A. Pengertian Pengukuran
Pengukuran (measurement) dapat didefinisikan sebagai suatu proses sistematik dalam menilai (memberikan angka) dan membedakan karakteristik antara skala pengukuran dengan operasi matematik/ rumus statistik yang digunakan akan menghasilkan kesimpulan yang bias, tidak tepat dan tidak relevan. Oleh karena itu, sebelum membahas teknik-teknik analisis statistika perlu diketahui dan dipahami jenis tingkat pengukuran data.
Ada empat jenis tingkat pengukuran data, yaitu: nominal, ordinal, interval dan rasio.
1. Nominal
Tingkatan pengukuran data nominal merupakan tingkatan data yang paling rendah. Obyek, kejadian-kejadian, sifat atau orang dikelompokkan dalam suatu kategori tertentu dan tidak menggambarkan kedudukannya terhadap kategori yang lain tetapi hanya sebagai label/ kode/ lambang/ simbol saja. Pemberian angka atau simbol tidak memiliki maksud kuantitatif hanya menunjukkan ada atau tidaknya atribut atau karakteristik pada obyek, kejadian, sifat atau orang yang diukur. Ciri-ciri data nominal adalah hanya sebagai label/ kode/ lambang/ simbol, hanya membedakan, dan hasil menghitung.
Test, Chohran Q-Test (χ2 Test for k Independent Samples dan Contingency Coefficient.
Contoh data nominal:
Nomor mahasiswa : 12020411005, 12020411245, 12020411673. Nomor handphone : 081366980231, 085266896754, 085788876765. Nilai pada mata uang : 500, 1000, 5000, 10.000, 50.000, 100.000. Jenis kelamin : 1 = perempuan dan 2 = laki-laki
Partai politik pemilu 2014 : 1 = Nasdem, 2 = PKB, 3 = PKS, 4 = PDIP, dst.
2. Ordinal
Tingkat pengukuran ordinal adalah data yang berasal dari kategori yang didasarkan pada ranking disusun secara berjenjang dari tingkat terendah sampai tertinggi atau sebaliknya dengan jarak/ rentang yang tidak harus sama. Angka atau huruf yang diberikan mengandung tingkatan, sehingga dari kelompokk yang terbentuk dapat dibuat peringkat yang menyatakan hubungan lebih dari atau kurang dari menurut aturan penataan tertentu. Selain itu, angka atau huruf yang diberikan kepada obyek hanya menyatakan tempat dalam suatu susunan, tidak menyatakan apa-apa mengenai jarak dari satu datum ke datum lainnya. Dengan kata lain, tidak memberikan nilai absolut/ mutlak pada obyek tetapi hanya urutan (ranking) relatif saja dan peringkat tersebut tidak mempunyai satuan ukuran. Data ordinal merupakan data kualitatif. Proses kuantifikasi dilakukan dengan cara menghitung frekuensinya kemudian dibuat rankingnya.
penjumlahan, perkalian, dan sebagainya. Analisis statistik yang sesuai untuk data ordinal adalah statistik nonparametrik: Kolmogorov-Smirnov One Sample Test, One Sample Run Test, Sign Test, Wilcoxon Matched Pairs Sign Rank Test, Median Test, Mann-Whitney-U Test, Wald-Wolfowizt Run Test, Kolmogorov-Smirnov Two Sample Test, Moses Test of Extreme Reactions, Friedman Two Analysis of Variance, Extension Median Test, Kruskal-Wallis One Way Analysis of Variance, Spearman Rank Corellation Coefficient, Kendall Rank Corellation Coefficient, Kendall Coefficient of Concordance.
Contoh data ordinal:
Tingkat pendidikan : 1 = Taman Kanak-Kanan 2 = Sekolah Dasar
3 = Sekolah Menengah Pertama 4 = Sekolah Menengah Atas 5 = Perguruan Tinggi
Tingkat kepuasan : 5 = sangat puas 4 = puas
3 = biasa 2 = tidak puas
1 = sangat tidak puas
Juara lari 100 meter : I = 26 detik I = 26,15 detik III = 27,03 detik 3. Interval
Ciri-ciri data interval adalah: membedakan, menunjukkan peringkat dan berjarak sama. Skala interval ini sudah benar-benar angka, sehinga sudah dapat diterapkan semua operasi standar matematika (aritmatika) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan pembagian. Analisis statistik yang sesuai untuk data interval adalah statistik parametrik: One Sample T-Test, Independent Sample T-Test, Paired Sample T-Test, One Way Anova, Two Way Anova, Pearson Product-Moment Correlation, Partial Correlation, Multple Corellation, Regresion Test, Multiple Regresion.
Contoh data interval:
Klasifikasi IQ :
70 – 79 Keterbelakangan mental 80 – 90 Dull normal
91 – 110 Normal
111 – 120 Bright Normal 121 – 130 Superior > 130 Jenius
Nilai mahasiswa : A = 4, B = 3, C = 2, D = 1, dan E = 0
Pengukuran suhu : 0o pada suhu Celsius tidak sama pada suhu Fahrenheit, 0o C = 32oF dan 100o C = 212oF
4. Rasio
peringkat, berjarak sama dan memiliki nol mutlak. Analisis statistik yang sesuai termasuk dalam statistik parametrik seperti pada data interval.
Contoh data rasio:
Besarnya upah : Pekerja A = Rp. Pekerja B = Rp. Pekerja C = Rp. Pekerja D = Rp. Pekerja E = Rp.
0,-Banyak orang : 0 orang, 1 orang, 2 orang, 150 orang, dan sebagainya.
