Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Data Primer dan Data Sekunder, Kenali Perbedaan Kedua Sisinya

Belajar Data Science di Rumah 05-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9176be4de4375523fd8c897e7cd26c52_x_Thumbnail800.jpg

Sebuah kegiatan penelitian atau riset dari segi keilmuan tentunya memiliki dampak positif untuk mendukung perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi dari berbagai aspek kehidupan. Hal ini mencerminkan bahwa dengan adanya penelitian tentunya dapat mengangkat berbagai fenomena yang terjadi di masyarakat dengan mengetahui akar permasalahan, penyebab, dampak dan relevansi terhadap teori yang akan kita aplikasikan dari adanya fenomena tersebut. Berkaitan dengan hal tersebut, maka bukan tidak mungkin bahwa data yang dikumpulkan dengan baik dan terstruktur akan menghasilkan sebuah riset dengan kualitas bagus. Hasil riset yang telah dilakukan tentunya akan menguntungkan periset untuk menjawab solusi atas permasalahan yang ada dengan menggunakan teori-teori sebagai suatu cara untuk menjawab permasalahan tersebut. Jika ditelusuri berdasarkan sumber datanya, data terbagi atas dua jenis yakni data primer dan data sekunder. Data primer berfokus pada pengambilan data yang dilakukan secara langsung dengan menemui responden sebagai subjek penelitian. Sedangkan data sekunder berfokus pada inventarisasi data atas data-data yang telah dikumpulkan melalui instansi atau lembaga penyedia data yang digunakan orang lain.


Terkadang realitas di lapangan pada umumnya kedua data ini digabungkan untuk saling melengkapi dan membantu peneliti dalam menangkap fenomena yang ada. Berbicara mengenai perbedaan dari data primer dan sekunder memunculkan persepsi terkait data mana yang sekiranya mudah diaplikasikan dan tepat untuk menjawab tujuan penelitian. Kondisi ini tidak bisa serta merta disanggah begitu saja, karena relevansi data yang kita gunakan harus selaras dengan tujuan yang akan kita capai. Maka dari itu, beberapa perbedaan data primer dan sekunder ini perlu dipahami dengan baik oleh peneliti agar dapat diaplikasikan dengan tepat. Baik data primer maupun sekunder ini mempunyai karakteristik tersendiri yang menunjukkan kelemahan dan kelebihan masing-masing. Meskipun begitu, kedua jenis data ini dapat saling melengkapi sehingga bisa memudahkan peneliti dalam melakukan pengamatannya. Lalu, kira-kira apa perbedaan lain yang bisa kita temukan dari kedua jenis data tersebut? Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai perbedaan data primer dan data sekunder secara dua sisi. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Waktu Pengambilan

Jenis data yang disediakan oleh data primer bersifat real-time, sedangkan data yang disediakan oleh data sekunder bisa dikatakan sudah basi atau out of date, meskipun masih relevan untuk digunakan selama belum ada data terbaru yang dikumpulkan. Peneliti dapat memiliki akses ke data terbaru saat melakukan penelitian primer, yang mungkin tidak terjadi pada data sekunder. Data sekunder harus bergantung pada data primer yang telah dikumpulkan di masa lalu untuk melakukan penelitian. Dalam beberapa kasus, peneliti mungkin beruntung bahwa data dikumpulkan mendekati waktu dilakukannya penelitian. Oleh karena itu, mengurangi besarnya perbedaan antara data sekunder yang digunakan dan data terkini


Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data


2. Validitas dan Akurasi Data

Data primer lebih akurat dan andal sedangkan data sekunder relatif kurang andal dan akurat. Hal ini karena sumber data sekunder tidak diatur dan tunduk pada bias pribadi. Tidak demikian halnya dengan data primer yang dikumpulkan dengan menjadi peneliti sendiri. Salah satu tujuan peneliti dalam mengumpulkan data primer untuk penelitian adalah mengumpulkan data yang akurat sehingga dapat menarik kesimpulan yang tepat. Terkadang pada data sekunder juga terindikasi terjadi error pada data akibat adanya perhitungan data yang tidak sesuai maupun rumus yang berbeda ketika melakukan analisis data sekunder.


3. Sumber Data

Sumber data primer adalah responden individu atau kelompok terfokus. Menurut Uma Sekaran, internet juga dapat menjadi sumber data primer jika kuesioner tersebut disebarkan melalui internet. Data primer tidak tersedia dalam bentuk terkompilasi ataupun dalam bentuk file-file. Data ini harus dicari melalui narasumber atau responden, yaitu orang yang dijadikan objek penelitian. Untuk mendapatkan data primer tersebut, biasanya peneliti akan langsung terjun ke lapangan. Data primer dapat diperoleh dengan menggunakan teknik pengumpulan data berupa wawancara, jajak pendapat, menyebar kuesioner, observasi, dan diskusi terfokus. Sedangkan data sekunder dapat diperoleh melalui buku-buku, arsip, laporan, publikasi dari pemerintah/swasta, hasil sensus, jurnal, dan lain-lain baik yang telah dipublikasikan maupun yang belum dipublikasikan.


4. Spesifikasi untuk Kebutuhan Penelitian

Data primer selalu spesifik untuk kebutuhan peneliti, sedangkan data sekunder mungkin atau mungkin tidak spesifik untuk kebutuhan peneliti. Itu hanya tergantung pada jenis data yang peneliti dapat berikan. Peneliti sekunder mungkin beruntung memiliki akses ke data yang disesuaikan secara khusus untuk memenuhi kebutuhan mereka, yang tidak terjadi pada beberapa kasus. Misalnya, peneliti pasar yang meneliti daya beli masyarakat dari komunitas tertentu mungkin tidak memiliki akses ke data komunitas subjek. Alternatifnya, mungkin ada komunitas lain dengan standar hidup yang sama dengan komunitas subjek yang datanya tersedia. Peneliti menerima data ini dan menggunakannya untuk menginformasikan kesimpulannya tentang komunitas subjek.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Pengen Belajar Data yang Tidak Membosankan? DQLab Solusinya!

Berdasarkan jenis data melalui teknik pengumpulannya, dibagi ke dalam dua jenis yakni data primer dan data sekunder. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian membutuhkan data sebagai penguat untuk menjawab tujuan penelitian. Dengan data science kita akan mampu menganalisis data dimanapun berada, kemampuan problem solving yang baik, dan skill di berbagai bidang ilmu lainnya yang mana diketahui bahwa data science terdiri dari bidang ilmu matematika, statistik, dan komputer. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!



Penulis: Reyvan Maulid

Editor: Annissa Widya Davita

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!