TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 17 Jam 12 Menit 56 Detik 

Kenali Kelebihan dan Kekurangan Metode Pengumpulan Data Sekunder

Belajar Data Science di Rumah 25-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/74abcc5ac73c03f4286f236cb6515566_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia penelitian, tentunya tidak terlepas dari adanya metode pengumpulan data sebagai bagian terpenting dalam metode penelitian. Metode pengumpulan data menggambarkan bagaimana caranya mendapatkan sebuah data sebagai alat untuk menghasilkan keputusan demi menjawab tujuan penelitian yang telah diajukan. Disamping adanya metode pengumpulan data, ada pula instrumen pengumpulan data merupakan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data. Karena berupa alat, maka instrumen pengumpulan data dapat berupa check list, kuesioner, pedoman wawancara, hingga kamera untuk foto atau untuk merekam gambar. Ada berbagai metode pengumpulan data yang dapat dilakukan dalam sebuah penelitian. Metode pengumpulan data ini dapat digunakan secara sendiri-sendiri, namun dapat pula digunakan dengan menggabungkan dua metode atau lebih. Contohnya data sekunder yang dapat digabungkan dengan data primer untuk keselarasan dan kelengkapan data agar mempermudah dalam hasil analisis. Seperti yang kita ketahui, data sekunder merupakan sumber data yang mudah didapatkan hanya berbekal informasi dari situs-situs resmi lembaga penyedia data, buku, dokumen arsip dan lain sebagainya. Terlepas dari sumber data yang dikumpulkan akan berindikasi juga dengan bagaimana cara untuk mendapatkan data tersebut.


Setiap jenis data berdasarkan sumber data memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Misalnya pada data primer, data primer didapatkan dengan melibatkan partisipasi aktif dari peneliti. Biasanya, data primer dikumpulkan melalui kegiatan survei, observasi, eksperimen, kuesioner, wawancara pribadi dan media lain yang digunakan untuk memperoleh data lapangan. Data primer terbilang sulit didapatkan namun akurat karena sumber bisa ditemui secara langsung dan informasi yang disampaikan to the point sesuai dengan tujuan. Disamping itu, peneliti terlibat aktif untuk menggali informasi dari responden. Tetapi lain halnya dengan data sekunder. Kira-kira apa saja kelebihan dan kekurangan dalam mengumpulkan data sekunder. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai kelebihan dan kekurangan dalam metode pengumpulan data sekunder. 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.Kelebihan Data Sekunder: Hemat Waktu dan Mudah Diakses

Sumber data sekunder sangat mudah diakses. Internet telah mengubah cara kerja penelitian data sekunder dengan hanya berkunjung ke situs-situs resmi yang terpercaya dengan mudah. Saat ini, Anda memiliki begitu banyak informasi yang tersedia hanya dengan mengklik dengan mouse tanpa pusing-pusing harus ke tempat langsung. Mayoritas sumber sekunder benar-benar gratis untuk digunakan atau dengan biaya yang sangat rendah. Ini tidak hanya menghemat uang Anda tetapi juga usaha Anda. Dibandingkan dengan penelitian primer di mana Anda harus merancang dan melakukan seluruh proses studi primer dari awal, penelitian sekunder memungkinkan Anda untuk mengumpulkan data tanpa harus mengeluarkan uang.


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


2.Kelebihan Data Sekunder: Siapa Saja Bisa Mengakses Data

Penelitian data sekunder dapat dilakukan oleh orang yang tidak terbiasa dengan metode pengumpulan data yang berbeda. Pengumpulan data sekunder terbilang praktis, siapa saja bisa mengoleksi data tersebut dari mana saja. Data sekunder memungkinkan Anda untuk melakukan analisis longitudinal yang berarti studi dilakukan dalam rentang waktu yang lama. Hal ini dapat membantu Anda menentukan trend yang berbeda. Selain itu, Anda dapat menemukan data sekunder dari beberapa tahun yang lalu hingga beberapa jam yang lalu. Ini memungkinkan Anda untuk membandingkan data dari waktu ke waktu.


3.Kekurangan Data Sekunder: Bias & Out of Date

Salah satu kelemahan dalam metode pengumpulan data sekunder adalah out of date dan bias. Karena data sekunder dikumpulkan oleh orang lain selain Anda, biasanya data tersebut bias mendukung orang yang mengumpulkannya. Ini mungkin tidak mencakup persyaratan Anda sebagai peneliti atau pemasar. Data sekunder dikumpulkan di masa lalu yang berarti mungkin sudah ketinggalan zaman. Masalah ini bisa menjadi sangat penting dalam banyak situasi yang berbeda. Karena permasalahan data yang sudah usang inilah mengharuskan peneliti menggunakan data primer sebagai data pendukung ketika data sekunder tidak lengkap dalam kurun waktu tertentu.

 

4.Kekurangan Data Sekunder; Pengumpul Data Tidak Memiliki Kendali

Umumnya, data sekunder tidak dikumpulkan secara khusus untuk keperluan perusahaan maupun penelitian. Sebaliknya, ini tersedia untuk banyak perusahaan dan orang baik secara gratis atau dengan sedikit biaya. Jadi, ini bukan "keunggulan kompetitif" untuk Anda. Pesaing Anda saat ini dan yang potensial juga memiliki akses ke data tersebut. Data sekunder mungkin kurang berkualitas. Sumber informasinya mungkin dipertanyakan, terutama ketika Anda mengumpulkan data melalui Internet. Saat Anda mengandalkan data sekunder untuk pengambilan keputusan berdasarkan data, Anda harus mengevaluasi keandalan informasi dengan mencari tahu bagaimana informasi dikumpulkan dan dianalisis.


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!