Skala hedonik 9-poin telah digunakan secara rutin dalam ilmu pangan selama 60 tahun terakhir. Seiring kemajuan teknologi, data dari skala ini semakin banyak digunakan untuk analisis statistik dan pemodelan yang kompleks. Oleh karena itu, protokol penggunaan dan analisis skala ini, serta beberapa alternatifnya, perlu ditinjau kembali.
Secara umum, ada dua versi skala hedonik 9-poin: skala dengan ‘kata saja’ dan skala dengan ‘angka saja’. Dalam skala ‘kata saja’, kategori seperti ‘sangat suka’, ‘suka’, ‘netral’, dan seterusnya digunakan. Sedangkan skala ‘angka saja’ hanya menggunakan angka 1-9. Perlu diperhatikan bahwa kedua versi skala ini tidak setara dan tidak dapat dipertukarkan begitu saja.
Selama ini, data dari skala ‘kata saja’ sering diubah menjadi angka untuk dianalisis secara statistik, seolah-olah data tersebut bersifat numerik. Namun sebenarnya, angka-angka ini hanyalah label alternatif untuk kategori dan tidak lebih dari sekedar data ordinal (berjenjang). Analisis statistik parametrik pada data semacam ini sebenarnya kurang tepat, meskipun hal ini telah menjadi kebiasaan yang jarang dipertanyakan.
Sementara itu, data dari skala ‘angka saja’ memang bersifat numerik, namun kualitasnya di antara data ordinal dan data interval. Panelis cenderung menggunakan strategi kognitif relatif saat memberikan skor, sehingga skor yang diberikan bergantung pada produk lain yang dinilai. Protokol penyajian sampel secara monadic serial (satu per satu) yang umum digunakan juga perlu dipertimbangkan kembali karena mengabaikan efek lupa dan tidak sesuai dengan strategi kognitif relatif ini.
Sebagai alternatif skala hedonik, peringkat (ranking) dengan analisis R-Index merupakan metode yang menjanjikan. Metode ini lebih sederhana bagi panelis dan menghasilkan data berdasarkan perilaku memilih, bukan kemampuan panelis dalam menggunakan skala. Nilai R-Index juga dapat dianalisis secara statistik parametrik.
Tentu saja, dengan berbagai kelebihan dan kekurangannya, skala hedonik 9-poin akan terus digunakan. Namun pemahaman yang benar tentang data yang dihasilkan dan keterbatasannya dalam analisis statistik perlu ditekankan. Penggunaan histogram sebagai pelengkap nilai rerata juga disarankan untuk interpretasi yang lebih baik. Peringkat hedonik dengan R-Index dapat digunakan sebagai pembanding atau bahkan alternatif, terutama untuk studi lintas budaya atau dengan panelis yang kurang terbiasa dengan skala.
Pada akhirnya, tujuan evaluasi hedonik adalah mendapatkan gambaran preferensi konsumen terhadap produk. Dengan memahami kelebihan dan keterbatasan metode yang digunakan, serta menyesuaikan penafsiran, kita dapat mengoptimalkan penggunaan skala hedonik atau metode alternatifnya dalam pengembangan produk pangan.