Pendahuluan
Sahabat Onlineku, dalam dunia penelitian, terdapat berbagai jenis skala untuk mengumpulkan data dari responden. Dua di antaranya adalah skala Likert dan skala ordinal. Keduanya memiliki peran penting dalam mengukur preferensi, opini, dan persepsi seseorang terhadap suatu topik. Namun, terdapat perbedaan mendasar antara kedua skala ini. Pada artikel ini, kami akan membahas dengan detail mengenai perbedaan skala Likert dan ordinal. Mari kita simak bersama!
Skala Likert
Skala Likert dinamakan berdasarkan nama psikologis sosial Amerika, Rensis Likert. Skala ini digunakan untuk mengukur pendapat, sikap, atau persepsi responden terhadap suatu pernyataan. Berbeda dengan skala ordinal, skala Likert memiliki pilihan jawaban terstruktur yang terdiri dari tingkat kekuatan setuju atau tidak setuju terhadap pernyataan yang diberikan. Contohnya, skala Likert dapat memiliki pilihan jawaban seperti “Sangat Setuju”, “Setuju”, “Netral”, “Tidak Setuju”, dan “Sangat Tidak Setuju”.
Kelebihan Skala Likert:
👍 Memberikan kemungkinan untuk mengumpulkan data dengan lebih banyak variasi dan detail.
👍 Memungkinan pembandingan antara berbagai responden dalam bentuk angka.
👍 Dapat digunakan untuk menganalisis hasil secara statistik dengan menggunakan metode analisis data yang lebih lanjut.
Kekurangan Skala Likert:
👎 Memiliki batasan dalam menilai perubahan rentang intensitas antar pilihan jawaban.
👎 Tidak memberikan informasi tentang jarak antar tingkat kekuatan opini yang disampaikan oleh responden.
👎 Rentan terhadap bias atau kesalahan seperti halo effect atau resposta set theory.
Skala Ordinal
Sahabat Onlineku, selanjutnya ada skala ordinal yang juga digunakan dalam penelitian. Skala ini merupakan skala pengukuran yang mengkategorikan data dalam bentuk urutan tertentu. Dalam skala ordinal, responden memilih pilihan jawaban berdasarkan urutan preferensinya terhadap pernyataan. Contoh pilihan jawaban pada skala ordinal adalah “Sangat Tidak Baik”, “Tidak Baik”, “Cukup Baik”, “Baik”, dan “Sangat Baik”.
Kelebihan Skala Ordinal:
👍 Mengurangi ambiguitas dalam pengukuran preferensi responden dengan memberikan kategori yang jelas.
👍 Lebih mudah untuk diisi oleh responden karena hanya perlu memilih opsi yang ada.
👍 Cocok digunakan pada survei yang mengukur tingkat kepuasan, preferensi, atau rating tingkat kualitas.
Kekurangan Skala Ordinal:
👎 Tidak memberikan informasi yang cukup rinci karena hanya menghasilkan urutan dan tidak memberikan jarak antar pilihan.
👎 Rentan terhadap kesalahan interpretasi dari responden karena tidak ada nilai numerik pasti untuk setiap kategori.
👎 Sulit untuk diubah ke dalam bentuk data yang dapat dianalisis secara statistik.
Tabel Perbandingan Skala Likert dan Ordinal
| Aspek | Skala Likert | Skala Ordinal |
|---|---|---|
| Pilihan Jawaban | Tingkat kekuatan setuju atau tidak setuju | Urutan dari pilihan yang tersedia |
| Variasi Data | Banyak variasi dan detail | Data dikategorikan dalam urutan tertentu |
| Kemungkinan Analisis | Metode analisis data lebih lanjut | Tidak mudah untuk dianalisis secara statistik |
| Kesesuaian Penggunaan | Mengukur pendapat, sikap, atau persepsi | Mengukur tingkat kepuasan, preferensi, atau rating kualitas |
| Informasi Dalam Data | Memberikan informasi tentang tingkat kekuatan opini | Memberikan informasi tentang urutan preferensi |
| Keterbatasan | Batasan dalam menilai perubahan rentang intensitas | Tidak memberikan jarak antar pilihan |
| Ambiguitas | Rentan terhadap bias atau kesalahan | Memiliki batasan karena tidak ada nilai numerik pasti |
FAQ Tuntas
1. Apa beda skala Likert dan ordinal?
Skala Likert memiliki pilihan jawaban berupa tingkat kekuatan setuju atau tidak setuju, sementara skala ordinal berupa urutan dari pilihan.
2. Kapan sebaiknya menggunakan skala Likert?
Skala Likert cocok digunakan untuk mengukur pendapat, sikap, atau persepsi responden terhadap pernyataan yang diberikan.
3. Apa kelebihan skala ordinal?
Skala ordinal mengurangi ambiguitas dalam pengukuran preferensi responden dengan memberikan kategori yang jelas.
4. Apakah skala Likert memberikan informasi tentang jarak antar pilihan?
Tidak, skala Likert hanya memberikan informasi tentang tingkat kekuatan opini yang disampaikan oleh responden.
5. Mengapa skala ordinal sulit untuk dianalisis secara statistik?
Karena skala ordinal tidak memberikan nilai numerik pasti, membuatnya sulit untuk diubah ke dalam bentuk data yang dapat dianalisis secara statistik.
6. Bagaimana cara mengisi skala Likert?
Responden mengisi skala Likert dengan memilih tingkat kekuatan setuju atau tidak setuju terhadap pernyataan yang diberikan.
7. Apa yang sebaiknya dilakukan jika terdapat bias atau kesalahan dalam skala Likert?
Jika terdapat bias atau kesalahan dalam skala Likert, sebaiknya dilakukan analisis lanjutan untuk meminimalkan pengaruhnya terhadap hasil penelitian.
Kesimpulan
Sahabat Onlineku, mengetahui perbedaan antara skala Likert dan ordinal penting untuk memahami cara pengumpulan dan analisis data dalam penelitian. Skala Likert memberikan variasi yang lebih banyak dan memungkinkan analisis yang lebih mendalam, sementara skala ordinal mengurangi ambiguitas dengan memberikan pilihan urutan yang jelas. Terlepas dari perbedaannya, kedua skala ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Untuk mengambil keputusan yang tepat, penting bagi kita untuk memahami konteks penelitian dan tujuannya. Semoga penjelasan ini bermanfaat dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kedua skala ini.
Bagaimana Selanjutnya?
Sekarang, setelah memahami perbedaan antara skala Likert dan ordinal, Anda dapat menerapkannya dalam penelitian Anda atau menggunakannya sebagai referensi ketika membaca hasil penelitian. Ingatlah untuk mempertimbangkan konteks dan tujuan penelitian agar hasil yang diperoleh lebih akurat dan relevan. Semoga penelitian Anda sukses dan bermanfaat bagi banyak orang!
Disclaimer
Artikel ini disusun berdasarkan pengetahuan dan pengalaman kami dalam bidang penelitian. Informasi yang disajikan tidak dimaksudkan sebagai nasihat profesional atau pengganti bimbingan ahli. Kami tidak bertanggung jawab atas tindakan yang diambil berdasarkan informasi dalam artikel ini. Untuk kepentingan yang lebih spesifik atau penelitian yang mendalam, kami sarankan berkonsultasi dengan peneliti atau profesional terkait.
