Bagi teman-teman yang telah melakukan survei menggunakan
skala Likert di Indonesia, mungkin kita menemukan masalah yang sama. Banyak
responden cenderung memberikan jawaban yang berada di bagian tinggi skala,
misalnya 4 atau 5 di skala 5. Bahkan, pada skala 10, jawaban seringkali
berkisar pada angka 7, 8, 9, atau 10. Padahal, ada pertanyaan yang seharusnya
dijawab dengan angka rendah, seperti 1 atau 2, namun jarang sekali responden
melakukannya. Fenomena ini mungkin juga ditemui di negara lain, tetapi cukup
umum di Indonesia. Di negara-negara Eropa atau Amerika, mereka lebih terbuka
untuk menjawab nilai rendah, bahkan saya pernah analisis di Singapura pun masih
tersebar jawabannya.
Hal ini menjadi masalah karena tujuan dari skala Likert adalah untuk
mendapatkan distribusi jawaban yang beragam dari yang rendah hingga yang
tinggi. Jika semua jawaban terpusat di angka tinggi, kita tidak bisa mengetahui
dengan jelas seberapa besar minat responden terhadap produk yang kita tawarkan.
Misalnya, jika banyak responden menjawab 4 atau 5, apakah kita bisa
menyimpulkan bahwa mereka akan membeli produk kita? Mungkin saja produk
tersebut sebenarnya tidak laku di pasaran. Ini bisa menjerumuskan kita pada
kesimpulan yang salah. Kita mungkin merasa produk kita sudah siap diluncurkan
karena rata-rata jawaban responden mendukung. Namun, seringkali jawaban
tersebut tidak mencerminkan realitas.
Untuk mengatasi masalah ini, ada tiga tips yang saya biasa gunakan dalam survei
dengan skala Likert di Indonesia:
1. Gunakan Produk Pembanding: Tanya responden tentang produk
kita, lalu bandingkan dengan produk kompetitor. Dengan cara ini, kita bisa
melihat perbedaan signifikan antar produk. Jika tidak ada perbedaan yang jelas,
tambahkan pertanyaan tentang produk mana yang mereka pilih lebih tinggi
nilainya.
2. Bandingkan dengan Standar: Gunakan norma atau standar dari
jawaban responden di Indonesia. Misalnya, jika rata-rata jawaban adalah 4.78
dari skala 5, secara kasat mata nilainya tinggi, namun kita perlu mengetahui
apakah itu lebih baik atau lebih buruk dibandingkan dengan standar umum
rata-rata orang Indonesia atau kita sebut norm. Norm ini juga bisa bervariasi
tergantung kategori atau profil responden, seperti gender atau usia.
3. Analisis Top Box: Fokus pada jawaban tertinggi di skala
Likert. Untuk skala 5, lihat hanya responden yang memilih top box nya atau
angka tertinggi yaitu 5. Sedangkan untuk skala 10, kita bisa melihat berapa
persen yg memberikan jawaban 10, atau untuk skala Likert yang lebih banyak,
bisa pertimbangkan juga mereka yg memilih top 2 box yaitu 9 atau 10.
Ini selalu jadi tantangan, tapi masih dapat kita cari cara sehingga jawaban
orang Indonesia yang cenderung baik hati ini tetap dapat dianalisis dengan
Likert, walaupun tujuan dari Likert sendiri tidak tercapai yaitu mendapatkan
jawaban yang tersebar. Ada cara lain? Ada, yaitu di normalized, kita bahas next
artikel saja ya.