Bagaimana mengetahui bahwa penelitian tersebut bias

Seiring dengan perkembangan metode penelitian kualitatif Â beberapa kurun waktu terakhir dan semakin diminatinya metode tersebut oleh banyak ilmuwan di berbagai disiplin ilmu, mulai dari sosiologi, antropologi, pendidikan, sejarah, psikologi, ekonomi, bahasa, hingga ilmu kesehatan, pertanyaan mengenaiÂ ukuran atau standar kualitas penelitian kualitatif tak dapat dihindari. Tak ketinggalan, sebagai peminat metodologi penelitian kualitatif, saya juga sering memperoleh pertanyaan tersebut, baik dari kalangan mahasiswa, teman sejawat, maupun para peminat metode penelitian kualitatif. Tentu tidak salah, sebab, sebagaimana penelitian kuantitatif yang memiliki standar baku untuk mengukur kualitasnya, penelitian kualitatif juga mensyaratkan ukuran atau standar tertentu untuk disebut berkualitas.

Sayangnya, penjelasan untuk menjawab pertanyaan tersebut selama ini tidak cukup memuaskan dan kurang sistematis. Malah sering membingungkan. Tulisan pendek ini bermaksud membantu menjawab pertanyaan tersebut yang disari dari berbagai sumber, terutama karya Ines Steinke â€œQuality Criteria in Qualitative Researchâ€, (dalam Flick, ed., 2004: 184-194), danÂ karya Simon C Kitto et. al, â€œQuality in qualitative research: Criteria for authors and assessors in the submission and assessment of qualitative research articles for the Medical Journal of Australiaâ€, Volume 188 Number 4, 18 February 2008.

Sebagaimana diketahui penelitian kualitatif merupakan aktivitas ilmiah untuk mengumpulkan data secara sistematik, mengurutkannya sesuai kategori tertentu, mendeskripsikan dan menginterpretasikan data yang diperoleh dari wawancara atau percakapan biasa, observasi dan dokumementasi. Datanya bisa berupa kata, gambar, foto, catatan-catatan rapat, memo, dan sebagainya.

Tahapannya dimulai dari perolehan kasus yang unik, prosesnya berlangsung secara induktif, teori digunakan sebagai piranti untuk memandu peneliti memahami fenomena, lebih menekankan kedalaman daripada keluasan kajian, dan berakhir dengan teori baru. Tujuannya adalah untuk memperoleh pemahaman yang mendalam tentang perilaku, proses interaksi, makna suatu tindakan, nilai, dan pengalaman individu atau kelompok, yang semuanya berlangsung Â dalam latar alami.

Sebaliknya, penelitian kuantitatif berurusan dengan ukuran-ukuran secara statistik yang datanya berupa angka, lebih menekankan keluasan wilayah kajian daripada kedalamannya. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan ketentuan prosedur dan verifikasiÂ yang baku, analisis dilakukan melalui format statistik yang sudah standar, dan hasilnya berupa prediksi atau generalisasi. Tujuannya adalah untuk menjelaskan hubungan antar-variabel melalui pembuktian hipotesis dan berakhir dengan Â kesimpulan berupa generalisasi.

Secara konvensional, kriteria untuk mengukur kualitas penelitian kuantitatif adalahÂ validitas, reliabilitas, objektivitas dan generalabilitas. Tentu saja kriteria tersebut tidak bisa dipakai di dalam penelitian kualitatif, karena kerangka berpikir, subjek, ukuran wilayah kajian dan tujuannya sangat berbeda. Karena objek dan tujuannya berbeda, sudah barang tentu metode yang dipakai juga berbeda. Kalau pun ada yang menggunakan kriteria Â objektivitas, reliabilitas, dan validitas, maknanya berbeda jauh dari makna yang lazim dipakai di dalam penelitian kualitatif. Begitu juga masalah sampel. Beberapa peneliti kualitatif juga ada yang menggunakan istilah sampel untuk Â menunjuk subjek penelitian. Tetapi maknanya berbeda dari makna sampel dalam penelitian kuantitatif. Sampel dalam penelitian kualitatif tidak mewakili siapapun, melainkan dirinya sendiri dan dipilih secara purposif. Karena itu, Â dipilih yang paling memenuhi syarat tertentu sesuai persoalan penelitiannya, yang olehÂ SimonÂ C Kitto (2008: 244) disebut sebagai maximum variety. Sedangkan dalam penelitian kuantitatif, sampel harus memenuhi syarat keterwakilan (representativeness) untuk mewakili populasi. Semakin sampel mewakili populasi, hasil penelitian semakin bisa diberlakukan untuk semua populasi yang diwakili. Sampel diperoleh secara random.

Kembali ke persoalan bagaimana mengukur kualitas penelitian kualitatif. Menurut Â Simon C Kitto et el. (2008: 243), kualitas penelitian kualitatif ditentukan setidaknya oleh tiga prinsip utama sebagai berikut:

1). Rigour (keseluruhan dan ketepatan penggunaan metode),

Maksudnya adalah karena penelitian kualitatif menekankan kedalaman pemahaman persoalan yang diteliti,Â maka peneliti wajib berusaha keras mengumpulkan informasi yang kemudian menjadi data sekomprehensif mungkin untuk selanjutnya dianalisis menjadi fakta. Prinsipnya tidak boleh ada informasi sekecil apa pun yang terkait dengan tema atau masalah yang diteliti yang tertinggal, sehingga penelitian kualitatif memiliki data yang kaya (thick description of data). Itu sebabnya penelitian kualitatif memakan waktu relatif lebih lama daripada penelitian kuantitatif. Lamanya waktu yang diperlukan terjadi karena peneliti harus berlama-lama dengan subjek dan bisa beberapa kali datang ke lokasi penelitian jika data dirasa belum cukup. Kalaupun data sudah dirasa cukup, peneliti wajib datang lagi ke lapangan untuk mengecek sekiranya ada data yang simpang siur atau tumpang tindih antara satu subjek dan subjek yang lain. Bahkan untuk kepentingan triangulasi temuan, peneliti juga akan datang lagi ke subjek untuk mendialogkan hasil penelitiannya. Tentu proses demikian memerlukan waktu yang lama.

Selain terpenuhinya aspek keseluruhan atau comprehen- siveness, kualitas penelitian kualitatif juga diukur dengan ketepatan metode penelitian dan analisis data yang dipakai. Ini penting diungkapkan karena pada kenyataannya di lapangan Â sering dijumpai terjadinya kesalahan metode yang dipakai, dan akibatnya bisa fatal.

Ketepatan metodologis tidak saja mencakup ketepatan paradigma dan pendekatan yang dipilih, tetapi juga secara operasional dan prosedural meliputi transparansi atau keterbukaan (expliciteness) bagaimana penelitian dilakukan. Ini mencakup informasiÂ mengenai subjek yang diteliti secara detail, tingkat kepercayaan subjek, bagaimana data dikumpulkan, direkam, diberiÂ kode dan selanjutnya dianalisis. dan kemungkinan-kemungkinan penolakan temuan oleh subjek. Karena itu, setidaknya terdapat sembilan (9) pertanyaan standar yang bisa dipakai sebagai pedoman untuk mengukur procedural dan methodological rigour, sebagai berikut: 1) bagaimana subjek/partisipan danÂ setting sosial penelitian bisa diases, 2). Siapa yang diobservasi dan diinterviu, 3). Berapa kali observasi dilakukan, 4). Berapa lama dilakukan, 5). Apa saja pertanyaan yang diajukan pada saat interviu, 6). Apa saja tujuan observasi, 7). Dokumen atau catatan apa saja yang diperlukan dan dikaji, 8) Bagaimana mengkajinya, dan 9). Bagaimana pengumpulan data dilakukan.

Selain hal-hal yang bersifat prosedural dan metodologis seperti tersebut di atas, hal-hal yang lebih teknis perlu menjadi perhatian. Sebab, di lapangan kesalahan bisa terjadi. Sebagai contoh, peneliti bidang manajemen pendidikan ingin mengetahui pandangan seorang kepala sekolah tentang kebijakan Â Â mengenai Ujian Negara menggunakan metode observasi. Tentu tidak tepat. Sebab, observasi digunakan untuk melihat aktivitas seseorang. Begitu juga untuk mengetahui kompetensi seseorang dalam bidang tertentu menggunakan metode wawancara. Padahal, seharusnya tes. Hal-hal semacam ini masih sering dijumpai di lapangan, terutama di kalangan para peneliti pemula. Jika ini terjadi, walaupun datanya cukup kaya, maka kualitas penelitian kualitatif menjadi rendah karena kesalahan metode perolehan data, sehingga aspek rigour- nya tidak sepenuhnya terpenuhi.

(bersambung)

Human beings are poor examiners, subject to superstition, bias, prejudice, and a profound tendency to see what they want to see rather than what is really there.

-M. Scott Peck -

Tulisan kali ini akan membahas mengenai bias-bias yang mungkin muncul dalam penelitian yang Anda lakukan. Tentu saja, bahwa kehadiran bias akan berdampak pada hasil riset anda yang tidak memberikan informasi atau menyimpulkan fakta-fakta yang tidak seharusnya. Kesalahan dalam hasil penelitian ini tentu saja sangat berbahaya apabila data temuan digunakan dalam pengambilan keputusan. Untuk itu paling tidak dalam penelitian kuantitatif, anda, sebagai peneliti dapat mewaspadai berbagai bias seperti dibawah ini:

1. Data-Mining (Pengolahan Data)

Ini terjadi apabila peneliti terlalu berlebihan dalam menggunakan data yang sama atau yang saling terkait. Kesalahan dalam menggunakan data ini merupakan hal yang vital di penelitian kuantitatif, sebab dalam penelitian tersebut berlaku “Garbage In Garbage Out—GIGO”. Untuk menghindari kekeliruan ini maka peneliti sebaiknya mampu secara tajam mengungkap data dari statistik deskriptif.

2. Sample Selection (Penyeleksian Sampel)

Apabila anda menggunakan non-probability purposive sampling, sebaiknya anda mewaspadai terjadinya kesalahan ini. Sederhananya bias ini terjadi akibat anda salah memasukan atau mengeluarkan sejumlah sampel yang menyebabkan hasil dari studi anda menjadi rancu. Analoginya adalah seperti anda menanyakan kepada orang-orang di restoran hamburger, mengenai hamburger. Tentu saja bahwa sampel tersebut akan mengarah kepada hasil bahwa orang-orang menyenangi hamburger, karena sampel yang dipilih tidak mewakili kelompok orang-orang yang tidak menyukai hamburger.

3. Look-Ahead

Kesalahan ini terjadi akibat menggunakan informasi yang tidak tersedia di dalam periode pengujian, sebagai contoh: adalah perbedaan tahun fiskal dalam data akuntansi.

4. Time-Period (Periode Waktu)

Apabila anda menggunakan penelitian yang berbasis runtut waktu, rentang waktu dapat memberikan dampak bias dalam penelitian anda. Perlu dipahami oleh peneliti dalam menggunakan data, sebaiknya disesuaikan dengan fenomena atau sifat dari masalah penelitiannya. Tentu saja perbedaan frekuensi data, jangka pendek akan memberikan perbedaan pada data yang bersifat lebih panjang.

5. Model Mis-specification (Kesalahan Spesifikasi Model)

Dalam penelitian kuantitatif, tujuan penelitian akan dijawab secara empiris dengan membangun hipotesis penelitian. Namun hal ini memiliki permasalahan baru yaitu di dalam penggunaan alat hitung statistik. Kemampuan menggunakan alat hitung menjadi tantangan tersendiri bagi peneliti, terutama dalam pengujian yang berbasis hubungan sebab-akibat, misalnya regresi. Karena kesalahan dalam menyertakan variabel yang tidak diperlukan atau justru malah membuang variabel yang seharusnya disertakan, akan membuat model memberikan jawaban (parameter) atau hasil perhitungan yang menyesatkan. Sebagai kesimpulan bahwa dalam melakukan penelitian, sebaiknya dalam melakukan desain, peneliti juga mempertimbangkan berbagai potensi munculnya bias, terutama jika sudah memasuki tahap operasionalisasi untuk menguji hipotesis.

bersambung...

Referensi:

DeFusco, R. A., McLeavey, D. W., Pinto, J. E., & Runkle, D. E. (2007). Quantitative Investment Analysis (2nd ed.). Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.