GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 28 Menit 8 Detik 

Mengenal Lebih Dalam Mengenai Data Sekunder, Apa Bedanya Dengan Jenis Data Yang Lain?

Belajar Data Science di Rumah 04-Februari-2021
https://www.dqlab.id/files/dqlab/cache/5455265ce12e1ba36331d64e71b7054b_x_Thumbnail800.png

Data sekunder adalah salah satu jenis data. Ketika bermain dengan data, kita wajib paham data apa yang sedang kita kelola. Ada banyak tipe data yang diklasifikasikan mulai dari cara memperolehnya, berdasarkan sumber datanya, berdasarkan waktu pengumpulannya, berdasarkan jenis datanya, dan berdasarkan sifat datanya. Jadi bukan hanya metode atau teknik mengolahnya saja yang terus dilatih, tetapi mengenali data juga penting.


Selain teknik atau metode dalam mengolah data, teknik pengumpulan data juga menjadi aspek penting. Dengan memahami tipe atau jenis data yang akan diproses maka kita jadi mampu menerapkan teknik yang tepat. Sehingga tidak terjadi kesalahan saat proses berlangsung dan hasil yang diberikan untuk pemecahan masalah akan tercapai. Salah satu jenis data yang diklasifikasikan berdasarkan cara memperolehnya adalah data sekunder. Nah, apa itu data sekunder? Yuk, simak pembahasannya berikut ini.

1. Data Sekunder vs Data Primer

Data sekunder adalah data yang cara memperolehnya berasal dari pihak lain. Sedangkan data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari sumber aslinya. Dalam penerapannya, biasanya keduanya dipakai berdampingan. Ketika data primer menjadi sumber utama, data sekunder akan menjadi data pelengkap dalam penelitian. Tetapi ketika data sekunder menjadi sumber utama, data primer jarang digunakan sebagai data pelengkap. Seperti yang sudah kita ketahui, sumber data sekunder berasal dari pihak lain. Data sekunder bisa diperoleh dari lembaga pemerintahan maupun swasta, media massa, lembaga penelitian, dan lainnya. Contohnya data kependudukan dari Badan Pusat Statistik, media cetak seperti koran atau elektronik seperti radio dan televisi, dokumen dari LIPI, dan sebagainya. Maka untuk mengumpulkan data sekunder, peneliti perlu berkunjung ke perpustakaan, pusat arsip, pusat penelitian, atau membaca buku-buku sebagai referensi yang berhubungan dengan penelitian yang dikerjakan. Perlu diingat juga bahwa dalam mengumpulkan data sekunder kita harus cermat dan teliti.

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

2. Kelebihan dan Kekurangan Data Sekunder

Semua jenis data punya kelebihan dan kekurangan tak terkecuali data sekunder. Kelebihan data sekunder antara lain data lebih mudah dan cepat diperoleh serta hemat waktu dan biaya untuk penelitian karena proses klasifikasi masalah dan evaluasi data relatif lebih singkat dibanding dengan data primer yang mendapatkan data secara langsung dari objek penelitiannya yang butuh waktu dan biaya yang tidak sedikit. Kekurangan dari data sekunder adalah data yang sudah kadaluarsa. Zaman yang terus berkembang juga memungkinkan data yang kita peroleh tidak relevan dengan situasi dan kondisi masa kini. Selain iitu data yang terbatas dan kurang cocok dengan penelitian juga menjad kekurangan data sekunder. Karena data sekunder bersumber dari pihak lain, maka sangat mungkin jika kita tidak banyak menemukan data yang sesuai dengan penelitian yang kita kerjakan. 

3. Prosedur Analisis Data Sekunder

Komponen penting lainnya dari data sekunder adalah bagaimana prosedur analisis data sekunder tersebut. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

  • Mencari dan menetapkan sumber data yang cocok dengan penelitian seperti dari dinas pendidikan, BPS, universitas, dan sebagainya.

  • Melakukan pengumpulan data yang ditemukan dari berbagai sumber data yang sudah kita tentukan. 

  • Melakukan normalisasi data. Data yang berasal dari berbagai sumber menjadikan bentuk data tidak sama, sehingga akan menyulitkan ketika akan dianalisis. Jadi jika diperlukan, data akan diubah ke dalam bentuk yang sama.

  • Memvalidasi data yang sudah terkumpul dan dinormalisasi. Cek kembali apakah ada yang terlewat atau keliru. 

  • Melakukan analisis data yang dapat mencakup perhitungan, tabulasi data, dan lainnya.

  • Membahas atau mendiskusikan hasil penelitian. Jika memungkinkan, bisa membandingkannya dengan penelitian sebelumnya. 

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

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

                              

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



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 :