✨ PROMO SPESIAL 10.10 ✨
Belajar Data 6 BULAN bersertifikat  hanya 100K!
0 Hari 1 Jam 46 Menit 19 Detik

Belajar Data Sekunder dengan Mengenal Hal-hal Penting dalam Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 22-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2373d60c01bd4aec25474befca543ea5_x_Thumbnail800.png

Pada saat ini kita sedang berada di era revolusi industri 4.0. Pada masa ini perkembangan data bertumbuh semakin berkembang, yang kini disebut dengan big data. Data merupakan informasi yang diperoleh berisi gambaran suatu kejadian. Menurut cara memperolehnya data terbagi menjadi dua yaitu data primer dan data sekunder. Sebelum membahas lebih lanjut alangkah baiknya kita mengenali pengertian data sekunder dan data primer. 


Data primer merupakan data yang diperoleh dari tangan pertama. Sedangkan data sekunder merupakan data yang diperoleh dari tangan kedua, peneliti tidak mengambil data secara langsung. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal mengenai data sekunder seperti karakteristik data sekunder, kelebihan data sekunder, teknik pengumpulan data sekunder dan contoh data sekunder.


1. Karakteristik Data Sekunder

Data sekunder memiliki karakteristik yang menjadi ciri khas dan pembeda antara data sekunder dengan data primer. Beberapa karakteristik dari data sekunder antara lain:

  1. Data sekunder didapatkan dari peneliti lain sebagai tambahan informasi dan biasanya telah diolah terlebih dahulu

  2. Data sekunder bersumber dari buku, jurnal, majalah, lembaga publikasi pemerintah, dll

  3. Bersifat kurang spesifik dan tidak dapat mengontrol riset yang dibuat

  4. Pengambilan data membutuhkan waktu, biaya dan tenaga yang lebih singkat


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


2. Kelebihan Data Sekunder

Masing-masing jenis data baik itu data primer dan data sekunder memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Data sekunder memiliki kelebihan sebagai berikut:

  1. Dapat menjadi pelengkap dari data primer

  2. Tidak memerlukan waktu yang lama untuk mengumpulkan data 

  3. Biaya dan tenaga yang dikeluarkan lebih efisien

  4. Lebih mudah diakses dikarenakan data telah tersedia sebelumnya


3. Teknik Pengumpulan Data Sekunder

Ketika kita melakukan penelitian tentunya kita membutuhkan data yang berkualitas agar hasil penelitian berkualitas dan lebih akurat. Untuk mendapatkan data yang berkualitas maka perlu menerapkan teknik pengumpulan data sekunder yang sesuai. Beberapa teknik pengumpulan data sekunder antara lain data sekunder dapat didapatkan dari dokumen pemerintah, lembaga resmi penyedia data, buku, majalah, jurnal, dll. Beberapa teknik ini dapat kita kumpulkan dengan cara yang cukup mudah dan dilaksanakan sesuai prosedur.


4. Contoh Data Sekunder

Data sekunder merupakan data yang cukup sering digunakan oleh peneliti terutama dikarenakan cara mendapatkan data cukup mudah. Contoh data sekunder yang sering dijumpai antara lain seperti data kependudukan, data pegawai, data mahasiswa, data pasien, data nasabah, data lahan lingkungan, dan masih banyak lainnya yang semua contoh data itu disesuaikan dengan penelitian yang dilakukan dan tetap menjaga batasan atau aturan yang berlaku dalam hal-hal yang berkaitan dengan pengambilan data.


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


5. Raih Impian Jadi Praktisi Data Mulai Sekarang!

Pada masa modern kini menjadi praktisi data merupakan salah satu profesi yang paling diminati. Praktisi data bisa terdiri dari data scientist, data analyst, data engineer dsb. menjadi seorang praktisi data memerlukan beberapa keahlian baik ilmu statistik, bahasa pemrograman, ilmu bisnis dll. Semua itu dapat kita peroleh di DQLab , bahkan kita bisa membuat portofolio data dengan menyelesaikan kasus data yang tersedia. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!



Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login