Skala Ordinal: Definisi, Fungsi, dan Contoh dalam Statistik

Pendahuluan

Dalam penelitian dan analisis statistik, pemahaman terhadap tingkat pengukuran variabel sangat penting. Salah satu skala pengukuran yang sering digunakan dalam instrumen penelitian sosial maupun kuantitatif adalah skala ordinal. Skala ini menempati posisi di atas skala nominal, tetapi di bawah skala interval dan rasio. Dalam praktiknya, skala ordinal memungkinkan peneliti untuk mengurutkan atau memberi peringkat terhadap data atau kategori, namun memiliki keterbatasan dalam hal jarak antar kategori yang tidak dapat diukur secara presisi. Pemahaman yang tepat akan definisi, fungsi, serta contoh penggunaan skala ordinal menjadi kunci agar analisis data berjalan secara valid dan relevan. Artikel ini akan membahas secara mendalam skala ordinal,mulai dari definisi umum, definisi dalam KBBI, definisi menurut para ahli, hingga fungsi dan contoh penerapannya dalam statistik.

Definisi Skala Ordinal

Definisi Skala Ordinal Secara Umum

Secara umum, skala ordinal adalah skala pengukuran yang tidak hanya mengelompokkan objek ke dalam kategori namun juga memberikan urutan atau ranking antar kategori tersebut. Sebagai contoh: tingkatan pendidikan (SD, SMP, SMA, S1) atau tingkat kepuasan pelanggan (sangat tidak puas → tidak puas → netral → puas → sangat puas). Pada skala tersebut, angka atau kategori menunjukkan urutan dari yang lebih rendah ke yang lebih tinggi atau sebaliknya, tetapi jarak antar kategori tidak diketahui atau tidak seragam. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Adapun dalam literatur statistik disebut bahwa skala ordinal “adalah instrumen pengukuran yang memungkinkan penilaian berdasarkan urutan atau peringkat, namun tidak memberikan informasi tentang jarak atau perbedaan antara nilai­nilai tersebut”. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Definisi Skala Ordinal dalam KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kata ordinal didefinisikan sebagai “menyatakan urutan bagi sebuah unsur dalam suatu kumpulan; berturut; (bilangan) bertingkat: kelima, ketujuh, kesembilan, dan sebagainya adalah angka-angka ordinal”. [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id]

Berdasarkan definisi KBBI tersebut, dapat diturunkan bahwa skala ordinal secara terminologi mengandung unsur “urutan” atau “peringkat”, namun belum menjelaskan aspek pengukuran statistik atau jarak antar nilai. Dengan demikian, definisi KBBI memberikan dasar bahasa yang menggarisbawahi aspek urutan, yang kemudian dalam statistik dikembangkan menjadi pengukuran kategori berperingkat.

Definisi Skala Ordinal menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi menurut para ahli dalam bidang metodologi penelitian dan statistik:

1. Sugiyono menyatakan bahwa data atau skala ordinal adalah skala pengukuran yang “tidak hanya menyatakan kategori, tetapi juga menyatakan peringkat construct yang diukur”. [Lihat sumber Disini - penerbitdeepublish.com]
2. Beberapa literatur menyebut bahwa skala ordinal adalah jenis skala yang “lebih tinggi daripada skala nominal, dan sering juga disebut dengan skala peringkat” karena selain membedakan kategori juga menunjukkan urutan. [Lihat sumber Disini - accounting.binus.ac.id]
3. Dalam artikel terkini disebut bahwa skala ordinal adalah skala yang “tidak hanya mengkategorikan data, tetapi juga memberikan peringkat atau urutan pada data tersebut. Namun, jarak antar data tidak memiliki makna tertentu.” [Lihat sumber Disini - telkomuniversity.ac.id]
4. Selain itu, penelitian yang mengulas pengukuran skala menyebut bahwa skala ordinal “adalah skala pengukuran yang memungkinkan perbandingan nilai dalam urutan tertentu, tetapi tidak dapat menentukan perbedaan numerik antara mereka”. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Dari definisi-ahli tersebut dapat disimpulkan bahwa skala ordinal memiliki tiga karakteristik utama: (a) kategori berurutan, (b) menunjukkan peringkat atau tingkatan, namun (c) jarak antar kategori tidak dapat diukur atau dianggap sama.

Fungsi Skala Ordinal

Skala ordinal memiliki peran penting dalam penelitian, terutama ketika variabel yang diukur bersifat kualitatif atau ketika peneliti ingin mengurutkan kategori berdasarkan tingkat tertentu. Beberapa fungsi utama skala ordinal antara lain:

1. Memberi urutan atau peringkat antar kategori
   Fungsi ini adalah fungsi pokok skala ordinal: misalnya tingkat kepuasan pelanggan (dari sangat tidak puas hingga sangat puas) atau tingkatan pendidikan (dari rendah ke tinggi). Dengan skala ini, kita dapat melihat bahwa kategori A < kategori B < kategori C, meskipun jarak antara A dan B atau B dan C tidak diketahui secara numerik. [Lihat sumber Disini - codingstudio.id]
2. Memfasilitasi komparasi relatif antar objek
   Dengan skala ordinal, peneliti dapat membandingkan mana kategori yang “lebih tinggi” atau “lebih rendah” dalam hal atribut yang diukur. Contoh: responden memberi peringkat merek, produk, atau layanan; sekolah menempati rangking berdasarkan prestasi; jabatan dalam organisasi dari rendah ke tinggi. Fungsi ini membantu dalam menentukan prioritas atau preferensi dalam penelitian. [Lihat sumber Disini - penerbitdeepublish.com]
3. Mengarahkan pilihan teknik analisis statistik yang tepat
   Karena skala ordinal tidak memiliki jarak yang terukur atau setara, maka analisis statistik parametrik yang mensyaratkan interval atau rasio tidak tepat digunakan. Sebaliknya, teknik non-parametrik atau analisis yang cocok untuk peringkat/urutan lebih tepat. Sebagai contoh, uji Mann-Whitney, uji Wilcoxon sering diterapkan untuk data ordinal. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
4. Mendukung pengukuran variabel yang sulit dikuantifikasi secara tepat
   Banyak variabel di ilmu sosial seperti sikap, persepsi, tingkat kepuasan, motivasi yang sulit diukur secara kuantitatif dengan jarak yang sama antar tingkatan. Skala ordinal memungkinkan pengukuran dengan kategori berurutan meskipun jaraknya tidak presisi. Hal ini memungkinkan peneliti melakukan pengukuran terhadap aspek subjektif. [Lihat sumber Disini - codingstudio.id]
5. Menentukan hirarki dan membuat klasifikasi dalam penelitian
   Dalam penelitian sosial atau ekonomi, skala ordinal sering digunakan untuk membuat klasifikasi yang memiliki tingkatan (misalnya: sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi) atau level jabatan, level pendidikan. Dengan demikian, fungsi skala ordinal adalah sebagai alat klasifikasi yang berandingkan (ranking) bukan pengukuran absolut. [Lihat sumber Disini - jurnal.kopusindo.com]

Secara ringkas, fungsi skala ordinal bukan untuk menghitung “berapa selisih” antara tingkatan, melainkan untuk menjawab “mana lebih besar atau lebih baik dari mana”.

Contoh Skala Ordinal dalam Statistik

Untuk memperjelas penerapan skala ordinal dalam penelitian statistik, berikut beberapa contoh nyata:

1. Tingkat kepuasan pelanggan
   Misalnya dalam survei layanan, responden diminta memilih salah satu kategori: “Sangat Tidak Puas”, “Tidak Puas”, “Netral”, “Puas”, “Sangat Puas”. Kategori ini memberi urutan dari rendah ke tinggi namun jarak antar kategori tidak diketahui secara numerik. Ini adalah contoh skala ordinal. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]
2. Tingkatan pendidikan
   Dalam sebuah angket atau studi demografis, variabel “pendidikan terakhir” bisa dikategorikan: “SD atau kurang”, “SMP”, “SMA”, “Sarjana (S1)”, “Pasca Sarjana (S2/S3)”. Kategori ini menggambarkan urutan jenjang pendidikan namun tidak menunjukkan selisih tahun atau kualitas antar jenjang. Contoh ini muncul dalam literatur skala ordinal. [Lihat sumber Disini - dqlab.id]
3. Level jabatan atau posisi dalam organisasi
   Misalnya: “Staf”, “Supervisor”, “Manajer”, “Direktur”. Kategori tersebut memiliki urutan hierarki, tetapi tidak bisa dikatakan bahwa jarak antara “Supervisor” ke “Manajer” sama dengan jarak antara “Manajer” ke “Direktur”. Ini sesuai karakteristik skala ordinal. [Lihat sumber Disini - eprints.mercubuana-yogya.ac.id]
4. Skala Likert dalam penelitian sosial
   Banyak penelitian menggunakan skala Likert dengan opsi 1-5 atau 1-7 yang secara logika adalah skala ordinal: responden memilih tingkat persetujuan (“Sangat Tidak Setuju” → “Tidak Setuju” → “Netral” → “Setuju” → “Sangat Setuju”). Jarak antar angka tidak diketahui pasti, sehingga jenis data ini adalah ordinal. [Lihat sumber Disini - mashuda.id]
5. Contoh dalam pengklasifikasian kemiskinan
   Sebuah penelitian di Indonesia menggunakan skala ordinal untuk mengklasifikasikan status rumah tangga miskin: “Sangat Miskin”, “Miskin”, “Hampir Miskin”. Kategori ini berurutan dari yang paling parah ke yang lebih baik, meskipun jarak antar kategori tidak diukur secara numerik. [Lihat sumber Disini - teknosi.fti.unand.ac.id]

Dari contoh-contoh di atas, dapat dilihat bahwa kunci dalam skala ordinal adalah urutan kategori, bukan ukuran jarak antar kategori. Karena itu, peneliti harus berhati-hati dalam memilih teknik analisis dan interpretasi data.

Kesimpulan

Skala ordinal merupakan alat pengukuran yang penting dalam penelitian statistik terutama di bidang sosial dan pendidikan, karena memungkinkan peneliti memberi urutan atau peringkat terhadap data yang kategori atau levelnya dapat diurutkan. Secara umum, skala ordinal dikategorikan sebagai pengukuran di atas nominal tetapi di bawah interval/rasio, dimana karakteristiknya terdiri atas: (1) adanya kategori yang diberi urutan, (2) menunjukkan peringkat atau tingkatan antar kategori, namun (3) jarak antar kategori tidak diketahui atau tidak setara. Fungsi utama skala ordinal adalah untuk mengurutkan dan membandingkan objek berdasarkan tingkat atau tingkatannya, memfasilitasi klasifikasi hirarki, dan menentukan teknik analisis yang tepat (biasanya non-parametrik). Contoh penerapannya sangat banyak: tingkat kepuasan, jenjang pendidikan, jabatan organisasi, skala Likert, dan sebagainya. Peneliti harus menyadari bahwa meskipun skala ordinal memberi urutan, ia tidak cocok diperlakukan seolah-seolah jaraknya sama seperti data interval atau rasio , sehingga pengambilan keputusan dan interpretasi harus disesuaikan agar valid.

Dengan memahami definisi secara umum, definisi terminologi KBBI, dan pandangan para ahli, serta memahami fungsi dan contoh konkret skala ordinal, diharapkan researcher atau pembaca dapat memilih skala pengukuran yang tepat dan melakukan analisis data dengan benar.