Bias adalah sebuah penyajian bahan yang dipenuhi prasangka. Ia juga berarti kesalahan yang konsisten dalam memperkirakan sebuah nilai. Ada dua tipe bias: bias sampel dan bias pengukuran.
Bias sampel
Sampel adalah sekumpulan satuan yang dipilih untuk diukur dari kelompok yang lebih besar (populasi). Bias sampel terjadi ketika sampel yang digunakan tidak mewakili populasi atau tidak sesuai dengan pertanyaan yang diajukan.
Faktor-faktor yang menyebabkan bias sampel adalah ukuran sampel dan seleksi sampel. Ukuran sampel harus cukup besar agar dipeoleh nilai rata-rata yang baik. Sebagai contoh, untuk menentukan tinggi rata-rata mahasiswa di ruang kelas, seberapa banyak mahasiswa yang harus diukur untuk mendapatkan perkiraan terbaik? Apakah bisa dikatakan teliti jika kita hanya mengambil sampel dari tiga orang mahasiswa saja?
Sampel juga harus memiliki komposisi yang mencerminkan komposisi populasi. Faktor seperti lokasi, usia, gender, etnisitas, kebangsaan, dan lingkungan hidup dapat mempengaruhi data yang dikumpulkan. Contoh bias seleksi sampel adalah sebagai berikut: seorang peneliti ingin menemukan tinggi rata-rata mahasiswa di ruang kelas. Ada beberapa mahasiswa yang ikut pertandingan basket sehingga harus pulang lebih awal. Kelompok mahasiswa ini dijadikan sampel oleh peneliti tersebut. Para pemain basket umumnya berbadan tinggi sehingga bila mereka dijadikan sampel, akibatnya muncul rata-rata yang lebih tinggi dari sebenarnya ada bila kita mengukur populasi secara keseluruhan. Dalam kasus ini tentu akan lebih baik mengukur seluruh mahasiswa di ruang kelas (populasi). Namun hal ini tidak dapat dilakukan bila kita bicara mengenai rata-rata tinggi penduduk di suatu negara atau provinsi, karena jumlahnya sangat banyak dan tidak mungkin dilakukan pengukuran tinggi secara keseluruhan.
Eksperimen yang baik mengendalikan faktor-faktor ini dengan memakai sampel yang diambil secara acak sehingga setiap individu memiliki kemungkinan yang sama untuk terpilih. Contohnya dengan melempar dadu atau melempar koin. Cara lain meminimalkan bias seleksi sampel adalah pembatasan pertanyaan yang diajukan pada kelompok yang disampel.
Bias pengukuran
Bias pengukuran berurusan dengan masalah apakah metode pengumpulan data yang dipilih telah sesuai sehingga data yang dikumpulkan merupakan yang paling mewakili kenyataan? Untuk mengevaluasi teknik pengumpulan data, pengukuran harus dilakukan dengan seteliti mungkin. Tidak boleh ada tambahan pada lingkungan yang dapat mempengaruhi hasil. Selain itu, eksperimen harus dirancang untuk mengisolasi pengaruh dari banyak faktor lainnya.
Contoh pengukuran yang tidak akurat adalah pengukuran tinggi dimana tinggi orang diukur tidak dari nol, tapi dari satu. Akibatnya pengukuran menghasilkan nilai lebih tinggi dari realitas.
Contoh pengaruh lingkungan yang menyebabkan bias pada pengukuran tinggi adalah mengukur tinggi orang yang memakai sepatu. Sepatu menyebabkan pertambahan tinggi dan ukuran tinggi sepatu tiap orang berbeda, akibatnya hasil pengukuran juga tidak sesuai dengan realitas.
Contoh bias yang disebabkan pengaruh dari banyak faktor adalah sebagai berikut. Seorang peneliti mencoba menguji hipotesis kalau mahasiswa yang tidur lebih dari 7 jam pada malam sebelum ujian akan memberikan hasil yang lebih baik dari yang tidur kurang dari 7 jam. Peneliti tersebut tidak mempertimbangkan faktor lain seperti apakah mereka tidur sedikit karena belajar persiapan untuk besok atau apakah mereka sarapan sebelum berangkat ke kampus. Bagaimana bisa kita menyimpulkan kalau hasil penelitian, katakanlah ternyata mahasiswa yang tidur lebih dari 7 jam memiliki skor lebih tinggi, jika ternyata itu bukan karena tidurnya tapi karena faktor-faktor lainnya?
Kenyataan di dunia ilmiah
Masyarakat ilmiah telah lama tahu kalau bias dapat ditemukan dalam literatur ilmiah baik karena tidak sengaja atau karena niat tertentu sang ilmuan agar hasil yang ditemukan penelitian sesuai keinginannya. Ada beberapa aturan atau prosedur yang digunakan masyarakat ilmiah untuk membuang (atau setidaknya mengurangi) bias dalam sains. Prosedur ini meliputi duplikasi independen dan konfirmasi oleh pihak lain dan persyaratan untuk publikasi dalam jurnal ilmiah tinjau sejawat (peer-review).
Duplikasi independen berarti dua atau lebih ilmuan dari lembaga berbeda menyelidiki pertanyaan yang sama. Apabila mereka memperoleh hasil yang sama, kemungkinan memang tidak ada bias.
Jurnal tinjau sejawat adalah jurnal yang menerbitkan artikel-artikel hanya setelah artikel tersebut diperiksa mutunya oleh beberapa pakar dan ilmuan yang diyakini objektif dari berbagai lembaga.
Masalahnya adalah sebagian besar debat dan prosedur yang terjadi dalam jurnal ilmiah jarang dibaca oleh masyarakat awam. Hal ini memang wajar. Sebagai contoh, peneliti tidak dapat berbahasa Korea. Bila peneliti tersebut mengambil buku berbahasa Korea, ia hanya dapat menikmati keindahan hurufnya saja. Begitu juga artikel ilmiah. Artikel ilmiah penuh dengan referensi ilmiah dan bahasa yang biasanya membutuhkan pelatihan lanjut dalam bidang keilmuan yang bersangkutan untuk dapat dipahami.
Tanda-tanda adanya bias dalam penelitian
Ada tiga tanda yang langsung dapat ditemukan dalam publikasi ilmiah atau masyarakat yang menunjukkan kalau publikasi tersebut mengalami bias.
- 1. Penggunaan bahasa
Ada tiga macam penggunaan bahasa yang menunjukkan kalau sebuah publikasi ilmiah mengalami bias.
Pertama, penggunaan frasa “terbukti secara ilmiah”. Sains tidak berusaha untuk membuktikan. Justru sains berusaha untuk menyangkal. Bila ada yang mengklaim kalau sesuatu itu “Terbukti secara ilmiah” anda harus curiga.
Kedua, adanya pernyataan-pernyataan emosional. Pernyataan-pernyataan ilmiah harus berbasis pada data, bukan pada persuasi. Biasanya artikel yang dibumbui alasan-alasan emosional untuk percaya pada suatu fakta ilmiah merupakan artikel yang mengalami bias. Sesuatu yang objektif tidak tergantung pada penulisnya. Bukan penulis yang meyakinkan anda atas fakta ilmiah, tetapi data. Contoh pernyataan emosional “orang akan mati dengan mengenaskan kecuali mereka menggunakan Vacinax sekarang!”
Ketiga, bahasa yang berlebihan. Kesimpulan ilmiah harusnya hanya melaporkan apa yang didukung oleh data saja, tidak lebih. Kata-katanya harus dipilih dengan sangat hati-hati untuk menghindari pelebih-lebihan atau dakuan (klaim) yang tidak didukung data. Contoh kata-kata yang patut dicurigai misalnya “terbersih”, “termurah”, “paling efisien”, “di dunia.”
- 2. Bagian metode dan kesimpulan
Apakah sampel dan pengukurannya telah sesuai untuk kesimpulan yang disajikan? Sebagai contoh, menentukan tinggi mahasiswa di kelas menggunakan sampel tim basket atau mengukur tinggi badan mahasiswa yang memakai sepatu. Hal lain yang harus diperhatikan ada pada contoh penelitian tentang korelasi antara waktu tidur dan nilai ujian tadi. Apakah faktor-faktor lain telah dipertimbangkan dalam penafsiran data?
- 3. Referensi dan sumber data
Ada empat jenis sumber data penelitian yaitu universitas, perusahaan, pemerintah, dan kelompok dengan minat khusus. Semua organisasi menghasilkan data yang tidak bias. Namun penting untuk memahami motivasi organisasi tersebut agar dapat menemukan bias yang mungkin. Dalam beberapa situasi, ada kebutuhan untuk mempromosikan keinginan pihak tertentu atau mengambil keuntungan yang berakibat pada bias. Walau begitu, bahkan bila seorang ilmuan memiliki keinginan untuk memperoleh hasil tertentu, tidak berarti kalau penelitiannya pasti bias. Bila mereka ilmuan yang baik, mereka akan bersungguh-sungguh dalam proses ilmiahnya dan mereka akan merancang eksperimen yang baik dan melaporkan data dengan jujur, tidak peduli apakah itu sesuai atau tidak dengan prasangkanya.
Contoh Artikel Jurnal Ilmiah yang Bias: Penelitian tentang Perokok Pasif
Penelitian yang dilakukan oleh Deborah E Barnes tahun 1998 berjudul “Why Review Articles on the Health Effects of Passive Smoking Reach Different Conclusion” yang diterbitkan oleh jurnal JAMA, 279(19):1566-1570 merupakan laporan penelitian yang mengungkapkan adanya bias terhadap sejumlah laporan penelitian sebelumnya. Penelitian ini memeriksa 106 artikel ilmiah dan memeriksa perbedaan antara artikel ilmiah yang ditulis oleh penulis yang berasosiasi dengan rokok (31 artikel) dan yang tidak berasosiasi dengan rokok (75 artikel). Beliau menemukan kalau sebagian besar (87%) artikel ilmiah yang menyimpulkan kalau merokok pasif itu berbahaya ditulis oleh para ilmuan yang tidak berhubungan dengan tembakau (perusahaan rokok atau perokok), sementara itu mayoritas (94%) artikel ilmiah yang menyimpulkan merokok pasif tidak berbahaya ditulis oleh ilmuan yang memiliki hubungan dengan tembakau seperti perusahaan rokok atau perokok. Tabel di bawah merangkum hasil penelitian tersebut.
| Jumlah review (%) | ||
| Kesimpulan artikel | Pengarang yang Berafiliasi dengan Rokok (n=31) | Pengarang yang tidak berafiliasi dengan Rokok (n=75) |
| Merokok pasif berbahaya | 2 (6%) | 65 (87%) |
| Merokok pasif tidak berbahaya | 29 (94%) | 10 (13%) |
| Signifikansi | ?2=60.69; P<.001 | |
sumber:
Rodriguez, Ana M. 2003. What is Science?
Referensi lanjut:
Barnes, Deborah E. 1998. Why review articles on the health effects of passive smoking reach different conclusions. JAMA. 279(19): 1566-1570
Tidak ada komentar:
Posting Komentar