Cara Mudah Agar Kuesioner Penelitian Kuantitatif Terhindar dari Bias Responden

Gravatar Image
Ilustrasi Poster Bias Responden

Bias responden kerap terjadi pada penelitian kuantitatif menggunakan kuesioner. Hasil pada kuesioner setelah menyebarluaskan pada responden hasilnya akan berat sebelah karena dianggap terlalu sempurna atau terlalu tidak menyetujui pernyataan. Dari hal itu justru hasil penelitian malah tidak terlihat masuk akal karena terjadinya bias responden. Untuk menghindari bias responden, simak artikel ini agar penelitian kamu berjalan lancar.

 

Read More

Baca juga: Kenali Apa Itu Kuesioner Terbuka dan Kuesioner Tertutup

 

Penyebab Terjadinya Bias Responden pada Kuesioner

Kuesioner dapat berpotensi mendapatkan hasil bias responden akibat kebingungan dari para responden ketika membaca pertanyaan ataupun pernyataan. Bias responden juga dapat terjadi karena responden memberikan jawaban yang tidak jujur atau tidak akurat sesuai dengan kondisi yang nyata di lapangan. Ini dapat disebabkan oleh responden yang ingin terlihat “baik” secara sosial.

Dari kecenderungan tersebut, peneliti tidak boleh membiarkan responden memilih kondisi yang tidak sesuai dengan kenyataan. Karena hal tersebut akan mengakibatkan hilangnya validitas dan hasil penelitian kamu akan menghasilkan kesimpulan yang keliru.

 

Baca juga: 5 Langkah Menyusun Instrumen Penelitian yang Valid dari Awal

 

Cara Menghindari Bias Responden Sebelum Menyebarkan Kuesioner Penelitian Kuantitatif

Supaya responden mengisi pertanyaan atau pernyataan yang sesuai dengan kenyataan, kamu memerlukan strategi untuk meminimalisir hal tersebut. Beberapa cara di bawah ini perlu kamu lakukan mulai dari tahap perancangan.

 

1. Gunakan Teknik Corong (Funneling)

Pada kuesioner jangan langsung mengarah pada pertanyaan atau pernyataan inti yang berat. Penggunaan teknik corong yang awalnya pertanyaan atau pernyataan umum yang sangat mudah dijawab, lalu lanjutkan ke bagian yang lebih spesifik.

Ini dapat berfungsi sebagai pemanasan agar responden tidak merasa kelelahan atau tidak nyaman ketika membaca pertanyaan atau pernyataan pertama dalam kuesioner. Sehingga adanya transisi secara bertahap dari yang awalnya ringan menjadi lebih spesifik.

 

2. Menjamin Kerahasiaan Data dengan Identitas Anonim

Ini adalah tahap yang paling dibutuhkan oleh para responden, hal yang sederhana tapi efektif untuk mendapatkan kejujuran. Kamu bisa menjamin kerahasiaan identitas sejak awal pada instruksi kuesioner.

Begitu responden mengetahui bahwa nama dan data pribadi tidak akan diekspos, mereka akan merasa aman dan nyaman. Dari sanalah responden berkemungkinan besar akan mengisi kuesioner sesuai dengan kenyataan yang ada.

 

3. Hindari Pertanyaan atau Pernyataan yang Menggiring

Tanpa disadari, beberapa peneliti sering membuat pertanyaan atau pernyataan yang menggiring responden, sehingga membuat responden setuju. Hindari menulis pertanyaan atau pernyataan yang dianggap benar oleh mayoritas orang, karena ini bisa memicu bias di mana responden hanya memberi jawaban yang responden pikir layak.

Terapkan kriteria penilaian yang jelas, gunakan bahasa yang netral, dan pastikan niatmu hanya untuk meneliti dan mengetahui kebenaran di lapangan, bukan untuk mendukung pendapat atau asumsi pribadi.

 

4. Jangan menggunakan Pertanyaan atau Pernyataan Ganda

Di kuesioner kamu terdapat pertanyaan seperti “Apakah layanan internet X cepat dan murah?” atau pernyataan seperti “Saya merasa layanan internet X cepat dan murah.” yang menggabungkan dua indikator? Sebaiknya kamu hindari hal itu dan memecah pertanyaan dan pernyataan menjadi dua bagian.

Apabila kamu mempertahankan format ganda tersebut, maka responden akan bingung memilih skala yang ada karena pertanyaan atau pernyataan tersebut harusnya dipisah. Responden akan memilih acak begitu menemukan penggandaan seperti ini.

 

5. Acak Susunan Jawaban Kuesioner

Biasanya dalam kuesioner menggunakan skala Likert yang paling umum digunakan. Susunan jawabannya biasanya sebagai berikut:

  • Sangat Setuju
  • Setuju
  • Netral
  • Tidak Setuju
  • Sangat Tidak Setuju

Susunan jawaban seragam dari setiap pernyataan biasanya akan berpotensi adanya bias terhadap jawaban dari pernyataan responden. Dalam statistik ini biasanya disebut eror pengukuran (measurement eror). Untuk itu seorang Profesor bernama Bilson Simamora menyarankan agar pengacakan jawaban dilakukan sebagai upaya dalam menghindari bias urutan jawaban dan juga untuk menghindari pemberian jawaban yang seragam.

Kamu dapat memanfaatkan fitur pengacakan (randomization atau shuffle option order) dalam Google Form sebagai media untuk mengumpulkan data kuesioner dari para responden.

 

6. Gunakan Bahasa yang Sederhana dan Mudah Dipahami agar Terhindar Bias Responden

Bahasa yang sulit dipahami biasanya akan membuat responden kebingungan dengan pertanyaan atau pernyataan yang ada. Kuesioner merupakan media untuk mendapatkan data dari sampel yang sudah ditentukan, bukan untuk memamerkan diksi yang sangat akademis.

Jika bahasa yang digunakan oleh peneliti menggunakan bahasa yang mudah dimengerti dan sederhana, maka para responden tidak akan kebingungan dan dapat mengisi kuesioner dengan cepat tanpa harus membaca ulang pertanyaan atau pernyataan yang ada. Sehingga responden akan memberikan jawaban dengan kondisi nyata di lapangan.


Langkah-langkah tersebut memang dirasa akan membutuhkan waktu lebih bagi para peneliti yang sudah menyiapkan kuesioner dan menyesuaikan kembali kuesioner tersebut. Namun beberapa cara di atas diperlukan untuk mencegah terjadinya bias responden, terutama bagi kamu yang ingin memulai membuat kuesioner sebelum menyebarkannya pada kelompok sampel dalam penelitianmu.

 

Baca juga: Data Penelitian Kuantitatif Tidak Normal? Begini Cara mengatasinya!

 

Solusi Praktis Olah Data dari Kuesioner untuk Hemat Tenaga dan Waktu

Proses di atas memang cukup melelahkan jika sudah terlanjur menyebarkan kuesioner, tapi ada solusi untuk kamu loh! MyData menyediakan jasa olah data agar kamu bisa beristirahat sejenak dari penelitian kamu tanpa harus meninggalkan pengolahan datanya!

Kamu juga bisa mengikuti pelatihan Bootcamp SmartPLS, SPSS, Eviews, dan NVIVO agar kamu bisa mendalami penggunaan software dalam olah data kamu. Jangan sampai melewatkan kesempatan berharga ini ya, karena kuota sangat terbatas!

Related posts