[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 2 Jam 1 Menit 51 Detik 

Ketahui Sumber-Sumber dalam Teknik Pengumpulan Data Sekunder

Belajar Data Science di Rumah 23-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/34c2f704e224fa98cfaa8998522c2ae7_x_Thumbnail800.jpg

Pengumpulan data merupakan hal terpenting dalam melakukan sebuah step dari serangkaian tahapan penelitian. Dengan adanya tahapan pengumpulan data tentunya dapat memudahkan peneliti untuk memilih dan memilah data mana saja yang digunakan untuk menjawab permasalahan penelitian yang kita ajukan. Dengan teknik sampling yang benar, kita sudah mendapatkan strategi dan prosedur yang akan kita gunakan dalam mencari data di lapangan. Akan tetapi, lain halnya dengan penggunaan data sekunder. Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan. Dari kedua jenis data menurut sumber pengambilan data, data sekunder dinilai praktis dan hemat waktu. Hal ini dikarenakan seiring dengan tujuan yang dicapai juga menyangkut ketersediaan data yang lengkap dan terstruktur dari lembaga penyedia data terkait maupun laman instansi yang menyediakan data tersebut sesuai dengan kebutuhan riset kita. Sebagai seorang peneliti, ada baiknya perlu memperhatikan bagaimana teknik-teknik pengumpulan data sekunder. Hal ini dikarenakan sumber data yang diperoleh akan menentukan kualitas penelitian yang kita lakukan.


Secara teori proses pengambilan data memegang peranan penting dalam menentukan validitas hasil penelitian. Oleh karena itu, dalam teori validitas, hasil riset tidak akan mempunyai validitas tinggi, jika peneliti melakukan kesalahan dalam pengambilan data yang secara teknik disebut data collection error. Hal ini biasanya terjadi pada data sekunder karena diluar dari kemudahan cara mendapatkan suatu data juga bisa saja terjadi error karena jarak waktu yang terlampau jauh (jika data yang disediakan terbatas). Pengambilan data sekunder tidak boleh dilakukan secara sembarangan, oleh karena itu kita memerlukan teknik-teknik tertentu untuk bisa mendapatkan sumber data sekunder secara akurat. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai sumber-sumber data yang didapatkan dalam teknik 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.Pencarian Manual dengan Lokasi Internal

Lokasi internal dapat dibagi dua sebagai sumber informasi yang berasal dari database khusus dan database umum. Data base khusus biasanya berisi informasi penting perusahaan yang biasanya dirahasiakan dan tidak disediakan untuk umum, misalnya, data akuntansi, keuangan, sdm, data penjualan dan informasi penting lainnya yang hanya boleh diketahui oleh orang-orang tertentu di perusahaan tersebut. Data jenis ini akan banyak membantu dalam mendeteksi dan memberikan pemecahan terhadap masalah yang akan kita teliti di perusahaan tersebut. Sebaliknya, database umum berisi data yang tidak bersifat rahasia bagi perusahaan dan boleh diketahui oleh umum. Data jenis ini biasanya dapat ditemukan di perpustakaan kantor /perusahaan atau disimpan dalam  komputer yang dapat diakses secara umum. Data ini diperoleh dari luar perusahaan biasanya berbentuk dokumen-dokumen peraturan pemerintah mengenai perdagangan, berita, jurnal perusahaan, profil perusahaan dan data-data umum lainnya.


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


2.Pencarian Manual dengan Lokasi Eksternal

Data eksternal dapat dicari dengan mudah karena biasanya data ini tersimpan di perpustakaan umum, perpustakaan kantor-kantor pemerintah atau swasta dan universitas, biro pusat statistik dan asosiasi perdagangan, dan biasanya sudah dalam bentuk standar yang mudah dibaca, seperti petunjuk penelitian, daftar pustaka, ensiklopedi, kamus, buku indeks, buku data statistik dan buku-buku sejenis lainnya.


3.Pencarian Secara Online

Dengan berkembangnya teknologi Internet maka munculah banyak data base yang menjual berbagai informasi bisnis maupun nonbisnis. Data base ini dikelola oleh sejumlah perusahaan jasa yang menyediakan informasi dan data untuk kepentingan bisnis maupun nonbisnis. Tujuannya adalah untuk memudahkan perusahaan, peneliti dan pengguna lainnya dalam mencari data.

Pencarian secara online memberikan banyak keuntungan bagi peneliti, diantaranya ialah: a) hemat waktu: karena kita dapat melakukan hanya dengan duduk didepan komputer, b) ketuntasan: melalui media Internet dan portal tertentu kita dapat mengakses secara tuntas informasi yang tersedia kapan saja tanpa dibatasi waktu, c) Kesesuaian: peneliti dapat mencari sumber-sumber data dan informasi yang sesuai dengan mudah dan cepat, d)hemat biaya: dengan menghemat waktu dan cepat dalam memperoleh  informasi yang sesuai berarti kita banyak menghemat biaya.


4.Dokumen Arsip dan Inventarisasi Data

Pengumpulan data sekunder sering disebut juga dengan metode penggunaan bahan dokumen. Karena dalam hal ini, peneliti tidak secara langsung mengambil data sendiri tapi meneliti dan memanfaatkan data yang dihasilkan oleh pihak-pihak lain. Dokumen arsip ini biasanya dimanfaatkan peneliti dengan mengumpulkan bahan dokumen untuk keperluan penelitian. Misalnya saja data dari BPS atau Badan Pusat Statistik. Peneliti hanya perlu menghubungi pihak BPS untuk memperoleh data yang diinginkan. Data-data yang dihasilkan BPS meliputi data sosial, data ekonomi, dan data-data lainnya. Cara mendapatkan data di BPS bisa dengan datang ke perpustakaan yang berada di semua kantor BPS baik pusat, provinsi, maupun kabupaten/kota. Jika ingin membeli buku terbitan BPS, bisa mendatangi Ruang Galeri Buku yang ada di kantor BPS. Sedangkan perlakuan inventarisasi data ditujukan untuk melakukan perincian data berdasarkan tahun dan unit analisis sehingga akan mempermudah dalam pengumpulan data sekunder.


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!