Data Kategorik: Pengertian, Jenis, Contoh, Manfaat, & Metode
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
24 February 2024
•
7418
Memahami berbagai jenis data adalah kunci dalam data science. Data kategorik adalah salah satu jenis data yang wajib dipahami.
Pasalnya, data kategorik adalah jenis yang memegang peran penting dalam analisis statistik, penelitian pasar, dan machine learning. Untuk lebih lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!
Apa itu Data Kategorik?
Data kategorik adalah salah satu bentuk data dengan peran krusial dalam analisis statistik dan pemodelan data. Pasalnya, data kategorik bisa mengklasifikasikan informasi ke dalam kelompok atau kategori yang berbeda.
Hal ini dilakukan berdasarkan atribut atau sifat tertentu. Berbeda dengan data numerik, data kategorik menekankan pada sifat kualitatif dari observasi.
Selain itu, data kategorik adalah jenis yang tidak mengandung nilai numerik inheren. Sehingga, ia tidak memungkinkan perhitungan matematis.
Lebih lanjut, analisis data kategorik adalah proses pengumpulan, pengorganisasian, dan penginterpretasian data. Hal ini dilakukan untuk data yang terkait dengan variabel kategorik atau diskrit.
Dalam analisis tersebut, data diklasifikasikan ke dalam kategori-kategori yang tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah yang berkelanjutan. Variabel kategorik mencakup atribut seperti jenis kelamin, status perkawinan, pendidikan, wilayah geografis, preferensi produk, dan lain sebagainya.
Tujuan dari analisis data kategorik adalah untuk memahami pola, hubungan, dan perbedaan di antara kelompok-kelompok tersebut. Dengan memahami pola dan hubungan ini, kita dapat mengambil wawasan yang mendukung pengambilan keputusan.
Baca Juga: Cara Mengolah Data Kualitatif: Pengumpulan hingga Hasil
Jenis-Jenis Data Kategorik
Ada dua jenis data kategorik utama yang sering digunakan. Beberapa macam-macam data kategorik adalah:
Nominal
Data yang tidak memiliki urutan atau peringkat. Contohnya termasuk jenis kelamin (pria, wanita), warna mobil (merah, hijau, biru), atau nama negara.
Ordinal
Data yang memiliki urutan atau tingkatan tapi tidak memiliki jarak yang tetap antar kategori. Contohnya termasuk tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, S1), atau tingkat kepuasan (tidak puas, cukup puas, sangat puas).
Contoh Data Kategorik
Data kategorik dapat ditemukan dalam berbagai konteks dan aplikasi. Sebab, data kategorik menawarkan wawasan penting melalui klasifikasi informasi ke dalam kelompok berbeda. Beberapa contoh data kategorik adalah:
Jenis Kelamin: Mengklasifikasikan individu ke dalam kategori seperti pria, wanita, atau kategori lain yang diakui dalam konteks tertentu.
Golongan Darah: Mengelompokkan orang berdasarkan tipe golongan darah mereka, seperti A, B, AB, atau O.
Warna: Kategori yang berdasarkan warna, misalnya dalam konteks produk bisa mencakup merah, biru, hijau, dsb.
Jenis Kendaraan: Mengklasifikasikan kendaraan ke dalam kategori seperti mobil, motor, bus, truk, dll.
Status Pernikahan: Mencakup kategori seperti belum menikah, menikah, cerai, atau janda/duda.
Kategori Pekerjaan: Mengelompokkan jenis pekerjaan, seperti pendidikan, kesehatan, teknologi informasi, konstruksi, dll.
Tingkat Pendidikan: Mengklasifikasikan individu berdasarkan tingkat pendidikan terakhir mereka, seperti SD, SMP, SMA, Diploma, Sarjana, dsb.
Respon Survei: Dalam survei, respon seperti "Setuju", "Netral", "Tidak Setuju" pada pertanyaan yang berorientasi pada opini atau kepuasan.
Manfaat Analisis Data Kategorik
Dalam konteks pengambilan keputusan bisnis, analisis data kategorik memiliki manfaat yang signifikan. Berikut adalah beberapa manfaatnya:
Perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan menyasar dengan tepat.
Perusahaan dapat mengoptimalkan penawaran dan promosi yang relevan dengan preferensi mereka.
Membantu perusahaan dalam mengidentifikasi segmentasi pasar potensial.
Perusahaan dapat mengembangkan strategi yang lebih terarah dan mengoptimalkan pengalokasian sumber daya.
Metode Analisis Data Kategorik
Terdapat berbagai metode dan teknik yang digunakan dalam analisis data kategorik. Berikut adalah penjelasan lebih lengkap tentang beberapa metode yang umum digunakan:
1. Uji Chi-Square
Uji Chi-Square digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel kategorik. Metode ini mengukur sejauh mana perbedaan antara frekuensi yang diamati dengan frekuensi yang diharapkan jika tidak ada hubungan antara variabel-variabel tersebut.
Hasil uji Chi-Square menghasilkan nilai statistik dan nilai p-value. Jika nilai p-value cukup kecil (biasanya di bawah tingkat signifikansi yang ditentukan sebelumnya, misalnya 0.05), maka kita dapat menyimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel tersebut.
Baca Juga: Cara dan Tips Terbaik Menyajikan Data Statistik
2. Analisis Frekuensi
Analisis frekuensi melibatkan penghitungan frekuensi kemunculan masing-masing kategori dalam data yang diamati. Frekuensi ini sering direpresentasikan dalam bentuk tabel atau diagram batang.
Analisis frekuensi memungkinkan kita untuk melihat distribusi data secara visual dan mengidentifikasi pola atau trend dalam data kategorik.
3. Analisis Kontingensi
Analisis kontingensi digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel kategorik dengan menggunakan tabel kontingensi. Tabel kontingensi adalah tabel silang yang menunjukkan frekuensi kemunculan kombinasi kategori yang berbeda dalam data.
Metode yang umum digunakan dalam analisis kontingensi adalah uji Chi-Square yang telah disebutkan sebelumnya.
Analisis kontingensi memungkinkan kita untuk melihat hubungan antara variabel-variabel kategorik dan mengidentifikasi asosiasi atau ketergantungan antara variabel-variabel tersebut.
4. Analisis Multivariat
Analisis multivariat melibatkan penggunaan teknik statistik yang lebih kompleks untuk menganalisis hubungan antara tiga atau lebih variabel kategorik.
Beberapa metode analisis multivariat yang umum digunakan meliputi analisis faktor, analisis klaster, dan analisis diskriminan.
Analisis faktor digunakan untuk mengidentifikasi pola hubungan yang kompleks antara variabel-variabel kategorik dengan mengurangi dimensi data menjadi faktor-faktor yang mewakili variabilitas yang lebih rendah.
Analisis klaster digunakan untuk mengelompokkan unit-unit observasi yang serupa berdasarkan profil kategori yang dimiliki.
Analisis diskriminan digunakan untuk memprediksi keanggotaan unit observasi ke dalam kelompok kategori berdasarkan variabel-variabel kategorik yang diberikan.
Selain metode dan teknik yang telah disebutkan di atas, terdapat juga beberapa pendekatan lain yang digunakan dalam analisis data kategorik, seperti analisis regresi logistik, analisis survival, dan analisis jaringan sosial.
Setiap metode dan teknik ini memiliki kegunaan khusus tergantung pada pertanyaan penelitian dan data yang dianalisis.
Itu dia pembahasan lengkap mengenai data kategorik. Seperti yang dijelaskan, data kategorik adalah hal penting untuk membuat keputusan akurat berbasis fakta. Oleh sebab itu, data kategorik juga seringkali diterapkan dalam bisnis.
Selain data kategorik, ada berbagai macam jenis data lain yang harus dikuasai oleh data scientist. Apakah kamu tertarik untuk mempelajarinya? Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.
Program ini cocok banget buat kamu yang mau belajar dari nol sampai mahir. Pembelajarannya dilengkapi oleh silabus beginner-friendly dan panduan praktisi ahli. Selain itu, kamu bisa belajar teori dasar, tools penunjang, hingga praktik dengan real-case project.
Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi! So, tunggu apa lagi? Segera daftar dan mulai karir yang lebih baik bersama Dibimbing.id!
Tags
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.