Alasan Mengapa Penting Memahami Data Sekunder Adalah ?

Data sekunder adalah data pendukung yang dapat meningkatkan kualitas suatu penelitian. Data sekunder biasanya bersumber dari pihak lain, hal ini dikarenakan sebagian besar sumber data berbentuk catatan, arsip atau dokumentasi yang diperoleh dari sekolah dan lembaga pemerintahan. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi ketersediaan data sekunder tidak hanya terbatas pada lembaga pemerintahan saja melainkan dari perusahaan dan lembaga swasta juga sudah membuka pelayanan untuk permintaan data sekunder. 

Data sekunder cenderung lebih singkat dan hemat waktu karena sudah tersedia oleh pihak lain sehingga kita tidak perlu  perlu melakukan wawancara, survey, observasi dan teknik pengumpulan data tertentu lainnya, selain itu data sekunder dapat memberikan konteks yang lebih luas dari data primer, dapat melengkapi serta memperkuat data primer. Di Indonesia sendiri masih banyak data sekunder yang belum digunakan secara maksimal dan di analisis lanjut, contohnya data survey riset kesehatan dasar, Indonesia family life survey, survey Kohort PTM, ada pula survey-survey data demografi Indonesia. Sebenarnya ada banyak lagi dan itu semua sudah tersedia datanya.

Maka dari itu artikel ini akan membahas 3 alasan mengapa kamu harus memahami apa itu data sekunder, dengan begitu kamu bisa menggunakan data-data yang sudah tersedia tersebut untuk mencari sebuah kesimpulan baru yang dapat lebih bermanfaat lagi. Jadi, simak terus artikel ini dan selamat membaca !

1. Responden Jumlah Besar

Hal pertama mengapa kamu harus memahami data sekunder adalah karena respondennya besar. Hal ini dikarenakan sumber data sekunder biasanya dari instansi-instansi pemerintahan atau perusahaan-perusahaan sehingga survey-survey ini memiliki penyokong dana yang besar untuk melakukan survey pada populasi dan responden yang besar. Dengan jumlah responden yang besar maka akan semakin mendekati ke nilai populasi itu tadi, semakin banyak responden akan memperkaya data penelitian kamu. Biasanya jika kamu menggunakan data dengan responden yang besar peluang untuk diterima publikasi internasional terbuka lebar.  Hal ini dikarenakan biasanya publikasi internasional memerlukan data yang besar tidak hanya puluhan atau ratusan tapi ribuan.

Baca juga : Macam-macam Metode yang Ada Pada Pengolahan Data Statistik

2. Tidak Perlu Terjun Langsung Ke Lapangan

Kembali lagi ke alasan yang pertama, dikarenakan data sekunder biasanya sudah tersedia, kita tidak perlu repot-repot melakukan wawancara terhadap responden atau melakukan survey lagi. Karena data sekunder yang kita terima biasanya berupa file excel atau sejenisnya yang siap kita analisa. Bahkan sekarang, kita bisa mengumpulkan data sekunder melalui analisa media baik itu media sosial ataupun media cetak serta kita dapat melakukan pencarian melalui internet baik itu dari, dimana kita dapat melihat fenomena-fenomena yang relevan dengan apa yang kita teliti berdasarkan media sosial. Sebagai contoh, dengan analisis media sosial kita dapat mengetahui secara umum fenomena apa yang sedang terjadi dari sekumpulan opini orang-orang tersebut, sehingga hal tersebut dapat memperkaya lagi sumber data penelitian kita.

3. Biaya dan Waktu Relatif Lebih Singkat

Karena kita tidak perlu terjun langsung ke lapangan maka, jika dibandingkan dengan penelitian primer, penelitian sekunder relatif lebih murah. Penelitian primer biasanya membutuhkan banyak uang. Misalnya, anggota tim peneliti harus dibayar gaji. Seringkali ada biaya perjalanan dan transportasi. Selain itu juga penelitian data sekunder lebih menghemat waktu apalagi saat ini kecanggihan teknologi sudah mumpuni untuk memungkinkan kita dapat mengakses data-data tersebut melalui internet atau menghubungi peneliti via email. Jika dibandingkan dengan penelitian primer yang biasanya membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk mencari responden, lalu memberikan kuesioner, wawancara, observasi, dan lainnya. Pada proses pengumpulan data sekunder kamu bisa melewati sebagian besar kegiatan-kegiatan tersebut. Sebagai gantinya kamu tinggal fokus pada persiapan data dan proses analisis data-data tersebut. 

Baca juga : Metode Pengolahan Data dengan Machine Learning untuk Perbaikan Forecasting Bisnismu

Penulis: Rian Tineges