TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 17 Jam 55 Menit 8 Detik 

Head to Head Perbedaan Data Primer dan Sekunder

Belajar Data Science di Rumah 21-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/506301d677bb3cd2bb9fd25e0d99633b_x_Thumbnail800.jpg

Data merupakan salah satu instrumen penting dalam menunjang aktivitas penelitian baik penelitian yang bersifat kuantitatif maupun kualitatif. 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. Berbagai macam sumber dapat digunakan sebagai data sekunder seperti sensus, informasi yang dikumpulkan oleh departemen pemerintah, catatan organisasi, dan data yang awalnya dikumpulkan untuk tujuan penelitian lain. Meskipun demikian, kedua jenis data ini terbilang penting menurut kebutuhan masing-masing penelitian. Ada yang memang berfokus pada penelitian dengan data primer sebagai supporting data utama, ada pula yang membutuhkan data sekunder sebagai sumber data utama dalam penelitian. Namun, apapun jenis data yang sahabat data perlukan tentunya akan bermuara pada keputusan atau kesimpulan akhir yang diperoleh dari hasil penelitian yang telah dilakukan.


Berbicara mengenai perbedaan dari data primer dan sekunder memunculkan persepsi terkait data mana yang sekiranya mudah diaplikasikan dan tepat untuk menjawab tujuan penelitian. Data sekunder menjadi pilihan tepat bagi peneliti dengan alasan mudah dijangkau dan dapat diakses hanya melalui website dengan bantuan koneksi internet saja. Selain itu, ketersediaan datanya tersedia lebih praktis, murah dan cepat diperoleh tanpa ribet. Sedangkan data primer sangat tepat apabila peneliti membutuhkan interaksi dengan mengajukan beberapa pertanyaan kepada responden. Dengan demikian, data primer sangat dibutuhkan terutama dalam penelitian kuantitatif dan kualitatif sebagai data utama. 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 head to head. 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.Proses Pengumpulan Data dan Ketersediaan Data

Peneliti biasanya terlibat secara langsung dalam proses pengumpulan data primer. Hal ini dikarenakan peneliti biasanya melontarkan beberapa pertanyaan kepada responden secara langsung untuk menggali informasi sesuai dengan tujuan penelitian. Sedangkan data sekunder cepat dan mudah dikumpulkan yang tidak melibatkan peneliti secara langsung dalam pengumpulannya. Hal ini disebabkan penelitian primer sebagian besar bersifat longitudinal. Oleh karena itu, peneliti harus menghabiskan banyak waktu untuk melakukan penelitian, mencatat informasi, dan menganalisis data, tapi data ini dapat dikumpulkan dan dianalisis dalam beberapa jam ketika melakukan penelitian dengan data sekunder. Berbicara tentang ketersediaan data, Data primer tersedia dalam bentuk mentah sedangkan data sekunder tersedia dalam bentuk olahan. Artinya, data sekunder biasanya tersedia untuk publik dalam bentuk yang sederhana agar dapat dipahami oleh orang awam, sedangkan data primer biasanya mentah dan harus disederhanakan oleh peneliti


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


2.Durasi Waktu Pengumpulan

Waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data primer biasanya lama sedangkan waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data sekunder biasanya singkat. Proses pengumpulan data primer terkadang bersifat longitudinal. Oleh karena itu, peneliti mungkin perlu mengamati subjek penelitian selama beberapa waktu sambil mencatat data penting. Misalnya ketika mengamati perilaku sekelompok orang atau spesies tertentu, peneliti harus mengamati mereka sebentar.

Namun, data sekunder dapat dikumpulkan dalam hitungan menit dan dianalisis hingga menghasilkan kesimpulan yang tidak pasti, membutuhkan waktu yang lebih singkat jika dibandingkan dengan data primer. Dalam beberapa kasus yang jarang terjadi, terutama saat mengumpulkan sedikit data, data sekunder mungkin membutuhkan waktu lebih lama karena kesulitan berkonsultasi dengan sumber data yang berbeda untuk menemukan data yang tepat



3.Efektivitas dan Efisiensi Biaya

Data primer sangat mahal sedangkan data sekunder lebih ekonomis. Ketika bekerja dengan anggaran biaya yang rendah, peneliti sebaiknya bekerja dengan data sekunder, kemudian menganalisis data tersebut untuk mengungkap tren dan fenomena baru terhadap suatu data. Faktanya, seorang peneliti mungkin bekerja dengan data primer dan data sekunder untuk satu penelitian. Penjelasan ini biasanya sangat disarankan dalam kasus-kasus dimana data sekunder yang tersedia tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan penelitian. Oleh karena itu, sedikit perpanjangan pada data yang tersedia akan dilakukan dan biaya juga akan dihemat. Misalnya, seorang peneliti mungkin memerlukan laporan perkembangan suatu data penjualan dari 2010 hingga 2019 sementara laporan yang tersedia berhenti pada 2018


4.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. Contohnya adalah pemilik bisnis yang blogger awam menulis ulasan yang bagus tentang produk mereka hanya untuk mendapatkan lebih banyak pelanggan. 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. Oleh karena itu, bias akan dihindari dengan segala cara (misalnya bisnis yang sama saat mengumpulkan umpan balik dari pelanggan).


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5.Tingkatkan Pengetahuan Olah Datamu Bersama DQLab!

Data menjadi salah satu komponen penting yang tidak dapat terpisahkan dari adanya suatu penelitian. Maka dari itu, diperlukan ketelitian dan kejelian untuk mengubah data mentah atau data tidak terstruktur menjadi sebuah insight yang valuable. 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.id/signup. 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 Pradistya



Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!