Data Sekunder Adalah: Pengertian, Tools, Kelebihan dan Kekurangan Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang sudah dikumpulkan melalui sumber-sumber primer dan dapat digunakan oleh peneliti untuk melakukan penelitian. Data sekunder ini telah dikumpulkan di masa lalu, artinya seorang peneliti mungkin telah mengumpulkan data untuk penelitian tertentu kemudian data itu dapat digunakan oleh peneliti lain. Selain untuk penelitian lain, data ini juga sengaja dihimpun untuk umum tanpa adanya tujuan penelitian khusus, salah satu contoh data pada kasus ini adalah data sensus. Data sekunder dapat berasal dari berbagai sumber, seperti buku, jurnal, koran, website, catatan pemerintah, dan lain sebagainya.

Buku adalah salah satu cara paling tradisional untuk mengumpulkan data. Saat ini banyak buku tersedia dengan berbagai topik. Buku merupakan sumber data otentik dan dapat berguna dalam menyiapkan tinjauan pustaka. Saat ini, jurnal dapat dikatakan lebih penting dari buku untuk masalah pengumpulan data. Hal ini karena jurnal akan diperbaharui atau dipublikasi kembali secara berkala sehingga informasi yang disampaikan adalah informasi yang update.Selain itu, jurnal juga memiliki topik lebih spesifik dalam hal penelitian, misalnya kita bisa mendapatkan jurnal pengumpulan data sekunder untuk data kuantitatif. Dalam beberapa kasus, informasi yang dimuat di dalam koran adalah informasi yang dapat diandalkan. Oleh karena itu, koran dapat dikategorikan sebagai sumber paling otentik untuk mengumpulkan data sekunder. Jenis data yang biasanya dibagikan adalah data yang bersifat politis, ekonomis, pendidikan, hiburan, dan lain sebagainya. Dalam mengumpulkan data sekunder, kita memerlukan tools agar mempermudah proses pencarian. Salah satu kelebihan data sekunder adalah membutuhkan waktu lebih cepat jika dibandingkan dengan data primer. Namun, selain itu data sekunder juga memiliki kekurangan. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas semua hal yang berkaitan dengan data sekunder. Jadi, jangan sampai kelewatan ya!

1. Langkah-Langkah untuk Mengumpulkan Data Sekunder

Dalam penelitian yang menggunakan data sekunder, ada beberapa tahapan yang harus dilalui peneliti untuk mengumpulkan data sekunder. Langkah-langkah tersebut terdiri dari langkah-langkah sebelum proses pengumpulan, saat pengumpulan, dan setelah pengumpulan. Sebelum mengumpulkan data sekunder untuk dianalisis, kita perlu mengetahui apa tujuan penelitian kita. Artinya, kita harus memahami secara jelas mengapa kita mengambil data tersebut hingga tujuan akhir penelitian. Hal ini akan membantu kita untuk mengumpulkan data secara cepat, memilih sumber data yang tepat, dan metode analisis apa yang paling sesuai. Langkah kedua adalah mendesain sebuah penelitian. Langkah ini adalah rencana tertulis mengenai bagaimana proses dan kegiatan penelitian, mulai dari jenis data yang akan dikumpulkan, sumber pengumpulan data, metode pengumpulan data, alat, bahkan metodenya. Selain itu, desain penelitian juga berisi timeline kegiatan sebagai patokan kapan suatu penelitian masuk ke tahapan selanjutnya.

Langkah selanjutnya adalah mengembangkan pertanyaan penelitian. Seorang peneliti tidak hanya mengetahui tujuan penelitian saja, tetapi juga perlu mengembangkan pertanyaan penelitian yang akan membantu si peneliti dalam mengidentifikasi data sekunder dengan lebih baik. Setelah berhasil mengembangkan pertanyaan, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi data sekunder. Pada langkah ini, peneliti menggunakan pertanyaan tersebut sebagai pedoman untuk mengidentifikasi data yang relevan. Setelah selesai mengidentifikasi data, langkah terakhir adalah mengevaluasi data sekunder. Tahap ini juga sering disebut dengan tahap analisis data karena merupakan langkah dimana analisis sebenarnya dilakukan. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Kelebihan Data Sekunder

Kelebihan utama data sekunder adalah mudah diakses. Sebagian besar sumber data sekunder dapat diakses secara online baik menggunakan personal computer, laptop, maupun smartphone. Selain menggunakan fasilitas internet, data sekunder jika dapat diakses secara offline melalui media cetak seperti koran dan majalah yang tersedia di perpustakaan, toko buku, dahlan dapat dipinjam dari orang lain. Selain itu, sebagian data sekunder membutuhkan sedikit biaya bahkan ada data sekunder yang bisa diakses secara gratis. Banyak buku, jurnal, dan majalah yang bisa didownload secara gratis atau dipinjam gratis dari perpustakaan, bahkan tetangga. Pengumpulan data sekunder tidak menghabiskan waktu yang lama jika dibandingkan dengan pengumpulan data primer. Namun, dalam pencarian data sekunder, kita harus memperhatikan sumber datanya dan pastikan bahwa sumber tersebut adalah sumber yang kredibel dan dapat dipertanggungjawabkan. 

3. Kekurangan Data Sekunder

Kekurangan data sekunder adalah tidak terlalu otentik karena tidak dikumpulkan langsung dari sumbernya, khususnya data sekunder dari internet karena tidak adanya badan pengatur untuk memantau jenis konten yang beredar di internet. Selain itu, peneliti seringkali membutuhkan banyak waktu untuk menjelajahi kumpulan data yang tidak relevan sebelum akhirnya mendapatkan data yang mereka inginkan. Bahkan terkadang seorang peneliti tidak menemukan data pasti yang mereka butuhkan, sehingga harus mencari data alternatif yang masih sesuai. Selain itu, ada beberapa sumber data yang melebih-lebihkan informasi, hal ini akan menyebabkan bias pada hasil penelitian. Terakhir, beberapa data sekunder tidak diupdate sehingga data yang tersedia adalah data lama yang sudah tidak sesuai dengan keadaan saat ini. 

Baik data sekunder maupun primer sama-sama berharga di dunia industri, terutama data science. Data science adalah ilmu yang saat ini sedang banyak dicari oleh pelaku usaha, khususnya perusahaan yang bergantung pada data. Di era memasuki revolusi industri 4.0, sudah banyak perusahaan yang mulai memahami pentingnya peran data, khususnya dalam proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, saat ini peluang profesi data scientist sangat terbuka lebar karena banyak perusahaan membutuhkan peran data scientist untuk mengolah data menjadi informasi yang insightful bagi perusahaan. Tak heran jika saat ini data science mulai banyak diminati, bahkan oleh orang yang tidak memiliki basic IT dan ilmu pemrograman.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Mau Seperti Yoga? Yuk Mulai Belajar Data Science bersama DQLab, Gratis 1 Bulan!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita