Cross Sectional Study Adalah

Antiaging Effects Of Aerobic Exercise On Systemic Arteries

Penelitian Cross-Sectional: Pengertian dan Contohnya

Penelitian cross-sectional merupakan salah satu desain penelitian atau bisa pula dilihat sebagai salah satu metodologi penelitian sosial dengan melibatkan lebih dari satu kasus dalam sekali olah dan juga melibatkan beberapa variabel untuk melihat pola hubungannya.

Data yang dikumpulkan sering kali dapat digunakan untuk meneliti lebih dari satu kasus dan variabel yang digunakan lebih dari dua. Penelitian cross-sectional merupakan riset dengan dataset yang ekstensif. Desain riset ini dinamakan cross-sectional karena data yang dikumpulkan dapat menganalisis antar kasus atau antar section. Untuk membandingkan, pikirkan tentang jenis riset metode kasus dimana penelitiannya hanya fokus pada satu kasus saja namun mendalam.

Baca juga: Metode Pengumpulan Data

Sampai di sini, kita sampai pada pemahaman bahwa penelitian jenis cross-sectional sebenarnya lebih merupakan model pengumpulan dan analisis data yang dilakukan secara cross-sectional. Beberapa kriteria riset cross-sectional perlu diketahui sebagai penegas saja:

Pertama, jenis riset ini melibatkan lebih dari satu kasus. Peneliti yang menerapkan model cross-sectional tertarik pada variasi. Variasi tersebut bisa kelompok, keluarga, organisasi, negara, dan sebagainya. Variabel yang dilibatkan juga banyak, seperti misalnya pendapatan, pendidikan, pengeluaran, usia, dan sebagainya.

Kedua, data dikumpulkan dan dianalisis dalam sekali jalan. Maksudnya adalah peneliti yang menerapkan metode cross-sectional menginput data yang dikumpulkan untuk diolah dalam sekali jalan. Hubugan antar variabel yang diteliti bisa memunculkan beragam topik. Untuk lebih memahami, pikirkan tentang penelitian eksperimental dimana data dikumpulkan dan dianalisis dalam fase-fase yang urut. Misalnya, survey sebelum eksperimen dilakukan, lalu survey setelah eksperimen dilakukan lagi, kemudian data baru bisa dianalisis.

Ketiga, data dapat dikuantifikasi. Data kuantitatif lebih akrab digunakan untuk penelitian cross-sectional. Data tekstual hasil wawancara bias pula digunakan namun harus dapat dikuantifikasi. Prinsip penggunakan data yang dapat dikuantifikasi adalah agar dapat diukur secara jelas. Tak heran jika jenis metodologi ini sering kali dimasukkan dalam desain penelitian kuantitatif.

Sekilas sudah disinggung di atas bahwa desain cross-sectional dapat melibatkan banyak topik dan beragam variable juga dianalisis. Kita bahas contoh imajiner yang sederhana saja sebagai pengetahuan awal.

Kita menggunakan dataset yang berisi daftar demografi atau penduduk, pendapatan per kapita, belanja pegawai dan seterusnya negara-negara anggota ASEAN. Dengan demikian, kita memiliki data lengkap sepuluh negara ASEAN.

Kita ingin mengetahui kasus pertama, yaitu bagaimana rata-rata usia penduduk mempengaruhi dinamika pendapatan perkapita masing-masing negara di ASEAN. Ketika data diolah, kita temukan variasi antar negara dimana ada negara yang mayoritas penduduknya usia produktif memiliki tren pendapatan yang naik, namun ada pula yang turun misalnya.

Di saat yang bersamaan, kita juga tertarik pada kasus lain, yaitu bagaimana total belanja pegawai negara-negara ASEAN mempengaruhi indeks korupsi. Hipotesisnya adalah semakin kecil anggaran belanja pegawai, semakin kecil indeks korupsinya. Kedua kasus tersebut hanyalah permisalan saja.

Apa yang ingin saya sampaikan di sini adalah dengan satu dataset yang ekstensif, kita bisa menganalisis lebih dari satu kasus, bahkan antar kasus yang tidak berhubungan sama sekali. Tipikal jenis metodologi ini adalah menggunakan dataset yang besar dan dapat dikuantifikasi atau diukur secara numerik. Sekali lagi, penelitian cross-sectional dapat dilihat sebagai metode analisis data kuantitatif secara cross-section.