IDN
ENG 
Dalam riset atau penelitian, kita sering mendengar kata bias. Namun, apa arti bias? Secara teknis, bias adalah kesalahan sistematis, di mana penelitian tertentu menyimpang dari temuan yang benar.
Mengutip laman The Association for Qualitative Research, bias terjadi melaui kesalahan dalam cara wawancara ataupun pengambilan sampel. Faktor manusia dianggap sebagai pemicu dari terjadinya bias.
Yuk, pahami lebih detail penjelasan tentang bias dalam penelitian!
Apa Itu Bias?
Bias didefinisikan dalam Kamus Oxford sebagai kecenderungan atau prasangka untuk atau terhadap satu orang atau kelompok, terutama dengan cara yang dianggap tidak adil; konsentrasi pada kepentingan dalam satu bidang atau subjek tertentu; distorsi sistematis dari hasil statistik karena suatu faktor tidak diperbolehkan dalam derivasinya.
Mengutip jurnal Bias in Research, memahami bias penelitian sangatlah penting karena beberapa alasan, di antaranya:
- Bias ada di semua penelitian, lintas desain penelitian, dan sulit dihilangkan.
- Bias dapat terjadi pada setiap tahapan proses penelitian.
- Dampak bias pada validitas dan reliabilitas temuan studi dan salah tafsir data dapat memiliki konsekuensi penting untuk praktik.
Baca juga: Mengenal Analisis dalam Penelitian, Jenis, dan Tujuannya
Contoh Bias Penelitian atau Riset
Beritku ini beberapa contoh bias yang bisa saja muncul dalam riset atau penelitian.
1. Bias Pemilihan Sampel
Terjadi saat sampel yang diambil tidak mewakili populasi secara keseluruhan. Misalnya, penelitian dilakukan hanya melibatkan responden dari satu kelompok usia atau daerah tertentu, hal ini dapat menghasilkan bias dalam generalisasi temuan penelitian tersebut.
Contoh: Sebuah penelitian tentang preferensi makanan mengambil sampel hanya dari populasi remaja di satu sekolah menengah tertentu, sementara populasi remaja secara keseluruhan memiliki ragam preferensi makanan yang lebih luas.
2. Bias Pengamat
Terjadi ketika peneliti atau pengamat memiliki preferensi atau harapan yang dapat memengaruhi pengumpulan atau interpretasi data. Bias ini dapat terjadi secara sadar atau tidak sadar.
Contoh: Seorang peneliti yang memiliki keyakinan kuat terhadap efektivitas terapi alternatif mungkin cenderung memberikan penilaian positif terhadap hasil terapi tersebut, bahkan jika tidak ada perbedaan yang signifikan dengan kelompok kontrol.
3. Bias Konfirmasi
Terjadi ketika peneliti cenderung mencari atau memberikan bobot lebih pada informasi yang mendukung hipotesis atau kepercayaan mereka, sementara mengabaikan atau mengabaikan informasi yang bertentangan.
Contoh: Seorang peneliti yang telah mengembangkan hipotesis bahwa merokok menyebabkan penyakit jantung mungkin hanya mencari dan memperhitungkan penemuan yang mendukung hipotesis tersebut, sementara mengabaikan atau mengabaikan bukti yang tidak mendukung.
Baca juga: Mengenal Akurasi dalam Penelitian dan Contohnya
4. Bias Ingatan
Bias ini terjadi ketika partisipan dalam penelitian memiliki kesulitan untuk mengingat atau melaporkan informasi dengan akurat. Hal ini dapat menyebabkan bias dalam pengumpulan data.
Contoh: Sebuah penelitian tentang pola makan dapat meminta partisipan untuk mengingat makanan yang mereka konsumsi selama beberapa bulan terakhir. Partisipan mungkin tidak dapat mengingat secara akurat dan melaporkan pola makan mereka, yang menghasilkan data yang tidak akurat.
5. Bias Publikasi
Bias publikasi bisa terjadi ketika penelitian menghasilkan data yang signifikan atau menarik lebih mungkin dipublikasikan daripada penelitian yang tidak menghasilkan data yang signifikan.
Contoh: Penelitian yang menemukan adanya korelasi positif antara konsumsi makanan tertentu dan penurunan risiko penyakit tertentu mungkin lebih mungkin dipublikasikan daripada penelitian yang tidak menemukan korelasi.
Beragam contoh bias ini haruslah kita hindari. Oleh karena itu, salah satu cara menghindari bias adalah dengan memanfaatkan layanan riset tepercaya seperti Populix for Enterprise. Dengan Populix for Enterprise, Anda dapat melakukan riset yang dilakuakan secara online ataupun offline. Segala prosesnya pun dapat dibantu oleh tim yang sudah kompeten dalam bidangnya.
Baca juga: Mengenal Alasan: Pengertian, Pentingnya, Kaitannya dengan Riset
