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

Pengertian Data Sekunder, Kenali Keunggulan dan Kelemahannya

Belajar Data Science di Rumah 30-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/69ffe9adfeb117b6b28d0c464b4ead3f_x_Thumbnail800.png

Pada penelitian, data merupakan salah satu komponen penting atau sebagai bahan utamanya untuk menghasilkan sebuah hasil penelitian. Salah satu data yang banyak digunakan adalah data sekunder. Jenis data ini bukan merupakan data yang diperoleh dari sumber utama, melainkan sudah melalui beberapa sumber. Sebenarnya, perbedaan utama pada setiap data hanya ditentukan lewat proses pengambilannya. Seperti yang sudah dijelaskan di atas, data sekunder diambil dari sumber-sumber sekunder, bukan orang yang merasakan langsung fenomena yang diteliti. Data dalam sebuah penelitian adalah hal yang wajib ada karena tanpa adanya data, penelitian tersebut tidak akan bisa dijalankan. Tidak peduli apapun jenis penelitiannya, kualitatif ataupun kuantitatif. Salah satu jenis data yang dapat diandalkan dari segi kemudahan, efisiensi biaya yang minim dan kepraktisan dalam hal pengumpulan datanya adalah data sekunder. Data sekunder adalah jenis data tambahan yang tidak diperoleh dari sumber utama, tetapi sudah melalui sumber kesekian. Artinya, orang-orang tersebut tidak merasakan secara langsung fenomena yang sedang diteliti, tetapi mendapatkan informasinya dari sumber-sumber primer lainnya. Sebagai sumber data pendukung, data sekunder umumnya menyajikan data-data yang umum. Maksud umum disini adalah data yang diperoleh kebanyakan sudah merupakan hasil penelitian yang sebelumnya dilakukan. Contohnya saja seperti data yang diperoleh dari sumber UNESCO, Badan Pusat Statistik, dan sejenisnya.


Kebanyakan data sekunder biasanya identik dengan kata-kata berupa “dirujuk, dikutip, ataupun dilansir”. Hal ini membuktikan apabila peneliti tidak mendapatkan data yang diperoleh dari sumber utama. Selanjutnya perlu diketahui apabila contoh data ini juga sangat dipengaruhi oleh jenis penelitian yang dilakukan. Terkadang, jenis data yang tersedia tidak cocok dengan penelitian yang akan dilakukan. 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. Setiap jenis data pasti ada kelebihan dan kekurangannya. Untuk data sekunder, sahabat data tentunya harus paham terkait dengan pengertian, kelebihan dan kekurangannya dalam memanfaatkan data sekunder ini pada sebuah penelitian. Mari kita cari tahu lebih dalam terkait apa saja penjelasan  pengertian, kelebihan dan kelemahan data sekunder. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai apa saja pengertian, kelebihan dan kelemahan data sekunder dalam penelitian. 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. Pengertian Data Sekunder

Data sekunder merupakan sumber data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara. Data sekunder pada umumnya berupa bukti, catatan, atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip, baik yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan. Manfaat dari data sekunder adalah lebih efisien biaya dan waktu, mengklasifikasikan permasalahan-permasalahan, menciptakan tolak ukur untuk mengevaluasi data primer, dan memenuhi kesenjangan-kesenjangan informasi. Jika informasi telah ada, pengeluaran uang dan pengorbanan waktu dapat dihindari dengan menggunakan data sekunder. Manfaat lain dari data sekunder adalah bahwa seorang peneliti mampu memperoleh informasi lain selain informasi utama.


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

Digunakan?


2. Keunggulan Data Sekunder

Karena data sekunder diambil dari sumber-sumber lain dan dicocokkan dengan framework analisis yang ada, umumnya data ini jauh lebih murah dan mudah diakuisisi. Berikut ini adalah keunggulan-keunggulan yang secara umum dimiliki oleh data sekunder dibandingkan dengan data primer.

  • Murah karena sudah tersedia dan tinggal digunakan. Disini, peneliti tidak perlu melakukan survey lapangan yang mahal untuk mendapatkannya

  • Hemat waktu karena sudah tersedia dan dapat langsung diakses sebagai data penelitian

  • Dapat memberikan konteks yang lebih luas kepada data primer

  • Dapat melengkapi data-data primer, terutama yang sulit untuk diakuisisi di lapangan

  • Dapat memperkuat atau menjadi basis perbandingan dengan data primer. Jika tidak ada perbedaan berarti, berarti tidak ada anomali. Sedangkan jika sangat berbeda, maka ada indikasi anomali data


3. Kelemahan Data Sekunder

Karena data sekunder umumnya diakuisisi oleh orang lain atau berasal dari sumber lain, akurasinya kerap dipertanyakan. Selain itu, ada potensi juga bahwa data sudah kadaluarsa dan tidak sesuai dengan kenyataan di lapangan. Berikut ini adalah beberapa kelemahan-kelemahan data sekunder dalam suatu penelitian

  • Tidak terjamin akurasinya karena diakuisisi oleh lembaga lain. Bisa saja, lembaga tersebut memiliki kontrol kualitas yang lebih rendah dibandingkan dengan kita.

  • Banyak data yang sudah tua karena diakuisisi sebelumnya oleh lembaga-lembaga lain. Bisa jadi, kondisi di lapangan sekarang sudah berbeda dengan data tersebut

  • Terkadang tidak relevan dan tidak cocok dalam sebuah penelitian. Hal ini terjadi karena kelas data, jenis data, dan hal-hal yang ada pada data tersebut diambil untuk studi lain yang sebelumnya pernah dilakukan. Struktur data tersebut belum tentu cocok dengan data yang kita butuhkan


4. Data Sekunder vs Data Primer: Mana Yang Lebih Baik?

Analisis data primer dan sekunder memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda. Jika sahabat data memiliki anggaran yang ketat dan perlu memberikan analisis dengan cepat, maka data sekunder akan menjadi cara yang tepat. Jika sahabat data memiliki analisis yang sangat spesifik yang perlu memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi, maka data primer akan memberikan yang terbaik untuk sahabat data. Sebagai seorang analis, sahabat data harus menentukan pendekatan mana yang masuk akal dengan mempertimbangkan semua variabel yang terlibat. Selanjutnya perlu diketahui apabila contoh data ini juga sangat dipengaruhi oleh jenis penelitian yang dilakukan. Terkadang, jenis data yang tersedia tidak cocok dengan penelitian yang akan dilakukan.


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!