Analisis Data Skala Likert: Mengungkap Opini dan Sikap

Skala Likert adalah salah satu instrumen pengukuran yang paling umum digunakan dalam penelitian, terutama dalam bidang psikologi, sosiologi, pemasaran, dan ilmu sosial lainnya. Alat ini memungkinkan peneliti untuk mengukur tingkat persetujuan, frekuensi, kualitas, atau kemungkinan terhadap suatu pernyataan atau item. Kemampuannya untuk mengkuantifikasi respons kualitatif menjadikannya sangat berharga. Namun, pemahaman mendalam tentang cara menganalisis data yang dihasilkan dari skala Likert sangat krusial untuk menarik kesimpulan yang valid dan reliabel.

Memahami Skala Likert

Skala Likert biasanya menyajikan serangkaian pernyataan, dan responden diminta untuk menunjukkan tingkat persetujuan mereka menggunakan skala yang telah ditentukan. Skala yang paling umum adalah skala 5 poin, seperti "Sangat Tidak Setuju", "Tidak Setuju", "Netral", "Setuju", dan "Sangat Setuju". Pilihan lain bisa berupa skala 3, 4, 6, atau 7 poin, tergantung pada kebutuhan penelitian. Penting untuk dicatat bahwa setiap pilihan pada skala Likert harus memiliki makna yang jelas dan terukur.

Pemberian Skor dan Pengolahan Awal

Langkah pertama dalam analisis data skala Likert adalah memberikan skor numerik pada setiap pilihan respons. Umumnya, skor diberikan secara berurutan, misalnya: 1 untuk "Sangat Tidak Setuju" hingga 5 untuk "Sangat Setuju". Setelah semua data terkumpul, skor-skor ini dapat diolah lebih lanjut. Metode analisis dapat bervariasi tergantung pada tujuan penelitian, jumlah item yang digunakan, dan sifat data.

Metode Analisis Data Skala Likert

Analisis data skala Likert dapat dilakukan menggunakan berbagai metode statistik, mulai dari yang deskriptif hingga inferensial. Pemilihan metode yang tepat sangat bergantung pada pertanyaan penelitian dan desain studi.

1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah langkah awal yang fundamental. Ini memberikan gambaran umum tentang distribusi respons responden. Metode yang umum digunakan meliputi:

• Frekuensi dan Persentase: Menghitung berapa banyak responden yang memilih setiap kategori respons untuk setiap item. Ini memberikan pemahaman visual tentang sebaran opini.
• Nilai Rata-rata (Mean): Menghitung rata-rata skor untuk setiap item. Rata-rata yang tinggi menunjukkan kecenderungan responden untuk setuju (atau sesuai dengan arah item), sementara rata-rata yang rendah menunjukkan sebaliknya.
• Median dan Modus: Dapat digunakan sebagai alternatif rata-rata, terutama jika distribusi data sangat miring.
• Standar Deviasi: Mengukur seberapa tersebar respons responden di sekitar nilai rata-rata. Standar deviasi yang kecil menunjukkan konsensus yang tinggi, sedangkan yang besar menunjukkan variabilitas yang besar.

2. Statistik Inferensial

Statistik inferensial digunakan untuk menguji hipotesis dan membuat generalisasi dari sampel ke populasi. Beberapa teknik inferensial yang umum diterapkan pada data skala Likert meliputi:

• Uji T (T-test): Digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok. Misalnya, membandingkan tingkat persetujuan antara pria dan wanita terhadap suatu produk.
• Analisis Varians (ANOVA): Digunakan untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua kelompok. Contohnya, membandingkan persepsi karyawan terhadap kebijakan baru di tiga departemen yang berbeda.
• Korelasi: Mengukur hubungan linear antara dua variabel. Misalnya, menguji apakah ada hubungan antara kepuasan kerja dan komitmen organisasi.
• Regresi: Memprediksi nilai satu variabel berdasarkan satu atau lebih variabel lain. Ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan.
• Uji Non-parametrik: Ketika asumsi normalitas data tidak terpenuhi, uji non-parametrik seperti Mann-Whitney U test atau Kruskal-Wallis test dapat menjadi alternatif yang sesuai.

Pertimbangan dalam Analisis

Penting untuk diingat bahwa skala Likert menghasilkan data ordinal. Meskipun banyak peneliti memperlakukannya sebagai data interval untuk menggunakan statistik parametrik, hal ini memiliki implikasi. Pendekatan yang lebih konservatif sering kali merekomendasikan penggunaan statistik non-parametrik, terutama ketika jumlah skala sedikit (misalnya, 3 atau 4 poin).

Selain itu, ketika menganalisis beberapa item yang mengukur konstruk yang sama (misalnya, beberapa pertanyaan tentang kepuasan pelanggan), biasanya dihitung skor total atau skor rata-rata untuk konstruk tersebut. Analisis reliabilitas, seperti koefisien Cronbach's Alpha, sering digunakan untuk menilai sejauh mana item-item tersebut secara konsisten mengukur konstruk yang sama.