Tipe-tipe Data

Tipe Data Kuantitatif dan Kualitatif

Data dapat berupa salah satu dari dua jenis, kuantitatif atau kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang mewakili kuantitas atau jumlah sesuatu, yang diukur dalam skala numerik. Sebagai contoh, tinggi badan seseorang (dalam satuan cm), jumlah penjualan produk (dalam satuan unit), suhu udara (dalam satuan °C), atau skor ujian. Sebaliknya, data kualitatif (atau kategorikal) tidak memiliki interpretasi kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang tidak dapat diukur dalam skala numerik secara alami, yakni hanya dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori. Misalnya, deskripsi pengalaman pengguna terhadap suatu produk, wawancara tentang pendapat masyarakat terhadap kebijakan tertentu, atau kategori warna favorit (merah, biru, hijau).

Tipe Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio

Secara lebih rinci, tipe data dapat dibagi menjadi nominal, ordinal, interval, dan rasio. Tipe data nominal, ordinal, interval, dan rasio adalah cara mengklasifikasikan data berdasarkan karakteristik dan cara pengukurannya. Tipe data nominal dan ordinal termasuk pada tipe data kualitatif, sedangkan tipe data interval dan rasio termasuk pada tipe data kuantitatif. Masing-masing tipe (nominal, ordinal, interval, dan rasio) memiliki ciri khas tersendiri yang mempengaruhi cara analisis dan interpretasi data. Berikut adalah penjelasan masing-masing tipe data.

1. Tipe Data Nominal

• Definisi: Tipe data yang digunakan untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau label. Data ini tidak memiliki urutan atau tingkatan.
• Karakteristik:
  • Tidak ada peringkat atau urutan antara kategori.
  • Tidak ada makna numerik pada label.
  • Hanya dapat dihitung jumlahnya atau dijadikan persentase.
• Contoh:
  • Jenis kelamin: laki-laki, perempuan.
  • Warna: merah, hijau, biru.
  • Jenis kendaraan: mobil, motor, sepeda.
  • Status pekerjaan: bekerja, menganggur, pelajar.

2. Tipe Data Ordinal

• Definisi: Tipe data yang mengelompokkan data dengan memberikan urutan atau peringkat di antara kategori. Namun, jarak antar peringkat tidak harus sama.
• Karakteristik:
  • Memiliki urutan atau ranking.
  • Jarak antar kategori tidak diketahui atau tidak sama.
  • Dapat menunjukkan peringkat tetapi tidak menunjukkan ukuran pasti perbedaan antara peringkat.
• Contoh:
  • Peringkat kepuasan: sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas.
  • Tingkat pendidikan: SD, SMP, SMA, Sarjana, Magister.
  • Level kesulitan: mudah, sedang, sulit.
  • Urutan perlombaan: juara 1, juara 2, juara 3.

3. Tipe Data Interval

• Definisi: Tipe data yang memiliki urutan dan jarak antar nilai yang sama atau konsisten, tetapi tidak memiliki titik nol absolut (nol bukan berarti “tidak ada”).
• Karakteristik:
  • Memiliki urutan.
  • Jarak antar nilai adalah sama, sehingga perbedaan antar nilai dapat dihitung.
  • Tidak memiliki titik nol absolut; nol hanya menjadi titik referensi, bukan ketiadaan.
  • Tidak bisa dilakukan operasi perkalian atau pembagian secara langsung dalam konteks pengukuran.
• Contoh:
  • Suhu dalam derajat Celsius atau Fahrenheit: Jarak antara 10°C dan 20°C sama dengan jarak antara 30°C dan 40°C, tetapi 0°C tidak berarti ketiadaan suhu.
  • Tahun kalender: 1990, 2000, 2010 (selisih antara tahun bisa dihitung, tetapi 0 tidak berarti tidak ada waktu).
  • Skala IQ: Angka pada skala ini bisa diurutkan dan jaraknya konsisten, tetapi tidak ada nol mutlak yang menunjukkan “tidak ada kecerdasan”.

4. Tipe Data Rasio

• Definisi: Tipe data yang memiliki urutan, jarak antar nilai yang sama, serta memiliki titik nol absolut (nol berarti “tidak ada”).
• Karakteristik:
  • Memiliki urutan.
  • Jarak antar nilai adalah sama.
  • Memiliki titik nol mutlak yang berarti “tidak ada”.
  • Operasi matematis seperti perkalian dan pembagian bisa diterapkan secara langsung.
• Contoh:
  • Berat: 0 kg berarti tidak ada berat, dan perbedaan antara 10 kg dan 20 kg adalah sama dengan perbedaan antara 30 kg dan 40 kg.
  • Panjang: 0 meter berarti tidak ada panjang, dan kita dapat menghitung rasio antara dua panjang (misalnya, 10 meter dua kali lebih panjang dari 5 meter).
  • Waktu: Durasi atau lama waktu dalam detik atau menit, di mana 0 detik berarti tidak ada durasi.
  • Penghasilan: 0 dolar berarti tidak ada penghasilan, dan kita bisa membandingkan proporsi antara dua nilai penghasilan.

Tipe-tipe Data dan Karakteristiknya

Tipe.Data	Urutan	Jarak.Konsisten	Nol.Mutlak	Contoh
Nominal	Tidak	Tidak	Tidak	Jenis Kelamin, Warna
Ordinal	Ya	Tidak	Tidak	Peringkat Kepuasan, Tingkat Pendidikan
Interval	Ya	Ya	Tidak	Suhu (Celsius), Tahun
Rasio	Ya	Ya	Ya	Berat, Waktu, Panjang

Operasi Matematika Yang Berlaku Pada Tipe-tipe Data

		Tipe Data
Sifat	Operasi.Aljabar	Nominal	Ordinal	Interval	Rasio
Membedakan	= dan ≠	✔	✔	✔	✔
Tingkatan	> dan <		✔	✔	✔
Jarak	+ dan -			✔	✔
Perbandingan	× dan ÷				✔