Data Nominal: Pengertian, Karakteristik, Fungsi, & Contohnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

29 January 2024

•

235

Dalam statistik dan data science, data nominal adalah jenis data dengan fungsi untuk mengelompokkan dan mengkategorikan informasi. Data nominal adalah komponen dalam melakukan analisis yang kompleks.

Selain itu, data nominal memiliki peran penting dalam pembuatan keputusan secara akurat. Untuk mempelajarinya, simak informasi di bawah ini!

Apa itu Data Nominal?

Secara umum, data nominal adalah konsep penting dalam bidang statistik dan data science. Data nominal memainkan peran krusial dalam mengelompokkan dan mengkategorikan informasi.

Peran penting data nominal ada pada kemampuannya dalam menyederhanakan kompleksitas menjadi kategori yang bisa dikelola dan dianalisis.

Dalam aplikasinya, data nominal memiliki peran penting dalam mengidentifikasi, mengelompokkan, dan analisis frekuensi dalam set data. Selain itu, data nominal juga digunakan dalam visualisasi data untuk menghasilkan diagram batang atau pie chart.

Karakteristik Data Nominal

Data nominal memiliki karakteristik khusus yang membedakannya dari jenis data lainnya dalam statistik dan data science. Karakteristik data nominal adalah sebagai berikut:

1. Kategorisasi Tanpa Urutan

Pertama, karakteristik data nominal adalah kategorisasi tanpa urutan. Artinya adalah data nominal cenderung terdiri dari kategori tanpa urutan.

Misalnya, kategori seperti warna yang terdiri dari merah, biru, dan hijau. Atau, kategori jenis kelamin seperti laki-laki dan perempuan. Kategori tersebut tidak menyatakan urutan atau tingkatan.

2. Bersifat Kualitatif

Berikutnya, data nominal adalah komponen bersifat kualitatif. Hal ini berarti bahwa data nominal dikelompokkan berdasarkan atribut bukan pada nilai numerik. Oleh sebab itu, datanya tidak dapat dijumlahkan atau diurutkan secara matematis.

Baca Juga: Big Data Analytics: Pengertian, Jenis, dan Cara Kerjanya

3. Mutual Eksklusif

Karakteristik berikutnya adalah mutual eksklusif. Pasalnya, setiap elemen dalam data nominal hanya dapat termasuk dalam satu kategori pada satu waktu.

Lebih lanjut, kategori tersebut saling eksklusif. Artinya, tumpang tindih tidak terjadi antara satu kategori dengan yang lainnya.

4. Analisis Frekuensi

Terakhir, karakteristiknya adalah analisis frekuensi. Pasalnya, data nominal memiliki fungsi utama dalam menghitung frekuensi atau jumlah kejadian dari setiap kategori. Hal ini mencakup identifikasi mode atau kategori yang paling sering muncul.

Fungsi Data Nominal dalam Data Science

Dalam data science, data nominal memiliki beberapa fungsi penting. Berikut adalah beberapa fungsi utama data nominal dalam data science:

1. Klasifikasi dan Segmentasi

Dalam data science, fungsi data nominal adalah untuk klasifikasi dan segmentasi. Hal ini secara khusus dilakukan untuk mengelompokkan subjek atau objek ke dalam kategori berdasarkan atribut tertentu.

Contohnya bisa dilihat dalam analisis demografis. Individu dapat diklasifikasikan berdasarkan jenis kelamin atau etnis mereka.

2. Analisis Statistik

Berikutnya, fungsinya dalam data science adalah untuk analisis statistik. Meski begitu, data nominal tidak dapat dianalisis dengan metode statistik yang mengukur tendensi sentral atau dispersi.

Tapi, data nominal bisa dianalisis dengan perhitungan frekuensi, mode, atau pengujian chi-square.

3. Visualisasi Data

Setelah itu, fungsi data nominal adalah untuk membuat visualisasi data. Dalam data science, komponen tersebut bisa dipakai dalam menciptakan grafik seperti diagram batang, lingkaran, dan heatmap.

Tujuannya adalah untuk menunjukkan distribusi dan perbandingan antar kategori. Selain itu, visualisasi data juga bisa membantu dalam mengkomunikasikan wawasan dan temuan dengan cara yang mudah dipahami.

Hal ini memungkinkan stakeholder untuk membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data.

Baca Juga: Contoh Penerapan Big Data - Ada di Berbagai Sektor!

4. Pemodelan Prediktif

Terakhir, fungsinya dalam data science adalah untuk pemodelan prediktif. Dalam beberapa kasus, data nominal dapat digunakan sebagai input untuk model prediktif.

Meskipun data nominal tidak memiliki urutan inheren, teknik encoding seperti one-hot encoding dapat digunakan. Tujuannya adalah untuk mengubah data nominal menjadi format yang dapat diterima oleh algoritma machine learning.

Contoh Data Nominal

Seperti penjelasan sebelumnya, data nominal adalah komponen dengan kategori yang tak berurutan. Berikut adalah beberapa contoh data nominal:

1. Jenis Kelamin

Pertama, contoh data nominal adalah jenis kelamin. Dalam banyak dataset, individu sering diklasifikasikan berdasarkan jenis kelamin. Jenis kelamin umumnya digunakan sebagai kategori eksklusif dan tidak menunjukkan urutan atau hirarki.

2. Golongan Darah

Berikutnya adalah golongan darah manusia seperti A, B, AB, dan O. Dalam pengelompokkan ini, tidak ada hirarki yang lebih tinggi atau rendah. Hal ini karena setiap golongan merupakan kategori unik dan terpisah.

3. Merek Kendaraan

Dalam survei atau penelitian otomatif, merek kendaraan seperti Toyota, Ford, Honda, dan lainnya bisa digunakan sebagai data nominal.

Demikian uraian lengkap mengenai data nominal yang meliputi pengertian, karakteristik, fungsi, dan contohnya. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa data nominal adalah jenis data kualitatif yang bisa mempermudah penguraian data kompleks.

Selain mengerti jenis data, dalam data science ada banyak hal lain yang harus dikuasai. Misalnya, adalah data collecting, data cleaning, algoritma machine learning, dan masih banyak lagi.

Apakah kamu tertarik untuk mempelajarinya? Apabila kamu tertarik dan bingung, MinDi rekomendasikanmu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat bootcamp ini, kamu bisa belajar dari nol dengan silabus terupdate dan beginner-friendly.

Maka dari itu, program ini cocok banget buat para career-switcher yang baru mau mulai belajar. Di sini, kamu bakal dibimbing sampai jadi! So, daftarkan dirimu dan kejar karir yang lebih baik bersama Dibimbing.id!