Dr. Masarina Flukeria, M.S.E., M.P.P.

Video ini membahas contoh tipe data dari kuesioner BPS yang membedakan antara nominal, ordinal, dan interval serta rasio. Dengan pertanyaan-pertanyaan seperti kemampuan membaca huruf, status bersekolah, ijazah tertinggi, dan upah gaji, kita dapat mengidentifikasi tipe data yang sesuai. Data nominal digunakan untuk kategori tanpa hierarki, data ordinal memiliki urutan, sementara data rasio memungkinkan operasi matematika. Penting untuk memahami tipe data yang digunakan agar analisis statistik yang dilakukan memiliki makna yang relevan. Semoga materi ini memberikan wawasan yang berguna bagi pemirsa. Terima kasih.

Sekarang, mari kita lihat kalau kamu punya questionnaire seperti ini.

Mari kita berlatih bagaimana kamu bisa membedakan variable yang sifatnya nominal, ordinal, atau interval dan rasio.

Questionnaire ini sebenarnya menunjuk bagian dari survei yang diselenggarakan oleh BPS, namun kita modifikasi untuk menjelaskan ke teman-teman secara lebih mudah.

Di sini ada blok 6, Keterangan, Migrasi, Akte, Kelahiran, dan Pendidikan.

Kita lihat di sini ada pertanyaan pertama, apakah William dapat membaca dan menulis kalimat sederhana dalam bahasa sehari-hari?

Pertanyaannya adalah, bagaimana dengan huruf latin? Apakah William bisa membaca huruf latin? Yes or no?

Apakah William bisa membaca huruf Arab? Misalkan jawabannya adalah, tidak.

Apakah William bisa membaca huruf lain? Oh iya, dia bisa membaca misalkan huruf Rusia.

Ketika kamu berhadapan dengan questionnaire seperti ini, nah sekarang bayangkan, tipe data apa ini?

Ketika kamu menjawab, ya, huruf latin, ya tidak artinya apa?

Ya tidak artinya kamu berhadapan dengan tipe data nominal.

Mengapa demikian? Karena kalau kamu jawab ya, ataupun kamu jawab tidak, artinya ketika jawab tidak pun bukan berarti tidak itu lebih tinggi daripada ya,

ataupun ya itu lebih tinggi daripada tidak.

Di sini sifatnya hanya mengkategorikan saja.

Demikian pula ketika pertanyaannya untuk huruf Arab, yes or no? Jawabannya tidak.

Di sini juga hanya untuk mengkategorikan saja bahwa William tidak bisa membaca huruf Arab.

Lalu kita lihat pertanyaan untuk yang nomor dua.

Nah di sini ada pilihan belum bersekolah, masih sekolah, tidak bersekolah lagi.

Nah jika William kasusnya itu adalah masih sekolah, jawabannya adalah dua,

maka dua ini akan masuk ke dalam software ataupun aplikasi statistik.

Pertanyaannya adalah ketika dua masuk ke dalam aplikasi statistik, masuk ke dalam software,

Bahwa dua di sini masuk ke dalam tipe data nominal.

Karena dia di sini mengkategorikan seseorang.

Apakah dia belum bersekolah, masih sekolah, atau tidak bersekolah lagi.

Jadi untuk pertanyaan ini ketika kamu input dua ke dalam SPSS atau input dua ke dalam Excel,

Apakah ijazah tertinggi yang dimiliki oleh William?

Empat ini akan masuk ke dalam aplikasi statistik ataupun software statistik untuk diolah.

Pertanyaannya adalah ketika kamu mulai mengolah data statistik,

Empat di sini masuk ke dalam tipe data ordinal.

Bedanya adalah ketika dia mengkategorikan,

Itu bedanya antara ordinal dengan nominal.

berapa upah gaji yang William peroleh dalam satu bulan?

Jika William menjawab misalkan Rp1.500.000,

maka Rp1.500.000 ini akan kamu input ke dalam aplikasi statistik,

Pertanyaannya adalah ketika kamu input ke dalam software statistik,

Tapi bayangkan kalau kamu bekerja dengan data nominal seperti ini,

Nah misalkan kamu melakukan operasi matematika,

lalu kamu melakukan rata-rata antara William dengan Yolanda,

Ketika kamu melakukan operasi matematika seperti itu,

Artinya kalau kamu mengoperasikan matematika pada data nominal,

seperti contoh ini adalah kamu mencari rata-ratanya,

rata-rata yang kamu peroleh itu meaningless,

Yang kamu kerjakan statistik lebih rumit lagi,

semua yang kamu lakukan tidak ada gunanya.

Semoga materi hari ini memberikan insight bagi teman-teman semua.