4 Tipe dan Contoh Data Sekunder dalam Data Science

Data adalah sekumpulan informasi yang harus diproses dan dianalisis untuk mendapatkan hasil penelitian berkualitas tinggi. Berdasarkan peran dan cara mengumpulkannya, data dibedakan menjadi dua, yaitu data primer dan sekunder. Selain data primer, data sekunder juga memiliki peran yang sangat penting karena dapat mengintegrasikan data primer dan mendukung kualitas penelitian. Ada banyak tipe data sekunder yang dapat Anda temukan. Berikut ini adalah tipe dan contoh data sekunder yang perlu Anda ketahui. Simak uraian lengkapnya sampai selesai!

Apa Itu Data Sekunder?

Data sekunder adalah data tambahan yang diperoleh dari pihak kedua, ketiga, atau berikutnya. Data sekunder juga dapat berupa data-data yang telah dipublikasikan dalam bentuk apa pun, misalnya jurnal, e-book, buku cetak, majalah, hasil wawancara, dan sebagainya. Pada dasarnya, contoh data sekunder bisa didapatkan dari mana saja, apalagi dengan adanya internet dan media elektronik yang menjamur, semua referensi data bisa didapat dengan mudah.

Ragam Tipe dan Contoh Data Sekunder

Ada beberapa tipe data sekunder berdasarkan sumber data dan untaian penelitiannya. Ada data internal, data eksternal, data kuantitatif, dan data kualitatif. Untuk lebih lengkapnya, simak penjelasan berikut!

1. Data internal

Berdasarkan sumber datanya, data sekunder yang didapat dari bagian dalam organisasi disebut sebagai data internal. Data internal meliputi seluruh informasi yang dikumpulkan dalam perusahaan, institusi, atau organisasi peneliti. Contoh data sekunder jenis ini adalah detail pelanggan, laporan penjualan, analisis pemasaran, alamat email, profil media sosial, dan lain-lain.

2. Data eksternal

Jika ada data internal, ada juga data eksternal. Data eksternal adalah data yang dikumpulkan dan bersumber dari luar perusahaan, institusi, atau organisasi peneliti. Contoh data sekunder jenis eksternal, yaitu statistik pemerintah, saluran media massa, surat kabar, dan lain-lain.

3. Data kuantitatif

Berdasarkan jenis atau muatan penelitiannya, data sekunder dibagi menjadi kuantitatif dan kualitatif, bergantung jenis penelitiannya. Data kuantitatif adalah data yang dapat dinyatakan sebagai angka atau dapat diukur. Contoh data sekunder jenis kuantitatif adalah berat dan tinggi seseorang, jumlah jam kerja, volume penjualan per bulan, dan-lain. Data kuantitatif terintegrasi dengan manipulasi statistik.

4. Data kualitatif

Berikutnya, ada data kualitatif yang digunakan untuk penelitian model kualitatif. Data kualitatif adalah seluruh informasi yang tidak dapat dinyatakan sebagai angka dan tidak dapat diukur. Contoh data sekunder jenis kualitatif bisa mencakup kata-kata, gambar, pengamatan, dan simbol, bukan angka. Semuanya berhubungan tentang kualitas. Contoh lainnya adalah warna mata (coklat, biru, hijau), status sosial ekonomi, kepuasan pelanggan, dan lain-lain.

Kesimpulan

Data sekunder adalah seluruh informasi yang berguna untuk mendukung data primer dalam sebuah penelitian. Penelitian yang berkualitas tergantung pada seberapa bagusnya data sekunder yang digunakan. Data sekunder bisa didapatkan dari mana saja, seperti media cetak atau internet. Data sekunder bisa berupa buku cetak, e-book, jurnal, hasil wawancara, dan lain-lain.

Ada empat tipe data sekunder. Ada data internal yang didapat dari dalam organisasi, data eksternal yang bersumber dari luar organisasi, data kuantitatif yang aspeknya dapat diukur dengan angka, dan data kualitatif yang aspeknya berdasarkan pada kualitasnya.

Contoh data internal adalah laporan keuangan perusahaan, email pribadi, dan sebagainya. Contoh data eksternal adalah surat kabar, statistik pemerintah, dan media massa. Contoh data kuantitatif adalah volume penjualan, tinggi atau berat badan seseorang, dan data lain yang bisa diukur angka. Terakhir, contoh data kualitatif adalah status sosial masyarakat, kualitas mata, dan lain-lain.

Itulah tipe-tipe dan contoh data sekunder yang patut Anda ketahui. Pastikan data sekunder yang Anda gunakan mampu memenuhi kebutuhan penelitian Anda, sehingga hasilnya menjadi berkualitas.

Tertarik mempelajari data untuk penelitian terkait data secara lebih lanjut? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas untuk individu maupun korporat. Anda juga bisa berkonsultasi, mengikuti short course, dan lain sebagainya yang telah sesuai dengan kurikulum RStudio.

Referensi:

• Intellspot - Secondary Data: Advantages, Disadvantages, Sources, Types
• careerfoundry.com - A Guide To Secondary Data Analysis
• careerfoundry.com - What Is Secondary Data? A Complete Guide
• Formplus - What Is Secondary Data? + {Examples, Sources, & Analysis}