WANDA YOVITA

25209029

METODOLOGI PENELITIAN ARSITEKTUR

RISET KORELASIONAL

Untuk menentukan pendekatan apa yang akan digunakan dalam sebuah penelitian tentu perlu diketahui tentang permasalahan penelitian, pengalaman peneliti dan audiens yang akan melihat penelitian tersebut. Kali ini yang akan dibahas adalah salah satu strategi dalam riset arsitektur yaitu riset korelasional.

Riset korelasional merupakan riset yang memprediksi sesuatu ada hubungannya dengan sesuatu. Strategi ini adalah salah satu strategi riset kuantitatif dari paradigma post-positivism. Riset korelasional merupakan riset kuantitatif. Riset semacam ini tidak memerlukan intervensi dari si peneliti seperti halnya riset eksperimental. Dalam riset ini ditentukan variabel-variabel yang dianggap mempunyai hubungan lalu dilihat bagaimana kekuatan hubungan antar variabel tersebut sehingga riset korelasional cenderung close minded. Salah satu hal yang dilakukan dalam riset ini adalah mencari pola dari hubungan dua atau lebih variabel. Hal ini juga mengakibatkan bahwa riset korelasional umumnya menggunakan statistik untuk mengetahui nilai hubungan antar variabel.

Untuk mengetahui variabel yang diprediksi mempunyai hubungan atau mempengarughi sesuatu maka diperlukan landasan teori yang kuat atau referensi riset-riset yang telah ada. Hal ini untuk memperkecil kemungkinan jika ternyata variabel yang dibuat ternyata tidak memiliki hubungan apapun. Apabila informasi yang diperolah mengenai riset terkait sangat minim maka hendaknya didahului dengan riset kualitatif yang cenderung lebih terbuka sehingga akurasi dari penelitian akan lebih baik. Hal ini menyebabkan riset korelasional menggunakan kerangka deduksi.

Dua tipe dari riset korelasional yaitu: keterkaitan hubungan dan regresi (sebab-akibat). Keterkaitan hubungan merupakan studi yang fokus pada hal yang alamiah dan memprediksi besar kekuatan hubungan. Sebagai contoh adalah pada salah satu preferensi masyarakat terhadap suka atau tidak sukanya terhadap sebuah tipe rumah terkait dengan variabel keserasian pada tampak, modern atau tidak, fungsional dan lain-lain. Dalam riset arsitektur, riset seperti ini sangat membantu dalam proses desain untuk mengetahui kriteria desain pada rumah yang diprediksi akan disukai oleh masyarakat. Tentu saja hal ini berlaku pada mayoritas kelompok masyarakat karena salah satu ciri riset kuantitatif adalah mengunggulkan keputusan mayoritas. Sedangkan pada hubungan sebab akibat atau regresi, riset korelasional mencari bagaimana sesuatu mempengaruhi sesuatu. Pada regresi, metoda ini merupakan perpaduan antara metoda keterkaitan hubungan dan riset eksperimental. Oleh karena itu umumnya dalam penentuan sampling, maka peneliti akan meneliti lebih dari satu kelompok objek sebagai pembanding dan memperkecil kemungkinan bias. Untuk menentukan variabel mana yang merupakan sebab

ataupun akibat, hal ini bergantung kepada peneliti. Salah satu contoh regresi adalah pengaruh tingkat pendapatan masyarakat terhadap kepuasan terhadap kondisi tempat tinggalnya.

Cara mengumpulkan data pada riset korelasional ini adalah dengan survey, observasi, mapping, sorting, dan arsip. Teknik pengumpulan sampling tentu memerlukan kriteria khusus dari si peneliti terkait dengan apa yang sedang diteliti. Umumnya semakin banyak data yang diperoleh maka akurasi hasil penelitian akan semakin baik. Demikian juga dengan objek yang diteliti, apakah dengan menggunakan random sampling atau sudah terlebih dahulu menentukan sampel yang akan didata. Taktik dengan menggunakan survey kuesioner merupakan salah satu cara yang paling sering digunakan oleh peneliti dalam riset korelasional. Akan tetapi cara ini bukan satu-satunya yang bisa digunakan dalam riset semacam ini. Teknik survey kuesioner memiliki keunggulan bahwa cara ini memungkinkan peneliti untuk mendapatkan jumlah informasi yang banyak, mulai dari karakter demografi, tingkah laku dan lain-lain hanya dalam waktu yang singkat dan peralatan yang sederhana. Akan tetapi cara ini bukannya tidak memiliki kelemahan, yaitu apabila peneliti belum memiliki landasan yang cukup dalam menyusun kuesioner, atau pertanyaan yang akan diajukan masih cenderung rancu. Hal ini dapat berakibat fatal yaitu tidak efektifnya data dan data ini akan sulit dianalisis sehingga penelitian kemungkinan akan gagal. Oleh karena itu dalam cara survey kuesioner ini maka diperlukan kajian literatur terhadap teori yang sudah ada atau riset lain yang serupa.

Cara lain dalam riset korelasional adalah dengan observasi. Observasi berbeda dengan survey karena ada observasi, peneliti hanya menjadi pengamat dan tidak berinteraksi dengan objek yang diteliti. Data dikumpulkan dengan mengamati dengan menggunakan metode pengamatan langsung dengan menggunakan panca indera peneliti, atau dengan bantuan alat perekam seperti video tape atau foto. Keunggulan observasi adalah bahwa data yang sangat sederhana, mampu merepresentasikan hasil yang detail dan kuat. Cara ketiga adalah dengan mapping, yaitu dengan melihat pola pada objek penelitian baik berupa peta, diagram dan lain sebagainya. Interaksi pada objek penelitian juga dapat terjadi pada cara ini. Berbeda halnya dengan survey kuesioner, jika kuesioner menggunkan teknik mengajukan pertanyaan, maka pada mapping lebih diminta penggambaran atau pemetaan yang dilakukan sendiri oleh objek penelitian. Salah satu contohnya adalah dengan melihat pada peta, bagaimana pola transportasi yang terjadi pada suatu kota ternyata mirip dengan kota lainnya atau dengan meminta sampel untuk menggambarkan pola transportasinya di atas sebuah gambar peta. Hal ini menimbulkan fenomena adanya hubungan antara moda transportasi yang digunakan dalam suatu kota terhadap morfologi kota tersebut. Cara sorting atau menyusun/ mengurutkan merupakan cara yang digunakan pada objek penelitian untuk memilih berdasarkan rangking. Salah satu fungsi cara ini adalah untuk menyusun preferensi. Salah satu contohnya adalah objek penelitian akan menyusun sepuluh gambar tampak rumah dan mengurutkannya dari yang paling disukai hinga yang tidak disukai. Cara ini dilakukan pada sejumlah responden sehingga dari hasil penyusunan ini dapat ditemukan rangking rumah pada gambar nomor berapakah yang merupakan favorit responden. Keunggulan cara ini adalah cara ini memerlukan waktu yang cukup singkat akan tetapi memiliki kelemahan

yaitu data yang dikumpulkan sangat terbatas. Cara yang kelima dalam riset korelasional ini adalah dengan arsip. Dengan memanfaatkan data yang ada, maka analisis korelasi terhadap penelitian sudah dapat dilakukan. Akan tetapi penelitian akan menjadi bias apabila data yang didapat adalah data sekunder sehingga akurasi terhadap kesimpulan penelitian akan berkurang. Walaupun demikian cara semacam ini efektif dilakukan untuk penelitian jika teknik peng-korelasian-nya dapat dipertanggungjawabkan.

Riset korelasional sangat terkait erat dengan analisis statistik. Kompleksitas analisis data dapat dilihat dari jumlah variabel yang mempengaruhi sebuah hubungan ataupun kausalitas dalam penelitian. Apabila yang dianalisis adalah hubungan antar dua variabel saja maka analisis dikatakan analisis bivariat yaitu faktor x adalah faktor yang mempengaruhi y. Sedangkan apabila yang dianalisis adalah keterkaitan lebih dari dua variabel maka analisis ini dikatakan analisis multivariat. Analisis multivariat tentu lebih kompleks karena variabel yang yang mempunyai pengaruh yang besar akan saling terkait. Faktor x dan y merupakan faktor yang mempengaruhi z, sedangkan x dan y juga memiliki keterkaitan.

Pada analisis multivariat ini terdapat secara umum terdapat tiga teknik yaitu multiple regression, analisis faktor dan skala multidimensi. Pada analisis multiple regression, data yang dikumpulkan umumnya berupa data rasio atau interval. Dua atau lebih variabel mempengaruhi satu atau lebih akibat dan semua variabel ini juga dapat saling terkait satu sama lain. Faktor analisis juga menggunakan data rasio atau interval tetapi cara ini lebih kepada mencari struktur atau pola keterkaitan antara semua variabel. Sehingga cara ini mampu menunjukkan klaster atau pengelompokan beberapa variabel yang dapat diidentifikasi sebagai sebuah faktor. Dari analisis faktor, peneliti terkadang dapat menemukan bahwa sebuah variabel dapat diartikan sebagai sebuah faktor akan tetapi dua atau lebih variabel juga dapat diwakilkan oleh satu judul faktor yang dapat dikatakan variabel baru. Analisis faktor sendiri dapat dibagi menjadi analisis komponen prinsip, analisis faktor exploratory dan confirmatoy. Untuk analisis komponen prinsip dan analisi faktor exploratory, peneliti dapat menemukan faktor dominan yang dapat mewakili sebagian besar data yang mempu menjelaskan hubungan antar variabel. Sedangkan untuk analisis faktor konfirmatory, peneliti dapat menguji hipotesis yang lebih presisi karena dapat menemukan variabel mana yang masuk dalam sebuh faktor sehingga metode ini dapat menemukan model mana yang mampu merepresentasikan data yang terbaik. Analisis faktor eksploratory adalah salah satu alat untuk pembentukan atau penyusunan teori baru sedangkan analisis faktor confirmatory lebih kepada pengujian terhadap teori yang sudah ada.

Sedangkan teknik yang terakhir adalah dengan skala multidimensi yang dapat menggunakan data nominal, interval maupun rasio. Teknik ini menggunakan grafis sebagai representasi datanya. Sama halnya seperti analisis faktor, skala multidimensi juga mencari pola dari variabel yang dianalisis. Skala multidimensi ini digunakan untuk memahami pola yang mendasari kesamaan dari anggota sebuah kategori. Contohnya adalah penelitian terhadap beberapa kafe yang diminati oleh mahasiswa. Dari sejumlah kafe yang dijadikan sampel, terdapat beberapa pengelompokan seperti kelompok kafe yang dekat dengan kampus, kafe dengan harga murah, dan lain-lain

menjadi preferensi responden. Keterkaitan berbagai faktor ini dapat dijelaskan dalam sebuah diagram dua dimensi atau lebih sehingga penjelasan data akan lebih mudah.

Keunggulan dalam menggunakan riset korelasional adalah peneliti dapat menemukan keterkaitan antara beberapa variabel secara alamiah tanpa intervensi. Riset ini juga memiliki kemampuan menangkap data yang lebih luas dari banyak variabel dalam waktu yang singkat dan tentu saja riset ini dapat memprediksi hubungan antara variabel-variabel yang ditentukan. Akan tetapi riset ini juga memeiliki beberapa kelemahan yaitu peneliti tidak dapat mengendalikan variabel, kemampuan analisis tidak dapat terlalu dalam akibat data yang terlalu luas dan riset ini tidak dapat menjelaskan alasan sebab akibat yang terjadi dan hanya terbatas menemukan hubungan yang terjadi di antaranya.

Referensi

Creswell John.W. 2003. Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Method Approaches. London: Sage Publications.

Grim, L. G. and Yarnold, P. R. 2001. Reading and Understanding Multivariate Statistics. Washington: American Psychological Assosiation.

Groat, Linda and David Wang. 2002. Architectural Research Methods. New York: John Wiley & Sons. Inc.