Pada artikel sebelumnya telah dibahas 2 tipe pilihan pengujian dalam penyelesaian statistik atas suatu data hasil penelitian, yaitu statistik parametrik dan non-parametrik. Salah satu bahasannya adalah keterkaitan skala ukur data hasil penelitian. Skala ukur data merupakan salah satu bagian yang sangat penting dalam statistika dan patut mendapatkan perhatian serta pemahaman dari peneliti. Sebelum membahas lebih jauh terkait dengan skala ukur data, mari kita sedikit menelaah pemahaman kita terkait dengan pengukuran yang menghasilkan data dan nanti akan ditentukan jenis dari skala ukur data yang dihasilkan tersebut.
- Pengukuran
Sebuah ilustrasi, jika seorang ahli fisika berbicara mengenai pengukuran, maka biasanya yang dia maksudkan adalah pelekatan angka-angka atas observasi-observasi sedemikian rupa sehingga angka-angka itu sesuai dengan analisis melalui pemanfaatan atau penanganan menurut hukum tertentu. Analisis dengan pemanfaatan (manipulasi) ini akan membuahkan informasi baru mengenai objek yang diukur. Dengan kata lain, hubungan antara yang diobservasi dengan angka-angka yang diletakan pada observasi-observasi itu adalah langsung sehingga dengan manipulasi angka-angkanya, ilmuan fisika memperoleh informasi baru tentang benda-benda itu. Misalnya, ilmuan itu dapat menentukan berapa berat suatu massa materi homogen kalau dipotong menjadi dua, dengan cara membagi berat benda itu dengan dua.
Teori pengukuran terdiri dari seperangkat teori atau dari teori yang terpisah dan berbeda, masing-masing memiliki tingkat pengukuran yang berlainan. Hal-hal yang dapat dikerjakan atas seperangkat skor bergantung pada tingkat pengukuran yang dicapai. Selanjutnya akan dibahas 4 tingkatan pengukuran yaitu nominal, ordinal, interval dan rasio.
- Skala Ukur
- Skala Nominal atau Skala Klasifikasi
Pengukuran pada tingkatan paling lemah adalah ketika angka-angka digunakan semata-mata untuk untuk mengklasifikasikan suatu objek, orang atau sifat. Jika angka-angka itu digunakan untuk mengidentifikasikan kelompok-kelompok sebagai induk objek-objek yang berlainan, angka tersebut merupakan skala nominal atau klasifikasi.
Misal : Angka-angka pada plat nomor mobil merupakan suatu skala nominal. Setiap mobil yang memakai plat nomor adalah anggota dari suatu sub-kelas tunggal. Dan jika suatu huruf atau angka tertentu pada plat tadi menunjukkan wilayah tertentu, di mana si pemilik mobil bertempat tinggal. Maka setiap sub kelas dalam skala nominal tersebut terdiri dari suatu kelompok yang merupakan suatu keutuhan tersendiri yakni semua pemiliknya berdiam di wilayah yang sama. Dalam hal ini susunan angka atau huruf dalam plat nomor mobil merupakan sebuah indentifikasi atau klasifikasi atas kepemilikan di suatu wilayah.
Hitungan yang diperkenankan dari data dengan skala ukur nominal diantaranya, pertama, jenis statistik deskriptif yang diperkenankan diantaranya modus dan frekuensi. Kedua, uji hipotesis mengenai distribusi kasus-kasus diantara kategori-kategori dengan menggunakan tes statistik non parametrik berupa chi square (koefisien kontingensi).
- Skala Ordinal atau Skala Urutan
Jika kita memiliki suatu kelompok yang terdiri dari kelas-kelas yang sama, kalau hubungan lebih besar ( > ) berlaku untuk beberapa pasang kelas, tetapi tidak untuk semua pasangan yang ada, maka yang dihadapi adalah skala berurutan sebagian (partially ordered scale). Jika hubungan lebih besar ( > ) berlaku untuk semua pasangan kelas yang ada, sehingga terjadilah susunan urutan kelas-kelas secara lengkap, maka yang kita punyai adalah suatu skala ordinal.
Misal : Status sosial-ekonomi. Dalam prestise dan akseptibilitas sosial, semua anggota kelas menengah atas lebih tinggi daripada ( >) semua anggota kelas menengah bawah. Hubungan sama dengan ( = ) berlaku untuk anggota-anggota kelas yang sama dan hubungan lebih tinggi ( > ) berlaku untuk sembarang pasangan kelas.
Hitungan yang diperkenankan dari data dengan skala ukur ordinal diantaranya, pertama, statistik yang cocok untuk melukiskan nilai tengah (rata-rata) skor dalam skala ordinal adalah median. Kedua, uji hipotesis yang dapat diuji dengan menggunakan statistik ranking diantaranya koefisien korelasi spearman atau kendall.
- Skala Interval
Kalau seuatu skala mempunyai segala sifat skala ordinal dan kalau disamping itu jarak antar dua angka pada skala tersebut diketahui ukurannya, maka telah dicapai pengukuran yang lebih kuat dari pada hanya memperlihatkan urutan (ordinal). Dalam kasus seperti itu, pengukuran dalam artian skala interval sudah tercapai. Artinya, jika pemetaan kita atas beberapa kelas objek sebegitu tepatnya sehingga kita tahu berapa besar interval (jarak) antar objek satu dengan yang lainnya, maka kita telah mencapai pengukuran interval. Dalam skala interval, titik nol dan unit pengukurannya adalah sembarang.
Misal : Kita mengukur suhu pada suatu skala interval (Celcius dan Fahrenheit). Unit pengukuran dan titik nol dalam mengukur suhu adalah sembarang. Semisal, “membeku” terjadi pada 0 derajat di skala Celcius dan mendidih pada 100 derajat. Di skala Fahrenheit, “membeku” terjadi pada 32 derajat dan “mendidih” pada 212 derajat.
Hitungan yang diperkenankan dari data dengan skala ukur interval diantaranya, pertama, semua statistik parametrik biasa (rata-rata, standar deviasi, korelasi Pearson, dll) dapat diterapkan terhadap data dalam suatu skala interval. Kedua, tes statistik yang umum seperti tes t dan tes F dapat diterapkan pada data dengan skala interval.
- Skala Rasio
Kalau suatu skala memiliki semua ciri suatu skala interval, dan disamping itu memiliki suatu titik nol sejati sebagai titik asalnya, maka skala itu dinamakan skala rasio. Dalam skala rasio, perbandingan antara suatu titik skala tidak bergantung pada unit pengukurannya.
Misal : Kita mengukur masa atau berat dalam skala rasio. Rasio antara dua berat adalah independen terhadap unit pengukurannya. Jika kita menetapkan berat dua objek yang berbeda bukan saja dalam pon melainkan juga dalam gram, akan kita dapatkan bahwa rasio antara dua berat dalam pon adalah sama dengan rasio antara dua berat dalam gram.
Hitungan yang diperkenankan dari data dengan skala ukur rasio diantaranya, pertama, semua tes statistik dapat digunakan. Kedua, dengan skala rasio dapat digunakan statistik semacam rata-rata ukur dan keofisien variasi, yakni statistik yang menuntut diketahuinya titik nol sejati.
Dalam pembahasan statistik, pemahaman terhadap jenis dari skala ukur data sangat diperlukan. Seperti yang telah dikemukakan bahwa dengan diketahuinya skala ukur data dapat memandu peneliti dalam menentukan jenis alat statistik yang tepat bagi data yang dimiliki. Oleh karenanya, pengidentifikasian skala ukur data pada data yang didapatkan dari hasil pengukuran harus diperhatikan karena dapat mempengaruhi proses lanjutan dalam pengolahdan data tersebut. Pada artikel-artikel selanjutnya kita akan banyak membahas alat-alat statistik yang penggunaanya mensyaratkan jenis dari skala ukur data yang mendasarinya. SEMANGAT MEMAHAMI!!!
———————————————————————————————————————————————————-
- Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com di :
- WhatsApp : 0813 2170 9749
- Email : welcome@mobilestatistik.com
- Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.
- “1st Kirim Pertanyaan, Kami Jawab . . . InsyaAllah”
———————————————————————————————————————————————————-
