Data Ordinal Adalah: Pengertian, Ciri-Ciri dan Implementasi

Dalam dunia statistik dan analisis data, memahami jenis-jenis data adalah langkah awal yang sangat penting sebelum masuk ke tahap pengolahan. Salah satu jenis data yang sering digunakan, terutama dalam survei dan penelitian sosial, adalah data ordinal. Data ini membantu kita melihat urutan atau peringkat suatu variabel, misalnya tingkat kepuasan pelanggan atau penilaian kualitas layanan.

Namun, sebenarnya apa itu data ordinal dan bagaimana cara menggunakannya dengan benar? Banyak yang masih keliru menganggap data ini bisa dihitung seperti angka biasa, padahal tidak sesederhana itu. Pada artikel ini, kita akan membahas pengertian data ordinal, ciri-cirinya, cara mengumpulkan, hingga kelebihan dan kekurangannya agar kamu bisa memahami dan mengaplikasikannya secara tepat dalam analisis data.

Apa Itu Data Ordinal?

Data ordinal adalah jenis data dalam statistik yang memiliki urutan atau peringkat tertentu, tetapi tidak memiliki jarak yang pasti antar nilai. Artinya, kita bisa mengetahui mana yang lebih tinggi atau lebih rendah, namun tidak bisa mengukur selisih pastinya secara numerik.

Contoh sederhana dari data ordinal adalah tingkat kepuasan pelanggan seperti “sangat puas”, “puas”, “cukup”, dan “tidak puas”. Kita tahu urutannya, tetapi tidak bisa memastikan seberapa besar perbedaan antara “puas” dan “sangat puas”.

Perbedaan utama antara data ordinal dan data nominal terletak pada urutannya. Jika data nominal hanya mengelompokkan tanpa urutan (misalnya jenis kelamin atau warna), maka data ordinal memiliki struktur peringkat yang jelas sehingga sering digunakan dalam survei, kuesioner, dan penelitian berbasis opini.

Baca Juga: Data Cleansing Adalah: Pengertian, Manfaat dan Prosesnya

Cara Mengumpulkan Data Ordinal

Untuk mengumpulkan data ordinal, kamu perlu merancang kuesioner atau wawancara yang mengandung pertanyaan dengan pilihan jawaban berurutan. Misalnya, dalam survei kepuasan pelanggan, kamu dapat menggunakan skala dari 1 hingga 5, di mana 1 mewakili sangat tidak puas dan 5 mewakili sangat puas. Responden akan memilih angka yang sesuai dengan tingkat kepuasan mereka.

Ciri-Ciri Data Ordinal

Adapun ciri-ciri yang dimiliki sebagai berikut.

1. Memiliki urutan atau tingkatan yang terdefinisi. Data ini memiliki tingkat yang dapat diurutkan atau diurutkan kembali dengan mudah.
2. Tidak memiliki interval yang pasti di antara tingkatan-tingkatan tersebut. Data ini tidak dapat dioperasikan dengan operator aritmatika seperti pejumlahan, pengurangan atau perkalian karena tidak ada jarak yang pasti antar tingkat.
3. Biasanya digunakan untuk mengukur opini atau preferensi. Beberapa contohnya skala likert, skala ordinal dalam penilaian kinerja, dll.
4. Tidak dapat diasumsikan sebagai data yang normal atau memiliki distribusi yang sama dengan data interval atau resio. Oleh karena itu, metode analisa yang digunakan harus non parametric.
5. Analisis yang digunakan untuk data ordinal yaitu uji non parametrik (Mann Whitney, Kruskal-wallis).
6. Dapat diplot dalam grafik seperti histogram, tapi tidak dapat diplot dalam grafik seperti scatter plot.
7. Data ini memiliki keterbatasan dalam analisis, seperti tidak dapat dilakaukan pembulatan atau konversi ke skala interval dengan mudah, tidak dapat dilakukan analisis regresi atau ANOVA.

Baca Juga: Mapping Data Adalah: Pengertian, Manfaat dan Prosesnya

Kelebihan dan Kekurangan Data Ordinal

Berikut ini kelebihan dan kekurangan, diantaranya sebagai berikut:

Kelebihan Data Ordinal

Adapun beberapa keuntungan yang dapat diperoleh dari menggunakan data ini dalam penelitian, diantaranya adalah.

1. Memiliki tingkat keakuratan yang tinggi. Data ini merupakan data yang telah terukur dengan skala yang jelas, sehingga dapat diperoleh hasil yang lebih akurat daripada menggunakan data kuantitatif.
2. Memberikan informasi tentang urutan atau peringkat. Data ini dapat memberikan informasi tentang urutan atau peringkat dari suatu fenomena atau kejadian, sehingga dapat digunakan untuk menentukan prioritas atau tindakan yang harus dilakukan.
3. Dapat digunakan untuk menganalisis berbagai jenis penelitian. Data ini dapat digunakan untuk menganalisis berbagai jenis penelitian, mulai dari penelitian kuantitatif sampai penelitian kualitatif.
4. Dapat diinterpresentasikan dengan mudah karena telah terukur dengan skala yang jelas, sehingga dapat dengan mudah dibandingkan satu sama lain.
5. Dapat diperoleh dengan mudah melalui berbagai metode pengumpulan data, seperti kuesioner atau survei, wawancara, observasi dan dokumentasi.

Baca Juga: Belajar Data Mining: Pengertian, Metode Dan Cara Kerja

Kelemahan Data Ordinal

1. Tidak dapat diinterpretasikan secara matematis. Data ini hanya dapat dibandingkan satu sama lain, tetapi tidak dapat dinyatakan dalam bentuk angka atau nilai yang dapat diolah secara matematis.
2. Tidak dapat diolah menjadi data interval dengan mudah. Teknik yang disebut ordinal scaling dapat digunakan untuk mengubah data menjadi data interval, tetapi teknik tersebut terkadang kurang akurat dan tidak dapat diandalkan.
3. Tidak dapat dianalisi dengan menggunakan semua teknik statistik. Beberapa teknik statistik hanya dapat digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio, sehingga tidak dapat digunakan untuk menganalisis ordinal.
4. Tidak dapat dijadikan sebagai dasar yang kuat untuk mengambil kesimpulan. Karena tidak ada jarak yang sama antar data, seringkali sulit untuk mengetahui seberapa jauh perbedaan antar data.

Baca Juga: Skala Likert: Pengertian, Cara Menggunakan Dan Contoh

Implementasi

1. Menggambarkan tingkat kepuasan pelanggan secara berurutan dari yang terbaik hingga yang terburuk.
2. Menampilkan jumlah orang yang mananggapi survei email secara berurutan dari yang paling banyak hingga paling sedikit.
3. Mengklasifikasikan pasien ke dalam kelompok perawatan yang berbeda berdasarkan respon mereka terhadap kuisioner atau wawancara.

Baca Juga: Manipulasi Data Adalah: Jenis, Dampak dan Cara Mengatasi

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Data ordinal merupakan data yang memiliki urutan atau peringkat, tetapi tidak memiliki jarak antara data yang sama. Memahami karakteristik data ordinal penting dalam analisis data karena memungkinkan kita untuk menggunakan metode analisis yang sesuai.

Dalam kehidupan sehari-hari, data ini sering digunakan untuk mengukur preferensi, tingkat kepuasan, atau kategori yang dapat diurutkan. Dengan pemahaman yang baik tentang data ordinal, kita dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang kita miliki.

Artikel ini merupakan bagian dari seri Kecerdasan Buatan KantinIT.com. Jika artikel ini bermanfaat, jangan lupa bagikan ke media sosial atau ke teman kamu.