[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 59 Menit 45 Detik 

Kenali Jenis Sumber Data Sekunder bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 12-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c491a46bff4b33ae4fa6ce86068f371f_x_Thumbnail800.jpg

Selain berkonsultasi dengan asal atau sumber primer, data juga dapat dikumpulkan melalui pihak ketiga, proses yang sama dengan data sekunder. Ini mengambil keuntungan dari data yang dikumpulkan dari penelitian sebelumnya, dan menggunakannya untuk melakukan penelitian baru. Data sekunder merupakan salah satu dari dua jenis data utama, dimana jenis kedua adalah data primer. Kedua tipe data ini sangat berguna dalam penelitian dan statistik, tetapi demi artikel ini, kami akan membatasi ruang lingkup kami pada data sekunder.


Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan melalui sumber primer dan tersedia bagi peneliti untuk digunakan untuk penelitian mereka sendiri. Ini adalah jenis data yang telah dikumpulkan di masa lalu. Seorang peneliti mungkin telah mengumpulkan data untuk proyek tertentu, kemudian membuatnya tersedia untuk digunakan oleh peneliti lain. Data mungkin juga telah dikumpulkan untuk penggunaan umum tanpa tujuan penelitian khusus seperti dalam kasus sensus nasional. Suatu data yang diklasifikasikan sebagai sekunder untuk penelitian tertentu dapat dikatakan primer untuk penelitian lain. Hal ini terjadi ketika suatu data digunakan kembali, menjadikannya sebagai data primer untuk penelitian pertama dan data sekunder untuk penelitian kedua yang digunakan.


1. Buku

Buku adalah salah satu cara paling tradisional untuk mengumpulkan data. Saat ini, ada buku yang tersedia untuk semua topik yang dapat Anda pikirkan. Saat melakukan penelitian, Anda hanya perlu mencari buku tentang topik yang diteliti, lalu memilih dari gudang buku yang tersedia di area tersebut. Buku, jika dipilih dengan cermat, merupakan sumber data otentik yang autentik dan dapat berguna dalam menyiapkan tinjauan pustaka.


Baca juga : Data Sekunder Adalah Jenis Data Penelitian yang Wajib Diketahui


2. Sumber Pribadi yang Tidak Dipublikasikan

Ini mungkin tidak tersedia dan mudah diakses dibandingkan dengan sumber yang diterbitkan. Mereka hanya dapat diakses jika peneliti berbagi dengan peneliti lain yang tidak diizinkan untuk membagikannya dengan pihak ketiga. Misalnya, tim manajemen produk suatu organisasi mungkin memerlukan data tentang umpan balik pelanggan untuk menilai apa yang pelanggan pikirkan tentang produk mereka dan saran perbaikan. Mereka perlu mengumpulkan data dari departemen layanan pelanggan, yang terutama mengumpulkan data untuk meningkatkan layanan pelanggan.


3. Catatan Pemerintah

Catatan pemerintah merupakan sumber data sekunder yang sangat penting dan otentik. Mereka berisi informasi yang berguna dalam pemasaran, manajemen, humaniora, dan penelitian ilmu sosial. Beberapa catatan tersebut antara lain; data sensus, catatan kesehatan, catatan lembaga pendidikan, dll. Mereka biasanya dikumpulkan untuk membantu perencanaan yang tepat, alokasi dana, dan penentuan prioritas proyek.


4. Buku Harian dan Podcast

Mereka adalah catatan pribadi dan karena itu jarang digunakan untuk pengumpulan data oleh para peneliti. Juga, buku harian biasanya bersifat pribadi, kecuali hari-hari ini ketika orang-orang sekarang berbagi buku harian publik yang berisi peristiwa-peristiwa tertentu dalam hidup mereka. Contoh umum dari hal ini adalah buku harian Anne Frank yang berisi catatan akurat tentang perang Nazi. 


Selain itu, Podcast secara bertahap menjadi sangat umum akhir-akhir ini, dan banyak orang mendengarkannya sebagai alternatif radio. Mereka kurang lebih seperti stasiun radio online dan menghasilkan peningkatan popularitas.


Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder: Sumber-Sumber Data Sekunder


5. Yuk Bersama DQLab Pahami Step by Step Mengolah Data

Percaya bahwa langkah kecil akan menjadi besar? Yuk belajar menjadi praktisi data dengan belajar step by step bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan bahasa pemrograman R, Python dan SQL yang sangat relevan dengan tools yang digunakan oleh para praktisi data di dunia industri data. Langkah kecil membuatmu menjadi besar.


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!