Antara Data, Datum dan Informasi #1

Definienda: Setiap hari, saya, anda, teman anda selalu atau pernah bicara tentang data. Apa sih data? Definienda akan mengetengahkan pengertian dan hal ihwal tentang data. 

Pengertian Data

Data adalah bentuk jamak dari datum. Jadi bentuk singular (tunggal) dari data itu adalah

Contoh Data 

datum. Data dapat dianggap sebagai sesuatu yang pernah terjadi atau fakta. Data adalah segala macam bentuk benda, karakter (titik, koma, spasi, angka, huruf, simbol), warna, bunyi, kata kerja, kata benda, dan sebagainya. So, Data could be anything. Saya juga setuju jika ada pendapat bahwa data merupakan bahasa, mathematical, dan simbol-simbol pengganti lain yang disepakati oleh umum dalam menggambarkan objek, manusia, peristiwa, aktivitas, konsep, dan objek-objek penting lainnya. Singkat cerita, data merupakan suatu kenyataan apa adanya (raw facts).

Data belum memiliki makna bagi pembacanya jika :

1. pembaca tidak memiliki kepentingan (relevan) atau 
2. pembaca tidak memiliki pengalaman terhadap fakta tersebut

Sebagai contoh, ketika Anda sedang menikmati suguhan berita tentang Pak Jokowi melakukan blusukan di televisi, di layar televisi tersebut terlihat tayangan marquee text atau running text yang bunyinya misalnya "Lorenzo akan menggunakan YZR M1 pada musim MotoGp 2015 ..." karena Anda tidak memiliki kepentingan terhadap data itu, niscaya anda tidak akan memperhatikannya, tentu saja running text tersebut tidak bermakna apa-apa bagi Anda.

Data akan bermanfaat bagi penggunanya jika:

1. objektif (objective), tidak direkayasa
2. cukup mewakili dari objek (representative)
3. up to date (tidak jadul, tidak kadaluarsa)
4. relevan dengan tujuan si pengguna (relevant).

Klasifikasi Data
Data dapat diklasifikasikan menurut cara memperoleh, sumber, jenis dan sifatnya, serta skala pengukurannya.

I. Berdasarkan Cara Memperoleh, data dapat dibedakan Data Primer dan Data Sekunder.

• Data Primer adalah data yang diperoleh dengan carara langsung dari sumbernya oleh peneliti/yang berkepentingan misalnya dengan cara menyebarkan kuisioner, wawancara atau pengamatan.
• Data Sekunder adalah data yang diperoleh tidak secara langsung oleh peneliti atau pihak yang berkepentingan, misalnya dokumen-dokumen laporan, jurnal, dan lainnya.

II. Berdasarkan jenisnya, data dapat dibedakan Data Kualitatif dan Data Kuantitatif.

• Data Kualitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk kata-kata atau bukan dalam bentuk angka. Data kualitatif berbentuk pernyataan verbal, simbol atau gambar. 
  Data Kualitatif biasanya menjelaskan karakteristik atau sifat dari objek yang diteliti. Sebagai contoh: kondisi objek (rusak berat, rusak sedang, rusak ringan; amat cukup baik, baik), pekerjaan (pengangguran, buruh, petani/nelayan, pengusaha/wiraswasta, Pegawai BUMN, PNS/TNI/Polri), tingkat kepuasan ( sangat tidak puas, tidak puas, puas, sangat puas), sikap (sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju). Data kualitatif juga dapat berupa warna, jenis kelamin, status perkawinan, dll.
• Data kuantitatif adalah data yang berbentuk bilangan, atau data kualitatif yang diangkakan. Contoh: tinggi, umur, jumlah, skor hasil belajar, temperatur, dll.

III. Berdasarkan Waktu Pengumpulannya, dibedakan data berkala dan data cross section

• Data Berkala (Time series) yakni data yang terkumpul dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan/fenomena. sebagai contoh: data perkembangan harga sembilan macam bahan pokok (sembako) selama 6 bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan.
• Data Cross Section, yaitu  data yang terkumpul pada suatu waktu tertentu untuk memberikan gambaran perkembangan keadaan atau kegiatan pada waktu itu. sebagai contoh: data sensus penduduk tahun 2010, data hasil Ujian Nasional siswa SMK Tahun 2012, dll.

IV. Pembagian data menurut skala pengukurannya

Skala pengukuran adalah aturan penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran. Menurut skala pengukurannya, data dapat dibedakan atas empat jenis, yaitu: data nominal, data ordinal, data interval, dan data rasio

• Data nominal adalah data yang diberikan pada objek atau kategori yang tidak menggambarkan kedudukan objek atau kategori dimaksud terhadap objek atau kategori lainnya, namun hanya sekedar label atau kode saja. Data ini hanya mengelompokkan objek/kategori ke dalam kelompok tertentu. Data nominal memiliki ciri hanya dapat dibedakan antara satu dengan lainnya dan tidak bisa diurutkan/dibandingkan. Data ini mempunyai karakter-karakter yaitu (1) kategori data bersifat saling lepas (satu objek hanya masuk pada satu kelompok saja). (2) Kategori data tidak disusun secara logis. Sebagai contoh data skala nominal: warna rambut, jenis kelamin, etnis/suku, agama dan lain-lain
• Data ordinal adalah data yang penomoran objek atau kategorinya disusun menurut besarnya, yaitu dari tingkat terendah ke tingkat tertinggi atau sebaliknya dengan rentang yang tidak harus sama. Data ini memiliki ciri seperti ciri data nominal ditambah satu ciri lagi, yaitu kategori data dapat disusun/diurutkan berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik yang dimiliki. Contoh data berskala ordinal yaitu:
  tingkat pendidikan, golongan pegawai, kasta, dll.
• Data interval yakni data dengan objek/kategori yang dapat dibedakan antara data satu dengan lainnya, dapat diurutkan berdasarkan suatu atribut dan memiliki jarak yang memberikan informasi tentang interval antara tiap objek/kategori sama. Besarnya interval dapat ditambah atau dikurangi. Data ini memiliki ciri sama dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu urutan kategori data mempunyai jarak yang sama. Dalam data interval tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh data berskala interval yakni: temperatur, skor hasil belajar, skor hasil tes psikologi, skor IQ, dll. Hasil pengukuran suhu (temperatur) menggunakan termometer yang dinyatakan dalam ukuran derajat. Rentang temperatur antara 0⁰ Celcius sampai  1⁰ Celcius memiliki jarak yang sama dengan 1⁰ Celcius sampai  2⁰ Celcius. Oleh karena itu berlaku operasi matematis ( +, – ), misalnya 15⁰ Celcius + 15⁰ Celcius = 30⁰ Celcius. Namun demikian tidak dapat dinyatakan bahwa benda yang bersuhu 15⁰ Celcius memiliki ukuran panas separuhnya dari benda yang bersuhu 30⁰ Celcius. Demikian juga, tidak dapat dikatakan bahwa benda dengan suhu 0⁰ Celcius tidak memiliki suhu sama sekali. Angka 0⁰ Celcius memiliki sifat relatif (tidak mutlak). Artinya, jika diukur dengan menggunakan Termometer Fahrenheit diperoleh 0⁰ Celcius = 32⁰ Fahrenheit. Kecerdasaran intelektual yang dinyatakan dalam IQ. Rentang IQ 100 sampai  110 memiliki jarak yang sama dengan 110 sampai  120. Namun demikian tidak dapat dinyatakan orang yang memiliki IQ 150 tingkat kecerdasannya 1,5 kali dari orang yang memiliki IQ 100. Begitulah.
• Data rasio yaitu data yang memiliki sifat-sifat data nominal, data ordinal, dan data interval tetapi dilengkapi dengan kepemilikan nilai atau titik nol mutlak/absolut dengan makna empiris. Data rasio dapat dibagi atau dikali. Jadi, data rasio memiliki sifat; dapat dibedakan, diurutkan, punya jarak, dan punya nol mutlak. Contoh data berskala rasio: Umur, tinggi badan, berat, dll. Data hasil pengukuran berat suatu benda yang dinyatakan dalam gram memiliki semua sifat-sifat sebagai data interval. Benda yang beratnya 1 kg berbeda secara nyata dengan benda yang beratnya 2 kg. Ukuran berat benda dapat diurutkan mulai dari yang terberat sampai yang terringan. Perbedaan antara benda yang beratnya 1 kg dengan 2 kg memiliki rentang berat yang sama dengan perbedaan antara benda yang beratnya 2 kg dengan 3 kg. Angka 0 kg menunjukkan tidak ada benda (berat) yang diukur. Benda yang beratnya 2 kg 2 kali lebih berat dibandingkan dengan benda yang beratnya 1 kg.

daftar bacaan:

1. J Supranto, Statistik, Teori Dan Aplikasi, Edisi Kelima, Penerbit Erlangga, Jakarta, 1987
2. Moh. Nazir, Ph.D. Metode Penelitian, Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta, 2003.

Bagikan kepada Teman