Di era digital yang terus berkembang pesat, data telah menjadi aset paling berharga bagi organisasi, pemerintah, hingga individu. Setiap aktivitas—mulai dari transaksi belanja online, interaksi di media sosial, hingga sensor industri—menghasilkan jejak digital yang dikenal sebagai big data. Data tidak lagi sekadar kumpulan angka atau fakta, melainkan telah menjelma menjadi dasar dalam pengambilan keputusan yang strategis, prediktif, dan real-time. Dalam konteks ini, kemampuan untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data menjadi kunci utama untuk meraih keunggulan kompetitif di berbagai sektor seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, dan pemerintahan. Maka tidak heran jika era sekarang sering disebut sebagai era ekonomi berbasis data.

Dalam dunia statistik dan analisis data, pemahaman tentang tipe data sangatlah penting karena menentukan metode analisis yang tepat dan akurat. Secara umum, tipe data dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu data kualitatif (categorical) dan data kuantitatif (numerical). Data kualitatif meliputi data nominal, yang hanya berupa label atau kategori tanpa urutan seperti jenis kelamin atau warna, dan ordinal, yang menunjukkan peringkat atau urutan seperti tingkat kepuasan atau klasifikasi pendidikan. Sementara itu, data kuantitatif terbagi menjadi data interval, yang memiliki jarak antar nilai tetapi tanpa nol mutlak seperti suhu dalam Celcius, dan data rasio, yang memiliki nol mutlak serta memungkinkan perhitungan rasio, seperti pendapatan, umur, atau berat badan. Klasifikasi ini menjadi fondasi penting dalam menyusun strategi pengolahan data dan pemilihan teknik statistik yang sesuai. Sehingga dalam data sendiri pun ada banyak tipe data, seperti kualitatif dan kuantitatif, ordinal dan numerical. Yang dijelaskan sebagai berikut:

– Data Kuantitatif, data yang dimana memiliki nilai numerik (numerical data) dan data tersebut bisa dilakukan dalam operasi matematis. Dalam data numerik sendiri terdapat beberapa kategori data lainnya, seperti data interval, data ordinal, dan data numerikal. Untuk penjelasannya seperti berikut:

o Data Interval, Data numerik yang memiliki jarak antar nilai yang bermakna, tetapi tidak memiliki nol mutlak. Contoh: suhu dalam Celcius atau Fahrenheit.

o Data Numerikal, merupakan data yang berupa angka dan memungkinkan dilakukan operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, rata-rata, dll. Contoh umur manusia: 21 tahun, 35 tahun, 50 tahun

 

– Data Kualitatif, data yang memiliki nilai selain numerik, kategori atau kualitas suatu objek. Dalam data kualitatif pun terdapat macam macam kategorinya yaitu ada data ordinal dan data categorical, yang dimana dijelaskan seperti berikut:

o Data Ordinal, data ordinal merupakan data yang memiliki tingkatan urutan atau peringkat tapi memiliki nilai yang kadang tidak pasti. Contoh: data tingkat kepuasan: Sangat Puas, Puas, Netral, Tidak Puas

o Categorical Data, merupakan tipe data yang menampilkan kategori ataupun label dan bukan angka, data yang ada dalam categorical data menunjukan kelompok atau klasifikasi dan biasanya tidak bisa dihitung atau dilakukan operasi matematika langsung.

Sebagai kesimpulan, di tengah arus transformasi digital yang begitu cepat, data telah menjadi fondasi utama dalam pengambilan keputusan dan inovasi di berbagai sektor. Memahami jenis-jenis data, baik kualitatif maupun kuantitatif. Serta cara pengelolaannya merupakan langkah awal yang krusial dalam menciptakan nilai dari informasi yang tersedia. Ketepatan dalam mengidentifikasi tipe data memungkinkan penerapan metode analisis yang sesuai, sehingga hasil yang diperoleh menjadi lebih valid dan bermanfaat. Ke depan, kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data bukan hanya menjadi keunggulan kompetitif, tetapi juga menjadi kebutuhan mendasar dalam dunia yang semakin terdigitalisasi dan berbasis data.

 

Referensi:

  • Sekaran, Uma & Bougie, Roger. (2016). Research Methods for Business: A Skill-Building Approach. 7th Ed. Wiley.
  • Trochim, William M.K. (2006). Research Methods Knowledge Base.