Dalam dunia analisis data, kita sering dihadapkan pada berbagai jenis skala pengukuran. Salah satu yang paling umum ditemui adalah data ordinal. Memahami karakteristik dan cara menganalisis data ordinal secara tepat sangat krusial untuk mendapatkan wawasan yang valid dan akurat dari sekumpulan informasi. Artikel ini akan mengupas tuntas mengenai apa itu data ordinal, perbedaannya dengan jenis data lain, serta berbagai metode analisis yang relevan.
Data ordinal adalah jenis data kuantitatif yang memiliki tingkatan atau urutan yang bermakna. Berbeda dengan data nominal yang hanya mengategorikan tanpa urutan (misalnya, warna mata: biru, coklat, hijau), data ordinal memberikan informasi mengenai posisi relatif antara kategori-kategori tersebut. Namun, penting untuk dicatat bahwa perbedaan jarak antar kategori pada data ordinal tidak selalu sama atau dapat diukur secara presisi.
Contoh klasik data ordinal meliputi:
Dalam contoh-contoh di atas, kita dapat dengan jelas mengatakan bahwa "Sarjana" lebih tinggi dari "SMA", atau "Sangat Puas" lebih baik daripada "Tidak Puas". Namun, kita tidak bisa mengukur secara pasti berapa "besarnya" perbedaan antara "Tidak Puas" dan "Cukup Puas" dibandingkan dengan perbedaan antara "Cukup Puas" dan "Puas". Ini adalah ciri khas yang membedakan data ordinal dari data interval atau rasio yang memiliki jarak yang konsisten.
Untuk lebih memahami data ordinal, mari kita lihat perbandingannya dengan jenis data lainnya:
Seperti yang telah disinggung, data nominal adalah kategori tanpa urutan. Contoh: jenis kelamin (pria, wanita), status pernikahan (menikah, belum menikah, cerai).
Data interval memiliki urutan yang bermakna dan jarak yang sama antar kategori, namun tidak memiliki titik nol mutlak. Titik nol bersifat arbitrer. Contoh: suhu dalam Celcius atau Fahrenheit. Perbedaan antara 10°C dan 20°C sama dengan perbedaan antara 30°C dan 40°C. Namun, 0°C tidak berarti tidak ada suhu sama sekali.
Data rasio memiliki semua karakteristik data interval (urutan dan jarak yang sama) ditambah dengan titik nol mutlak. Titik nol mutlak berarti ketiadaan kuantitas yang diukur. Contoh: tinggi badan, berat badan, jumlah pendapatan. Seseorang dengan tinggi 0 cm berarti tidak memiliki tinggi.
Perbedaan mendasar ini penting karena menentukan metode statistik apa yang dapat kita gunakan. Data ordinal memerlukan teknik analisis yang berbeda dari data interval atau rasio.
Karena karakteristik uniknya, analisis data ordinal sering kali menggunakan metode statistik non-parametrik, atau metode parametrik yang dimodifikasi untuk menangani sifat ordinal.
Statistik deskriptif dasar yang sering digunakan meliputi:
Ini adalah alat utama untuk analisis data ordinal ketika ingin menguji hipotesis atau hubungan antar variabel:
Dalam beberapa kasus, peneliti mungkin memilih untuk mengubah kategori ordinal menjadi skor numerik (misalnya, Sangat Tidak Puas=1, Tidak Puas=2, dst.) dan menghitung rata-rata. Namun, metode ini harus dilakukan dengan sangat hati-hati karena mengasumsikan jarak yang sama antar kategori, yang mungkin tidak benar. Gunakan hanya jika asumsi ini dapat dibenarkan atau jika tujuan analisis memang untuk mendapatkan perkiraan kasar.
Misalkan sebuah perusahaan riset ingin mengetahui apakah ada hubungan antara tingkat pendidikan pelanggan (SMA, Sarjana, Pascasarjana) dengan tingkat kepuasan terhadap produk baru mereka (Tidak Puas, Cukup Puas, Puas, Sangat Puas). Variabel tingkat pendidikan adalah ordinal, begitu pula tingkat kepuasan. Untuk menguji hubungan ini, peneliti dapat menggunakan Uji Chi-Square atau menghitung koefisien korelasi Spearman.
Atau, jika sebuah rumah sakit ingin membandingkan efektivitas tiga metode rehabilitasi fisik (Metode A, B, C) berdasarkan tingkat pemulihan pasien (Buruk, Cukup, Baik, Sangat Baik), maka data tingkat pemulihan adalah ordinal. Uji Kruskal-Wallis akan menjadi pilihan yang tepat untuk membandingkan ketiga kelompok metode rehabilitasi tersebut.
Contoh Kode (Python dengan SciPy untuk Korelasi Spearman):
from scipy.stats import spearmanr
import numpy as np
# Data contoh: Tingkat Pendidikan (1=SMA, 2=Sarjana, 3=Pascasarjana)
pendidikan = np.array([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3])
# Data contoh: Tingkat Kepuasan (1=Tidak Puas, 2=Cukup Puas, 3=Puas, 4=Sangat Puas)
kepuasan = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 4])
# Hitung korelasi Spearman
correlation, p_value = spearmanr(pendidikan, kepuasan)
print(f"Koefisien Korelasi Spearman: {correlation:.2f}")
print(f"P-value: {p_value:.3f}")
if p_value < 0.05:
print("Terdapat hubungan signifikan secara statistik antara tingkat pendidikan dan kepuasan.")
else:
print("Tidak ada hubungan signifikan secara statistik antara tingkat pendidikan dan kepuasan.")
Melakukan analisis data ordinal dengan benar memungkinkan kita untuk menarik kesimpulan yang lebih kuat dan menghindari kesalahan interpretasi. Memilih metode yang sesuai dengan sifat data adalah kunci keberhasilan analisis statistik.