1.
Nominal
Skala Nominal merupakan skala yang
paling lemah/rendah diantara skala pengukuran yang ada. Skala nominal hanya
bisa membedakan benda atau peristiwa yang satu dengan yang lainnya berdasarkan
nama (predikat). Skala pengukuran nominal digunakan untuk mengklasifikasi
obyek, individual atau kelompok dalam bentuk kategori.
Pemberian angka atau simbol pada
skala nomial tidak memiliki maksud kuantitatif hanya menunjukkan ada atau tidak
adanya atribut atau karakteristik pada objek yang diukur. Misalnya, jenis
kelamin diberi kode 1 untuk laki-laki dan kode 2 untuk perempuan. Angka ini
hanya berfungsi sebagai label kategori, tanpa memiliki nilai instrinsik dan
tidak memiliki arti apa pun. Kita tidak bisa mengatakan perempuan dua kali dari
laki-laki. Kita bisa saja mengkode laki-laki menjadi 2 dan perempuan dengan
kode 1, atau bilangan apapun asal kodenya berbeda antara laki-laki dan
perempuan. Misalnya lagi untuk agama, kita bisa mengkode 1=Islam, 2=Kristen,
3=Hindu, 4=Budha dstnya. Kita bisa menukar angka-angka tersebut, selama suatu
karakteristik memiliki angka yang berbeda dengan karakteristik lainnya.
Karena tidak memiliki nilai
instrinsik, maka angka-angka (kode-kode) yang kita berikan tersebut tidak
memiliki sifat sebagaimana bilangan pada umumnya. Oleh karenanya, pada variabel
dengan skala nominal tidak dapat diterapkan operasi matematika standar
(aritmatik) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan
statistik yang sesuai dengan skala nominal adalah peralatan statistik yang
berbasiskan (berdasarkan) jumlah dan proporsi seperti modus, distribusi
frekuensi, Chi Square dan beberapa peralatan statistik non-parametrik lainnya.
2. Ordinal
Skala Ordinal ini lebih tinggi daripada
skala nominal, dan sering juga disebut dengan skala peringkat. Hal ini karena
dalam skala ordinal, lambang-lambang bilangan hasil pengukuran selain
menunjukkan pembedaan juga menunjukkan urutan atau tingkatan obyek yang diukur
menurut karakteristik tertentu.
Misalnya tingkat kepuasan seseorang
terhadap produk. Bisa kita beri angka dengan 5=sangat puas, 4=puas, 3=kurang
puas, 2=tidak puas dan 1=sangat tidak puas. Atau misalnya dalam suatu lomba,
pemenangnya diberi peringkat 1,2,3 dstnya.
Dalam skala ordinal, tidak seperti skala nominal, ketika kita ingin
mengganti angka-angkanya, harus dilakukan secara berurut dari besar ke kecil
atau dari kecil ke besar. Jadi, tidak boleh kita buat 1=sangat puas, 2=tidak
puas, 3=puas dstnya. Yang boleh adalah 1=sangat puas, 2=puas, 3=kurang puas
dstnya.
Selain itu, yang perlu diperhatikan
dari karakteristik skala ordinal adalah meskipun nilainya sudah memiliki batas
yang jelas tetapi belum memiliki jarak (selisih). Kita tidak tahu berapa jarak
kepuasan dari tidak puas ke kurang puas. Dengan kata lain juga, walaupun sangat
puas kita beri angka 5 dan sangat tidak puas kita beri angka 1, kita tidak bisa
mengatakan bahwa kepuasan yang sangat puas lima kali lebih tinggi dibandingkan
yang sangat tidak puas.
Sebagaimana halnya pada skala nominal, pada skala ordinal kita juga
tidak dapat menerapkan operasi matematika standar (aritmatik) seperti
pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan statistik yang
sesuai dengan skala ordinal juga adalah peralatan statistik yang berbasiskan
(berdasarkan) jumlah dan proporsi seperti modus, distribusi frekuensi, Chi
Square dan beberapa peralatan statistik non-parametrik lainnya.
3. Interval
Skala interval mempunyai
karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dengan
ditambah karakteristik lain, yaitu berupa adanya interval yang tetap. Dengan
demikian, skala interval sudah memiliki nilai intrinsik, sudah memiliki jarak,
tetapi jarak tersebut belum merupakan kelipatan. Pengertian “jarak belum
merupakan kelipatan” ini kadang-kadang diartikan bahwa skala interval tidak
memiliki nilai nol mutlak.
Misalnya, ada dua orang murid, si A mendapat nilai 70 sedangkan si
B mendapat nilai 35. Kita tidak bisa mengatakan si A dua kali lebih pintar
dibandingkan si B. (Kenapa ?)
Skala interval ini sudah benar-benar angka dan, kita sudah dapat
menerapkan semua operasi matematika serta peralatan statistik kecuali yang
berdasarkan pada rasio seperti koefisien variasi.
4. Skala rasio
Skala rasio adalah skala data dengan
kualitas paling tinggi. Pada skala rasio, terdapat semua karakteristik skala
nominal,ordinal dan skala interval ditambah dengan sifat adanya nilai nol yang
bersifat mutlak. Nilai nol mutlak ini artinya adalah nilai dasar yang tidak
bisa diubah meskipun menggunakan skala yang lain. Oleh karenanya, pada skala
ratio, pengukuran sudah mempunyai nilai perbandingan/rasio.
Pengukuran-pengukuran dalam skala
rasio yang sering digunakan adalah pengukuran tinggi dan berat. Misalnya berat
benda A adalah 30 kg, sedangkan benda B adalah 60 kg. Maka dapat dikatakan
bahwa benda B dua kali lebih berat dibandingkan benda A.
Ø
Sampling
Sampling adalah ilmu
untuk memilih bebrapa kasus, yang memungkinkan peneliti untuk membuat
kesimpulan yang akurat tentang populasi yang lebih besar.
a.
Probality Sampling
Setiap anggota populasi
mempunyai probaliti yang dapat diketahi untuk terpilih menjadi sampel. Setiap
sampel diambil secara acak (random). Probality sampling lebih dapat diterima
dari non-probality sampling, Karena peluang anggota populasi tidak diketahui,
karena pengambilan sampel tidak dilakukan secara acak (random).
Kelebihan dari probality
sampling adalah tidak adanya investigator biasa dalam pemilihan sampel, hukum
probabilitas dapat dipakai untuk menghitung estimasi keakuratan sampel,
generalisasi dapat dilakukan dan batas-batas generelisasi dapat diketahui.
b.
Non-Probality Sampling
Semua pemilihan kasus tidak dilakukan dengan
cara random selection. Kelemahan dari non-probality sampling adalah
tidak adanya control terhadap terhadap investigator, biasa dalam pemilihan
sampel variabilitasnya tidak bias dihitung dengan menggunakan pobility sampling
theory.
Dari banyak kasus, cara
sampling ini lebih tepat dan prakts. Dimna situasi jumlah kasus yang bisa
diteliti terlalu sedikit, misalnya karena biaya terlalu besar untuk menyelidiki
banyak kasus (misalnya unit analisa kota, Negara, dan yang besar-besar
lainnya), sementara probality sampling kurang reliable untuk jumlah kasus yang
terlalu sedikit.
Metode ini mencakup
metode semacam menanyai secara “acak” pejalan kaki yang lewat ditempat
tertentu, atau metode yang hanya mensurvey kelompok responden yang bersedia
disurvey. Metode ini biasanya tidak digunakan pada report card, kecuali untuk
menggali data tambahan yang lebih mendalam.