Merumuskan Rancangan Penelitian untuk Memecahkan Masalah Peneltian S

Merumuskan Rancangan Penelitian untuk Memecahkan Masalah Peneltian S 2 IPK FK UGM, 12 Maret 2018 Rossi Sanusi E-mail: rossi_sanusi@yahoo. com Blog: http: //rossisanusi. wordpress. com

Masalah Penelitian? Masalah yg dihadapi peneliti: kesimpulan penelitian tentang hipotesis penelitian (HP) tidak logis/tidak valid. Kesimpulan Penelitian: HP didukung/tidak didukung. Sumber Masalah: A. kerangka konsep tidak valid. B. rancangan penelitian tidak kokoh (robustness rendah) C. pelaksanaan penelitian tidak sesuai rencana penelitian (fidelity rendah).

A. Kerangka Konsep • Kerangka Teori (= Himpunan kerangka konsep) • Kerangka Konsep (= Proposisi = Hubungan antar konstruk) berbentuk diagram, narasi atau rumus matematik. Untuk setiap konstruk dan dimensi konstruk ada definisi operasional (DO)-nya. • Hipotesis (= hubungan antar variabel) & Pertanyaan Penelitian (menanyakan data/fakta dari suatu variabel). Untuk setiap variabel sebut DO dan perlakuan peneliti.

Diagram kerangka konsep: V 1 V 2 Mediator Prediktor V 1 F = Faktor = Dimensi V = variabel atau item Kriterion V 1 Moderator Faktor 1 V 1 Faktor 2 V 1

Action (Predictive) Theory Landasan Teori Outcome (Y) Intervensi (X) F 1 F 2 Situasi & Kondisi Unit Analisis F 3 V 1 Explanatory Theory V 2 PICO = ? 5

• Konstruk (Variabel latent) = konsep terstruktur ttg sifat atau kegiatan dari unit analisis. Contoh: Mahasiswa mempunyai Gaya Belajar, bersifat Mandiri, melakukan Pembelajaran. Perguruan Tinggi mempunyai Kurikulum Pendidikan, merupakan Organisasi Pembelajaran, melakukan Tri Dharma PT.

• Variabel Manifest = sifat atau kegiatan dari UA yang dapat diamati, dimanipulasi, dikontrol atau diabaikan. Contoh: Konstruk Pembelajaran Dimensi/Faktor Pembelajaran Kognitif Variabel Menghafal (t. d. Item-item)

• Subyek penelitian (= unit pengamatan) memiliki data dari variabel. Contoh: ü Unit analisis: Mahasiswa ü Konstruk: “Pembelajaran” ü Peneliti mengamati data variabel “Menghafal”. ü Subyek yang memiliki data mahasiswa “menghafal” ialah mahasiswa itu sendiri (dalam hal ini subyek sama dengan Unit analisis), teman dekatnya, hasil ujiannya, dst.

Jenis Variabel Perlakuan Tujuan Prediktor & Kriterion Diamati Meneliti korelasi Prediktor – Kriterion (A) Konstruk Bebas & Konstruk. Terikat K Bebas dimanipulasi, Meneliti korelasi K K Terikat diamati. Bebas & K Terikat (B) Moderator Dikontrol atau diamati Meneliti A atau B berlaku pada Si. Kon apa Mediator Diamati Meneliti mengapa (why)/ bagaimana (how) A/B Apa akibatnya bila moderator diabaikan ? https: //rossisanusi. wordpress. com/? s=PICO

Perlakuan peneliti terhadap masing-masing variabel dapat berupa: a. mengamati – data dibiarkan bervariasi & diamati. b. memanipulasi (mengintervensi) – data ditentukan variasinya. c. mengendalikan (mengontrol) – data dibuat konstan Caranya? d. mengabaikan – data dibiarkan bervariasi ttp tidak diamati.

• Hipotesis = hubungan antara variabel 2 dari konstruk 2 suatu proposisi. Contoh: Ada korelasi kuat/bermakna (r ≥ rmin; rmin = 0. 80) antara Menghafal (variabel dari konstruk Pembelajaran) dan Nilai Blok (variabel dari konstruk Hasil Belajar). Apa akibatnya bila arah korelasi disebutkan/tidak disebutkan? Apa perbedaan antara Korelasi dan Kausasi? https: //rossisanusi. wordpress. com/? s=experimenta l

B. Rancangan Penelitian • Rancangan Penelitian (Bab III A): Logika (= cara bernalar yang dianggap valid/salah) dari metoda penelitian untuk mencegah/mengakui bias. Rencana Penelitian (Bab IV Proposal): Logistika (= rincian) dari pelaksanaan penelitian.

Di mana letaknya dalam Proposal/Tesis? • Halaman 2 Muka (penomeran halaman dengan angka Romawi huruf kecil Latin) • Bagian Utama: (penomeran halaman dengan angka Arab) I. Pendahuluan II. Telaah Pustaka III. Rancangan & Metoda Penelitian IV. Rencana Pelaksanaan Penelitian/Hasil Penelitian, Kesimpulan & Rekomendasi V. Daftar Rujukan • Lampiran 2 (penomeran halaman dengan angka Arab dilanjutkan setelah halaman terakhir bagian utama)

III. Rancangan & Metoda Penelitian: A. Rancangan Penelitian: 1. Rancangan Pengumpulan data 2. Rancangan Pengolahan data 3. Rancangan Penafsiran Data. B. Metoda Pengumpulan Data C. Metoda Pengolahan Data D. Metoda Penafsiran Data

• Metoda penelitian dengan rancangan yang kuat (robust) diperlukan untuk menghasilkan kesimpulan (tesis) yang valid: a. hipotesis 2 penelitian diterima/ditolak? b. pertanyaan 2 penelitian dijawab? • Rancangan penelitian yang lemah menimbulkan bias (Cari di internet jenis 2 bias penelitian)

A. 1. Rancangan Pengumpulan Data Logika pengumpulan data yang valid: Peneliti secara konsisten menggunakan alat/cara yang valid untuk mengumpulkan data dari subyek yang tepat. a. Alat/cara pengumpulan data yang valid b. Penggunaan alat/cara secara konsisten c. Subyek yang tepat

a. Alat/Cara Pengumpulan Data yang Valid Peneliti (akan) membuktikan dengan data kuantitatif dan kualitatif bahwa alat/cara pengumpulan datanya valid: • Validitas Isi (Expert Validity; V. substansi; V. Konsep; Face Validity) – sesuai dgn pendapat para ahli; sesuai dgn yg diakui; disusun dalam/ diterjemahkan ke bahasa yang dapat dimengerti responden.

• Validitas Konstruk – a. Dibandingkan dengan suatu tolok ukur (standard emas untuk variabel biologis atau fisik). b. Triangulasi untuk variabel perilaku melalui pengujian hipotesis 2 ttg validitas alat ukur/ cara pengkuruan. Contoh: Analisis Faktor, Reliabilitas Internal (Crönbach’s alpha), konsistensi respons terhadap item tertutup dan item terbuka, Validitas diskriminasi, Validitas prediksi.

b. Penggunaan yang konsisten Peneliti (akan) membuktikan dengan data kualitatif dan kuantitatif bahwa alat/cara pengumpulan data yang valid digunakan secara konsisten: • Pengumpul data diseleksi, dilatih & disupervisi • Hasil pengumpulan data inter- dan intrapengumpul data dari suatu sampel subyek dianalisis:

a. Untuk data skala interval atau rasio buat tabel data dan hitung r. b. Untuk data skala ordinal buat tabel data dengan kolom urut dan hitung Spearman rho atau Kendall tau. c. Untuk data nominal buat tabel subyek dan hitung phi, C, atau kappa

r yang bermakna r ≥ rmin (koef korelasi yg ingin dicapai) Subyek Score Pengamat(an) II Total 1 2 3. . . k n

rho atau yang bermakna ρ ≥ ρmin τ ≥ τmin Subyek 1 2 3. . . k n Pengamat(an) I Score Order Pengamat(an) II Score Order

Φ atau C yang bermakna Φ ≥ φmin atau C ≥ C min Pengamat(an) II Pengamat(an) I Total Subyek + + a b a+b - c d c+d a+c b + d n=a+b+c+d

c. Subyek (Unit Pengamatan) yg tepat Peneliti membuktikan dengan data kualitatif dan kuantitatif bahwa subyek yang diukur/diamati tepat: • Memiliki data yg diperlukan untuk mengukur variabel 2 dari konstruk yg bersangkutan. • Data dari berbagai subyek dikorelasikan.

A. 2. Rancangan Pengolahan Data Logika pengolahan data yang valid: Peneliti menggunakan teknik 2 ilmu statistik yang tepat untuk a. menghitung kekuatan korelasi antara konstruk yg disebutkan dalam proposisi 2 b. menghitung besar kesalahan sampling (sampling error) bila besar korelasi dihitung berdasar data dari sampel UA.

X = Unit Analisis (e. g. , FK) memiliki konstruk 2 (e. g. , “Pembelajaran di Skills Lab”, “Kompetensi klinik”) X = subyek (e. g. , Mahasiswa) memiliki variabel 2 (e. g. “Keterampilan mengukur tekanan darah”) Pop Mhs FK UGM XXXX Pop FK XXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXX R R XX XX XXXXXXX XX XX Sampel Mhs FK UGM Sampel FK

Menghitung r utk Prediktor & Kriterion skala interval /rasio Hipotesis penelitian didukung jika r ≥ rmin Unit Analisis Score Variabel Prediktor Score Variabel Kriterion 1 2 3. . . k n Total

Menghitung r bis atau d utk Variabel Bebas yg dimanipulasi Hipotesis Penelitian didukung jika rbis ≥ rbis. min atau d ≥ dmin (d = Mean 1 - Mean 0) Kelompok X 1 Unit Score Ana- Variabel lisis Terikat 1 2 3. . . k n Kelompok X 0 Unit Analisis Score Variabel Terikat 1 2 3 k Total Mean 1 Total Mean 0

Menghitung rho atau utk prediktor & kriterion skala ordinal Hipotesis penelitian didukung jika ρ ≥ ρmin Atau τ ≥ τmin Unit Prediktor Kriterion Ana- Score Order lisis 1 2 3. . . k n

Hipotesis penelitian didukung jika Menghitung Φ atau C utk Prediktor & Kriterion skala nominal Φ ≥ φmin & Kriterion Prediktor Total subyek C ≥ C min Total subyek + + a b a+b - c d c+d a+c b+d n = a+b+c+d

Keseksamaan Inferensi Statistik • Statistik yg ditemukan pada sampel (e. g. , r, d) digunakan utk meninferensikan parameter populasi yg disampel (e. g. , ρ, δ). • Keseksamaan inferensi ditetapkan melalui menghitung besar kesalahan sampling dengan metoda uji statistik yang sesuai untuk skala pengukuran dan bentuk populasi sampling (uji statistik parametrik atau uji statistik nonparametrik) ATAU melalui menghitung interval perkiraan (CI) parameter populasi. • Sampling error atau CI dapat diperkecil dgn memperbesar sampel.

A. 3. Rancangan Penafsiran Data Logika penafsiran data yang valid: a. validitas dalam - sejauh mana koefisien korelasi (atau koefisen selisih) yang bermakna tidak dirancukan oleh moderator. b. validitas luar – sejauh mana hasil penelitian berlaku untuk populasi sasaran.

Penafsiran Data pd Penelitian Populasi Sasaran Validitas Luar Validitas Dalam Populasi yg diteliti

Penafsiran Data pd Penelitian Sampel Populasi Sasaran Populasi yg Disampel Validitas Luar Inferensi statistik Validitas Dalam Sampel

Untuk meningkatkan validitas dalam peneliti dapat melakukan: 1. Analisis multivariat – korelasi yang menggunakan 2/> prediktor, 2/> kriterion atau keduanya. Nilai tambah: Validitas external tinggi. Nilai kurang: Membutuhkan jumlah UA yang banyak.

2. Mengontrol (membuat konstan) a. moderator 2 dengan Korelasi Parsial, kriteria inklusi dan kelompok kontrol yg dimatch (e. g. , pada penelitian case-control, cohort). b. moderator 2 tidak spesifik (variabel 2 perancu) dengan Penempatan secara acak ke kelompok kontrol dan Pre-test (e. g. , pada RCT). Nilai tambah: Sample size bisa kecil Nilai kurang: Validitas external berkurang.

Moderator 2 Non-Spesifik a) b) c) d) e) f) g) History – variabel 2 lingkungan Maturasi – variabel 2 intra subyek Testing – variabel 2 pengukuran Instrumentasi – variabel 2 alat ukur Seleksi diferensial – variabel 2 inter-subyek Tendensi sentral – variabel 2 subyek extrem Mortalitas – variabel 2 subyek yang drop-out

Dengan penempatan acak UA ke kelompok 2 kontrol diharapkan data moderator 2 nonspesifik sama di kelompok 2 tsb, kecuali Mortalitas Populasi R R X 1 Sampel R X 0

• Cara mengendalikan Mortalitas dengan Pretest (untuk melihat siapa yang drop-out) R O X 1 O R O X 0 O • Hipotesis penelitian didukung jika Selisih Mean Opost kedua kelompok ≥ Selisih Mean Minimum (yang dipatok sebelum penelitian dimulai). • Opre juga dapat digunakan untuk melihat apakah UA kedua kelompok setara dalam hal variabel terikat sebelum V bebas dimanipulasi.

Validitas external menurun karena ada kemungkinan • interaksi antara Pre-test dengan Intervensi • Interaksi antara Seleksi dengan Intervensi • Pengaturan 2 khusus

C. Pelaksanaan Penelitian • Peneliti kadang-kadang “terpaksa” melakukan perubahan-perubahan pd saat melaksanakan penelitian. • Apakah perubahan-perubahan ini berkaitan dengan kerangka konsep atau rancangan penelitian?

Ringkasan • Masalah Penelitian mempertanyakan hubungan Prediktor/Tindakan (X) dan Kriterion/Hasil (Y) karena penelitian terkini sebelumnya masih bermasalah. • Sumber permasalahan dapat terletak di kerangka konsep, rancangan penelitian atau pelaksanaan penelitian. • Tujuan Penelitian menjelaskan apa yg (akan) dikerjakan penelitian untuk mengkoreksi sumber masalah tsb.

• Keaslian/keterbaruan penelitian melalui mereplikasi (menanggapi) penelitian terkini sebelumnya dengan cara mengkoreksi sumber masalah penelitian terkini sebelumnya. (Bagaimana kita mengetahui bahwa penelitian ttg suatu topik terkini? ) • Manfaat praktis penelitian jika penelitian yg sekarang dapat memberikan bukti yg lebih valid bagi praktisi (ttg hubungan X dan Y). Manfaat teoritis penelitian jika penelitian yg sekarang dapat memberikan bukti yg lebih valid ttg peran mediator (ttg hubungan X dan Mediator, dan Hubungan Mediator dan Y).

• Rancangan penelitian (logika utk menghasilkan kesimpulan yg valid) mencakup rancangan pengumpulan data, rancangan pengolahan data dan rancangan penafsiran data. • Penafsiran data mencakup: a. Validitas dalam – penafsiran hubungan X dan Y tidak dicampuradukkan (confounded) oleh moderator spesifik dan moderator non-spesifik. b. Validitas luar (generalisasi) – penafsiran pemberlakuan hubungan X dan Y untuk populasi sasaran. c. Inferensi statistik – penafsiran pemberlakuan hubungan X dan Y untuk populasi yg disampel. • Metoda penelitian menjelaskan cara mengoperasionalkan rancangan penelitian.