Pengantar Penelitian Informatika & Orisinalitas

Gambaran Umum

Pertemuan pembuka yang menjawab pertanyaan paling mendasar: apa itu penelitian? Materi membangun definisi penelitian dari tiga konsep kunci (orisinalitas, kontribusi, pengetahuan), lalu menunjukkan wujud penelitian di bidang komputer, perbedaan ekspektasi antarjenjang S1–S3, dan cara mengklasifikasikan penelitian berdasarkan sifat, pendekatan, metode, dan kerangka waktunya.

Poin Kunci untuk Diingat

• Definisi inti: penelitian = aktivitas yang dipertimbangkan untuk memberikan kontribusi orisinal terhadap pengetahuan.
• Tiga kata kunci HEFCE: orisinalitas, kontribusi, pengetahuan & pemahaman.
• DIKW: riset harus sampai ke level pengetahuan (mengapa), bukan berhenti di data/informasi.
• 5 kategori proyek Dawson: research-based, development, evaluation, problem solving, industry-based — produk pengembangan wajib disertai evaluasi kritis.
• Pembeda S1/S2 vs MPhil/PhD: skala kontribusi dan kemampuan melahirkan ide orisinal; PhD = mendorong satu titik di batas pengetahuan.
• 6 sifat penelitian: teori murni, deskriptif, eksploratori, eksplanatori, kausal, pengembangan hal baru.
• 4 metode umum: riset aksi, eksperimen, studi kasus, survei.
• Kerangka waktu: cross-sectional (snapshot) vs longitudinal (jangka panjang).

Isi per Bagian

1. Apa itu Penelitian? — Definisi

• Definisi HEFCE: penelitian adalah investigasi orisinal yang dilakukan untuk memperoleh pengetahuan dan pemahaman.
• Tiga istilah kunci dari definisi itu: (1) Orisinalitas, (2) Memperoleh/Kontribusi, (3) Pengetahuan dan Pemahaman.
• Definisi tambahan Sharp et al. (2002): mencari melalui proses metodis untuk menambah khazanah pengetahuan diri sendiri dan orang lain, dengan penemuan fakta dan wawasan yang non-trivial.
• Definisi akhir yang komprehensif: penelitian adalah sebuah aktivitas yang dipertimbangkan, yang bertujuan memberikan kontribusi orisinal terhadap pengetahuan.

2. Konsep 1 — Orisinalitas

• Orisinal bisa dari cara melakukannya: memakai teknik/pendekatan berbeda untuk masalah yang sudah ada.
• Orisinal bisa dari apa yang dihasilkan: mengembangkan sesuatu yang belum pernah ada sebelumnya.
• Area orisinalitas menurut Cryer (2006): alat, teknik, dan metode baru; menjelajahi hal yang tidak diketahui; menemukan hal yang tidak terduga; penggunaan data dengan cara baru.
• Bahkan memahami mengapa suatu eksperimen gagal adalah penemuan orisinal yang sama berharganya.

3. Konsep 2 — Kontribusi

• Penelitian bukan hanya untuk diri sendiri; kata "memperoleh" kurang menekankan bahwa hasil riset harus berkontribusi pada khazanah pengetahuan dunia.
• Tujuannya berbagi ide, teori, dan hasil baru dengan seluruh dunia — bukan hanya belajar hal baru, tetapi juga menambah hal baru.

4. Konsep 3 — Pengetahuan & Pemahaman (Hierarki DIKW)

• Data: elemen faktual mentah (angka, teks).
• Informasi: data yang diproses agar bermakna (grafik, ringkasan); menjawab "Apa?"
• Pengetahuan (Knowledge): pemahaman tingkat tinggi tentang "Mengapa?"; interpretasi pribadi terhadap informasi.
• Kearifan (Wisdom): kemampuan menerapkan pengetahuan dalam praktik untuk menciptakan pengetahuan baru.
• Fokus penelitian harus melampaui pengumpulan data/informasi: harus berkontribusi pada pengetahuan — mencari penjelasan, hubungan, dan teori.

5. Kesadaran Diri Seorang Peneliti — Empat Fase

1. Blissful Ignorance: tidak sadar akan ketidaktahuan sendiri (contoh: mahasiswa baru yakin bisa meneliti "AI untuk kesehatan" tanpa tahu kompleksitasnya).
2. Demoralised: sadar betapa sedikit yang diketahui setelah membaca literatur; terasa membebani/kewalahan.
3. Confident: menjadi kompeten dan sadar akan pemahamannya setelah bimbingan dan latihan; mampu merancang eksperimen sendiri.
4. Complacent: tidak sadar akan seberapa banyak yang diketahui; setelah sukses publikasi merasa sangat menguasai, kadang lupa masih banyak yang belum diketahui.

6. Proses Penelitian — Model Sirkuler

• Proses penelitian yang baik jarang bersifat lurus/sekunsial; ia adalah siklus yang terus berputar dan berkembang (adaptasi Orna & Stevens).
• Tahap awal — mendefinisikan pencarian: menjawab "Apa yang saya cari? Mengapa saya mencarinya? Bagaimana saya memulainya? Di mana saya mulai mencari?"
• Tahap awal — mencari/menyelidiki: investigasi di dalam batas pengetahuan dunia yang ada; bersifat evolusioner, butuh waktu agar ide matang, mungkin menemui jalan buntu, dan sering menciptakan lebih banyak pertanyaan daripada jawaban.
• Tahap akhir — penemuan (discover): ketekunan membuahkan hasil yang bernilai.
• Tahap akhir — komunikasi (communicate): penemuan tidak boleh disimpan sendiri; disebarluaskan lewat laporan, presentasi, atau artikel.
• Tahap akhir — kontribusi pada pengetahuan: memperluas batas pengetahuan dunia; penemuan baru sering memicu pertanyaan baru yang memulai siklus lagi.

7. Wujud Penelitian di Bidang Komputer — 5 Kategori Dawson (2009)

Kategori tidak berdiri sendiri; satu proyek bisa masuk dua kategori atau lebih. 1. Berbasis Penelitian (Research-based): investigasi mendalam pada satu area; meningkatkan pemahaman, mengidentifikasi kekuatan/kelemahan, membahas evolusi bidang; umumnya melibatkan literature review. Contoh: studi literatur perkembangan algoritma ML untuk deteksi penyakit. 2. Pengembangan (Development): mengembangkan sistem perangkat lunak/keras, model proses, metode, atau algoritma. Contoh: aplikasi mobile monitoring kesehatan berbasis IoT. Catatan penting: produk saja kemungkinan besar tidak diterima — harus disertai evaluasi kritis terhadap produk dan proses pengembangannya. 3. Evaluasi (Evaluation): fokus utama melakukan evaluasi. Contoh: membandingkan beberapa pendekatan untuk satu masalah, mengevaluasi dua bahasa pemrograman atau lebih, menganalisis antarmuka pengguna yang berbeda. Contoh konkret: membandingkan performa ViT vs ResNet untuk klasifikasi gambar. 4. Pemecahan Masalah (Problem solving): mengembangkan teknik baru untuk memecahkan masalah, meningkatkan efisiensi pendekatan yang ada, atau menerapkan teknik yang ada ke area yang benar-benar baru; tetap diharapkan ada evaluasi. Contoh: metode baru optimasi penjadwalan tugas pada cloud computing. 5. Berbasis Industri (Industry-based): memecahkan masalah di dalam organisasi/klien nyata; bisa berbentuk kategori lain (pengembangan/evaluasi untuk perusahaan). Contoh: sistem manajemen inventaris untuk perusahaan retail lokal. Peringatan: pastikan sponsor/klien tidak "membajak" proyek ke arah yang tidak sesuai untuk pekerjaan akademis.

8. Perbedaan Jenjang Pendidikan S1, S2, S3

• Dua kategori derajat: Taught Degrees (S1/BSc, S2/MSc berbasis perkuliahan; dominan mata kuliah, proyek hanya salah satu komponen) vs Research Degrees (MPhil dan PhD; fokus proyek riset primer untuk menghasilkan kontribusi pada pengetahuan).
• Ekspektasi S1 & S2 coursework: tidak harus membuat terobosan besar; proyek bisa berupa pengembangan perangkat lunak, studi kasus yang diperluas, atau riset skala terbatas; umumnya tidak diharapkan setara publikasi jurnal/konferensi internasional.
• MPhil (S2 by research): kontribusi bisa berupa peningkatan tambahan (incremental improvement) atau penerapan teknik yang dikenal di area baru; hasil harus bisa dipublikasikan (mungkin perlu pengerjaan ulang).
• PhD (S3): kontribusi harus substansial dan inovatif; kemungkinan besar diharapkan sudah mempublikasikan sebagian karya sebelum tesis selesai; di beberapa negara kewajiban publikasi bersifat mutlak.
• Kemampuan yang diharapkan di semua jenjang: merencanakan pekerjaan secara efektif; memilih dan menggunakan perangkat keras, perangkat lunak, alat, dan metode yang sesuai; mengevaluasi karya sendiri secara kritis dan menjustifikasi semua aspeknya.
• Pembeda utama jenjang riset: kemampuan melahirkan ide-ide orisinal.
• Ilustrasi Matt Might: pengetahuan manusia = lingkaran besar. S1 = pemahaman solid di satu bidang (mulai bergerak dari pusat ke satu arah). S2 = sampai di perbatasan terluar pengetahuan bidang spesialisasi. PhD = memilih satu titik sangat spesifik di batas itu dan mendorongnya bertahun-tahun (penuh tantangan dan kegagalan) hingga batas pengetahuan bergeser.
• Studi kasus deteksi penyakit dengan ML: S1 mengimplementasikan & membandingkan dua algoritma sederhana (Decision Tree vs KNN) di dataset publik untuk deteksi diabetes; S2 melakukan studi literatur mendalam, menguji beberapa algoritma terbaru, analisis statistik untuk meningkatkan akurasi, mungkin usul modifikasi minor; S3 mengembangkan metode/framework baru, membuktikan keunggulan teoritis & empiris, publikasi jurnal internasional.

9. Klasifikasi Penelitian

Tiga perspektif klasifikasi: - Bidang (Field): label kelompok peneliti dengan minat serupa (sistem informasi, kecerdasan buatan, rekayasa perangkat lunak). - Pendekatan (Approach): metode yang digunakan (studi kasus, eksperimen). - Sifat (Nature): jenis kontribusi terhadap pengetahuan.

Klasifikasi berdasarkan sifat: - Teori Murni (Pure Theory): mengembangkan teori untuk menjelaskan sesuatu tanpa harus menghubungkannya ke praktik. Contoh: model matematika baru untuk kompleksitas algoritma tanpa uji aplikasi nyata. - Studi Deskriptif: meninjau/mengevaluasi teori yang ada atau mendeskripsikan situasi tertentu secara sistematis. Contoh: tren penggunaan bahasa pemrograman di industri selama 10 tahun. - Studi Eksploratori: menjelajahi situasi/masalah untuk mencari wawasan baru atau mengajukan pertanyaan baru. Contoh: potensi AI dalam seni digital. - Studi Eksplanatori: menjelaskan/mengklarifikasi sesuatu dan mengidentifikasi hubungan antarhal. Contoh: hubungan tingkat keamanan perangkat lunak dengan jumlah bug saat pengujian. - Studi Kausal: menilai efek satu/lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Contoh: pengaruh metode enkripsi terhadap waktu respon aplikasi web. - Pengembangan Sesuatu yang Baru: mengembangkan/membangun sesuatu yang baru (metode, alat, sistem). Contoh: algoritma kompresi data baru yang lebih efisien. - Analogi nasi goreng: teori murni = teori kombinasi bumbu terlezat tanpa memasak; deskriptif = mencatat variasi resep antar kota; eksploratori = mencoba bahan baru (nasi merah, topping unik); eksplanatori = menjelaskan kenapa nasi goreng berkecap manis lebih disukai; kausal = menguji apakah tambah telur benar-benar menaikkan jumlah pembeli; pengembangan = menciptakan varian baru "nasi goreng keju mozzarella".

10. Pendekatan Kuantitatif vs Kualitatif

• Kuantitatif: pengukuran dalam skala numerik; berasal dari ilmu alam; bertujuan memahami bagaimana sesuatu dibangun/bekerja; pengujian hipotesis dan repeatability penting untuk keandalan.
• Kualitatif: berasal dari ilmu sosial; fokus meningkatkan pemahaman mendalam tentang suatu area, bukan menghasilkan penjelasan; lebih umum di ilmu informasi; melibatkan metode seperti studi kasus dan survei.

11. Empat Metode Penelitian Umum

1. Riset Aksi (Action Research): studi terdokumentasi tentang upaya aktif memecahkan masalah/mengubah situasi, bekerja pada masalah spesifik bersama subjek/organisasi dan mengevaluasi hasilnya. Jangan terlalu terobsesi aksinya sampai mengabaikan evaluasi akademis.
2. Eksperimen: investigasi hubungan sebab-akibat dengan tes yang dikendalikan; langkahnya: mendefinisikan hipotesis, memilih sampel dari populasi, memberi perlakuan berbeda pada sampel, mengukur sejumlah kecil variabel, mengontrol semua variabel lain.
3. Studi Kasus: eksplorasi mendalam pada satu situasi/masalah/perusahaan tertentu; bisa langsung (wawancara, observasi) atau tidak langsung (mempelajari laporan); tujuannya bukan hanya melaporkan, tetapi mencoba menggeneralisasi dari detail spesifik.
4. Survei: biasanya kuesioner/wawancara; mengumpulkan data besar dari populasi luas secara ekonomis; memerlukan identifikasi sampel, perancangan kuesioner, pendefinisian wawancara.

12. Kerangka Waktu Penelitian

• Cross-sectional: "potret"/snapshot situasi pada satu titik waktu tertentu.
• Longitudinal: gambaran jangka panjang; data dikumpulkan berkelanjutan selama periode tertentu.
• Pilihan bergantung pada sifat penelitian dan tujuan yang ingin dicapai.

Istilah & Konsep Kunci

Istilah	Definisi singkat
Orisinalitas	Melakukan/menghasilkan sesuatu yang belum pernah ada, dengan cara baru atau hasil baru
Kontribusi	Tambahan pengetahuan baru yang dibagikan ke khazanah pengetahuan dunia
DIKW	Hierarki Data → Informasi → Pengetahuan → Kearifan (Wisdom)
Blissful ignorance	Fase peneliti yang tidak sadar akan ketidaktahuannya
Taught degree	Jenjang berbasis perkuliahan (S1, S2 coursework)
Research degree	Jenjang berbasis riset primer (MPhil, PhD)
Cross-sectional	Studi pada satu titik waktu (snapshot)
Longitudinal	Studi berkelanjutan dalam periode panjang
Action research	Peneliti ikut aktif memecahkan masalah bersama subjek lalu mengevaluasinya
Repeatability	Kemampuan mengulang eksperimen — kunci keandalan riset kuantitatif

Tugas / Worksheet / Latihan

Tidak ada tugas/worksheet spesifik yang disebutkan di slide pertemuan ini.