Lab #13 · firmansyarifuddin.id
Ada kebiasaan yang sangat sering muncul dalam skripsi. Mahasiswa menyusun, menyebarkan kuesioner, mengubah jawaban menjadi angka, menghitung skor, lalu membagi hasilnya ke dalam kategori:
- rendah;
- sedang;
- tinggi.
Sampai di sini tidak ada masalah. Masalah biasanya muncul ketika ditanya:
“Mengapa batasnya 55 dan 75?”
Jawabannya sering kali sederhana:
“Karena itu rumus yang biasa digunakan.”
Kalimat tersebut terdengar praktis, tetapi belum cukup akademik. Angka 55 dan 75 bukan hukum alam. Ia bukan batas universal yang berlaku untuk semua penelitian, semua instrumen, dan semua skala Likert. Kategori harus memiliki dasar yang jelas. Jika tidak, peneliti sebenarnya sedang memaksa data masuk ke dalam kotak yang dibuat tanpa alasan yang dapat dipertanggungjawabkan.
Skor Likert Bukan Nilai Ujian
Skor Likert sering diperlakukan seperti nilai ujian.
Jika mahasiswa mendapat nilai 80, ia dianggap baik. Jika mendapat nilai 55, ia dianggap sedang atau kurang. Batas-batas tersebut biasanya telah ditentukan oleh institusi, kurikulum, atau standar penilaian tertentu.
Namun, skor kuesioner tidak selalu bekerja seperti itu. Ketika seorang responden memilih angka 4 pada pernyataan:
“Saya merasa mudah memperoleh pelayanan kesehatan,”
angka 4 bukan nilai ujian. Angka tersebut adalah kode yang mewakili tingkat persetujuan atau persepsi responden. Ia membantu kita menyusun jawaban secara teratur, tetapi tidak otomatis memiliki makna “80 persen benar”. Inilah yang sering dilupakan. Nilai 4 pada skala Likert tidak berarti responden memiliki 100 persen pengetahuan. Nilai 3 juga tidak otomatis berarti 75 persen. Angka tersebut hanya memiliki arti sesuai dengan desain skala dan konstruk yang sedang diukur.
Sullivan dan Artino mengingatkan bahwa data dari skala Likert harus dibaca sesuai tujuan pengukuran. Peneliti perlu membedakan antara satu pertanyaan Likert dengan skor gabungan dari beberapa pertanyaan yang mengukur konstruk yang sama.
Dari Mana Kategori Itu Berasal?
Sebelum membuat kategori, peneliti harus menjawab satu pertanyaan:
Kategori ini dibuat berdasarkan apa?
Secara umum, terdapat beberapa pendekatan yang dapat digunakan.
1. Kategori berdasarkan rentang skor teoretis
Misalnya, sebuah variabel diukur menggunakan 10 pertanyaan dengan skala 1–4.
Maka:
- skor minimum = 10 × 1 = 10;
- skor maksimum = 10 × 4 = 40;
- rentang skor = 40 − 10 = 30.
Jika peneliti ingin membuat tiga kategori yang sama lebar:
Panjang interval = rentang skor ÷ jumlah kategori
Panjang interval = 30 ÷ 3 = 10
Maka kategorinya dapat dibuat seperti berikut:
| Kategori | Rentang skor |
| Rendah | 10–20 |
| Sedang | >20–30 |
| Tinggi | >30–40 |
Cara ini dapat diterima apabila peneliti menjelaskan dasar perhitungannya dan menggunakan batas yang konsisten. Namun, kategori tersebut tetap merupakan keputusan analitik peneliti. Ia bukan sifat alami yang melekat pada angka 20 atau 30.
2. Kategori berdasarkan nilai rata-rata
Jika yang dianalisis adalah skor rata-rata per item, bukan skor total, maka perhitungannya berbeda. Misalnya, skala yang digunakan adalah 1–4.
- nilai minimum = 1;
- nilai maksimum = 4;
- rentang = 3;
- jumlah kategori = 3;
- panjang interval = 3 ÷ 3 = 1.
Maka kategori dapat dibuat:
| Kategori | Nilai rata-rata |
| Rendah | 1,00–2,00 |
| Sedang | >2,00–3,00 |
| Tinggi | >3,00–4,00 |
Tetapi peneliti juga dapat menggunakan empat kategori, sehingga panjang intervalnya menjadi:
3 ÷ 4 = 0,75
Hasilnya:
| Kategori | Nilai rata-rata |
| Sangat rendah | 1,00–1,75 |
| Rendah | >1,75–2,50 |
| Tinggi | >2,50–3,25 |
| Sangat tinggi | >3,25–4,00 |
Kedua cara tersebut dapat digunakan, tetapi menghasilkan klasifikasi yang berbeda. Oleh Karena itu, peneliti harus menyebutkan sejak awal berapa kategori yang digunakan dan bagaimana batasnya dihitung.
Lalu, Mengapa Sering Muncul Angka 55 dan 75?
Angka 55 dan 75 biasanya muncul ketika skor diubah menjadi persentase indeks. Misalnya, seorang peneliti menggunakan kategori berikut:
- rendah: <55%;
- sedang: 55–75%;
- tinggi: >75%.
Pertanyaannya: apakah pembagian ini salah? Tidak otomatis salah.
Namun, pembagian tersebut tidak boleh dianggap sebagai standar universal. Peneliti harus menjelaskan dari mana batas 55 dan 75 berasal.
Jika batas tersebut diambil dari teori, pedoman, standar program, atau penelitian terdahulu yang relevan, maka sumbernya perlu disebutkan. Jika batas tersebut hanya diambil dari contoh skripsi sebelumnya, maka dasar ilmiahnya perlu dipertanyakan. Perhatikan bahwa pembagian 55 dan 75 menghasilkan interval yang tidak sama lebar:
- rendah: 0–55;
- sedang: 55–75;
- tinggi: 75–100.
Kategori rendah memiliki rentang 55 poin. Kategori sedang hanya 20 poin. Kategori tinggi hanya 25 poin.
Artinya, sebagian besar nilai dapat masuk ke kategori rendah, sementara kategori sedang dan tinggi dibuat lebih sempit. Hal ini mungkin saja disengaja jika ada alasan teoritis. Namun, jika tidak ada alasan, pembagian tersebut berpotensi membuat interpretasi menjadi bias.
Indeks Persentase Tidak Sama dengan Persentase Responden
Kesalahan lain yang sering muncul adalah menyamakan indeks skor dengan persentase responden. Misalnya, hasil penelitian menunjukkan indeks kepuasan sebesar 78 persen. Angka tersebut tidak selalu berarti 78 persen responden merasa puas. Indeks 78 persen bisa saja diperoleh dari rata-rata skor seluruh item yang kemudian dibandingkan dengan skor maksimum.
Itu berbeda dengan pernyataan: “Sebanyak 78 persen responden merasa puas.”
Pernyataan kedua membutuhkan perhitungan berdasarkan jumlah responden yang memang memenuhi kriteria puas. Jadi, peneliti harus membedakan:
- persentase responden: berapa banyak responden yang termasuk kategori tertentu;
- indeks skor: posisi skor rata-rata atau skor total dibandingkan dengan skor teoretis maksimum.
Keduanya dapat menghasilkan angka persen, tetapi maknanya berbeda.
Kategori Tidak Boleh Menggantikan Data Asli
Ketika skor sudah dibagi menjadi rendah, sedang, dan tinggi, peneliti sering hanya melaporkan jumlah responden pada setiap kategori. Padahal, pengelompokan dapat menghilangkan informasi. Misalnya, skor responden A adalah 74 dan responden B adalah 55. Keduanya mungkin sama-sama masuk kategori sedang. Namun, posisi keduanya dalam distribusi data sebenarnya cukup berbeda. Kategorisasi membuat data lebih mudah dibaca, tetapi juga membuat informasi menjadi lebih kasar.
Boone dan Boone membedakan antara Likert-type item dan Likert scale. Satu item Likert biasanya menunjukkan respons ordinal pada satu pertanyaan. Sementara itu, beberapa item yang dirancang untuk mengukur konstruk yang sama dapat digabungkan menjadi skor skala. Perbedaan ini penting karena peneliti tidak boleh memperlakukan setiap angka Likert secara sembarangan. Sebelum membuat kategori, peneliti perlu memastikan bahwa item-item tersebut memang mengukur konsep yang sama dan layak digabungkan.
Kategori Teoretis dan Kategori Empiris
Ada dua cara besar untuk menentukan kategori.
Kategori teoretis
Kategori dibuat berdasarkan skor minimum dan maksimum yang mungkin diperoleh dari instrumen. Keuntungannya, kategori dapat ditentukan sebelum data dikumpulkan dan mudah digunakan untuk membandingkan penelitian. Namun, kategori ini tidak selalu mencerminkan pola nyata dalam data.
Kategori empiris
Kategori dibuat berdasarkan distribusi data yang diperoleh, misalnya menggunakan:
- median;
- kuartil;
- persentil;
- standar deviasi;
- atau distribusi skor responden.
Cara ini dapat lebih sesuai dengan kondisi lapangan. Namun, hasilnya sangat bergantung pada karakteristik sampel. Jika sampelnya berubah, batas kategorinya mungkin ikut berubah. Tidak ada satu pendekatan yang selalu paling benar. Yang penting adalah peneliti menjelaskan pilihan tersebut dan tidak mencampuradukkan kategori teoretis dengan kategori empiris.
Contoh Kesalahan dalam Skripsi
Misalnya seorang mahasiswa menulis: “Skor pengetahuan dikategorikan menjadi rendah jika <55 persen, sedang jika 55–75 persen, dan tinggi jika >75 persen.”
Kalimat tersebut belum lengkap. Pembaca masih perlu mengetahui:
- bagaimana skor pengetahuan dihitung;
- berapa jumlah item;
- berapa skor minimum dan maksimum;
- apakah skor dikonversi menjadi persentase;
- mengapa batasnya 55 dan 75;
- dan apakah batas tersebut berasal dari teori atau penelitian sebelumnya.
Kalimat yang lebih baik:
“Skor pengetahuan dihitung berdasarkan jumlah jawaban benar, kemudian dikonversi menjadi persentase dari skor maksimum. Kategori rendah, sedang, dan tinggi ditetapkan berdasarkan pedoman X yang menggunakan batas <55 persen, 55–75 persen, dan >75 persen.”
Jika batas tersebut dibuat sendiri berdasarkan pembagian interval, tulislah:
“Kategori ditentukan berdasarkan pembagian rentang skor teoretis menjadi tiga interval yang sama lebar.”
Dengan begitu, pembaca dapat melacak logika klasifikasinya.
Jangan Membuat Kategori Setelah Melihat Hasil
Kategori sebaiknya ditentukan sebelum hasil dibaca. Jika peneliti melihat bahwa sebagian besar responden memperoleh skor tinggi, lalu mengubah batas kategori agar distribusinya terlihat lebih seimbang, maka proses tersebut dapat menghasilkan interpretasi yang tidak jujur. Peneliti tidak boleh menggunakan kategori sebagai alat untuk mempercantik hasil. Jika hampir semua responden masuk kategori tinggi, mungkin memang demikian kondisi datanya. Bisa juga instrumennya terlalu mudah, pertanyaannya terlalu normatif, atau responden cenderung memberikan jawaban yang diharapkan secara sosial.
Data yang tidak seimbang tidak selalu perlu “diperbaiki” dengan mengubah batas kategori. Kadang-kadang, data sedang memberi tahu bahwa instrumen atau fenomenanya perlu diperiksa kembali.
Apa yang Sebaiknya Dilaporkan?
Untuk penelitian mahasiswa, pelaporan skor Likert sebaiknya memuat:
- jumlah item;
- pilihan skor;
- skor minimum dan maksimum;
- cara menghitung skor total atau skor rata-rata;
- rumus indeks jika digunakan;
- dasar penetapan kategori;
- jumlah dan persentase responden pada setiap kategori;
- serta distribusi skor sebelum dikategorikan, jika memungkinkan.
Jika menggunakan rata-rata, laporkan nilai rata-rata dan ukuran penyebarannya. Jika data bersifat ordinal atau distribusinya tidak sesuai, median dan rentang interkuartil dapat dipertimbangkan. Norman menjelaskan bahwa perdebatan mengenai analisis Likert tidak dapat diselesaikan hanya dengan slogan “data Likert pasti nonparametrik” atau “data Likert selalu boleh diperlakukan sebagai interval”. Keputusan analisis harus mempertimbangkan bentuk data, jumlah item, distribusi, desain, dan tujuan penelitian.
Skor Likert bukan nilai ujian.
Angka 4 bukan otomatis 100. Angka 3 bukan otomatis 75. Begitu pula angka 55 dan 75 bukan batas universal yang dapat ditempelkan pada semua penelitian. Kategori rendah, sedang, dan tinggi adalah hasil keputusan analitik. Karena itu, ia harus memiliki alasan yang dapat dijelaskan. Pertanyaan yang perlu diajukan bukan hanya:
“Berapa skor rata-ratanya?”
Tetapi juga:
“Skor itu dihitung dari apa, dibandingkan dengan apa, dan dikategorikan berdasarkan dasar apa?”
Jika peneliti tidak mampu menjawab pertanyaan tersebut, mungkin masalahnya bukan pada responden. Mungkin kategori yang dibuat memang belum memiliki alasan.
Sumber Bacaan
- Boone, H. N., & Boone, D. A. (2012). Analyzing Likert data. Journal of Extension, 50(2).
- Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632.
- Sullivan, G. M., & Artino, A. R. (2013). Analyzing and interpreting data from Likert-type scales. Journal of Graduate Medical Education, 5(4), 541–542.
- Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 1–55.
- DeVellis, R. F. (2017). Scale Development: Theory and Applications (4th ed.). SAGE Publications.