DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 10 Jam 19 Menit 23 Detik 

Contoh Data Sekunder dan Penerapannya di Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 08-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f70f40d0de069d8e826c19be3c609230_x_Thumbnail800.png

Penggunaan data sekunder memiliki banyak manfaat bagi penelitian yang kamu lakukan. Selain kemudahan dalam pengaksesan, sumber data sekunder cenderung memerlukan biaya lebih rendah bahkan gratis. Dibandingkan dengan penelitian menggunakan sumber data primer, mayoritas data sekunder benar-benar gratis untuk digunakan atau dengan biaya yang sangat rendah. Kamu juga dapat melakukan penelitian dengan waktu yang lebih singkat, jika kamu menggunakan data sekunder. Contoh data sekunder sangat luas, terutama di era serba digital seperti saat ini, dengan bermodalkan internet kamu dapat menjelajahi dan menggali sumber-sumber data sekunder yang bisa kamu jadikan data tambahan dalam penelitian yang sedang kamu.


Contoh sumber data sekunder juga biasanya berasal dari jurnal ,buku, website, catatan pemerintahan dan lain sebagainya. Namun, pesatnya perkembangan internet membuat cara untuk mendapatkan sumber data sekunder menjadi lebih mudah dan cepat diakses. Lantas apa saja contoh data sekunder dan penerapannya di penelitian? Artikel ini khusus akan membahas 4 contoh data sekunder yang bisa kamu gunakan untuk analisis market research atau riset pasar kamu. Jadi, pastikan kamu terus membaca artikel ini sampai selesai ya!


1. Kumpulan Data Komentar di Twitter untuk Analisis Sentimen

Kamu dapat menggunakan data komentar atau tweet di twitter sebagai sumber data sekunder kamu. Banyak penelitian dan jurnal-jurnal yang menggunakan data tweet sebagai sumber data mereka. Pertanyaannya bagaimana cara untuk mengumpulkan data tweet yang jumlahnya bisa mencapai ratusan bahkan ribuan tersebut? Caranya adalah dengan menggunakan teknik crawling dengan menyematkan API dari twitter. Lantas apa sih teknik crawling itu? Itu lho, contohnya seperti mengumpulkan data dari sosial media dengan kata kunci tertentu. Ya, web crawling adalah teknik pengumpulan data yang digunakan untuk mengindeks informasi pada halaman menggunakan URL (Uniform Resource Locator) dengan menyertakan API (Application Programming Interface) untuk melakukan penambangan dataset yang lebih besar. Data yang dapat kamu kumpulkan dapat berupa text, audio, video, dan gambar. Kamu dapat memulai dengan melakukan penambangan data pada API yang bersifat open source seperti yang disediakan oleh Twitter. Untuk melakukan crawling data di Twitter kamu dapat menggunakan library scrapy ataupun tweepy pada python.


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


2. Kaggle Dataset untuk Market Basket Analysis

Kalau kamu sudah membulatkan tekad untuk berkecimpung di dunia machine learning (ML), data science (DS), dan artificial intelligence (AI). Cepat atau lambat kamu akan sering mendengar terms kaggle disebut-sebut dalam perjalananmu dalam pencarian ilmu pengetahuan tersebut. Contohnya, ketika kamu sedang mencari lowongan pekerjaan untuk DS, ML,dan AI engineer kamu akan menemukan istilah “berpartisipasi di Kaggle akan menjadi nilai plus” di kolom requirement beberapa perusahaan-perusahaan. Atau contoh lain, ketika kamu join di komunitas baik nasional maupun internasional terkadang ada anggota komunitas yang mengajak kamu untuk bergabung di tim kaggle mereka. Nah, lalu sebenarnya apa sih kaggle? Jadi, kaggle adalah sebuat situs atau wadah bagi kamu kamu para pegiat data untuk berlomba membuat model terbaik mulai dari menganalisa hingga memprediksi suatu dataset yang telah disediakan di kaggle atau dataset yang dibagikan secara open source oleh para pengguna kaggle itu sendiri. Kaggle sangat bermanfaat sebagai contoh data sekunder yang dapat kamu gunakan untuk penelitian. Misalnya, untuk melakukan market basket analysis atau untuk melihat kecenderungan orang dalam membeli barang A apabila ia juga membeli barang B.


3. Satu Data Indonesia untuk Berbagai Sektor Industri di Indonesia

Salah satu bentuk Indonesia telah melek data salah satunya adalah dengan munculnya satu data indonesia yang menyediakan data berkualitas, mudah di akses dan dapat dibagikan serta digunakan secara terbuka antar instansi pusat serta daerah untuk berbagai keperluan sektor industri di Indonesia. Melalui SDI, seluruh data pemerintah dan data instansi lain yang terkait dapat diakses di portal satu data Indonesia (data.go.id). Kamu hanya perlu mencari keperluan data kamu, dan jika data yang kamu cari tersedia maka kamu dapat mengunduhnya dalam format .csv, .xlx,dll. Portal ini sangat bermanfaat sebagai alternatif lain dalam pencarian sumber data sekunder kamu dengan cara yang lebih instan, tanpa perlu crawling terlebih dahulu karena kamu hanya perlu mengunduhnya saja.


4. UCI Dataset untuk Proyek Machine Learning

Serupa dengan kaggle, UCI dataset adalah gudang basis data, teori domain dan generator data yang digunakan oleh para komunitas machine learning di seluruh dunia untuk melakukan analisis empiris algoritma machine learning. Yang membedakan antara kaggle dan UCI hanya di user interfacenya saja yang tidak sekompleks kaggle yang memiliki banyak fitur untuk mengupload proses hingga hasil analisis dan predictive penggunanya untuk saling berbagi code dan berinteraksi lebih. Tapi, terlepas dari itu UCI dataset memiliki jumlah data yang bisa kamu jadikan sumber data sekunder yang terbilang lengkap untuk membantu penelitian kamu khususnya untuk proyek machine learning, data science dan artificial intelligence.


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


5. Yuk, Produktif dan Bangun Portfolio Data Kamu Bersama DQLab!

Selama PJJ kamu merasa sibuk tapi kurang produktif dan tidak berkembang? Ingin belajar skill baru seperti data science, machine learning, dan artificial intelligence tapi, bingung atur waktu dan harus mulai dari mana? Join DQLab, dan kamu bisa langsung mengasah skill tanpa perlu mencari sumber data untuk berlatih atau membangun portfolio kamu. Selain itu, belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab.id ! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita



Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!