Data statistik ialah bagian integral dr perkiraan dlm berbagai bidang, & dibagi menjadi empat jenis menurut skala pengukurannya, yaitu data nominal, data ordinal, data rasio, & data interval. Data nominal yakni jenis data dgn level pengukuran paling rendah di antara jenis data yang lain.
Secara sifat, ada dua jenis data statistik, yakni data kuantitatif & data kualitatif. Data kualitatif lazimnya dihidangkan dlm bentuk kata-kata karena sifatnya deskriptif & tak teratur. Sedangkan data kuantitatif yakni data yg mampu diwakili dlm bentuk nilai sebab dapat diukur dlm bentuk angka & dianalisis.
Mengetahui jenis-jenis data tersebut sungguh penting untuk melaksanakan proses analisis data yg benar, alasannya beberapa pengukuran data statistik cuma mampu dipakai untuk jenis data tertentu. Mengetahui jenis data statistik mampu memperlihatkan laba dlm menentukan metode statistik yg sempurna untuk mengolah data.
Table of Contents
Pengertian Data Nominal
Data nominal adalah data yg diberikan pada objek atau klasifikasi, yg tak menawarkan keterangan mengenai kedudukan objek tersebut, tetapi cuma berfungsi sebagai label atau instruksi. Data ini mempunyai sifat yg independen atau tak bekerjasama satu sama lain.
Baca juga: Kecerdasan Buatan: Pengertian, Sejarah, & pola
Pengertian Data Nominal Menurut Ahli
Berikut adalah beberapa pengertian mengenai data nominal berdasarkan para ahli:
Menurut Saifullah (2015)
Merupakan jenis data yg cuma membedakan objek atau individu tanpa mengurutkannya berdasarkan besarnya.
Menurut Kartono (2018)
Jenis data yg menggambarkan klasifikasi tanpa adanya peringkat atau urutan yg terperinci. Data nominal cuma membedakan objek atau individu satu dgn yg yang lain.
Menurut Bungin (2015)
Data yg digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah objek atau individu ke dlm kategori tertentu tanpa adanya pengurutan atau peringkat. Data ini hanya menggambarkan perbedaan antara objek atau individu satu dgn yg lainnya.
Menurut Hair et al. (2017)
Data yg cuma mampu dijumlah dengan-cara kualitatif. Data ini dipakai untuk mengelompokkan individu atau objek ke dlm klasifikasi-kategori yg saling langsung & saling independen satu sama yang lain.
Baca juga: WA GB Versi Terbaru
Ciri-Ciri Data Nominal
Berikut yaitu beberapa ciri-ciri data nominal:
- Hanya membedakan objek atau individu tanpa mengurutkannya berdasarkan besarnya.
- Tidak memiliki peringkat atau urutan yg terang.
- Digunakan untuk mengelompokkan individu atau objek ke dlm klasifikasi-klasifikasi yg saling langsung & saling independen satu sama yang lain.
- Hanya dapat dijumlah dengan-cara kualitatif.
- Setiap klasifikasi dlm data nominal mempunyai nilai yg sama, sehingga tak mampu dibandingkan satu dgn yg lainnya dlm hal ukuran atau besarnya.
- Dapat diwakili oleh variabel yg bersifat nominal, seperti jenis kelamin, agama, suku bangsa, warna, atau status akad nikah.
- Sering kali disajikan dlm bentuk tabel frekuensi atau diagram batang.
Dalam statistik, data nominal dianggap selaku jenis skala pengukuran yg paling sederhana dibandingkan dgn jenis skala pengukuran yang lain. Karena itu, analisis data nominal hanya dapat dikerjakan dgn menggunakan teknik-teknik statistik yg sesuai, mirip uji chi-square atau analisis deskriptif.
Contoh Data Nominal
Berikut adalah beberapa pola data nominal:
- Jenis kelamin: laki-laki & wanita.
- Agama: Islam, Kristen, Hindu, Budha, dll.
- Warna: merah, hijau, biru, kuning, dll.
- Status pernikahan: sudah menikah, belum menikah, cerai, dll.
- Jenis pekerjaan: wiraswasta, karyawan, pegawai negeri, pelajar, dll.
- Suku bangsa: Jawa, Sunda, Batak, Minang, dll.
- Golongan darah: A, B, AB, O.
Data nominal ini hanya menggolongkan individu atau objek ke dlm kategori-klasifikasi yg saling independen satu sama yang lain. Kategori dlm data nominal tak memiliki urutan atau peringkat tertentu, & cuma dapat dijumlah dengan-cara kualitatif. Oleh sebab itu, data nominal kerap kali disuguhkan dlm bentuk tabel frekuensi atau diagram batang untuk membuat lebih mudah interpretasi & analisis data.
Baca juga: Publish or Perish
Data Ordinal, Data Interval, & Data Rasio
Selain data nominal, terdapat tiga jenis data pengukuran skala dlm statistik yg mencakup:
Data Ordinal
Data ordinal yaitu data di mana obyek atau kategori disusun dlm urutan tertentu menurut tingkat besarnya, mulai dr yg paling rendah ke yg tertinggi atau sebaliknya, namun rentang/jarak antar nilai tak harus sama. Ciri dr data ordinal adalah bahwa klasifikasi data mampu diurutkan menurut urutan logis & sesuai dgn besarnya karakteristik yg dimiliki.
Contoh Data Ordinal
- Dalam sebuah kelas terdapat peringkat ranking, mirip Ihsan yg berada di peringkat 1 & Udin yg berada di peringkat 2, yg menerangkan bahwa Ihsan lebih pintar dibandingkan dengan Udin.
- Dalam pemilu, suara Demokrat menerima 60%, PDI 30%, & Golkar 20%, yg menempatkan Demokrat sebagai pemenang dgn peringkat suara tertinggi, atau peringkat 1.
- Dalam Taekwondo, terdapat beberapa tahapan sabuk, mirip sabuk putih, kuning, hijau, biru, merah, & hitam.
Data Interval
Data interval yaitu jenis data di mana obyek atau kategori dapat diurutkan menurut suatu atribut yg memperlihatkan keterangan wacana interval yg sama antara setiap obyek atau kategori, data ini ditandai dgn urutan kategori yg tak memiliki jarak yg sama, tetapi tak memiliki nilai nol sewenang-wenang.
Contoh Data Interval
Rata-rata tinggi tubuh berdasarkan usia ialah sebagai berikut: untuk anak-anak yg berusia 6-12 tahun memiliki rata-rata tinggi tubuh antara 130-145 cm, untuk remaja yg berusia 13-18 tahun mempunyai rata-rata tinggi tubuh antara 146-160 cm, & untuk akil balig cukup akal yg berusia 19-26 tahun mempunyai rata-rata tinggi tubuh antara 161-199 cm.
Baca juga: IPTEK Adalah: Pengertian, Ciri, Manfaat, & Contoh
Data Rasio
Data rasio ialah jenis data di mana jarak antara nilai-nilai sama & memiliki nilai nol diktatorial. Oleh karena itu, kalau nilai data adalah nol, maka itu memperlihatkan bahwa tak ada jumlah yg diukur atau tak ada eksistensi dr karakteristik yg diukur.
Contoh Data Rasio
- Berat bayi A adalah tiga kali lipat dr berat bayi C, sementara berat bayi B ialah dua kali lipat dr C, jikalau dilihat menggunakan skala rasio. Dalam hal ini, jarak antara berat bayi A & C, serta antara bayi B & C sama. Selain itu, nol pada skala ini memperlihatkan ketiadaan berat badan, sehingga tak mungkin ada bayi dgn berat badan negatif.
- Pekerjaan & penghasilan bulanan yg berlainan-beda. Jika dilihat menggunakan skala rasio, gaji Ichsan lebih besar dr honor Kosim sebagai karyawan, & honor Udin lebih kecil dr honor Kosim. Skala rasio memungkinkan perbandingan langsung antara penghasilan karyawan, sebab skala ini mempunyai nol diktatorial yg menunjukkan ketiadaan honor. Oleh alasannya itu, tak mungkin ada karyawan dgn honor negatif pada skala ini.
Kesimpulan
Dalam statistik terdapat empat jenis data pengukuran skala, yakni data nominal, data ordinal, data interval, & data rasio. Data nominal yakni data yg diberikan pada obyek atau kategori yg cuma berfungsi sebagai label/arahan, sedangkan data ordinal yakni data yg penomoran obyek atau kategorinya disusun menurut besarnya dgn jarak/rentang tak harus sama.
Data interval yakni data dimana obyek/klasifikasi mampu diurutkan menurut suatu atribut yg memberikan keterangan perihal interval antara tiap obyek/kategori sama, sedangkan data rasio adalah data yg jaraknya sama & mempunyai nilai nol sewenang-wenang.
Setiap jenis data mempunyai ciri-ciri & misalnya masing-masing. Data ordinal, interval, & rasio mempunyai urutan atau tingkatan yg dapat dibandingkan, sedangkan data nominal tak memiliki urutan atau tingkatan.
Referensi
- Aggarwal, C.C. (2015). Data Classification: Algorithms and Applications. Boca Raton, FL: CRC Press.
- Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
- Stevens, S.S. (1946). On the theory of scales of measurement. Science, 103(2684), 677-680.