E. VARIABEL Variabel penelitian adalah objek yang diteliti yang memiliki nilai yang bervariasi. Dengan demikian sesuatu yang hanya mempunyai satu nilai (tidak mempunyai nilai yang bervariasi) tidak dapat dinyatakan sebagai variabel, tetapi konstanta (constant).
1. Kualitatif dan Kuantitatif
Qualitative Variable, adalah variabel yang datanya berupa data kualitatif (skala nominal atau ordinal).
Quantitative Variable, adalah variabel yang datanya berupa angka (skala ordinal, interval, atau rasio).
2. Bebas dan Terikat
Variabel Bebas (Independent Variable), adalah variabel yang mempengaruhi variabel yang lain (variabel terikat).
Variabel Terikat (Dependent Variable), adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain (variabel bebas).
Dua pengertian di atas memperlihatkan bahwa istilah dua jenis variabel ini muncul pada penelitian (study) pengaruh.
Jika digambarkan, modelnya akan menjadi:
Contoh: Pada penelitian tentang ”Pengaruh IQ terhadap Nilai yang Dicapai Mahasiswa dalam Perkuliahan Statistika”, yang menjadi VB adalah ”IQ” dan yang menjadi VT adalah ”Nilai yang Dicapai Mahasiswa dalam Perkuliahan Statistika”.
Catatan: Pada penelitian korelasional tidak dikenal istilah variabel bebas dan terikat, karena;
a. Pada hubungan relasional tidak ada variabel yang ”mempengaruhi” (VB) maupun ”dipengaruhi” (VT).
Contoh: Hubungan Kemampuan Berbahasa Arab dan Kemampuan Berbahasa Inggris Mahasiswa.
b. Pada hubungan resiprokal tiap variabel ”mempengaruhi” dan ”dipengaruhi” oleh variabel yang lain, sehingga penentuan VB dan VT menjadi rancu.
Contoh: Hubungan Motivasi dan Hasil Belajar Mahasiswa.
3. Kontrol dan Ekstrane
Ketika peneliti merasa tidak puas dengan hasil yang ditunjukkan oleh variabel bebas dan variabel terikat yang dianalisis, maka perlu dilakukan analisis lanjutan dengan memperhitungkan variabel-variabel yang lain (variabel-variabel penjelas) yang dapat lebih menjelaskan realitas yang sesungguhnya. Analisis lanjutan ini disebut dengan analisis penjelas (elaboration). Sedangkan variabel yang perlu diperhitungkan dalam analisis ini antara lain adalah variabel kontrol dan variabel ekstrane.
Control Variable, adalah variabel yang dikendalikan pengaruhnya terhadap variabel terikat. Pengendalian ini dilakukan dengan menggunakan nilai yang sama (dijadikan konstanta).
Contoh: Jika meneliti tentang ”Nilai yang Dicapai Mahasiswa dalam Perkuliahan Statistika” (VT) yang diduga dipengaruhi oleh IQ-nya (VB), maka variabel lain yang juga diduga berpengaruh terhadap ”Nilai” dimaksud seperti ”Minat” dikendalikan (VK), yaitu dengan menggunakan satu nilainya saja seperti mahasiswa yang memiliki minat belajar Statistika yang ”Tinggi”.
Control variable ini sering ditemukan pada penelitian di bidang eksakta, terutama pada penelitian eksperimental. Pada bidang sosial, pengontrolan variabel lebih sulit dilakukan terutama pada penelitian observasional.
Catatan: Pengontrolan variabel yang berpengaruh terhadap VT selain dapat dilakukan dengan cara membuat variabel menjadi konstanta (secara metodologis), juga dapat dilakukan dengan pengontrolan secara statistis/matematis. Pengontrolan secara statistis dapat dilihat secara eksplisit pada analisis-analisis parsial.
Extraneous Variable, adalah variabel yang diabaikan pengaruhnya terhadap variabel terikat, karena pengaruhnya dianggap tidak signifikan.
Contoh: Jika meneliti tentang ”Nilai yang Dicapai Mahasiswa dalam Perkuliahan Statistika” (VT) yang diduga dipengaruhi oleh IQ-nya (VB), maka variabel lain yang juga diduga berpengaruh terhadap ”nilai” dimaksud namun dianggap pengaruhnya kecil (negligible) sehingga tak berarti (nonsignificant) seperti ”Penggunaan Ruangan ber-AC”, diabaikan.
4. Antara dan Moderator
Variabel-variabel lain yang juga dapat memberikan kontribusi dalam analisis penjelas adalah sebagai berikut:
Intervening Variable, adalah variabel yang menjadi perantara efek dari VB ke VT. Dengan demikian VB secara langsung memberikan efek terhadap VI, kemudian VI memberikan efek terhadap VT yang di dalamnya termasuk efek (tak langsung) dari VB.
Jika digambarkan modelnya akan menjadi:
Contoh: Pada penelitian tentang ”Pengaruh IQ terhadap Nilai yang Dicapai Mahasiswa dalam Perkuliahan Statistika”, sebenarnya pengaruh dari ”IQ” (VB) tidaklah langsung terhadap ”Nilai yang Dicapai Mahasiswa dalam Perkuliahan Statistika” (VT), tetapi melalui suatu variabel lain yaitu ”Proses Belajar Statistika” (VI).
Moderator Variable, yaitu variabel yang memberikan dampak terhadap pengaruh VB kepada VT.
Jika digambarkan modelnya akan menjadi:
Contoh: Pada penelitian tentang ”Efek Motivasi terhadap Proses Belajar Mahasiswa di Kelas pada Mata Kuliah Statistika”, peneliti menduga bahwa motivasi yang diukur sebelum perkuliahan dilaksanakan berdampak positif terhadap proses belajar yang diamati secara langsung. Namun hasil penelitian ternyata tidak sesuai dengan dugaan tersebut. Bisa saja dampaknya tidak signifikan atau bahkan dampaknya negatif.
Peneliti kemudian menduga bahwa hal ini terjadi karena pengaruh dari ”Cara Mengajar Dosen” yang membuat mahasiswa yang motivasinya tinggi tetapi proses belajarnya di kelas tidak baik atau sebaliknya. Jika kemudian ”Cara Mengajar Dosen” ikut dilibatkan dalam penelitian, maka ia berkedudukan sebagai VM.
Dampak VM terhadap pengaruh VB kepada VT selain dijelaskan melalui prosesnya sebagaimana yang telah dipaparkan di atas, juga dapat dijelaskan melalui pengaruhnya terhadap VB sekaligus terhadap VT, sehingga modelnya digambarkan sebagai berikut:
Contoh: Dari contoh penelitian tentang ”Efek Motivasi terhadap Proses Belajar Mahasiswa di Kelas pada Mata Kuliah Statistika”, sebenarnya dapat dipandang bahwa ”Cara Mengajar Dosen” memberikan dampak terhadap ”Motivasi Belajar” mahasiswa sekaligus terhadap ”Proses Belajar” mereka.
Catatan: Jika melihat kedudukannya dalam model, maka VM sebenarnya adalah VB. Tetapi karena VM dimunculkan untuk menjelaskan pengaruh VB terhadap VT, maka kedudukan VM dalam analisis dianggap sebagai VB Kedua (Secondary Independent Variable).
Jika bukan dalam analisis penjelas maka model kedua yang menggambarkan kedudukan VM, dapat membuat kedudukan VB berubah menjadi VI dengan model sebagai berikut:
(klik gambar untuk memperjelas tulisan)
5. Komponen, Pengganggu, dan Penekan Beberapa variabel lain yang juga dapat memberikan kontribusi dalam analisis penjelas adalah sebagai berikut:
Component Variable, adalah bagian dari suatu variabel yang apabila diperlakukan sebagai variabel tersendiri akan dapat memberikan hasil penelitian yang lebih baik.
Contoh: Tes IQ (VB) diduga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil belajar dalam mata kuliah Statistika (VT). Mungkin akan lebih baik jika setiap bagian dari Tes IQ dianalisis sebagai VB yang terpisah yaitu: Tes Verbal (VB1), Tes Spasial (VB2), Tes Logikal (VB3), dan Tes Numerikal (VB4) sehingga dapat diketahui komponen Tes IQ mana yang berpengaruh atau tak berpengaruh signifikan serta yang mana yang pengaruhnya paling signifikan terhadap hasil belajar dalam mata kuliah Statistika (VT). Mungkin juga akan lebih baik lagi jika hasil belajar Statistika dianalisis komponennya secara terpisah (dianggap sebagai variabel-variaabel tersendiri) juga.
Distractor Variable, yaitu variabel yang dapat mengungkapkan bahwa kesimpulan yang benar dari suatu analisis adalah kebalikan dari apa yang disimpulkan pada desain sebelumnya.
Contoh: Suatu hasil penelitian menunjukkan bahwa pelanggan suatu bank ternyata lebih banyak dari masyarakat yang berdomisili jauh dibandingkan yang dekat dengan bank dimaksud.
Hasil penelitian ini tentu mengherankan. Namun jika dilakukan analisis dengan melibatkan perbandingan jarak rumah populasi dengan lokasi bank saingan terdekat yang diklasifikasikan atas ”lebih dekat” atau ”lebih jauh”, ternyata memberikan hasil bahwa sebaliknya yaitu seseorang dalam memilih bank ternyata memilih yang jaraknya lebih dekat dengan rumahnya.
Dengan demikian ”Perbandingan Jarak dengan Bank Kompetitor” lebih layak dijadikan VB dibandingkan menggunakan ”Jarak Rumah Populasi dengan Bank Tertentu”.
Supressor Variable, yaitu variabel yang menekan pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain.
Contoh: Diduga bahwa ”Reaksi terhadap Perubahan Harga” (VT) dari kelompok masyarakat berpenghasilan (VB) rendah lebih signifikan dibanding kelompok masyarakat berpenghasilan tinggi. Namun hasil pengujian menunjukkan tidak ada perbedaan yang signifikan.
Ketika kemudian masyarakat yang diteliti dibedakan juga atas dasar tingkat pendidikan, terlihat bahwa tingkat pendidikan rendah dan tinggi berbeda secara signifikan dalam hal reaksi terhadap perubahan harga. Peneliti mungkin terjebak dalam pemikiran bahwa ”Tingkat Penghasilan” sudah bukan merupakan variabel yang signifikan lagi untuk melihat ”Reaksi Masyarakat terhadap Perubahan Harga”. Hasil analisis memperlihatkan variabel ”Tingkat Pendidikan”-lah yang berpengaruh.
Namun jika variabel ”Tingkat Pendidikan” dibuat konstan (dijadikan VK), maka akan dapat dilihat bahwa tingkat penghasilan memberi pengaruh yang signifikan. Hal ini menjelaskan bahwa pengaruh ”Tingkat Penghasilan” telah ditekan oleh ”Tingkat Pendidikan”.
6. Eksogen dan Endogen
Exogeneous Variable, adalah variabel yang dianggap memiliki pengaruh terhadap variabel yang lain, namun tidak dipengaruhi oleh variabel lain dalam model.
Endogeneous Variable, adalah variabel yang dianggap dipengaruhi oleh variabel lain dalam model.
Contoh Model:
Variabel Eksogen ----------------Variabel Endogen
(klik gambar untuk memperjelas tulisan)
Dari model di atas dapat dilihat bahwa: a. ”Cara Mengajar Dosen” adalah VB, ”Motivasi Belajar Mahasiswa” adalah VI, dan ”Proses Belajar Mahasiswa” adalah VT.
b. ”Cara Mengajar Dosen” karena tidak dipengaruhi oleh variabel yang lain adalah Vex.
c. ”Motivasi Belajar Mahasiswa” adalah VEn, karena dipengaruhi oleh variabel ”Cara Mengajar Dosen. ”Proses Belajar Mahasiswa” juga Ven karena dipengaruhi oleh ”Motivasi Belajar Mahasiswa”.
7. Teramati dan Laten
Observed Variable, adalah variabel yang dapat ”diamati” secara langsung.
Latent Variable, adalah variabel yang tidak dapat ”diamati” secara langsung namun harus dikonstruk sedemikian rupa dari berbagai indikator.
Catatan: Indikator yang digunakan untuk mengukur VL adalah Variabel Teramati (VTm) atau Observed Variable/Manifest Variable.
VTm sering muncul dalam penelitian-penelitian eksakta.
Dalam penelitian sosial – humaniora (behavioristic), variabel yang digunakan seringkali berupa variabel yang tidak dapat diamati secara langsung, namun harus dikonstruk sedemikian rupa.
Variabel ”Warna Kulit”, adalah variabel yang dapat diamati secara langsung baik dengan teknik observasi, angket, maupun yang lainnya. Tetapi variabel ”Motivasi” tidaklah dapat diamati secara langsung, karena secara konseptual motivasi adalah ”proses neuro-psikologis dalam diri seseorang”. Oleh karena itu variabel seperti motivasi harus diukur dengan cara:
a. Mengamati akibatnya → reflective indicators
b. Mengamati faktor (penyebabnya) → formative indicators
c. Mengamati bagian-bagiannya → correlative indicators.
Contoh konstruk variabel laten dengan indikator reflektif:
(klik gambar untuk memperjelas tulisan)Contoh konstruk variabel laten dengan indikator formatif:
(klik gambar untuk memperjelas tulisan)Contoh konstruk variabel laten dengan indikator korelatif:
(klik gambar untuk memperjelas tulisan)
Model-model di atas menggunakan one level factor yang dianalisis dengan first order factor analysis. Tetapi jika model kedua dan ketiga digabungkan, maka akan didapatkan two level factor yang mencakup gabungan indikator-indikator formatif dan korelatif. Untuk menganalisis model two level factor digunakan second order factor analysis.
Catatan: Analisis faktor dengan indikator korelatif dan resiprokal (hubungan simetrik) antara lain dapat menggunakan program SPSS, Lisrel, EQS yang berbasisikan rumus korelasi. Dalam analisis multivariat, analisis faktor seperti ini diklasifikasikan sebagai analisis multivariat yang bersifat interdependensi dan merupakan teknik parametrik.
Analisis faktor dengan indikator formatif antara lain dapat menggunakan program-program berbasisikan metode Partial Least Square seperti Smart PLS, Visual PLS, PLS-GUI, PLS Graph yang berbasiskan rumus multipel regresi. Dalam Second-Order Multivariate Analysis, analisis seperti ini termasuk dalam kategori dependensi dan masuk dalam kategori nonparametrik.
Analisis faktor dengan indikator reflektif seharusnya berbasiskan rumus multivariate regression, namun penulis belum menemukan program yang khusus untuk ini. Karenanya dalam praktek, yang digunakan adalah analisis berbasiskan korelasi.
