DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 2 Jam 32 Menit 44 Detik 

Pahami Alur Pengumpulan Data Sekunder dan Primer

Belajar Data Science di Rumah 01-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/995e732f318c9edbea67a7e0251394f0_x_Thumbnail800.jpg

Pengumpulan data sekunder dan data primer merupakan pengumpulan data yang menjadi salah satu tahapan terpenting dalam melakukan suatu penelitian. Anda dapat memiliki rencana penelitian terbaik di dunia, tetapi jika Anda tidak dapat mengumpulkan data yang diperlukan, Anda tidak akan dapat menyelesaikan usaha Anda. Pengumpulan data adalah pekerjaan yang sangat menantang yang membutuhkan perencanaan yang matang, kerja yang tekun, pemahaman, tekad dan lebih banyak lagi untuk memiliki kapasitas untuk menyelesaikan tugas secara efektif. Pengumpulan data dimulai dengan mencari tahu jenis data apa yang dibutuhkan, diikuti dengan pengumpulan sampel dari bagian tertentu dari populasi. Selanjutnya, Anda harus menggunakan alat tertentu untuk mengumpulkan data dari sampel yang dipilih.


Biasanya kita dapat mengumpulkan data dari dua sumber yaitu primer dan sekunder. Data yang dikumpulkan melalui persepsi atau tinjauan kuesioner dalam pengaturan karakteristik adalah ilustrasi data yang diperoleh dalam situasi yang tidak terkendali. Data sekunder adalah data yang diperoleh dari sumber opsional seperti majalah, buku, dokumen, jurnal, laporan, web, dan lainnya. Bagan di bawah ini menggambarkan alur sumber pengumpulan data. Lalu apa saja sumber dari kedua kelompok data tersebut? Yuk simak selengkapnya bersama DQLab Academy!


1. Sumber Pengumpulan Data Primer

Data primer akan menjadi data yang Anda kumpulkan terutama dengan tujuan akhir dari usaha penelitian Anda. Leverage Data Primer adalah bahwa hal itu secara khusus disesuaikan dengan kebutuhan analisis Anda. Kekurangannya adalah biaya untuk mendapatkannya mahal. Data primer sebaliknya disebut informasi mentah; informasi yang dikumpulkan dari sumber pertama dalam situasi terkendali atau tidak terkendali. Kasus domain terkontrol adalah studi eksperimental di mana variabel tertentu dikendalikan oleh analis.


Sumber data primer adalah tes populasi tempat Anda mengumpulkan informasi. Fase awal dalam proses ini adalah menentukan populasi target Anda. Misalnya, jika Anda melihat daya tarik mesin cuci lain, target populasi Anda mungkin adalah pengantin baru.


Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?


2. Sumber Pengumpulan Data Sekunder

Anda dapat memecah sumber data sekunder menjadi sumber internal maupun eksternal. Sumber dalam menggabungkan data yang ada dan disimpan di organisasi Anda. Data eksternal mengacu pada data yang dikumpulkan oleh individu atau asosiasi lain dari lingkungan luar asosiasi Anda. Contoh sumber data dalam termasuk, tetapi tidak terbatas hanya pada, berikut ini:

  • Laporan laba rugi

  • Neraca

  • Angka penjualan

  • Catatan inventaris

  • Studi pemasaran sebelumnya


3. Kelebihan dan Kelemahan Data Primer

  • Menyelesaikan masalah penelitian tertentu

    Melakukan penelitian Anda sendiri memungkinkan Anda untuk mengatasi dan menyelesaikan masalah khusus untuk situasi bisnis Anda sendiri. Informasi yang dikumpulkan adalah informasi yang tepat yang ingin diketahui peneliti dan dia melaporkannya dengan cara yang menguntungkan situasi tertentu dalam suatu organisasi. Pemasar dan peneliti diminta untuk menemukan data mengenai pasar tertentu daripada mencari data untuk pasar massal. Inilah perbedaan utama dari data sekunder.


  • Akurasi yang lebih baik

    Data primer jauh lebih akurat karena dikumpulkan langsung dari populasi tertentu.


  • Tingkat kontrol yang lebih tinggi

    Pemasar dapat dengan mudah mengontrol desain dan metode penelitian. Selain itu, Anda memiliki tingkat kontrol yang lebih tinggi atas cara informasi dikumpulkan.


  • Informasi terbaru

    Riset pasar utama adalah sumber informasi terbaru dan terkini saat Anda mengumpulkannya langsung dari lapangan secara real-time. Biasanya, data sekunder tidak begitu up-to-date dan terkini.


Kekurangan:

  • Lebih mahal

    Mungkin sangat mahal untuk mendapatkan metode pengumpulan data primer karena pemasar atau tim peneliti harus memulai dari awal. Artinya mereka harus mengikuti seluruh prosedur belajar, mengatur materi, proses dan lain-lain.


  • Membuang-buang waktu

    Hak ini adalah masalah banyak waktu untuk melakukan penelitian dari awal sampai akhir. Seringkali jauh lebih lama dibandingkan dengan waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data sekunder.


  • Dapat memiliki banyak batasan

    Data primer terbatas pada waktu tertentu, tempat atau jumlah peserta dan lain-lain. Sebagai perbandingan, data sekunder dapat berasal dari berbagai sumber untuk memberikan rincian lebih lanjut.


4. Kelebihan dan Kekurangan Data Sekunder

Kelebihan:

  • Akses mudah

    Sumber data sekunder sangat mudah diakses. Dunia internet mengubah cara penelitian sekunder ada. Saat ini, Anda memiliki begitu banyak informasi yang tersedia hanya dengan mengklik mouse di depan komputer.


  • Biaya Rendah atau Gratis

    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 penelitian primer sejak awal, penelitian sekunder memungkinkan Anda mengumpulkan data tanpa harus mengeluarkan uang.


  • Hemat waktu

    Seperti yang disarankan oleh keuntungan di atas, Anda dapat melakukan penelitian sekunder dalam waktu singkat. Terkadang hanya beberapa pencarian Google untuk menemukan sumber informasi yang kredibel.


  • Membangkitkan wawasan dan pemahaman baru dari analisis sebelumnya

    Menganalisis kembali data lama dapat membawa pemahaman dan sudut pandang baru yang tidak terduga atau bahkan kesimpulan baru yang relevan.


  • Ukuran sampel yang lebih besar

    Kumpulan data besar sering kali menggunakan sampel yang lebih besar daripada yang dapat dikumpulkan dengan pengumpulan data primer. Sampel yang lebih besar berarti bahwa kesimpulan akhir menjadi jauh lebih mudah.


Kekurangan:

  • Tidak spesifik untuk kebutuhan Anda

    Inilah perbedaan utama dengan metode utama. Data sekunder tidak spesifik untuk kebutuhan peneliti karena fakta bahwa itu dikumpulkan di masa lalu untuk alasan lain. Itulah mengapa data sekunder mungkin tidak dapat diandalkan dan tidak berguna dan dalam banyak kasus bisnis dan pemasaran. Sumber data sekunder dapat memberi Anda sejumlah besar informasi, tetapi kuantitas tidak berarti kesesuaian.


  • Kurangnya kontrol atas kualitas data

    Anda tidak memiliki kendali atas kualitas data sama sekali. Sebagai perbandingan, dengan metode utama yang sebagian besar dikendalikan oleh pemasar berbasis data, data sekunder mungkin kurang berkualitas. Artinya, kualitas data sekunder harus diperiksa secara rinci karena sumber informasinya dapat dipertanyakan. Saat Anda mengandalkan data sekunder untuk proses pengambilan keputusan Anda, Anda harus mengevaluasi keandalan informasi dengan mencari tahu bagaimana informasi dikumpulkan dan dianalisis.


           Bias:

  • Karena data sekunder dikumpulkan oleh orang lain selain Anda, biasanya data tersebut bias mendukung orang yang mengumpulkannya. Ini mungkin tidak memenuhi persyaratan Anda sebagai peneliti atau pemasar.

  • Tidak tepat waktu, data sekunder dikumpulkan di masa lalu yang berarti mungkin sudah ketinggalan zaman. Masalah ini dapat menjadi sangat penting dalam banyak situasi yang berbeda.

  • Bukan Informasi Hak Milik. Umumnya, data sekunder tidak dikumpulkan secara khusus untuk perusahaan Anda. Sebaliknya, ini tersedia untuk banyak perusahaan dan orang baik secara gratis atau dengan sedikit biaya. Jadi ini bukan "keuntungan informasi" karena Anda dan pesaing Anda juga memiliki akses ke data.


Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?


5. Kursus Data Science Gratis bersama DQLab Academy!

Halo sahabat data yuk nikmati belajar gratis bersama DQLab Academy! dengan belajar data science dari dasar hingga tingkat advance. Dengan belajar di DQLab kamu akan menikmati belajar anti ribet dengan live code editor yang bisa kamu lihat langsung hasil belajarnya. 


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :