Pengertian Skala Ordinal Adalah

By: R Jeer August Tue 2024

Skala ordinal adalah skala pengukuran yang memiliki urutan atau jenjang yang jelas, tetapi tidak memiliki jarak yang sama antara setiap jenjangnya. Data pada skala ordinal hanya dapat dibandingkan berdasarkan urutannya, bukan berdasarkan selisih nilainya.

Contoh skala ordinal adalah skala penilaian kepuasan pelanggan, di mana pelanggan diminta untuk menilai kepuasan mereka pada suatu produk atau layanan dengan memberikan nilai dari 1 sampai 5, di mana 1 adalah sangat tidak puas dan 5 adalah sangat puas. Meskipun nilai-nilai tersebut memiliki urutan yang jelas (1 < 2 < 3 < 4 < 5), tetapi selisih antara setiap nilai tidak dapat diartikan sebagai selisih kepuasan yang sama.

Skala Ordinal Adalah

Skala ordinal adalah skala pengukuran yang memiliki tingkatan atau urutan yang jelas, tetapi tidak memiliki jarak yang sama antara setiap tingkatannya.

Urutan yang Jelas

Dalam skala ordinal, urutan yang jelas merupakan salah satu karakteristik utamanya. Urutan ini memungkinkan peneliti untuk membedakan antara tingkatan yang berbeda pada skala dan membuat perbandingan bermakna antar tingkatan tersebut.

Jenjang atau Tingkatan
Skala ordinal memiliki jenjang atau tingkatan yang jelas dan berurutan. Misalnya, skala Likert yang mengukur kepuasan pelanggan biasanya memiliki lima tingkatan: sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, dan sangat puas. Tingkatan-tingkatan ini memiliki urutan yang jelas, di mana “sangat puas” mewakili tingkat kepuasan tertinggi dan “sangat tidak puas” mewakili tingkat kepuasan terendah.
Contoh dalam Kehidupan Nyata
Contoh urutan yang jelas dalam skala ordinal dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, skala peringkat kredit digunakan untuk mengukur kelayakan kredit seseorang. Skala ini memiliki tingkatan seperti “buruk”, “cukup”, “baik”, dan “sangat baik”. Urutan tingkatan ini memungkinkan pemberi pinjaman untuk membedakan antara peminjam yang memiliki risiko kredit tinggi dan rendah.
Perbandingan Antar Tingkatan
Urutan yang jelas dalam skala ordinal memungkinkan peneliti untuk membuat perbandingan bermakna antar tingkatan. Misalnya, dalam skala Likert, peneliti dapat membandingkan persentase responden yang memilih “sangat puas” dengan persentase responden yang memilih “sangat tidak puas”. Perbandingan ini memberikan wawasan tentang distribusi tanggapan dan preferensi responden.

Dengan demikian, urutan yang jelas merupakan aspek penting dari skala ordinal, yang memungkinkan peneliti untuk mengukur dan membandingkan variabel yang tidak dapat diukur secara numerik.

Tidak Ada Jarak yang Sama

Karakteristik penting lainnya dari skala ordinal adalah tidak adanya jarak yang sama antara setiap tingkatannya. Hal ini berarti bahwa perbedaan antara dua tingkatan yang berdekatan tidak selalu sama.

Contoh dalam Kehidupan Nyata
Salah satu contoh dalam kehidupan nyata dari skala ordinal dengan jarak yang tidak sama adalah skala Mohs, yang digunakan untuk mengukur kekerasan mineral. Skala ini memiliki 10 tingkatan, dari 1 (talk) hingga 10 (diamond). Namun, perbedaan kekerasan antara setiap tingkatan tidak sama. Misalnya, perbedaan kekerasan antara talk dan gipsum (tingkat 2) lebih besar daripada perbedaan kekerasan antara safir (tingkat 9) dan diamond (tingkat 10).
Implikasi dalam Skala Ordinal
Tidak adanya jarak yang sama antara tingkatan dalam skala ordinal memiliki implikasi penting dalam analisis data. Misalnya, peneliti tidak dapat menghitung rata-rata atau standar deviasi dari data ordinal. Selain itu, peneliti tidak dapat menggunakan operasi matematika lainnya, seperti penjumlahan atau pengurangan, pada data ordinal.
Analisis Statistik Non-parametrik
Karena keterbatasan data ordinal, peneliti biasanya menggunakan analisis statistik non-parametrik untuk menganalisis data tersebut. Analisis non-parametrik tidak bergantung pada asumsi tentang distribusi data, sehingga dapat digunakan pada data ordinal tanpa melanggar asumsi.

Dengan demikian, tidak adanya jarak yang sama antara tingkatan merupakan karakteristik penting dari skala ordinal, yang membedakannya dari jenis skala pengukuran lainnya. Hal ini memiliki implikasi dalam analisis data ordinal dan mengharuskan peneliti untuk menggunakan metode statistik yang sesuai.

Data Ordinal

Data ordinal adalah jenis data yang memiliki urutan atau tingkatan yang jelas, tetapi tidak memiliki jarak yang sama antara setiap tingkatannya. Data ordinal sering digunakan dalam penelitian sosial, survei, dan pengukuran sikap, karena dapat memberikan informasi yang berharga tentang peringkat atau preferensi responden.

Komponen Data Ordinal
Data ordinal terdiri dari dua komponen utama: urutan yang jelas dan tidak adanya jarak yang sama. Urutan yang jelas memungkinkan peneliti untuk membedakan antara tingkatan yang berbeda pada skala, sementara tidak adanya jarak yang sama berarti bahwa perbedaan antara dua tingkatan yang berdekatan tidak selalu sama.
Contoh Data Ordinal
Contoh data ordinal dapat ditemukan dalam berbagai bidang. Dalam penelitian sosial, skala Likert adalah contoh umum dari data ordinal, di mana responden diminta untuk menilai sikap atau opini mereka terhadap suatu masalah pada skala dari 1 hingga 5. Contoh lain dari data ordinal termasuk skala peringkat kredit, skala kekerasan mineral (skala Mohs), dan skala peringkat nyeri.
Implikasi dalam Analisis Data
Karena keterbatasan data ordinal, peneliti harus menggunakan metode statistik non-parametrik untuk menganalisis data tersebut. Analisis non-parametrik tidak bergantung pada asumsi tentang distribusi data, sehingga dapat digunakan pada data ordinal tanpa melanggar asumsi. Beberapa metode statistik non-parametrik yang umum digunakan untuk menganalisis data ordinal termasuk uji Mann-Whitney, uji Kruskal-Wallis, dan uji korelasi Spearman.
Pentingnya Data Ordinal
Data ordinal sangat penting dalam penelitian sosial, karena memungkinkan peneliti untuk mengukur variabel yang tidak dapat diukur secara numerik. Dengan menggunakan data ordinal, peneliti dapat memperoleh informasi yang berharga tentang tren dan pola dalam data, serta membuat perbandingan bermakna antar kelompok atau variabel.

Secara keseluruhan, data ordinal adalah jenis data yang penting dan banyak digunakan dalam penelitian sosial. Meskipun memiliki keterbatasan tertentu, data ordinal dapat memberikan informasi yang berharga ketika metode statistik yang sesuai digunakan untuk menganalisisnya.

Contoh

Skala Likert adalah salah satu contoh paling umum dari skala ordinal. Skala ini banyak digunakan dalam penelitian sosial, survei, dan pengukuran sikap. Skala Likert menggunakan serangkaian pernyataan atau item yang mewakili sikap atau opini responden terhadap suatu masalah atau isu.

Komponen Skala Likert
Skala Likert biasanya terdiri dari lima atau tujuh tingkatan, di mana setiap tingkatan mewakili tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan yang berbeda terhadap pernyataan. Responden diminta untuk memilih tingkatan yang paling sesuai dengan pandangan mereka terhadap setiap pernyataan.
Contoh Skala Likert
Contoh tipikal dari item skala Likert adalah: “Saya puas dengan layanan yang saya terima dari perusahaan ini.” Responden dapat memilih tingkatan seperti “Sangat tidak setuju”, “Tidak setuju”, “Netral”, “Setuju”, atau “Sangat setuju”.
Analisis Data Skala Likert
Data yang diperoleh dari skala Likert bersifat ordinal, sehingga peneliti harus menggunakan analisis statistik non-parametrik untuk menganalisis data tersebut. Salah satu metode yang umum digunakan adalah uji Mann-Whitney, yang dapat digunakan untuk membandingkan dua kelompok responden berdasarkan skor skala Likert mereka.
Implikasi dalam Skala Ordinal
Penggunaan skala Likert dalam konteks skala ordinal memiliki implikasi penting. Karena skala Likert bersifat ordinal, peneliti tidak dapat menghitung rata-rata atau standar deviasi dari skor responden. Selain itu, peneliti tidak dapat menggunakan operasi matematika lainnya, seperti penjumlahan atau pengurangan, pada skor skala Likert.

Meskipun memiliki keterbatasan ini, skala Likert tetap menjadi alat yang berharga untuk mengukur sikap dan opini responden. Skala ini dapat memberikan informasi yang berharga tentang tren dan pola dalam data, serta memungkinkan peneliti untuk membuat perbandingan bermakna antar kelompok atau variabel.

Analisis Statistik Non-parametrik

Dalam konteks skala ordinal, analisis statistik non-parametrik memainkan peran penting karena keterbatasan data ordinal. Analisis non-parametrik tidak bergantung pada asumsi tentang distribusi data, sehingga dapat digunakan pada data ordinal tanpa melanggar asumsi.

Komponen Analisis Non-parametrik
Analisis non-parametrik terdiri dari berbagai metode statistik yang tidak membuat asumsi tentang distribusi data. Metode-metode ini dirancang khusus untuk menganalisis data yang tidak memenuhi asumsi distribusi normal atau data yang memiliki sifat ordinal.
Contoh Analisis Non-parametrik
Beberapa contoh umum dari analisis non-parametrik yang digunakan dalam konteks data ordinal meliputi uji Mann-Whitney, uji Kruskal-Wallis, dan uji korelasi Spearman. Uji Mann-Whitney digunakan untuk membandingkan dua kelompok independen, uji Kruskal-Wallis digunakan untuk membandingkan tiga atau lebih kelompok independen, dan uji korelasi Spearman digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel ordinal.
Implikasi dalam Skala Ordinal
Penggunaan analisis non-parametrik dalam konteks skala ordinal sangat penting karena memungkinkan peneliti untuk menganalisis data ordinal tanpa melanggar asumsi tentang distribusi data. Hal ini memastikan bahwa hasil analisis valid dan dapat diandalkan.

Secara keseluruhan, analisis statistik non-parametrik merupakan alat penting untuk menganalisis data ordinal. Analisis ini memungkinkan peneliti untuk memperoleh informasi yang berharga dari data ordinal, meskipun terdapat keterbatasan dalam jenis data ini.

Aplikasi dalam penelitian sosial

Skala ordinal banyak digunakan dalam penelitian sosial, karena memungkinkan peneliti untuk mengukur variabel yang tidak dapat diukur secara numerik. Salah satu contoh yang umum adalah skala Likert, yang digunakan untuk mengukur sikap atau opini responden terhadap suatu masalah. Data yang diperoleh dari skala Likert bersifat ordinal, sehingga peneliti harus menggunakan analisis statistik non-parametrik untuk menganalisis data tersebut.

Selain skala Likert, skala ordinal juga digunakan dalam berbagai penelitian sosial lainnya, seperti:

Penelitian kepuasan pelanggan
Penelitian pasar
Penelitian opini publik
Penelitian perilaku pemilih

Dalam penelitian sosial, skala ordinal sangat penting karena memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data tentang topik yang kompleks dan subjektif. Data ini dapat digunakan untuk memahami tren dan pola dalam perilaku manusia, serta untuk mengembangkan kebijakan dan program yang lebih efektif.

Penting dalam Pengambilan Keputusan

Skala ordinal memiliki peran penting dalam pengambilan keputusan karena memungkinkan pengukuran dan pembandingan variabel yang tidak dapat diukur secara numerik. Dalam penelitian sosial, misalnya, skala Likert sering digunakan untuk mengukur sikap dan opini responden terhadap suatu masalah. Data yang diperoleh dari skala Likert bersifat ordinal, tetapi tetap dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan preferensi atau peringkat responden.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan yang ingin mengembangkan produk baru dapat menggunakan skala Likert untuk mengukur minat pelanggan potensial terhadap berbagai fitur produk. Data yang diperoleh dari skala ini dapat membantu perusahaan dalam memutuskan fitur mana yang akan disertakan dalam produk akhir. Selain itu, skala ordinal juga dapat digunakan untuk mengukur kepuasan pelanggan terhadap suatu produk atau layanan, yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan kualitas produk atau layanan tersebut.

Dengan demikian, skala ordinal merupakan alat yang penting dalam pengambilan keputusan karena memungkinkan pengukuran dan pembandingan variabel yang tidak dapat diukur secara numerik. Data yang diperoleh dari skala ordinal dapat digunakan untuk memahami preferensi, sikap, dan opini responden, yang dapat menjadi dasar pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efektif.

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Skala Ordinal

Skala ordinal merupakan skala pengukuran yang banyak digunakan dalam penelitian sosial dan survei. Berikut adalah beberapa pertanyaan yang sering diajukan tentang skala ordinal:

Pertanyaan 1: Apa yang dimaksud dengan skala ordinal?

Pertanyaan 2: Apa perbedaan antara skala ordinal dan skala interval?

Skala interval memiliki urutan yang jelas dan jarak yang sama antara setiap jenjangnya. Hal ini memungkinkan operasi matematika seperti penjumlahan dan pengurangan dilakukan pada data skala interval. Sementara itu, skala ordinal hanya memiliki urutan yang jelas, tetapi tidak memiliki jarak yang sama antara setiap jenjangnya, sehingga operasi matematika tidak dapat dilakukan.

Pertanyaan 3: Apa contoh skala ordinal?

Contoh skala ordinal adalah skala Likert, yang digunakan untuk mengukur sikap atau opini responden terhadap suatu masalah. Skala Likert menggunakan jenjang seperti “sangat tidak setuju”, “tidak setuju”, “netral”, “setuju”, dan “sangat setuju”.

Pertanyaan 4: Bagaimana cara menganalisis data skala ordinal?

Data skala ordinal biasanya dianalisis menggunakan statistik non-parametrik, karena data ordinal tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Beberapa metode statistik non-parametrik yang umum digunakan adalah uji Mann-Whitney dan uji Kruskal-Wallis.

Pertanyaan 5: Apa kelebihan dan kekurangan skala ordinal?

Kelebihan skala ordinal adalah dapat digunakan untuk mengukur variabel yang tidak dapat diukur secara numerik. Kekurangan skala ordinal adalah tidak dapat digunakan untuk menghitung rata-rata atau melakukan operasi matematika lainnya.

Dengan memahami skala ordinal dan cara menganalisisnya, peneliti dapat memperoleh informasi yang berharga dari data yang dikumpulkan menggunakan skala ini.

Bagian selanjutnya dari artikel ini akan membahas aplikasi skala ordinal dalam penelitian sosial.

Tips Memahami Skala Ordinal

Skala ordinal banyak digunakan dalam penelitian sosial dan survei. Berikut adalah beberapa tips untuk memahami dan menggunakan skala ordinal secara efektif:

1. Pahami Karakteristik Skala Ordinal

Skala ordinal memiliki urutan yang jelas, tetapi tidak memiliki jarak yang sama antara setiap jenjangnya. Hal ini penting untuk diingat saat menginterpretasikan data skala ordinal.

2. Gunakan Statistik Non-parametrik

Data skala ordinal biasanya dianalisis menggunakan statistik non-parametrik, karena data ordinal tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Statistik non-parametrik seperti uji Mann-Whitney dan uji Kruskal-Wallis dapat digunakan untuk menganalisis data skala ordinal.

3. Berhati-hati dalam Menginterpretasikan Perbedaan

Karena skala ordinal tidak memiliki jarak yang sama antara setiap jenjangnya, perbedaan antara dua nilai pada skala ordinal tidak selalu menunjukkan perbedaan yang sama dalam besaran.

4. Pertimbangkan Konteks

Saat menginterpretasikan data skala ordinal, penting untuk mempertimbangkan konteks penelitian. Hal ini akan membantu Anda memahami makna dan implikasi dari data yang Anda kumpulkan.

5. Gunakan dengan Tepat

Skala ordinal sangat berguna untuk mengukur variabel yang tidak dapat diukur secara numerik. Namun, penting untuk menggunakan skala ordinal dengan tepat dan memperhatikan keterbatasannya.

Dengan memahami dan mengikuti tips ini, Anda dapat menggunakan skala ordinal secara efektif dalam penelitian Anda untuk memperoleh informasi yang berharga.

Kesimpulan

Skala ordinal merupakan skala pengukuran yang penting dalam penelitian sosial karena memungkinkan pengukuran variabel yang tidak dapat dikuantifikasi. Meskipun memiliki keterbatasan dalam hal operasi matematika, skala ordinal tetap dapat memberikan informasi yang berharga tentang urutan dan preferensi.

Dengan memahami konsep dan cara penggunaan skala ordinal, peneliti dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam dari data yang mereka kumpulkan. Skala ordinal akan terus menjadi alat yang berguna dalam penelitian sosial, membantu kita memahami perilaku dan sikap manusia yang kompleks.

Kupas Komputer