Apa Itu Skala Ordinal? Cara Menghitung dan Contoh Aplikasinya

Warga Bimbingan, pernah nggak bingung bedain mana data yang cuma urutan, bukan angka pasti? Nah, itulah skala ordinal! Contohnya kayak ranking film favorit—ada urutan, tapi nggak tahu seberapa beda nilainya.

Skala ini sering dipakai buat survei, kayak dari “sangat puas” sampai “sangat nggak puas.” Simpel tapi penting, karena fokusnya cuma pada urutan, bukan jarak antar nilai.

Penasaran gimana cara hitung dan aplikasinya? Tenang, MinDi bakal kasih contoh seru biar makin paham. Yuk, simak artikel di bawah ini!

Baca juga: Scatter Plot: Pengertian, Fungsi, Cara Membuat, dan Contoh

Apa itu Skala Ordinal​?

Skala ordinal adalah jenis skala pengukuran yang digunakan untuk mengurutkan data berdasarkan peringkat atau level, tapi tanpa menunjukkan jarak antar nilainya. Simpelnya, skala ini cuma bilang mana yang lebih tinggi atau lebih rendah, tanpa kasih tahu seberapa besar bedanya.

Misalnya, hasil survei kepuasan pelanggan dengan pilihan: "Sangat Puas," "Puas," "Cukup Puas," dan "Tidak Puas." Kita tahu urutannya dari yang paling puas ke paling tidak puas, tapi nggak ada angka pasti yang menunjukkan jarak antara satu tingkat ke tingkat lainnya.

Skala ini sering dipakai dalam penelitian atau survei karena simpel dan efektif buat mengelompokkan data berdasarkan urutan. Contohnya, peringkat film, skor restoran, atau tingkat pendidikan. Jadi, kalau kamu lihat sesuatu yang diurutkan tapi nggak ada jaraknya, itu pasti pakai skala ordinal!

Baca juga: Multi Stage Sampling: Definisi, Tahapan, dan Contohnya

Perbedaan Skala Ordinal dan Nominal

Sumber: Canva

Kalau kamu pernah ngolah data, mungkin sering dengar istilah skala nominal dan ordinal. Meski sama-sama dipakai untuk mengelompokkan data, keduanya punya perbedaan mendasar yang harus kamu pahami. Yuk, MinDi jelasin bedanya biar kamu nggak salah pakai!

1. Pengertian

1. Skala Nominal: Skala ini cuma digunakan untuk mengelompokkan atau mengidentifikasi data tanpa ada urutan. Contohnya, data jenis kelamin (laki-laki atau perempuan) atau warna favorit (merah, biru, hijau).
2. Skala Ordinal: Skala ini mengelompokkan data sekaligus memberikan urutan. Tapi, urutannya nggak punya jarak yang jelas. Contohnya, tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA) atau survei kepuasan (Sangat Puas, Puas, Tidak Puas).

2. Urutan Data

1. Nominal: Tidak ada urutan di antara kategorinya. Misalnya, warna merah nggak lebih tinggi atau rendah dari warna biru. Semua kategori dianggap setara.
2. Ordinal: Ada urutan di antara kategorinya. Misalnya, “Sangat Puas” lebih tinggi daripada “Puas,” meskipun kita nggak tahu seberapa besar bedanya.

Baca juga: Pie Chart Adalah: Pengertian, Fungsi, Kelebihan, dan Contoh

3. Pengolahan Data

1. Nominal: Hanya bisa dihitung frekuensinya, seperti berapa banyak orang yang memilih kategori tertentu. Contohnya, “Berapa banyak responden memilih warna biru?”
2. Ordinal: Selain menghitung frekuensi, data ordinal juga bisa diurutkan berdasarkan tingkatannya. Misalnya, “Mayoritas responden berada di tingkat kepuasan ‘Puas.’”

4. Contoh Penggunaan

1. Nominal: Digunakan untuk data yang tidak membutuhkan urutan, seperti kode wilayah, nomor punggung pemain, atau kategori pekerjaan.
2. Ordinal: Cocok untuk data yang butuh peringkat, seperti ranking hotel, level pendidikan, atau rating aplikasi di Play Store.

Baca juga: Disproportionate Stratified Sampling: Arti & Cara Kerja

Cara Menghitung Skala Ordinal​

Sumber: Canva

Menghitung skala ordinal sebenarnya nggak sesulit yang kamu bayangkan, kok! Skala ini fokus pada peringkat data, jadi pengolahan datanya lebih sederhana dibanding skala lainnya. Berikut langkah-langkahnya:

1. Tentukan Peringkat atau Level

Pastikan setiap data punya peringkat atau level. Misalnya, hasil survei kepuasan pelanggan:

1. Sangat Puas: 1
2. Puas: 2
3. Cukup Puas: 3
4. Tidak Puas: 4

Perhatikan, angka ini hanya menunjukkan urutan, bukan nilai atau jarak antar level.

2. Kelompokkan Data

Kategorikan data ke dalam kelompok sesuai levelnya. Contohnya, dari survei 10 pelanggan:

1. 3 orang memilih "Sangat Puas"
2. 4 orang memilih "Puas"
3. 2 orang memilih "Cukup Puas"
4. 1 orang memilih "Tidak Puas"

Baca juga: Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

3. Hitung Frekuensi

Dari data yang dikelompokkan, hitung frekuensi tiap kategori. Misalnya:

1. Sangat Puas: 3
2. Puas: 4
3. Cukup Puas: 2
4. Tidak Puas: 1

4. Hitung Persentase (Opsional)

Kalau kamu mau lebih detail, hitung persentase tiap kategori. Caranya:

Contohnya:

Sangat Puas:

Puas:

5. Visualisasikan (Opsional)

Untuk mempermudah analisis, kamu bisa bikin grafik, seperti diagram batang atau lingkaran, untuk menunjukkan distribusi data berdasarkan kategori skala ordinal.

Contoh Gambar Visualisasi Data Ordinal

Berikut adalah grafik distribusi kepuasan pelanggan berdasarkan skala ordinal. Grafik ini menunjukkan jumlah responden untuk setiap kategori, dari "Sangat Puas" hingga "Tidak Puas." Grafik seperti ini mempermudah analisis data, terutama dalam melihat tingkat kepuasan mayoritas.

Baca juga: Rumus Cluster Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Contoh Skala Ordinal

Sumber: Canva

Skala ordinal digunakan untuk mengurutkan data berdasarkan peringkat atau tingkat, tapi tidak menunjukkan jarak antar kategori. Berikut adalah 10 contoh data ordinal yang sering ditemui, lengkap dengan penjelasannya:

1. Survei Kepuasan Pelanggan

Survei kepuasan sering menggunakan skala ordinal untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan. Ini membantu perusahaan memahami kualitas layanan atau produk dari sudut pandang pengguna. Contoh kategorinya adalah:

1. Sangat Puas
2. Puas
3. Cukup Puas
4. Tidak Puas

Dengan kategori ini, perusahaan dapat mengevaluasi kepuasan tanpa perlu menghitung jarak antar tingkat.

2. Tingkat Pendidikan

Tingkat pendidikan digunakan untuk menunjukkan urutan jenjang belajar seseorang. Data ini sering digunakan dalam survei sosial atau pekerjaan. Contoh tingkatannya adalah:

1. SD
2. SMP
3. SMA
4. Perguruan Tinggi

Ini menunjukkan urutan pendidikan tanpa mengukur waktu atau kesulitan antar jenjang.

Baca juga: 10 Tugas Data Analyst untuk Sukses dalam Dunia Kerja

3. Ranking Lomba

Ranking lomba menunjukkan posisi peserta berdasarkan performa mereka. Data ini tidak menunjukkan jarak skor antar peserta, hanya urutannya saja. Contohnya:

1. Juara 1
2. Juara 2
3. Juara 3

Ranking ini mempermudah penyelenggara lomba dalam menilai peserta tanpa memperhatikan selisih nilai.

4. Skor Tingkat Risiko

Tingkat risiko sering digunakan dalam evaluasi asuransi atau kesehatan. Ini membantu menentukan tingkat kewaspadaan yang diperlukan. Contoh kategorinya:

1. Rendah
2. Sedang
3. Tinggi

Skala ini mempermudah analisis risiko tanpa memberikan angka pasti.

5. Rating Hotel

Hotel diberi rating berdasarkan kualitas layanan, fasilitas, dan kenyamanan. Semakin tinggi bintang, semakin baik kualitasnya. Contoh kategorinya:

1. Bintang 1
2. Bintang 2
3. Bintang 3
4. Bintang 4
5. Bintang 5

Kategori ini mempermudah pelanggan memilih tanpa mengetahui detail selisih kualitas antar kategori.

6. Skala Tingkat Kesakitan

Di dunia medis, pasien diminta menilai tingkat rasa sakit dengan kategori:

1. Tidak sakit
2. Ringan
3. Sedang
4. Parah

Ini membantu dokter memahami kondisi pasien berdasarkan persepsi rasa sakit.

7. Tingkat Prioritas Proyek

Dalam manajemen proyek, tugas sering diberi label prioritas seperti:

1. Rendah
2. Sedang
3. Tinggi
4. Sangat Tinggi

Ini mempermudah tim untuk mengatur mana yang harus dikerjakan lebih dulu tanpa angka absolut.

Baca juga: Rumus Simple Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

8. Evaluasi Kinerja Pegawai

HRD sering memberikan penilaian kinerja dalam kategori seperti:

1. Sangat Baik
2. Baik
3. Cukup
4. Buruk

Hasil ini digunakan untuk pengambilan keputusan tanpa menghitung selisih antar kategori.

9. Kualitas Produk

Dalam survei, kualitas produk sering dinilai dengan skala seperti:

1. Sangat Berkualitas
2. Berkualitas
3. Cukup Berkualitas
4. Tidak Berkualitas

Data ini membantu perusahaan memahami persepsi pelanggan tentang produk mereka.

10. Status Ekonomi

Penelitian sosial sering mengkategorikan status ekonomi individu atau keluarga sebagai:

1. Rendah
2. Menengah
3. Tinggi

Data ini digunakan untuk analisis sosial tanpa memberikan nilai penghasilan yang pasti.

Mau Mahir Skala Pengukuran? Kuasai Konsep Penting untuk Penelitian!

Warga Bimbingan, setelah memahami apa itu skala ordinal, cara menghitung, dan contohnya, saatnya kamu memperdalam ilmu statistik untuk mendukung penelitianmu!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Analysis di dibimbing.id! Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum lengkap: mulai dari dasar-dasar statistik, skala pengukuran, analisis data, hingga visualisasi data berbasis proyek nyata. Semua materi dirancang praktis dan mudah dipahami.

Bangun portofolio profesional, dapatkan bimbingan karier 1-on-1, dan bergabung dengan jaringan 700+ hiring partner kami. 90% alumni berhasil bekerja di bidang data dan riset!

Tunggu apa lagi? Mulai langkahmu sekarang! Kalau ada pertanyaan, konsultasi gratis dengan kami di sini—tim dibimbing.id siap membimbingmu.

Bersama kami, #BimbingSampeJadi Data Analyst andal yang paham konsep skala ordinal! 

Referensi: 

1. Ordinal Scale: Definition and Examples [Buka]
2. What is ordinal scale: Definition & examples [Buka]