GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 1 Menit 8 Detik 

Perhatikan Beda Data Primer dan Data Sekunder

Belajar Data Science di Rumah 12-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0ce88348463bb57485f9c6be5ba200db_x_Thumbnail800.jpg

Pengumpulan data memainkan peran yang sangat penting dalam analisis statistik. Dalam penelitian, ada berbagai metode yang digunakan untuk mengumpulkan informasi, yang semuanya terbagi dalam dua kategori, yaitu data primer dan data sekunder. Seperti namanya, data primer adalah data yang pertama kali dikumpulkan oleh peneliti, sedangkan data sekunder adalah data yang sudah dikumpulkan atau dihasilkan oleh orang lain.


Ada banyak perbedaan antara data primer dan sekunder, yang dibahas dalam artikel ini. Tetapi perbedaan yang paling penting adalah bahwa data primer adalah faktual dan asli sedangkan data sekunder hanyalah analisis dan interpretasi data primer. Sementara data primer dikumpulkan dengan tujuan untuk mendapatkan solusi dari masalah yang dihadapi, data sekunder dikumpulkan untuk tujuan lain.


Lalu bagaimana perbedaan antara keduanya? Yuk simak bersama DQLab !


1. Tipe Data

Jenis data yang disediakan oleh data primer bersifat real-time, sedangkan data yang disediakan oleh data sekunder bersifat basi. Peneliti dapat memiliki akses ke data terbaru saat melakukan penelitian primer, yang mungkin tidak terjadi pada data sekunder. Data sekunder harus bergantung pada data primer yang telah dikumpulkan di masa lalu untuk melakukan penelitian. Dalam beberapa kasus, peneliti mungkin beruntung karena data dikumpulkan mendekati waktu dia melakukan penelitian. Oleh karena itu, mengurangi besarnya selisih antara data sekunder yang digunakan dengan data terkini.


Baca juga : Data Sekunder Adalah Jenis Data Penelitian yang Wajib Diketahui

2. Proses

Peneliti biasanya sangat terlibat dalam proses pengumpulan data primer, sedangkan data sekunder cepat dan mudah dikumpulkan. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa penelitian primer sebagian besar bersifat longitudinal. Oleh karena itu, peneliti harus menghabiskan waktu yang lama untuk melakukan penelitian, merekam informasi, dan menganalisis data. Data ini dapat dikumpulkan dan dianalisis dalam beberapa jam ketika melakukan penelitian sekunder. Misalnya, sebuah organisasi mungkin menghabiskan waktu lama menganalisis ukuran pasar untuk perusahaan transportasi yang ingin berbicara tentang sektor transportasi online. Seorang calon investor akan mengambil data ini dan menggunakannya untuk menginformasikan keputusannya berinvestasi di sektor tersebut atau tidak.


3. Ketersediaan

Data primer tersedia dalam bentuk mentah sedangkan data sekunder tersedia dalam bentuk halus. 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. Sumber Data 

Sumber data primer meliputi; Survei, observasi, eksperimen, angket, focus group, wawancara, dll, sedangkan sumber data sekunder meliputi; buku, jurnal, artikel, halaman web, blog, dll. Sumber-sumber ini sangat bervariasi dan tidak ada persinggungan antara sumber data primer dan sekunder. Sumber data primer adalah sumber yang membutuhkan komitmen mendalam dari peneliti dan memerlukan interaksi dengan subjek penelitian. Data sekunder, di sisi lain, tidak memerlukan interaksi dengan subjek penelitian sebelum dapat dikumpulkan. Dalam kebanyakan kasus, peneliti sekunder tidak memiliki interaksi dengan subjek penelitian.


Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder: Sumber-Sumber Data Sekunder


5. Yuk Bersama DQLab Pahami Step by Step Mengolah Data

Percaya bahwa langkah kecil akan menjadi besar? Yuk belajar menjadi praktisi data dengan belajar step by step bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan bahasa pemrograman R, Python dan SQL yang sangat relevan dengan tools yang digunakan oleh para praktisi data di dunia industri data. Langkah kecil membuatmu menjadi besar.




Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!