SKALA PENGUKURAN DALAM PENELITIAN KUANTITATIF

 MATERI- METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF

Oleh: Eny Latifah,S.E.Sy.,M.Ak

Skala Pengukuran dalam Penelitian Kuantitatif

 

A.    Pengertian Skala Pengukuran

Skala pengukuran adalah sistem yang digunakan untuk mengklasifikasikan, membandingkan, dan mengukur data. Skala ini membantu peneliti untuk memahami karakteristik data dan memilih metode analisis yang sesuai. Dengan skala pengukuran, peneliti dapat menginterpretasi data secara tepat dan menarik kesimpulan yang valid. 

Skala pengukuran merupakan konsep penting dalam penelitian dan statistik. Ia digunakan untuk mengukur variabel dalam sebuah penelitian. Menurut Prof. Asep Saefudin dan Lukmanul Hakim (2022) dalam statistik, skala pengukuran merupakan penentu dalam memilih metode atau rumus yang akan digunakan. Berbeda skala pengukuran maka akan berbeda rumus serta teknik-teknik yang akan digunakan.

Oleh sebab itu, hal inilah yang mendasari mengapa skala pengukuran menjadi sangat penting. Sebelum menganalisis data, seorang ahli di bidang statistik data scientist tentu harus memahami skala yang terdapat pada data tersebut sehingga mudah dalam memilih metode yang akan digunakan.

Skala pengukuran berperan penting dalam proses penelitian, terutama dalam pengumpulan dan analisis data. Tujuan utamanya adalah untuk menentukan bagaimana data dikumpulkan dan diklasifikasikan sehingga dapat dianalisis secara tepat.

Memahami skala pengukuran sangat penting karena membantu peneliti dalam:

1.       Memilih metode analisis yang tepat: Setiap skala pengukuran memiliki aturan pengolahan data yang berbeda. 

2.       Menginterpretasi data dengan benar: Dengan memahami skala pengukuran, peneliti dapat memahami karakteristik data dan menarik kesimpulan yang valid. 

3.       Mengidentifikasi kesalahan dalam pengumpulan data: Skala pengukuran dapat membantu peneliti untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan sesuai dengan tujuan penelitian. 

 

B.    Macam-macam Skala Pengukuran Data dalam Penelitian

1)    Skala Nominal: Digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang berbeda, tanpa adanya urutan atau peringkat.

Skala ini termasuk dalam pengukuran kualitatif dan merupakan yang paling sederhana diantara ketiga jenis lainnya.

Dalam skala nominal, kita tidak melakukan perhitungan berdasarkan angka karena ini sama sekali tidak memiliki signifikansi kuantitatif.

Pengumpulan skala nominal sering dilakukan dengan:

(a)             Mengajukan pertanyaan terbuka.

(b)            Mengajukan pertanyaan dengan jawaban pilihan ganda yang nanti akan diberi label.

Dengan data ini kita tidak bisa menentukan mana yang bisa diletakan di urutan tertentu dan mana yang lebih baik, sebab tidak ada perhitungan yang bisa diterapkan pada data.

Contohnya, jenis kelamin, status pekerjaan, atau warna, lokasi geografis dan sejenisnya.

 

2)    Skala Ordinal: Selain mengklasifikasikan, skala ordinal juga dapat memberikan urutan atau peringkat pada data.

Skala ini juga termasuk ke dalam skala pengukuran kualitatif. Ia menggunakan urutan tertentu guna memberi peringkat, dan efektif untuk data yang memerlukan urutan ketika melakukan evaluasi.

Skala ordinal mengukur data yang bersifat non-numerik dan nilai intervalnya tidak diketahui.  Seperti kita tidak tahu berapa jarak pasti antara survei pengalaman pelanggan yang “sangat menyenangkan” dengan “agak menyenangkan”.

Contohnya, tingkat kepuasan pelanggan (sangat puas, puas, netral, tidak puas, sangat tidak puas), atau tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, D3, S1).

3)    Skala Interval: Skala ini memiliki jarak yang sama antara setiap titik pada skala. Namun, tidak memiliki titik nol alami, sehingga rasio antar nilai tidak dapat dihitung.

Skala interval adalah pengukuran dengan skala numerik di mana nilai-nilai yang berdekatan memiliki jarak yang sama dan diukur sepanjang skala (contohnya, jarak antara 40 cm dengan 50 cm sama seperti jarak antara 60 cm dengan 70 cm). Data ini pasti berbentuk angka dan merupakan salah satu skala pengukuran kuantitatif.

Dalam skala interval, nilai 0 bersifat arbitrer, artinya suatu variabel tetap bisa diukur meskipun memiliki nilai negatif. Interval data juga bisa ditambah atau dikurangi, namun tidak dapat dibagi atau dikali.

Contoh skala interval adalah pengukuran suhu menggunakan derajat celcius (16 derajat celcius lebih dingin dibanding 20 derajat celcius), suhu dalam skala Celsius atau Fahrenheit.

4)    Skala Rasio: Merupakan skala tertinggi yang memiliki titik nol alami, sehingga nilai dapat diinterpretasi secara rasio.

Rasio adalah skala pengukuran kuantitatif yang memudahkan kita untuk mencari perbedaan antar variabel dan memberi urutan data. Skala pengukuran ini memungkinkan untuk melakukan semua jenis perhitungan dan dan menarik kesimpulan pasti.

Perbedaannya dengan interval adalah rasio tidak memiliki nilai negatif.

Contoh skala pengukuran rasio adalah data ukuran tinggi badan. Tidak mungkin ada tinggi badan yang memiliki nilai 0 bahkan negatif. Jika nilainya 0, maka data itu dianggap tidak ada.

Dalam penelitian, skala rasio dapat memberikan informasi paling rinci dibanding jenis lainnya. Ini dikarenakan peneliti dapat menghitung tendensi sentral menggunakan teknik statistika, seperti median, mode, dan mean.

Untuk memutuskan kapan harus menggunakan skala rasio, terlebih dahulu kamu harus tahu apakah variabel pada data memiliki semua karakteristik skala interval dan nilai 0 mutlak.

Contohnya, berat badan, tinggi badan, atau pendapatan.

 

C.     Skala Pengukuran Rasio

Skala rasio adalah skala interval dengan karakteristik nol atau asal yang sebenarnya. Variabel terukur yang diambil oleh skala rasio dapat dihitung, diberi peringkat, ditambahkan, atau dikurangkan untuk membuat perbedaan.

Selain itu, skala rasio memiliki perbedaan numerik yang tepat, rasio, dan urutan tertentu antara kedua variabel. Data yang dikumpulkan melalui skala rasio dapat dengan mudah dikategorikan dan memiliki interval yang sama.

Beberapa kasus penggunaan lain dari skala rasio adalah panjang, tinggi, durasi, uang, massa, dan pendapatan. Oleh karena itu, skala rasio banyak digunakan dalam alat riset pemasaran untuk mengevaluasi penjualan, harga, pangsa, pendapatan, dan jumlah pelanggan/pemangku kepentingan.

Beberapa manfaat utama penggunaan skala rasio.

1)      Membandingkan Perbedaan : Skala rasio memungkinkan peneliti menilai interval atau perbedaan antara titik data, sehingga memungkinkan perbandingan yang jelas di berbagai pengukuran. Misalnya, Anda dapat menentukan perbedaan pasti dalam tingkat pendapatan antara kelompok atau membandingkan perbedaan bobot antara dua produk.

2)      Menghitung Rasio : Berkat nilai nolnya yang sebenarnya, skala rasio memungkinkan Anda menghitung rasio antara nilai, sehingga menambah kedalaman interpretasi data. Dengan skala ini, Anda dapat mengatakan secara akurat, misalnya, bahwa 4 anak adalah dua kali lebih banyak daripada 2 anak, sehingga ideal untuk penelitian yang memerlukan perbandingan rasio yang tepat.

3)      Mengonversi Satuan : Skala rasio mendukung konversi satuan, yang khususnya berguna dalam bidang seperti sains dan teknik. Anda dapat mengonversi pengukuran seperti kalori, kecepatan, berat, atau energi (misalnya, joule) dengan mudah sambil menjaga integritas dan makna data.

4)      Analisis Statistik : Skala rasio membuka berbagai pilihan analisis statistik. Anda dapat menghitung rata-rata, median, dan modus, yang memungkinkan analisis data yang komprehensif. Ini berguna dalam menilai kecenderungan sentral dan memahami pola distribusi data.

5)      Riset Pasar : Dalam riset pasar, skala rasio memungkinkan analisis data kuantitatif yang tepat seperti angka penjualan, pangsa pasar, demografi pelanggan, dan harga. Dengan menerapkan rasio dan perbandingan, Anda dapat mengidentifikasi tren, mengukur kinerja, dan menginformasikan pengambilan keputusan secara efektif.

6)      Memperbesar dan Memperkecil : Skala rasio serbaguna dalam menangani skala data yang bervariasi. Anda dapat menyesuaikan unit pengukuran untuk memperbesar detail kecil atau memperkecil untuk perspektif yang lebih luas. Kemampuan beradaptasi ini berharga dalam analisis tingkat makro dan mikro, membantu mengungkap pola yang lebih besar atau wawasan yang lebih rinci.

Skala rasio menawarkan salah satu cara yang paling tepat dan serbaguna untuk mengukur data, dengan fitur unik yang menjadikannya bagian integral dari survei di berbagai bidang.

Berikut ini beberapa karakteristiknya:

1)      Titik Nol Sejati : Skala rasio memiliki nol mutlak, yang menunjukkan tidak adanya kuantitas yang diukur. Misalnya, nol dolar berarti tidak ada uang dan nol berat berarti tidak ada berat. Nol sejati ini membuat skala tersebut sangat bermakna, terutama saat menilai variabel yang dapat mencapai titik dasar nol.

2)      Interval yang Sama : Setiap unit pada skala rasio mewakili jumlah yang sama, jadi perubahan dari 10 ke 20 adalah perubahan tambahan yang sama seperti perubahan dari 90 ke 100. Konsistensi ini memungkinkan perbandingan yang tepat dan analisis yang andal.

3)      Fleksibilitas dengan Operasi Matematika : Tidak seperti skala lainnya, skala rasio memungkinkan penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian. Fleksibilitas ini berarti Anda dapat melakukan analisis mendalam, mulai dari menghitung rata-rata hingga memeriksa rasio pertumbuhan, sehingga sangat berguna untuk kumpulan data yang kompleks.

4)      Rasio yang Bermakna : Skala rasio memungkinkan pernyataan seperti "dua kali lebih banyak" atau "setengah lebih banyak" menjadi akurat dan signifikan. Misalnya, 20 pon adalah dua kali lipat 10 pon, dan 50 mil adalah setengah dari 100 mil, yang menawarkan perbandingan nyata di antara berbagai nilai.

5)      Analisis Statistik Komprehensif : Dengan data rasio, Anda dapat menghitung rata-rata, median, deviasi standar, dan ukuran statistik lainnya, yang memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang tren dan distribusi.

6)      Aplikasi Luas : Skala rasio ideal untuk bidang yang menuntut pengukuran yang tepat, seperti keuangan, ilmu kesehatan, teknik, dan penelitian sosial. Contoh data rasio meliputi usia, pendapatan, jarak, dan waktu.

 

Skala rasio memiliki nilai nol sejati, kemampuan untuk mendukung operasi aritmatika penuh, dan kemudahan perbandingan yang menjadikannya alat yang berharga untuk mengumpulkan data yang bermakna dan terperinci.

Beberapa keuntungan utamanya: 

1.     Pengukuran yang Tepat: Skala rasio menawarkan tingkat presisi tertinggi, yang memungkinkan pengukuran kuantitas yang akurat dengan titik nol sejati. Ini berarti bahwa "nol" sebenarnya mewakili ketiadaan atribut yang sedang diukur.

2.     Perbandingan yang Bermakna: Titik nol yang sebenarnya memungkinkan perbandingan yang bermakna antara berbagai nilai. Anda dapat secara akurat mengatakan bahwa satu nilai dua atau tiga kali lebih besar daripada yang lain, yang memberikan wawasan berharga tentang data tersebut

3.     Aplikasi Serbaguna: Skala rasio digunakan di berbagai disiplin ilmu, termasuk: (a) Riset pasar: Menganalisis angka penjualan, pangsa pasar, dan kepuasan pelanggan. (b) Keuangan: Mengukur laba, rugi, dan hasil investasi. (c)Perawatan kesehatan: Melacak tanda-tanda vital pasien, dosis obat, dan hasil pengobatan. (d) Penelitian ilmiah: Mengukur besaran fisika seperti suhu, berat, dan panjang.

4.     Analisis Statistik Lanjutan: Data skala rasio memungkinkan berbagai analisis statistik, termasuk menghitung rata-rata, median, modus, deviasi standar, dan melakukan perhitungan yang lebih rumit. Hal ini memungkinkan peneliti dan analis memperoleh wawasan yang lebih mendalam dari data mereka.

5.     Komunikasi yang Jelas: Sifat skala rasio yang tepat mendorong komunikasi hasil yang tidak ambigu. Hal ini membantu menghindari salah tafsir dan memastikan bahwa semua orang memiliki pemahaman yang sama saat membahas data.

 

Cara Menganalisis Data Rasio : Menganalisis data rasio melibatkan berbagai teknik, berkat fleksibilitasnya terhadap semua operasi matematika dasar.

Berikut cara memanfaatkan data rasio secara maksimal dalam analisis Anda:

1.     Hitung Ukuran Kecenderungan Sentral

Data rasio memungkinkan Anda menemukan mean (nilai rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul), yang membantu Anda memahami titik pusat data Anda. Mean umumnya digunakan untuk data rasio karena menggabungkan semua nilai dan memberikan satu angka representatif.

2.     Gunakan Ukuran Dispersi

Untuk memahami penyebaran data rasio, hitung rentang, varians, dan simpangan baku. Ukuran-ukuran ini menunjukkan seberapa jauh nilai data berbeda dari rata-rata, yang memberikan wawasan tentang variabilitas dan konsistensi dalam kumpulan data Anda.

3.     Terapkan Rasio dan Proporsi

Data rasio memungkinkan perbandingan seperti "dua kali lipat" atau "setengahnya". Misalnya, jika menganalisis pendapatan, Anda dapat membandingkan berbagai kelompok pendapatan secara langsung atau menghitung tingkat pertumbuhan dan proporsi untuk mengamati tren dari waktu ke waktu.

4.     Lakukan Uji Statistik Lanjutan

Data rasio mendukung statistik deskriptif dan inferensial. Pengujian umum meliputi:

(a)    Uji-t dan ANOVA untuk membandingkan rata-rata kelompok dan memahami apakah perbedaannya signifikan secara statistik.

(b)    Analisis Korelasi dan Regresi untuk memeriksa hubungan antara variabel rasio (misalnya, pendapatan dan pola pengeluaran).

(c)    Uji Chi-square untuk data berbasis frekuensi, menilai apakah ada hubungan antara kategori dalam suatu kumpulan data.

5.     Visualisasikan dengan Grafik dan Bagan

Grafik seperti histogram, diagram batang, dan diagram sebar ideal untuk menampilkan data rasio. Histogram menunjukkan distribusi data, sedangkan diagram sebar menunjukkan pola atau hubungan antara dua variabel rasio, sehingga wawasan mudah ditafsirkan secara visual.

6.     Hitung Tingkat Pertumbuhan dan Persentase

Dengan titik nol yang sebenarnya, data rasio memungkinkan Anda menghitung persentase dan tingkat pertumbuhan, yang berharga untuk melacak perubahan dari waktu ke waktu. Misalnya, Anda dapat mengukur pertumbuhan pendapatan bulanan atau perubahan persentase dalam produktivitas.

7.     Segmentasikan dan Bandingkan Data

Segmentasi data rasio ke dalam kelompok (misalnya, kelompok usia, golongan pendapatan) memungkinkan analisis terperinci dalam kategori tertentu. Pendekatan ini berguna untuk memeriksa perbedaan di seluruh segmen demografi atau kelompok lain dalam kumpulan data Anda.

8.     Melakukan Analisis Multivariat

Untuk analisis yang lebih kompleks, pertimbangkan teknik multivariat untuk mempelajari beberapa variabel secara bersamaan. Misalnya, dalam data pelanggan, Anda dapat menganalisis usia, pendapatan, dan pengeluaran secara bersamaan untuk menemukan pola dalam perilaku pembelian.

 

 

Skala rasio paling baik digunakan saat mengukur variabel dengan titik nol yang sebenarnya dan dapat dibandingkan melalui operasi matematika. Variabel skala rasio ideal untuk data yang memungkinkan perbandingan kuantitas yang tepat, seperti tinggi, berat, jarak, dan usia.

Berikut ini adalah saat-saat Anda biasanya ingin menggunakan skala rasio:

1)      Titik Nol Mutlak : Ketika data Anda memiliki titik nol yang jelas (misalnya, bobot 0 berarti tidak ada bobot), yang memungkinkan pernyataan bermakna tentang “tidak ada” suatu kuantitas.

2)      Perbandingan Kuantitatif : Ketika Anda perlu membuat pernyataan tentang seberapa banyak lebih atau kurang suatu hal yang ada (misalnya, “dua kali lebih berat” atau “setengah lebih panjang”).

3)      Analisis Matematika : Ketika analisis Anda memerlukan penggunaan rasio, proporsi, atau perhitungan lain yang melibatkan perbedaan dan perbandingan absolut (misalnya, rata-rata, deviasi standar, atau peningkatan persentase).

4)      Konsistensi Lintas Interval : Ketika Anda membutuhkan ukuran interval yang konsisten di seluruh skala yang dapat dikalikan atau dibagi secara bermakna, seperti dalam fisika atau keuangan.

 

Apa Perbedaan Antara Skala Interval dan Skala Rasio? Skala interval dan rasio adalah dua dari empat skala pengukuran yang menggambarkan atribut skala kuantitatif.

Kedua skala ini sering membingungkan karena data rasio memiliki semua properti data interval, seperti data harus memiliki nilai numerik, jarak antara dua titik sama, dll., tetapi nol bersifat arbitrer pada data internal, sedangkan pada data rasio, nol bersifat absolut.

Mari kita lihat lebih jauh perbedaan antara kedua skala ini:

1.     Variabel skala interval memiliki urutan tertentu, dan selisih di antara keduanya memiliki makna, tetapi rasio di antara keduanya tidak memiliki makna apa pun. Misalnya, menaikkan suhu dari 15 ke 30 derajat Celsius tidak berarti suhunya menjadi dua kali lebih panas.  Di sisi lain, baik selisih maupun rasio antara variabel skala rasio memiliki makna. Misalnya, jika Anda menambah berat dari 10 kg menjadi 20 kg, maka beratnya menjadi dua kali lipat.

2.     Perbedaan utama lainnya antara skala internal dan skala rasio adalah bahwa skala rasio memiliki nol sejati, yang berarti jika suatu nilai adalah nol, maka nilai tersebut tidak ada. Misalnya, jika Anda mengukur tinggi sebagai nol, maka tinggi tersebut tidak ada.  Sedangkan skala interval mungkin memiliki nol tetapi tidak mutlak. Misalnya, jika Anda mengukur tinggi badan sebagai nol, itu ada. Dan bahkan bisa negatif yang merupakan pengukuran lain pada skala interval.

3.     Parameter statistik seperti perkalian dan pembagian tidak mempunyai arti dalam variabel skala interval, sedangkan data rasio dapat dikalikan dan dibagi, dan ini merupakan salah satu perbedaan mencolok antara skala pengukuran ini, yang hanya dapat dijumlahkan dan dikurangkan. Misalnya, pada data rasio, selisih antara 5 dan 6 sama dengan selisih antara 7 dan 8, dan 10 dua kali lipat dari 5. Pengukuran ini tidak mungkin dilakukan pada data interval.

 

Skala rasio merupakan skala paling informatif yang memungkinkan peneliti menerapkan teknik statistik apa pun, seperti rata-rata geometrik, rata-rata harmonik, dan koefisien variasi. Selain itu, kecenderungan sentral juga dapat diukur melalui alat statistik apa pun – Rata-rata, Median, atau Modus

Saat bekerja dengan variabel rasio, rasio dua pengukuran merupakan interpretasi yang bermakna. Mari kita ambil "berat", yang merupakan variabel rasio. Berat 8 gram dua kali lebih berat dari berat 4 gram.

Contoh skala pengukuran rasio adalah variabel yang memiliki titik nol absolut, artinya nol benar-benar menunjukkan tidak ada atau tidak memiliki apa-apa. Contohnya adalah berat badan, tinggi badan, suhu (dalam skala Kelvin), jarak, waktu, dan jumlah barang

Contoh skala rasio: “Sudah berapa tahun Anda bekerja di perusahaan ini?”

Alternatif jawaban:

(a)            Kurang dari 5 tahun

(b)            5 tahun – 10 tahun

(c)             11 tahun – 15 tahun

(d)            16 tahun – 20 tahun

(e)             Lebih dari 20 tahun

 

 

D.    Skala Interval

Skala interval adalah skala pengukuran di mana jarak antara nilai-nilai yang berdekatan selalu sama, tetapi tidak memiliki titik nol yang absolut atau alami. Dengan kata lain, kita bisa menentukan selisih antara dua nilai pada skala interval, tetapi tidak bisa mengatakan bahwa satu nilai adalah kelipatan dari nilai lainnya. 

Jarak antara nilai-nilai yang berdekatan selalu sama. Misalnya, jarak antara 10 derajat Celcius dan 20 derajat Celcius sama dengan jarak antara 20 derajat Celcius dan 30 derajat Celcius. 

Titik nol pada skala interval tidak berarti ketiadaan variabel. Nol hanya merupakan titik referensi, dan tidak menunjukkan bahwa variabel tersebut tidak ada sama sekali. 

Skala interval memungkinkan kita untuk melakukan operasi matematika seperti penjumlahan dan pengurangan, tetapi tidak memungkinkan kita untuk melakukan operasi seperti perkalian atau pembagian karena tidak ada nol absolut. 

Contoh: Suhu dalam skala Celcius atau Fahrenheit, Skor pada tes standar seperti SAT atau IQ, Ukuran pH, Tahun. 

Perbedaan dengan Skala Lain:

1.     Skala Rasio: Skala rasio juga memiliki jarak yang sama, tetapi memiliki titik nol absolut, sehingga memungkinkan untuk melakukan semua operasi matematika, termasuk perkalian dan pembagian. 

2.     Skala Nominal: Skala nominal hanya digunakan untuk mengklasifikasikan data, dan tidak memiliki urutan atau jarak yang terdefinisi. 

3.     Skala Ordinal: Skala ordinal memiliki urutan, tetapi tidak memiliki jarak yang sama antara nilai-nilai. 

E.     Skala Ordinal

Skala ordinal adalah skala pengukuran yang digunakan untuk membedakan data berdasarkan urutan atau tingkatan tertentu. Skala ini menunjukkan bahwa ada urutan atau peringkat di antara kategori data, namun jarak antara tingkatan tersebut tidak selalu sama. Contohnya, skala ordinal digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan (sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas) atau peringkat dalam kompetisi. 

Ciri-ciri Skala Ordinal:

1)    Memiliki Urutan: Data dapat diurutkan berdasarkan tingkatan atau peringkat, misalnya dari terendah ke tertinggi.

2)    Tidak Memiliki Jarak yang Sama: Jarak antara setiap tingkatan dalam skala ordinal tidak harus sama atau terukur secara kuantitatif.

3)    Dapat Digunakan untuk Mengukur Variabel Non-Numerik: Contohnya, mengukur kepuasan pelanggan, tingkat pendidikan, atau kepuasan dalam suatu survei.

4)    Sering Digunakan dalam Penelitian Kualitatif: Skala ordinal dapat digunakan untuk mengumpulkan data tentang opini, persepsi, atau perasaan responden. 

Contoh Skala Ordinal:

1.     Tingkat Kepuasan: Sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas. 

2.     Tingkat Pendidikan: SD, SMP, SMA, Diploma, S1, S2, S3. 

3.     Peringkat dalam Kompetisi: Juara 1, Juara 2, Juara 3, dll. 

4.     Skala Likert: Sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju, sangat tidak setuju. 

Penerapan Skala Ordinal:

1)    Survei dan Kuesioner: Digunakan untuk mengumpulkan data tentang opini, persepsi, atau perasaan responden. 

2)    Penelitian Kualitatif: Digunakan untuk memahami pola atau tren dalam data yang dikumpulkan. 

3)    Analisis Data: Dapat digunakan untuk analisis statistik, meskipun dengan metode yang berbeda dari skala interval atau rasio. 

Perbedaan dengan Skala Lain:

1.       Skala Nominal: Hanya membedakan kategori berdasarkan jenisnya, tanpa urutan atau tingkatan.

2.       Skala Interval: Memiliki urutan dan jarak yang sama antara setiap tingkatan, namun tidak memiliki titik nol mutlak.

3.       Skala Rasio: Memiliki urutan, jarak yang sama, dan titik nol mutlak. 

 

F.     Skala Nominal

Skala nominal adalah skala pengukuran yang membagi data ke dalam kategori atau kelompok yang saling eksklusif, tanpa adanya urutan atau peringkat di antara kategori tersebut. Angka yang digunakan dalam skala nominal hanyalah label atau tag untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan suatu objek, bukan menunjukkan nilai atau besaran. 

Karakteristik Skala Nominal:

1.       Kategoris: Data dikelompokkan ke dalam kategori-kategori yang berbeda. 

2.       Saling Eksklusif: Setiap objek hanya dapat termasuk dalam satu kategori saja. 

3.       Tidak Ada Urutan: Kategori tidak memiliki urutan atau peringkat yang melekat. 

4.       Angka Sebagai Label: Angka hanya digunakan untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan, bukan untuk menunjukkan urutan atau besaran. 

Contoh Skala Nominal:

1)      Jenis Kelamin (Laki-laki, Perempuan).

2)      Warna (Merah, Biru, Hijau).

3)      Golongan Darah (A, B, O, AB).

4)      Status Pekerjaan (Pegawai, Wiraswasta, Belum bekerja).

5)      Agama (Islam, Kristen, Hindu, Buddha). 

Analisis Statistik pada Skala Nominal:

a)      Hanya dapat dilakukan analisis statistik deskriptif seperti menghitung frekuensi dan persentase setiap kategori.

b)      Tidak dapat digunakan untuk menghitung rata-rata, median, atau ukuran sentral lainnya karena angka tidak memiliki makna numerik. 

Pentingnya Skala Nominal:

1.       Skala nominal sangat penting dalam penelitian kuantitatif untuk mengkategorikan dan mengklasifikasikan data, sehingga peneliti dapat menganalisis frekuensi dan distribusi setiap kategori.

2.       Pemahaman tentang skala nominal memungkinkan peneliti untuk memilih metode analisis statistik yang tepat. 

Perbedaan dengan Skala Lain:

1)      Skala Ordinal: Memiliki urutan atau peringkat di antara kategori.

2)      Skala Interval: Memiliki selang atau jarak yang sama antara kategori, tetapi tidak memiliki nilai nol mutlak.

3)      Skala Rasio: Memiliki nilai nol mutlak dan selang yang sama antara kategori. 

DAFTAR PUSTAKA

 

Arikunto, S. 2002. Metode Penelitian Kualitatif. Jakarta: Bumi Aksara.

Bennett, N., Borg, W. R., & Gall, M. D. (1984). Educational Research: An Introduction. British Journal of Educational Studies, 32(3), 274. https://doi.org/10.2307/3121583

Emzir. 2009. Metodologi Penelitian Pendidikan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.

Kasiram, Mohammad. 2008. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif. Malang: UIN Malang

Lubis. A.Y, (2014) Filsafat Ilmu: Klasik hingga Kontemporer. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada

Muslim. (2016). Varian-Varian Paradigma, Pendekatan, Metode, Dan Jenis Penelitian Dalam Ilmu Komunikas I, Wahana, Vol. 1, No. 10, Ganjil, 78-79

Sugiyono. 2019. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R & D. Bandung: Alfabeta

Sudjana, N. dan Ibrahim, R. 2001. Penelitian dan Penilaian Pendidikan. Bandung: Sinar Baru Algesindo.

Suharsimi Arikunto. 2019. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.

Suparlan Suhartono. 2008. Wawasan pendidikan: Sebuah pengantar pendidikan. Yogyakarta: Ar-Ruzzmedia.