BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 41 Menit 46 Detik 

Kenali Implementasi Data Sekunder di Berbagai Bidang

Belajar Data Science di Rumah 24-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9dcb7e552223e0b6da39fe7ebbf5595b_x_Thumbnail800.png

Data adalah kumpulan informasi yang berisi fakta atau keterangan yang menggambarkan suatu hal atau kejadian. Menurut cara mengumpulkannya, data terbagi menjadi dua jenis, yaitu data primer dan data sekunder. Secara singkat data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung atau peneliti merupakan orang pertama. Sedangkan data sekunder merupakan data yang diperoleh dari tangan kedua atau peneliti tidak mengambil data tersebut secara langsung, akan tetapi melalui peneliti yang terlebih dahulu telah mengumpulkannya.Saat ini implementasi data sekunder dan data primer sudah sering kita jumpai di sekitar kita. Beberapa diantaranya akan dibahas di artikel berikut ini.


Data sekunder merupakan salah satu jenis data yang cukup sering digunakan baik di kalangan peneliti, akademis, dll. Hal ini dikarenakan data sekunder memiliki beberapa kelebihan seperti mudah didapatkan serta waktu, biaya dan tenaga yang dibutuhkan tidak sebesar jika kita menggunakan data  primer. Selain itu, data sekunder pun bisa digunakan untuk melengkapi data primer. Data sekunder dapat kita peroleh dari beberapa lembaga publikasi pemerintah, jurnal, buku, dll.


1. Klasifikasi Data Pasien

Perkembangan penelitian saat ini sudah menyentuh berbagai bidang, salah satunya bidang kesehatan. Pada bidang kesehatan banyak penelitian yang dilakukan mulai dari meneliti penyakit, meneliti permasalahan rumah sakit,bahkan bisa sampai mengklasifikasi pasien. Pengklasifikasian pasien dengan tujuan untuk memprediksi penyakit berdasarkan faktor risiko yang ada dapat diterapkan menggunakan algoritma tertentu. Data pasien disini tentunya merupakan salah satu contoh implementasi data sekunder dikarenakan kita tidak menerima data dari pasien secara langsung, akan tetapi melalui rekam medis atau sebagainya.


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


2. Segmentasi Pasar

Segmentasi pasar adalah strategi yang dilakukan untuk membagi kelompok konsumen ke dalam beberapa kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuan melakukan segmentasi pasar adalah untuk meningkatkan pelayanan konsumen supaya lebih baik, membuat strategi pemasaran dapat lebih terarah, dapat digunakan untuk perencanaan bisnis dan mengevaluasi target, serta dapat mengenal lawan perusahaan. Segmentasi pasar umumnya menggunakan data konsumen yang merupakan salah satu contoh data sekunder.


3. Penelitian Kepustakaan

Seperti yang telah diketahui sebelumnya bahwa data sekunder bisa diperoleh dari buku dan jurnal yang mana beberapa hal itu bisa didapatkan dari perpustakaan. Kita dapat menggunakan penelitian kepustakaan untuk mengumpulkan informasi yang lebih detail mengenai hal-hal yang ingin kita bahas. Beberapa hal yang dilakukan dalam kegiatan penelitian kepustakaan antara lain 1) menyiapkan alat perlengkapan, 2) menyusun bibliografi kerja, 3) mengatur waktu, dan 4) membaca dan membuat catatan penelitian.


4. Peningkatan Pelayanan

Implementasi lainnya dari data sekunder antara lain dapat digunakan sebagai peningkatan pelayanan baik itu dalam lingkup sosial masyarakat atau dalam lingkup marketing. Data sekunder yang digunakan pun menyesuaikan permasalahan pelayanan yang ingin diselesaikan. Jika dalam bidang marketing maka data sekunder yang bisa digunakan antara lain seperti data transaksi, data stok barang, dll. Sedangkan jika dalam bidang sosial masyarakat seperti peningkatan pelayanan pengaduan, maka data yang bisa digunakan antara lain seperti data penduduk yang meliputi usia, pekerjaan, tradisi, dll. 


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


5. Raih Impian Jadi Praktisi Data Mulai Sekarang!

Pada masa modern kini menjadi praktisi data merupakan salah satu profesi yang paling diminati. Praktisi data bisa terdiri dari data scientist, data analyst, data engineer dsb. menjadi seorang praktisi data memerlukan beberapa keahlian baik ilmu statistik, bahasa pemrograman, ilmu bisnis dll. Semua itu dapat kita peroleh di DQLab , bahkan kita bisa membuat portofolio data dengan menyelesaikan kasus data yang tersedia. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!



Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

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 :