau ada pencilan ekstrem, laporkan Spearman sebagai pendamping.
Apakah G*Power gratis dan diterima pembimbing?
Gratis dan menjadi rujukan standar analisis daya di psikologi. Sebutkan versi, jenis uji, ukuran efek, taraf signifikansi, dan kuasa yang dimasukkan.
Bagaimana bila responden yang terkumpul kurang dari angka tabel?
Laporkan kuasa uji yang tercapai (post hoc) dan bahas sebagai keterbatasan; jangan menaikkan taraf signifikansi atau menghapus responden agar hasil signifikan.
Apakah η² atau η² parsial yang dilaporkan pada ANOVA?
Untuk ANOVA satu jalur keduanya sama. Pada ANOVA faktorial, SPSS mengeluarkan η² parsial; sebutkan secara eksplisit mana yang dilaporkan.
Perlukah interval kepercayaan untuk ukuran efek?
APA edisi ketujuh menganjurkannya. JASP dan jamovi menampilkannya secara otomatis; pada SPSS versi 27 ke atas, d Cohen beserta interval kepercayaannya tersedia pada uji t.