Skala Pengukuran Data Dalam Penelitian

Diposting pada

Skala Pengukuran Data Dalam Penelitian – SKALA PENGUKURAN DATA’ = ‘SKALA DATA’ pada dasarnya dimaksudkan untuk mengklasifikasikan Variabel yang akan diukur agar tidak terjadi kesalahan dalam menentukan teknik analisis data dan tahapan penelitian selanjutnya.

Skala pengukuran data merupakan seperangkat aturan yang diperlukan untuk ‘mengkuantitatifkan’ data dari pengukuran suatu variabel. Dalam melakukan analisis statistik, perbedaan jnis data sangat berpengaruh terhadap pemilihan model atau alat uji statistik. Tidak sembarangan jenis data dapat digunakan oleh alat uji tertentu. Untuk itu skala pengukuran data (variabel) sangat menentukan dalam uji statistik. Sedangkan macam-macam SKALA PENGUKURAN DATA dapat berupa :

1. Skala Nominal

Adalah skala yang hanya mendasarkan pada pengelompokan atau pengkategorian peristiwa atau fakta dan apabila menggunakan notasi angka hal itu sama sekali tidak menunjukkan perbedaan kuantitatif melainkan hanya menunjukkan perbedaan kualitatif.

Suryabrata, S (2003) menyebut bahwa skala nominal adalah skala yang ditetapkan berdasarkan atas proses penggolongan yang bersifat diskrit dan saling pilah (mutually exclusive). Banyak variabel dalam penelitian sosial menggunakan skala nominal seperti agama, jenis kelamin, tempat lahir, asal sekolah, dsb.

Untuk itu skala nominal mempunyai sifat:

  1. Kategori data bersifat mutually exclusive (saling memisah),
  1. Kategori data tidak mempunyai aturan yang logis (bisa sembarang). Skala nominal merupakan skala yang paling sederhana disusun

menurut jenis (katagorinya) atau fungsi bilangan hanya sebagai simbol untuk membedakan sebuah karakteristik lainnya. Skala nominal merupakan skala yang paling lemah/rendah di antara skala pengukuran yang ada. Skala nominal hanya bisa membedakan benda atau peristiwa yang satu dengan yang lainnya berdasarrkan nama (predikat). Skala pengukuran nominal digunakan untuk mengklasifikasi objek, individual atau kelompok dalam bentuk kategori. Pemberian angka atau simbol pada skala nominal tidak memiliki maksud kuantitatif hanya menunjukkan ada atau tidaknya atribut atau karakteristik pada objek yang diukur.

Misalnya, jenis kelamin diberi kode 1 untuk laki-laki dan kode 2 untuk perempuan. Angka ini hanya berfungsi sebagai label. Kategori tanpa memiliki nilai intrinsik dan tidak memiliki arti apa pun. Kita tidak bisa mengatakan perempuan dua kali dari laki-laki. Kita bisa saja mengkode laki-laki menjadi 2 dan perempuan dengan kode 1, atau bilangan apapun asal kodenya berbeda antara laki-laki dan perempuan.

Misalnya lagi untuk agama, kita bisa mengkode 1 = Islam, 2 = Kristen, 3 = Hindu, 4 = Budha, dst. Kita bisa menukar angka-angka tersebut, selama

suatu karakteristik memiliki angka yang berbeda dengan karakteristik lainnya. Karena tidak memiliki nilai intrinsik, maka angka-angka (kode-kode) yang kita berikan tersebut tidak memiliki sifat sebagaimana bilangan pada umumnya.

Oleh karenanya, pada variabel dengan skala nominal tidak dapat diterapkan operasi matematika standar (aritmatik) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan statistik yang sesuai dengan skala nominal adalah proposisi seperti modus, distribusi frekuensi, Chi Square dan beberapa peralatan statistik non-parametrik lainnya. Ciri-ciri Skala NOMINAL:

  1. Hasil penghitungan tidak dijumpai bilangan pecahan,
  1. Angka yang tertera hanya label saja,
  1. Tidak mempunyai urutan (ranking),
  1. Tidak mempunyai ukuran baru,
  1. Tidak mempunyai nol mutlak,
  1. Tes statistik yang digunakan adalah statistik non parametrik.
Baca Juga:   Contoh Kasus Uji Regresi Linear Sederhana

Contoh Skala nominal sebenarnya :

  1. Jenis kulit : Hitam Kuning Putih
  1. Suku Daerah : Jawa Madura Bugis
  1. Agama yang dianut : Islam Kristen Hindu
  1. Partai pemenang pemilu : Golkar Demokrat PKB
  1. Jenis kelamin : Laki Perempuan
  1. Jenis Pekerjaan : PNS Swasta Tani dll
  1. Status Perkawinan : Kawin Tidak Kawin

Contoh Skala nominal yang Tidak Sebenarnya

  1. Kelulusan : Lulus Tidak Lulus
  1. Ijazah yang dipunyai : SD SMP SMA S1 S2 S3
  1. Tahun Produksi Kendaraan : 2004 2005 2006 2007
  1. Aktivitas : Bekerja Menganggur
  1. Skala Ordinal

Adalah pengukuran di mana skala yang dipergunakan disusun berdasarkan atas jenjang dalam atribut tertentu sehingga penyusunannya disusun secara terurut dari yang rendah sampai yang tinggi menurut suatu

ciri tertentu, namun antara urutan (ranking) yang satu dengan yang lainnya tidak mempunyai jarak yang sama.

Skala ordinal banyak dipergunakan dalam penelitian sosial dan pendidikan terutama berkaitan dengan pengukuran kepentingan, persepsi, motivasi serta sikap, apabila mengukur sikap responden terhadap suatu kebijakan pendidikan, responden dapat diurutkan dari mulai Sangat Setuju (1), Setuju (2), Tidak Berpendapat (3), Kurang Setuju (4), dan Tidak Setuju (5), maka angka-angka tersebut hanya sekedar menunjukkan urutan responden, bukan nilai untuk variabel tersebut. Adapun cirri dari skala ordinal adalah :

  1. Kategori data bersifat saling memisah,
  1. Kategori data mempunyai aturan yang logis,
  1. Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya.

Dapat juga dikatakan bahwa skala ordinal merupakan skala yang

didasarkan pada ranking diurutkan dari jenjang yang lebih tinggi sampai jenjang yang lebih rendah atau sebaliknya. Skala ordinal ini lebih tinggi daripada skala nominal, dan sering juga disebut dengan skala peringkat. Hal ini karena dalam skala ordinal, lambing-lambang bilanganhasil pengukuran selain menunjukkan pembedaan juga menunjukkan urutan atau tingkatan objek yang diukur menurut karakteristik tertentu.

Misalnya tingkat kepuasan seseorang terhadap produk. Bisa kita beri angka dengan 5 = sangat puas, 4 = puas, 3 = kurang puas, 2 = tidak puas, dan 1 = sangat tidak puas. Atau misalnya dalam suatu lomba, pemenangnya diberi peringkat 1, 2, 3, dst. Dalam skala ordinal, tidak seperti skala nominal, ketika kita ingin mengganti angka-angkanya, harus dilakukan secara berurut dari besar ke kecil atau dari kecil ke besar. Jadi, tidak boleh kita buat 1 = sangat puas, 2 = tidak puas, 3 = puas, dst. Yang boleh adalah 1 = sangat puas, 2 = puas, 3 = kurang puas, dst.

Selain itu, yang perlu diperhatikan dari karakteristik skala ordinal adalah meskipun nilainya sudah memiliki batas yang jelas tetapi belum memiliki jarak (selisih). Kita tidak tahu berapa jarak kepuasan dari tidak puas ke kurang puas. Dengan kata lain juga, walaupun sangat puas kita beri angka 5 dan sangat tidak puas kita beri angka 1, kita tidak bisa mengatakan bahwa kepuasan yang sangat puas lima kali lebih tinggi dibandingkan yang sangat tidak puas. Sebagaimana halnya pada pada skala nominal, pada skala ordinal kita juga tidak dapat menerapkan operasi matematika standar (aritmatik) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan statistik yang sesuai dengan skala ordinal juga adalah peralatan statistik yang berbasiskan (berdasarkan) jumlah dan proposisi seperti modus, distribusi frekuensi, Chi Square dan beberapa peralatan statistik non-parametik lainnya.

Baca Juga:   Metode-Metode Penelitian Kuantitatif

  1. Skala Interval

Adalah skala pengukuran di mana jarak satu tingkat dengan tingkat lainnya sama, oleh karena itu skala interval dapat juga disebut skala unit yang sama (equal unit scale).

 Suryabrata, S (2003) mendefinisikan bahwa skala interval merupakan skala yang dihasilkan dari proses pengukuran, di mana dalam pengukuran tersebut diasumsikan terdapat satuan (unit) pengukuran yang sama. Contoh yang sangat dikenal adalah temperatur. Adapun ciri-ciri skala interval adalah :

  1. Kategori data bersifat saling memisah,
  2. Kategori data bersifat logis,
  3. Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya,
  4. Perbedaan karakteristik yang sama tergambar dalam perbedaan yang sama dalam jumlah yang dikenakan pada kategori,
  5. Angka nol hanya menggambarkan suatu titik dalam skala (tidak punya nilai nol absolut).

 Dengan demikian skala interval merupakan skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengan data yang lain dan mempunyai boobot yang sama. Analisis statistik yang digunakan ialah mempunyai karakteristik uji statistik parametik. Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dengan ditambah karakteristik lain, yaitu berupa adanya interval yang tetap. Dengan demikian, skala interval sudah memiliki nilai intrinsik, sudah memiliki jarak, tetapi jarak tersebut belum merupakan kelipatan. Pengertian “jarak belum merupakan kelipatan” ini kadang-kadang diartikan bahwa skala interval tidak memiliki nilai nol mutlak.

Missal pada pengukuran suhu. Kalau ada tiga daerah dengan suhu daerah A = 10ºC, daerah B = 15ºC dan daerah C = 20ºC. Kita bisa mengatakan bahwa selisih suhu daerah B 5ºC lebih panas dibandingkan daerah A, dan selisih suhu daerah C dengan daerah B adalah 5ºC (ini menunjukkan pengukuran interval sudah memiliki jarak tetap). Tetapi, kita bisa mengatakan bahwa suhu daerah C dua kali lebih panas dibandingkan daerah A (artinya tidak bisa jadi kelipatan). Kenapa? karena dalam derajat Celcius tidak memiliki NOL ABSOLUT. (Titik nolnya pada 0C Bukan berarti Tidak ada Suhu sama sekali).

Contoh lainnya, misalnya dua orang murid, si A mendapat 70 sedangkan si B mendapat nilai 35. Kita tidak bisa mengatakan si A dua kali lebih pintar dibandingkan si B. (Kenapa?).

4. Skala Ratio

Merupakan skala pengukuran yang mempunyai nilai NOL MUTLAK dan mempunyai jarak yang sama. Skala interval yang benar-benar memiliki nilai nol mutlak disebut skala rasio, dengan demikian skala rasio menunjukkan jenis pengukuran yang sangat jelas dan akurat (precise). Jika kita memiliki skala rasio, kita dapat menyatakan tidak hanya jarak yang sama antara satu nilai dengan nilai lainnya dalam skala, tapi juga tentang jumlah proposional karakteristik yang dimiliki dua objek atau lebih, dan contoh untuk skala ini adalah uang. Adapun ciri-ciri dari skala rasio adalah :

Baca Juga:   Uji Asumsi Klasik

  1. Kategori data bersifat saling memisah,
  2. Kategori data mempunyai aturan yang logis,
  3. Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya,
  4. Perbedaan karakteristik yang sama tergambar dalam perbedaan yang sama dalam jumlah yang dikenakan pada kategori,
  5. Angka nol menggambarkan suatu titik dalam skala yang menunjukkan

ketiadaan karakteristik (punya nilai nol absolut).

Tes yang digunakan adalah tes statistik parametik. Skala rasio adalah skala data dengan kualitas paling tinggi. Pada skala rasio, terdapat semua karakteristik skala nominal, ordinal, dan skala interval ditambah dengan sifat adanya nilai nol yang bersifat adanya nilai nol bersifat mutlak. Nilai nol mutlak ini artinya adalah nilai dasar yang tidak bisa diubah meskipun menggunakan skala yang lain. Oleh karenanya, pada skala ratio, pengukuran sudah mempunyai nilai perbandingan/rasio. Pengukuran-pengukuran dalam skala rasio yang sering digunakan adalah pengukuran tinggi dan berat.

Misalnya berat benda A adalah 30 kg, sedangkan benda B adalah 60 kg, maka dapat dikatakan bahwa benda B lebih berat dua kali dibandingkan benda A.

  1. Umur manusia,
  1. Ukuran timbangan,
  1. Berat badan,
  1. Tinggi pohon,
  1. Tinggi badan manusia,
  1. Jarak,
  1. Panjang barang,
  1. Nilai ujian.

Dari uraian di atas jelas bahwa Skala Ratio, Interval, Ordinal dan Nominal berturut –turut memiliki nilai kuantitatif dari yang Paling Rinci ke yang Kurang Rinci. Skala Ratio mempunyai sifat – sifat yang

dimiliki Skala Interval, Ordinal dan Nominal. Skala Interval memiliki ciri – ciri yang dimiliki Skala Ordinal dan Nominal, sedangkan Skala Ordinal memiliki sifat yang dimiliki Skala Nominal. Adanya perbedaan tingkat pengukuran memungkinkan terjadinya Transformasi Skala Ratio dan Interval menjadi Ordinal atau Nominal. Transformasi ini dikenal sebagai Data Reduction atau Data Collapsing. Hal ini dimaksudkan agar dapat menerapkan metode statistik tertentu, terutama yang menghendaki skala data dalam bentuk Ordinal atau Nominal.

Sebaliknya, Skala Ordinal dan Nominal TIDAK DAPAT diubah menjadi Interval atau Ratio. Skala Nominal yang diberi label 0, 1 atau 2 dikenal sebagai Dummy Variable (Variabel Rekayasa). Misalnya : Pemberian label 1 untuk laki – laki dan 2 untuk perempuan tidak mempunyai arti kuantitatif (tidak mempunyai nilai / hanya kode). Dengan demikian, perempuan tidak dapat dikatakan 1 lebih banyak dari laki – laki. Pemberian label tersebut dimaksudkan untuk mengubah kategori huruf (Alfabet) menjadi kategori Angka (Numerik), sehingga memudahkan analisis data.

Sekian dulu pembahasan singkat tentang Skala Pengukuran Data Dalam Penelitian semoga dapat menjadi referensi bagi anda, jika ulasan singkat ini di rasa bermanfaat bagi anda, silahkan bagikan/share artikel ini. Terima kasih telah berkunjung.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.