Pengertian Skala Pengukuran Data

Skala pengukuran adalah kesepakatan yang digunakan sebagai acuan atau tolak ukur untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada pada alat ukur sehinga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data. Skala pengukuran dibagi menjadi 4 jenis, antara lain nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Gambar 1. Jenis-Jenis Skala Pengukuran Data

Berikut ini Empat Jenis Skala Pengukuran Data: Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio.

1. Skala Nominal

Skala nominal adalah bentuk paling dasar dari pengukuran data. Data pada skala ini dikategorikan berdasarkan nama atau label tanpa adanya urutan atau hierarki tertentu. Contoh dari skala nominal termasuk jenis kelamin (laki-laki atau perempuan), warna favorit (merah, biru, hijau), dan jenis pekerjaan (dokter, guru, insinyur).

Karakteristik utama dari skala nominal adalah bahwa angka atau simbol yang digunakan hanya berfungsi sebagai label. Tidak ada makna matematis yang bisa diambil dari pengurutan atau perbedaan di antara kategori. Misalnya, dalam kategori jenis kelamin, memberi label “1” untuk laki-laki dan “2” untuk perempuan tidak berarti bahwa perempuan lebih tinggi atau lebih rendah dari laki-laki.

Penggunaan skala nominal seringkali ditemukan dalam survei dan kuesioner di mana responden diminta untuk memilih satu dari beberapa kategori yang disediakan. Analisis data nominal biasanya menggunakan statistik deskriptif sederhana seperti frekuensi atau mode, namun tidak menggunakan statistik inferensial yang kompleks.

2. Skala Ordinal

Skala ordinal lebih maju dibandingkan skala nominal karena data pada skala ini tidak hanya diberi label tetapi juga diurutkan berdasarkan tingkat atau ranking tertentu. Contoh data ordinal termasuk peringkat dalam sebuah kompetisi (juara 1, 2, 3), tingkat kepuasan pelanggan (sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas), dan tingkatan pendidikan (SD, SMP, SMA, S1, S2).

Walaupun skala ordinal memberikan informasi tentang urutan, jarak antar kategori tidak diketahui dan tidak dapat diukur secara numerik. Misalnya, jarak kepuasan antara “sangat puas” dan “puas” tidak bisa diukur atau dianggap sama dengan jarak antara “netral” dan “tidak puas”.

Data ordinal memungkinkan penggunaan statistik yang lebih kompleks daripada skala nominal. Statistik deskriptif seperti median dan persentil sangat berguna untuk data ordinal, namun mean dan standar deviasi tidak tepat digunakan karena tidak ada jarak yang jelas antara kategori.

3. Skala Interval

Skala interval lebih maju lagi dengan memberikan informasi tidak hanya tentang urutan tetapi juga jarak antara nilai-nilai. Contoh dari skala interval termasuk suhu dalam Celsius atau Fahrenheit, di mana perbedaan 1 derajat memiliki makna yang konsisten di seluruh skala. Selain itu, kalender tahun (seperti 2020, 2021) juga merupakan contoh lain dari skala interval.

Ciri khas skala interval adalah bahwa nol pada skala ini tidak benar-benar berarti “tidak ada”. Misalnya, 0 derajat Celcius tidak berarti tidak ada suhu, tetapi merupakan titik referensi yang telah disepakati. Oleh karena itu, operasi matematika seperti penjumlahan dan pengurangan bisa dilakukan pada data interval, namun perkalian dan pembagian tidak dapat dilakukan secara langsung.

Analisis data interval bisa melibatkan penggunaan berbagai statistik deskriptif dan inferensial, termasuk mean, standar deviasi, korelasi, dan regresi. Namun, karena tidak ada nol absolut, proporsi dan rasio tidak dapat dihitung secara bermakna.

4. Skala Rasio

Skala rasio adalah jenis skala pengukuran yang paling canggih. Data pada skala ini memiliki semua karakteristik skala interval, ditambah dengan adanya nol absolut yang menunjukkan tidak adanya atribut yang diukur. Contoh dari skala rasio termasuk berat badan, tinggi badan, pendapatan, dan waktu.

Keberadaan nol absolut memungkinkan semua operasi matematika, termasuk penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian, dapat dilakukan pada data rasio. Misalnya, jika seseorang memiliki berat 0 kg, ini berarti benar-benar tidak ada berat. Dan, jika satu orang memiliki berat 60 kg dan yang lain 30 kg, maka orang pertama dua kali lebih berat daripada orang kedua.

Analisis statistik pada data rasio sangat luas dan fleksibel. Hampir semua teknik statistik bisa diterapkan pada skala ini, mulai dari statistik deskriptif hingga teknik analisis multivariat yang kompleks. Karena fleksibilitas dan kelengkapannya, data rasio seringkali dianggap sebagai jenis data yang paling informatif dan berguna dalam penelitian kuantitatif.

Contoh untuk skala nominal adalah jenis kelamin (pria dan wanita), kepemilikan komputer (ya dan tidak).

Contoh untuk skala ordinal adalah kepuasan pelanggan (sangat tidak puas, cukup tidak puas, cukup puas, sangat puas).

Contoh untuk skala interval adalah di sebuah kelas, siswa A memperoleh nilai 50, siswa B memperoleh nilai 80, dan siswa C memperoleh nilai 100. Dalam kasus ini kita dapat mengatakan bahwa selisih nilai siswa C dan A adalah 50, tetapi kita tidak bisa mengatakan bahwa siswa C dua kali lebih pintar dari siswa A. Hal ini karena skala interval sudah berupa angka-angka dan dapat dihitung menggunakan operasi matematika tetapi belum bisa digunakan untuk menghitung rasio (Jarak yang dapat dihitung tidak berarti kelipatan).

Contoh untuk skala rasio adalah berat si A 20 kg sedangkan berat si B 40 kg, kita dapat mengatakan bahwa berat si B adalah dua kali berat si A (Jarak yang dapat dihitung berarti kelipatan).

Pentingnya Memahami Skala Pengukuran

Memahami skala pengukuran data sangat penting untuk beberapa alasan:

  1. Pemilihan Metode Analisis yang Tepat: Metode analisis statistik yang digunakan harus sesuai dengan jenis skala pengukuran data. Misalnya, menggunakan mean untuk data nominal tidak tepat karena data nominal tidak memiliki urutan atau jarak.
  2. Interpretasi yang Akurat: Pemahaman yang tepat tentang skala pengukuran membantu dalam interpretasi hasil yang akurat. Misalnya, memahami bahwa nol pada skala interval tidak berarti “tidak ada” dapat mencegah kesalahan dalam analisis data suhu.
  3. Desain Penelitian yang Efektif: Mengetahui jenis skala pengukuran yang akan digunakan dapat membantu dalam merancang instrumen pengukuran yang efektif, seperti kuesioner dan tes, sehingga data yang diperoleh lebih valid dan reliabel.
  4. Komunikasi Hasil: Memahami skala pengukuran membantu dalam komunikasi hasil penelitian kepada audiens. Peneliti dapat menjelaskan dengan lebih jelas jenis data yang mereka miliki dan jenis analisis yang telah dilakukan.