Error (Kesalahan) Metode Eksperimen

Ciri lain eksperimen adalah pemilihan subyek/sampel secara acak. Pemilihan subyek/sampel secara random acak ini penting sekali untuk memastikan bahwa kelompok yang terbentuk adalah sama pada saat awal dimulainya eksperimen. Tidak ada aturan baku berapa jumlah subyek/sampel dalam satu kelompok, tetapi kebanyakan peneliti menggunakan kurang dari 40 subyek/sampel tiap kelompok (Fraenkel&Wallen, 1993: 244).

Dengan pemilihan subyek secara acak, maka penelitian eksperimen masuk ranah kuantitatif, karena akan memakai rumus statistik yang pada ujungnya adalah generalisasi. Hal ini berbeda dengan action research yang sama-sama memberi perlakuan (tindakan) tetapi tidak harus diambil dari subyek yang random. Penulis menemukan buku yang memasukkan penelitian tindakan ke dalam ranah penelitian kualitatif (Esterberg, 2002: 135).

Penelitian eksperimen selama ini diidentikkan dengan penelitian laboratorium, karena penggunaannya dalam ilmu social masih banyak kendala. Kendala-kendala ini dalam penelitian eksperimen ini menyebabkan terjadinya “kesesatan” atau kesalahan yang menyebabkan eksperimen “gagal” seperti kesalahan tipe S, G, maupun R.

Teknik untuk mengeliminasi eror yang berkaitan dengan karakteristik subyek (Fraenkel&Wallen, 1993: 244-245).

1.   Pengambilan sampel secara random.

2.   Mengambil variabel yang tentu konstan. Menghilangkan efek yang mungkin dari variabel dengan menghilangkan variabel dari penelitian.

3.   Memasukkan variabel dalam model. Dengan memasukkan variabel dalam model maka akan dapat dihitung pengaruhnya dibandingkan dengan variabel lain.

4.   Mencocokan (matching). Mencari kondisi yang relatif sama antar subyek yang dibandingkan. Misalnya mencari umur, kelas, status sosial ekonomi, pendidikan subyek yang relatif sama.

5.   Analisis kovariansi.

Tujuan analisis kovariansi adalah untuk menyamakan kondisi antar kelompok. “analysis of covariance can be used to equate groups statistically on the basis of pretest or other variables (Fraenkel&Wallen, 1993: 245)”.

Ciri Penelitian Eksperimen

Dalam sebuah eksperimen, ada beberapa syarat yang harus terpenuhi, yaitu: keacakan sampel (kelompok), sampel yang diambil dari sebaran yang normal atau merepresentasikan populasi, adanya perlakuan terhadap sampel serta adanya kelompok kontrol.

Sampel (Kelompok) harus diambil secara acak karena jika tidak melalui kelompok acak dikhawatirkan akan terjadi bias dalam penyimpulan hasil penelitian. Sebagai contoh, seorang siswa yang sudah pandai dan punya intelegensi tinggi maka tidak sulit untuk membuat dia meningkat prestasi belajarnya, tetapi bagaimana jika diterapkan pada siswa yang kurang pandai? Apakah juga akan ikut meningkat?. Sampel (kelompok) harus diambil secara acak tersebut juga harus mempunyai  distribusi normal. Hal ini sesuai dengan hukum kurve normal yaitu bahwa distribusi data di dunia ini akan mendekati distribusi normal atau berbentuk genta (lonceng). Jika distribusi datanya juling positif atau juling negatif maka dikhawatirkan akan menyebabkan hasil analisis menjadi bias.

Ciri berikutnya adalah adanya perlakuan (treatment) terhadap kelompok yang diteliti. Dalam terminology eksperimen dikenal dengan kelompok kontrol dan kelompok eksperimen. Kelompok control adalah kelompok yang digunakan sebagai pembanding, biasanya tidak diberikan perlakuan khusus, dibiarkan seperti kondisi sehari-hari (konvensional), ataupun diberi perlakuan yang diduga akan berbeda dengan kelompok yang diberi perlakuan. Sedangkan kelompok eksperimen merupakan kelompok yang diberi perlakuan sesuai dengan bentuk yang diharapkan oleh peneliti. 

Sebagai contoh, seorang peneliti akan melakukan penelitian tentang pengaruh pemberian pakan udang terhadap kandungan protein pada telur ayam. Dalam hal ini peneliti memilih dua kelompok ayam untuk dijadikan kelompok control dan eksperimen, yakni: kelompok control adalah ayam yang dibiarkan dengan diberi makan seperti sehari-hari, sedangkan kelompok eksperimen adalah ayam yang diberi tambahan makan udang dengan kandungan tertentu. Pemberian pakan tambahan berupa udang ini yang disebut dengan perlakuan (treatment). Dua kelompok ayam tersebut merupakan kelompok yang diambil secara acak dari sejumlah kelompok ayam yang berada di suatu peternakan ayam. Kemudian dua kelompok tersebut perlu diuji apakah berasal dari distribusi data yang normal sehingga dapat mewakili kondisi populasi.

Unit Analisis

Beberapa saat yang lalu, ada seorang mahasiswi yang konsultasi dengan saya. Permasalahan yang diungkap adalah tentang unit analisis. Variabel independen diukur dengan kuesioner yang diisi seluruh karyawan, sedangkan data variabel Y diukur dengan kinerja karyawan secara time series selama  tahun terakhir. Hal ini adalah kesalahan.
Ternyata persoalan ini juga masih ditemui pada mahasiswa S2 dan sebagian masih dilakukan oleh dosen yang sudah berpendidikan S2. Hal ini menunjukkan hal yang tidak mudah. Padahal umumnya pada kuliah metodologi penelitian, sudah diajarkan keselahan-kesalahan yang masih dilakukan oleh para mahasiswa S1 dulu. Tapi tetap saja ada yang salah.

Prediksi pada Penelitian Kualitatif

Selama ini kita mengenal metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi adalah metode kuantitatif khususnya analisis regresi. Akan tetapi menurut Prof. Noeng Muhadjir, metode kualitatif juga dapat digunakan untuk prediksi masa depan. Cara yang dapat dilakukan adalah dengan mengidentifikasi gejala, fenomena, data, dan situasi seperti apa yang menyebabkan suatu masalah itu muncul. Ketika sudah dapat diidentifikasi, maka selanjutnya akan dapat dilakukan prediksi masa depan untuk menghindari masalah serupa. Jika manajemen/masyarakat ingin menghindari masalah yang akan terjadi maka faktor-faktor tertentu sebagaimana hasil penelitian harus dapat dihindari.
Ini yang secara umum disebut dengan uji validitas, khususnya transferabilitas. Hasil penelitian kualitatif yang baik, seharusnya memiliki transferabilitas yang tinggi.

Path atau SEM?

Cermat dalam melakukan pengukuran variabel

Merancang pengukuran pada variabel yang akan diteliti seringkali terlupakan oleh peneliti. Mereka umumnya belum sampai pada bagaimana cara mengukur variabel dan data seperti apa yang akan didapatkan. 

Beda jumlah kuesioner maupun jml kasus. Kalau korelasi harus memiliki jumlah kasus yang sama satu variabel dengan variabel lain, sedangkan untuk uji beda tidak masalah memakai jumlah kasus yang berbeda tiap kelompok (variabel). => kasus ibu yg S3 pertanian.
Ternyata hal ini dialami juga oleh mahasiswa lain yang sedang mengambil tesis. Jadi, sekali lagi, kita harus cermat dalam melakukan pengukuran variabel.

Untuk penelitian yang menguji hubungan/pengaruh, perlu dicermati bahwa jumlah sampel/responden harus sama antar variabel. Unit analisis/subyek penelitian juga  diharapkan sama, agar didapatkan pengukuran yang benar. Sebagai contoh, jika sampelnya karyawan, semua variabel diukur dari karyawan, jangan ada yang diukur dari pimpinannya.

 

Saran dan Rekomendasi

1. Apa perbedaan saran dan rekomendasi?
Saran tidak memiliki konsekuensi terhadap masa organisasi yang diteliti, sedangkan  rekomendasi memiliki implikasi bagi organisasi jika hal itu tidak dilakukan. Oleh karena itu, secara peringkat, rekomendasi lebih penting dibandingkan saran.
2. Berbagai macam variasi dalam bab penutup di laporan penelitian (skripsi, tesis, disertasi dll).
Dalam bagian penutup, ada yang berisi kesimpulan dan saran. Ada juga simpulan, implikasi, keterbatasn dan saran/rekomendasi dst. Hal ini sangat fleksibel menurut masing-masing saja.

Binggung Cara Menganalisis Kuesioner

Pagi-pagi selepas subuh waktu Indonesia, saya membuka FB. Segera saya membaca chat dari seorang teman yang sedang mengammbil S2 di Jerman. "mas agussssssssssssssssssssssss,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, help me please,,,,,,,,,,,, ini angket musti diolah, musti diapain mas....?", begitu kata-katanya. Terkesan aneh ya, lha kan saat bikin proposal harusnya sudah punya rencana, hendak diapakan data yang didapatkan. Kemudian, saya pandu untuk meletakkan data/metodologi pada tempatnya.

Statistika bukan hanya persoalan mahasiswa S1/D3

Persoalan statistik tidak hanya menjadi persoalan mahasiswa yang kuliah di level S1 saja. Para mahasiswa S2 dan S3 pun juga sering kali mengalami persoalan dalam menentukan teknik statistik yang akan digunakan ataupun bagaimana teknis melakukan analisis data.

Hal ini disebabkan karena kurangnya latihan berbagai rumus dalam aplikasi statistik. Untuk itu, diperlukan latihan yang cukup sehingga mereka dapat mengidentifikasi rumus-rumus yang digunakan.

Umumnya mereka pernah mengetahui, maklum dari s1 sampai s3 materi statistik hampir sama aja. Akan tetapi karena jarang dipakai, maka hal itu menyebabkan mereka lupa atau tidak bisa memilih teknik analisis apa yang tepat. Oleh karena itu jika ingin belajar seharusnya banyak latihan untuk memecahkan soal-soal atau kasus.

Selain banyak belajar dan latihan, terkadang diperlukan instruktur yang dapat memberikan materi sehingga lebih memudahkan belajar. Kontak kami untuk mendapatkan instruktur pelatihan atau privat tentang metode statistika.

Heirarkhial Regression Analysis

Dunia penelitian memang cukup unik. Sering kali seorang pembaca mengetahui cara membaca hasil, akan tetapi belum tentu dapat melakukan analisis seperti yang diharapkan. Disinilah fungsi konsultasi dan data analyst menjembatani. Tidak jarang, seseorang hanya dapat merumuskan hipotesis tanpa tahu bagaimana membuktikannnya. Ada juga yang tidak mengetahui hipotesis penelitiannya, hanya perumusan masalah yang diketahuinya.

Sebagai contoh, seorang peneliti ingin menggunakan teknik analisis heirarkhial regression analysis. Berdasarkan penelitian terdahulu yang dia baca, dapat disusun rumusan, hipotesis dan sekaligus dapat ditentukan teknik analisis data yang digunakan. Akan tetapi, bagaimana cara menganalisisnya? Itu yang jadi pertannyaannya.

Teknik analisis heirarkhial regression analysis adalah metode analisis regresi dimana peneliti dapat menentukan urutan variabel yang dimasukkan dan dikeluarkan dari persamaan regresi. Analisis ini juga dinamai model multilevel karena modelnya yang berbentuk heirarkhis. Model regresi heirarkhis dilakukan dengan membuat beberapa buah model  regresi dengan menambahkan variabel bebas (prediktor) setahap demi setahap. Dengan memasukkan prediktor setahap demi setahap akan dapat diketahui berapa besarnya variabel bebas pertama dibandingkan kedua dan seterusnya. Analisis ini dapat dilakukan menggunakan software antara lain: SPSS, SPS dll.