Variabel Pengganggu: Definisi hingga Dampak pada Riset
Populix

Variabel Pengganggu: Definisi hingga Dampak pada Riset

2 tahun yang lalu 3 MENIT MEMBACA

Dalam proses penelitian, ada beragam jenis variabel, salah satunya yaitu variabel pengganggu. Variabel perancu atau variabel pengganggu adalah jenis yang tidak menarik, tetapi mendistorsi hasil jika peneliti tidak mengontrolnya dalam analisis.

Mengutip laman Scribbr, dalam penelitian yang menyelidiki potensi hubungan sebab-akibat, variabel perancu ini menjadi variabel ketiga yang tidak terukur yang memengaruhi dugaan sebab dan akibat.

Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan potensi variabel perancu dan memperhitungkannya dalam desain penelitian Anda untuk memastikan hasil penelitian yang valid.

Sementara apabila tidak ditangani, variabel-variabel yang membingungkan seperti itu dapat menimbulkan banyak bias penelitian sehingga berisiko Anda salah menafsirkan hasil penelitian.

Apa Itu Variabel Pengganggu?

Variabel pengganggu dalam penelitian merupakan jenis variabel yang berkaitan dengan variabel independen dan dependen suatu penelitian.

Ada dua kondisi viariabel tersebut dapat disebut pengganggu atau perancu, yakni:

  1. Harus dikorelasikan dengan variabel independen. Ini mungkin merupakan hubungan sebab akibat, tetapi tidak harus demikian.
  2. Harus berhubungan secara kausal dengan variabel dependen.

Baca juga: Analisis Multivariat Adalah: Pengertian, Teknik, Contoh

Pentingnya Memperhatikan Variabel Pengganggu atau Perancu

variabel pengganggu adalah
Source: Freepik

Jenis variabel yang satu ini memang harus diperhatikan. Mengapa demikian? Tentu saja karena untuk memastikan validitas internal penelitian Anda.

Variabel pengganggu dapat memengaruhi kesimpulan atau hasil penelitian, yang pada akhirnya tidak mencerminkan hubungan sebenarnya antara variabel yang diteliti sehingga menjadi bias.

Variabel perancu bisa membuat Anda keliru. Seorang peneliti mungkin percaya bahwa variabel A mengarah pada kesimpulan B, tetapi sebenarnya itu adalah perancu yang menyebabkan perubahan tersebut.

Oleh karena itu, hati-hatilah dengan jenis variabel ini.

Baca juga: Wawancara Kognitif: Pengertian, Ciri-Ciri, hingga Pentingnya

Tips Mengurangi Dampak Variabel Pengganggu dalam Penelitian

Berikut ini cara-cara yang dapat Anda lakukan.

1. Membatasi Studi

Menghapus variabel perancu yang teridentifikasi dalam penelitian merupakan pilihan yang tepat untuk dilakukan.

Mengutip laman Voxco, pada metode ini, peneliti mengidentifikasi variabel perancu yang dapat memengaruhi hasil penelitian.

Setelah itu, hilangkan seluruhnya dan membuat kriteria variabel yang layak secara eksplisit bahwa mereka tidak memenuhi variabel perancu tersebut.

Akan tetapi, biasanya para peneliti tidak menyukai praktik ini karena membatasi subjek uji, serta memerlukan daftar batasan yang cermat untuk meminimalkan pengaruh perancu.

2. Sistem Acak

Cara termudah dan paling umum untuk meminimalkan dampak variabel perancu yaitu dengan menggunakan sekelompok orang yang cukup besar dan memilih sampel partisipan secara acak.

Dengan cara ini, karakteristik perancu akan dibuat merata di antara semua subjek tes tanpa perlu pusing mencari karakteristik masing-masing peserta. Hal ini mengurangi distorsi dan membuat proses pemilihan menjadi cepat serta mudah.

Kajian terhadap karakteristik perancu pada kelompok terpilih awal dapat dilakukan untuk memverifikasi rata-rata keberadaan variabel perancu. Jika terdapat perbedaan, dapat dilakukan sedikit penyesuaian untuk menjaga keragaman.

Metode ini hanya dapat diterapkan secara praktis pada kelompok yang besar, serta kemungkinan keberhasilan dalam pengecekan awal juga bervariasi.

3. Kontrol Statistik

Jika sudah mengumpulkan data, Anda dapat memasukkan kemungkinan perancu sebagai variabel kontrol dalam model regresi. Dengan cara ini, Anda dapat mengontrol dampak variabel perancu.

Pengaruh apa pun yang dimiliki variabel perancu terhadap variabel terikat akan muncul dalam hasil regresi dan memungkinkan Anda memisahkan dampak variabel bebas.

Kelebihannya, ini termasuk cara yang mudah diterapkan dan dapat dilakukan setelah pengumpulan data.

***

Pemahaman terkait variabel pengganggu adalah kunci untuk memastikan hasil penelitian atau riset kita akurat dan relevan.

Dengan meminimalkan efek variabel penggangu, peneliti dapat mengambil keputusan yang strategis. Berlaku juga bagi para pemilik bisnis yang sedang melakukan riset pasar.

Jika Anda ingin menggali lebih dalam tentang bagaimana mengelola variabel pengganggu dan meningkatkan layanan riser pasar, Anda bisa manfaatkan layanan Populix for Enterprise.

Jangan ragu menghubungi tim kami untuk konsultasi lebih lanjut. Jangan biarkan variabel pengganggu menghalangi kesuksesan bisnis Anda, mari mencapai hasil yang lebih baik.

riset pasar Populix

Baca juga: Teknik Pengumpulan Data Kualitatif & Kuantitatif yang Tepat

Artikel Terkait
Cara Mengecek Bantuan UMKM 2023, Syarat & Pencairan BLT
Buat kamu yang memiliki UMKM (Usaha Mikro, Kecil, Menengah), ada kabar baik dari pemerintah. Dikarenakan pandemi COVID-19 yang menyebabkan kegiatan ekonomi terganggu, hal ini membuat pihak pemerintah akan membagikan bantuan UMKM. Nah, sudah tahu bagaimana cara mengecek bantuan UMKM dari  pemerintah? Dengan adanya bantuan UMKM ini, pemerintah berharap berbagai contoh UMKM milik masyarakat dapat pulih […]
Logistic Regression: Pengertian, Jenis, hingga Cara Kerja
Dalam penelitian, ada yang namanya logistic regression atau regresi logistik. Logistic regression adalah metode analisis statistik untuk memprediksi hasil biner, seperti ya atau tidak, berdasarkan pengamatan sebelumnya dari kumpulan data. Mengutip laman TechTarget, model regresi logistik memprediksi variabel data dependen dengan menganalisis hubungan antara satu atau lebih variabel independen yang ada. Misalnya, regresi logistik dapat […]
Data Mining: Pengertian, Tahapan, Contoh, dan Manfaat
Pernah mendengar istilah data mining? Bagi seorang awam, istilah ini mungkin masih asing didengar. Data mining adalah metode untuk menemukan pola tertentu dari kumpulan data yang berjumlah besar. Meskipun banyak dipelajari pada bidang ilmu komputer dan statistika, data mining adalah metode yang bisa diterapkan dan mempermudah pekerjaan di bidang lainnya juga. Akan tetapi, sebenarnya apa […]
Populix
29 Sep 2023