Pengertian Data

Data adalah kumpulan fakta atau informasi yang diperoleh dari pengamatan atau pengukuran. Data dapat berupa angka, teks, gambar, suara, atau kombinasi dari semuanya. Sederhananya, data adalah bahan mentah yang belum diolah dan memiliki makna sendiri.

JENIS-JENIS DATA

Data Berdasarkan Cara Mendapatkannya 

Data Primer 

Data primer merujuk pada informasi yang diperoleh secara langsung dari objek penelitian, baik oleh suatu organisasi maupun perorangan. Contohnya, data dari survei, wawancara, dan kuesioner. 

Data Sekunder 

Data sekunder merujuk pada informasi yang diperoleh dari sumber yang telah ada sebelumnya. Individu tidak perlu mengumpulkan data langsung dari objek penelitian, melainkan dapat memanfaatkan hasil penelitian sebelumnya dalam bentuk grafik, tabel, atau diagram. Misalnya, data penyakit spesifik, sensus penduduk, dan lainnya. 

 

Data Berdasarkan Sumber 

Data Eksternal 

Data eksternal diperoleh dari sumber di luar organisasi atau lokasi penelitian. Jenis data ini sering digunakan untuk membandingkan satu tempat dengan tempat lainnya, seperti data kependudukan, penjualan produk dari perusahaan lain, atau jumlah siswa dari sekolah lain. 

Data Internal 

Data internal diperoleh langsung dari organisasi atau lokasi penelitian. Contohnya, data karyawan dari sebuah perusahaan atau data mengenai kepuasan pelanggan suatu perusahaan. 

 Data Berdasarkan Sifat 

Data Kuantitatif 

Data kuantitatif diperoleh melalui survei dan memberikan jawaban dalam bentuk angka. Ciri utamanya adalah bersifat objektif dan interpretasi data cenderung tidak bervariasi. Contohnya termasuk data umur, tinggi badan, dan suhu badan. 

Data Kualitatif 

Data kualitatif bersifat deskriptif dan tidak berupa angka. Jenis data ini dapat diperoleh melalui kuesioner, observasi, studi literatur, wawancara, dan lainnya. Misalnya, data mengenai kualitas pelayanan rumah sakit atau kuesioner kepuasan pelanggan. 

 Berdasarkan Tingkat Pengukuran

·       Data nominal: Data yang hanya berfungsi sebagai label atau kategori. Contoh: jenis kelamin, warna mata.

·       Data ordinal: Data yang menunjukkan peringkat atau urutan. Contoh: tingkat kepuasan pelanggan (sangat puas, puas, tidak puas).

·       Data interval: Data yang memiliki jarak yang sama antara setiap nilai, tetapi tidak memiliki titik nol absolut. Contoh: suhu dalam Celcius.

·       Data rasio: Data yang memiliki jarak yang sama antara setiap nilai dan memiliki titik nol absolut. Contoh: tinggi badan, berat badan.

 Fungsi Data

Data memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan, seperti:

à Pengambilan keputusan: Data digunakan untuk menganalisis situasi dan membuat keputusan yang lebih baik.

à Pemecahan masalah: Data membantu mengidentifikasi masalah dan mencari solusi yang tepat.

à Pengembangan produk: Data digunakan untuk meningkatkan kualitas dan fitur produk.

à Penelitian: Data menjadi dasar untuk melakukan penelitian dan menemukan pengetahuan baru.

 Proses Pengolahan Data

Data yang telah dikumpulkan kemudian akan diolah melalui beberapa tahapan, yaitu:

I Pengumpulan data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber.

I Pengolahan data: Membersihkan data, mengorganisir data, dan mengubah data ke dalam format yang sesuai.

I Analisis data: Menganalisis data menggunakan metode statistik atau teknik lainnya.

I Interpretasi data: Menginterpretasikan hasil analisis untuk mendapatkan informasi yang berharga.

I Visualisasi data: Menyajikan data dalam bentuk visual, seperti grafik atau diagram, untuk memudahkan pemahaman.

Data Dapat Berupa :

• Angka: Nilai ujian, suhu, jumlah penduduk
• Teks: Nama, alamat, deskripsi produk
• Gambar: Foto, grafik, diagram
• Suara: Rekaman audio, musik

Data terstruktur adalah jenis data yang memiliki format, struktur, dan tata letak yang tetap. Ini berarti data tersebut diatur dalam format yang jelas, seperti tabel dengan baris dan kolom, sehingga mudah diakses, dipahami, dan diproses oleh komputer.

 Ciri-ciri Data Terstruktur:

• Format tetap: Data memiliki struktur yang konsisten.
• Organisasi jelas: Data diatur dalam baris dan kolom atau hierarki yang jelas.
• Akses mudah: Data dapat diakses dengan cepat dan efisien.
• Pengolahan sederhana: Data dapat diproses dengan menggunakan alat analisis data standar.

 Contoh Data Terstruktur:

• Database relasional: Tabel pelanggan dengan kolom nama, alamat, dan nomor telepon.
• Spreadsheet: Data penjualan dengan kolom produk, jumlah, dan total penjualan.
• Data transaksi: Data pembelian dengan informasi tanggal, produk, harga, dan pelanggan.
• Data sensor: Data suhu, kelembaban, atau tekanan yang dikumpulkan secara teratur.

   Keuntungan Data Terstruktur:

• Efisiensi pengolahan: Data dapat diproses dengan cepat dan mudah.
• Analisis yang mudah: Data dapat dianalisis menggunakan alat statistik dan analisis data.
• Integrasi dengan sistem lain: Data dapat diintegrasikan dengan sistem informasi lainnya.
• Akurasi tinggi: Data cenderung memiliki tingkat akurasi yang tinggi karena formatnya yang terdefinisi.

Perbedaan dengan Data Tidak Terstruktur:

Berbeda dengan data terstruktur, data tidak terstruktur tidak memiliki format yang tetap dan sulit untuk diproses secara otomatis. Contoh data tidak terstruktur termasuk teks, gambar, video, dan audio.

Penerapan Data dalam Kehidupan Sehari-hari

·         E-commerce: Data pelanggan digunakan untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan.

• Kesehatan: Data pasien digunakan untuk mendiagnosis penyakit dan memberikan perawatan yang tepat.
• Pemasaran: Data pasar digunakan untuk mengembangkan strategi pemasaran yang efektif.
• Pemerintahan: Data penduduk digunakan untuk membuat kebijakan publik yang sesuai.

 Kesimpulan

Data merupakan aset yang sangat berharga di era digital saat ini. Dengan memahami pengertian dan jenis-jenis data, kita dapat memanfaatkan data secara efektif untuk memecahkan masalah, membuat keputusan, dan mengembangkan inovasi.

 Materi Tambahan

• Big data: Konsep mengenai kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang sulit dikelola dengan menggunakan perangkat lunak database tradisional.
• Data mining: Proses menemukan pola-pola yang menarik, hubungan, tren, dan informasi lain yang berguna dari kumpulan data yang besar.
• Data science: Bidang interdisipliner yang menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk mengekstrak pengetahuan dari data mentah.