• Home
  • Berita
  • Apa saja langkah yang harus dilakukan dalam melakukan penelitian Lapangan (Field Research) pada metodologi kualitatif?

Apa saja langkah yang harus dilakukan dalam melakukan penelitian Lapangan (Field Research) pada metodologi kualitatif?

admin 21 Okt 2023

Penelitian lapangan (field research) adalah metode penelitian kualitatif yang melibatkan pengamatan langsung dan interaksi dengan subjek penelitian dalam lingkungan alami mereka. Berikut adalah langkah-langkah yang harus dilakukan dalam melakukan penelitian lapangan:

1. Merumuskan Tujuan Penelitian:
  - Tentukan tujuan dan pertanyaan penelitian yang akan dijawab dengan menggunakan penelitian lapangan.
  - Identifikasi masalah penelitian atau fenomena yang akan diteliti.

2. Perencanaan Penelitian:
  - Identifikasi lokasi atau lapangan yang akan diteliti.
  - Buat rencana penelitian yang mencakup jadwal, sumber daya yang dibutuhkan, dan alat yang akan digunakan.

3. Pendekatan Metodologi:
  - Pilih pendekatan dan metode yang sesuai untuk penelitian lapangan, seperti observasi partisipatif, wawancara, atau pencatatan catatan lapangan.
  - Tetapkan apakah penelitian ini bersifat kualitatif murni atau dapat digabungkan dengan pendekatan kuantitatif.

4. Persiapan Alat dan Pertanyaan:
  - Siapkan alat-alat yang akan digunakan, seperti daftar pertanyaan wawancara, kamera, atau perangkat perekam.
  - Siapkan pertanyaan terbuka dan rencanakan untuk berinteraksi dengan subjek penelitian.

5. Observasi dan Interaksi:
  - Lakukan observasi lapangan atau interaksi dengan subjek penelitian sesuai dengan metode yang dipilih.
  - Jika mungkin, ambil catatan lapangan dan dokumentasikan pengamatan Anda dengan baik.

6. Wawancara (Jika Diperlukan):
  - Jika wawancara adalah bagian dari penelitian lapangan, lakukan wawancara dengan subjek penelitian sesuai dengan daftar pertanyaan yang telah Anda siapkan.
  - Cobalah untuk memperoleh pemahaman mendalam tentang pandangan dan pengalaman subjek.

7. Analisis Data:
  - Setelah mengumpulkan data lapangan, analisis data dengan cermat.
  - Identifikasi pola, tema, dan temuan kualitatif dalam data.

8. Verifikasi dan Validasi:
  - Periksa dan verifikasi data dengan subjek penelitian atau informan untuk memastikan keakuratan dan validitasnya.
  - Gunakan teknik triangulasi, jika memungkinkan, untuk memverifikasi temuan Anda.

9. Penulisan Laporan:
  - Tulis laporan penelitian yang mencakup deskripsi metodologi, temuan, dan interpretasi.
  - Sajikan data dengan jelas dan berikan konteks yang memadai.

10. Kesimpulan dan Implikasi:
  - Buat kesimpulan dari temuan Anda dan diskusikan implikasi penelitian.
  - Jelaskan kontribusi penelitian Anda terhadap pemahaman tentang fenomena yang diteliti.

11. Diseminasi Hasil:
  - Publikasikan hasil penelitian dalam bentuk artikel ilmiah, laporan, atau presentasi.
  - Bagikan temuan Anda dengan masyarakat ilmiah atau pihak yang berkepentingan.

12. Evaluasi dan Refleksi:
  - Evaluasi proses penelitian lapangan Anda dan refleksikan kesulitan, keberhasilan, dan pembelajaran yang diperoleh.
  - Gunakan refleksi ini untuk perbaikan di masa depan.

Langkah-langkah ini membantu memastikan bahwa penelitian lapangan kualitatif dilakukan dengan cermat dan menghasilkan temuan yang relevan dan berarti.

Anda Mungkin Suka

LANGKAH UTAMA DALAM METODOLOGI REGRESI PADA PENELITIAN KUANTITATIF

Metodologi regresi adalah salah satu metode analisis kuantitatif yang digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dan satu variabel dependen (variabel yang ingin diprediksi). Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi regresi dalam konteks metodologi kuantitatif:

 

Penentuan Tujuan Penelitian: Definisikan secara jelas pertanyaan penelitian atau hipotesis yang ingin Anda jawab dengan menggunakan analisis regresi. Pastikan tujuan penelitian Anda spesifik dan relevan dengan data yang Anda miliki.

 

Kumpulkan Data: Kumpulkan data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan penelitian Anda. Data ini harus mencakup variabel independen dan variabel dependen. Pastikan data berkualitas dan sesuai dengan tujuan penelitian Anda.

 

Eksplorasi Data: Lakukan eksplorasi data awal untuk memahami distribusi variabel, nilai-nilai yang hilang, atau outliers. Visualisasikan data dengan grafik jika diperlukan.

 

Rancang Model Regresi: Pilih jenis regresi yang sesuai dengan data Anda. Misalnya, regresi linear sederhana atau regresi linear berganda untuk data dengan lebih dari satu prediktor. Tentukan model matematis yang akan Anda gunakan.

Praproses Data: Bersihkan data dari nilai yang hilang, outliers, atau masalah lainnya. Anda juga perlu melakukan transformasi data jika diperlukan, seperti normalisasi atau standarisasi.

 

Estimasi Parameter: Gunakan metode statistik (biasanya metode kuadrat terkecil) untuk mengestimasi parameter-parameter dalam model regresi Anda, termasuk koefisien regresi.

 

Evaluasi Model: Evaluasi model regresi Anda menggunakan berbagai metrik seperti R-squared, p-value, atau metrik evaluasi lainnya yang sesuai dengan jenis regresi yang Anda gunakan. Ini membantu Anda menentukan seberapa baik model Anda cocok dengan data.

 

Uji Asumsi Regresi: Periksa asumsi-asumsi dasar regresi seperti homoskedastisitas, independensi kesalahan, dan normalitas kesalahan. Jika asumsi-asumsi tidak terpenuhi, Anda mungkin perlu melakukan transformasi data atau menggunakan jenis regresi yang berbeda.

 

Interpretasi Hasil: Interpretasikan koefisien regresi dan hasil statistik lainnya. Jelaskan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dalam konteks penelitian Anda.

 

Simpulkan Penelitian Anda: Buat kesimpulan tentang apakah hasil analisis regresi mendukung hipotesis atau pertanyaan penelitian Anda. Diskusikan implikasi temuan Anda.

 

Laporan Penelitian: Sajikan hasil analisis regresi Anda dalam laporan penelitian yang sistematis. Sertakan detail analisis, tabel, grafik, dan interpretasi hasil.

 

Ulasan Kembali: Ulas kembali seluruh proses analisis regresi untuk memastikan bahwa langkah-langkah yang diambil dan interpretasi yang diberikan konsisten dengan tujuan penelitian Anda.

 

Langkah-langkah di atas membantu Anda dalam menggunakan metodologi regresi dalam analisis kuantitatif untuk memahami hubungan antara variabel-variabel yang Anda teliti. Pastikan Anda memahami asumsi-asumsi yang terkait dengan regresi dan menerapkannya secara benar dalam analisis Anda.

THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCE 2023

CALL FOR PAPERS


THE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCE 2023

30th – 31st August 2023 (Hybrid Mode - Online and in Person), Malang – Indonesia

 

Website, Registration & Submission: https://easychair.org/my/conference?conf=3rdichsos2023

 

SDGs are the commitment of world leaders to be able to defend the world in a sustainable manner. Indonesia is no exception, as it is participating, although currently it is ranked 92nd based on the SDGs index. In response to this, the University of Muhammadiyah Malang (UMM) is holding an International Conference on Humanities and Social Science (ICHSos) with the theme "Towards Economic Sustainability and Social Equality in the Technological Era," which will be held offline on August 30, 2023. This ICHSOS event is an international seminar, the third ever hosted by UMM. 
The purpose of this international seminar is to invite all parties who have an interest in global issues regarding social technology and social humanities, one of which is improving the quality of the education and training system, adding insight to all stakeholders at the international seminar and opening international forums where participants have the opportunity to convey ideas, experience, expertise, and knowledge regarding global issues regarding social technology, practice, and educational development as an effort to develop quality in the field of education and training.

 

THE THEMES
“TOWARDS ECONOMIC SUSTAINABILITY AND SOCIAL EQUALITY IN TECHNOLOGICAL ERA”
The Sub-themes of the conference cover but not limited to the followings:
• Economic Development
• Accountability and Finance Risk
• Environmental, economic and social benefits of climate change mitigation
• Carbon emissions mitigation
• Accounting for Carbon Emissions
• Zero Waste Management
• Environmental Policies and Planning
• Decision-making and decision support systems for risk and disaster management
• Green Diplomacy
• Green Policy
• Environmental Governance
• Social Inclusion
• Financial Inclusion
• Sustainable Cities
• Innovation Policy
• Urban Governance
• Communication for environmental issues
• Green Social Work

 

PUBLICATIONS
The conference is supported by:
Journal of Innovation in Business and Economics (JIBE) Accredited Sinta 2
Jurnal Reviu Akuntansi dan Keuangan (JRAK) Accredited Sinta 2
Journal of Local Government Issues Accredited Sinta 2
Jurnal Akademi Akuntansi (JAA) Accredited Sinta 3
Jurnal Sosial Politik (Jurnal Sospol) Accredited Sinta 3
Jurnal Manajemen Bisnis (JMB) Accredited Sinta 4
Jurnal Inovasi Ekonomi (JIKO) Accredited Sinta 4
Jurnal Partisipatoris (JP) Accredited Sinta 4.

 

All accepted papers will be published in CRC Press (Taylor & Francis Group)

 

AWARDS & REWARDS
There will be Best Papers Awards with prize money.

 

IMPORTANT DATES (GMT +7:00)
1. Full Paper Deadline: 31 July 2023
2. Acceptance Notification: 5 August 2023
3. Payment deadline: 20 August 2023
4. Camera-ready Paper: 25 August 2023
5. Conference Date: 30-31 August 2023

 

CONTACT US:
Secretariat ICHSoS 2023
UMM Campus III, Jl. Raya Tlogomas No.246, Malang, East Java, Indonesia
E-mail: [email protected]


Contact Person:
Dwi Irawan +62 857-3248-5677
Happy Febrina +62 818-0511-0022

 

Detail Info:

https://ichsos.umm.ac.id/

Bagaimana Cara Menerapkan Metode Statistik Lanjutan pada Penelitian Kuantitatif

Metode statistik lanjutan digunakan dalam penelitian kuantitatif ketika pertanyaan penelitian atau data yang ada memerlukan analisis yang lebih kompleks dan mendalam. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi metode statistik lanjutan dalam penelitian kuantitatif:

1. Perumusan Masalah:
  - Mulailah dengan merumuskan masalah penelitian yang memerlukan analisis statistik lanjutan. Jelaskan dengan jelas tujuan penelitian, variabel independen, dan variabel dependen yang akan diteliti.

2. Pemilihan Metode Statistik Lanjutan:
  - Pilih metode statistik lanjutan yang sesuai dengan masalah penelitian Anda. Beberapa metode statistik lanjutan yang umum digunakan meliputi analisis regresi nonlinier, analisis survial (untuk data bertahan hidup), analisis cluster, analisis multilevel, analisis deret waktu (time series analysis), analisis jaringan sosial, analisis SEM (Structural Equation Modeling), dan lainnya.

3. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang sesuai dengan variabel independen dan dependen yang diperlukan untuk analisis statistik lanjutan. Pastikan data tersebut relevan dan representatif.

4. Preprocessing Data:
  - Lakukan pembersihan dan persiapan data yang melibatkan penanganan data yang hilang, penanganan outlier, pengkodean variabel, transformasi data, atau rekodifikasi jika diperlukan.

5. Estimasi Model:
  - Terapkan metode statistik lanjutan yang telah Anda pilih pada data Anda. Ini dapat melibatkan penghitungan parameter model, penyesuaian model, atau identifikasi pola yang kompleks dalam data.

6. Pengujian Hipotesis:
  - Uji hipotesis yang sesuai dalam konteks analisis statistik lanjutan. Ini bisa melibatkan pengujian signifikansi parameter, uji goodness-of-fit, atau uji asumsi model yang digunakan.

7. Evaluasi Model:
  - Evaluasi kualitas model yang dihasilkan dari analisis statistik lanjutan dengan menggunakan metrik yang sesuai. Pastikan model Anda cocok dengan data dan memberikan hasil yang bermakna.

8. Interpretasi Hasil:
  - Interpretasikan hasil analisis statistik lanjutan dengan cermat. Jelaskan temuan Anda dan hubungan antar variabel yang ditemukan.

9. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis statistik lanjutan. Jelaskan apakah hipotesis Anda didukung oleh data dan apakah temuan tersebut relevan dalam konteks penelitian Anda.

10. Pelaporan Hasil:
   - Sajikan hasil analisis statistik lanjutan dalam laporan penelitian Anda. Sertakan detail metode, hasil, dan interpretasi.

Penting untuk memahami bahwa analisis statistik lanjutan memerlukan pengetahuan statistik yang lebih mendalam dan seringkali memerlukan perangkat lunak statistik yang khusus. Jika Anda tidak memiliki keahlian statistik yang cukup, konsultasikan dengan ahli statistik atau pakar statistik untuk memastikan bahwa analisis Anda dilakukan dengan benar.

Menaklukkan Waktu: Mengenal Lebih Dekat dengan Kekuatan Analisis Survival

Penelitian survival, atau yang dikenal juga dengan analisis survival, merupakan metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data waktu-hidup. Metode ini sangat penting dalam berbagai bidang, termasuk kedokteran, biologi, insuransi, dan ekonomi, untuk memprediksi waktu terjadinya suatu peristiwa, seperti kematian, kegagalan mesin, atau lainnya. Pemahaman tentang penelitian survival tidak hanya penting bagi para peneliti tetapi juga bagi publik umum, karena aplikasinya yang luas dan penting dalam kehidupan sehari-hari.

Apa Itu Penelitian Survival?

Secara sederhana, penelitian survival mengamati waktu mulai dari suatu titik awal hingga terjadinya suatu peristiwa tertentu. Dalam konteks kesehatan, peristiwa tersebut bisa berupa kematian pasien atau kekambuhan penyakit, sedangkan dalam teknik, itu bisa jadi kegagalan suatu komponen mesin. Yang membuat analisis ini unik adalah kemampuannya dalam menangani data yang 'disensor'. Data disensor terjadi ketika waktu peristiwa tidak diketahui secara pasti, hanya diketahui telah melebihi durasi pengamatan.

Metode dalam Penelitian Survival

Dalam analisis survival, terdapat beberapa alat ukur penting yang digunakan untuk mengestimasi dan memahami waktu sampai terjadinya suatu peristiwa. Berikut ini adalah beberapa alat ukur utama yang sering digunakan dalam penelitian survival:

1. Fungsi Survival: Alat ukur ini mengestimasi probabilitas bahwa subjek tertentu akan bertahan lebih lama dari waktu tertentu. Fungsi survival, S(t), biasanya didefinisikan sebagai probabilitas bahwa waktu kejadian T lebih besar dari waktu t, S(t) = P(T > t).

2. Fungsi Hazard: Mengukur risiko instantan kejadian peristiwa pada waktu t, asalkan subjek telah bertahan hingga waktu t tanpa kejadian. Fungsi hazard, h(t), sering digambarkan sebagai limit probabilitas kejadian peristiwa dalam interval waktu yang sangat kecil, dibagi dengan panjang interval tersebut, kondisional pada tidak adanya peristiwa hingga waktu t.

3. Kurva Kaplan-Meier: Metode non-parametrik untuk mengestimasi fungsi survival dari data yang mungkin termasuk censoring. Kurva Kaplan-Meier sangat berguna dalam menampilkan data survival dan memungkinkan visualisasi estimasi survival pada setiap titik waktu.

4. Model Cox Proportional Hazards: Ini adalah model semi-parametrik yang digunakan untuk menilai simultan efek dari beberapa faktor risiko pada waktu kejadian. Model ini mengasumsikan bahwa efek dari variabel prediktor terhadap risiko kejadian adalah konstan sepanjang waktu dan berfokus pada estimasi proporsi risiko (hazards) yang berhubungan dengan variabel prediktor.

5. Log-Rank Test: Uji statistik yang digunakan untuk membandingkan kurva survival antara dua atau lebih kelompok. Ini adalah metode non-parametrik untuk menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan dalam fungsi survival antar kelompok yang dibandingkan.

6. Analisis Regresi Parametrik: Melibatkan model-model seperti model Weibull, eksponensial, atau log-normal yang mengasumsikan distribusi statistik tertentu untuk data waktu-hidup. Model-model ini berguna dalam situasi di mana asumsi proporsional hazards dari model Cox tidak dipenuhi.

7. Cumulative Incidence Function: Dalam konteks kompetisi risiko, fungsi ini digunakan untuk mengestimasi probabilitas kejadian peristiwa tertentu seiring waktu, dengan mempertimbangkan adanya risiko kompetitif yang bisa mencegah terjadinya peristiwa yang diinginkan.

Pemilihan alat ukur yang tepat dalam analisis survival sangat bergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan asumsi yang dibuat mengenai data tersebut. Kesesuaian model dan teknik statistik ini mempengaruhi interpretasi dan validitas kesimpulan yang dihasilkan dari analisis survival.

Aplikasi Penelitian Survival di Bidang Ekonomi dan Keuangan Syariah

Analisis survival dalam konteks ekonomi dan keuangan syariah memperlihatkan aplikasi unik dan penting dari metodologi ini, terutama dalam menghadapi tantangan dan peluang yang unik di sektor ini. Dalam ekonomi syariah, prinsip-prinsip keadilan dan penghindaran riba (bunga) menuntut pendekatan yang berbeda dari keuangan konvensional, dan analisis survival bisa memberikan wawasan yang mendalam dalam berbagai aspek.

1. Kredit dan Pembiayaan: Dalam keuangan syariah, instrumen pembiayaan seperti Murabahah (jual beli), Ijarah (sewa), dan Mudarabah (kerjasama investasi) memiliki struktur risiko yang berbeda dari pinjaman konvensional. Analisis survival dapat digunakan untuk memprediksi 'waktu hingga kegagalan' dalam kredit, yaitu ketika debitur gagal membayar sesuai dengan kesepakatan. Hal ini membantu lembaga keuangan syariah dalam menilai risiko dan menetapkan syarat pembiayaan yang sesuai dengan prinsip syariah.

2. Durasi Produk Keuangan: Produk keuangan syariah, seperti sukuk (obligasi syariah), sering kali memiliki jangka waktu yang terikat dengan proyek tertentu atau aset produktif. Analisis survival dapat membantu dalam mengestimasi masa berlakunya produk keuangan ini, yang penting untuk manajemen portofolio dan strategi investasi.

3. Keberlanjutan Bisnis: Dalam ekonomi syariah, bisnis harus tidak hanya menguntungkan tetapi juga harus memenuhi kriteria keadilan sosial dan keberlanjutan lingkungan. Analisis survival dapat digunakan untuk memprediksi keberlangsungan usaha yang mematuhi prinsip syariah, membantu investor dan regulator dalam membuat keputusan yang berinformasi.

Penerapan Analisis Survival dalam Keuangan Syariah

Studi Kasus: Analisis Durasi Sukuk. Misalnya, sukuk sering digunakan untuk mendanai proyek infrastruktur atau real estate. Analisis survival dapat digunakan untuk mengestimasi durasi sukuk ini, memperhitungkan variabel seperti tingkat pengembalian, risiko proyek, dan kondisi pasar. Hal ini membantu dalam menyusun sukuk dengan struktur yang lebih tahan terhadap volatilitas pasar dan risiko proyek.

Studi Kasus: Risiko Kredit pada Pembiayaan Murabahah. Pembiayaan Murabahah adalah metode pembiayaan populer dalam keuangan syariah, di mana bank membeli barang dan menjualnya kembali kepada pelanggan dengan margin keuntungan yang disepakati. Menggunakan analisis survival untuk memodelkan waktu hingga kegagalan pembayaran bisa mengungkap pola yang mempengaruhi risiko kredit, seperti karakteristik debitur atau kondisi ekonomi.

Analisis survival menawarkan alat yang kuat dalam mengatasi beberapa tantangan unik yang dihadapi oleh ekonomi dan keuangan syariah. Dengan memahami dan memprediksi durasi dan risiko dari berbagai instrumen dan kegiatan bisnis dalam ekonomi syariah, para pelaku pasar dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif, sejalan dengan prinsip-prinsip syariah yang mendorong keadilan sosial dan keberlanjutan ekonomi.