Data Rasio: Definisi, Contoh, dan Cara Menganalisisnya

Catatan Redaksi:

Artikel ini pertama kali diterbitkan pada Agustus 2023 dan diperbarui pada 9 Mei 2025 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.

Warga Bimbingan, pernah denger soal data rasio sebelumnya? Data rasio adalah jenis data yang memungkinkan kamu melakukan berbagai operasi matematika untuk analisis data yang lebih mendalam. 

Dari semua skala pengukuran, data rasio punya kebebasan terbesar karena memiliki semua atribut yang diperlukan untuk perhitungan. Misalnya, penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian.

Penting banget buat kamu, terutama yang lagi terjun ke bidang data science, untuk tahu cara kerja data rasio ini. Sebab, data rasio bisa kamu pakai di hampir semua jenis analisis matematis dan statistik.

Yuk, simak terus penjelasan MinDi di artikel ini buat dapetin insight lebih dalam tentang data rasio dan gimana cara menganalisisnya!

Baca Juga: Rekomendasi 7 Bootcamp Data Science Terbaik untuk Pemula

Apa itu Data Rasio?

Data rasio adalah jenis data yang memiliki sifat kuantitatif dan memungkinkan operasi matematika penuh, seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian.

Ciri utama dari data rasio adalah memiliki titik nol yang absolut, yang berarti nol pada data rasio menunjukkan ketiadaan suatu nilai atau variabel. 

Contoh data rasio termasuk tinggi badan, berat badan, waktu, atau penghasilan, di mana perbandingan antara dua nilai dapat dilakukan secara matematis. 

Sifatnya yang memungkinkan perhitungan proporsi dan perbandingan yang lebih kompleks, membuat data rasio sering digunakan dalam analisis statistik dan penelitian yang membutuhkan tingkat akurasi yang tinggi.

Karakteristik Data Rasio

Data rasio adalah jenis data yang memiliki beberapa karakteristik unik yang membedakannya dari jenis data lainnya. Simak yuk, 4 karakteristik utama data rasio!

1. Jarak Sama

Jarak antara nilai-nilai dalam data rasio selalu konsisten. Artinya, perbedaan antara dua nilai memiliki makna yang sama di seluruh skala pengukuran.

2. Nol Absolut

Pada data rasio, nilai nol menunjukkan tidak adanya jumlah atau karakteristik yang diukur. Hal ini berarti, jika ada nilai nol, itu benar-benar mencerminkan ketiadaan objek atau variabel tersebut.

3. Data Kuantitatif

Data rasio termasuk dalam kategori data kuantitatif, yang berarti nilai-nilai dapat dihitung dan diukur secara numerik. Data ini memungkinkan analisis yang lebih mendalam melalui perhitungan matematis.

4. Perbandingan

Data rasio memungkinkan perbandingan dan perhitungan yang lebih akurat, seperti menghitung rasio, persentase, dan rata-rata. Hal ini memberikan fleksibilitas dalam analisis statistik dan operasional yang lebih kompleks.

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik

Apa itu Nilai Nol Mutlak dalam Data Rasio?

Nah, jadi apa sih yang dimaksud dengan nilai nol mutlak dalam data rasio?

Dalam data rasio, nilai nol mutlak itu berarti nggak ada nilai atau objek yang diukur. Contohnya, ketika kita mengukur berat badan, nilai nol berarti nggak ada berat sama sekali, bukan cuma angka rendah kayak di data interval.

Nilai nol mutlak ini penting banget dalam analisis data karena menunjukkan kalau data rasio nggak punya nilai negatif. Titik nol itu menjadi titik awal pada skala rasio, yang bikin analisis matematis lebih simpel dan jelas.

Mau tahu lebih lanjut tentang penerapan data rasio di dunia nyata? Di dibimbing.id, kamu bisa ikut program Bootcamp Data Science & Data Analyst yang mengajak kamu kerja langsung di proyek nyata. Jadi, kamu bisa langsung merasakan gimana pakai data rasio di dunia profesional!

Perbedaan Data Rasio dengan Data Interval

Sumber: Freepik

Warga Bimbingan, mungkin penasaran bedanya data rasio adalah dan data interval kan? Perbedaan utamanya ada di titik nol. Data rasio memiliki titik nol mutlak, yang artinya nol pada data rasio menunjukkan ketiadaan nilai atau objek yang diukur, seperti berat atau tinggi badan.

Sementara itu, data interval meskipun juga kuantitatif, tidak punya titik nol mutlak. Nol di sini cuma menjadi titik acuan, seperti suhu dalam derajat Celsius. 

Selain itu, di data rasio, kamu bisa melakukan operasi matematika seperti perkalian dan pembagian, sementara data interval hanya bisa untuk penjumlahan dan pengurangan. Jadi, data rasio lebih fleksibel dalam analisis dibandingkan data interval.

Baca Juga: Apa yang Dipelajari di Data Science & Data Analyst? Cek Yuk!

Contoh Data Rasio

Sekarang, mari kita lihat contoh dari data rasio yang sering banget kita temui dalam kehidupan sehari-hari.

1. Tinggi Badan

Tinggi badan diukur dalam sentimeter, misalnya 155 cm, 160 cm, atau 172 cm. Kalau ada orang yang punya tinggi 0 cm, artinya nggak ada badan yang diukur, kan?

2. Harga

Harga barang juga contoh data rasio, seperti Rp 5000, Rp 12000, dan seterusnya. Kalau harga suatu barang 0, berarti barang tersebut nggak punya harga alias gratis.

3. Umur

Umur manusia dimulai dari nol, dan terus bertambah tiap tahun. Ketika ngomongin "umur nol", kita biasanya berarti bahwa seseorang belum lahir, jadi nol itu adalah titik awal.

4. Jarak Tempuh

Jarak tempuh juga dimulai dari nol, terus nambah seiring perjalanan. Semakin lama kita berjalan, semakin besar angka jaraknya.

5. Suhu Kelvin

Meskipun suhu dalam Celsius dan Fahrenheit termasuk data interval, suhu Kelvin termasuk dalam data rasio. Sebab, nggak ada suhu yang bisa lebih rendah dari nol Kelvin yang dikenal juga sebagai "nol mutlak".

Bagaimana Cara Menganalisis Data Rasio?

Data rasio adalah jenis data yang sangat berguna untuk berbagai analisis karena memungkinkan kita melakukan banyak operasi matematis. 

Nah, kalau Warga Bimbingan penasaran gimana cara menganalisisnya, sebenarnya nggak jauh beda dengan menganalisis data interval. Berikut metode yang umum dipakai untuk menganalisis data rasio.

1. Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif dipakai buat mendeskripsikan karakteristik data rasio, mulai dari rata-rata, median, hingga modus.

Selain itu, kamu juga bisa lihat seberapa variatif data tersebut dengan mengukur rentang, variansi, dan standar deviasi. Hal ini juga berguna buat ngecek apakah ada outlier atau apakah data distribusinya miring (skewed).

2. Statistika Inferensial

Statistika inferensial digunakan buat menarik kesimpulan dari data yang lebih besar. Ada dua cara utamanya, yaitu: uji hipotesis buat membuktikan hipotesis tentang parameter populasi, dan analisis regresi buat ngebangun model hubungan antar variabel-variabel yang ada.

3. Grouping

Grouping itu cara mengelompokkan data ke dalam kategori yang saling berhubungan. Setelah itu, kamu bisa bandingin dua kategori tersebut buat cari perbedaan atau persamaan, yang pastinya bakal bantu kamu temuin pola atau tren yang ada dalam data.

4. Sorting

Metode sorting adalah menyusun data rasio berdasarkan kategori tertentu. Kamu bisa pakai sorting buat lihat apakah ada data yang memenuhi threshold tertentu, dan dari situ kamu bisa mulai analisis pola atau tren yang muncul dalam data.

Baca Juga: Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Tugas, Gaji, dan Skill

Yuk, Belajar Menganalisis Data!

Data rasio adalah jenis data yang sangat powerful dan penting buat menganalisis berbagai hal dalam dunia data science. Kalau kamu tertarik untuk memperdalam pemahaman tentang data rasio dan aplikasinya di dunia nyata, yuk, gabung di Bootcamp Data Science & Data Analysis dibimbing.id!

Di sini, kamu akan dibimbing langsung oleh mentor berpengalaman dengan silabus terlengkap, praktek nyata buat portofolio, dan kesempatan gratis mengulang kelas. Dengan 96% alumni berhasil dapat kerja dan 840+ hiring partner siap membantu penyaluran kerja, kamu bakal lebih siap untuk terjun ke dunia profesional.

Kalau ada pertanyaan seperti, "Apa yang membedakan Data Science dan Data Analysis?" atau "Apakah program ini cocok untuk pemula?", konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!