Semantic Differential Scale and Stapel Scale

Definition of Semantic Differential Scale

Semantic differential scale is a scale consisting of 7-point measurements to measure the rank of an object based on certain attributes. Semantic differential scale has two poles that is two attributes those are mutually exclusive. Unlike the Likert scale, which is equipped with a full statement about something and ask the respondent agreement, the semantic differential scale only provides the name of object and a range with two poles opposite in nature. Then, respondents are asked to rate "how much" tendencies leads to one of the poles. Semantic differential scale is widely used to create a profile of an object and to measure the objects' image. If we want to create object's profile, then we can total the value per-nature from all respondents, next we calculate the average value that will be best attribute inherit to that object in general. If the semantic differential scale used to measure image of a topic or an object, image profiles obtained can be compared with the image of another object.

Take an example, we want to know the respondents' opinions regarding the Pepsi, a giant brand of softdrink in Indonesia.

From the example above, we figure out that respondent put Pepsi in the 3rd point. It means that in respondent thought Pepsi tends to be fairly easy to obtain. In addition, respondents also considered Pepsi tends to characterize the adults and the price is affordable. The points on the above questions illustrate attributes that describe object the most. In designing a differential semantic scale the important thing is being consistent. If at first we use a scale of 1-to-7 point, then the next question is also using the same scale. However, if from the beginning we've been using a scale -3 to +3, the next attributes are also using scale -3 to +3. If you use positive attribute in the left side, the rest attributes should be the same.

Para peneliti umumnya juga menggunakan skala semantic differential ini untuk membandingkan beberapa objek. Skala semantic differential membantu mendeskripsikan semua perbedaan dan persamaan sifat diantara objek-objek tersebut. Untuk membandingkan dua objek, peneliti bisa membandingkan nilai rerata-nya atau nilai total per sifat dan secara umum. Misalnya, untuk mengukur image sejumlah merek pakaian, peneliti dapat membandingkan nilai rerata dari masing-masing merek untuk setiap kategori sifat. Namun, ada beberapa kontroversi mengenai apakah data dari skala semantic differential dapat diperlakukan sebagai data numerik atau tidak. Jika menjadi data numerik maka peneliti dapat melakukan perhitungan (kuantifikasi) yang lebih kompleks, misalnya menggabungkan dengan regresi atau metode analisis lain.

Researchers generally use semantic differential scale to compare multiple objects' attributes.This scale helps describe all the differences and similarities in attributes of observed objects. To compare two objects, the researchers could compare the mean value or the total value per attribute and in general. For example, to measure the amount of clothing brand image, researchers can compare the average value of each brand in each category properties. However, there is some controversy as to whether the data from semantic differential scale can be treated as numeric data or not. If a numeric data, the researcher can perform calculations (quantification) are more complex, such as regression or combining with other analytical methods

Cara Membuat Skala Semantic Differential

Jika Anda tertarik untuk menggunakan skala semantic differential ini, berikut beberapa langkah menyusun skala semantic differential :

1. Tentukan dimensi-dimensi atribut yang berasosiasi dengan objek.  Misalnya kita ingin mengetahui preferensi konsumen terhadap dua provider telekomunikasi, TLKM dan INDS. Dimensi yang dapat digunakan untuk mengukur preferensi konsumen seperti: luas jangkauan jaringan, stabilitas jaringan, kelengkapan layanan, tarif, dan iklan. Dimensi tersebut haruslah merupakan hal-hal yang memang digunakan oleh konsumen secara umum untuk menilai provider telekomunikasi. Jika kita tidak dapat menemukan dimensi apa saja yang menjadi kriteria untuk mengevaluasi suatu objek maka kita perlu melakukan studi pendahuluan.


2. Dari dimensi-dimensi tersebut kita dapat menurunkan sifat-sifat objek yang diteliti. Misalnya untuk jaringan, maka sifat yang berhubungan adalah : “kuat dan lemah”, “luas dan terbatas”, “stabil dan tidak stabil”, dan sebagainya. Untuk menyusun skala semantic differential kita membutuhkan beberapa pasang sifat yang saling bertolak-belakang.


3. Sertakan petunjuk untuk menjawab sebelum pertanyaan. Petunjuk ini harus jelas agar responden dapat memberikan jawaban seperti yang kita harapkan.


4. Skala semantic differential harus konsisten. Jika sifat yang berkonotasi positif berada di kiri maka selanjutnya juga berapa di kiri.


5. Hindari menggunakan lebih dari 20 item sifat untuk menggambarkan satu objek.


6. Jika kita ingin membandingkan sifat beberapa objek, maka kita harus menggunakan skala yang sama untuk semua objek tersebut. Perbandingan dapat dilihat dari nilai rerata maupun nilai total.
   
   
   Pengertian Skala Stapel
   Nama skala ini diambil dari Jan Staple yang merupakan penemunya. Skala Stapel adalah sebuah skala dengan satu kutub terdiri dari 10 poin yaitu dari -5 hingga +5 tanpa nilai netral (nol). Pada skala ini responden diminta untuk mengidentifikasi sedekat apa objek dengan sifat yang dimaksudkan. Untuk lebih jelasnya Anda dapat melihat contoh skala Stapel berikut ini:
   
   
   Instruksi
   
   
   Pada bagian ini Anda diminta untuk mengevaluasi setiap kata yang mewakili Betamart swalayan. Anda dapat memilih satu angka dari -5 sampai +5. Semakin positif nilainya maka sifat tersebut Anda anggap semakin menggambarkan Betamart. Sebaliknya, nilai yang semakin negatif maka semakin tidak menggambarkan Betamart.

Data yang diperoleh dari skala Stapel ini dapat dianalisis dengan cara yang sama seperti pada skala semantic differential. Skala Stapel ini memiliki keunggulan diantaranya: skala Stapel tidak memerlukan studi pendahuluan seperti skala semantic differential dimana kita perlu melakukan riset pendahuluan untuk mengetahui atribut objek, dan skala Stapel dapat ditanyakan melalui telepon. Meskipun demikian, menurut beberapa peneliti aplikasi skala ini membingungkan.

Baik skala Likert, semantic differential, maupun skala Stapel ada enam hal yang perlu diputuskan ketika membuat skala tersebut:

1.    Jumlah Kategori atau Poin Skala.

Dalam membuat skala Likert, semantic, maupun Stapel kita tentukan terlebih dahulu berapa poin yang akan ada dalam skala. Apakah kita menggunakan sistem 5-poin atau 7-poin? Atau apakah kita akan menggunakan bilangan positif semua atau campuran?

Rentang poin yang panjang dapat digunakan jika responden sangat mengenal objek yang diukur. Namun, peneliti di Indonesia cenderung lebih suka menggunakan skala 5-poin karena menurut mereka pilihan yang terlalu banyak dapat membuat bingung responden dan mengurangi minat responden untuk menjawab.

2.    Seimbang versus Tidak Seimbang

Maksud seimbang di sini adalah jumlah kategori yang “baik” sama dengan yang “buruk”. Kriteria digunakan untuk skala semantic differential. Kategori tidak seimbang dapat digunakan jika jawaban dapat dimiringkan (skewed).

3.    Pilihan ganjil atau genap

Pilihan jawaban ganjil seperti skala dengan 5-poin atau 7-poin memungkinkan adanya opsi “netral” atau tidak memihak ke salah satu ekstrim. Namun, beberapa peneliti menghindari opsi ini karena “netral” dianggap bukan jawaban, atau responden tidak memiliki kecenderungan ke suatu sisi jawaban.

4.    Deskripsi verbal

Skala tidak hanya menggunakan angka-angka atau poin, namun juga dapat menggunakan gambar maupun kalimat. Pemilihan ini tergantung pada ketertarikan peneliti, responden, dan topik. Jika responden yang kita gunakan adalah siswa SD maka kita dapat menggunakan skala dalam bentuk gambar.

Contoh skala yang menggunakan gambar:

Berikan pendapat kamu mengenai film Avatar yang baru saja kamu saksikan.

Sekarang kita sudah mengetahui bentuk-bentuk inovasi skala penelitian. Yang perlu kita ingat dalam membuat skala adalah konsistensi skala yang digunakan dan gunakan instruksi yang mudah dimengerti.