Skala ordinal adalah jenis data yang disusun berdasarkan urutan tertentu, namun jarak antar posisinya tidak selalu sama. Contohnya bisa kita temui dalam kehidupan sehari-hari seperti peringkat 1 sampai 3, atau skala penilaian nyeri dari “tidak nyeri” hingga “nyeri terburuk”.
Jenis skala ini banyak digunakan dalam survei, penelitian sosial, dan dunia kesehatan karena membantu mengubah persepsi menjadi data terukur untuk pengambilan keputusan yang lebih objektif.
Apa Itu Skala Ordinal?
Skala ordinal adalah tingkat pengukuran yang menunjukkan urutan atau peringkat, namun tidak memberikan informasi tentang jarak atau selisih yang konsisten antara kategori tersebut.
Artinya, kita tahu mana yang “lebih tinggi” atau “lebih rendah”, tetapi tidak tahu seberapa besar perbedaannya di antara posisi itu.
Contoh umum: tingkat persetujuan (sangat setuju sampai sangat tidak setuju) atau peringkat kelas (juara 1, 2, 3).
Ciri-ciri Skala Ordinal
Skala ordinal memiliki karakteristik khusus yang membedakannya dari skala lain, sehingga penting untuk mengenali ciri-cirinya agar data dapat diinterpretasikan dengan tepat. Ini dia ciri-cirinya:
1. Data Bisa Diurutkan (Ranking)
Kategori dalam skala ordinal memiliki urutan logis atau ranking, sehingga memungkinkan perbandingan “lebih besar/lebih kecil” atau “lebih tinggi/lebih rendah” antar kategori.
2. Tidak Ada Informasi Tentang Selisih Antar Kategori
Skala ordinal tidak menjamin jarak yang sama antar peringkat; perbedaan antara posisi 1 dan 2 belum tentu setara dengan perbedaan antara 2 dan 3.
Karena itu, interpretasi selisih numerik antar kategori tidak boleh diasumsikan setara.
3. Bersifat Kualitatif yang Diberi Peringkat
Ordinal sering merepresentasikan kategori kualitatif (misalnya preferensi atau kepuasan) yang diberi urutan, bukan pengukuran dengan satuan konsisten seperti derajat atau kilogram.
Contoh Skala Ordinal
Berikut contoh nyata skala ordinal yang digunakan dalam penelitian maupun pengumpulan data sehari-hari.
Contoh Dalam Pendidikan
Peringkat kelas (Juara 1, 2, 3) adalah ordinal: kita tahu urutannya, tetapi jarak prestasi antara juara 1 dan 2 tidak mesti sama dengan antara 2 dan 3.
Contoh Dalam Penelitian Sosial
Tingkat kepuasan atau persetujuan (misalnya sangat puas, puas, netral, tidak puas, sangat tidak puas) merupakan data ordinal karena kategorinya berurutan tetapi tidak memiliki interval yang pasti antar tingkatnya.
Contoh Dalam Survei Pasar
Tingkat preferensi produk (suka sekali, suka, biasa saja, tidak suka) juga ordinal: mengekspresikan urutan preferensi tanpa memastikan perbedaan numerik yang setara antar kategori.
Perbedaan Skala Ordinal dengan Skala Lain
Membedakan skala ordinal dari skala nominal atau interval penting agar analisis data dilakukan secara akurat dan sesuai konteks. Berikut ini perbedaannya:
- Skala Nominal vs Ordinal
Skala nominal hanya mengelompokkan tanpa urutan (misal jenis kelamin, warna), sedangkan ordinal menambahkan unsur urutan pada kategorinya.
- Skala Ordinal vs Interval
Skala interval memiliki jarak yang sama antar nilai dan memungkinkan pengukuran selisih yang bermakna (contoh derajat Celsius), sedangkan ordinal hanya menunjukkan urutan tanpa informasi interval yang konsisten. Pada skala interval, nol bersifat relatif (bukan nol mutlak).
- Skala Ordinal vs Rasio
Skala rasio memiliki semua sifat skala interval ditambah titik nol absolut (misal berat, tinggi), sehingga perbandingan rasio (dua kali, setengah) bermakna; hal ini tidak berlaku pada ordinal.
Tertarik mempelajari bagaimana cara mengolah data lebih dalam atau ingin tahu tentang metode pengumpulan data? Salah satu rekomendasi tempat belajar terbaik adalah Course-Net, melalui Kursus Bootcamp Data Science & Machine Learning dan Kursus Bootcamp Data Analyst.
Kelebihan Dan Kekurangan Skala Ordinal
Seperti metode pengukuran lainnya, skala ordinal memiliki kelebihan dan keterbatasan yang perlu diketahui sebelum digunakan dalam penelitian.
Kelebihan
– Banyak digunakan dalam survei untuk menangkap sikap dan preferensi karena mampu mengurutkan respons kualitatif secara sederhana.
– Memungkinkan analisis peringkat ketika pengukuran interval/rasio tidak tersedia atau tidak tepat, sehingga tetap memberikan struktur pada data kualitatif.
Kekurangan
– Terbatas untuk analisis statistik berbasis selisih yang setara; nilai selisih antar kategori tidak dapat diperlakukan sebagai jarak yang sama.
– Rata-rata aritmetika tidak selalu bermakna untuk data ordinal karena asumsi interval yang sama tidak terpenuhi; ukuran tendensi sentral yang lebih tepat biasanya median atau modus.
Cara Mengolah Data Skala Ordinal
Mengolah data skala ordinal memerlukan pendekatan khusus agar hasil analisis tetap valid dan interpretasinya dapat dipertanggungjawabkan.
Analisis Deskriptif
Ukuran tendensi sentral yang umum digunakan untuk ordinal adalah median dan modus karena tidak membutuhkan asumsi interval yang sama.
Distribusi frekuensi (persentase tiap kategori) juga penting untuk merangkum pola respons dan membandingkan kelompok atau waktu dengan cara yang transparan.
Visualisasi yang cocok termasuk bar chart berurutan atau stacked bar untuk memperlihatkan proporsi tiap kategori.
Analisis Non-Parametrik
Untuk membandingkan dua kelompok independen dengan data ordinal, uji Mann–Whitney U sering digunakan sebagai alternatif nonparametrik terhadap uji t karena tidak mengasumsikan interval yang sama dan kenormalan.
Untuk lebih dari dua kelompok independen, uji Kruskal–Wallis dapat digunakan untuk menguji perbedaan distribusi peringkat antar kelompok. Pemilihan uji harus mempertimbangkan desain (independen vs berpasangan), jumlah kelompok, dan asumsi dasar tiap metode.
Ingin Bisa Mengolah dan Paham Data? Upgrade Skill di Course-Net!
Skala ordinal membantu menangkap persepsi dan preferensi secara terstruktur, lalu menganalisisnya tanpa memaksakan asumsi yang tidak terpenuhi sehingga melakukan manipulasi data, jadi penting agar keputusan yang diambil berbasis data tetap adil dan tidak menyesatkan.
Untuk memperdalam pemahaman Anda tentang statistik dan analisis data, Anda dapat mengikuti pelatihan di Course-Net.
Dengan mengikuti kelas kami, Anda akan belajar cara mengolah data, memahami pengujian hipotesis, dan melakukan analisis data yang lebih mendalam. Tujuannya untuk meningkatkan keterampilan di bidang data analyst atau data science.
Anda bisa mengikuti Bootcamp Data Analyst Bersertifikat di Indonesia dari Course-Net. Bisa juga Bootcamp Data Science Bersertifikat.
Jangan ragu lagi, yuk daftar kursus sekarang dan pahami skala ordinal dengan Bootcamp dan kami. Raih karir cemerlang bersama kami!
