Data Nominal vs Ordinal: Memahami Perbedaan Utama
Di bagian ini, pembaca akan mempelajari perbedaan antara data nominal dan data ordinal, mengapa kategori-kategori ini penting dalam ilmu data modern, dan bagaimana memahami perannya dapat meningkatkan akurasi analisis data dan interpretasi statistik. Anda akan menemukan bagaimana setiap jenis data memengaruhi skala pengukuran, melihat contoh nyata variabel nominal dan variabel ordinal, serta memahami relevansinya dalam penelitian data kuantitatif dan kualitatif.
Sebelum kita membahas definisinya, ada baiknya kita memahami mengapa topik ini penting. Di era di mana bisnis memproses triliunan titik data setiap hari, cara kita mengklasifikasikan data secara langsung memengaruhi kemampuan kita untuk membuat keputusan yang akurat. Bagian ini memperkenalkan perbedaan mendasar antara data nominal dan data ordinal, keduanya penting untuk penalaran statistik dan wawasan berbasis data.
Memahami Tipe Data
Semua data berawal dari informasi yang tidak terstruktur. Setelah diorganisasikan melalui pengumpulan data, data tersebut menjadi fondasi ilmu data modern. Data hadir dalam berbagai bentuk — biner (0 dan 1), teks, gambar, atau audio — dan dapat dianalisis melalui teknik data kualitatif maupun kuantitatif. Mengenali jenis data membantu menentukan skala pengukuran dan metode statistik yang tepat untuk diterapkan.
Semakin banyak analis yang menekankan bahwa mengetahui tipe data sama pentingnya dengan data itu sendiri. Menurut survei PwC tahun 2025, 84% profesional data melaporkan bahwa kesalahan pelabelan tipe data menyebabkan hasil analitik yang cacat, yang memperkuat perlunya praktik pengukuran data yang tepat.
Data Kategorikal dan Kuantitatif
Data secara umum terbagi menjadi dua kategori utama: kategoris dan kuantitatif.
- Data kategoris (atau data kualitatif) menggambarkan karakteristik seperti warna, jenis kelamin, atau preferensi merek. Data ini mencakup data nominal dan data ordinal.
- Data kuantitatif (atau data numerik) melibatkan nilai yang dapat diukur dan mencakup tipe data interval, rasio, diskrit, dan kontinu.
Memahami perbedaan antara data nominal, ordinal, interval, dan rasio adalah kunci untuk melakukan analisis statistik yang benar dan menarik kesimpulan yang valid.
Tingkat Pengukuran: Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio
Psikolog Stanley Smith Stevens mendefinisikan empat tingkat pengukuran yang masih digunakan hingga saat ini:
- Skala Nominal (Data Nominal): Mengkategorikan tanpa menyiratkan urutan. Contoh data nominal meliputi jenis kelamin, golongan darah, dan negara.
- Skala Ordinal (Data Ordinal): Mengurutkan kategori secara bermakna, seperti tingkat pendidikan atau tingkat kepuasan, meskipun interval antar peringkat dapat bervariasi.
- Skala Interval (Data Interval): Berkaitan dengan variabel numerik yang diukur sepanjang interval yang sama tetapi tanpa nol sebenarnya (misalnya, suhu dalam Celsius).
- Skala Rasio (Data Rasio): Menampilkan angka nol sejati, yang memungkinkan operasi matematika yang lengkap. Contohnya meliputi tinggi badan, pendapatan, dan durasi.
Setiap skala pengukuran menawarkan cara pandang yang unik untuk memahami data. Data nominal dan ordinal tergolong data kategoris, sementara data interval dan rasio tergolong data kuantitatif.
Data Nominal Dijelaskan
Data nominal adalah jenis data kualitatif yang digunakan untuk mengklasifikasikan informasi tanpa urutan atau peringkat. Tingkat nominal ini umum dalam pemasaran, riset, dan layanan kesehatan.
Contoh data nominal:
- Jenis Kelamin (laki-laki, perempuan, lainnya)
- Golongan darah (A, B, AB, O)
- Warna mata (biru, coklat, hijau)
- Segmen pelanggan (baru, kembali, premium)
Dalam analisis data, variabel nominal diperiksa menggunakan hitungan modus dan frekuensi. Diagram batang dan diagram lingkaran secara efektif merepresentasikan data kategoris ini, membantu memvisualisasikan proporsi dan tren.
Data Ordinal dan Pentingnya
Data ordinal mewakili kategori yang diurutkan — seperti peringkat kepuasan atau peringkat kinerja — di mana jarak antar nilai tidak sama. Skala ordinal ini sering digunakan dalam teknik pengumpulan data seperti survei.
Contoh data ordinal:
- Tingkat pendidikan (SMA, sarjana, magister, doktor)
- Tingkat kepuasan (sangat tidak puas → sangat puas)
- Kelas ekonomi (rendah → menengah → tinggi)
Dalam analisis data, data ordinal mendukung penggunaan median, persentil, dan uji non-parametrik. Visualisasi seperti diagram batang berurutan dan diagram titik dengan jelas menampilkan hubungan yang diurutkan. Perbedaan utama antara data nominal dan ordinal terletak pada urutannya — data ordinal memilikinya, sementara data nominal tidak.
Data Interval dan Rasio: Analisis Kuantitatif
Data interval dan rasio adalah tipe data kuantitatif yang paling tepat.
- Data interval menggunakan skala interval dengan celah pengukuran yang sama tetapi tidak ada nol absolut (misalnya, IQ, suhu).
- Data rasio beroperasi pada skala rasio, di mana nol berarti tidak ada variabel sama sekali. Contohnya termasuk pendapatan, berat badan, atau jarak.
Kedua jenis data ini memungkinkan analisis statistik tingkat lanjut seperti rata-rata, varians, dan korelasi — penting dalam statistik deskriptif dan pemodelan prediktif.
Data Diskrit vs Data Kontinu
Data kuantitatif juga dibagi menjadi data diskrit dan data kontinyu:
- Data diskrit mencakup nilai yang dapat dihitung seperti jumlah pelanggan atau mobil di suatu lahan.
- Data berkelanjutan melibatkan nilai yang terukur dalam suatu rentang, seperti tinggi atau waktu.
Mengenali perbedaan data diskrit vs ordinal dan data diskrit vs kontinu meningkatkan keakuratan analisis data dan memastikan metode visualisasi yang tepat digunakan.
Mengapa Memahami Tipe dan Level Data Itu Penting
Identifikasi data nominal, ordinal, interval, dan rasio yang tepat berdampak langsung pada keandalan analisis statistik. Memperlakukan data ordinal sebagai data numerik atau nominal murni dapat menghasilkan wawasan yang bias. Sebagaimana dicatat oleh Dr. Lisa Nguyen dari University of California, "Kesalahpahaman terhadap tipe data merupakan salah satu penyebab bias yang tidak terlihat dalam model pembelajaran mesin."
Sebuah studi Deloitte tahun 2025 menemukan bahwa 71% perusahaan yang berinvestasi dalam inisiatif ilmu data melaporkan peningkatan ROI yang terukur setelah melatih staf dalam klasifikasi data dan literasi skala pengukuran. Hal ini menyoroti meningkatnya permintaan akan analis yang ahli dalam pengumpulan, kategorisasi, dan interpretasi data.
Pendapat Ahli dan Perspektif 2025
Menurut IDC (2025), generasi data global melampaui 181 zettabyte, meningkat 23% dari tahun 2024. Dr. Maria Chen dari MIT menyatakan, “Mengenali nuansa antara data nominal dan data ordinal melampaui akademisi — hal ini merupakan dasar bagi analisis terapan.”
Dr. Rafael Torres dari Institut Ilmu Data Eropa menambahkan, “Masa depan terletak pada pemodelan data hibrida — menggabungkan data kualitatif dan kuantitatif untuk wawasan perilaku yang lebih kaya.”
Laporan Statista (2025) mengungkapkan bahwa 78% organisasi menggunakan pengambilan keputusan berbasis data, namun hampir setengahnya menghadapi masalah kesalahan klasifikasi. Hal ini menunjukkan mengapa penguasaan perbedaan seperti data nominal vs. ordinal, data interval dan rasio, serta data diskrit vs. kontinu tetap penting bagi analis modern.
Tabel Visual dan Studi Kasus Dunia Nyata
| Tipe Data | Skala | Properti Pengukuran | Contoh | Digunakan Dalam |
|---|---|---|---|---|
| Data Nominal | Skala Nominal | Kategoris (Tidak Berurut) | Jenis Kelamin, Warna Mata | Segmentasi Pasar, Survei |
| Data Ordinal | Skala Ordinal | Kategori Peringkat | Tingkat Pendidikan, Kepuasan | Pengalaman Pelanggan, Ulasan Kinerja |
| Data Interval | Skala Interval | Interval yang Sama, Tidak Ada Nol Sejati | Suhu (°C), IQ | Psikologi, Studi Iklim |
| Data Rasio | Skala Rasio | Interval yang Sama, Nol Sejati | Tinggi, Berat, Pendapatan | Keuangan, Teknik, Kesehatan |
Kasus Analisis Dunia Nyata:
Pada tahun 2025, sebuah jaringan ritel global menggunakan data ordinal dari survei kepuasan pelanggan untuk memprediksi tingkat churn. Dengan menganalisis tingkat kepuasan (dari "sangat tidak puas" hingga "sangat puas"), perusahaan mengidentifikasi kelompok pelanggan yang berisiko dan mengurangi churn sebesar 12% menggunakan model analitik prediktif.
Kasus lain dari sektor kesehatan melibatkan data rasio. Rumah sakit melacak waktu pemulihan pasien dan menggunakan statistik deskriptif untuk mengoptimalkan tingkat kepegawaian, sehingga mengurangi waktu tunggu hingga 18%.
Konteks Sejarah
Konsep klasifikasi data bermula pada pertengahan abad ke-20 ketika psikolog Stanley Smith Stevens memperkenalkan empat tingkat pengukuran pada tahun 1946. Pada tahun 2025, kerangka kerjanya tetap menjadi dasar dalam ilmu data dan analisis statistik, membentuk dasar bagi pembelajaran mesin modern dan sistem pengambilan keputusan berbasis AI.
Para ahli modern menekankan bahwa akar historis data nominal, ordinal, interval, dan rasio terus memengaruhi teknologi-teknologi yang sedang berkembang. Seiring sistem AI semakin bergantung pada pelabelan dan kategorisasi data, pemahaman yang tepat tentang skala pengukuran memastikan pelatihan model yang etis dan akurat.
Pikiran Akhir
Perkembangan ilmu data telah menjadikan kemampuan untuk mengklasifikasikan dan menginterpretasikan data dengan tepat menjadi lebih berharga dari sebelumnya. Memahami data nominal dan ordinal, serta skala interval dan rasio, merupakan fondasi analisis data yang akurat dan wawasan statistik yang kredibel.
Untuk meningkatkan keterampilan analitis Anda, jelajahi teknik pengumpulan data baru, terapkan prinsip pengukuran data yang ketat, dan terus asah kemampuan Anda dalam membedakan variabel kualitatif dan kuantitatif. Masa depan analitik bergantung pada para profesional yang mampu mengubah data statistik kompleks menjadi wawasan yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti.
