SEKALA LIKERT
DALAM ……….
SEKALA
LIKERT
Dr. Rensis Likert
The original idea for the likert scale is found in Rensis
Likert’s 1932 article in Archive of psychology titled “
A technique for the measurement of Attitudes”.
This idea was expanded by Likert’s 1934 Journal of
social psychology article titled “ A simple and
Reliable method of scoring the Thurstone Attitude
Scales”.
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
SEKALA
LIKERT
Dr. Rensis Likert
A Likert scale ( /ˈlɪkərt/) is a psychometric scale commonly involved in research that employs
questionnaires.
It is the most widely used approach to scaling responses in survey research, such that the term
is often used interchangeably with rating scale, or more accurately the Likert-type scale, even
though the two are not synonymous. The scale is named after its inventor, psychologist Rensis
Likert.
Likert distinguished between a scale proper, which emerges from collective responses to a set
of items (usually eight or more), and the format in which responses are scored along a range.
Technically speaking, a Likert scale refers only to the former. The difference between these
two concepts has to do with the distinction Likert made between the underlying phenomenon
being investigated and the means of capturing variation that points to the underlying
phenomenon.
When responding to a Likert questionnaire item, respondents specify their level of agreement
or disagreement on a symmetric agree-disagree scale for a series of statements. Thus, the
range captures the intensity of their feelings for a given item, while the results of analysis of
multiple items (if the items are developed appropriately) reveals a pattern that has scaled
properties of the kind Likert identified.
Diunduh dari: http://en.wikipedia.org/wiki/Likert_scale
APAKAH SEKALA LIKERT ITU ?
1. It is a psychometric scale commonly involved in research that employs questionnaires.
2. It is the most widely used approach to scaling responses in survey research.
3. Likert scales are a non-comparative scaling technique and are one-dimensional in
nature.
4. When responding to a Likert questionnaire item respondents specify their level of
agreement or disagreement on a symmetric agree-disagree scale for a series of
statements.
5. Thus, the range captures the intensity of their feelings for a given item, while the
results of analysis of multiple items reveals a pattern that has scaled properties of the
kind Likert identities .
SKALA LIKERT
1. Paling banyak digunakan untuk pengukuran perilaku
2. Skala yang terdiri dari pernyataan dan disertai jawaban setuju-tidak setuju,
sering-tidak pernah, cepat-lambat, baik-buruk dsb. (tergantung dari tujuan
pengukuran).
3. C. Bird menyebutnya Method of Sumated Ratings
Diunduh dari:
http://www.google.co.id/search?q=varimax+rotation&num=10&hl=id&source=lnms&sa=X&ei=_pk1UPCBEMvLrQf3y4GYBA&sqi=2&ved=0CAUQ_AUo
AA&biw=1272&bih=506#hl=id&sclient=psyab&q=skala+likeret+ordinal&oq=skala+likeret+ordinal&gs_l=serp.3..0i13j0i13i30l3.39393.46279.0.47075.24.24.0.0.0.15.1278.9326.0j2j7j8j2j1j2j1.23.0..
APAKAH SEKALA LIKERT ITU ?
SKALA LIKERT DIGUNAKAN PADA SAAT:
1. Menggambarkan posisi RELATIF individu dalam kelompoknya
2. Membandingkan skor subyek dengan kelompok normatifnya
3. Menyusun skala pengukuran yang sederhana dan mudah dibuat.
Skala Likert
1. Skala likert adalah skala yang mengukur sikap dengan menyatakan setuju atau
ketidak setujuan terhadap subyek, obyek atau kejadian tertentu.
2. Urutan untuk skala ini umumnya menggunakan lima angka penilaian yaitu (1).
Sangat tidak setuju (2) setuju (3) Netral (tidak pasti) (4) Tidak setuju (5) Sangat
Tidak Setuju.
3. Urutan itu bisa dibalik.
4. Alternatif angka bisa bervariasi dari 3 sampai dengan 9
Diunduh dari:
http://www.google.co.id/search?q=varimax+rotation&num=10&hl=id&source=lnms&sa=X&ei=_pk1UPCBEMvLrQf3y4GYBA&sqi=2&ved=0CAUQ_AUo
AA&biw=1272&bih=506#hl=id&sclient=psyab&q=skala+likeret+ordinal&oq=skala+likeret+ordinal&gs_l=serp.3..0i13j0i13i30l3.39393.46279.0.47075.24.24.0.0.0.15.1278.9326.0j2j7j8j2j1j2j1.23.0..
Five – point Likert item
Likert Scale
Difference
Likert item
The Likert scale is a summative scaling
technique developed by Rensis Likert in the
1930s. Likert scales are typically 5-point rating
scales ranging from "Strongly Agree" through
"Neither Agree nor Disagree" to "Strongly
Disagree." An extensive list of possible
statements regarding attitudes to particular
research question is generated by researchers
and the respondent indicates the extent to which
he/she agrees with the statement.
Likert scale Disadvantages :
1) Likert scaling is quite tricky to get right. The researcher must be able to prove that each
item of the questionnaire has a similar psychological 'weight' in the respondent's mind,
and that each item is making a statement about the same construct. psychometric
validation. If this is not accomplished the results of the scale will be unreliable.
2) Likert scales tend to produce "ceiling effects", where a group may rate items close to the
upper limit of the scale
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
LIKERT ITEM
Likert item is considered symmetric or balanced because there are equal
amounts of positive and negative positions.
Often five ordered response levels are used, although many psychometricians
advocate using seven or nine level, a recent empirical study found that a 5 or 7
point scale.
Stems and Scales
A familiar method for assessing attitudes is the Likert item.
A Likert item consists of two parts: a stem, which is simply a statement of an attitude, and a scale
on which people express their agreement with that statement.
For example:
1. Stem: I believe that capital punishment is cruel.
2. Scale:
Disagree strongly
Disagree somewhat
Can't say
Agree somewhat
Agree strongly
Diunduh dari: http://www.actualanalysis.com/likert.htm ………….. 24/8/2012
LIKERT ITEM
A five-point scale of agreement, like the one above, is
probably most common, but longer or shorter scales can be
used. Shorter scales are more difficult to get useful
information from, though.
Likert items are easy to use and they can give you useful
information. A single item, however, will rarely give you any
useful information, so you are best to use sets of them.
Ideally you would use 40 items or more, but useful
information can be got with fewer.
A single item rarely provides useful information simply
because responses to it are affected by many factors in
addition to the one you're interested in. When several items
are used, the consistency of responding produced by an
attitude can be detected.
Diunduh dari: http://www.actualanalysis.com/likert.htm ………….. 24/8/2012
The format of a typical five-level Likert item
1. Strongly disagree
2. Disagree
3. Neither agree nor
disagree
4. Agree
5. Strongly agree
The format of a typical five-level Likert item
An important distinction must be made between a Likert scale and a Likert item. The
Likert scale is the sum of responses on several Likert items. Because Likert items are
often accompanied by a visual analog scale (e.g., a horizontal line, on which a subject
indicates his or her response by circling or checking tick-marks), the items are
sometimes called scales themselves. This is the source of much confusion; it is better,
therefore, to reserve the term Likert scale to apply to the summed scale, and Likert
item to refer to an individual item.
A Likert item is simply a statement which the respondent is asked to evaluate
according to any kind of subjective or objective criteria; generally the level of
agreement or disagreement is measured. It is considered symmetric or "balanced"
because there are equal amounts of positive and negative positions.
Often five ordered response levels are used, although many psychometricians
advocate using seven or nine levels; a recent empirical study found that a 5- or 7- point
scale may produce slightly higher mean scores relative to the highest possible
attainable score, compared to those produced from a 10-point scale, and this
difference was statistically significant. In terms of the other data characteristics, there
was very little difference among the scale formats in terms of variation about the
mean, skewness or kurtosis.
Diunduh dari: http://en.wikipedia.org/wiki/Likert_scale
CONTOH:
Q.18.Please measure the following affirmative perceptions about your library OPAC and Web
OPAC use .
Codes: 1-strongly disagree, 2- disagree, 3- neutral, 4-agree, 5- strongly agree
S/N
Affirmative perception statements
Codes
(i)
OPAC / Web OPAC was Easier to use than I expected
1
2
3
4
5
(ii)
It was Fun to use
1
2
3
4
5
(iii)
It was Easy to use
1
2
3
4
5
(iv)
It helped me in finding the documents faster
1
2
3
4
5
(v)
It is Very difficult to use
1
2
3
4
5
(vi)
It is Very confusing to use
1
2
3
4
5
(vii)
I found more items than expected
1
2
3
4
5
(viii)
I am comfortable with simple search
1
2
3
4
5
(ix)
I am comfortable complex/Advance search
1
2
3
4
5
(x)
I am comfortable quick search
1
2
3
4
5
(xi)
I am comfortable when using OPAC/Web OPAC
1
2
3
4
5
Q.19. Please mark your appreciation towards the use of your library OPAC/Web OPAC.
Codes: 1-strongly disagree, 2- disagree, 3- neutral, 4-agree, 5- strongly agree
S/N
Parameters
Codes
(i)
I access OPAC/Web OPAC stand alone system
1
2
3
4
5
(ii)
I access OPAC/Web OPAC library premises
1
2
3
4
5
(iii)
It is easy to be familiar with this OPAC/Web OPAC
1
2
3
4
5
(iv)
The OPAC/Web OPAC should have more flexible interfaces
1
2
3
4
5
(v)
Library searching will be easier and faster with the Web OPAC
1
2
3
4
5
(vi)
It is easy to read information provided in the Web OPAC
1
2
3
4
5
(vii)
A OPAC/Web OPAC search by author is easy
1
2
3
4
5
(viii)
A OPAC/ Web OPAC search by call number is easy
1
2
3
4
5
(ix)
OPAC/ Web OPAC scanning through a long display (forward or backward) is easy
1
2
3
4
5
(x)
OPAC/ Web OPAC reducing the result when too much is retrieved is easy
1
2
3
4
5
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
The format of a typical Seven-level Likert item
INTERPRETASI SKOR SKALA LIKERT
1.
2.
Tidak dapat dilakukan secara langsung
Harus dibandingkan dengan skor kelompok normatifnya
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
TAHAPAN PENYUSUNAN SEKALA LIKERT
TAHAPAN PENYUSUNAN (1)
1. Menentukan dan memahami dengan baik apa yang akan diukur
2. Menyusun Blue Print untuk memandu penyusunan alat ukur
3. Indikator yang secara teoritis-logis memberi kontribusi yang lebih
besar harus diberikan pernyataan yang lebih banyak
4. Pernyataan dibuat Favorable dan Unfavorable.
TAHAPAN PENYUSUNAN (2)
1.
2.
3.
4.
5.
Membuat Item sesuai dengan kaidah
Uji coba item
Memilih item yang baik
Menyusun item terpilih menjadi satu set alat ukur
Menginterpretasikan hasil pengukuran.
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
TAHAPAN PENYUSUNAN SEKALA LIKERT
MEMILIH PERNYATAAN (1)
1. Memilih dengan nilai t, dengan langkah:
Menghitung dan menjumlahkan skor tiap subyek
Mengelompokkan subyek menjadi dua.
Menggunakan mean atau median jika subyek sedikit, dan menggunakan
percentil 25 - 75 atau 30 - 70 apabila subyek banyak
MEMILIH PERNYATAAN (2)
Menghitung nilai t dengan rumus:
TAHAPAN PENYUSUNAN SEKALA LIKERT
MEMILIH PERNYATAAN (3)
1. Pilihlah 20 – 25 item dengan nilai t yang tinggi dan semua
indikator harus terwakili oleh item Favorable dan
Unfovorable
2. Nilai minimal t yang baik adalah 1,75.
MEMILIH PERNYATAAN (4)
1. Memilih dengan nilai r (korelasi), dengan langkah:
Menghitung dan menjumlahkan skor tiap subyek
Mengkorelasikan skor tiap-tiap item dengan skor total yang
diperoleh setiap subyek.
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
TAHAPAN PENYUSUNAN SEKALA LIKERT
MEMILIH PERNYATAAN (5)
1. Nilai r hitung dibandingkan dengan r tabel. Pilihlah item yang r hitungnya
positif dan lebih besar dari r tabel
2. Biasanya dapat juga menggunakan patokan r minimal 0,3
3. Buang item yang r hitungnya kurang dari r tabel atau kurang dari 0,3 dan
hitung kembali korelasinya hingga r hitung semua item lebih dari r tabel atau
lebih dari 0,3
4. Pilihlah 20 – 25 item dengan nilai r yang tinggi dan semua indikator harus
terwakili oleh item Favorable dan Unfovorable.
MENYUSUN PERNYATAAN MENJADI SATU SET SKALA
Penyusunan item terpilih dalam satu set skala harus acak
berdasarkan indikator maupun item Favorable dan Unfavorable.
METODE ANALISIS
Depending on how the Likert scale questions are treated a
number of different analysis methods can be applied
1. Analysis methods used for individual questions (ordinal data)
 Bar charts and dot plots
• Not histograms (data is not continuous)
 Central tendency summarised by median and mode
• Not mean
 Variability summarised by range and interquartile range
• Not standard deviation
 Analysed using non-parametric tests
(difference between the medians of comparable groups)
• Mann- whitney U test
• Wilcoxon signed –rank test
• Kruskal – wallis test
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
METODE ANALISIS
2. When multiple Likert question responses are summed together (interval data)
 All questions must use the same Likert scale
 Must be a defendable approximation to an interval scale (i.e. coding indicates
magnitude of difference between items but there is no absolute zero point)
 All items measure are single latent variable (i.e. a variable that is not directly
observed, but rather inferred from other variables that are observed and directly
measured)
 Analyzed using parametric tests
• Analysis of variance (ANOVA)
Kegunaan dan Asumsi
1. One Way ANOVA digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua
sampel.
2. Asumsi-asumsi One Way ANOVA:
• Populasi yang akan diuji berdistribusi normal.
• Varians dari populasi-populasi tersebut adalah sama.
• Sampel tidak berhubungan satu dengan yang lain.
Diunduh dari: openstorage.gunadarma.ac.id/handouts/S1.../SLIDE-PE-1.ppt ………….. 24/8/2012
METODE ANALISIS
Analysis of Variance (ANOVA)
Desain
Blok Lengkap
Acak
ANOVA
1 Arah
Uji-F
Uji
TukeyKramer
Desain
2 Faktor
Dgn. Replikasi
Uji-F
Uji Perbedaan
Signifikan
Fischer Terkecil
Diunduh dari: openstorage.gunadarma.ac.id/handouts/S1.../SLIDE-PE-1.ppt ………….. 24/8/2012
METODE ANALISIS
3. Analysis methods used when reduced to nominal level of agree vs. disagree
 Chi –square test
 Cochran Q test
McNemar test
Analisis Khi- Kuadrat
Analisis chi-square yang akan digunakan
untuk mencari apakah ada hubungan
(asosiasi) antar variabel-variabel kategorik
tersebut
Analisis chi-square didasarkan pada tabel
kontingensi (sering iuga disebut tabulasi
silang).
Tabel kontingensi adalah tabel yang selselnya berisi frekuensi dari perpotongan
baris dan kolom.
Bentuk umum dari tabel kontingensi dengan
variabel pertama memiliki m kategori dan
variabel ke dua memiliki k kategori , sebagai
berikut.
Tabel kontingensi dua arah:
Diunduh dari:
http://digensia.wordpress.com/2012/03/26/koefisien-korelasi-cramer-c/………….. 24/8/2012
KEUNTUNGAN SEKALA LIKERT
1. Item analysis increases the degree of homogeneity or
internal consistency in the set of statements.
2. Subjects generally find it easy to respond because they have
a wide range of answers(usually five) to choose from instead
of only two alternative responses, i.e., agree or disagree.
3. No outside group of judges is involved in selecting
statements and giving values to them.
KETERBATASAN SEKALA LIKERT
1.
2.
3.
4.
5.
Ties in ranks occur quite frequently.
The response pattern of an individual is not revealed.
A respondent is required to answer all questions on the scale.
A problem of interpretation arises with this type of scale.
In this scale all statements of a universe are deemed to be of equal attitude value.
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
•
•
•
•
Likert Scales
A very popular rating scale
Measures the feelings/degree of agreement of the respondents
Ideally, 4 to 7 points
Examples of 5-point surveys
– Agreement SD
– Satisfaction SD
– Quality
VP
D
D
P
ND/NA
ND/NS
Average
A
S
G
SA
SS
VG
A typical Likert scale looks like this:
Diunduh dari: http://rmsbunkerblog.wordpress.com/2010/09/22/rms-scale-week-2010-likert-scale-%E2%80%93-market-research-insyracuse-ny-upstate-central-new-york-survey-focus-group/ ………….. 24/8/2012
Likert Scale
The Likert scale requires the respondents to indicate a degree of agreement or
disagreement with each of a series of statements about the stimulus objects.
Strongly
disagree
Disagree
1. Sears sells high quality merchandise.
1
2X
Neither
agree nor
disagree
3
Agree
Strongly
agree
4
5
2. Sears has poor in-store service.
1
2X
3
4
5
3. I like to shop at Sears.
1
2
3X
4
5
• The analysis can be conducted on an item-by-item basis (profile analysis), or a
total (summated) score can be calculated.
• When arriving at a total score, the categories assigned to the negative statements
by the respondents should be scored by reversing the scale.
Diunduh dari: http://www.colorado.edu/economics/morey/papers/MoreyThieneDeSalvoSignorelloEcolEconomics.pdf …………..
25/8/2012
Likert Scale
Using Attitudinal Data to Identify Latent Classes that Vary in Their Preference for
Landscape Preservation
Edward Morey, Mara Thiene, Maria De Salvo and Giovanni Signorello
Forthcoming in Ecological Economics 2008 or 2009
The likelihood of significant heterogeneity in preferences for landscape preservation should be
accounted for when designing WTP questions, estimating WTP, and formulating resulting policy
recommendations. Herein, heterogeneity in preferences for landscape preservation is
investigated in the context of a latent-class model under the assumption of the existence of
some finite number of preference classes/groups. The number of classes is estimated, so few
restrictions are placed on the form of the heterogeneity. One estimates the probability that
individual i belongs to class c where these probabilities are a function of observable
characteristics of the individual (covariates); this is much more flexible than assuming, for
example, that all farmers have the same preferences.
This paper aims to identify preference classes for landscape preservation in the IBLEO, a rural
and beautiful part of Sicily. Estimation of classes is performed using only attitudinal data
consisting of answers to Likert-scale questions about the importance of preservation and why
the respondent thinks preservation is, or is not, important. Summarizing the results, estimation
indicates four distinct preference classes. The classes vary in the level of importance attached to
preservation and the motivation for preservation (e.g. use vs. non-use motivations), and include
one group that has little interest in preservation.
Diunduh dari: http://www.colorado.edu/economics/morey/papers/MoreyThieneDeSalvoSignorelloEcolEconomics.pdf …………..
25/8/2012
Likert Scales: Advantages
(summated rating = real name)
Rensis Likert, 1903–1981
1.Easy for respondents to complete, most people
familiar with the scale
2.Relatif mudah untuk meng-konstruks
3.Ukuran sikap yang sangat populer
4.Mudah untuk men-sekor dna menganalisis
5.Each item considered to be of equal attitude value
(weight) -- homogeneous items
Diunduh dari:
http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=1800605………….. 24/8/2012
Likert Scales: Advantages
(summated rating = real name)
Rensis Likert, 1903–1981
Karin Braunsberger, Roger Gates, (2009)
Developing inventories for satisfaction and Likert scales in a service environment
Journal of Services Marketing, Vol. 23 Iss: 4, pp.219 – 225.
The purpose of this paper is to produce up-to-date inventories for satisfaction and Likert scales that contain
commonly used scale point descriptors and their respective mean scale values and standard deviations.
All data were collected online using the SSI Survey Spot Panel. This panel is national (USA) in scope. Thirtynine satisfaction items and 19 agreement items were tested on a random sample consisting of individuals
21-65 years old.
The mean value and the standard deviation were calculated for each of these descriptors. Even though only
six of the items that had been tested by Jones and Thurstone (1955) were included in the list of satisfaction
scale descriptors, the semantic meanings of those six have changed very little over the years.
One limitation might be that scale point descriptor inventories developed within the context of health
insurance might not be valid in other service contexts.
Since the present study focuses on Likert and satisfaction scales which are frequently used in service
environments, the major contribution of this study is to provide services marketers with quantitative
measurement of the meanings of commonly used scale point descriptors. This permits the development of
successive and/or equal interval scales and thus aids in the analyses of data sets. It will thus help service
marketers to develop questionnaires that more accurately reflect actual consumer satisfaction and opinions.
Likert Scale Construction
1. Identify the attitudinal object and delimit it quite specifically.
2. Compose a series of statements about the attitudinal object that
are half positive and half negative and are not extreme,
ambiguous, or neutral.
3. Establish (a minimum of ) content validity with the help of an
expert panel.
4. Pilot test the statements to establish reliability (Cronbach’s
alpha) for each domain.
5. Eliminate statements that negatively affect internal consistency.
6. Construct the final scale by using the fewest number of items
while still maintaining validity and reliability; create a balance of
positive and negative items [Remember to reverse-code when
summing].
7. Administer the scale and instruct respondents to indicate their
level of agreement with each statement.
Diunduh
dari: scores
…………..to
23/8/2012
8. Sum each respondent’s
item
determine attitude.
Likert Scale Instrument Construction
1. Gunakan kriteria umum untuk pernyataan sikap.
2. Mulai dnegan item-item yang mudah, tidak
menakutkan; item-item demografis di bagian
akhir
3. Have clear instructions with an example.
4. Anticipate data entry and analysis.
5. Anticipate missing data on items.
6. Use approved layout techniques.
Diunduh dari: http://sunzi.lib.hku.hk/ER/detail/hkul/4082419 ………….. 24/8/2012
Likert Scale Instrument Construction
Indoor air quality : perception versus reality in a rural hospital setting
Goddard, Dianna Marie
The objective of this study was to evaluate occupant perception of indoor air quality in a rural Arkansas
hospital.
Three generally accepted standard parameters of indoor air quality were examined---carbon dioxide levels,
temperature, and relative humidity---for comparison to recommended standards of these values.
A review of the literature revealed a lack of information in the subject of indoor air quality concerned with
perception.
Experimental data was obtained using two real-time monitoring instruments that logged work environment
levels of carbon dioxide, carbon monoxide, relative humidity, and temperature.
The results were tabulated and graphically formatted for ease of interpretation. In addition, an occupant
survey containing a Likert scale was also used to determine the predictability of indoor air quality based on
the individual responses from the surveys.
Collectively, the data does not provide any conclusive evidence that occupant perception is a valid indicator
of actual indoor air quality.Further investigation in this subject area of indoor air quality is needed.
A better understanding of how air quality perception relates to actual indoor air quality will help to simplify
the challenges that face air quality practitioners.
Scaling of Statements
1. Response scales vary. Recommend to use an even number of
response categories (no neutral category) and a N/A response
for agreement scales
2. Label all response categories.
3. Since this is a summated rating scale, the scale of
measurement of the sum or mean is interval. Never analyze
by item. Scale of measurement of any one item is ordinal.
4. Anchored scales: frequency, importance, etc. (Odd # = OK)
5. Pictures, thermometers, etc., may be used as scales
6. Multiple scales per item may be used.
7. Greater range in the scales produce more variability in the
data: 8 better than 6, 6 better than 4, etc. (Correlations work
better.)
Diunduh dari:
………….. 23/8/2012
Scaling of Statements
Likert scales may be subject to distortion from several
causes.
Respondents may avoid using extreme response categories
(central tendency bias); agree with statements as presented
(acquiescence bias); or try to portray themselves or their
organization in a more favorable light (social desirability bias).
Designing a scale with balanced keying (an equal number of
positive and negative statements) can obviate the problem of
acquiescence bias, since acquiescence on positively keyed items
will balance acquiescence on negatively keyed items, but central
tendency and social desirability are somewhat more problematic.
Diunduh dari: http://en.wikipedia.org/wiki/Likert_scale
Likert Scaling
•
•
•
•
Even Number of Response Categories
Label all categories
Use N/A if appropriate [No neutral/undecided]
Frequency, Importance, etc. [Anchored]
1
2
3
4
5
6
Strongly Disagree
Disagree
Slightly Disagree
Slightly Agree
Agree
Strongly Agree
Costa Rica is a good location for the AIAEE
conference.
1
2
3
4
Strongly Disagree
Disagree
Agree
Strongly Agree
Costa Rica is a good location for the AIAEE conference.
Likert scaling is a bipolar scaling method, measuring either positive or negative response to a statement.
Sometimes an even-point scale is used, where the middle option of "Neither agree nor disagree" is not available.
This is sometimes called a "forced choice" method, since the neutral option is removed.
The neutral option can be seen as an easy option to take when a respondent is unsure, and so whether it is a true
neutral option is questionable. It has been shown that when comparing between a 4-point and a 5-point Likert
scale, where the former has the neutral option unavailable, the overall difference in the response is negligible.
Diunduh dari: http://en.wikipedia.org/wiki/Likert_scale
Diunduh dari: ………….. 23/8/2012
Summative Ratings
1.A number of items collectively measure one
construct (Job Satisfaction)
2.A number of items collectively measure a
dimension of a construct and a collection of
dimensions will measure the construct (Selfesteem)
Diunduh dari:
journal.ccsenet.org/index.php/ass/.../2746………….. 24/8/2012
Summative Ratings
Community Perceptions toward Economic and Environmental Impacts
of Tourism on Local Communities
Fariborz Aref , Ma’rof Redzuan and Sarjit S. Gill
Asian Social Science. July, 2009. Vol. 5, No. 7
This paper investigates the community perceptions toward economic and
environmental impacts of tourism in Shiraz, Iran. Special focus is on the differences
in perceptions between the Old and New Districts of Shiraz.
The study demonstrates that there are broadly similar views among the community
leaders and community residents from both districts of Shiraz.
In fact, a high percentage of the answers obtained highlighted positive aspects
environmental and economic impacts of tourism toward local communities.
According to the survey, the strongest and favourable perceptions toward tourism
impacts are found to be linked with environmental aspects and while economic
matters are found to be the least favourable in terms of the perceived impacts on
tourism.
Summative Ratings
Community Perceptions toward Economic and Environmental Impacts
of Tourism on Local Communities
Fariborz Aref , Ma’rof Redzuan and Sarjit S. Gill
Asian Social Science. July, 2009. Vol. 5, No. 7
T-test analysis of the study indicates that there is no significant difference
between community leaders' perceptions in both districts of Shiraz City.
Results drew from discussion with the target group show that the community
residents have positive perceptions toward economic and environmental
impacts of tourism with only minor differences with each other.
The questionnaire was structured around a Likert scale. The items for
community perceptions toward tourism impacts were taken from these
studies. The respondents answered to each statement based on five scales.
The value of each response for these items on the questionnaire is as
follows: 1 = strongly disagree 2 = disagree 3 = not sure 4 = agree 5 = strongly
agree.
Summative Ratings
Community Perceptions toward Economic and Environmental Impacts
of Tourism on Local Communities
Fariborz Aref , Ma’rof Redzuan and Sarjit S. Gill
Asian Social Science. July, 2009. Vol. 5, No. 7
Ko & Stewart (2002) and Maddox (1985), recommended the use of a Likert type scale in
tourism research due to its high validity. Then, the questionnaire was piloted tested to have its
content validated by several reviewers of Persian background. Statements for tourism impacts
were tested for their validity using Cronbach’s alpha. The participants in the pilot test had
relatively diverse demographic characteristics, especially with regards to community. The ttest was employed to test to determine whether there were significant differences among
group mean totals and item mean scores. Means and standard deviations are the descriptive
statistics used in discussing the distribution of responses gathered during the quantitative
component of this study. To assess the normality of the distribution of the data, the skewness
and kurtosis of each variable were also examined.
According to George & Mallery (2002) if the coefficient of the skewness and kurtosis falls
between -0.5 and +0.5 inclusive, then the distribution appears to be relatively symmetric
which in this study skewness was .254 and Kurtosis -.211.
Summative Likert Scales
1.Harus mengandung item-item ganda
2.Each individual item must measure something that
has an underlying, quantitative measurement
continuum
3.There can be no right/wrong answers as opposed
to multiple-choice questions
4.Items must be statements to which the respondent
assigns a rating
5.Cannot be used to measure knowledge or ability,
but familiarity
Diunduh dari: http://lib.bioinfo.pl/paper:10939202 ………….. 24/8/2012
Summative Likert Scales
J Air Waste Manag Assoc. 2000 Jul ;50 (7):1081-94.
Exposure of chronic obstructive pulmonary disease patients to particulate matter:
relationships between personal and ambient air concentrations.
S. T. Ebelt, A J Petkau, S Vedal, T V Fisher, M Brauer.
Mot time-series studies of particulate air pollution and acute health outcomes assess exposure of the study
population using fixed-site outdoor measurements. To address the issue of exposure misclassification, we
evaluate the relationship between ambient particle concentrations and personal exposures of a population
expected to be at risk of particle health effects.
Sampling was conducted within the Vancouver metropolitan area during April-September 1998. Sixteen
subjects (non-smoking, ages 54-86) with physician-diagnosed chronic obstructive pulmonary disease (COPD)
wore personal PM2.5 monitors for seven 24-hr periods, randomly spaced approximately 1.5 weeks apart.
Time-activity logs and dwelling characteristics data were also obtained for each subject. Daily 24-hr ambient
PM10 and PM2.5 concentrations were measured at five fixed sites spaced throughout the study region.
SO4(2-), which is found almost exclusively in the fine particle fraction and which does not have major indoor
sources, was measured in all PM2.5 samples as an indicator of accumulation mode particulate matter of
ambient origin.
The mean personal and ambient PM2.5 concentrations were 18 micrograms/m3 and 11 micrograms/m3,
respectively. In analyses relating personal and ambient measurements, ambient concentrations were
expressed either as an average of the values obtained from five ambient monitoring sites for each day of
personal sampling, or as the concentration obtained at the ambient site closest to each subject's home. The
mean personal to ambient concentration ratio of all samples was 1.75 (range = 0.24 to 10.60) for PM2.5, and
0.75 (range = 0.09 to 1.42) for SO4(2-).
Summative Likert Scales
J Air Waste Manag Assoc. 2000 Jul ;50 (7):1081-94.
Exposure of chronic obstructive pulmonary disease patients to particulate matter:
relationships between personal and ambient air concentrations.
S. T. Ebelt, A J Petkau, S Vedal, T V Fisher, M Brauer.
Regression analyses were conducted for each subject separately and on pooled data. The
median correlation (Pearson's r) between personal and average ambient PM2.5 concentrations
was 0.48 (range =-0.68 to 0.83). Using SO4(2-) as the exposure metric, the median r between
personal and average ambient concentrations was 0.96 (range = 0.66 to 1.0). Use of the closest
ambient site did not improve the median correlation of the group for either PM2.5 or SO4(2-).
All pooled analyses resulted in lower correlation coefficients than the median correlation
coefficient of individual regressions. Personal SO4(2-) was more highly correlated with all
ambient measures than PM2.5. Inclusion of time-activity and dwelling characteristics data did
not result in a useful predictive regression model for PM2.5 personal exposure, but improved
the model fit from simply regressing against ambient concentration (R2 = 0.27).
The model for SO4(2-) was predictive (R2 = 0.82), as personal exposures were largely explained
by ambient levels. These results indicate a relatively low correlation between personal exposure
and ambient PM2.5 that is not improved by assigning exposure to the closest ambient monitor.
The correlation between personal exposure and ambient concentration is high, however, when
using SO4(2-), an indicator of accumulation mode particulate matter of ambient origin.
SCALE CONSTRUCTION
•
Define Constructs
– Conceptual/theoretical basis from the literature
– Are their sub-scales (dimensions) to the scale
– Multiple item sub-scales
– Principle of Parsimony (kesederhanaan, kehematan)
• Simplest explanation among a number of equally valid explanations must be used.
DATA VARIABEL LATENT (KONSTRUK)
Penelitian di bidang ekoilogi-ekonomi dan sering melibatkan variabel yang tidak dapat diukur secara langsung,
disebut variabel latent atau unobservable; misalnya kepuasan, motivasi dan lainnya. Pengukuran variabel laten
menggunakan instrumen berupa kuisioner akan menghasilkan data dari setiap indikator atau data dari setiap
item. Oleh karena itu, indikator atau item sering disamakan dengan variabel manifest atau variabel observable.
Untuk memperoleh data dari variabel latent atau variabel unobservable dapat dilakukan dengan beberapa cara,
antara lain:
1. Metode Total Skor
2. Metode Rata-Rata Skor
3. Metode Rescoring
4. Metode Indikator Terkuat
5. Metode Skor Faktor
6. Metode Skor Komponen Utama
Metode pertama berarti menjumlahkan skor semua indikator, shingga diperoleh data total skor yang merupakan
data variabel laten bersangkutan. Sedangkan metode kedua menggunakan rata-rata skor indikator. Sebagai
ilustrasi digunakan data rekaan di bawah ini (menggunakan skala Likert 1 sampai 5).
Diunduh dari:
http://anaarisanti.blogspot.com/2010/05/data-variabel-latent.html………….. 25/8/2012
DATA VARIABEL LATENT (KONSTRUK)
Metode Rescoring
Metode ini merubah total skor menjadi skala awal (1 sampai 5). Caranya
adalah, untuk data di atas, sebagai berikut:
- Nilai minimal skor total yang mungkin adalah 3
- Nilai maksimal skor total yang mungkin adalah 15
- Range = 15 – 3 = 12
- Interval kelas (banyaknya skor awal, 1 sampai 5) adalah 5
- Lebar interval kelas = 12/5 = 2.4
Rescoring bernilai 1 jika nilai skor total antara 3 sampai (3 + 2.4) = 5.4
Rescoring bernilai 2 jika nilai skor total antara >5.4 sampai (5.4 + 2.4) = 7.8
Rescoring bernilai 3 jika nilai skor total antara >7.8 sampai 10.2
Rescoring bernilai 4 jika nilai skor total antara >10.2 sampai 12.6
Rescoring bernilai 5 jika nilai skor total antara >12.6 sampai 15
Diunduh dari:
http://anaarisanti.blogspot.com/2010/05/data-variabel-latent.html………….. 25/8/2012
DATA VARIABEL LATENT (KONSTRUK)
Untuk observasi pertama, nilai skor total adalah 7, di mana 7 berada
pada selang rescoring 2, yaitu >5.4 sampai 7.8. Demikian seterusnya.
Ketiga metode ini bersifat setiap indikator dipandang memiliki bobot
yang sama, dan informasi 100% terpakai atau tercakup dalam variabel
latent.
Diunduh dari:
http://anaarisanti.blogspot.com/2010/05/data-variabel-latent.html………….. 25/8/2012
METODE INDIKATOR TERKUAT
Metode Indikator Terkuat ini menggunakan indikator terkuat.
Indikator terkuat diperoleh dari hasil korelasi antar masing-masing indikator dengan total skor.
Indikator yang memiliki korelasi terbesar dipandang sebagai indikator terkuat dan digunakan untuk mewakili variabel latent.
Nilai korelasi antara setiap indikator dengan total skor:
Dari hasil analisis tersebut diperoleh nilai
korelasi antara indikator 1 dengan skor total
adalah 0.625, indikator 2 dengan skor total
adalah 0.832 dan indikator 3 dengan skor
total adalah 0.790. Indikator yang memiliki
korelasi tertinggi adalah indikator 2 (0.832),
sehingga variabel latent yang digunakan
menggunakan skor indikator 2.
Diunduh dari:
http://anaarisanti.blogspot.com/2010/05/data-variabel-latent.html………….. 25/8/2012
METODE SKOR FAKTOR &
METODE SKOR KOMPONEN UTAMA
Kedua Metode ini menggunakan analisis faktor dan analisis komponen utama.
Metode ini menghasilkan skor faktor dan skor komponen utama, yang dijadikan sebagai data untuk variabel latent. Kedua
metode ini berbeda dengan ketiga metode pertama yaitu bobot masing-masing indikator adalah berbeda, dan tidak 100%
informasi terpakai atau tercakup. Kedua metode terakhir ini akan dijelaskan pada sub bab tersendiri pada bab ini.
Perbedaan masing-masing metode dapat dilihat dari gambar berikut:
Pada kedua gambar tampak terlihat perbedaan terletak bagaimana arah hubungan antara variabel laten
dengan indikator. Pada analisis faktor, masing-masing variabel indikator adalah fungsi dari variabel latent,
sedangkan pada analisis komponen utama, variabel latent adalah fungsi dari seluruh variabel indikator.
Konstruk dengan analisis faktor menganggap bahwa variabel latent adalah refleksi dari sejumlah indikator,
sedangkan konstruk dengan analisis komponen utama menganggap bahwa variabel latent dibentuk (formasi)
dari sejumlah indikator.
Oleh karena itu, pembentukan variabel latent menggunakan analisis faktor dinamakan bentuk reflektif,
sedangkan pembentukan variabel latent menggunakan analisis komponen utama dinamakan bentuk
formatif.
Diunduh dari:
http://anaarisanti.blogspot.com/2010/05/data-variabel-latent.html………….. 25/8/2012
ITEM CONSTRUCTION
Item-item Persetujuan
– Write declarative statements
• Death penalty should be abolished
• I like to listen to classical music
– Frequency items (how often)
• I like to read
–Item-item Evaluasi
• How well did your team play
• How well does the police serve your community
Diunduh dari: http://kiptykipty.wordpress.com/2010/06/05/skala-likert-dalam-teknik-evaluasi-perencanaan/ ………….. 25/8/2012
ITEM CONSTRUCTION
Prosedur dalam membuat skala Likert adalah sebagai berikut:
1. Peneliti mengumpulkan bahan-bahan yang relevant dengan masalah yang sedang
diteliti
2. Menyusun Blue Print untuk memandu penyusunan alat ukur
3. Membuat item-item yang akan diuji sesuai dengan panduanUji coba item kepada
sekelompok responden yang cukup representatif dari populasi yang ingin diteliti.
Responden di atas diminta untuk mengecek tiap item, apakah ia menyenangi (+) atau
tidak menyukainya (-). Respons tersebut dikumpulkan dan jawaban yang memberikan
indikasi menyenangi diberi skor tertinggi. Tidak ada masalah untuk memberikan angka
5 untuk yang tertinggi dan skor 1 untuk yang terendah atau sebaliknya. Yang penting
adalah konsistensi dari arah sikap yang diperlihatkan. Demikian juga apakah jawaban
“setuju” atau “tidak setuju” disebut yang disenangi, tergantung dari isi pertanyaan dan
isi dari item-item yang disusun.
4. Setelah item di uji coba kepada responden, lalu diuji tingkat validitas dan reabilitas
dari item-item tersebut. Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkatan
kevalidan atau kesa hihan suatu instrumen sedangkan reliabilitas merupakan penilaian
tingkat konsistensi terhadap hasil pengukuran bila dilakukan multiple measurement
pada sebuah variabel suatu alat ukur dikatakan reliabel jika alat ukur tidak berubah.
Diunduh dari: http://kiptykipty.wordpress.com/2010/06/05/skala-likert-dalam-teknik-evaluasi-perencanaan/ ………….. 25/8/2012
PENULISAN ITEM
1.
2.
3.
4.
Mutually exclusive and collectively exhaustive items
Use positively and negatively phrased questions
Avoid colloquialism, expressions and jargon
Avoid the use of negatives to reverse the wording of
an item
– Don’t use: I am not satisfied with my job
– Use: I hate my job!
5. Ringkas, fokus dan jelas
6.Menggunakan pertanyaan sederhana, tidak
bias.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM
Instrumen atau alat pengumpul data adalah alat yang digunakan untuk mengumpulkan data
dalam suatu penelitian. Data yang terkumpul dengan menggunakan instrumen tertentu akan
dideskripsikan dan dilampirkan atau digunakan untuk menguji hipotesis yang diajukan dalam
suatu penelitian.
Alur Penyusunan dan Pengembangan Instrumen:
Variabel
Teori
Berdasarkan sintesis dari teori-teori yang dikaji tentang suatu konsep
dari variabel yang hendak diukur, kemudian dirumuskan konstruk dari
variabel tersebut.
Konstruk
Konstruk pada dasarnya adalah bangun pengertian dari suatu konsep
yang dirumuskan oleh peneliti.
Definisi
Konseptual
Ada beberapa jenis instrumen yang biasa digunakan dalam penelitian, antara lain
kuesioner, skala (skala sikap atau skala penilaian), tes, dan lain-lain.
Definisi
Operasional
Kuesioner adalah alat pengumpul data yang berbentuk pertanyaan yang akan diisi
atau dijawab oleh responden. Beberapa alasan digunakannya kuesioner adalah :
1. kuesioner terutama dipakai untuk mengukur variabel yang bersifat faktual,
2. untuk memperoleh informasi yang relevan dengan tujuan penelitian, dan
3. Untuk memperoleh informasi dengan validitas dan reliabilitas setinggi
mungkin.
Penetapan Jenis
Instrumen
Menyusun Butir
Instrumen
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM (BUTIR –BUTIR)
Tipe Pilihan Ganda
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
Item hendaklah menanyakan hal yang penting untuk diketahui.
Tulislah item yang berisi pernyataan pasti.
Utamakan item yang mengandung pernyataan umum yang bertahan lama.
Buatlah item yang berisi hanya satu gagasan saja.
Buatlah item yang menyatakan inti pertanyaan dengan jelas. kalimat sederhana dan tidak
berlebih-lebihan.
Sebaiknya item tidak didasari oleh pernyataan negatif.
Gunakan bahasa yang jelas, kata yang sederhana, dan pernyataan yang langsung.
Item harus memberikan alternatif bagi isi pernyataan yang paling penting.
Berikan alternatif jawaban yang jelas berbeda.
Alternatif yang ditawarkan hendaknya mempunyai struktur dan arti yang sejajar atau dalam
satu kategori.
Penggunaan alternatif yang semata-mata meniadakan atau bertentangan dengan alternatif
yang lain, haruslah dihindari.
Bilamana mungkin, susunlah alternatif jawaban dalam urutan besarnya atau urutan logisnya.
Penggunaan alternatif “bukan salah-satu di atas” atau “semua yang di atas” hanya baik apabila
kebenaran bersifat mutlak dan bukan semata-mata masalah lebih dan kurang baik atau
masalah kebenaran relatif.
Jangan menjebak siswa dengan menanyakan hal yang tidak ada jawabannya.
Hindari penggunaan kata-kata yang dapat dijadikan petunjuk oleh siswa dalam menjawab.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM (BUTIR –BUTIR )
Tipe Benar-Salah
Kaidah atau petunjuk penulisan item tipe benar–salah telah
dikemukakan oleh
Ebel (1979) sebagaimana berikut ini.
1. Item haruslah mengungkap ide atau gagasan yang penting.
2. Item tipe benar-salah hendaknya menguji pemahaman,
mengungkap ingatan mengenai suatu fakta atau hafalan.
3. Kebenaran atau ketidakbenaran suatu item haruslah bersifat
mutlak.
4. Item harus menguji pengetahuan yang spesifik dan jawabannya
tidak jelas bagi semua orang, kecuali bagi mereka yang
menguasai pelajaran.
5. Item harus dinyatakan secara jelas.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM (BUTIR –BUTIR)
Tipe Jawaban Pendek
1. Pernyataan atau pertanyaan item harus ditulis dengan hatihati sehingga dapat dijawab dengan hanya satu jawaban
yang pasti.
2. Sebaiknya rumuskan jawabannya lebih dahulu baru
kemudian menulis pertanyaannya.
3. Gunakan pertanyaan langsung, kecuali bilamana model
kalimat tak selesai akan memungkinkan jawaban yang
lebih jelas.
4. Usahakan agar dalam pertanyaan tidak terdapat petunjuk
yang mungkin digunakan oleh subjek dalam menjawab
item.
5. Jangan menggunakan kata atau kalimat yang langsung
dikutip dari buku.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM (BUTIR –BUTIR)
Tipe Karangan (Esai)
1. Berikan pertanyaan atau tugas yang mengarahkan penjawab
pertanyaan (siswa) agar dapat menunjukkan penguasaan
pengetahuan yang penting.
2. Buatlah pertanyaan yang arah jawabannya jelas, sehingga
para ahli dapat setuju bahwa satu jawaban akan lebih baik
daripada yang lainnya.
3. Jangan menanyakan sikap atau pendapat.
4. Sebaiknya pertanyaan diawali oleh kata-kata seperti,
“Bandingkan …”, “Berikan alasan …”, “Jelaskan mengapa …”,
“Beri contoh …”, dan semacamnya.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM (BUTIR –BUTIR )
Tipe Pasangan
1. Premis dan respons hendaknya dibuat dalam jumlah yang tidak
sama.
2. Baik premis maupun respons haruslah berisi hal yang homogen,
yaitu dari sejenis kategori isi.
3. Usahakan agar premis dan responsnya berisi kalimat-kalimat atau
kata yang pendek.
4. Buatlah petunjuk pemasangan yang jelas, sehingga penjawab soal
atau pertanyaan mengetahui dasar apakah yang harus digunakan
dalam memasangkan premis dan responsnya.
5. Sedapat mungkin susunlah premis dan respons masing-masing
secara alfabetik atau menurut besaran kuantitatifnya.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM UNTUK SKALA LIKERT
Untuk menulis pernyataan sikap yang bermutu, penyusun skala harus menuruti
suatu kaidah atau pedoman penulisan pernyataan agar ciri-ciri pernyataan
sikap tidak terlupakan dan agar setiap pernyataan mempunyai kemampuan
membedakan antara kelompok responden yang setuju dengan kelompok
responden yang tidak setuju terhadap objek sikap.
Beberapa petunjuk untuk menyusun skala Likert di antaranya :
1. Tentukan objek yang dituju, kemudian tetapkan variabel yang akan diukur
dengan skala tersebut.
2. Lakukan analisis variabel tersebut menjadi beberapa sub variabel atau
dimensi variabel, lalu kembangkan indikator setiap dimensi tersebut.
3. Dari setiap indikator di atas, tentukan ruang lingkup pernyataan sikap yang
berkenaan dengan aspek kognisi, afeksi, dan konasi terhadap objek sikap.
4. Susunlah pernyataan untuk masing-masing aspek tersebut dalam dua
kategori, yakni pernyataan positif dan pernyataan negatif, secara seimbang
banyaknya.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM UNTUK SKALA LIKERT
Edwards (1957) meramu berbagai saran dan petunjuk dari para ahli menjadi suatu
pedoman atau kriteria penulisan pernyataan sikap. Beberapa kriteria yang dimaksud
adalah sebagai berikut.
1. Jangan menulis pernyataan yang membicarakan mengenai kejadian yang
telah lewat kecuali kalau objek sikapnya berkaitan dengan masa lalu.
2. Jangan menulis pernyataan yang berupa fakta atau dapat ditafsirkan sebagai
fakta.
3. Jangan menulis pernyataan yang dapat menimbulkan lebih dari satu
penfsiran.
4. Jangan menulis pernyataan yang tidak relevan dengan objek psikologisnya.
5. Jangan menulis pernyataan yang sangat besar kemungkinannya akan
disetujui oleh hampir semua orang atau bahkan hampir tak seorang pun
yang akan menyetujuinya.
6. Pilihlah pernyataan-pernyataan yang diperkirakan akan mencakup
keseluruhan liputan skala afektif yang diinginkan.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN ITEM UNTUK SKALA LIKERT
Edwards (1957) meramu berbagai saran dan petunjuk dari para ahli menjadi suatu
pedoman atau kriteria penulisan pernyataan sikap. Beberapa kriteria yang dimaksud
adalah sebagai berikut.
1. Usahakan agar setiap pernyataan ditulis dalam bahasa yang sederhana, jelas, dan
langsung. Jangan menuliskan pernyataan dengan menggunakan kalimat- kalimat
yang rumit.
2. Setiap pernyataan hendaknya ditulis ringkas dengan menghindari kata-kata yang
tidak diperlukan dan yang tidak akan memperjelas isi pernyataan.
3. Setiap pernyataan harus berisi hanya satu ide (gagasan) yang lengkap.
4. Pernyataan yang berisi unsur universal seperti “tidak pernah”, “semuanya”, “selalu”,
“tak seorang pun”, dan semacamnya, seringkali menimbulkan penafsiran yang
berbeda-beda dan karenanya sedapat mungkin hendaklah dihindari.
5. Kata-kata seperti “hanya”, “sekedar”, “semata-mata”, dan semacamnya harus
digunakan seperlunya untuk menghindari kesalahan penafsiran isi pernyataan.
6. Jangan menggunakan kata atau istilah yang mungkin tidak dapat dimengerti oleh
para responden.
7. Hindarilah pernyataan yang berisi kata negatif ganda.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN BUTIR UNTUK KUESIONER
Cara menyusun kuesioner beserta butir-butir yang tercantum di dalamnya haruslah
tetap mengacu pada pedoman penyusunan instrumen secara umum, sehingga berlaku
pula langkah-langkah sebagaimana telah dijelaskan di bagian terdahulu. Dimulai
dengan analisis variabel, pembuatan kisi-kisi, dan kemudian sampai pada penyusunan
pertanyaan untuk kuesioner.
Secara lebih teknis, petunjuk untuk membuat kuesioner adalah sebagai berikut.
1. Mulai dengan pengantar yang isinya berupa permohonan mengisi kuesioner sambil
menjelaskan maksud dan tujuannya.
2. Jelaskan petunjuk atau cara mengisinya supaya tidak salah. berikan contoh
pengisiannya.
3. Mulai dengan pertanyaan untuk mengungkapkan identitas responden. Dalam
identitas ini sebaiknya tidak diminta mengisi nama. Identitas cukup mengungkapkan
jenis kelamin, usia, pendidikan, pekerjaan, pengalaman, dan lain-lain yang ada
kaitannya dengan tujuan kuesioner.
4. Isi pertanyaan sebaiknya dibuat beberapa kategori atau bagian sesuai dengan
variabel yang diungkapkan, sehingga mudah mengolahnya.
5. Rumusan pertanyaan dibuat singkat, tetapi membingungkan dan menimbulkan salah
penafsiran.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/
PENULISAN BUTIR UNTUK KUESIONER
Cara menyusun kuesioner beserta butir-butir yang tercantum di dalamnya haruslah
tetap mengacu pada pedoman penyusunan instrumen secara umum, sehingga berlaku
pula langkah-langkah sebagaimana telah dijelaskan di bagian terdahulu. Dimulai
dengan analisis variabel, pembuatan kisi-kisi, dan kemudian sampai pada penyusunan
pertanyaan untuk kuesioner.
Secara lebih teknis, petunjuk untuk membuat kuesioner adalah sebagai berikut.
1. Hubungan antara pertanyaan yang satu dengan pertanyaan lainnya harus dijaga
sehingga tampak keterkaitan logikanya dalam satu rangkaian yang sistematis.
Hindari penggolongan pertanyaan terhadap indikator atau persoalan yang sama.
2. Usahakan agar jawaban, yakni kalimat atau rumusannya tidak lebih panjang
daripada pertanyaan.
3. Kuesioner yang terlalu banyak atau terlalu panjang akan melelahkan dan
membosankan responden sehingga pengisiannya tidak objektif lagi.
4. Ada baiknya kuesioner diakhiri dengan tanda tangan si pengisi untuk menjamin
keabsahan jawabannya.
5. Untuk melihat validitas jawaban kuesioner, ada baiknya kuesioner diberikan kepada
beberapa responden secara acak dan dilakukan wawancara dengan pertanyaan
yang identik dengan isi kuesioner yang telah diisinya.
Sumber: Dr.Ir. Pudji Muljono, Msi. Disampaikan pada Lokakarya Peningkatan Suasana Akademik
Jurusan Ekonomi FIS-UNJ tanggal 5 sampai dengan 9 Agustus 2002
Diunduh dari: https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:k1SsN7H88fAJ:repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/