Data dapat dikelompokkan, antara lain, menurut sifat,
sumber, cara memperoleh, dan waktu pengumpulan.
Data menurut
sifatnya:
- Data kualitatif adalah data yang tidak
membentuk angka (nonnumeris). Misalnya jumlah warga pengidap penyakit ispa
akibat kabut asap meningkat, biaya pengobatan di rumah sakit meningkat dan
lain sebaginya.
- Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan
dalam bentuk angka. Misalnya 10 orang anak kelas satu mendapatkan beasiswa
pendidikan.
- Data Kontinyu adalah data statistik yang
angka- angkanya merupakan deretan angka yang sambung menyambung yang bisa
menggunakan angka pecahan. Misalnya: data statistik tinggi loncatan (dalam
ukuran cm): 150, 150,1- 150,2, 150,3dst.
- Data Diskrit adalah data yang tidak
memungkinkan berbentuk pecahan. Contoh: data statistik tentang jumlah
anggota keluarga (dalam satuan orang) 1,2, 3, 4 dst
Data menurut
sumbernya:
Data menurut
sumbernya, mengacu pada sumber perolehan data, yakni:
- Data internal adalah data yang bersumber dari
keadaan atau kegiatan suatu organisasi atau kelompok. Misalnya : data
siswa yang mengikuti kegiatan ekstra kurikuler, data penjualan dll.
Data eksternal adalah data yang
bersumber dari luar suatu organisasi atau kelompok.
Data menurut
cara memperolehnya:
- Data primer adalah data yang dikumpulkan
dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan langsung dari
objeknya. Misalnya: suatu kecamatan ingin mengetahui data pribadi lengkap
semua masyarakatnya.
- Data sekunder adalah data yang diperoleh
dalam bentuk jadi telah diolah oleh pihak lain, yang biasanya bentuk
publikasi.
Data menurut
waktu memperolehnya:
- Data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam
suatu periode tertentu. Yang biasanya menggambarkan keadaan dan kegiatan
pada periode tersebut.
- Data berkala adalah data yang dikumpulkan
dari waktu ke waktu. Tujuannya adalah untuk menggambarkan perkembangan
suatu kegiatan dari waktu ke waktu. Data ini juga sering disebut data
historis.
Data menurut
cara menyusunnya:
- Data nominal adalah data statistik yang cara
menyusun angkanya didasarkan atas penggolongan atau klasifikasi tertentu
- Data Ordinal adalah data statistik yang cara
penyusunannya berdasarkan urutan kedudukan atau rangking.
- Data Interval adalah data statistik dimana
terdapat jarak yang sama diantara hal- hal yang sedang diselidiki.
Data menurut
bentuk angkanya:
- Data tunggal adalah data statistik yang
angka- angkanya tidak dikelompokkan
- Data kelompok adalah data statistik yang
tiap- tiap unitnya terdiri dari sekelompok angka.
3. Cara
Pengumpulan Data
Sebelum pengumpulan data dilakukan, terlebih dahulu
harus diketahui untuk apa data tersebut dikumpulkan. Apapun tujuan pengumpulan
data, terlebih dahulu harus diketahui jenis elemen atau objek yang
akan diselidiki. Elemen adalah objek terkecil dari objek penelitian. Elemen
atau unit terkecil dapat berupa orang (mahasiswa, guru, pegawai, pedagang dll),
organisasi atau badan usaha (departemen, sekolah/ universitas, kecamatan, rumah
tangga dsb), atau barang (kendaraan, mesin, gedung dsb).
Tujuan pengumpulan data, selain untuk mengetahui
jumlah elemen, juga untuk mengetahiu karakteristik dari elemen- elemen
tersebut. Karakteristik adalah sifat- sifat atau ciri atau hal-
hal yang dimiliki oleh elemen, yaitu semua keterangan mengenai elemen. Contoh,
jika elemen yang dimaksud adalah sebuah universitas maka yang karakteristik
yang diperlukan adalah mahasiswa, jumlah dosen, dan banyaknya fakultas.
Variabel atau peubah ialah
sesuatu yang nilainya dapat berubah atau berbeda. Nilai karakteristik suatu
elemen merupakan nilai variabel. Biasanya untuk menunujukkan suatu variabel
dipergunakan huruf latin (X, Y, Z) atau Yunani dan lain sebagainya.
Populasi adalah kumpulan dari seluruh elemen
sejenis tetapi dapat dibedakan satu sama lain. Perbedaan ini disebabkan karena
adanya nilai karakteristik yang berlainan. Misalnya guru disebuah sekolah.
Walaupun jenisnya sama namun karakteristiknya secara keseluruhan kan berlainan.
Misalnya umur, pendidikan, masa kerja, jumlah gaji dan lain sebagainya.
Untuk menunjukkan banyaknya elemen populasi kita
berikan notasi N.
Sampel adalah sebagian
dari populasi. Jika n adalah jumlah elemen sampel dan N
adalah jumlag elemen populasi, maka n< N (n lebih kecil
dari N). Istilah lain dari sampel adalah contoh.
1. Prinsip Pengumpulan Data Statistik
a. Lengkapnya data
Dalam pengumpulan
data kita harus mengumpulkan data selengkap mungkin, bukan mengumpulkan data
sebanyak mungkin, sebab data yang banyak belum menjamin data yang ada cukup
lengkap.
b. Tepatnya data
Prinsip
kedua ialah, data yang dihimpun hendaknya merupakan data yang tepat, yakni
tepat dalam hal:
·
Jenis atau macam datanya;
·
Waktu pengumpulannya
·
Kegunaan atau relevansinya sesuai dengan tujuan
pengumpulan data atau tujuan penelitian, maupun
·
Alat atau instrumen yang dipergunakan untuk menghimpun
data
c. Kebenaran data yang dihimpun
Data yang
dihimpun hendaklah data yang benar- benar dipercaya atau dapat dijamin akan
kesahihannya. Ini mengandung pengertian bahwa disamping data itu merupakan data
yang benar (bukan data yang palsu atau dapat dipalsukan), juga merupakan data
yang bersumber dari pihak yang memang berkompeten untuk dimintaidatanya.
2. Cara Mengumpulkan data Statistik
Ditinjau dari segi luasnya elemen yang menjadi objek
penelitian, pengumpulan data statistik kependidikan dapat dilakukan dengan dua
macam cara, yaitu: sensus dan Sampling.
a . Sensus
Sensus ialah
cara mengumpulkan data dengan jalan mencatat atau meneliti seluruh elemen yang
menjadi objek penelitian. Dengan kata lain sensus adalah pencatatan data dengan
secara menyeluruh terhadap elemen yang menjadi objek penelitian tanpa
terkecuali. Kumpulan dari seluruh elemen itu lazim disebut populasi atau
universe. Jadi, pengmpulan data secara sensus objek penelitiannya
disebut dengan populasi.
Keuntungan: hasil yang diperoleh merupakan nilai
karakteristik yang sebenarnya (true value) karena sasaran penelitian
mencakup seluruh objek yang berada dalam populasi
Kelemahan : sensus merupakan cara pengumpulan data
yang banyak memakan waktu, tenaga, biaya dan peralatan.
b. Sampling
Sampling
ialah cara pengumpulan data dengan jalan mencatat atau meneliti sebagian
kecil saja dari seluruh elemen yang menjadi objek penelitian. Dengan cara
sampling ini, hasil yang diperoleh adalah nilai karakteristik perkiraan (estimate
value) saja, dan atas dasar nilai karakteristik perkiraan yang diperoleh
dari sampel itu, kita dapat memperkirakan nilai sesungguhnya dari populasi yang
sedang kita teliti. Sampel yang kita ambil haruslah yang representatif, agar
mendapatkan nilai yang baik.
Kebaikan : pekerjaan pengumpulan data dapat
dilaksanakan dengan waktu, tenaga, biaya dan alat yang relatif lebih kecil jika
dibandingkan dengan sensus.
Kelemahan : jika sampel tersebut tidak bersifat
repsentatif, maka kesimpulan yang dikenakan terhdap populasi tidak sesuai
dengan kenyataan yang terdapat dalam populasi
Cara
menghimpun data statistik dengan jalan sampling itu juga dikenal dengan istilah
Sample Survey Method.
Jika
ditinjau dari segi bentuk pelaksanaan kegiatan pengumpulan datanya,
pengumpulan data statistik kependidikan dapat berbentuk:
a. Pengamatan mendalam (systematic observation),
yaitu pengamatan terhadap objek yang akan dicatat datanya, dengan persiapan
yang matang, dilengkapi dengan instrumen tertentu.
b. Wawancara mendalam (systematic interview), yaitu
pengumpulan data berbentuk pengajuan pertanyaan secara lisan, dan pertanyaan
yang diajukan dalam wawancara itu telah dipersiapkan secara tuntas, dilengkapi
dengan instrumennya.
c. Angket, yaitu cara pengumpulan data
berbentuk pengajuan pertanyaan tertulis melalui sebuah daftar pertanyaan yang
sudah dipersiapkan.
d. Pemeriksaan dokumentasi (studi
dokumenter), dilakukan dengan meneliti bahan dokumentasi yang ada dan mempunyai
relevansi dengan tujuan pendidikan.
e. Tes, seperti: tes hasil belajar, tes kepribadian,
tes kecerdasan, tes minat dan perhatian, dan sebagainya.
4. Syarat-
syarat Data yang Baik
Data yang salah, apabila digunakan sebagai dasar
pembuatan keputusan, akan menghasilkan keputusan yang salah. Persyaratan data
yang baik, antara lain objektif, representatif (mewakili), memiliki kesalahan
baku yang kecil, tepat waktu dan relefan.
Objektif. Berarti data harus sesuai dengan
kenyataan sesuai dengan keadaan yang sebenarnya (as it is).
Representataif (mewakili). Data harus
mewakili objek yang diamati.
Kesalahan baku (standard error) kecil. Suatu
perkiraan (estimate) dikatakan baik (mempunyai tinbgkat ketelitian yang
tinggi) apabila kesalahan bakunya kecil.
Ketiga standar data diatas sering disebu sebagai
standar data yang dapat diandalkan (reliable). Sedangkan kedua syarat
berikut lebih menunjukkan manfaat atau keguanaannya, yaitu:
Tepat waktu. Apabila data akan dipergunakan
untuk melakukan pengendalian atau evaluasi, maka syarat tepat waktu ini penting
sekali agar sempat dilakukan penyesuaian atau koreksi sepenuhnya kalau ada
kesalahan atau penyimpangan yang terjadi di dalam implementasi suatu
perencanaan.
Relevan. Data yang dikumpulkan harus ada
hubungannya dengan masalah yang akan dipecahkan. Misalnya, pemerintah
mengetahui faktor- faktor yang menyebabkan banyaknya anak yang putus sekolah.
