Data administratif: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
k Menambah artikel, pranala dalam, dan sitasi Tag: VisualEditor pranala ke halaman disambiguasi |
k Menambah artikel, pranala dalam, dan sitasi Tag: kemungkinan perlu pemeriksaan terjemahan VisualEditor |
||
Baris 2:
Di [[Inggris]], terdapat departemen [[pemerintah]] yang menjadi [[pemasok]] utama tetapi tidak secara langsung seperti [[database]] administrasi besar, yang di dalamnya terdapat sistem catatan kesejahteraan, catatan [[pajak]], catatan [[kesehatan]], dan catatan [[pendidikan]]. Beberapa data ini telah disimpan bertahun-tahun guna menghasilkan data statistik resmi kemudian di informasikan dalam pembuatan kebijakan. Adanya [[akses]] data ini berfungsi dalam penelitian ilmu sosial, walaupun belum dimanfaatkan secara maksimal. Selain itu terdapat dua bidang penelitian yang telah menggunakan data administrasi secara menyeluruh yaitu pendidikan dan kesehatan, tetapi beberapa data administratif yang lainnya masih belum banyak digunakan dalam tujuan penelitian<ref name=":0">{{Cite web|date=2016-07-25|title=ADLS - Administrative Data Liaison Service » Administrative data introduction|url=https://web.archive.org/web/20160725114045/http://www.adls.ac.uk/adls-resources/guidance/introduction/|website=web.archive.org|access-date=2022-12-09}}</ref>.
== Sejarah ==
Catatan kepemilikan tanah yang telah digunakan untuk mengelola pajak di seluruh dunia selama berabad-abad. Kemudian pada abad ke-19 lembaga internasional melakukan kerjasama untuk didirikan, seperti [[Institut]] Statistik [[Internasional]]. Dan dalam beberapa [[dekade]] terakhir beberapa data administrasi pada setiap individu dan [[organisasi]] lebih tertulis secara sistematis dan lebih cocok digunakan sebagai statistik, meskipun data yang ada tidak bersumber dari sampel acak, Melainkan menggunakan alat pelaporan laporan rutin, jejak [[audit]], dan [[pemrograman]] komputer untuk memeriksa suatu silang basis data, selain itu data administratif saat ini banyak digunakan dalam suatu penelitian.<ref name=":1">{{Cite journal|last=Sarrazin|first=Mary S. Vaughan|last2=Rosenthal|first2=Gary E.|date=2012-04-04|title=Finding Pure and Simple Truths With Administrative Data|url=https://doi.org/10.1001/jama.2012.404|journal=JAMA|volume=307|issue=13|pages=1433–1435|doi=10.1001/jama.2012.404|issn=0098-7484}}</ref>
Daya tarik dari adanya data administratif merupakan suatu ketersediaan yang siap pakai, biaya yang rendah, dan fakta bahwa data tersebut dapat berguna selama beberapa tahun<ref name=":1" />. Pemerintah menghasilkan data seperti ini karena dapat memberikan pengetahuan mengenai sejarah dan tidak mempengaruhi ke [[populasi]]. Data yang dimaksud yaitu catatan individu yang mungkin tidak menanggapi [[survei]] yang dapat memungkinkan sistem administrasi dalam menyimpan catatan data yang lebih lengkap.<ref name=":0" /> Informasi bahwa fakta dapat memberikan sistem administrasi yang terbatas secara [[Finansial|''finansial'']] dan patuh terhadap batasan waktu, itulah kenapa data administrasi sangat penting.
== Kelebihan dan kekurangan data administratif dalam penelitian ==
Beberapa data administratif biasanya sangat besar, kemudian mencakup beberapa sampel individu dan jangka waktu yang biasanya tidak bisa diperkirakan secara
Beberapa kelebihan dalam menggunakan data administratif di sebuah penelitan diantaranya yaitu semuanya sudah dikumpulkan untuk suatu keperluan operasional dan tidak ada tambahan biaya pengumpulan seperti biaya [[ekstraksi|''ekstraksi'']] dan pembersihan, proses pengumpulan data tidak mengganggu
Sementara itu dalam penggunaan data administratif juga mempunyai kekurangan, diantaranya yaitu sebagian informasi data administratif yang diperlukan cukup terbatas dalam pengguna layanan, kurangnya pengontrolan data dari konten yang diteliti, adanya indikator [[Proxy|''proxy'']] yang terkadang wajib digunakan, kurangnya informasi latar belakang, adanya perubahan pada proses administratif yang dapat mengubah beberapa makna kemudian membuat perbandingan dari masa ke masa, terdapat beberapa data yang hilang atau salah, kualitas data yang kurang [[variabel]] bagi [[administrator]], kualitas data yang buruk, kurangnya perlindungan data, akses bagi para peneliti yang bergantung pada persetujuan penyedia data, dan beberapa teori serta [[metode]] yang belum berkembang.<ref name=":0" />
== Referensi ==
|