4 Poin Penting Perbedaan Data Sekunder dan Data Primer

Salah satu hal terpenting dalam riset atau pengerjaan tugas akhir adalah pengumpulan data. Tentunya ketika sahabat data mengerjakan sebuah riset pastinya dibutuhkan data-data yang valid atau yang benar dan akurat. Data merupakan kumpulan fakta yang belum diolah. Terdapat dua jenis data yang biasanya digunakan peneliti dalam setiap kegiatan penelitian, yaitu data primer dan data sekunder. Umumnya, kedua data ini digabungkan untuk saling melengkapi dan membantu peneliti dalam mengamati setiap fenomena yang ada. Jenis data ini dilihat berdasarkan penggolongan data atau berdasar pada sumber yang terbagi menjadi dua yakni data primer (dihasilkan secara langsung oleh penelitian) dan data sekunder yang dihasilkan tidak langsung akan tetapi tentunya harus relevan dengan topik penelitian yang telah diajukan. Berdasarkan kedua jenis data, yang pastinya sahabat data sering gunakan dan temukan adalah data primer. Hampir pada setiap penelitian Anda bisa menemukan jenis data primer. Data ini berfungsi untuk membantu Anda sebagai peneliti dalam mencari jawaban dari rumusan masalah yang telah disusun. Data primer adalah data yang bisa peneliti langsung dapatkan dari objek riset melalui responden yang sudah ditetapkan dalam penelitian. Berkaitan dengan hal tersebut, maka bukan tidak mungkin bahwa data yang dikumpulkan dengan baik dan terstruktur akan menghasilkan sebuah riset dengan kualitas bagus. Hasil riset yang telah dilakukan tentunya akan menguntungkan periset untuk menjawab solusi atas permasalahan yang ada dengan menggunakan teori-teori sebagai suatu cara untuk menjawab permasalahan penelitian.

Selain data primer yang mudah didapatkan, nyatanya data sekunder pun juga lebih unggul karena kepraktisannya. Di saat data semakin mudah diakses oleh para peneliti di seluruh dunia, kepraktisan pemanfaatan data sekunder untuk penelitian menjadi lebih lazim, sama halnya dengan dipertanyakan keasliannya jika dibandingkan dengan data primer. Kedua jenis data ini bila dipertimbangkan untuk penelitian ibarat pedang bermata dua karena sama-sama bisa membuat proyek penelitian sekaligus bisa merusaknya jika pengumpulan datanya tidak dilakukan dengan benar. Singkatnya, data primer dan data sekunder memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Oleh karena itu, ketika melakukan penelitian, peneliti perlu melakukan pertimbangan atas faktor-faktor tersebut dan memilih yang lebih baik antara satu dari keduanya. Namun terdapat beberapa hal mendasar yang menjadi perbedaan data primer dan sekunder. Oleh karena itu penting bagi peneliti untuk mempelajari dan memahami poin penting perbedaan antara kedua tipe data ini untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih tipe data yang lebih baik untuk riset kedepannya. Mari kita cari tahu lebih dalam terkait perbedaan antara keduanya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai poin penting perbedaan data primer dan data sekunder. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1. Sifat, Proses dan Sumber Data

Perbedaan data primer dan sekunder berikutnya dapat dilihat dari sifat, proses, dan sumber data. Pada data primer biasanya mengacu pada data real-time atau data yang terus berkembang setiap waktu. Sedangkan data sekunder biasanya merupakan data yang berhubungan dengan masa lalu atau lebih bersifat tetap.  Dalam proses pengumpulannya, data primer didapatkan dengan melibatkan partisipasi aktif dari peneliti. Biasanya, data primer dikumpulkan melalui kegiatan survei, observasi, eksperimen, kuesioner, wawancara pribadi dan media lain yang digunakan untuk memperoleh data lapangan. Sementara itu, proses pengumpulan data sekunder lebih cenderung mudah dan cepat dilakukan. Peneliti bisa mendapatkan berbagai data sekunder dengan memanfaatkan sumber publikasi pemerintah, situs, buku, artikel jurnal, catatan internal organisasi dan lain sebagainya.

Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?

2. Jangkauan Data

Data primer tersedia dalam bentuk mentah sedangkan data sekunder tersedia dalam bentuk halus atau sudah tersedia. 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.

3. Bentuk Data dan Kemampuan Akurasi

Perbedaan data primer dan sekunder yang terakhir berhubungan dengan bentuk data dan kemampuan akurasi. Dalam hal bentuk data, data primer biasanya tersedia dalam bentuk mentah yang belum diolah atau disempurnakan.  Sementara itu, data sekunder umumnya ditemukan sebagai data yang telah disusun dan diolah sehingga hasilnya lebih rapi dan sempurna. Meskipun begitu, data sekunder tidak jarang diperoleh dari data primer yang diolah menggunakan metode statistik. Di samping itu, dalam hal kemampuan akurasi, data primer dikatakan lebih akurat karena dikumpulkan dari data mentah yang ditemukan di lapangan. Sedangkan data sekunder, relatif akurat karena telah mengalami berbagai tahap pengolahan atau analisis. Dengan begitu, data primer dapat dikatakan sebagai data pokok yang diandalkan, namun keberadaan data sekunder dapat melengkapi dan memberikan sudut pandang lain dapat mengamati objek penelitian. Sehingga keduanya memiliki kekuatan masing-masing yang dapat memudahkan peneliti dalam mengolah hasil temuan yang ada.

4. Efisiensi Biaya 

Data primer sangat mahal sedangkan data sekunder lebih ekonomis. Ketika bekerja dengan anggaran biaya yang rendah, peneliti sebaiknya bekerja dengan data sekunder, kemudian menganalisis data tersebut untuk mengungkap tren baru. Faktanya, seorang peneliti mungkin bekerja dengan data primer dan data sekunder untuk satu penelitian. Penjelasan ini biasanya sangat disarankan dalam kasus-kasus di mana data sekunder yang tersedia tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan penelitian. Oleh karena itu, sedikit perpanjangan pada data yang tersedia akan dilakukan dan biaya juga akan dihemat. Misalnya, seorang peneliti mungkin memerlukan laporan pasar dari 2010 hingga 2019 sementara laporan yang tersedia berhenti pada 2018

Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?

5. Belajar Data Science Sampai Disalurkan Kerja? DQLab Tempatnya!

Data merupakan salah satu elemen pokok yang tidak dapat terpisahkan dari suatu penelitian. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian membutuhkan data sebagai penguat untuk menjawab tujuan penelitian salah satunya dengan penggunaan data primer. Dengan adanya data kita dapat mampu menganalisis data dimanapun berada, kemampuan problem solving yang baik, dan skill di berbagai bidang ilmu lainnya. Salah satu penerapannya adalah data science yang terdiri dari bidang ilmu matematika, statistik, dan komputer. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. 

Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!

Penulis: Reyvan Maulid