Data nominal adalah jenis data yang terdapat dalam statistika dan ilmu statistika, sering disebut dengan skala susunan data nama tidak didasarkan pada rangkaian nilai atau angka yang digunakan sebagai kode, nilai atau angka tersebut hanya dimaksudkan untuk memberi label pada suatu objek.
Data Nominal Adalah
Dilihat Data nominal adalah data kualitatif yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek atau orang ke dalam kategori yang tidak memiliki urutan atau hierarki tertentu. Informasi ini hanya berisi nama atau ciri-ciri, tanpa hubungan kuantitatif antara kategori tersebut.
Data ini disebut juga skala nominal, adalah jenis data yang digunakan untuk memberi label pada variabel penelitian tanpa nilai kuantitatif. Ini adalah bentuk skala ukuran yang paling sederhana. Berbeda dengan sekuensial, data nominal tidak dapat diurutkan atau diukur.
Berbeda dengan data interval atau rasio, data nominal tidak dapat dimanipulasi menggunakan operator matematika yang tersedia. Jadi, untuk data seperti itu, satu-satunya ukuran tendensi sentral adalah modus..
Ciri utama
Terdapat ciri-ciri pada setiap jenis data termasuk data nominal, berikut ciri – ciri yang bisa anda temukan pada data nominal
1. Tanpa Urutan atau Urutan
Kelas data nominal tidak memiliki urutan atau urutan. Setiap kategori bersifat individual tanpa menunjukkan tingkatan atau pangkat. Misalnya jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) atau jenis kendaraan (mobil, sepeda motor, sepeda) bukan urutan yang lebih tinggi atau lebih rendah.
2. Identifikasi Kategori
Informasi nama digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek atau orang ke dalam kategori tertentu. Kategori-kategori ini berfungsi sebagai pengidentifikasi yang membedakan kelompok dari kelompok lain. Misalnya warna favorit (merah, biru, hijau, kuning) digunakan untuk mengidentifikasi preferensi warna seseorang.
3. Tanpa Operasi Matematika
Operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian atau pembagian tidak dapat diterapkan. Misalnya menambahkan kategori warna (merah + biru) tidak masuk akal. Analisis data biasanya melibatkan penghitungan frekuensi atau persentase setiap kategori.
4. Data kualitatif
Data bersifat kualitatif, artinya kumpulan menggambarkan kualitas atau karakteristik, bukan kuantitas. Misalnya, kategori pekerjaan (dokter, guru, insinyur, pengacara) menunjukkan jenis pekerjaan tanpa nomor.
5. Tidak Terurut
Kategori tata nama tidak dapat diurutkan. Setiap kategori adalah entitasnya sendiri dan tidak dapat dibandingkan dengan lebih atau kurang, lebih baik atau lebih buruk. Misalnya tidak ada pesanan untuk merek (Apple, Samsung, Sony, LG).
6. Unik dan Eksklusif
Setiap nilai data bersifat unik dan unik untuk kategori tersebut. Setiap objek atau individu hanya dapat dimasukkan ke dalam satu kategori tertentu. Misalnya, seseorang hanya dapat diklasifikasikan ke dalam satu kategori gender (laki-laki atau perempuan).
Contoh data
Informasi nominal berperan penting dalam mengelompokkan produk atau jasa ke dalam kategori yang dapat dipisahkan. Klasifikasi ini banyak membantu dalam analisis pasar dan perencanaan strategis. Misalnya, penggunaan data dapat memberikan wawasan tentang preferensi konsumen pada kelompok produk tertentu, memandu keputusan pemasaran, dan mendukung perusahaan dalam mengidentifikasi peluang pertumbuhan dan bersaing secara lebih efektif di pasar.
Adapun contoh dari penggunaan data nominal diantaranya,
- Jenis Kelamin: laki-laki, perempuan
- Pembuatan warna: merah, biru, hijau, kuning
- Jenis kendaraan: mobil, sepeda motor, sepeda, bus
- Jenis pekerjaan: dokter, guru, insinyur, pengacara
- Merek: Apple, Samsung, Sony,Â
Tentu saja, karena karakteristik data nominal, peneliti dan analis dapat mengklasifikasikan dengan benar dan memilih metode analisis yang tepat untuk mendapatkan wawasan yang berguna.
Kesimpulan
Data nominal adalah data kualitatif yang mengelompokkan objek atau orang ke dalam kategori-kategori yang tidak mempunyai urutan tetap. Informasi ini penting untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan informasi di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan industri. Meskipun tidak dapat dianalisis menggunakan operasi matematika, dapat diolah menggunakan metode statistik seperti tabel frekuensi dan uji chi-kuadrat untuk memberikan informasi yang berguna dari data tersebut. Anda dapat mengikuti kelas Data Science
