Desain Penelitian
Dalam melakukan penelitian salah satu hal yang penting ialah membuat desain
penelitian. Desain penelitian merupakan pedoman dalam melakukan proses penelitian
diantaranya dalam menentukan instrumen pengambilan data, penentuan sampel,
pengumpulan data serta analisa data. Dengan pemilihan desain penelitian yang tepat
diharapkan akan dapat membantu peneliti dalam menjalankan penelitian secara benar.
Tanpa desain yang benar seorang peneliti tidak akan dapat melakukan penelitian
dengan baik karena tidak memiliki pedoman penelitian yang jelas.
4.1. Tipe-Tipe Desain Penelitian
Ada beberapa terminologi antara metode penelitian dengan metodologi penelitian yang
hingga saat ini masih banyak orang rancu memahaminya. Metode adalah bagian dari
metodologi baik berupa metode, teknik, prosedur, dan berbagai macam alat (tools),
dengan tahap-tahap terntentu dalam suatu penelitian disebut dengan metodologi.
Metode penelitian atau yang bisa juga disebut dengan desain penelitian yang digunakan
dalam penelitian ada beberapa macam.
Cara mengkatagorisasikan penelitian bisa
dilakukan dengan melihat metode penelitian ataupun dengan melihat riset desainnya
atau ada juga yang membaginya berdasarkan dikotonomi penelitian dasar dan
penelitian aplikatif.
Metode penelitian dan metodologi penelitian, keduanya berbeda namun saling terkait
satu sama lainnya. Pada bab sebelumnya telah disinggung bahwa metode penelitian
merupakan suatu teknik atau prosedur untuk mengumpulkan dan menganalisa data.
Terkadang metode penelitian ini disebut juga dengan desain penelitian. Apabila metode
penelitian tadi disusun menjadi suatu metodologi penelitian maka ada langkah tertentu
untuk mengumpulkan data dan mengolah data agar tidak terjadi kerancuan.
Pengumpulan dan pengolahan data ini disebut juga dengan metode penelitian. Jadi bisa
kita katakan bahwa metodologi penelitian merupakan langkah-langkah yang kita gunakan dalam melakukan suatu penelitian dan melakukan analisis kritikal dari metode
penelitian.
Metodologi penelitian tersebut bisa berupa hasil dari kerangka konseptual
dan asumsi yang digunakan dalam penelitian dan bisa juga merupakan elaborasi dari
berbagai hasil penelitian.
Sebagai contoh dalam analisis dan perancangan sistem informasi. Misalnya SDLC.
Pada waktu melakukan planning kita bisa menggunakan teknik wawancara untuk
menangkap apa yang digunakan oleh klien, kita menggunakan brain chart untuk
project plan. Mengguna template tertentu untuk menuliskan apa yang menjadi
bisnisnya, constrain, pada tahapan analisis meng-capture functional requirement dan
nonfunctional requirement.
Berikut ini diberikan gambaran beberapa tipe metode penelitian.
Gambar Macam-macam Desain Penelitian
Metode penelitian atau desain penelitian merupakan bagian dari metodologi.
Metodologi penelitian bisa digunakan ke berbagai macam riset desain. Ada beberapa
macam desain penelitian yang bisa kita pilah sesuai dengan penelitian yang ingin kita
lakukan, antara lain metode correlational, metode, causal comperative, metode
experimental, metode ethnographic yang biasanya digunakan dalam bidang sosial,
metode historica research, metode survey dan ada juga action research dimana
penelitian ini para penelitinya terlibat langsung di dalamnya, penelitian ini biasanya
digunakan dalam penelitian bidang sosial. Dalam bidang ilmu teknologi informasi
desain penelitian yang paling banyak digunakan adalah desain eksperimental dan studi
kasus (case study). Untuk lebih jelasnya, masing-masing dari metode penelitian di atas
akan diuraikan secara lebih rinci.
4.2. Riset Eksperimental
Riset eksperimental merupakan
Research that allows for the causes of behavior to be
determined. Untuk menggambarkan riset eksperimental bisa dilakukan pada dua
kelompok dimana kelompok satu disebut kontrol tanpa diberi perlakukan apapun
sedangkan pada kelompok ke dua diberikan perlakuan (treatment).
Diasumsikan kedua
kelompok ini sama.
Ada beberapa faktor yang terkait dengan penelitian eksperimental, antara lain:
- Independent Variable (IV) merupakan faktor yang bisa dimanipulasi.
- Dependent Variable (DV) adalah faktor yang tidak bisa dimanipulasi atau faktor tetap.
- Experimental Condition (group) adalah grup atau kelompok yang merupakan manipulasi dari eksperimen.
- Control condition (group) yang merupakan kumpulan grup yang tidak termanipulasi
- Confounding variable misalnya cuaca, hama, kesuburan lahan tapi tidak diukur namun harus disebutkan inilah yang disebut dengan batasan penelitian
- An uncontrolled variable yang merupakan variable yang diikuti dengan indipendent variable.
Eksperimen merupakan salah satu prosedur dimana
terdapat satu atau lebih faktor yang bisa dimanipulasi dengan syarat semua faktor
tesebut konstan.
Pembanding atau kontrol diantara kedua contoh diatas disebut dengan experimental
design. Dimana ada penyebab yang berkorelasi dengan dampak. Penyebab muncul
sebelum dampak atau bisa juga disebabkan oleh adanya kemungkin faktor-faktor lain
yang berpengaruh.
Contoh lainnya perlakuan yang diberikan pada dua petak tanaman jagung yang
diberikan pupuk. Pada tanaman jagung tersebut ada hal yang diasumsikan sama tetapi
ternyata hasilnya tidak sama. Hal ini bisa diakibatkan oleh beberapa faktor yang
berpengaruh, salah satunya adalah tingkat kesuburan tanah yang berbeda sehingga
memberikan hasil yang berbeda pula. Inilah yang kita sebut sebagai kelemahan dari
desain eksperimental.
Terkadang asumsi yang digunakan merupakan dari dampak.
Asumsi yang dikenakan dari dampak sebaiknya diungkapkan dalam tulisan. Misalnya
walaupun letak geografisnya berbeda tingkat kesuburan dan tingkat kemiringannya
sama. Untuk membangun penelitian yang bersifat eksperimental usahakan agar ada
pembanding antara yang satu dengan yang lainnya.
Dalam melakukan riset atau penelitian tidak ada yang sempurna, karena dalam
penelitian terdapat hambatan-hambatan maupun batasan-batasan.
Namun yang perlu
diingat bahwa batasan dan hambatan yang dimaksud dalam penelitian bukanlah
hambatan atau batasan yang terkait dengan diri pribadi, namun lebih ke arah
keterbatasan pada penelitian itu sendiri. Misalnya karena penelitian ini cukup luas,
maka penelitian yang dilakukan hanya dibatasi pada skop tertentu saja dan bukan
karena adanya keterbatasan waktu dan biaya yang sering diungkapkan dalam penulisan
skripsi dan tesis.
Di bidang ilmu komputer banyak digunakan eksperimental riset baik berupa simulasi
(diatur jumlahnya) ada pembanding dan hasilnya berupa grafik. Misalnya grafik
produksi dari beberapa kali panen dengan beberapa varietas yang berbeda. Metode
yang didapatkan dengan eksperimental riset. Grafik produksi dari beberapa kali panen
disebut dengan hasil penelitian. Metode dengan mendapatkan ini disebut dengan
metode eksperimental.
Sedangkan pada penelitian di bidang teknologi informasi juga
sering digunakan penelitian eksperimental baik berupa case study maupun penelitian
survey.
Dalam desain eksperimental juga terdapat hubungan sebab akibat. Hubungan sebab
akibat ini terjadi jika dampaknya merupakan efek dari korelasi, dampaknya
menimbulkan efek dan juga kita bisa mencari penjelasan dari hubungan sebab akibat.
Misalnya untuk melihat hubungan sebab akibat antara sistem pembelajaran yang
menggunakan e-learning dengan yang tidak menggunakan e-learning.
Dalam penelitian eksperimental ada yang disebut indipendent variable (faktor yang
dimanipulasi) dan dependent variable (faktor yang diukur). Misalnya dua petak jagung,
dimana perlakuan yang diberikan berupa pemupukan sedangkan yang ingin diukur
adalah produksi jagung setelah panen. Pada faktor yang dimanipulasi (pemupukan)
yang kita berikan 4 macam perlakuan misalnya tanpa pemupukan (0); pemupukan
dengan 0.5 kg/ha; pemupukan dengan 1.0 kg/ha; dan pemupukan 1.5 kg/ha kg. Kita
dapatkan hasil yang berbeda-beda. Pada saat kita melakukan pemupukan hingga 1.5
kg/ha ternyata hasil produksinya menurun. Ini berarti dalam grafik yang kita buat
terdapat satu titik yang kita sebut dengan titik optimalisasi (titik maksimum).
Berdasarkan data yang kita dapatkan dapat digambarkan grafik yang berbeda-beda
dimana setiap pertambahan satu satuan indipendent variable akan menghasilkan grafik
yang berbeda. Pada grafik ini yang menjadi indipendent variablenya adalah pemupukan
dan dependent variablenya adalah tingkat produksi yang dihasilkan. Karena pupuk
yang diberikan berbeda-beda maka akan didapatkan hasil yang berbeda juga. Kondisi
penelitian eksperimental yang diberikan perlakuan inilah yang kita sebut sebagai
batasan dari penelitian.
4.3. Quasi Eksperimental
Quasi
Eksperimental juga termasuk dalam eksperimental riset namun tidak punya
kontrol. Quasi eksperimental dapat diukur setelah adanya perlakuan (treatment).
Misalnya pemasaran (marketing). Kita tidak bisa mengukur bahwa penjualan
meningkat karena adanya marketing karena sejak dulupun orang sudah melakukan
marketing. Jadi sebelum adanya marketing walaupun kita punya data penjualan yang
meningkat pada saat itu belum peningkatan itu terjadi karena adanya marketing.
Artinya branch marknya tidak bisa di claim pada saat ada marketing.
Contoh lain pada investasi Information Technology (IT), untuk membandingkan
bagaimana tingkat produktivitas sebelum adanya IT dengan sesudah adanya IT.
Berdasarkan data yang dikumpulkan dilihat bagaimana tingkat produktivitasnya,
apakah sebelum ada IT tingkat produktivitasnya pernah mencapai titik maksimal atau
tidak, kemudian juga dilihat bagaimana proses bisnisnya, dan lain sebagainya. Biasanya
data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kualitatif atau disebut One-shot
posttest, no control group Tidak ada control grup biasanya data-datanya kualitatif.
4.4. Causal – Comperative Research
Causal – Comparative Research disebut juga dengan penelitian sebab akibat
merupakan salah satu ide berpikir ilmiah untuk menyusun suatu riset metodologi.
Penelitian kausal bisa dimasukkan dalam penelitian eksperiemn namun bisa juga
dimasukkan dalam bentuk lain misalnya dalam bentuk komperatif riset. Indipendent
variable pada penelitian komperatif tidak bisa dimanipulasi dan tidak bisa diberikan
perlakuan (treatment).
Penelitian komperatif lebih terfokus pada dampak atau efekl
yang terjadi dengan cara mencari apa yang menjadi penyebab dari dampak tersebut
serta melihat perbedaan yang yang terjadi diantara dua grup atau lebih dan berikan
penjelasan terhadap perbedaan diantara kedua kelompok/grup. Misalnya kenapa
perusahaan IT multinasional lebih inovatif daripada perusahaan IT lokal?
Untuk memanipulasi data bisa digunakan berbagai macam cara penghitungan atau uji
statistik.
Bila interest ingin melihat apakah pada grafik yang didapatkan terdapat perbedaan atau tidak biasanya dilakukan uji powerfull dengan menggunakan uji
statistik seperti uji t, uji z maupun uji covariance.
Bila penelitian yang dilakukan lebih ke arah penelitian deskriptif, maka hasil yang
didapatkan berupa grafik sudah cukup untuk memberikan gambaran penelitian, namun
apabila kita ingin mengetahui secara lebih jauh apakah grafik tersebut signifikan atau
tidak, maka harus diuji dengan statistik.
Contohnya untuk melihat hubungan antara faktor produksi (indipendent variable)
dengan tingkat produksi yang dihasilkan (dipendent variable).
Dari hasil data yang
dikumpulkan dapat terlihat adanya penambahan bagi setiap satu satuan indipendent
variable berapa pertambahan dependent variablel-nya. Berdasarkan grafik yang
didapatkan cari rata-ratanya dan lihat hasilnya. Bila berbeda namun tidak signifikan,
mungkin perbedaan itu hanya bersifat kebetulan.
Dalam menganalisa penelitian kita tidak harus selalu menggunakan analisa statistik,
namun juga bisa menggunakan analisa lainnya seperti analisa statistik deskriptif
maupun analisa kualitatif dengan menggunakan data-data berupa tabel, grafik, dan
model-model. Analisa statistik dan analisa secara kualitatif, keduanya saling
melengkapi, dimana ada kaedah-kaedah ilmiah yang harus dipenuhi baik metode,
teknik, maupun tools.
Misalnya kita tidak bisa mengatakan bahwa perusahaan IT international lebih inovatif
daripada perusahaan IT nasional tanpa didukung oleh data hasil penelitian. Untuk
mengungkapkan sesuatu yang bernilai ilmiah harus didukung dengan data-data dan
juga teori-teori yang mendukung.
Penelitian yang dilakukan dengan pendekatan kualitatif biasanya memiliki sampel yang
terbatas, sedangkan untuk penelitian kuantitatif sampelnya cukup besar. Kombinasi dari
kedua penelitian tersebut bersifat saling menguatkan. Penelitian yang bersifat kualitatif
kualitas datanya harus reliable, valid, dan designnya harus benar. Kualitatif bukan
berarti berkualitas.
Misalnya kita ingin melihat bagaimana tingkat penjualan IT multinsional dalam tiga
tahun terakhir. Bila rata-ratanya menunjukkan hasil yang tidak signifikan maka perlu
diuji lanjut dengan menggunakan statistik, dimana uji z lebih powerull daripada uji t.
Uji statistik ini dilakukan untuk mencari penyebab perbedaan berdasarkan indipenden
dan dependent variablenya.
Misalnya Perusahaan IT international lebih inovatif daripada perusahaan IT nasional.
Ukur dalam 3 tahun terakhir bagaimana produktivitas lihat polanya dengan unit yang
sama kita bandingkan ini disebut komperatif riset. Bila rata-rata yang satu 5.4 dan 5.0
dengan sampel masing-masing 10, belum tentu yang 5.4 significan daripada 5.0 musti
diuji dulu dengan uji secara statistik. Pada eksperimental design kita bisa memanipulasi
indipendent variablenya. Bila pada tabelnya terlihat hasil yang berbeda secara
signifikan maka perlu diuji dengan statistik. Apa penyebab dari meningkatnya
produktivitas dari perusahaan ini.
Kesimpulan yang harus diambil adalah bahwa kegagalan IT mungkin terjadi karena
tidak adanya peran atau komitmen dari pihak top manajemen. Hal ini merupakan
kontribusi dari suatu riset karena sudah merupakan suatu fenomena. Contoh lain, dalam
suatu penelitian ada yang mengatakan bahwa 85 % proyek IT gagal. Porsi terbesar
penyebab gagalnya produk IT ini adalah karena adanya kesalahan pada requirementnya.
Kita tidak bisa mengontrol produk orang lain, karena bersifat komperatif. Tidak ada
unsur objektivitas yang mengatakan bahwa produk yang kita buat lebih baiak daripada
produk pesaing, tanpa didukung oleh data-data dan hasil penelitian.
Ada nya robustnest
dalam suatu penelitian tidak menjadi masalah, asal diungkapkan desain yang digunakan.
Data yang tidak valid diungkapkan kembali. Mendesain suatu riset berupa peluang
dimana SI bisa diusulkan. Misalnya: SI untuk ketahanan pangan. Setiap lahan diukur
produktivitasnya. Setiap ada perubahan fungsi lahan bisa diolah. Sehingga data tahun
lalu dengan data sekarang bisa dioverlade berapa perubahan yang terjadi. Misalnya
berapa lahan persawahan yang berubah jadi lahan pemukiman. Hingga dibuat kebijakan
yang tepat sasaran misalnya tidak ada lagi ijin untuk mendirikan bangunan karena
mengancam ketahanan pangan nasional.
4.5. Correlational Research
♦ Pengukuran dua variabel
o Metode penelitian dan rata-rata grade point
♦ Determine degree of relationship between them
o Koefisien korelasi ( misl r = 0.50)
♦ Deskripsi dan prediksi dari setiap hubungan
♦ Unlike experiment, tidak ada varibel yang dikontrol
Bentuk penelitian lain yang sering disebut penelitian kuantitatif ialah penelitian
korelasional (ex post facto). Penelitian ini dialakukan untuk melihat hubungan diantara
dua variable. Korelasi tidak menjamin adanya kausaliti (hubungan sebab akibat), tetapi
kausaliti menjamin adanya korelasi.
Misalnya tingkat pertumbuhan bayi di jakarta dengan tingginya curah hujan di Bogor.
Semakin tinggi curah hujan semakin tinggi tingkat kelahiran bayi. Lihat korelasinya
bermakna atau tidak. Korelasi bisa diinterpretasikan walaupun geografisnya jauh. Kita
harus kritis waktu melihat korelasi bermakna atau tidak, bila tidak maka korelasi
tersebut akan gugur.
Contoh lainnya, kita ingin melihat tingkat Gross National Product (GNP) suatu negara
dengan adanya keterlibatan IT. Maka hipotesis yang dibuat adalah semakin besar
pembelanjaan IT suatu negara semakin tinggi GNP-nya. Hipotesis tersebut bisa benar
dan bisa juga tidak. Untuk itu maka perlu dikaji apakah benar strategi bisnis tertentu di
negara tersebut terkait dengan peran IT. Walaupun mungkin ada faktor-faktor lain yang
tidak kita amati.
Korelasi menghitung derajat keterhitungan antara dua atau lebih variable.
Bila kita
melakukan korelasi maka kita melakukan forcasting atau peramalan. Misalnya ada
hubungan antara IT investment dengan meningkatnya kinerja suatu perusahaan.
Apakah hubungan tersebut bersifat kausaliti maka harus dikaji dan diteliti lagi faktorfaktor
apa saja yang berperan di dalamnya.
Selain korelasi dan kausaliti juga perlu dibedakan antara asumsi dengan simulasi.
Asumsi merupakan sesuatu yang take it for granted. Contoh, dua petak sawah
diasumsikan tingkat kesuburannya sama, intensitas penerimaan cahaya mataharinya
sama, kemiringan ketinggiannya dari permukaan lautnya juga sama.
Contoh lain, simulasi untuk mengukur recall dan precision.
Recall tidak bisa diukur.
Bila kita mencari suatu artikel di google maka dalam menerapkan asumsi tadi kita tidak
akan tahu berapa jumlah dokumen yang relevan untuk diambil. Untuk itu, maka perlu
diasumsikan bahwa untuk mengukur precision maka jumlah dokumen yang relevan
diambil dibagi dengan jumlah dokumen yang terambil. Recall ada berupa jumlah
dokumen yang relevan tapi tidak terambil. Maka disimulasi, untuk menggambarkan
presisinya.
Asumsi bukan tidak bisa diterima. Bukan angka asumsi yang dipake.
Cari katagorikal
interval yang telah dibuat orang lain. Cari reverensinya. Bangun argumen, cari referensi
interval yang telah dibuat oleh orang lain.
Misalnya ada suatu kasus yang mengukur kontaminasi udara dengan suatu alat ukur.
Diukur disel genser dengan disel. Datanya tidak representatif karena data kontimasi
udara yang dilakukan diukur disamping knalpot motor atau mobil. Tidak bisa
diasumsikan bahwa faktor-faktor lingkungan dianggap tetap.
Pembulatan bedanya makin besar. Kemungkinan adanya kontribusi erorr dari
pembulatan. Masalah teknis.
Asumsi berupa sesuatu yang tidak kita teliti. Misl. Normal
distribution. Bila menguji IQ harus diuji dulu normalitinya, ada ketidaknormalan dalam
sampel/populasi misl ada 10 orang autis akan merusak normality. Tidak pernah
diujikan normaliti namun hanya diasumsikan sampel yang representatif maka dia
menyebar normal. Fungsi normal, diuji dulu tapi tidak dilakukan bahwa IQ rate
100/120 bila dicacah/sensus menyebar normal.
Dalam korelasi tidak ada yang kontrol
satu sama lain sama aja perannya.
Penelitian yang menggunakan teknik korelasional adalah penelitian yang menyelidiki
hubungan diantara beberapa variabel penelitian. Analisa data yang digunakan adalah
analisa statisyik dengan menggunakan uji regresi dan korelasi.
4.6. Survey Research
Penelitian survei termasuk ke dalam penelitian yang bersifat kuantitatif untuk meneliti
perilaku suatu individu atau kelompok. Pada umumnya penelitian survei menggunakan
kuesioner sebagai alat pengambil data. Penelitian survei adalah penelitian yang
mengambil sampel dari satu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat
pengumpulan data yang pokok.
Dalam penelitian survei diperlukan jumlah populasi
yang cukup besar jika penelitinya menginginkan hasil yang mencerminkan kondisi
nyata di lapangan. Metode survei ini sangat popular dan banyak digunakan dalam
penelitian sosial dan bisnis karena cepat dan mudah untuk dilaksanakan.
Salah satu instrumen pengumpul data dalam penelitian adalah kuesioner. Kuesioner
berisikan pertanyaan-pertanyaan berstruktur yang berkaitan dengan permasalahan
dalam penelitian.
Kuesioner ini nantinya akan disebarkan kepada responden atau objek
yang menjadi pusat penelitian.
Sebelum kuesioner disebarkan kepada responden, sebaiknya kuesioner diujicobakan
terlebih dahulu kepada sejumlah kecil responden. Hal ini berguna untuk mengetahui
validitas dan reliabilitas dari alat ukur yang dimaksud. Selain itu juga bisa digunakan
untuk mengetahui kemungkinan diterima atau ditolaknya hipotesis yang telah
dirumuskan. Jika ternyata dalam uji coba kuesioner ini terdapat banyak kesalahan,
maka peneliti bisa mengubah atau menyempurnakannya.
Dalam melakuian penelitian survei biasanya kuesionar yang akan disebarkan harus
diujicobakan dulu beberapa kali untuk mengukur tingkat keakuratannya. Selama
kuesioner tersebut memberikan hasil yang sudah konvergen maka pengujian sudah
cukup dilakukan dan kuesioner bisa disebarkan langsung pada objek peneliti.
Representatif dari sampel sangat penting karena jawaban dalam kuesioner tidak bisa
diekstrapolasi karena sampling tekniknya berupa data representatif.
Bila data tersebut
dikumpulkan di daerah yang tidak benar atau tidak representatif maka sampling
tekniknya bersifat acak atau random validity.
Misalnya dalam pengambilan sampel sensus statistik. Contoh penggunaan Quick Count
pada saat pemilu beberapa waktu yang lalu. Pembentukan opini belum tentu samplingnya benar, hal tersebut tergantung pada sampling tekniknya representatif atau
tidak. Bila sampling atau populasinya besar maka bisa digunakan statistik nonparametrik
yang tidak mengikuti sebaran apapun. Dalam hal ini informasinya harus di
standarisasi dengan mengajukan pertanyaannya yang bersifat tertutup dan terbuka.
Misalnya kita ingi mengetahui bagaimana komitmen top managemen terhadap IT
manager. Untuk mejawab pertanyaan tersebut perlu adanya alur pikir untuk menyusun
pertanyaan agar dapat menjawab permasalahan.
Dengan menggunakan alur tertentu kita
akan dapat mengetahui apa yang menjadi opini responden tanpa mereka sadari.
Dalam penelitian survei, teknik yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah
teknik campuran antara wawancara dan pengisian kuesioner oleh responden. Analisa
yang didapat dari penggunaan pendekatan survey ini bersifat deskriptif dan explanatory.
Data yang diperoleh diharapkan diisi dengan sebenar-benarnya oleh responden agar
dapat dideskripsikan bagaimana keadaan yang sebenarnya di lapangan.
Penelitian survei dapat digunakan untuk maksud
- penjajangan (eksploratif),
- deskriptif,
- penjelasan (explanatory atau confirmatory), yakni untuk menjelaskan hubungan kausal dan pengujian hipotesa;
- evaluasi,
- prediksi atau meramalkan kejadian tertentu di masa yang akan datang,
- penelitian operasional, dan
- pengembangan indikator-indikator sosial.
Kekuatan survei terletak pada data yang diambil langsung dari objek yang diteliti
dengan mengajukan pertanyaanya secara berstruktur. Kelemahan survei terletak pada
apa yang dijawab oleh responden belum tentu sesuai dengan isi hati mungkin saja
jawaban yang diberikan hanya berupa refleksi sesaat dan bukan berdasarkan apa yang
dirasakan. Namun walaupun begitu, bukan berarti riset yang dilakukan telah gagal,
karena riset yang dilakukan mengkonfirm apa yang kita hipotesiskan. Riset atau
penelitian dikatakan gagal apabila tidak mengikuti kaedah-kaedah ilmiah yang telah
ditetapkan.
Menurut Singarimbun (1989), terdapat beberapa unsur dalam penelitian antara lain
- konsep yang menggambarkan secara tepat fenomena yang hendak diteliti yang biasanya digunakan untuk menggambarkan abstrak: kejadian, keadaan, kelompok atau individu yang menjadi pusat perhatian ilmu sosial;
- proporsi yaitu hubungan yang logis antara dua konsep, dimana proporsi tidak mempunyai format tertentu dan biasanya disajikan dalam bentuk kalimat peryataan yang menunjukkan hubungan antara dua konsep;
- teori merupakan serangkaian asumsi, konsep, konstrak, defenisi, dan proporsi untuk menerangkan suatu fenomena sosial secara sistematis dengan cara merumuskan hubungan antar konsep;
- variable digunakan agar dapat diteliti sacara empiris dengan mengambil dimensi tertentu, dalam penelitian sosial terdapat dua macam bentuk variable yaitu variabel katagorikal dan variabel bersambungan;
- hipotesa dirumuskan dalam bentuk pernyataan yang menghubungkan antara dua variabel atau lebih;
- Defenisi operasional merupakan konsep-konsep sosial yang diterjemahkan menjadi satuan yang lebih operasional.
Kesemua unsur dalam penelitian tersebut saling terkait antara satu dengan yang lainnya.
Yang terpenting dalam penelitian survei adalah kita harus memperhatikan data yang
kita kumpulkan karena data tersebut merupakan data yang didapatkan secara langsung
dari objek penelitian. Pengukuran data dapat dilakukan dengan pemberian angka-angka
atau label kepada unit analisis untuk merepresentasikan atribut-atribut konsep.
Dalam
proses pengukuran terdapat dua hal penting yaitu konseptualisasi dan operasionalisasi.
Konseptualisasi yaitu bagaimana kita memproses formulasi yang ada dan memberikan
penjelasaan atau penjabaran dari konsep tersebut. Sebuah konsep bisa mengacu pada
katagori tunggal atau lebih, dimana nilai dari tiap katagori tersebut harus berbeda.
Namun walaupun begitu ada konsep yang tidak bisa langsung diamati misalnya dalam
mengukur kebohongan.
Pemilihan Sampel
Research sampling atau study sampling berguna untuk mencari dan meneliti sebagian
kecil dari obyek, situasi atau periswa. Sebagian individu yang diselidiki dalam
penelitian tersebut disebut sampel atau contoh, sedangkan semua individu yang
diperoleh dari sampling tersebut disebut dengan populasi.
Populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai
karakteristik tertentu. Anggota Populasi disebut elemen populasi. Penentuan populasi
berbeda dengan unit analisis. Unit analisis bisa pada tingkat individual, kelompok atau
organisasi. Jika unit analisis adalah individual, maka populasi data akan menentukan
siapa dan berapa individu yang akan diteliti.
Terdapat satu hal penting yang harus diperhatikan adalah keadaan homogenitas
populasi.
Jika keadaan populasi homogen maka jumlah sampel tidak menjadi suatu
permasalahan.akan tetapi jika keadaan populasi hetrogen, maka peneliti harus
menyelidiki katagori-katagori hetrogenitas dan seberapa besar populasi dalam setiap
katagori yang ada.
Peneliti dapat melakukan penelitian terhadap semua elemen populasi (penelitian
sensus), namun juga dapat meneliti sebagian dari elemen populasi (penelitian sampel).
Alasan dilakukannya penelitian sampel:
- Jumlah elemen populasi relatif banyak.
- Kualitas data penelitian sample sering lebih baik daripada penelitian sensus.
- Proses penelitian dengan menggunakan sampel relatif lebih cepat daripada sensus.
- Penelitian sampel dapat menghindari penelitian yang bersifat merusak.
Teknik-teknik Sampling
a. Tenik random sampling (probability sampling) atau pengambilan sampling secara
acak adalah teknik pengambilan sampel dimana semua individu dalam populasi
baik secara sendiri-sendiri atau bersama-sama memiliki kesempatan yang sama
untuk dipilih menjadi anggota sampel.
b. Teknik non random sampling (non probability sampling) adalah cara
pengambilan sampel dimana tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan
yang sama untuk dipilih menjadi sampel penelitian. Penggunaan teknik non
probability sampling ini terkadang digunakan dengan mempertimbangkan faktorfaktor
tertentu
Gambar Teknik Pemilihan Sample
Menurut Sutrisno (1995:71) ada beberapa petunjuk dalam pengambilan sampel yaitu;
- daerah generalisasi;
- penegasan sifat-sifat populasi;
- sumber-sumber informasi tentang populasi;
- besar kecilnya sample; dan
- teknik sampling.
Pencarian sample
dengan cara sensus dilakukan karena elemen populasi relatif sedikit, variabilitas setiap
elemen relatif tinggi (heterogen) dan untuk menjelaskan karakteristik setiap elemen dari
suatu populasi. Hubungan antara sample dengan populasi adalah analisis data sampel menghasilkan
statistik sampel yang digunakan untuk mengestimasi para meter populasinya. Selain itu,
parameter adalah ukuran depskripsi numeris yang dihitung dari pengukuran populasi.
Statistik sampel digunakan untuk membuat inferensi mengenai parameter populasinya.
Gambar Hubungan Antara Sampel Dengan Populasi
Prosedur pemilihan Sampel:
1. Mengidentifikasi populasi target
2. Memilih kerangka pemilihan sample
3. Menentukan metode pemilihan sampel.
4. Merencanakan prosedur penentuan unit sampel.
5. Menentukan unit sample
Formula Pengukuran sample :
n= Z2 σ2 / e 2
Dimana:
n = Sample size
Z = indicates confidence level (95% = 1.96)
σ = standard deviation of variable in population
e = sampling error
Kerangka sampel adalah daftar elemen-elemen populasi yang dijadikan dasar untuk
mengambil sampel. Unit sampel adalah suatu elemen atau sekelompok elemen yang
menjadi dasar untuk dipilih menjadi sampel. Pemilihan sampel dapat dilakukan satu
tahap atau beberapa tahap. Elemen – elemen dalam unit sampel pada prosedur pemilihan sampel satu tahap adalah sama dengan elemen-elemn dalam kerangka
sampel.
Rancangan evaluasi yang bersifat teknis mengkhususkan unit atau unit analisis yang
akan dijadikan kajian.
Keputusan tentang sampel baik ukuran sampel dan strategi
pengambilan sampel tergantung pada keputusan pokok tentang ketepatan unit analisis
untuk kajian yang bisa berupa perorangan, partisipan program, klien dan sebagainya
yang merupakan unit analisis.
Terdapat dua macam cara teknik pengambilan sampel, yaitu:
1. Metode pemilihan sampel probabilitas, yaitu metode pemilihan sampel secara acak.
Setiap elemen populasi mempuyai probabilitas yang sama untuk dipilih menjadi
sampel.
Pemilihan sampel dengan metode ini bisa dilakukan dari cara yang paling
sederhana hingga yang kompleksitasnya tinggi.
Yang termasuk dalam pemilihan sampel ini adalah:
a. Simple random sampling yaitu pemilihan sampel dengan menggunakan angka
random atau acak. Pengambilan sampel ini sering digunakan oleh peneliti
apabila populasi yang diambil dari sampel merupakan populasi homogen yang
hanya mengandung satu ciri.
Gambar Pengambilan Sampel dengan cara Acak Sederhana
(Simple Random Sampling)
Atau bisa juga dengan menggunakan tabel random, seperti yang terlihat pada
gambar di bawah ini:
Gambar Pemilihan Sampel Dengan Menggunakan Tabel Acak
b. Sytematic sampling yaitu pengambilan sampel secara sistematis
Gambar Pemilihan Sampel Secara Sistematis
c. Stratified sampling yaitu pengambilan sampel dengan cara bertingkat dan
biasanya digunakan oleh peneliti apabila di dalam populasi terdapat strata atau
tingkatan antara satu kelompok dengan kelompok lainnya.
d. Cluster Sampling yaitu pengambilan sampel dengan memilih kelompok tertentu
secara acak dan biasanya digunakan oleh peneliti apabila di dalam populasi
terdapat kelompok yang mempunyai ciri tersendiri.
Gambar Pemilihan Sampel Dengan Cara Cluster
2. Metode pemilihan sampel non-probabilitas adalah pengambilan sampel secara tidak
acak atau sampel diambil tanpa melalui proses seleksi. Elemen-elemen populasinya
tidak mempunyai peluang yang sama untuk dijadikan sampel.
Yang termasuk dalam pemilihan sampel ini adalah:
a. Convience sampling yaitu pemilihan unit-unit analisa sesuai dengan penelitian
b. Purposive sampling biasanya digunakan oleh peneliti jika peneliti mempunyai
pertimbangan-pertimbangan tertentu di dalam pengambilan sampelnya.
c. Quota sampling
d. Snowball sampling yaitu pemilihan sampel berdasarkan karakteristik tertentu.
Gambar Tipe Pemilihan Sampel
4.7. Action Research
Action research merupakan penelitian yang berfokus langsung pada tindakan sosial.
Empowering ada peneliti yang terjun langsung ke daerah penelitian karena tidak bisa
disurvei. Dengan memahami dan mencatat pola-pola yang ada. Secara metodologis
tidak kuat. Ada bentuk riset lain mungkin secara metodologi tidak kuat tapi ada
knowladge yang bisa digali dari situ.
Penelitian tindakan (action research) adalah penelitian baik kualitatif maupun
kuantitatif. Penelitian tindakan adalah cara melakukan masalah pada saat yang
bersamaan. Penelitian tindakan ini merupakan metode yang didasarkan pada tindakan
masyarakat yang seringkali diselenggarakan pada suatu latar yang luas, seperti di
rumah sakit, pabrik, sekolah, dan lain sebagainya.
4.9. Ethnographic Research
Penelitian etnographi adalah penelitian yang memfokuskan diri pada budaya dari
sekelompok orang. Umumnya penelitian etnogarhi meneliti tentang budaya secara
umum. Penelitian ethographic hampir sama dengan action riset. Penelitian ini lebih
terfokus pada organisasi yang mendefenisikan grup of people. Misalnya kajian tentang
pembagian irigasi di Bali (SUBAK). Masyarakatnya berkumpul untuk pembagian air
ke sawah.
4.10. Case Studies Research
Studi kasus merupakan penelitian yang memusatkan perhatian pada suatu kasus tertentu
dengan menggunakan individu atau kelompok sebagai bahan studinya. Penggunaan
penelitian studi kasus ini biasanya difokuskan untuk menggali dan mengumpulkan data
yang lebih dalam terhadap obyek yang diteliti untuk dapat menjawab permasalahan
yang sedang terjadi.
Sehingga bisa dikatakan bahwa penelitian bersifat deskriptif dan
eksploratif.
Dalam penelitian studi kasus terdapat investigasi empiris tentang sesuatu fenomena
yang ingin dipecahkan oleh peneliti. Apa yang dimaksud dengan fenomena dan sejak
kapan sesuatu itu disebut sebagai fenomena. Misalnya apa fenomena (kejadian,
peristiwa) yang ada pada bidang IT. Bagaimana dan kenapa orang yang menggunakan
IT ada yang gagal ada yang sukses. Fenomena, bisa digali dengan melakukan penelitian
studi kasus. Studi kasus yang diambil bisa berasal dari suatu organisasi, komunitas
tertentu ataupun dengan cakupan yang lebih luas lagi.
Penelitian case study (studi kasus) berbeda dengan penelitian survei. Pada penelitian
survei jumlah sampelnya cukup luas sedangkan pada case study jumlah sampel yang
diambil sangat sedikit atau hanya beberapa orang saja. Namun persamaan diantara
penelitian survei dan studi kasus adalah keduanya sama-sama menggali fenomena.
Misalnya kita ingin melihat bagaimana keadaan perusahaan apabila kita ingin
menerapkan atau menggunakan IRP. Untuk itu maka perlu dikaji pola-pola
penerapannya diberbagai macam negara, di cari model dan polanya, setelah itu baru
diujicobakan pada kasus yang akan kita teliti.
Penelitian studi kasus datanya harus berupa data primer. Data ini dapat dikumpulkan
dalam bentuk dokumen-dokumen yang telah divalidasi dan dilakukan verifikasi
konfirmasi data ke primary source-nya.
Dalam hal ini perlu dicari data primernya.
Sumber data yang diambil dari tesis atau disertasi tidak bisa digunakan karena data
tersebut bukan data primer melainkan data tertier karena diambil dari data lain yang
kemudian diolah. Kita bisa mencari pemecahan studi kasus tersebut dengan cara
membangun polanya dari studi-studi yang telah ada.
Studi kasus merupakan strategi penelitian yang terfokus pada pemahaman terhadap
sesuatu yang dinamis dalam konteks tunggal.
Studi kasus dapat melibatkan satu kasus
atau lebih, dengan tingkat analisa yang berbeda-beda. Studi kasus dapat digunakan
untuk memberikan gambaran terhadap suatu masalah, pengujian teori, atau
pembentukan teori.
