FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 19 Menit 16 Detik 

Pentingnya Penggunaan Data Sekunder untuk Keperluan Riset

Belajar Data Science di Rumah 04-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/17800ba0696bbc448802a5e8f87e901b_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. Data sekunder merujuk pada data yang dikumpulkan oleh orang lain selain pengguna atau digunakan untuk tujuan tambahan dari yang asli. Berbagai macam sumber yang dapat digunakan sebagai data sekunder: sensus, informasi dikumpulkan oleh departemen pemerintah, catatan organisasi dan data yang awalnya dikumpulkan untuk penelitian lain. 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 œdirujuk, 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  pentingnya penggunaan data sekunder di artikel DQLab kali ini. 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. Definisi Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan untuk tujuan lain tetapi memiliki relevansi dengan kebutuhan penelitian yang dilakukan saat ini. Dengan kata lain, data tersebut sudah dikumpulkan di masa lalu oleh orang lain, bukan kita peneliti sendiri. Saat ini kalian bisa menggunakan data tersebut untuk kebutuhan penelitian. Data sekunder adalah informasi bekas atau first-hand information.


Oleh karena itu, data sekunder biasanya tidak digunakan untuk pertama kalinya. Itulah mengapa disebut dengan data sekunder. Biasanya, data sekunder ditemukan di berbagai sumber seperti internet, perpustakaan, atau laporan, informasi web, laporan bisnis, produk media massa, ensiklopedia, dan statistik pemerintah adalah beberapa contoh data sekunder yang paling populer digunakan dalam penelitian.


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


2. Kelebihan Penggunaan Data Sekunder

Berikut adalah kelebihan dari penggunaan data sekunder:


  • Aksesibilitas mudah

    Sumber data sekunder sangat mudah diakses. Internet telah mengubah cara kerja penelitian sekunder. Saat ini, Anda memiliki begitu banyak informasi yang tersedia hanya dengan mengklik dengan mouse.

  • 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 studi primer dari awal, penelitian sekunder memungkinkan Anda untuk 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 data.


3. Kekurangan Penggunaan Data Sekunder

Berikut adalah kekurangan dari penggunaan data sekunder:


  • Mungkin tidak spesifik untuk kebutuhan Anda

    Data sekunder tidak spesifik untuk kebutuhan peneliti karena fakta bahwa itu dikumpulkan di masa lalu untuk alasan lain. Itulah sebabnya data sekunder mungkin tidak dapat diandalkan untuk kebutuhan Anda saat ini. Sumber data sekunder dapat memberi Anda sejumlah besar informasi, tetapi kuantitas tidak selalu berarti kesesuaian.

  • Anda tidak memiliki kendali atas kualitas data

    Data sekunder mungkin kurang berkualitas. Sumber informasinya mungkin dipertanyakan, terutama ketika Anda mengumpulkan data melalui Internet. Saat Anda mengandalkan data sekunder untuk pengambilan keputusan berdasarkan data, 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 mencakup persyaratan Anda sebagai peneliti atau pemasar.


4. Contoh Penggunaan Data Sekunder dalam Berbagai Bidang

Berikut adalah contoh penggunaan data sekunder yang populer:

  • Data Penjualan

Penjualan sangat penting untuk profitabilitas perusahaan. Contoh data penjualan adalah pendapatan, profitabilitas, harga, saluran distribusi, persona pembeli, dll. Informasi ini dapat menunjukkan area kekuatan dan kelemahan, yang akan mendorong keputusan Anda di masa depan.

  • Data Keuangan

Mengumpulkan dan menganalisis data keuangan Anda adalah cara untuk memaksimalkan keuntungan. Contoh data keuangan adalah biaya overhead dan produksi, laporan arus kas, jumlah yang dikeluarkan untuk memproduksi produk, dll.

  • Data Pemasaran Umum

Departemen pemasaran adalah tambang emas dalam hal sumber data sekunder. Contoh data pemasaran adalah laporan profil pelanggan, segmentasi pasar, tingkat kepuasan pelanggan, tingkat kesadaran merek, keterlibatan pelanggan melalui pemasaran konten, retensi dan loyalitas pelanggan, dll.


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


5. Belajar Data Science Sampai Disalurkan Kerja? DQLab Tempatnya!

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. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya.


Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid


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 :