Ternyata Begini Implementasi Data Sekunder, Dilihat dari Segi Manfaatnya
Dalam sebuah penelitian, pastinya dibutuhkan data sebagai bahan analisis utamanya. Data bisa didapatkan dari beberapa macam sumber data. Sumber data inilah yang menjadi faktor penting dalam mempertimbangkan penentuan metode apa yang akan digunakan dalam melakukan pengumpulan data. Metode pengumpulan data yang tepat akan mempengaruhi kualitas dari hasil penelitian. Umumnya, sumber data dibedakan menjadi dua jenis. Sumber data primer dan sumber data sekunder.
Perbedaan dari sumber data primer dan data sekunder adalah, data primer merupakan data yang diperoleh peneliti secara langsung (dari tangan pertama). Sementara data sekunder merupakan data yang diperoleh oleh pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pengumpul data primer atau pihak lain.
Untuk data sekunder, sobat data tentunya harus paham terkait dengan pengertian hingga manfaat dari menggunakan sumber data ini. Harapannya hal ini dapat menjadi insight dan rekomendasi bagi sobat data ketika akan melakukan penelitian. So, jangan lewatkan artikel ini dan simak hingga akhir ya!
1. Memenuhi Kesenjangan Informasi
Pada umumnya, dalam sebuah penelitian, data sekunder tidak digunakan sebagai data utama. Melainkan hanya digunakan sebagai data pendukung dari data-data sebelumnya. Kegunaan data sekunder adalah untuk mendukung kredibilitas dari data-data primer.
Namun, tidak sedikit juga penelitian yang murni menggunakan data sekunder dari awal. Penelitian-penelitian seperti ini biasanya bersifat "metastudy", yang mana mengakumulasi penelitian-penelitian lainnya dalam sebuah studi.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?
2. Efisiensi Biaya dan Waktu
Manfaat kedua dari menggunakan sumber data sekunder dalam penelitian untuk meminimalkan biaya dan waktu. Karena sifatnya informasinya telah ada atau hanya melengkapi data primer, pengeluaran biaya dan pengorbanan waktu dapat diminimalisir. Mengapa sumber data sekunder tergolong murah? Karena datanya sudah tersedia dan tinggal digunakan saja. Sehingga peneliti tidak perlu melakukan survey ke lapangan yang mana akan mengeluarkan biaya yang cukup besar.
3. Mengklasifikasikan Permasalahan
Data sekunder dapat digunakan sebagai sarana pendukung untuk memahami masalah yang akan diteliti. Sebagai contoh, apabila kita akan melakukan penelitian dalam suatu perusahaan, perusahaan biasanya menyediakan company profile atau data administratif lainnya untuk digunakan sebagai alat bantu dalam memahami persoalan yang muncul dalam perusahaan tersebut dimana akan kita gunakan sebagai masalah penelitian.
Selain itu, data sekunder juga bermanfaat untuk memperjelas masalah penelitian dengan mengidentifikasi komponen-komponen situasi lingkungan di sekelilingnya. Hal ini bermanfaat bagi peneliti untuk memahami permasalahan yang serupa dengan masalah yang akan diteliti.
4. Tolak Ukur Evaluasi Data Primer
Manfaat lainnya dari menggunakan data sekunder adalah menciptakan tolak ukur untuk mengevaluasi data primer. Tolak ukur disini maksudnya untuk 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.
Selain itu, karena fungsi dari data sekunder sebagai data pelengkap, maka jika penggunaan data primer tidak dilanjutkan dengan penelusuran lebih lanjut dapat dianggap berkualitas rendah. Karena peranan data sekunder penting untuk melengkapi data primer yang telah dikumpulkan.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Manfaatkan Kesempatan Belajar Data Science Bersama DQLab
Seorang peneliti tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga harus mengolah data tersebut agar dapat menghasilkan insight yang bermanfaat dan dapat menjawab permasalahan dari penelitian. Yuk belajar berbagai metode analisis data untuk mengolah data dalam penelitian bersama DQLab! Klik button di bawah ini dan nikmati berbagai modul Data Science sebagai bekal sebelum melakukan penelitian.
Modul-modul tersebut tidak hanya berisi teori, tetapi juga contoh soal beserta tools yang banyak digunakan oleh Data Scientist untuk mengolah data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk bergabung dengan DQLab!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annissa Widya Davita