9 Contoh Data Nominal, Penjelasan & Cara Analisisnya
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
29 January 2024
•
249
Dalam data science, memiliki pemahaman mendalam tentang berbagai jenis data adalah hal penting. Salah satunya adalah data nominal. Contoh data nominal adalah jenis data yang bersifat kualitatif dan tidak memiliki urutan tertentu.
Data nominal memiliki fungsi yang cukup penting dalam data science. Mulai dari studi demografis hingga tren konsumen. Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Contoh Data Nominal dan Cara Analisisnya
Secara garis besar, data nominal adalah jenis data yang mengkategorikan variabel tanpa memberikan urutan atau tingkatan. Dalam data science, data nominal sering digunakan untuk mengklasifikasikan informasi ke dalam kategori yang berbeda.
Berikut adalah beberapa contoh data nominal yang bisa digunakan dalam data science:
1. Jenis Kelamin
Pertama, contoh data nominal adalah jenis kelamin yang dikategorikan sebagai laki-laki atau perempuan. Jenis kelamin masuk sebagai data nominal karena pengkategoriannya tidak ada urutan maupun tingkat.
Dalam data science, jenis kelamin digunakan untuk menganalisis perbedaan atau distribusi berdasarkan gender dalam berbagai konteks. Hal ini untuk mempelajari perilaku konsumen, studi kesehatan, atau pola demografis.
Misalnya, peneliti ingin mengetahui perbedaan kebiasaan belanja antar gender. Analisisnya bisa dilakukan dengan metode frekuensi untuk menghitung dan membandingkan jumlah pria dan wanita dalam sampel.
Lalu, data tersebut juga dapat dianalisis dengan metode korelasi untuk memahami hubungan antara jenis kelamin dan variabel lain.
2. Golongan Darah
Berikutnya, contoh data nominal adalah jenis kelamin yang bisa dikategorikan jadi A, B, AB, O. Golongan darah masuk sebagai data nominal karena kategorinya tidak memiliki hirarki.
Dalam data science, golongan darah bisa digunakan untuk studi epidemiologi, penelitian genetika, atau manajemen donor darah.
Contohnya, peneliti mungkin ingin mengetahui distribusi golongan darah dalam populasi tertentu untuk memahami risiko penyakit tertentu. Cara analisisnya bisa dilakukan dengan metode perhitungan frekuensi atau teknik statistik seperti chi-square.
Hasilnya bisa digunakan untuk menilai asosiasi antara golongan darah dengan kondisi kesehatan tertentu.
Baca Juga: Apa itu Analisis Data Kategorik? Manfaat & Metode Yang Digunakan!
3. Warna Favorit
Setelah itu, contoh data nominal adalah warna favorit. Hal ini masuk dalam data nominal sebab kategorinya tidak menunjukkan urutan atau tingkat.
Dalam data science, warna favorit sering digunakan dalam riset pasar dan psikologi konsumen. Misalnya, perusahaan mungkin ingin mengetahui warna favorit konsumen untuk pengembangan produk atau strategi pemasaran.
Analisisnya bisa dilakukan dengan survei data. Lalu, bisa dilanjutkan dengan visualisasi data menggunakan grafik batang atau pie chart. Visualisasi tersebut bisa menampilkan distribusi preferensi warna di antara responden.
4. Negara Asal
Berikutnya, contoh data nominal adalah negara asal. Dalam data science, negara asal digunakan untuk analisis demografis, studi pasar global, atau penelitian sosial.
Contohnya, perusahaan multinasional melakukan analisis negara asal pelanggan untuk strategi pemasaran yang lebih tepat. Analisisnya bisa dilakukan dengan mengelompokkan data berdasarkan negara dan menggunakan visualisasi data heatmap.
5. Merk Mobil
Selanjutnya, contoh data nominal adalah merk mobil, seperti Toyota, Honda, dan Ford. Data ini bisa digunakan untuk melakukan studi pasar otomotif dan analisis preferensi konsumen.
Misalnya, analisis pasar mungkin dilakukan menggunakan data ini dalam mengidentifikasi tren penjualan mobil. Analisisnya meliputi perhitungan frekuensi penjualan setiap merek dan penggunaan pie chart untuk visualisasinya.
6. Jenis Pekerjaan
Lalu, contoh data nominal adalah jenis pekerjaan, seperti doktor, guru, dan insyinyur. Dalam data science, jenis pekerjaan bisa dipakai untuk analisis pasar tenaga kerja, studi sosio ekonomi, dan penelitian perilaku.
Sebagai contoh, analisis jenis pekerjaan bisa digunakan untuk memahami distribusi pekerjaan dalam suatu populasi. Analisis ini dilakukan dengan metode perhitungan frekuensi dan penggunaan visualisasi seperti pie chart.
Baca Juga: Mengenal Teknik Visualisasi Data Interaktif dan Cara Pembuatannya
7. Tipe Pelanggan
Setelah itu, contoh data nominal adalah tipe pelanggan. Contohnya pelanggan baru, tetap, atau VIP. Data ini bisa bermanfaat dalam marketing dan customer relationship manager.
Perusahaan bisa menggunakan tipe pelanggan untuk menargetkan kampanye pemasaran atau memahami loyalitas pelanggan. Analisisnya bisa dengan perhitungan frekuensi. Selain itu, analisis pola pembelian dan perilaku konsumen bisa dilakukan.
8. Jenis Hewan Peliharaan
Berikutnya, contoh data nominal adalah jenis hewan peliharaan. Data ini berguna dalam penelitian pasar untuk produk hewan peliharaan. Selain itu, biasanya datanya digunakan untuk studi tentang perilaku manusia terhadap hewan.
Misalnya, penelitian tentang preferensi hewan yang bisa memberikan wawasan untuk strategi pemasaran produk.
Analisis bisa dilakukan dengan data survei serta visualisasi dengan pie chart untuk menampilkan preferensi.
9. Sistem Operasi Komputer
Terakhir adalah sistem operasi komputer. Contohnya Windows, macOS, dan Linux. Data ini bisa digunakan untuk penelitian teknologi, studi pasar software, atau analisis preferensi pengguna.
Misalnya, analisis sistem operasi bisa digunakan untuk menilai pangsa pasar atau kebiasaan pengguna. Cara analisisnya melibatkan pengumpulan data distribusi sistem operasi dan penggunaan pie chart untuk visualisasinya.
Belajar dan Berkarir di Data Science Bersama Dibimbing.id
Itu dia contoh data nominal yang biasanya digunakan dalam data science. Dapat dikatakan bahwa contoh data nominal adalah komponen data kualitatif dan tidak berhirarki.
Selain itu, penjelasan di atas juga menunjukkan bahwa data science memiliki peran beragam dalam berbagai industri. Mulai dari mengetahui preferensi konsumen hingga pola tren.
Karena perannya penting, data science adalah salah satu bidang dengan potensi karir yang menjanjikan. Tertarik untuk belajar dan memulai karir di data science?
MinDi rekomendasikan kamu untuk gabung ke Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini cocok banget untuk para career-switcher atau pemula yang ingin belajar dari nol.
Di sini, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Sobat MinDi bakal belajar A-Z data science dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Kamu juga bisa membuat portofolio dari real-case project yang diberikan semasa program.
So, tunggu apa lagi? Daftarkan dirimu dan bangun karir yang lebih baik bareng Dibimbing.id!
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.
