Bangun Portfolio Datamu Mulai dengan Data Sekunder dan Primer Yuk!
Untuk berkarir sebagai praktisi data, kamu perlu melampirkan portofolio yang outstanding agar para rekruter dapat mempertimbangkan dan akhirnya menghire kamu sebagai seorang praktisi data. Portfolio data yang outstanding tak luput dari kualitas data yang kamu gunakan untuk membangunnya. Oleh karena itu, penting untuk mengumpulkan data baik itu sumber data primer atau data sekunder agar kualitas portfolio data kamu semakin baik lagi. Karena pada dasarnya penggunaan data primer dan sekunder dalam suatu penelitian sangatlah penting untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal lagi sehingga dapat memunculkan opsi dan alternatif lain dalam proses pengambilan keputusan. Data primer dan data sekunder memanglah berbeda, tetapi keduanya dapat saling melengkapi.
Misalnya, saat kamu melakukan survey pasar, tujuan survey dan populasi sampel perlu diidentifikasi terlebih dahulu. Inilah yang akan menentukan sumber pengumpulan data apa yang paling cocok digunakan. Artikel ini akan membahas tentang sumber data primer dan sekunder yang bisa kamu gunakan dalam membangun portfolio data kamu. Yuk, simak terus!
1. Data Hasil Wawancara dan Survey
Sumber data primer yang pertama adalah data hasil wawancara dan survey. Yang mana keduanya merupakan cara untuk memperoleh data primer yang paling banyak digunakan oleh peneliti. Dengan wawancara memberikan kesempatan kepada peneliti untuk mengumpulkan informasi secara detail dari responden atau data hasil survey. Dari cara ini peneliti juga bisa mengidentifikasi berbagai respon atau reaksi yang diberikan oleh responden, seperti mimik wajah, gestur, gerakan tangan, gerakan mata, dan lain sebagainya. Nah, untuk data hasil survey sendiri merupakan salah satu cara untuk menggambarkan populasi sampel yang akan kita gunakan.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan
2. Data Hasil Observasi
Selanjutnya adalah data hasil observasi yang merupakan metode yang cukup mudah dilakukan untuk pengumpulan data. Kamu bisa mendapatkan data dengan tiga cara observasi yaitu, observasi partisipasi, sistematis dan eksperimental. Namun berdasarkan pelaksanaannya observasi dibagi menjadi dua jenis lagi yaitu observasi partisipasi dan observasi non partisipasi. Observasi partisipasi artinya kamu terlibat langsung dan saling berinteraksi dengan objek di lapangan. Sedangkan observasi non partisipasi kamu tidak perlu terjun langsung ke lapangan. Untuk itu, sepertinya observasi non partisipasi cocok untuk pengumpulan data kamu.
3. Jurnal Publikasi
Jurnal publikasi adalah salah satu contoh sumber data sekunder yang paling banyak digunakan dalam penelitian. Selain itu, ada juga e-journal yang sengaja dipublikasikan oleh lembaga pendidikan sebagai bahan informasi yang dapat digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan informasi tambahan. Koran, majalah, dan jurnal merupakan salah satu sumber informasi kredibel yang bisa dipertanggung jawabkan.
4. Data Publikasi Pemerintahan
Data publikasi pemerintahan merupakan salah satu sumber data sekunder yang sering digunakan oleh peneliti. Era digital membuat sumber data sekunder mudah diakses dimanapun menggunakan internet. Namun, beberapa data pemerintahan saat ini tidak diterbitkan untuk tujuan tertentu sehingga peneliti harus memanipulasi data untuk mendapatkan variabel yang dibutuhkan. Misalnya, jika peneliti ingin menghitung rasio kewirausahaan, maka ia harus menghitung sendiri variabel tersebut dengan membagi jumlah angkatan kerja dengan banyaknya wirausaha yang dibantu buruh tetap.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Yuk, Produktif dan Bangun Portfolio Data Kamu Bersama DQLab!
Selama PJJ kamu merasa sibuk tapi kurang produktif dan tidak berkembang? Ingin belajar skill baru seperti data science, machine learning, dan artificial intelligence tapi, bingung atur waktu dan harus mulai dari mana? Join DQLab, dan kamu bisa langsung mengasah skill tanpa perlu mencari sumber data untuk berlatih atau membangun portfolio kamu. Selain itu, belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab.id Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita