Jenis Data Penelitian Beserta Contohnya

Jenis Data Penelitian Beserta Contohnya

Setelah memahami definisi operasional, selanjutnya anda dituntut untuk memahami jenis-jenis data dalam penelitian ilmiah. Olehnya, simak artikel ini secara seksama.

Jenis-Jenis Data Penelitian

Berdasarkan proses atau cara untuk mendapatkannya, data kuantitatif dapat dikelompokkan dalam dua bentuk (Wahab, 2013), yaitu:

1. Data Diskrit

Data diskrit adalah data dalam bentuk angka (bilangan) yang diperoleh dengan cara membilang. Secara harfiah, diskrit berarti tidak mempunya pecahan (utuh).

Contoh Data Diskrit

Misalnya: a. Jumlah pendonor darah di UTD X sejumlah 1000 orang b. Jumlah darah yang terkumpul dari donor darah se Indonesia pada tahun 2014 sebanyak 2.480.352 kantong darah.

2. Data Kontinum

Data kontinum adalah data dalam bentuk angka/ bilangan yang diperoleh berdasarkan hasil pengukuran. Data kontinum dapat berbentuk bilangan bulat atau pecahan, tergantung jenis skala pengukuran yang digunakan.

Contoh Data Kontinum

Misalnya:

  • Berat badan ibu Dian adalah 55,3 kg
  • Tinggi badan 153,4 meter
  • Suhu udara di ruang kelas 24°Celcius.

Berdasarkan tipe skala pengukuran yang digunakan, data kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi empat jenis tingkatan yang memiliki sifat yang berbeda, yaitu data nominal, ordinal, interval dan ratio.

3. Data Nominal

Data nominal atau sering’ disebut iuga data kategori yaitu data yang diperoleh melalui pengelompokkan obyek berdasarkan kategori tertentu.

Perbedaan kategori obyek hanya menuniukan perbedaan kualitatif. Walaupun data nominal dapat dinyatakan dalam bentuk angka, namun angka tersebut tidak memiliki urutan atau makna matematis sehingga tidak dapat dibandingkan, Logika perbandingan ‘>” dan ”<” tidak dapat digunakan untuk menganalisis data nominal.

Operasi matematika seperti penjumlahan (+), pengurangan (–), perkalian (x), atau pembagian (z) juga tidak dapat diterapkan dalam analisis data nominal.

Contoh Data Nominal

Jenis kelamin yang ierdiri dari dua kategori yaitu:

(1) Laki-laki ~ (2) Perempuan Angka (1) untuk laki-laki dan angka (2) untuk perempuan hanya merupakan simbol yang digunakan untuk membedakan dua kategori jenis kelamin.

Angka-angka tersebut tidak memiliki makna kuantitatif, artinya angka (2) pada data di atas tidak berarti lebih besar dari angka (l), karena laki-laki tidak memiliki makna lebih besar dari perempuan. Terhadap kedua data (angka) tersebut tidak dapat dilakukan operasi matematika (+, -, x, : ). Misalnya (1) = laki-laki, (2) = perempuan, maka (1) + (2) tidak sama dengan (3), karena tidak ada kategori (3) yang mempakan hasil penjumlahan (1) dan (2).

Status pemikahan yang terdiri dari tiga kategori yaitu: (1) Belum menikah, (2) Menikah, (3) Janda/ Duda. Data tersebut memiliki sifat-sifat yang sama dengan data tentang jenis kelamin.

4. Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang berasal dari suatu objek atau kategori yang telah disusun secara berjenjang menurut besamya. Setiap data ordinal memiliki tingkatan tenentu yang dapat diurutkan mulai dari yang terendah sampai tertinggi atau sebaliknya.

Namun demikian, jarak atau rentang antar jeniang yang tidak hampir sama. Dibandingkan dengan data nominal, data ordinal memiliki sifat berbeda dalam hal urutan. Terhadap data ordinal berlaku perbandingan dengan menggunakan fungsi pembeda, yaitu > dan <. Walaupun data ordinal dapat disusun dalam suatu urutan, namun belum dapat dilakukan operasi matematika (+,-,x:).

Contoh Jenis Data Ordinal

Tingkat pendidikan yang disusun dal sebagai berikut:

  • Taman Kanak-kanak (TK)
  • Sekolah Dasar (SD)
  • Sekolah Menengah Pertama (SMP)
  • Sekolah Menengah Atas (SMA)
  • Diploma
  • Sarjana
  • Magister
  • Doktor

Analisis terhadap urutan data diatas menunjukkan bahwa SD memiliki tingkatan lebih tinggi daripadaTK dan lebih rendah dibandingkan SMP‘ Namun dakan hal ini, operasi matematika (+, -, x, 🙂 tidak berlaku untuk data ordinal.

5. Data Interval

Data interval adalah data hasil pengukuran yang dapat diurutkan atas dasar kriteria tertentu serta menunjukkan semua sifat yang dimiliki oleh data ordinal.

Kelebihan sifat data interval dibandingkan dengan data ordinal adalah memiliki sifat kesamaan jarak atau memiliki rentang yang sama antara data yang telah diurutkan. Karena sifat tersebut, terhadap data interval dapat dilakukan operasi matematika penjumlahan dan pengurangan (+,-).

Namun demikian masih terdapat saru sifat yang belum dimiliki yaitu tidak adanya angka Nol mutlak pada data interval.

Berikut ciri-cirinya:

  • Kategori data memiliki sifat saling memisah.
  • Kategori data memiliki aturan yang logis.
  • Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karaaktristik khusus yang dimilikinya.
  • Perbedaan karakteristik yang sama tergambar dalam perbedaan yang sama dalam jumlah yang dikenakan pada kategori.
  • Angka nol hanya menggambarkan satu titik dalam skala (tidak memiliki nilai nol absolut).
  • Selain berdasarkan skala pengukuran, data juga dapat dibedakan menjadi data kontinu, data urutan/rank, data dikotomi, dan data kategorikal, yaitu:

    6. Data kontinu

    Data kontinu adalah data yang mengandung nilai yang secara teori tidak terbatas. Sebagai contoh adalah data variabel usia yang secara teoritik dapat terdiri dari 0 sampai tidak terhingga. Seseorang dapat berusia nol, setengah, sepuluh, atau bahkan 100 tahun.

    7. Data Urutan/rank

    Data urutan atau rank adalah seperti data yang nilainya diukur dengan skala ordinal, yaitu nilai data menunjukkan posisi seseorang/subjek di antara subjek lainnya dalam variabel yang sama.

    8. Data Dikotomi

    Data dikotomi adalah apabila nilai variabel hanya ada dua, misalnya data jenis kelamin yang hanya punya nilai untuk laki-laki dan perempuan.

    Data dikotomi dapat pula berupa dikotomi buatan. Jadi tidak seperti variabel jenis kelamin yang memang hanya punya dua nilai, variabel lain seperti tinggi badan dapat juga dijadikan dikotomi dengan membuat kategorisasi tinggi dan pendek misalnya.

    9. Data kategorikal

    Data kategorikal merupakan perluasan dari data dikotomi di mana nilai-nilai variabelnya terdiri dari beberapa kelompok. Misalnya data variabel jenis pekerjaan orang tua murid yang dapat dikelompokkan menjadi Pegawai Negeri, swasta, dan misalnya wiraswasta. Data kategorikal ini adalah data dengan skala nominal.

    WAJIB BACA: Apa itu Statistik Kesehatan?

    Demikian artikel seputar jenis-jenis data dalam penulisan penelitian untuk keperluan proposal skripsi, KTI maupun jenis tugas kuliah lainnya.

    Yuk, Kami juga Ada di Google News, KLIK DISINI!

    Comments are closed.