Jenis-Jenis Data yang Wajib Kamu Tahu di Dunia Statistik & Data Science

Dalam dunia statistik dan data science, terdapat banyak jenis data yang perlu diketahui sebelum melakukan analisis lebih lanjut. Memahami perbedaannya membantu peneliti memilih metode pengolahan yang tepat untuk menghasilkan kesimpulan akurat.

Mengenali karakteristik setiap jenisnya juga sangat penting untuk memastikan proses pengolahan informasi berjalan dengan efektif sejak awal. Lantas, sebenarnya apa itu data dan apa saja jenis-jenisnya? Simak rangkuman informasi selengkapnya berikut ini.

Apa Itu Data

Secara umum, apa yang dimaksud dengan data adalah sekumpulan informasi atau fakta mentah, baik berupa angka, simbol, kata, atau visual, yang diperoleh lewat pengamatan dan pencatatan terhadap suatu objek atau peristiwa. Dalam statistika, istilah ini merujuk pada kumpulan fakta yang dipakai untuk memahami dan menarik kesimpulan suatu fenomena.

Pengertian data menurut para ahli juga menekankan hal serupa. Nuzulla Agustina mengatakan bahwa pengertian data mencakup berbagai bentuk representasi, mulai dari angka, gambar, grafik, hingga simbol, yang menggambarkan suatu kondisi, objek, atau situasi yang diamati.

Slamet Riyadi menyebutnya sebagai informasi hasil observasi dalam bentuk angka atau simbol. Sementara Kristiyanto menilainya sebagai fakta yang membantu mengurangi ketidakpastian mengenai keadaan tertentu. 

Jenis Data Berdasarkan Sifat

Jenis-jenis data dikelompokkan berdasarkan beberapa kategori, mulai dari sifat, skala, hingga sumbernya. Berikut penjelasan setiap untuk jenis berdasarkan sifatnya:

1. Kualitatif

Merupakan data yang berisi informasi non-angka dan biasanya digunakan untuk memahami makna, konteks, atau perilaku tertentu. Jenis ini banyak dipakai dalam penelitian humaniora karena fokusnya pada interpretasi dan pemahaman mendalam. 

2. Kuantitatif

Ini adalah informasi dalam bentuk angka pasti yang dapat diukur dan dihitung. Jenis ini dianggap lebih objektif karena membantu menghasilkan kesimpulan berdasarkan nilai numerik yang pasti.

Jenis Data Berdasarkan Skala

Dalam dunia statistika, data dikelompokkan berdasarkan skalanya, seperti nominal, oridinal, interval, dan rasio. Adapun penjelasannya adalah sebagai berikut:

1. Nominal

Termasuk dalam jenis kualitatif, data ini membagi objek ke dalam kelompok tanpa mempertimbangkan urutannya. Semua kategorinya memiliki kedudukan yang setara, seperti jenis kelamin, agama, warna, atau hobi.

2. Ordinal

Bagian dari jenis kualitatif ini menyusun kategori informasi berdasarkan tingkat atau urutan tertentu yang bermakna antar kategorinya. Misalnya, angka 1-3 menunjukkan perasaan dari tidak suka, suka, dan sangat suka.

3. Interval

Merupakan bagian dari jenis kuantitatif dimana informasi diukur pada skala dengan jarak nilai yang sama, namun tidak memiliki titik nol absolut. Contohnya suhu dalam skala Celcius juga termasuk interval karena jarak antar angkanya konsisten meski nolnya tidak menunjukkan ketiadaan suhu.

4. Rasio

Jenis ini memiliki seluruh karakteristik interval tapi dilengkapi dengan titik nol mutlak, sehingga memungkinkan perbandingan lebih proporsional. Berat beras 2 kg, 4 kg, dan 8 kg merupakan contoh rasio karena nol berarti tidak ada berat, dan nilai 8 kg benar-benar dua kali lebih berat dari 4 kg.

Jenis Data Berdasarkan Sumber

Data juga dibagi berdasarkan sumber mendapatkannya, yakni eksternal dan internal. Penjelasannya adalah sebagai berikut:

1. Eksternal

Informasi eksternal berarti berasal dari sumber di luar organisasi atau lokasi penelitian. Jenis informasi ini biasanya dipakai untuk membuat perbandingan antar tempat, misalnya jumlah penduduk, penjualan produk dari perusahaan lain, atau jumlah siswa di sekolah berbeda.

2. Internal

Merupakan informasi yang dikumpulkan langsung dari dalam organisasi atau lokasi penelitian. Contoh data internal adalah informasi tentang karyawan di sebuah perusahaan atau tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan yang mereka berikan.

Contoh Penggunaan Data dalam Data Science

Untuk memahami lebih lanjut bagaimana cara kerja data science ini dalam kehidupan nyata, simak contoh penerapannya berikut ini:

1. Sistem Rekomendasi di Aplikasi E-commerce dan Hiburan

Platform seperti Amazon, Shopee, dan Netflix menggunakan teknik data science untuk menganalisis perilaku pengguna dan riwayat interaksi. Sistem akan memberikan rekomendasi produk atau konten yang relevan secara personal kepada pengguna, sehingga meningkatkan kepuasan sekaligus mendorong penjualan atau waktu menonton.

2. Prediksi Risiko Kredit dan Deteksi Penipuan di Sektor Keuangan

Bank dan lembaga keuangan juga memakai algoritma prediktif untuk menilai kelayakan kredit nasabah dengan mengevaluasi perilaku finansial masa lalu, serta menemukan pola tidak biasa yang bisa jadi indikasi penipuan. Pendekatan ini membantu mengurangi risiko dan kerugian finansial.

3. Penelitian dan Penemuan Obat di Bidang Kesehatan

Saat ini, perusahaan farmasi juga memanfaatkan analisis data canggih untuk mempercepat proses penelitian dan penemuan obat baru. Dengan bantuan model pembelajaran mesin, para peneliti dapat memprediksi cara kerja molekul dan menilai kandidat obat yang paling potensial, sehingga waktu penelitian dapat lebih cepat.

Cara Memilih Data yang Tepat

Terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan saat memilih data atau informasi untuk digunakan dalam sebuah analisis agar hasilnya akurat dan relevan. Cara-cara tersebut adalah:

1. Menentukan tujuan analisis secara spesifik agar informasi yang dipilih benar-benar mendukung jawaban yang ingin dicapai.
2. Memastikan sumber informasi berasal dari pihak yang kredibel, seperti lembaga resmi, publikasi ilmiah, atau institusi dengan reputasi baik.
3. Memeriksa kelengkapan, struktur, dan konsistensi informasi untuk memastikan tidak ada bagian yang hilang atau bertentangan.
4. Menilai relevansi informasi terhadap konteks permasalahan agar semuanya benar-benar selaras dengan fokus analisis.
5. Memastikan data yang digunakan masih terbaru dan sesuai kondisi saat ini, terutama untuk topik yang cepat berubah.
6. Memahami batasan cakupan informasi, baik dari sisi metode pengumpulan, periode, maupun wilayah, agar sesuai dengan kebutuhan analisis.

Kesimpulan

Dalam dunia statistik dan data science, data yang terkumpul menjadi fondasi penting untuk memahami pola, memecahkan masalah, dan mengambil keputusan yang lebih akurat. Dengan jenis yang beragam, data dapat membantu peneliti memilih pendekatan analisis paling sesuai dengan tujuan. 

Setiap jenis data memiliki karakteristik berbeda yang mempengaruhi metode pengolahan serta cara penarikan kesimpulan. Pada akhirnya, fungsi data adalah memberikan gambaran yang objektif sehingga proses prediksi, evaluasi, dan pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan lebih efektif.