Kata
penelitian dalam Bahasa Inggris adalah Research. Dari kata ini kita membuat
istilah Riset dalam Bahasa Indonesia. Kata research sering digunakan untuk
mewakili serangkaian kegiatan atau untuk mengartikan sesuatu yang kurang tepat
sehingga perlu diluruskan terlebih dahulu. Untuk memahami apa itu riset atau
penelitian, kita perlu tahu apa yang bukan dikatagorikan riset dan apa
karakteristik riset.
Apa yang Bukan
Riset:
1.
Bukan
hanya mengumpulkan informasi tentang sesuatu atau beberapa hal. Ini namanya
pencarian informasi (information discovery)
2.
Bukan
memindahkan fakta dari satu lokasi ke lokasi lain, dengan menghilangkan inti
dari riset yaitu: intepretasi data. Misalnya seorang mahasiswa membuat tulisan
tentang Teknologi Pendeteksi Gempa Bumi yang membutuhkan sumber informasi dari
berbagai macam sumber dan format. Namun demikian karena sifatnya mengkoleksi
data, informasi dari berbagai sumber dan kemudian menyusunnya menjadi sebuah tulisan
tanpa intepretasi data, maka kegiatan yang menghasilkan tulisan ini bukanlah
riset.
3.
Bukan
mencari informasi tertentu secara acak. Misalnya kita ingin membeli rumah,
kemudian kita mencari informasiinformasi tentang rumah-rumah yang setipe, harga
yang mendekati, lokasi yang bervariasi dan model-model yang ditawarkan melalui
brosur-brosur perumahan untuk menentukan rumah yang seperti apa yang kita
inginkan, sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan.
4.
Bukan
sekedar istilah untuk menarik perhatian. Beberapa iklan produk menggunakan kata
“riset” untuk menarik perhatian konsumen dan meyakinkan konsumen bahwa produk
mereka bermutu.
Karakteristik
Riset
Jika riset
bukanlah 4 hal di atas maka apakah riset itu?
Riset
adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan menerjemahkan informasi atau data
secara sistematis untuk menambah pemahaman kita terhadap suatu fenomena
tertentu yang menarik perhatian kita. Sekalipun kegiatan ini dapat saja terjadi
untuk hal sehari-hari, tapi kita fokuskan pada FORMAL RESEARCH yaitu riset yang
ditujukan untuk menambah pemahaman kita terhadap suatu fenomena dan untuk
dikomunikasikan kepada komunitas (dipublikasikan).
Menurut Paul
Leedy dalam Practical Research, ada 8 karakteristik riset:
1.
Riset
berasal dari satu pertanyaan atau masalah: dengan menanyakan pertanyaan kita
sedang berupaya untuk stimulasi dimulainya proses penelitian. Sumber pertanyaan
dapat berasal dari sekitar kita.
2.
Riset
membutuhkan tujuan yang jelas : pernyataan tujuan ini menjawab pertanyaan : “
Masalah apa yang akan diselesaikan/dipecahkan?” tujuan adalah pernyataan
permasalahan yang akan dipecahkan dalam riset.
3.
Riset
membutuhkan rencana spesifik: untuk melakukan penelitian rencana kegiatan
disusun. Selain menetapkan tujuan dari riset, kita harus menetapkan juga
bagaimana mencapai tujuan tersebut. Beberapa hal yang perlu diputuskan
misalnya: dimana mendapatkan data? Bagaimana mengumpulkan data tersebut? Apakah
data yang ada berelasi dengan permasalahan yang ditetapkan dalam riset?.
4.
Riset
biasanya membagi masalah prinsip menjadi beberapa sub masalah : untuk
mempermudah menjawab permasalahan, biasanya masalah yang prinsip dibagi menjadi
beberapa sub masalah. Masalah : Kompresi data dengan algoritma substitution
Sub-masalah:
·
bagaimana
melakukan kompresi data pada file teks hingga hasil kompresi 30% dari file
asli?
·
bagaimana
melakukan dekompresi pada file teks tanpa mengubah isi?
5.
Riset
dilakukan berdasarkan masalah, pertanyaan atau hipotesis riset yang spesifik:
Hipotesis adalah asumsi atau dugaan yang logis yang memberikan jawaban
sementara tentang permasalahan riset berdasarkan penyelidikan awal. Hipotesis
mengarahkan kita ke sumber-sumber informasi yang membantu kita untuk
menyelesaikan dan menjawab permasalahan riset yang sudah ditetapkan. Hipotesis bisa
lebih dari satu. Hipotesis mempunyai kemungkinan didukung atau tidak didukung
oleh data. Jika suatu hipotesis tidak didukung oleh data, maka hipotesis itu.
6.
Riset
mengakui asumsi-asumi: Dalam riset, asumsi merupakan hal penting untuk
ditetapkan. Asumsi adalah kondisi yang ditetapkan sehingga jangkauan riset
jelas batasnya. Asumsi juga bias merupakan batasan sistem di mana kita
melakukan riset.
7.
Riset
membutuhkan data dan intepretasi data untuk menyelesaikan masalah yang
mendasari adanya riset: Pentingnya data bergantung pada bagaimana peneliti
memberi arti dan menarik inti sari dari data-data yang tersedia. Di dalam riset
data yang tidak diintepretasikan/diterjemahkan tidak berarti apapun.
8.
Riset
bersifat siklus.
Untuk
memulai suatu penelitian, permasalahan yang akan dipecahkan perlu ditemukan
lebih dahulu. Beberapa hal yang membantu penemuan tersebut adalah: membaca
artikel jurnaljurnal ilmiah pada bidang yang diminati.
Dengan
membaca beberapa artikel jurnal yang memuat permasalahan dan pemecahannya
diharapkan ada stimulasi dari pembacaan tersebut untuk menimbulkan ide-ide lain
yang layak untuk diteliti. Permasalahan sebagai Inti Riset
Pada
dasarnya riset dapat dikatagorikan menjadi dua jenis:
1.
basic
research/penelitian dasar mengembangkan suatu teori atau konsep dalam bidang
tertentu.
2.
applied
research/penelitian terapan berkaitan dengan suatu penerapan teori untuk mendapatkan
perbandingan, hasil kinerja atau menghasilkan suatu produk yang membantu
manusia.
Dalam
kedua jenis riset tersebut, adalah penting untuk menentukan permasalahan yang
akan dibahas dan diselesaikan. Permasalahan tersebut biasanya berupa
pertanyaaan yang jawabannya memberikan hal baru yang berbeda dan permasalahan
tersebut mengembangkan pengetahuan tentang sesuatu misalnya cara berpikir yang
baru tentang sesuatu, kemungkin baru dalam penerapan atau membuka jalan bagi.
penelitian
selanjutnya.
Permasalahan
untuk riset haruslah mengandung interpretasi data yang merupakan hasil
pemikiran si peneliti dalam mencari jawaban dari permasalahan dalam
penelitiannya. Untuk memastikan bahwa permasalahan tersebut mengandung interpretasi
data pastikan hindari situasi di bawah ini:
1.
pengumpulan
informasi untuk memperdalam pemahaman kita terhadap sesuatu. Misalnya suatu
riset untuk mengetahui lebih dalam tentang cara kerja router.
2.
perbandingan
antara dua kumpulan data. Misalnya membandingkan jumlah mahasiswa baru di
beberapa PTS di Yogya pasca gempa.
3.
memanfaatkan
komputer sebagai kalkulator besar tanpa disertai analisis atau interpretasi
data. Misalnya menggunakan computer untuk menghitung sekumpulan data dengan
rumus ABC.
4.
permasalahan
yang langsung dapat dijawab dengan “YA” atau “TIDAK”. Misalnya: Apakah koneksi
jaringan dengan kabel fiber optic lebih cepat dari pada kabel UTP?
Permasalahan
yang tidak memenuhi syarat hanya akan menghasilkan penelitian yang tidak
memenuhi standar penelitian. Jika demikian maka penelitian tersebut adalah
pekerjaan yang sia-sia.
Tipe Karya
Ilmiah
Berikut ini
beberapa tipe karya ilmiah :
ANALISIS melihat apa
yang dibalik permukaan materi: melihat hubungan antar bagian dan keseluruhan,
mengenali hubungan antara sebab-akibat, mencari hal-hal penting, mempertanyakan
suatu validitas. Kata tanya yang digunakan BAGAIMANA, atau APA.Kalimat tanya
yang dibentuk bukanlah kalimat tanya yang tertutup atau hanya membutuhkan
jawaban “ya” atau “tidak”. Kalimat tanya yang dibentuk membutuhkan penjabaran
dalam menjawabnya. Penjabaran itulah yang kemudian menjadi karya ilmiah yang
disusun dalam bab-bab yang berurutan dan saling berhubungan.
Contoh rumusan masalah
:
·
Bagaimana
Metadata Dublin Core yang memiliki 15 elemen mampu mengklasifikasikan informasi
berbentuk image, audio dan video?
·
Bagaimana
data ciri khas masing-masing informasi tersebut dapat diadaptasi oleh Metadata
Dublin Core?
·
Apa
faktor-faktor dalam metode Winter yang menyebabkan perubahan nilai produksi
barang tertentu?
·
Bagaimana
menghasilkan trend prestasi akademik dari setiap angkatan mahasiswa berdasarkan
hasil test masuk?
PERBANDINGAN berarti mencari
perbedaan dan persamaan. Aspek yang dibandingkan disiapkan dan digunakan untuk menyusun
penulisan.
Contoh :
·
Bandingkan
performa akses ke digital library dengan repository terpusat di satu server dengan
kapasitas besar, dengan akses ke digital library dengan repository
terdistribusi dengan kapasitas sedang. Perbandingan yang dapat dilihat dari kecepatan
akses, macam standar yang diperlukan, prosedur update data, prosedur
pemeliharaan, keamanan data dll.
·
Bandingkan
alternatif pendukung keputusan tentang banyak barang yang diproduksi
berdasarkan metode X dan metode Y dengan parameter jenis barang, dan jumlah
barang.
·
Bandingkan
ketepatan dokumen hasil pencarian dengan metode X dan Y berdasarkan
faktor-faktor: jumlah istilah, bobot istilah dan kecepatan proses.
ARGUMENTASI (setuju atau
tidak setuju) meminta kita berada di satu sisi berdasarkan analisis dari
bukti-bukti yang kuat dan alasan yang jelas dan dapat diterima. Pada dasarnya
hanya ada dua tipe dari 3 tipe yang dijelaskan di atas yaitu tipe analisis dan
argumentasi. Tipe perbandingan termasuk dalam tipe analisis karena melakukan
analisis terhadap 2 hal yang dibandingkan.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar