4 Jenis Skala Pengukuran & Contoh: Bikin Data Gak Amburadul
Farijihan Putri
•
07 August 2024
•
5189
Halo, Warga Bimbingan yang bercita-cita jadi ahli data! Pernah merasa data kamu seperti puzzle yang berantakan? MinDi bakal bahas 4 jenis skala pengukuran yang bikin data kamu lebih terstruktur dan mudah diolah.
Yuk, bongkar satu-satu skalanya, lengkap dengan contoh-contoh seru biar makin nyantol. Siap-siap, setelah ini data kamu gak bakal amburadul lagi! Let’s go!
Apa Itu Skala Pengukuran?
Skala pengukuran adalah alat penting dalam ilmu statistik dan data yang digunakan untuk mengklasifikasikan dan mengukur variabel.
Jadi, kalau kamu lagi bingung kenapa data kamu kayak susah dipahami, mungkin skala pengukuran bisa bantu.
Ada beberapa jenis skala pengukuran, masing-masing dengan perannya sendiri.
Misalnya, skala nominal cuma sebatas memberi nama atau kategori, seperti kamu ngasih nama ke kucing peliharaan.
Sementara itu, skala ordinal mengurutkan data, mirip seperti urutan menu favorit di restoran.
Semuanya punya tempat dan kegunaannya masing-masing, dan tanpa ini, kita mungkin cuma bakal bilang "angka-angka ini bikin pusing!"
Skala pengukuran adalah kunci untuk membuat data tidak hanya berguna, tapi juga masuk akal dan bisa diinterpretasikan dengan benar.
Jadi, next time kalau kamu ketemu angka-angka di laporan, ingatlah skala pengukuran ada untuk menyelamatkanmu!
4 Jenis Skala Pengukuran
Sumber: Freepik
Yuk, Warga Bimbingan, kenalan dengan empat jenis skala pengukuran ini. Siap-siap untuk mendapatkan pengetahuan yang lengkap agar data nggak amburadul!
1. Nominal
Skala nominal adalah yang paling sederhana. Fungsinya hanya untuk memberi label atau kategori pada data tanpa memberikan urutan atau nilai. Contohnya, warna kesukaan: merah, biru, hijau.
Dalam skala nominal, nggak ada warna yang lebih tinggi nilainya dari yang lain. Artinya, semuanya setara, seperti peserta kostum di acara Halloween.
Contoh lainnya adalah jenis kelamin: laki-laki dan perempuan, atau tipe kendaraan: mobil, motor, sepeda.
Jadi, kalau kamu punya data dengan skala nominal, itu berarti datamu cuma diberikan label identitas.
2. Ordinal
Skala ordinal ini mulai memberikan urutan pada data. Misalnya, kamu bisa mengurutkan makanan favoritmu dari yang paling enak sampai yang biasa saja: pizza, burger, soto.
Kamu tidak tahu urutan preferensinya, tapi nggak tau seberapa besar bedanya antara satu dengan yang lainnya. Misalnya, tingkat kepuasan pelanggan: sangat tidak puas, tidak puas, netral, puas, sangat puas.
Meskipun ada urutan, jangan harap ada jarak yang terukur di antara tiap tingkatannya. Misalnya, memberi tahu perbedaan antara suka banget sama cuma suka aja. Nah, itu bisa jadi debat panjang, bukan?
3. Interval
Nah, di skala ini, kamu sudah mulai masuk ke pengukuran yang lebih rinci. Skala interval memberikan urutan dan juga jarak yang konsisten antara nilai-nilai data.
Contohnya, suhu dalam derajat Celcius. Warga Bimbingan bisa bilang perbedaan antara 20°C dan 30°C sama dengan perbedaan antara 30°C dan 40°C.
Namun, jangan lupa, tidak ada titik nol absolut di skala ini. Artinya, 0°C bukan berarti 'tidak ada suhu' tetapi itu cuma titik di mana air mulai membeku.
Jadi, meskipun kamu bisa mengukur perbedaan suhu, kamu nggak bisa bilang suhu 20°C dua kali lebih panas daripada 10°C.
4. Rasio
Skala rasio adalah yang paling canggih dan lengkap. Di sini, selain memiliki urutan dan jarak yang konsisten, juga ada titik nol absolut. Contohnya adalah berat badan.
Kalau kamu punya data berat badan, 0 kg berarti benar-benar tidak ada massa. Dengan skala ini, kamu bisa mengatakan 20 kg dua kali lebih berat daripada 10 kg, dan itu benar-benar bisa dihitung.
Skala rasio memungkinkan kamu untuk melakukan berbagai operasi matematika, seperti perkalian dan pembagian. Contoh lainnya termasuk tinggi badan, jarak, dan durasi waktu.
Baca Juga: 5 Perbedaan Data dan Informasi, Data Scientist Wajib Tahu
Penerapan Skala Pengukuran dalam Data Analytics
Sumber: Freepik
Warga Bimbingan penasaran bagaimana penerapan skala pengukuran dalam data analytics? Yuk, lihat bagaimana skala pengukuran ini diterapkan dalam data analytics!
1. Skala Nominal dalam Klasifikasi
Skala nominal digunakan untuk mengkategorikan data tanpa urutan tertentu.
Dalam data analytics, ini sering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang berbeda. Seperti jenis produk, lokasi geografis, atau kategori pelanggan.
Misalnya, saat menganalisis data pelanggan, kamu mungkin ingin mengelompokkan mereka berdasarkan jenis kelamin atau kategori usia.
Skala nominal memungkinkanmu untuk menghitung frekuensi dan membuat visualisasi seperti diagram batang atau pie chart untuk melihat distribusi data.
2. Skala Ordinal dalam Perangkingan
Nah, dengan skala ordinal memungkinkan kamu untuk mengurutkan data berdasarkan tingkat atau urutan tertentu.
Hal ini sering diterapkan dalam survei kepuasan pelanggan, di mana pelanggan memberi peringkat pada skala dari "sangat tidak puas" hingga "sangat puas."
Dalam data analytics, kita bisa menggunakan skala ordinal untuk memahami tren atau preferensi.
Seperti menentukan produk mana yang paling disukai pelanggan atau menentukan urutan prioritas fitur yang diinginkan oleh pengguna.
Analisis ini bisa ditampilkan dalam bentuk median atau persentil untuk memahami distribusi data.
3. Skala Interval dalam Pengukuran Terhadap Jarak
Skala interval memungkinkan kamu untuk mengukur perbedaan antara nilai-nilai, tetapi tidak memiliki nol mutlak.
Dalam data analytics, skala ini sering digunakan dalam analisis data waktu. Seperti mengukur perubahan suhu atau skor tes dari waktu ke waktu.
Misalnya, jika kamu menganalisis perubahan suhu selama satu minggu, kamu bisa menggunakan skala interval untuk menghitung rata-rata, standar deviasi, atau bahkan membuat regresi linier untuk melihat tren.
Dengan skala ini, Warga Bimbingan bisa loh mengidentifikasi pola atau anomali yang terjadi dalam data.
4. Skala Rasio dalam Perhitungan Absolut
Skala rasio adalah skala yang paling komprehensif, karena memiliki nol absolut dan memungkinkan perhitungan matematis yang meaningful.
Dalam data analytics, skala ini digunakan untuk data kuantitatif seperti pendapatan, berat badan, atau durasi waktu.
Misalnya, ketika menganalisis penjualan, kamu bisa menggunakan skala rasio untuk menghitung rata-rata penjualan, total penjualan, dan bahkan rasio pertumbuhan dari waktu ke waktu.
Analisis ini penting untuk membuat keputusan bisnis yang berbasis data, seperti menentukan strategi pemasaran atau mengidentifikasi area yang perlu peningkatan.
Baca Juga: Big Data Analytics: Pengertian, Jenis, dan Cara Kerjanya
Ingin Menguasai Jenis Skala Pengukuran?
Sekarang Warga Bimbingan sudah tahu nih jenis skala pengukuran! Artinya, kamu kini memiliki pondasi yang kuat untuk mengolah dan menganalisis data dengan lebih akurat.
Warga Bimbingan tertarik untuk mendalami dunia data dan ingin menjadi ahli dalam data analytics? Bergabunglah dengan Bootcamp Data Science dibimbing.id!
Dalam program ini, kamu akan belajar semua yang perlu kamu ketahui tentang data. Dari dasar-dasar hingga teknik lanjutan yang akan membuka pintu karier yang menjanjikan.
Dengan panduan dari mentor yang berpengalaman dan kurikulum yang dirancang khusus untuk kebutuhan industri, kamu akan siap menjadi seorang Data Scientist yang handal.
Jadi, jangan lewatkan kesempatan ini! Konsultasi gratis di sini dan mulailah perjalananmu untuk menguasai ilmu data! dibimbing.id bantu #BimbingSampeJadi impianmu!
Referensi
Tags