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 15 Menit 49 Detik 

Pengertian, Kekurangan dan Kelebihan Data Sekunder dalam Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 14-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d4b0402310875130f1252fa1bee9fd69_x_Thumbnail800.jpg

Dalam istilah penelitian ilmu sosial dikenal dengan dua jenis data berdasarkan cara pengumpulannya. Kedua data tersebut adalah data primer dan data sekunder. Data sekunder adalah salah satu jenis data populer berkat pengumpulan datanya yang lebih minim dan ekonomis. 


Peneliti dalam mengumpulkan data sekunder tidak perlu susah-susah mencari karena sekarang ini tersedia dataset-dataset yang memudahkan penelitinya mengakses informasi. Baik dalam bentuk dataset, publikasi statistik, tabel-tabel, kumpulan artikel ilmiah, grafik maupun visualisasi data lainnya. Data sekunder sederhananya adalah data yang awalnya telah mengalami proses pengolahan data dan didapatkan peneliti lain sebagai pelengkap maupun tambahan informasi. 


Ciri yang paling terlihat perbedaannya antara data sekunder dengan data primer adalah sumber informasi yang tersedia berasal dari peneliti sebelumnya. Data sekunder bisa dibilang juga kumpulan data primer yang memang sebelumnya telah dikumpulkan oleh para peneliti terdahulu. Tetapi juga jangan salah Sahabat DQ, penggunaan data sekunder yang telah ada bisa dibilang tidak menjawab semua pertanyaan peneliti. Hal ini dikarenakan bahwa jenis data sekunder yang didapatkan peneliti terkadang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian mereka.


Keuntungan yang dimiliki oleh data sekunder adalah proses pengumpulan data yang cepat dan mudah. Pengambilan data yang ekonomis dan minim biaya memungkinkan peneliti untuk memilih data sekunder sebagai alternatif mereka dalam penyusunan skripsi maupun tugas akhir. Pengambilan data sekunder dilakukan dengan cara mengakses situs-situs terpercaya yang kredibel dan data yang diinginkan tersedia. Tetapi, pengumpulan data sekunder seringkali memunculkan banyak spekulasi baik dari segi kelebihan maupun kekurangannya. 


Di lain sisi, kekurangan dari pengumpulan data sekunder adalah kredibilitasnya diragukan. Maksudnya disini data sekunder yang telah dikumpulkan seringkali mengandung bias karena range waktu yang terlampau lama dan sudah tidak relevan lagi untuk digunakan. Selain itu, tingkat ketelitiannya tidak seteliti ketika peneliti menggunakan data primer. Maka dari itu perlu ditelusuri juga plus minusnya dari penggunaan data sekunder ini. Untuk data sekunder, sahabat data tentunya harus paham terkait dengan pengertian, kelebihan dan kekurangannya dalam memanfaatkan data sekunder ini pada sebuah penelitian yang kalian teliti. Mari kita cari tahu lebih dalam terkait apa saja penjelasan terkait pengertian, kelebihan dan kekurangan data sekunder dengan data primer di artikel DQLab kali ini. 


1. Perbandingan Data Primer dan Data Sekunder

Dalam penelitian ilmu sosial, kedua data ini dibedakan atas cara pengambilan dan mengumpulkan data. Pada data primer, peneliti mengumpulkan datanya secara langsung dengan tujuan dan analisis yang sebelumnya telah dirumuskan. 


Peneliti saat menggunakan data primer pastinya mempertimbangkan teknik penentuan responden, pengumpulan data penelitian, penyusunan daftar pertanyaan, melakukan wawancara dan ditutup dengan analisis data dari hasil lapang. Melalui penggunaan data primer pastinya orang sudah familiar dengan cara dan proses pengumpulan datanya. Keuntungan data primer disini peneliti bisa tahu kalau responden yang dia temui paham akan informasi-informasi sesuai dengan yang peneliti butuhkan.

data sekunder

Di satu sisi, ada data sekunder yang memiliki ciri khas dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber-sumber. Baik situs online, jurnal, website resmi penyedia data yang memang diperuntukkan untuk menjawab permasalahan penelitian. Penggunaan data sekunder nyatanya tidak bisa berdiri sendiri. Maka dari itu biasanya data primer digunakan sebagai pelengkap dari keberadaan data sekunder. 


Menurut definisinya, sebenarnya data sekunder ini juga data primer pada awalnya. Namun karena sudah turun-menurun dari kumpulan data primer akhirnya dibukukan menjadi sebuah publikasi sajian data sekunder. Terkadang penggunaan data sekunder juga disesuaikan dengan kebutuhan data yang diinginkan oleh peneliti. Jadi tidak semua peneliti mengambil data yang sama.


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


2. Pentingnya Penggunaan Data Sekunder

Ada beberapa hal penting yang harus diperhatikan sebelum menggunakan data sekunder dalam suatu analisis. Karena peneliti tidak mengumpulkan data secara langsung alias turun lapang maka penting bagi mereka untuk mengenal karakteristik kumpulan data sekunder. 


Mulai dari bagaimana data sekunder dikumpulkan, apa kategori respons untuk setiap pertanyaan (berlaku bagi permohonan data), apakah bobot atau asumsi-asumsi perlu diterapkan selama analisis data, bagaimanakah penggunaan analisis dalam menjawab setiap tujuan penelitian. 

data sekunder

Bukan hanya soal klaster atau stratifikasi yang perlu dipertanggungjawabkan, tetapi siapa populasi penelitiannya, dan hal-hal lainnya. Pentingnya menetapkan tahun dasar dalam analisis data sekunder juga tidak boleh dilewatkan. Sebab dalam penelitian kuantitatif memang penggunaan tahun dasar ini berkenaan dengan batas minimal sampel yang harus diambil. Misalnya batas minimumnya adalah 30 tahun, berarti disarankan untuk mengambil datanya bisa pas 30 atau lebih dari 30 tahun.


3. Kelebihan Data Sekunder

Keuntungan terbesar menggunakan data sekunder adalah lebih ekonomis. Penggunaan data sekunder dinilai lebih menguntungkan karena sebelumnya ada orang lain yang telah mengumpulkan data. Kini para peneliti tidak perlu mencurahkan waktu, uang, tenaga dan sumber daya untuk tahap penelitian ini. Meskipun tidak seperti dengan pengumpulan data primer, tapi data sekunder lebih minim biaya. Daripada mengumpulkan data primer yang harus capek-capek mengeluarkan waktu, tenaga dan uang karena menjangkau responden yang berbeda-beda lokasinya. 

data sekunder

Penggunaan data sekunder dari segi biaya dapat ditekan dan lebih hemat karena pengumpulannya yang mudah. Selain itu, karena data sudah dikumpulkan dan biasanya dibersihkan dan disimpan dalam format elektronik, peneliti dapat menghabiskan sebagian besar waktunya untuk menganalisis data daripada menyiapkan data untuk dianalisis. Banyak dari kumpulan data ini juga bersifat longitudinal, artinya data yang sama telah dikumpulkan dari populasi yang sama selama beberapa periode waktu yang berbeda. Hal ini memungkinkan peneliti untuk melihat tren dan perubahan fenomena dari waktu ke waktu.


4. Kekurangan Data Sekunder

Dibalik kelebihannya yang sangat mudah, ternyata terdapat pula kekurangannya. Kerugian utama menggunakan data sekunder adalah data tersebut mungkin tidak menjawab pertanyaan penelitian spesifik peneliti atau mengandung informasi spesifik yang ingin dimiliki peneliti. Alasan ini juga mungkin belum dikumpulkan di wilayah geografis atau selama tahun-tahun yang diinginkan. 

data sekunder

Kalian pastinya pernah kan punya problem atas data-data yang kalian cari ternyata tidak dapat ditemukan di tahun-tahun tertentu. Disinilah celah kelemahan dari data sekunder. Mereka tidak bisa sepenuhnya menjawab pertanyaan pokok dari penelitian. Misalnya, seorang peneliti yang tertarik mengambil kelompok usia remaja mungkin menemukan bahwa kumpulan data sekunder hanya mencakup dewasa muda. Padahal sebenarnya dia pengen ambil respondennya itu yang usia remaja. Jadinya mereka kekurangan sumber informasi dari data remaja.


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


5. Belajar Data Sekunder untuk Pemula Bersama DQLab!

Analisis data tidak akan bisa berjalan tanpa adanya data-data yang valid dan akurat. Selain itu pengumpulan data juga penting, salah satunya adalah data sekunder. Apakah Sahabat DQ penasaran bagaimana cara mendapatkannya? Jawabannya hanya ada di DQLab


Kini Sahabat DQ sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran  yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang praktisi data. 


Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software tambahan. Sahabat DQ bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. 


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 dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid



Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!