Nominal Data: Definisi, Ciri, dan Contoh dalam Statistik

Pendahuluan

Dalam dunia riset dan analisis data, pemahaman terhadap jenis-jenis data sangatlah fundamental. Salah satu jenis yang paling sering dijumpai,baik dalam penelitian kuantitatif maupun kualitatif,adalah data nominal. Meski terlihat sederhana, pengolahan data nominal memerlukan kehati-hatian agar teknik analisis yang dipakai sesuai dengan karakteristiknya. Artikel ini membahas secara mendalam mengenai Nominal Data: Definisi, Ciri, dan Contoh dalam Statistik, mulai dari pengantar, definisi secara umum, definisi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), definisi menurut berbagai ahli, hingga karakteristik dan contoh penerapannya. Dengan pemahaman yang tepat, peneliti atau praktisi statistik dapat memilih metode analisis yang benar dan menghindari kesalahan interpretasi.

Definisi Nominal Data

Definisi Nominal Data Secara Umum

Data nominal merupakan jenis data yang fungsinya utama adalah mengelompokkan objek atau individu ke dalam kategori-kategori tertentu tanpa adanya urutan atau peringkat antar kategori. Dengan kata lain, angka atau kode yang digunakan hanya sebagai label identitas, bukan menunjukkan tingkatan, jarak, atau perbandingan kuantitatif. Sebagai ilustrasi, jenis kelamin (laki-laki/perempuan) atau kategori warna favorit (merah, biru, hijau) adalah contoh klasik data nominal: kita bisa memberi kode “1” untuk laki-laki dan “2” untuk perempuan, namun angka tersebut tidak menunjukkan bahwa kategori “2” lebih besar atau lebih baik daripada kategori “1”.
Berbagai sumber menyebut bahwa skala nominal adalah skala pengukuran yang paling dasar di antara skala lainnya (ordinal, interval, rasio). [Lihat sumber Disini]
Contohnya, dalam artikel “Data Nominal Adalah: Pengertian dan Contoh” disebutkan: “Data nominal adalah data yang disematkan pada suatu objek di mana penomorannya tidak melambangkan tingkatan tertentu… nomor yang digunakan … hanya berfungsi sebagai kode saja.” [Lihat sumber Disini]
Jadi secara umum, data nominal = klasifikasi / label kategori tanpa makna urutan atau jarak.

Definisi Nominal Data dalam KBBI

Untuk definisi dalam KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), data nominal dapat diartikan sebagai “data yang hanya berupa nama, label, atau kode tanpa makna kuantitatif”. Meski KBBI tidak secara spesifik menggunakan istilah “data nominal” dalam statistik, penggunaan istilah “nominal” sendiri mengacu pada “yang bersifat nama/label” atau “yang disebut sebagai nama saja”.
Sebagai contoh, jika dalam pengelompokan diberikan label numerical seperti “1 = A”, “2 = B”, maka angka tersebut bukan untuk menunjukkan urutan atau tingkatan, melainkan hanya sebagai identitas. Maka dari itu, ketika kita menggunakan data nominal dalam penelitian, kita harus sadar bahwa angka tersebut tidak dapat diperlakukan sebagai nilai kuantitatif yang bisa di-urutkan atau dioperasikan secara matematis.

Definisi Nominal Data Menurut Para Ahli

Berikut adalah beberapa pendapat ahli terkait pengertian data nominal dalam statistik atau penelitian:

1. Moh. Nazir menyatakan bahwa “skala nominal atau data nominal adalah ukuran yang paling sederhana, dimana angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label saja, dan tidak menunjukkan tingkatan apapun.” [Lihat sumber Disini]
2. J. Junaidi menyebut bahwa “Skala Nominal merupakan skala yang paling lemah/rendah di antara skala pengukuran … hanya bisa membedakan benda atau peristiwa yang satu dengan yang lainnya berdasarkan nama (predikat).” [Lihat sumber Disini]
3. Zainuddin Iba & Aditya Wardhana dalam buku “Skala Nominal dalam Penelitian Kuantitatif” menjelaskan: “Skala nominal adalah … jenis skala pengukuran … yang digunakan untuk mengelompokkan atau mengkategorikan objek atau individu ke dalam kategori atau label yang berbeda. … angka atau nilai yang diberikan pada setiap kategori tidak memiliki urutan atau tingkatan yang bermakna.” [Lihat sumber Disini]
4. Sebuah artikel penelitian internal menyebut: “Data nominal adalah data kategori yang tidak bisa diurutkan atau diberi peringkat. Data ini hanya berfungsi untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan atau membedakan objek atau fenomena.” [Lihat sumber Disini]

Dari keempat definisi di atas dapat disimpulkan bahwa ahli-ahli sepakat bahwa data nominal berfungsi sebagai pengelompokan kategori tanpa tingkatan, dan angka/label yang diberikan hanya sebagai identitas semata.

Ciri-Ciri Data Nominal

Berikut adalah ciri-ciri utama yang membedakan data nominal dari jenis data lainnya:

1. Kategori saling eksklusif (mutually exclusive): setiap elemen hanya masuk ke satu kategori saja, tidak tumpang tindih. Sebagai contoh, seseorang hanya bisa dikategorikan “Laki-laki” atau “Perempuan”, bukan keduanya. [Lihat sumber Disini]
2. Tidak ada urutan atau peringkat antar kategori: kategori tidak memiliki hierarki; tidak bisa dikatakan kategori A > kategori B. [Lihat sumber Disini]
3. Angka atau label yang digunakan hanyalah sebagai identitas kode, bukan ukuran nilai kuantitatif: misalnya ketika diberi angka “1”, “2”, “3”, itu bukan berarti “lebih besar” atau “lebih tinggi”. [Lihat sumber Disini]
4. Operasi aritmatika standard (penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian) tidak berlaku secara bermakna pada data nominal: kita tidak dapat menghitung “selisih” antar kategori secara logis. [Lihat sumber Disini]
5. Analisis statistik yang sesuai biasanya berupa frekuensi, modus, proporsi, distribusi kategori, atau uji non­parametrik seperti chi-square, bukan rata-rata atau standar deviasi seperti pada data interval/rasio. [Lihat sumber Disini]

Dengan mengenali ciri-ciri ini, peneliti bisa memastikan bahwa metode pengumpulan dan analisis data tepat sesuai karakteristik variabel yang digunakan.

Contoh Data Nominal dalam Statistik

Untuk memperjelas penerapan, berikut beberapa contoh khas data nominal dan bagaimana analisanya digunakan.

Contoh 1: Jenis Kelamin

Variabel: Jenis Kelamin
Kategori: Laki-laki, Perempuan
Kode: 1 = Laki-laki, 2 = Perempuan
Penjelasan: Pemberian kode “1” dan “2” hanya sebagai label. Tidak ada arti bahwa “2” lebih tinggi dari “1”. Ketika dianalisis, yang dihitung adalah frekuensi atau proporsi jumlah laki-laki dan perempuan, bukan rata-rata atau selisih.

Contoh 2: Agama

Variabel: Agama yang dianut
Kategori: Islam, Kristen, Katolik, Hindu, Buddha, Konghucu
Kode bisa diberikan: 1 = Islam, 2 = Kristen, 3 = Katolik, …
Penjelasan: Data ini merupakan pengelompokan tanpa urutan kategori. Semua kategori dianggap setara dalam skala nominal. Analisis bisa berupa distribusi (% tiap agama) atau hubungan silang (cross-tab) misalnya agama × tingkat pendidikan.

Contoh 3: Golongan Darah

Variabel: Golongan Darah
Kategori: A, B, AB, O
Kode: A = 1, B = 2, AB = 3, O = 4 (hanya sebagai label)
Penjelasan: Golongan darah tidak bisa dibandingkan “lebih tinggi” atau “lebih rendah”. Analisis biasanya melihat frekuensi tiap golongan atau asosiasi golongan darah dengan variabel lainnya (misalnya golongan darah dengan penyakit tertentu).

Contoh 4: Warna Favorit

Variabel: Warna Favorit
Kategori: Merah, Biru, Hijau, Kuning, Hitam
Kode: 1 = Merah, 2 = Biru, …
Penjelasan: Pengguna memilih warna favorit mereka; kode hanya sebagai identifikasi. Analisis bisa berupa mana warna yang paling populer, korelasi preferensi warna dengan demografi, dan sebagainya.

Contoh 5: Departemen/Program Studi

Variabel: Program Studi di Perguruan Tinggi
Kategori: Teknik Informatika, Manajemen, Akuntansi, Psikologi
Kode: 1 = Teknik Informatika, 2 = Manajemen, …
Penjelasan: Tidak ada urutan kategori “lebih bagus” atau “lebih tinggi” di antara kategori-kategori ini. Analisis biasanya menghitung persentase mahasiswa tiap program studi, atau hubungannya dengan IPK atau jenis kelamin.

Kenapa Memahami Data Nominal itu Penting

Memahami bahwa suatu variabel berjenis nominal sangat penting karena:

• Teknik Analisis yang digunakan berbeda: Data nominal tidak bisa diperlakukan seperti data dengan skala urutan (ordinal) atau numeric (interval/rasio).
• Kesalahan Interpretasi bisa terjadi jika kita salah menganggap kategori sebagai memiliki urutan atau nilai kuantitatif. Misalnya menganggap kode “1” lebih rendah dari “2” padahal hanya label.
• Pengambilan Keputusan dalam riset atau analisis data harus memperhitungkan sifat kategori. Misalnya survei pelanggan yang menggunakan warna favorit: hasil analisis hanya boleh menyatakan frekuensi/proporsi bukan rata-rata atau selisih antar kategori.
• Pemilihan Instrumen dalam penelitian: Jika variabel adalah nominal, maka alat ukur, pengkodean dan prosedur analisis harus disesuaikan dengan karakteristik tersebut.

Kesimpulan

Secara ringkas, data nominal merupakan jenis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek atau individu ke dalam kategori-kategori tanpa adanya urutan atau tingkatan. Definisi umum menekankan fungsi label atau identitas kategori; definisi menurut KBBI mengacu pada “nama” atau “label”; dan menurut para ahli data nominal adalah skala paling dasar dalam pengukuran data statistik, di mana angka atau kode yang digunakan hanya sebagai penanda, bukan sebagai nilai kuantitatif. Ciri-ciri khasnya meliputi eksklusivitas kategori, tidak adanya urutan antar kategori, penggunaan kode sebagai identitas, dan ketidakberlakuan operasi aritmatika biasa. Contoh penerapannya banyak: jenis kelamin, agama, warna favorit, golongan darah, program studi, dan lain-lain. Pemahaman yang tepat terhadap data nominal sangat krusial agar pemilihan teknik analisis, interpretasi hasil, dan pengambilan keputusan riset menjadi valid dan tidak keliru.