Pernahkah Anda ingin menggali sejauh mana sikap atau perilaku responden berkembang secara bertahap? Dengan menggunakan skala Guttman, Anda tak hanya melihat jawaban ya/tidak, tetapi juga urutan logis dari jawaban tersebut, mulai dari tingkat paling sederhana hingga paling kompleks.
Artikel ini akan membahas pengertian skala Guttman, rumus yang digunakan, hingga contoh praktisnya, sehingga Anda sebagai peneliti bisa memahami dan menerapkannya.
Apa Itu Skala Guttman?
Skala Guttman adalah jenis skala ukur yang memiliki sifat kumulatif dan hanya mengukur satu dimensi dari variabel yang bersangkutan. Skala ini menuntut jawaban yang tega. Biasanya ya/tidak atau setuju/tidak, dan setiap pernyataan disusun dari yang paling mudah hingga yang paling sulit atau kompleks.
Dalam penerapannya, jika seorang responden menyetujui pernyataan yang lebih tinggi tingkatan kesulitannya dalam skala Guttman, maka secara logis ia akan menyetujui semua pernyataan yang tingkatannya lebih rendah di bawahnya.
Ciri-Ciri Skala Guttman
Berikut adalah ciri-ciri utama skala Guttman yang perlu Anda pahami sebelum menyusunnya:
1. Unidimensional (Satu Arah)
Skala Guttman bersifat unidimensional, artinya setiap pernyataan disusun dari yang paling sederhana hingga yang paling kompleks atau sulit. Jika responden setuju dengan pernyataan yang lebih tinggi tingkatannya, maka secara logis ia juga setuju dengan semua pernyataan yang tingkat kesulitannya di bawah.
2. Kumulatif
Ciri kedua, yaitu bersifat kumulatif. Skor responden menggambarkan jumlah total pernyataan yang disetujui secara berurutan. Jika seseorang menyetujui pernyataan ke-delapan dari sepuluh, maka dapat disimpulkan bahwa ia juga menyetujui tujuh pernyataan sebelumnya. Pola kumulatif ini membuat interpretasi hasil menjadi lebih mudah dan logis untuk memahami tingkat sikap atau pendapat responden.
3. Model Deterministik
Skala ini menggunakan pendekatan deterministik, di mana setiap jawaban dianggap sebagai hasil yang pasti dan logis dari pernyataan sebelumnya. Artinya, responden yang menyetujui pernyataan tertentu akan secara otomatis dianggap menyetujui semua pernyataan yang lebih mudah.
4. Dapat Direproduksi
Ciri penting lain dari skala Guttman adalah kemampuannya untuk direproduksi, yakni hanya pernyataan yang menghasilkan pola respons yang stabil dan konsisten yang akan dipertahankan. Pernyataan yang tidak mendukung keterukuran atau menghasilkan hasil yang tidak sesuai akan dihapus.
5. Data Bersifat Ordinal
Data dalam skala Guttman diatur secara berjenjang dari tingkat yang paling rendah hingga paling tinggi. Setiap pernyataan menggambarkan posisi atau tingkat persetujuan yang berbeda, bukan jarak numerik yang pasti. Oleh karena itu, hasil pengukuran lebih menekankan pada urutan atau ranking tanggapan daripada selisih nilai antar responden.
Rumus Skala Guttman
Untuk memastikan bahwa skala Guttman yang Anda susun memenuhi syarat sebagai skala kumulatif yang baik, ada dua koefisien utama yang sering digunakan, yaitu Koefisien Reprodusibilitas (Coefficient of Reproducibility, CR) dan Koefisien Skalabilitas (Coefficient of Scalability, CS).
1. Rumus untuk CR
Kr = 1 – en
Keterangan:
- Kr = Koefisien Reprodusibilitas
- e = Jumlah error
- n = Total kemungkinan jawaban (Jumlah Pertanyaan x Jumlah Responden)
2. Rumus untuk CS
Ks = 1 – ep
Keterangan:
- Ks = Koefisien Skalabilitas
- e = Jumlah error
- p = Jumlah kesalahan yang diharapkan
Kelebihan dan Kekurangan Skala Guttman
Skala Guttman memiliki keunggulan dan keterbatasan yang perlu Anda ketahui agar bisa dipertimbangkan dengan tepat dalam penelitian Anda.
| Aspek | Kelebihan | Kekurangan |
| Kemampuan Mengukur Sikap Kompleks | Pernyataan dapat diurutkan dalam satu dimensi tertentu, memberikan kejelasan struktur sikap. | Tidak efektif untuk mengukur sikap terhadap objek yang kompleks atau memprediksi perilaku secara akurat. |
| Konsistensi Dimensi | Memiliki reproduksibilitas tinggi, menunjukkan konsistensi hasil antar responden dan waktu. | Dapat bersifat tunggal untuk satu kelompok tetapi menjadi ganda untuk kelompok lain atau pada waktu yang berbeda. |
| Tingkat Pengukuran | Skor bersifat dikotomis (ya/tidak) sehingga mudah diinterpretasikan tanpa memerlukan norma tambahan. | Hanya berskala ordinal sehingga tidak menunjukkan jarak atau perbedaan intensitas sikap yang jelas. |
| Jumlah Pernyataan | Memiliki pernyataan yang relatif sedikit sehingga efisien dalam penyusunan dan pengisian. | Jumlah pernyataannya terbatas dan tidak dapat terlalu banyak. |
| Relevansi Metode | Analisis skalogram menjadi dasar bagi teori modern seperti Item Response Theory (IRT). | Dianggap metode yang sudah ketinggalan zaman dibandingkan skala modern. |
| Ruang Lingkup Penggunaan | Dapat digunakan tidak hanya untuk sikap, tetapi juga observasi, kemampuan kognitif, dan perkembangan individu. | Penggunaannya terbatas hanya untuk topik-topik tertentu dan tidak fleksibel untuk berbagai konteks. |
Contoh Kuesioner Skala Guttman dan Cara Menghitungnya
Berikut adalah contoh sederhana kuesioner yang menggunakan skala Guttman, serta cara menghitungnya agar Anda bisa menerapkannya dalam penelitian:
Contoh:
Topik “Penggunaan Aplikasi Edukasi oleh Mahasiswa”
(Pilih jawaban “Ya” atau “Tidak” untuk masing-masing pernyataan berikut:)
- Saya pernah mengunduh aplikasi edukasi di ponsel saya.
- Saya menggunakan aplikasi edukasi tersebut setidaknya sebulan sekali.
- Saya menggunakan aplikasi edukasi tersebut untuk menyelesaikan tugas kuliah.
- Saya merekomendasikan aplikasi edukasi tersebut ke teman-teman saya.
- Saya berlangganan fitur premium dari aplikasi edukasi tersebut.
Cara Menghitung dan Interpretasi:
- Setiap jawaban “Ya” diberi skor 1, “Tidak” diberi skor 0.
- Karena ini skala Guttman yang kumulatif, jika seorang responden menjawab “Ya” untuk pernyataan 4, maka secara logis diasumsikan ia juga menjawab “Ya” untuk pernyataan 1–3.
- Setelah pengumpulan data, buat tabel tabulasi (responden × pernyataan) dan urutkan responden berdasarkan total skor mereka; urutkan juga pernyataan dari yang paling mudah (1) hingga paling sulit (5).
- Hitung jumlah kesalahan (error) yaitu pola jawaban yang tidak sesuai urutan kumulatif (contoh: “Tidak” pada pernyataan 2 tetapi “Ya” pada pernyataan 4 → ini error).
- Hitung CR: misalnya dari total 100 jawaban (responden × item) ditemukan 5 error → CR = 1 – (5/100) = 0,95. Karena CR ≥ 0,90 maka skala dianggap cukup baik.
- Jika ingin menghitung CS, Anda perlu hitung “kesalahan maksimal yang diharapkan” berdasarkan model independensi atau distribusi marginals, kemudian: CS = 1 – (Error / Kesalahan Maksimal). (Prosedur ini lebih kompleks dan sering membutuhkan software khusus, seperti SPSS, R, Guttman Scaling Program (GSCALE), atau skrip Python.)
Demikianlah pembahasan lengkap tentang skala Guttman, mulai dari pengertian, ciri-ciri, rumus, hingga contoh penerapannya dalam penelitian. Melalui skala ini, Anda bisa memperoleh data yang terstruktur, logis, dan mudah diinterpretasikan untuk memahami sikap atau pendapat responden secara lebih mendalam.
Nah, jika Anda adalah seorang dosen atau peneliti yang sudah memiliki hasil riset dengan instrumen seperti skala Guttman, jangan biarkan karya ilmiah Anda berhenti di meja publikasi. Ubah karya hasil riset Anda menjadi buku untuk bisa meningkatkan angka kredit.
Anda bisa mendapatkan panduan dengan downlod E-book Cara Praktis Mengubah Karya Ilmiah Jadi Buku Berkualitas dalam 30 Hari dari Parafrase Indonesia sebagai langkah praktis bagi Anda yang ingin memperluas publikasi berdasarkan karya hasil penelitian yang sudah ada. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat!
Sumber:
“Buku Ajar Metode Penelitian.” CV. Science Techno Direct, Jan. 2023, https://repository.binawan.ac.id/3303/1/Buku%20Ajar%20Metode%20Penelitian%20Full_compressed%20Highlighted.pdf.
“Skala Guttman: Pengertian, Karakteristik, dan Contoh.” Sampoerna University, 31 Jul. 2022, https://www.sampoernauniversity.ac.id/id/news/skala-guttman-pengertian-karakteristik-dan-contoh.
“Kelebihan atau Kekurangan Menggunakan Skala Guttman untuk Instrumen Penelitian.” Forum Akademik, 19 Nov. 2022, https://www.sampoernauniversity.ac.id/id/news/skala-guttman-pengertian-karakteristik-dan-contoh.
