Contoh Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio

Contoh Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio adalah konsep penting yang wajib kamu pahami di dunia data. Dengan menguasainya, kamu bisa menganalisis informasi lebih efektif untuk riset, bisnis, atau pekerjaan.

Di artikel ini, MinDi bakal jelasin perbedaan dan contoh nyata dari setiap jenis data dengan cara yang simpel dan santai. Yuk, simak sampai habis biar makin jago olah data! 

Baca juga : Perbedaan Analisis Regresi dan Korelasi Secara Lengkap

Jenis-Jenis Data Statistik

Sumber: Canva

Dalam dunia analisis data, contoh data nominal, ordinal, interval, dan rasio adalah jenis-jenis data yang memiliki fungsi dan karakteristik berbeda. 

Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai setiap jenis data statistik:

1. Data Nominal

Data nominal adalah jenis data yang digunakan untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan objek berdasarkan kategori tertentu. Data ini bersifat kualitatif dan tidak memiliki urutan atau tingkatan yang jelas. 

Fungsi utama data nominal adalah untuk membedakan satu kelompok dari kelompok lainnya. Meskipun sederhana, data nominal sangat berguna dalam proses klasifikasi dan identifikasi.

Baca juga : Rumus Kuartil Data Tunggal: Pengertian dan Contoh Soal

2. Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang menunjukkan urutan atau tingkatan, tetapi tidak memiliki jarak yang konsisten antar level. Data ini memungkinkan pengelompokan berdasarkan peringkat tertentu, seperti dari terendah ke tertinggi. 

Namun, meskipun memiliki urutan, data ordinal tidak memberikan informasi tentang seberapa besar perbedaan antar kategori. Oleh karena itu, analisis data ini lebih berfokus pada perbandingan hierarki.

3. Data Interval

Data interval adalah data yang memiliki urutan dan jarak yang konsisten antar nilai, tetapi tidak memiliki nilai nol mutlak. Jenis data ini bersifat numerik dan memungkinkan operasi matematika seperti penjumlahan dan pengurangan. 

Namun, karena tidak ada nol mutlak, data interval tidak bisa digunakan untuk membandingkan proporsi dua nilai. Data ini lebih cocok digunakan untuk mengukur perbedaan antara dua titik dalam skala tertentu.

4. Data Rasio

Data rasio adalah jenis data numerik yang memiliki semua karakteristik data interval tetapi dengan tambahan nol mutlak. Nol pada data rasio menunjukkan tidak adanya nilai atau ukuran. 

Hal ini memungkinkan operasi matematis seperti pembagian, perkalian, dan perbandingan proporsi dilakukan dengan akurat. Karena memiliki skala lengkap, data rasio sangat ideal untuk analisis kuantitatif yang lebih kompleks.

Baca juga : Contoh Data Regresi: Pengertian, Jenis, dan Penjelasan

Contoh-Contoh Jenis Data Statistik

Sumber: Canva

Setelah memahami dasar jenis-jenis data statistik, berikut ini adalah contoh data nominal, ordinal, interval, dan rasio yang lebih aplikatif dan mudah dipahami. Yuk, kita bahas satu per satu!

1. Contoh Data Nominal

Data nominal adalah data kategoris yang digunakan untuk mengklasifikasikan sesuatu tanpa urutan atau nilai hierarki tertentu. Misalnya, peneliti ingin mengelompokkan warna baju favorit mahasiswa di sebuah kelas. Maka data dicatat seperti ini:

1. Merah = 10 orang
2. Biru = 8 orang
3. Kuning = 5 orang
4. Hijau = 3 orang

Data di atas hanya menunjukkan kategori warna baju favorit dan jumlah orangnya. Tidak ada tingkatan atau urutan diantara warna-warna tersebut. Oleh karena itu, data ini disebut sebagai data nominal.

2. Contoh Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang memiliki urutan atau peringkat tertentu, tetapi jarak antar kategorinya tidak konsisten. Misalnya, survei tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan sebuah restoran:

1. Sangat Tidak Puas = 2 orang
2. Tidak Puas = 5 orang
3. Netral = 8 orang
4. Puas = 12 orang
5. Sangat Puas = 10 orang

Data di atas menunjukkan peringkat dari "Sangat Tidak Puas" hingga "Sangat Puas," tetapi jarak antara setiap tingkat kepuasan tidak bisa diukur secara pasti. Inilah yang membedakan data ordinal dari jenis data lainnya.

3. Contoh Data Interval

Data interval memiliki jarak yang konsisten antar kategori, tetapi tidak memiliki nilai nol mutlak. Contohnya, peneliti ingin mengetahui suhu ruangan yang optimal untuk menumbuhkan suatu tanaman. Maka data dicatat sebagai berikut:

1. 0°-10°C = tidak tumbuh
2. 11°-15°C = tidak tumbuh
3. 16°-20°C = tumbuh 2 cm
4. 21°-25°C = tumbuh 7 cm

Data di atas menunjukkan selisih suhu setiap kategori adalah 5°C. Meskipun suhu mencapai 0°C, itu tetap dianggap ada (bukan ketiadaan suhu). Karena tidak memiliki nol mutlak, data ini disebut data interval.

Baca juga : Z Score Adalah: Arti, Rumus, Cara Hitung dan Contoh Soal

4. Contoh Data Rasio

Data rasio adalah data numerik yang memiliki jarak yang konsisten dan nilai nol absolut. Contohnya, seorang peneliti ingin mengetahui berat badan anak di sebuah sekolah:

1. 0 kg = tidak ada berat badan
2. 10 kg = berat anak pertama
3. 20 kg = berat anak kedua
4. 30 kg = berat anak ketiga

Dalam contoh ini, nol berarti "tidak ada berat badan sama sekali," sehingga nilai nol bersifat mutlak. Karena data ini memiliki nol absolut dan jarak antar nilai konsisten, maka disebut sebagai data rasio.

Baca juga : Analisis Regresi Logistik: Arti, Jenis, dan Panduan SPSS

Sudah Tahu Contoh Data Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio?

Kalau kamu ingin memahami lebih dalam tentang data nominal, ordinal, interval, dan rasio serta bagaimana cara mengolahnya, yuk asah kemampuanmu dengan bergabung di Program Bootcamp Data Science di dibimbing.id!

Dibimbing langsung oleh mentor berpengalaman, kamu akan belajar materi lengkap seperti pengolahan data, analisis statistik, machine learning, hingga visualisasi data yang bisa langsung kamu praktikkan. Semua dirancang khusus untuk membantumu membangun portofolio yang kuat dan memulai karier impian di bidang Data Science.

Bonusnya, kamu bisa mengulang kelas secara gratis, mendapatkan silabus terlengkap, dan menikmati kurikulum aplikatif yang mendukung pengembangan skill profesional.

Lebih dari 3400+ career shifter telah berhasil meningkatkan karier mereka melalui program ini, 700+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 95% yang sudah diterima kerja.

Punya pertanyaan tentang materi, peluang karier, atau hal lainnya? Jangan ragu untuk konsultasi gratis di sini. Saatnya #BimbingSampeJadi profesional sukses di bidang Data Science! 

Referensi 

1. Types of Data in Statistics - BYJU'S [Buka]