1) Penelitian KAUSAL (eksperimental / inferensi kausal)
What (Apa):
Penelitian kausal bertujuan menunjukkan hubungan sebab-akibat antara variabel (mis. perlakuan → efek). Untuk klaim kausal diperlukan desain yang memadai (randomisasi atau strategi identifikasi pada data observasional).
Why (Mengapa penting):
Mengetahui sebab-akibat memungkinkan pembuatan kebijakan dan intervensi yang efektif (mis. apakah program pelatihan benar-benar meningkatkan produktivitas).
When (Kapan digunakan):
Digunakan ketika tujuan penelitian adalah menilai efek dari suatu intervensi atau ketika kita membutuhkan bukti bahwa perubahan satu variabel menyebabkan perubahan variabel lain. Bisa berbentuk RCT (eksperimental) atau studi observasional dengan teknik causal inference.
Where (Di mana — konteks & batasan):
Di laboratorium, sekolah, lapangan (field experiment), atau menggunakan data observasional (mis. panel administrasi, big data) dengan metode identifikasi (instrumental variables, regression discontinuity, matching, difference-in-differences). Penting memperhatikan asumsi identifikasi.
How (Bagaimana langkahnya — singkat):
1. Rumuskan hipotesis kausal (A menyebabkan B).
2. Pilih desain: RCT bila mungkin; jika tidak, pilih strategi identifikasi observasional (IV, RDD, DiD, propensity score, causal ML).
3. Kumpulkan data, periksa balans/validitas instrumen/assumptions.
4. Estimasi efek, lakukan robustness checks dan sensitivity analyses.
Contoh singkat:
“Apakah pelatihan keterampilan digital selama 8 minggu meningkatkan produktivitas penjual online?” — lakukan RCT: acak penjual ke grup pelatihan vs kontrol; ukur perubahan omzet selama 6 bulan.
Referensi (pilih dari 5 tahun terakhir, format APA):
Bhattacharya, J., & Vogt, R. (2023). Recent developments in causal inference and machine learning. Annual Review of Sociology, 49, 1–25.
Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2024). Causal inference and effects of interventions from observational data. JAMA.
---
2) Penelitian KORELASIONAL (asosiasi antar variabel)
What (Apa):
Penelitian korelasional mengeksplorasi dan mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua atau lebih variabel tanpa manipulasi perlakuan — tidak membuktikan kausalitas.
Why (Mengapa penting):
Berguna untuk mendeteksi pola, hipotesis awal, dan variabel yang potensial berhubungan sehingga layak diteliti lebih lanjut (mis. survei hubungan antara jam tidur dan skor akademik).
When (Kapan digunakan)
Saat intervensi tidak mungkin/etis atau saat tujuan hanya memetakan asosiasi dan prediksi. Cocok untuk studi cross-sectional, survei, atau analisis korelasi longitudinal.
Where (Di mana — konteks & batasan):
Di lingkungan lapangan, survei sekolah, klinik, atau basis data; hasil harus diinterpretasikan hati-hati — korelasi tidak sama dengan sebab. Perlu kontrol untuk confounders jika ingin mendekati interpretasi lebih kuat.
How (Bagaimana langkahnya — singkat):
1. Tentukan variabel; rumuskan pertanyaan asosiasi.
2. Pilih desain: cross-sectional atau longitudinal.
3. Kumpulkan data (pastikan reliabilitas & validitas).
4. Analisis: koefisien korelasi (Pearson/Spearman), regresi linear sederhana/berganda untuk kontrol variabel.
5. Laporkan arah, kekuatan, dan signifikansi; bahas limitasi kausal.
Contoh singkat:
“Hubungan antara waktu belajar per minggu dan skor ujian mahasiswa.” Kumpulkan data 300 mahasiswa, hitung korelasi Pearson dan regresi kontrol gender & jam kerja.
Referensi (APA, 5 tahun terakhir):
Bhandari, P. (2021). Correlational research: When & how to use. Scribbr. (revisi 2023).
Smith, L., & kolega. (2023). Systematic review and meta-analysis of correlation coefficients in nomophobia research. Clinical study (contoh meta-analisis korelasi).
---
3) Penelitian KOMPARATIF (perbandingan antara grup/negara/metode)
What (Apa):
Penelitian komparatif membandingkan dua atau lebih grup, konteks, negara, kurikulum, atau metode untuk menemukan persamaan dan perbedaan serta menjelaskan fenomena dalam konteks perbandingan. Bisa bersifat kuantitatif, kualitatif, atau mixed-methods.
Why (Mengapa penting):
Membantu memahami bagaimana konteks mempengaruhi hasil, memberikan wawasan kebijakan lintas-konteks, dan mengidentifikasi praktik terbaik atau variasi yang signifikan.
When (Kapan digunakan):
Saat tujuan adalah melihat perbedaan/kesamaan antar unit analisis (mis. negara A vs negara B dalam tingkat literasi digital), atau membandingkan efektivitas dua metode pengajaran.
Where (Di mana — konteks & batasan):
Dapat dilakukan antar sekolah, organisasi, daerah, atau negara. Perhatikan isu validitas komparatif: kesetaraan indikator, konteks budaya, dan masalah data yang dapat membatasi generalisasi.
How (Bagaimana langkahnya — singkat):
1. Tentukan unit perbandingan dan indikator yang sebanding.
2. Pilih pendekatan: kualitatif komparatif (case comparison), kuantitatif (cross-country regression, multilevel models), atau QCA (Qualitative Comparative Analysis).
3. Kumpulkan data standar/terkalibrasi.
4. Analisis perbedaan, interaksi, dan faktor kontekstual.
5. Diskusikan implikasi kontekstual.
Contoh singkat:
“Membandingkan hasil belajar matematika siswa kelas X antara dua provinsi dengan kurikulum berbeda.” Gunakan desain kuantitatif multilevel untuk mengontrol faktor sekolah dan individu.
Referensi (APA, 5 tahun terakhir):
Journal of Comparative Policy Studies (2024). Qualitative comparative policy studies: an introduction.
Springer (2025). Innovative research methods in comparative education.
---
Catatan metodologis singkat (penting — sitasi)
Kausal vs korelasi: korelasi bukan bukti kausal; untuk klaim kausal gunakan desain/strategi identifikasi yang tepat dan tunjukkan asumsi.
Kualitas bukti: RCT umumnya kuat untuk inferensi kausal, tetapi observasional + teknik identifikasi modern juga sering dipakai ketika RCT tidak feasible; selalu lakukan robustness/sensitivity checks.
Tabel Perbandingan Penelitian Kausal, Korelasional, dan Komparatif
| Aspek | Penelitian Kausal | Penelitian Korelasional | Penelitian Komparatif |
|---|---|---|---|
| Tujuan utama | Mengidentifikasi hubungan sebab-akibat (A → B) | Mengukur kekuatan & arah hubungan antar variabel | Membandingkan dua atau lebih kelompok/konteks untuk melihat perbedaan/kesamaan |
| Manipulasi variabel | Ada (perlakuan diberikan atau kondisi diatur) | Tidak ada manipulasi, hanya observasi | Bisa ada (jika eksperimen) atau tidak (jika observasional) |
| Desain umum | Eksperimen acak (RCT), quasi-experiment, metode inferensi kausal | Survei, studi observasional, analisis data sekunder | Cross-sectional, longitudinal, cross-country, comparative case study |
| Jenis hubungan | Sebab-akibat | Asosiasi / hubungan statistik | Perbedaan/kemiripan antar unit analisis |
| Analisis statistik | ANOVA, regresi kausal, difference-in-differences, instrumental variables | Korelasi Pearson/Spearman, regresi sederhana/berganda | Uji t, ANOVA, MANOVA, multilevel model, QCA |
| Kekuatan | Bukti terkuat untuk klaim kausal | Mudah dilakukan, cocok untuk eksplorasi awal | Memberikan wawasan lintas konteks, mengidentifikasi faktor pembeda |
| Keterbatasan | Butuh kontrol ketat & asumsi valid, biaya tinggi | Tidak bisa membuktikan kausalitas | Perlu kesetaraan indikator, bias budaya, tantangan generalisasi |
| Contoh | Efek pelatihan digital pada produktivitas penjual online | Hubungan jam belajar dengan skor ujian mahasiswa | Perbedaan hasil matematika antara provinsi dengan kurikulum berbeda |
| Referensi contoh | Hernán & Robins (2024); Bhattacharya & Vogt (2023) | Bhandari (2021); Smith dkk. (2023) | Springer (2025); Journal of Comparative Policy Studies (2024) |
Comments
Post a Comment