JENIS DATA

 

 

 

Data adalah kumpulan informasi atau fakta yang diperoleh melalui pengamatan, pengukuran, atau pengumpulan informasi lainnya. Data sering digunakan dalam penelitian, bisnis, ilmu sosial, dan berbagai bidang lainnya untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti atau fakta yang objektif.

Data penelitian dapat dibagi menjadi dua kelompok, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. 

 

a.  Data kualitatif adalah data yang diperoleh dari pengamatan atau wawancara yang bersifat deskriptif atau naratif, tidak berbentuk angka atau statistik. Data kualitatif umumnya berupa teks, audio, atau visual yang dapat dianalisis untuk mengungkapkan makna, pandangan, atau pengalaman subjek yang diamati.

Contoh data kualitatif adalah transkrip wawancara, catatan lapangan, jurnal, atau rekaman video. Analisis data kualitatif dapat dilakukan dengan pendekatan yang berbeda, seperti analisis isi, analisis naratif, analisis fenomenologi, atau analisis grounded theory, tergantung pada tujuan penelitian dan jenis data yang dikumpulkan. Data kualitatif sering digunakan dalam bidang ilmu sosial, psikologi, antropologi, dan humaniora untuk menggali pemahaman mendalam tentang fenomena sosial, budaya, atau psikologis yang kompleks.

b.  Data kuantitatif adalah data yang diperoleh dari pengukuran atau perhitungan numerik. Data kuantitatif dapat dinyatakan dalam angka atau statistik dan dapat dianalisis dengan menggunakan metode statistik dan matematika. Jenis data kuantitatif meliputi data interval, data rasio, dan data nominal.

Contoh data kuantitatif adalah tinggi badan, berat badan, suhu, pendapatan, dan jumlah siswa di sebuah sekolah. Data kuantitatif dapat diukur dengan akurasi dan dapat digunakan untuk membandingkan dan mengeneralisasi fenomena yang diamati.

Analisis data kuantitatif dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik statistik, seperti uji t, ANOVA, regresi, dan analisis multivariat, tergantung pada jenis data dan tujuan penelitian. Data kuantitatif sering digunakan dalam penelitian eksperimental, survei, dan pengukuran sosial, serta di berbagai bidang seperti ekonomi, ilmu sosial, kedokteran, dan ilmu alam.

Berdasarkan skala pengukurannya, data penelitian dapat dibedakan menjadi empat dan setiap jenis data  memiliki karakteristik yang mempengaruhi cara data tersebut dikumpulkan, dianalisis, & diinterpretasikan.

1.    Data Nominal 

Data nominal adalah jenis data yang bersifat kategorikal, di mana setiap data dimasukkan ke dalam kategori-kategori yang berbeda tanpa adanya urutan atau tingkatan tertentu. Menurut Trochim (2021), data nominal digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kelompok yang berbeda tanpa memberikan nilai atau urutan pada kelompok-kelompok tersebut.

 

Contoh: 

Jenis kelamin (pria/wanita), status pernikahan (menikah/belum menikah), atau warna favorit (merah, biru, hijau). Misalnya, dalam survei tentang preferensi warna, responden mungkin diminta untuk memilih warna favorit mereka dari daftar yang tersedia. Data ini hanya mengidentifikasi kategori yang dipilih oleh responden tanpa menunjukkan urutan atau tingkatan tertentu.

2.    Data Ordinal 

Data ordinal adalah data kategorikal yang memiliki urutan atau tingkatan. Data ini menunjukkan peringkat di antara kategori-kategori, meskipun jarak antar kategori tidak selalu sama. Menurut Kinnear dan Gray (2010), data ordinal memungkinkan peneliti untuk mengurutkan kategori dalam suatu peringkat, meskipun perbedaan antara kategori-kategori tersebut tidak dapat diukur secara presisi.

 Contoh: 

Tingkat kepuasan pelanggan (sangat puas, puas, tidak puas), atau peringkat juara dalam sebuah kompetisi (juara 1, juara 2, juara 3). Misalnya, dalam penelitian tentang tingkat kepuasan pelanggan, responden mungkin diminta untuk menilai kepuasan mereka pada skala ordinal, seperti "sangat puas," "puas," atau "tidak puas." Urutan ini menunjukkan tingkatan kepuasan, namun perbedaan antara tingkat kepuasan tersebut tidak dapat diukur secara kuantitatif.

3.    Data Interval 

Data interval adalah jenis data yang memiliki urutan dengan interval yang sama antara nilai-nilainya, namun tidak memiliki titik nol yang absolut. Ini berarti meskipun kita dapat mengukur perbedaan antara dua nilai, kita tidak dapat menganggap bahwa nilai tertentu adalah kelipatan dari nilai lain karena tidak ada nol absolut. Gravetter dan Wallnau (2017) menjelaskan bahwa data interval memungkinkan perbandingan yang konsisten antara nilai-nilai data, tetapi tidak dapat digunakan untuk perhitungan rasio. 

Contoh: 

Suhu dalam derajat Celsius atau Fahrenheit, di mana perbedaan antara setiap derajat adalah sama, tetapi nol derajat tidak berarti ketiadaan suhu. Sebagai contoh, jika suhu hari ini adalah 20°C dan besok 30°C, kita dapat mengatakan bahwa besok lebih hangat, tetapi tidak dapat mengatakan bahwa besok dua kali lebih panas dari hari ini.

4.   Data Rasio 

Data rasio adalah jenis data yang memiliki semua karakteristik data interval, dengan tambahan adanya titik nol absolut yang memungkinkan untuk melakukan perhitungan matematis seperti penggandaan dan pembagian. Menurut Sekaran dan Bougie (2016), data rasio adalah bentuk data yang paling informatif karena memiliki sifat-sifat dari skala nominal, ordinal, dan interval, serta memungkinkan perhitungan rasio yang valid. 

Data rasio dapat dianalisis dengan menggunakan teknik statistik parametrik, seperti uji t, ANOVA, regresi, dan analisis multivariat. Data rasio dapat dilakukan operasi matematika seperti pengurangan, penjumlahan, pengalian, dan pembagian, serta dapat dinyatakan dalam rasio atau persentase.

Contoh: 

Berat badan, tinggi badan, pendapatan, atau jarak. Misalnya, jika seseorang memiliki berat 50 kg dan orang lain memiliki berat 100 kg, kita dapat mengatakan bahwa orang kedua memiliki berat dua kali lipat dari orang pertama karena data rasio memiliki titik nol yang absolut dan perbedaan yang konsisten antara nilai-nilainya.

 Kesimpulan

Pemahaman tentang jenis-jenis data penelitian, yaitu data nominal, ordinal, interval, dan rasio, sangat penting dalam menentukan metode analisis dan interpretasi hasil penelitian. Setiap jenis data memiliki karakteristik yang berbeda, yang memengaruhi bagaimana data tersebut dikumpulkan, diukur, dan dianalisis. Dengan memilih jenis data yang tepat, peneliti dapat meningkatkan validitas dan reliabilitas hasil penelitian, serta menghasilkan temuan yang relevan dan akurat.

Referensi  

Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2017).  Statistics for the Behavioral Sciences  (10th ed.). Cengage Learning.

Kinnear, P. R., & Gray, C. D. (2010).  IBM SPSS Statistics 17 Made Simple. Psychology Press.

Sekaran, U., & Bougie, R. (2016).  Research Methods for Business: A Skill-Building Approach  (7th ed.). John Wiley & Sons.

Trochim, W. M. K. (2021).  Research Methods: The Essential Knowledge Base  (2nd ed.). Cengage Learning.