Cara Menganalisis Data Skala Likert: Langkah demi Langkah

Powerdrill Bloom·9 Oktober 2026

Untuk menganalisis data skala Likert, pertama-tama tentukan apakah Anda melihat item tipe Likert tunggal atau skala Likert multi-item. Ringkas item tunggal dengan frekuensi, persentase, median, dan modus, lalu buat grafiknya dalam bentuk diagram batang. Gabungkan beberapa item menjadi skor skala hanya jika item-item tersebut mengukur satu gagasan, dan setelah itu Anda dapat menggunakan rata-rata dan standar deviasi.

Panduan ini menjelaskan perbedaan tersebut, cara mengodekan dan membersihkan tanggapan, serta cara menganalisis data langkah demi langkah dengan AI atau di Excel. Panduan ini juga membahas grafik, perbandingan kelompok, contoh kasus, dan kesalahan-kesalahan yang dapat menyebabkan hasil yang menyesatkan.

Apa itu data skala Likert

Data Likert berasal dari pertanyaan survei yang menanyakan seberapa setuju responden, seberapa puas mereka, atau seberapa sering sesuatu terjadi. Item lima poin yang umum berkisar dari Sangat tidak setuju hingga Sangat setuju.

Tim penilaian University of Arizona menarik batasan yang berguna antara dua jenis data ini. "Skala Likert adalah alat penilaian psikometrik multi-item yang mengukur suatu konsep melalui serangkaian pertanyaan individual." Sebaliknya, item tipe Likert adalah "item individual yang diukur menggunakan berbagai jenis skala respons."

Perbedaan tersebut jauh lebih penting daripada rumus apa pun. Boone and Boone mengemukakan hal yang sama dalam artikel Journal of Extension tahun 2012. Mereka menulis bahwa keduanya "memerlukan prosedur analisis data yang unik, dan akibatnya, penyalahgunaan dan/atau kesalahan sering kali terjadi."

Survei tempat kerja mungkin melaporkan item tipe Likert satu per satu: "Orientasi mempersiapkan saya untuk peran saya," "Saya akan merekomendasikan produk ini," dan seterusnya. Sebuah studi penelitian mungkin menggabungkan beberapa item terkait menjadi satu skala Likert. Mengetahui jenis data mana yang Anda miliki akan memberi tahu Anda statistik mana yang harus digunakan.

Item tipe Likert vs. skala Likert

Halaman University of Arizona mereproduksi prosedur yang disarankan oleh Boone and Boone untuk setiap jenis data:

Metrik	Item tipe Likert	Skor skala Likert
Tendensi sentral	Median atau modus	Rata-rata
Variabilitas	Frekuensi	Standar deviasi
Asosiasi	Kendall tau B atau C	r Pearson
Statistik lainnya	Chi-square	ANOVA, uji-t, regresi

Untuk item tunggal, halaman tersebut menyatakannya secara langsung. Item-item tersebut "harus dianalisis sebagai item terpisah menggunakan teknik pengurutan dan pengelompokan seperti tabel distribusi frekuensi atau alat bantu visual seperti diagram batang." Halaman tersebut menambahkan: "Menghitung rata-rata tidak tepat untuk jenis data ini, meskipun data dapat dianalisis menggunakan median atau modus."

Untuk skala multi-item, aturannya lebih longgar. Halaman yang sama menyebutkan bahwa skor agregat "dapat diperlakukan sebagai data kontinu dan dinilai menggunakan semua ukuran tendensi sentral, modus, median, atau rata-rata."

Aturan praktisnya sederhana. Jika Anda melaporkan satu pertanyaan, laporkan distribusinya. Jika Anda melaporkan skor yang dibuat dari beberapa pertanyaan, Anda dapat melaporkan rata-ratanya.

Sebelum memulai: kodekan dan bersihkan tanggapan

Hasil ekspor survei mungkin menyimpan jawaban sebagai teks. Analisis akan lebih mudah jika setiap jawaban memiliki angka, jadi mulailah dengan mengodekannya.

Tetapkan kode secara berurutan. Untuk item persetujuan lima poin, gunakan angka 1 untuk Sangat tidak setuju hingga 5 untuk Sangat setuju.
Pertahankan label. Kode digunakan untuk mengurutkan dan menghitung. Laporan Anda harus tetap menggunakan kata-kata yang dilihat oleh responden.
Balikkan item terbalik (reversed items). Jika suatu pertanyaan dirumuskan secara negatif, balikkan kodenya sebelum Anda menggabungkannya dengan item lain.
Tangani jawaban kosong dan "Tidak berlaku." Keluarkan dari perhitungan, dan laporkan berapa jumlahnya.
Periksa panjang skala. Jangan mencampur item lima poin dan tujuh poin dalam satu tabel.

Simpan buku kode (codebook) singkat yang berisi rumusan kata-kata setiap item, kode, dan pembalikan apa pun. Hal ini membuat analisis dapat diulang pada kuartal berikutnya.

Cara menganalisis data skala Likert

Tiga langkah di bawah ini menggunakan Powerdrill Bloom, tetapi pendekatan yang sama dapat diterapkan pada alat apa pun yang dapat membaca hasil ekspor survei Anda. Versi Excel akan dibahas di bagian berikutnya.

Langkah 1: Unggah hasil ekspor survei dan kodekan tanggapan

Ekspor tanggapan dari alat survei Anda sebagai file CSV atau Excel, dengan satu baris per responden dan satu kolom per pertanyaan. Unggah file tersebut dan jelaskan skalanya dalam bahasa sehari-hari, seperti "Kolom D hingga K menggunakan skala persetujuan lima poin."

Mintalah agar jawaban teks dikodekan dari 1 hingga 5, dan sebutkan item terbalik apa pun agar kodenya dibalik. Kemudian, mintalah jumlah jawaban yang valid per item, serta berapa banyak yang kosong atau "Tidak berlaku." Periksa jumlah tersebut dengan total tanggapan pada alat survei Anda sebelum melanjutkan lebih jauh.

Mengunggah hasil ekspor survei untuk menganalisis data skala Likert di Powerdrill Bloom

Langkah 2: Ringkas setiap item dengan frekuensi, median, dan modus

Mintalah tabel frekuensi untuk setiap item: jumlah dan persentase untuk setiap opsi respons. Tambahkan median dan modus untuk setiap item, yang merupakan ukuran yang disarankan oleh Boone and Boone untuk item tunggal.

Beberapa tim juga melaporkan angka top-two-box, yaitu proporsi responden yang memilih Setuju atau Sangat setuju. Angka ini mudah dibaca dan cocok dengan target seperti contoh dari University of Arizona yaitu "90% siswa melaporkan bahwa mereka merasa percaya diri."

Jika beberapa item membentuk satu skala, mintalah skor gabungan per responden, lalu rata-rata dan standar deviasi dari skor tersebut. Letakkan tabel tingkat item di sampingnya, sehingga pembaca dapat melihat pertanyaan mana yang memengaruhi skor tersebut.

Langkah 3: Buat grafik hasil dan bandingkan kelompok

Mintalah diagram batang persentase respons untuk setiap item, diurutkan dari persetujuan terbanyak hingga tersedikit. Halaman pembuat grafik batang kami menunjukkan bagian grafik ini secara lebih mendetail.

Periksa grafik terhadap tabel frekuensi sebelum Anda membagikannya. Batang-batang diagram harus berjumlah 100% untuk setiap item, dan labelnya harus sesuai dengan kata-kata yang dilihat oleh responden.

Kemudian bandingkan kelompok-kelompok yang penting bagi keputusan Anda, seperti departemen, wilayah, atau segmen pelanggan. Mintalah distribusi persentase dari setiap item berdasarkan kelompok, sehingga kelompok dengan ukuran berbeda tetap dapat dibandingkan secara adil. Terakhir, mintalah ringkasan tertulis singkat yang menyebutkan item-item dengan tingkat persetujuan terendah.

Meninjau grafik respons Likert berdasarkan kelompok di Powerdrill Bloom

Cara menganalisis data Likert di Excel

Excel menangani analisis Likert dengan baik setelah tanggapan dikodekan. Asumsikan kode suatu item berada di sel B2:B201, satu untuk setiap responden.

Hitung setiap respons. Microsoft menjelaskan COUNTIF sebagai cara untuk menghitung sel yang memenuhi suatu kriteria, dengan sintaks COUNTIF(range, criteria). Hitung setiap opsi dengan =COUNTIF(B2:B201,1) hingga =COUNTIF(B2:B201,5).

Ubah hitungan menjadi persentase. Bagi setiap hitungan dengan jumlah jawaban yang valid, =COUNT(B2:B201). Format hasilnya sebagai persentase.

Temukan median. Gunakan =MEDIAN(B2:B201). Microsoft mencatat detail penting untuk kode Likert. "Jika jumlah angka dalam himpunan genap, maka MEDIAN menghitung rata-rata dari dua angka di tengah." Hasil seperti 3.5 berarti nilai tengah berada di antara dua jawaban, jadi laporkan kedua label tersebut.

Temukan modus. Bacalah dari tabel frekuensi: ini adalah opsi dengan jumlah tertinggi. Jika ada dua opsi yang seimbang, laporkan keduanya.

Hitung top-two-box. Gunakan =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) untuk proporsi responden yang setuju atau sangat setuju.

PivotTable dapat melakukan penghitungan yang sama untuk banyak item sekaligus. Masukkan item ke dalam baris (rows), respons ke dalam kolom (columns), dan jumlah respons ke dalam nilai (values). Kemudian tampilkan nilai sebagai persentase dari total baris.

Contoh kasus

Berikut adalah contoh hasil ilustrasi untuk satu item lima poin dari 200 karyawan. Item tersebut berbunyi "Pelatihan orientasi mempersiapkan saya untuk peran saya." Angka-angka ini adalah contoh, bukan data dari survei nyata.

Respons	Kode	Jumlah	Persentase
Sangat tidak setuju	1	10	5%
Tidak setuju	2	20	10%
Netral	3	30	15%
Setuju	4	90	45%
Sangat setuju	5	50	25%

Dari tabel ini:

Median: Setuju. Diurutkan dari 1 hingga 5, jawaban ke-100 dan ke-101 sama-sama jatuh pada Setuju. Tiga opsi pertama menampung 60 jawaban, dan Setuju menampung 90 jawaban berikutnya.
Modus: Setuju. Opsi ini memiliki jumlah tertinggi, yaitu 90.
Top-two-box: 70%. Yaitu 45% Setuju ditambah 25% Sangat setuju.
Bottom-two-box: 15%. Yaitu 5% Sangat tidak setuju ditambah 10% Tidak setuju.

Temuan tertulis yang jelas adalah: "70% setuju bahwa orientasi mempersiapkan mereka, dan 15% tidak setuju." Kalimat tersebut lebih berguna bagi seorang manajer daripada "rata-ratanya adalah 3.75," dan kalimat ini mengikuti pendekatan berbasis frekuensi untuk item tunggal.

Cara membuat grafik data Likert

Diagram batang cocok untuk item tunggal, dan merupakan salah satu alat bantu visual yang disebutkan oleh halaman University of Arizona. Untuk banyak item sekaligus, diagram batang bertumpuk (stacked bar chart) menunjukkan distribusi penuh setiap item dalam satu baris.

Salah satu tata letak sangat direkomendasikan dalam literatur statistik. Heiberger and Robbins mengemukakan argumen ini dalam Journal of Statistical Software. "Kami merekomendasikan diagram batang bertumpuk divergen (diverging stacked bar charts) sebagai teknik tampilan grafis utama untuk skala Likert dan skala terkait." Dalam tata letak tersebut, ketidaksetujuan memanjang ke kiri dari garis tengah dan persetujuan ke kanan.

Untuk membuat versi sederhana di Excel, masukkan persentase tidak setuju sebagai angka negatif dan persentase setuju sebagai angka positif. Kemudian masukkan diagram batang bertumpuk dan urutkan item berdasarkan total persetujuan. Proporsi netral dapat dibagi di sepanjang garis tengah atau ditampilkan di kolom terpisah.

Beri label pada setiap batang dengan persentasenya, atau setidaknya beri label pada total setuju dan tidak setuju. Hal ini menempatkan dua angka utama langsung pada grafik itu sendiri.

Grafik apa pun yang Anda gunakan, jaga agar urutan respons tetap sama di setiap item. Gunakan satu rumpun warna untuk ketidaksetujuan dan rumpun warna lain untuk persetujuan, sehingga pembaca dapat memindai grafik dengan cepat. Panduan kami tentang mengubah data survei yang berantakan menjadi grafik yang jelas membahas pembersihan grafik secara lebih mendalam.

Membandingkan kelompok

Hasil survei dapat memunculkan perbandingan: tim ini versus tim itu, tahun ini versus tahun lalu. Untuk item tipe Likert tunggal, bandingkan distribusi persentase secara berdampingan, bukan nilai rata-ratanya.

Sajikan perbandingan sebagai persentase dalam setiap kelompok, karena ukuran kelompok jarang sekali sama. Tim yang terdiri dari 12 orang dan tim yang terdiri dari 200 orang hanya dapat dibandingkan secara adil menggunakan proporsi persentase.

Jika Anda memerlukan uji statistik, tabel Boone and Boone mencantumkan chi-square untuk item tipe Likert. Untuk skor skala, tabel tersebut mencantumkan ANOVA, uji-t, dan regresi. Kelompok kecil membuat uji apa pun menjadi kurang andal, jadi laporkan ukuran kelompok di samping hasil analisis.

Berikut adalah contoh ilustrasi. Pada item orientasi, 72% dari tim penjualan yang beranggotakan 150 orang menyatakan setuju, dibandingkan dengan 58% dari tim dukungan yang beranggotakan 50 orang. Cara yang adil untuk melaporkannya adalah "72% tim penjualan (n = 150) dan 58% tim dukungan (n = 50) setuju." Dengan demikian, pembaca dapat menilai kesenjangan tersebut dengan mempertimbangkan ukuran kelompok, bukan hanya dari dua angka persentase saja.

Melaporkan hasil

Panduan University of Arizona memberikan peringatan yang jelas tentang nilai rata-rata. Panduan tersebut menyebut tindakan "menetapkan nilai numerik ke skala respons selama fase analisis" sebagai tindakan yang "tidak tepat". Temuan yang diperingatkan untuk dihindari adalah "rata-rata, siswa merasa percaya diri."

Laporan yang jelas dapat mencakup empat bagian untuk setiap item atau tema:

Rumusan kata-kata pertanyaan dan opsi respons.
Jumlah jawaban yang valid dan berapa banyak yang dikosongkan.
Distribusi, dalam bentuk tabel atau grafik.
Satu kalimat sederhana yang berisi proporsi top-two-box dan bottom-two-box.

Jika Anda melacak item yang sama dari waktu ke waktu, jaga agar rumusan kata-kata dan opsi respons tetap identik. Perubahan kata atau penambahan opsi akan merusak perbandingan dengan putaran sebelumnya, jadi catat setiap perubahan dalam laporan.

Untuk penulisan laporan lengkap, panduan kami tentang laporan hasil survei membahas struktur dan tata letak. Jika temuan tersebut akan dipresentasikan dalam rapat, panduan tentang presentasi hasil survei membahas bagian slide.

Kesalahan umum yang harus dihindari

Merata-ratakan item tunggal. Nilai rata-rata 3.4 menyembunyikan apakah pendapat orang-orang terbagi atau biasa saja, dan panduan di atas menyarankan untuk tidak melakukannya.
Mencampur statistik item dan skala. Gunakan frekuensi dan median untuk item tunggal, dan gunakan rata-rata hanya untuk skor skala multi-item.
Melupakan item terbalik. Item yang dirumuskan secara negatif yang tidak dibalik kodenya akan menarik skor skala ke arah yang salah.
Menghapus opsi netral secara diam-diam. Jika Anda mengecualikan Netral dari top-two-box, nyatakan hal tersebut dalam laporan.
Membandingkan jumlah mentah antar-kelompok. Sebaliknya, gunakan persentase di dalam setiap kelompok.
Terlalu berlebihan dalam menafsirkan sampel kecil. Pergeseran dari persetujuan 60% ke 70% tidak banyak berarti jika hanya 10 orang yang menjawab.

Ketika tanggapan Anda tiba dalam bentuk ekspor yang berantakan, Anda dapat mencoba Powerdrill Bloom untuk mengodekannya serta membuat tabel frekuensi dan grafiknya.

Pertanyaan yang sering diajukan

Bagaimana cara menganalisis data skala Likert?

Kodekan tanggapan sebagai angka, lalu ringkas setiap item dengan frekuensi, persentase, median, dan modus. Buat grafik distribusinya dalam bentuk diagram batang. Jika beberapa item membentuk satu skala, gabungkan menjadi satu skor dan laporkan rata-rata serta standar deviasinya.

Apakah Anda bisa mengambil rata-rata dari data skala Likert?

Untuk item tipe Likert tunggal, panduan berdasarkan Boone and Boone menyarankan untuk tidak menggunakan rata-rata dan merekomendasikan median atau modus. Untuk skor skala Likert multi-item, penggunaan rata-rata dan standar deviasi adalah hal yang tepat.

Apa grafik terbaik untuk data skala Likert?

Diagram batang berfungsi dengan baik untuk item tunggal. Untuk banyak item, diagram batang bertumpuk menunjukkan distribusi penuh setiap item. Heiberger and Robbins merekomendasikan diagram batang bertumpuk divergen sebagai tampilan utama untuk skala Likert.

Apakah data skala Likert bersifat ordinal atau interval?

Item tipe Likert tunggal adalah kategori terurut, itulah sebabnya panduan berdasarkan Boone and Boone menyarankan median dan modus. Skor yang dibuat dari beberapa item dapat diperlakukan sebagai data kontinu, menurut halaman University of Arizona.

Bagaimana cara menganalisis data skala Likert di Excel?

Gunakan COUNTIF untuk menghitung setiap respons, bagi dengan COUNT untuk persentase, dan gunakan MEDIAN untuk respons tengah. PivotTable dapat menghitung banyak item sekaligus. Kemudian buat diagram batang bertumpuk dari persentase tersebut.

Sumber: Boone and Boone, Analyzing Likert Data, Journal of Extension (2012) · University of Arizona, The Analysis of Scale Data · Heiberger and Robbins, Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales, Journal of Statistical Software · Microsoft Support, fungsi COUNTIF · Microsoft Support, fungsi MEDIAN.