Jenis Data Penelitian: Nominal, Ordinal, Interval & Rasio

Jenis Data Penelitian

Jenis data penelitian secara umum dibagi menjadi tiga kelompok: berdasarkan skala pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio), berdasarkan waktu pengumpulan (cross-section, time series, panel), dan berdasarkan jumlah variabel.

Memahami jenis data yang digunakan dalam suatu penelitian atau analisis sangat penting untuk menentukan metode statistik yang akan dipakai dan hasilnya dapat diinterpretasikan dengan benar. Oleh karena itu, artikel ini akan membahas secara rinci tipe-tipe data, perbedaan antara tipe data, serta contoh penerapan jenis data dalam penelitian.

Secara umum jenis data di golongkan menjadi 3 yaitu berdasarkan skala pengukuran, berdasarkan waktu pengumpulan data, dan jumlah variabel.

Jenis-Jenis Data

1. Jenis Data Berdasarkan Skala Pengukuran

Dalam statistik, data dapat dikelompokkan ke dalam empat level pengukuran yang berbeda, yaitu nominal, ordinal, interval, dan ratio. Setiap level pengukuran memiliki karakteristik dan jenis analisis statistik yang berbeda-beda.

• ### Data Nominal

Data nominal adalah tipe data yang hanya mempunyai kategori atau label tanpa urutan atau nilai numerik. Contoh data nominal adalah jenis kelamin, agama, warna, dan sebagainya. Analisis statistik yang tepat untuk data nominal adalah uji chi-square, uji Fisher, atau uji G-test.

• ### Data Ordinal

Data ordinal adalah tipe data yang memiliki kategori dengan urutan atau tingkatan. Contoh data ordinal adalah tingkat pendidikan,ranking dikelas, atau tingkat kepuasan pelanggan. Data ordinal dapat diurutkan, namun tidak dapat dilakukan operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, atau pembagian. Analisis statistik yang tepat untuk data ordinal adalah uji chi-square, uji Kruskal-Wallis, atau uji Mann-Whitney.

• ### Data Interval

Data interval adalah tipe data yang memiliki kategori atau label dengan urutan dan jarak antar kategori yang sama. Contoh data interval adalah suhu dalam skala Celcius atau Fahrenheit, waktu, dan sebagainya. Data interval tidak memiliki nol mutlak (absolut) — artinya angka 0 tidak berarti "tidak ada sama sekali" (contohnya 0°C bukan berarti tidak ada suhu). Inilah yang membedakannya dari data rasio. Analisis statistik yang tepat untuk data interval adalah uji t-test, uji ANOVA, atau uji regresi linear.

• ### Data Ratio

Data ratio adalah tipe data yang memiliki kategori atau label dengan urutan dan jarak antar kategori yang sama serta memiliki nol mutlak (absolut) — angka 0 benar-benar berarti ketiadaan (contohnya berat 0 kg berarti tidak ada berat), sehingga rasio antar nilai bisa dibandingkan (mis. 4 kg dua kali lipat 2 kg). Contoh data ratio adalah usia, berat badan, tinggi badan, dan sebagainya. Analisis statistik yang tepat untuk data ratio adalah uji t-test, uji ANOVA, atau uji regresi linear.

2. Jenis Data Berdasarkan Waktu Pengumpulannya

Dalam pengumpulan data, selain faktor level pengukuran seperti nominal, ordinal, interval, dan ratio, waktu pengumpulan data juga menjadi faktor penting dalam menentukan jenis data yang akan digunakan dalam analisis data. Tipe data yang berdasarkan waktu pengumpulan dapat dibagi menjadi tiga, yaitu cross-section, time series, dan panel data.

• ### Cross-Section Data

Cross-section data adalah tipe data yang dikumpulkan pada suatu titik waktu tertentu pada sekelompok individu. Data ini dapat digunakan untuk menganalisis perbedaan antara individu dalam suatu waktu tertentu. Contohnya adalah data survei pendapat publik yang dilakukan pada sekelompok responden di suatu waktu tertentu. Analisis Statistik yang cocok dengan data ini contohnya analisis regresi liner, anova, t-test

• ### Time Series Data

Time series data adalah tipe data yang dikumpulkan secara berkesinambungan pada satu variabel atau lebih dalam suatu periode waktu tertentu. Data ini dapat digunakan untuk menganalisis perubahan variabel dari waktu ke waktu. Contohnya adalah data mengenai harga saham yang dikumpulkan setiap harinya dalam satu tahun. Analaisis statistik yang cocok dengan data time series bisa menggunakan ARIMA, SARIMA, dan VAR

• ### Panel Data

Panel data adalah tipe data yang menggabungkan cross-section data dan time series data, yaitu data yang dikumpulkan pada sekelompok individu atau unit analisis secara berkesinambungan dalam periode waktu tertentu. Data ini dapat digunakan untuk menganalisis perubahan variabel dari waktu ke waktu pada setiap individu atau unit analisis. Contohnya adalah data mengenai pendapatan individu dalam suatu keluarga yang dikumpulkan setiap tahun selama beberapa tahun. Analisis Statistik yang cocok dengan data panel adalah analisis regresi data panel

3. Jenis Data Berdasarkan Jumlah Variabel

Dalam analisis data, terdapat berbagai tipe data yang dapat digunakan, salah satunya adalah berdasarkan kompleksitas data, yaitu univariate, bivariate, dan multivariate. Tipe data ini mengacu pada jumlah variabel yang digunakan dalam analisis data.

• ### Univariate Data

Univariate data mengacu pada analisis data yang hanya menggunakan satu variabel. Tipe data ini sangat berguna untuk memperoleh gambaran keseluruhan tentang variabel yang diamati, seperti distribusi frekuensi, mean, median, modus, dan variasi. Univariate data sering digunakan dalam analisis statistik dasar seperti statistik deskriptif.

• ### Bivariate Data

Bivariate data mengacu pada analisis data yang menggunakan dua variabel. Dalam analisis bivariate, hubungan antara dua variabel diamati dan diukur menggunakan koefisien korelasi atau regresi. Bivariate data sering digunakan dalam penelitian sosial dan ekonomi.

• ### Multivariate Data

Multivariate data mengacu pada analisis data yang menggunakan lebih dari dua variabel. Multivariate data dapat digunakan untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang hubungan antara beberapa variabel. Contoh analisis multivariate meliputi analisis faktor, analisis diskriminan, dan regresi berganda.

Contoh Penerapan

Setelah anda paham dengan jenis data yang anda gunakan, sekarang kita akan mempraktekan untuk mengidentifkasi jenis data yang digunakan dalam penelitian.

Kasus penelitian:

Sebuah perusahaan ingin mengetahui pengaruh iklan terhadap penjualan produk mereka. Mereka mengumpulkan data mengenai jumlah uang yang dihabiskan untuk iklan dan jumlah penjualan produk selama beberapa bulan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah ada pengaruh antara uang yang dihabiskan untuk iklan dan jumlah penjualan produk.

Data berdasarkan level pengukuran

Jumlah uang untuk iklan dan Jumlah penjualan produk memiliki nol absolute maka tipe data tersebut adalah ratio

Data berdasarkan waktu pengumpulan data

Jumlah uang untuk iklan dan Jumlah penjualan produk dikumpulan dalam waktu yang berdekatan maka digolongkan cross-section data

Data berdasarkan jumlah variabel

Jumlah variabel yang kita gunakan dalam penelitian ini hanya 2, maka dapat kita golongkan data kita bivariate

Sebelum menentukan metode analisis, pastikan juga jumlah sampel penelitian Anda sudah tepat. Pelajari rumus Slovin untuk menentukan jumlah sampel.

Setelah anda mengetahui jenis data penelitian anda, selanjutnya kita akan belajar tentang cara menentukan metode statistik yang tepat digunakan. Karena metode statistik sangat bergantung pada jenis data yang kita miliki.

Contoh Kasus Ambigu: Skala Likert Itu Ordinal atau Interval?

Ini kasus yang paling sering membingungkan mahasiswa. Kuesioner dengan skala Likert 1-5 ("Sangat Tidak Setuju" sampai "Sangat Setuju") secara ketat adalah data ordinal — jarak antara "1" dan "2" belum tentu sama dengan jarak antara "4" dan "5" secara persepsi responden. Tapi dalam praktik penelitian, terutama untuk SEM/regresi, banyak peneliti memperlakukannya sebagai interval supaya bisa dianalisis dengan uji parametrik.

Bagaimana memutuskan? Kalau kamu memakai satu item Likert saja (misal 1 pertanyaan), perlakukan sebagai ordinal (pakai Spearman, Kruskal-Wallis, dsb). Kalau kamu menjumlahkan/merata-ratakan beberapa item Likert jadi satu skor komposit (misal indeks kepuasan dari 5 pertanyaan), praktik umum memperlakukannya sebagai interval — tapi sebutkan asumsi ini secara eksplisit di metodologimu, supaya tidak dipertanyakan penguji sebagai kesalahan yang tidak disadari.

Cara Mengonversi Data Rasio Menjadi Ordinal

Tabel skala di atas menunjukkan urutan "rasio → interval → ordinal → nominal" bisa dikonversi ke bawah (data dengan level lebih tinggi selalu bisa disederhanakan ke level lebih rendah, tapi tidak sebaliknya). Berikut contoh nyata cara melakukannya, bukan cuma menyebut bahwa hal itu bisa dilakukan.

Contoh kasus: kamu punya data usia responden dalam tahun (data rasio, misalnya 19, 23, 31, 45, 58) tapi analisismu (misalnya tabulasi silang usia dengan preferensi produk) butuh data kategorik (ordinal). Langkah konversinya:

1. Tentukan jumlah kategori dan batasnya, biasanya berdasarkan teori atau kebiasaan bidang penelitianmu — misalnya kelompok usia BPS: Remaja Akhir (17-25), Dewasa Awal (26-35), Dewasa Akhir (36-45), Lansia Awal (46-55), Lansia Akhir (56+).
2. Buat variabel baru di SPSS lewat menu Transform > Recode into Different Variables — pilih variabel usia asli sebagai input, beri nama variabel baru (misalnya "Kelompok_Usia"), lalu definisikan rentang nilai lama ke kode kategori baru (misalnya 17-25 → kode 1, 26-35 → kode 2, dst).
3. Beri label pada tiap kode di Variable View (1 = "Remaja Akhir", 2 = "Dewasa Awal", dst) supaya output tabel mudah dibaca.
4. Set Measure jadi Ordinal untuk variabel baru itu di Variable View, supaya SPSS menawarkan uji yang sesuai (Chi-Square, Kruskal-Wallis, dsb).

Data usia 19 tahun (rasio) kini jadi "Remaja Akhir" (ordinal) — bisa dipakai untuk uji Chi-Square dengan variabel kategorik lain, tapi kamu kehilangan presisi (usia 19 dan 24 kini dianggap sama, padahal beda 5 tahun). Ini konsekuensi yang harus disadari: konversi ke bawah selalu membuang informasi, jadi hanya lakukan kalau memang dibutuhkan oleh desain analisismu (misalnya karena variabel pasangannya memang kategorik), bukan sekadar kebiasaan.

Kesalahan Umum Menentukan Jenis Data

1. Menghitung rata-rata (mean) untuk data nominal. Contoh nyata: kalau jenis kelamin dikodekan 1 = Laki-laki, 2 = Perempuan, menghitung "rata-rata jenis kelamin = 1,5" tidak bermakna apa pun secara statistik — kode angka pada data nominal hanyalah label, bukan nilai yang bisa dioperasikan matematis.
2. Memperlakukan data ordinal seolah-olah interval tanpa menyadarinya (bukan sebagai pilihan sadar seperti kasus Likert di atas, tapi karena tidak tahu bedanya) — bisa membuat korelasi/uji yang dipilih tidak sesuai dengan karakteristik data sebenarnya.
3. Salah skala data → salah pilih uji statistik → kesimpulan bergeser jauh dari kondisi sebenarnya. Ini efek berantai: kesalahan sepele di awal (salah menentukan skala) berdampak ke seluruh rangkaian analisis setelahnya.
4. Menganggap data interval dan rasio bisa dianalisis dengan cara yang sama persis tanpa mempertimbangkan makna nol mutlaknya — meski uji statistiknya sering sama (uji-t, ANOVA, regresi), interpretasi rasio (misal "2x lebih besar") hanya valid untuk data rasio, bukan interval.

> Catatan dari Lukman, Statistical Analyst: Kesalahan nomor 1 kedengarannya sepele, tapi saya masih sering menemukannya di draf awal skripsi — ada yang menghitung rata-rata dari kode kategori (misalnya rata-rata "jenis pekerjaan" yang dikodekan 1-5) padahal angka itu cuma label, bukan nilai terukur. Kalau ragu apakah datamu bisa dirata-ratakan, tanya: apakah selisih antar angkanya benar-benar bermakna secara matematis? Kalau tidak, jangan dirata-ratakan.

Jika kamu membutuhkan bantuan mengolah data statistik untuk skripsi, riset, atau kebutuhan bisnis secara menyeluruh. Kami menawarkan Jasa Olah Data Statistik selesai dalam 1–2 hari.