Kenali Analisis Data Sekunder Sebelum Melakukan Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 10-Juni-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/dd8e41b79971654866465aa057a83e5d_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data sekunder didefinisikan sebagai pengumpulan data oleh peneliti untuk menyelesaikan masalah atau mencari informasi baru melalui penelitian. Menurut seorang peneliti dari India, ide-ide baru yang ada dalam penelitian tergantung pada data yang sebelumnya telah dikumpulkan oleh peneliti lain. Secara sederhana, penelitian yang menggunakan data sekunder dapat dikatakan sebagai second hand research. Analisis data sekunder membutuhkan waktu yang relatif lebih singkat dibandingkan dengan analisis data primer karena peneliti tidak perlu mengumpulkan data melalui observasi, survey, interview, atau sebagainya. Namun, ada beberapa orang yang berpendapat jika analisis data sekunder dapat menyebabkan hilangnya keakuratan data karena peneliti tidak memiliki kendali atas proses pengumpulan data.

Analisis data sekunder merupakan penggunaan data yang dikumpulkan oleh orang lain untuk tujuan lain. Dalam penelitian, peneliti akan berusaha mencari solusi berdasarkan data yang sudah ada atau sudah dipublikasikan. Artinya, kumpulan data yang sama sebenarnya dapat menjadi data primer maupun data sekunder untuk penelitian yang berbeda. Analisis data primer dan sekunder sangat berbeda, baik dari segi pengambilan data, tools, hingga metodologi yang digunakan. Sebelum melakukan analisis data, seorang peneliti harus memahami metodologi dan pendekatan apa yang tepat untuk menganalisis data sekunder. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas semua hal yang berkaitan dengan analisis data sekunder. Penasaran? Let"s get started!

1. Metodologi Analisis Data Sekunder

Analisis data sekunder bergantung pada sumber datanya. Ada beberapa langkah yang harus dilakukan oleh peneliti saat melakukan analisis data sekunder. Pertama, peneliti harus menentukan tujuan penelitian. Peneliti harus tahu alasan mereka melakukan penelitian dan solusi atau informasi apa yang akan ditemukan. Langkah kedua adalah pelacakan data. Peneliti dapat menggunakan internet untuk mencari sumber data dan mengumpulkan data yang akan digunakan. Langkah ketiga adalah peneliti harus mengetahui proses dasar yang digunakan selama pengumpulan data, seperti cara mengambil sampel, kapan dan bagaimana cara mengumpulkan sampel, dan lain sebagainya. Langkah selanjutnya adalah peneliti harus melakukan verifikasi pada data yang telah dikumpulkan. Peneliti wajib melakukan cross check apakah informasi yang didapatkan valid atau tidak. Langkah terakhir adalah analisis data. Peneliti harus menggunakan proses statistik untuk mendapatkan kesimpulan dan pola dasar yang sesuai.

2. Sumber Data untuk Analisis Data Sekunder

Data sekunder pada umumnya lebih mudah ditemukan daripada data primer karena biasanya data sekunder sudah dipublikasikan. Beberapa sumber data sekunder adalah buku, jurnal, dan koran. Buku merupakan sumber data sekunder paling tradisional. Seperti pepatah "buku adalah jendela ilmu" yang artinya di dalam buku kita bisa menemukan informasi apapun, bahkan saat ini sudah banyak buku elektronik dengan berbagai topik. Akhir-akhir ini jurnal dirasa lebih penting daripada buku untuk mencari data sekunder. Hal ini karena jurnal membahas suatu objek lebih teliti dan spesifik sedangkan buku membahas objek secara luas dan terkadang hanya berisi informasi umum. Koran merupakan salah satu sumber data sekunder yang dapat diandalkan. Hal ini karena informasi pada koran ditulis berdasarkan kejadian nyata dan oleh karena itu koran termasuk ke dalam sumber data sekunder yang paling otentik.

3. Keuntungan Analisis Data Sekunder

Keuntungan terbesar menggunakan data sekunder dalam penelitian adalah lebih ekonomis. Data sudah tersedia dan dikumpulkan oleh orang lain sehingga peneliti tidak perlu mengeluarkan uang, waktu, dan tenaga untuk mengumpulkan data di lapangan. Beberapa sumber data sekunder harus dibeli, tetapi biasanya harganya jauh lebih murah jika dibandingkan dengan biaya pengambilan data primer di lapangan. Selain itu, karena data sudah dikumpulkan dan biasanya sudah dibersihkan dan disimpan dalam memori penyimpanan, peneliti tidak perlu lagi melakukan preprocessing data untuk cleaning data.

4. Kekurangan Analisis Data Sekunder

Kekurangan utama menggunakan data sekunder adalah data tersebut mungkin tidak menjawab pertanyaan penelitian secara spesifik. Selain itu, karena peneliti tidak mengumpulkan data, mereka tidak memiliki kendali atas apa yang terjadi pada saat pengumpulan data. Hal ini seringkali membatasi analisis atau mengubah pertanyaan awal yang ingin dijawab oleh peneliti. Penyebab utamanya adalah karena di dalam kumpulan data tersebut tidak ada variabel yang dibutuhkan oleh peneliti untuk menjawab suatu pertanyaan dalam penelitiannya.

5. Cara Belajar Analisis Data Sekunder

Di era modern, belajar bukanlah hal yang sulit, kita tidak perlu tatap muka dan datang ke kelas untuk belajar. Cukup bermodalkan internet dan gadget, kita bisa mengakses semua informasi yang kita butuhkan. Belajar analisis data sekunder tidak harus melalui buku, kita juga bisa belajar dari internet, youtube atau mengikuti kursus online. Dengan mengikuti kursus online, proses belajar kita akan lebih terstruktur dan terarah. Salah satu kursus online yang banyak direkomendasikan oleh praktisi data adalah DQLab. Di DQLab kita bisa belajar analisis data sekunder beserta tools yang sering digunakan dalam dunia data. Yuk akses modul menarik DQLab dengan tekan tombol di bawah ini!