Menganalisis data Skala Likert

Menganalisis data Skala Likert

Menganalisis data Skala Likert

Menganalisis data Skala Likert
Menganalisis data Skala Likert
  1. Analisis Frekuensi (Proporsi)

Nah, yang sering dilakukan kesalahan adalah pada saat menganalisis data dari Skala Likert. Ingat, Skala Likert berkait dengan setuju atau tidak setuju terhadap sesuatu. Jadi, ada dua kemungkinan. Pertama, datanya data ordinal (berjenjang tanpa skor). Angka-angka hanya urutan saja. Jadi, analisisnya hanya berupa frekuensi (banyaknya) atau proporsinya (persentase). Contoh (pilihan “netral” dalam angket ditiadakan) dengan responden 100 orang:

Yang sangat setuju 30 orang (30%)

Yang setuju 50 orang (50%)

Yang tidak setuju 15 orang (15%)

Yang sangat tidak setuju 5 orang (5%).

Jika digabungkan menurut kutubnya, maka yang setuju (gabungan sangat setuju dan setuju) ada 80 orang (80%), dan yang tidak setuju (gabungan sangat tidak setuju dan tidak setuju) ada 20 orang (20%).

  1. Analisis Terbanyak (Mode)

Analisis lain adalah dengan menggunakan “mode,” yaitu yang terbanyak. Dengan contoh data di atas, maka jadinya “Yang terbanyak (50%) menyatakan setuju” (Dari data yang sangat setuju 15%, setuju 50%, netral 20%, tidak setuju 10%, sangat tidak setuju 5%).

Skala Likert Sebagai Skala Penilaian

Skala Likert kerap digunakan sebagai skala penilaian karena memberi nilai terhadap sesuatu. Contohnya skala Likert mengenai produk komputer di atas, komputer yang baik atau tidak. Terhadapnya bisa diberlakukan angka skor. Jadi, yang dianalisis skornya. Dalam contoh di atas angka 7 sebagai skor tertinggi. Datanya bukan ordinal, melainkan interval.

Ingat! Pilihan ordinal setuju–agak setuju–netral–kurang setuju–tidak setuju tak bisa diskor. Misalnya setuju diberi skor 5, agak setuju 4, netral 3, kurang setuju 2, dan tidak setuju 1.

Kenapa?

Pertama, tidak logis, yang netral lebih tinggi skornya dari yang tidak setuju. Padahal yang netral itu sebenarnya tidak berpendapat. Kedua, coba jika ada dua orang yang ditanya, yang satu menjawab setuju (skor 5), yang satu lagi menjawab tidak setuju (skor 1).  Berapa reratanya? [5 + 1] : 2 = 3. Skor 3 itu sama dengan netral. Lucu, kan?! Simpulannya kedua orang responden bersikap netral. Padahal realitanya yang satu setuju, yang satu tidak. Nah, ini bisa terjadi juga dengan yang sangat setuju (skor 5) 20 orang, setuju (skor 4) 25 orang, netral (skor 3) 10 orang, tidak setuju (skor 2) 25 orang, dan sangat tidak setuju (skor 1) 20 orang. Berapa rerata skornya? Pasti 3 (netral). Jadi, semua orang (diwakili 100 orang sampel) bersikap netral. Lucu, kan?!!! Padahal yang netral hanya 10 orang (10%)!!!

Skala Penilaian

Di atas dicontohkan Skala Likert untuk penilaian (menilai produk komputer). Sebenarnya tidak perlu menggunakan Skala Likert, cukup skala penilaian (rating scale). Responden diminta menilai produk itu dengan membubuhkan nilai (skor) jika ada kolom kosong untuk menilai, atau memilih skor tertentu yang sudah disediakan. Jadinya skornya bisa bergerak dari 0 sampai dengan  10 sebagai skor tertinggi.

Contohnya mengenai kepuasan konsumen terhadap layanan perpustakaan di bawah ini. Responden cukup diminta melingkari angka skor sesuai dengan penilaiannya.

  1. Kemudahan menemukan koleksi       1  2  3  4  5  6  7  8  9  10
  2. Kenyamanan ruangan                             1  2  3  4  5  6  7  8  9  10
  3. Layanan petugas                                        1  2  3  4  5  6  7  8  9  10

Analisisnya bisa menggunakan dua macam, proporsi (persentase) dan mode (terbanyak menilai berapa), dan rerata atau means (rerata skornya berapa), dan termasuk pengkateorian puas atau tidak puas.

Jelasnya:

Pertama, dihitung banyaknya responden yang memberi nilai pada skor tertentu secara keseluruhan (seluruh butir pernyataan). Lihat yang terbanyak (mode) dari responden memilih pada skor berapa.

Kedua, hitung skor dari keseluruhan butir (responden yang menjawab dikalikan skor), lalu disusun reratanya. Rerata skor itu (bilangannya tentu akan 0 – 10) termasuk kategori tinggi atau rendah. Sebelumnya tentu sudah disusun kategorisasinya. Jadi,  jika rerata skornya misalnya 7,76, angka 7,76 itu termasuk kategori rendah, sedang, ataukah tinggi? Ingat, skor terendah berapa, dan skor tertinggi berapa! Jadi, 7,76 dari rentangan skor 1 – 10 tentu termasuk tinggi (tapi tidak sangat tinggi, kan?!)

Sumber : https://vhost.id/