Menentukan Kebutuhan dan Sumber Data

Tim EpidPK

2026-10-23

Pertanyaan pemantik

Data apa yang harus dikumpulkan, dari siapa, dan bagaimana memperolehnya agar research question dapat dijawab?

Catatan

Prinsip: Jangan mulai dari data yang tersedia. Mulailah dari pertanyaan yang ingin dijawab.

Posisi Minggu 11 dalam alur proposal

flowchart LR
  A[Research problem] --> B[Research question]
  B --> C[Approach & design]
  C --> D[Data requirements]
  D --> E[Data collection plan]
  E --> F[Proposal yang layak]
  style D fill:#dceafe,stroke:#2563eb,stroke-width:3px
  style E fill:#d1fae5,stroke:#059669,stroke-width:3px

Hari ini: memastikan setiap keputusan pengumpulan data dapat ditelusuri ke research question.

Capaian pembelajaran

EpidPK 2 · Core (1 SKS)

  • Membedakan populasi, sampel, dan unit analisis
  • Mengenali pilihan sampling
  • Mengidentifikasi variabel/fokus, sumber, dan metode pengumpulan data
  • Menilai kesesuaian kebutuhan data dengan desain

EpidPK 1 · Deep (2 SKS)

  • Membuat keputusan operasional untuk penelitian kelompok
  • Menjelaskan alasan setiap keputusan
  • Menelaah kelayakan, bias, dan etik
  • Menghasilkan Data Collection Plan

Bagian I

Core Learning · EpidPK 2

Mulai dari research question

Contoh kuantitatif

Apakah paparan asap rokok di rumah berhubungan dengan gejala pernapasan pada siswa SMA di Kota X?

Butuh: siapa siswa yang diteliti, paparan, outcome, faktor perancu, periode pengamatan.

Contoh kualitatif

Bagaimana pengalaman ibu hamil menghadapi hambatan kunjungan ANC di wilayah Puskesmas Y?

Butuh: siapa yang memiliki pengalaman relevan, konteks, pengalaman dan makna, akses partisipan.

Empat istilah yang sering tertukar

Istilah Pertanyaan yang dijawab Contoh
Populasi target Kepada siapa hasil ingin diterapkan? Seluruh siswa SMA di Kota X
Populasi terjangkau Siapa yang secara nyata bisa dijangkau? Siswa kelas X–XII di 5 SMA yang memberi izin
Sampel Siapa yang benar-benar diikutsertakan? Siswa terpilih dari sekolah tersebut
Unit analisis Pada tingkat apa kesimpulan dibuat? Individu siswa

Peringatan

Unit observasi dan unit analisis tidak selalu sama: data keluarga dapat digunakan untuk analisis tingkat rumah tangga.

Populasi dan partisipan: dua logika

Kuantitatif

  • Menetapkan populasi sumber
  • Memperhatikan representativitas dan validitas eksternal
  • Menentukan kerangka sampel bila tersedia
  • Menetapkan ukuran sampel berdasarkan tujuan/desain

Kualitatif

  • Menentukan partisipan yang kaya informasi
  • Mempertimbangkan variasi pengalaman/konteks
  • Mengutamakan kedalaman dan kecukupan informasi
  • Jumlah partisipan bersifat adaptif dan dijustifikasi

Kriteria inklusi dan eksklusi

Inklusi: karakteristik yang harus dimiliki agar sesuai dengan pertanyaan penelitian.

Eksklusi: kondisi yang membuat individu yang memenuhi inklusi tidak dapat diikutkan karena alasan metodologis, keamanan, atau kelayakan yang jelas.

Contoh ANC: inklusi: ibu hamil yang memperoleh pelayanan ANC di Puskesmas Y selama periode studi. Eksklusi: kondisi spesifik yang secara terjustifikasi menghalangi prosedur pengumpulan data.

Waspada: kriteria yang terlalu sempit dapat membatasi penerapan hasil dan memunculkan bias seleksi.

Peta strategi sampling

Strategi Kapan relevan?
Probability Simple random, systematic, stratified, cluster Ingin inferensi ke populasi dengan peluang pemilihan yang diketahui
Non-probability Consecutive, convenience, quota Kerangka sampel tidak tersedia / keterbatasan lapangan; pahami bias
Purposeful/purposive Criterion, maximum variation, typical/critical case Memilih partisipan kaya informasi dalam penelitian kualitatif

Tidak ada teknik terbaik untuk semua pertanyaan. Kesesuaian dengan desain lebih penting daripada nama teknik.

Studi kasus sampling

Pertanyaan: Berapa proporsi siswa yang mengalami gejala pernapasan di lima SMA yang berpartisipasi?

  1. Bila daftar seluruh siswa tersedia, strategi apa yang mungkin?
  2. Bila hanya satu kelas dipilih karena paling mudah diakses, apa konsekuensinya?
  3. Jika ingin membandingkan kelas X, XI, XII, bagaimana stratifikasi membantu?

Diskusikan: populasi inferensi harus sejalan dengan cakupan sekolah yang diteliti; memilih sekolah secara kemudahan tidak otomatis mewakili seluruh Kota X.

Dari konsep ke kebutuhan data

Kuantitatif

  • Exposure: paparan asap rokok di rumah
  • Outcome: gejala pernapasan
  • Confounder potensial: usia, paparan polusi, riwayat asma (bergantung kerangka kausal)
  • Operasionalisasi: definisi, indikator, skala, waktu pengukuran

Kualitatif

  • Fokus eksplorasi: pengalaman hambatan ANC
  • Dimensi awal: akses, biaya, dukungan keluarga, pengalaman layanan
  • Pertanyaan terbuka: memberi ruang tema baru
  • Konteks: lokasi, pengalaman, posisi partisipan

Variabel bukan sekadar nama

Komponen Contoh operasionalisasi
Konstruk Paparan asap rokok di rumah
Definisi operasional Ada anggota rumah tangga yang merokok di dalam rumah dalam 7 hari terakhir
Indikator Ya/tidak; frekuensi hari terpapar
Sumber Laporan siswa
Instrumen Kuesioner terstruktur
Risiko mutu Recall bias, social desirability bias

Pertanyaan penting: apakah indikator yang dipilih benar-benar mewakili konstruk?

Sumber data: primer atau sekunder?

Primer

Dikumpulkan langsung untuk studi ini.

  • Kuesioner siswa
  • Observasi lingkungan
  • Wawancara ibu hamil
  • Pengukuran klinis

Pertimbangan: kontrol terhadap definisi dan mutu; biaya, waktu, izin.

Sekunder

Telah dikumpulkan untuk tujuan lain.

  • Rekam medis
  • Register ANC
  • Laporan surveilans
  • Basis data survei

Pertimbangan: kelengkapan, definisi, cakupan, periode, hak akses.

Metode dan instrumen: jangan disamakan

Metode Instrumen / media Data yang diperoleh
Survei Kuesioner Respons terstruktur
Observasi Lembar observasi Perilaku, kejadian, kondisi
Wawancara mendalam Panduan wawancara + rekaman (dengan persetujuan) Narasi pengalaman
Telaah dokumen Formulir ekstraksi data Informasi tercatat
Pengukuran Alat ukur + SOP Nilai objektif sesuai validitas alat

Uji mutu: validitas, reliabilitas/konsistensi, keterpahaman, standardisasi, dan keamanan data sesuai metode.

Latihan cepat: cocokkan data dengan pertanyaan

RQ A: Apakah kepatuhan kontrol berhubungan dengan readmisi 30 hari?

  • Populasi? Paparan? Outcome?
  • Data apa, dari mana, periode kapan?
  • Apa risiko bila hanya memakai catatan pasien yang kembali kontrol?

RQ B: Mengapa sebagian pasien sulit mengikuti jadwal kontrol?

  • Partisipan mana yang perlu diwawancarai?
  • Bagaimana mendapatkan variasi pengalaman?
  • Mengapa kuesioner tertutup saja mungkin tidak cukup?

Kuis formatif · 1

Peneliti ingin mengestimasi prevalensi anemia pada seluruh siswi di satu sekolah dan memiliki daftar lengkap siswi. Teknik yang paling mendukung pemilihan sampel dengan peluang diketahui adalah…

A. Convenience sampling
B. Simple random sampling
C. Snowball sampling
D. Purposive sampling

Jawaban: B. Daftar lengkap memungkinkan pemilihan acak; desain dan ukuran sampel tetap perlu dipertimbangkan.

Kuis formatif · 2

Penelitian ingin memahami pengalaman keluarga merawat pasien skizofrenia setelah pulang dari rumah sakit. Pemilihan partisipan paling sesuai adalah…

A. Acak dari seluruh penduduk kota
B. Purposive berdasarkan pengalaman relevan dan variasinya
C. Memilih responden pertama yang hadir di loket
D. Memilih berdasarkan nomor rekam medis genap

Jawaban: B. Tujuan eksplorasi mendalam menuntut partisipan yang memiliki pengalaman relevan.

Kuis formatif · 3

Peneliti ingin mempelajari hubungan paparan asap rokok di rumah dan gejala pernapasan. Manakah kebutuhan data paling lengkap?

A. Gejala pernapasan saja
B. Paparan saja
C. Paparan, gejala, faktor perancu potensial, dan karakteristik relevan
D. Nilai ujian siswa

Jawaban: C. Variabel harus dipilih berdasarkan pertanyaan dan kerangka konseptual, bukan sekadar ketersediaan.

Bagian II

Deep Learning · EpidPK 1

Tugas utama: ubah RQ menjadi rencana operasional

flowchart TD
  A[Research question] --> B[Approach & design]
  B --> C[Populasi / partisipan]
  C --> D[Unit analisis & kriteria]
  D --> E[Sampling]
  E --> F[Variabel / fokus eksplorasi]
  F --> G[Sumber & metode]
  G --> H[Kelayakan, bias, etik]
  H --> I{Semua selaras?}
  I -->|Belum| B
  I -->|Ya| J[Data Collection Plan]

Langkah 1 · Tentukan siapa dan apa

Lengkapi untuk penelitian kelompok:

Keputusan Isian kelompok
Research question …
Approach dan design …
Populasi target / kelompok partisipan …
Populasi terjangkau / lokasi rekrutmen …
Unit analisis …
Inklusi dan eksklusi (bila relevan) …

Uji: apakah setiap orang/unit yang dipilih benar-benar dapat memberikan data untuk menjawab RQ?

Langkah 2 · Pilih strategi sampling

Tuliskan teknik + alasan + prosedur, bukan teknik saja.

Kuantitatif: stratified random sampling berdasarkan tingkat kelas; daftar siswa menjadi kerangka sampel; siswa dipilih secara acak dalam setiap strata.

Kualitatif: purposive maximum variation; merekrut ibu hamil dengan pengalaman ANC yang bervariasi dari sisi jarak dan frekuensi kunjungan.

Pertanyaan penguji: apa yang mungkin tidak terwakili oleh prosedur ini?

Langkah 3 · Susun matriks kebutuhan data

RQ / tujuan khusus Variabel atau fokus Indikator / aspek Sumber Metode / instrumen
Hubungan paparan–gejala Paparan Paparan 7 hari Siswa Kuesioner
Hubungan paparan–gejala Outcome Gejala 4 minggu Siswa Kuesioner
Kendali confounding Faktor relevan Usia, riwayat asma, dll. Siswa Kuesioner

Untuk studi kualitatif: ganti variabel/indikator dengan fokus eksplorasi dan pertanyaan wawancara awal.

Langkah 4 · Evaluasi akses dan mutu data

Kelayakan

  • Izin institusi/lokasi
  • Ketersediaan kerangka sampel
  • Waktu dan tenaga pengumpulan
  • Kelengkapan data sekunder
  • Bahasa dan aksesibilitas instrumen

Mutu

  • Definisi yang konsisten
  • Keterukuran variabel
  • Pelatihan pengumpul data
  • Potensi data hilang
  • Rencana pemeriksaan kualitas data

Langkah 5 · Antisipasi bias

Ancaman Contoh Mitigasi awal
Bias seleksi Hanya merekrut pasien yang rutin kontrol Perluas kerangka rekrutmen; dokumentasikan nonrespons
Bias informasi Paparan diingat tidak akurat Gunakan periode recall jelas dan instrumen teruji
Confounding Usia berkaitan dengan paparan dan outcome Identifikasi dari kerangka konseptual; ukur faktor relevan
Bias peneliti (kualitatif) Pertanyaan menggiring jawaban Panduan terbuka, refleksivitas, audit trail

Catatan: mitigasi dirancang sebelum data dikumpulkan.

Langkah 6 · Etik dan perlindungan data

  • Dasar persetujuan dan prosedur informed consent yang sesuai
  • Perlindungan kelompok rentan dan persetujuan wali bila diperlukan
  • Minimasi data identitas dan pembatasan akses
  • Kerahasiaan transkrip/rekam medis dan penyimpanan aman
  • Risiko psikologis, stigma, atau ketidaknyamanan
  • Izin institusi dan penilaian etik sesuai ketentuan yang berlaku

Penting

Akses administratif ke data tidak otomatis menggantikan persetujuan atau persetujuan etik yang diwajibkan.

Uji keselarasan: temukan ketidaksesuaian

RQ: Bagaimana pengalaman remaja menghadapi masalah kesehatan mental di sekolah?

Rencana yang diajukan: desain survei potong lintang; sampel acak 100 siswa; hanya menggunakan skor kuesioner gejala.

Masalah: RQ menekankan pengalaman; skor survei saja belum cukup menjelaskan pengalaman secara mendalam.

Perbaikan yang mungkin: gunakan pendekatan kualitatif dengan wawancara mendalam dan pemilihan partisipan yang relevan, atau ubah RQ menjadi pertanyaan kuantitatif yang cocok dengan survei.

Peer review · 3 pertanyaan wajib

Tukar rancangan dengan kelompok lain. Berikan umpan balik pada:

  1. Relevance: Apakah seluruh data yang dikumpulkan diperlukan untuk menjawab RQ?
  2. Sufficiency: Adakah data penting yang belum direncanakan?
  3. Feasibility: Apakah sumber, metode, akses, mutu, dan etik memungkinkan?

Hasil diskusi: satu kekuatan, satu risiko terbesar, satu perbaikan prioritas.

Data Collection Plan · format tugas kelompok

Bagian Isi minimum
1. Dasar penelitian RQ, approach, design, alasan kesesuaian
2. Subjek/unit Populasi/partisipan, unit analisis, kriteria
3. Sampling Strategi, prosedur, justifikasi; rencana jumlah bila relevan
4. Kebutuhan data Matriks variabel/fokus, indikator/aspek
5. Pengumpulan Sumber, metode, instrumen, waktu/lokasi
6. Kelayakan dan etik Akses, bias, mutu, kerahasiaan, persetujuan
7. Alignment check Penjelasan hubungan RQ–approach–design–data

Checklist sebelum mengunggah

Penutup · Satu prinsip utama

Data yang baik bukan data yang paling banyak, melainkan data yang relevan, cukup, layak diperoleh, dan dapat dipertanggungjawabkan.