[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 15 Jam 13 Menit 45 Detik 

Ketahui Lebih Jauh Pros & Cons Data Sekunder

Belajar Data Science di Rumah 06-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0893bb6dfe18a239c838866dc3e3fd42_x_Thumbnail800.jpg

Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan melalui sumber primer dan tersedia bagi peneliti untuk digunakan dalam penelitian. Data sekunder bisa juga disebut dengan data yang didapatkan melalui "tangan kedua". Data sekunder terbilang unik karena penelitian dilakukan hanya dengan mengumpulkan berbagai dokumen-dokumen baik cetak maupun elektronik. Biasanya data sekunder ini bisa didapatkan melalui sumber-sumber seperti lembaga dan instansi pemerintah, publikasi statistik, jurnal-jurnal, laporan maupun laman penyedia data secara online. Data sekunder mengacu pada data yang dikumpulkan oleh orang lain selain pengguna atau digunakan untuk tujuan tambahan selain yang asli. Berbagai macam sumber dapat digunakan sebagai data sekunder: sensus, informasi yang dikumpulkan oleh departemen pemerintah, catatan organisasi, dan data yang awalnya dikumpulkan untuk tujuan penelitian lain. Dengan demikian, data sekunder dapat menjadi pilihan tepat dengan alasan mudah dijangkau dan dapat diakses hanya melalui website dengan bantuan koneksi internet saja. Selain itu, ketersediaan datanya tersedia lebih praktis, murah dan cepat diperoleh tanpa ribet. 


Berbicara mengenai jenis data, baik data primer maupun sekunder merupakan sumber-sumber data informasi yang dikumpulkan untuk menjadi dasar kesimpulan dari sebuah penelitian. Meskipun pada hakikatnya pengertian keduanya sama-sama merupakan sumber data, namun berbeda cara memperoleh datanya. Meskipun pengumpulan data sekunder terbilang mudah dijangkau, namun tricky karena harus bisa menjawab pertanyaan penelitian berdasarkan jangka waktu yang akan dianalisis. Ketika waktu yang telah ditentukan tidak dapat dijangkau atau tidak tersedia datanya, maka peneliti harus memutar otak untuk mengatur ulang periode waktu analisisnya. Hal ini dilakukan agar dapat menghasilkan kesimpulan dan tafsiran hasil analisis yang tepat dan sesuai. Tapi, sahabat data kira-kira tahu tidak kalau pengumpulan data sekunder itu memiliki keunggulan dan kekurangan dalam cara mengumpulkannya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai pros and cons dalam data sekunder. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1.Pros Data Sekunder

Pertama, ada banyak informasi yang tersedia yang telah dikumpulkan di masa lalu. Informasi ini dapat digunakan untuk memberikan kontribusi penting bagi pengetahuan, memberikan rekomendasi untuk kebijakan, dan memberikan latar belakang untuk penelitian di masa mendatang. Kedua, karena informasinya sudah tersedia, maka penelitian selanjutnya dapat dilakukan secara tepat waktu, tanpa tenggat waktu yang lebih lama untuk pengajuan proposal pendanaan dan pengumpulan data asli. Hal ini sangat penting karena sering terjadi peristiwa, seperti pengenalan kebijakan atau peristiwa bersejarah seperti pandemi COVID 19 saat ini, sebelum ada kesempatan bagi peneliti untuk bersiap mengumpulkan informasi relevan yang diperlukan untuk mengevaluasi dampaknya. Ketiga, seringkali ukuran sampel yang besar tersedia dengan set data sekunder, yang sangat penting saat menyelidiki peristiwa langka. Selain itu, jenis data sekunder tertentu memiliki manfaat tambahan. Sebagai contoh, dataset sekunder longitudinal telah meningkatkan kekuatan statistik dan dapat memperkirakan kisaran probabilitas bersyarat yang lebih besar dibandingkan dengan dataset sekunder cross-sectional 


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


2.Cons Data Sekunder

Sebagaimana dicatat, data sekunder mungkin tidak memberikan semua informasi yang menarik. Pertanyaan mungkin tidak diungkapkan dengan tepat seperti yang kami ingin jawaban untuk pertanyaan tertentu yang menarik. Analisis menjadi lebih rumit jika kata-kata pertanyaan atau metode administrasi bervariasi. Dalam kasus ini, sangat sulit untuk memutuskan bagaimana informasi dari berbagai tahun dapat dipertimbangkan bersama. Penting juga untuk memahami bagaimana informasi tersebut dikumpulkan pada awalnya. Tingkat tanggapan untuk survei telah menurun dari waktu ke waktu, menimbulkan pertanyaan seberapa representatif tanggapan mungkin, yang harus dipertimbangkan dalam interpretasi analisis sekunder. Namun, banyak survei yang dirancang dengan baik menyertakan bobot pengambilan sampel untuk mengatasi bias yang mungkin terjadi dari pengambilan sampel non-representatif. Dataset sekunder longitudinal dapat mengalami gesekan, meskipun terkadang hal ini diatasi dengan mengganti responden yang hilang.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


3.Kapan Data Sekunder Dapat Digunakan

Data sekunder sangat tepat digunakan ketika kita ingin menghemat waktu dalam melakukan penelitian. Biasanya data primer diperoleh secara langsung dengan melakukan survei langsung ke lapangan, melalui wawancara atau pendekatan lainnya secara langsung dengan subjek penelitian. Hal ini tentu akan memakan banyak waktu, tenaga ,dan biaya. Hal ini terjadi karena lokasi penelitian yang sulit dijangkau, sulit mencocokkan waktu wawancara dengan responden, dan lainnya.


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Reyvan Maulid

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!