Kausalitas: Pengertian, Jenis, dan Contoh dalam Penelitian beserta sumber [PDF]

Pendahuluan

Kausalitas adalah hubungan sebab-akibat yang menunjukkan bahwa suatu peristiwa dapat memengaruhi atau menimbulkan peristiwa lain. Dalam penelitian ilmiah, konsep ini menjadi dasar dalam memahami bagaimana variabel bebas (penyebab) dapat memberikan dampak terhadap variabel terikat (akibat). Melalui analisis kausalitas, peneliti tidak hanya mencari hubungan yang bersifat korelatif, tetapi juga berusaha membuktikan adanya pengaruh langsung dan signifikan antara dua atau lebih variabel yang diteliti.

Pemahaman terhadap kausalitas sangat penting dalam berbagai bidang seperti pendidikan, ekonomi, psikologi, dan ilmu sosial lainnya. Dengan mengetahui hubungan sebab-akibat secara tepat, peneliti dapat merumuskan kebijakan, strategi, atau solusi yang lebih efektif terhadap suatu masalah. Oleh karena itu, pembahasan tentang kausalitas tidak hanya penting dari sisi teoritis, tetapi juga memiliki nilai praktis yang tinggi dalam penerapan di dunia nyata.

Definisi Kausalitas

Definisi Kausalitas Secara Umum

Secara umum, kausalitas dapat diartikan sebagai hubungan antara dua atau lebih peristiwa atau keadaan di mana satu peristiwa (sebab) menghasilkan atau menyebabkan peristiwa lain (akibat). Dalam konteks penelitian, ini tercermin ketika suatu variabel independen atau penyebab berkontribusi terhadap perubahan atau munculnya variabel dependen atau akibat. Sebagai ilustrasi, dalam sebuah penelitian dikatakan bahwa “hasil belajar meningkat karena metode pembelajaran tertentu diterapkan” maka metode pembelajaran adalah sebab dan hasil belajar adalah akibat.

Beberapa literatur metode penelitian di Indonesia menyebut konsep ini secara eksplisit. Misalnya, dalam dokumen metode penelitian kuantitatif disebut bahwa: “pendekatan kuantitatif kausal merupakan pendekatan dalam penelitian yang mencari hubungan antar satu variabel dengan variabel lain yang memiliki sebab‐akibat.” [Lihat sumber Disini] Dokumen lain menyatakan bahwa “penelitian kausal adalah penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan sebab-akibat antara variabel independen dan variabel dependen.” [Lihat sumber Disini]

Dengan demikian, secara umum kausalitas bukan sekadar “dua variabel berhubungan” (korelasi) tetapi “satu variabel menyebabkan variabel lainnya”. Hal ini penting untuk dipahami agar penelitian bisa menyimpulkan dengan kuat bahwa ada pengaruh sebab-akibat, bukan hanya asosiasi.

Definisi Kausalitas Menurut KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) daring, kata kausalitas didefinisikan sebagai: perihal kausal; perihal sebab-akibat. [Lihat sumber Disini] Contoh penggunaan dalam kalimat: “… harus kita perhatikan hukum kausalitas…” [Lihat sumber Disini] Dengan demikian, secara bahasa Indonesia istilah ini langsung menunjuk pada fenomena hubungan sebab-akibat. Karena itu, ketika penelitian memakai istilah “kausalitas”, pembaca sudah bisa memahami bahwa yang dimaksud adalah “sebab-akibat” dan bukan hanya “hubungan” yang tidak menentukan arah atau pengaruh.

Definisi Kausalitas Menurut Para Ahli

Beberapa ahli dan artikel metodologi penelitian di Indonesia memberikan definisi yang lebih spesifik dan kaya nuansa. Berikut beberapa kutipan dan penjelasan:

• Dalam artikel “Kausalitas dalam Farmakoepidemiologi” dikatakan bahwa:

“dalam hubungan kausal terdapat kriteria yang dapat menunjukkan hubungan antara paparan dengan hasil dalam suatu penelitian.” [Lihat sumber Disini]
Artikel tersebut menekankan bahwa untuk menyatakan hubungan kausal dalam bidang epidemiologi, diperlukan bukan hanya asosiasi, tetapi pemenuhan beberapa kriteria (seperti kekuatan hubungan, konsistensi, spesifisitas, temporalitas, gradien biologis, bukti eksperimen dan analogi). Hal ini menunjukkan bahwa definisi kausalitas menurut para ahli dapat jauh lebih kompleks dan mencakup aspek validitas internal, kontrol bias/kerancuan.

• Dalam makalah “Analisis Arah Kausalitas (causal ordering)” disebut bahwa:

“Penelitian eksplanatoris yang meneliti hubungan sebab-akibat (kausalitas) sering dianggap memiliki makna yang lebih berarti dibandingkan riset eksploratoris maupun deskriptif.” [Lihat sumber Disini]
Kutipan ini menggarisbawahi bahwa kausalitas dalam penelitian biasanya dikaitkan dengan tujuan yang lebih tinggi yaitu menjelaskan mengapa dan bagaimana, bukan hanya apa yang terjadi.

• Dalam dokumen metode penelitian disebut bahwa:

“Desain penelitian kausalitas merupakan suatu desain penelitian yang rancangannya untuk melakukan penelitian yang mungkin terdapat ikatan sebab-akibat antar variabel.” [Lihat sumber Disini]
Pernyataan ini menekankan bahwa definisi kausalitas tidak hanya soal hubungan sebab-akibat, tetapi juga soal desain penelitian yang memang disusun untuk menguji kemungkinan ikatan sebab-akibat tersebut.

Berdasarkan definisi-definisi di atas, maka kita bisa merangkum: kausalitas dalam konteks penelitian ialah upaya untuk mengidentifikasi dan menjelaskan bahwa suatu variabel (penyebab) secara langsung atau tidak langsung mempengaruhi variabel lain (akibat), dengan mempertimbangkan bahwa ada hubungan sebab-akibat dan bukan sekadar korelasi. Hal ini menjadi landasan metodologis penting agar hasil penelitian dapat ditafsirkan sebagai pengaruh sebab terhadap akibat, bukan hanya hubungan bersamaan atau kebetulan.

Jenis Kausalitas dalam Penelitian

Dalam ranah penelitian, khususnya penelitian kuantitatif, konsep kausalitas tidak hanya satu bentuk saja — melainkan terdapat beberapa jenis atau varian yang umum digunakan. Memahami jenis-jenis ini penting supaya peneliti bisa memilih rancangan dan metode yang paling tepat untuk menguji hubungan sebab-akibat antar variabel. Berikut dipaparkan beberapa jenis yang sering muncul di literatur Indonesia, berikut karakteristik dan contoh aplikasinya.

1. Penelitian Kausal atau Eksplanatoris

Jenis penelitian ini bertujuan utama untuk menjelaskan hubungan sebab-akibat (causal) antara variabel bebas (penyebab) dan variabel terikat (akibat). Dalam desain ini, peneliti biasanya menetapkan hipotesis bahwa variabel independen akan mempengaruhi variabel dependen, kemudian menggunakan data (sering kuantitatif) untuk menguji pengaruh tersebut secara statistik. Misalnya, sebuah studi menyimpulkan: “Pengaruh kemampuan dan motivasi terhadap kinerja driver…” di mana variabel kemampuan dan motivasi dianggap penyebab, dan kinerja driver sebagai akibat (contoh dari literatur Universitas Undiksha).
Karakteristik-nya antara lain: manipulasi atau kontrol terhadap variabel independen bila memungkinkan, pengukuran variabel setelah perlakuan/intervensi, serta analisis pengaruh (regresi, uji hipotesis) yang memungkinkan klaim sebab-akibat.
Jenis ini sering dipilih ketika peneliti ingin menghasilkan rekomendasi praktis atau intervensi yang berbasis bukti — karena bukan hanya menjelaskan “apa yang terjadi”, melainkan “mengapa dan bagaimana” sesuatu terjadi.

2. Penelitian Kausal Komparatif (Ex post facto)

Jenis ini juga dikenal sebagai penelitian kausal-komparatif. Metode ini cocok ketika manipulasi variabel tidak memungkinkan (karena alasan etika, praktis, atau variabel sudah terjadi sebelumnya). Dalam jenis ini, peneliti mengamati akibat yang sudah terjadi, kemudian “mencari kembali” faktor penyebab potensial melalui data yang ada (non-eksperimen). Sebagaimana disebut dalam salah satu literatur: “Penelitian kausal komparatif adalah penelitian yang bertujuan untuk menyelidiki hubungan sebab-akibat dengan cara mengamati terhadap akibat yang ada kemudian mencari kembali faktor yang mungkin menjadi penyebab…” [Lihat sumber Disini]
Karakteristik: tidak ada perlakuan eksperimental atau kontrol penuh, pengelompokan berdasarkan variabel bebas atau kondisi yang berbeda, kemudian membandingkan kelompok untuk melihat apakah ada pengaruh penyebab terhadap akibat. Contoh: “Pengaruh rasa percaya diri terhadap keterampilan berbicara siswa” yang menggunakan desain kausal komparatif. [Lihat sumber Disini]
Kelebihan: lebih fleksibel dan lebih mudah dilakukan di setting nyata. Kekurangan: kontrol terhadap variabel pengganggu (confounders) lebih terbatas sehingga klaim sebab-akibat harus ditafsirkan dengan hati-hati.

3. Analisis Kausalitas (misalnya Uji Granger, Panel, Time-Series)

Jenis ini sering muncul dalam penelitian ekonomi, keuangan, pembangunan dan makro, baik di Indonesia maupun internasional. Fokusnya adalah menganalisis arah dan kekuatan kausalitas antar variabel menggunakan metode deret waktu (time-series) atau panel. Contoh studi: “Analisis Kausalitas Granger antara Gross Domestic Product, Return on Asset dan Return on Equity…” yang menguji apakah GDP menyebabkan ROA/ROE atau sebaliknya. [Lihat sumber Disini]
Ciri utama: data sekunder (sering waktu/lapisan), uji stasioneritas, uji kointegrasi jika perlu, kemudian uji kausalitas seperti Granger causality. Bisa juga menggunakan model VECM, IRF (Impulse Response Function), atau Decomposition Variance. Contoh lainnya: “Analisis Kausalitas Suku Bunga, Nilai Tukar, dan Inflasi di Indonesia” menggunakan VECM & Granger. [Lihat sumber Disini]
Jenis ini cocok jika peneliti memiliki data waktu panjang dan ingin mengetahui bagaimana variabel-variabel saling memengaruhi dari waktu ke waktu, termasuk arah kausalitas. Namun interpretasi tetap harus hati-hati karena sebab-akibat dalam data observasi tetap bisa dipengaruhi faktor lain.

4. Hubungan Kausal dalam Epidemiologi / Farmakoepidemiologi dan Ilmu Kesehatan

Dalam bidang kesehatan, kausalitas menjadi sangat krusial karena menyangkut apakah paparan (exposure) menyebabkan hasil (outcome) seperti penyakit. Studi-kausal di bidang ini menggunakan kriteria seperti kekuatan, konsistensi, temporalisasi (temporal precedence), gradien dosis‐respons, bukti eksperimen, dan analogi (misalnya Bradford Hill). Sebagai contoh: dalam artikel “Kausalitas dalam Farmakoepidemiologi” disebut bahwa “dalam hubungan kausal terdapat kriteria yang dapat menunjukkan hubungan antara paparan dengan hasil dalam suatu penelitian.” [Lihat sumber Disini]
Karakteristik: kontrol yang amat ketat terhadap bias/kerancuan, kadang menggunakan data longitudinal atau eksperimen alamiah, dan sangat berhati-hati dalam mengklaim sebab-akibat karena implikasi kebijakan/klinis besar.
Contoh aplikasi: menentukan apakah konsumsi AC tertentu menyebabkan efek samping, atau apakah vaksinasi menyebabkan penurunan suatu penyakit.

5. Ringkasan Tabel

Contoh Kausalitas dalam Penelitian

1. Analisis Kausalitas Suku Bunga, Nilai Tukar dan Inflasi di Indonesia Tahun 1994‑2023 Menggunakan Model VECM (2025)
   Penelitian ini menggunakan data time-series bulanan dari Indonesia periode 1994-2023 untuk tiga variabel makro utama: suku bunga, nilai tukar, dan inflasi. Analisis dilakukan dengan uji kointegrasi Johansen dan model VECM (Vector Error Correction Model) untuk melihat hubungan jangka panjang antar variabel, serta uji kausalitas (Granger) untuk menguji arah sebab-akibat. Hasilnya: meskipun ditemukan kointegrasi (hubungan jangka panjang), uji kausalitas Granger tidak menunjukkan hubungan kausalitas yang signifikan dalam jangka pendek antar ketiga variabel tersebut. Namun model VECM menunjukkan bahwa inflasi menjadi variabel yang paling responsif dalam penyesuaian ketidakseimbangan jangka panjang, sedangkan nilai tukar menunjukkan pengaruh dominan terhadap inflasi dan suku bunga. [Lihat sumber Disini]
   → Contoh bagus karena menunjukkan bahwa klaim kausalitas tidak selalu mudah dibuktikan meski variabel bermasalah secara ekonomi, dan memperlihatkan kompleksitas kausalitas dalam ekonomi makro.

2. Analisis Kausalitas ECM Inflasi, Suku Bunga, Jumlah Uang Beredar dan Kurs USD (Studi Kasus Post Covid‑19 di Indonesia 2020‑2024) (2025)
   Penelitian ini mengambil periode yang lebih dekat dengan pandemi (2020-2024) dan menggunakan model ECM (Error Correction Model) untuk memeriksa hubungan kausalitas antara inflasi, suku bunga, jumlah uang yang beredar, dan nilai tukar USD/IDR. Dinyatakan bahwa dalam jangka pendek mungkin tidak ditemukan kausalitas yang kuat, tetapi dalam jangka panjang terdapat proses penyesuaian yang menunjukkan bahwa perubahan pada salah satu variabel dapat mempengaruhi variabel lainnya melalui mekanisme ekonomi. [Lihat sumber Disini]
   → Contoh ini sangat relevan karena membahas situasi pasca pandemi, menunjukkan bahwa kausalitas dalam kondisi eksternal (seperti Covid-19) tetap dapat diuji dengan metode yang tepat.

3. Studi Kausalitas Granger Pertumbuhan Ekonomi, Penyerapan Tenaga Kerja dan Kemiskinan di Indonesia Periode 1998‑2024 (2025)
   Penelitian ini menggunakan data sekunder untuk variabel pertumbuhan ekonomi, penyerapan tenaga kerja, dan kemiskinan di Indonesia dari tahun 1998 hingga 2024. Metode yang dipakai adalah uji kausalitas Granger untuk menentukan apakah satu variabel bisa “menyebabkan” yang lain. Hasilnya menunjukkan bahwa ketiga variabel tersebut tidak saling memiliki hubungan kausalitas yang signifikan dalam analisis Granger mereka. [Lihat sumber Disini]
   → Contoh ini penting untuk artikelmu karena menunjukkan bahwa tidak semua penelitian kausalitas menemukan “sebab-akibat” yang jelas — ada yang menunjukkan “tidak ditemukan kausalitas” juga, yang menambah sudut pandang kritis dalam pembahasan.

4. Analisis Kausalitas Antara Investasi dengan Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia (2022)
   Studi ini menguji hubungan kausalitas antara investasi dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Hasilnya menyimpulkan bahwa terdapat hubungan satu arah (atau unidirectional) dimana pertumbuhan ekonomi mempengaruhi investasi, tetapi investasi tidak terbukti mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dalam studi tersebut. [Lihat sumber Disini]
   → Contoh ini bagus karena menunjukkan jenis kausalitas “satu arah” dan bagaimana hasil penelitian bisa berbeda dari asumsi teori klasik (yang biasanya investasi → pertumbuhan ekonomi).

5. Analisis Kausalitas Antara Pengeluaran Pemerintah, Konsumsi Energi, dan Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia (2025)
   Penelitian ini mencoba menganalisis kausalitas antara pengeluaran pemerintah, konsumsi energi, ekspor/impor, dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Meskipun algoritma spesifik penelitian ini belum diuraikan secara lengkap di ringkasan, namun publikasinya pada jurnal yang bisa diakses menunjukkan bahwa variabel‐variabel pembangunan dan lingkungan juga digarap menggunakan kerangka kausalitas. [Lihat sumber Disini]
   → Contoh ini memperluas cakupan kausalitas dari ekonomi murni ke pembangunan & lingkungan, yang bagus untuk artikelmu agar lebih variatif.

Kesimpulan

Dari pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa kausalitas adalah hubungan sebab-akibat antara dua atau lebih variabel yang menjadi inti dalam penelitian ilmiah, khususnya penelitian kuantitatif. Secara umum, konsep kausalitas menjelaskan bagaimana suatu variabel (penyebab) dapat mempengaruhi atau menghasilkan perubahan pada variabel lain (akibat). Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kausalitas berarti perihal sebab-akibat, sedangkan para ahli seperti dalam jurnal Universitas Padjadjaran (2021) dan Universitas Gadjah Mada (2022) menegaskan bahwa kausalitas merupakan landasan penting dalam penelitian eksplanatoris untuk menjelaskan mekanisme hubungan antarvariabel.

Jenis-jenis kausalitas dalam penelitian juga beragam, di antaranya:

1. Penelitian kausal (eksplanatoris) yang berfokus pada pengujian pengaruh antarvariabel melalui hipotesis terarah;

2. Penelitian kausal-komparatif (ex post facto) yang digunakan ketika manipulasi variabel tidak mungkin dilakukan, tetapi peneliti tetap ingin mengetahui hubungan sebab-akibat berdasarkan data yang telah terjadi;

3. Analisis kausalitas (seperti Uji Granger atau VECM) yang umum dipakai dalam penelitian ekonomi dan keuangan untuk melihat arah hubungan jangka pendek dan jangka panjang antarvariabel; serta

4. Kausalitas di bidang kesehatan atau epidemiologi, yang berperan dalam menentukan apakah suatu paparan benar-benar menyebabkan suatu hasil atau penyakit tertentu.

Berbagai studi di Indonesia dari tahun 2021–2025 memperkuat pemahaman ini. Misalnya, penelitian di Indonesia Banking School Journal (2023) menguji hubungan GDP, ROA, dan ROE; penelitian di Universitas Diponegoro (2021) menganalisis hubungan antara pariwisata, energi, dan emisi CO₂; sedangkan penelitian di Universitas Sahid Jakarta (2023) menunjukkan pengaruh preferensi konsumen dan perceived value terhadap keputusan pembelian. Semua contoh ini menunjukkan bahwa konsep kausalitas dapat diterapkan lintas bidang — mulai dari ekonomi, bisnis, hingga kesehatan dan lingkungan.

Dengan demikian, kausalitas bukan sekadar teori tentang hubungan antarvariabel, tetapi merupakan fondasi utama untuk memahami bagaimana suatu fenomena dapat dijelaskan secara ilmiah. Peneliti yang mampu membangun dan membuktikan hubungan kausalitas dengan metode yang tepat akan menghasilkan temuan yang lebih bermakna, dapat dipercaya, dan bermanfaat untuk pengambilan keputusan di berbagai bidang kehidupan.