PENGANTAR KEPADA BAGIAN I viewPARADIGMA POSITIVISTIK PENGANTAR KEPADA BAGIAN I Aliran positivistik...

BAGIAN I

PARADIGMA POSITIVISTIK

23

PENGANTAR KEPADA BAGIAN I

Aliran positivistik berasumsi bahwa realitas objektif berada diluar pengalaman personal yang mempunyai hukum-hukum dan mekanisme-mekanisme yang tetap dan dapat dibuktikan. Beberapa penulis merujuk aliran ini sebagai tradisi-tradisi rasionalisme dan empirisme (McCarl-Neilson, 1990). Peneliti positivistik menganggap bahwa mereka dapat mengidentifikasi hukum dan mekanisme dari perilaku manusia dan selanjutnya dapat mengungkapkan sebab dan akibat dari sebuah relasi. Menemukan korelasi dan sebab-sebab ini adalah tujuan daripada penelitian positivistik. Aliran ini menganggap bahwa ” adalah penting dan mungkin bagi peneliti untuk mengambil sikap yang jauh dan tidak interaktif”. Dengan demikian, faktor nilai dan faktor lainnya yang bias dan kabur secara otomatis tidak mempengaruhi outcome” (Guba, 1990, hal. 20). Sebagaimana diuraikan dalam sejarah ringkas mengenai filsafat ilmu dan pengetahuan dalam pengantar buku ini, positivisme muncul sepanjang abad kesembilan belas ketika Comte membatasi gagasan Bacon mengenai pemisahan pendekatan ”ilmiah” objektif kepada pengumpulan pengetahuan untuk sebuah penelitian mengenai hukum-hukum alamiah. Selanjutnya, hukum sebab akibat Hume mengembangan preposisi ini kedalam sebuah kerangka untuk metode ilmiah. Hukum sebab akibat adalah bahwa:

1. Sebab dan akibat adalah saling berdampingan

2. Sebab mendahului akibat

3. Terdapat sebuah perpaduan yang konstan diantara sebab dan akibat

4. Apabila terdapat beberapa sebab dan akibat, mereka mempunyai gambaran yang sama

5. Jika sebab-sebab mempunyai akibat-akibat yang berbeda, maka mereka adalah berbeda

6. Jika korelasi diamati diantara sebab dan akibat, korelasi ini diambil dari hubungan antara sebab dan akibat

7. Jika sebuah sebab muncul tidak mempunyai akibat pada waktu tertentu adalah karena sebab hanya menciptakan akibat dalam kombinasi dengan sebab-sebab lainnya.

Jadi kita mempunyai serangkaian prinsip yang diarahkan untuk menentukan sebab-sebab dan hubungan-hubungan sehingga pengetahuan ilmiah dapat berkembang. Dalam abad kesembilan belas di Amerika Serikat pemikiran ini telah digabungkan dengan aliran pemikiran pragmatis yang mengarah kepada pengujian untuk pembuktian terhadap kebenaran pengetahuan secara empirik. Selanjutnya, dalam abad keduapuluh, Karl Popper menawarkan metodologi untuk ”empirisme logis” ini ketika dia mengemukakan bahwa ilmu mempunyai tahapan-tahapan sebagai berikut:

24

1. Merumuskan hipotesis

2. Uji pengaruh hipotesis secara eksperimen

3. Menunjukkan apakah hipotesis itu salah

4. Merumuskan prinsip-prinsip prediktif

Untuk operasionalisasi metode ilmiah ini dalam ilmu-ilmu sosial, para psikolog telah membuat rancangan eksperimen sementara para sosiolog telah membuat rancangan survai. Rancangan eksperimen menekankan kausalitas sementara rancangan survai menekankan korelasi. Rancangan eksperimen merupakan akar dari sejarah awal psikologi sebagai suatu disiplin yang memerlukan pembuktian bahwa psikologi tidak saja sebuah filsafat atau cabang dari metafisika. Herbert Spencer (1902), dalam bukunya ”Principles of Psychology”, menyatakan bahwa para psikolog mempelajari alasan-alasan mengenai hubungan-hubungan diantara stimulus dari dunia luar dan respons-respons manusia dari stimulus tersebut. Ernest Mach (1883/1959), dalam bukunya ”The Analysis of the sensations”, menghubungkan definisi ini kepada ilmu fisika dan hubungannya dengan metodologi penelitian eksperimen. Hubungan ini selanjutnya dipadukan dengan evolusi behaviorisme di Amerika Serikat dengan fokusnya kepada studi tentang stimulus dan respons (Skinner, 1953; Watson, 1963).

Rancangan survai diarahkan untuk menghasilkan penemuan-penemuan yang dapat digeneralisasikan kepada populasi yang lebih luas daripada sampel yang dimasukkan didalam projek penelitian. Adalah respon kepada Emile Durkheim (1895/1938), yang dalam bukunya ”The rules of sociological Methods”, menyatakan bahwa sebuah perlakuan ilmiah adalah perlakuan yang membutuhkan generalisasi seperti itu. Dia selanjutnya menyatakan bahwa untuk para sosiolog, kausalitas ditekankan melalui metode komparatif dan bahwa ”metode variasi-variasi yang sesuai, atau korelasi” adalah metodologi sosiologi (hal 143-144). Meskipun pemikir-pemikir lainnya seperti J.S. Mill, menantang posisi-posisi ini (Manicas, 1988), mereka sekarang masih memberikan legitimasi terhadap rancangan eksperimen.

Rancangan deterministik ini telah dikombinasikan dengan prosedur sampling dan statistik berdasarkan teori probabilitas, tanpa adanya kontroversi (Cohen, 1994), untuk membuat kasus terhadap sebuah pendekatan ilmiah kepada penelitian yang diarahkan untuk mengumpulkan pengetahuan dan membuat prediksi-prediksi mengenai orang-orang. Para pemikir dan filsuf diatas tidak mempunyai level kemungkinan atau signifikan ketika mengembangkan prinsip-prinsip kausalitas mereka. Mereka mengasumsikan sebuah pernyataan absolut terhadap fakta, bukan kepada persentasi kemungkinan atau kausalitas atau korelasi. Modifikasi ini telah dibuat selama perdebatan-perdebatan pada permulaan abad kesembilan belas yang memperpanjang logika Bertrand Russell dalam bukunya ”principles of Mathematics”. Bertrand Russell mengkaitkan matematika kepada filsafat, menyarankan bahwa logika preposisi-preposisi filsafat dapat dibuktikan secara matematis. Hal ini merupakan kemasukan matematika dalam memberikan penegasan kepada kausalitas, yang pada awalnya dirancang sebagai kebutuhan bukti absolut,

25

dapat dirancang kembali untuk tujuan-tujuan verifikasi probabiliti dan kausalitas.

Jadi, siapa yang membuat hal ini berpindah dari kebutuhan pembuktian kausalitas absolut kepada kebutuhan pembuktian probabilitas atau kemungkinan terhadap kausalitas? Teori probabilitas telah muncul pada tahun 1962an oleh seorang pegawai negeri Perancis bernama Pierre Fermat, seorang penggemar atau hobby dalam matematika. Thomas Bayes, yang hidup dari tahun 1702-1761 di Inggeris, mengemukakan dalilnya mengenai probabilitas dalam tulisannya berjudul ”Essay towards solving a problem in the doctrine of change”, yang diterbitkan dalam Philosophical Transactions masyarakat Inggeris tahu 1764. menurut Charles Hull (1914), pada saat ini diabad kedelapan belas, Achenwall menemukan kata statistik dari kata Italia untuk seorang negarawan atau ahli kenegaraan. Istilah merujuk kepada informasi yang dibutuhkan oleh para negarawan dan didalam kehidupan publik. Informasi dikumpulkan dalam bentuk angka-angka tetapi tanpa ada metodologi yang diterima secara umum. Ini terjadi pada abad kesembilan belas ketika seorang astronot Belgia bernama Felt Quetelet membuat ” fisika-fisika sosial” ketika dia membuat ide mengenai ”manusia statistik” untuk membuat prediksi-prediksi tentang masyarakat sebagai suatu keseluruhan dan memunculkan ide bahwa kita dapat mengidentifikasi ”hukum-hukum deduktif dari kesimpulan” (Hull, 1914, hal. 36). Sehingga ilmuwan-ilmuwan alamiah memindahkan metode-metode ilmu-ilmu ”keras” kepada studi-studi tentang masyarakat. Hal ini memberikan perkembangan terbaru dalam ilmu-ilmu sosial dikalangan orang-orang psikologi dan sosiologi sebuah harga diri yang meningkat karena mereka muncul berasal dari jasa baik ilmu-ilmu alam. Pada saat yang sama, menurut Stephan (1948), di Amerika Serikat terdapat penggunaan sampling yang meningkat, dimana kesimpulan-kesimpulan telah dibuat mengenai fenomena terbesar dari sebuah pemilihan yang diambil untuk mewakili fenomena tersebut dalam hasil pertanian dan estimasi-estimasi peternakan; statistik-statistik ekonomi mengenai harga-harga, gaji-gaji dan pekerjaan; survai-survai sosial dan studi-studi kesehatan; dan poling mengenai opini masyarakat. Menurut Stephan, aplikas teori probabilitas kepada pemilihan sampel tidak dilakukan sampai abad kedua puluh dengan sampling ikatan Bowley dan nilai interestnya dalam tahun 1906 dan pengujian mahasiswa terhadap distribusi t pada tahun 1907. Kemudian, tabel jumlah random dari Tippett telah dipublikasikan pada tahun 1927. adalah Bowley dan koleganya yang memperkirakan kesalahan-kesalahan terkait dengan pendekatan-pendekatan yang bervariasi kepada stratified random sampling. Mahasiswa-mahasiswa Bowley, bekerja untuk yayasan Russell Sage dan dipengaruhi oleh dewan penelitian ilmu sosial, memberikan perhatian yang serius kepada metodologi sampling, khususnya berkenaan dengan kebutuhan akan program-program sosial yang dibuat berdasarkan ”the New Deal” pada tahun 1930an. Sejak itu sampai dengan sekarang, sampling dan statistik didasarkan kepada teori probabilitas telah menjadi metodologi yang diterima untuk mempelajari masyarakat.

26

Dalam pertengahan perkembangannya, meskipun terdapat kritikan bahwa pernyataan probabilitas tidak dapat dibuat berdasarkan temuan satu studi, telah dibuat asumsi bahwa generalisasi dapat dilakukan dari kasus yang spesifik kepada semua kasus-kasus. Pada tahun 1934 Karl Popper mengambil keputusan dan menyarankan bahwa karena sebuah hipotesis tidak dapat dipastikan disebabkan masalah induksi ini, kemudian mari kita membalikkan logika, daripada memastikan hipotesis, mari kita menolak hipotesis nol. Untuk menjelaskan, karena kita tidak dapat menggeneralisasi-kan satu temuan mengenai satu hubungan (misalnya keterampilan pengasuhan yang efektif dalam satu sampel orang tua khusus mengurangi kekerasan kepada anak) dari satu studi kepada populasi secara umum (keterampilan pengasuhan yang efektif menyebabkan pengurangan terhadap kekerasan kepada anak dalam populasi secara umum), kita dapat menilai kekurangan dalam temuan studi kita (adakah kekurangan terhadap hubungan antara keterampilan pengasuhan efektif dan kekerasan terhadap anak dalam sampel orang tua tertentu ini?). jika kita dapat menolak hipotesis nol ini selanjutnya relasi harus tetap (jika kita dapat menjawab ”tidak” kepada pertanyaan diatas). Jika kita dapat mengulangi studi ini dan memperoleh kesimpulan yang sama kemudian kita mempunyai pembuktian logika empiris mengenai hubungan. Tambahan lagi, posisi ini adalah kontroversial tetapi telah mendapatkan penerimaan.

Tahap akhir dalam garis pemikiran ini adalah mengkaitkan pernyataan-pernyataan probabilitas dan menguji hipotesis nol kepada metode kuantitatif. Dikalangan positivist empirisme logis bertujuan untuk membuat pernyataan-pernyataan probabilistik mengenai kekurangan hubungan diantara sebab dan akibat, satu-satunya cara untuk melakukan ini adalah mengumpulkan data dalam bentuk angka-angka yang selanjutnya dapat dimanipulasi melalui prosedur statistik berdasarkan teori probabilitas. Oleh karena itu, buku ini menyimpulkan bahwa satu-satunya cara untuk menjalankan metodologi ini secara tepat dan memenuhi persyaratan-persyaratan empirisme logis positivist adalah mengumpulkan data kuantitatif untuk menguji hipotesis mengenai kekurangan relasi atau hubungan diantara sebab dan akibat. Data yang dikumpulkan dalam bentuk angka-angka memudahkan pernyataan-pernyataan probabilitas; data terkumpul dalam bentuk kata-kata tidak memudahkan pernyataan-pernyataan mengenai hubungan-hubungan yang tepat diantara sebab dan akibat sebagaimana dikhususkan oleh Hume. Sehingga dalam pembahasan positivisme selanjutnya penelitian kausal dan korelasi menggunakan metode kuantitatif akan dikemukakan. Seluruh pendekatan penelitian lainnya dibahas berdasarkan paradigma alternatif yang sesuai dalam bagian-bagian lainnya dari buku ini.

27

BAB 1Engagement – Memasuki seting penelitian

Peneliti positivistik memasuki seting penelitian dalam dua kesempatan: pertama adalah selama tahap-tahap awal pembuatan proyek ketika proses kontrak formal dengan sponsor-sponsor penelitian harus diselesaikan dan kedua adalah ketika pengumpulan data dimulai dan partisipan-partisipan penelitian dihubungi. Untuk peneliti positivistik, memasuki seting penelitian cenderung menjadi sebuah kesepakatan formal untuk mengumpulkan data dan menggunakan lokasi atau tempat sebagai sumber data. Negosiasi mengenai bentuk proyek penelitian dengan penjaga pintu lokasi adalah penting dan keterlibatan sponsor-sponsor penelitian dan partisipan-partisipan lebih lanjut dalam desain dan perencanaan pengumpulan data tidak diutamakan. Sponsor dapat menentukan fokus penelitian, tetapi tidak akan menentukan secara mandiri karena proses penelitian melibatkan partisipan-partisipan penelitian yang akan mempengaruhi desain penelitian. Bagi kalangan positivistik, adalah penting bahwa tahap asesmen dan perencanaan ini diselesaikan dengan menggunakan literatur pengetahuan sebelumnya mengenai topik dan prinsip-prinsip desain penelitian. Juga, semua instrumen pengumpulan data harus dibuat sebelum memulai pengumpulan data. Partisipan-partisipan studi tidak dilibatkan sebagai partner dalam membuat fokus studi tetapi menjadi ”subjek” dari data yang akan dikumpulkan.

Seringkali bagian penelitian yang paling sulit khususnya untuk mahasiswa adalah menemukan seting yang diinginkan untuk menjadi lokasi penelitian. Biasanya tempat yang dijadikan sasaran lokasi penelitian adalah tempat-tempat pekerjaan. Disamping itu juga kontak-kontak profesional dilakukan untuk menemukan pemilik lokasi dimana data yang diinginkan dapat dikumpulkan. Adalah penting diingat bahwa proyek penelitian akan membawa pekerjaan tambahan untuk seting lembaga atau lokasi penelitian lainnya. ketika kontak awal melalui telepon, email, atau surat dilakukan, keinginan untuk menggali kebutuhan lokasi-lokasi penelitian dan juga kepentingan-kepentingan peneliti harus disampaikan. Komunikasi yang dilakukan harus mencakup:

Penjelasan ringkas siapa anda dan mengapa anda ingin melakukan penelitian pada lokasi ini.

Undangan untuk membahas serangkaian topik-topik penelitian yang menarik baik menyangkut penelitian itu sendiri maupun lokasi penelitian

Indikasi jadwal waktu dan kemungkinan untuk masuk kedalam kehidupan sehari-hari lokasi penelitian

Indikasi manfaat proyek penelitian untuk lokasi penelitian

Indikasi komitmen peneliti dan lokasi penelitian yang akan diperlukan satu sama lain

28

Indikas bagaimana temuan-temuan dari proyek penelitian akan digunakan, termasuk kegunaan-kegunaan potensial dari temuan-temuan ini untuk lokasi penelitian

Adalah penting untuk mengetahui prosedur lokasi penelitian untuk proses perizinan proyek penelitian. Sebuah komitmen verbal dari penjaga pintu adalah permulaan yang baik, tetapi harus diikuti dengan persetujuan formal yang ditandatangani oleh pembuat keputusan yang tepat. Pada setting tertentu seperti rumah sakit dan penjara, proses perizinan membutuhkan prosedur yang harus dilalui beberapa tingkatan atau hirarkhis, sehingga memerlukan waktu panjang untuk memperoleh izin penelitian.

Ketika melibatkan partisipan-partisipan studi untuk pengumpulan data, perlu adanya pemberian informasi dan persetujuan mengenai ketentuan-ketentuan penelitian (the human subjects review process). Sebuah tinjauan terhadap proyek ditawarkan kepada partisipan-partisipan studi dan selanjutnya ketentuan-ketentuan mengenai kesepakatan penelitian ditandatangani. Selanjutnya wawancara atau observasi dapat dilakukan. Tentu saja, seorang peneliti positivistik menjalankan penelitian kuantitatif harus dapat melibatkan partisipan-partisipan studi secara personal. Namun, persyaratan-persyaratan ilmu positivistik menjalankan berbagai keterlibatan lebih lanjut antara peneliti dan yang diteliti. Kebutuhan untuk keseragaman kondisi-kondisi wawancara dan kebutuhan untuk membatasi pengaruh peneliti dalam studi memerlukan hubungan yang lebih netral antara penelitian dengan partisipan studi. Partisipan studi dipertimbangkan untuk menjadi sumber data, bukan sebagai sumber input yang mengarahkan penelitian. Pembatasan keterlibatan partisipan studi oleh peneliti positivist telah mengarahkan kepada beberapa ketidakpuasan dikalangan partisipan studi yang berasal dari kelompok-kelompok tertekan atau dari berbagai kelompok etnik minoritas; adalah satu alasan untuk penggalian pendekatan-pendekatan alternatif untuk menjalankan penelitian. Ide untuk menjadi sensitif kepada partisipan studi dan menghargai atau mengakui aliran-aliran mereka ketika melibatkan mereka untuk pengumpulan data telah dikembangkan khususnya oleh peneliti-peneliti feminis (McCarl-Nielson, 1990; Reinharz, 1992). Mereka cenderung menyarankan pengumpulan data kualitatif daripada data kuantitatif sebagai suatu cara menghargai partisipan studi dan melibatkan mereka secara lebih penuh. Hal ini memerlukan sensitivitas untuk partisipan studi menciptakan dilema untuk peneliti pekerjaan sosial positivistik yang memiliki pandangan epistemologi bahwa peneliti harus mengambil jarak, sikap yang tidak interaktif tetapi juga mempunyai etika yang mensyaratkan sensitivitas terhadap keragaman. Dilema ini telah menjadi sumber dari banyaknya pengaburan positivisme dan post-positivisme dalam perkembangan terakhir mengenai metodologi penelitian. Dalam banyak cara, pendekatan paradigma alternatif dalam buku ini memecahkan dilema ini.

29

Point-point utama: Untuk kalangan positivistik, keterlibatan partisipan studi cenderung

menjadi terbatas kepada kontrak formal dan menciptakan situasi yang santai untuk pengumpulan data.

Keterlibatan lebih lanjut diantara peneliti dan yang diteliti akan mengancam objektivitas yang ditentukan oleh ilmu positivisme

Penugasan:Pikirkan sebuah topik penelitian yang menarik menurut pandangan anda. Diskusikan dalam kelas, bagaimana sebagai seorang peneliti pekerjaan sosial positivist anda akan memecahkan dilema terhadap kebutuhan untuk mengambil sudut yang jauh untuk mengumpulkan data kuantitatif, dan pada saat yang sama melibatkan partisipan studi pada permulaan proyek penelitian

Catatan:The human subjects review akan dibahas pada bab 17

30

BAB 2Asesmen – Mengembangkan pemahaman kepada fokus penelitian

Pendekatan positivistik menyatakan bahwa pertanyaan-pertanyaan dan hipotesis-hipotesis mengenai sebab dan akibat ditetapkan sebelum pengumpulan data dan harus mengacu kepada pengujian dalam kondisi-kondisi yang dikendalikan. Peneliti yang memakai aliran positivistik mengajukan pertanyaan yang mengarah kepada eksplanasi deskripsi. Eksplanasi adalah pertanyaan-pertanyaan kausal, seperti, ”bagaimana intervensi program mempengaruhi depresi klien?” atau ”bagaimana perbaikan adaptasi pengungsi setelah diberikan program-program resetlement?” sebuah hipotesis disebutkan dan rancangan eksperimen terkontrol digunakan untuk mengukur hubungan yang dprediksikan diantara variabel bebas (sebab) dan variabel terikat (akibat). Unit analisis ditentukan, seperti individu, keluarga, organisasi atau komunitas serta dijelaskan dan diukur secara tepat.

Deskripsi adalah pertanyaan-pertanyaan korelasi, seperti, ”apakah hubungannya antara kemiskinan dan kekerasan terhadap anak?” atau ”apakah hubungan antara harga diri individu dengan mekanisme pemecahan masalah?” sebuah hipotesis mengenai arah hubungan antara variabel-variabel yang ditentukan dalam pertanyaan dibuat dan korelasi biasanya diuji melalui survai sampel-sampel terpilih secara acak.

Kebanyakan naskah-naskah penelitian menetapkan eksplorasi sebagai arena ketiga untuk peneliti positivistik. Pertanyaan-pertanyaan eksplorasi diajukan ketika terdapat literatur atau data mengenai isu dan biasanya dimulai dengan sebuah pertanyaan yang umum, seperti ,”apakah yang menyebabkan kemiskinan dalam masyarakat Amerika asli?” atau ”mengapa beberapa anak-anak dalam budaya latin tidak terpengaruh oleh kekerasan?” mereka mengeksplorasi pertanyaan tanpa menggunakan hipotesis mengacu jawaban kepada pertanyaan-pertanyaan. Buku ini menetapkan bahwa penelitian seperti ini adalah bukan penelitian positivistik, karena tidak memenuhi kriteria, yang diajukan oleh Guba (1990), tentang paradigma positivisme. Penelitian eksplorasi tidak mengambil ontologi yang menekankan hukum dan mekanisne alamiah yang tetap dan diarahkan kepada pencapaian temuan-temuan secara general; tidak menggunakan epistemologi yang memberikan seorang peneliti posisi yang tidak interaktif atau jauh; dan tidak mengambil metodologi eksperimen ataupun manipulatif. Namun, pendekatan ini lebih baik digambarkan sebagai sebuah pendekatan post-positivistik kepada penelitian dan dijelaskan dalam bagian dua dari buku ini.

31

Kajian LiteraturBaik studi kausal maupun korelasi, seorang peneliti positivistik akan mulai mengembangkan proyek penelitian dengan menjalankan kajian literatur. Membuat hipotesis mengenai hubungan kausal dan korelasi mengacu kepada asumsi-asumsi berdasarkan pengetahuan yang pasti tentang regulasi dan mekanisme dalam interaksi manusia. Literatur ilmiah (jurnal, buku, desertasi, laporan-laporan dan tulisan presentasi ilmiah) adalah sumber utama pengetahuan yang sudah pasti untuk kalangan positivistik, dan literatur itu menyusun pemahaman peneliti terhadap fokus penelitian. Neuman dan Kreuger (2003) menawarkan saran yang berguna mengenai fungsi dan teknik untuk menjalankan kajian literatur. Mereka menyarankan tahap pertama adalah mempersempit topik penelitian. Misalnya, topik mengenai ”resetlement pengungsi” adalah terlalu luas. Namun, topik seperti ”pengalaman pengungsi asia tenggara terhadap kesejahteraan” mempertajam fokus penelitian. Tahap selanjutnya adalah membuat rencana untuk mencari literatur, disesuaikan dengan waktu yang dimiliki dan jenis-jenis akses yang diperlukan. Biasanya, mahasiswa mempunyai akses untuk menggunakan website perpustakaan universitas. Universitas biasanya berlangganan sumber-sumber jurnal ilmiah elektronik seperti EBSCOhost atau Wilson OmniFile. Dalam tahun-tahun terakhir, sumber-sumber ini memuat jurnal-jurnal pekerjaan sosial, dan mengarahkan kita untuk mendownload semua artikel versi tulisan penuh yang anda inginkan kepada komputer anda di rumah. Pelayanan lainnya adalah penyediaan abstraksi (abstrak-abstrak pekerjaan sosial, psikologi, indeks kutipan ilmu-ilmu sosial) yang juga tersedia secara online; mereka memberikan informasi kutipan, tetapi anda perlu untuk memperoleh kembali artikel secara penuh dari sumber-sumber lainnya. disertasi adalah sumber yang baik untuk penelitian yang paling akhir, dan dapat diperoleh dengan mengakses abstrak-abstrak desertasi internasional. Dokumen-dokumen pemerintah dapat diakses melalui sumber-sumber seperti katalog dokumen-dokumen pemerintah yang terbit bulanan. Dengan menggunakan internet anda dapat menemukan penulis-penulis presentasi dan konferensi yang mungkin akan anda perlukan untuk kegiatan kajian. Ketika melakukan pencarian ini, gunakan kata-kata kunci karena tidak semua database memahami kata-kata dalam cara yang sama. Website perpustakaan anda juga menjadi sumber untuk katalog buku perpustakaan anda dan perpustakaan lainnya.

Setelah memperoleh sumber-sumber literatur, terdapat keputusan yang harus dibuat. Bagaimana anda akan membaca dan merangkum semua literatur ini? Anda memeriksa semua buku, mencetak artikel-artikel dan laporan-laporan. Sekarang anda mempunyai setumpukan besar buku dan tulisan yang membuat anda merasa telah memperoleh sesuatu. Kadang kita bingung bagaimana langkah selanjutnya yang harus dilakukan. Anda mempunyai setumpukan informasi yang banyak sekali, dan bingung apa yang selanjutnya akan dilakukan? Langkah terbaik yang dilakukan adalah lakukan sistem pencatatan untuk memperoleh informasi yang diperlukan. Putuskan sebelumnya informasi yang anda perlukan untuk mengumpulkan sedikit demi sedikit dari setiap sumber. Kutipan harus mencakup hal-hal sebagai berikut:

32

1. Penulis, tahun, judul, dan sumber atau penerbit jurnal; seluruh kutipan informasi yang anda perlukan untuk daftar referensi anda

2. Abstrak dari artikel atau ringkasan dari pendahuluan buku (atau mungkin daftar isi untuk sebuah buku), atau ringkasan eksekutif laporan

3. Kutipan-kutipan khusus yang menggambarkan hal-hal yang anda perlukan untuk topik anda, termasuk jumlah halaman.

4. Jika sebuah publikasi harus menggambarkan suatu studi penelitian, pertanyaan penelitian, hipotesa pengukuran konsep, rancangan (sampel dan strategi pengumpulan data), dan temuan-temuan utama

5. Adalah ide yang baik untuk melihat referensi atau bibliografi dari sumber anda untuk melihat apakah terdapat sesuatu yang anda inginkan.

Cara paling efisien untuk mencatat kutipan anda adalah dalam sebuah program ”word processing”. Pikirkan tentang bagaimana anda ingin menyusun kutipan. Apakah berdasarkan penulis, topik atau sumber? Saya sangat merekomendasikan anda menyusun kutipan berdasarkan topik. Ketika menulis kajian literatur, ingat bahwa anda sedang menyatukan pemahaman anda terhadap literatur, bukan menulis sebuah bibliografi beranotasi. Kesalahan terbesar yang dilakukan mahasiswa adalah ketika menulis kajian literatur mereka adalah memberikan sebuah rangkaian terhadap abstrak-abstrak ringkas dari setiap sumber tanpa membahas bagaimana kaitannya dengan topik penelitian. Saya pikir, kesalahan ini terjadi karena mahasiswa memulai dengan penulis sebagai pengaturan prinsip-prinsip dari kajian literatur mereka, daripada topik-topik yang dikaji. Jika anda mempunyai kutipan yang dikelompokkan berdasarkan topik, adalah lebih mudah untuk digabungkan. Misalnya, dalam suatu kajian literatur tentang pengalaman pengungsi asia tenggara terhadap sistem kesejahteraan sosial di Amerika Serikat konsep-konsep yang sedang digali dapat meliputi:

- Ciri-ciri pengungsi Asia Tenggara

- Konteks sejarah mengenai status pengungsi mereka

- Pengalaman pengungsi mengenai transisi kepada negara yang dikunjungi

- Pelayanan-pelayanan kesejahteraan khusus yang disediakan bagi pengungsi

- Pengalaman-pengalaman resettlement pengungsi (dibedakan kepada lelaki, wanita, lanjut usia dan pemuda atau kelompok-kelompok relevan lainnya).

Konsep-konsep ini selanjutnya dapat mengelola bagian atas untuk kajian literatur dan dapat menjadi sumber variabel-variabel yang anda buat untuk mengoperasionalisasikan hipotesa anda ketika anda akan menyusun pernyataan masalah anda.

33

Pernyataan MasalahSeorang peneliti positivistik membuat pernyataan masalah dalam fase awal tahap asesmen. Peneliti seperti ini akan mulai dengan minat yang tidak jelas terhadap satu topik, misalnya kemiskinan. Sebagai seorang peneliti posivistik pekerjaan sosial yang tertarik pengetahuan praktis, peneliti ini akan mempersempit fokus studi kepada ”intervensi-intervensi dengan kemiskinan”. Sebagai seorang generalis, peneliti ini selanjutnya akan mempertimbangkan intervensi-intervensi berdasarkan level mikro dan makro terhadap organisasi kemanusiaan dan praktek pekerjaan sosial. Level mikro dapat berupa pekerjaan dan program pelatihan pekerjaan, program-program bantuan, dan program kesehatan mental atau penyalahgunaan obat, jika diperlukan. Level makro dapat berupa organisasi-organisasi seperti divisi administrasi bantuan temporer untuk keluarga miskin (Temporary Assistence for Needy Family/TANF) dan masyarakat penerima TANF. Selanjutnya peneliti memutuskan apakah menginvestigasi intervensi yang ada berkenaan dengan kemiskinan atau melakukan inisiatif dan evaluasi program-program inovatif. Hal ini mengarahkan kepada identifikasi pertanyaan-pertanyaan dan hipotesa-hipotesa dan operasionalisasi variabel-variabel yang tergambar dalam pertanyaan-pertanyaan dan hipotesa-hipotesa.

Jadi kita melihat bahwa fungsi utama peneliti pekerjaan sosial adalah menyampaikan praktek pekerjaan sosial. Sebuah pertanyaan penelitian pekerjaan sosial harus menekankan aspek praktek dengan individu, keluarga, kelompok, organisasi atau masyarakat (lokal, nasional atau internasional). Positivistik harus memutuskan apakah pertanyaan penelitian adalah kausal atau korelasi dan menanyakan kepadanya atau kepada dirinya sendiri, ”apakah pertanyaan penelitian menekankan eksplanasi terhadap peristiwa-peristiwa atau mengambarkan pola-pola dari peristiwa-peristiwa?” sebagaimana disebutkan diatas, dalam kebanyakan laporan-laporan penelitian, dua tujuan ini adalah bentuk ”eksplanatory” dan ”descriptive”. Pertanyaan-pertanyaan berkaitan dengan dua tujuan ini digambarkan dalam contoh dalam tabel 2.1.

Tabel 2.1Pertanyaan-pertanyaan kausal dan korelasi penelitian praktek makro dan mikro

34

Kausal (Eksplanatory) Korelasi (Deskriptif)Praktek mikro(target adalah individu keluarga atau kelompok)

Apakah perbedaan keberhasil-an terhadap klien-klien TANF dalam program pelatihan pekerjaan antara kelompok yang menerima pelatihan dan yang tidak menerima pelatihan dan langsung mendapatkan pekerjaan?

Bagaimana peralatan asesmen keluarga (FAD)¹ menilai keluarga dari tiga kelompok etnik yang berbeda?

Praktek makro (target adalah organisasi atau komunitas)

Apakah pengaruh nyata dari program-program pelayanan kesehatan daerah dimana satu daerah mempunyai klinik-klinik kesehatan mental dilingkung-an tempat tinggal dan yang lainnya hanya mempunyai pusat klinik kesehatan mental?

Bagaimana gaya supervisi yang berbeda dua departemen pada pelayanan anak-anak mempengaruhi tingkat pemahaman staf untuk pekerja sosial?

¹The Family Assessment Device (FAD) dibuat oleh Epstein dan Bishop (1981). Untuk studi lebih lanjut lihat Morris (1990).

Pada tabel 2.1, kita melihat perbedaan antara praktek makro dan mikro. Pertanyaan praktek mikro yang bersifat kausal targetnya adalah individu, sementara pertanyaan praktek mikro korelasi targetnya adalah keluarga; pertanyaan praktek makro yang bersifat kausal targetnya adalah komunitas, sementara pertanyaan praktek makro korelasi targetnya adalah organisasi. jelasnya, target dari pertanyaan adalah tidak hanya level praktek yang menjadi penekanan tetapi juga unit analisa. Unit analisa adalah kategori orang-orang menyangkut siapa yang nampak secara jelas dari temuan-temuan yang akan dibuat.

Setelah membuat pertanyaan, tahap selanjutnya dari seorang peneliti positivistik adalah membuat kemungkinan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan ini, yaitu disebut dengan hipotesa. Hipotesa, dalam penelitian positivistik didasarkan kepada pengetahuan yang ada yang ditemukan dalam literatur ilmiah. Jadi, sesuai dengan contoh pertanyaan, jawaban yang diajukan adalah:

- Penerima TANF yang menerima pelatihan pekerjaan lebih mungkin mendapatkan pekerjaan tetap daripada tidak mendapatkan pelatihan pekerjaan

- FAD lebih mungkin dapat menilai keluarga Anglo secara fungsional daripada keluarga Amerika Hawai dan keluarga Amerika Jepang.

- Wilayah dengan klinik-klinik kesehatan mental dilingkungan tempat tinggal akan mengalami manfaat pelayanan yang lebih tinggi daripada daerah yang hanya mempunyai satu buah pusat klinik kesehatan mental.

35

- Organisasi yang supervisinya menawarkan peningkatan dan dukungan lebih memungkinkan mempunyai tingkat pemahaman staf yang tinggi daripada organisasi dengan sistem supervisi yang hanya menawarkan asesmen dan arahan-arahan.

Melalui operasionalisasi konsep-konsep dalam pertanyaan yang diajukan sebagai variabel-variabel dengan dimensi-dimensi yang diketahui, hipotesa memudahkan pernyataan yang jelas mengenai hubungan antara variabel-variabel yang kita inginkan untuk dilakukan pengujian. Hipotesa mempersempit fokus studi dan memperjelas siapa dan apakah studi yang dimaksud. Untuk jelasnya, dapat dilihat dalam tabel 2.2.

Kita sekarang siap untuk menyatakan hipotesa kita dalam bentuk hubungan antar variabel-variabel:

- Untuk penerima TANF, semakin tinggi skor untuk pendekatan pelatihan pekerjaan, semakin rendah skor pekerjaan tetap.

- Untuk keluarga, semakin tinggi skor etnik keluarga, semakin tinggi skor FAD

- Untuk daerah-daerah, semakin tinggi skor klinik-klinik kesehatan mental, semakin tinggi skor manfaat pelayanan-pelayanan kesehatan mental

- Untuk organisasi, semakin tinggi skor supervisi, semakin rendah skor tingkat pemahaman staf.

36

Tabel 2.2Operasionalisasi konsep dan variabel

Konsep/variabel Operasionalisasi DimensiPendekatan kepada pelatihan pekerjaan (variabel bebas)

Pemberian program pelatihan atau penempatan secara langsung kepada pekerjaan tanpa pelatihan

Jarak mempunyai dua nilai:Pelatihan = 1Tidak ada pelatihan = 2

Pekerjaan tetap(variabel terikat)

Ada atau tidaknya pembayaran pekerjaan untuk enam bulan terakhir atau lebih

Jarak dengan dua nilai:Pengangguran = 1Pekerjaan = 2

FAD(variabel terikat)

Alat asesmen keluarga khusus yang dibuat oleh Epstein dan Bishop (1981)

Skor dari 1 sampai 4 pada setiap item alat asesmen:1 = sangat setuju2 = setuju3 = tidak setuju, dan4 = sangat tidak setuju

Keluarga(variabel bebas)

Keluarga-keluarga dari tiga kelompok etnik: Anglo, Amerika Jepang, Amerika Hawaii

Jarak dengan tiga nilai:Amerika Jepang = 1Anglo = 2Amerika Hawaii = 3

Klinik kesehatan mental(variabel bebas)

Sebuah sistem pemberian pelayanan kesehatan mental daerah untuk masyarakat baik melalui sebuah klinik besar terpusat atau klinik-klinik kecil dilingkungan tempat tinggal

Jarak dengan dua nilai:Terpusat = 1Lingkungan tempat tinggal = 2

Manfaat pelayanan kesehatan mental(variabel terikat)

Tingkat penggunaan pelayanan kesehatan mental sebagai sebuah proporsi terhadap tingkat masalah-masalah kesehatan mental seperti depresi, bunuh diri, dan schizofrenia

Persentase dari populasi yang memenuhi syarat di daerah yang mengguna-kan pelayanan keseha-tan mental

Supervisi(variabel bebas)

Sebuah gaya manajemen staf yang bergerak dari otoritas dan direktif kepada suportif dan fasilitatif

Jarak dengan nilai dari 1 sampai 10 dengan 1 dan 10 menjadi jangkar pada setiap akhir skala:

10 = otoritas dan direktif1 = suportif dan fasilitatif

Tingkat pemahaman staf(variabel terikat)

Tingkat dimana pekerja sosial keluar dari organisasi per tahun

Persentase staf yang keluar setiap tahun

37

Sekarang kita telah menyatakan arah terhadap hubungan variabel dalam hipotesa yang kita perkirakan. Hubungan pertama adalah negatif; yaitu, satu variabel bertambah variabel lainnya berkurang. Hubungan kedua adalah positif; yaitu kedua skor sama-sama bertambah atau berkurang. Hubungan ketiga adalah positif dan keempat adalah negatif. Tambahan, kita telah menentukan dua jenis variabel yang berbeda, yaitu variabel bebas dan variabel terikat. Variabel terikat adalah variabel yang anda perkirakan akan menjadi variabel pengubah pengaruh-pengaruh yang menyebabkannya – biasanya fokus studi anda—dan variabel bebas adalah variabel yang anda perkirakan akan menjadi variabel penyebab, atau korelasi dengan pengubah. Letakkan secara tepat, variabel terikat memperlihatkan pengaruh-pengaruh dan variabel bebas adalah penyebab. Dalam contoh kita, variabel terikat adalah pekerjaan tetap, skor dalam FAD, manfaat pelayanan kesehatan mental, dan tingkat pemahaman staf. Variabel bebas adalah pendekatan-pendekatan kepada pelatihan, keluarga, klinik kesehatan mental dan supervisi. Setelah menentukan hipotesa kita, kita telah mencapai tahap akhir dari asesmen dan sekarang dapat bergerak kepada perencanaan atau pertimbangan rasional untuk pengumpulan data.

Point-point utama:- Penelitian positivistik adalah kausal atau korelasi (eksplanatori atau

deskriptif)

- Fase asesmen dimulai dengan suatu kajian literatur

- Penelitian pekerjaan sosial menekankan pertanyaan-pertanyaan tentang praktek mikro dan makro

- Pertanyaan dan hipotesa dibuat meliputi konsep-konsep/variabel-variabel, operasionalisasi, dimensi-dimensi, dan arah hubungan antara variabel-variabel

Penugasan:Fikirkan mengenai sebuah topik praktek pekerjaan sosial yang anda minati. Menggunakan tabel 2.1 dan 2.2, tuliskan pertanyaaan kausal dan korelasi mengenai topik tersebut pada level praktek makro dan mikro. Berikan hipotesa untuk setiap pertanyaan. Tentukan konsep dan variabel. tentukan variabel bebas dan variabel terikat. Nyatakan bagaimana pertanyaan anda mengarah kepada praktek pekerjaan sosial. Buat secara berpasangan dan selanjutnya jelaskan pertanyaan dan hipotesa anda kepada pasangan anda.

38

BAB 3PERENCANAAN – PERTIMBANGAN RASIONAL UNTUK MENJALANKAN PROYEK PENELITIAN

Dalam penelitian positivistik, pertanyaan, hipotesa, rancangan penelitian, strategi pengumpulan data, dan prosedur analisa data adalah akar dalam literatur sebelumnya dan ditentukan sebelum proyek dimulai. Berbagai perubahan dalam rancangan yang diajukan ketika menjalankan penelitian akan dipandang sebagai kelemahan validitas dari temuan penelitian dan dianggap sebagai praktek penelitian yang jelek. Rancangan eksplanatori atau disebut juga sebagai eksperimen klasik dipandang sebagai paling kuat, karena mengikuti prosedur yang memenuhi kriteria untuk pembuktian kausalitas. Rancangan ini menentukan variabel bebas dan variabel terikat, memerlukan pekerjaan random terhadap subjek penelitian untuk kelompok kontrol dan kelompok eksperimen sehingga kedua kelompok itu sama, menjelaskan prosedur-prosedur untuk manipulasi variabel-variabel terikat, dan memerlukan pembuatan alat pre-test dan post-test dan kerangka waktu. Jika rancangan ini dijalankan, maka ancaman-ancaman kepada validitas internal (pembuktian kausalitas) berpindah.

Rancangan deskriptif menekankan hubungan korelasi antara variabel bebas dan variabel terikat, biasanya melalui survai skala tertinggi. Sampel lebih disukai random (representasi dari populasi yang sedang diteliti); namun, namun sampel ini tidak dimainkan kedalam kelompok kontrol dan eksperimen tetapi diukur dalam setting mereka sendiri menggunakan alat pengumpulan data yang valid dan reliabel yang dibuat sebelum pengumpulan data. Rancangan seperti ini tidak menekankan ancaman-ancaman kepada validitas internal, tetapi dipertimbangkan mempunyai validitas eksternal yang kuat (dapat menggeneralisasi temua-temuan dari sampel kepada populasi) daripada rancangan eksplanatori.

Desain EksplanatoriSebuah rancangan eksplanatori atau kausal bertujuan untuk membuktikan bahwa variabel-variabel bebas menyebabkan perubahan kepada variabel-variabel terikat dan bahwa tidak ada penjelasan-penjelasan terhadap perubahan dicatat dalam variabel terikat melainkan pengaruh variabel bebas. Dalam contoh studi kausal kita, kita ingin membuktikan bahwa dua program pelatihan pekerjaan yang berbeda menyebabkan perbedaan dalam pengalaman pekerjaan para penerima TANF dalam program tersebut, dan kita ingin membuktikan bahwa jenis klinik kesehatan mental menyebabkan perubahan dalam manfaat pelayanan kesehatan mental. Untuk melakukan ini, kita membuat rancangan penelitian yang mengarahkan kita untuk menghilangkan semua penjelasan alternatif untuk hubungan yang kita amati antara variabel bebas dan variabel terikat kita. Kita mengukur variabel terikat pada permulaan studi (pre-test) dan selanjutnya diukur lagi pada akhir studi (post-test) dan mencatat perubahan. kita membuktikan bahwa variabel bebas menyebabkan perubahan kepada variabel terikat karena kita telah mengontrol penjelasan-penjelasan alternatif untuk perubahan-perubahan ini. Penjelasan-penjelasan alternatif untuk perubahan diukur dalam sebuah variabel terikat

39

disebut ”ancaman-ancaman kepada validitas internal”. Ancaman-ancaman kepada validitas internal biasanya dikelompokkan berdasarkan kategori dibawah ini:

1. History. Sesuatu yang terjadi selama studi dimana penjelasan-penjelasan nyata untuk berbagai perubahan dicatat dalam variabel terikat. Dalam contoh kita mengenai studi kausal praktek mikro, mungkin ada pembukaan pabrik industri baru dilingkungan tempat tinggal dimana penerima TANF berada yang merekrut semua penerima TANF tanpa memberikan pelatihan. Dala contoh studi praktek makro, mungkin ada kampanye media yang menginformasikan orang-orang mengenai tingkat pelayanan yang ditawarkan departemen kesehatan mental yang menyebabkan orang-orang lebih sering memanfaatkan pelayanan kesehatan mental.

2. Maturation. Peserta studi berubah karena perjalanan waktu. Dalam studi praktek mikro, mungkin terjadi bahwa penerima TANF, pada akhirnya mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana mendapatkan dan menjaga pekerjaan karena waktu telah habis dan mereka benar-benar mempunyai pendekatan yang lebih matang kepada dunia kerja. Dalam studi praktek makro, klien-klien potensial pelayanan kesehatan mental akan mencari pelayanan karena mereka mengalami rasa sakit yang panjang dalam hidupnya.

3. Testing. Peserta studi berubah karena mereka telah diuji dalam item yang mengukur variabel terikat sehingga menjadi lebih sadar terhadap perubahan potensial. Dalam studi praktek mikro, asesmen yang dijalankan untuk kemampuan pekerjaan oleh ahli-ahli pekerjaan akan menyebabkan penerima TANF mengejar strategi pencarian kerja yang tidak mereka sadari sebelum mereka menjalani wawancara pre-test. Dalam studi praktek makro, pengujian akan menjadi masalah jika fokus dalam mengumpulkan jumlah statistik menggunakan pelayanan dalam dua daerah mengarahkan administrator kepada target pelayanan mereka secara lebih efektif.

4. Instrumentation. Instrumen digunakan untuk menguji responden-responden dapat menyebabkan perubahan dalam variabel terikat. Peserta TANF dapat menerima asesmen kemampuan bekerja secara cermat pada permulaan studi tetapi hanya dapat menerima pengecekan panggilan telepon mengenai status pekerjaan mereka pada akhir studi. Dua cara pengujian berbeda dari pengujian dapat menyebabkan perubahan dalam hasil. Dalam contoh praktek makro, terdapat perubahan dalam efisiensi menyangkut statistik dalam manfaat pelayanan kesehatan mental diambil dari sebab perubahan dalam pengukuran pelayanan yang digunakan diantara waktu pre-test dan waktu post-test.

40

5. Statistical Regression. Adalah konsep statistik berdasarkan pernyataan yang jelas tentang skor kelompok dalam skor rata-rata. Jika peserta studi mempunyai skor ekstrim dalam variabel terikat, kemudian kesalahan random sederhana kemungkinan memindahkan skor terdekat mereka kepada skor rata-rata untuk variabel didalam kelompok orang-orang tersebut. Dalam contoh studi praktek mikro, kita mungkin mempunyai peserta yang mempunyai skor sangat rendah mengenai kemiskinan dan kemampuan bekerja. Teori probabilitas menyarankan bahwa mereka mungkin memperbaiki skor mereka hanya karena skor mereka begitu ekstrim. Demikian juga dalam studi praktek makro, secara keseluruhan, kelompok orang-orang dengan nilai sangat rendah menggunakan pelayanan kesehatan mental mungkin menambah penggunaan pelayanan mereka karena mereka berada pada akhir pemakaian yang sangat rendah.

6. Selection Bias. Adalah mungkin terdapat sesuatu mengenai peserta dalam studi yang telah menyebabkan perubahan yang dicatat dalam variabel terikat. Dalam contoh studi praktek mikro, adalah mungkin dimana orang yang lebih termotivasi untuk mendapatkan pekerjaan memilih program dimana peserta segera ditempatkan bekerja, sementara yang lainnya tidak memilih mengikuti pelatihan pekerjaan. Dalam studi praktek makro adalah mungkin dimana klien-klien kesehatan mental potensial dalam satu daerah mempunyai sistem kepercayaan dan budaya untuk meningkatkan suatu norma budaya yang tidak menyukai pemanfaatan pelayanan kesehatan mental. Dalam daerah lainnya mungkin telah ada suatu penerimaan yang kuat terhadap fungsi pelayanan kesehatan mental secara positif.

7. Experimental Mortality. Peserta studi dapat keluar sebelum studi selesai. Dalam contoh praktek mikro, peserta TANF yang cenderung menjadi populasi transit yang tinggal dalam perumahan marjinal kermungkinan besar pindah kepada area lainnya. Salah satu daerah dalam studi praktek makro akan mengalami pengurangan dalam pemanfaatan pelayanan karena orang-orang meninggalkan daerah untuk tinggal dalam daerah dengan pelayanan yang baik dan lebih sesuai.

8. The effect of the study. Ini adalah sesuatu yang mungkin terjadi dalam studi yang mempengaruhi peserta. Peserta TANF dalam setiap program pelatihan dapat mengetahui satu sama lain dan mempelajari tips pekerjaan satu sama lain sehingga pelatihan yang sedang diterima oleh dua kelompok peserta mulai digabungkan. Juga, kelompok penerima TANF akan memasuki persaingan satu sama lain pada saat mereka mengetahui mereka sedang dibandingkan. Peneliti akan memulai untuk mempengaruhi penerima TANF dengan komunikasi harapan secara halus dimana satu kelompok menjadi lebih dapat bekerja dibandingkan dengan kelompok lainnya. dalam studi praktek makro, jenis-jenis pengaruh ini akan kurang karena penggunaan nilai statistik dan kurangnya kontak personal diantara peserta studi dan peneliti.

41

Kita dapat memahami dengan sangat baik bagaimana rancangan eksperimen mengarahkan kita untuk mengendalikan ancaman-ancaman terhadap validitas internal ini dengan melakukan kajian kepada sejumlah contoh rancangan dan memahami ancaman-ancaman intrinsik mereka terhadap validitas internal, sebagaimana diuraikan pada tabel 3.1.

Tabel 3.1Desain penelitian

Desain Contoh pertanyaan yang akan dijawab

Ancaman-ancaman kepada validitas internal

SatuSatu kelompok post-test

X O

1. Apakah penerima pelatihan pekerjaan TANF bekerja setelah selesai pelatihan?

2. Apakah penerima pelayanan penempatan pekerjaan TANF yang tidak dilatih bekerja setelah selesai program?

(dua studi praktek mikro terpisah)

1. Apakah tingkat pelayanan kesehatan mental di daerah yang menggunakan klinik-klinik lingkungan terdekat?

2. Apakah tingkat pelayanan kesehatan mental di daerah yang menggunakan klinik-klinik terpusat?

(dua studi praktek makro terpisah)

SejarahPematangan Pengujian InstrumentasiStatistik regresiPemilihan biasEksperimen mortalitasDampak-dampak studi

DuaSatu kelompok pretest posttest

O X O

Pertanyaan-pertanyaan diatas, ditambah dengan:1. Apakah perbedaan pekerjaan

untuk penerima-penerima program pekerjaan TANF antara permulaan program dan akhir program?

2. Apakah perbedaan dalam pekerjaan untuk penerima pelayanan penempatan pekerjaan TANF yang tidak dilatih antara permulaan program dan akhir program?

(dua studi prktek mikro terpisah)

1. Apakah tingkat pelayanan kesehatan mental di daerah yang menggunakan klinik-klinik lingkungan terdekat?

2. Apakah tingkat pelayanan kesehatan mental di daerah yang menggunakan klinik2 terpusat?

(dua studi praktek makro terpisah)


42

Desain Contoh pertanyaan yang akan dijawab

Ancaman-ancaman kepada validitas internal

TigaDua kelompok pretest posttest non ekuivalent

Pertanyaan-pertanyaan diatas, ditambah dengan:

1. apakah perbedaan dalam pekerjaan antara penerima TANF yang menerima pelatihan pekerjaan TANF dengan penerima TANF yang hanya menerima program penempatan pekerjaan TANF?

2. Apakah perbedaan dalam manfaat pelayanan kesehatan mental antara daerah dengan menggunakan klinik kesehatan mental lingkungan terdekat dengan klinik kesehatan mental terpusat?


EmpatDua kelompok pretest posttest ekuivalent(desain eksperimen klasik)

Pertanyaan-pertanyaan diatas, ditambah dengan:

1. apakah perbedaan keberhasilan dalam klien TANF terhadap dua pendekatan pelatihan pekerjaan dimana satu kelompok menerima pelatihan dan lainnya tidak menerima pelatihan dan hanya ditempatkan langsung untuk bekerja?

2. Apakah perbedaan manfaat pelayanan kesehatan mental antara daerah dengan klinik-klinik kesehatan mental lingkungan terdekat dengan klinik kesehatan mental terpusat?

Pengujian Instumentasi

Lima Dua kelompok posttest ekuivalent

R X O

R X O

1. Apakah perbedaan dalam program-program pelayanan menyebabkan¹ perbedaan yang diamati dalam pekerjaan untuk penerima TANF yang menerima pelayanan ini?

2. Apakah perbedaan dalam struktur pemberian pelayanan kesehatan mental menyebabkan perbedaan dalam manfaat pelayanan yang dijalankan?

R = Penetapan randomX = Pengukuran variabel bebasO = Pengukuran variabel terikat¹ = Penetapan kausalitas disini adalah karena menyesampingkan ancaman-ancaman validitas internal; masalah dengan mengambil kausalitas sebagai hasil satu studi yang menolak hipotesa nol dibahas dalam analisa data.

43

Tabel 3.1, memperlihatkan bagaimana kita dapat membuat sebuah rancangan yang mengendalikan seluruh ancaman-ancaman kepada validitas internal. Terdapat beberapa masalah praktis dengan rancangan ini untuk studi praktek makro dimana kita akan menekankan pada satu momen, tetapi untuk tujuan memahami implikasi-implikasi dari setiap rancangan ini, kita akan menjalankan setiap rancangan tersebut. Dalam rancangan satu, kita mengukur pekerjaan dalam studi praktek mikro dan manfaat pelayanan dalam studi praktek makro setelah variabel bebas dilaksanakan. Kita mengetahui sejumlah variabel terikat pada waktu tersebut, tetapi kita tidak mengetahui apa yang menyebabkan sejumlah pekerjaan atau manfaat pelayanan. dalam rancangan dua, kita mengukur pekerjaan dan manfaat pelayanan sebelum dan sesudah variabel terikat dijalankan. Pada akhir studi kita mengetahui perbedaan dalam pekerjaan dan manfaat pelayanan, tetapi kemudian kita tidak mengetahui apa yang menyebabkan perbedaan itu. Dalam rancangan tiga, kita memperkenalkan kelompok-kelompok perbandingan, tetapi tidak ada yang telah kita kerjakan untuk mengecek apakah apakah dua kelompok ini sama. Selanjutnya dalam studi praktek mikro, kita mempunyai satu kelompok penerima TANF memperoleh pelatihan pekerjaan dan yang lainnya hanya memperoleh pelayanan pekerjaan. Kita mengukur pekerjaan setiap kelompok baik sebelum dan sesudah berpartisipasi dalam program yang diberikan. Pada akhir program kita dapat membandingkan tingkat pekerjaan dari dua kelompok, tetapi kita tidak mengetahui apa yang menyebabkan perbedaan tersebut. Demikian juga, dalam studi praktek makro kita dapat membandingkan manfaat pelayanan kesehatan mental dari dua daerah, tetapi kita tidak mengetahui apa yang menyebabkan perbedaan tersebut.

Dalam rancangan empat kita secara acak menetapkan peserta studi pada setiap kelompok-kelompok perbandingan, sehingga kita perlu mengambil jalan pintas kepada pembahasan penetapan random dan pengertiannya. Untuk memastikan bahwa peneliti tidan mempengaruhi komposisi dua kelompok perbandingan baik yang condong kepada program pekerjaan atau sistem pemberian pelayanan dan membuat lebih efektif, kita memerlukan satu proses yang sistematis untuk menetapkan peserta studi kepada dua kelompok perbandingan. Juga, untuk dapat menggunakan prosedur statistik untuk analisa data kita, yang didasarkan kepada teori probabilitas, kita perlu mengetahui probabilitas dari setiap peserta studi yang akan ditentukan kepada setiap kelompok. Penentuan random adalah sebuah proses dimana seluruh peserta studi mempunyai kesempatan yang sama ditetapkan sebagai anggota kelompok. Misalnya peneliti dapat memberikan nomor kepada semua penerima TANF sebelum pelayanan pekerjaan dimulai dan selanjutnya peserta yang mempunyai nomor genap masuk kedalam program pelatihan pekerjaan dan yang nomor ganjil masuk kedalam kelompok pelayanan pekerjaan. Atau peneliti dapat mempergunakan tabel angka random, dimana setiap angka mempunyai kesempatan yang sama untuk masuk pada setiap titik didalam tabel. Anda dapat membuat tabel angka random dan melihat contoh-contoh yang telah ada melalui internet. Menggunakan penentuan random meningkatkan kemungkinan adanya kesamaan dalam dua kelompok perbandingan. Jika kelompok sama, kita dapat menyingkirkan ancaman-ancaman besar kepada validitas internal

44

karena jika mereka menyebabkan perubahan dalam variabel terikat mereka akan mempunyai pengaruh yang sama pada dua kelompok perbandingan. Penjelasan perbedaan antara dua kelompok dalam post-test mempengaruhi variabel bebas. Untuk lebih memastikan, kita perlu mempertimbangkan rancangan empat. Dalam rancangan ini kita mempunyai dua kelompok yang sama tetapi kita tidak melakukan pre-test sehingga kita dapat menyingkirkan dua sisa ancaman kepada validitas internal, pengujian dan instrumentasi. Jika kita ingin mengetahui perbedaan antara pre-test dan post-test, kita dapat memadukan rancangan tiga dan empat dan secara acak menetapkan peserta kepada empat kelompok perbandingan, dua kelompok diberikan pre-test dan dua lagi tidak diberikan pre-test. Rancangan ini dikenal dengan ”rancangan empat kelompok Solomon”.

Rancangan random ini digunakan untuk contoh praktek mikro kita, tetapi bagaimana dengan contoh praktek makro kita? Kita tidak dapat menentukan secara pasti klien kesehatan mental kepada dua daerah berbeda dan memangkasnya untuk kepentingan durasi studi kita. Ingat, ini adalah studi praktek makro—kita tidak menargetkan individu; kita menargetkan struktur pelayanan. idealnya, cara untuk menjalankan studi ini adalah menentukan semua daerah dalam satu area yang ditetapkan katakanlah satu propinsi. Selanjutnya mereka ditentukan secara acak untuk menjalankan sistem klinik kesehatan mental secara lokal maupun terpusat. Selanjutnya kita akan mengukur manfaat pelayanan pada setiap kelompok-kelompok dari sistem pemberian pelayanan daerah. Ini adalah sesuatu yang tidak dapat dijalankan karena mengarahkan orang keluar dari rumah mereka untuk tujuan proyek penelitian. Setiap daerah mempunyai sejarah, budaya dan sumber masing-masing untuk pelayanan kesehatan mental. Jadi, dalam kasus ini kita memerlukan sesuatu yang disebut dengan ”memadukan”. Secara statistik kegiatan ini tidak sekaku seperti dalam penentuan random, tetapi ini adalah kelanjutan dari pemikiran terbaik. Sebagai praktisi makro, kita perlu menentukan ciri-ciri daerah yang kita pandang secara khusus relevan untuk memberikan pelayanan kesehatan mental. Aktivitas ini akan mencakup tingkat schizoprenia kronis daerah, klien yang didiagnosa ganda menyangkut sakit mental dan masalah penyalahgunaan obat, atau distribusi kelompok-kelompok etnik dalam satu daerah. Selanjutnya kita akan perlu untuk memastikan bahwa daerah-daerah dengan tingkatan yang sama menurut ciri-ciri ini akan dipadukan, daerah yang satu dengan sistem pelayanan kesehatan mental yang terpusat dan daerah lainnya dengan sistem pelayanan kesehatan mental melalui penempatan dilingkungan tempat tinggal. Dengan demikian, kita akan membuat dua kelompok.

Sejauh ini kita telah membicarakan tentang perbandingan kelompok baik yang ekuivalen maupun non-ekuivalen. Sebagaimana yang mungkin anda lihat, mendapatkan kelompok yang ekuivalen adalah bukan suatu hal yang mudah. Namun, daripada menyerah dalam upaya untuk menemukan sebab, setidaknya kita dapat membuktikan kausalitas dengan menggunakan desain rentetan waktu. Dengan desain ini, kita akan mempunyai satu atau dua kelompok, dan daripada mengerjakan satu pre-test dan satu post-test, kita dapat (1) mengulangi pre-test beberapa kali untuk mendapatkan pedoman dasar, (2) memperkenalkan variabel bebas, dan (3) mengulangi beberapa

45

post-test, dalam contoh praktek mikro kita, kita dapat mempunyai satu kelompok penerima TANF untuk setiap strategi-strategi pekerjaan yang sedang digunakan. Kita dapat menilai pekerjaan mereka setiap minggu selama enam bulan sebelum program dimulai, selanjutnya memperkenalkan strategi pekerjaan, dan menilai pekerjaan mereka untuk enam bulan kemudian. Kita seterusnya dapat membandingkan kecenderungan dalam pekerjaan untuk dua kelompok dan membuat asumsi bahwa jika terdapat perubahan dalam kecenderungan pekerjaan setelah strategi pekerjaan dijalankan, strategi pekerjaan mempunyai sesuatu untuk dikerjakan dengan penyebab kecenderungan tadi. Kita tidak dapat menyatakan kemungkinan secara absolut karena kita tidak mempunyai penentuan random, tetapi kita dapat mengesampingkan strategi pekerjaan tersebut sebagai program yang efektif jika tidak ada perubahan dalam data pekerjaan dalam enam bulan setelah intervensi.

Ini merupakan pemahaman tentang desain eksplanatori. Rasionalitas untuk desain kausalitas telah dibahas dan beberapa pedoman praktis telah ditawarkan. Adalah jelas bahwa terdapat isu-isu yang menjadi penekanan ketika implementasi sebuah studi kausalitas, dan beberapa perbaikan telah disarankan. Kita sekarang membahas tentang jenis desain positivitik kedua yaitu desain deskriptif atau desain korelasi.

Desain DeskriptifSekedar mengingatkan, sebagaimana telah dibahas pada permulaan bab ini, desain kausalitas bersumber dari sejarah psikologi. Proposisi studi korelasi adalah pendekatan yang tepat untuk memahami sebab-sebab perilaku manusia berasal dari tradisi-tradisi sosiologi. Anda mungkin telah melihat bahwa banyak desain yang telah disebutkan diatas dapat menangani korelasi meskipun mereka tidak dapat menangani kausalitas. Seorang peneliti pekerja sosial dapat menjalankan dan menyusun desain diatas dan membuktikan korelasi diantara variabel bebas dan variabel terikat. Namun, dengan strategi untuk memilih peserta-peserta studi sesuai dengan desain tersebut, korelasi seperti itu akan menjadi benar bagi studi aktual yang memperlihatkan korelasi. Korelasi ini tidak dapat digeneralisasikan diluar setting yang unik dari studi. Ini adalah masalah berkenaan dengan desain eksplanatori; validitas internalnya kuat namun validitas eksternalnya, yaitu kemampuan untuk menggeneralisasikan temuan-temuan studi kepada populasi secara total adalah lemah. Terdapat dua cara kita dapat menggeneralisasikan temuan-temuan dari sampel kepada populasi secara total. Pertama adalah menjaga replikasi sebuah studi sampai penemuan yang diperoleh adalah benar dalam berbagai situasi yang relevan. Kedua adalah menemukan jalan pintas seperti pengulangan waktu intensif dan menemukan rasionalitas untuk generalisasi temuan-temuan dari satu studi kepada kelompok oran-orang yang lebih besar: masukkan teori probabilitas digabungkan dengan distribusi sampling. Frankel (1983), Rubin dan Babbie (2001) memperlihatkan secara jelas bagaimana kita dapat memilih berbagai sampel dari sebuah populasi terbesar dan membenarkan asumsi bahwa apakah kebenaran untuk sampel adalah benar untuk populasi keseluruhan dimana sampel telah dipilih, menggunakan teori inferensial klasik yang diambil dari teori probabilitas. Teori ini menyarankan bahwa satu sampel adalah sebuah sampel 1 dari banyaknya

46

sampel-sampel yang mungkin. Semakin besar sampel satu ini, semakin mungkin bahwa karakteristiknya sesuai dengan karakteristik populasi dimana sampel diambil, karena adalah lebih mungkin mengambil dari kelompok sampel pada pertengahan sampel. Ini adalah dalil batas pusat/central limit theorem (CLT) yang menyatakan bahwa distribusi sampel tenga cenderung kepada sebuah distribusi normal. Sebuah contoh akan membantu disini yang diambil dari Frankel (1983). Kembali kepada contoh studi korelasi praktek makro dalam tabel 2.1. pertanyaan penelitian adalah ”bagaimana perbedaan gaya supervisi dalam dua departemen pelayanan anak-anak mempengaruhi tingkat pemahaman staf terhadap pekerja sosial?” bayangkan bahwa kita tertarik kepada enam departemen pelayanan anak-anak. Hipotesis terhadap rata-rata tingkat pemahaman staf untuk tahun terakhir terlihat dalam tabel 3.2.

Tabel 3.2Tingkat pemahaman hipotesis pekerja sosial dalam departemen sosial anak-anak

Departemen pelayanan anak-anak wilayah Tingkat pemahaman staf1. Wilayah California2. Wilayah New York3. Wilayah Florida4. Wilayah Negara bagian Washington5. Wilayah Winconsin6. Wilayah Texas

Mean = 45% dan SD = 17

20%40%70%30%60%50%

Tingkat pemahaman rata-rata untuk populasi enam departemen ini terhadap pelayanan anak-anak adalah 45%. Sekarang sebaiknya kita mempertimbangkan semua sampel random yang mungkin terhadap 2 dimana kita dapat mengambil dari populasi pelayanan-pelayanan anak-anak ini. Terdapat 15 kemungkinan dan ditabulasikan dalam tabel 3.3.

Pada kolom keempat tabel 3.3, distribusi mean hipotesis terhadap rata-rata tingkat pemahaman staf mempunyai beberapa hal yang menarik. Nilai mean adalah 45%, yaitu sama dengan mean total populasi dari enam lembaga pelayanan pelayanan anak-anak seperti dalam tabel 3.2. selanjutnya, jika kita melihat distribusi dari nilai mean, 45% muncul sebanyak tiga kali. Tambahan, nilai mean lainnya berkisar antara 25% sampai 65%, sementara nilai aktual tingkat pemahaman staf dari enam lembaga berkisar antara 20% sampai 70%. Dengan demikian nilai mean cenderung kepada kelompok sekitar nilai mean aktual lebih dekat daripada populasi asli. Nilai mean juga membuat kurva berbentuk lonceng karena ditempatkan diluar gambar. Kurva seperti itu disebut dengan distribusi normal yang memperlihatkan seberapa jauh setiap nilai mean menyimpang dari nilai mean keseluruhan. Biasanya deviasi skor dari nilai mean dipindahkan kepada statistik baku yang dikenal sebagai standar deviasi, yaitu deviasi rata-rata semua skor dari nilai mean. Dalam kasus ini, karena kita berbicara tentang distribusi mean dibanding distribusi skor, kita menyebutnya dengan standard error. Ketika standard error dihitung, akan memperhatikan ukuran sampel dalam hubungannya dengan

47

ukuran populasi. Apakah akan menjadi standar deviasi atau standard error, dalam distribusi normal manapun 95% dari area jatuh kepada kurva distribusi antara dua plus dan dua minus standar deviasi (atau dua standard error ) dari mean. Kenyataan bahwa mean seperti itu diambil dari sampel adalah dalil batas pusat/central limit theorem (CLT) sebagaimana tersebut diatas.

Tabel 3.315 sampel dari 2 daerah yang diambil dalam populasi 6

Nomor sampel

Dua daerah yang dipilih dalam sampel

Tingkat pemahaman staf didua daerah

Mean tingkat pemahaman staf di dua daerah

Standar deviasi (akar persegi total perbedaan antara skor dan mean kuadrat, dibagi dengan ukuran sampel)

1.2.3.4.5.6.7.8.9.

10.11.12.13.14.15.

1 dan 21 dan 31 dan 41 dan 51 dan 62 dan 32 dan 42 dan 52 dan 63 dan 43 dan 53 dan 64 dan 54 dan 65 dan 6

20% dan 40%20% dan 70%20% dan 30%20% dan 60%20% dan 50%40% dan 70%40% dan 30%40% dan 60%40% dan 50%70% dan 30%70% dan 60%70% dan 50%30% dan 60%30% dan 50%60% dan 50%

30%45%25%40%35%55%35%50%45%50%65%60%45%40%55%

Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225Akar 15 = 225

SD = (1750/15=11

Menggunakan dalil ini, kita dapat memperkirakan seberapa dekat karakteristik satu sampel terhadap karakteristik dari populasi dimana sampel diambil. Kita melakukan ini dengan menghitung standard error dan menggunakan interval keyakinan. standard error, menurut Frankel (1983), dihitung dengan menggunakan rumus:

S.E. dari Mean = √ [ (1 – n/N) S²/n]

Dimana n = ukuran sampel dan N = ukuran populasi, S kuadrat adalah variant (jumlah kuadrat dari semua perbedaan antara skor dan mean dibagi dengan ukuran sampel).

Bayangkan jika sedang meneliti tingkat pemahaman staf dengan populasi dari enam daerah sebagaimana daftar diatas. Kita hanya mempunyai sumber untuk memilih satu sampel dari dua daerah.sampel yang kita pilih adalah 12 sampel dimana mean tingkat pemahaman staf adalah 60%. Kita ingin mengetahui seberapa dekat tingkat pemahaman ini kepada rata-rata tingkat pemahaman untuk seluruh daerah. Kita mengerjakannya dengan menghitung standard error untuk sampel kita. Yaitu, kita menggunakan ciri-ciri sampel kita

48

untuk menghitung dimana sampel tersebut jatuh dalam distribusi normal mean untuk semua sampel. Kita menggunakan ciri-ciri sampel kita untuk membuat perkiraan ini.

√ [ (1 – 2/6) *200/2 = 8

Sehingga kita menggunakan sampel untuk memperkirakan cirri-ciri populasi yang tidak diketahui. Ini hanya dapat dijalankan dengan benar untuk sampel acak sederhana (atau sampel yang dapat diukur), dan selanjutnya menurut Frankel (1983),

Kepuasan kondisi-kondisi sampling probabilitas adalah perlu tetapi bukan kondisi-kondisi yang cukup untuk kemampuan ukuran. Yaitu, sampel yang dapat diukur harus sampel probabilitas, tetapi tidak semua sampel probabilitas dapat diukur. (hal 23).

Berdasar kepada peringatan ini kita selanjutnya membahas dan memandang bahwa pemilihan sampel acak mengarahkan kita untuk menganggap bahwa kita mempunyai 95% kesempatan dimana mean untuk sampel kita jatuh dalam 2 standard error mean populasi. standard error kita mengarahkan kita untuk menyatakan bahwa rata-rata tingkat pemahaman staf untuk enam daerah jatuh antara 44% dan 76% (60% + atau – 16). Sebuah penafsiran Bayesian akan mengatakan bahwa terdapat 95% kemungkinan dimana mean tingkat pemahaman staf untuk enam daerah adalah antara 44% dan 76%. Metode statistik inferensial Bayesian tidak berdasarkan pada gagasan sampling yang diulang, yang menggunakan interval yang dapat dipercaya daripada daripada tingkat kepercayaan dan hanya menyatakan kemungkinan suatu hasil. Hal ini mungkin karena kemungkinan fungsi dari statistik yang diberikan adalah dianggap menjadi variabel acak dengan sebuah distribusi normalnya, hanya satu hal point lagi sebelum kita berpindah dari pembahasan tentang rasionalitas untuk validitas eksternal. standard error dalam kasus kita sangat besar karena ukuran sampel kita terlalu kecil. Menurut Frankel (1983), dalil batas pusat/central limit theorem (CLT) dijalankan apabila sampel mempunyai ”ukuran yang pantas” (hal. 30). Dia menyarankan 30 sampel atau lebih. Baik pendekatan dalil batas pusat klasik/central limit theorem (CLT) maupun Bayesian untuk melakukan generalisasi temuan-temuan dari sampel kepada total populasi membuat asumsi bahwa randomisasi eksis didalam populasi total. Asumsi ini mefasilitasi penggunaan teori probabilitas dan teori sampling. Kombinasi antara teori probabilitas dengan teori sampling memberi kepada kita sebuah rasionalitas untuk melakukan generalisasi temuan-temuan dari satu sampel probabilitas kepada sebuah populasi.

49

Kita sekarang perlu untuk memperkenalkan perbendaharaan kata sampling sebagai berikut:

Elemen, adalah unit berkenaan dengan informasi yang dkumpulkan (individu, keluarga, kelompok, organisasi atau komunitas).

Populasi , total dari keseluruhan elemen, misalnya semua pekerja sosial di Amerika Serikat

Populasi studi, adalah total elemen dimana sampel dipilih. Kadang-kadang kita tidak mengetahui berapa banyak orang dalam populasi keseluruhan; misalnya, kita tidak mengetahui secara pasti berapa banyak pekerja sosial yang ada di Amerika Serikat. Untuk perkiraan jumlah kita mencari sebuah daftar. Misalnya, kita mengambil daftar nama pekerja sosial yang menjadi anggota dari NASW. Ini akan menjadi populasi studi kita. Namun, dengan catatan bahwa bergerak dari populasi total hipotesis pekerja sosial dimana randomisasi diambil dari keberadaan daftar anggota dimana randomisasi tidak secara langsung dapat diambil dari ancaman asumsi probabilitas dan teori sampling yang ada yang mengarahkan kita untuk melakukan generalisasi dari satu sampel kepada populasi

Unit sampling, sama dengan elemen dalam desain sederhana. Namun, dalam sebuah desain kompleks elemen dapat bervariasi, yaitu dapat berupa pemilihan terhadap bagian-bagian NASW pada satu tahap dan selanjutnya pemilihan individu-individu dari bagian-bagian tersebut pada tahap selanjutnya.

Kerangka sampling, adalah daftar aktual elemen atau unit sampling dari sampel yang dipilih

Unit observasi, adalah sumber dimana data diambil. Mungkin sama dengan elemen tetapi mungkin juga tidak. Misalnya, elemen mungkin berupa keseluruhan gaya supervisi pekerja sosial departemen pelayanan anak-anak, tetapi unit observasi dapat berupa berbaga individu dalam departemen tersebut.

Variabel, adalah serangkaian atribut dari sebuah elemen. Misalnya, gaya supervisi seorang pekerja sosial mulai dari bersifat otoriter sampai kepada mendukung.

Parameter, adalah sebuah gambaran ringkas (misalnya mean) dari sebuah variabel dalam populasi, misalnya, mean tingkat pemahaman staf semua lembaga dalam populasi kita. Dalam contoh diatas adalah 45%.

Statistik, adalah gambaran ringkas (misalnya mean) dari sebuah variabel dalam sampel. Misalnya, dalam sampel 2 kita, mean tingkat pemahaman staf adalah 60%, sementara dalam populasi adalah 45%.

Sampling error, adalah tingkat kesalahan antara statistik dan parameter.

Tingkat kepercayaan dan interval kepercayaan, adalah batas-batas dimana kita dapat mengambil perkiraan sampling error kita, dan juga terhadap parameter secara benar.

Interval-interval dapat dipercaya, adalah persentasi yang memungkinkan bahwa sesuatu adalah benar.

50

Strategi-strategi untuk memilih sampel-sampel probabilitas adalah:

Sampling acak sederhana (simple random sampling). Setiap elemen didalam kerangka sampling diberikan nomor. Sebuah tabel nomor acak selanjutnya digunakan untuk memilih ukuran sampel yang diperlukan.

Sampling acak sistematis (systematic random sampling). Setiap elemen didalam kerangka sampling diberikan nomor dan selanjutnya pemilihan terstruktur dilakukan dimana elemen-elemen dipilih secara sistimatis, misalnya setiap setiap elemen ke sepuluh atau keenam dalam daftar. Jika anda memerlukan 100 sampel dari kerangka sampling 1,000, selanjutnya anda akan memilih setiap elemen kesepuluh.

Sampling strata (stratified sampling). Dalam kasus ini, kerangka sampling dibagi kepada kelompok dan selanjutnya setiap kelompok terdiri dari sampel acak secara sederhana maupun sampel acak sistematis. Kita akan membagi kerangka sampling kita kepada tiga kelompok etnik dan selanjutnya elemen sampel acak dalam setiap kelomok.

Sampling kelompok berjenjang (multistage cluster sampling). Kita mengambil daftar semua departemen pelayanan anak-anak di Amerika Serikat. Selanjutnya kita akan membagi secara bertingkat daftar sesuai dengan wilayah di Amerika Serikat. Selanjutnya, dalam setiap wilayah kita secara acak akan memilih sampel lembaga, dan dari setiap lembaga ini kita secara acak akan memilih supervisor-supervisor untuk menemukan gaya supervisi mereka.

Kembali kepada studi korelasi sampel kita, kita mempunyai dua pertanyaan studi:

Bagaimana alat asesmen keluarga menilai keluarga dari tiga kelompok etnik yang berbeda? (praktek mikro)

Bagaimana perbedaan gaya supervisi di dua departemen pelayanan anak-anak yang berbeda mempengaruhi tingkat pemahaman staf? (praktek makro)

Kita sedang mencari jawaban dari pertanyaan ini yang dapat digeneralisasikan dari sampel didalam studi yang diajukan kepada populasi. Dalam penelitian korelasi atau survai, desain sampel adalah kunci untuk menjalankan studi ini. Dari setiap contoh studi kita, kita perlu memilih sampel acak.

Tabel 3.4Bentuk-bentuk sampling untuk setiap pertanyaan korelasi

51

Pertanyaan Bagaimana alat asesmen keluarga menilai kelompok dari tiga kelompok etnik berbeda (Hawai Amerika, Jepang Amerika, Anglo)?

Bagaimana gaya supervisi yang berbeda di dua departemen pelayanan anak-anak mempengaruhi tingkat pemahaman staf?

Konsep Elemen = keluargaPopulasi = semua anggota dari tiga

kelompok etnik yang ditentukanPopulasi studi= semua anggota

katolik, zen budha, dan gereja Anglo di Honolulu yang telah menentukan etnisitas mereka sebagai salah satu dari tiga dalam studi ini

Unit sampling = individuKerangka sampling = daftar dari

gereja dimana etnisitas ditentukan

Unit observasi = individu yang akan melaporkan tentang keluarga

Variabel = keberfungsian keluargaParameter = skor FAD dalam

populasi anggota gerejaStatistik = skor FAD dalam sampel

yang dipilihSampling error = perbedan antara

skor FAD dalam sampel dan dalam daftar total anggota gereja

Tingkat keyakinan dan interval keyakinan = pernyataan tentang sampling error dalam skor FAD

Tingkat kepercayaan = kemungkinan skor FAD dalam sampel yang benar

Elemen = departemen pelayanan anak-anak

Populasi = semua departemen pelayanan anak-anak di satu region

Populasi studi = semua departemen pelayanan anak-anak dalam satu region

Unit sampling = semua departemen pelayanan anak-anak dalam satu region

Kerangka sampling = daftar semua departemen pelayanan anak-anak dari website daerah

Variabel = tingkat pemahaman staf disetiap departemen pelayanan anak-anak dalam satu region

Parameter= persentasi tingkat pemahaman staf di setiap departemen pelayanan anak-anak dalam satu region

Statistik = presentasi tingkat pemahaman staf salam sampel departemen pelayanan anak-anak

Sampling error = perbedaan antara persentasi tingkat pemahaman staf di semua departemen pelayanan anak-anak dalam satu region dengan presentasi tingkat pemahaman staf dalam sampel departemen pelayanan anak-anak

Tingkat keyakinan dan interval keyakinan keyakinan = pernyataan sampling error dalam persentasi tingkat pemahaman staf

Tingkat kepercayaan = kemungkina tingkat pemahaman sampel yang benar

Sampel acak sederhana

Memilih 300 anggota gereja dengan etnisitas ditentukan dari daftar anggota gereja menggunakan tabel nomor acak (lihat pembahasan dan tabel 3.5)

Memilih 20 departemen dari daftar menggunakan tabel nomor acak (lihat pembahasan dan tabel 3.6)

Tabel 3.4 (lanjutan)

Sampel acak Memilih individu pada interval Memilih departemen pada interval

52

sistematis reguler dari daftar sampai sampel 300 terpilih

reguler dari daftar sampai sampel 20 terpilih

Sampel strata

Bagi daftar anggota gereja kedalam tiga kelompok etnik. Secara acak atau sistematis pilih 100 sampel dari setiap tiga bagian daftar

Bagi departemen pelayanan anak-anak kedalam dua kelompok, yaitu kelompok dengan tingkat pemahaman diatas rata-rata dan tingkat pemahaman dibawah rata-rata. Secara acak atau secara sistematis pilih 10 sampel lembaga-lembaga dari setiap bagian.

Sampling kelompok multistage

Membuat daftar semua gereja di Hawai. Bagi kedalam wilayah dimana populasi terpadat ditemukan di Hawai Amerika, Jepang Amerika, dan Anglo. Berikan semua gereja dalam setiap wilayah nomor dan secara acak pilih lima gereja. Pilih sampel 100 gereja dari setiap gereja ini untuk total sampel 1,500 [ (5*100)*3]

Membuat daftar semua departemen pelayanan anak-anak di Amerika Serikat. Bagi secara bertingkat daftar sesuai wilayah di Amerika Serikat. Selanjutnya dalam setiap wilayah pisahkan departemen dengan tingkat pemahaman staf diatas rata-rata dan dibawah rata-rata. Pilih sampel 10 departemen disetiap bagian untuk setiap wilayah. Secara acak pilih sampel 10 supervisor dalam setiap departemen untuk sampel total 200[(20*10)] untuk setiap wilayah

Ukuran Sampel?Tidak ada cara yang mudah dan cepat untuk mengetahui sebelum studi dimulai secara pasti bagaimana seharusnya ukuran sampel anda. Rubin dan Babbie (2001) memberikan kepada kita rumus dan tabel untuk memilih ukuran sampel yang mengurangi kesalahan standar. Namun, perhitungan tergantung kepada pemahaman distribusi skor dalam variabel sebelum studi dimulai. Kita tidak dapat mengetahui ini sampai kita telah memilih sampel kita dan mengetahui distribusi variabel dalam sampel. Sudman (1983) memberi kita pedoman pragmatis untuk memutuskan ukuran sampel. Pertama, dia menyarankan ”sampel harus cukup besar mencapai 100 unit atau lebih dalam setiap kategori perincian mayor dan minimal 20 – 50 dalam perincian minor” (hal. 157). ”perincian/breakdown” adalah sub bagian sampel yang diperlukan untuk analisis, seperti bagian-bagian menurut gender, suku bangsa, atau usia. Hal ini tergantung kepada pertanyaan penelitian. Sudman juga memberikan kita data yang terkumpul dari dari sebuah survai rata-rata ukuran sampel, yang menyatakan dimana studi nasional terhadap orang dan rumah tangga cenderung mempunyai sampel 1,000 sampai 5,000 untuk sub kelompok yang sedikit dan 2,500 untuk sub kelompokyang banyak; studi wilayah berturut-turut mempunyai 200 sampai 500 dan 1,000. Untuk sampel-sampel lembaga, jumlah studi nasional adalah 200 sampai 500 dan 1,000 keatas ; dan untuk studi wilayah adalah 50 sampai 200 dan 500 keatas. Weinberg (1983), dalam buku yang sama, menceritakan kepada kita bahwa ukuran sampel harus disesuaikan dengan tugas, waktu, biaya pengumpulan data dan anggaran. Cochran (1954) mengulas implikasi teoritis terhadap penggunaan satu uji statistik tertentu, yaitu Chi Square, dengan sampel kecil dan membuat aturan sebagai berikut: ” jika tidak lebih dari 20% mempunyai

53

nilai ekspektasi kurang dari 5 dan selanjutnya nilai ekspektasi tunggal mendekati 1 adalah dapat dijalankan dalam menghitung Chi Square” (Taylor, 1983, hal. 560). Saran yang diberikan diatas, mengacu kepada contoh sampel kita akan menjadi seperti berikut:

1. Bagaimana alat asesmen keluarga menilai keluarga dari tiga kelompok etnik yang berbeda (Amerika Hawaii, Amerika Jepang, Anglo)? Menggunakan pedoman diatas, tabel 3.5 menyarankan kita perlu sampel sebanyak 300.

Tabel 3.5 Ukuran sampel untuk pertanyaan korelasi praktek mikro

Amerika Hawaii Amerika Jepang Anglo

FAD Dibawah norma

Diatas norma

Dibawah norma

Diatas norma

Dibawah norma

Diatas norma

Skor 50 50 50 50 50 50

2. Bagaimana perbedaan gaya supervisi dalam dua departemen pelayanan anak-anak mempengaruhi tingkat pemahaman staf? Saran diatas menyarankan sampel 20 lembaga (lihat tabel 3.6)

Tabel 3.6 Ukuran sampel untuk pertanyaan korelasi praktek makro

Departemen dengan tingkat pemahaman staf yang tinggi

Departemen dengan tingkat pemahaman staf yang rendah

Gaya supervisi otokratik

5 5

Gaya supervisi fasilitatif

5 5

Dalam ukuran sampel minimal memerlukan persiapan (kerangka), kita sekarang dapat mempertimbangkan pro dan kontra berbagai strategi sampling dalam tabel 3.4. Untuk pertanyaan satu, sampling acak sederhana tidak akan menjamin bahwa kita mempunyai ukuran sampel yang sesuai untuk setiap kelompok etnik demikian juga halnya dengan sampling acak sistematis. Sampel strata memberikan kita pembagian kedalam tiga kelompok etnik yang kita perlukan, tetapi kita tidak akan menekankan isu-isu kepada pemilihan secara acak gereja-gereja yang merupakan sumber daftar kita. Sampel kelompok berjenjang memenuhi semua kebutuhan kita tetapi tidak akan berjalan dengan baik. Sehingga kita melihat keseimbangan yang harus dicapai antara persyaratan teoritis pertanyaan dan kemungkinan yang terjadi secara praktis terhadap pencapaian sampel yang diinginkan. Sampel kelompok berjenjang memenuhi kebutuhan teoritis kita. Untuk menjalankan-nya kita harus membuat beberapa keputusan pragmatis. Kita dapat membagi pulau Oahu menjadi tiga wilayah, mencari satu gereja dari setiap wilayah yang benar-benar melayani kelompok etnik yang ditunjuk, dan selanjutnya memilih sampel strata kita dari tiga gereja.

54

Untuk pertanyaan dua, sampel acak sederhana dan sampal acak sistematis tidak akan menjamin bahwa kita mempunyai tingkatan lembaga sesuai dengan tingkat pemahaman staf. Sampel acak strata akan memberikan kita tingkatan lembaga yang kita perlukan tetapi tidak memenuhi perbedaan regional di Amerika Serikat. Sampel kelompok berjenjang memberikan kita sampel yang tepat secara teoritis dan dapat memenuhi sumber-sumber yang sangat banyak. Jika sumber-sumber terbatas, selanjutnya desain sampel sederhana dapat digunaka hanya dalam satu wilayah. Sekedar mengingatkan, pada saat kita berpindah dan menggunakan sampel acak sederhana asumsi-asumsi distribusi normal berkenaan dengan teori probabilitas dan teori sampling tidak akan lagi berlaku secara benar.

Sebagai ringkasan dari bagian ini, kita telah membahas isu-isu desain untuk studi korelasi. Karena tujuan studi korelasi adalah untuk melakukan generalisasi temuan-temuan dari satu sampel kepada populasi terbesar, desain sampel menyatukan teori probabilitas dan teori sampling adalah kunci untuk mengembangkan studi yang teliti. Hal ini memudahkan perhitungan kesalahan standar antara sampel dan populasi. Terdapat sejumlah strategi untuk memilih sampling acak dan sampel yang paling tepat akan tergantung kepada pertanyaan penelitian. Kita sekarang akan membahas dua bentuk spesifik dari desain eksplanatori dan korelasi yang cenderung paling banyak digunakan oleh peneliti-peneliti praktek pekerjaan sosial: desain evaluasi program dan desain subjek tunggal.

Evaluasi ProgramEvaluasi program adalah suatu proyek penelitian yang menunjukkan jenis tertentu dari pertanyaan penelitian praktek makro. Evaluasi program dapat bersifat deskriptif atau eksplanatori. Evaluasi program positivistik dibagi kepada evaluasi sumatif (outcome) dan evaluasi formatif (proses). Evaluasi sumatif menanyakan dan menjawab pertanyaan ”apakah program berjalan?” evaluasi proses menanyakan dan menjawab pertanyaan ”bagaimana program berjalan?” pada dasarnya, kedua jenis evaluasi ini menggunakan desain yang diidentifikasi dalam pembahasan diatas. Dalam buku ”evaluating family programs”, Heather Weiss dan Francine Jacobs (1988) menyarankan bahwa jenis evaluasi program yang dapat dijalankan tergantung kepada tahap pengembangan program yang dievaluasi. Mereka menentukan lima level evaluasi yang dapat dijalankan sebagai perkembangan program. Beberapa merupakan evaluasi sumatif dan lainnya adalah evaluasi formatif.

Level 1: adalah suatu asesmen kebutuhan sebelum program dijalankan memuat ciri-ciri program yang diajukan, biaya program, dukungan masyarakat kepada program dan statistik yang menggambarkan populasi yang dilayani. Pada dasarnya ini adalah sebuah desain ” post test satu kelompok”. Kelompok adalah masyarakat dan post test adalah data tentang kebutuhan masyarakat terhadap program dan identifikasi pelayanan yang akan memenuhi kebutuhan tersebut.

Level 2: ini adalah studi formatif memuat penggunaan dan penetrasi program kedalam target populasi. Jenis evaluasi ini mengumpulkan data yang

55

mengesahkan perbelanjaan yang dilakukan dan membuat kasus untuk berbagai permintaan untuk menambah pendanaan. Pada dasarnya ini adalah jenis desain “pre test dan post test satu kelompok”. Variabel bebas adalah program dan masyarakat yang sedang dilayani adalah variable terikat. Pre test adalah asesmen kebutuhan yang dijalankan dalam evaluasi level satu. Post test adalah dokumentasi masyarakat yang menggunakan pelayanan.

Level 3: adalah studi formatif program membahas misi dan tujuan program, ciri-ciri klien yang menerima pelayanan, dan pelayanan-pelayanan yang sedang mereka gunakan. Ini adalah untuk memeriksa apakah misi dan program asli sebaiknya direvisi sekarang dimana staf mempunyai pengalaman berkenaan dengan implementasi program. Pada dasarnya ini adalah desain ” post test satu kelompok”, dimana kelompok adalah program dan post test adalah penggunaan pelayanan.

Level 4: adalah outcome sumatif, yaitu sebuah evaluasi outcome tentang keberhasilan klien-klien individu. Data diambil tentang kebutuhan klien pada tahap intake dan selanjutnya juga pada akhir pemberian pelayanan. ini adalah sebuah ”pre test dan post test satu kelompok” dimana pre test adalah asesmen klien pada tahap intake dan post test adalah asesmen klien pada akhir pelayanan.

Level 5: ini adalah tahap akhir dimana pertanyaan akhir menekankan pada: apakah pengaruh program? Secara umum ini adalah studi perbandingan dua kelompok mengenai efektivitas program. Satu kelompok menerima pelayanan dan yang lainnya tidak. Anggota dari setiap kelompok dilakukan pre test dan post test tentang kemajuan menyangkut masalah yang sedang ditangani. Pada dasarnya ini adalah ”pre test dan post test kelompok terhadap dua kelompok berbeda” atau, jika mungkin, desain eksperimen klasik. Penulis ini menyarankan bahwa jenis evaluasi ini sebaiknya hanya dijalankan ketika program selesai dan berlangsung dan rangkaian evaluasi lainnya telah selesai.

Evaluasi kasus tunggalEvaluasi kasus tunggal adalah bentuk proyek penelitian praktek mikro, dapat berupa deskriptif maupun eksplanatori. Rubin dan Babbie (2001) menggambarkan sebuah susunan desain yang pada dasarnya menyarankan bahwa praktisi harus mengumpulkan informasi dasar mengenai target masalah (umpamanya depresi), sebagai variabel terikat, dan selanjutnya melakukan camput tangan sambil melanjutkan mengikuti skor variabel terikat. Desain yang hanya satu klien sedang dijalankan adalah deskriptif sementara desain dimana dua atau lebih klien sedang dijalankan yang menerima intervensi pada waktu yang berbeda mengarah kepada kausalitas, karena mereka menawarkan bukti untuk mengesampingkan penjelasan akternatif kepada perubahan dalam variabel terikat.

Catatan

56

Beberapa penulis menyarankan bahwa kausalitas ditekankan dalam penelitian survai dengan cara analisa statistik multivarian atau melalui sebuah desain rangkaian waktu. Namun, ancaman kepada validitas internal dengan dasar mereka kepada pernyataan Hume mengenai kausalitas tidak dapat dikesampingkan menggunakan desain survai.

Point-point utama: Terdapat dua jenis desain positivistik yaitu eksplanatori (kausalitas) dan

deskriptif (korelasi).

Desain eksperimen klasik adalah desain ekplanasi yang disukai karena mengendalikan semua ancaman kepada validitas internal

Ketika menjalankan desain eksperimen klasik, isu-isu praktek dapat mengarahkan kita untuk membuat modifikasi-modifikasi seperti penyesuaian dan desain rangkaian waktu

Studi deskriptif (korelasi) memerlukan pemilihan sampel acak untuk validitas eksternal yang kuat

Rasionalitas untuk dapat melakukan generalisasi dari satu sampel kepada populasi dibuat baik dari dalil batas pusat klasik/central limit theorem (CLT) maupun teori Bayesian tentang inferensial

Kunci untuk dapat membuat asumsi seperti itu adalah pemilihan sampel acak karena hal ini mengarahkan asumsi-asumsi dalil batas pusat dibuat berdasarkan perkiraan mean populasi dari mean sampel menggunakan kesalahan standar.

Terdapat rangkaian strategi untuk mengambil sampling acak meliputi sampling acak sederhana, sampling acak sistematis, sampling acak strata dan sampling kelompok berjenjang

Dua hal yang dilakukan sebagai adaptasi dari studi kausal dan korelasi adalah evaluasi program yang menekankan pada pertanyaan praktek makro daan desain subjek tunggal yang menekankan kepada pertanyaan praktek mikro

Penugasan:

57

1. Pikirkan satu topik penelitian. Gambarkan secara ringkas desain kausal dan korelasi yang akan menunjukkan aspek dari topik tersebut.

a. Level praktek pekerjaan sosial yang manakah yang sedang anda teliti, apakah mikro atau makro?

b. Tentukan berbagai ancaman kepada validitas internal dalam desain kausal anda

c. Apakah terdapat berbagai masalah praktek menyangkut implementasi desain ini?

d. Bagaimana anda akan menjamin validitas eksternal dalam desain korelasi anda? Apakah hal ini dapat dijalankan?

e. Bagaimana anda akan memilih sampel anda dan mengapa anda akan menggunakan strategi sampling tertentu?

2. Bekerja dalam kelompok kecil, ambil sebuah topik dan bahas apakah desain menjawab pertanyaan kausal atau korelasi mengenai praktek pekerjaan sosial dan bahas kemudahan dan kesulitan yang dialami untuk menyusun desain ini. Kemudian, jawab pertanyaan ”so what”. Seberapa pentingnya jawaban-jawaban pertanyaan ini kepada pengetahuan praktek pekerjaan sosial? Berikan alasan-alasan untuk kesimpulan anda. Akankah praktek anda diperbaiki jka anda mengetahui jawaban dari pertanyaan-pertanyaan ini?

BAB 4

58

Implementasi – Mengumpulkan Data

Untuk menjalankan pengukuran yang tepat, membuat pernyataan-pernyataan probabilistik mengenai kausalitas dan korelasi, dan generalisasi temuan-temuan dari sebuah sampel kepada populasi yang besar, informasi mengenai perilaku manusia diterjemahkan kedalam angka-angka yang dapat dimanipulasi oleh prosedur statistik. Untuk membuat terjemahan ini valid dan reliabel, instrumen-instrumen pengukuran dibuat dan diuji sebelum memulai pengumpulan data. Instrumen tersebut akan dilakukan pre test dan post test untuk studi kausal atau kuisioner baku yang akan mengukur variabel yang terkait dalam studi-studi korelasi. Sheatsley (1983) mencatat bahwa sebuah kuisioner yang dirancang dengan baik sebaiknya memenuhi tujuan-tujuan penelitian, dimungkinkan mendapatkan informasi dan akurat dan lengkap, dan dijalankan dalam batas-batas waktu dan sumber yang tersedia (hal 201). Penulis ini juga menyarankan lima tahap sederhana untuk menyusun sebuah kuisioner (hal 202).

1. Tentukan informasi apa yang diperlukan

2. Buat beberapa pertanyaan untuk memperoleh informasi tersebut

3. Buat pertanyaan dalam format dan susunan yang bermakna

4. Pre test hasil

5. Kembali kepada tahap 1

Ketika mempertimbangkan pertanyaan-pertanyaan untuk sebuah instrumen pengukuran, isu pertama yang menjadi penekanan adalah apakah sebaiknya pertanyaan dibuat secara terbuka atau tertutup. Pertanyaan terbuka membiarkan responden menjawab secara verbal. Pertanyaan tertutup atau pilihan berganda, pertanyaan bagi kepada responden untuk memilih satu jawaban dari pilihan alternatif. Pertanyaan terbuka mendorong responden untuk menjawab dengan bahasa mereka sendiri, dapat dilakukan pengulangan, mengumpulkan informasi yang tidak relevan, dan kesalah fahaman mengenai maksud dari pertanyaan. Pertanyaan terbuka juga mengarahkan untuk pekerjaan pengkodean tambahan dalam tahap analisis studi. Pertanyaan tertutup membatasi jawaban responden karena memastikan bahwa pewawancara ataupun orang lain tidak mempengaruhi jawaban atau membuat saran-saran jawaban. Kadang-kadang peneliti peneliti dapat menggabungkan pertanyaan terbuka dengan pertanyaan tertutup dengan memberikan daftar respon-respon yang mungkin kepada pertanyaan dan selanjutnya menambahkan bagian dimana komentar-komentar lain dapat dibuat jika diinginkan. Secara umum seorang peneliti positivistik terkait dengan pertanyaan kausal dan korelasi, kita akan memilih pertanyaan tertutup sehingga data kuantitatif kita mudah dikumpulkan.

Adalah suatu praktek umum untuk menggunakan teknik skala ketika membuat pertanyaan tertutup. Jenis skala yang paling umum adalah skala

59

Guttman dan skala Likert. Skala Guttman mengukur secara kumulatif sementara skala Likert mengukur secara dimensional. Skala Guttman terhadap item-item pengukuran supervisi mencakup daftar pertanyaan yang diatur sehingga setiap item secara berurutan menggambarkan gaya supervisi yang lebih otoriter. Responden akan ditanya untuk memilih item yang menggambarkan gaya supervisinya. Skala Likert terhadap supervisi akan membuat daftar item yang sama, tetapi akan menanyakan kepada responden pada setiap pernyataan kepada sangat setuju, setuju, tidak setuju, atau sangat tidak setuju. Skala ini akan mengukur konsep yang sama, tetapi konseptualisasi pengukuran terhadap konsep supervisi akan sangat berbeda. Misalnya, satu item dalam skala Guttman untuk supervisi akan berupa:

Ketika memberikan supervisi I (lingkari salah satu jawaban):

Mendorong yang disupervisi untuk menyarankan topik pembahasan dalam pembahasan yang bebas terbuka

Menyarankan bahwa mereka yang disupervisi untuk menyiapkan beberapa pokok-pokok perbincangan yang dia pikirkan perlu untuk dibahas

Mempunyai beberapa pokok-pokok perbincangan kunci yang saya pandang perlu untuk dibahas

Mempunyai agenda yang jelas dengan gambaran pembelajaran yang rinci yang harus belrangsung selama sesi supervisi.

Namun, skala Likert menggunakan item yang sama akan menanyakan pertanyaan yang sangat berbeda, yaitu:

(lingkari satu jawaban pada setiap item)

1. Dalam supervisi, mereka yang disupervisi sebaiknya menyarankan topik pembahasan dalam diskusi yang bebas terbuka

Sangat setuju Setuju Tidak setuju Sangat tidak setuju

2. Dalam supervisi, supervisor sebaiknya menyarankan bahwa mereka yang disupervisi telah mempersiapkan beberapa pokok-pokok perbincangan yang dipandang perlu untuk dibahas


3. Dalam supervisi, supervisor sebaiknya memberikan beberapa pokok-pokok perbincangan kunci yang perlu untuk dibahas


4. Dalam supervisi, supervisor sebaiknya mempunyai agenda yang jelas dnegan gembaran pembelajaran yang rinci yang sebaiknya berlangsung selama supervisi


Bentuk skala Likert lainnya adalah perbedaan semantik dimana responden diminta untuk memilih diantara kutub yang berbeda tentang sebuah isu.

60

Misalnya, jika mereka yang disupervisi sedang menjalani survai, mereka diberikan instrumen dengan petunjuk dan format sebagai berikut.

Pada setiap item dibawah ini lingkari angka dalam deretan yang merefleksikan gaya supervisi terbaik yang anda alami dalam organisasi ini:

Feedback positif

Feedback negatif

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Membuat anda merasa anda membuatsumbangan yang positif

Tidak pernah berkomentar tentang sumbangan anda

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Respon terhadap tingkatStress anda

Tidak pernah berkomentar tentang tingkat stress

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Membantu anda belajar tentangpraktek terbaik

Tidak pernah menekankan pembela-jaran praktek

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Membantu anda merefleksikan praktek anda

Tidak pernah mendorong refleksi

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Prinsip-prinsip dalam menulis pertanyaan dan skala:

Buat sesederhana mungkin

Hindari pertanyaan panjang. Sheatsley (1983) menyarankan 25 kata atau kurang

Menentukan alternatif-alternatif tidak hanya memberikan satu aspek dari isu saja seperti ”supervisor saya adalah diktator: sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju”

Hindari membuat pertanyaan seperti ” kebanyakan pakar menyebutkan bahwa gaya supervisi fasilitatif adalah paling efektif. apa pendapat anda?”

Sheatsley (1983) mencatat kesalahan-kesalahan umum ketika menyusun pertanyaan sebagai berikut:

61

Menulis pertanyaan bercabang, dimana responden ditanyakan tentang dua hal berbeda dalam satu pertanyaan. Misanya, ” seberapa puaskah anda dengan supervisor anda baik sebagai kolega maupun sebagai manajer?” responden akan mempunyai perasaan yang berbeda terhadap dua peranan

Mengambil premis yang salah, dimana responden dipandang mempunyai opini yang tidak dia punyai. Misalnya, ”apa yang harus dilakukan untuk menyelesaikan masalah dengan supervisor?” pertanyaan ini akan membuat responden bertanya-tanya ”masalah apa?”

Menulis pertanyaan yang tidak jelas dan bermakna ganda, dimana makna pertanyaan tidak jelas atau mempunyai beberapa interpretasi. Misalnya, ” apakah anda memperoleh supervisi?” pertanyaan ini akan mengarahkan responden untuk menjelaskan supervisi dan menjelaskan apa yang dimaksud dengan memperoleh supervisi.

Menulis pertanyaan dengan alternatif yang berlebihan, dimana alternatif-alternatif dalam pertanyaan satu sama lain tidak eksklusif dan responden dapat menjawab ”ya” atau ”tidak” untuk semua pertanyaan dengan sesungguhnya. Misalnya,”secara umum apakah anda puas dengan supervisi dalam departemen anda atau adalah beberapa hal dari supervisi yang tidak anda sukai ?” responden mungkin akan puas atau mempunyai beberapa perhatian

Menulis pertanyaan yang bersifat negatif ganda, dimana makna jawaban ”ya” atau ”tidak” tidak jelas. Misalnya, ”akankah anda setuju dengan supervisor yang tidak terlatih?”

Menanyakan tentang maksud tindakan, dimana responden ditanyakan apakah dia akan bekerja dalam situasi hipotesis. Misalnya, ”jika supervisi kelompok ditawarkan, maukah anda melaksanakannya?” pernyataan seperti ini memperlemah prediktor perilaku nyata.

Setelah pertanyaan ditetapkan, tahap selanjutnya adalah memutuskan tentang struktur instrumen pengumpulan data. Tahap ini dimulai dengan pendahuluan yang jelas menyangkut penjelasan studi, kuisioner, untuk siapa studi dilakukan, dan siapakah anda. Pertanyaan-pertanyaan pembukaan harus mudah dan tidak mengancam, dan berbagai pertanyaan kontroversial dan sulit sebaiknya diajukan kemudian. Pastikan instrumen tidak terlalu panjang; sesuaikan setiap item. Juga, adalah penting untuk mengajukan pertanyaan kepada orang yang benar, yaitu seseorang yang memahami dan tertarik terhadap topik.

Sebelum kita memutuskan bagaimana kita akan mengukur variabel dalam studi contoh kita, kita perlu untuk mengkaji beberapa isu berkaitan dengan pengukuran. Variabel dapat diukur pada empat tingkatan: nominal, ordinal, interval, dan rasio. Adalah penting untuk memahami tingkatan-tingkatan

62

pengukuran karena selanjutnya ini akan mempengaruhi keputusan mengenai statistik yang tepat yang akan digunakan ketia analisa data anda. Pengukuran nominal adalah kategorisasi data bukan nilai numerik nyata terhadap angka yang diberikan kepada setiap kategori. Angka digunakan sebagai cara untuk mengidentifikasi setiap kategori variabel yang berbeda. Nilai tidak dapat diakumulasikan. Dalam contoh kita, pendekatan kepada pelatihan, pekerjaan tetap, keluarga, dan klinik kesehatan mental adalah variabel nominal. Menambahkan nilai untuk dimensi-dimensi variabel ini tidak ada artinya, dan secara keseluruhan tidak ada yang dapat disampaikan kepada kita. Variabel ordinal mempunyai tingkatan pengukuran yang menjelaskan nilai-nilai variabel yang berbeda dan dapat ditambahkan, tetapi nilai ini telah ditetapkan untuk alasan non-matematis dalam contoh kita, baik item dalam FAD dan supervisi adalah variabel ordinal. Tingkat pengukuran variabel ini mempunyai nilai relatif satu sama lain; skor 1 tentang item FAD menunjukkan lebih setuju dengan item tentang instrumen tersebut daripada skor 3. skor 3 tentang variabel supervisi menunjukkan gaya supervisi yang lebih otoriter daripada skor 7. Tetapi ukuran perbedaan diantara skor-skor ini tidak diketahui. Dua tidak perlu dua kali setinggi satu dan tidak tidak perlu tiga kali setinggi satu. Tingkatan pengukuran lainnya, skor dalam variabel interval dan rasio mempunyai hubungan matematika yang sama, dan untuk seluruh tujuan praktek tingkatan pengukuran rasio dan interval adalah sama. Untuk lebih jelasnya, usia dan uang adalah variabel yang diukur pada tingkatan rasio karena mereka mempunyai nol mutlak; anda mungkin tidak punya uang (benar?) dan anda akan berusia nol. Namun, I.Q. diukur pada tingkatan interval karena tidak mempunyai nol mutlak; anda tidak akan mempunyai nilai IQ nol (ya, benar!). Dalam contoh kita baik pelayanan kesehatan mental yang bagus dan tingkat pemahaman staf adalah variabel yang diukurpada tingkatan rasio.

Sekarang kita siap untuk memutuskan bagaimana kita akan mengukur variabel kita. Untuk variabel nominal kita, pengukuran adalah sangat jelas; kita hanya menghitung angka-angka dari setiap kategori. Untuk variabel ordinal, kita mempunyai satu instrumen yang sebelumnya sudah ada (FAD) dan satu instrumen yang perlu dibuat untuk studi ini (pengukuran gaya supervisi). Karena kita membuat instrumen baru kita harus ingat bahwa bahwa instrumen tersebut harus valid dan reliabel. Reliabilitas adalah konsistensi dengan mana instrumen mengukur variabel. yaitu, jika situasi yang sama terjadi berulang-ulang, apakah instrumen akan memberikan situasi skor yang sama setiap waktu instrumen diukur? Cara terbaik untuk menjelaskan ide ini adalah anda mengambil keputusan untuk mengurangi berat badan. Anda mengukur berat badan dengan menggunakan timbangan berat badan anda dan kaget pada angka yang anda lihat dalam timbangan. Anda yakin itu pasti tidak benar, sehingga anda pergi kerumah teman untuk menggunakan timbangan berat badannya, dan anda melihat angka yang sama. Kedua timbangan ini memberikan pesan yang sama kepada anda, dan menyatakan bahwa timbangan berat badan anda adalah benar. Sehingga anda melakukan diet dan berat badan menurun 10 pound pada minggu pertama. Lihatlah, ketika anda berdiri diatas timbangan berat badan, menunjukkan angka 10 pound kurang dari seminggu yang lalu. Anda mengetahui ini benar karena anda tahu bahwa timbangan berat badan anda

63

adalah reliabel. Berapapun berat anda, timbangan anda menunjukkan secara reliabel bahwa angka pound, tidak masalah berapa kali anda ditimbang. Kembali kepada contoh praktek pekerjaan sosial, diberikan supervisor dengan karakter yang sama, kita perlu mengetahui apakah instrumen kita akan reliabel menilai gaya supervisi ini. Sehingga jika terdapat kelompok supervisor dengan pendekatan otoriter kepada supervisi, apakah intrumen kita pada setiap itemnya menunjukkan gaya tersebut? Atau, apakah instrumen itu menilai gaya kepemimpinan dengan gaya berbeda manakala hal itu tidak benar? Yaitu, apakah instrumen mengukur sesuatu yang sama dengan cara yang sama setiap waktu?

Konsep reliabilitas menjadi lebih jelas ketika kita membedakannya dengan validitas. Validitas merujuk kepada akurasi dengan mana sebuah instrumen pengukuran merefleksikan variabel atau konsep yang akan dilakukan pengukuran. Jika kembali kepada rencana diet kita, bayangkan bahwa timbangan berat badan anda pada kenyataannya disesuaikan dengan tidak benar. Bayangkan bahwa ketika anda ditimbang berat anda adalah 10 pound lebih berat dibandingkan berat sebenarnya. Setiap kali anda ditimbang, hasil timbangannya selalu bertambah. Sekarang, timbangan anda reliabel, karena mengukur anda dengan berat yang sama setiap waktu anda ditimbang, tetapi pengukuran berat badan anda tidak valid, karena berat dalam skala adalah salah (sukurlah). Menggunakan instrumen yang sudah ada sebelumnya untuk mengukur keberfungsian keluarga sebagai contoh, FAD menilai keluarga menyangkut pemecahan masalah, komunikasi, peranan-peranan, keterlibatan perasaan, responsif terhadap perasaan, pengendalian perilaku, dan keberfungsian secara umum. Apakah instrumen ini menunjukkan semua dimensi keberfungsian keluarga (validitas muka dan validitas isi?) apakah instrumen ini mengukur cara yang sama sebagaimana ukuran keberfungsian keluarga lainnya atau memprediksikan secara akurat bagaimana ”bebas masalah” sebuah keluarga yang mungkin terjadi (validitas berkaitan dengan kriteria?) apakah pengukuran keberfungsian keluarga ini mengukur cara yang sama sebagaimana aspek-aspek keberfungsian keluarga lainnya, misalnya, kejahatan keluarga (validitas konstruk?). untuk instrumen yang sudah ada sebelumnya, reliabilitas dan validitas diketahui karena telah digunakan dalam studi lainnya. untuk instrumen yang kita buat, kita perlu menilai validitas dan reliabilitas sebelum dan selama studi

Untuk membuat instrumen penilaian gaya supervisi, kita perlu melihat definisi supervisi. Karena kita sedang mempelajari perbedaan antara dua gaya yang berbeda, jenis skala Likert diferensial semantik adalah pilihan yang baik. Gibbs (2001) menyarankan bahwa elemen-elemen supervisi yang efektif adalah pengakuan terhadap gangguan emosional pekerjaan, pengembangan kegembiraan pekerja, dan pengambilan prinsip-prinsip teori pembelajaran orang dewasa yang mencakup supervisi reflektif. Dia menyarankan bahwa supervisor yang efektif akan bergerak diluar fokus tentang tugas-tugas untuk diselesaikan dan menjadi pemberi pesan yang mengirim dan menerima pesan kepada dan dari pekerja, menegaskan manfaat dan perlunya penggalian pengaruh terhadap perasaan dan pikiran mengenai tindakan dan persepsi. Dia menyarankan bahwa supervisor harus menegaskan nilai pekerja-pekerja individu kepada organisasi, membangun harga diri dan

64

manfaat diri. Temuan-temuan ini menyarankan dimensi-dimensi yang akan kita buat kedalam skala supervisi kita sebagai berikut:

Dalam supervisi kita (lingkari satu angka)

Konsentrasi dalam tugas 1 2 3 4 5 Merefleksikan tugas yang harus dikerjakan

Tidak pernah menunjukkan emosi 1 2 3 4 5

Mengakui dampak emosi terhadap

pekerjaan

Konsentrasi 1 2 3 4 5

Mengakui isu-isu pertanggungjawaban terhadap keputusan

profesional

Merasa bersalah atas kegagalan 1 2 3 4 5

Belajar menilai dan memahami setiap

situasi

Item-item ini dilakukan pre test dengan responden yang sama tetapi tidak termasuk dalam sampel studi dan sesuai perubahan. Isu terakhir berkaitan dengan pembuatan instrumen kuantitatif adalah sensitif terhadap keberagaman. Rubin dan Babbie (2001) menawarkan beberapa panduan untuk mengatasi keberagaman ketika melakukan pre test terhadap instrumen.

Libatkan diri anda sendiri dalam kebudayaan yang akan dipelajari sebelum menyusun instrumen

Menggunakan instrumen yang sudah ada sebelumnya yang telah diuji untuk reliabilitas dan validitas dengan kebudayaan yang sedang anda pelajari

Menggunakan informan-informan kunci untuk mendapatkan saran mengenai sensitivitas budaya terhadap instrumen yang anda rencanakan untuk digunakan

Menggunakan pewawancara dua bahasa atau penterjemah Menggunakan proses terjemahan kembali, dimana instrumen

diterjemahkan dari bahasa Inggeris kepada bahasa yang diinginkan dan selanjutnya menerjemahkan kembali kedalam bahasa Inggeris oleh penterjemah kedua untuk memeriksa keakuratan makna.

Pre test instrumen dengan anggota-anggota kebudayaan yang sedang dipelajari yang tidak akan menjadi partisipan dalam studi yang diajukan

Mengelola dan Melaksanakan Pengumpulan Data Tahap selanjutnya adalah secara nyata mengumpulkan data. Keputusan pertama adalah baik pengelola survai dalam suasana tatap muka atau mengambil satu dari sekian banyak strategi kuisioner yang dikelola oleh

65

sendiri. Keputusan ini akan tergantung kepada ukuran sampel, waktu dan sumber-sumber. Semakin besar ukuran sampel dengan sedikit waktu dan sumber-sumber yang dimiliki, semakin mungkin anda untuk memilih strategi yang dikelola sendiri. Namun, jika anda mempunyai waktu dan sumber-sumber, strategi tatap muka memastikan bahwa anda mempunyai pengendalian terhadap setting wawancara dan berbagai kesalahfahaman tentang maksud pertanyaan dapat segera dijelaskan.

Wawancara tatap muka1. Wawancara personal

Weinberg (1983) menyatakan bahwa wawancara personal secara tradisional telah dipandang metode pengumpulan data yang paling reliabel. Karena anda melakukan cara anda melalui instrumen pengumpulan data anda, anda dapat melihat orang, anda dapat membuat penilaian non verbal terhadap bagaimana sesuatu itu berlangsung dan apakah responden sedang menyampaikan informasi yang valid dan reliabel, dan merupakan cara yang lebih sensitif untuk membuat kontak dengan populasi yang beragam dari segi budaya, kelompok-kelompok yang orang miskin, lanjut usia, dan mereka yang tinggal dalam masyarakat yang sangat terpencil. Namun, pendekatan pengumpulan data ini, mahal dan menghabiskan waktu. Pewawancara harus merancang wawancara, perjalanan ke tempat wawancara, dan secara umum melibatkan seseorang dalam suatu pertukaran personal. Ketika semua hal tersebut diperhatikan, wawancara satu jam akan menghabiskan tiga atau empat jam.

2. Diskusi kelompokDiskusi kelompok adalah kegiatan yang efektif, cara cepat untuk melakukan pre test sebuah instrumen wawancara. Sekelompok orang-orang yang tidak menjadi sampel tetapi mempunyai ciri-ciri yang sama dengan mereka yang akan menjadi sampel dapat dilibatkan untuk mengkaji dan merespon instrumen

3. Wawancara kelompokCara untuk memecahkan masalah mengenai sifat menghabiskan waktu dari wawancara personal adalah menjalankan wawancara kelompok. Kelompok yang sudah ada sebelumnya, seperti kelompok pekerja dalam lembaga yang sama, dapat dilibatkan pada waktu pertemuan reguler seperti rapat staf, untuk menyelesaikan kuisioner. Dengan cara ini, peneliti mengendalikan setting pengumpulan data, dan berbagai klarifikasi pertanyaan dapat dijawab tetapi beberapa pertanyaan selesai.

4. Wawancara teleponKompromi lainnya diantara wawancara individu dengan kuisioner yang dikelola sendiri adalah wawancara telepon. Jika partisipan memahami tentang studi, mempunyai pengetahuan dan tertarik terhadap topik, dan

66

ingin menyempatkan waktu untuk wawancara, wawancara ini dapat menjadi strategi yang efektif. Adalah penting mempunyai catatan dan pemeriksaan secara verbal yang menyatakan bahwa responden memahami pertanyaan dan perkembangan wawancara, tetapi tentu saja berbagai isyarat visual seperti kartu pengingat (flash cards) tidak dapat digunakan. Belakangan ini, survai elektronik dengan menggunakan komputer dalam mengajukan pertanyaan sudah dibuat. Hal itu akan berhasil jika partisipan terlibat dalam studi tetapi tidak dapat memperoleh tingkat respon yang tinggi jika digunakan tanpa persiapan partisipan studi.

Kuisioner yang dikelola sendiriBelakangan ini terdapat berbagai cara penyusunan kuisioner yang dikelola sendiri. Model tradisional lembar kuisioner dikirim kepada partisipan studi melalui pos, tetapi sekarang kita dapat menambahkan penggunaan email dan situs web. Dillman (1983), ketika membahas kuisioner melalui surat, menawarkan prinsip-prinsip metode desain total (TDM) sebagai berikut:

Kuisioner dirancang dalam bentuk buklet tetapi tidak seperti brosur untuk iklan. Selanjutnya dibarengi dengan halaman muka untuk menjelaskan proyek

Halaman muka tidak memuat pertanyaan tetapi mempunyai judul yang menarik, ilustrasi atau grafik dan perintah.

Cover belakang tidak memuat pertanyaan tetapi digunakan untuk menyatakan terima kasih kepada responden dan mengundang untuk menjawab pertanyaan lebih lanjut.

Urutan pertanyaan dari yang menarik diikuti oleh pertanyaan kontroversi dan diakhiri dengan pertanyaan demografi. Perhatian khusus diberikan kepada pertanyaan pertama sehingga berlaku kepada setiap orang, mudah dan menarik

Format setiap halaman:- Penulisan huruf kecil sebaiknya digunakan untuk pertanyaan dan dan

huruf besar untuk jawaban- Responden harus dapat menjawab dalam garis vertikal lurus daripada

meloncat-loncat dan seterusnya secara horisontal- Pertanyaan sebaiknya tidak melewati halaman selanjutnya- Transisi penjelasan harus ditulis sehingga responden diarahkan pada

setiap bagian kuisioner- Isyarat-isyarat visual dapat digunakan untuk memberikan arahan dan

klarifikasi

Aturan-aturan ini mempunyai manfaat yang sama ketika sebuah survai dikirm sebagai suatu dokumen lampiran kepada email atau disusun dalam sebuah halaman web. Banyak paket-paket manajemen data sekarang ditemukan dalam komputer mempunyai ciri-ciri yang memudahkan rata-rata pengguna

67

komputer untuk menyusun kuisioner elektronik dengan mekanisme jawaban titik dan klik.

Tugas-tugas organisasional pengumpulan data lainnya mencakup monitoring pengembalian kuisioner dan berbagai surat balasan dan email yang dapat meningkatkan tingkat respon. Ini membawa kita kembali kepada pertimbangan teori sampling dan teori probabilitas. Dari pembahasan diatas anda dapat melihat bagaimana pentingnya hal itu dimana sampel acak disurvai sehingga teori proabilitas dan teori sampling dapat digunakan sebagai rasionalitas untuk generalisasi hasil studi kepada populasi yang lebih luas. Namun, kebanyakan survai mengambil tingkat respon berkisar 25% dan tingkat respon 50% dari sampel asli anda, anda tidak lagi mempunyai sampel probabilitas. Kenyataannya, anda sekarang berpindah dua tahap dari dari aturan-aturan asli kausalitas. Sampel anda tidak acak dan anda hanya sedang memperkirakan kemungkinan statistik anda, perkiraan yang mana yang didasarkan teori probabilitas, perkiraan akurat yang mana dari ciri-ciri populasi. Satu solusi dari masalah ini adalah menggunakan sampling penempatan ulang (replacement), dimana anda melanjutkan kebawah daftar kerangka sampling anda dan menambahkan sampel sebagai responden dari sampel anda. Namun, anggota-anggota dari sampel replacement mempunyai kemungkinan yang sama untuk tidak merespon. Hal ini menunjukkan bahwa anda harus menyelesaikan pengumpulan data dan menggunakan sampel yang anda miliki.

CatatanTanggung jawab peneliti pekerjaan sosial terhadap keberagaman secara umum dibahas lebih rinci di bagian lima

Point-point utama:- Karena data kualitatif diperlukan untuk penelitian positivistik, instrumen baku

harus dibuat

- Bentuk instrumen yang dipilih adalah pertanyaan tertutup menggunakan skala Guttman atau skala Likert

- Ketika menulis item untuk kuisioner, hati-hati mengikuti prinsip dan pedoman yang disarankan menyangkut susunan item dan keberagaman

- Ketika mengelola pengumpulan data, tentukan model komunikasi dengan responden baik tatap muka atau jarak jauh

- Pastikan mengikuti tingkat respon anda

Penugasan- Untuk pertanyaan yang anda buat pada akhir bab 3, baik pertanyaan kausal

maupun korelasi, pikirkan 10 pertanyaan yang dapat anda ajukan kepada

68

partisipan studi. Ingat jawaban pertanyaan ini akan memberikan data yang menjawab pertanyaan penelitian anda secara keseluruhan dan menguji hipotesis anda

- Buat secara berpasangan dan minta pasangan anda 10 pertanyaan. Apakah anda memperoleh data yang menjawab pertanyaan penelitian anda? Apakah data yang diperoleh berupa data nominal, ordinal, rasio atau interval? Apaka data anda mengarahkan anda untuk menguji hipotesis anda? Jika demikian, apakah data anda menerima atau menolak hipotesis nol?

- Minta pasangan anda untuk memberikan feedback kepada anda tentang pertanyaan aktual yang anda gunakan. Apakah mereka memahami pertanyaan dengan mudah? Adakah terdapat cara yang lebih baik untuk mengajukan pertanyaan ini?

BAB 5Evaluasi – Mengembangkan Pemahaman Terhadap Data dan Maknanya

69

Karena buku ini telah mengambil posisi bahwa penelitian positivistik yang benar hanya dapat menggunakan data kuantitatif, mengingat kebenaran pandangan dunia paradigma, analisa kuantitatif adalah fokus dari bab ini. Peneliti positivistik mengembangkan pemahaman terhadap data dan maknanya menggunakan prosedur statistik. Baru-baru ini, dengan memperbaharui minat dalam penelitian kualitatif, banyak penulis telah menambakan penelitian lapangan, penelitian komparatif historis, studi kasus naratif, penelitian etnografi, dan sebagainya kepada pendekatan yang mungkin kepada penelitian positivistik tanpa membuat kasus yang memuaskan dimana pendekatan-pendekatan ini dapat memberikan data mengenai hukum-hukum yang kekal dan mekanisme alamiah, mengarahkan peneliti untuk mengambil sikap non-interaktif dalam hubungannya dengan studi, dan pengujian hipotesa. Pengujian hipotesa, baik melalui studi eksplanatori maupun studi deskriptif, adalah kunci untuk menemukan kausalitas dijelaskan oleh pemikir-pemikir positivistik. Ingat, pengujian hipotesa berasal dari filosopi Karl Popper berkenaan dengan pemalsuan dan penolakan nol. Data kualitatif tidak dapat dianalisa dengan cara yang memperbolehkan penolakan hipotesa nol. Pendekatan kualitatif cenderung untuk membangu pengetahuan daripada menguji hipotesa.

Mengambil posisi diatas memberikan kita kejelasan konseptual yang kita perlukan untuk memahami kontribusi yang dibuat oleh aliran positivistik kepada pengembangan pengetahuan. Analisa positivistik menggunakan prosedur statistik yang tepat kepada tingkat pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio) untuk memanipulasi data. Statistik deskriptif seperti mean, median, modus dan tabulasi silang digunakan untuk menyimpulkan data dan memperlihatkan hubungan diantara variabel. statistik inferensial memberikan perkiraan apakah temuan dalam sampel studi anda (misalnya bahwa program pelatihan TANF mengarahkan kepada pekerjaan tetap) adalah memang benar. Terdapat dua jenis pengujian statistik inferensial: parameter dan non parameter. Pengujian parameter dipertimbangkan menjadi pengujian yang lebih kuat daripad uji non parameter karena mereka bersandar kepada asumsi-asumsi yang lebih keras berkaitan dengan teori probabilitas dan teori sampling sebagaimana dibahas pada bab 3. mereka digunakan untuk menguji hubungan diantara variabel yang diukur pada tingkat interval dan rasio dan memberikan perkitaan apakah statistik memperkirakan secara akurat parameter populasi. Uji non parameter tidak mengambil distribusi normal dari variabel dan oleh karena itu, tidak menggunakan perkiraan parameter untuk menguji hubungan yang ditentukan dalam hipotesa. Sehingga uji statistik non parameter umumnya digunakan untuk uji hubungan antara variabel yang diukur pada tingkat ordinal dan nominal.

Tahap-tahap analisa, setelah memasuki data numerik dalam program software analisa, pertama adalah menjalankan statistik univariate deskriptif dan selanjutnya menguji hubungan bivariate antara variabel bebas dan variabel terikat. Peneliti selanjutnya akan membuat dan menguji model

70

hubunan multivariate antara variabel bebas dan variabel terikat. Prosedur analisa ini ditujukan pada penolakan hipotesis nol dan menjelaskan hubungan antara variabel sebanyak mungkin.

Entri dataUmumnya paket statistik seperti Statistical Package for the Social Science (SPSS) digunakan untuk analisa data. Meskipun terdapat system-sistem lain, system ini yang paling umum digunakan untuk pekerja sosial, dan akan menjadi ilustrasi system yang digunakan untuk menjelaskan analisa. Tahap pertama dalam menggunakan sistem ini adalah memasukkan data. Ini membawa kita kembali kepada unit analisa kita dan unit-unit observasi yang digambarkan pada bab 3. unit observasi kita adalah sumber data numerik kita dan selanjutnya data kita akan dimasukkan untuk setiap kasus-kasus ini. Dalam empat contoh studi kita kasus-kasus unit observasi adalah:

Individual, untuk studi TANF Daerah, untuk studi keberhasilan pelayanan kesehatan mental Individual, untuk studi FAD Individual, untuk studi supervisi

Tabel 5.1Tampilan entri data

Variabel Variabel Variabel Variabel Variabel

1.

2.

3.

4.

5.

Tabel 5.2Data masuk

Pemecahan masalah komunikasi Peranan

Respon terhadap perasaan

Pengendalian perilaku

Keberfungsian umum Sukubangsa

1. 2 3 4 2 1 3 1

2. 4 2 1 4 2 3 2

3. 4 2 3 2 4 1 3

Namun, unit analisa kita untuk setiap studi ini berbeda. Untuk studi TANF adalah program, untuk studi pelayanan kesehatan mental adalah daerah, untuk studi FAD adalah keluarga, dan untuk studi supervisi adalah departemen atau lembaga. Selanjutnya data kita akan masuk menurut unit

71

analisa kita, tetapi analisa kita akan disusun dalam bentuk unit analisa kita. Untuk jelasnya, tampilan entri data untuk SPSS seperti tabel 5.1, dimana ”variabel” perlu ditempatkan kembali dengan nama variabel dalam studi kita dan angka-angka pada bagian bawah menjelaskan setiap orang yang terlibat dalam studi.

Jika kita menggunakan studi FAD sebagai contoh, dimana individu-individu diminta melaporkan keberfungsian keluarga mereka dalam skala 1 sampai 4, selanjutnya tabel akan terlihat seperti pada tabel 5.2. Ini adalah skor hipotesa untuk tiga partisipan studi, satu orang dari setiap etnik kelompok yang ditetapkan. Ingat, skor diambil dari pengkodean yang telah dijelaskan pada bab 2 diikuti dengan operasionalisasi dan dimensi dari konsep dan variabel yang telah digambarkan.

Pada saat data telah masuk kita perlu mengecek untuk melihat kesalahan. Kesalahan yang paling sering dibuat ketika menuliskan data dari kuisioner kepada tampilan komputer. Kesalahan diketahui ketika frekuensi memperlihatkan nilai yang tidak anda tentukan, atau anda mempunyai beberapa kasus dalam sampel anda dengan pola respon yang sangat berbeda dari anggota sampel lainnya. Rossi, Wright dan Anderson (1983) menyarankan lima pilihan untuk ”membersihkan data” dan memperbaiki kesalahan dalam entri data: (1) cek kembali kuisioner asli; (2) jika bisa, kontak responden dan mencoba memperbaiki kesalahan; (3) memperkirakan respon yang benar, misalnya dengan substitusi skor dari kasus dengan ciri-ciri yang sama; (4) buang kesalahan dan beri label itu adalah data yang hilang; (5) buang seluruh kasus. Pada saat kesalahan dalam entri data telah ditangani, anda dapat meneruskan dengan analisa data. Statistik deskriptifAnalisa univariateAnalisa pertama yang dijalankan biasanya adalah analisa univariate (satu variabel pada satu waktu) sehingga anda dapat melihat pada distribusi nilai setiap variabel. menjalankan analisa ini adalah melakukan prosedur ”tekan dan klik” dalam SPSS, dimana anda klik ”analisa” selanjutnya ”deskriptif” dam selanjutnya ”frekuensi” sementara pemilihan semua variabel masuk dalam analisa. Ini akan memberikan anda persentase dan frekuensi numerik dari setiap nilai setiap variabel. sebagaimana anda lihat pada keluaran untuk frekuensi anda akan memberitahukan bahwa frekuensi tersebut memberikan anda banyak rincian. Pelaporan data anda dalam rincian ini akan susah dipakai dan membingungkan konsumen dari penelitian anda. Cara yang biasa untuk menyimpulkan frekuensi adalah melaporkan kecenderungan sentral atau rata-rata variabel. ini adalah dimana tingkat pengukuran variabel, yang telah dibahas diatas, kembali bermain. Terdapat tiga pengukuran kecenderungan sentral: modus, median, dan mean. Modus adalah nilai variabel yang paling sering dan dapat digunakan pada semua tingkatan pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio) tetapi biasanya digunakan dengan variabel nominal karena lebih akurat menyimpulkan data pada tingkat pengukuran lainnya dapat diberikan oleh median atau modus. Median adalah titik jalan tengah dalam sebuah distribusi nilai. Setengah nilai jatuh dibawah median dan setengah nilai jatuh diatas median. Skor yang sangat tinggi dan

72

sangat rendah mempunyai pengaruh yang sedikit terhadap nilainya, dan selalu ditengah-tengah. Mean dihitung dengan menambah keatas semua nilai variabel untuk setiap orang dalam studi dan membagi angka tersebut dengan jumlah orang dalam studi. Pengukuran kecenderungan sentral ini dapat salah dalam menggambarkan data jika terdapat sejumlah skor ekstrim. Misalnya, jika 20 mahasiswa mengikuti ujian dan 5 mahasiswa mempunyai skor 100 sementara 15 mahasiswa lainnya mempunyai skor antara 20 dan 70, mean skor mahasiswa akan ”miring” terhadap 5 mahasiswa dengan skor tinggi. Dalam kasus ini, median akan menawarkan kesimpulan yang lebih representatif tentang apa yang terjadi. Anda dapat mengambil modus, median dan mean untuk variabel manapun dengan hanya menekan, mengklik dan memilih pilihan-pilihan dalam jendela analisa frekuensi dalam SPSS.

Pengukuran kecenderungan sentral adalah kesimpulan yang sangat jelas terhadap nilai untuk sebuah variabel, tetapi anda juga akan perlu melaporkan distribusi nilai disekitar pengukuran kecenderungan sentral. Untuk modus dan median, cara yang biasa digunakan disini adalah melaporkan jarak interquartil dari nilai sebuah variabel. Ini adalah jarak nilai untuk terendah 25% kasus, jarak nilai untuk selanjutnya 25% kasus, jarak selanjutnya 25% kasus dan jarak untuk yang tertinggi 25% kasus. Misalnya, jika kita menjalankan studi kita menggunakan FAD dan 50 keluarga mempunyai skor 1 dan 50 keluarga mempunyai skor 4, kita akan mempunyai modus banyak baik dari 1 maupun 4 dan median yang banyak baik 2 dan 3. untuk menjelaskan hasil ini, kita juga akan menjelaskan bahwa terendah 25% kasus mempunyai nilai 1 dan juga 25% kasus selanjutnya, sementara diatas dua quartil mempunyai nilai 4.

Untuk variabel interval atau rasio, terdapat cara yang lebih canggih untuk menjelaskan distribusi terhadap nilai variabel sekitar mean yaitu standar deviasi yang telah diperkenalkan ketika kita membahas sampel acak dan kesalahan standar dalam bab 3. statistik ini tidak hanya melaporkan distribusi skor tentang variabel tetapi juga membuka pintu untuk analisa bivariate parameter (pengujian hubungan antara dua variabel) dan analisa multivariate (pengujian hubungan diantara lebih dari dua variabel). teori probabilitas mengasumsikan bahwa nilai untuk semua variabel dalam semua populasi adalah didistribusikan secara sama terhadap mean; yaitu, mereka mempunyai distribusi normal. Standar deviasi, karena sifat-sifat dari sampel yang dipilih secara acak berdasarkan teori probabilitas, berdasarkan pada asumsi bahwa nilai untuk setiap variabel dalam sampel didistribusikan sama terhadap mean; yaitu, nilai variabel dalam studi kita juga mempunyai distribusi normal. Dalam sebuah distribusi normal, 68,6% nilai untuk variabel adalah satu standar deviasi diatas dan dibawah mean, dan 95,4% distribusi nilai untuk variabel dua standar deviasi diatas dan dibawah mean. Sehingga jika standar deviasi kecil, selanjutnya nilai terkumpul dekat dengan mean dan mean adalah representasi yang tepat terhadap rata-rata nilai untuk variabel. jka standar deviasi besar, selanjutnya distribusi nilai untuk untuk variabel tersebar dan mean bukan representasi dari nilai variabel. standar devias dihitung dengan mengurangi semua nilai variabel dari mean, mengkwadratkan nilai tersebut dan menambahkannya keatas (ini adalah julah kwadrat) dan membagi jumlah kwadrat oleh jumlah responden dalam sampel dan menghitung akar kwadrat dari jumlah tersebut. Misalnya, jika kita

73

menghitung jumlah anak-anak per keluarga dalam studi hipotesa kita terhadap 100 keluarga dan 50 keluarga mempunyai 1 anak dan 50 keluarga lainnya mempunyai 4 anak-anak (saya tahu ini adalah tidak mungkin tetapi mudah untuk dipahami), jumlah mean anak-anak per keluarga adalah 2,5. penghitungan standar deviasi adalah

√ [ (2,5 – 1) *50² + (2,5 – 4) *50²/100 = 1,5.

Jadi ini menyarankan bahwa 68,6% distribusi adalah antara 1 dan 4 dan 95,4% distribusi adalah antara 0,5 dan 5,5. Karena jaraknya adalah antara 1 dan 4, distribusi adalah terlalu menyebar untuk mean menjadi representasi skor yang baik untuk variabel tersebut.

Jadi dalam contoh studi kita, untuk menjalankan analisa bivariate kita akan menjalankan frekuensi untuk variabel kita: pendekatan kepada pelatihan, pekerjaan tetap, semua item FAD, keluarga, klinik kesehatan mental, keberhasilan pelayanan kesehatan mental, supervisi, dan pemahaman staf. Kita juga akan menjalankan frekuensi pada berbagai variabel yang menggambarkan partisipan dalam studi seperti demografi dan ciri-ciri lembaga dan daerah.

Statistik inferensialAnalisa BivariateTahap selanjutnya adalah mulai menguji hipotesa kita. Kita melakukan ini pada kenyataannya tidak dengan menguji hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat kita tetapi dengan menjalankan prosedur statistik yang mengindikasikan kemungkinan bahwa kita dapat menolak hipotesa nol. Yaitu, bahwa kita dapat menolak ide bahwa tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat . Juga, untuk diingat, prinsip ini datang dari tulisan-tulisan Karl Popper yang, ketika membahas masalah induksi dimana kita menggeneralisasikan temuan dari satu studi kepada semua situasi, menyarankan bahwa kita dapat mengambil jalan pikiran berlawanan dan hanya menguji penolakan terhadap nol. Alasannya adalah daripada mencoba untuk membuktikan teori, ilmuwan sebaiknya mencoba untuk menyangkal teori. Jika tidak dapat ditolak, artinya jika hipotesa nol ditolak, selanjutnya teori adalah benar. Menurut Oldroyd (1986), ini masih meninggalkan kita dengan masalah generalisasi temuan satu studi kepada semua situasi. Namun, ide telah diambil dan merupakan dasar dari prosedur statistik digunakan dalam penelitian kuantitatif positivistik.

Analisa bivariate adalah tahap pertama pengujian hipotesa. Sesuai dengan namanya, analisa ini menekankan hubungan antara dua variabel tanpa tanpa pertimbangan terhadap pengaruh variabel lainnya yang mungkin. Dalam membuat pengujian ini kita sedang menilai kemungkinan terhadap pembuatan kesalahan tipe I dan tipe II. Kesalahan tipe I dibuat ketika

74

hipotesa nol ditolak dan sebaiknya tidak terjadi. Misalnya, mungkin benar bahwa dalam kenyataannya pelatihan TANF tidak mempunyai pengaruh kepada pekerjaan, tetapi dalam studi kita, kita menyimpulkan bahwa pelatihan ini mempengaruhi pekerjaan. Dari contoh itu, kita telah telah membuat sebuah kesalahan jenis tipe I. Sebuah kesalahan tipe II dibuat ketika hipotesa nol tidak ditolak yang seharusnya ditolak. Lagi, sebagai ilustrasi, jika memang dalam kenyataannya pelatihan TANF mempengaruhi pekerjaan tetapi dalam studi kita kita menyimpulkan tidak mempengaruhi, dengan demikian kita telah melakukan kesalahan tipe II. Menurut Weinbach dan Grindell (2004), pengujian statistik digunakan untuk analisa bivariate akan tergantung kepada:

1. Apakah sampel dipilih secara acak

2. Apakah variabel mempunyai distribusi normal dalam populasi

3. Tingkat pengukuran variabel (nominal, ordinal, interval, rasio)

4. Kekuatan bahwa pengujian statistik harus menghindari melakukan kesalahan tipe II

5. Tingkat dimana pengujian statistik menghasilkan temuan-teman yang akurat ketika satu atau lebih asumsi-asumsinya dilanggar: kekuatan pengujian

Karena hanya sampel-sampel acak dapat secara kuat memenuhi persyaratan teori probabilitas, kita akan mengambil pemilihan sampel acak untuk semua contoh studi kita. Sebagaimana dibahas diatas, teori ini menganggap bahwa seluruh sampel dari ukuran tertentu diambil dari populasi yang mempunyai distribusi normal dengan mean yang sama dengan mean dalam populasi. Berbagai sampel diambil dari populasi mengukur variabel yang mempunyai jarak skor mean dari mean populasi dapat diperkirakan. Dalam contoh studi kita semua variabel tingkat rasio diambil mempunyai mean yang kebenarannya dekat dengan mean populasi dapat diperkirakan. Seperti Bayes, kita akan menganggap bahwa perkiraan seperti itu, atau kemungkinan, secara normal didistribusikan dalam populasi. Hanya variabel dalam sampel yang mempunyai potensi untuk mempunyai distribusi normal dalam populasi adalah variabel-variabel rasio. Variabel diukur pada level ordinal dan nominal tidak mempunyai mean karena karena mereka tidak mempunyai distribusi reguler; mereka adalah variabel kategorial atau variabel perintah (order). Untuk menggambarkan hal ini. Variabel kita yaitu ”pendekatan kepada pelatihan” mempunyai dua nilai dan oleh karena itu hanya dapat berjarak antara 1 dan 2, dan sama juga dengan kebenaran untuk variabel lainnya yaitu ”pekerjaan tetap”. Terdapat beberapa pembahasan diantara dikalangan ahli matematika bahwa ini adalah tidak benar karena kita dapat melihat proporsi satu terhadaop respon dari setiap perwakilan kategori (yaitu, 40% pekerja dan 60% pengangguran). Namun, adalah tidak jelas jika argumen ini cukup kuat untuk menjamin penggunaan uji-uji statistik yang mengambil distribusi normal dengan variabel-variabel nominal. Oleh karena itu, kita akan menggunakan perspektif yang diterima sekarang ini tentang variabel nominal. Berkenaan dengan variabel ordinal, menurut Weinberg dan Grinnell (2004). Terdapat beberapa debat bahwa variabel-variabel yang diukur pada level ordinal dapat diperlakukan seperti variabel rasio dengan

75

minimal kesalahan, dan mean seperti itu seringkali digunakan untuk mengurangi pemahaman. Namun, untuk melakukan ini peneliti perlu menemukan cara untuk memperlihatkan bahwa terdapat jarak yang sama antara tingkatan-tingkatan skala yang sedang digunakan. Juga, mean dari variabel-variabel tersebut tidak dapat memenuhi asumsi teori probabilitas berkenaan dengan kemungkinan terhadap estimasi sebuah parameter populasi.

Kembali kepada pilihan uji-uji statistik bivariate kita mempunyai variabel pada level pengukuran nominal, ordinal dan rasio. Setelah dibahas kriteria 1,2,3 diatas, kita sekarang turun kepada kriteria 4,5. Pilihan-pilihan untuk contoh studi kita terlihat pada tabel 5.3

Uji-uji ini membandingkan distribusi variabel-variabel terikat kita dalam pre test dan post test, atau dalam dua kondisi yang berkorelasi, dan menceritakan kepada kita apakah kita dapat menolak hipotesa nol. Mereka juga menceritakan kepada kita kemungkinan melakukan kesalahan tipe I—yaitu, menolak hipotesa nol ketika kita tidak seharusnya melakukan itu. Pada umumnya kemungkinan diterima bahwa kita melakukan kesalahan tipe I adalah kurang dari 5 kali dalam 100. Ini berarti bahwa jika kita mengulangi studi ini 100 kali kita akan membuat kesalahan tipe I sebanyak 5 kali. Ini biasanya dinyatakan sebagai p<.05. kita dapat melangkah setinggi p<.09, yang berarti bahwa jika kita mengulangi studi 100 kali kita akan membuat kesalahan tipe I sebanyak 9 kali, semakin tinggi nilai ini semakin rendah kesempatan bahwa kita akan membuat kesalahan tipe II, yaitu kemungkinan gagal menlolak hipotesa nol ketika kita sebaiknya melakukannya. Kita juga dapat menghindari kesalahan tipe II dengan menganalisa variabel dengan deviasi standar kecil dan menggunakan sampel terbesar. Kekuatan analisa untuk menguji kemungkinan kesalahan tipe II sudah dijalankan oleh Cohen (1988), dan grafik-grafik dalam buku tersebut menceritakan kepada anda ukuran sampel terbaik yang digunakan untuk menghindari kesalahan tipe II.

Lebih jelasnya, tabel 5.3 menceritakan kepada kita uji-uji bivariate yang mana dapat digunakan untuk memutuskan apakah:

Pelatihan TANF menyebabkan pekerjaan

Organisasi klinik kesehatan mental menyebabkan keberhasilan pelayanan

Asesmen keberfungsian keluarga oleh FAD berhubungan dengan suku bangsa

Gaya supervisi berhubungan dengan tingkat pemahaman staf

Namun, ini hanya merupakan permulaan. Analisa bivariate tidak memperhatikan dampak-nampak yang mungkin terhadap variabel lain tentang hubungan bivariate yang sedang kita analisa. Jika kita mempunyai perhatian bahwa variabel lainnya mungkin mempengaruhi skor variabel terikat pada saat yang sama sebagai variabel bebas yang diketahi, atau terdapat banyak pengaruh dalam variabel terikat kita, kemudian kita perlu menjalankan analisa multivariate.

76

Tabel 5.3Uji-uji statistik Bivariate

Kausal (eksplanatori) Korelasi (deskriptif)

Praktek mikro(target adalah individu, keluarga dan kelompok)

Apakah perbedaan keberhasilan dari klien TANF terhadap dua pendekatan pelatihan pekerjaan dimana satu kelompok menerima pelatihan dan kelompok lainnya tidak menerima pelatihan dan langsung ditempatkan dalam pekerjaan?

IV= pendekatan kepada pelatihan (nominal)DV= pekerjaan tetap (nominal)Uji statistik yang tepat:Chi-SquareFisher’s ExactNcNemar’s

Bagaimana alat asesmen keluarga menilai keluarga dari tiga kelompok etnik yang berbeda?

IV= keluarga (nominal)DV=skor FAD (ordinal)Uji-uji statistik yang tepat:One-way ANOVA atau (jika ide bahwa variabel ordinal dapat diberikan seperti variabel rasio ditolak)Mann Whitney UWilcoxon Sign Kruskai-Wallis

Praktek makro(target adalah organisasi atau komunitas)

Apakah dampak keberhasilan pelayanan kesehatan mental daerah dimana satu daerah mempunyai klinik kesehatan mental setempat dan daerah lainnya mempunyai klinik kesehatan mental terpusat?

IV= klinik kesehatan mental (nominal)DV= Keberhasilan pelayanan kesehatan mental (rasio)Uji-uji statistik yang tepat:T TestOne-way ANOVA

Bagaimana membedakan gaya supervisi dalam dua departemen pelayanan anak-anak mempengaruhi tingkat pemahaman staf?

IV= supervisi (ordinal)DV= tingkat pemahaman staf (rasio)

Uji-uji statistik yang tepat:Regresi linear sederhana(atau sebaliknya variabel ordinal diberikan seperti variabel rasio)T Test One-way ANOVAPearson r

Analisa MultivariateUji analisa multivariate hubungan antara variabel terikat dan beberapa variabel bebas secara simultan. Analisa ini mengendalikan interaksi antara beberapa variabel-variabel bebas. Rubin dan Babbie (2001) menjelaskan proses ini dengan memakai model elaborasi yang memperlihatkan bagaimana kita dapat menentukan apakah hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat memang benar atau apakah hubungan itu palsu atau dipengaruhi oleh variabel lain yang menentukan atau menahan hubungan yang sedang diuji. Misalnya, dalam studi tentang pelatihan TANF, menggunakan analisa multivariate kita akan menemukan bahwa usia daripada pelatihan menentukan pekerjaan, atau bahwa pelatihan lebih berhasil dengan klien yang lebih tua tetapi mendapatkan pekerjaan dengan cepat adalah lebih berhasil dengan klien yang lebih muda, atau bahwa sejarah pekerjaan menahan hubungan antara pelatihan dan pekerjaan. Temuan ini akan menjadi hasil uji-uji seperti MANOVA (Multiple Analysis of

77

Variance) atau berbagai bentuk regresi multipel. Pilihan hasil-hasil uji analisa multivariate juga akan tergantung kepada apakah sampel dipilih secara acak, distribusi variabel-variabel dalam populasi, tingkat pengukuran variabel yang tercakup dalam analisa, dan kekuatan dan pengujian.

Komentar tentang uji statistik non parameterSebelum mengakhiri pembahasan prosedur evaluasi data positivistik ini, terdapat satu isu terakhir untuk diketahui: implikasi penggunaan uji statistik non parameter. Dalam pembahasan tentang evaluasi data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan metode berdasarkan teori sampling dan teori probabilitas ini, telah dipandang bahwa peneliti positivistik akan selalu mengumpulkan data menggunakan teori ini untuk membimbing metodologi karena terdapat teori yang telah muncul dari didasarkan diatas. Jika peneliti positivistik telah mengumpulkan data menggunakan metode yang tidak didasarkan kepada teori ini, dia telah melanggar rasionalitas pandangan dunia bahwa yang telah digunakan untuk konseptualisasi studi. Namun, peneliti pekerjaan sosial positivistik telah menemukan terdapat sejumlah masalah praktis dalam menjalankan penelitian yang mengacu kepada paradigma. Seringkali sampel tidak dapat menjadi sampel secara acak atau sampel kecil. Banyak variabel yang kita tentukan hanya dapat diukur pada level ordinal dan nominal dan oleh karena itu tidak akan memerlukan distribusi normal.

Solusi kita adalah terus dilanjutkan dan mengumpulkan sampel non acak, atau mengumpulkan data dari sampel kecil, ata mengukur variabel-variabelpada level ordinal dan nominal dan menggunakan uji statistik non parameter yang tidak bersandar pada asumsi acak dan distribusi normal. Sebagaimana dinyatakan diatas, statistik ini tidak menjalankan estimasi parameter dalam sebuah populasi. Tetapi mereka hanya menguji perbedaan antara kelompok-kelompok tanpa memperhatikan asumsi mengenai distribusi parameter. Adalah seolah-olah sejarah dan filosopi yang digambarkan disini sebagai fondasi untuk ”metode ilmiah”, yang telah diajukan sebagai batu ujian untuk mengumpulkan pengetahuan, dan selanjutnya tidak menghiraukan dengan mengangkat bahu dan meminta maaf dengan nada marah ”tidak apa-apa”. Uji statistik non parameter yang paling umum digunakan adalah Chi Square, yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang diukur pada level nominal dengan membandingkan skor yang diharapkan untuk setiap variabel, jika hipotesa nol adalah benar, dengan skor yang telah diamati dalam studi. Pengujian ini tidak memandang distribusi normal variabel dalam populasi atau bahwa sampel bebas telah dipilih.

Point-point utama: Analisa kuantitatif adalah pendekatan yang diambil oleh aliran positivistik

untuk memahami makna dari data mereka

Adalah penting untuk membedakan unit-unit observasi dan unit-unis analisa

78

Data dapat dimasukkan ke dalam perangkat software statistik dan frekuensi dapat dijalankan dengan mudah untuk memeriksa berbagai kesalahan dalam entri data

Statistik deskriptif seperti mean, median dan modus menyimpulkan data

Analisa bivariate menguji hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Pilihan uji bivariate tergantung kepada ciri-ciri pengukuran dan distribusi dari dua variabel

Analisa multivariate digunakan untuk memahami hubungan antara lebih dari dua variabel dan mengukur hubungan tersebut secara simultan

Pengujian statistik non parameter digunakan ketika asumsi-asumsi pengujian parameter tidak dapat terpenuhi

Penugasan Jalankan tutorial tentang SPSS

Setelah memperoleh pembahasan ini, kembali kepada layar pertama program SPSS. Anda akan melihat tayangan lembaran data. Klik ”variable view” dibawah layar. Ketik beberapa contoh variabel demografi dan variabel yang dapat digunakan sebagai variabel terikat dan variabel bebas dikolom sebelah kiri (jenis kelamin, suku bangsa, usia, tahun pendidikan, apakah pelatihan TANF telah diberikan, status pekerjaan). Sekarang klik ”data view” di bawah layar dan masukkan beberapa contoh skor untuk variabel ini. Sekarang anda mempunyai serangkaian data.

a. klik ”analyze” diatas, kemudian klik ”descriptive statistics”. Jalankan frekuensi apa yang anda dapatkan? Apakah artinya?

b. Klik ”analyze” lagi dan buat percobaan dengan berbagai uji bivariate danunivariate. Jalankan mereka. Apakah artinya? Pengujian yang mana yang tepat untuk variabel-variabel anda?

BAB 6Teminasi Dan Tindak Lanjut– Melaporkan Temuan-Temuan Dan Meninggalkan Setting Penelitian

Seperti yang dapat anda lihat, ini adalah bab singkat; untuk peneliti positivistik, terminasi dan tindak lanjut bukan proses yang berlarut-larut.

79

Umumnya komitmen dibuat untuk melaporkan temuan-temuan kepada sponsor proyek, untuk disampaikan dalam konferensi, untuk menulis publikasi ilmiah. Audians utama untuk temuan studi adalah peneliti pekerjaan sosial lainnya dan praktisi daripada partisipan dalam studi. Partisipan studi diinformasikan dimana mereka mendapat salinan laporan studi dan peneliti akan memberikan pemaparan temuan-temuan kepada informan kunci penelitian. Namun, tujuannya adalah untuk menyampaikan data daripada terlibat dalam proses terminasi. Umumnya, pada saat studi selesai, peneliti tidak mempunyai rencana lebih lanjut untuk melibatkan partisipan studi. Pemaparan temuan-temuan penelitian dapat dalam bentuk poster dan pemaparan dalam pertemuan atau konferensi, dalam bentuk laporan atau artikel jurnal ilmiah. Semuanya ini dapat dikirim melalui internet untuk memudahkan akses.

PosterPoster biasanya berupa model pemaparan informal dimana peneliti menayangkan elemen-elemen kunci dari proyek mereka dan pembaca yang tertarik dapat melihat dan membaca tayangan dan membahas proyek dengan peneliti satu sama lainnya secara informal. Poster secara sederhana dan jelas menggambarkan latar belakang studi, metodologi yang digunakan dalam studi, temuan-temuan studi, dan makna dari temuan-temuan tersebut. Jangan lupa judul dan nama serta afiliasi para peneliti. Lembaran satu halaman dibagikan yang memuat rangkuman penelitian dan sumber mendapatkan laporan penelitian secara lengkap. Menurut Pellecchia (1999), sebuah poster dapat menjadi sebuah proyek yang menghabiskan waktu tetapi adalah harga dari suatu upaya jika anda dapat menghasilkan sebuah tayangan visual yang menarik dengan menggunakan grafik-grafik dan diagram-diagram dan juga merancangnya secara teratur dan singkat. Tayangan harus menarik sehingga orang lain tertarik untuk melihatnya, tulisan minimal dengan diagram dan gambar berwarna yang ilustratif. Tulisan yang digunakan sebaiknya dalam bentuk urutan dengan menggunakan tanda-tanda menarik (bullet) yang cukup besar dan jelas sehingga mudah dibaca oleh orang-orang yang melihatnya.

PemaparanGaya pemaparan akan tergantung kepada ukuran dan sifat dari audiens. Untuk pertemuan kelompok kecil, lembaran berisi rangkuman studi yang memuat latar belakang, metode, temuan, dan pembahasan temuan baik untuk disediakan. Lembaran ini dapat menjadi suasana informal untuk diskusi dan tanya jawab. Untuk audiens yang lebih besar dalam setting formal, software pemaparan seperti powerpoint menawarkan fokus visual yang jelas kepada audiens. Slide pemaparan hanya memberikan judul-judul kunci dan secara rinci dapat disampaikan dalam lembaran yang dibagikan atau dengan menawarkan audiens kepada website dimana laporan atau artikel lengkap dapat ditemukan. Sedikit saran, beberapa efek suara dan visual yang berasal dari program software presentasi perlu digunakan secara hemat. Kesan pertama nampak lucu, tetapi jika digunakan berlebihan dapat mengganggu dan menjengkelkan audiens anda.

Laporan dan artikel

80

Rancangan laporan sesuai persyaratan dari pedoman gaya seperti manual publikasi dari American Psychological Association (APA) atau manual gaya Chicago, meliputi sebagai berikut:

Judul: ini adalah hal pertama yang akan dilihat pembaca. Judul harus sederhana, gambaran yang jelas tentang laporan atau artikel apa yang dimaksud. Judul biasanya adalah hal terakhir setelah anda menyelesaikan laporan karena judul cenderung berubah disesuaikan dengan penulisan laporan

Abstrak atau ringkasan: adalah merangkum tujuan, metode, temuan-temuan, dan penafsiran temuan-temuan penelitian. Ini adalah hal selanjutnya yang akan dilihat oleh pembaca. Abstrak perlu ditulis secara jelas dan sederhana sehingga meyakinkan dan menarik orang untuk membaca. Sekarang ini abstrak dimuat online dan perlu ditulis dengan sangat hati-hati. Setiap orang didunia dapat mengakses dan membaca. Abstrak biasanya merupakan hal kedua terakhir yang anda selesaikan. Anda benar-benar harus menyelesaikan laporan untuk mempunyai cukup pembahasan untuk menulis jenis rangkuman ini.

Pembahasan tentang fokus masalah: yaitu pembahasan mengenai informasi yang telah terkumpul sebagai hasil dari tugas-tugas yang telah digambarkan dalam bab 1 dan 2. bagian ini memuat latar belakang masalah dan kepentingannya, serta pertanyaan-pertanyaan penelitian spesifik dan hipotesa.

Pembahasan literatur: adalah pembahasan informasi yang telah terkumpul sebagai hasil dari tugas-tugas yang digambarkan dalam pembahasan ”tinjauan literatur” di bab 2. bagian ini harus disusun berdasarkan topik-topik kunci yang merupakan sumber dari konsep dan variabel yang telah dioperasionalisasikan dalam studi

Gambaran metode penelitian: yaitu suatu laporan mengenai bagaimana data telah terkumpul menggunakan tugas-tugas yang digambarkan dalam bab 3 dan 4, mencakup gambaran tentang desain (kausal atau korelasi), partisipan studi, instrumen pengumpulan data yang telah dibuat, prosedur pengumpulan data, dan prosedur analisa.

Gambaran temuan-temuan: menggambarkan informasi yang telah terkumpul sebagai hasil dari tugas-tugas yang digambarkan dalam bab 5. hasil-hasil dari setiap prosedur analisa yang telah digambarkan dalam metode penelitian harus diberikan dalam bentuk tabel data, nilai pengujian signifikan, tingkat kebebasan dan level probabilitas

Pembahasan dan interpretasi temuan-temuan: yaitu menafsirkan informasi yang telah terkumpul sebagai hasil dari tugas-tugas yang digambarkan dalam bab 5. APA menyarankan bahwa bagian ini harus menekankan pada kontribusi yang dari penelitian yang telah dibuat kepada pengetahuan baru, kontribusi kepada pemecahan masalah penelitian, dan kesimpulan keseluruhan dan implikasi teoritis terhadap temuan-temuan studi.

81

Referensi: adalah daftar semua buku, artikel dan laporan yang diambil dalam bagian utama laporan atau artikel penelitian. Ini bukan berupa bibliografi, hana berupa daftar kutipan. Fungsi daftar referensi adalah memberikan pembaca informasi yang diperlukan untuk menemukan kutipan. Banyak publikasi pekerjaan sosial menggunakan pedoman APA untuk membuat daftar referensi.

Point-point utama: Untuk aliran positivistik, terminasi dan tindak lanjut adalah pelaporan

temuan-temuan

Temuan-temuan dapat dilaporkan melalui poster, pemaparan, atau laporan tertulis

Penugasan1. Temuan sebuah artikel penelitian dalam jurnal ilmiah tentang topik yang

anda minati. Bahas artikel dan evaluasi apakah artikel tersebut mencakup seluruh bagian sebagaimana digambarkan diatas mengenai laporan dan artikel. Apakah ada bagian-bagian yang hilang

2. Dengan pasangan anda, buah diskusi ringkas tentang pelaporan sebagai metode untuk melakukan terminasi dengan partisipan studi. Apakah keuntungan dan kerugian dari pendekatan ini untuk melakukan pengakhiran dengan partisipan studi ?

KesimpulanDalam bagian ini, penelitian positivistik telah digambarkan sebagai penelitian eksplanatori (kausal) dan penelitian deskriptif (korelasi). Pertimbangan dan konteks yang telah ditawarkan untuk definisi dan metodologi terkait ini telah dibahas dan juga analisa dan prosedur pelaporan menggunakan tahap-tahap model intervensi generalis. Pemahaman terhadap aliran positivistik ini sekarang digunakan sebagai sebuah titik peluncuran untuk suatu eksplorasi terhadap alternatif pertama kita untuk aliran positivistik: yaitu aliran post-positivistik.

82

PENGANTAR KEPADA BAGIAN I viewPARADIGMA POSITIVISTIK PENGANTAR KEPADA BAGIAN I Aliran positivistik...

Documents

Transcript of PENGANTAR KEPADA BAGIAN I viewPARADIGMA POSITIVISTIK PENGANTAR KEPADA BAGIAN I Aliran positivistik...