Implementasi Data Sekunder untuk Berbagai Bidang
Data sekunder dipilih oleh banyak orang dalam penelitian karena kemudahan untuk mendapatkan data ini. Peneliti bisa mendapatkan data ini tanpa harus terjun langsung ke lapangan dan berkomunikasi langsung dengan narasumber.
Pada dasarnya data sekunder merupakan data primer yang telah dikumpulkan oleh orang lain sebelumnya, baik untuk tujuan penelitian maupun tujuan lainnya. Begitu ada peneliti baru yang ingin menggunakan data yang telah dikumpulkan tersebut, maka data itu akan berubah namanya menjadi data sekunder karena tidak dikumpulkan langsung oleh peneliti.
Dalam beberapa penelitian, penggunaan data sekunder biasanya akan digabungkan dengan data primer dimana data sekunder berfungsi sebagai data pelengkap. Namun dalam beberapa penelitian lainnya, ada juga yang hanya menggunakan data sekunder saja.
Data sekunder sama halnya dengan data primer yang bisa dimanfaatkan untuk berbagai bidang. Nah, kira-kira apa saja ya contoh penerapan data sekunder? Tim DQLab sudah merangkum beberapa pemanfaatan data sekunder di berbagai bidang, yuk simak artikelnya!
1. Menghitung Survival Analysis Pasien Penyakit Mematikan
Survival Analysis merupakan salah satu metode yang umum digunakan untuk melihat seberapa besar peluang pasien untuk tetap bertahan hidup. Survival Analysis juga dikenal dengan nama Time to Event Analysis. Tidak hanya digunakan untuk melihat waktu hidup, namun juga untuk melihat waktu sampai kejadian lain terjadi, termasuk waktu tunggu.
Biasanya analisis ini akan melibatkan pasien-pasien yang mengalami penyakit yang mematikan yang usianya bisa diprediksi oleh dokter akan bertahan berapa lama. Untuk bisa melakukan survival analysis tentu peneliti akan membutuhkan data-data sekunder yang tersedia di rumah sakit.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?
2.Prediksi Skor Pertandingan Sepak Bola
Sepak bola menjadi kegemaran banyak orang sejak dahulu kala. Bahkan saat ini sudah banyak publik figur (artis, selebriti, influencer, dll) yang memiliki klub sepak bola sendiri. Penentuan kemenangan dalam sepak bola dapat dilihat dari skor yang berhasil didapatkan. Namun ternyata, skor dalam pertandingan sepak bola bisa diprediksi loh.
Dengan menggunakan data sekunder, manajemen tim dapat melakukan analisis kekuatan dan juga kelemahan dari tim lawan. Namun yang harus diingat, hasil prediksi tidak akan pernah akurat 100% karena ada banyak pengaruh dari faktor lain yang mungkin tidak bisa diukur.
3. Peningkatan Pelayanan
Implementasi lain dari data sekunder adalah bisa digunakan untuk meningkatkan pelayanan dari suatu bisnis ke customernya. Bisnis tersebut bisa meminta feedback dari para pelanggannya secara langsung maupun mencari secara mandiri pendapat customer yang diberikan di sosial media nya masing-masing.
Seperti yang kita ketahui, sosial media bisa menjadi tempat mengeluh dan mengadu yang paling sering digunakan saat ini. Dengan berbagai feedback yang diberikan tersebut, para pemilik bisnis dapat menganalisis hal apa yang harus ditingkatkan dan hal apa yang harus dipertahankan.
4. Melihat Segmentasi Pelanggan
Segmentasi pelanggan merupakan hal yang sangat dibutuhkan oleh para pemilik bisnis. Segmentasi pelanggan merupakan proses untuk mengenal customer lebih jauh, dimana pelanggan akan dibagi ke dalam segmen tertentu. Dengan mengetahui segmen pelanggannya, para pemilik bisnis akan mengetahui secara pasti inovasi seperti apa yang akan dikembangkan agar sesuai dengan pelanggannya. Selain menggunakan data primer yang dikumpulkan dari history belanja pelanggan, pelaku bisnis juga bisa memanfaatkan data sekunder yang ada di berbagai jurnal yang sesuai dengan bisnis yang sedang dijalani.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Belajar Mengolah Data Sekunder Bareng DQLab Yuk!
Data sekunder sebenarnya sama saja dengan data primer, sehingga kita bisa memanfaatkan tools yang sama, seperti R, Python, dan SQL. Kamu bisa mempelajari ketiga bahasa pemrograman ini dengan cara mengambil kursus dan menjadi member premium DQLab.
Kamu cukup investasi 32.500 per bulan untuk mengakses semua modul yang ada di DQLab.
Selain itu, kamu juga bisa memanfaatkan free modul dari DQLab yaitu œIntroduction to Data Science with R dan œIntroduction to Data Science with Python. Yuk, tunggu apa lagi? Mulai belajar data science sekarang bersama DQLab!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri