Teknik Penelitian Sekunder dan Resikonya
Biasanya, penelitian sekunder adalah langkah pertama dalam setiap penyelidikan sistematis. Ini karena membantu peneliti untuk memahami upaya penelitian apa yang telah dilakukan sejauh ini dan untuk memanfaatkan pengetahuan ini dalam memetakan arah baru untuk penyelidikannya. Misalnya, sahabat data mungkin ingin melakukan penelitian tentang kondisi pernapasan dengan tujuan mengembangkan vaksin. Tempat terbaik untuk memulai adalah mengumpulkan bahan penelitian yang ada tentang kondisi yang akan membantu mengarahkan penelitian ke arah yang benar.
Saat memilah-milah informasi ini, sahabat data tentu akan mendapatkan wawasan tentang metode dan temuan dari penelitian sebelumnya yang akan membantu kalian menentukan proses penelitian. Penelitian sekunder juga membantu kalian dalam mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan yang dapat digunakan sebagai nama penelitian pada penelitian kalian.
1. Menentukan Rumusan Masalah
Karena penelitian sekunder bergantung pada data yang sudah ada, peneliti harus berhati-hati untuk memastikan bahwa ia menggunakan sampel data otentik untuk penelitian. Data yang dipalsukan dapat berdampak negatif pada hasil penelitian; Oleh karena itu, penting untuk selalu melakukan evaluasi sumber daya dengan mengajukan sejumlah pertanyaan seperti yang disorot lalu, bagaimana menentukan rumusan masalah dalam sebuah penelitian ?
Apa tujuan dari penelitian? Sekali lagi, penting bagi setiap peneliti untuk secara jelas mendefinisikan tujuan penelitian sebelum melanjutkannya. Biasanya, tujuan penelitian menentukan pendekatan yang akan diambil.
Apa metodologi penelitian saya? Setelah mengidentifikasi tujuan penelitian, hal selanjutnya yang harus dilakukan adalah menguraikan metodologi penelitian. Ini adalah titik di mana peneliti memilih untuk mengumpulkan data menggunakan metode penelitian sekunder.
Apa hasil penelitian yang saya harapkan?
Siapa yang mengumpulkan data untuk dianalisis? Sebelum menggunakan data sekunder untuk penelitian Anda, perlu dipastikan keaslian informasinya. Hal ini biasanya mempengaruhi keandalan data dan menentukan apakah peneliti dapat mempercayai materi. Misalnya, data yang dikumpulkan dari blog dan situs web pribadi mungkin tidak kredibel seperti informasi yang diperoleh dari situs web organisasi.
Kapan data dikumpulkan? Kemutakhiran data merupakan faktor lain yang harus diperhatikan karena kemutakhiran data dapat mempengaruhi hasil penelitian. Misalnya, jika Anda melakukan penelitian tentang jumlah wanita yang merokok di London, tidak tepat bagi Anda untuk menggunakan informasi yang dikumpulkan 5 tahun yang lalu kecuali jika Anda berencana untuk melakukan semacam perbandingan data.
Apakah data konsisten dengan data lain yang tersedia dari sumber lain? Selalu bandingkan dan kontraskan data Anda dengan bahan penelitian lain yang tersedia karena ini akan membantu Anda mengidentifikasi inkonsistensi jika ada.
Apa jenis data yang dikumpulkan? Berhati-hatilah untuk menentukan apakah data sekunder sejalan dengan tujuan dan sasaran penelitian Anda.
Bagaimana data dikumpulkan?
Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data
2. Keuntungan Penelitian Sekunder
Mudah Diakses Dengan penelitian sekunder, data dapat dengan mudah diakses dalam waktu singkat; apalagi dengan penggunaan internet. Selain internet, ada berbagai sumber data yang tersedia dalam penelitian sekunder seperti perpustakaan umum dan arsip yang relatif mudah diakses juga.
Penelitian sekunder hemat biaya dan tidak memakan waktu. Peneliti dapat menghemat biaya karena tidak terlibat langsung dalam proses pengumpulan data yang juga memakan waktu.
Penelitian sekunder membantu peneliti untuk mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan yang dapat berfungsi sebagai dasar penyelidikan sistematis lebih lanjut.
Hal ini berguna untuk memetakan ruang lingkup penelitian sehingga menetapkan panggung untuk penyelidikan lapangan. Ketika melakukan penelitian sekunder, para peneliti mungkin menemukan bahwa informasi yang tepat yang mereka cari sudah tersedia, sehingga menghilangkan kebutuhan dan biaya yang dikeluarkan untuk melakukan penelitian utama di bidang ini.
3. Kelemahan Penelitian Sekunder
Data yang Dipertanyakan: Dengan penelitian sekunder, sulit untuk menentukan keaslian data karena peneliti tidak terlibat langsung dalam proses penelitian. Data yang tidak valid dapat mempengaruhi hasil penelitian secara negatif oleh karena itu, penting bagi peneliti untuk berhati-hati dengan mengevaluasi data sebelum menggunakannya.
Generalisasi: Data sekunder bersifat tidak spesifik dan mungkin tidak secara langsung memenuhi kebutuhan peneliti. Mungkin tidak ada korelasi antara data yang ada dan proses penelitian.
Data Umum: Bahan penelitian dalam penelitian sekunder tidak eksklusif untuk individu atau kelompok. Ini berarti bahwa setiap orang memiliki akses ke data dan ada sedikit atau tidak ada keuntungan informasi yang diperoleh oleh mereka yang memperoleh penelitian.
Ini memiliki risiko bahan penelitian usang. Informasi yang ketinggalan zaman mungkin menawarkan sedikit nilai terutama bagi organisasi yang bersaing di pasar yang cepat berubah.
4. Kesamaan dengan Penelitian Primer
Seperti yang telah disorot, penelitian sekunder melibatkan asimilasi data dari sumber yang berbeda, yaitu menggunakan bahan penelitian yang tersedia daripada membuat kumpulan data baru menggunakan metode penelitian primer. Metode penelitian sekunder yang umum meliputi pengumpulan data melalui internet, perpustakaan, arsip, sekolah dan laporan organisasi.
Penelitian primer dan sekunder menggunakan data kuantitatif dan kualitatif. Metode pengumpulan data kuantitatif seperti survei dan kuesioner digunakan untuk mengumpulkan data numerik sedangkan metode pengumpulan data kualitatif seperti observasi digunakan untuk mengumpulkan data deskriptif.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
5. Belajar Mengolah Data Penelitian
Yuk mulai langkahmu untuk melakukan pengolahan data penelitian bersama DQLab, belajar aplikatif dan anti ribet dengan live code editor. Fitur environment anti install yang mudah dipakai. Awali langkahmu dengan belajar Introduction to Data Science sekarang ya!