statistika

1. i
LAPORAN
FITUR FITUR PADAAPLIKASI LABVIEW
DISUSUN OLEH :
ILMAALYA RASTA
(210204501013)
JURUSAN PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR

2. ii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ...............................................................................................i
DAFTAR ISI...........................................................................................................ii
KATA PENGANTAR .......................................................................................... iii
BAB I PENDAHULUAN.......................................................................................1
A. Latar Belakang...........................................................................................1
B. Rumusan Masalah ......................................................................................2
C. Tujuan ..........................................................................................................2
BAB II PEMBAHASAN.........................................................................................3
A. Jenis Data.....................................................................................................3
B. Variabel Statistik.........................................................................................7
C. Skala Pengukuran......................................................................................14
BAB III PENUTUP................................................................................................17
A. Kesimpulan ................................................................................................17
B. Saran ...........................................................................................................17
DAFTAR PUSTAKA.............................................................................................18

3. iii
KATA PENGANTAR
Puji syukur diucapkan kehadirat Allah Swt. atas segala rahmat-Nya sehingga
laporan ini dapat tersusun sampai selesai. Tidak lupa kami mengucapkan terima kasih
terhadap bantuan dari pihak yang telah berkontribusi dengan memberikan sumbangan
baik pikiran maupun materi. Penulis sangat berharap semoga laporan ini dapat menambah
pengetahuan dan pengalaman bagi pembaca. Bahkan kami berharap lebih jauh lagi agar
makalah ini bisa pembaca praktikkan dalam kehidupan sehari-hari.
Bagi kami sebagai penyusun merasa bahwa masih banyak kekurangan dalam penyusunan
makalah ini karena keterbatasan pengetahuan dan pengalaman kami. Untuk itu kami
sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari pembaca demi
kesempurnaan makalah ini.
Makassar, 18 Oktober 2023
Ilma Alya Rasta

4. 1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Data, variabel, dan skala pengukuran adalah langkah awal yang sangat
penting dalam memahami dasar-dasar statistika. Statistika adalah ilmu yang
berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan presentasi data. Dalam
konteks ini, data merujuk pada informasi yang dapat diukur atau diamati, variabel
adalah karakteristik yang dapat bervariasi, dan skala pengukuran adalah cara
untuk mengklasifikasikan data. Mari kita bahas masing-masing konsep ini secara
lebih rinci.
Data adalah kumpulan fakta, angka, atau informasi yang menggambarkan
fenomena, objek, atau peristiwa. Data adalah bahan baku yang digunakan dalam
analisis statistik untuk mendapatkan pemahaman tentang suatu masalah atau
fenomena. Data dapat berupa angka, teks, gambar, atau bahkan suara, asalkan
dapat diukur atau diamati. Sebagai contoh, data dapat berupa catatan hasil ujian,
suhu harian, tingkat kepuasan pelanggan, atau jenis kelamin responden dalam
sebuah survei.
Variabel adalah karakteristik atau atribut yang dapat berubah atau
memiliki nilai yang berbeda antara individu, objek, atau peristiwa dalam suatu
penelitian atau studi. Variabel adalah apa yang kita ukur atau amati dalam
statistika.
Skala pengukuran adalah cara kita mengukur atau mengklasifikasikan
data. Ini mengacu pada tingkat presisi dan informasi yang dapat diperoleh dari
data.
Pemahaman tentang jenis data, variabel, dan skala pengukuran adalah
dasar yang sangat penting untuk memahami dan melakukan analisis statistik
dengan benar. Pengetahuan ini membantu kita memilih metode analisis yang
tepat dan menginterpretasikan hasilnya dengan akurat. Statistika merupakan alat
yang kuat untuk membuat keputusan, menyusun kebijakan, dan menjalankan
penelitian di berbagai bidang ilmu dan industri.

5. 2
B. Rumusan Masalah
1. Apa definisi dari jenis data, variabel dan skala pengukuran statistika ?
2. Apa saja jenis – jenis dari data, variabel dan skala pengukuran ?
3. Bagaimana cara melakukan pengukuran variabel ?
C. Tujuan Masalah
Berdasarkan rumusan masalah diatas maka tujuan penulisan makalahini yaitu
untuk mengetahui :
1. Untuk mengetahui Apa definisi dari skala pengukuran.
2. Untuk mengetahui Apa saja jenis-jenis skala pengukuran.
3. Untuk mengetahui Bagaimana cara melakukan pengukuranvariabel.

6. 3
BAB II
PEMBAHASAN
A. Jenis Data
Data statistik Adalah kumpulan informasi numerik yang diperoleh dari
pengamatan atau pengumpulan data dalam suatu penelitian atau studi data ini dapat
berupa angka fakta atau hasil pengukuran yang dipresentasikan secara statistik.
Tujuan utama dari pengumpulan dan analisis data statistik adalah untuk menggali
informasi yang berguna dan memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang
fenomena atau masalah yang sudah dipelajari.
Definisi Data secara Etimologis merupakan bentuk jamak dari DATUM yang
berasal dari Bahasa Latin dan berarti "Sesuatu Yang Diberikan". Dalam pengertian
sehari-hari data dapat berarti fakta dari suatu objek yang diamati, yang dapat berupa
angka-angka maupun kata-kata. Sedangkan jika dipandang dari sisi Statistika
menurut Siswandari (2009) dalam Aditya (2013:1) Data merupakan fakta-fakta yang
akan digunakan sebagai bahan penarikan kesimpulan. Arikunto (2002:96) data
adalah hasil pencatatan peneliti, baik berupa fakta ataupun berupa angka. Bungin
(2001:123) Data adalah bahan keterangan tentang suatu objek penelitian. Definisi
data sebenarnya memiliki kemiripan dengan definisi informasi, hanya informasi
lebih ditonjolkan dari segi servis, sedangkan adata lebih ditonjolkan aspek materi.
Jadi dapat disimpulkan bahwa data merupakan kumpulan fakta (informasi) yang
diperoleh dari suatu pengukuran (angka).
Menurut Aditya (2013:2) agar data dapat dianalisis dan ditafsirkan dengan
Baik, maka harus memenuhi syarat-syarat sebagai berikut : (1) Obyektif, Data yang
diperoleh dari lapangan/hasil pengukuran, harus ditampilkan dan dilaporkan apa
adanya. (2) Relevan, Dalam mengumpulkan dan menampilkan Data harus sesuai
dengan permasalahan yang sedang dihadapi atau diteliti. (3) Up to Date (Sesuai
Perkembangan), Data tidak boleh usang atau ketinggalan jaman, karena itu harus
selalu menyesuaikan perkembangan. (4) Representatif, Data harus diperoleh dari
sumber yang tepat dan dapat menggambarkan kondisi senyatanya atau mewakili
suatu kelompok tertentu atau populasi.
Dari konsep yang demikian itu, dalam penelitian dilapangan , data lebih
banyak disinggung, baik itu jenisnya maupun teknik memperolehnya. Bahkan pada

7. 4
beberapa penelitian tertentu, disinggung singgung bagaiman data tersebut sudah
dapat dianalisi dilapangan, sehingga betul betul dapat mencerminkan wajah dari
sebuah fakta yang utuh.
1. Klasifikasi Data
Data memiliki beberapa ciri yang dapat diklasifikasikan menurut kekhususan
tertentu, sesuai dengan maksud penelitian atau sumber data yang digunakan. Oleh
karena itu data dapat diklasifikasikan sebagi berikut : Berdasarkan bentuk dan
sifatnya, data penelitian dapat dibedakan dalam dua jenis yaitu data kualitatif (yang
berbentuk kata-kata/kalimat) dan data kuantitatif (yang berbentuk angka).
1). Data kualitatif
Data kualitatif adalah data yang berbentuk kata-kata, bukan dalam bentuk
angka. Data kualitatif diperoleh melalui berbagai macam teknik pengumpulan data
misalnya wawancara, analisis dokumen, diskusi terfokus, atau observasi yang telah
dituangkan dalam catatan lapangan (transkrip). Bentuk lain data kualitatif adalah
gambar yang diperoleh melalui pemotretan atau rekaman video. Menurut Bungin
(2001:124) data kualitatif diungkapkan dalam bentuk kalimat serta uraian uraian,
bahkan dapat berupa cerita pendek. Jenis data ini kebanyakan digunakan pada
penelitian kualitatif. Data kualitatif amat bersifat subjektif, karenanya penelitian
yang menggunakan data kualitatif, sesungguhnya harus berusaha sedapat mungkin
untuk menghindari sikap subjektif yang dapat menghamburkan objektivitas data
penelitian.
a. Data Kasus
Ciri khas dari data kualitatif adalah menjelasakan kasus kasus tertentu. Data
kasus hanya berlaku untuk kasus tertentu serta tidak bertujuan untuk generalisaikan
data atau menguji hipotesis tertentu. Lebih memungkinkan data kasus mendalam
dan komprehensif dalam mengekspresikan suatu objek penelitian. Wilayah data
kasus tergantung pada seberapa luas penelitian kasus tertentu. Oleh karenanya data
kasus bisa seluas indonesia, provinsi, kabupaten, kecamatan, desa, dapat beberapa
orang, bahkan satu orang. Dapat juga lembaga tertentu, suatu pranata tertentu dan
lain sebagainya.

8. 5
b. Data Pengalaman Individu
Data ini adalah salah satu bentuk data kualitatif yang sering digunakan dalam
penelitian kualitatif. Data pengalaman individu dimaksud adalah bahwa keterangan
mengenai apa yang dialami oleh individu sebagai warga masyarakat tertentu yang
menjadi objek penelitian. Data pengalam pribadi ini sungguh sungguh sarat dengan
unsur unsur subjektif sehingga kadang kdang tidak sesuai dengan realita keadaan
masyarakat yang menjadi objek penelitia. Walaupun demikian subjektivitas tersebut
dapat dipakai sebagai bagian dari realita masyarakat yang diteliti dan bukan maksud
untuk menerangkan realita masyarakat yang diteliti.
Guna dari data semacam ini adalah si peneliti dapat memperoleh suatu
pandangan dari dalam melalui reaksi, tanggapan, interprestasi dan penglihatan para
warga subjek penelitian serta memperdalam pengertian secara kualitatif mengenai
detail yang tidak dapat diperoleh melalui wawancara ataupun observasi semata.
Misalnya seseorang yang sedang meneliti pemain sepakbola yang dialami
masyarakat.
2). Data Kuantitatif
Data ini lebih mudah dimengerti bila dibandingkan dengan data kualitatif.
Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau bilangan. Sesuai dengan
bentuknya, data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis menggunakan teknik
perhitungan matematika atau statistika. Contoh data kuantitatif antara lain: tinggi
badan, berat badan, kecepatan lari, sepakbola dan sebagainya. Selanjutnya data
kuantitatif bisa dibedakan sebagai berikut:
a. Data Nominal
Data nominal atau sering disebut juga data kategori, data yang diperoleh melalui
pengelompokkan obyek berdasarkan kategori tertentu. Perbedaan kategori obyek hanya
menunjukan perbedaan kualitatif. Walaupun data nominal dapat dinyatakan dalam
bentuk angka, namun angka tersebut tidak memiliki urutan atau makna matematis
sehingga tidak dapat dibandingkan. Ukuran nominal adalah ukuran yang paling
sederhana, di mana angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label

9. 6
saja dan tidak menunjukkan tingkatan apa-apa. Objek dikelompokkan dalam set-set dan
kepada semua anggota set diberikan angka.
b. Data Diskrit
Data Diskrit adalah data dalam bentuk angka (bilangan) yang diperoleh dengan cara
membilang. Arikunto (2002:96) data dari variabel diskrit disebut data diskrit, berupa
frekuensi.
c. Data kontinum
Data Kontinum adalah data dalam bentuk angka/bilangan yang diperoleh
berdasarkan hasil pengukuran. Arikunto (2002:96) data dari variabel kontinum disebut
data kontinum, berupa tingkatan, angka berjarak atau ukuran. Data kontinum dapat
berbentuk bilangan bulat atau pecahan tergantung jenis skala pengukuran yang
digunakan. Contoh data kontinum misalnya: (1) Tinggi badan Budi adalah 150,5
centimeter. (2) IQ Budi adalah 120. (3) Suhu udara di ruang kelas 24o
Celcius. Data
kontinum juga dapat dipisah pisahkan seperti berikut:
1) Data Ordinal
Data ordinal adalah data yang berasal dari suatu objek atau kategori yang
telah disusun secara berjenjang menurut besarnya. Setiap data ordinal memiliki
tingkatan tertentu yang dapat diurutkan mulai dari yang terendah sampai tertinggi
atau sebaliknya. Namun demikian, jarak atau rentang antar jenjang yang tidak harus
sama.
2) Data Interval
Data interval adalah data hasil pengukuran yang dapat diurutkan atas dasar
kriteria tertentu serta menunjukan semua sifat yang dimiliki oleh data ordinal.
Kelebihan sifat data interval dibandingkan dengan data ordinal adalah memiliki sifat
kesamaan jarak (equality interval) atau memiliki rentang yang sama antara data yang
telah diurutkan. Karena kesamaan jarak tersebut, terhadap data interval dapat
dilakukan operasi matematika penjumlahan dan pengurangan ( +, – ).
3) Data rasio
Data rasio adalah data yang menghimpun semua sifat yang dimiliki oleh data
nominal, data ordinal, serta data interval. Data rasio adalah data yang berbentuk
angka dalam arti yang sesungguhnya karena dilengkapi dengan titik Nol absolut

10. 7
(mutlak) sehingga dapat diterapkannya semua bentuk operasi matematik ( + , – , x, :
).
d. Data Sekunder
Data sekunder merupakan sumber yang tidak langsung memberikan data kepada
pengumpul data (Sugiyono, 2015:193). Maksudnya data yang diperoleh atau
dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada (peneliti sebagai tangan
kedua). Data sekunder dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti Biro Pusat Statistik
(BPS), buku, laporan, jurnal, dan lain-lain. data sekunder kemudian dikategorikan
menjadi dua yaitu:
1) Internal data, yaitu tersedia tertulis pada sumber data sekunder. Umpama kalau pada
perusahaan, dapat berupa faktur, laporan penjualan, pengiriman, hasil riset yang
lalu dan sebagainya.
2) Eksternal data, yaitu data yang diperoleh dari sumber luar. Umpamanya data sensus
dan data registrasi, serta data yang diperoleh dari badan atau lembaga yang
aktivitasnya menggumpulkan data atau keterangan yang relevan dengan/dalam
berbagai masalah.
B. Variabel Statistik
Variabel statistika adalah karakteristik unit yang sedang diamati yang dapat
mengasumsikan lebih dari satu kumpulan nilai yang dapat diberikan ukuran numerik
atau kategori dari klasifikasi (misalnya pendapatan, usia, berat, dan lain-lain.
Sedangkan variabel dalam pengertian matematis, yaitu kuantitas yang dapat
mengambil salah satu dari kumpulan nilai tertentu. Lebih mudah menerapkan kata
yang sama untuk menunjukkan karakteristik yang tidak dapat diukur, misalnya, ‘jenis
kelamin’ adalah variabel dalam pengertian ini karena setiap individu manusia dapat
mengambil salah satu dari dua ‘nilai’, laki-laki atau perempuan.
Variabel statistika adalah konsep yang sangat penting dalam statistika.
Variabel statistika adalah karakteristik atau atribut yang dapat diamati atau diukur
dalam suatu penelitian atau pengumpulan data. Variabel ini dapat berubah atau
bervariasi dalam populasi atau sampel yang sedang diteliti.

11. 8
Variabel mempunyai kaitaan erat dengan teori, teori adalah serangkaian
konsep, definisi dan proposisi yang saling berkaitan dan bertujuan untuk memberikan
gambaran yang sistematis tentang suatu fenomena. Gambaran yang sistematis itu
dijabarkan dengan menghubungnkan variabel yang satu dengan yang lainnya dengan
tujuan untuk menjelaskan fenomena tersebut.
1. Jenis – Jenis Variabel
Variabel dalam statistika dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis
berdasarkan sifat dan karakteristiknya. Berikut adalah beberapa jenis variabel
utama:
a. Menurut fungsinya variabel dapat dibedakan:
1. Variabel dependen (variabel tergantung)
2. Variabel independen (variabel bebas)
3. Variabel intervening
4. Variabel moderator
5. Variabel kendali
6. Variabel rambang
1. Variabel dependen (variabel tergantung)
Variabel tergantung adalah variabel penelitian yang diukur untuk
mengetahui besarnya efek atau pengaruh variabel lain. Variabel ini sering
disebut sebagai variabel output, kriteria, konsekuen. Dalam bahsa
indonesia sering disebut sebagai variabel terikat. Variabel terikat merupakan
variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel
bebas. Dalam SEM persamaan struktural, variabel dependen disebut sebagai
variabel indogen.
2. Variabel independen (variabel bebas)
Variabel bebas adalah suatu variabel yang variasinya mempengaruhi
variabel lain. Variabel ini sering disebut sebagai variabel stimulus, prediktor
yang dalam bahasa indonesia sering disebut sebagai variabel bebas. Variabel
bebas adalah merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi
sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen. Dalam SEM
(Structural Equation Model), pemodelan persamaan struktural, variabel

12. 9
independen disebut sebagai variabel eksogen. Variabel dependen disebut
sebagai variabel output, kriteria, konsekuen.
3. Variabel moderator
Variabel moderator adalah variabel bebas bukan utama yang juga
diamati oleh peneliti untuk menentukan sejauh manakah efeknya ikut
mempengaruhinya hubungan antara variabel bebas utama dan variabel
tergantung. Variabel ini merupakan variabel yang
mempengaruhi (memperkuat dan memperlemah) hubungan antara variabel
variabel dengan dependen. Variabel disebut juga sebagai variabel
independent ke dua. Hubungan perilaku suami dan istri akan semakin baik
(kuat) kalau memepunyai anak, dan akan semakin renggang kalau ada pihak
ke tiga adalah sebagai variabel moderator yang memeperlemah hubungan.
Hubungan motivasi dan prestasi belajar akan semakin kuat bila peranan guru
dalam menciptakan iklim belajar sanggat baik, dan hubungan semakin rendah
bila peranan guru kurang baik dalam menciptakan iklim belajar.
4. Variabel intervening
Variabel intervening adalah suatu faktor yang secara teoritik
berpengaruh terhadap fenomena yang diamati akan tetapi variabel itu sendiri
tidak terlihat, diukur, maupun dimanipulasikan sehingga efeknya terhadap
fenomena yang bersangkutan harus disimpulkan dari efek variabel bebas dan
variabel moariabel bebas dan variabel moderator. Variabel intervening adalah
variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel
independen dengan dependen menjadi hubungan yang tidak langsung dan
tidak dapat diamati dan diukur. Variabel ini merupakan variabel penyela yang
terletak diantara variabel independen dan dependen, sehingga variabel
independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya
variabel dependen. Dalam hal ini Tuckman (1988) menyatakan bahwa
variabel intervening adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi
hubungan antara variabel independen dengan dependen, tetapi tidak dapat
diamati dan diukur. Variabel inipenyela atau antara yang terletak diantara

13. 10
variabel independen dan dependen, sehingga variabel tidak langsung
mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen. [12]
5. Variabel control
Variabel kontrol adalah variabel bebas yang efeknya terhadap
variabel tergantung yang dikendalikan oleh peneliti dengan cara menjadikan
pengaruhnya netral. Dengan kata lain, variabel bebas yang semula dibiarkan
bervariasi kini dibatasi sehingga variasinya minimal atau hilang sama sekali.
Dengan arti lain variable Adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat
konstan sehingga hubungan variabel independen atau terhadap dependen
tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti. Variable ini sering
digunakan oleh peneliti, bila akan melakukan penelitaian yang bersifat
membandingkan. Contoh: pengaruh jenis pendidikan terhadap ketrampilan
pemasaran. Variabel independennya pendidikan ( SMU dan SMK) variabel
kontrol yang ditetapkan sama misalnya adalah produk, yang dipasarkan
lokasi pemasarannya sama, alat-alat yang digunakan sama, ruang tempat
pemasan sma. Dengan adanya variabel kontrol tersebut maka besarnya
pengaruh jenis pendidikan terhadap kemampuan pemasaran dapat diketahui
lebih pasti.
b. Menurut Yatim Riyanto (1996:9-12),yang dikutip dalam bukunya Nurul
Zuriah Metodologi Penelitian Sosial dan Pendidikan bahwa, variabel dapat
dibedakan berdasarkan hasil pengamatan dan atau hasil pengukuran. Ada 4
(empat) tingkat variabel yang dihasilkan dari pengukuran dan atau
pengamatan, yaitu sebagai berikut :
1. Data nominal berkait dengan variable nominal
2. Data ordinal berkait dengan variable ordinal
3. Data interval berkait dengan variable interval
4. Data rasio bertkait dengan variable rasio

14. 11
1. Variable nominal adalah variable yang bersifat deskrit dan saling pisah
antara kategori satu dengan yang lain. Misalnya : jenis kelamin, jenis pekerjaan,
status perkawinan, dan sebagainya.
2. Variable ordinal adalah variable yang disusun berdasarkan tingkat yang
berurutan, jadi merupakan rangking yang berurutan, Variabel yang tersusun
berdasarkan jenjang dalam atribut tertentu.variabel ordinal memiliki variabel
bertingkat yang menunjukkan urutan (order). Urutan ini menggambarkan adanya
gradasi atau peringkat, jarak tingkat yang satu dengan tingkat yang lainnya tidak
dapat diketahui dengan pasti. Penetapan kejuaraan dalam perlombaan lari ( juara
satu, dua, dan tiga) merupakan sebuah contoh variabel ordinal. Selisih waktu
yang dicapai pelari nomor satu dan nomor berikutnya ridak menjadi masalah,
yang penting adalah nomor satu lebih cepat dari nomor dua dan seterusnya
misalnya : dalam lomba ditentukan juara kesatu, kedua, dan ketiga.
3. Variable interval adalah variable yang dihasilkan dari pengukuran, dimana
dalam pengukuran tersebut diasumsikan terdapat satuan pengukuran yang
sama. Variabel yang skala pengukurannya memiliki satuan atau unit tertentu.
4. Variable rasio adalah variable yang dalam kuantitatifnya mempunyai hanya
nol mutlak.
c. Menurut Yatim Riyanto (1996:1) yang dikutip dalam bukunya Nurul Zuriah
Metodologi Penelitian Sosial dan Pendidikan bahwa
berdasarkan sifatnya, variabel dapat dibedakan menjadi 2 (dua), yaitu sebagai
berikut :
1) Variabel aktif adalah variabel yang memungkinkan untuk dimanipulasi atau
diubah sesuai dengan tujuan yang diinginkan oleh peneliti.
2) Variabel atribut adalah variabel yang sifatnya tetap, dan dalam kondisi yang
wajar sifat-sifat itu sukar diubah. Variabel ini identik dengan variabel nominal.
2. Jenis-jenis hubungan variable

15. 12
Ada 3 jenis hubungan antar variabel:
1. Hubungan simetris
Variabel dikatakan mempunyai hubungan simetris apabila variabel yang satu
tidak disebabkan atau dipengaruhi oleh variabel lainnya. Dalam hal ini terdapat
4 kelompok hubungan yang smetris :
1) Kedua variabel merupakan indikator sebuah konsep yang sama.
2) Kedua variabel merupakan akibat dari suatu vaktor yang sama.
3) Kedua variabel saling berkaitan secara fungsional, dimana yang satu berada,
yang lain pun pasti disana.
4) Hubungan yang bersifat kebetulan semata.
2. Hubungan timbal balik (reciprocal)
Hubungan timabal balik adalah suatu variabel dengan variabel lainnya. Perlu
diketahui bahwa hubungan timbal balik bukanlah hubungan, di mana tidak
dapat ditentukan variabel yang menjadi akibat. Yang dimaksudkan ialah
apabila pada suatu waktu, variabel X memengaruhi Y, pada waktu lainnya
variabel Y memengaruhi variabel X.
3. Hubungan asimetris/tidak simetris
Hubungan variabel ini dimaksudkan sebagai satu variabel atau lebih
memengaruhi variabel yang lainnya. Menurut S Margono, (1997:137-138) ada
enam tipe hubungan tidak simetris, yaitu sebagai berikut :
1) Hubungan antara stimulus den respons.
2) Hubungan antara disposisi daan respons
3) Hubungan antara ciri individu dan disposisi atau tingkah laku
4) Hubungan antara prakondisi yang perlu dengan akibat tertentu
5) Hubungan antara dua variabel
6) Hubungan antara tujuan dan cara
Berbagai macam hubungan tidak simetris menurut S. Margono dikutip dalam
buku yang dikutip dalam bukunya Nurul Zuriah Metodologi Penelitian Sosial
dan Pendidikan meliputi:
1. Hubungan tidak simetris dua variable
Sebagian besar penelitian sosial-ekonomi diarahkan pada hubungan tidak
simetris, yaitu hubungan antara variabel pengaruh atau

16. 13
(interdependent variabel) dan varibel terpengaruh (dependent variabel).
Kedua variabel ini merupakan variabel pokok, hubungan variabel pokok ini
dapat berupa hubungan antara dua variabel (hubungan bivariat) atau lebih
dari dua variabel. Biasanya antara satu variabel dengan variabel terpengaruh
dengan variabel lainnya (hubungan multivariat).
2. Hubungan tidak simetris tiga variable
Ada cara lain untuk memasukkan kedalam analisis, variabel tambahan yang
memengaruhi variabel terpengaruh dan variabel pengaruh. Pengaruh
variabel ketiga atau keempat tersebut dapat dikontrol, baik melalui sistem
analisis maupun cara penentuan sampel. Dengan demikian, peneliti tanpa
gangguan dari variabel-variabel tersebut.
Selain dengan memasukkan variabel ketiga ke dalam analisis, peneliti dapat
juga mengontrol pengaruh variabel luar melalui penentuan sampel. Yaitu
dengan cara antara lain:
1). Variabel penekan dan variabel pengganggu
Jika suatu berdasarkan hasil analisis awal, dapat saja disimpulkan bahwa
tidak ada hubungan antara dua variabel, tetapi variabel kontrol itu
dimasukkan, hubungan itu menjadi tampak.
2). Variabel antara (intervening variabel)
Suatu variabel antara apabila dengan masuknya variabel tersebut, hubungan
yang semula tampak antara dua variabel kemudian menjadi lemah atau atau
bahkan lenyap.
3). Variabel anteseden
Merupakan hasil yang lebih mendalam danri penelusuran hubungan kausal
antara variabel-variabel. Untuk dapat diterima sebagai varibel anteseden ada 3
persyaratan yang harus dipenuhi, yaitu sebagai berikut :
a) Hubungan yang ada adalah variabel anteseden dan variabel
pengaruh, variabel pengaruh dan variabel pengaruh.
b) Apabila variabel anteseden dikontrol, hubungan antara variabel pengaruh
dan variabel terpengaruh tidak leyap (variabel anteseden tidak memengaruhi
hubungan antara kedua variabel)

17. 14
c) Apabila variabel pengaruh dikontrol, hubungan antara variabel anteseden
dan variabel terpengaruh harus lenyap.
C. Skala Pengukuran
Skala pengukuran adalah penentuan atau penetapan skala atas suatu variabel
berdasarkan jenis data yang melekat dalam variable penilitian. Pengukuran
merupakan aturan-aturan pemberian angka untuk berbagaiobjek sedemikian rupa
sehingga angka ini mewakili kualitas atribut. Skala pengukuran merupakan acuan
atau pedoman untuk menentukan alat ukur demi memperoleh hasil data kuantitatif.
Misalnya alat ukur panjang adalah meter, berat adalah kg, ton, kuintal dan
sebagainya. Dengan menentukan skala pengukuran, maka nilai variabel yang diukur
dengan instrumenttertnetu dalam bentuk angka, sehingga akan lebih akurat, efisien
dan komunikatif. Sebagai contoh, berat emas 19 gram, berat besi 100 kg, suhu badan
orang yang sehat 37 derajat Celsius, IQ seseorang 150. Selanjutnya dalam
pengukuran sikap, sikap sekelompok orang akan diketahui termasukgradasi mana
dari suatu skala sikap.
Pada dasarnya skala pengukuran dapatdigunakan dalam berbagai bidang.
Perbedaan terletak pada isi dan penekanannya. Jadi, pengukuran tidak lain dari
penunjukan angkaangka pada satu variabel menurut aturan yang telah ditentukan.
Yang mana aturan pertama yang perlu diketahui seorang peneliti agar dapat
mengukur atau memberikan nilai yang tepat untuk konsep yang diamatinya adalah
mengenai tingkat pengukuran. Skala pengukuran memiliki implikasi penting untuk
analisis data, seperti halnya untuk jenis penarikan kesimpulan dari penelitian yang
dibuat berdasarkan pengukuran tersebut. Prosedur statistik yang paling sering
digunakan adalah dengan mengasumsikan sebagai skala interval. Dalam
Pengelompokan skala memakai sistem bilangan nyata. Dasar yang paling umum
untuk membuat skala memiliki ciri-ciri bilangannya berurutan, selisih antara
bilangan bilangan adalah berurutan, deret bilangan mempunyai asal mula yang unik
yang ditandai dengan bilangan nol

18. 15
1. Jenis- jenis Skala Pengukuran
Skala pengukuran merupakan kesepakatan yang digunakan sebagai acuan
untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga
alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data
kuantitatif. Dengan skala pengukuran ini, maka nilai variabel yang diukur dengan
instrumen tertentu dapat dinyatakan dalam bentuk angka, sehingga lebih akurat,
efisien dan komunikatif.
Berbagai skala sikap yang dapat digunakan untuk penelitian administratif,
pendidikan dan sosial antara lain adalah:
1). Skala likert
Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi
seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dalam penelitian,
fenomena sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutnya
disebut sebagai variabel penelitian. Dengan skala likert, maka variabel yang akan
diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut
dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat
berupa pernyataan atau pertanyaan. Instumen penelitian yang menggunakan skala
likert dapat dibuat dalam bentuk checklist ataupun pilihan ganda.
2). Skala Guttman
Skala pengukuran dengan tipe ini, akan didapat jawaban yang tegas, yaitu
“ya฀tidak”; “benar-salah”; “pernah-tidak pernah”; “positif-negatid”; dan lain-lain.
Data yang diperoleh dapat berupa data interval atau rasio dikhotomi (dua alternatif).
Jadi kalau pada skala Likert terdapat 3,4,5,6,7 interval, dari kata “sangat setuju”
samapai “sangat tidak setuju”, maka pada dalam skala Guttman hanya ada dua
interval yaitu “setuju” atau “tidak setuju”. Penelitian menggunakan skala Guttman
dilakukan bila ingin mendapatkan jawaban yang tegas terhadap suatu permasalahan
yang ditanyakan.
3). Semantic Differential
Skala pengukuran yang berbentuk semantic differensial dikembangkan oleh
Osgood. Skala ini juga digunakan untuk mengukur sikap, hanya bentuknya tidak
pilihan ganda maupun checklist, tetapi tersusun dalam satu garis kontinum yang

19. 16
jawaban “sangat positifnya” terletak di bagian kanan garis, dan jawaban yang
“sangat negatif” terletak di bagian kiri garis, atau sebaliknya. Data yang diperoleh
adalah data interval, dan biasanya skala ini digunakan untuk mengukur
sikap/karakteristik tertentu yang dipunyai oleh seseorang.
4). Rating Scale
Dari ke tiga skala pengukuran seperti yang telah dikemukakan, data yang
diperoleh semuanya adalah data kualitatif yang kemudian dikuantitatifkan. Tetapi
dengan rating scale data mentah yang diperoleh berupa angka kemudian ditafsirkan
dalam pengertian kualitatif. Responden menjawab, senang atau tidak senang, setuju
atau tidak setuju, pernahtidak pernah adalah merupakan data kualitatif. Dalam skala
model rating scale, responden tidak akan menjawab salah satu dari jawaban
kualitatif yang telah disediakan, tetapi menjawab salah satu jawaban kuantitatif
yang disediakan. Oleh karena itu rating scale ini lebih fleksibel, tidak terbatas untuk
pengukuran sikap saja tetapi untuk mengukur persepsi responden terhadap
fenomena lainnya, seperti skala untuk mengukur status sosial ekonomi,
kelembagaan, pengetahuan, kemampuan, proses kegiatan dan lain-lain. Yang
penting bagi penyusun instrumen dengan rating scale adalah harus dapat
mengartikan setiap angka yang diberikan pada alternatif jawaban pada setiap item
instrumen. Orang tertentu memilih jawaban angka 2, tetapi angka 2 oleh orang
tertentu belum tentu sama maknanya dengan orang lain yang juga memilih jawaban
dengan angka 2.

20. 17
BAB III
PENUTUP
A. Kesimpulan
Data, variabel, dan skala pengukuran adalah langkah awal yang sangat penting
dalam memahami dasar-dasar statistika. Statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan
pengumpulan, analisis, interpretasi, dan presentasi data. Dalam konteks ini, data
merujuk pada informasi yang dapat diukur atau diamati, variabel adalah karakteristik
yang dapat bervariasi, dan skala pengukuran adalah cara untuk mengklasifikasikan
data.
B. Saran
Meskipun penulis menginginkan kesempurnaan dalam penyusunan makalah
ini, akan tetapi pada kenyataannya masih banyak kekurangan yang perlu penulis
perbaiki. Halini dikarenakan masih minimnya pengetahuan penulis. Oleh karena itu
kritik dan saran yang membangun dari para pembaca sangat diharapkan sebagai bahan
evaluasi untuk ke depannya. Sehingga bisa terus menghasilkan penelitian dan karya
tulis yang bermanfaat bagi banyak orang

21. 18
DAFTAR PUSTAKA
July, S. (2013). SKALA PENGUKURAN DALAM PENELITIAN.
Blogspot.com. http://lathifatuss.blogspot.com/2013/05/skala-pengukuran-
dalam-penelitian.html diakses pada 29 september 2022
Sekaran, Uma & Roger Bougie. 2017. Metode Penelitian untuk Bisnis:Pendekatan
Pengembangan-Keahlian. Edisi 6. Buku 1. Cetakan Kedua. Jakarta: Salemba
Empat

22. 19
HASIL DISKUSI
1. Nama : Heria Utami ( 210204500016 )
Pertanyaan : Mengapa dalam sebuah penelitian harus ada skala pengukuran variabel?
Jawaban : Skala pengukuran digunakan untuk mengklasifikasikan variable yang akan
diukur supaya tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan langkah
penelitian selanjutnya
Dijawab oleh Ilma Alya Rasta ( 210204501013 )
2. Nama : Sitti Sri Wahyuni ( 210204500018 )
Pertanyaan : Bagaimana cara menentukan variabel dalam suatu penelitian?
Jawaban : Cara Menentukan Variabel Penelitian
1. Temukan Masalah Utama. Masalah utama ini yang nantinya
dikembangkan menjadi variabel Y (terikat).
2. Temukan Faktor. Kemudian, variabel yang kedua adalah yang
berkaitan dengan variabel bebas.
3. Mempersiapkan Teori Penelitian Variabel.
4. Persiapan Penelitian.
Dijawab oleh Adinda Tiara Zalsabila ( 210204500011 )
3. Nama : Aqshal Bin Ichsan ( 210204501012 )
Pertanyaan : bagaimana cara menentukan variabel rasio dalam suatu data penelitian?
Jawaban : Untuk menentukan apakah suatu variabel dalam data penelitian adalah
variabel rasio, Anda perlu memeriksa sifat-sifat khas yang dimiliki oleh variabel rasio.
Berikut adalah beberapa langkah yang dapat membantu Anda menentukan apakah
suatu variabel adalah variabel rasio dalam suatu data penelitian:
1. Cek Titik Nol yang Bermakna:
Pastikan variabel tersebut memiliki titik nol yang bermakna. Ini berarti
bahwa jika nilai variabel adalah nol, itu mengindikasikan ketiadaan atau
absennya atribut yang diukur. Contohnya, jika Anda mengukur berat badan,
nilai 0 kg mengindikasikan ketiadaan berat badan.

23. 20
2. Perhatikan Kemampuan Perbandingan dan Operasi Matematika:
 Variabel rasio memungkinkan perbandingan yang berarti antara dua
nilai. Anda dapat membandingkan dua nilai variabel dan
menyatakan salah satunya lebih besar, lebih kecil, atau sama dengan
yang lain.
 Variabel rasio juga memungkinkan untuk melakukan operasi
matematika yang berarti seperti penambahan, pengurangan,
perkalian, dan pembagian pada nilai-nilai variabel ini. Hasil operasi
ini harus memiliki makna yang jelas dalam konteks masalah
penelitian Anda.
3. Contoh Variabel Rasio:
Contoh umum dari variabel rasio meliputi:
1. Berat badan
2. Tinggi badan
3. Pendapatan tahunan
4. Jumlah uang dalam rekening bank
5. Usia (dalam tahun)
4. Periksa Data Anda:
Periksa data Anda dan lihat apakah variabel tersebut memenuhi kedua
kriteria di atas. Ini termasuk memastikan bahwa ada titik nol yang
bermakna dan bahwa Anda dapat melakukan operasi perbandingan dan
matematika pada variabel tersebut.
5. Konsultasikan dengan Ahli Statistik:
Jika Anda masih merasa bingung atau tidak yakin apakah suatu variabel
adalah variabel rasio, Anda bisa berkonsultasi dengan seorang ahli statistik
atau metodolog. Mereka dapat memberikan panduan dan wawasan
tambahan berdasarkan konteks penelitian Anda.
Dijawab oleh Rini Andriyani ( 210204501006 )
4. Nama Ibnu Haldun ( 210204500019 )
Pertanyaan : Jelaskan variable dependen sma independen ?
Jawaban : Variabel independen adalah kondisi yang bertindak pada variabel dependen.
Variabel dependen adalah kondisi yang peneliti ukur untuk memahami sejauh mana
variabel independen menyebabkan pengaruh. Variabel dependen adalah apa yang
sedang diuji atau dipelajari oleh para ilmuwan karena bergantung pada faktor lain.
Dijawab oleh Adinda Tiara Zalsabila ( 210204500011 )