BAB 6 RANCANGAN PENELITIAN

BAB 6 RANCANGAN PENELITIAN

Setelah mempelajari bab ini, mahasiswa diharapkan memiliki kemampuan sebagai berikut: (1) Memahami tujuan dan langkah-langkah rancangan penelitian secara utuh. (2) Mampu menjelaskan dan menentukan jenis penelitian, kawasan atau daerah penelitian, waktu, jenis data, teknik sampling, pengembangan instrument pengambil data, teknik analisis dan penarikan kesimpulan, dan definisi operasional variabel. Langkah selanjutnya setelah menyelesaikan kerangka konseptual adalah menyusun rancangan penelitian, atau sering dikatakan operasionalisasi penelitian. Bab ini akan meliputi memilih dan menentukan jenis penelitian, delinasi

kawasan atau daerah

penelitian, waktu, jenis data, teknik sampling, pengembangan instrument pengambil data, teknik analisis dan penarikan kesimpulan, dan definisi operasional variabel.

1. Jenis Penelitian Langkah awal dalam merancang atau mengoperasionalisasikan penelitian adalah menentukan jenis penelitian. Di Bab 3 sudah didiskusikan berbagai jenis penelitian yang relevan untuk PWK. Jenispenelitian yang dipilih tentu harus berdasarkan topik, masalah, dan hipotesisnya. Dalam menyebutkan jenis penelitian, peneliti dapat menyebutkan berdasarkan datanya (kualitatif , kuantitatif, atau kombinasinya), berdasarkan hasil yang diharapkan, berdasarkan tempat, atau berdasarkan waktu, atau berdasarkan kombinasi diantara berbagai jenis tersebut. Sebagai contoh disebutkan, penelitian ini adalah penelitian kombinasi kualitatif dan kuantitatif yang bersifat eksploratif.

6. Rancangan Penelitian | 66

2. Wilayah dan Kawasan sebagai Obyek Secara ontology, obyek yang diteliti dalam ilmu PWK adalah wilayah atau kota. Bila skup wilayah atau kota dianggap terlalu luas, maka perlu dilakukan penajaman wilayah atau kota menjadi kawasan. Oleh karena itu peneliti harus melakukan delinasi (delineation) yaitu penentuan batas-batas kawasan mana

yang akan dijadikan obyek

penelitian. Penajaman obyek kawasan diperlukan agar penelitian lebih terfokus dan terkonsentrasi pada wilayah tersebut. Semakin kecil wilayah atau kawasan yang diteliti tentu akan semakin terbatas lingkup generalisasi hasil penelitian. Artinya, bila skup penelitia hanya satu RW maka kesimpulan hasil penelitian hanya berlaku di RW itu saja. Sebaliknya bila wilayah penelitiannya satu kota maka keberlakuan kesimpulan mencakup kota itu secara utuh. Penentuan kawasan harus memperhatikan satuan ruang kegiatan, yang tidak harus sama dengan wilayah administratif. Sebagai contoh, dalam penelitian pengaruh kehadiran mall terhadap perubahan fungsi lahan, kawasan yang diteliti harus dilihat berdasarkan peta blok atau ruang mana yang terkait dengan kegiatan social ekonomi suatu mall. Contoh lain, dalam meneliti tingkat kemacetan lalu-lintas di suatu kota, peneliti dapat menentukan jalan atau segmen jalan yang terjadi kemacetan lalu-lintas secara signifikan.

3. Waktu Penentuan waktu penelitian juga penting untuk dipastikan. Kembali dengan contoh kemacetan lalu-lintas perkotaan, peneliti dapat menentukan waktu penelitian, yaitu pada hari kerja, pada tanggal tertentu (awal, tengah, atau akhir bulan), pada jam tertentu (pagi, siang, sore, atau sepanjang hari). Contoh lain, bila penelitiannya terkait dengan sejarah, misalnya perkembangan tata ruang kota X, maka peneliti secara lintas waktu (cross sectional) dapat menentukan periode waktu,apakah sejak jaman pra-kolonial sampai saat ini, atau hanya sejak kemerdekaan sampai sekarang. Waktu penelitian yang dimaksud di sini bukan jadwal peneliti dalam melaksanakan penelitian, tetapi dimensi waktu yang akan diteliti.


4. Data dan Informasi 4.1. Pengertian Data dan Informasi Istilah data dan informasi sering digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya memiliki pengertian yang berbeda dalam konteks penelitian. Data berasal dari kata Yunani, datum, yang berarti fakta. Kata data sudah berarti majemuk, jadi tidak ada istilah data-data. Menurut Wikipedia data adalah suatu perangkat nilai kuantitatif atau kualitatif yang melekat apa adanya pada suatu obyek. Data dapat berupa angka, warna, suara, suhu, bahasa, simbol, perilaku, kecepatan, kepadatan, kebiasaan, formasi, struktur dan lainnya. Data suatu kota misalnya luas wilayahnya, jumlah penduduknya, tata ruangnya. Data tersebut adalah fakta yang melekat pada kota, tetapi belum menjadi informasi. Data dalam konteks penelitian belum dapat digunakan untuk penelitian oleh karena itu harus diolah. Informasi adalah data yang sudah diolah, diorganisasikan, distrukturkan, atau disusun dengan tujuan tertentu. Bentuk informasi data misalnya grafik, tabel , peta. Informasi adalah hasil pengolahan data dengan tema atau tujuan tertentu. Peta tematik, misalnya peta kepadatan penduduk, adalah informasi yang dapat dipakai untuk menganalisis struktur ruang suatu kota atau kawasan. Grafik pertumbuhan penduduk memberikan informasi prediksi berapa jumlah penduduk pada suatu waktu berapa pertambahannya, dan berapa suplai pangan dan penyediaan permukiman yang harus disediakan.

4.2. Data Primer dan Sekunder Seperti dijelaskan di bab terdahulu, data dapat berupa data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh dari obyeknya oleh peneliti secara langsung. Misalnya kepadatan lalu-lintas dapat diperoleh dengan cara melakukan pengukuran atau perhitungan langsung di suatu segmen jalan. Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung oleh peneliti. Misalnya, data jumlah penduduk sudah tersedia di statistik BPS, hasil penelitian pihak lain, dari laporan, atau dari jurnal hasil penelitian. Dalam penelitian selalu diperlukan kombinasi antara data primer dan data sekunder. Agar supaya suatu penelitian memiliki bobot kedalaman ilmiah yang tinggi, maka dianjurkan data primer dapat diperoleh secara lengkap dan maksimal. 6. Rancangan Penelitian | 68

Jenis dan banyaknya data serta informasi yang diperlukan untuk penelitian tergantung banyaknya komponen yang ada dalam rumusan masalah atau variabel yang ada dalam hipotesis. Semakin lengkap akan semakin tajam suatu penelitian. Sebagai contoh, dalam penelitian pengaruh kehadiran mall terhadap sosial ekonomi masyarakat sekitarnya, maka data yang diperlukan adalah yang terkait dengan posisi dan letak mall, besarnya mall, jumlah keluarga atau rumah tangga di sekitarnya, kehidupan social dan ekonomi penduduk, dan sebagainya.

4.3. Validitas dan Reliabilitas Data Agar suatu penelitian diperoleh kualitas yang baik, maka data harus diperoleh dari sumber yang benar dan perlu dilakukan verifikasi. Data primer kuantitatif kebenarannya tergantung dari instrumen pengambil data. Untuk mengukur panjang jalan tentu menggunakan meteran bukan timbangan. Untuk mengukur kepadatan bangunan di suatu blok perkotaan dapat menggunakan GIS. Sebaliknya untuk data kualitatif, tidak mudah menentukan instrumen pengambil datanya. Itu karena data kualitatif tidak terlihat langsung secara visual atau fisikal. Sebagai contoh, dalam penelitian pengaruh perilaku pengemudi angkot terhadap kelancaran lalu-lintas, maka data perilaku tidak mungkin ditanyakan langsung kepada pengemudi angkotnya, dan perilaku tidak mungkin diukur atau ditimbang. Oleh karena itu peneliti harus melakukan observasi langsung saat pengemudi menjalankan tugasnya mengemudikan angkot. Kamera video yang dipasang di angkot dapat menjadi instrument. Dan peneliti sendiri dapat menjadi instrumen pengumpul data dengan cara diam-diam ikut menjadi penumpang angkot dimaksud. Data kualitatif sering dituntut validitasnya. Teknik triangulasi adalah salah satu untuk menguji validitas dan reliabilitas datanya dengan melakukan pemeriksaan silang dari pihak-pihak lainnya. Sebagai contoh, untuk mengetahui sejarah pertumbuhan suatu kawasan perkotaan, peneliti dapat melakukan wawancara dengan penduduk. Pengecekan triangulasi dapat dilakukan dengan mewancarai tokoh masyarakat, tokoh agama, dan dokumen pemerintah. Jadi sekurangnya ada tiga pihak yang menjadi sumber data.


5. Instrumen Pengambil Data Untuk mengambil dan mengumpulkan data diperlukan instrumen atau alat. Instrumen ada yang harus dirancang, tetapi ada pula yang sudah tersedia. Untuk memperoleh data tentang kehidupan sosial ekonomi keluarga, peneliti harus merancang angket atau kuisener. Untuk mengukur

kepadatan lalu-lintas suatu segmen jalan peneliti harus

menyediakan counter. Untuk menghitung kepadatan bangunan, peneliti membutuhkan citra (image) yang dengan GIS dapat dihitung luas dan banyaknya bangunan dalam suatu blok atau kawasan. Jenis instrumen pengambil data kuantitatif sangat banyak dan bervariasi. Kamera digunakan untuk menggambarkan keadaan pada saat melakukan observasi di lapangan. Video kamera digunakan untuk mengukur dan merekam obyek yang bergerak, misalnya perilaku orang dalam suatu mall. GPS dapat digunakan untuk menentukan posisi kordinat suatu lokasi atau titik. Panjang jalan atau sungai, luas suatu kawasan atau blok, dapat diukur dengan menggunakan GIS dan citra. Peneliti dapat mencari instrument lain yang sesuai dengan data yang dibutuhkan. Pada penelitian kualitatif, karena datanya tidak dapat diukur dengan angka, maka harus dikembangkan alat pengumpul data. Peneliti sendiri adalah instrument pengumpul data kualitatif, misalnya untuk mengetahui atau mengukur

data sekunder tentang

partisipasi masyarakat. Pada jenis riset partisipatif (participatory research) peneliti bahkan berbaur atau malahan tinggal beberapa saat dengan obyek yang diteliti.

6. Sumber Data Sumber data (data resources) adalah sumber dari mana data berasal atau dapat diperoleh. Data sekunder sumbernya dapat dari statistik, laporan hasil penelitian, atau dokumen pemerintah lainnya. Untuk data primer, sumber datanya haruslah berasal dari obyek yang diteliti itu sendiri. Dalam konteks ilmu PWK, sumber data sangat beragam. (1) Sampel. Sampel adalah contoh, yang menjadi wakil populasi. Sampel dapat berupa manusia, kelompok manusia atau komunitas, barang, atau benda. Sebagai contoh, untuk mengetahui kepadatan bangunan, maka sampelnya adalah unit 6. Rancangan Penelitian | 70

bangunan;

untuk

mengetahui

pendapat

masyarakat

tentang

rencana

pembangunan kota, sampelnya adalah penduduk. (2) Responden (respondent). Responden berarti orang yang merespon pertanyaan. Untuk mengetahui persepsi pengunjung ruang publik, maka respondennya adalah pengunjung. (3) Nara sumber atau informan. Ialah orang yang memiliki informasi tentang sesuatu. Nara sumber bukan sampel, ia adalah pihak yanga mengetahui suatu informasi.

7. Skala Data Data, sebelum menjadi informasi, harus dikumpulkan. Data harus bersifat empiris, artinya data dapat dilihat dan diukur dengan panca indera meskipun ukurannya tidak selalu dengan angka, tetapi bias dengan pernyataan. Dalam penelitian dikenal data kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif dinyatakan dengan kalimat, kata, verbal, atau gambar. Data kuantitatif dinyatakan dengan angka, atau diangkakan, misalnya ranking. Data kuantitatif dibagi dua menjadi data diskret dan data kontinyu (Sugiyono, 1999).

Kualitati (verbal, kalimat, gambar) Data

Diskret/ nominal/ kategori/kelompok Ordinal

Kuantitatif (angka) Kontinum

Interval

Rasio

Gambar 6.1. Jenis Skala Data


7.1. Data Diskret / Nominal Data diskret atau nominal adalah data yang terbentuk karena dikelompokkan secara terpisah (diskret), dipilah, atau dikategorisasi. Data ini diperoleh dengan cara menghitung. Sebagai contoh, wilayah kecamatan pantai 30, kecamatan non pantai 25.

7.2. Data Kontinum Data kontinum adalah data yang diperoleh dengan cara mengukur, terbagi menjadi data ordinal, data interval, dan data rasio.

7.2. Data ordinal data berbentuk tingkatan Contoh dalam hal kepaatan bangunanperkotaan, sangat padat, padat, kurang padat, dan sangat tidak padat.

7.3. Data interval Data interval adalah data yang jarak sama tetapi tidak punya angka nol mutlak. Suhu 0 (nol) hasil pengukuran dengan termometer tidak berarti tidak ada suhunya; nol disini adalah lambing air yang membeku menjadi es. Contoh lain skala interval adalah pengukuran dengan skala Likert, yaitu dengan member skor 1 untuk sangat tidak padat, 2 untuk kurang padat, 3 untuk padat, dan 4 untuk sangat padat.

7.4. Data rasio Data rasio adalah data angka yang memiliki angka nol mutlak. Misalnya panjang jalan 10 km, luas wilayah 200 km2. Jarak 0 artinya jaraknya benar-benar nol atau tidak ada jarak, atau berdekatan. Masing-masing jenis data akan berpengaruh dalam penentuan model analisis dfatanya. Data kualitatyif akan dianalisis secara deskriptif, sementara data kuantitatif dapat memanfaatkan statistik. Penjelasan teknik analisis akan dibahas di bab lain.


8. Teknik Sampling Penelitian Survai Dalam penelitian, teknik sampling memegang peran sangat penting, karena dari sampelah data dan kemudian informasi diperolah. Bagian ini akan membahas pengertian sampel, sumber dari mana data diperoleh. 8.2. Pengertian Populasi dan Sampel Kumpulan seluruh obyek yang berada dalam kawasan penelitian disebut populasi (population, universe). Dalam suatu penelitian, idealnya seluruh anggota dalam populasi diambil datanya. Bila demikian disebut sensus. Ketika obyek yang diteliti jumlahnya banyak, dan peneliti tidak mungkin mengambil data dari semua obyek karena sesuatu alasan, maka peneliti dapat menentukan sampel. Sampel (sample) adalah contoh yang mewakili populasi. Prinsip tehnik sampling adalah representativeness, keterwakilan. Artinya sampel yang dipilih harus mampu merepresentasikan populasi.

8.3. Jumlah Sampel Dalam menentukan jumlah sampel, meskipun dari berbagai rujukan dapat ditemukan berbagai rumus untuk menghitung sampel, tetapi tidak ada kesepakatan rumus mana yang tepat. Sugiono menganjurkan menggunakan Tabel Krejcie. yang dengan mengetahui jumlah populasi dapat langsung diperoleh jumlah sampel. Ada pula peneliti yang lanagsung menetapkan persentasi sampel dari jumlah populasi. Sementara ada juga yang mempertimbangkan tingkat kesalahan dalam statistik. Selanjutnya peneliti dapat menentukan metode mana yang dianggap sesuai.

8.4. Teknik Penentuan Sampel Dalam penelitian kuantitatif, pemilihan sampel dibedakan antara sampel acak (random sampling) atau sering disebut juga probability sampling, dan non-acak atau non probability sampling.


8.5. Sampel Probabilitas Sampel probabilitas (probability sampling) meliputi acak sederhana (simple random sampling), acak sistematik (systematic sampling), acak dalam kelompok (clusterized random sampling), acak bertingkat / berstrata (stratified random sampling), dan kombinasi di antaranya. Yang penting harus diingat adalah bila mengaplikasikan sampel probabilitas, peneliti harus memiliki daftar anggota populasi atau sering disebut population frame. Seperti dalam dunia arisan, hanya anggota arisan yang dapat ikut diundi namanya saat arisan, artinya hanya population frame arisan yang dapat ikut undian. (1) Acak Sederhana. Peneliti langsung dapat memilih sampel dengan cara mengundi, atau menggunakan tabel bilangan acak yang biasanya terlampir di buku statistik atau buku metologi penelitian. Undian dapat dilakukan seperti para ibu ketika arisan, dengan mengocok nomor yang tersedia dalam gulungan kertas, atau seperti undian yang sering kita lihat kalau suatu bank dengan suatu alat akan mengundi nasabahnya. Kalkulator saintifik juga dapat digunakan, dengan cara menekan tombol exe lalu akan keluar angka sembarangan (acak). (2) Acak Sistematik. Dalam jenis acak ini, sampel dipilih secara sistematik yaitu dengan menentukan jumlah sampel lebih dulu, kemudian dihitung intervalnya. Misalnya jumlah populasi dalam population frame ada 100, sedangkan sampel yang diinginkan adalah 20, maka intervalnya adalah 100:20 = 5. Bila pemilihannya mulai dari nomor urut 1, maka sampel yang dipilih adalah dengan menambahkan angka I terval 5, yaitu nomor 6, 11, 16, 21 dan seterusnya. (3) Acak dalam Kluster atau Kelompok. Acak sederhana dan acak sistematik langsung dapat dilakukan pengundian bila populasi homogen, memiliki persamaan karakter. Tetapi bila populasi tidak homogen, berarti sangat heterogen, maka terpaksa peneliti harus melakukan pengelompokan (clusterization) atas populasi menjadi beberapa kelompok dan dalam kelompok mendekati homogen. Barulah kemudian dapat dilakukan pengundian secara acak seperti prosedur (1) atau (2). Sebagai contoh, bila akan memilih secara acak lurah atau kepala desa dalam suatu provinsi, maka nama-nama lurah dikelompokkan dalam kabupaten, atau dalam kelompok kota dan desa. Baru kemudian dalam kelompok dilakukan pengundian.


(4) Acak Bertingkat. Sering dihadapi populasi yang karakternya bertingkat. Misalnya PNS di suatu kantor, ada pegawai pangkatnya bertingkat, yaitu Golongan I, II, III, dan IV. Di setiap golongan tingkat, dibuat daftar PNS kemudian dilakukan pengundian secara acak. Hasilnya ada PNS wakil masing-masing golongan. (5) Gabungan atau Kombinasi. Untuk mewujudkan keterwakilan, sering teknik probabilitas itu digabung, misalnya acak kluster bertingkat. Sebagai contoh, bila dalam suatu provinsi gubernur ingin memilih kawasan kelurahan yang akan dilakukan secara adil untuk dijadikan pilot proyek pembangunan infrastruktur, maka langkah pengundian sebagai berikut. Membuat daftar kabupaten kota dalam provinsi, kemudian dikelompokkan antara kabupaten dan kota. Kemudian kelompok kabuopaten diundi, dan kelompok kota diundi secara acak seperti contoh (1) atau (2). Dalam setiap kabupaten atau kota yang terpilih, kemudian disusun daftar kecamatan, kemudian dipilih lagi kecamatan secara acak. Selanjutnya dalam setiap kecamatan yang dipilih dibuat daftar nama kelurahan, lalu dipilih lagi kelurahan secara acak. Dengan demikian terpilihlah kelurahan yang akan ditunjuk sebagai pilot proyek infrastrujktur secara acak.

8.6. Non Probability Sampling Bila peneliti tidak dapat mengidentifikasi populasi secara tepat, maka teknik yang dipilih adalah sampling non-acak. Teknik ini meliputi pemilihan secara sengaja dengan maksud tertentu (purposive sampling), acak tidak sengaja (accidental sampling), teknik bola salju (snow balling). (1) Sampel dengan maksud Tertentu. Sering peneliti ingin memperoleh sampel dengan tujuan tertentu, misalnya ingin mewanaacarai wisatawan di lokasi wisata. Peneliti harus menanyakan dulu apakah ia wisatawan, baru kemudian diminta menjadi sampel. Contoh lain, penelitian ingin memperoleh data persepsi pengunjung yang baru pertama kali datang di ruang publik, untuk diketahui persepsinya. (2) Sampel dengan Tidak Sengaja. Bila peneliti tidak tahu populasinya, maka peneliti dapat memilih siapa saja yang secara tidak sengaja berada di dekatnya untuk dipilih sebagai sampel. 6. Rancangan Penelitian | 75

(3) Sampel Bola Salju. Untuk diketahui bahwa salju tidak mungkin dapat dibuat atau dibentuk menjadi bola hanya dengan cara menggelindingkan. Teknik ini dilakukan apabila peneliti sama sekali tahu atau hanya sedikit sekali mengetahui calon sampelnya. Dari sampel yang sangat sedikit tersebut, kemudian ditanyakan orang lain yang mungkin dapat djadikan sampel. Misalnya untuk mengetahui pelaku tawuran, anya beberapa orang yang tertangkap sebagai pelaku tawuran. Kemudian kepada mereka ditanyakan siapa-siapa lagipelaku tawuran. Lamakelamaan jumlah pelaku tawuran dapar diketahui dengan teknik snow balling.

9. Teknik Analisis Data yang sudah terkumpul selanjutnya akan dianalisis. Langkah menganalisis data dapat mencakup mendiskusikan,

mendiskripsikan secara lengkap, meninjau, membahas, mengupas, membandingkan,

memprediksi,

menggali

hubungan,

mengungkap

korelasi, menguji pengaruh atau mengetahui dampak. Pembahasan lebih rinci tentang berbagai model analisis akan disajikan di Bab 7.

10. Definisi Operasional Variabel Seperti diuraikan di Bab 4 Masalah Penelitian, salah satu syarat rumusan masalah adalah faktor, komponen, atau variabel yang akan diteliti harus terukur. Agar dapat diukur, variabel harus dijelaskan dalam definisi operasional variabel. Definisi operasional harus mampu menjelaskan bagaimana variabel harus diukur, apa alat ukurnya, skala pengukurannya apa, dan di mana harus dilakukan pengukuran. Sebagai contoh, definisi variabel kepadatan bangunan, ialah perbandingan % antara luas lantai dasar dengan luas kapling atau persil tanah, Skala variabelnya adalah rasio. Contoh variabel yang kualitatif, misalnya tingkat kebersihan lingkungan. Definisi opersionalnya ialah bersih bila sama sekali tidak ada kotoran.


BAB 6 RANCANGAN PENELITIAN

Recommend Documents