Mengenal Jenis Data Statistik

kinderpflegenetzwerk

Di dalam pengukuran statistika terdapat data pengukuran yang dinamakan dengan skala. Skala merupakan hasil pengukuran yang terdiri atas beberapa jenis skala yang bervariasi tentutnya. Pengukuran adalah pemberian angka atau label terhadap objek, fenomena atau variabel menurut aturan tertentu. Skala pengukuran merupakan kesepakatan yang digunakan sebagai acuan untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data kuantitatif. 

Dalam mengolah dan menganalisis data, peneliti sangat perlu memperhatikan sifat dasar skala pengukuran yang digunakan. Pengoperasian data statistik yang digunakan dalam pengolahan data pada dasarnya memiliki syarat tertentu dalam hal skala pengukuran data yang diperoleh peneliti. Ketidaksesuaian antara skala pengukuran dengan pelabelan statistik yang digunakan akan menghasilkan suatu kesimpulan yang tentu saja bias dan tidak relevan nantinya. Oleh karenya perlu kita pelajari beberapa jenis data statistik, terdapat empat jenis data pengukuran data dalam statistik yang akan kita pelajari di bawah.

Data Nominal

Data nominal atau skala nominal merupakan ukuran paling sederhana dimana angka yang diberikan kepada objek variabel memiliki arti hanya sebagai label dan tidak menunjukkan tingkatan apapun. Data nominal hanya bisa membedakan benda atau peristiwa yang satu dengan lainnya berdasarkan predikat (nama). Data nominal hanya digunakan untuk mengklasifikasikan variabel dalam bentuk kategori, sehingga pemberian angka atau simbol pada data nominal tidak memiliki maksud kuantitif. Data nominal pada dasarnya hanya sebagai atribut atau karaktersitik variabel yang hendak diukur. Sebenarnya tidak hanya data kualitatif saja yang dapat dimasukkan dalam data nominal, seperti data kuantitatif sebagai pelambangan-pelambangan kategori dan tidak menunjukkan urutan tinggi rendahnya.

Misalnya, nomor urut pada presensi mahasiswa dari nomor 1 sampai yang paling besar bukan berarti mahasiswa yang berada pada nomor urut 1 mendapat ranking 1. Nomor 1 digunakan sebagai lambang atau kode dari mahasiswa yang bersangkutan. Demikian juga contoh lainnya adalah nomor rumah, nomor seri tiket, plat nomor kendaraan, kode pos. Kode pos seperti 65115, 65114, 57312 dan plat nomor kendaraan seperti N 3772 AU, W 2129 DD, L 4199 ABN hanyalah sebuah lambang yang tidak dapat dilakukan matematika dasar seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan sebagainya.

Data Ordinal

Data ordinal atau skala ordinal adalah angka yang diberikan guna mengandung sebuah urutan atau tingkatan. Ukuran ordinal digunakan untuk mengurutkan variabel dari yang terendah hingga ke tingkat ke lebih tinggi. Data ordinal sering disebut juga dengan skala peringkat, hal ini karena dalam skala ordinal lambang-lambang bilangan hasil pengukuran selain sebagai pembeda juga menunjukkan urutan atau tingkatan variabel yang diukur menurut karakteristik tertentu. Sama halnya dengan data nominal, data ordinal juga tidak dapat menerapkan operasi matematika standar seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, pembagian, dan sebagainya. 

Misalnya, prestasi belajar siswa dalam bidang studi Matematika berturut-turut adalah 90, 85, 70, 50 dan seterusnya sampai ke nilai terendah. Maka dalam nilai tersebut mendapat ranking I untuk nilai 90, II untuk 85, III untuk 70, dan seterusnya. Jika diamati jarak ranking I dan II (90 dan 85) dengan jarak ranking nilai II dan III (85 dan 70) adalah tidak sama. Sehingga data ordinal hanya sebuah perbandingan antara nilai satu dengan lainnya.

Data Interval

Data inteval atau skala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak dua titik pada skala sudah diketahui. Hal ini berbeda dengan data ordinal dimana jarak dua titik tidak diperhatikan (seperti nilai ranking kelas). Jika pada skala ordinal dapat dinyatakan bahwa sesuatu nilai itu lebih, sama ataupun kurang dari yang lain, maka pada data interval ini peneliti dapat menghadapi angka skala yang batas variasi nilai satu dengan lainnya sudah jelas, sehingga jarak intervalnya dapat dibandingkan. Misalnya, nilai raport atau ijazah, juga nilai IP 3.5 adalah nilai interval, sebab nilai-nilai tersebut diperoleh dengan bepedoman pada jarak antara satu ke yang lain, misalnyaseorang mahasiswa yang menguasai materi antara 64% s/d 75% mendapat nilai 2 atau C dalam kartu hasil studi. Akan tetapi nilai mutlaknya tidak dapat dibandingkan secara sistematis, oleh karena batas-batas variasi nilainya tidak memiliki nilai nol mutlak. Sehingga siswa yang mendapat nilai 0 belum tentu dia tidak tahu sama sekali mengenai materi, demikian juga nilai 0 pada termometer bukan berarti tidak memiliki suhu panas atau dingin. 

Nilai yang diperoleh dari pengukuran-pengukuran psikologi, misalnya IQ adalah contoh data yang jenisnya interval. Dimana untuk mengklasifikasikan IQ sudah disgunakan skala-skala interval di dalamnya. Koefisien di dalam IQ menunjukkan hasil pertimbangan mengenai nilai-nilai pada aspek numerikal, mekanikal, verbal, dan spatial. Contoh lain data interval yaitu nilai IPK, produktifitas kerja, skor kecemasan, skor stress, tingkat kecerdasan, dan sebagainya.

Baca juga: Metode Penelitian Psikologi

Data Rasio

Data Rasio atau skala rasio merupakan data pengukuran yang paling tinggi dan paling ideal. Disamping intervalnya jelas batasannya, juga variasi nilainya mempunyai batas yang tegas dan memiliki titik nol yang mutlak. Hal ini berarti bahwa pencatatan dengan menggunakan nilai nol menunjukkan bahwa tidak terdapat gejala sama sekali. Sehingga secara pasti dengan, dengan data rasio dapat dikatakan sesuatu itu keadaannya separuh dari yang lain, sesuatu itu dua kali lipat yang lain. Mudah dipahami bahwa gula yang memiliki berat 4 kg berarti memiliki setengah dari 8kg, demikian juga berat emas 12gram akan adalah dua kali lipat dari berat emas 6gram.

Ciri-ciri data rasio tidak dimiliki oleh instrumen-instrumen pengukuran ilmu sosial. Contoh-contoh data rasio antara lain, yaitu: ukuran panjang, tinggi, berat, luas, usia, kadar zat, jumlah sel, dan sebagainya.

Referensi:

Santoso, S. 2014. Statistik Parametrik, Konsep dan Aplikasi dengan SPSS. Elex Media

Winarsunu, S. 2021. Statistik dalam Penelitian Psikologi dan Pendidikan. UMM Press.