Dalam dunia analisis data, pemahaman mendalam tentang jenis variabel adalah langkah pertama menuju insight yang akurat. Salah satu jenis data yang sering dijumpai adalah Variabel Kategorikal Ordinal. Berbeda dengan data nominal yang kategorinya setara (seperti warna) dan data numerik yang memiliki nilai berkelanjutan, variabel ordinal mengisi celah penting: ia mengelompokkan data ke dalam kategori yang jelas, namun kategori-kategori tersebut memiliki urutan atau peringkat yang melekat. Mulai dari tingkat kepuasan pelanggan (sangat tidak puas hingga sangat puas) hingga tingkat pendidikan, data ordinal menuntut perlakuan statistik dan visualisasi yang spesifik. Artikel ini akan membahas mengapa mengidentifikasi dan menangani variabel ordinal secara benar adalah kunci untuk menghindari kesimpulan yang salah dan memaksimalkan kekuatan analisis kualitatif dalam dataset.

Variabel Kategorikal Ordinal menjadi unik karena meskipun nilai-nilainya bersifat kualitatif (berupa label atau kategori), urutan logisnya harus dipertahankan. Misalnya, dalam survei rating, nilai ‘Baik’ secara inheren lebih tinggi daripada ‘Cukup’, tetapi jarak matematis antara ‘Baik’ dan ‘Sangat Baik’ tidak bisa diasumsikan sama dengan jarak antara ‘Cukup’ dan ‘Kurang’. Konsekuensinya, dalam Exploratory Data Analysis (EDA), kita tidak bisa memperlakukannya sebagai data nominal—yang hanya dihitung frekuensinya—ataupun sebagai data numerik—yang bisa dihitung rata-ratanya (mean) secara langsung. Pendekatan yang tepat melibatkan penggunaan Median sebagai ukuran tendensi sentral dan visualisasi menggunakan Bar Chart yang terurut atau Stacked Bar Chart untuk menunjukkan distribusi kategori. Apabila variabel ordinal ini digunakan dalam pemodelan Machine Learning, seringkali diperlukan teknik encoding khusus, seperti Ordinal Encoding, untuk mengubah label kategori menjadi angka yang tetap menjaga urutan (misalnya, ‘Kurang’ = 1, ‘Baik’ = 2, ‘Sangat Baik’ = 3), memastikan bahwa model dapat memahami hirarki tanpa mengasumsikan jarak yang seragam.

Oleh karena itu, keberhasilan analisis data sering kali bergantung pada kejelian kita dalam membedakan dan memperlakukan Variabel Kategorikal Ordinal dengan metode yang sesuai. Kegagalan untuk mengenali urutan dalam data ordinal (misalnya, memperlakukannya sebagai nominal) akan menyebabkan hilangnya informasi penting mengenai peringkat dan hirarki; sebaliknya, memperlakukannya sebagai numerik murni dapat menghasilkan statistik rata-rata yang bias dan tidak berarti. Dengan mengaplikasikan alat EDA yang tepat—seperti menggunakan median dan membuat visualisasi yang menghormati urutan kategorinya—kita dapat memastikan bahwa insight yang dihasilkan akurat dan dapat ditindaklanjuti. Pemahaman ini bukan hanya detail teknis, melainkan merupakan jaminan bahwa kita mendapatkan representasi data yang jujur, yang sangat penting saat menginformasikan keputusan strategis di tingkat manajemen.

 

Referensi:

  • Jeffrey D. Camm, James J. Cochran, Michael J. Fry, Jeffrey W. Ohlmann (2025). Data Visualization: Exploring and Explaining with Data. USA: Cengage.