Setiap orang punya potensi unik, kembangkanlah.

Judul tersebut bukan kata-kata saya tapi milik salah satu tokoh idola saya, Hermawan Kartajaya. Kalimat itu semakin menyadarkan saya akan potensi tiap orang yang unik. Setiap orang tidak sama, tapi memiliki bakat, potensi dan kelemahan masing-masing.

Selasa siang kemarin (17/3/2015) saya menghadiri upacara pelepasan pemakaman salah satu profesor saya. Saya adalah salah satu mahasiswa yang tidak puas dengan cara mengajar dan materi yang disajikan beliau. Kalau hendak disambungkan dengan judul tulisan ini, beliau he was not born as a teacher. Dalam upacara itu dibacakan riwayat hidup yang membuat saya semakin sadar bahwa tiap orang memiliki potensi yang unik. Karir beliau mulai dari sekretaris jurusan, ketua jurusan, dekan 2 periode, ketua prodi S2/S3, sekretaris senat hingga ketua senat universitas. Bisa kita rasakan, betapa konsisten dan sistematisnya karir beliau. Beberapa kali dimulai dari sekretaris sebelum menjadi ketua. Sebagai ketua prodi S2/S3 berhasil meraih akreditasi A, yang turun pada periode berikutnya. Sebagai ketua takmir masjid, beliau berhasil melakukan pemugaran dan pengembangan masjid yang sangat mengesankan, hingga menjadi salah satu masjid terbaik di Yogyakarta (dalam kemakmuran masjidnya).

Pencapaian karir seperti itu hanya dapat dicapai oleh orang yang konsisten, stabilitas emosi yang terjaga, dan perjuangan tiada henti. Mungkin dalam pemikiran beliau, harus "magang" dulu sebelum mencapai jabatan tertentu. Ini dapat kita lihat pada beberapa jabatan yang didahului menjadi sekretaris. Ini juga menunjukkan bahwa beliau adalah orang yang sangat menikmati proses pendewasaan. Kematangan suatu kompetensi harus dilatih dengan baik. Begitu juga dengan kematangan dan kompetensi manajerial. Pelajaran lain yang dapat dipetik adalah, untuk menjadi mengerti kita harus menghabiskan banyak waktu untuk mengalami dan mendalami sendiri situasi/tugas yang akan diemban. Seorang manajer memang harus menguasai bidang garapannya secara mendalam sebelum mengambil keputusan-keputusan.

Sekelumit kisah ini menjadi bukti bahwa ada orang yang terlahir sebagai guru (mengajar, memberi masukan/konsultasi, memberi teladan, dan sebagainya) tapi ada juga yang terlahir menjadi pemimpin atau manajer yang handal.

Selamat jalan Prof, ilmu yang engkau berikan adalah amal jariyah, menurut kami.

Pengantar Metode Eksperimen (1)

Tulisan ini memaparkan buku Fraenkel, J.R. and Wallen, N.E. (1993) How to design and evaluate research in education, international edition. Singapore: McGraw-Hill Book Co, terutama chapter 13 tentang experimental research. Buku ini cukup komplet untuk dijadikan panduan dalam melakukan penelitian sehingga layak untuk dibaca oleh para peneliti yang hendak melakukan penelitian. 

Penelitian eksperimen saat ini seakan kalah pamor dibandingkan dengan penelitian lain yang tengah naik daun, penelitian tindakan dan research&development. Dua jenis penelitian ini memang sedang berkembang di kurun waktu 10 tahun terakhir, sedangkan untuk penelitian eksperimen sudah berkembang lebih dulu. Penggunaan penelitian eksperimen di bidang pendidikan saat ini semakin menurun dibandingkan dengan 20 tahun yan lalu, sebelum PTK maupun R&D mulai banyak digunakan. Salah satu penelitian yang paling sering digunakan oleh seorang peneliti dalam bidang pendidikan yaitu penelitian eksperimen pendidikan. 

Di dalam penelitian eksperimen, terdapat variabel bebas (independent variabel) serta variabel terikat (dependent variabel) seperti penelitian korelasi, hanya variabel bebas di eksperimen bentuknya agak berbeda dengan yang di korelasi.

Metode eksperimen menguji efek dari satu atau lebih variabel independent pada satu atau lebih variabel dependent. Variabel independent yang dimaksud adalah treatment, sedangkan variabel dependent adalah kriterion atau outcome. Ciri khas metode eksperimen adalah adanya manipulasi (treatment). Dalam bidang pendidikan, manipulasi dapat berupa: metode instruksional, tipe/jenis tugas, bahan/sumber belajar, penghargaan/hukuman pada siswa, dll (Fraenkel&Wallen, 1993: 241).

Likert Scale

Likert scale berbeda dengan inventory ataupun check list.Likert scale digunakan untuk mengukur sikap, sedangkan inventory digunakan untuk mengukur perilaku. Dalam inventory, pertanyaan yang diajukan adalah seputar perilaku responden tentang suatu variabel yang sedang diteliti. Sebagai contoh, apakah tiap pagi responden masuk jam 07.00?
Ada perbedaan pendapat, apakah untuk instrumen inventory ini perlu diuji validitasnya atau tidak, ada yang berpendapat perlu dan sebagaian lain mengatakan tidak perlu.

Ketika Tidak Signifikan (2)

Saat kita menemukan hipotesis penelitian kita tidak signifikan, seakan telah tamat lah penelitian kita. Dan sampai-sampai beberapa orang harus mengorbankan idealismenya untuk membuatnya menjadi signifikan. Menyambung tulisan saya sebelumnya di blog ini, tidak signifikan sebenarnya bukanlah musibah terbesar, akan tetapi cobaan semata. Dalam edisi pertama, saya contohkan bahwa seorang promovenda masih bisa mendapatkan nilai A dan lulus dengan cumlaude meski ada beberapa hipotesis tidak signifikan.

Tidak hanya level S3, di S2 ataupun S1 juga banyak contoh mereka yang mendapatkan nilai A. Tidak hanya di level tugas akhir, di sebuah kompetisi penelitian pun, ada juga pemenang kejuaraan yang ternyata tidak meningkat perolehan nilai yang dihipotesiskan.

Kasus-kasus tersebut menunjukkan bahwa penilaian sebuah penelitian tidak hanya dari diterima atau ditolaknya hipotesis alternatif, tetapi dari overall performance. Dalam penilaian penelitian (skripsi, tesis, disertasi) terbagi menjadi unsur metodologi, penyajian presentasi sampai ketepatan menjawab presenter. Dalam metodologi pun, banyak penilaian yang dapat mendongkrak perolehan nilai.

Beberapa tips yang diberikan oleh Dr. Samsul Hadi ketika hipotesis alternatif kita tidak signifikan adalah: pertama cek ricek lagi metodologi yang digunakan (harus sudah benar), perbanyak diskusi hasil penelitian dengan menunjukkan data-data lapangan sehingga dapat menjelaskan mengapa itu terjadi, kemukakan teori yang relevan dengan pembahasan sehingga mendukung argumen yang kita bangun.

Konsultasi teknik analisis data

Lagi, datang kepada saya seorang klien yang binggung bagaimana cara membuktikan hipotesisnya. Si Fulan ini sudah berusaha untuk menganalisis data sendiri, akan tetapi dianggap salah oleh pembimbingnya. Membuktikan hipotesis sebenarnya lebih mudah dibandingkan belum memiliki hipotesis. Setelah kami berdiskusi, akhirnya saya berikan solusi atas permasalahannya.

Jika Dalam rangkaian proses menganalisis data, harus ditelusuri terlebih dahulu dari jenis data dan hipotesisnya. Kita mengenal jenis data: nominal, ordinal, interval dan rasio, sedangkan jenis hipotesis kita memiliki: deskriptif, komparatif serta asosiatif. Untuk hipotesis akan diperinci lagi menjadi hipotesis satu sisi (tail) ataupun dua sisi.

.
Menganalisis data memang gampang-gampang susah. Untuk melakukannya diperlukan pengetahuan tentang statistik, metodologi penelitian dan juga konteks teori/penelitian yang dilakukan. Tidak jarang, selama saya memberikan konsultasi harus menelusuri terlebih dahulu dengan membaca latar belakang masalah, kemudian perumusan masalah hingga tujuan penelitian. Hal ini karena mereka belum menyertakan hipotesis dalam proposal penelitiannya.

Bahkan menurut pengalaman saya mengadakan pelatihan, peserta tidak dapat langsung menerapkan rumus meski baru saja diberikan contohnya. Hal ini dikarenakan memang diperlukan latihan juga, disamping pengetahuan yang memadai.

LT dan LD

Bagaimana jika LT50 maupun LD50 kita bernilai negatif?
Ini kasus yang saya tangani beberapa kali.

Tentang "way" pada anova

Bulan ini saya beberapa kali memberikan konsultasi tentang pemilihan teknik statistik yang tepat untuk penelitian eksperimen. Berbagai macam desain experimen seperti one shot case study, pretest postest control design, randomized control trial (RCT) dan sebagainya dipilih untuk dilakukan penelitian. 

Pertanyaan yang dilontarkan cukup bervariasi, mulai dari belum mengetahui sama sekali, salah konsep, cukup mengetahui atau sekedar konfirmasi/second opinion. Menarik untuk saya bahas di sini adalah tentang salah konsep dalam memahami "way" dalam anova.

Dari hasil diskusi tersebut dapat saya simpulkan bahwa kesalahan yang sering membuat kacau adalah memahami "way" sebagai jumlah kelompok dalam eksperimen.  Sebagai contoh, seorang peneliti akan melakukan penelitian efektivitas pembunuh jentik nyamuk dengan tiga kelompok yakni: kontrol, perlakuan 1 (konsentrasi 10%) dan perlakuan 2 (konsentrasi 20%). Dengan desain seperti ini, orang sering menyebut bahwa teknik analisis data yang digunakan adalah three way anova, karena ada tiga kelompok dalam penelitiannya. Pendapat itu tentu saja salah karena konsep "way" dikaitkan dengan faktor/jenis perlakuan/intervensi yang diberikan, bukan pada jumlah kelompok dalam penelitian.

Oleh karena itu, pada contoh kasus di atas, teknik analisis yang tepat adalah one way anova. Alasannya adalah karena hanya ada satu jenis perlakuan yang diberikan yakni konsentrasi (kontrol, 10%, 20%). Demikian juga dengan desain eksperimen yang lain seperti RCT, RPT, RBD dan sebagainya kita hanya perlu mengidentifikasikan berapa jenis perlakuan/intervensi yang diberikan terhadap obyek.