Data Sekunder dan Perbedaan Karakteristiknya dengan Data Primer
Data sekunder merupakan salah satu komponen penting hampir untuk segala bidang. Misalnya untuk bidang bisnis, data sangat berguna dalam meningkatkan performa bisnis, meningkatkan pelayanan kepada pelanggan, dan lain sebagainya. Oleh karena itu data harus disimpan dalam tempat penyimpanan data yang aman dan juga mudah diakses ketika dibutuhkan untuk keperluan analisis. Orang yang melakukan analisis data disebut sebagai praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist.
Ketika melakukan suatu penelitian atau analisis, data primer seringkali disandingkan dengan data sekunder. Artinya data sekunder adalah data utama saat melakukan penelitian atau analisis. Lalu apa bedanya dengan data primer? Dari segi pengertiannya saja sudah jelas bahwa data primer dan data sekunder berbeda. Meski begitu, data sekunder juga dapat digunakan untuk analisis tanpa data primer. Data sekunder ini lebih mudah ditemukan dan juga relatif lebih murah dari segi biaya. Nah, kali ini kita akan bahas pengertian data sekunder serta karakteristik data sekunder yang wajib kamu tahu. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Pengertian Data Sekunder
Jenis data berdasarkan cara pengumpulannya dibagi menjadi dua salah satunya yaitu data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh tidak secara langsung alias dari pihak ketiga. Jadi peneliti tidak perlu berada langsung di lokasi atau objek penelitian, melainkan bisa mendapatkan datanya dengan berbagai cara. Data sekunder biasanya berupa penelitian atau karya ilmiah yang sudah pernah dilakukan oleh orang lain. Data ini bisa kita temukan di perpustakaan, website, bank data, dan lain sebagainya yang memberikan akses data-data. Salah satu contohnya yaitu website Badan Pusat Statistik. Kita bisa mengakses berbagai data yang telah dipublikasi di website tersebut.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?
2. Fungsi Data Sekunder
Fungsi data sekunder berbeda dengan data primer. Meskipun bukan sebagai data utama dalam penelitian, data sekunder juga memiliki peran yang penting. Dalam penelitian, data sekunder berperan sebagai data pendukung atau sebagai pelengkap data primer untuk menambah wawasan dan meningkatkan kualitas penelitian. Hal ini dapat membantu sebagai dasar jawaban rumusan masalah agar lebih valid, menjadi sumber evaluasi bagi organisasi atau perusahaan, dan menjadi dasar dalam melakukan upaya-upaya perbaikan setelah dilakukannya evaluasi. Contohnya suatu perusahaan ingin melihat apakah strategi marketing yang digunakan dapat memenuhi target penjualan produk. Perusahaan bisa menggunakan data sekunder seperti data penjualan dalam kurun waktu tertentu.
3. Karakteristik yang Dimiliki
Baik data primer dan data sekunder memiliki karakteristiknya masing-masing. Karakteristik data primer adalah data masih berupa data mentah, bersifat valid dan akurat, serta merupakan data pertama dan masih asli. Sedangkan untuk data sekunder memiliki karakteristik sebagai berikut:
Data sekunder berupa data yang sudah diolah terlebih dahulu dan baru didapatkan oleh peneliti sebagai informasi tambahan. Data bisa diperoleh dari buku, jurnal, publikasi pemerintah, dan situs-situs lainnya.
Data sekunder bersumber dari peneliti sebelumnya.
Data sekunder bersifat kurang spesifik dan akurat dalam penelitian. Hal ini karena data didapatkan dari sumber lain dan mengandalkan interpretasi.
4. Teknik Pengolahan Data Sekunder
Pada data sekunder ada dua metode pengolahan yaitu metode analisis kualitatif dan metode analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah metode analisis yang bersifat kuantitatif menggunakan perhitungan matematika atau statistik. Metode pengolahan data sekunder yang kedua yaitu metode analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah metode analisis dengan mengklasifikasikan atau mengelompokkan data untuk menemukan hubungan atau pola-pola tersembunyi pada data. Metode analisis kualitatif ini bertujuan untuk menemukan makna dari suatu aktivitas, pertanyaan, dan lainnya, menjelaskan kondisi yang melingkupi suatu peristiwa, menggambarkan proses terjadinya suatu peristiwa beserta alasan-alasan yang mendasarinya. Kita bisa menggunakan tools yang mendukung pengolahan data lebih efisien seperti Python, R, dan Tableau.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Tingkatkan Kemampuan Data untuk Jadi Data Analyst
Di era industri seperti sekarang ini, berbagai industri banyak yang membutuhkan praktisi data seperti Data Analyst. Tidak hanya yang memiliki background IT, namun banyak juga non IT yang tertarik dengan profesi Data Analyst. Kemampuan yang dibutuhkan antara lain skill mengolah data, analisis yang baik, visualisasi data, dan skill komunikasi yang baik untuk menyampaikan informasi hasil analisis. Kamu bisa meningkatkan kemampuan datamu salah satunya dengan mengikuti kursus data science. DQLab.id adalah lembaga kursus data science yang memberikan fasilitas belajar data science dan kesempatan berkarir di bidang data. Yuk, daftar sekarang di DQLab.id!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya