Variabel Usia Termasuk Nominal atau Ordinal? Ini Penjelasan Lengkapnya!

Saat menyusun skripsi, tesis, atau penelitian, banyak mahasiswa bertanya tentang variabel usia itu termasuk nominal atau ordinal? Pertanyaan ini sering muncul ketika menentukan jenis skala pengukuran sebelum melakukan analisis statistik. Jawaban singkatnya, usia bukan selalu termasuk nominal atau ordinal.

Skala pengukuran variabel usia bergantung pada cara data tersebut diukur dan disajikan. Jika usia dicatat dalam satuan tahun, maka termasuk skala rasio. Namun, jika usia dikelompokkan ke dalam kategori tertentu maka skala datanya dapat berubah menjadi ordinal atau bahkan diperlakukan sebagai nominal dalam kondisi tertentu. Agar tidak keliru dalam memilih metode analisis, simak penjelasan berikut sahabat DQLab!

1. Usia dalam Satuan Tahun Termasuk Skala Rasio

Apabila usia dicatat dalam angka sebenarnya. Misalnya:

• 18 tahun

• 23 tahun

• 35 tahun

• 47 tahun

maka usia termasuk skala rasio, bukan nominal maupun ordinal. Hal ini karena memiliki urutan yang jelas; selisih antarangka memiliki makna yang sama; memiliki nilai nol absolut (0 tahun berarti belum memiliki usia). Contoh:

Nama	Usia (Tahun)
Andi	20
Budi	25
Citra	32

Data seperti ini dapat dianalisis menggunakan berbagai metode statistik parametrik maupun nonparametrik, tergantung karakteristik datanya.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Usia yang Dikelompokkan Menjadi Rentang Termasuk Skala Ordinal

Dalam banyak penelitian, usia tidak dicatat secara rinci, tetapi dibagi menjadi beberapa kelompok. Misalnya:

Kelompok Usia

17-25 tahun

26-35 tahun

36-45 tahun

46-55 tahun

>55 tahun

Pada kondisi ini, usia menjadi variabel ordinal karena setiap kategori memiliki urutan dari yang termuda hingga tertua. Namun, jarak antar kategori tidak lagi digunakan sebagai nilai numerik sehingga analisis statistiknya berbeda dibanding usia dalam bentuk tahun.

3. Kapan Usia Bisa Diperlakukan sebagai Nominal?

Secara umum, rentang usia tidak termasuk nominal karena memiliki urutan. Namun, usia dapat diperlakukan sebagai nominal apabila hanya digunakan sebagai label kategori tanpa memperhatikan urutannya. Contohnya:

Kategori

Generasi Z

Milenial

Generasi X

Baby Boomers

Dalam beberapa penelitian pemasaran atau perilaku konsumen, kategori generasi sering dianalisis sebagai variabel nominal karena peneliti hanya ingin membandingkan kelompok, bukan mengurutkannya berdasarkan tingkat yang lebih tinggi atau lebih rendah.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Kesalahan yang Sering Dilakukan

Beberapa kesalahan yang masih sering ditemui dalam penelitian antara lain:

• Menganggap semua data usia termasuk ordinal.

• Menuliskan usia sebagai nominal padahal masih berupa angka tahun.

• Menggunakan uji statistik yang tidak sesuai dengan bentuk data usia.

• Tidak menjelaskan bagaimana usia dikategorikan pada bagian metode penelitian.

Memahami skala pengukuran variabel usia sangat penting agar analisis statistik yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian. Sebelum menentukan apakah usia termasuk nominal, ordinal, atau rasio, pastikan terlebih dahulu bagaimana data tersebut dikumpulkan dan disajikan. Dengan demikian, hasil penelitian akan lebih akurat, valid, dan mudah dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

FAQ

1. Apakah usia termasuk data nominal?

Tidak jika usia dicatat dalam satuan tahun. Namun, usia dapat diperlakukan sebagai nominal apabila hanya digunakan sebagai kategori atau label kelompok, misalnya berdasarkan generasi.

2. Apakah kelompok usia termasuk ordinal?

Ya. Kelompok usia memiliki urutan dari usia yang lebih muda hingga lebih tua sehingga termasuk skala ordinal.

3. Mengapa usia dalam tahun termasuk rasio?

Karena memiliki urutan, jarak antar nilai yang sama, dan titik nol absolut sehingga memenuhi seluruh karakteristik skala rasio.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science