Jenis Data.docx

Jenis Data Dilihat dari segi wujud data, data yang berasal dari subjek penelitian itu sendiri dapat berupa data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang berwujud angka-angka yang diperoleh sebagai hasil pengukuran atau penjumlahan. Data-data kuantitatif inilah yang kemudian biasa diolah dengan teknik statistik. Data kualitatif, di pihak lain, adalah data yang tidak berbentuk angka-angka yang biasanya berupa data verbal yang diperoleh dari pengamatan, wawancara, atau bahan tertulis. Dari kerja pengumpulan data baik lewat

penjumlahan maupun

pengukuran, akan diperoleh data-data kuantitatif. Dilihat dari segi jenisnya, data kuantitatif tersebut dapat dibedakan dalam empat macam data yang mempunyai data skala tertentu, yaitu: 1. Data Nominal Data nominal adalah angka yang berfungsi hanya sebagai pengganti nama atau sebutan suatu gejala. Skala ini disebut juga skala klasifikasi atau kategori, maka disebut juga sebagai data skala kategorial. Ini amerupakan data angka-angka yang dipergunakan untuk mengklasifikasikan suatu benda, sifat, jenis, atau orang. Jadi, angka-angka itu sekedar merupakan lambang pengategorian tentang sesuatu yang dikategorikan. Misalnya, berdasarkan jenis kelamin, manusia yang dapat dibedakan menjadi pria dan wanita dapat diklasifikasikan kedalam lambing-lambang angka, seperti pria = 1, dan wanita = 2, atau sebaliknya. 2. Data Ordinal Data ordinal adalah angka yang selain berfungsi sebagai pengganti nama atau sebutan suatu gejala juga menunjukkan bahwa masing-masing gejala mempunyai perbedaan intensitas dan atau tinggi-rendah, namun satuan atau unit perbedaannya tidak ada atau tidak jelas, tidak dapat djelaskan, tidak dapat ditandai, tidak diperhatikan, atau diabaikan. Skala ini juga disebut sebagai skala peringkat. Ia adalah data yang menunjukkan adanya kategori hubungan tingkatan. Hubungan yang biasa dipergunakan adalah kategori-kategori lebih, misalnya lebih

besar, lebih tinggi, lebih lebih senang, lebih rajin, dan sebagainya tergantung sifat hubungan yang dikategorikan. Sebagai contoh misalnya, siswa peringkat I >peringkat II >peringkat III >peringkat IV >, atau dapat juga ditulis: peringkat I/ peringkat II/ peringkat III/ peringkat IV; tingkatan dalam nilai misalnya terdiri dari :sempurna/baik sekali/baik/sedang/kurang/buruk. 3. Data Interval Data interval adalah data yang mempunya ciri-ciri skala ordinal, namun jarak antara tiap bilangan itu diketahui. Angka-angka pada skala interval bersifat linear dengan jarak yang pasti dan perbedaan-perbedaan dalam skala itu berada dalam hubungan yang sepadan (isomorfis). Dalam skala ordinal, jika jarak antara kategori peringkat baik, sedang, dan kurang itu dilambangkan dengan angka 3, 2, dan 1, sebenarnya perbedaan antara angka 3, 2, dan 1 itu tidak diketahui secara pasti. Sesuatu yang tercakup dalam kategori baik, sebenarnya dapat berkategori baik sekali, baik, dan agak baik, namun masih lebih kurang sedang. Namun, jika angka 3, 2, dan 1 itu merupakan angka yang berskala interval, rasio perbedaan atau jarak antara 3 dengan 2, dan 2 dengan 1, itu sama, yaitu sama-sama 1. Contoh lain misalnya, jarak antara 50, 60, dan 70 itu sekaligus juga menunjukkan adanya skala ordinal kurang dari (kalau dialik :lebih dari). Di pihak lain, kita juga dapat mengatakan bahwa, misalnya jarak antara 65-74 tidak sama dengan jarak antara 72-86 tidak sama. Data yang berskala interval adalah data yang paling banyak dipergunakan dan diperoleh dalam berbagai kegiatan pengukuran pendidikan. 4. Data Rasio Data rasio adalah data yang mempunyai ciri-ciri skala interval, namun mempunyai bilangan nol yang absolut (sebenarnya) yang dipergunakan sebagai titik awal perhitungan. Misalnya, ukuran yang berupa panjang (10m, 25m, tetapi dapat 0m), berat (10kg, 10pon, dapat 0kg atau 0pon), dan kerasnya suara (sekiandesible). Hasil pengukuran yang menghasilkan data yang berskala rasio merupakan bilangan yang sebenarnya. Jika ukuran rasio dapat dicapai, semua

penghitungan statistik yang dipergunaan dalam data berskala interval dapat pula dipergunakan untuk data berskala rasio. There are two types of data used in statistical research: qualitative data and quantitative data. Qualitative data are measurements that cannot be measured on a natural numerical scale. The can only be classified into one or more groups of categories. For instance, brands of shoes cannot be classified on a numerical scale, we can only group them into aggregate categories such as Nike, Adidas, or K-Swiss. Another example of a qualitative variable is an individual’s gender. They are either male or female and there is no ordering or measuring on a numerical scale. You are one or the other. Graphs are very useful in studying qualitative data and the next chapter will introduce graphical techniques that are useful in studying such data. Quantitative data are measurements that can be recorded on a naturally occurring scale. Thus, things like the time it takes to run a mile or the amount in dolars that a salesman has earned this year are both examples of quantitative variables (Darius, 2017 : 12). Menurut Darius (2017: 12), ada dua jenis data yang digunakan dalam penelitian statistik: data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah pengukuran yang tidak dapat diukur pada skala numeric alami. Itu hanya dapat diklasifikasikan kedalam satu atau lebih kelompok kategori. Misalnya, merek sepatu tidak dapat diklasifikasikan dalam skala numerik, kami hanya dapat mengelompokkan mereka kedalam kategori agregat seperti Nike, Adidas, atau KSwiss. Contoh lain dari variable kualitatif adalah jenis kelamin individu. Mereka laki-laki atau perempuan dan tidak ada pemesanan atau pengukuran pada skala numerik. Anda satu atau yang lain. Grafik sangat berguna dalam mempelajari data kualitatif dan bab berikutnya akan memperkenalkan teknik grafis yang berguna dalam mempelajari data tersebut. Data kuantitatif adalah pengukuran yang dapat direkam pada skala yang terjadi secara alami. Dengan demikian, hal-hal seperti waktu yang diperlukan untuk menjalankan satu mil atau jumlah dalam dolars yang diperoleh seorang salesman tahun ini adalah contoh dari variable kuantitatif.

KajianKritis Jika diihat dari bentuk data, data dapat dibagi menjadi dua yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif berbentuk angka sementara data kualitatif berbenttuk bukan angka karena untuk mendapatkan data kualitatif biasanya didapat dari hasil wawancara dan bahan tertulis. Pada data kuantitatif, ini dibagi menjadi empat bentuk, yaitu, data nominal, data ordinal, data interval, dan data rasio. Dan keempat jenis ini berbeda bentuk untuk setiap jenisnya, dimana data

nominal

berbentuk

angka

untuk

pengkategoriannya,

data

ordinal

membedakan yang tinggi kerendah, data interval berbicara tentang jarak antar data, dan data rasio mempunyai data angka nol untuk data perhitunganya.

Darius Singpurwalla. 2017. An Overview of Statistical Methods. eBooks at bookboon.com