Kerangka
pemikiran adalah suatu diagram yang menjelaskan secara garis besar alur
logika berjalannya sebuah penelitian. Kerangka pemikiran dibuat
berdasarkan pertanyaan penelitian (research question), dan
merepresentasikan suatu himpunan dari beberapa konsep serta hubungan
diantara konsep-konsep tersebut (Polancik, 2009). Pada tesis, kerangka
pemikiran biasanya diletakkan di bab 2, setelah sub bab tentang Tinjauan
Studi (Related Research) dan Tinjauan Pustaka. Penamaan kerangka
pemikiran bervariasi, kadang disebut juga dengan kerangka konsep,
kerangka teoritis atau model teoritis (theoritical model).
Seperti namanya yang beraneka ragam, bentuk diagram kerangka pemikiran
juga bervariasi. Saya pernah membahas contoh kerangka pemikiran untuk
penelitian dengan model pengembangan software di artikel ini.
Pada artikel kali ini, saya coba sajikan beberapa model kerangka
pemikiran yang bisa digunakan oleh mahasiswa untuk mengerjakan
penelitian tesis.
MODEL PENELITIAN KORELASI
Gaya kerangka pemikiran penelitian yang
biasa digunakan untuk model penelitian korelasi, di mana ada variabel
bebas dan variabel terikat. Gregor Polančič (Polancik, 2009) memberikan
contoh yang menarik sebuah kerangka pemikiran penelitian untuk model
ini. Pertanyaan penelitian (research question) atau rumusan masalah pada penelitian yang dibahas (Polancik, 2009) adalah “Bagaimana pengaruh metodologi pengembangan software dan jumlah pengembang dalam tim, pada produktifitas pengembang?“. Yang dalam bahasa inggrisnya: “How does software development methodology and team size influences developers productivity?”
Komponen utama pada kerangka pemikiran yang dikembangkan Gregor Polančič (Polancik, 2009) adalah Independent Variables (variabel bebas), Dependent Variables (variabel terikat), Levels (indikator dari variabel bebas yang akan diobservasi), Measures
(indikator dari variabel terikat yang akan diobservasi). Kerangka
pemikiran di bawah menggambarkan alur logika penelitian dan hubungan
antar konsep yang ingin diteliti. Judul yang tepat untuk penelitian ini
adalah “Pengaruh metodologi pengembangan software dan jumlah pengembang
dalam tim pada produktifitas pengembang.
Dapat kita lihat bahwa kerangka pemikiran menggambarkan dengan jelas semua variabel beserta indikatornya (Levels), hingga alat ukur yang digunakan (Measurements)
untuk menunjukkan ada atau tidaknya korelasi antar variabel yang ingin
diteliti. Dan yang paling penting, baik dalam posisi sebagai peneliti,
pembimbing ataupun penguji, kita bisa memahami gambaran besar penelitian
ini dengan hanya sekali pandang. Pada penelitian ini, dua variabel
bebas, yaitu metodologi pengembangan software (yang diwakili oleh OSSD,
RUP dan XP), dan jumlah pengembang dalam tim (yang ukurannya adalah
jumlah orang), akan dilihat apakah memiliki korelasi dengan variable
terikat, yaitu tingkat produktifitas pengembang (yang ukurannya adalah
jumlah baris code yang dihasilkan tiap developer tiap harinya).
MODEL PENELITIAN PERBAIKAN METODE
Kerangka pemikiran yang berikutnya adalah bila model penelitian kita adalah method improvement
(perbaikan metode), yang sering digunakan pada penelitian di bidang
sains dan teknik, termasuk bidang computing didalamnya. Kenapa kok harus
melakukan method improvement? Ini dijawab dengan baik oleh
(Berndtsson et al., 2008) dan (Dawson, 2009) di buku mereka, bahwa
memang research itu adalah aktifitas yang dilakukan dalam rangka memberi
kontribusi yang orisinil ke pengetahuan. Dalam hal ini ketika kita
memperbaiki sebuah metode atau algoritma, perbaikan yang kita lakukan
adalah salah satu bentuk dari kontribusi orisinil kita ke pengetahuan.
Saya mencoba menyusun sebuah kerangka
pemikiran khusus untuk model penelitian perbaikan metode, berdasarkan
model (Polancik, 2007) yang sudah saya jelaskan di atas. Komponen dari
model kerangka pemikiran saya adalah Indicators, Proposed Method, Objectives, dan Measurements.
Sebagai contoh, saya akan mencoba
menerapkan kerangka pemikiran yang saya desain pada paper penelitian
berjudul “Prediksi Produksi Padi dengan menggunakan Support Vector
Machine berbasis Particle Swarm Optimization” yang ditulis oleh (Fei et
al., 2009). Sebagai catatan, pada artikel sebelumnya saya juga
menggunakan paper yang sama untuk memberi contoh tentang Kiat Menyusun Alur Latar Belakang Masalah Penelitian. Kerangka pemikiran untuk penelitian (Fei et al., 2009) ini adalah seperti pada gambar di bawah.
Pada penelitian ini, data set yang
digunakan adalah data set Chinese Grain yang bersifat rentet waktu (time
series), yang sifatnya public dataset dan bisa didapat dari UCI
repository. Sedangkan metode yang diusulkan (Proposed Method)
adalah menggunakan metode support vector machine, di mana pada proses
pemilihan (optimisasi) parameternya dibantu oleh algoritma particle
swarm optimization. Indikator (Indicators) yang diobservasi (diadjust atau dioprek) adalah nilai population dan generation pada particle swarm optimization, serta kernel type dan iteration pada support vector machine. Tujuan (Objectives) pada penelitian ini adalah adanya peningkatan akurasi pada model, dimana pengukuran peningkatan akurasi (Measurements) akan menggunakan root mean squared error (RMSE).
Sebagai catatan, metode yang diusulkan
(proposed method) yang ada di kerangka pemikiran ini adalah gambaran
besarnya saja. Nantinya gambaran besar metode yang diusulkan ini, harus
dijelaskan secara lebih detail dalam bentuk alur algoritma dengan
ditambahi penjelasan matemathical model (formula) dari algoritma atau metode baru yang diusulkan.
Contoh penelitian lain yang bisa disusun
dengan menggunakan kerangka pemikiran ini adalah penelitian di bawah
ini. Coba direnungkan, kira-kira apa yang bisa kita pahami dari kerangka
penelitian di bawah ini?
Mudah-mudahan artikel ini bisa memberi
pencerahan paling tidak ke mahasiswa bimbingan saya dan juga mahasiswa
lain yang sedang menyusun tesis atau skripsi. Dan sekali lagi, silakan
bergabung ke grup penelitian saya di facebook Intelligent Systems Research Center,
apabila ada yang perlu saya jelaskan lebih jauh. Paper (Fei et al.,
2009) juga bisa didownload di halaman grup tersebut. Dan khusus untuk
mahasiswa yang tidak bisa ketemu saya di darat tapi ingin mengikuti mata
kuliah yang saya ajar, silakan mendownload dan membaca semua materi
kuliah saya yang tersedia di halaman Lectures.
Tetap dalam perdjoeangan!
REFERENSI
- Gregor Polančič, Empirical Research Method Poster, 2007
- Christian W. Dawson, Project in Computing and Information System a Student Guide 2nd Edition, Addison-Wesley, 2009
- Mikael Berndtsson, Jörgen Hansson, Björn Olsson, Björn Lundell, Thesis Projects – A Guide for Students in Computer Science and Information System 2nd Edition, Springer-Verlag London Limited, 2008
- Sheng-Wei Fei, Yu-Bin Miao and Cheng-Liang Liu, Chinese Grain Production Forecasting Method Based on Particle Swarm Optimization-based Support Vector Machine, Recent Patents on Engineering 2009, 3, 8-12
No comments:
Post a Comment
Silahkan Berkomentar Disini :