data ordinal adalah

Data Ordinal Adalah: Pengertian, Ciri-Ciri dan Implementasi

Data ordinal adalah salah satu jenis data yang digunakan dalam statistik untuk mengukur atau menggambarkan tingkat peringkat atau urutan suatu variabel.

Pada artikel ini kita akan belajar mengenai bagian dari data yaitu data ordinal. Sebenarnya apasih data ini? nah, kita akan belajar hingga kamu mengerti dan dapat mengimplementasikanya.

Pengertian Data Ordinal

Data Ordinal merupakan salah satu jenis data yang digunakan dalam statistik. Data ini merupakan data yang memiliki urutan atau peringkat, tetapi tidak memiliki jarak antara data yang sama. Data ini sering digunakan untuk mengukur preferensi atau kepuasan, misalnya dalam surver kepuasan pelanggan atau surver opini.

Perbedaan utama antara data ordinal dan data nominal adalah bahwa data ordinal memiliki urutan yang terdefinisi, sementara data nominal hanya mengelompokkan data tanpa urutan yang jelas.

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 :   Dempster Shafer: Pengertian, Cara Kerja dan Implementasi

Kelebihan dan Kekurangan Data Ordinal

Berikut ini kelebihan dan kekurangan, diantaranya sebagai berikut:

Kelebihan

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.

Kelemahan

  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 :   Big Data: Konsep, Jenis dan Penerapannya

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.

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 artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..