Jika hasil uji tidak ada yang signifikan, apa yang harus dilakukan?
Bagi peneliti atau mahasiswa yang sedang melakukan penelitian tentu mengharapkan hasil uji statistik dapat membuktikan hipotesis penelitian. Seperti sudah kita ketahui bersama, umumnya ketika seorang mahasiswa yang sedang menyelesaikan tugas akhir, akan menyusun sebuah proposal usulan penelitian.
Tidak hanya mahasiswa tingkat akhir, peneliti dalam melakukan aktivitas riset juga perlu menyusun sebuah proposal penelitian yang baik. Dalam proposal penelitian, peneliti akan mengemukakan latar belakang dan rumusan masalah penelitian. Selanjutnya berdasarkan rumusan masalah akan ditetapkan tujuan penelitian.
Berdasarkan tujuan penelitian ini, peneliti akan menentukan hipotesis dari penelitian yang akan dilakukan. Hipotesis ini maksudnya adalah kesimpulan sementara yang diajukan oleh peneliti.
Hipotesis ini harus diuji melalui serangkaian kegiatan penelitian sesuai dengan kaidah ilmiah. Oleh karena itu, metode penelitian dan metode analisis data menjadi bagian tak terpisahkan yang harus benar-benar dikuasai oleh peneliti.
Harapan peneliti ketika melakukan analisis data adalah diperoleh hasil estimasi yang sesuai dengan yang dihipotesiskan dan hasilnya juga signifikan. Hasil estimasi diharapkan sesuai dengan teori dan juga hasil-hasil empiris penelitian sebelumnya.
Namun terkadang kita juga harus menerima kenyataan, bahwa berdasarkan hasil uji pada data yang telah dikumpulkan selama berbulan-bulan, ternyata hasilnya tidak ada yang signifikan.
Selanjutnya tentu kita akan merasa down ketika mengetahui kenyataan tersebut. Mungkin kita akan bertanya-tanya, apakah proses penelitian yang telah saya lakukan ini sudah sesuai dengan prosedur? atau apakah ada kesalahan ketika melakukan penelitian?
Berkaitan dengan hal tersebut, pada kesempatan ini saya akan coba mengangkat topik mengenai apa yang harus kita lakukan ketika hasil uji tidak ada yang signifikan.
Ketika uji statistik tidak ada yang signifikan
Sudah bukan rahasia umum ketika kita telah mengetahui bahwa hasil analisis tidak ada yang signifikan, mungkin kita akan kesulitan untuk bisa tidur nyenyak. Memang benar, terkadang dalam melakukan sesuatu tidak harus semuanya seperti yang kita harapkan. Namun, disana ada hikmah dan hal baru yang dapat diambil sebagai pelajaran.
Ketika data yang telah kita kumpulkan dan mungkin butuh waktu tidak sebentar, tapi ternyata hasil uji statistiknya tidak ada yang signifikan.
Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis penelitian yang kita ajukan dalam proposal tidak terbukti. Karena berdasarkan hasil uji statistik, hipotesis yang kita ajukan tidak dapat dibuktikan dengan selang kepercayaan yang telah kita tetapkan sebelumnya.
Namun, jangan khawatir karena kamu tidak sendiri. Banyak teman-teman lain yang mungkin mengalami hal yang sama seperti yang kamu alami.
Selain itu, dapat juga terjadi ketika hasil uji menunjukkan signifikan namun tidak sesuai teori. Misalnya ketika menggunakan analisis regresi, dimana koefisien estimasi menunjukkan arah yang berlawanan dengan teori. Padahal secara statistik signifikan, apa yang harus dilakukan?
Ketika mengalami masalah di mana hasil uji statistik menunjukkan tidak ada yang berpengaruh atau berkorelasi signifikan satupun dan menemukan artikel ini, semoga penjelasan dibawah ini bisa membantu ya.
Disini kita akan bahas bersama dan berupaya menyediakan arahan solusi yang dapat dilakukan ketika mengalami hal ini.
6 hal yang dapat dilakukan jika tidak ada yang signifikan
Sesuai dengan yang telah saya sampaikan di atas, kita akan mencoba menelisik dan membahas bersama secara lebih mendalam.
Apa yang perlu dilakukan jika hasil uji statistik tidak ada yang signifikan? Di sini saya mengelompokkan 6 hal yang perlu kita lakukan ketika hasil uji tidak ada yang signifikan atau hasil signifikan tapi tidak sesuai teori.
1. Mengecek kembali spesifikasi persamaan
Hal pertama yang perlu kamu lakukan adalah melakukan pengecekan kembali spesifikasi persamaan yang telah dibangun. Pastikan bahwa spesifikasi persamaan yang telah dibangun itu berangkat dari teori dan hasil-hasil empiris penelitian sebelumnya.
Tentunya yang ditekankan disini adalah bukan mencontoh persamaan sama persis, namun disini kita dalam menyusun spesifikasi persamaan berangkat dari teori.
Peneliti dapat mengembangkan hasil-hasil penelitian sebelumnya sesuai dengan lingkup teori yang diamati. Namun demikian, memang betul, peneliti juga dapat melakukan penelitian untuk mengkonfirmasi hasil-hasil penelitian sebelumnya.
Pesan yang disampaikan disini adalah ketika menyusun sebuah persamaan tentunya tidak asal memilih variabel yang tersedia datanya atau data yang mudah diakses. Namun perlu berangkat dari teori dan hasil-hasil empiris penelitian sebelumnya.
Jika ternyata saat spesifikasi persamaan tidak berangkat dari teori dan pengalaman empiris, maka kamu perlu melakukan respesifikasi persamaan.
Tentunya respesifikasi persamaan ini dicari peluangnya, apakah masih memungkinkan untuk dilakukan ketika penelitian sudah selesai dilaksanakan.
Jika masih memungkinkan untuk dilakukan respesifikasi persamaan, silahkan lakukan kembali analisis data. Semoga ada perubahan ya.
2. Pastikan asumsi prasyarat uji yang dipilih sudah terpenuhi
Dalam pemilihan uji statistik, tentu peneliti telah melakukan beberapa pertimbangan yang matang. Pertimbangan yang matang ini saya maksudkan bahwa semua asumsi yang dipersyaratkan dalam uji tersebut memang dapat terpenuhi.
Contohnya, ketika seorang peneliti hendak mengamati perbedaan rata-rata profit dari dua kelompok sampel yang saling berpasangan dan memilih uji t.
Tentu, peneliti sudah mempertimbangkan bahwa memang data berskala rasio dan terdistribusi normal. Selanjutnya, peneliti menggunakan dua kelompok sampel yang saling berpasangan. Ini adalah contoh asumsi dasar yang perlu dipenuhi.
Selanjutnya, ketika peneliti memilih untuk menggunakan regresi metode ordinary least square, ada asumsi-asumsi yang harus dipenuhi agar diperoleh hasil estimasi yang konsisten dan tidak bias.
Contohnya, peneliti tersebut perlu memastikan residual terdistribusi normal, variance residual konstan, tidak ada korelasi antar variabel bebas, dan plot variabel bebas dan terikat membentuk garis linier.
3. Lakukan pengecekan cara pengumpulan datanya
Langkah selanjutnya yang dapat dilakukan oleh peneliti ketika hasil uji semuanya tidak ada yang signifikan, maka perlu melakukan pengecekan cara pengumpulan datanya. Apakah cara pengumpulan data sudah dilakukan dengan benar.
Misalnya untuk penelitian survei, jika menggunakan enumerator, apakah kita sudah memastikan telah melakukan briefing dulu sebelum enumerator terjun ke lapang.
Jika terjun sendiri, apakah kita sudah memastikan jika jawaban responden sudah sesuai dengan kondisi sebenarnya. Misal melakukan penelitian eksperimental, apakah kita sudah memastikan bahwa setiap tahapan penelitian sudah dilakukan sesuai prosedur.
Cara pengumpulan data ini akan menentukan data yang diperoleh. Jika kita sudah memastikan cara pengumpulan data sudah benar, tentu kita tidak akan ragu, apapun hasil analisisnya.
4. Pastikan teknik sampling sudah tepat
Teknik sampling juga memiliki peran penting, karena akan menentukan sampel mana saja yang akan diambil datanya. Secara teori, jika kita mengambil sampel dari populasi maka harus representatif.
Representatif artinya bahwa sampel yang diambil merepresentasikan populasi yang diamati. Dalam penelitian survei, kita mengenal probability sampling dan non-probability sampling. Pemilihan teknik sampling ini tentu harus sesuai dengan kondisi populasi yang diamati ya.
Coba deh kamu cek kembali teknik samplingnya dan selanjutnya diingat-ingat kembali kondisi yang ada di lapang. Silahkan renungkan, apakah memang teknik samplingnya sudah sesuai atau belum.
5. Periksa kembali hasil tabulasi data
Hal penting lain yang perlu kamu lakukan ketika hasil uji tidak ada yang signifikan adalah periksa kembali hasil tabulasi data. Apakah tabulasi dilakukan oleh peneliti sendiri, atau tabulasi dilakukan bersama tim.
Tabulasi data ini penting, karena jika terjadi kesalahan dalam melakukan input data, hal ini tentu akan mempengaruhi hasil analisisnya.
Oleh karena itu, kamu perlu cek kembali tabulasi data yang telah dilakukan. Silahkan periksa satu per satu. Jika sudah yakin tidak ada yang salah dalam tabulasi data, kita lanjut ke poin yang terakhir.
6. Memastikan tahapan analisis data tidak ada yang keliru
Langkah selanjutnya, kita perlu memastikan bahwa tahapan analisis data yang telah dilakukan sudah sesuai dengan prosedur. Tentunya, ketika melakukan analisis data secara mandiri, kita perlu bekal dasar mengenai ilmu statistika.
Saya yakin, semua program studi akan ada mata kuliah statistika untuk mendukung penelitian. Silahkan buka kembali ilmu tersebut.
Ketika melakukan analisis data, transformasi data, sampai dengan interpretasi data, silahkan dipastikan sudah sesuai dengan kaidah statistik.
Jika 6 tahap diatas sudah dilakukan, apa langkah selanjutnya?
Bagaimana, apakah kamu sudah bersiap untuk melakukan pengecekan poin 1 sampai dengan poin ke 6? Jika sudah dilakukan semua, dan hasilnya ada yang perlu diperbaiki, silahkan segera diperbaiki.
Setelah diperbaiki, segera lakukan kembali analisis data ulang. Semoga diperoleh hasil yang lebih baik ya.
Selanjutnya, jika setelah dilakukan pengecekan pada poin ke-1 sampai dengan poin ke-6 ternyata sudah sesuai dengan prosedur, tidak apa-apa. Kita lakukan langkah terakhir.
Langkah terakhir adalah kumpulkan studi-studi terdahulu, baik yang pro maupun yang kontra dengan hasil penelitian kita. Selanjutnya sandingkan dengan kondisi yang ada di lapang.
Setelah dilakukan penelaahan, buatlah justifikasi mengapa semua variabel yang diuji tidak ada yang signifikan. Penyusunan justifikasi ini tentunya harus berdasar pada teori dan rujukan penelitian terdahulu ya.
Kesimpulan
Jika setelah melakukan analisis data ternyata tidak ada satupun variabel yang signifikan, jangan khawatir, kamu tidak sendiri. Ada 6 poin yang dapat kamu lakukan untuk menindaklanjutinya.
Jika berdasarkan hasil pengecekan, ada yang perlu diperbaiki, maka segera perbaiki dan lakukan analisis ulang. Jika sudah yakin benar ke 6 poin di atas, segera susun justifikasi berdasar pada teori dan hasil-hasil empiris penelitian sebelumnya.
Demikian topik bahasan pada kesempatan ini, semoga bermanfaat dan memberikan wawasan baru untuk kita semua. Jika ada yang kurang dari poin di atas, silahkan tambahkan di kolom komentar dibawah.
Posting Komentar untuk "Jika hasil uji tidak ada yang signifikan, apa yang harus dilakukan?"