Tampilkan postingan dengan label skala interval. Tampilkan semua postingan

Selasa, 01 Oktober 2013

Method of Successive Interval (MSI)


Skala pengukuran yang dipilih oleh peneliti berkaitan erat dengan teknik analisis data yang digunakan. Oleh karena itu setiap skala pengukuran yang tidak memenuhi syarat dilakukannya suatu teknik analisis tertentu, harus dirubah atau dikonversi ke dalam skala pengukuran yang sesuai dengan teknik analisis yang akan digunakan. Contoh: Seorang peneliti mengunakan teknik analisis jalur untuk mengkaji masalah-masalah yang ditelitinya. Sementara itu tingkat pengukuran yang digunakan adalah ordinal atau likert yang diperoleh dari jawaban responden. Oleh karena analisis jalur mengisyaratkan skala pengukuran minimal interval, maka peneliti harus menaikan tingkat pengukuran ordinal menjadi interval. Salah satu metode konversi data yang sering digunakan oleh peneliti untuk menaikan tingkat pengukuran ordinal ke interval adalah metode succesive interval (MSI).

Apa perbedaan skala ordinal dengan likert? Pada dasarnya skala Likert memang ordinal, tetapi kita juga bisa dikatakan kalau skala Likert itu interval. Misalkan, isian kuesioner penelitian skala Likert (5) adalah 1,2,3,4, dan 5. Skala data ordinal bisa dikonversi ke dalam skala interval yakni dengan nilai Zi terstandardisasi (standardized) dan nanti hasilnya bisa saja menjadi 1,23 (sangat tidak setuju), 2,53 (tidak setuju), 2,85 (abstain), 3,12 (setuju) dan 3,49 (sangat setuju). Oleh karena itu, skala Likert bisa saja diasumsikan sebagai skala data interval sepanjang metode/cara Anda menyusun pertanyaan (positif/negatif) bersifat konsisten. Silahkan bandingkan hasil yang diperoleh jika pakai skala data ordinal dengan skala data interval

Oleh karena itu untuk memperoleh hasil analisis hubungan yang baik, data ordinal dari kuesioner perlu dinaikkan menjadi skala interval berurutan (Method of Successive Interval). Peningkatan skala dari ordinal ke interval ini dilakukan untuk setiap item per variabel. 

Tahapan-tahapan tersebut menurut Harun Al-Rasyid (1993:131) yaitu:

1.      Menentukan frekuensi setiap respon

2.      Menentukan proporsi setiap respon dengan membagi frekuensi dengan jumlah sampel

3.      Menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap respon sehingga diperoleh proporsi kumulatif

4.  Menentukan Z untuk masing-masing proporsi kumulatif yang dianggap menyebar mengikuti sebaran normal baku

5.      Menghitung scale value (SV) untuk masing-masing respon dengan rumus :


6.   Mengubah scale value (SV) terkecil menjadi sama dengan satu (1) dan mentransformasikan masing-masing skala menurut perubahan skala terkecil sehingga diperoleh transformedscale value (TSV).
      
Referensi:

Al Rasyid, Harun. 1993. Teknik Penarikan Sampel dan Penyusunan Skala. Bandung: Program Pasca Sarjana Universitas Padjadjaran

 

Minggu, 23 Juni 2013

Skala Pengukuran

Dalam Penelitian, ada hal penting yang harus diperhatikan sebelum kita melangkah lebih lanjut untuk melakukan analisis yakni mengetahui skala pengukuran. Karena skala pengukuran inilah yang nantinya akan menuntun kita untuk menggunakan alat apa dalam analisisnya.
Nah, skala pengukuran itu pada dasarnya ada 4. Apa aja? Mari kita kupas satu persatu.
1.     Skala Nominal
Pada skala nominal, fungsi angka hanya untuk mengelompokkan dan tidak punya arti atau peringkat.

Contohnya:
Status Relationship, 1=menyatakan responden jomblo, 2= menyatakan responden dalam tahapan friendzone, 3= menyatakan responden punya pasangan.

Nah,angka di sini tidak menunjukkan bahwa jomblo berada pada kasta yang paling rendah dan punya pasangan berada pada kasta yang lebih tinggi. Karena kita semua sama, yang membedakan hanyalah amal ibadah #apeu

Fungsinya hanya sebagai inisialisasi pada saat pengelompokan, biar rekapan kuisionernya isinya tidak terlalu panjang dan nantinya akan memudahkan analisis ketimbang kalau dalam bentuk kata-kata.  

2.     Skala Ordinal
Untuk skala ordinal, angka di sini berguna sebagai ranking. Peringkatnya bisa dari yang kecil ke yang besar atau sebaliknya.

Contoh:
Dari list gebetan, kamu urutkan kerupawanan mereka dengan angka:
Nama                   Kerupawanan
Ani                                    10
Alisa                                  8
Adina                                7
Atikah                               5
Adila                                 3
Apalah                              1

Nah, dari sini kamu bisa menyimpulkan mana yang paling rupawan dan mana yang paling agak rupawan *tsaah* biar tau mana yang pertama kali digebet dan seterusnya dan seterusnya sampai list habis dan tetep malam mingguan sendiri.  

Dari peringkat tersebut, selisih tingkat kecantikan antara Ani ke Alisa dengan Adina ke Atikah ga sama meskipun nilainya secara matematis sama.

Tapi inget juga ya, bahwa Ani yang tingkat kerupawannya paling tinggi bernilai 10 bukan berarti Ani lebih cantik 10 kali dibanding apalah. Hanya menunjukkan bahwa Ani yang paling cantik dan Apalah yang paling kurang cantik.

3.     Skala Interval
Sesuai namanya, maka angka disini diposisikan sebagai jarak antara satu dengan data lain dan masing-masing punya bobot yang sama.

Contoh:
Berdasarkan calon gebetan sebelumnya yang baru kamu nilai berdasarkan penampakan luar, nah pas pdkt-an kamu bisa liat gimana kebiasaan makannya dan dijadikan sebagai skala interval.
5: Sopan banget
4: Sopan aja, ga pake banget
3: Sopan, ga pake aja lagi
2: Sop, an nya udah ilang
1: Sooo, ga jadi udah ilfil

Interval masing-masing kriteria antara satu dengan yang lainnya itu sama, jadi angka 5 setara dengan gebetannya cara makannya sopan banget sampe ngunyah aja ga keliatan.

4.     Skala Rasio
Skala rasio ini adalah skala yang memiliki informasi paling kaya. Pada skala rasio ini nol bersifat mutlak dan ga boleh ada nilai di bawah nilai 0.

Contohnya:
Berat badan dan umur. Ga mungkin dong gebetan kamu berat badannya -10kg dan umurnya ngutang 3 tahun? Selain itu, pada skala ini berlaku hal “umur Ani 3 kali umur kamu”.


Semoga dapat pencerahan, dan jangan pernah remehkan skala pengukuran ya. Salah identifikasi skala pengukuran jadi salah menggunakan alat dan salah hasil dan interpretasi. Fatal kan?