Vol 9 No. 2 April 2023 p-ISSN : 2442-9511, e-2656-5862 DOI: 10.58258/jime.v9i1.4815/http://ejournal.mandalanursa.org/index.php/JIME

## Data Kategorik dalam Penelitian: Review Bibliometrik
Ardiansyahroni 1 , Awaludin Tjalla 2 , Mahdiyah Mahdiyah 3
Program S3 PEP Universitas Negeri Jakarta
Article Info Abstrak Article history: Accepted: 20 Oktober 2023 Publish: 28 Oktober 2023 Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif    dengan  metode study  literatur.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  dan menganalisis  secara  sistematis  penggunaan  data  kategorik  dalam penelitian.  Teknik  penelitian  menggunakan bibliometrick  analysis . Bibliometrik Analysis digunakan untuk melihat trend penelitian saat ini, mencari peluang penelitian yang belum pernah diteliti, melihat jumlah penelitian  yang  berkaiatan  dengan  tema  penelitian    dan  hubungannya dengan penelitian lain. Pencarian artikel menggunakan database google scholar serta dibatasi jurnal nasional terbitan tahun 2015 sampai 2022. Pengolahan bibliometrick analysis menggunakan perangkat Vos Viewer . Berdasarkan  pencarian  artikel  melalui Publish  and  Perish dihasilkan 500  artikel  yang  berkaitan  dengan  tema  penelitian.  Hasil  penelitian menemukan bahwa Penggunaan data kategorik dalam penelitian banyak di gunakan dalam bidang  pendidikan, kesehatan dan telekomunikasi.
Keywords: data kategorik, Analysis Bibliometric .
This is an open access article under the Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional
Corresponding Author:
Ardiansyahroni Universitas Negeri Jakarta Email:pelangiemas1974@mail.com

## 1. PENDAHULUAN
Seorang  peneliti  dalam  melakukan  sebuah  penelitian  akan  dihadapkan  dengan informasi apa yang akan dikumpulkan, bagaimana cara mengumpulkan informasi tersebut, bagaimana bentuk informasi tersebut dan bagaimana memperlakukan informasi tersebut. Informasi  berhubungan  dengan  data  penelitian,  bagaimana  cara  mengolah  informasi tersebut  menjadi  sebuah  kesimpulan.  Moh  Nazir  mengatakan  bahwa  pengumpulan informasi merupakan langkah yang amat penting karena informasi yang dikumpulkan akan menjadi  sebuah  jawaban  atas  sebuah  permasalahan  yang  ingin  kita  teliti  (  Moh,  Nazir :1999).
Oleh  sebab  itu  peneliti  harus  memahami  tentang  data  penelitian.  Seperti  diketahui dalam bidang penelitian terdapat beberapa kategori data  yaitu, data nominal data ordinal, data  interval  dan  data  rasio.  Sidney  Siegel  (1992:27)  menyebutnya  dengan  4  tingkatan pengukuran.  Masing  masing  data  mempunyai  karakteristik  masing-masing  sehingga berakibat pada teknik analisis statistik yang  dipakai. Furqon (2013:6) mengatakan bahwa teknik  analisis  statistik  adalah  prosedur  yang  digunakan  untuk  memproses  data  dan menghasilkan ukuran ukuran tertentu mengenai kecenderungan dan karakteristik data yang bersangkutan. Artikel ini akan membahas penggunaan data kategorik dalam penelitian.

## 2. LITERATUR REVIEW
Sebelum  membahas  tentang  data  kategorik,  baiknya  kembali  kita  review  tentang pengertian data.  Menurut Sudjana (1996) data adalah keterangan atau ilustrasi mengenai suatu  hal  bisa  berbentuk  kategori  atau  bisa  berbentuk  bilangan.  Data  yang  berbentuk
kategorik disebut dengan data kualitatif sementara data yang berbentuk bilangan disebut data kuantitatif. Menurut Arikunto data adalah semua fakta dan angka dari mana informasi dapat dikumpulkan
Dinamakan data kategori jika data tersebut memiliki skala pengukuran yang terdiri dari sekumpulan  kategori  tertentu.  Seperti  umur  terdiri  dari  beberapa  kategori,  anak-anak, remaja, dan dewasa (Tiro 1999). Data kategorik dapat berasal dari pengamatan kualitatif yang  diringkas  sebagai  penghitungan,  atau  dari  pengamatan  data  kuantitatif  yang dikelompokkan dalam kelompok tertentu. Biasanya data ini terdiri dari skala nominal dan ordinal.
Data nominal ini hanya bisa menghasilkan satu jenis kategori saja. Operasi matematika tidak bisa dilakukan pada data Nominal. Misalnya: laki laki : 0  perempuan : 1. Laki laki tidak  bisa  dikali  dengan  perempuan,  atau  laki  laki  tidak  bisa  dikuadratkan  dengan perempuan.  Sementara  itu  data  ordinal  adalah  data  yang  memiliki  sebuah  tingkatan tertentu. Tingkatan yang ada pada data ordinal ini biasanya berurutan baik itu dari yang terendah  hingga  urutan  tertinggi  ataupun  sebaliknya.  Akan  tetapi,  meskipun  memiliki jenjang  urutan  pada  data  ordinal,  data  ini  pun  masih  tidak  bisa  dilakukan  pengolahan dengan operasi matematika. Misalnya, Penghitungan suara pada sebuah pemilu. Total suara partai A 60%, partai B 30%, dan partai C 20%, maka suara tertinggi di pegang oleh partai A sebagai peringkat pertama, sehingga menjadi pemenang dalam pemilu tersebut. Namun secara operasional matematika partai A tidak bisa di kali dengan partai B atau C.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode  studi literatur. Penelitian kepustakaan atau study literatur (literature review, literature research) merupakan penelitian yang mengkaji atau meninjau  secara  kritis  pengetahuan,  gagasan,  atau  temuan  yang terdapat  di  dalam tubuh literatur,  berorientasi  akademik  (academic-oriented  literature),  serta  merumuskan kontribusi teoritis dan metodologisnya untuk topik tertentu (Cooper, 1984).
Teknis  analisa  data  melalui  analisa  bibliometrik  yang  berguna  untuk  mengetahui berbagai topik penelitian yang sedang tren, perkembangan jumlah serta ragam penelitian (T.Tupan N. W., 2020). Vos viewer juga dapat digunakan untuk mencari topik yang masih ada peluang diteliti, mencari referensi yang paling banyak digunakan pada bidang tertentu dan lainnya. Sumber data berupa artikel yang dianalisis dalam penelitian ini diperoleh dari database  Google  Scholar.  Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  pencarian  data artikel jurnal nasional secara daring dengan menggunakan Publish and Perish, melalui kata kunci, “data kategorik” (topik area penelitian). Tahun terbit artikel dibatasi dari tahun 2015- 2022. Jumlah artikel  dibatasi  sebanyak  500  artikel.  Artikel  yang  sesuai  diunduh  menggunakan format RIS kemudian diimpor ke dalam perangkat lunak Vos Viewer yang menyimpan data referensi yang dimiliki oleh artikel, membuat pengelompokan berdasarkan kategori khusus, selanjutnya mengambil metadata yang ada di dalam dokumen artikel.
Dibawah  ini  adalah  hasil  pencarian artikel  dengan  Publish And Perish. sebagaimana gambar  yang  di  lingkari  dibawah  terdapat  keyword  data  kategorik  dengan  jumlah  total pencaraian 500 bahan bacaan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Visualisasi Vos Viewer Visualisasi vos  viewer akan  menghasilkan  beberapa  output  yaitu networking visualization,  overlay visualization,  density  visualization  dan  data  author (Ranjbar- Sahraei, 2017). Di bawah ini akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Networking Visualization Sebagaimana  pada  gambar  1.  menunjukkan  hasil  olahan vos  viewer berupa networking visualization . Hal ini menjelaskan adanya hubungan antara varibel satu dengan  variabel  lainnya.  Hubungan  ditandai  dengan  warna  jaringan  yang  sama, seperti dalam gambar terlihat kata kategorik dan data terhubung dalam warna yang sama (warna biru).
networking visualization
Gambar.2. Hasil Publish or Perish
Gambar.1. Hasil networking visualization .
Keyword : data kategorik Jumlah pencarian : 500 sumber bahan bacaan
2. Overlay Visualization
Sebagaimana pada gambar 2. Overlay visualization menjelaskan   trend topik penelitian yang  muncul  pada  tahun  2015  sampai  dengan 2022 yang berkaitan dengan  data  kategorik.    Warna  yang  ditunjukkan  adalah  semakin  kuning  warna garis penghubungan semakin muda tahun penelitian. Terlihat titik data collectin , teknik dan student adalah  titik  titk  yang  penelitian  yang  trending  saat  ini  yang berhubungan dengan data kategorik.

## 3. Density Visualization
Gambar  3  menunjukkan  kedalaman  dari  density  visualization,  item  diwakili oleh  labelnya  dengan  cara  yang  sama  seperti  dalam  visualisasi  network  dan visualisasi overlay. Setiap titik item dalam visualisasi density memiliki warna yang menunjukkan kepadatan item pada titik tersebut. Secara default, warna berkisar dari biru  ke  hijau  hingga  kuning.  Semakin  besar  jumlah  item  di  lingkungan  titik  dan semakin tinggi bobot item di sekitarnya, semakin dekat warna titik ke warna kuning. Item  data,  item  kategorik  dan  item  analisa  data  adalah  item  yang  memiliki kepekatan  warna  yang  tinggi  (gambar  3).  Hal  ini  berarti  adalah  sudah  banyak penelitian  tentang  item  tersebut.  untuk  melihat  berapa  jumlah  penelitian  tersebut dapat kita lihat di publish or perish .
Gambar.3. Hasil density  visualization .
4. Data author
overlay  visualization
Gambar.2. Hasil overlay visualization.
Gambar  4.  diatas  menunjukkan  data  para  author/penulis  yang  memiliki link/hubungan dengan penulis lainnya lebih dari satu. Semakin tebal warna yang muncul maka semakin banyak hubungan penulis tersebut dengan penulis lainnya, artinya terdapat kedekatan kajian penelitian antar penulis. Sebut saja penulis yang memiliki banyak link amirullah, amalia, rudyanto, wahyuni dan mayana.
1. Penggunaan data kategorik dalam penelitian.
Beberapa  penggunaan  analisa  data  kategorik  dalam  penelitian  yang  sesuai dengan tema yang diinginkan oleh penulis di gambarkan dalam tabel dibawah ini:
No Penulis Judul Hasil 1 Endah Wahyu  RN, Apit Fathurohman, Sardianto MS
ANALISIS  BUKU  SISWA MATA  PELAJARAN  IPA KELAS VIII SMP/MTs BERDASARKAN KATEGORI LITERASI SAINS Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategori  yang  paling  banyak  muncul adalah  kategori  pengetahuan  sains, yakni sebesar 46,3%. Kategori penyelidikan  hakikat  sain  sebesar 30,2%, kategori sains sebagai cara berpikir  sebesar  19,5%  dan  kategori interaksi sains, teknologi dan masyarakat sebesar 4,0%. 2 Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM PENGKLASTERAN MAHASISWA  PELAMAR BEASISWA Nilai  purity  pada  dataset  data kodifikasi sebagian untuk hasil cluster algoritma  k-means  sebesar  61.11%.
Pada  dataset  kodifikasi  keseluruhan nilai  purity  hasil  cluster  algoritma  k- means  sebesar  80.56%.  Dan  untuk dataset  data  asli  nilai  purity  hasil cluster  algoritma  k-means  sebesar 75%. Maka dapat di simpulkan bahwa algoritma k-means lebih cocok digunakan pada dataset dengan format atribut yang dikodifikasi keseluruhan .

## Gambar.4. author visualization
3 Galih Kurniadi, Jayanti  Putri Purwaningru m KESALAHAN SISWA PADA KATEGORI KEMAMPUAN AWAL MATEMATIS RENDAH DALAM  PENYELESAIAN TES KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penyebab  terjadinya  kesalahan  yang dilakukan siswa dalam menyelesaikan tes  kemampuan  pemecahan  masalah matematis  pada  kelompok  siswa rendah  adalah:  (1)  Siswa  tidak membaca soal dengan seksama sehingga ada informasi yang terlewat; dan (2) Siswa tidak bisa menyebutkan apa  yang  diketahui  dengan  lengkap, tidak  mengidentifikasi  apa  yang diketahui  dengan  tepat  sehingga menyebabkan salah penfasiran. 4 Hidayah Karuniawati, Ika Gilar Hapsari, Marwiani Arum,  Adiva Tantyas Aurora, Nungky Asmaraning, Wahyono EVALUASI PELAKSANAN STANDAR  PELAYANAN MINIMAL (SPM) FARMASI KATEGORI LAMA WAKTU TUNGGU PELAYANAN RESEP PASIEN RAWAT JALAN  DI  RSUD  KOTA SALATIGA
Waktu  tunggu  ratarata  obat  racikan adalah 9,18 menit dan rata-rata waktu tunggu obat jadi atau obat non racikan adalah 5,70 menit. Hal tersebut sudah sesuai  dengan  standar  pelayanan minimal yangdipersyaratkan oleh Kepmenkenkes No 129/ Menkes/SK/II/2008 tentang pelayanan resep baik obat jadi maupun obat racikan yaitu lama waktu tunggu obat  racikan  ≤60  menit  dan  obat  non racikan atau obat jadi ≤30 menit, dan dari  semua  sampel  yang  diteliti  tidak ada yang melebihi lama  waktu  tunggu  seperti  yang dipersyaratkan. 5 Sila Prayoginingsi h, Renny Pradina Kusumaward ani Klasifikasi Data Twitter Pelanggan Berdasarkan Kategori myTelkomsel Menggunakan Metode Support  Vector  Machine (SVM) Data difilter untuk mendapatkan tweet terkait  dengan  informasi,  keluhan, kritik,  saran,  dan  pertanyaan  seputar layanan  atau  produk  Telkomsel. Menggunakan  kernel  RBF  yang dioptimasi dengan metode grid search ,  didapatkan  pengklasifikasi dengan  performa  yang  baik,  yaitu dengan akurasi dan f-measure sebesar 84.84% dan 84.88%. 6 Agustina Ayu Wulandari, Nurjazuli,  M. Sakundarno Adi Faktor  Risiko  dan  Potensi Penularan Tuberkulosis Paru di Kabupaten Kendal , Jawa Tengah Faktor  risiko  lingkungan  fisik  rumah pada kasus sebagian besar mempunyai proporsi yang tidak memenuhi syaratyaitu  luas  ventilasi  sebesar 95,4%,  kepadatan  hunian  sebesar 63,1%,  suhu  ruangan  sebesar  70,8%, intensitas  pencahayaan  alami  sebesar 84,6%  dan  kelembaban  ruangan sebesar  52,3%  kecuali  jenis  lantai rumah mempunyai proporsi
memenuhi  syarat  (  jenis  lantai  kedap air ) lebih banyak sebesar 56,9%, 7 Nurul Munawaroh, Euis Eti Rohaeti, Usman Aripin Analisis  Kesalahan  Siswa Berdasarkan Kategori Kesalahan  Menurut  Watson Dalam  Menyelesaikan  Soal Komunikasi Matematis Siswa SMP Persentase  jenis  kesalahan  siswa dalam menyelesaikan soal komunikasi matematis berdasarkan kategori kesalahan  menurut  Watson  adalah kesalahan data tidak tepat ( Inappropriate  Data/ID )  termasuk kedalam kesalahan yang cukup tinggi yaitu sebesar 38%, Kesalahan prosedur  tidak  tepat  ( Inappropriate Procedure/IP ) termasuk kedalam kesalahan  yang  cukup  tinggi  juga yaitu sebesar 34%. Kesalahan kesimpulan hilang ( Omitted Conclution/OC )  termasuk  kedalam kesalahan  yang  cukup  rendah  yaitu sebesar 26%. 8 Try Azisah Nurman ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI  KASUS  JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011). Berdasarkan  hasil  analisis  model  log linier  dalam  kasus  kecelakaan  lalu lintas dengan tiga variabel, maka dapat diketahui  bahwa  variabel  yang  saling berinteraksi  adalah  jenis  kendaraan dengan  pendidikan  dan  umur  dengan pendidikan.  Hal  ini  berarti  yang memiliki pengaruh dalam suatu kasus kecelakaan  lalu  lintas  adalah  jenis kendaraan dengan pendidikan terakhir dari pengendara, dan umur pengendara dengan pendidikan terakhir pengendara.

## 5. KESIMPULAN
Penggunaan  data  kategorik  dalam  penelitian  digunakan  diberbagai  bidang,  terutama dalam  bidang  pendidikan,  kesehatan  dan  telekomunikasi.  Benang  merah  yang  didapat adalah  dalam  menggunakan  data  kategorik  peneliti  harus  merumuskan  kriteria  atau kategorisasi  terlebih  dahulu.  Kriteria  ini  akan  dibandingkan  dengan  hasil  empiris dilapangan. Sebagian besar data yang digunakan dalam data kateogri adalah data nominal dan  data  ordinal.  Penggunaan  pendekatan  statistik  non-parametrik  digunakan  untuk menganalisis  kedua  data  tersebut.  Proses  perhitungan  statistika  non  parametrik  biasanya lebih sederhana dibandingkan pada statistika parametrik khususnya untuk ukuran sampel kecil.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Agustina  Ayu  Wulandari,  Nurjazuli,  M.  Sakundarno  Adi,  FAKTOR  RISIKO  DAN POTENSI PENULARAN TUBERKULOSIS PARU di Kabupaten Kendal , Jawa Tengah, Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia Vol. 14 No.1 / April 2015
Cooper, H. (1984). the integratif research review : A systematic approach.Social research method series. journal educational researcher , SAGE Publishe.
Endah Wahyu RN, Apit Fathurohman, Sardianto MS, ANALISIS BUKU SISWA MATA PELAJARAN  IPA  KELAS  VIII  SMP/MTs  BERDASARKAN  KATEGORI LITERASI SAINS. JURNAL INOVASI DAN PEMBELAJARAN FISIKA, ISSN: 2355 – 7109 http://fkip.unsri.ac.id/index.php/menu/1
Furqon, Statistika Terapan untuk Penelitian, Alfabeta, Bandung 2013.
Galih Kurniadi, Jayanti, Putri Purwaningrum, KESALAHAN SISWA PADA KATEGORI KEMAMPUAN  AWAL  MATEMATIS  RENDAH  DALAM  PENYELESAIAN TES KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS,  JPPM Vol. 11 No. 2 (2018)
Hidayah Karuniawati, Ika Gilar Hapsari,  Marwiani Arum, Adiva Tantyas Aurora, Nungky Asmaraning, Wahyono, EVALUASI PELAKSANAN STANDAR PELAYANAN MINIMAL  (SPM)  FARMASI  KATEGORI  LAMA  WAKTU  TUNGGU PELAYANAN RESEP PASIEN RAWAT JALAN DI RSUD KOTA SALATIGA, KARTIKA-JURNAL  ILMIAH  FARMASI,  Jun  2016,  4(1),  20-25 p- ISSN  2354- 6565 / e- ISSN 2502-3438
Muh, Nazir, Metode Penelitian, Ghalia Indonesia, Jakarta 1999. Nurul Munawaroh, Euis Eti Rohaeti, Usman Aripin, ANALISIS KESALAHAN SISWA
BERDASARKAN KATEGORI KESALAHAN MENURUT WATSON DALAM MENYELESAIKAN SOAL KOMUNIKASI MATEMATIS SISWA SMP,  Jurnal Pembelajaran Matematika Inovatif Volume 1, No. 5, September 2018.
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli, IMPLEMENTASI ALGORITMA

## K-MEANS DALAM PENGKLASTERAN MAHASISWA PELAMAR
BEASISWA, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015 ISSN : 2407 – 3911
Sidney  Siegel,  Statistik  Non  Parametrik  untuk  Ilmu  –  Ilmu  Sosial  diterjemahkan  oleh Zanzawi Suyuti dan Landung Simatupang, Gramedia Jakarta, 1992.
Sila  Prayoginingsih,  Renny  Pradina  Kusumawardani,  KLASIFIKASI  DATA  TWITTER
PELANGGAN
BERDASARKAN

## KATEGORI
MYTELKOMSEL
MENGGUNAKAN  METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE (SVM),    Jurnal Sisfo, Vol. 07 No. 02 (2018) 83–98
Sudjana, Metoda Statistika, Cetakan ke-enam, Tarsito , Bandung 1996.
Suharsimi Arikunto, Pengembangan Instrumen Penelitian dan Penilaian Program, Pustaka Pelajar , Jakarta, 2017.
T.Tupan, N. W. (2020). ANALISIS BIBLIOMTERIK PUBLIKASI ILMIAH TENTANG PREDIKSI  GEMPA  BUMI  BERBASIS  DATA  SCOPUS  periode  2015  -  2020  . Libr.J.Perpust Vol 8 No.1 , 31-48.
Try  Azisah  Nurman,  ANALISIS  DATA  KATEGORI  DENGAN  LOG  LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011). Jurnal Teknosains, Volume 7 Nomor 1, Januari 2013, hlm: 99-110
DOI: https://doi.org/10.24252/teknosains.v7i1.77