Kenali 4 Perbedaan Mendasar dari Data Sekunder dan Primer

Saat ini data menjadi bahan bakar baru di dunia. Ada dua jenis data yang sangat berbeda yang banyak digunakan di industri, yaitu data primer dan data sekunder. Kedua jenis data ini sama-sama penting. Singkatnya kedua jenis data ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Oleh karena itu, sebelum melakukan penelitian, kita perlu mempertimbangkan beberapa faktor agar dapat memilih jenis data terbaik. Data primer adalah jenis data yang dikumpulkan langsung dari sumber data yang ada. Sebagian besar dikumpulkan khusus untuk suatu penelitian dan dapat dipublikasikan dan digunakan untuk penelitian lainnya. 

Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan di masa lalu oleh orang lain dan dapat digunakan oleh peneliti lainnya. Data sekunder juga dikenal dengan data bekas karena telah digunakan oleh orang lain sebelumnya. Sebagian besar data sekunder bisa diakses karena bersifat publik. Artinya data ini tidak dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan penelitian seperti data primer. Setelah mengetahui definisi dari kedua data ini, kita akan membahas perbedaan mendasar dari data primer dan sekunder sebagai bahan pertimbangan kita sebelum memilih data yang tepat untuk penelitian. Jadi tunggu apa lagi? Let"s get started!

1. Tipe Data

Data primer bersifat real time sedangkan data sekunder merupakan data historis atau data masa lalu. Kita bisa mendapatkan informasi terbaru melalui data primer, tetapi tidak dengan data sekunder. Pada dasarnya, data sekunder bergantung pada data primer yang telah dikumpulkan di masa lalu untuk melakukan penelitian. Dalam beberapa kasus, peneliti bisa menemukan data sekunder dari penelitian sebelumnya yang tidak terlalu jauh dengan waktu penelitiannya. Namun, tidak jarang juga data yang ditemukan adalah data yang sudah terlalu lama. 

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

2. Proses Pengumpulan Data

Pada data primer, peneliti sangat berperan dalam proses pengumpulan data dan memerlukan waktu yang relatif lama. Namun, pada data sekunder, peneliti hanya perlu mencari data sekunder dari internet atau platform lainnya yang membutuhkan waktu lebih singkat dari pengumpulan data primer. Untuk mendapatkan data primer, kita perlu merancang metodologi pengumpulan data seperti siapa responden atau objeknya, bagaimana teknik pengambilan datanya seperti wawancara, kuesioner, observasi, dan sebagainya, serta bagaimana cleaning datanya. Oleh karena itu, biaya pengambilan data primer tergolong lebih mahal jika dibandingkan dengan biaya pengambilan data sekunder.

3. Ketersediaan

Data primer tersedia dalam bentuk mentah sedangkan data sekunder tersedia dalam bentuk "siap pakai". Artinya, data sekunder biasanya tersedia untuk umum dalam bentuk sederhana agar lebih mudah dipahami oleh orang awam, sedangkan data primer biasanya masih berbentuk raw data yang perlu preprocessing. Data sekunder merupakan data siap pakai karena telah diolah oleh peneliti sebelumnya.

4. Sumber Data

Sumber data primer meliputi survei, observasi, eksperimen, kuesioner, FGD, wawancara, dan lain sebagainya, sedangkan sumber data sekunder meliputi buku, jurnal, artikel, website, blog, dan lain sebagainya. Sumber-sumber data primer dan sekunder  ini sangat bervariasi dan sangat berbeda sehingga tidak saling bersinggungan. Sumber data primer adalah sumber yang membutuhkan interaksi langsung dengan responden atau objek penelitian, sedangkan pada data sekunder, peneliti tidak perlu berinteraksi langsung dengan responden karena data sudah tersedia. 

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

5. Belajar Mengolah Data Primer dan Sekunder

Data primer dan sekunder bisa diolah menggunakan metode yang sama. Perkembangan ilmu pengetahuan menyebabkan munculnya berbagai metode olah data baru yang merupakan modifikasi dari metode sebelum-sebelumnya. Agar data primer dan sekunder menghasilkan informasi yang bermanfaat, perlu proses pengolahan dengan metode yang tepat. Yuk belajar berbagai metode pengolahan data dengan modul dari DQLab! Modul-modul DQLab berisi penjelasan detail yang singkat, pengaplikasian metode menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri, live code editor, dan challenge untuk mempertajam pemahaman kita. Klik button di bawah ini dan nikmati modul gratis dari DQLab sebagai langkah awal untuk belajar pengolahan data. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita