Jenis-jenis Data Penelitian yang Perlu Dipahami

Mengenal Jenis-jenis Data Penelitian

Pengertian Data

Setiap kegiatan yang berkaitan statistik, selalu berhubungan dengan data. Menurut KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) pengertian data adalah keterangan yang benar dan nyata. Data merupakan bentuk jamak dari datum. Datum adalah keterangan atau informasi yang diperoleh dari suatu pengamatan, sedangkan data adalah segala keterangan atau informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan. 

Dari pembahasan sebelumnya, maka dapat diperoleh bahwa tujuan pengumpulan data adalah sebagai berikut:

1. Untuk memperoleh gambaran suatu keadaan
2. Untuk dasar pengambilan keputusan

Syarat data yang baik agar memperoleh kesimpulan yang tepat dan benar maka data yang dikumpulkan dalam pengamatan harus nyata dan benar. Berikut ini syarat data yang baik:

1. Data harus obyektif (sesuai keadaan sebenarnya)
2. Data harus mewakili (representatif)
3. Data harus yang terbaru.
4. Data harus relevan dengan masalah yang akan diselesaikan. 

A. Macam – Macam Data 

Berdasarkan Jenis Datanya, data dibedakan menjadi Data Kuantitatif dan Data Kualitatif. 

Pengertian Data Kuantitatif

Data Kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam berupa angka. Contoh jumlah mahasiswa 50 orang, jumlah kendaraan bermotor 300 unit, jumlah pembeli menjelang hari raya idul fitri, tinggi badan siswa kelas 10, dan lain sebagainya.

Pengertian Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya, persepsi konsumen terhadap botol air minum merek X, pelayanan pegawai rumah-sakit, mengukur tingkat kepuasan pelanggan dan lain sebagainya. 

Berdasarkan sifat datanya, data dibedakan menjadi data diskrit dan data kontinue.

Data Diskrit

Data diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan siswa kelas 5, jumlah peserta yang hadir dalam seminar nasional, jumlah siswa yang diterima SBMPTN, dan lain sebagainya.

Data Kontinu

Data kontinu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu. Ciri-ciri data kontinue penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Sebagai contoh, Dinas lingkungan hidup akan menanam pohon kurang lebih 1000 pohon.

Berdasarkan waktu pengumpulannya, data dibedakan menjadi data Cross Section dan Data Time Series.

Data Cross Section

Data cross section adalah data yang dikumpulkan pada waktu tertentu untuk menggambarkan keadaan pada waktu yang bersangkutan. Contoh, harga saham menurut jenis perusahaan, laporan keuangan per 31 Desember 2017, dan lain sebagainya.

Data Time Series / Berkala

Data time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan suatu kegiatan dari waktu ke waktu. Contoh, perkembangan jumlah mahasiswa Teknik Industri 5 tahun terakhir, perkembangan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika dari tahun 2015-2020, dan lain sebagainya.

Berdasarkan sumber data, data dapat dibedakan menjadi data internal dan data eksternal. 

Data Internal

Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misalnya, data keuangan, data pegawai perusahaan, data produksi, dan lain sebagainya.

Data Eksternal

Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, data persebaran penduduk, dan lain sebagainya. 

Menurut cara memperolehnya, data dibedakan menjadi data primer dan data sekunder. Berikut ini penjelasannya:

Data Primer

Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh perorangan atau suatu organisasi langsung dari objeknya. 

Data Sekunder 

Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung dari objek penelitian. Peneliti memperoleh data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain. Contohnya, peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar. 

Baca juga: Jenis - Jenis Teknik Sampling 

B. Skala Pengukuran Data

Skala Nominal 

Skala nominal merupakan skala pengukuran yang paling rendah tingkatannya di antara ke empat skala pengukuran yang lain. Seperti namanya, skala ini membedakan satu objek dengan objek yang lainnya berdasarkan label yang diberikan. Contohnya, data mengenai barang-barang yang dihasilkan oleh sebuah mesin dapat dikategorikan menjadi barang cacat atau tidak cacat. Barang yang cacat diberi angka 0 dan yang tidak cacat diberi angka 1. Bilangan dalam skala nominal hanya berfungsi sebagai lambang untuk membedakan saja, tidak berlaku untuk menjumlahkan, mengurangi, mengalikan, maupun membagi. Statistik yang sesuai dengan data berskala nominal adalah statistik nonparametrik.

Skala Ordinal

Skala ordinal mempunyai tingkatan yang lebih tinggi dari skala pengukuran nominal. Dalam skala ini, terdapat sifat skala nominal yaitu membedakan data dalam berbagai kelompok menurut lambang. Selain itu terdapat sifat lain, bahwa satu kelompok yang terbentuk mempunyai pengertian lebih besar atau lebih kecil dari kelompok lainnya. Oleh karena itu dengan skala ordinal, data memungkinkan untuk diurutkan atau dirangking. Contoh, data pendapat (sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju), data mengenai preferensi (sangat suka, suka, tidak suka, sangat tidak suka).

Skala Interval

Skala pengukuran interval adalah skala yang mempunyai semua sifat yang dimiliki oleh skala pengukuran nominal dan ordinal, ditambah dengan satu sifat tambahan. Dalam skala interval, selain data dapat dibedakan dan dapat dirangking, perbedaan (jarak/interval) antara data yang satu dengan data yang lainnya dapat diukur. 

Contoh, data tentang suhu empat buah benda A, B, C, dan D masing-masing 20, 40, 60, 80 derajat celcius. Data tersebut merupakan data dengan skala pengukuran interval karena selain dapat dirangking, peneliti juga akan tahu secara pasti perbedaan antara satu data dengan data lainnya. 

Bilangan pada skala interval fungsinya ada tiga yaitu:

1. Sebagai lambang untuk membedakan.
2. Untuk mengurutkan peringkat.
3. Dapat melihat jarak / perbedaan antara data objek yang satu dengan objek yang lainnya. 

Skala Rasio 

Skala rasio merupakan skala yang paling tinggi peringkatnya. Semua sifat yang ada dalam skala terdahulu dimiliki oleh skala rasio. Dalam skala ini, rasio (perbandingan) antar satu data dengan data yang lainnya mempunyai makna. Data rasio berpatokan pada nilai nol sebagai tolak ukur. 

Contoh data rasio: pengukuran tinggi, pengukuran berat, pengukuran jarak dan lain sebagainya. 

Bilangan pada skala rasio mempunyai empat fungsi, yaitu:

1. Sebagai lambang untuk membedakan.
2. Untuk mengurutkan peringkat.
3. Dapat melihat jarak / perbedaan antara data objek yang satu dengan objek yang lainnya.
4. Rasio (perbandingan) antar satu data dengan data yang lainnya dapat diketahui dan mempunyai arti. Titik nol pada skala rasio merupakan titik mutlak. 

Semoga artikel ini mudah dipahami yaa. Demikian artikel yang berjudul Jenis-jenis Data Penelitian yang Perlu Dipahami. Terima kasih sudah berkunjung di blog faqirilmu.com

Referensi:

Nuryadi, dkk. 2017. Dasar-Dasar Statistik Penelitian. Yogyakarta: Sibuku Media.  

Hidayati T, Handayani I & Ikasari I.H. 2019. Statistika Dasar Paduan Bagi Dosen dan Mahasiswa. Purwokerto: CV Pena Persada.