TINJAUAN PUSTAKA Metode Survei

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Secara umum metode-metode pengumpulan data dalam kajian-kajian ilmiah dengan penerapan statistika dapat digolongkan menjadi dua macam (Musa, 2007b), yaitu:

1. Percobaan contoh 2. Bukan percobaan contoh

Bukan percobaan contoh, terbagi dalam survei cacah lengkap/sensus dan survei contoh. Survei contoh terbagi menjadi survei contoh acak dan survei contoh bukan acak. Pada dasarnya yang termaksud dalam metode survei adalah survei contoh acak (probability sample survey), survei cacah lengkap, dan survei contoh bukan acak (nonprobability sample survey) (Kish dalam Musa, 2007b).

Sejumlah obyek mungkin berupa contoh atau universum. Dalam matematika, universum didefinisikan sebagai suatu gugus obyek (makhluk, benda, dan sebagainya) yang memiliki beberapa kesamaan untuk dijadikan sebagai suatu semesta atau pokok pembicaraan (Musa, 2007b). Universum dapat berukuran

PENDAHULUAN Latar Belakang

Metode pengumpulan data dengan metode bukan percobaan contoh atau metode survei banyak digunakan dalam kajian-kajian untuk skripsi mahasiswa program-program studi sarjana di Institut Pertanian Bogor (IPB). Misalnya pada program-program studi bidang ilmu-ilmu sosial atau bidang yang berkaitan dengan perilaku sehari-hari, seperti ekonomi, psikologi, dan kedokteran masyarakat.

Dari tahun 2002 sampai dengan tahun 2006, ada 12486 skripsi di Perpustakaan Lembaga Sumberdaya Informasi (LSI). Untuk tahun 2006, ada sekitar 67% skripsi yang menggunakan metode survei.

Statistika merupakan suatu alat bantu penting dalam perancangan dan pelaksanaan penelitian baik dalam merancang penelitian, penganalisisan data, maupun penarikan simpulan terhadap ringkasan-ringkasan data (Ostle & Mensing dalam Lubis, 1989). Tetapi penggunaan statistika tidak boleh digunakan begitu saja dalam penelitian, karena masing-masing teknik statistika memenuhi anggapan-anggapan tertentu. Selain itu, dalam penerapannya harus sejalan dengan rumusan masalah, pernyataan masalah dan/atau hipotesis penelitian, dan tujuan kajian.

Sebagian besar dari program-program studi di IPB mewajibkan satu atau lebih matakuliah dalam statistika. Matakuliah-matakuliah statistika di IPB dikoordinasikan oleh Departemen Statistika, yaitu sesuai dengan mandat Departemen Statistika. Mahasiswa mengaplikasikan berbagai matakuliah dan praktika statistika yang pernah dipelajari ke dalam kajian ilmiah.

Karya ilmiah berupa skripsi adalah salah satu syarat untuk menyelesaikan studi pada pendidikan program sarjana di IPB. Mutu karya ilmiah tersebut dapat dijadikan sebagai salah satu tolak ukur mutu output pendidikan program studi sarjana.

Tidak tertutup kemungkinan bahwa skripsi yang dibuat mahasiswa program sarjana mengandung beberapa kekeliruan dalam penggunaan teknik-teknik statistika. Yaitu, seperti dapat dilihat dalam bab-bab Pendahuluan, Bahan dan Metode, serta Hasil dan Pembahasan. Kekeliruan dalam penerapan teknik-teknik statistika dapat bersumber dari adanya kesenjangan antara bahan pelajaran

statistika yang diterima dalam kuliah dengan kebutuhan untuk skripsi mereka.

Studi kasus yang dilakukan penulis difokuskan pada program studi Biologi dan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga (GMSK). Untuk kajian ini digunakan teknik content analysis untuk mengidentifikasi kekeliruan-kekeliruan dalam penggunaan teknik-teknik statistika. Penelusuran dilihat dari isi bab-bab Pendahuluan, Bahan dan Metode, Hasil dan Pembahasan, serta Simpulan dan Saran. Aspek-aspek statistika yang digunakan dalam bab-bab tersebut seharusnya saling berkaitan.

Tujuan

Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi adanya kesenjangan antara bahan pembelajaran statistika dan keperluan skripsi mahasiswa Program Studi Sarjana Biologi dan GMSK di IPB.

Hasil yang diperoleh dapat dijadikan sebagai bahan masukan yang diharapkan dapat membantu pihak institusi dalam mengambil kebijakan sistem pendidikan. Temuan-temuan menyimpang yang berharga dapat diperhatikan mahasiswa sarjana khususnya dan lulusan program studi sarjana pada umumnya.

TINJAUAN PUSTAKA Metode Survei

Secara umum metode-metode pengumpulan data dalam kajian-kajian ilmiah dengan penerapan statistika dapat digolongkan menjadi dua macam (Musa, 2007b), yaitu:

1. Percobaan contoh 2. Bukan percobaan contoh

Metode pengambilan contoh dapat diklasifikasikan berdasarkan hal-hal berikut (Musa 2007a):

terhingga atau tak-terhingga. Suatu universum terhingga mungkin berukuran kecil, besar, atau besar sekali sehingga dapat disebut sebagai universum tak-terhingga. Suatu universum dikatakan berukuran besar jika

1. Pembagian universum atau kerangka pengambilan contoh. 05 . 0 ≤ N n , sebaliknya jika • Berlapis. 05 . 0 > N n • Tidak berlapis maka universum dikatakan berukuran kecil (Cochran, 1977).

2. Satuan pengambilan contoh.

• Berupa obyek individual Data untuk suatu peubah pengamatan dari

seluruh obyek anggota suatu universum dinamakan sebagai data populasi peubah pengamatan yang dimaksud (Musa, 2007b). Sembarang ringkasan data dari populasi data (disingkat populasi) disebut parameter populasi.

• Gerombol sejumlah obyek 3. Pengambilan contoh.

• Berjenjang tunggal (single-stage)

• Berjenjang jamak (multi-stage)

• Bertahap tunggal (single phase)

• Bertahap ganda (double phase) 4. Prosedur seleksi.

Contoh berukuran

n<N

• Acak, di antaranya adalah simple random sampling, stratified random sampling dengan propotional to size, dan systematic sampling.

obyek ialah suatu anak gugus dari suatu kerangka pemetikan berukuran N obyek. Sembarang ringkasan data yang didapat dari data contoh disebut sebagai statistik. Jika n unsur dari contoh S

• Bukan acak, di antaranya ada contoh sengaja, contoh pertimbangan, dan semi acak.

idiseleksi secara obyektif berdasarkan penerapan kaidah-kaidah hukum peluang maka Si =

{

ui₁,ui₂,ui₃,K,uin

}

_{dinamakan sebagai}

suatu contoh acak (probability sample). Sebaliknya jika seleksi untuk n unsur contoh S

Peubah-Peubah Penelitian i

dilakukan tidak berdasarkan penerapan kaidah-kaidah peluang atau dipilih secara subyektif maka contoh yang dimaksud bukan contoh acak (nonprobability sample) (Musa, 2007b).

Suatu peubah dipilih untuk menyatakan, mengetahui atau mengenali keanekaan ciri-ciri atau respons-respons dari sejumlah obyek yang diamati (Musa, 2007b).

Rambe dan Nasoetion dalam Musa (2007a) menggolongkan berbagai macam contoh berdasarkan dua hal, yaitu:

1. Seleksi acak untuk n unsur suatu contoh dari N unsur universum: diterapkan atau tidak diterapkan?

2. Tindakan pengambilan contoh dalam seleksi untuk n unsur suatu contoh: obyektif atau subyektif?

Berdasarkan dua kriteria tersebut, diidentifikasi ada empat jenis contoh yang dapat dilihat pada Tabel 1.

Peubah dapat dikategorikan menjadi peubah kategorik dan peubah numerik. Peubah kategorik berskala penilaian nominal atau ordinal. Banyaknya kategori untuk suatu peubah kategorik mungkin dua (binom) atau lebih dari dua (multinom). Sedangkan suatu peubah numerik mungkin berskala pengukuran interval atau rasio. Selain itu, berdasarkan kepekatan nilai-nilainya peubah numerik terbagi dalam peubah diskret atau kontinyu.

Tabel 1 Jenis Contoh Berdasarkan Rambe dan Nasoetion

Penilaian skala hedonik dilakukan dengan menggunakan pancaindera dan pertimbangan bukan dengan alat ukur, menggunakan suatu titik nol bukan alami yang disepakati sebagai suatu kategori ‘tengah’ atau ‘netral’, dan jarak atau beda antara dua kategori tidak dapat diukur.

Kaidah Seleksi Acak Pengambilan

Skala intensitas mempunyai titik nol alami, yaitu ‘tidak ada’ tetapi skala dibatasi oleh satu nilai kategori tunggal ekstrim dan beda atau jarak antara dua nilai kategori tidak terukur dengan baik.

Kajian-kajian ilmiah bekerja dengan data empiris dari pengamatan untuk peubah-peubah yang terukur atau ternilai. Akan tetapi, tidak Contoh Terterapkan ^Tidak

Terterapkan Contoh Sengaja Obyektif Contoh Acak

Contoh Semi-Acak

Contoh Pertimbangan Subyektif

jarang peneliti berhadapan dengan suatu peubah komposit, yaitu suatu peubah yang atribut-atributnya tidak dapat diukur atau dinilai secara langsung. Peubah ini terdiri atas sejumlah peubah komponen yang berupa peubah operasional. Pengukuran atau penilaian langsung hanya mungkin dilakukan terhadap atribut-atribut dari masing-masing peubah operasional (Musa, 2007b).

Prosedur memperoleh data dalam survei rumah tangga yang umum digunakan di antaranya adalah dengan wawancara terstruktur baik secara langsung maupun melalui telepon, kuesioner yang diisi sendiri oleh responden, dan pengamatan langsung atau direct observasi (Scheaffer et al.,1990).

Instrumen yang digunakan dapat berupa kuesioner atau formulir. Dalam penggunaan kuesioner, untuk menjaga kualitas data yang diperoleh, harus dipastikan terlebih dahulu bahwa kuesioner yang digunakan sudah valid dan reliabel. Kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada suatu kuesioner dapat mengukur apa yang ingin diukur, sedangkan reliabel artinya data hasil pengukuran relatif konsisten apabila alat ukur yang sama digunakan untuk mengukur berkali-kali.

Menurut Colgan (1978) untuk survei area terhadap perilaku subyek penelitian, ada beberapa prosedur memperoleh data. Pencatatan lengkap yaitu pengamat mencatat waktu dan durasi setiap perilaku yang muncul. Jika pengamat hanya mencatat urutan perilaku yang muncul tanpa mencatat waktu dan durasi, maka telah dilakukan sequence record. Focal animal sampling yaitu memfokuskan pengamatan hanya pada satu individu pada grup subyek penelitian untuk satu waktu tertentu. “On-The-Dot” sampling yaitu pengamat melakukan pengamatan dengan interval waktu tertentu. Selain itu ada One-Zero sampling yaitu pengamat hanya mencatat apakah perilaku tertentu muncul atau tidak pada subyek penelitian.

Rumusan Masalah

Dalam statistika, model rumusan masalah umumnya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematis yang menyatakan hubungan antarpeubah penelitian. Model rumusan masalah tersebut dapat berupa model linear atau model nonlinear.

Parameter suatu model linear adalah dalam bentuk linear, bukan sebagai eksponen seperti pada model nonlinear (Musa, 2007b). Timm

(1975) menggolongkan model-model linear ke dalam enam kelas, yaitu: model-model hubungan fungsional untuk percobaan, rancangan percobaan, regresi bersyarat, peragam, komponen-komponen ragam, dan campuran.

Model rumusan masalah yang digunakan penting dan diperlukan dalam menyusun pernyataan masalah dan/atau pernyataan hipotesis. Pernyataan masalah mutlak diperlukan untuk suatu penelitian. Tetapi, tidak semua penelitian harus mempunyai pernyataan hipotesis (Babbie, 1989).

Pernyataan masalah penelitian perlu digunakan dalam menyusun tujuan penelitian. Suatu tujuan ialah pernyataan bagaimana penelitian hendak dilaksanakan sebagai suatu strategi untuk mencapai sasaran. Yaitu, dengan lebih dahulu mengkaji “bagaimana berlangsungnya” (Barker dalam Musa, 2007a). Ketercapaian suatu tujuan harus dapat dinilai untuk evaluasi keberhasilan kajian. Cara untuk mencapai tujuan penelitian dapat dilihat dari teknik analisis data yang digunakan.

Teknik Analisis Data

Teknik analisis data dalam penelitian ini maksudnya adalah alat untuk mengolah data, menganalisis data, dan menarik simpulan dari data yang dikumpulkan untuk menjawab permasalahan, untuk tercapainya tujuan penelitian, dan untuk menguji hipotesis.

Menurut Musa (2007b), pada satu peubah (Y) jika peubah tersebut berskala penilaian nominal, maka ringkasan data yang dapat digunakan antara lain: banyaknya data, frekuensi, dan modus. Jika peubah tersebut berskala penilaian ordinal, hedonik, atau intensitas maka ringkasan data yang dapat digunakan adalah: nilai minimum, nilai maksimum, frekuensi kumulatif, dan semua ringkasan data yang tercakup pada peubah berskala penilaian nominal. Jika peubah tersebut berskala pengukuran interval atau rasio maka ringkasan data yang dapat digunakan yaitu: kuartil 1, median, kuartil 3, rataan, rataan dipancung, simpangan baku, galat baku, jumlah, dan semua ringkasan data yang tercakup pada peubah berskala penilaian nominal, ordinal, hedonik, atau intensitas.

Pada dua peubah (Y dan X), ada kemungkinan dua peubah tersebut berasosiasi positif atau negatif. Jika peubah-peubah tersebut saling berasosiasi, maka kedua peubah tersebut akan bersifat tak-bebas. Tetapi ada

kalanya hubungan antara dua peubah berlaku hubungan menentukan dan ditentukan. 1. Uji Kebebasan dan Ukuran Asosiasi

Uji kebebasan dan ukuran asosiasi antara peubah numerik dapat digunakan korelasi Pearson yang termasuk dalam statistika parametrik. Untuk uji kebebasan dan ukuran asosiasi antara peubah kategorik, digunakan statistika nonparametrik seperti tabel kontingensi r x c, koefisien phi, statistik Cramer, Spearman, Tau Kendall, dan sebagainya. Sedangkan uji kebebasan dan ukuran asosiasi antara peubah kategorik dan numerik dapat digunakan biserial correlation coefficient yang termasuk dalam statistika parametrik dan point biserial correlation coefficient yang termasuk dalam ruang lingkup nonparametrik (Daniel, 1990).

Regresi Logistik dipertimbangkan untuk hubungan X Æ Y dengan Y adalah peubah kategorik dan X adalah peubah numerik atau kategorik (Hosmer & Lemeshow, 1989). Teknik analisis ragam model linear aditif dapat dipertimbangkan dalam menganalisis hubungan X Æ Y untuk Y peubah numerik dan X peubah kategorik. Untuk menganalisis hubungan X Æ Y dengan X dan Y peubah numerik dapat dipertimbangkan menggunakan regresi linear atau regresi nonliner.

2. Hubungan Menentukan dan Ditentukan Suatu hubungan X Æ Y mungkin didefinisikan untuk memperoleh suatu deskripsi atau prediksi dari hubungan antara suatu peubah sebab, indikator dengan suatu peubah akibat dalam suatu hubungan kausal. Atau dimaksudkan untuk mendapatkan prediksi bagi peubah Y dari dari suatu hubungan fungsional (bukan kausal) Y pada X berdasarkan nilai-nilai peubah prediktor atau regresor X (Musa, 2007b).

Arti linear pada model persaman regresi linear tidak diartikan bahwa hubungan antarvariabel dapat digambarkan secara grafik sebagai suatu garis lurus, melainkan model itu linear dalam parameternya. Persamaan regresi yang menggambarkan hubungan antara satu peubah prediktor (X) dan satu peubah prediktan (Y) disebut persamaan regresi linear sederhana. Sedangkan persamaan regresi yang menggambarkan satu peubah prediktan (Y) dan beberapa peubah prediktor (X) disebut persamaan regresi berganda (Ryan, 1997).

Dalam dokumen Gap Antara Realitas dan Kebutuhan Penggunaan Teknik Statistika Dalam Penyusunan Skripsi Dengan Metode Non Sample Experiment (Studi Kasus : Skripsi Mahasiswa Program Studi Biologi dan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga (GMSK) Institut Pertanian Bogor) (Halaman 33-37)