Dalam sebuah penelitian pasti akan berhubungan dengan data, mulai dari pengumpulan data sampai dengan pengukuran data. Skala nominal adalah salah satu jenis pengukuran data yang bisa digunakan untuk penelitian setelah data yang dibutuhkan sudah terkumpul. Pengukuran data yang tepat itu sangat dibutuhkan dalam penelitian supaya bisa mendapatkan hasil yang benar-benar objektif.
Skala Pengukuran Data
Dalam pengolahan data sendiri sebenarnya ada 3 jenis skala pengukuran data yang biasa dipergunakan dan tanpa kita sadari pun kita gunakan. Skala pengukuran tersebut dibutuhkan untuk menilai suatu objek dan membedakan antara objek yang satu dengan objek yang lainnya. Berikut ini kami akan coba jelaskan beberapa skala pengukuran data termasuk skala nominal yang menjadi topik utama kali ini.
1. Skala Interval
Jenis yang pertama itu ada yang namanya skala interval yang banyak digunakan untuk mengukur berbagai data numerik dalam penelitian. Salah satu hal yang paling khas dari skala pengukuran interval ini yakni dari sisi adanya jarak atau interval yang tetap antar variabel. Meski sudah memiliki nilai jarak dan intrinsik tapi keduanya belum termasuk dalam kelipatannya, jadi bisa dikatakan skala interval ini tidak memiliki nilai 0 mutlak.
Penggunaan skala interval ini bisa membandingkan berbagai variabel dengan menggunakan scatter plot dan analisis korelasi. Scatter plot ini biasa digunakan untuk melihat hubungan antar variabel, apakah hubungan yang positif atau negatif. Sementara untuk analisis korelasi ini digunakan untuk menguji atau melihat hubungan antar variabel, apakah memang berhubungan dan seberapa kuat hubungan antar variabel.
Bila kalian mempergunakan bahasa pemrograman R ada fungsi Plot yang bisa digunakan untuk membuat sebuah scatter plot. Tapi sebenarnya bisa lebih efisien bila menggunakan fungsi geom_point dari library ggplot2 untuk menggambar scatter plot. Kalian memiliki 2 pilihan cara bila menggunakan pemrograman R, kalian bisa sesuaikan dengan kebiasaan dan melihat efisiensi keduanya.
Sementara untuk membuat analisis korelasi ada fungsi cor.test di bahasa pemrograman R yang bisa kalian gunakan. Skala ini akan diterapkan dalam proses clustering dengan menggunakan alogaritma k-means untuk menghitung jarak dengan tepat. Jadi alogaritma ini akan menghitung jarak antar cluster yang sudah ditetapkan dalam sebuah data.
2. Skala Ordinal
Jenis yang berikutnya ada yang namanya Skala ordinal yang memiliki pengertian tingkatan, skala nominal adalah tipe Factor juga tapi skala ordinal dinilai lebih tinggi. Skala ini pun banyak juga disebut sebagai skala peringkat, jadi skala ini mempergunakan berbagai lambang atau juga bilangan yang menunjukkan peringkat. Jadi data atau objek akan diberikan peringkat atau urutan dengan dasar karakteristik tertentu dari data tersebut.
Salah satu contoh skala ordinal yang mungkin biasa kita temukan itu adalah kasus tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk. Biasanya akan ada bilangan seperti 5, 4, 3, 2, 1 sebagai tingkatan dari data yang akan masuk untuk mengetahui kepuasan pelanggan. Biasanya lambang tersebut mewakili sangat puas, puas, kurang puas, tidak puas, sangat tidak puas.
Salah satu keuntungan dari penggunaan skala ini yakni adanya batasan yang memang sangat jelas antar data yang ada. Tapi kekurangan dari skala ini yakni tidak adanya jarak yang antar data yang akan diukur dalam penelitian tersebut. Jadi meskipun terlihat batasannya, tapi jarak antara puas dan kurang puas itu sendiri tidak diketahui seperti apa.
Variabel yang ada pada skala ordinal ini memang tidak bisa diterapkan pada operasi matematika standar jadi perlu adanya fungsi statistik yang tepat. Kalian baru bisa melihat hubungan antar variabel pada skala ini dengan fungsi statistik, salah satunya adalah fungsi chisq.test. Prinsip skala ini diterapkan dalam proses penyimpanan data dengan tipe Factor di bahasa pemrograman R, prosedurnya dengan menempelkan atribut yang dipilih sesuai dengan urutan atribut.
3. Skala Nominal
Skala nominal adalah salah satu jenis skala untuk pengukuran data yang didasarkan pada nama dan predikatnya. Jadi skala nominal hanya bisa membedakan benda, objek, dan peristiwa yang diteliti dengan dasar nama atau predikatnya. Skala ini biasa dipakai untuk mengklasifikasi data baik itu objek individu atau kelompok secara kategorik dan kualitatif.
Secara umum pengukuran dengan skala nominal dilakukan dengan pemberian simbol atau angka pada satu data tertentu. Pemberian angka disini tidak menunjukkan kuantitatif, melainkan menunjukkan adanya atribut atau karakteristik pada data yang bersangkutan. Jadi bisa dibilang skala nominal ini hanya memberi label dan tidak menunjukkan adanya tingkatan pada data yang diukur.
Contoh yang paling biasa kita temukan dari penggunaan skala nominal itu adalah kategori jenis kelamin seperti 1 untuk pria dan 2 untuk wanita. Angka 1 dan 2 tidak menunjukkan adanya kuantitatif atau juga urutan, angka tersebut hanya sebagai simbol identifikasi saja. Fungsinya hanya sebagai label, jadi tidak menunjukkan 2 lebih besar dari 1 atau sebaliknya 1 lebih tinggi dari 2.
Dalam kasus di atas sebenarnya kita bisa saja menuliskan 1 untuk wanita dan 2 untuk pria, karena memang tidak ada pengertian tingkatan. Selama angka atau lambang yang digunakan berbeda satu dengan yang lainnya, maka itu sudah sangat cukup untuk skala ini.
Kalau kalian menggunakan bahasa pemrograman R, fungsi yang bisa digunakan untuk menggunakan skala ini yakni chisq.test. Skala nominal akan diterapkan dalam pengkonversian data dengan tipe kategorik ke dalam tipe numerik menggunakan fungsi data.matrix. Proses konversi data tadi akan digunakan sebelum proses pengklasteran data dengan algoritma K-means.
4. Skala Rasio
Jenis skala yang terakhir itu ada namanya skala rasio yang hampir sama konsepnya dengan skala interval tapi bedanya ada nilai 0 mutlak. Nilai 0 mutlak ini memiliki arti nilai dasar yang tidak bisa diubah meski sudah mempergunakan jenis skala yang lainnya. Perbedaan kedua yang terlihat antara skala rasio dengan skala interval itu adalah adanya jarak yang sama antar variabel di skala rasio.
Contoh dari skala rasio itu seperti misalnya data tinggi badan, berat badan, kadar glukosa darah, dan lain sebagainya. Misalnya contohnya berat badan di mana tersedia data bahwa berat benda A itu 60 kg, sementara berat benda B 120 kg. Maka bisa dikatakan benda B memiliki berat dua kali lipat dari benda A, itulah skala rasio atau perbandingan
Kesimpulan
Penelitian termasuk di dalamnya uji statistik itu perlu mempergunakan jenis skala yang tepat supaya bisa mendapatkan hasil yang benar. Bila kalian ingin mempergunakan skala pengukuran data yang tepat, maka kalian perlu tahu perbedaan dari setiap jenis skala yang ada di atas. Bila tahu perbedaannya, maka kalian bisa mempergunakannya pada tempat yang tepat.
Jadi skala nominal adalah jenis pengukuran data yang sebenarnya masih cukup terbatas, tapi tepat untuk pengukuran data tertentu.
Tertarik mengikuti kursus yang disediakan Coding Studio, cek promonya sekarang