Dalam penelitian ilmiah, pengukuran variabel yang akurat sangat penting untuk menghasilkan temuan yang valid dan andal. Pendekatan kardinal dan ordinal merupakan dua metode pengukuran yang umum digunakan, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan yang unik. Artikel ini menyajikan gambaran komprehensif tentang kedua pendekatan ini, membahas metode pengukuran, penerapan, dan implikasi statistiknya.

Pendekatan kardinal memungkinkan peneliti untuk mengukur variabel pada skala numerik yang menunjukkan jarak yang sama antara titik-titik data. Sebaliknya, pendekatan ordinal hanya mengurutkan variabel tanpa memberikan informasi tentang jarak numerik di antara peringkat.

Pengertian Pendekatan Kardinal dan Ordinal

Dalam penelitian statistik, terdapat dua pendekatan utama untuk mengukur variabel: pendekatan kardinal dan pendekatan ordinal.

Perbedaan mendasar antara kedua pendekatan ini terletak pada sifat data yang dikumpulkan.

Pendekatan Kardinal

Pendekatan kardinal menggunakan skala pengukuran yang memiliki titik nol yang bermakna dan interval yang sama antara setiap nilai. Dengan demikian, data kardinal memungkinkan perhitungan aritmatika, seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian.

Contoh penggunaan pendekatan kardinal meliputi pengukuran tinggi badan, berat badan, dan suhu.

Pendekatan Ordinal

Pendekatan ordinal menggunakan skala pengukuran yang hanya memiliki urutan antar nilai, tanpa titik nol yang bermakna atau interval yang sama. Dengan demikian, data ordinal hanya memungkinkan peneliti untuk menentukan apakah satu nilai lebih besar atau lebih kecil dari nilai lainnya.

Contoh penggunaan pendekatan ordinal meliputi peringkat preferensi, tingkat pendidikan, dan status sosial ekonomi.

Metode Pengukuran Pendekatan Kardinal

Pendekatan kardinal menggunakan angka untuk mengukur atribut atau variabel. Metode pengukuran ini mengasumsikan bahwa jarak antara angka mewakili perbedaan nyata dalam atribut yang diukur.

Skala Likert

• Memiliki serangkaian pernyataan yang menyatakan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan.
• Responden memilih tingkat persetujuan mereka pada skala numerik (misalnya, 1-5 atau 1-7).
• Menghasilkan data interval, yang berarti jarak antara angka mewakili perbedaan yang sama dalam persetujuan.

Skala Peringkat

• Memiliki serangkaian kategori yang mewakili tingkat suatu atribut (misalnya, rendah, sedang, tinggi).
• Responden memilih kategori yang paling menggambarkan pendapat atau pengalaman mereka.
• Menghasilkan data ordinal, yang berarti jarak antara kategori tidak mewakili perbedaan yang sama dalam atribut.

Kelebihan dan Kekurangan

Skala Likert:Kelebihan:

• Mudah digunakan dan dipahami.
• Memberikan data interval, yang memungkinkan analisis statistik yang lebih canggih.

-*Kekurangan

• Dapat bias jika responden cenderung memilih nilai tengah.
• Sulit untuk memastikan bahwa jarak antara angka mewakili perbedaan nyata dalam atribut.

Skala Peringkat:Kelebihan:

• Mudah digunakan dan dipahami.
• Cocok untuk atribut yang tidak dapat diukur secara numerik.

-*Kekurangan

• Hanya menghasilkan data ordinal, yang membatasi jenis analisis statistik yang dapat dilakukan.
• Sulit untuk membandingkan hasil dari skala peringkat yang berbeda.

Metode Pengukuran Pendekatan Ordinal

Pendekatan ordinal dalam pengukuran menggunakan metode yang memungkinkan peneliti untuk menentukan urutan atau peringkat subjek atau objek, tetapi tidak memberikan informasi tentang perbedaan numerik yang tepat di antara mereka.

Peringkat

Metode peringkat melibatkan meminta responden untuk mengurutkan item dari yang paling disukai hingga yang paling tidak disukai, atau dari yang paling penting hingga yang paling tidak penting. Hasilnya adalah urutan peringkat, yang menunjukkan preferensi atau penilaian relatif subjek.

Skala Guttman

Skala Guttman adalah metode pengukuran ordinal yang lebih ketat. Ini didasarkan pada asumsi bahwa item dalam skala tersebut tersusun secara hierarkis, di mana responden yang memberikan peringkat tinggi pada satu item juga akan memberikan peringkat tinggi pada semua item yang lebih rendah dalam hierarki.

Penerapan Pendekatan Kardinal dan Ordinal

Pendekatan kardinal dan ordinal telah diterapkan di berbagai bidang, termasuk:

Penelitian Pasar

• Mengukur preferensi konsumen menggunakan skala Likert (ordinal).
• Menentukan pangsa pasar menggunakan skala peringkat (kardinal).

Psikologi

• Mengukur kecerdasan menggunakan tes IQ (kardinal).
• Mengkategorikan gangguan mental menggunakan skala diagnostik (ordinal).

Ekonomi

• Membandingkan tingkat pendapatan menggunakan statistik rata-rata (kardinal).
• Mengklasifikasikan negara berdasarkan tingkat pembangunan (ordinal).

Pendidikan

• Memberikan nilai ujian menggunakan skala persentase (kardinal).
• Menentukan peringkat siswa berdasarkan kinerja akademik (ordinal).

Ilmu Kesehatan

• Mengukur tekanan darah menggunakan skala milimeter merkuri (kardinal).
• Mengklasifikasikan stadium kanker menggunakan skala TNM (ordinal).

Pertimbangan dalam Memilih Pendekatan

Memilih pendekatan yang sesuai untuk penelitian kardinal atau ordinal memerlukan pertimbangan cermat terhadap tujuan penelitian dan faktor-faktor terkait. Rancang bagan alur yang memandu peneliti dalam membuat keputusan yang tepat.

Faktor-faktor yang Perlu Dipertimbangkan

• Tujuan Penelitian: Identifikasi tujuan utama penelitian, apakah untuk membandingkan peringkat, mengukur interval, atau menentukan kesetaraan.
• Jenis Data: Pertimbangkan sifat data yang dikumpulkan, apakah numerik, kategorikal, atau peringkat.
• Tingkat Pengukuran: Tentukan tingkat pengukuran data, apakah nominal, ordinal, interval, atau rasio.
• Jumlah Responden: Perkirakan jumlah responden yang akan berpartisipasi dalam penelitian.
• Ketersediaan Sumber Daya: Pertimbangkan sumber daya yang tersedia, termasuk waktu, tenaga, dan biaya.

Implikasi Statistik

Pendekatan kardinal dan ordinal memiliki asumsi statistik yang berbeda, yang memengaruhi jenis tes statistik yang dapat digunakan. Tes yang tidak tepat dapat menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.

Asumsi Statistik

• Kardinal: Interval antara skor sama dan data memenuhi distribusi normal.
• Ordinal: Interval antara skor tidak sama, dan data tidak harus berdistribusi normal.

Implikasi Penggunaan Tes Statistik yang Tidak Tepat

Menggunakan tes statistik yang tidak tepat dapat menyebabkan:

• Hasil yang bias: Tes statistik dapat memberikan hasil yang secara sistematis terlalu tinggi atau terlalu rendah.
• Peningkatan kesalahan Tipe I: Tes statistik dapat lebih mungkin menghasilkan hasil yang signifikan secara statistik meskipun tidak ada perbedaan yang sebenarnya.
• Peningkatan kesalahan Tipe II: Tes statistik dapat kurang mungkin menghasilkan hasil yang signifikan secara statistik meskipun terdapat perbedaan yang sebenarnya.

Pemungkas

Pilihan antara pendekatan kardinal dan ordinal bergantung pada tujuan penelitian dan sifat data yang dikumpulkan. Pemahaman yang jelas tentang karakteristik masing-masing pendekatan sangat penting untuk memastikan pengukuran variabel yang valid dan andal, yang pada akhirnya mengarah pada kesimpulan yang dapat dipercaya.

Bagian Pertanyaan Umum (FAQ)

Apa perbedaan utama antara pendekatan kardinal dan ordinal?

Pendekatan kardinal menyediakan pengukuran numerik dengan jarak yang sama, sedangkan pendekatan ordinal hanya memberikan urutan peringkat tanpa jarak numerik.

Sebutkan beberapa contoh metode pengukuran pendekatan kardinal.

Skala Likert dan skala peringkat adalah contoh umum metode pengukuran pendekatan kardinal.

Apa prinsip di balik skala Guttman, sebuah metode pengukuran pendekatan ordinal?

Skala Guttman mengasumsikan bahwa item-item dalam skala disusun dalam urutan kesulitan yang meningkat, dan tanggapan terhadap item-item sebelumnya menentukan tanggapan terhadap item-item berikutnya.