10 Jenis Skala Pengukuran Data dan Perbandingannya

Dalam analisis data dan penelitian statistik, pemilihan jenis skala pengukuran yang tepat sangat menentukan akurasi hasil. Ada berbagai macam skala yang digunakan peneliti untuk mengubah fenomena dunia nyata menjadi data kuantitatif atau kualitatif yang bisa diolah. Untuk WiseSob yang ingin memahami bagaimana tiap jenis skala bekerja, berikut pembahasan lengkap tentang 10 jenis skala pengukuran yang digunakan dalam dunia penelitian, sains, dan bisnis.

1. Skala Nominal

Skala nominal digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tanpa urutan atau hierarki. Setiap kategori memiliki makna berbeda, namun tidak bisa dibandingkan secara kuantitatif.

• Contoh: jenis kelamin (pria, wanita), agama (Islam, Kristen, Hindu, Buddha).
• Tidak ada nilai lebih besar atau lebih kecil.
• Analisis statistik: frekuensi, modus, atau persentase.

Skala ini banyak digunakan dalam survei sosial, demografi, atau preferensi pelanggan. Misalnya, dalam survei Pew Research Center, data nominal sering digunakan untuk klasifikasi responden.

2. Skala Ordinal

Skala ordinal menunjukkan urutan atau ranking, tetapi tidak memberikan informasi tentang jarak antar nilai. Data ordinal berguna untuk menunjukkan tingkat preferensi atau kepuasan.

• Contoh: tingkat pendidikan (SMA < S1 < S2 < S3), kepuasan pelanggan (sangat puas, puas, tidak puas).
• Menunjukkan urutan, tapi tidak bisa dihitung selisihnya.
• Analisis statistik: median, ranking, atau Spearman correlation.

Ordinal digunakan luas dalam penelitian pemasaran dan psikologi, seperti skala Likert 5 poin yang populer di Qualtrics.

3. Skala Interval

Skala interval memiliki urutan dan jarak antar nilai yang sama, tetapi tidak memiliki titik nol absolut. Artinya, nilai nol bukan berarti “tidak ada” atau “kosong”.

• Contoh: suhu dalam Celcius atau Fahrenheit, skor IQ.
• Dapat dihitung selisih antar nilai, tapi tidak bisa dibandingkan secara rasio.
• Analisis statistik: rata-rata, standar deviasi, regresi.

Dalam bidang sains dan psikometri, skala ini memungkinkan analisis lebih mendalam. Misalnya, perbedaan antara 20°C dan 30°C sama dengan perbedaan antara 30°C dan 40°C, tetapi tidak berarti dua kali lebih panas.

4. Skala Rasio

Skala rasio memiliki semua karakteristik skala interval, ditambah dengan titik nol absolut yang bermakna “tidak ada”. Ini menjadikannya skala paling lengkap dan sering digunakan dalam penelitian kuantitatif.

• Contoh: berat badan, tinggi badan, usia, pendapatan.
• Dapat dilakukan operasi matematika penuh: tambah, kurang, kali, bagi.
• Analisis statistik: mean, variance, correlation, regression, ANOVA.

Skala rasio banyak digunakan dalam penelitian ilmiah dan bisnis karena bisa menunjukkan proporsi yang bermakna — misalnya, penghasilan Rp10 juta dua kali lebih besar dari Rp5 juta. Lembaga seperti Statista kerap menggunakan skala ini untuk data keuangan dan ekonomi global.

5. Skala Likert

Skala Likert merupakan pengembangan dari skala ordinal yang digunakan untuk mengukur sikap, opini, atau persepsi. Biasanya disajikan dalam bentuk pilihan seperti “Sangat Tidak Setuju” hingga “Sangat Setuju”.

• Contoh: 1 = sangat tidak setuju, 5 = sangat setuju.
• Dapat dianggap ordinal atau interval tergantung konteks analisis.
• Analisis statistik: rata-rata, korelasi, uji t.

Metode ini diperkenalkan oleh Rensis Likert pada 1932 dan menjadi dasar hampir semua survei opini modern. Tools survei seperti SurveyMonkey banyak menggunakan jenis skala ini untuk pengukuran persepsi konsumen.

6. Skala Semantic Differential

Skala ini digunakan untuk mengukur makna emosional atau persepsi seseorang terhadap konsep tertentu. Responden diminta memilih posisi di antara dua kata yang berlawanan (misalnya “baik–buruk”, “cepat–lambat”).

• Contoh: menilai merek dari 1 (murah) hingga 7 (mahal).
• Dapat menunjukkan arah dan intensitas opini.
• Analisis statistik: mean, analisis faktor, PCA.

Teknik ini sering digunakan dalam penelitian pemasaran dan branding untuk menganalisis persepsi publik terhadap produk atau layanan.

7. Skala Guttman

Skala Guttman (atau cumulative scale) digunakan untuk mengukur tingkat persetujuan bertahap terhadap serangkaian pernyataan. Jika seseorang setuju dengan pernyataan tingkat tinggi, diasumsikan ia juga setuju dengan semua tingkat di bawahnya.

• Contoh: pernyataan tentang dukungan terhadap kebijakan pemerintah.
• Menghasilkan pola jawaban yang bersifat kumulatif.
• Analisis statistik: koefisien reproducibility dan skalabilitas.

Guttman scale berguna dalam penelitian sosial untuk mengukur tingkat komitmen, seperti sikap terhadap lingkungan atau politik.

8. Skala Thurstone

Skala Thurstone digunakan untuk mengukur sikap dengan membobotkan pernyataan berdasarkan tingkat persetujuan yang diberikan oleh panel ahli. Responden kemudian memilih pernyataan yang paling sesuai dengan pandangannya.

• Contoh: pernyataan dengan skor 1–11 menggambarkan tingkat dukungan terhadap isu tertentu.
• Lebih objektif karena melibatkan validasi ahli.
• Analisis statistik: mean attitude score.

Meskipun relatif kompleks, metode ini sangat berguna untuk riset akademik yang membutuhkan reliabilitas tinggi dalam mengukur sikap atau opini publik.

9. Skala Rasional atau Logaritmik

Jenis ini digunakan dalam bidang ilmiah dan teknik, di mana hubungan antar nilai bersifat eksponensial atau logaritmik. Salah satu contoh terkenal adalah skala desibel (dB) dalam akustik dan skala Richter dalam gempa bumi.

• Contoh: 70 dB bukan dua kali lebih keras dari 35 dB, tetapi sekitar 1000 kali lebih besar dalam energi suara.
• Berbasis logaritma untuk menyesuaikan persepsi manusia terhadap perubahan intensitas.
• Analisis statistik: transformasi log, regresi non-linear.

Skala logaritmik membantu menyeimbangkan data ekstrem agar lebih mudah dianalisis, terutama dalam bidang energi, fisika, dan biologi.

10. Skala Rasio Terpadu (Combined Ratio Scale)

Skala ini merupakan hasil penggabungan antara beberapa bentuk pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio) untuk menggambarkan fenomena kompleks. Umumnya digunakan dalam riset multidimensi seperti indeks pembangunan manusia (IPM), skor risiko investasi, atau indeks kepercayaan konsumen.

• Contoh: skor gabungan antara pendapatan, pendidikan, dan kesehatan.
• Menjadikan data lebih representatif terhadap fenomena sosial atau ekonomi.
• Analisis statistik: analisis multivariat, factor analysis, dan composite scoring.

Jenis skala ini banyak digunakan oleh lembaga seperti UNDP (United Nations Development Programme) dalam menyusun laporan pembangunan global. Dengan kombinasi berbagai dimensi, data yang dihasilkan lebih kaya dan berdaya interpretasi tinggi.

Perbandingan Kesepuluh Skala Pengukuran

Untuk membantu WiseSob memahami perbedaan mendasar antara setiap skala, berikut tabel ringkasan fungsinya:

Kesimpulan

Memahami skala pengukuran adalah langkah penting dalam penelitian dan analisis data. Setiap skala memiliki fungsi dan karakteristik berbeda yang menentukan jenis analisis statistik yang tepat. Dengan mengenali kesepuluh jenis skala ini, WiseSob dapat mengolah data secara lebih akurat dan menghasilkan kesimpulan yang valid.