BAB 4 TEKNIK PENGUKURAN SKALA

BAB 4 TEKNIK PENGUKURAN SKALA PENGERTIAN PENGUKURAN Pengukuran penelitian merupakan proses yang dilakukan seorang peneliti untuk menguji hipotesis dan teori. Seorang peneliti menyimpulkan berdasarkan hipotesis bahwa kondisi tertentu harus ada dalam dunia nyata dan kemudian mereka melakukan pengukuran untuk konidisi-kondisi nyata tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis masih bersifat abstrak yang perlu diterjemahkan secara operasional dalam bentuk kondisi-kondisi yang bisa diukur di lapangan. Jika kondisi-kondisi nyata tersebut ditemukan berarti peneliti akan mendukung hipotesis tersebut, tetapi sebaliknya, jika kondisi-kondisi tersebut tidak ditemukan berarti hipotesisnya tidak berlaku. Pertanyaannya adalah apa yang harus diukur seorang peneliti tersebut? Banyak definisi pengukuran yang telah disampaikan oleh beberapa ahli, diantaranya adalah sebagai berikut: Measurement is the assignment of numerals to represent the properties of material system other than number, in virtue of the laws governing the properties (Campbells) Measurement is the assignment of numerals into even or object based on certain rules (Steven) Berdasarkan definisi-definisi diatas, kita memperoleh gambaran bahwa pengukuran tidak lain merupakan suatu proses kuantifikasi dalam bentuk usaha mencantumkan bilangan pada sebuah sistem materi yang bukan bilangan untuk menyatakan sifat-sifat yang dipunyai oleh materi tersebut berdasarkan peraturan yang sesuai dengan sifat-sifat itu. Ini artinya jika kita berhadapan dengan bilangan maka interpretasi terhadap bilangan itu akan berubah apabila hukum atau aturan yang digunakan untuk mencantumkan bilangan tersebut berubah. Dalam pengertian yang lebih sederhana, pengukuran diartikan sebagai suatu prosedur untuk mengklasifikasikan kasus (subyek riset, unit eksperimen, responden, atau secara umum obyek-obyek seperti orang, perusahaan, benda, dsb) ke dalam kategorikategori dalam suatu variabel tertentu. Pengertian tersebut menunjukkan bahwa variabel sangat erat kaitannya dengan pengertian pengukuran. Variebel adalah setiap karakteristik yang dapat diklasifikasikan ke dalam sekurang-kurang dua klasifikasi. Konsep yang digunakan dalam penelitian dapat diklasifikasikan sebagai objek atau sebagai properti. Objek selain meliputi suatu benda yang nyata, misalnya tulisan, manusia, atau mobil, juga bisa mencakup sesuatu yang abstrak, misalnya atom atau ketinggian suatu tempat. Sedangkan properti adalah karateristik dari objek. Misalnya, sifat fisik manusia bisa dinyatakan dengan berat atau tinggi badan; sifat psikologis seperti sikap atau kecerdasasan; serta sifat sosial yang mencakup kepemimpinan atau status. Karakteristikkarakteristik itulah yang merupakan objek pengukuran dalam penelitian.

Metode PI Ekonomi: Teknik Pengukuran Skala

Setiap objek mempunyai ciri yang membedakan objek tersebut dari objek yang lain. Dalam penelitian, ciri yang kita teliti (diperiksa, diamati, diukur, atau dihitung) tersebut disebut karakteristik. sedangkan objek yang karakteritiknya kita teliti disebut satuan pengamatan. TINGKAT PENGUKURAN Seorang peneliti menggunakan beberapa bentuk skala dalam melakukan proses pengukuran. Setiap skala tersebut didasarkan sekumpulan asumsi (aturan-aturan) mengenai hubungan antara skala tersebut dengan observasi nyatanya. Konseptualisasi skala tersebut didasarkan pada tiga karakteristik sebagai berikut: 1. Urutan bilangan, yaitu sebuah bilangan lebih besar, lebih kecil, atau sama dengan bilangan lain, 2. Urutan perbedaan antara bilangan, yaitu perbedaan antara sepasang bilangan bisa lebih besar, lebih kecil atau sama besar dengan perbedaan sepasang bilangan lainnya, 3. Titik awal yang unik yang menunjukkan bilangan 0. Kombinasi ketiga karakteristik tersebut yang mencakup urutan, perbedaan, dan titik awal, membentuk 4 klasifikasi skala pengukuran sebagai berikut: No 1.

Tipe skala Nominal

2.

Ordinal

3.

Interval

4.

Rasio

Karakteristik skala tidak ada urutan, atau titik awal ada urutan tetapi tidak ada perbedaan dan titik awal Ada urutan dan perbedaan tetapi tidak ada titik awal Ada urutan, perbedaan, dan titik awal

Operasi empiris dasar Penentuan kesamaan Penentuan lebih besar atau lebih kecil Penentuan kesamaan interval atau perbedaan Penentuan kesamaan rasio

Skala Nominal Skala nominal banyak digunakan dalam penelitian di bidang sosial dan bisnis. Jika kita menggunakan skala nominal, kita memisahkan sekelompk objek ke dalam sub kelompok atau kategori yang bersifat mutually exclusive dan collectively exhaustive. Mutually exclusive berarti tidak ada objek yang bisa masuk ke lebih dari sub kelompok atau kategori sedangkan collectively exhaustive berarti tidak ada objek yang tidak termasuk kategori. Kedua sifat ini bisa dijelaskan dengan contoh sebagai berikut: Skala nominal A Hobi Olah raga Membaca

Skala Nominal B klasifikasi sarjana Sarjana Hukum Sarjana Ekonomi

Skala Nominal C Skala Nominal D pendidikan tertinggi golongan darah Setuju Darah A Tidak setuju Darah B

32


Nonton Rekreasi Menghayal

Sarjana Psikologi Sarjana Pertanian Lain-lain

Darah AB Darah O

Contoh skala nominal diatas dapat dibagi menjadi 4 kelompok bedasarkan sifat mutually exclusive dan collectively exhaustive, yaitu: a. Skala nominal A tidak bersifat mutually exclusive karena ada orang yang hobinya lebih dari dua serta tidak bersifat collectively exhaustive karena mungkin ada orang yang mempunyai hobi diluar kelima hobi diatas b. Skala nominal B tidak bersifat mutually exclusive karena ada sarjana yang memperoleh gelar di dua bidang yang berbeda tetapi bersifat collectively exhaustive karena seluruh sarjana bisa dimasukkan ke dalam kategori diatas, terutama dengan adanya kategori lain-lain c. Skala nominal C bersifat mutually exclusive tetapi tidak collectively exhaustive karena orang bisa bersikap ragu-ragu atau abstain yang tidak tidak bisa dimasukkan ke dua kategori diatas d. Skala nominal D bersifat mutually exclusive dan collectively exhaustive. Skala Ordinal Skala pengukuran ordinal mempunyai sifat sebagai berikut: a. Menggunakan bilangan atau tanda yang berfungsi sebagai simbol yang bisa membedakan. Sifat ini sama dengan sifat skala pengukuran nominal b. Skala ordinal menunjukkan urutan atau peringkat. Beberapa contoh skala ordinal dapat dilihat pada Tabel berikut: NO 1.

VARIABEL Tingkat manajemen

2.

Tingkat Motivasi

3.

Sikap

4.

Tingkat pendidikan

KLASIFIKASI Manajemen puncak Manajemen Menengah Manajemen Bawah Sangat tinggi Tinggi Cukup Rendah Sangat rendah Sangat setuju Setuju Ragu-ragu Tidak setuju Sangat tidak setuju SD SMP SMU Diploma

SKALA 1 2 3 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4

33


Sarjana S2 S3

5 6 7

Skala Interval Skala interval mempunyai sifat-sifat sebagai berikut: 1. Menunjukkan lambang atau simbol 2. Menunjukkan peringkat atau urutan 3. Jarak atau interval yang tetap 4. Titik awal (titik nol) bersifat relatif (tidak mutlak) Contoh skala interval adalah suhu yang diukur dengan termometer. Jarak 5oC dengan 10oC sama dengan jarak 20oC dengan 25oC atau mempunyai sifat interval yang tetap. 0oC bukan menunjukkan bahwa benda yang diukur tidak mempunyai suhu sehingga titik 0 tersebut bukan merupakan titik mutlak. Skala Rasio Tingkat pengukuran yang tertinggi adalah skala rasio. Skala rasio ini mempunyai sifat-sifat sebagai berikut: 1. Sebagai lambang atau simbol yang bisa membedakan 2. Menunjukkan peringkat atau urutan 3. Jarak atau interval yang sama 4. Mempunyai titik nol yang mutlak Contohnya adalah gaji karyawan, tinggi atau berat badan, dan panjang sutau benda KARAKTERITIK PENGUKURAN YANG BAIK Proses pengukuran mengggunakan suatu alat ukur. Alat ukur tersebut harus menghasilkan ukuran yang sesuai dengan karakteristik obyek sesungguhnya. Misalnya, jika kita akan mengukur tinggi badan maka alat ukur yang digunakan (katakanlah meteran) harus bisa mengukur secara tepat sesuai dengan tinggi orang yang diukur tinggi badannya. Di bidang ilmu alam, proses pengukuran tersebut relatif lebih pasti dan objektif dibandingkan di bidang ilmu sosial. Hal ini disebabkan alat ukurnya bersifat standar dan obyek pengamatannya bersifat nyata. Sebagai contoh, tekanan udara diukur dengan barometer, kecepatan dengan spedometer, tingkat keasamaan dengan PH-meter, dan sebagainya. Sedangkan pengukuran dalam ilmu sosial relatif sulit karena alat ukur yang akan digunakan sebagian besar harus dirancang oleh peneliti serta obyek pengukurannyapun relatif abstrak. Misalnya kita akan mengukur motivasi karyawan, bagaimana kita bisa mengukur bahwa seorang karyawan mempunyai motivasi tinggi atau rendah? Demikian juga pada saat mengukur sikap kepemimpinan, tingkat inovasi, adopsi teknologi, dan sebagainya. Kesulitan-kesulitan pengukuran dalam ilmu sosial tersebut bisa menimbulkan perbedaan-perbedaan hasil pengukuran untuk setiap peneliti yang merancang sendiri alat ukur, atau disebut juga instrumen penelitian. Sangat mungkin terjadi perbedaan hasil pengukuran suatu obyek yang sama oleh peneliti yang berbeda karena tergantung pada alat 34


ukur yang digunakan masing-masing. Sumber-sumber yang bisa menimbulkan perbedaan tersebut adalah faktor satuan pengamatan (misalnya responden yang asal-asalan atau tidak jujur mengisi kuisoner), faktor situasional (misalnya tekanan dari orang lain atau enggan diwawancara secara langsung); faktor pihak pengukur (misalnya si pewawancara tidak komunikatif atau terlalu bertele-tele), serta faktor instrumen penelitian alau alat ukur (misalnya redaksi membingungkan atau bisa menimbulkan interpretasi yang berbeda-beda). Perbedaan-perbedaan hasil pengukuran menunjukkan bahwa alat ukur tersebut ada yang baik dan ada yang buruk. Bagaimana kita bisa mengevaluasi baik tidaknya alat ukur tersebut? Secara umum terdapat tiga karakteristik yang digunakan untuk menilai baiktidaknya proses pengukuran, yaitu validitas (validity), reliabilitas (reliability), dan kepraktisan (practicality). Validitas Validitas secara umum adalah mengukur apa yang seharusnya diukur. Menurut Emory dan Cooper (1991) validitas pengukuran dalam ilmu sosial dikelompokkan dalam dalam 2 bentuk, yaitu validitas eksternal dan validitas internal. Validitas eksternal menunjukkan kemampuan pengukuran untuk diterapkan secara umum pada berbagai obyek, tempat, dan waktu pengukuran. Sedangkan validitas eksternal berkaitan dengan kemampuan instrumen penelitian untuk mengukur apa yang ingin kita ukur. Reliabilitas Reliabiltas menunjukkan konsistensi pengukuran yang dilakukan yang meliputi stabilitas (stability), ekivalen (equivalence), dan konsistensi internal (internal consistency). Reliabilitas ini sangat erat kaitannya dengan ketepatan dan ketelitian pengukuran. Pengukuran dikatakan stabil jika pengukuran pada sebuah obyek dilakukan berulang-ulang pada waktu yang berbeda, menunjukkan hasil yang sama; dikatakan ekivalen jika pengukuran menunjukkan hasil pengukuran yang sama jika dilakukan peneliti lain atau memakai contoh item lain; serta dikatakan konsisten internal jika item-item atau indikator yang digunakan adalah konsisten satu sama lain. Kepraktisan Persyaratan ketiga adalah pengukuran harus bisa diterapkan secara praktis atau mudah dilaksanakan di lapangan. Kepraktisan bisa ditinjau dari sudut ekonomi (biaya dan waktu) kemudahan administrasi atau pengelolaannya, serta hasil yang mudah diinterpresikan oleh pihak lain. TEKNIK PENSKALAAN Dalam ilmu sosial, alat ukur yang digunakan untuk mengukur variabel sering tidak tersedia sehingga harus dirancang dan dikembangkan sendiri oleh peneliti. Alat ukur tersebut, atau disebut instrumen penelitian, harus bisa membeda-bedakan satuan pengamatan sesuai dengan karakteristik yang diamati dengan menggunakan teknik penskalaan tertentu. Penskalaan adalah prosedur untuk memberikan bilangan (atau simbol

35


lain) pada suatu obyek sehingga bilangan tersebut menunjukkan karakteristik obyek tersebut. Karakteritik tersebut lebih tepatnya diwakili oleh sejumlah indikator atau item. Beberapa teknik penskalaan sering digunakan adalah Likert’s Summated Rating, Semantic Differential, The Law of Comparative Judgement, Method of Succesive Interval, dan Method Bsed on Rank Order. Dua teknik yang akan dijelaskan disini adalah Likert’s Summated Rating dan Semantic Differential. Likert’s Summated Rating (LSR) LSR adalah metode pengukuran sikap (attitude) yang banyak digunakan dalam penelitian sosial karena kesederhanaannya. LSR sangat bermanfaat untuk membandingkan skor sikap seseorang dengan distribusi skala dari sekelompok orang lainnya, serta untuk melihat perkembangan atau perubahan sikap sebelum dan sesudah ekperimen atau kegiatan. Tahap-tahap perancangan LSR adalah sebagai berikut: 1. Tentukan secara tegas sikap terhadap topik apa yang akan diukur. Contohnya, sikap para karyawan terhadap sistem pelatihan, sikap para pengusaha kecil terhadap realisasi pemberian kredit usaha, sikap mahasiswa terhadap liberalisasi perdagangan, dan sebagainya 2. Tentukan secara tegas Dimensi yang menyusun sikap tersebut. Dimensi tersebut pada dasarnya merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi sikap yang menurut Likert terdiri dari dimensi kognitif (tahu atau tidak tahu), afektif (perasaan terhadap sesuatu), dan konatif (kecenderungan untuk bertingkat laku). Contoh lain, dimensi tingkat sosial ekonomi meliputi kekayaan, pendapatan, pendidikan, dan pekerjaan 3. Susun pernyataan-pernyataan atau item yang merupakan alat pengukur dimensi yang menyusun sikap yang akan diukur sesuai dengan indikator. Banyaknya indiktor biasanya antara 30-40 item untuk sebuah sikap tertentu. Item-item yang disusun tersebut harus terdiri dari item positif dan item negatif. Item positif adalah pernyataan yang memberikan isyarat mendukung/menyokong topik yang sedang diukur, sedangkan item negatif sebaliknya, yaitu melawan topik. Item positif dan item negatif harus ditempatkan secara acak. Contoh: Dua contoh item untuk mengukur sikap para pemilik perusahaan terhadap masuknya investor asing a. Masuknya investor asing akan memperluas jaringan bisnis (item positif) b. Investor asing akan menyebabkan eksploatasi sumber daya domestik (Item Negatif) 4. Setiap item diberi pilihan respon yang bersifat tertutup (closed questionare). Banyaknya pilihan respon biasanya 3, 5, 7, 9, dan 11. Dalam prakteknya, jumlah pilihan respon yang paling banyak dipakai adalah 5. Alasannya adalah jika respon terlalu sedikit maka hasilnya terlalu kasar tetapi jika terlalu banyak maka responden sulit membedakannya. Kelima pilihan respon tersebut adalah: Sangat tidak setuju Tidak setuju Tidak ada pendapat Setuju Sangat setuju Contoh: a. Masuknya investor asing akan memperluas jaringan bisnis [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat

36


[ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju b. Investor asing akan menyebabkan eksploitasi sumber daya domestik [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju 5. Untuk setiap pilihan respon, jawaban diberikan skor dengan kriteria apabila item positif maka angka terbesar diletakkan pada sangat setuju sedangkan jika item negatif maka angka terbesar diletakkan pada sangat tidak setuju. Skor yang diberikan pada jawaban untuk setiap item kemudian dijumlahkan. Contoh skor untuk item negatif dan positif diatas adalah sebagai berikut: a. Masuknya investor asing akan memperluas jaringan bisnis (item positif) [5] Sangat setuju [4] Setuju [3] Tidak ada pendapat [2] Tidak setuju [1] Sangat tidak setuju b. Investor asing akan menyebabkan eksploatasi sumber daya domestik (item negatif) [1] Sangat setuju [2 ] Setuju [3] Tidak ada pendapat [4] Tidak setuju [5] Sangat tidak setuju Tapi perlu diingat, skor tersebut jangan sebaiknya jangan dicantumkan pada kuisoner sebenarnya yang akan diisi oleh responden. Latihan 4.1 Skala likert akan digunakan untuk mengevaluasi pelaksanaan program pendidikan, yaitu dengan menganalisis persepsi peserta yang sudah mengikuti program pendidikan tersebut. Skala tersebut terdiri dari 5 item sebagai berikut: 1. Program ini tidak menarik [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju 2. Metode mengajarnya baik [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju 3. Saya memperoleh banyak pelajaran dari program ini

37


[ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju 4. Pendapat peserta tidak mendapatkan perhatian dalam program [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju 5. Program ini sangat baik untuk persiapan bekerja [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju 6. Program ini tidak sesuai dengan harapan saya [ ] Sangat setuju [ ] Setuju [ ] Tidak ada pendapat [ ] Tidak setuju [ ] Sangat tidak setuju Kuisoner tersebut bisa dianalisis jika membuat skor 1 sampai 5 untuk masing-masing respon dari setiap item. Misalkan kuisoner tersebut diisi oleh 5 responden yang dianggap sebagai sampel penelitian dengan hasil terlihat pada Tabel berikut. Berapa skor terkecil dan terbesar untuk satu orang responden dan total semua responden. Responden A B C D E

Item 1 5 4 5 4 4

2 3 2 3 3 3

3 4 4 3 4 3

Total 4 1 2 1 1 2

5 3 4 3 2 3

6 2 1 2 2 1

18 17 17 16 16

Jumlah skor untuk setiap responden: Maksmimal = 30 (5 x 6 item) Minimal =6 (1 x 6 item) Median = 18 (3 x 6 item) Kuartil I = 12 (2 x 6 item) Kuartil III = 24 (4 x 6 item) Jumlah skor untuk seluruh responden: Maksmimal = 150 (5 x 30)

38


Minimal = 30 (5 x 6) Median = 90 (5 x 18) Kuartil I = 60 (5 x 12) Kuartil III = 120 (5 x 24) Interpretasi jumlah skor tersebut adalah Kuartil III < Skor < Maksimal, artinya sangat positif (program dinilai berhasil) Median < Skor < Kuartil III, artinya positif (program dinilai cukup berhasil) Kuartil I < Skor < Median , artinya negatif (program dinilai kurang berhasil) Minimal < Skor < Kuartil I , artinya sangat negatif (program dinilai tidak berhasil) Karena jumlah skor keseluruhan untuk kasus diatas adalah 85 maka program pendidikan tersebut dinilai kurang berhasil. 84 (hasil survey)

30 Minimal

60

90

Kuartil I

Median

120 Kuartil III

150 Maksimal

Semantic Differential SD dikembangkan oleh Charles E. Osgood, G.J. Suci dan P.H. Tannenbaum. Teknik ini didasarkan pada anggapan bahwa sebuah obyek memiliki sejumlah dimensi pengertian konotatif yang bisa ditempatkan pada rentang ciri multidimesi, yang disebut semmantic space. SD banyak digunakan dalam mengevaluasi kesan merek atau penelitan pemasaran lainnya, masalah politik dan kepribadian, serta sikap organisasi. Metoda ini terdiri dari sekumpulan skala peringkat dua kutub yang biasanya sebanyak 7 skala. Langkah-langkah perancangan selengkapnya adalah sebagai berikut: 1. Tentukan secara tegas sikap terhadap topik yang akan diukur, misal sikap konsumen terhadap produk baru yang akan dipasarkan 2. Susun item-item yang bentuknya lebih sederhana daripada LSR. Setiap item terdiri atas dua kutub yang berlawanan 3. Setiap responden harus menentukan posisi jawabannya 4. Jawaban responden kemudian diberi skor dan semua skor dijumlahkan 5. Tentukan secara statistik skor terbesar, terkecil, rata-rata skor, median, dan kuartil Dibandingkan denga likert summated rating, penilaian terhadap skor pada metode ini bisa lebih mendalam sebab skornya dianggap mempunyai tingkat pengukuran interval. Jadi bisa dihitung rata-rata dan simpangan baku dari hasil pengumpulan data dari para responden. Latihan 4.2 Seorang peneliti ingin mengetahui sikap responden terhadap 3 orang kandidat pemimpin perusahaan publik, misalnya A, B, dan C. berdasarkan teori sebelumnya, kepemimpinan dipengaruhi oleh faktor evaluasi diri (E), potensi (P), dan aktivitas (A) dari setiap kandidat

39


tersebut. Ketiga faktor atau dimensi tersebut selanjutnya diperinci lagi menjadi 10 indikator dalam bentuk 2 kutub berlawanan (positif - negatif) sebagai berikut: 1. Dimensi Evaluasi : (Positif) Sosialisasi tinggi - tidak bersosialisasi (negatif) (Positif) Progresif - regresif (negatif) (Positif) Jujur - Bohong (negatif) (Positif) Sukses - tidak sukses (negatif) 2. Dimensi Potensi : (Positif) Pendirian kuat - Lemah (negatif) (Positif) tenacious - yielding (negatif) (Positif) Pekerja keras - malas (negatif) 3. Dimensi Aktivitas : (Positif) Aktif - Pasif (negatif) (Positif) Cepat - Lambat (negatif) (Positif) Semangat - tenang (negatif) Pengertian kutub positif disini berbeda dengan pengertian item positif pada metode likert, yaitu kutub positif menunjukkan indikator atau sifat yang diharapkan ada pada seorang pemimpin sedangkan kutub negatif adalah indikator atau sifat yang tidak diharapkan. Selanjutnya kesepuluh indikator tersebut dirancang dalam bentuk instrumen penelitian. Pedoman yang digunakan adalah (a) Indikator masing-masing dimensi diletakkan secara secara acak dan (b) kutub positif dan negatif juga diletakkan dengan arah bergantu-ganti (positif-negatif atau negatif-positif). Instrumen penelitian selengkapnya adalah sebagai berikut: Sosialisasi tinggi Pendirian kuat Aktif Progresif Yielding Lambat Jujur Pekerja keras Semangat Tidak sukses

tidak bersosialisasi Lemah Pasif Regresif Tenacious Cepat Tidak jujur Lambat Tenang Sukses

Instrumen tersebut disebarkan untuk diisi oleh responden, misalnya sebanyak 5 orang responden. Tahap analisis datanya berdasarkan skor sepanjang garis antara dua kutub, yang biasanya angka antara 1 sampai 7 dengan aturan skor 1 untuk sifat negatif dan seterusnya sepanjang garis sampai kutub positif di seberangnya yang diberi skor 7. Misalkan data yang diambil dari 20 responden dalam bentuk skor untuk setiap indikator disajikan pada tabel berikut: Pengukuran kepemimpinan untuk kandidat A Responden Skor untuk indikator ke: 1 2 3 4 5 6 7

8

9

10

40


1 2 3 4 5 Rata-rata

6 5 5 6 5 5.4

6 6 5 5 6 5.6

5 4 4 4 5 4.4

5 5 6 5 5 5.2

4 3 3 3 2 3

3 2 2 3 2 2.4

3 2 2 1 2 2

6 4 6 6 5 5.4

6 5 4 5 4 4.8

5 4 3 4 3 3.8

Skor rata-rata untuk setiap indikator selanjutnya disajikan secara grafis seperti terlihat pada Gambar berikut:

Tenang

Semangat

3,8

Lambat

Cepat

4,8

pasif

5,4

Malas

Aktif Pekerja

2

Tenacious

2,4

Yielding Lemah

Kuat

3

Tidak sukses

Sukses

5,2

Bohong

Jujur

4,4

Regresif

5,6

Tidak sosial

Sosial

5,4 0

1

2

3

4

5

Agresif

6

Dengan cara yang sama kita mengukur kepemimpinan untuk kandidat B dan C. Selanjutnya skor rata-rata ketiga kandidat tersebut disajikan dalam grafik yang sama seperti diata sehingga kita bisa membandingkan ketiga kandidat untuk kesepuluh indikator tersebut. Metode Paired Comparison Dengan teknik ini, responden menyatakan persepsi atau sikapnya dengan mengambil pilihan di antara dua obyek. Kegunaan teknik ini adalah mengukur relative importance, yaitu semacam pembobotan untuk menggambarkan kepentingan relatif beberapa obyek. Contoh kasusnya adalah sebagai berikut: a. Seorang peneliti ingin mengetahui tanggapan konsumen terhadap 5 produk soft dink, yaitu coca cola, coke, fanta, sprite, dan seven up. Bagaimana relative importance diantara ke lima produk tersebut berdasarkan pendapat para konsumen b. Seorang peneliti ingin mengukur tingkat sosial ekonomi masyarakat atau seseorang. Misalkan saja bahwa tingkat sosial ekonomi tersebut ditentukan oleh 5 dimensi, yaitu

41


Pendidikan, pendapatan, jenis pekerjaan, jenis kelamin, dan jumlah keluarga. Bagaimana relative importance diantara kelima dimensi tersebut, bisa diukur dengan mengumpulkan pendapat dari para responden. Kedua contoh kasus di atas bisa diselesaikan dengan menggunakan teknik penskalaan paired comparison, dengan langkah kerja sebagai berikut: 1. Tentukan pasangan dimensi (domain) yang akan dibobot. Misalkan untuk kasus pertama adalah coca cola, coke, fanta, sprite, dan seven up. Buatlah pasangan yang bisa disusn diantara kelima domain tersebut. Banyaknya pasangan yang bisa disusun adalah 10 atau dengan rumus N= n(n-1)/2 dimana N adalah banyaknya pasangan sedangkan n adalah banyaknya domain. Pasangan selengkapnya untuk kasus pertama adalah: coca cola - coke coke - fanta fanta - sprite sprite - seven up coca cola - fanta coke - sprite fanta - seven up coca cola - sprite coke - seven up coca cola - seven up 2. Tentukan banyaknya responden yang dianggap sebagai penilai (judge) dari pasanganpasangan tersebut. Misalkan untuk kasus disini adalah 200 orang. 3. Susun item untuk menentukan domain mana yang relatif lebih penting dalam setiap pasangan. Misalnya mana yang lebih penting diantara coca cola - coke. 4. Data hasil penilaian para responden terhadap semua kemungkinan pasangan tersebut disajikan dalam bentuk tabel berikut:

Coca Cola Coke Fanta Sprite Seven Up Total Rank order Mp Zj Rj

Coca Cola 36 ** 62 150 130 378 3 0.478 -0.060 0.530

Penilaian Coke Fanta 164 * 138 54 146 186 168 170 150 666 510 1 2 Konversi ke skala interval 0.766 0.610 0.730 0.280 1.320 0.870

Sprite 50 14 32 82 178 5 0.278 -0.590 0.000

Seven Up 70 30 50 118 268 4 0.368 -0.250 0.250

Keterangan: * ada 164 orang yang menilai coke relatif lebih penting dibandingkan coca cola ** ada 36 orang yang menilai coca cola relatif lebih penting dibandingkan coke Jadi cara membaca tabel adalah domain pada kolom relatif lebih penting dibandingkan domain pada baris

5. Berdasarkan data pada tabel, kita bisa menentukan urutan dalam skala ordinal seperti terlihat pada baris rank order yang disusun berdasarkan total setiap kolom. Total terbesar merupakan urutan pertama, yaitu coke. Urutan selanjutnya adalah fanta, coca cola, seven up, dan terakhir sprite. Jika skala ordinal tersebut akan dikonversi ke skala

42


interval (Rj) maka diperlukan perhitungan lebih lanjut dengan metode thurstone atau metode composite standard. Skala interval pada tabel diatas menggunakan metode composite standard, yaitu dengan menentukan terlebih dahulu nilai Mp dengan rumus: C + 0.5N Mp = nN dimana Mp adalah proporsi rata-rata untuk setiap kolom N adalah banyaknya responden penilai, yang dalam contoh diatas adalah 200 C adalah jumlah frekuensi n adalah banyaknya domain, yang dalam soal diatas adalah 5 Contoh perhitungan Mp untuk kolom pertama adalah Mp =(378 + 0,5 x 200)/(5x200) atau sebesar 0.478 Nilai Zj dilihat dari tabel distribusi normal, yaitu nilai Zj yang luas dibawah kurvanya sebesar Mp. Sedangkan skala interval Rj dibuat dengan menambahkan nilai setiap Zj dengan nilai mutlak dari Zj yang negatif terbesar. Misalnya, karena nilai Zj yang paling negatif adalah Z4 (nilai Z untuk kolom ke 4) yaitu -0.590 maka R4 (skala interval untuk kolom ke 4) adalah -0.590 + 0.590 = 0. Jadi untuk setiap kolom, skala intervalnya adalah Rj = Zj + 0.590. Berdasarkan analisi tersebut urutan softdring menurut pendapat 200 responden adalah coke, fanta, coca cola, seven up, dan terakhir adalah sprite. Jika menggunakan skala interval maka ukuran kelima softdrink tersebut adalah 1.320, 0.870, 0.530, 0.250, dan terkahir yang paling rendah skalanya adalah 0. SPSS Kita akan menhitung contoh diatas dengan menggunakan fasilitas compute pada SPSS yang mempunyai berbagai fungsi transformasi (matemetika, logika, statistika, pengolahan karakter, dan sebagainya). Langkah-langkah selengkapnya adalah sebagai berikut: 1. Pemasukkan data frekuensi pasangan seperti disajikan pada tabel diatas. Bentuk data editor SPSSuntuk tabel tersebut adalah : coca 1 2 3 4 5

coke 0 36 62 150 130

fanta 164 0 146 186 170

sprite 138 54 0 168 150

seven 50 14 32 0 82

70 30 50 118 0

2. Karena Data Editor tidak bisa melakukan perhitungan secara vertikal maka untuk menghitung total, MP, Z, dan R, bentuk tampilan data editornya harus ditranposekan, yaitu dengan mengklik Transpose pada menu Data. Bentuk data editornya menjadi:

1 2

case_lbl coca coke

var001

var002

var003

var004

var005

43


3 4 5

fanta seven sprite

3. Kita mulai menghitung total, Mp, Z, dan R dengan mengklik submenu compute pada menu transform. Langkah-langkah perhitungan selengkapnya adalah: a. Menghitung C Pada kotak dialog yang muncul, tuliskan C pada Target Variable. Pada kotak Numeric Expresion tuliskan rumus var001+var002+var003+var004+var005. Klik OK maka SPSS akan menghitung C yang disajikan secara otomatis pada kolom berikutnya b. Menghitung Mp Dengan langkah awal yang sama seperti menghitung C, tetapi Target Variabel-nya adalah Mp dan rumus yang dimasukkan pada kotak Numeric Expression adalah (C + 0,5*200)/(5*200). Klik OK dan nilai Mp akan disajikan pada kolom berikutnya setelah nilai C c. Mencari nilai Z Z akan dicari dengan menggunakan fasilitas Functions pada menu yang sama dengan diatas. Setelah mengklik menu Transform Compute, ketikkan Z pada Target Variable dan carilah rumus IDF.NORMAL[p,mean,stddev] pada kotak Functions. Klik dua kali pada rumus tersebut sehingga berpindah ke kotak Numeric Expression. Lengkapi rumus tersebut dengan memasukkan data dalam tanda kurung, yaitu [Mp, 0, 1]. Jika sudah, klik OK sehingga SPSS akan menghitung dan mneyajikan nilai Z pada kolom setelah Mp. d. Menghitung R Sebelum menghitung nilai R, kita mencari dulu nilai Z yang paling negatif, yaitu 0,590. R dapat dihitung dengan rumus R = Z + 0,590. Masukkan rumus tersebut dengan cara yang sama seperti menghitung C, Mp dan Z. Setelah klik OK, SPSS akan menghitung dan menyajikan secara otomatis nilai-nilai R pada kolom terkahir di sebelah Z.

Metode Rank Order Metode ini merupakan pendekatan penskalaan komparatif yaitu dengan menanyakan kepada responden ranking (kesatu, kedua, dan seterusnya sampai ke n) dari sejumlah n obyek sesuai dengan persepsi atau pendapat mereka. Teknik ini relatif lebih cepat, sederhana, dan lebih mudah dipahami responden. Misalkan dengan 5 jenis soft drink pada metode paired comparison membutuhkan 10 pasangan yang harus dipilih responden, sedangkan dengan metode ini setiap responden hanya memberikan jawaban dalam bentuk

44


urutan kesatu sampai kelima dari 5 jenis softdrink tersebut. Tetapi kelemahannya adalah dengan semakin banyak obyek, responden semakin sulit dan memerlukan kehatia-hatian dalam menyusun ranking sesuai dengan pendapatnya. Selain itu, ranking tersebut masih berskala ordinal (tidak bisa dihitung rata-rata atau standar deviasinya) sehingga memerlukan metode tambahan untuk mengkonversikan ke skala nominal. Misalkan kita ingin mengetahui ranking 10 buah bank swasta nasional sesuai dengan pendapat para nasabah mengenai tingkat pelayanannya, yaitu dengan mengambil 50 orang responden sebagai sampel penelitian. Contoh penerapan lainnya adalah memilih perguruan tinggi favorit, tingkat kepedulian lingkungan beberapa perusahaan, prioritas pembelian barang-barang kebutuhan sehari-hari oleh keluarga-keluarga, dan lain-lain yang didasarkan perbandingan (komparasi) berbagai obyek berdasarkan persepsi responden. Langkah kerja selengkapnya metode ini dengan menggunakan contoh pertama (ranking pelayanan 10 bank) adalah sebagai berikut: 1. Tentukan dengan jelas sejumlah n obyek yang akan diukur. Dalam contoh ini adalah 10 buah bank swasta nasional, misal Bank A, Bank B, dan seterusnya berturut-turut sampai ke Bank J. 2. Kita membuat 10 sekatan daerah di bawah kurva normal. Sekatan tersebut membagi kurva normal menjadi 1I derah dengan luas 10 persen untuk 9 bagian di tengah kurva dan 5 persen di 2 bagian ujung kurva. Pembagian ke 10 bagian tersebut selengkapnya dapat dilihat pada Gambar berikut:

0.1 0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.05

0.05 Nilai Z:

1 -1.65

2 -1.04

3 -0.67

4 -0.39

5 -0.13

6 0.13

7 0.39

8 0.67

9 1.04

10 1.65

Jika kita membuat ranking 1 sampai 7 berarti membuat 7 daerah di bawah kurva normal. Tahap kedua ini sebenarnya terlepas dengan proses pengumpulan data dari para responden, sehingga bisa dilakukan sesudahnya yaitu pada saat proses analisis data. 3. Tentukan banyaknya responden yang akan menilai kesepuluh objek, misalkan sebanyak 50 orang responden 4. Mengumpulkan data dari responden yang menjadi sampel penelitian yaitu dalam bentuk ranking kesepuluh bank tersebut. Teknik pengumpulan data bisa dilakukan melalui survey tertulis dengan kuisoner, atau survey melalui fasilitas telpoj. Contoh pertanyaan

45


inti dalam instrumen penelitian yang akan diberikan kepada setiap responden adalah sebagai berikut:

Isilah ranking kesepuluh bank dibawah ini menurut pendapat Anda. Jika sebuah bank memberikan pelayanan paling dibandingkan 9 bank lainnya berilah ranking 1, kedua terbaik diberi ranking 2, demikian seterusnya sampai ranking 10. Nama Bank Bank A Bank B Bank C Bank D Bank E Bank F Bank G Bank H Bank I Bank J

Ranking …. …. …. …. …. …. …. …. …. ….

Jika sudah terkumpul jawaban dari 50 responden, buatlah rekapitulasinya yang dilengkapi dengan nilai Z hasil perhitungan pada langkah 2 sehingga bisa dilakukan analsisi lebih lanjut. Contoh rekapitulasi jawaban dan proses perhitungan selenjutnya dapat dilihat pada Tabel berikut:

Ranking 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A 20* 6 2 12 10 0 0 0 0 0

B

C

6 5 27 10 0 0 0 0 0 2

2 27 15 6 0 0 0 0 0 0

D 12 10 6 7 15 0 0 0 0 0

Nama Bank E F 0 0 2 0 0 0 15 0 17 8 10 17 0 10 6 0 0 15 0 0

G 0 0 0 0 0 21 7 10 12 0

H 10 0 0 0 0 2 33 5 0 0

I

J

0 0 0 0 0 0 0 27 23 0

0 0 0 0 0 0 0 2 0 48

Keterangan: * artinya ada 20 orang responden yang menyatakan bahwa Bank A menempati ranking 1

5. Ubah data frekuensi pada setiap sel diatas ke dalam proporsi terhadap total responden dan dilengkapi dengan nilai Z hasil perhitungan pada langkah 2 sehingga bisa dianalsis lebih lanjut.

46


Nama Bank E F 0 0 0.04 0 0 0 0.30 0 0.34 0.16 0.20 0.34 0 0.20 0.12 0 0 0.30 0 0

Ranking 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A 0.4* 0.12 0.04 0.24 0.20 0 0 0 0 0

B 0.12 0.10 0.54 0.20 0 0 0 0 0 0.04

C 0.04 0.54 0.30 0.12 0 0 0 0 0 0

D 0.24 0.20 0.12 0.14 0.30 0 0 0 0 0

Z

0,931 2

0,675 8

0,875 4

0,778 0

0.096 4

0,413 4

0,492 8

0,000 4

0.840 2

1,616 8

Z’

0,931 2

0,675 8

0,875 4

0,778 0

0,096 4

0,413 4

0,492 8

0,000 4

08402 ,

1,616 8

3,542 0

3,286 6

3,486 2

3,388 8

2,707 2

2,197 4

2,118 0

2,611 2

1,770 6

1,000

1

4

2

3

5

7

8

6

9

10

SV Urutan akhir

G 0 0 0 0 0 0.42 0.14 0.20 0.24 0

H I J 0.20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.04 0 0 0.66 0 0 0.10 0.54 0.04 0 0.46 0 0 0 0.96

Nilai Z -1,65 -1,04 -0,67 -0,39 -0,13 0,13 0,39 0,67 1,04 1,65

* dicari dengan rumus f11/N atau 20/50 = 0.4 dan seterusnya untuk setiap sel

6. Lakukanlah analisis data yaitu dengan menghitung nilai Z, Z’, dan SV dengan cara sebagai berikut:

Z1 = (0.40 x -1,65) + (0.12 x -1,04) + (0.04 x -0,67) + (0.24 x -0,39) + (0.20 x -0,13) = -0.9312 Z2 = (0.12 x -1,65) + (0.1 x -1,04) + (0.54 x -0,67) + (0.2 x -0,39) + (0.04 x 1,65) = -0.6758 dan seterusnya sampai Z10 dengan pola yang sama. Z’j = - (Zj) , contoh Z’1 = - (-0,9312) = 0,9312 dan seterusnya sampai Z’10 Sebelum menentukan SV, kita mencari dulu nilai Z’j yang paling negatif, yang dalam tabel diatas adalah -1,6108 dan diberi notasi Zmin. SV dapat dicari dengan rumus: SV = Z’j + Zmin + 1 SV1 = 0.9312 + 1.6108 + 1 = 3.5420 SV2 = 0.6758 + 1.6108 + 1 = 3.2866

47


dan seterusnya sampai SV10 SV merupakan skala interval dan dari hasil perhitungan selengkapnya dapat dilihat bahwa bank A mempunyai nilai SV terbesar yaitu 3.5420. Jadi Bank A menempati ranking pertama, Bank B menempati urutan kedua, dan seterusnya sampai Bank J yang menempati ranking kesepuluh karena mempunyai nilai SV terkecil.

48

BAB 4 TEKNIK PENGUKURAN SKALA

Recommend Documents