Data Ordinal: Pengertian, Ciri, dan Contoh dalam Penelitian

Dalam penelitian, data dalam ordinal adalah salah satu jenis data yang sering digunakan untuk mengukur peringkat atau urutan tertentu. Data ini memungkinkan peneliti memahami hubungan antara kategori, tetapi tanpa informasi yang jelas tentang jarak antar kategori. Artikel ini akan membahas pengertianl, ciri-cirinya, contoh penerapan, hingga perbedaannya dengan jenis data lainnya seperti data nominal.

Pengertian Data Ordinal

Adalah jenis data yang merepresentasikan peringkat atau urutan dalam kategori tertentu. Meskipun data ini menunjukkan tingkatan, jarak antara kategori tidak diketahui atau tidak sama.

Contoh sederhananya adalah peringkat juara dalam perlombaan (Juara 1, 2, dan 3). Data ini menunjukkan urutan, tetapi tidak memberi tahu seberapa besar selisih antara juara pertama dan kedua.

Ciri-Ciri Data Skala Ordinal

1. Memiliki Urutan: Kategori data memiliki peringkat tertentu, seperti tinggi ke rendah atau besar ke kecil.
2. Tidak Memiliki Jarak Tetap: Jarak antara satu kategori dengan kategori lainnya tidak diketahui atau tidak konsisten.
3. Menggunakan Skala: Data bertingkat sering diukur dengan skala seperti skala Likert (1-5).
4. Tidak Dapat Dilakukan Operasi Matematis: Data ini hanya dapat dianalisis secara deskriptif, misalnya median atau peringkat, tetapi tidak untuk operasi matematis seperti penjumlahan atau pengurangan.

Jenis Data Skala Ordinal

Data ini dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis berdasarkan penggunaannya:

1. Peringkat Prestasi: Contoh, Juara 1, Juara 2, dan Juara 3 dalam perlombaan.
2. Skala Kepuasan: Contoh, Sangat Puas, Puas, Netral, Tidak Puas, Sangat Tidak Puas.
3. Tingkat Pendidikan: Contoh, SD, SMP, SMA, Perguruan Tinggi.

Skala Data Ordinal

Skala data dalam ordinal digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan urutan atau peringkat. Salah satu contoh paling umum adalah skala Likert, yang sering digunakan dalam survei untuk mengukur tingkat kepuasan, persetujuan, atau preferensi.

Contoh Skala Likert (1-5):

1. Sangat Tidak Puas
2. Tidak Puas
3. Netral
4. Puas
5. Sangat Puas

Skala ini membantu peneliti mengukur preferensi atau opini, meskipun tidak memberikan informasi tentang jarak antar kategori.

Contoh Data Ordinal

1. Peringkat Kompetisi: Juara 1, 2, dan 3 dalam sebuah lomba.
2. Tingkat Pendidikan: SD, SMP, SMA, Sarjana, Magister, Doktor.
3. Tingkat Kepuasan: Sangat Tidak Puas, Tidak Puas, Netral, Puas, Sangat Puas.
4. Skor Kebugaran: Rendah, Sedang, Tinggi.

Apa Bedanya Data Nominal dan Ordinal?

1. Data Nominal:
   • Tidak memiliki urutan atau peringkat.
   • Contoh: Jenis kelamin (Pria, Wanita), warna favorit (Merah, Biru, Hijau).
2. Data dalam Ordinal:
   • Memiliki urutan atau peringkat.
   • Contoh: Tingkat pendidikan (SMP, SMA, Sarjana).

Apa Itu Data Kategorik Ordinal?

Data kategorik ordinal adalah jenis data dala ordinal yang dikelompokkan berdasarkan kategori tertentu dengan urutan jelas. Misalnya, pada survei tingkat kepuasan pelanggan, responden diminta memilih kategori seperti "Sangat Puas," "Puas," "Netral," dan sebagainya.

Manfaat Data Ordinal dalam Penelitian

1. Mengukur Tingkatan: Mempermudah analisis peringkat atau urutan variabel.
2. Fleksibilitas Penggunaan: Dapat digunakan dalam survei, wawancara, dan observasi.
3. Analisis Deskriptif: Memberikan informasi yang cukup untuk menjelaskan hubungan antar kategori.

Bagaimana Cara Menganalisis Data Skala Ordinal?

1. Gunakan Median atau Modus: Data dalam ordinal tidak dapat dihitung rata-rata, tetapi dapat dianalisis menggunakan median atau modus.
2. Analisis Frekuensi: Menghitung jumlah responden dalam setiap kategori.
3. Gunakan Visualisasi Data: Grafik batang atau diagram lingkaran sering digunakan untuk memvisualisasikan data dalam ordinal.

Kesimpulan

Data skala ordinal adalah jenis data yang penting dalam penelitian karena dapat digunakan untuk mengukur peringkat atau urutan dalam variabel tertentu. Dengan memahami ciri-ciri, contoh, dan cara analisisnya, peneliti dapat memanfaatkan data dalam ordinal untuk menjawab pertanyaan penelitian secara efektif. Penggunaan skala yang tepat, seperti skala Likert, membantu menghasilkan data yang relevan dan bermakna.