RabuRiset: Tentang Validitas Data

Pengantar: Terinspirasi dari blog Icha, kawan kuliah saya dulu yang sekarang jadi blogger dan aktif di KEB, yang rutin posting #MondayTechno #RabuIbu sama posting2 terjadwal dan bertema lainnya. Saya jadi terpikir untuk membuat topik mingguan yang sama. Niatnya sih untuk memberi motivasi supaya saya rutin ngeblog, syukur-syukur bisa monetize blog (shameless confession)

Sempat beberapa kali terpikir mau nulis apa dengan tema apa, tapi katanya kan mulailah nulis dengan hal hal yang dekat dengan kita. So, saya pikir saya akan menulis tentang hal yang saya lakukan sehari-hari. Riset. Hampir 5 tahun di riset, khususnya bagian riset pemasaran, anak ahensi pula, tentu ada satu dua pengalaman yang bisa diceritain lah ya. Termasuk tentang hal yang satu ini, Validitas Data.

Happy Reading ☺

Beberapa hari yang lalu, setelah melakukan tugas kantor saya mampir di sebuah gerai pizza ternama untuk makan siang di bilangan Jakarta Pusat.

Setelah makanan saya habis, saya dihampiri oleh salah satu waitress. Saya kira, dia hanya akan menawarkan dessert atau memberi tisu tambahan, ternyata mbaknyah ini meminta saya untuk mengisi survey tentang layanan mereka.

Penasaran surveynya bakal seperti apa, saya lantas mengiyakan.
Si mbaknyah berlalu dan dia membawa…Bill makanan yang saya order. Saya sempet kaget sih pas dia tetiba bawa bill, karena buat saya ketika customer disodorkan bill artinya dia udah diusir dari tempat itu.

Tapi ya sutralah ya, mbaknyah ini kemudian memandu saya buat mengisi survey melalui link yang dia berikan.
Saya kemudian dipandu untuk mengisi kode gerai dan kode transaksi (ternyata ini gunanya bill yang dia sodorkan)

Pertanyaan memang seputar kepuasan pelanggan, secara keseluruhan pelayanan, kecepatan sajian, rasa, keramahan waiter dan pertanyaan yang terkait dengan NPS(Net Promoter Score). Buat saya, ini pertanyaan CSS (Customer Satisfaction Survey) yang standar.

Tapi yang ngga standar adalah bagaimana mbaknyah memaksa saya untuk mengisi sangat puas di semua pertanyaan-pertanyaan tersebut! Bahkan saya ngga boleh untuk memilih puas dari pertanyaan dengan skala sangat tidak puas sampai sangat puas itu!

I get that it might be analyzed by branch and the branch need to pass minimum score from the management, tapi sayangnya ketika pengumpulan data diisi dengan cara yang demikian otomatis data yang didapatkan sudah tidak valid.

Kebayang dong, nanti management sudah gembira bahwa pelanggan puas dengan service dan makanan mereka tapi sales tetap saja tidak meningkat, akhirnya tetep harus mencari apa yang harus ditingkatkan!
Belum lagi kerugian yang ditimbulkan karena pekerjaan yang sia sia ini. Kemarin gift dari survey ini adalah gratis garlic bread yang mungkin harganya memang cuma 20ribuan, tp coba dikalikan dengan let’s say 30 responden dari 100 cabang misalnya? Sudah 60juta, belum bayar server atau program dari online survey tsb, belum waktu si analis dan kerugian di masa depan karena data yang ngasal! Kan kasian perusahaannya, buang buang duit doang buat bikin survey. Semoga yang ditongkrongin dan dipaksa ngisi sangat puas semua cuma saya aja *amiin*.

Anyway, teknik pengumpulan data buat saya adalah salah satu dari Tiga Komponen Penting (versi saya) dalam riset. Tiga komponen ini adalah Research Design, Pengumpulan Data dan Analisa. I will explain later about those three yaa.

Balik lagi ke pengumpulan data. Data dalam riset ini memang jadi sebuah inti yang sangat penting, salah mengambil data nanti analisanya kacau dan bisa jadi salah ambil keputusan atau salah ngasih rekomendasi kalo lingkupnya masih lingkup ahensi.

Contoh kesalahan pengumpulan data selain pemaksaan jawaban seperti di atas, bisa dari metode sampling (e.g butuh untuk tahu incidence rate (IR) sebuah produk, tapi malah pake booster sampling atau purposif ya ga akan bisa menghitung IR) atau bisa juga karena asal memilih responden (e.g butuh untuk tahu kepuasan terhadap produk tapi menanyai orang yang jarang atau malah ga pernah coba produk tersebut)

Terus supaya data bisa dikatakan valid harus gimana?
Ya pengumpulan data harus benar!
Bagaimana pengumpulan data yang benar?

1. Buat se-independen mungkin
Disini sebetulnya peran ahensi sangat diperlukan (iklan bener dah, ah). Tapi serius sih, orang Indonesia itu kebanyakan bukan orang yang vokal menunjukkan disastisfaction secara langsung, masih banyak ga enaknya apalagi kalo untuk masalah yang bisa di ga apa apain.
Makanya ahensi bisa ngebantu perusahaan agar ga disclosed identitas perusahaan mereka.
Ga mau pake ahensi? Bisa kok secara internal. Tapi disarankan jangan dilakukan seperti yang dilakukan si gerai pizza itu apalagi kalo mau menilai kepuasan terhadap cabang. Lebih enak memang meminta data pelanggan, lalu dilakukan melalui telepon atau memberi undangan survey melalui email.

2. Perhatikan teknik sampling dan target responden
Teknik sampling yang dipelajari jaman kuliah dulu di Metode Penelitian atau Statiska sangat berguna buat bikin survey!
Perhatikan teknik sampling dan target responden  yang akan dilakukan dengan research design yang dimiliki.

Contoh, untuk CSS biasanya target responden adalah pengguna produk tertentu dan dilakukan dengan purposive sampling dimana kita langsung mencari pengguna produk tersebut dan merekam jawabannya.
Contoh lain mungkin tentang brand awareness, ini bisa dilakukan secara random baik dari rumah ke rumah atau intercept. Tapi biasanya brand awareness dilakukan dari rumah ke rumah, supaya kalo sample mencukupi juga bisa dilihat dari masing masing daerah sample.

3. Quality Assurance
Bukan cuma produk pabrik yang harus lolos QA alias quality assurance tapi juga data yang didapatkan dari riset yang dilakukan.
Quality Assurance ini dilakukan untuk mengetahui apakah interview memang benar benar dilakukan. Caranya? Bisa dengan langsung konfirmasi ke responden atau mendengarkan rekaman suara jika survey dilakukan dengan telpon.

4. Checking
Butir butir pertanyaan dalam kuesioner juga harus dicek. Apalagi pertanyaan yang berkaitann satu sama lain. Misal, pada pertanyaan kepuasan secara keseluruhan responden membeli skor 5 atau sangat puas, namun ketika sudah mulai dibreak down per atribut seperti kepuasaan terhadap sajian, kecepatan saji dll responden menjawab di angka 3 – biasa saja, atau 2 – Kurang Puas, ini sudah harus jadi alarm bahwa survey ini bisa jadi diisi asal2an atau malah tidak diisi oleh responden alias cheating.

4 steps ini terlalui dan data yang kamu punya udah oke, maka kamu bisa mulai melakukan entry data dan analisa tanpa harus deg-degan datanya bakal masuk akal atau ngga ;).

Jadi gimana? Sudah tercerahkan tentang validitas data ini? Semoga ya.

Please share your thought in the comment!

-G-