GET YOUR 30-DAY FREE TRIAL
Akses semua materi belajar DQLab Gratis Claim Now

Pentingnya Teknik Pengumpulan Data Sekunder dan Data Primer dalam Penelitian

Pentingnya Teknik Pengumpulan Data Sekunder dan Data Primer dalam Penelitian

Belajar Data Science 13-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b8a1b83027db55bc22f510567be253e4_100_persen.jpg

Data merupakan suatu fakta atau gambaran yang dikumpulkan dan nantinya akan diolah sehingga menghasilkan informasi yang berguna bagi suatu penelitian. Informasi inilah yang akan digunakan sebagai alat pengambilan keputusan. Di dalam suatu penelitian terdapat dua sumber data yang digunakan yaitu, data primer dan data sekunder. Yang membedakan dari dua data ini adalah, data primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung (dari tangan pertama), sementara data sekunder merupakan data primer yang diperoleh oleh pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pengumpul data primer atau oleh pihak lain.

Jika kamu adalah seorang yang berasal dari non IT, tenang saja jangan khawatir karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya Data Analyst tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Kamu dapat melakukan analisis data dengan metode apa saja tergantung kebutuhan data yang seperti apa. Lalu, bagaimana sajakah metode tersebut? Untuk itu kita simak artikel berikut ini, yuk!

 

1. Observasi

Observasi yaitu suatu teknik pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan langsung terhadap objek yang diteliti. Observasi merupakan pemilihan dan pencatatan serangkaian perilaku dan suasana yang berkenaan dengan objek yang diteliti, sesuai dengan tujuan penelitian. Observasi yang di maksud dalam teknik pengumpulan data ini adalah observasi pra-penelitian, saat penelitian dan pasca-penelitian yang digunakan sebagai metode pembantu.

Metode observasi dapat dibedakan menjadi 2 kategori yaitu, participant observation dan non participant observation. Dalam participant observation, peneliti secara langsung terlibat dalam kegiatan sehari-hari atau situasi yang diamati sebagai sumber data. Berbeda dengan non participant observation, metode ini merupakan observasi yang penelitinya tidak ikut secara langsung dalam kegiatan atau proses yang sedang diamati.

 

Baca juga : Macam-macam Metode yang Ada Pada Pengolahan Data Statistik

 

2. Studi Pustaka

Studi pustaka adalah metode pengumpulan data mencari dengan mengumpulkan bahan yang berhubungan dengan masalah yang diteliti untuk memperoleh data sekunder dengan cara membaca, mempelajari dan mendalami literatur-literatur yang terdapat dalam artikel, buku-buku, maupun karya ilmiah pada penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan masalah yang diteliti. Studi pustaka dilakukan untuk memperkaya pengetahuan mengenai berbagai konsep yang akan digunakan sebagai pedoman dalam proses penelitian.

 

3. Kuesioner

Kuesioner yaitu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawab. Kuesioner adalah salah satu metode pengumpulan data yang lebih efisien jika si peneliti telah mengetahui dengan pasti variabel yang akan diukur dan tahu apa yang diharapkan dari responden. Hal lainnya adalah kuesioner juga cocok digunakan bila jumlah responden cukup besar dan tersebar di beberapa wilayah.

Berdasarkan jenis kuesionernya dapat dikategorikan menjadi dua kategori yaitu, kuesioner terbuka dan kuesioner tertutup. Kuesioner terbuka adalah kuesioner yang memberikan kebebasan kepada objek penelitian untuk menjawab. Sementara itu, kuesioner tertutup adalah kuesioner yang telah menyediakan pilihan jawaban untuk dipilih oleh objek penelitian.

 

Baca juga : Metode Pengolahan Data dengan Machine Learning untuk Perbaikan Forecasting Bisnismu


 

4. Yuk Terapkan Ilmunya Bersama DQLab Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

 

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!