Data nominal adalah jenis data kategorikal yang berupa label atau nama kategori yang tanpa urutan atau ranking, misalnya jenis kelamin, agama, atau merek produk.
Dalam kehidupan sehari-hari, data nominal membantu kita mengelompokkan sesuatu agar lebih mudah dihitung dan dipetakan, seperti menghitung warna baju terbanyak yang terjual atau preferensi merek dalam survei pasar.
Karena bersifat kategori, data nominal biasanya dianalisis dengan hitung frekuensi, persentase, dan visualisasi sederhana seperti diagram batang atau pie chart.
Apa itu Data Nominal?
Data nominal adalah skala pengukuran yang mengklasifikasikan objek ke dalam kelompok berdasarkan nama/label tanpa adanya urutan internal antar-kategori.
Operasi matematika seperti penjumlahan dan pengurangan tidak bermakna pada data nominal, sehingga analisis yang umum adalah menghitung jumlah kemunculan tiap kategori (frekuensi) dan mencari kategori yang paling sering muncul (modus).
Contohnya, “A/B/AB/O” pada golongan darah adalah kategori yang tidak berurutan.
Ciri-ciri Data Nominal
Data nominal memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari jenis data lain. Pelajari ciri-cirinya agar bisa mengenali dan menggunakan data ini dengan tepat.
1. Tidak Memiliki Urutan (Ranking)
Kategori pada data nominal tidak memiliki peringkat—“Merah” tidak lebih tinggi dari “Biru”, dan “A” tidak lebih kecil dari “B” pada golongan darah.
2. Hanya Berupa Kategori atau Label
Data nominal berupa nama atau label kelompok, seperti jenis kelamin, agama, merek, atau negara asal.
3. Tidak Bisa Dilakukan Operasi Matematika (Penjumlahan, Pengurangan)
Menjumlahkan “Laki-laki + Perempuan” atau “Merah + Biru” tidak bermakna secara matematis; yang relevan adalah menghitung berapa banyak tiap kategori muncul.
4. Bisa Dihitung Frekuensinya
Analisis inti data nominal adalah menghitung frekuensi dan persentase tiap kategori untuk mengetahui seberapa sering kategori muncul.
Contoh Data Nominal dalam Kehidupan Sehari-Hari
Melihat contoh nyata akan membantu memahami bagaimana data nominal muncul dalam kegiatan sehari-hari. Simak beberapa ilustrasinya di bawah ini.
Identitas Pribadi
– Jenis Kelamin
– Status Perkawinan
– Agama
Ketiga contoh tersebut merupakan label kategori tanpa urutan, umum digunakan dalam formulir administratif dan survei.
Kategori Umum
– Warna Baju
– Jenis Kendaraan
– Merek Smartphone
Contoh di atas adalah pengelompokan berbasis nama/label; cocok dianalisis dengan hitung frekuensi untuk melihat kategori yang dominan.
Lokasi
– Nama Kota
– Provinsi
– Negara
Nama wilayah merupakan kategori nominal karena berfungsi sebagai label tanpa nilai urutan matematis.
Contoh Data Nominal dalam Survei & Penelitian
Data nominal juga banyak digunakan dalam survei dan penelitian. Lihat contohnya agar lebih mudah memahami penerapannya dalam riset.
Survei Kependudukan
– Jenis Pekerjaan
– Golongan Darah
Golongan darah secara medis dibedakan ke dalam kelompok A, B, AB, O dan faktor Rh positif/negatif, yang merupakan kategori tanpa urutan.
Survei Pasar
– Pilihan Merek
– Jenis Produk yang Digunakan
Preferensi merek dan tipe produk adalah contoh tipikal variabel kategorikal dalam riset pemasaran.
Survei Kesehatan
– Kategori Penyakit
– Status Merokok (Ya/Tidak)
Variabel ya/tidak adalah bentuk kategorikal dikotomis (nominal) yang sering dipakai untuk status perilaku kesehatan seperti merokok.
Perbedaan Data Nominal dengan Jenis Skala Lain
Membedakan data nominal dari skala ordinal, interval, atau rasio penting untuk analisis yang akurat. Pelajari perbedaannya supaya tidak salah interpretasi.
Data Nominal vs Ordinal
Keduanya sama-sama kategorikal, tetapi ordinal memiliki urutan. Contoh ordinal: skala nyeri yang menunjukkan tingkatan dari tidak nyeri hingga sangat nyeri (mis. 0–10), di mana angka merefleksikan urutan tingkat nyeri. Pada nominal, tidak ada urutan—“A, B, AB, O” adalah kategori setara tanpa ranking.
Data Nominal vs Interval
Interval bersifat numerik dengan jarak (interval) yang sama antar-nilai, tetapi tanpa nol mutlak; contoh umum adalah suhu dalam Celsius/Fahrenheit. Nominal tidak numerik dan hanya label kategori.
Data Nominal vs Rasio
Rasio bersifat numerik dengan jarak yang sama dan nol mutlak, sehingga perbandingan rasio (dua kali lipat, setengah) bermakna; contoh: berat, tinggi, durasi. Nominal tidak memiliki sifat numerik tersebut.
Kelebihan dan Keterbatasan Data Nominal
Seperti metode pengukuran lainnya, data nominal memiliki kelebihan dan keterbatasan. Pahami poin-poin pentingnya agar penggunaannya lebih efektif.
Kelebihan
– Mudah digunakan untuk klasifikasi data karena hanya membutuhkan label kategori.
– Cocok untuk pengkodean respons survei dan segmentasi awal sebelum analisis lanjutan.
Keterbatasan
– Analisis statistik terbatas: tidak bisa dihitung rata-rata atau standar deviasi secara bermakna; metrik yang relevan adalah frekuensi dan modus.
– Tidak bisa menangkap tingkat intensitas atau jarak antar-kategori seperti pada ordinal/interval/rasio.
Tertarik mempelajari bagaimana cara mengolah data dengan baik? Salah satu rekomendasi tempat belajar terbaik adalah Course-Net, melalui Kursus Bootcamp Data Science & Machine Learning dan Kursus Bootcamp Data Analyst.
Cara Mengolah Data Nominal
Setelah memahami ciri, contoh, dan perbedaannya, penting juga mengetahui cara mengolah data nominal agar hasil analisis tetap valid dan mudah ditafsirkan.
Analisis Frekuensi & Persentase
– Di SPSS, gunakan prosedur Frequencies untuk menghitung jumlah dan persentase setiap kategori secara cepat.
– Di Excel, gunakan Pivot Table untuk meringkas data kategorikal per kategori (count) dan menghitung persentase total.
Hasil ini memudahkan identifikasi kategori paling dominan (modus).
Visualisasi dengan Diagram Batang atau Pie Chart
– Diagram batang efektif memperlihatkan perbandingan antar-kategori berdasarkan tinggi batang.
– Pie chart umum digunakan untuk menunjukkan proporsi tiap kategori terhadap keseluruhan.
Keduanya cocok untuk menampilkan ringkasan data nominal secara ringkas dan komunikatif.
Baca juga: Apa Itu Visualisasi Data : Definisi, Fungsi & Teknik Visualisasi Data Yang Wajib Di Ketahui
Analisis Asosiasi dengan Uji Chi-Square
Uji Chi-Square of Independence digunakan untuk menilai apakah ada asosiasi antara dua variabel kategorikal, misalnya jenis kelamin dan preferensi merek, menggunakan tabel kontingensi.
Di SPSS, uji ini tersedia pada prosedur Crosstabs (Chi-square test). Uji chi-square tepat untuk data nominal karena mengandalkan frekuensi observasi per kategori, bukan nilai numerik kontinu.
Tingkatkan Skill Analisis Data bersama Course-Net!
Data nominal adalah fondasi penting dalam pengambilan keputusan: dari klasifikasi pelanggan, pemetaan preferensi, hingga evaluasi program berbasis kategori.
Dengan memahami definisi, ciri, contoh data nominal, serta teknik olahnya (frekuensi, visualisasi, dan chi-square), Anda dapat menyajikan insight yang akurat tanpa menyesatkan stakeholder.
Siap memperdalam keterampilan analisis data dari nol hingga siap kerja? Anda bisa mengikuti Bootcamp Data Analyst Bersertifikat di Indonesia dari Course-Net. Bisa juga Bootcamp Data Science Bersertifikat. Kunjungi Course-Net untuk program lain dan informasi terbaru. Ingin berdiskusi kebutuhan tim atau perusahaan Anda? Hubungi tim Course-Net melalui halaman kontak.
