Data Diskrit Adalah: Karakteristik, Perbedaan, & Contoh

Memahami konsep data diskrit merupakan langkah penting dalam memahami dunia data secara mendalam. Bagi Sobat Data, pemahaman ini akan sangat membantu dalam menganalisis dan mengelola data secara lebih efektif, terutama dalam konteks data science.

Data diskrit memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari data kontinu, dan memahami perbedaannya sangatlah penting. Dengan pemahaman ini, kamu bisa menggunakan data dengan lebih tepat untuk berbagai kebutuhan analisis.

Nah, pada artikel ini, kita akan membahas arti data diskrit, karakteristiknya, perbedaannya dengan data kontinu, serta memberikan contoh konkret untuk memperjelas pemahamanmu.

Penasaran? Yuk, simak penjelasan lengkapnya di artikel ini!

Apa itu Data Diskrit?

Data diskrit adalah jenis data kuantitatif yang memiliki nilai-nilai tertentu yang dapat dihitung atau dijumlahkan, tetapi tidak bisa mengambil nilai di antara dua angka yang berdekatan. 

Dengan kata lain, data diskrit adalah data yang terdiri dari angka-angka atau kategori yang terbatas dan tidak berkelanjutan.

Contoh paling sederhana dari data diskrit adalah jumlah orang dalam sebuah ruangan. Jika ada 5 orang, maka jumlah itu hanya bisa berupa bilangan bulat seperti 5, 6, atau 7, tetapi tidak bisa menjadi angka pecahan seperti 5,5 atau 6,2.

Apa itu Data Kontinu?

Data kontinu adalah jenis data kuantitatif yang dapat mengambil nilai apa saja dalam rentang tertentu, termasuk nilai pecahan atau desimal. 

Data ini bersifat berkelanjutan (continuous), yang berarti tidak ada batasan pada nilai yang dapat diambil di antara dua titik.

Dalam dunia nyata, data kontinu sering digunakan untuk mengukur hal-hal yang bersifat fisik, seperti panjang, berat, waktu, suhu, atau jarak. 

Karena sifatnya yang dapat diukur hingga tingkat presisi tertentu, data kontinu memungkinkan kita untuk memperoleh nilai yang lebih rinci dibandingkan dengan data diskrit.

Baca juga : 10 Tugas Data Analyst untuk Sukses dalam Dunia Kerja

Perbedaan Data Diskrit dan Kontinu

Sumber: Canva

Memahami perbedaan antara data diskrit dan data kontinu adalah langkah penting untuk menganalisis data secara efektif. Kedua jenis data ini sering muncul dalam berbagai studi dan aplikasi, seperti statistika, data science, dan penelitian ilmiah. 

Meski sama-sama merupakan data kuantitatif, keduanya memiliki karakteristik yang berbeda, yang memengaruhi cara pengukuran dan penggunaannya. Berikut adalah perbedaan utama antara data diskrit dan kontinu:

1. Sifat Nilai:

1. Data Diskrit: Berisi nilai-nilai yang terbatas dan biasanya berupa bilangan bulat. Nilai tidak bisa berada di antara dua angka yang berdekatan.
2. Data Kontinu: Berisi nilai-nilai yang berkelanjutan dan dapat berupa bilangan pecahan atau desimal. Dapat memiliki nilai di antara dua angka.

2. Cara Pengukuran:

1. Data Diskrit: Dihitung (countable), seperti jumlah benda atau kejadian.
2. Data Kontinu: Diukur (measurable), seperti panjang, berat, atau waktu.

3. Contoh:

1. Data Diskrit: Jumlah siswa dalam kelas (25 siswa), jumlah mobil di jalan (10 mobil).
2. Data Kontinu: Tinggi badan (170.5 cm), berat badan (55.25 kg).

4. Representasi:

1. Data Diskrit: Biasanya muncul sebagai bilangan bulat atau kategori tertentu.
2. Data Kontinu: Dapat memiliki nilai hingga tingkat presisi tertentu, tergantung alat ukur.

5. Penggunaan:

1. Data Diskrit: Cocok untuk data yang melibatkan penghitungan langsung, seperti survei atau data kategorikal.
2. Data Kontinu: Digunakan dalam analisis yang memerlukan pengukuran presisi, seperti regresi atau model statistik lainnya.

Baca juga : Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

Karakteristik Data Diskrit dan Kontinu

Sumber: Canva

Dalam analisis data, memahami karakteristik data diskrit dan kontinu sangat penting untuk menentukan pendekatan yang tepat dalam pengolahan dan analisisnya. 

Keduanya memiliki perbedaan mendasar yang membuat masing-masing digunakan dalam konteks yang berbeda. Berikut adalah penjelasan karakteristik dari kedua jenis data ini:

Karakteristik Data Diskrit

Data diskrit memiliki ciri khas sebagai data yang terbatas pada nilai tertentu. Data ini biasanya muncul dalam bentuk bilangan bulat yang mewakili hasil perhitungan, kategori, atau jumlah.

Karakteristik utama data diskrit adalah:

1. Nilainya terbatas pada angka tertentu: Tidak bisa memiliki nilai di antara dua angka. Misalnya, jumlah orang hanya bisa 1, 2, atau 3.
2. Dapat dihitung (countable): Data ini berasal dari penghitungan, seperti jumlah objek, frekuensi kejadian, atau kategori tertentu.
3. Tidak berkelanjutan (discrete): Tidak ada nilai yang bisa diukur di antara dua angka.
4. Bentuk bilangan bulat atau kategori: Biasanya berupa angka utuh atau kategori yang dapat dihitung.
5. Contoh umum: Jumlah siswa, jumlah mobil di parkiran, hasil lemparan dadu.

Karakteristik Data Kontinu

Berbeda dengan data diskrit, data kontinu memiliki karakteristik yang memungkinkan nilai-nilai di antara dua angka dalam rentang tertentu. Data ini biasanya berasal dari pengukuran dan memungkinkan nilai desimal atau pecahan.

Karakteristik utama data kontinu adalah:

1. Nilainya berkelanjutan (continuous): Bisa memiliki nilai apa saja dalam rentang tertentu, termasuk angka desimal.
2. Dapat diukur (measurable): Data ini dihasilkan dari proses pengukuran, seperti menggunakan penggaris, timbangan, atau alat ukur lainnya.
3. Presisi tinggi: Data kontinu dapat diukur dengan tingkat ketelitian yang tinggi, tergantung alat ukur yang digunakan.
4. Memiliki rentang nilai tertentu: Tidak terbatas pada angka-angka tertentu, melainkan mencakup semua nilai dalam rentang tertentu.
5. Contoh umum: Tinggi badan, berat badan, waktu tempuh, suhu.

Baca juga : 5 Contoh Pekerjaan Data Analyst beserta Jenis dan Gaji

Contoh Data Diskrit dan Kontinu

Sumber: Canva

Dalam analisis data, seringkali kita menemukan dua jenis data utama: data diskrit dan data kontinu. 

Masing-masing memiliki karakteristik yang unik dan digunakan untuk tujuan yang berbeda. Untuk memperjelas pemahaman, berikut adalah contoh-contoh nyata dari kedua jenis data tersebut.

Contoh Data Diskrit

Data diskrit adalah data yang terdiri dari nilai-nilai tertentu yang dapat dihitung, tetapi tidak berkelanjutan. Biasanya, data ini berupa bilangan bulat atau kategori yang terbatas.

Berikut adalah beberapa contoh data diskrit:

1. Jumlah siswa dalam satu kelas: 25 siswa.
2. Jumlah mobil di tempat parkir: 10 mobil.
3. Hasil lemparan dadu: 1, 2, 3, 4, 5, atau 6.
4. Jumlah buku di perpustakaan: 500 buku.
5. Jumlah bintang dalam ulasan produk: 4 bintang.

Contoh Data Kontinu

Data kontinu, di sisi lain, adalah data yang dapat mengambil nilai apa pun dalam rentang tertentu, termasuk nilai pecahan atau desimal. Data ini sering berasal dari pengukuran yang bersifat presisi.

Berikut adalah beberapa contoh data kontinu:

1. Tinggi badan seseorang: 170.5 cm atau 165.2 cm.
2. Berat badan seseorang: 55.25 kg atau 60.7 kg.
3. Waktu tempuh perjalanan: 2.35 jam atau 1.8 jam.
4. Suhu udara suatu ruangan: 24.5°C atau 22.3°C.
5. Kecepatan mobil saat berkendara: 60.5 km/jam atau 80.2 km/jam.

Baca juga : 8 Siklus Pengolahan Data, Tipe, dan Contohnya, Lengkap!

Jadi Ahli Data yang Dicari Perusahaan? Daftar Sekarang!

Warga Bimbingan, kalau kamu serius ingin belajar data science dan memahami konsep seperti data diskrit, ini waktunya upgrade skill kamu di Data Science Bootcamp dibimbing.id!

Di bootcamp ini, kamu akan belajar dari dasar hingga mahir, termasuk memahami data diskrit, karakteristik, perbedaannya dengan data kontinu, hingga cara menerapkannya dalam proyek nyata. Semua dipandu mentor berpengalaman yang siap membimbingmu secara step-by-step.

Nggak hanya teori, kamu juga langsung praktek dengan data asli dan menyelesaikan proyek untuk portofolio profesionalmu. Plus, semua materi bisa kamu akses ulang kapan saja secara gratis!

Kami punya lebih dari 700+ hiring partner, dan 90% alumni sudah berhasil mendapatkan pekerjaan impian mereka di bidang data. Jangan tunggu lagi, ini saatnya kamu jadi data scientist yang dibutuhkan banyak perusahaan!

Daftar sekarang di Data Science Bootcamp dibimbing.id! Kalau masih ragu, kamu bisa konsultasi gratis dulu. Yuk, jangan lewatkan kesempatan emas ini! #BimbingSampeJadi

Referensi:

1. Discrete vs. Continuous Data: What’s the Difference? [Buka]
2. Discrete Data [Buka]