PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 36 Menit 15 Detik 

Metode Statistik: Yuk Kenali Data Sekunder dan Primer Dalam Dataset

Belajar Data Science di Rumah 19-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3df77e472367baa6b0b143767ffb8a37_x_Thumbnail800.png

Di saat data semakin mudah diakses oleh para peneliti di seluruh dunia, kepraktisan pemanfaatan data sekunder untuk penelitian menjadi lebih lazim, sama halnya dengan dipertanyakan keasliannya jika dibandingkan dengan data primer. Kedua jenis data ini, bila dipertimbangkan untuk penelitian adalah pedang bermata dua karena sama-sama bisa membuat proyek penelitian sekaligus bisa merusaknya. Singkatnya, data primer dan data sekunder memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Oleh karena itu, ketika melakukan penelitian, peneliti tinggal menimbang faktor-faktor tersebut dan memilih yang lebih baik. Oleh karena itu penting bagi seseorang untuk mempelajari persamaan dan perbedaan antara tipe data ini untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih tipe data yang lebih baik untuk pekerjaan penelitian.


Data primer adalah jenis data yang dikumpulkan langsung dari sumber datanya tanpa melalui sumber yang ada. Sebagian besar dikumpulkan khusus untuk proyek penelitian dan dapat dibagikan secara publik untuk digunakan untuk penelitian lain Data primer seringkali dapat diandalkan, otentik, dan objektif sebanyak yang dikumpulkan dengan tujuan mengatasi masalah penelitian tertentu. Perlu dicatat bahwa data primer tidak dikumpulkan secara umum karena tingginya biaya implementasi.


Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan di masa lalu oleh orang lain tetapi tersedia untuk digunakan orang lain. Mereka biasanya merupakan data primer tetapi menjadi sekunder ketika digunakan oleh pihak ketiga. Data sekunder biasanya mudah diakses oleh peneliti dan individu karena sebagian besar dibagikan secara publik. Namun, ini berarti bahwa data biasanya bersifat umum dan tidak dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan peneliti seperti halnya data primer.


Lalu bagaimana membedakan antara Data Primer dan Sekunder? Yuk bahas bersama sama!


1. Tipe Data

Jenis data yang disediakan oleh data primer bersifat real-time, sedangkan data yang disediakan oleh data sekunder bersifat basi. Peneliti dapat memiliki akses ke data terbaru saat melakukan penelitian primer, yang mungkin tidak terjadi pada data sekunder. Data sekunder harus bergantung pada data primer yang telah dikumpulkan di masa lalu untuk melakukan penelitian. Dalam beberapa kasus, peneliti mungkin beruntung bahwa data dikumpulkan dekat dengan waktu melakukan penelitian. Oleh karena itu, mengurangi besarnya selisih antara data sekunder yang digunakan dengan data terkini.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Proses

Peneliti biasanya sangat terlibat dalam proses pengumpulan data primer, sedangkan data sekunder cepat dan mudah dikumpulkan. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa penelitian primer sebagian besar bersifat longitudinal. Oleh karena itu, peneliti harus menghabiskan waktu yang lama untuk melakukan penelitian, merekam informasi, dan menganalisis data. Data ini dapat dikumpulkan dan dianalisis dalam beberapa jam ketika melakukan penelitian sekunder. Misalnya, sebuah organisasi mungkin menghabiskan waktu lama menganalisis ukuran pasar untuk perusahaan transportasi yang ingin berbicara tentang sektor transportasi online. Seorang calon investor akan mengambil data ini dan menggunakannya untuk menginformasikan keputusannya berinvestasi di sektor tersebut atau tidak.


3. Ketersediaan

Data primer tersedia dalam bentuk mentah sedangkan data sekunder tersedia dalam bentuk halus. Artinya, data sekunder biasanya tersedia untuk umum dalam bentuk sederhana untuk dipahami oleh orang awam, sedangkan data primer biasanya mentah dan harus disederhanakan oleh peneliti.


Data sekunder seperti ini karena sebelumnya telah dipecah oleh peneliti yang mengumpulkan data primer lagi. Contoh yang baik adalah laporan pasar tahunan Thomson Reuters yang tersedia untuk umum. Ketika Thomson Reuters mengumpulkan data ini lagi, data tersebut biasanya mentah dan mungkin sulit dipahami. Mereka menyederhanakan hasil data ini dengan memvisualisasikannya dengan grafik, bagan, dan penjelasan dalam kata-kata.


4. Akurasi dan Keandalan

 Data primer lebih akurat dan reliabel sedangkan data sekunder relatif kurang reliabel dan akurat. Ini terutama karena sumber data sekunder tidak diatur dan tunduk pada bias pribadi. Sebuah contoh yang baik dari ini adalah pemilik bisnis yang blogger awam untuk menulis ulasan yang baik tentang produk mereka hanya untuk mendapatkan lebih banyak pelanggan. Tidak demikian halnya dengan data primer yang dikumpulkan dengan menjadi peneliti sendiri. Salah satu tujuan peneliti ketika mengumpulkan data primer untuk penelitian adalah mengumpulkan data yang akurat sehingga sampai pada kesimpulan yang benar. Oleh karena itu, bias akan dihindari dengan segala cara (misalnya bisnis yang sama saat mengumpulkan umpan balik dari pelanggan).


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Data ASIK bareng DQLab Academy!

Salah satu cabang ilmu yang mendukung adanya data analyst adalah keilmuan data dan statistik. Banyak sekali teori teori statistik yang digunakan oleh data analyst dalam mengolah data. Mau tau apa saja? Yuk pahami dan terjun langsung dengan data real industri bersama DQLab Academy! Belajar Statistik dan Data Science anti ribet dengan fitur live code editor!


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!