Kursus Belajar Data: Yuk Kenali Skala Pengukuran Sebelum Melangkah ke Proses Analisis Data!

Kursus Belajar Data: Yuk Kenali Skala Pengukuran Sebelum Melangkah ke Proses Analisis Data!

Yovita 19-November-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bf0c58875c2bb1aadfa2175b23206099_100_persen.jpg

Data adalah kumpulan informasi atau fakta yang belum diolah, biasanya berbentuk simbol, angka, kata-kata, citra atau lain sebagainya yang didapat dari hasil pengamatan atau sumber-sumber tertentu. Di era modern saat ini, data diibaratkan seperti tumpukan harta karun yang harganya semahal emas. Pentingnya sebuah data memicu banyak perusahaan mulai mencari tenaga ahli di bidang data sehingga lowongan profesional di bidang data semakin meningkat. Fenomena ini menyebabkan banyak orang mulai tertarik dan belajar data, salah satunya dengan mulai mengikuti kursus belajar data. Kursus belajar yang saat ini sedang marak diperbincangkan adalah kursus data science. Kursus ini tidak hanya menawarkan program belajar data saja, tetapi juga ilmu lain yang berkaitan dengan data seperti statistik dan ilmu pemrograman. 

Setiap kursus data science pasti memiliki program belajar data yang berbeda-beda dari segi teknik belajar, cara penyampaian materi, hingga topik yang dipelajari. Secara umum, setiap kursus belajar data pasti membahas materi mengenai data secara khusus dan rinci. Hal ini karena jenis dan struktur data yang bermacam-macam sehingga sebelum belajar metode pengolahan dan analisis data, peserta wajib memahami jenis data dan skala pengukuran yang digunakan karena akan berpengaruh terhadap metode analisis data. Skala pengukuran adalah proses klasifikasi variabel yang akan diukur untuk menghindari kesalahan penggunaan metode dan tahapan analisis selanjutnya. Jadi, apa saja skala pengukuran yang digunakan dalam analisis data? Seberapa penting pengetahuan tentang jenis-jenis data? Yuk baca artikelnya sampai selesai!

1. Pentingnya Memahami Jenis-Jenis Data

Di dunia ini, jenis data sangat beragam mulai dari data terstruktur hingga tidak terstruktur, data berbentuk angka, simbol, huruf, kata, gambar, bahkan ada data berbentuk audio. Pemahaman mengenai jenis data akan membantu proses pemilihan metode yang tepat untuk penelitian. Misalnya, data kontinu dan data kategorik dianalisis menggunakan metode yang berbeda. Pemahaman mengenai jenis data juga akan membantu kita untuk mengoptimalkan proses perhitungan. Selain itu, kita juga lebih mudah untuk menuliskan coding pada software analisis data sehingga informasi yang didapat lebih optimal dan mudah dipahami. Tidak semua data dapat divisualisasikan, misalnya data gambar tidak bisa divisualisasikan menjadi diagram batang, Oleh karena itu, pemahaman jenis-jenis data merupakan ilmu dasar yang harus kita kuasai sebelum menganalisis data. 

Pengukuran merupakan proses untuk menilai atau membedakan objek yang akan diukur. Setiap operasi matematika atau metode analisis data memiliki syarat khusus pada skala pengukuran datanya. Ketidaksesuaian antara metode dan skala pengukuran juga akan berpengaruh pada kesimpulan. Hal ini dapat menyebabkan adanya kesimpulan yang bias atau kurang tepat. Dalam ilmu statistik, ada empat jenis pengukuran data, yaitu nominal, ordinal, interval, dan rasio. Yuk kita bahas satu persatu!

Baca juga : Belajar Data Analyst dengan Akses DQLab Module Python for Data Professional Beginner Part 1 Sekarang!

2. Skala Pengukuran Nominal dan Ordinal

Skala nominal dan ordinal masuk ke dalam kategori data kualitatif. Data kualitatif merupakan data yang dikumpulkan dalam variabel yang tidak dapat diasumsikan kedalam nilai numerik dan hanya bisa dikelompokkan menjadi dua atau lebih kategori yang disebut dengan variabel kualitatif atau kategorik. Skala nominal merupakan skala yang paling rendah dibandingkan skala pengukuran yang lain. Skala ini hanya dapat digunakan sebagai label atau predikatnya saja. Pemberian angka atau simbol pada skala ini hanya berupa label dan tidak dapat merepresentasikan nilai kuantitatifnya. Contoh skala nominal adalah label laki-laki dan perempuan pada jenis kelamin seseorang. Skala ini tidak dapat digunakan untuk operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, dan lain sebagainya namun, dapat divisualkan menjadi diagram batang, diagram lingkaran, dan lain sebagainya. 

Skala ordinal merupakan skala yang lebih tinggi daripada skala nominal. Skala ini juga disebut skala peringkat. Skala ordinal biasa digunakan untuk mengukur data non-numerik seperti kepuasan pelanggan, kesenangan, kekecewaan, dan lain sebagainya. Arti dari ordinal adalah order atau urutan. Jadi, skala ini memberi label sesuai urutan. Contohnya kepuasan masyarakat dengan layanan transportasi umum dengan pilihan tidak puas diberi nilai satu, biasa saja diberi nilai dua, dan puas diberi nilai tiga. Urutan nilai satu, dua, dan tiga tidak boleh ditukar karena nilai tersebut merepresentasikan labelnya.Karakteristik dari skala ordinal adalah walaupun kita sudah mengetahui batas yang jelas, tetapi kita tidak mengetahui jarak antar batasnya. Misalnya, walaupun nilai satu menunjukan variabel tidak puas, dua menunjukkan variabel biasa saja, dan tiga menunjukkan variabel puas, kita belum bisa mengetahui berapa jarak antara puas dan tidak puas sehingga kita tidak bisa mengatakan bahwa rasa puas tiga kali lebih tinggi dari rasa tidak puas. Ukuran pusat yang dapat dihitung pada skala ini adalah nilai median dan modus. Selain itu, pada skala ini kita juga dapat menghitung rasio dan persentil. Sama seperti skala nominal, skala ordinal ini juga dapat divisualisasikan menggunakan diagram batang, diagram lingkaran, dan lain-lain.

3. Skala Pengukuran Interval dan Rasio

Skala pengukuran interval dan rasio masuk ke dalam data kuantitatif. Data ini merupakan data dengan variabel yang dapat diukur secara numerik yang disebut variabel kuantitatif. Skala interval adalah skala numerik dimana kita bisa mengetahui urutan dan perbedaan jarak antar datanya. Karakteristik skala interval sama dengan skala nominal dan ordinal hanya saja ditambah dengan interval yang tetap. Namun skala ini belum memiliki nilai nol mutlak. Artinya, jarak yang dapat dihitung tidak berarti kelipatan. Contohnya, di sebuah kelas, siswa A memperoleh nilai 50, siswa B memperoleh nilai 80, dan siswa C memperoleh nilai 100. Dalam kasus ini kita dapat mengatakan bahwa selisih nilai siswa C dan A adalah 50, tetapi kita tidak bisa mengatakan bahwa siswa C dua kali lebih pintar dari siswa A. Hal ini karena skala interval sudah berupa angka-angka dan dapat dihitung menggunakan operasi matematika tetapi belum bisa digunakan untuk menghitung rasio atau koefisien variasi pada statistika.

Skala rasio adalah skala tertinggi dibanding jenis skala pengukuran yang lain. Skala rasio sudah mencakup seluruh karakteristik pada skala nominal, ordinal, dan interval, Skala ini juga sudah bisa diinterpretasikan pada semua operasi statistik bahkan dapat menghitung rasio atau perbandingan karena skala ini sudah memiliki nilai nol mutlak. Arti dari nilai nol mutlak adalah nilai dasar yang sudah tidak dapat diubah meskipun menggunakan skala lain. Contoh skala rasio adalah berat dan tinggi badan seseorang. Misalnya, berat si A 20 kg sedangkan berat si B 40 kg, kita dapat mengatakan bahwa berat si B adalah dua kali berat si A.

Data merupakan bagian dari data science. Di era yang segalanya berbasis teknologi seperti saat ini, data science merupakan ilmu yang sangat penting dan dibutuhkan di segala sektor baik sektor pariwisata, pendidikan, perbankan, finansial, komunikasi, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, ada baiknya kita mulai belajar data science agar dapat bersaing di dunia industri.

Baca juga : Belajar Data Science dan Lanjutkan Perjalananmu Menjadi Aksara! Yuk, Akses “Data Analyst Python Career Track” Sekarang!

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Share

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!