Tugas review artikel metopen minggu 3/ Topik 6: Pengumpulan data penelitian kuantitatif

 

Melly Yuni Anjani/ 250321830259/ Tugas review artikel metopen minggu 3/ Topik 6: Pengumpulan data penelitian kuantitatif melalui tes, quesioner, wawancara, observasi

Quantitative Research: Data Collection and Data Analysis for Beginner Researcher in Discussion

Delfia Herwanis, Mudfar Alianur, Maulida, Khairun Nasir

https://doi.org/10.63142/educompassion.v1i3.88

Analisis: Artikel ini merupakan panduan instruksional yang komprehensif, sehingga sangat bermanfaat bagi peneliti pemula yang ingin memahami tahapan fundamental penelitian kuantitatif. Kekuatan utamanya terletak pada penjelasan langkah demi langkah yang detail tentang pengumpulan data (survei, eksperimen, observasi, dan data sekunder) serta prosedur analisis (pembersihan data, statistik deskriptif, pengujian hipotesis, regresi). Artikel ini berhasil menjembatani teori dan praktik dengan menekankan validitas instrumen, reliabilitas, strategi pengambilan sampel, uji coba, dan pertimbangan etika, sehingga memastikan ketelitian metodologis. Namun, artikel ini sebagian besar bersifat deskriptif dan kurang validasi empiris, studi kasus, atau contoh yang menunjukkan efektivitas pedoman dalam proyek penelitian di dunia nyata. Artikel ini juga tidak membahas jebakan atau tantangan umum yang dihadapi oleh pemula, yang seharusnya dapat meningkatkan penerapannya. Terlepas dari keterbatasan ini, artikel ini memberikan referensi dasar yang sangat baik bagi mereka yang baru mengenal penelitian kuantitatif.

Gap: penelitian ini dilakukan karena terdapat kekurangan dalam penelitian-penelitian sebelumnya, seperti

Kurangnya Sumber yang Terpadu untuk Pemula

• Sebagian besar literatur kuantitatif membahas hanya satu aspek (misalnya sampling atau analisis statistik), sehingga peneliti pemula kesulitan menemukan sumber yang komprehensif dan terstruktur. Belum banyak artikel yang menyajikan panduan lengkap dari tahap perencanaan, pengumpulan data, analisis,pelaporan secara sistematis dalam satu naskah.

Kebutuhan Panduan Praktis yang Mudah Diakses

• Penelitian sebelumnya seringkali menggunakan bahasa teknis dan rumit sehingga kurang ramah bagi peneliti pemula.
• Ada kesenjangan antara teori metodologi yang bersifat formal dengan petunjuk praktis yang dapat langsung diterapkan oleh mahasiswa atau peneliti awal.

Kurangnya Penekanan pada Etika dan Validitas di Tahap Awal

• Banyak literatur hanya menyinggung validitas dan etika secara singkat, sementara artikel ini mencoba memberi penekanan lebih agar peneliti pemula memahami pentingnya pilot testing, validasi instrumen, dan etika penelitian sejak awal.

 

Metode: Deskriptif kualitatif (riset kepustakaan)

Tujuan:

Untuk memperkenalkan peneliti pemula pada komponen-komponen penting desain penelitian kuantitatif dan memberikan panduan tentang teknik pengumpulan data, prosedur analisis data, dan pertimbangan etika untuk memastikan validitas dan reliabilitas.

 

Hasil: Menyajikan kerangka kerja komprehensif untuk melakukan penelitian kuantitatif, termasuk:

·  Pengumpulan Data: Survei, eksperimen, observasi, dan analisis kumpulan data yang telah ada sebelumnya.

·     Analisis Data: Persiapan data (pembersihan, pengkodean, entri), statistik deskriptif, pengujian hipotesis, regresi, estimasi ukuran efek, dan pelaporan.

·         Menekankan praktik penelitian yang etis (persetujuan berdasarkan informasi, kerahasiaan).

·   Menekankan uji coba untuk validitas dan reliabilitas instrumen sebagai hal yang krusial sebelum pengumpulan data skala besar

Novelty:

1.      Menawarkan sintesis metodologi penelitian kuantitatif yang terstruktur dan ramah bagi pemula.

2.      Menggabungkan informasi dari berbagai sumber menjadi satu sumber daya yang berfokus pada peneliti pemula.

3.      Menambah nilai dengan menyajikan langkah-langkah praktis seperti uji coba dan dokumentasi tinjauan sejawat sebagai bagian penting dari proses penelitian..

Keterbatasan: Kurangnya data empiris atau contoh lapangan yang menunjukkan penerapan pedoman ini. Tidak membahas teknik atau tantangan statistik tingkat lanjut (misalnya, menangani data yang hilang, multikolinearitas). Pembahasan terbatas tentang perangkat lunak untuk analisis (hanya disebutkan sekilas). Berfokus pada pemula, sehingga mungkin terlalu mendasar bagi peneliti tingkat menengah atau lanjutan.