GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 24 Menit 59 Detik 

Apa Saja Implementasi Data Sekunder? Yuk Kenali Bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 19-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4cada62cee2e2b82f8381493bdee676d_x_Thumbnail800.png

Data sekunder merupakan data yang kita dapatkan dari pihak ketiga, artinya peneliti tidak turun langsung untuk mendapatkan data tersebut. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian memerlukan ketelitian yang lebih serta bersikap lebih kritis. Kelebihan dari data sekunder adalah dari segi pengambilan datanya lebih mudah dan efisien dibandingkan data primer. Hal ini dikarenakan dalam proses pengambilan data sekunder tidak memerlukan waktu yang lama dan dan biaya yang besar. Implementasi data sekunder pun sudah sering dijumpai dalam keseharian kita.


Data sekunder dapat kita peroleh di berbagai sumber seperti studi pustaka, penelitian kepustakaan, koran, majalah, buku, radio, lembaga pemerintah, lembaga swasta, dll. Data sekunder bisa digunakan secara tunggal dalam penelitian atau digunakan secara bersamaan dengan data primer. Jika digunakan bersamaan dengan data primer maka data sekunder cenderung sebagai data pendukung. Lalu apa sajakah implementasi data sekunder yang sering kita temui?


1. Market Basis Analysis

Market basis analysis merupakan salah satu metode analisis untuk melihat perilaku konsumen secara spesifik dari suatu kelompok tertentu.. Market basis analysis umumnya digunakan sebagai titik awal pencarian transaksi data. Kebutuhan market basis analysis ini berawal dari keakuratan dan manfaat yang dihasilkannya dalam wujud aturan asosiasi. Data market basis analysis dapat bersumber dari kartu kredit, kupon, voucher, kartu lotre, keluhan pelanggan, dan masih banyak lainnya.


Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?


2. Customer Segmentation

Customer segmentation adalah segmentasi pelanggan yang berkaitan langsung dengan demografi pelanggan. Dalam customer segmentation ini peneliti akan diminta untuk mengelompokkan karakteristik masing-masing pelanggan dengan kategori tertentu. Tujuan dari customer segmentation adalah untuk membuat metode pemasaran yang lebih tepat sasaran sehingga peneliti dapat melihat kelompok konsumen yang paling menguntungkan dan bisa menentukan komponen menu yang sesuai.


3. Klasifikasi Penyakit

Implementasi data sekunder tidak hanya diterapkan pada dunia bisnis atau marketing, akan tetapi bisa digunakan dalam dunia kesehatan baik untuk meneliti penyakit, memprediksi masa akhir pandemi, efisiensi data pasien pada pelayanan kesehatan, dll. Sebagai contoh data sekunder dapat diterapkan pada data pasien yang diambil dari rekam medis pasien. Dari beberapa variabel yang ditentukan, dapat diklasifikasikan atau diprediksi terhadap penyakit tertentu. 


4. Penelitian Kepustakaan

Pada penelitian yang bersifat kualitatif, salah satu metodenya adalah melakukan penelitian kepustakaan. Penelitian kepustakaan merupakan salah satu cara tepat untuk menghasilkan suatu karya ilmiah dengan cara menggunakan literatur baik melalui buku, catatan, laporan, jurnal, makalah, dll. Dalam penelitian kepustakaan memiliki beberapa manfaat seperti dapat mengikuti perkembangan penelitian dalam bidang yang ingin diteliti, memperoleh orientasi yang lebih luas mengenai topik yang dipilih, dan masih banyak manfaat lainnya.


Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?


5. Yuk, Belajar Analisis Data Sekunder di DQLab!

Keberadaan ata yang sangat melimpah di masa kini perlu melalui proses analisis agar menghasilkan kesimpulan dari kumpulan data tersebut. Menganalisis data pun memerlukan beberapa keterampilan seperti ilmu statistika dan matematika, bahasa pemrograman, ilmu bisnis, pengetahuan machine learning, preprocessing data, dll. Nah, semua itu bisa kita peroleh dengan belajar di DQLab . Caranya sangat mudah, langsung aja coba DQLab.id/signup dan tentunya ada modul gratis loh di DQLab serta dilengkapi dengan bahasa pemrograman penunjang lainnya seperti Python, R, dan SQL.


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita




Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!