Data Interval - Pengertian, Contoh, dan Cara Menganalisisnya

Pengertian Data Interval

Data interval adalah jenis data kuantitatif yang diukur dalam suatu skala. Dalam skala ini, setiap nilai memiliki arti dan jarak yang konsisten, yang dikenal sebagai interval. Data interval dapat dijumlahkan dan dikurangkan, namun tidak dapat dibagi dan dikali.

Karakteristik Data Interval

Data interval mempunyai beberapa karakteristik penting:

• Bersifat kuantitatif: Data dari skala interval dapat diukur dan diekspresikan sebagai nilai numerik.

• Mempunyai skala dan interval yang jelas: Data-data interval berada dalam suatu skala yang memiliki interval yang jelas antara satu sama lain. Interval ini bernilai konsisten.

• Mempunyai bacaan negatif: Data pada skala interval bisa bernilai negatif. Artinya, data interval bisa bernilai nol, atau di bawah nol.

• Tidak memiliki nilai nol mutlak: Meskipun memiliki interval yang jelas, namun tidak ada nilai nol mutlak dalam data interval. Nilai nol pada data interval merupakan nol relatif yang memiliki arti dan bukan ketiadaan.

• Operasi aritmatika: Data analyst dapat melakukan berbagai operasi aritmatika terhadap data interval, seperti penjumlahan dan pengurangan. Kita bakal membahas pengolahan data interval di bagian selanjutnya.

Manfaat Data Interval

Karakteristik dari jenis data interval memiliki manfaat yang penting dalam penelitian dan pengolahan data. Karena data interval memiliki interval yang konsisten, maka dapat dilakukan perbandingan nilai pada data secara numerik, beserta operasi aritmatika. Hal ini membuat pengambilan informasi konkret menjadi semakin mudah karena dapat dibantu dengan uji statistika.

Data interval digunakan di berbagai bidang, termasuk penelitian statistik. Data interval juga banyak digunakan untuk penelitian pasar, dan sektor lain seperti sosial, ekonomi, atau bisnis.

Kalau kamu mau tahu bagaimana data interval ini diimplementasikan secara langsung, Dibimbing.id punya program yang memungkinkan kamu mengerjakan proyek-proyek real case!

Perbedaan Data Interval dengan Data Rasio

Kamu mungkin penasaran apa perbedaan antara data interval dengan data rasio? Mengingat, data rasio juga memiliki skala dengan interval yang konsisten.

Perbedaan utama dari jenis data interval dengan data rasio terletak pada keberadaan nilai nol mutlak. Data interval tidak memiliki nilai nol mutlak, sedangkan data rasio punya.

Nilai nol mutlak menandakan ketiadaan suatu pengukuran. Misalkan, dalam skala rasio, berat badan nol kilogram menandakan tidak ada badan yang diukur. Sedangkan nilai nol pada skala interval adalah nol relatif.

Sehingga, dalam skala rasio, data dimulai dari nilai nol. Sedangkan dalam skala interval, nilai nol hanyalah suatu nilai saja, dan data dapat bernilai negatif.

Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif melibatkan penyajian dan ringkasan data interval secara grafis atau dalam bentuk statistik sederhana. Metode ini menggunakan tendensi terpusat (seperti rata-rata, median, dan modus), dispersi (seperti rentang, variansi, dan standar deviasi), serta bentuk (seperti skewness).

Analisis ini membantu peneliti dan analyst untuk memahami distribusi, pola, dan tren dari data.

Grafik dan Tabel Distribusi

Grafik dan tabel distribusi juga merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis data interval. Grafik dan tabel distribusi digunakan untuk menggambarkan distribusi data interval. 

Histogram, diagram batang, dan grafik garis adalah contoh grafik yang digunakan untuk menggambarkan distribusi dari data.

Statistika Inferensial

Statistika inferensial merupakan metode yang digunakan untuk membuat prediksi terkait suatu populasi berdasarkan data dari sampel dengan melibatkan proses ekstrapolasi.

Beberapa metode umum dari statistika inferensial adalah uji hipotesis, interval kepercayaan, dan analisis ANOVA.

Statistika inferensial digunakan untuk menganalisis data interval untuk menentukan perbedaan atau hubungan antar variabel di dalam set data.

Analisis Regresi

Analisis regresi adalah metode lain yang digunakan untuk menganalisis data interval. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen. Analisis regresi dapat menggambarkan seberapa kuat hubungan antara variabel, sekaligus menguji hipotesis terkait hubungan tersebut.

Analisi regresi juga dapat dimanfaatkan untuk membuat prediksi terkait variabel dependen berdasarkan nilai pada variabel independen.

Analisis Seri Waktu

Analisis seri waktu melibatkan pengamatan data interval dalam suatu rentang waktu tertentu. Analisis ini berfokus pada mencari pola dan tren data terhadap waktu.

Metode ini sering digunakan dalam ekonomi, meteorologi, dan ilmu sosial.

Yuk, belajar data analytics bareng Dibimbing.id!