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.

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.

Data Analyst

Ternyata persoalan menentukan teknik analisis data tidak hanya persoalan yang dialami mahasiswa, akan tetapi juga oleh dosen. Awal bulan ini saya dapat klien seorang mahasiswa S3, beliau mengaku binggung bagaimana menganalisis data. 

Dari pembicaraan itu, kemudian kami terlibat diskusi mengenai desain dan analisis data. Diskusi agak tersendat karena beliau tidak mau menunjukkan proposal. Dan lagi ditanyain hipotesisnya seperti apa juga tidak dijawab dengan jelas. Akhirnya kami berdiskusi dengan hasil yang produktif. Kami menyepakati untuk memakai teknik analisis tertentu untuk melakukan analisis datanya.

Dari diskusi tersebut, beliau berterimakasih karena telah dibantu untuk menemukan teknik analisis yang relevan. Dari kasus tersebut menunjukkan peran data analyst cukup signifikan, sebagai tenaga ahli yang membantu pengambilan keputusan. Mereka bagaikan kamus berjalan yang siap menjawab pertanyaan yang menginginkan berkonsultasi.

Peran tenaga analyst sangat membantu dalam menyingkat waktu karena jika mereka mempelajari sendiri teknik statistik yang relevan, belum tentu mereka akan dapat dengan tepat memilih teknik analisis yang relevan. Tidak jarang mereka tetap salah dalam menentukan teknik analisis yang digunakan, meski telah belajar sekian waktu sampai harus lembur. Bahkan, sebagian dari mereka pun, telah belajar berhari-hari bahkan berminggu-minggu untuk mempelajari akan tetapi tetap tidak dapat menentukan teknik statistik yang relevan.

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.

Daftar hotel di sekitar UGM UNY Yogyakarta

Ketika Tidak Signifikan

Sabtu, 27 April 2013 saya diundang mantan klien kami untuk mengikuti acara promosi ujian terbuka di Program Doktor. Pada kesempatan itu, saya amati sebenarnya hampir sama aja dengan ujian tugas akhir pada umumnya (skripsi, tesis, dll). Faktor yang membedakan yakni pada saat itu juga, promovendus langsung akan diumumkan kelulusan dan besarta predikat kelulusannya.

Secara umum, ujian ini terasa lebih resmi dengan adanya protokoler yang memandu acara. Jalannya ujian dimulai dengan memaparkan biodata promovendus. Selanjutnya sesi presentasi dan akhirnya interaktif tanyajawab. Dari sembilan orang penguji, sebagian besar lebih banyak memuji dibandingkan menelaah secara kritis.

Hingga pada akhirnya ada penguji yang masih mencermati secara kritis mengapa hubungan dua variabel tidak signifikan? Bukankah bertentangan dengan teori? Kemudian promovenda menjelaskan kondisi di lapangan. Penguji tampak belum menerima penjelasan tersebut, seraya menyatakan bahwa penjelasan itu harus dilengkapi dalam naskah, disertai teori dan hasil penelitian lain yang relevan. Selain itu, porsi diskusi juga harus memuat hal tersebut.

Nah, sebenarnya tidak mengapa jika memang hasil penelitian tidak signifikan, asalkan dapat dijelaskan dan didapatkan melalui prosedur yang sudah benar.

Beda Kuantitatif dan Kualitatif

Creswell (2008) menyebutkan perbedaan penggunaan kajian pustaka pada penelitian kuantitatif dan kualitatif. Pada penelitian kuantitatif, penggunaan kajian teori adalah bersifat substantif.
Akan tetapi memang ada perdebatan dalam hal ini. Untuk peneliti pemula, teori sangat penting karena untuk memandu mereka mengidentifikasi hasil penelitian. 
Perbedaan tersebut dapat dilihat pada tabel perbedaan antara penelitian kuantitatif dan kualitatif sebagai berikut.

Differences	Quantitative	Qualitative
Amount of literature cited at the beginning of the study	Substantial	Minimal
Use literature at the beginning of the study	Justifies or documents the need for the study. Provides a rationale for the direction of the study (i.e.purpose statement and research questions or hypotheses).	Justifies or documents the need for the study
Use or literature at the end of the study	Confirms or disconfirms prior predictions from the literature	Supports or modifies existing findings in the literature