Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Jenis Data Statistik dalam Penelitian yang Wajib Diketahui

Belajar Data Science di Rumah 26-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/aec0a4198b948adc8476dfc426460f36_x_Thumbnail800.png

Dalam penelitian statistik, ada banyak jenis data yang digunakan. Penelitian statistik merupakan penelitian yang menggunakan data atau teknik statistik untuk mengolah datanya. Pernahkah kamu mengunjungi website resmi Badan Pusat Statistik? Disana kamu bisa menemukan banyak hasil pengolahan data dengan metode atau teknik statistik misalnya data kependudukan, data ekspor impor, data iklim dan geografis, data jumlah kelahiran, dan masih banyak lainnya. Data-data tersebut dipublikasi dan dapat diakses oleh orang lain yang memerlukanya. 


Memahami jenis data yang akan digunakan dalam penelitian merupakan hal wajib bagi seorang peneliti. Dengan pemahaman tersebut peneliti akan lebih mudah mengumpulkan data dan mengerjakan penelitian dengan fokus. Jenis data dibagi dibagi dalam beberapa kategori yaitu berdasarkan sifatnya, berdasarkan skala pengukurannya, berdasarkan sumbernya, dan berdasarkan waktu pengumpulannya. Banyak juga ya ternyata. Nah, kali ini kita akan membahas satu persatu data berdasarkan kategori tersebut. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Jenis Data Berdasarkan Sifatnya

Berdasarkan sifatnya data dibagi menjadi dua yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam numerik atau angka-angka. Data kuantitatif terbagi lagi menjadi beberapa jenis data yaitu:

  • Data diskrit adalah data yang nilainya memiliki kemungkinan nilai terbatas dan antar nilai satu dengan yang lainnya terpisah, contohnya jumlah siswa dalam satu kelas.

  • Data kontinu adalah data yang nilainya memiliki kemungkinan nilai yang tidak terbatas dalam kisaran tertentu, contohnya kisaran suhu.

Kemudian ada data kualitatif yaitu data yang berupa data non numerik atau dinyatakan dalam bentuk naratif atau teks dan tidak dapat diangkakan. Contohnya yaitu jenis kelamin, kota asal, agama, dan lain sebagainya. 


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Jenis Data Berdasarkan Skala Pengukurannya

Selanjutnya kita bahas jenis data berdasarkan skala pengukurannya yang terbagi menjadi beberapa jenis yaitu sebagai berikut: 

  • Data nominal yaitu data yang ditentukan berdasarkan penggolongannya. Data ini bersifat diskrit dan terpisah antara kelompok satu dan lainnya. 

  • Data ordinal yaitu data yang diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Data ini juga bersifat diskrit.

  • Data interval yaitu data yang dikelompokkan berdasarkan ukuran yang sama. Data ini bersifat kontinu yang mana memiliki nilai yang tak terbatas dan bisa berupa angka desimal atau koma. 

  • Data rasio yaitu data yang memiliki nilai nol mutlak (true zero). Data ini bersifat kontinu dan tidak memiliki nilai minus. Data rasio disukai data scientist karena dapat menerapkan macam teknik statistik. 


3. Jenis Data Berdasarkan Sumbernya

Pengumpulan data merupakan tahapan awal dalam melakukan penelitian. Peneliti harus memperhatikan sumber data apakah valid atau tidak. Nah, jenis data dapat dikategorikan berdasarkan sumbernya yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh dari sumber secara langsung. Umumnya data primer dikumpulkan sendiri oleh peneliti dari objek penelitiannya bisa dengan observasi, wawancara, dan lain sebagainya. Sedangkan data sekunder adalah data yang diperoleh tidak langsung atau dari pihak ketiga seperti dari buku, jurnal, karya ilmiah, artikel, dan lain sebagainya. Kedua jenis data ini umumnya digunakan bersamaan sebagai sumber data penelitian sehingga meningkatkan kualitas penelitian. Namun ada juga penelitian yang hanya menggunakan salah satunya, data primer saja atau data sekunder saja. Hal ini bisa saja dilakukan dengan catatan sumber data harus yang valid dan dapat dipertanggung jawabkan. 


4. Jenis Data Berdasarkan Waktu Pengumpulannya

Apakah waktu pengumpulan data juga berpengaruh? Bisa saja. Misalnya kamu melakukan penelitian yang dapat melihat perkembangan penyebaran penyakit tertentu. Biasanya data yang dibutuhkan merupakan data yang masih baru atau dalam jangka waktu yang tidak jauh dari waktu saat ini. Nah, berdasarkan waktu pengumpulannya data dibagi menjadi dua yaitu data cross section dan data time series. Data cross section adalah data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang mendeskripsikan keadaan pada waktu tersebut misalnya data jumlah pasien covid yang meninggal pada bulan Agustus 2021. Sedangkan data time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu yang menunjukkan perkembangan atau trend suatu hal. Trend yang ditunjukkan berguna untuk forecasting dalam membuat suatu perencanaan. 


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Pengolahan Berbagai Jenis Data dengan Python

Dari berbagai jenis data yang sudah kita bahas bersama, mungkin muncul pertanyaan di benak teman-teman, bagaimana cara mengolah datanya? Kamu bisa mengolah data statistik dengan berbagai tools yang mendukung perhitungan statistik, misalnya yang paling umum yaitu Excel. Di DQLab kamu bisa belajar Excel untuk pengolahan data dengan membeli paket modulnya. Mau yang gratis? Ada juga, loh. Kamu cukup daftar di DQLab.id untuk dapat mengakses modul gratis yaitu materi tentang Python dan R yang juga populer digunakan untuk pengolahan data terutama yang termasuk dalam Big Data. Jangan lewatkan juga event-event menariknya yang bisa kamu lihat di website DQLab. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login