Share laporan

Materi pelatihan “Quantitative and Sampling research”
Secara garis besar penelitian dapat dibedakan menjadi dua kelompok besar yaitu :
– Qualitative research
Penelitian dengan menggunakan data-data kualitatif yang tidak dikuatifikasikan kedalam numerik
Contoh : in depth interview, focus group discussion
– Quantitative research
Penelitian dengan menggunakan data-data kuantitatif (numerik) ataupun data kualitatif yang dikuantifikasikan
Paparan I –> Populasi dan sampling
– Populasi adalah keseluruhan elemen, manusia, kejadian, benda atau unsur yang akan dijadikan suatu ojek penelitian
– Sampel adalah sebagian dari populasi yang dianggap bisa mewakili karakteristik dari populasinya
– Adapun target populasi sendiri dibagi menjadi 2 bagian yakni :
1. Finite (real) –> Pupulasi yang jumlahnya bisa diketahui secara pasti
Misal : Jumlah penduduk Depok 2007
2. Infinite (Purely conceptual/hypothetical) –> Tidak secara pasti diketahui
Misal : Jumlah pengguna jalan HR. Rasuna Said Jakarta Selatan
– Alasan penggunaan sampel
a. Jumlah populasi yang sangat besar atau bahkan tidak diketahui jumlahnya secara pasti
b. Keterbatasan waktu, biaya dan SDM dalam penelitian
c. Untuk meningkatkan kualitas data
– Syarat sebuah sampel dikatakan representatif al :
a. Sampel harus mewakili karakteristik populasinya
b. Jumlah sampel cukup (mewakili jumlah populasinya)
c. Disain/teknik Pengambilan sampel dilakukan secara acak/random disesuaikan dengan kebutuhan penelitian
d. Mampu meminimalisasi atau mengontrol kesalahan sistematik
– Teknik penarikan contoh/sampel
A. Probability sampling
1. Simple random sampling
2. Stratified random sampling
3. Systematic random sampling
4. Cluster or multistage sampling
B. Nonprobability sampling
1. Convenience/opportunity/accidental sampling
2. Purposive/judgemental sampling
3. Quota sampling
4. Snowball sampling
Menentukan ukuran sampel untuk “probability sampling”
Seperti diketahui aturan umum :
– The larger the sample, the smaller the sampling error
– Larger samples cost more

Paparan II –> Skala dan Ukuran
– Pengukuran adalah sebuah proses menentukan penomoran atau pelabelan pada sebuah objek, manusia, negara atau kegiatan tertentu sesuai dengan peraturan tertentu untuk merepresentasikan kuantitas dan kualitas atribut
– Jadi kita tidak mengukur secara khusus objeknya, manusia, dsb akan tetapi mengukur atribut (sifat) atau karakteristik (feature) yang menyertainya.
– Proses Pengukuran
1. Menentukan konsep pengukuran
2. Menentukan karakteristik dari konsep yang ada
3. Memilih skala pengukuran (data type)
4. Membangkitkan item pertanyaan
5. Menyusun dan mendesain kuisioner
6. Mengadakan test pendahuluan dan perbaikan
– Skala pengukuran
– Nominal –> Tingkatan data yang paling rendah, berupa klasifikasi, tidak bisa dijumlahkan dan tidak menunjukkan tingkatan
contoh : laki-laki diberi kode 1, wanita diberi kode 2 dst
– Ordinal –> Skala data yang menunjukkan adanya kategori tingkatan atau rangking
contoh : tinggi diberi kode 1, sedang diberi kode 2, dan rendah diberi kode 3
– Interval –> Skala pengukuran yang diperoleh dengan cara pengukuran dan berada dalam selang tertentu
contoh : 0-100 derajat celcius dalam suhu
– Ratio –> Data yang diperoleh dengan pengukuran, bisa dilakukan operasi matematika dan tidak ada kategorisasi
contoh : jumlah buku, banyaknya sepatu yang dimiliki, dll

– Validitas dan reliabilitas dalam sebuah penelitian (kusioner)
Validitas –> Tingkat ketepatan/presisi/akurasinya tinggi yaitu dengan meminimalisasi bias baik yang berasal dari systematic error dan random error
– Reliabilitas –> Mampu diandalkan/konsisten dari waktu kewaktu dalam kondisi yang sama

Sesi tanya jawab dan pembahasan
Tanya : Bagaimana menentukan sampling jika objek penelitian kita adalah kabupaten di Indonesia dengan kriteria yang sangat spesifik (dimana fasilitas dari masing-masing objek penelitian itu berbeda)
Jawab : Jika objek yang diteliti bukan merupakan karakteristik dari sebuah populasi yang benar dalam hal ini hanya beberapa kabupaten dengan spesifikasi berbeda satu sama lain maka teknik yang dilakukan bukan teknik penarikan sampel akan tetapi lebih kepada dept interview atau FGD untuk kemudian dituangkan dalam paparan

Tanya : Apakah ada dasar statistik yang menyebutkan ukuran sampel minimal adalah 30 atau 40 responden
Jawab : Sebenarnya tidak ada pendapat yang benar atau salah dalam hal penentuan jumlah sampel sebuah penelitian. Teori yang ada menyebutkan bahwa semakin banyak jumlah sampel (semakin mendekati jumlah populasinya) maka penelitian tersebut pasti akan semakin valid/presisi tinggi

Tanya : Bagaimana generalisasi berlaku dalam sebuah penelitian/survey
Jawab : Generalisasi terjadi jika dalam sebuah populasi homogen maka pengambilan sampel secara acak diasumsikan telah mewakili parameter yang ingin diukur (generalisasi)

Tanya : Apakah jumlah skala pengukuran ganjil bisa dikategorikan sebagai systematic error jika tidak apa sebenarnya systematic error tersebut?
Jawab : Bukan. Karena sebenarnya systematic error lebih kepada adanya kesalahan alat ukur misalnya : pembuatan butir pertanyaan dalam kuisioner yang tidak mendukung parameter yang diukur akhirnya akan terjadi kesalahan secara sistematik.
Sedangkan adanya skala pengukuran ganjil di Indonesia memang menjadi polemik karena ada kecenderungan masyarakat tidak mau “pusing” memilih dan berkonsentarsi di area aman (tengah)

Tanya : Bagaimana pelaksanaan teknis survey dengan tabel bilangan acak?
Jawab : Jika randomisasi yang dilakukan menggunakan tabel bilangan acak ada banyak hal yang dilakukan misalnya dengan memilih secara mendatar, horizontal dsb. Atau bisa juga dilakukan dengan bantuan 1 dadu, 2 dadu dst

Tanya : Apakah hasil polling Kompas dengan responden yang memiliki telepon dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah?dimana tidak ada informasi metode pengambilan sampel responden dilakukan?
Jawab : Sekali lagi benar tidaknya sebuah survei dalam hal ini polling tergantung masyarakat pembacanya. Dalam level mana pembaca memepercayai adanya polling yang dibuat sepanjang polling tersebut dilakukan sesuai aturan ilmiah yang ada

Tanya : Apakah dalam pengujian reliabilitas dan validitas setiap butir pertanyaan harus berkorelasi kuat?bagaimana cara mengatasinya jika tidak demikian?
Jawab : Ya, untuk mengetahui apakah sebuah butir pertanyaan mendukung parameter yang diteliti maka diperlukan sebuah ukuran keeratan antara variabel-variabel kuisioner. Jika korelasi lemah maka diperlukan refine pertanyaan (alpha cronbach = diatas 0.6)

Tanya : Bagamana mengatasi data missing? Jika jumlahnya besar?
Jawab : Jika jumlahnya besar maka bisa dipastikan penelitian yang dilakukan salah. Kurang pemantauan dalam pengisian kuisioner atau pemilihan bahasa yang tidak user friendly. Jika jumlahnya sedikit (5%) maka bisa dilakukan penarikan rata-rata dari missing value tersebut.

Saran
Untuk pelaksanaan training/pelatihan selanjutnya akan lebih baik jika diberikan juga pelatihan teknis pembuatan kuisioner sederhana dimulai dari penentuan tujuan penelitian, ruang lingkup populasi, teknik pengambilan sampel, teknik pembuatan kuisioner dan pengujian yang dilakukan seperti validitas dan reliabilitas bahkan hingga pengolahan datanya melalui software sederhana dengan tutorial sehingga tiap peserta bisa langsung menerapkan pelatihan yang diikuti.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s