Data Rasio - Definisi, Contoh, dan Cara Menganalisisnya

Data rasio adalah jenis data lain yang berguna untuk keperluan analisis data. Nah, apa itu pengertiannya, apa saja contohnya, dan bagaimana menganalisisnya?

Dari skala pengukuran yang lain, data rasio adalah jenis data yang memungkinkan operasi matematika paling beragam. Alasannya terletak pada atribut dan karakteristik dari data rasio itu sendiri. Di artikel ini, MinDi mau bahas apa itu data rasio, apa saja karakteristiknya, hingga cara untuk menganalisis data rasio. Baca sampai akhir ya!

Pengertian Data Rasio

Data rasio adalah jenis data kuantitatif yang mengukur variabel pada suatu skala yang memiliki interval yang konsisten dan jelas. Kamu mungkin melihat kesamaan dengan data interval, namun data rasio memiliki karakteristik penting, yaitu nilai “nol mutlak”, yang akan kita bahas lebih dalam.

Karakteristik Data Rasio

Data rasio punya setidaknya tiga karakteristik penting yang membuatnya unik dan dapat membantu penelitian. Berikut adalah karakteristik tersebut.

• Tersusun di atas skala yang kontinu: Data rasio diukur menggunakan skala kontinu yang memiliki hierarki dan jarak antar nilai yang konsisten.

• Memiliki nilai nol mutlak: Lagi, ini adalah karakteristik paling penting dari data rasio.

• Pengukuran aritmatika: Data rasio dapat dijumlahkan, dikurangkan, dikali, dan dibagi. Menjadikannya data yang paling mudah dianalisis secara numerik dibanding jenis data lain.

Apa itu Nilai Nol Mutlak?

Nah, lalu apa itu nilai nol mutlak yang dimaksud pada data rasio?

Dalam konteks data rasio, nilai nol mutlak mengindikasikan ketiadaan data yang diukur. Nilai nol ini bukanlah nilai yang relatif seperti pada data interval. Misalnya, ketika kita mengukur berat pada skala ratio, nilai nol menandakan bahwa tidak ada berat yang diukur.

Nilai nol mutlak ini mempunyai implikasi penting pada analisis data. Nilai nol mutlak mengindikasikan bahwa data pada skala rasio tidak memiliki nilai negatif. Titik nol adalah starting point pada suatu skala rasio. Akibatnya, analisis matematis terhadap data rasio menjadi lebih mudah.

Kalau kamu ingin mengetahui lebih banyak tentang penggunaan data rasio dalam analisis data, Dibimbing.id punya program yang mengajak kamu mengerjakan real-case project. Jadi kamu bisa langsung mencoba penggunaan data rasio di dunia profesional!

Perbedaan Data Rasio dengan Data Interval

Seperti yang sudah MinDi sebutkan, bahwa titik nol mutlak menjadi karakteristik penting dari data rasio, dan membuatnya berbeda dengan jenis data lain, khususnya data interval. Implikasinya adalah seperti berikut.

• Nilai nol mutlak pada data rasio menandakan ketiadaan data, sedangkan nilai nol pada data interval bersifat relatif. Misalnya, nilai nol pada skala temperatur Celcius (yang merupakan data interval) bukan menandakan tidak adanya temperatur, melainkan titik spesifik pada skala saja.

• Adanya nol mutlak juga menjadikan data rasio tidak memiliki nilai negatif. Sedangkan karena nol pada data interval adalah relatif, data interval bisa memiliki nilai negatif.

• Akibatnya juga, data rasio dapat diolah menggunakan operasi matematika yang lebih banyak, sedangkan data interval umumnya hanya mampu dijumlahkan dan dikurangkan.

Contoh Data Rasio

Sekarang, mari kita lihat contoh-contoh dari data rasio.

• Tinggi badan: Data tentang tinggi badan seseorang biasanya diukur dengan sentimeter, seperti 155 cm, 160 cm, 172 cm, dan seterusnya. Nilai 0 cm menandakan tidak adanya badan yang diukur.

• Harga: Harga suatu barang pun dapat diukur, misanya Rp. 5000, Rp. 12000, dan seterusnya. Jika harga suatu barang adalah Rp. 0, artinya tidak ada harga yang dipasang.

• Umur: Umur manusia dimulai dari nol, dan terus bertambah setiap tahunnya. Namun, ketika kita merujuk pada “umur nol” biasanya kita bermaksud bahwa seseorang belum lahir.

• Jarak tempuh: Kita juga mengukur jarak tempuh dari nol dan terus bertambah selama perjalanan. Semakin lama kita berjalan, semakin besar jarak tempuhnya.

• Suhu Kelvin: Meskipun suhu, seperti Celsius dan Fahrenheit, merupakan data interval, namun suhu Kelvin tergolong data rasio. Alasannya adalah, karena tidak ada nilai suhu di bawah nol Kelvin. Bahkan, nol pada suhu Kelvin juga dikenal dengan sebutan “nol mutlak” juga.

Cara Menganalisis Data Rasio

Metode menganalisis data rasio sebenarnya tidak begitu berbeda dengan menganalisis data interval. Berikut adalah metode yang umum digunakan untuk menganalisis data pada skala rasio.

Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik dari suatu rasio data. Caranya adalah dengan mengukur central tendency (rata-rata, median, dan modus), serta variabilitas (rentang, variansi, dan standar deviasi). Statistika deskriptif dapat digunakan untuk memeriksa outlier dan skewness dari data.

Statistika Inferensial

Statistika inferensial adalah metode statistika lain yang digunakan untuk mengambil suatu kesimpulan dari populasi data yang besar. Statistika inferensial melibatkan dua jenis analisis: Uji hipotesis dan analisis regresi. Uji hipotesis digunakan untuk membuktikan suatu hipotesis terkait suatu parameter dari populasi, sedangkan analisis regresi digunakan untuk memodelkan hubungan antara dua variabel atau lebih.

Grouping

Grouping adalah metode lain yang digunakan untuk menganalisis data rasio. Caranya adalah dengan mengelompokkan data ke dalam kategori-kategori yang berhubungan satu sama lain, kemudian membandingkan dua kategori tersebut untuk mencari perbedaan atau persamaan antara keduanya. Metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan mencari anomali pada data.

Sorting

Seperti namanya, metode sorting adalah menyusun data rasio berdasarkan suatu kategori, kemudian melihat apakah ada data yang memenuhi threshold tertentu. Sorting juga dapat digunakan untuk melihat pola dan tren dari data.

Belajar Menganalisis Data

Setelah kamu mengetahui data rasio, sekarang waktunya buat kamu mempelajari bagaimana caranya kamu bisa menganalisis data rasio dalam keperluan yang riil.

Kalau kamu mau belajar menganalisis data, kamu bisa banget buat ikutan Bootcamp Data Science dari Dibimbing.id!

Di program ini, kamu bakal dapet kesempatan internship di perusahaan-perusahaan. Jadi kamu bisa langsung coba menganalisis data di ranah profesional.

Yuk, kuasai analisis data bareng Dibimbing.id!