Jenis-jenis Data dan Transformasi Data Dalam SPSS

STATISTIKA - Pengetahuan tentang jenis-jenis data dalam statistik adalah syarat utama yang harus dikuasai. Pengetahuan tentang jenis-jenis data sangat menentukan metode yang akan digunakan dalam pengambilan data dan tentu saja jenis analisis apa yang dibutuhkan oleh data tersebut agar lebih bermakna. Maka bacaan ini tentang Jenis-jenis Data dan Transformasi Data Dalam SPSS.

Adapun Jenis data dalam SPSS:

Data Nominal

Data nominal adalah level data paling yang sederhana. Apabila pada pengambilan data yang dihasilkan hanya berupa kategori maka data tersebut adalah data Nominal. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data.

adapun Ciri-ciri dari data nominal yaitu memiliki atribut, nama, diskrit. Data nominal juga data diskrit dan tidak berurutan. Jika objek digabungkan dalam set-set, pada semua anggota diberikan angka, maka set itut tidak boleh tumpang tindih dan tersisa.

Numerik yang dihasilkan akan selalu berbentuk bilangan bulat, demikian seterusnya. Tidak akan pernah ada bilangan pecahan. Data nominal ini diperoleh dari hasil pengukuran dengan skala nominal.
Contoh data nominal diantaranya yaitu:

1. jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label dalam pengolahannya,misalnya perempuan =1, laki-laki=2.
2. Status kewarganegaraan dikatagorikan WNI dan WNA. WNI diwakili angka 1 dan WNA diwakili angka 2. Penggunaan angka disini hanya sebagai penanda tidak dapat dilakukan operasi matemtika.
3. Jenis olah raga yakni tenis, basket dan renang. Kemudian masing-masing anggota set di atas kita berikan angka, misalnya tenis (1), basket (2) dan renang (3). Jelas kelihatan bahwa angka yang diberikan tidak menunjukkan bahwa tingkat olah raga basket lebih tinggi dari tenis ataupun tingkat renang lebih tinggi dari tenis. Angka tersebut tidak memberikan arti apa-apa jika ditambahkan. Angka yang diberikan hanya berfungsi sebagai label saja.

Data Ordinal

Data Ordinal memiliki nama (atribut), juga memiliki peringkat atau urutan. Angka yang diberikan mengandung tingkatan, digunakan untuk mengurutkan objek dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi, atau sebaliknya. Ukuran ini tidak memberikan nilai absolut terhadap objek, tetapi hanya memberikan peringkat saja. Tingakatan ini  berdasarkan  kriteria tertentu pada saat pengambilan data.

Contoh:

1. Jika kita memiliki sebuah set objek yang dinomori, dari 1 sampai n, misalnya peringkat 1, 2, 3, 4, 5 dan seterusnya, bila dinyatakan dalam skala, maka jarak antara data yang satu dengan lainnya tidak sama. Ia akan memiliki urutan mulai dari yang paling tinggi sampai paling rendah.
2. Tingkat pendidikan SD diwakili angka 1,  SMP diwakili angka 2, SMA diwakili angka 3 . Sama dengan data ordinal angka-angak tersebut hanya sebagai penanda tidak dapat dijumlahkan. Pendidikan tertinggi adalah SMA dan pedidikan terendah adalah SD.
3. Atau paling baik sampai ke yang paling buruk. Misalkan: mulai dari sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju sampai sangat tidak setuju.

Data Interval

Data interval adalah kelompok data kuantitatif. Angka yang digunakan pada data ini menunjukkan suatu urutan dan dapat dilakukan operasi matematika. Angka nol pada data interval bukan seperi angka nol pada arti sesungguhanya.

Data ini memperlihatkan jarak yang sama dari ciri atau sifat objek yang diukur.

Contoh:

1. Tentang nilai ujian 4 orang mahasiswa, yakni A, B, C, dan D diukur dengan ukuran interval pada skala prestasi dengan ukuran 1, 2, 3, dan 4, maka dapat dikatakan bahwa beda prestasi antara mahasiswa C dan A adalah 3 – 1 = 2. Beda prestasi antara mahasiswa D dan B adalah 4 – 2 = 2. Akan tetapi tidak bisa dikatakan bahwa prestasi mahasiswa D adalah 2 kali prestasi mahasiswa B ataupun prestasi mahasiswa D adalah 4 kali lebih baik dari prestasi mahasiswa A.
2. Nilai siswa di suatu sekolah adalah 0 sampai 100 bila siswa A dan B masing-masing memperoleh nilai 45 dan 90 bukan berarti kecerdasan siswa A dua kali siswa B. Nilai 0 dan 100 adalah rentang yang sibuat berdasarkan aturan tertentu.

Data Rasio

Data rasio adalah tingkatan data yang paling tinggi. Data rasio memiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Data ini termasuk data kuantitatif, angka yang digunakan pada data ini adalah angka sesungguhnya. sehingga dapat dilakukan operasi matematika.

Contoh:

1. Berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda.
2. Jika kita memiliki 10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki 8 bola, makaA memiliki 2 bola (10-8) lebih banyak dari B.
3. Jika si A menyimpan uang Rp. 1.000.000 maka angka tersebut benar-benar menunjukkan si A mempunyai simpanan. Jika si B mempunyai saldo Rp.0 maka si B tidak mempunyai simpanan apapun.

Transformasi Data

Merupakan suatu proses untuk merubah bentuk data sehingga data siap untuk dianalisis. Banyak cara yang dapat dilakukan untuk merubah bentuk data namun yang paling sering digunakan antara lain adalah COMPUTE  dan RECODE.

COMPUTE:Penggunaan fungsi matematik dan algoritma. Misalnya penjumlahan skor pengetahuan, skor sikap, atau skor persepsi. Atau proses perkalian dan pembagian.

RECODE:Perubahan bentuk data yang paling sederhana adalah pengkategorian data numerik menjadi data kategorik, misalnya NILAI IP dikelompokan menjadi  kategori yaitu < 2.50, 2.51—3.00, dan >3.01 Atau dapat juga dilakukan pengelompokkan data kategorik menjadi beberapa kelompok yang lebih kecil, misalnya SEKOLAH dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu rendah (SD/SMP) dan tinggi (SMA/PT). 

Terimasih telah berkunjung untuk membaca tentang Jenis-jenis Data dan Transformasi Data Dalam SPSS.