Skala Pengukuran Data: Jenis dan Contoh

Pendahuluan

Dalam dunia penelitian kuantitatif maupun analisis data, pemahaman terhadap bagaimana “pengukuran” dilakukan dan bagaimana data diklasifikasikan menjadi aspek yang sangat penting. Salah satu konsep kunci yang harus dipahami adalah Skala Pengukuran Data. Ketika seorang peneliti atau analis hendak mengumpulkan data,melalui kuesioner, observasi, atau pengukuran langsung,maka jenis skala yang digunakan akan menentukan bagaimana data tersebut bisa dianalisis, diinterpretasikan, dan disimpulkan. Kesalahan dalam memilih atau memahami skala pengukuran sering menjadi akar dari interpretasi yang keliru atau penggunaan metode statistik yang tidak tepat. Oleh karena itu, artikel ini akan mengulas secara mendalam definisi skala pengukuran data, baik secara umum, menurut KBBI, maupun menurut para ahli, kemudian membahas jenis-jenis skala pengukuran (termasuk contoh penerapannya) serta implikasi dan tips praktis dalam memilih skala yang tepat.

Definisi Skala Pengukuran Data

Definisi secara umum

Secara umum, skala pengukuran data dapat dipahami sebagai kerangka atau mekanisme yang memungkinkan suatu variabel atau fenomena diukur, dikategorikan, atau diberi nilai angka sesuai dengan aturan tertentu. Sebagaimana yang dijelaskan dalam banyak sumber, skala pengukuran membantu untuk menetapkan “jangka” atau “tingkat” pengukuran variabel agar dapat dikelompokkan atau diurutkan, sehingga data yang diperoleh menjadi lebih sistematis dan cocok untuk dianalisis. Misalnya, sebuah penelitian menggunakan skala pengukuran untuk menentukan apakah responden termasuk dalam kelompok tingkat kepuasan “rendah”, “sedang”, atau “tinggi”, atau misalnya penggunaan angka untuk menandai jenis kelamin, status kepemilikan, atau tingkat pendidikan. Konsep ini membantu peneliti dalam kategori (klasifikasi), urutan (ranking), jarak antar nilai (interval), maupun perbandingan rasio (rasio mutlak). [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Definisi dalam KBBI

Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kata skala diartikan sebagai “garis atau titik tanda yang berderet-deret dan sebagainya yang sama jarak antaranya, dipakai untuk mengukur” atau “lajur yang dipakai untuk menentukan tingkatan atau banyaknya sesuatu (seperti pada peraturan gaji dan pada daftar bunga uang)”. [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id] Jika digabungkan dengan konteks “pengukuran data”, maka skala pengukuran data dapat diartikan sebagai pengaplikasian skala tersebut untuk menetapkan tingkatan atau besaran data sehingga data dapat dibandingkan atau dianalisis.

Definisi menurut para ahli

Beberapa ahli telah mendefinisikan skala pengukuran data dengan kerangka yang lebih formal dan khas dalam penelitian. Berikut beberapa di antaranya:

• Stanley Smith Stevens (1946) menyatakan bahwa “measurement … is defined as the assignment of numerals to objects or events according to rules”. Dalam hal ini Stevens mengemukakan bahwa skala pengukuran merupakan sistem untuk mengukur data yang melibatkan empat jenis dasar: nominal, ordinal, interval, dan rasio. [Lihat sumber Disini - telkomuniversity.ac.id]
• Sugiyono (2006, 2012) mendefinisikan bahwa skala pengukuran dalam penelitian “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.” [Lihat sumber Disini - accounting.binus.ac.id]
• Winarno (2013) menyebut bahwa pengukuran adalah prosedur penetapan angka yang mewakili kuantitas ciri atau atribut yang dimiliki oleh subjek atau populasi. [Lihat sumber Disini - penerbitdeepublish.com]
• Imam Ghozali (2005) menyebut bahwa pengukuran adalah meletakkan angka atau simbol pada karakter yang sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan, misalnya untuk usia, tingkat pendapatan, tingkat pendidikan. [Lihat sumber Disini - penerbitdeepublish.com]

Dengan demikian, skala pengukuran data dapat dipahami sebagai kesepakatan atau sistem yang memungkinkan variabel diberi angka atau kategori berdasarkan karakteristiknya,baik kategori sederhana, urutan, jarak antar nilai, maupun rasio mutlak,sehingga data yang dikumpulkan menjadi bermakna secara statistik.

Jenis‐Jenis Skala Pengukuran Data

Skala Nominal

Skala nominal adalah jenis skala pengukuran yang paling dasar. Pada skala ini, data dikategorikan ke dalam kelompok tanpa adanya urutan yang bermakna atau jarak yang bisa diukur antara kategori satu dengan lainnya. Angka atau label yang diberikan pada setiap kategori hanya berfungsi sebagai identitas atau penanda, bukan sebagai nilai yang bisa dibandingkan secara matematis. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Karakteristik utama skala nominal:

• Hanya klasifikasi atau kategori tanpa urutan (ranking) yang bermakna
• Angka hanya sebagai label, bukan sebagai ukuran kuantitatif
• Tidak ada jarak antar kategori yang bisa diukur
• Analisis statistik yang tepat biasanya bersifat non‐parametrik (misalnya frekuensi, modus) [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
  Contoh skala nominal:
• Jenis kelamin (laki-laki, perempuan)
• Golongan darah (A, B, AB, O)
• Status pernikahan (belum menikah, menikah, janda/duda)
• Warna favorit (merah, biru, hijau)
  Dalam contoh ini, meskipun diberi angka, angka tersebut tidak menunjukkan bahwa satu kategori “lebih besar” atau “lebih kecil” daripada kategori lainnya.

Skala Ordinal

Skala ordinal menempati tingkat lebih tinggi dibanding nominal karena pada skala ini data tidak hanya dikategorikan tetapi juga diurutkan berdasarkan tingkatan atau peringkat tertentu. Namun, meskipun terdapat urutan, jarak antar kategori tidak diketahui secara pasti atau tidak sama. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Karakteristik skala ordinal:

• Data memiliki urutan atau ranking (misalnya sangat tidak puas → sangat puas)
• Jarak antara peringkat tidak diketahui atau tidak sama
• Tidak dapat dilakukan operasi matematika seperti penjumlahan dan pembagian dengan makna penuh
• Analisis statistik yang cocok biasanya adalah non‐parametrik seperti median, persentil, atau uji chi-square [Lihat sumber Disini - uptjurnal.umsu.ac.id]
  Contoh skala ordinal:
• Tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, D1/D3, S1, S2)
• Tingkat kepuasan pelanggan (sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas)
• Peringkat dalam sebuah kompetisi (juara 1, 2, 3)
  Pada skala ini misalnya angka 1 diberi untuk “tidak puas”, angka 2 untuk “cukup”, angka 3 untuk “puas”, tapi kita tidak bisa mengatakan jarak antara “cukup” dan “puas” sama dengan jarak antara “tidak puas” dan “cukup”.

Skala Interval

Skala interval merupakan jenis yang lebih maju lagi. Pada skala interval, data tidak hanya memiliki urutan tetapi juga jarak antar nilai atau kategori bersifat sama (konstan). Akan tetapi, skala interval tidak memiliki titik nol mutlak,artinya nol pada skala ini bukan berarti “tidak ada atribut” yang diukur. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Karakteristik skala interval:

• Urutan/tingkatan ada
• Jarak antar nilai diketahui dan sama
• Tidak memiliki nol mutlak yang bermakna
• Operasi penjumlahan dan pengurangan dapat dilakukan, tetapi perkalian atau pembagian belum tentu bermakna secara rasio
  Contoh skala interval:
• Suhu dalam derajat Celsius atau Fahrenheit , misalnya 20 °C vs 10 °C memiliki jarak 10 derajat, tetapi suhu 0 °C bukan berarti “tidak panas sama sekali” sehingga tidak bisa dikatakan 20 °C dua kali lebih panas dari 10 °C. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]
• Kalender tahun (misalnya tahun 2000, 2020, 2040) , jarak antar tahun sama, tetapi tahun 0 tidak berarti “tidak ada waktu”.

Skala Rasio

Skala rasio adalah tingkat paling tinggi dalam skala pengukuran. Skala ini memiliki semua karakteristik skala interval (urutan dan jarak yang sama antar nilai), dan ditambah dengan titik nol mutlak yang berarti “tidak adanya atribut yang diukur”. Oleh karena itu operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian serta perbandingan rasio (x 2, x 3) menjadi bermakna. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Karakteristik skala rasio:

• Urutan/tingkatan ada
• Jarak antar nilai diketahui dan sama
• Memiliki nol mutlak (nilai nol berarti tidak ada atribut)
• Semua operasi matematika dapat dilakukan dan makna rasio antara dua nilai mungkin
  Contoh skala rasio:
• Berat badan (misalnya 0 kg berarti tidak ada berat)
• Tinggi badan, pendapatan, jumlah barang yang dimiliki, waktu yang diukur sejak titik nol
  Misalnya seseorang dengan berat 40 kg dua kali lipat dari seseorang dengan berat 20 kg – interpretasi rasio menjadi valid.

Contoh Penerapan dan Implikasi Pemilihan Skala

Penerapan dalam penelitian dan analisis

Pemilihan skala pengukuran yang tepat berpengaruh langsung terhadap metode analisis statistik yang dapat digunakan, interpretasi hasil, dan kesimpulan yang diambil. Sebagai contoh:

• Jika variabel diukur dengan skala nominal (misalnya jenis kelamin, status kepemilikan), maka analisis statistik yang tepat adalah crosstab, frekuensi, modus, uji chi-square, dan bukan rata-rata (mean) atau standar deviasi yang membutuhkan skala kuantitatif.
• Jika data berskala ordinal (misalnya tingkat kepuasan), maka kita bisa menggunakan median, persentil, uji Mann-Whitney atau Kruskal-Wallis, tetapi tidak tepat jika menggunakan uji parametrik yang mengasumsikan interval‐rasio.
• Skala interval memungkinkan penggunaan rata-rata, standar deviasi, korelasi Pearson, regresi linear sederhana (dengan beberapa catatan tentang nol mutlak), namun karena nol tidak bermakna mutlak, interpretasi rasio (misalnya “dua kali lebih”) bisa keliru.
• Skala rasio memungkinkan analisis paling lengkap: rata-rata, standar deviasi, korelasi, regresi, analisis multivariat, serta interpretasi rasio seperti “dua kali lebih besar”.

Implikasi praktis dan tips pemilihan

Beberapa hal yang perlu diperhatikan ketika memilih atau menetapkan skala pengukuran data:

1. Pahami sifat variabel – Apakah variabel hanya kategorikal (jenis kelamin, warna), atau berjenjang (tingkat pendidikan, kepuasan), atau kuantitatif dengan jarak sama (suhu), atau kuantitatif dengan nol mutlak (pendapatan, berat badan).
2. Tujuan pengukuran dan analisis – Jika tujuan hanya klasifikasi sederhana, skala nominal sudah cukup. Jika ada urutan dan analisis lebih lanjut, pertimbangkan ordinal atau lebih tinggi. Jika ingin menggunakan teknik statistik parametrik dengan interpretasi penuh, maka skala interval atau rasio diperlukan.
3. Instrumen pengukuran dan alat ukur – Pastikan alat ukur, kuesioner, atau instrumen penelitian telah disesuaikan dengan skala yang dipilih. Misalnya, jika menggunakan kuesioner kepuasan, apakah cukup ordinal (sangat tidak puas → sangat puas) atau bisa dikonversi menjadi interval/rasio jika diperlukan.
4. Validitas dan reliabilitas – Skala yang dipilih harus memungkinkan instrumen untuk menghasilkan data yang valid dan reliabel. Jika skala tidak tepat, maka data bisa bias atau sulit dianalisis. [Lihat sumber Disini - jurnal.kopusindo.com]
5. Interpretasi hasil – Peneliti harus memahami keterbatasan setiap skala. Misalnya, data ordinal tidak memungkinkan interpretasi “dua kali lebih baik”, atau data interval tidak memungkinkan interpretasi “dua kali lebih besar” karena nol tidak mutlak.
6. Kesesuaian dengan metode statistik – Pilihan skala akan mempengaruhi jenis uji statistik yang boleh digunakan. Pemilihan skala yang salah dapat menyebabkan penggunaan statistik yang tidak tepat dan kesimpulan yang menyesatkan. [Lihat sumber Disini - media.neliti.com]

Contoh spesifik dalam penelitian

• Penelitian pendidikan mengenai kepuasan guru terhadap fasilitas sekolah mungkin menggunakan skala ordinal (misalnya “sangat tidak puas”, “tidak puas”, “cukup”, “puas”, “sangat puas”). Dalam hal ini, peneliti tidak bisa mengatakan “responden A dua kali lebih puas dari responden B”.
• Penelitian kesehatan yang mengukur berat badan bayi dalam kilogram menggunakan skala rasio – misalnya bayi A = 3 kg, bayi B = 6 kg → bayi B dua kali berat bayi A.
• Survei sosial yang mengkategorikan jenis transportasi (mobil, motor, sepeda) menggunakan skala nominal – analisis frekuensi cocok, tetapi tidak logis menggunakan mean atau uji t.
• Eksperimen cuaca yang mengukur suhu luar ruangan dalam derajat Celsius menggunakan skala interval – bisa menghitung rata-rata selisih suhu, tetapi tidak bisa mengatakan “dua kali lebih hangat”.

Kesimpulan

Pemahaman terhadap skala pengukuran data adalah fondasi penting dalam penelitian dan analisis data. Mulai dari skala nominal yang paling sederhana hingga skala rasio yang paling kompleks, setiap jenis skala memiliki karakteristik khusus, kegunaan, dan keterbatasan.
Dalam merancang instrumen penelitian atau analisis data, peneliti harus secara sadar memilih skala yang sesuai dengan sifat variabel dan tujuan penelitian, serta memahami implikasi analitisnya,mulai dari jenis uji statistik yang dapat digunakan sampai bagaimana interpretasi hasil harus dilakukan.
Dengan demikian, pengukuran yang tepat melalui skala yang tepat akan meningkatkan keandalan, validitas, dan relevansi temuan penelitian.