Saat ini data sudah menjadi kebutuhan bagi kebanyakan bisnis. Karena data mengandung informasi yang bisa mempengaruhi arah dan strategi bisnis ke depannya. Untuk bisa memanfaatkan data dengan baik kamu harus tahu berbagai jenis data.
Dengan memahami jenis-jenis data, kamu akan memahami jenis data yang diteliti. Sehingga, kamu bisa memilih metode penelitian yang tepat, dan hasil penelitiannya pun akan menjadi semakin akurat.
Tanpa perlu berlama-lama, yuk kita lihat beragam jenis data yang bisa kamu gunakan di penelitian!
Jenis Data Berdasarkan Sumbernya
Jika melihat jenis data berdasarkan sumbernya, ada dua opsi yang bisa kamu pilih, yaitu data primer dan data sekunder. Berikut penjelasan detailnya:
1. Data Primer
Data primer merupakan data yang peneliti kumpulkan secara langsung dari sumbernya. Jenis data ini biasanya merupakan hasil dari observasi, wawancara, survei, atau eksperimen yang dikumpulkan khusus untuk studi yang sedang dilakukan.
Banyak peneliti yang memanfaatkan data primer di dalam penelitiannya. Sebab, jenis data ini menawarkan beberapa manfaat berikut:
- Hasil yang Fleksibel – Peneliti punya kendali penuh dalam proses pengumpulan datanya, sehingga peneliti bisa mengatur variabel sesuai kebutuhan penelitian sekaligus menghindari bias.
- Informasi yang Akurat – Data primer memberikan informasi yang paling akurat karena diperoleh langsung dari sumbernya.
- Cocok untuk Penelitian Kualitatif – Dalam penelitian kualitatif, data primer seperti hasil wawancara atau observasi langsung dapat membantu peneliti untuk memahami pandangan, sikap, dan perilaku subjek penelitian secara langsung.
- Adanya Potensi Temuan Baru – Data primer seringkali menghasilkan temuan-temuan baru yang dapat memberikan kontribusi berharga di bidang yang sedang diteliti.
Lalu, kapan biasanya data primer digunakan dalam penelitian? Ini adalah beberapa contoh penggunaan jenis data ini dalam penelitian:
- Survei Konsumen – Misalkan ada seorang peneliti ingin mengidentifikasi minat calon konsumen terhadap produk tertentu melalui survei. Nah, hasil survei tersebut merupakan contoh data primer.
- Eksperimen di Laboratorium – Contohnya, seorang ilmuwan ingin mengetahui efek dari zat tertentu terhadap sel-sel kanker. Untuk itu, ia melakukan eksperimen untuk mengumpulkan data primer tentang reaksi sel-sel kanker terhadap zat tersebut.
- Riset Psikologi – Misalkan seorang psikolog ingin memahami perkembangan kepribadian remaja dari waktu ke waktu. Jadi, ia mengumpulkan data primer dengan mewawancarai dan mengobservasi sampel populasi remaja secara berkala.
Intinya, data primer memungkinkan peneliti untuk mengeksplorasi berbagai variabel penelitian secara lebih mendalam. Di sisi lain, pengumpulan data primer juga memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih banyak dibandingkan dengan pengumpulan data sekunder.
Apabila kamu ingin belajar lebih detail tentang data primer, kamu bisa mengunjungi artikel kami yang mengupas tuntas tentang apa itu data primer.
2. Data Sekunder
Data sekunder merupakan data yang dikumpulkan oleh pihak lain atau sumber lain untuk tujuan tertentu. Jenis data ini biasanya sudah tersedia dan siap diakses melalui publikasi, basis data, atau sumber-sumber lainnya.
Itulah mengapa data sekunder lebih mudah untuk didapat, karena peneliti tidak perlu mengumpulkan datanya secara langsung, mereka hanya perlu mengakses data yang sudah ada saja.
Berikut adalah beberapa manfaat utama dari data sekunder:
- Mudah Didapat – Penggunaan data sekunder memungkinkan peneliti untuk menghemat waktu dan biaya dalam mengumpulkan informasi, karena datanya sudah tersedia dan siap diakses.
- Bisa Digunakan untuk Perbandingan – Dengan data sekunder, peneliti bisa membandingkan hasil penelitian di waktu yang berbeda. Hal ini memudahkan peneliti untuk mengidentifikasi tren atau pola yang ada.
- Cocok untuk Riset Jangka Panjang – Data sekunder yang sudah ada selama bertahun-tahun dapat membantu peneliti untuk melakukan analisis jangka panjang.
- Menghemat Sumber Daya – Terkadang ada penelitian yang tidak memungkinkan untuk dilakukan secara langsung. Tapi data sekunder yang ada bisa memberikan wawasan tentang topik tersebut tanpa perlu melibatkan partisipasi langsung.
Nah, bagaimana contoh penggunaan data sekunder di penelitian? Ini adalah sebagian di antaranya:
- Penelitian Ekonomi – Misalkan seorang peneliti ingin memahami pertumbuhan ekonomi suatu negara selama beberapa dekade terakhir. Sehingga ia menggunakan data sekunder yang telah dikumpulkan oleh badan pusat statistik.
- Studi Sosial – Contohnya, misal seorang sosiolog ingin memahami tren pernikahan di masyarakat. Jadi ia menggunakan data sekunder dari sensus penduduk untuk menganalisis pola pernikahan di wilayah tertentu.
Dengan berbagai manfaat yang ditawarkan data sekunder, peneliti harus tetap memastikan bahwa data yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian dan diakses dari sumber yang tepercaya.
Jika kamu ingin belajar lebih lanjut tentang data sekunder, kamu bisa mengunjungi artikel kami yang membahas tentang apa itu data sekunder.
Jenis Data Berdasarkan Sifatnya
Kamu mungkin sudah tahu bahwa ada dua jenis data lainnya yang umum digunakan di dalam penelitian yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Berikut adalah penjelasan singkat dari kedua jenis data ini serta perbedaannya:
1. Data Kualitatif
Data kualitatif merupakan jenis data yang tidak bisa diukur dalam bentuk angka. Contohnya seperti data yang didapat melalui wawancara atau Focus Group Discussion (FGD).
Berikut adalah beberapa karakteristik utama dari data kualitatif:
- Deskriptif – Data kualitatif umumnya mendeskripsikan atribut dari subjek penelitian, seperti sikap, perspektif, atau opini.
- Tidak Dapat Diukur – Jenis data ini tidak bisa diungkapkan dalam bentuk angka atau statistik, melainkan dalam bentuk tulisan saja.
- Mendalam dan Kontekstual – Data kualitatif bisa memberikan pemahaman yang mendalam tentang makna dan konteks sosial dari fenomena yang sedang diteliti.
Beberapa contoh data kualitatif adalah transkrip wawancara dan catatan observasi. Untuk mempelajarinya lebih dalam, kamu bisa mengunjungi artikel kami yang mengupas tuntas tentang data kualitatif.
2. Data Kuantitatif
Berbeda dengan data kualitatif, data kuantitatif merupakan jenis data yang bisa diukur dalam bentuk angka. Contohnya seperti data yang diperoleh melalui survei, eksperimen, atau analisis statistik.
Beberapa karakteristik dari data kuantitatif adalah sebagai berikut:
- Mudah Diukur – Data kuantitatif bisa diukur dan diungkapkan dalam angka atau nilai numerik.
- Bisa Digunakan untuk Generalisasi – Data kuantitatif memungkinkan peneliti untuk menggeneralisasi hasil penelitian kepada populasi yang lebih luas.
- Hasil yang Lebih Objektif – Data kuantitatif cenderung lebih objektif karena menggunakan satuan dan metode pengukuran yang bersifat eksak.
Sebagian contoh data kuantitatif dalam penelitian adalah hasil survei dan angka-angka statistik dari eksperimen. Kamu bisa menemukan contoh lainnya di artikel kami yang membahas lebih lengkap tentang data kuantiatif.
Baca juga: Perbedaan Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif
Jenis Data Berdasarkan Skala Pengukuran
Berdasarkan skala pengukuran, data dapat dibagi ke dalam empat jenis, yaitu data nominal, ordinal, interval, dan rasio. Berikut penjelasan detail tentang keempat jenis data ini:
1. Data Nominal
Data nominal adalah jenis data yang digunakan untuk mengelompokkan atau mengkategorikan objek atau individu ke beragam kategori.
Data ini tidak memiliki urutan atau peringkat. Contohnya seperti jenis kelamin (laki-laki dan perempuan), warna mata (cokelat, biru, dan hijau), dan jenis pekerjaan (guru, dokter, dan insinyur).
Jadi, tidak ada perbedaan nilai atau peringkat antar variabel. Karena fungsi dari jenis data ini hanyalah untuk mengidentifikasi kelompok atau kategori saja.
2. Data Ordinal
Data ordinal merupakan jenis data yang menunjukkan peringkat antar variabel, tetapi tidak menunjukkan selisih atau interval antara variabel-variabel tersebut.
Contoh data ordinal adalah tingkat kepuasan (sangat puas, puas, netral, tidak puas, sangat tidak puas) dan tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, S1, S2, S3).
Intinya, urutan variabelnya jelas, tetapi jarak antara variabel-variabel tersebut tidak bisa diukur.
3. Data Interval
Berbeda dengan data ordinal, data interval adalah jenis data yang memiliki peringkat dan jarak yang dapat diukur. Sedangkan angka nol pada skala interval bukanlah nilai mutlak, tapi hanyalah titik acuan.
Mari kita ambil contoh. Misalnya, selisih antara 20°C dan 30°C sama dengan selisih antara 30°C dan 40°C, yaitu 10°C. Jadi selisihnya bisa diukur.
Di sisi lain, 0°C bukan berarti tidak ada temperatur, melainkan acuan dari titik beku.
4. Data Rasio
Data rasio adalah jenis data yang memiliki peringkat, jarak yang dapat diukur, dan memiliki titik nol yang mutlak. Beberapa contoh data rasio adalah berat badan, tinggi badan, jumlah pendapatan.
Tidak seperti data interval, skala rasio memiliki titik nol yang bernilai. Misalnya, jika jumlah pendapatan dari seseorang adalah Rp0, artinya orang tersebut tidak memiliki pendapatan sama sekali.
Yuk Gunakan Jenis Data yang Tepat!
Di artikel ini, kamu sudah belajar bahwa jenis data bisa dibagi berdasarkan kategori tertentu. Mulai dari sumbernya, sifatnya, hingga skala pengukurannya.
Jenis data yang sumbernya berbeda adalah data primer dan data sekunder, sedangkan yang sifatnya berbeda adalah data kualitatif dan data kuantitatif.
Selain itu, berdasarkan skala pengukuran, ada 4 jenis data yang bisa kamu gunakan, yaitu data nominal, data ordinal, data interval, dan data rasio. Keempatnya memiliki fungsi dan karakteristik yang berbeda.
Tertarik untuk belajar ilmu data secara lebih mendalam dan memanfaatkannya untuk meningkatkan performa bisnis? Tak usah khawatir, blog Bitlabs hadir untukmu. Perdalam terus ilmumu, ya!
Comments
Loading…