Jenis-jenis Data

Seperti yang juga telah dijelaskan pada artikel mengenai Statistika:Pengertian dan Kegunaannya, data statistik adalah data yang berwujud angka atau bilangan. Dengan kata lain, bahan mentah bagi statistik adalah angka atau bilangan. Lantas, apakah setiap angka atau bilangan dapat disebut sebagai data statistik? Jawabannya adalah tidak. Tidak semua angka dapat disebut data statistik, sebab angka itu terlebih dahulu harus memenuhi persyaratan tertentu. Angka tersebut harus menunjukkan suatu ciri dari suatu penelitian yang bersifat agregatif, serta mencerminkan suatu kegiatan dalam bidang atau lapangan tertentu.

Penelitian yang bersifat agregatif artinya:

Bahwa penelitian itu boleh hanya mengenai satu individu saja, akan tetapi pencatatannya harus dilakukan lebih dari satu kali.

Contoh: Andi adalah seorang mahasiswa (satu orang individu). Kemudian dilakukan pencatatan mengenai nilai mata kuliah Andi selama semester 1, semester 2, semester 3, dan semester 4. Pada contoh di atas, tampak bahwa sekalipun individu yang diteliti hanya satu, namun pencatatan atau penelitian dilakukan berulang kali.

Bahwa penelitian atau pencatatan hanya dilakukan satu kali saja, tetapi individu yang diteliti harus lebih dari satu.

Contoh: Hasil pencatatan nilai hasil tes mata kuliah Statistika Dasar dari 30 orang mahasiswa yang mengikuti mata kuliah tersebut. Dari contoh tersebut, meskipun pencatatan hanya dilakukan satu kali saja untuk masing-masing mahasiswa, namun mahasiswa yang diteliti lebih dari satu.

Data dapat dibedakan dalam beberapa golongan, antara lain:

1. Berdasarkan tingkat keterukuran variabel penelitian

Data statistik dibedakan menjadi dua berdasarkan tingkat keterukuran variabel penelitiannya, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam kata-kata dan memiliki makna. Contohnya yaitu persepsi konsumen terhadap suatu produk minuman. Data kualititatif merupakan data yang tidak bisa diukur dengan angka atau data yang tidak bisa diangkakan. Data kualitatif biasanya diolah atau dianalisis berdasarkan substansinya atau disebut juga analisis non statistika.

Data Kuantitatif adalah data yang dapat diangkakan atau dikuantifikasikan, sehingga berbentuk angka atau numerik. Karena berbentuk angka, data kuantitatif lebih tepat menggunakan analisis statistika seperti analisis deskriptif dan analisis inferensial. Contoh data kuantitatif diantaranya yaitu jumlah pembeli selama bulan Ramadan, nilai-nilai mata kuliah Statistika Dasar, dan lain sebagainya. Berdasarkan sifatnya, data kuantitatif dibedakan lagi menjadi dua golongan, yaitu data diskrit dan data kontinu, yang akan dijelaskan lebih lanjut pada poin selanjutnya.

2. Berdasarkan sifatnya

Ditinjau dari sifat angkanya, data statistik dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu data kontinu dan data diskrit.

Data kontinu adalah data statistik yang angka-angkanya merupakan deretan angka yang sambung-menyambung. Dengan kata lain, data kontinu merupakan data yang deretan angkanya berupa suatu kontinum.

Contoh:

- Data mengenai berat badan (dalam cm): 165,7; 166,2; 172,5; 167,4; 168,2.

- Data mengenai tinggi badan (dalam kg): 55,5; 60,3; 48,2; 61,3; 57,4.

- Data mengenai temperatur (dalam derajat celcius): 30,5; 33,5; 29,5; 32,7; 28,8.

Data diskrit adalah data yang nilainya merupakan bilangan asli dan non pecahan.

Contoh:

- Data jumlah penduduk suatu kecamatan (dalam bentuk satuan/bilangan asli)

- Data mengenai jumlah buku yang terjual setiap hari (dalam bentuk satuan/bilangan asli)

3. Berdasarkan cara menyusun angkanya

Ditinjau dari cara menyusun angkanya, data statistik dapat dibedakan menjadi tiga macam, data nominal, data ordinal, dan data interval. Data nominal adalah data statistik yang cara menyusun angkanya didasarkan pada penggolongan atau klasifikasi tertentu. Contohnya yaitu data mengenai jumlah mahasiswa yang ditilik dari jenis kelamin, yaitu laki-laki dan perempuan.

Laki-laki	Perempuan	Total Mahasiswa
20	35	55

Data jumlah mahasiswa perempuan dan mahasiswa laki-laki (20 dan 35) merupakan data nominal karena merupakan data hasil penggolongan atau klasifikasi.

Data ordinal atau data urutan adalah data yang cara menyusun angkanya didasarkan pada urutan kedudukan. Contohnya data nilai penilaian dewan juri terhadap peserta lomba karya tulis ilmiah seperti pada tabel berikut.

No Urut Peserta	Total Nilai	Urutan Kedudukan (Peringkat)
1	277	2
2	285	1
3	244	4
4	198	6
5	214	5
6	260	3

Angka-angka pada kolom urutan kedudukan (peringkat) merupakan data ordinal yang merupakan hasil dari mengurutkan total nilai peserta dari terbesar ke terkecil.

Data interval adalah data statistik dimana terdapat jarak yang sama di antara hal-hal yang sedang diteliti. Data ini memiliki ciri sama dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu urutan kategori data mempunyai jarak yang sama. Contohnya antara lain:

- Dalam banyak kegiatan penelitian, data skor yang diperoleh melalui kuesioner (misalnya skala sikap atau intensitas perilaku) sering dinyatakan sebagai data interval setelah alternatif jawabannya diberi skor yang ekuivalen (setara) dengan skala interval, misalnya:

Skor (5) untuk jawaban “Sangat Setuju”

Skor (4) untuk jawaban “Setuju”

Skor (3) untuk jawaban “Tidak Punya Pendapat”

Skor (2) untuk jawaban “Tidak Setuju”

Skor (1) untuk jawaban “Sangat Tidak Setuju”

Dalam pengolahannya, skor jawaban kuesioner diasumsikan memiliki sifat-sifat yang sama dengan data interval.

- Kecerdasan intelektual yang dinyatakan dalam IQ. Rentang IQ 100 sampai 110 memiliki jarak yang sama dengan 110 sampai 120. Namun demikian tidak dapat dinyatakan orang yang memiliki IQ 150 tingkat kecerdasannya 1,5 kali dari orang yang memiliki IQ 100.

4. Berdasarkan bentuk angkanya

Jika dilihat dari bentuk angkanya, data dapat dikelompokkan menjadi data tunggal dan data kelompok. Data tunggal adalah data statistik yang masing-masing angkanya merupakan satu unit/satu kesatuan dan tidak dikelompokkan. Contohnya yaitu data mengenai nilai 20 mahasiswa pada mata kuliah Statistika Dasar berikut.

76 88 90 85 92 77 83 96 79 80

84 95 82 73 83 71 86 88 92 90

Nilai-nilai di atas merupakan data tunggal karena masing-masing merupakan satu unit/satu kesatuan.

Data kelompok adalah data statistik yang tiap-tiap unitnya terdiri dari sekelompok angka. Contohnya yaitu data mengenai nilai 20 mahasiswa pada mata kuliah Statistika Dasar yang telah dikelompokkan seperti berikut.

Nilai : 71-75

76-80

81-85

86-90

91-95

96-100

Dalam kelompok nilai 71-75, terdapat nilai 71, 72, 73, 74, dan 75. Begitu pula dengan kelompok nilai lainnya. Jadi tiap unit angka terdiri dari sekelompok angka.

5. Berdasarkan sumbernya

Ditinjau dari sumber datanya, data statistik dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data statistik yang diperoleh atau bersumber dari pihak pertama yang memperoleh data tersebut. Contohnya yaitu data Sensus Ekonomi yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan data mengenai curah hujan suatu wilayah yang diperoleh langsung dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG).

Data sekunder adalah data statistik yang diperoleh atau bersumber dari pihak kedua. Contohnya yaitu data mengenai Sensus Ekonomi yang diperoleh dari artikel atau surat kabar.

6. Berdasarkan waktu pengumpulannya

Berdasarkan waktu pengumpulannya, data statistik dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu data seketika (cross section data) dan data runtun waktu (time series data). Data seketika adalah data statistik yang mencerminkan keadaan pada satu waktu saja. Contohnya data mengenai penjualan buku suatu toko buku pada bulan Agustus (hanya sekali pencatatan saja).

Sedangkan data runtun waktu adalah data statistik yang mencerminkan keadaan atau perkembangan suatu hal dari waktu ke waktu secara berurutan. Contohnya yaitu data mengenai penjualan buku suatu toko buku selama 12 bulan berturut-turut (pencatatan dilakukan sebanyak 12 kali). Data runtun waktu sering dikenal pula dengan istilah historical data.

Referensi:

Prof. Abuzar Asra, M.Sc., Ph.D. 2014. Cerdas Menggunakan Statistik. Bogor: In Media.

Prof. Dr. Sudjana, M.A., M.Sc. 1989. Metode Statistika. Bandung: Penerbit Tarsito.

Prof. Drs. Anas Sudijono. 2014. Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta: Rajawali Pers.

Sekian artikel mengenai Jenis-jenis Data Statistik. Jika ada yang ingin ditanyakan, langsung sampaikan di kolom komentar. 😊