Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Pahami Key Points Perbedaan Data Sekunder dan Data Primer

Belajar Data Science di Rumah 29-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/13b1730ca1a722752fa11653ae8ced24_x_Thumbnail800.jpg


Salah satu hal terpenting dalam riset atau pengerjaan skripsi adalah pengumpulan data. Tentunya ketika sahabat data mengerjakan skripsi ataupun mengerjakan sebuah riset pastinya dibutuhkan data-data yang valid atau yang benar dan akurat. Data merupakan kumpulan fakta yang belum diolah. Untuk memperoleh data ada 2 jenis data yang akan sahabat data gunakan. Jenis data ini dilihat berdasarkan penggolongan data atau berdasar pada sumber yang terbagi menjadi dua yakni data primer (dihasilkan secara langsung oleh penelitian) dan data sekunder yang dihasilkan tidak langsung akan tetapi tentunya harus relevan dengan topik penelitian yang telah diajukan. Berdasarkan kedua jenis data, yang pastinya sahabat data sering gunakan dan temukan adalah data primer. Hampir pada setiap penelitian Anda bisa menemukan jenis data primer. Data ini berfungsi untuk membantu Anda sebagai peneliti dalam mencari jawaban dari rumusan masalah yang telah disusun. Data primer adalah data yang bisa peneliti langsung dapatkan dari objek riset melalui responden yang sudah ditetapkan dalam penelitian. Berkaitan dengan hal tersebut, maka bukan tidak mungkin bahwa data yang dikumpulkan dengan baik dan terstruktur akan menghasilkan sebuah riset dengan kualitas bagus. Hasil riset yang telah dilakukan tentunya akan menguntungkan periset untuk menjawab solusi atas permasalahan yang ada dengan menggunakan teori-teori sebagai suatu cara untuk menjawab permasalahan penelitian.


Selain data primer yang mudah didapatkan, nyatanya data sekunder pun juga lebih unggul karena kepraktisannya. 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 ibarat pedang bermata dua karena sama-sama bisa membuat proyek penelitian sekaligus bisa merusaknya jika pengumpulan datanya tidak dilakukan dengan benar. Singkatnya, data primer dan data sekunder memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Oleh karena itu, ketika melakukan penelitian, peneliti perlu menimbang faktor-faktor tersebut dan memilih yang lebih baik. Oleh karena itu penting bagi peneliti untuk mempelajari dan memahami key points perbedaan antara tipe data ini untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih tipe data yang lebih baik untuk riset kedepannya. Mari kita cari tahu lebih dalam terkait perbedaan antara keduanya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai key points perbedaan data primer dan data sekunder dari kedua jenis data tersebut. 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. Spesifikasi Data 

Data primer selalu khusus untuk kebutuhan peneliti, sedangkan data sekunder mungkin atau mungkin tidak khusus untuk kebutuhan peneliti. Itu semata-mata tergantung pada jenis data yang dapat diperoleh peneliti. Peneliti sekunder mungkin beruntung memiliki akses ke data yang dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan mereka, yang dalam beberapa kasus tidak demikian. Misalnya, seorang peneliti pasar yang meneliti daya beli orang-orang dari komunitas tertentu mungkin tidak memiliki akses ke data komunitas subjek. Atau, mungkin ada komunitas lain dengan standar hidup yang sama dengan komunitas subjek yang datanya tersedia. Peneliti menggunakan untuk menyelesaikan data ini dan menggunakannya untuk menginformasikan kesimpulannya tentang komunitas subjek.


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

Digunakan?


2. Akurasi dan Reliabilitas Data 

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)


3. Jangkauan Data 

Data primer tersedia dalam bentuk mentah sedangkan data sekunder tersedia dalam bentuk halus atau sudah tersedia. Artinya, data sekunder biasanya tersedia untuk umum dalam bentuk yang 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. Efisiensi Biaya 

Data primer sangat mahal sedangkan data sekunder lebih ekonomis. Ketika bekerja dengan anggaran biaya yang rendah, peneliti sebaiknya bekerja dengan data sekunder, kemudian menganalisis data tersebut untuk mengungkap tren baru. Faktanya, seorang peneliti mungkin bekerja dengan data primer dan data sekunder untuk satu penelitian. Penjelasan ini biasanya sangat disarankan dalam kasus-kasus di mana data sekunder yang tersedia tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan penelitian. Oleh karena itu, sedikit perpanjangan pada data yang tersedia akan dilakukan dan biaya juga akan dihemat. Misalnya, seorang peneliti mungkin memerlukan laporan pasar dari 2010 hingga 2019 sementara laporan yang tersedia berhenti pada 2018


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

Sih?


5. Manfaatkan Kesempatan Belajar Data Science Bersama DQLab Yuk!

Data merupakan salah satu elemen pokok yang tidak dapat terpisahkan dari suatu penelitian. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian membutuhkan data sebagai penguat untuk menjawab tujuan penelitian salah satunya dengan penggunaan data primer. Dengan adanya data kita dapat mampu menganalisis data dimanapun berada, kemampuan problem solving yang baik, dan skill di berbagai bidang ilmu lainnya. Salah satu penerapannya adalah data science yang terdiri dari bidang ilmu matematika, statistik, dan komputer. 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 atau bisa klik button di bawah ini yap. 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

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!