Bias seleksi

**Bias seleksi** adalah bias yang terjadi ketika peserta yang dipilih untuk suatu studi tidak mewakili populasi yang lebih luas, yang seharusnya menjadi tujuan penerapan hasil studi tersebut. Misalnya, jika hanya sebagian kelompok tertentu yang dipilih untuk penelitian, hasil penelitian tersebut tidak dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi yang lebih luas. Bias seleksi juga bisa muncul jika proses pembagian peserta ke dalam kelompok penelitian (seperti kelompok perlakuan dan kelompok kontrol) tidak dilakukan secara acak atau adil, yang bisa mengakibatkan perbedaan antara kelompok yang seharusnya tidak ada. Ini akan memengaruhi hasil penelitian dan menyebabkan kesimpulan yang tidak akurat. Bias seleksi ini bisa sangat memengaruhi validitas eksternal atau kemampuan untuk menggeneralisasi hasil penelitian ke populasi yang lebih besar. Oleh karena itu, penting untuk menggunakan teknik sampling yang representatif dan adil, seperti random sampling, untuk mengurangi risiko bias seleksi dan menghasilkan temuan yang lebih akurat dan dapat diterima secara luas.

## Jenis

### Bias sampel
Bias sampel () terjadi ketika beberapa anggota populasi memiliki kemungkinan lebih besar untuk terpilih dalam sampel penelitian. Bias ini dapat dipengaruhi oleh desain penelitian atau metode pengumpulan data yang digunakan. Bias ini bisa terjadi baik pada sampling probabilitas maupun non-probabilitas. Jika peserta dipilih berdasarkan kriteria tertentu (misalnya, hanya memilih individu dari kelompok tertentu), hasil penelitian bisa mencerminkan pandangan atau karakteristik dari kelompok yang dipilih saja, bukan populasi yang lebih luas. atau jika dalam suatu penelitian, kelompok tertentu (misalnya, kelompok usia tertentu, kelompok etnis, atau orang dengan kondisi medis tertentu) sengaja dikeluarkan dari sampel, hasil penelitian tidak akan mencakup pengalaman atau kebutuhan dari kelompok yang terpinggirkan tersebut. Sebagai contoh, jika penelitian hanya melibatkan orang-orang yang sudah sehat, hasilnya mungkin tidak berlaku untuk orang yang memiliki kondisi kesehatan tertentu.

### Bias bertahan selektif
Bias bertahan selektif, atau yang dikenal juga dengan bias kebertahanan (), terjadi ketika peneliti hanya fokus pada individu, objek, atau elemen yang berhasil melewati proses seleksi, sementara mengabaikan yang gagal. Hal ini dapat menyebabkan kesimpulan yang salah. Contoh bias ini adalah jika sebuah perusahaan ingin mengetahui alasan tingginya *turnover* karyawan dan hanya melakukan penelitian pada karyawan yang masih bekerja, padahal karyawan yang meninggalkan perusahaanlah yang memiliki informasi penting tentang masalah tersebut.

### Bias pengamat
Bias pengamat () adalah bias yang terjadi ketika peneliti melihat atau menginterpretasikan data sesuai dengan apa yang mereka harapkan atau inginkan, bukan apa adanya. Bias ini sering kali terjadi ketika peneliti tanpa sadar mengaplikasikan nilai-nilai pribadi atau harapan mereka dalam menilai data. Misalnya seorang peneliti dari Inggris yang meminta peserta dari Amerika Serikat untuk mendeskripsikan resep masakan dan secara tidak sengaja menggunakan sistem metrik Inggris (liter dan gram) alih-alih sistem imperial AS (pound dan ons).

### Bias relawan
Bias relawan () atau bias seleksi diri terjadi ketika peserta yang terlibat dalam penelitian adalah orang-orang yang memiliki agenda atau minat tertentu. Mereka mungkin memiliki pandangan yang bias atau hanya berpartisipasi karena berada di lokasi yang sama atau ingin memberikan kesan tertentu. Jika peserta studi dipilih berdasarkan siapa yang bersedia ikut serta, hasilnya bisa terdistorsi, karena mereka yang bersedia mungkin memiliki karakteristik yang berbeda dengan mereka yang tidak bersedia ikut. Bias ini muncul pada uji coba suplementasi probiotik untuk atopi anak, kelompok peserta yang paling terpinggirkan semakin sedikit seiring berjalannya waktu. Peserta dari kelompok ini lebih cenderung hilang kontak pada kunjungan lanjutan setelah enam bulan dan dua tahun, serta lebih jarang menyetujui pengambilan sampel darah bayi mereka. Di sisi lain, ibu yang tertarik pada probiotik lebih sering hadir di klinik penelitian dan menyetujui tes kulit. Ibu yang berpartisipasi untuk membantu anak mereka juga lebih cenderung menyetujui pengambilan sampel darah.

## Mitigasi
Untuk menilai sejauh mana bias seleksi dapat memengaruhi hasil suatu penelitian, peneliti perlu menyertakan informasi penting pada berbagai tahap dalam penelitian atau uji coba. Berikut adalah informasi yang perlu disertakan:

# Jumlah peserta yang disaring dan diacak: Mengetahui berapa banyak peserta yang diperiksa dan terpilih.
# Perbandingan kelompok pada awal penelitian: Memastikan kelompok intervensi dan kontrol setara sejak awal.
# Proses penyaringan ulang peserta: Menjaga agar tidak ada bias seleksi setelah tahap awal.
# Prosedur mencegah prediksi alokasi: Menghindari bias dalam penempatan peserta.
# Pembatasan randomisasi (misalnya ukuran blok): Memastikan randomisasi dilakukan secara adil.
# Bukti ketidakbutaan (*unblinding*): Mencegah hasil yang dipengaruhi pengetahuan peneliti.
# Penanganan data hilang: Menghindari bias akibat peserta yang keluar dari penelitian.

Bias seleksi dalam studi observasional dapat dicegah dengan cara memasukkan sebanyak mungkin orang untuk membuat sampel lebih representatif, mencocokkan peserta di kelompok yang menerima perlakuan dan kelompok kontrol agar kedua kelompok tersebut serupa, menyesuaikan faktor-faktor yang mungkin memengaruhi hasil penelitian (misalnya, usia, jenis kelamin, atau faktor lain), membahas bias seleksi dalam laporan akhir, serta mengakui sejauh mana hasil penelitian dapat diterapkan pada kelompok atau kondisi tertentu.

Pada studi eksperimental, metode seperti *[[Uji acak terkendali|randomized controlled trials]]* (RCTs) digunakan sebagai cara untuk meminimalkan bias seleksi. Dalam RCT, peserta diacak ke dalam kelompok intervensi atau kontrol, yang seharusnya membuat kedua kelompok serupa. Namun, meskipun demikian, bias seleksi tetap bisa terjadi dalam RCT. Contohnya, kelompok yang diacak mungkin tidak representatif untuk populasi yang lebih luas, atau prosedur alokasi bisa tidak sepenuhnya acak. Meskipun begitu, dalam beberapa kondisi bias seleksi tidak dapat dihindari sepenuhnya. Oleh karena itu, penting bagi peneliti untuk memeriksa desain penelitian mereka untuk bias ini, mencari cara untuk mengatasinya, dan mengakui adanya bias dalam laporan penelitian mereka.

## Referensi