Kuantitatif dipilih ketika tujuan riset adalah mengukur, menguji hipotesis, dan menyimpulkan secara general dari sampel ke populasi menggunakan angka dan statistik inferensial. Cocok untuk menjawab “berapa besar”, “seberapa kuat”, “apakah berpengaruh”.
Alasan Utama (ringkas & siap pakai di proposal)
- Pertanyaan riset terukur: fokus pada hubungan variabel, perbedaan kelompok, atau prediksi (mis. X berpengaruh pada Y?).
- Kebutuhan generalisasi: hasil ingin digeneralisasi ke populasi melalui desain sampling dan uji statistik.
- Standar objektivitas: instrumen baku (skala, tes, kuesioner tervalidasi) meminimalkan bias peneliti.
- Uji hipotesis & teori: menguji model/kerangka teoretik dengan parameter yang jelas.
- Perbandingan & efektivitas: menilai dampak intervensi/program (mis. uji eksperimen/kuasi-eksperimen).
- Efisiensi skala besar: pengumpulan data cepat pada sampel besar; analisis terotomasi (regresi, SEM, dsb.).
- Kebutuhan metrik/indikator kebijakan: menghasilkan angka ringkas (efek, OR, RR, β, R²) yang mudah dikomunikasikan kepada pengambil keputusan.
Kapan “sangat tepat”
- Evaluasi program/intervensi (pendidikan, kesehatan, kebijakan publik).
- Analisis faktor/risiko (epidemiologi, manajemen risiko, UX metrics).
- Pemodelan prediktif (skor risiko, niat beli, churn, kelulusan).
- Survei opini skala besar dengan target estimasi parameter populasi.
Cara Menulis Justifikasi (struktur 4 kalimat)
- Nyatakan tujuan kuantifikasi & generalisasi (mengukur besaran/relasi).
- Tegaskan hipotesis/variabel yang diuji.
- Jelaskan instrumen & analisis (valid-reliabel; uji statistik yang relevan).
- Sebut kontrol kualitas data (validitas, reliabilitas, bias, etika).
Contoh paragraf
“Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif karena bertujuan mengukur hubungan antara variabel independen dan dependen serta menguji hipotesis yang diturunkan dari kerangka teoretik. Data dikumpulkan menggunakan instrumen baku yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya, sehingga memungkinkan analisis statistik inferensial (misalnya regresi/ANOVA) untuk menggeneralisasi temuan ke populasi sasaran. Kualitas data dijaga melalui uji validitas konstruk, reliabilitas internal, pengendalian bias pengukuran, dan prosedur etika penelitian.”
Desain & Teknik Umum
- Survei potong lintang: prevalensi, korelasi cepat.
- Eksperimen/kuasi-eksperimen: uji efektivitas (pre–post, kontrol).
- Kohort/kasus-kontrol: risiko dan asosiasi (kesehatan/epidemiologi).
- Model prediktif: regresi/logistik/ML dengan validasi silang.
- SEM/Path analysis: uji model struktural/mediasi/moderasi.
Risiko Umum & Mitigasi
- Bias sampling → rancang kerangka sampel dan ukuran sampel memadai (power analysis).
- Instrumen lemah → uji validitas (isi, konstruk) & reliabilitas (α/Cronbach, test–retest).
- Asumsi statistik dilanggar → lakukan diagnostik (normalitas, multikolinearitas, homoskedastisitas).
- Kausalitas semu → gunakan desain kuat (randomisasi, kontrol, propensity score).
- Overfitting (model prediktif) → regularisasi/validasi silang/hold-out set.
Jika Butuh Kedalaman Konteks: Mixed Methods
- Explanatory (quan→QUAL): kualitatif menjelaskan hasil statistik yang tak terduga.
- Exploratory (QUAL→quan): kualitatif memetakan variabel, lalu dikuantifikasi dalam survei.
Checklist Singkat (sebelum jalan)
- Pertanyaan riset menuntut pengukuran & uji hipotesis.
- Definisi operasional variabel jelas, instrumen valid–reliabel.
- Rencana sampling & perhitungan ukuran sampel (power).
- Rancangan analisis (uji yang sesuai skala data & asumsi).
- Protokol etika & manajemen data (anonimisasi, izin).
- Rencana pelaporan (efek, CI, p-value, keterbatasan).