SKALA PENGUKURAN

1.    Definisi :

• Skala merupakan perbandingan antar kategori dimana masing- masing kategori diberi bobot nilai yang berbeda.

• Pengukuran merupakan cabang ilmu statistika terapan yang bertujuan untuk membangun dasar - dasar pengembangan tes yang lebih baik sehingga dapat menghasilkan tes yang berfungsi secara optimal, valid dan reliabel. Reynolds, et al. (2010:3) mendefinisikan pengukuran sebagai sekumpulan aturan untuk menetapkan suatu bilangan yang mewakili objek, sifat atau karakteristik, atribut atau tingkah laku. Azwar (2010:3) mendefinisikan pengukuran sebagai suatu prosedur pemberian angka (kuantifikasi) terhadap atribut atau variabel sepanjang garis kontinum. Dengan demikian secara sederhana pengukuran dapat dikatakan sebagai suatu prosedur membandingkan antara atribut yang hendak diukur dengan alat ukurnya.

• Skala pengukuran merupakan kesepakatan yang digunakan sebagai acuan untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data kuantitatif.

Contoh :

Ø  timbangan emas sebagi instrumen untuk mengukur berat emas, disebut dengan skala miligram (mg) dan akan menghasilkan data kuantitatif berat emas dalam satuan mg bila digunakan untuk mengukur

Ø  meteran dibuat untuk mengukur panjang dibuat dengan skala mm, dan akan menghasilkan data kuantitatif panjang dengan satuan mm

2.    Macam-macam skala pengukuran 
a. Skala Nominal

• Skala Nominal yaitu skala yang paling sederhana disusun menurut jenis (kategorinya) atau fungsi bilangan hanya sebagai simbol untuk membedakan sebuah karakteristk dengan karakteristik lainnya. Skala nominal memberikan suatu sistem kualitatif untuk mengkategorikan orang atau objek ke dalam kategori, kelas atau klasifikasi.

•  Ciri-ciri Skala nominal : 

          a. Kategori data bersifat mutually exclusive (saling memisah).

      b. Kategori data tidak mempunyai aturan yang logis (bisa sembarang), hasil perhitungan dan tidak ditemui bilangan pecahan, angka yang tertera hanya lebel semata. Tidak mempunyai ukuran baru, dan tidak mempunyai nol mutlak.

• Analisis statistik yang paling tepat untuk penelitian yang menggunakan pengukuran instrumennya melalui skala nominal adalah:

Ø  Uji Binomium (Binomium Test)

Ø  Uji Chi Kuadrat Satu Sampel (X2 One Sample Test)

Ø  Uji Perubahan Data Mc. Nemar (Mc Nemar Fot The Significant of Change)

Ø  Uji Chi Kuadrat Dua Sampel (X2 Test for Two Independent Sample)

Ø  Uji Chocran Q (Chocran Q-Test)

Ø  Uji Chi Kuadrat Lebih dari Dua Sampel (X2 Test for k Independent Samples)

Ø  Uji Koefisien Kontingensi [C] (Contingency Coefficient [C]).

Sedangkan tes statistik yang digunakan ialah menggunakan statistik non parametrik.

• Contoh :

1.      Tingkat kematangan : 1. mentah, 2. Setengah matang , 3. Matang . Angka 1,2,3 hanya sebagai label saja.

Data	Kode (a)	Kode (b)
Yuni	1	4
Desi	2	2
Ika	3	3
Astuti	4	1

      

Keterangan: Kode 1 sampai dengan 4 (a) semata-mata hanyalah untuk memberi tanda saja, dan tidak dapat dipergunakan sebagai perbandingan antara satu data dengan data yang lain. Kode tersebut dapat saling ditukarkan sesuai dengan keinginan peneliti (menjadi alternatif b) tanpa mempengaruhi apa pun.

b.   Skala Ordinal

• Skala Ordinal adalah angka yang diberikan dimana angka- angka tersebut mengandung pengertian tingkatan. Skala nominal digunakan untuk mengurutkan objek dari yang terendah ke tertinggi atau sebaliknya. Skala ini tidak memberikan nilai absolute terhadap objek, tetapi hanya memberikan urutan (rangking) saja.

• Ciri-ciri dari skala ordinal :

a)      Kategori data saling memisah

b)     Kategori data memiliki aturan yang logis

c)      Kategori data ditentukan skala berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya.

• Analisis statistik yang tepat adalah: Uji Kolmogorov-Sminov Satu Sampel, Uji Deret Satu Sampel, Uji Tanda, Uji Pasangan Tanda Wilcoxon, Uji Median, Uji Mann-Whitney U, Uji Kolmogorov-Smirov Dua Sampel, Uji Reaksi Ekstrim Moses, Uji Analisis Varian Dua Arah Friedman, Uji Koefesien Korelasi Rank Spearman, Uji Koefesien Korelasi Rank Kendall, dan Uji Koefesien Korelasi Rank Parsial Kendall. Analisis statistik yang dapat digunakan adalah statistik non parametrik.

• Contoh :

1.      Urutan siswa di dalam kelas berdasarkan tinggi badan, mulai dari paling tinggi ke rendah, siswa dengan badan tertinggi diberi urutan ke- 1, kemudian di bawahnya diberi urutan ke- 2 dan seterusnya.

2.       

Data	Skala Kecantikan (a)	Skala Kecantikan (b)
Yuni	4	10
Desi	3	6
Ika	2	5
Astuti	1	1

Skala kecantikan (a) di atas menunjukkan bahwa Yuni paling cantik (dengan skor tertinggi 4), dan Astuti yang paling tidak cantik dengan skor terendah (1). Akan tetapi, tidak dapat dikatakan bahwa Yuni adalah 4 kali lebih cantik dari pada Astuti. Skor yang lebih tinggi hanya menunjukkan skala pengukuran yang lebih tinggi, tetapi tidak dapat menunjukkan kelipatan. Selain itu, selisih kecantikan antara Yuni dan Desi tidak sama dengan selisih kecantikan antara Desi dan Ika meskipun keduanya mempunyai selisih yang sama (1). Skala kecantikan pada (a) dapat diganti dengan skala kecantikan (b) tanpa mempengaruhi hasil penelitian.

c.    Skala Interval

• Skala Interval dapat memberikan informasi yang lebih dibandingkan dengan skala nominal dan skala ordinal.

• Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dengan ditambah karakteristik lain, yaitu berupa adanya interval yang tetap. Dengan demikian peneliti dapat melihat besarnya perbedaan karaktersitik antara satu individu atau obyek dengan lainnya. Skala pengukuran interval benar-benar merupakan angka. Angka-angka yang dapat dipergunakan dalam  operasi aritmatika, misalnya dijumlahkan atau dikalikan. Untuk melakukan analisa, skala pengukuran ini menggunakan statistic parametric.

• Analisis statistik yang cocok adalah: Uji t, Uji t dua sampel, Anova Satu Jalur, Anova Dua Jalur, Uji Person Product Moment, Uji Korelasi Parsial, Uji Korelasi Ganda, Uji Regresi, dan Uji Regresi Ganda. Uji statistik yang digunakan adalah uji statistik parametrik.

• Contoh :

Memperlihatkan jarak (interval)
Standar Nilai Mahasiswa untuk mencapai IP: Huruf A=4; B=3; C=2; D=1 dan E=0
Nilai intervalnya adalah

A dengan B >>> 4 - 3 = 1

B dengan D >>> 3 - 1 = 2

A dengan D >>> 4 - 1 = 3, dan seterusnya.

d.   Skala Rasio

• Skala Rasio pada dasarnya, memiliki sifat seperti skala interval, tetapi skala ini memiliki nol mutlak yang dapat menunjukkan ketiadaan karakteristik yang diukur. Panjang, kecepatan dan berat merupakan contoh skala rasio. Melalui skala ini kita dapat menginterpretasikan perbandingan antar skor.

• Contoh :

 1.      Tinggi kakak 160cm sedang tinggi adik 120cm . Maka tinggi kaka dibanding dengan tinggi adik sama dengan 4 dibanding 3.
 2. 

Data	Tinggi Badan	Berat badan
Yuni	170	60
Desi	160	50
Ika	150	40
Astuti	140	30

      

Tabel di atas adalah menggunakan skala rasio, artinya setiap satuan pengukuran mempunyai satuan yang sama dan mampu mencerminkan kelipatan antara satu pengukuran dengan pengukuran yang lain. Sebagai contoh; Yuni mempunyai berat badan dua kali lipat berat Astuti, atau, Desi mempunyai tinggi 14,29% lebih tinggi dari pada Astuti.

Berbagai skala sikap yang dapat digunakan untuk penelitian Administrasi, Pendidikan dan Sosial antara lain adalah :

a.      Skala Likert

• ·  Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang  tentang fenomena sosial. Dalam penelitian, fenomena sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutmya disebut sebagai variable penelitian. Dengan skala Likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat berupa pernyataan atau pertanyaan, baik bersifat favorable (positif) bersifat bersifat unfavorable (negatif).

• ·      Contoh : Jawaban setiap item instrumen yang mengunakan skala Likert mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif, yang berupa kata-kata antara lain : a. Sangat Setuju, b. Setuju, c. Ragu-ragu, d. Tidak Setuju, e. Sangat Tidak setuju

• ·       Sistem penilaian dalam skala Likert adalah sebagai berikut:

   Item Favorable: sangat setuju/baik (5), setuju/baik (4), ragu-ragu (3), tidak setuju/baik (2), sangat tidak setuju/baik (1)
Item Unfavorable: sangat setuju/ baik (1), setuju/ baik (2), ragu-ragu (3), tidak setuju/ baik (4), sangat tidak setuju/ baik (5).

b.      Skala Guttman

• ·      Skala Guttman merupakan skala kumulatif. Skala Guttman mengukur suatu dimensi saja dari suatu yang variable yang multidimensi. Skala Guttman disebut juga skala Scalogram yang sangat baik untuk meyakinkan. Peneliti tentang kesatuan dimensi dari sifat atau sikap yang teliti yang sering disebut dengan atribut universal. Pada skala Guttman terdapat beberapa pertanyaan yang diurutkan secara hierarkis untuk melihat sikap tertentu seseorang. Skala Guttman ialah skala yang digunakan untuk jawaban yang bersifat jelas (tegas) dan konsisten. Skala pengukuran dengan tipe ini, akan di dapat jawaban yang tegas, yaitu ya atau  tidak,  benar atau salah, pernah atau tidak, positif atau negative  dan lain - lain. Data yang di peroleh dapat berupa data interval atau rasio dikhotomi (dua alternatif). Jadi kalau pada skala likert terdapat 3,4,5,6,7 interval, dari kata “sangat setuju” sampai “sangat tidak setuju”, maka pada dalam skala Guttman hanya ada dua interval yaitu “setuju atau tidak setuju”. Penelitian menggunakan sakal Guttman di lakukan bila ingin mendapatkan jawaban yang tegas terhadap suatu permasalahan yang di tanyakan.

• ·       Contoh : Yakin – Tidak Yakin, Ya- Tidak, Benar- Salah, Positif – Negatif

• ·        Apakah anda setuju dengan kebijakan perusahaan menaikkan harga jual?

a.       Setuju                b. Tidak  Setuju

c.       Skala Thurstone

• ·   Skala Thurstone merupakan skala sikap yang pertama dikembangkan dalam pengukuran sikap. Skala ini mempunyai tiga teknik penskalaan sikap, yaitu :

Ø  metode perbandingan pasangan

Ø   metode interval pemunculan sama, dan

Ø  metode interval berurutan.

    Ketiga metode ini menggunakan bahan pertimbangan jalur dugaan yang menganggap kepositifan relatif pernyataan sikap terhadap suatu obyek.

•     Adapun contoh skala penilaian model Thurstone adalah seperti gambar di bawah ini.
  
  
  Nilai 1 pada skala di atas menyatakan sangat tidak relevan, sedangkan nilai 11 menyatakan sangat relevan.

d.      Sematik Diferensial

• ·      Skala pengukuran yang berbentuk Semantic defferensial di kembangkan oleh Osgood. Skala ini juga di gunakan untuk mengukur sikap, hanya bentuknya tidak pilihan ganda maupun checklist, tetapi tersusun dalam satu garis kontinum yang jawaban “sangat positifnya” terletak di bagian kanan garis, dan jawaban yang “sangat negatif” terletak di bagian kiri garis, atau sebaliknya. Data yang di peroleh adalah daya interval, dan biasanya skala ini di gunakan untuk mengukur sikap/karakteristik tertentu yang di punyai oleh seseorang. 
•      Berikut contoh penggunaan skala semantic differential mengenai gaya kepemimpinan kepala sekolah.
  
  Gaya Kepemimpinan Kepala Sekolah 
  
  Responden yang member penilaian angka 7, berarti persepsi terhadap gaya kepemimpinan kepala sekolah adalah sangat positif; sedangkan responden yang memberikan penilaian angka 1 persepsi kepemimpinan kepala sekolah adalah sangat negative.

e.        Penilaian (Rating scale)

• ·    Skala rating umumnya melibatkan penilaian tingkah laku atau performa seseorang yang hendak diteliti. Dalam skala rating ini, seolah- olah penilai diminta oleh peneliti untuk menempatkan seseorang yang dinilai pada beberapa titik yang telah disusun secara berurutan atau dalam kategori yang menggambarkan tingkah laku seseorang tersebut. Ada beberapa tipe skala rating yang banyak digunakan sebagai skala pengukuran dalam penelitian. Mereka dapat dikelompokkan sebagai skala rating individual dan skala rating kelompok. Dilihat dari cara menggambarkannya, skala rating juga dapat dibedakan menjadi skala grafik dan skala kategori. Dalam skala rating data yang diperoleh adalah data kuantitatif  kemudian peneliti baru mentranformasikan data kuantitatif tersebut menjadi data kualitatif.

• ·       Contoh:

Kenyaman ruang tunggu RSU Kartini:

5         4         3       2         1

Kebersihan ruang parkir RSU Kartini :

5       4          3       2         1

Daftar Pustaka :

•  Anonim. (2012, 18 Maret). Skala Pengukuran Statistik. Diakses pada tanggal 7 September 2013 dari http://www.statistika-unhalu.org/berita-117-skala-pengukuran-statistik-.html

• Juhrodin, Udin. (2013, 20 Maret). Jenis-jenis Skala Pengukuran dalam Penelitian. Diakses pada tanggal 7 September 2013 dari http://www.atcontent.com/Publication/869679939048999g6.text/-/Jenis-jenis-Skala-Pengukuran-dalam-Penelitian

•  Riduwan. 2009.  Skala Pengukuran Dalam Penelitian. Bandung: ALFABETA

• Sugiyono. 2009. Metode Penelitan Pendidikan. Bandung : CV. ALFABETA