Belajar Statistik Simpel dengan Data Ordinal
Memahami Statistik adalah salah satu skill wajib yang dimiliki untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Kamu juga akan sering berkutat dengan data, data sendiri memiliki arti sebagai kumpulan fakta-fakta mengenai suatu hal. Ketika kamu mempelajari tentang analisis statistik kamu akan memahami tentang pengumpulan dan interpretasi data untuk mengungkap pola dan suatu trend tertentu. Dalam proses pengumpulan data pasti kamu akan menemukan jenis data statistik yang beraneka ragam. Oleh karena itu, penting untuk mengenali berbagai jenis data statistik tersebut.
Jenis data statistik perlu kamu pahami karena dari setiap jenis data tersebut memiliki teknik dan metode pengolahan data yang berbeda-beda tentunya. Jadi, kamu harus dapat membedakan masing-masing jenis data statistik agar tidak salah memilih metode dan teknik pengolahan datanya. Jenis data statistik secara umum dibagi menjadi empat, dan salah satunya akan DQLab bahas pada artikel ini. Makanya, jangan beranjak dari artikel ini, ya!
1. Pengertian Data Ordinal
Selanjutnya adalah ordinal data yang merupakan campuran antara numerical data atau categorical data. Data termasuk dalam kategori, tetapi jumlah yang ditempatkan pada kategori memiliki makna. Misalnya, menilai restoran pada skala dari 0 (terendah) hingga 5 bintang (tertinggi) memberikan data ordinal. Data ordinal sering diperlakukan sebagai data kategorik. Namun, tidak seperti data kategori jumlahnya memiliki makna matematika. Misalnya, jika kamu mensurvei 100 orang dan minta mereka menilai restoran pada skala 0 sampai , mengambil rata-rata 100 respon akan memiliki makna. Ini tidak akan terjadi dengan data kategorik.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Contoh Data Ordinal
Adapun contoh data ordinal yang biasa diterapkan dan diimplementasikan antara lain untuk status di tempat kerja, peringkat tim atau kelas, urutan kualitas produk, urutan persetujuan dan tingkat kepuasan suatu produk. Beberapa contoh tersebut merupakan contoh penerapan data ordinal yang paling umum ditemukan. Bahkan skala ini umumnya digunakan dalam riset pasar guna mengumpulkan dan mengevaluasi feedback terkait kepuasan produk, mengubah persepsi dengan meningkatkan produk dan upaya lainnya.
3. Manfaat Data Ordinal
Data ordinal memiliki manfaat dan kegunaan seperti untuk mengurutkan objek dari yang paling rendah hingga yang paling tinggi dan sebaliknya. Biasanya data ordinal tidak memberikan nilai yang absolut terhadap suatu objek, melainkan hanya memberikan peringkat saja. Jika kamu memiliki sebuah dataset yang terdiri dari objek yang telah dinomori, dari 1 sampai 5 misalnya, bila dinyatakan dalam skala tentunya data satu dengan lainnya tidak sama. Maka data tersebut akan memiliki urutan mulai dari yang paling tinggi hingga yang paling rendah, atau dari yang paling baik hingga yang paling buruk.
4. Ciri-ciri Data Ordinal
Adapun ciri-ciri dari data ordinal antara lain sebagai berikut:
Posisi data tidak setara. Dalam kasus di atas, sikap pelanggan yang sangat puas, lebih tinggi dari yang puas. Sikap pelanggan yang puas, lebih tinggi dari yang cukup puas, dst. Angka/tanda bisa dibalik dari 5 hingga 1, tergantung kesepakatan.
Tidak bisa dilakukan operasi matematika. Tidak mungkin 1+2=3 (yang berarti sangat puas ditambah puas = cukup puas)
Data ordinal berlaku perbandingan dengan menggunakan fungsi pembeda yaitu œ> dan œ<. Walaupun data ordinal dapat disusun dalam suatu urutan, namun belum dapat dilakukan operasi matematika ( +, “ , x , : ).
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Statistik Lebih Terarah dari Modul Premium DQLab
Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita