FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 25 Menit 38 Detik 

Kenali Data Sekunder Mulai dari Pengertian dan Keuntungannya

Belajar Data Science di Rumah 14-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b0f911c6fe9ae6d5b9cc1a7325f8b220_x_Thumbnail800.png

Pengertian dari data sekunder adalah data yang sudah dikumpulkan dan digunakan oleh seseorang di masa lalu dan digunakan kembali oleh orang lain untuk tujuan yang berbeda. Jadi data sekunder untuk seseorang bisa saja menjadi data primer untuk orang lain. Data sekunder juga disebut dengan data bekas karena data ini sudah digunakan sebelumnya. Pada umumnya data sekunder juga sudah melalui proses cleansing sehingga pengguna baru tidak perlu membersihkan data tersebut. Hal inilah yang menyebabkan data sekunder juga dikenal dengan data siap pakai. 

Data sekunder lebih mudah dikumpulkan dari pada data primer yang membutuhkan waktu, tenaga, dan biaya yang lebih banyak. Beberapa sumber data sekunder adalah buku, jurnal, koran, website dan blog, catatan pemerintah, podcast, bahkan laporan suatu perusahaan. Untuk mengumpulkan data sekunder, kita perlu memperhatikan kevalidan informasi dengan melakukan cross check dari sumber-sumber lain. Kekurangan dari data sekunder adalah kita tidak dapat mengontrol variabel bebas yang mempengaruhi proses pengambilan data yang dilakukan oleh orang lain. Selain kelemahan tersebut, data sekunder juga memiliki kelebihan yang akan kita bahas pada artikel kali ini. Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Mudah Diakses 

Sumber data sekunder sangat mudah diakses karena bisa ditemukan dimana saja. Ditambah dengan kecanggihan teknologi, sumber data sekunder semakin mudah ditemukan. Cukup bermodalkan internet dan komputer, kita bisa mencari berbagai data sekunder yang kita perlukan. Data yang bisa diakses secara bebas di internet disebut dengan data public. Data ini bertujuan untuk memberikan gambaran umum mengenai sesuatu dan biasanya hanya berisi ringkasan saja. 


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


2. Lebih Hemat

Data sekunder relatif lebih hemat karena tidak memerlukan biaya yang besar untuk mengambil data dari responden secara langsung. Bahkan mayoritas sumber data sekunder bisa diakses oleh siapapun secara gratis. Jika dalam pengumpulan data primer kita membutuhkan perencanaan yang matang bahkan hingga rencana pengeluaran, pada pengumpulan data sekunder kita tidak memerlukan uang sama sekali karena kita bisa mencarinya di internet, koran, buku, dan lain sebagainya yang merupakan sumber data gratis.


3. Menghemat Waktu Penelitian

Selain menghemat biaya, penggunaan data sekunder juga bisa mempercepat waktu penelitian karena kita tidak memerlukan waktu yang lama untuk mendatangi responden satu per satu. Pencarian data sekunder dapat dilakukan melalui search engine atau sumber cetak terpercaya seperti buku dan koran. Bahkan dengan menggunakan data sekunder kita bisa menghemat waktu penelitian hingga setengahnya. Namun perlu digarisbawahi, penggunaan data sekunder perlu validasi agar informasi yang kita dapatkan merupakan informasi faktual yang dapat dipercaya.


4. Analisis yang Berkelanjutan

Data sekunder dapat digunakan untuk analisis longitudinal, maksudnya studi ini bisa dilakukan dalam rentang waktu yang lama sehingga jika suatu penelitian selesai bisa dikembangkan untuk penelitian yang lain. Dengan demikian kita bisa menentukan trend yang berbeda setiap waktunya. Selain itu, kita bisa menemukan data sekunder dengan rentang waktu yang bervariasi sehingga kita bisa membandingkan data dari waktu ke waktu.


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


5. Cara Mengolah Data Sekunder

Cara mengolah data sekunder tidak jauh berbeda dengan data primer. Kita hanya memerlukan metode yang sesuai dengan tujuan penelitian serta tools yang kompatibel. Namun, seiring berkembangnya teknologi, saat ini ukuran dan volume data terus meningkat sehingga kita memerlukan tools yang tepat untuk mengolah data tersebut. Beberapa tools yang biasa digunakan oleh praktisi data di berbagai sektor industri adalah bahasa pemrograman R dan Python. R dan Python merupakan bahasa pemrograman yang multifungsi sehingga bisa digunakan untuk berbagai tujuan. Yuk mulai belajar menggunakan R dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" dari DQLab sebagai pengenalan sebelum mempelajari R dan Python lebih lanjut.



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :