Hubungan Kausal: Pengertian, Jenis, dan Contohnya

Pendahuluan

Hubungan kausal adalah salah satu konsep fundamental dalam ilmu pengetahuan, metodologi penelitian, serta pengambilan keputusan berbasis data. Melalui pemahaman akan hubungan sebab-akibat, peneliti, pengambil kebijakan, dan manajer organisasi dapat memahami mengapa suatu fenomena terjadi dan bagaimana suatu intervensi atau perubahan variabel dapat mempengaruhi hasil lainnya. Dalam konteks penelitian kuantitatif, hubungan kausal berbeda dengan sekadar hubungan korelasional karena menuntut bukti bahwa satu variabel benar-benar menjadi penyebab (cause) dari variabel lain (effect). Artinya, tidak cukup hanya mengetahui bahwa dua variabel bergerak bersama, tetapi harus dibuktikan bahwa perubahan pada variabel penyebab mengakibatkan perubahan pada variabel akibat (dan bukan sebaliknya atau hanya kebetulan).

Dalam artikel ini akan dibahas secara mendalam mengenai pengertian hubungan kausal, mulai dari definisi secara umum, definisi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), dan definisi menurut para ahli. Kemudian artikel akan menguraikan jenis-jenis hubungan kausal beserta contoh-nyata dalam ranah penelitian dan praktik. Akhirnya, ditutup dengan kesimpulan yang merangkum poin-poin penting yang telah dibahas. Dengan demikian, pembaca diharapkan memperoleh pemahaman komprehensif sehingga dapat menerapkan konsep tersebut dalam penelitian maupun analisis fenomena sosial, ekonomi, atau ilmiah lainnya.

Definisi Hubungan Kausal

Definisi Hubungan Kausal Secara Umum

Secara umum, hubungan kausal dapat diartikan sebagai relasi sebab-akibat, di mana suatu kejadian atau kondisi (penyebab) menimbulkan atau mempengaruhi kejadian atau kondisi lainnya (akibat). Dalam berbagai literatur, istilah ini digunakan untuk menggambarkan bahwa variabel X menyebabkan variabel Y. Misalnya, peningkatan promosi dapat menyebabkan peningkatan keputusan pembelian, atau kebiasaan merokok dapat menyebabkan risiko kesehatan yang lebih tinggi. Salah satu literatur menyebut bahwa: “hubungan kausal adalah hubungan yang bersifat sebab-akibat” (dua variabel atau lebih, variabel bebas mempengaruhi variabel terikat). [Lihat sumber Disini - repository.iainkudus.ac.id]

Secara implisit, relasi kausal mengandung beberapa unsur kunci: (1) adanya variabel penyebab (independent variable) dan variabel akibat (dependent variable), (2) penyebab mendahului akibat (temporalitas), (3) perubahan penyebab akan diikuti oleh perubahan akibat, (4) bukan hanya kebetulan atau korelasi semata, tetapi terdapat mekanisme atau alasan yang logis mengapa penyebab mempengaruhi akibat. Oleh karena itu, dalam penelitian kuantitatif, pendekatan kausal sering dikaitkan dengan desain eksperimental atau quasi-eksperimental yang dapat menunjukkan bahwa manipulasi atau perubahan pada variabel sebenar-nya menghasilkan perubahan pada variabel lain. Misalnya, penelitian eksperimen melibatkan perlakuan (treatment) terhadap kelompok eksperimen dan dibandingkan dengan kelompok kontrol untuk menguji pengaruh sebab terhadap akibat. [Lihat sumber Disini - jurnal.peneliti.net]

Definisi Hubungan Kausal dalam KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), istilah “kausal” berasal dari “kausalitas” yang berarti perihal sebab-akibat. Dengan demikian, hubungan kausal merujuk pada suatu hubungan yang bersifat saling menyebabkan , yaitu bahwa suatu kejadian atau kondisi dapat menjadi penyebab dari kejadian atau kondisi lainnya. [Lihat sumber Disini - gramedia.com]

Meskipun definisi dalam KBBI cukup ringkas, namun pemahaman dalam konteks penelitian dan ilmu sosial mengharuskan kita menggali lebih lanjut aspek-temporalitas, arah pengaruh, serta asumsi-asumsi bahwa variabel penyebab memang mempengaruhi variabel akibat (dan bukan sekadar kebetulan atau karena variabel lain).

Definisi Hubungan Kausal Menurut Para Ahli

Berikut ini beberapa definisi dari para ahli atau literatur yang sering dikutip dalam metodologi penelitian:

1. Sugiyono menyatakan bahwa “hubungan kausal merupakan hubungan yang memiliki sifat sebab-akibat” (…). Dalam penelitian asosiatif kausal, peneliti ingin mengetahui sejauh mana variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. [Lihat sumber Disini - repository.iainkudus.ac.id]
2. Syafrida (2021) menyebut bahwa “hubungan kausal adalah hubungan yang bersifat tidak secara kebetulan tetapi muncul karena adanya akibat pengaruh dari variabel X sebagai variabel independen terhadap variabel Y sebagai variabel dependen.” [Lihat sumber Disini - repositori.uma.ac.id]
3. Dalam makalah metodologi disebut bahwa “hubungan kausal mengacu pada keterkaitan sebab-akibat, di mana satu variabel bebas memengaruhi variabel lain yang bergantung (dependen).” [Lihat sumber Disini - repo.darmajaya.ac.id]
4. Dalam konteks penelitian kuantitatif di Indonesia, disebut bahwa “pendekatan kuantitatif kausal merupakan pendekatan penelitian yang mencari hubungan antar satu variabel dengan variabel lain yang memiliki sebab‐akibat.” [Lihat sumber Disini - repository.stie-mce.ac.id]

Dari definisi-definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa secara ilmiah, hubungan kausal bukan hanya menunjukkan bahwa variabel X berhubungan dengan variabel Y, tetapi bahwa X menyebabkan Y , dengan syarat bahwa X mendahului Y, terdapat pengaruh yang terukur, serta asumsi-lainnya bahwa bukan variabel luar (confounder) yang menjadi sebenarnya penyebab.

Syarat dan Kriteria Penentuan Hubungan Kausal dalam Penelitian

Dalam penelitian ilmiah, untuk menyatakan bahwa suatu hubungan antara variabel X (sebab) dan variabel Y (akibat) adalah kausal, tidak cukup hanya melihat hubungan statistik atau korelasi. Ada prinsip dasar yang digunakan oleh peneliti untuk menilai apakah suatu hubungan benar-benar bersifat kausal:

1. Temporalitas (Temporal Precedence)

   Sebab harus terjadi sebelum akibat terjadi; tanpa urutan waktu yang benar, hubungan kausal tidak dapat dibuktikan. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

2. Kovariasi (Covariation / Association)

   Adanya perubahan pada variabel X harus diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara konsisten dalam berbagai pengamatan. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

3. Non-spuriousness (Non-Spurious / Non-Confounding)

   Hubungan tersebut tidak boleh dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diukur; dengan kata lain, faktor pembaur/confounder harus dikendalikan atau dieliminasi sehingga hubungan itu tidak sekadar kebetulan. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

4. Kriteria Bradford Hill untuk Inferensi Kausal

   Banyak disiplin ilmu (terutama epidemiologi) memakai Bradford Hill Criteria sebagai panduan untuk menilai bukti kausalitas dari data observasional. Kriteria ini bukan aturan kaku, tetapi membantu menguatkan penilaian hubungan kausal. [Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov]
   Beberapa di antaranya adalah:

   • Kekuatan Asosiasi (Strength), seberapa kuat hubungan antara X dan Y

   • Konsistensi (Consistency), apakah hubungan terlihat dalam berbagai studi berbeda

   • Spesifisitas (Specificity), apakah hubungan hanya terjadi antara X dan Y

   • Temporalitas (Temporality), sebab terjadi sebelum akibat

   • Gradient/Biological Gradient, hubungan dosis-respons

   • Koherensi (Coherence), konsistensi dengan pengetahuan ilmiah yang ada

   • Bukti Eksperimen (Experiment), bukti dari percobaan atau pengujian

   • Plausibilitas Biologis (Biological Plausibility), mekanisme yang masuk akal secara ilmiah [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]

5. Validitas Internal

   Suatu hubungan kausal dikatakan valid secara internal ketika semua alternatif penjelasan dapat dieliminasi dan hanya hubungan sebab-akibat yang tersisa. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Jenis-Jenis Hubungan Kausal

Dalam praktik penelitian dan aplikasi ilmiah, terdapat beberapa jenis atau pola hubungan kausal yang sering dijumpai. Di bawah ini dijelaskan beberapa jenis bersama dengan contohnya agar lebih mudah dimengerti:

1. Kausal satu arah (unidirectional causality)
   Hubungan di mana variabel penyebab secara langsung mempengaruhi variabel akibat, dan arah pengaruh hanya dari penyebab ke akibat. Contoh: penurunan harga promosi menyebabkan peningkatan pembelian , variabel harga/promosi (penyebab) → variabel keputusan pembelian (akibat).
2. Kausal dua arah atau timbal-balik (bidirectional causality / reciprocal causality)
   Hubungan di mana variabel A mempengaruhi variabel B, dan variabel B juga mempengaruhi variabel A. Contoh: kualitas layanan mempengaruhi kepuasan pelanggan, dan kepuasan pelanggan kembali mempengaruhi persepsi kualitas layanan melalui feedback.
3. Kausal majemuk (multicausal causality)
   Hubungan di mana satu akibat dihasilkan oleh dua atau lebih penyebab yang bekerja bersama atau saling memoderasi. Contoh: tingkat emisi CO₂ dan konsumsi energi fosil secara bersama-sama mempengaruhi pariwisata di Indonesia. Dalam penelitian disebut bahwa variabel emisi CO₂ dan pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan satu arah terhadap konsumsi energi fosil, dan konsumsi energi fosil memiliki arah satu terhadap pariwisata. [Lihat sumber Disini - ejournal.undip.ac.id]
4. Kausal komparatif (causal-comparative design)
   Merupakan jenis penelitian non-eksperimen yang berusaha mengidentifikasi sebab akibat dengan membandingkan kelompok yang berbeda atau kondisi yang berbeda. Contoh: membandingkan kinerja mahasiswa yang menggunakan metode pembelajaran A dengan metode pembelajaran B untuk mengetahui apakah metode A menyebabkan hasil belajar yang lebih baik. Dalam literatur disebut bahwa penelitian kausal komparatif berguna untuk menyelidiki hubungan sebab-akibat tanpa manipulasi eksperimental, namun dengan keterbatasan bahwa variabel pengganggu sulit dikendalikan. [Lihat sumber Disini - maryamsejahtera.com]
5. Kausal dalam desain eksperimen (experimental causality)
   Desain penelitian yang paling kuat untuk menunjuk hubungan kausal karena peneliti secara aktif memanipulasi variabel penyebab dan mengamati efeknya pada variabel terikat. Contoh: percobaan di laboratorium di mana kelompok eksperimen diberi perlakuan, sedangkan kelompok kontrol tidak, kemudian dibandingkan hasilnya. Literatur menyebut bahwa tujuan penelitian eksperimen adalah untuk meneliti atau mengetahui pengaruh suatu perlakuan terhadap kelompok tertentu dibandingkan kelompok lain. [Lihat sumber Disini - jurnal.peneliti.net]
6. Korelasi vs Kausalitas
   Penting juga membedakan antara korelasi (hubungan atau keterkaitan) dengan kausalitas (sebab-akibat). Sebuah korelasi yang signifikan antar variabel belum menjamin bahwa satu variabel menyebabkan variabel lainnya. Contoh literatur menyebut bahwa penelitian korelasional adalah penelitian non-eksperimental yang tidak dapat mengonfirmasi suatu hubungan kausal, walaupun dapat mengeksplorasi kemungkinan hubungan sebab-akibat. [Lihat sumber Disini - jiip.stkipyapisdompu.ac.id]

Dengan memahami berbagai jenis hubungan kausal di atas, peneliti atau praktisi dapat memilih desain penelitian atau analisis yang paling tepat sesuai dengan kondisi data dan tujuan penelitian. Misalnya, bila data observasional, maka peneliti harus berhati-hati dalam menyimpulkan kausalitas dan mempertimbangkan faktor pengganggu (confounder) serta arah temporalitas.

Contoh Hubungan Kausal

Beberapa contoh penerapan hubungan kausal dalam penelitian dan praktik di Indonesia maupun global:

1. Penelitian di Indonesia yang menguji hubungan kausalitas antara investasi dengan pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan metode Granger Causality Test untuk mengetahui apakah investasi memang menyebabkan pertumbuhan ekonomi dalam periode tertentu. [Lihat sumber Disini - jurnal.uinsyahada.ac.id]
2. Penelitian “Analisis Kausalitas, Pariwisata, Konsumsi Energi Fosil, Pertumbuhan Ekonomi dan Emisi CO₂ di Indonesia” yang menemukan bahwa emisi CO₂ dan pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan satu arah terhadap konsumsi energi fosil, dan konsumsi energi fosil memiliki arah satu terhadap pariwisata. Ini adalah contoh kausal majemuk dan satu arah. [Lihat sumber Disini - ejournal.undip.ac.id]
3. Penelitian di bidang sistem informasi “Hubungan Kausal Antar Faktor‐Faktor yang Mempengaruhi Sistem Informasi Akademik pada Perguruan Tinggi” menggunakan metode variabel laten dan menemukan bahwa kualitas sistem informasi sebagai variabel inti berhubungan langsung dengan variabel kualitas informasi, serta variabel kepuasan pengguna yang berhubungan langsung dengan dua variabel lain. Namun, arah kausalitas belum sepenuhnya dapat ditentukan dari data yang ada. [Lihat sumber Disini - jurnal.uns.ac.id]
4. Dalam konteks perusahaan, misalnya penelitian yang menyebut variabel “Kualitas Produk dan Promosi Terhadap Kepuasan Konsumen” di Indonesia menggunakan pendekatan kausal kuantitatif untuk menyimpulkan bahwa kualitas produk dan promosi secara simultan mempengaruhi kepuasan konsumen. [Lihat sumber Disini - ejournal.upbatam.ac.id]
5. Contoh di bidang eksperimen pendidikan: penelitian eksperimen yang ingin mengevaluasi pengaruh suatu metode pembelajaran terhadap hasil belajar siswa, di mana metode pembelajaran diubah sebagai perlakuan dan hasil belajar diukur sebagai akibat. Literatur menyebut bahwa tujuan penelitian eksperimen adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan sebab-akibat. [Lihat sumber Disini - jurnal.peneliti.net]

Lewat contoh-contoh di atas, terlihat bahwa penerapan hubungan kausal sangat luas , mulai dari ekonomi, pendidikan, sistem informasi, hingga manajemen organisasi. Namun penting untuk diingat bahwa kesimpulan kausal memerlukan bukti yang lebih kuat daripada sekadar koefisien korelasi.

Kesimpulan

Sebagai rangkuman, hubungan kausal merupakan konsep yang menegaskan bahwa satu variabel atau kondisi dapat menjadi penyebab bagi variabel atau kondisi lain , bukan hanya terkait secara kebetulan atau berbarengan, tetapi secara logis dan empiris variabel penyebab mendahului serta mempengaruhi variabel akibat. Definisi secara umum menekankan unsur sebab-akibat; dalam KBBI disebut sebagai “perihal sebab-akibat”; dan menurut para ahli dalam metodologi penelitian disebut sebagai hubungan yang memiliki sifat sebab-akibat dengan variabel bebas yang mempengaruhi variabel terikat.

Terdapat beberapa jenis hubungan kausal yang perlu dibedakan: hubungan satu arah, dua arah (reciprocal), multicausal, kausal komparatif, dan kausal eksperimen. Penting pula membedakan kausalitas dengan korelasi, karena korelasi belum tentu menunjukkan sebab‐akibat. Contoh‐contoh penelitian di Indonesia menunjukkan berbagai penerapan hubungan kausal dalam ekonomi, sistem informasi, pendidikan, dan bisnis.

Dengan pemahaman yang tepat terhadap konsep, jenis, dan contoh hubungan kausal, diharapkan peneliti, akademisi, dan praktisi dapat merancang penelitian atau analisis data dengan lebih matang, serta menarik kesimpulan kausalitas yang lebih valid dan bermakna.