Mungkin Anda pernah melihat tabel data berikut ini:

Tutorial SPSS Lengkap Dengan Contoh Cara Olah Data Kuesioner | Aplikasi
sumber gambar

Iya sih, ini disebut data. Tapi tak kasi tau ya, ini adalah data yang sudah jadi, alias data yang sudah diolah, dimasak, didinginkan.

Kenyataannya, data di dalam statistik tidaklah serapi pada tabel di atas. Bahkan bisa jadi bentuknya ancur-ancuran kayak di bawah ini:

sumber gambar

Nah, ini juga bisa disebut data, tapi kita katakan datanya masih data mentah, belum diolah. Namun, jika diolah bisa menjadi seperti ini lho:

Itu cuma contoh kecil aja. Saya cuma mau bilang, data di dalam statistik itu bisa apa saja, dan bentuk awalnya itu tidak semulus gambar pertama.

Makanya tugas seorang ahli statistik atau mereka yang meniliti dengan statistik bukan hanya terbatas pada menghitung ini dan itu saja, akan tetapi juga dituntut untuk bisa mengolah data mentah menjadi data yang bisa di olah dengan software statistik.

Bahkan hampir 70% waktu seorang ahli statistik digunakan hanya untuk mengolah data mentah menjadi data yang siap pakai.

Perapian data ini menjadi sangat penting dan tidak bisa dianggap remeh, karena membutuhkan mata yang jeli sama seperti seorang tukang reparasi jam yang harus mengetahui setiap detil isi di dalam jam yang akan diperbaikinya.

Di dalam dunia nyata, sumber data tersebar secara tidak teratur. Dan jika digambarkan dalam bentuk visualisasi chart korelasi akan tampak seperti di bawah ini:

Namun di tangan ahli statistik lainnya, gambar di atas bisa menjadi seperti ini:

Jadi, data sebenarnya hanyalah sekumpulan sesuatu yang bisa diberi nilai, yang tersebar secara abstrak. Selanjutnya tugas kita sebagai seorang peneliti atau ahli statistik yang akan mengelompokkan nilai-nilai tersebut menjadi sebuah kelompok-kelompok data sehingga kita bisa menemukan pola-pola yang tak terlihat sebelumnya.

Untuk bisa mempelajari statistik, kita dituntut untuk bisa mengelompokkan berbagai jenis data di luar kepala. Ibarat mengenal warna, ketika berada di toko cat, kita sudah harus bisa menyebutkan nama-nama warna, ini cat warna biru, ini cat warna hijau, dan seterusnya. Jika belum bisa menguasai jenis-jenis pengelompokkan data, maka mustahil rasanya bisa paham dengan ilmu statistik apalagi untuk menjadi seorang peneliti.

Untuk itu, mari kita mempelajari, memahami, dan menguasai jenis data yang paling utama di dalam statistik, sama seperti Anda mempelajari warna-warna cat, sebelum mau mengecat rumah. Lucu kan kalo mau mengecat rumah tapi buta warna.

Jenis Data

Jadi secara garis besar, data dapat dikelompokkan menjadi 2.

Data Kualitatif dan Data Kuantitatif.

Saya kasi huruf tebal, karena 2 kata ini adalah menjadi pondasi dasar dalam mempelajari statistik sehingga ketika selesai mempelajari 2 jenis kelompok data ini, Anda harus benar-benar sudah paham dan familiar dengan 2 kata ini. Kualitatif dan Kuantitatif.

Tidak ada standarisasi istilah-istilah di dalam ilmu statistik. Terkadang di buku-buku statistik Indonesia menggunakan istilah-istilah sendiri. Namun, ada beberapa istilah statistik di Indonesia tetap kita gunakan karena akan tetap dipahami secara umum meskipun berlainan dengan istilah bahasa Inggrisnya. Namun untuk lebih bagusnya, lebih baik istilah statistik menggunakan istilah bahasa asalnya yaitu bahasa Inggris. Misalkan rata-rata, kita gunakan istilah mean, simpangan baku, kita gunakan istilahnya Standard Deviation. Mengapa harus begitu? Agar kita terbiasa dengan istilah aslinya sehingga jika suatu saat kita menemukan masalah, kita bisa mencari solusinya di Google. Dan, bahasa Inggris, merupakan ilmu pendamping yang wajib dipelajari ya….

Lihat contoh data yang sudah jadi sebagai berikut: (saya bilang sudah jadi karena ada lho bentuk tabel data yang mesti diolah lagi agar mudah dipahami bahasa mesin walau terlihat sudah rapi di mata seorang manusia, nanti akan kita bahas di artikel yang lain)

KotaJenis KelaminTinggi BadanBerat Badan
PontianakLaki-laki165.460.2
JakartaLaki-laki168.075.3
JakartaLaki-laki155.785.5
PontianakPerempuan150.655.6
JakartaPerempuan152.349.8

Apa yang bisa kita baca pada data di atas?

Data yang ada pada kolom Kota dan kolom Jenis Kelamin adalah data Kualitatif, sedangkan data yang ada pada kolom Tinggi Badan dan kolom Berat Badan adalah data Kuantitatif.

Jadi maksudnya langsung paham ya, tanpa di kasi teori lagi, apa data kualitatif dan kuantitatif itu, bla bla bla….

Tapi coba Anda tentukan pada tabel berikut, mana yang merupakan data Kuantitatif dan mana data Kualitatif?

UmurJumlah Anak
341
232
452
323
453

Jawabnya adalah semua data tersebut adalah data kualitatif, meskipun pasti ada yang bilang, “Umur itu kan kuantitatif!” Ya bisa aja, tapi ntar deh kalo udah masuk kepada contoh penelitian.

Kalo saya boleh bahasakan secara sederhana, data kuantitatif itu adalah data pengukuran. Misalnya tinggi badan, berat badan, nilai ujian, dan semisalnya. Dan di dalam datanya tidak bisa di gantikan dengan teks seperti pada data kualitatif. Namun, nantinya data kuantitatif bisa di ubah ke dalam bentuk data kualitatif untuk kebutuhan perhitungan lainnya.

Namun di dalam kualitatif, semua bentuk angka yang ada dalam tabel, sebenarnya bisa diubah menjadi teks. Misal:

Umur 341 anak
Umur 232 anak
Umur 452 anak
Umur 323 anak
Umur 453 anak

Penulisan ini tidak masalah bagi komputer nantinya. Namun, memang ada beberapa data kualitatif yang lebih baik ditulis dengan angka tapi ada juga beberapa data kualitatif yang lebih baik ditulis dengan teks.

Berbeda dengan data kuantitatif yang tidak bisa ditulis dengan teks, karena akan sia-sia dan akan sulit dihitung di dalam sistem komputasi. Ingat guys, kita udah di jaman komputer, jadi ngitung statistik jangan pakai rumus lagi ya, biar waktu kita bisa efektif digunakan untuk mencerna hasil keluaran program statistiknya ya…. Bukan ngabisin waktu ngitung pakai rumus, iya kalo bener, kalo salah gimana, hahahaha….

Kesimpulan

Sebelum mempelajari bagaimana kita bisa menggunakan ilmu statistik di dalam penelitian, kita harus bisa menentukan terlebih dahulu jenis-jenis data di dalam tabel penelitian kita. Bukan hanya 2 jenis data yang kita bahas tadi, tapi masih ada istilah lainnya yang akan saya bahas di dalam blog ini yang harus Anda kuasai. Ntar deh, kalo sudah masuk ke prakteknya pada penggunaan program statistik bakalan paham kenapa harus hafal di luar kepala jenis-jenis data tersebut.

Happy learning and stay health ya guys…

Tujuan penulisan:

  1. Dapat memahami makna data dari sudut pandang ilmu statistik.
  2. Dapat membedakan jenis data secara umumnya, apakah sebuah data termasuk data kualitatif atau data kuantitatif

Pembahasan selanjutnya yaitu Pengertian Variabel di dalam Tabel Statistik.