LANDASAN TEORI
3.4. Teknik Sampling 6
Secara umum, ada dua jenis teknik pengambilan sampel, yaitu random sampling/probability sampling dan non random sampling/non probability sampling. Random sampling adalah cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil. Artinya, jika elemen populasinya ada 100 dan yang akan dijadikan sampel adalah 25, maka setiap elemen tersebut mempunyai kemungkinan 25/100 untuk bisa dipilih menjadi sampel. Sedangkan, non random sampling atau non probability sampling adalah setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel. Lima
Sampel adalah sebagian anggota dari populasi yang dipilih menggunakan prosedur tertentu sehingga diharapkan dapat mewakili populasi. Populasi adalah keseluruhan elemen atau unsur yang akan kita teliti. Penelitian yang dilakukan atas seluruh elemen dinamakan sensus. Idealnya, agar hasil penelitiannya lebih bisa dipercaya, seorang peneliti harus melakukan sensus. Namun, karena sesuatu hal peneliti tidak meneliti keseluruhan elemen tadi, maka yang dilakukannya adalah meneliti sebagian dari keseluruhan elemen atau unsur tadi.
6
elemen populasi dipilih sebagai sampel karena letaknya dekat dengan rumah peneliti, sedangkan yang lainnya, karena jauh, tidak dipilih, artinya kemungkinannya 0 (nol).
a. Probability Sampling.
Syarat pertama yang harus dilakukan untuk mengambil sampel secara acak adalah memperoleh atau membuat kerangka sampel atau dikenal dengan nama
sampling frame. Kerangka sampling adalah daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel. Elemen populasi bisa berupa data tentang orang/binatang, kejadian, tempat, atau juga benda.
Di samping sampling frame, peneliti juga harus mempunyai alat yang bisa dijadikan penentu sampel. Alat yang umumnya digunakan adalah tabel angka
random, kalkulator, atau undian. Pemilihan sampel secara acak bisa dilakukan melalui sistem undian jika elemen populasinya tidak begitu banyak. Tetapi, jika sudah ratusan, cara undian bisa mengganggu konsep acak atau random itu sendiri.
1. Simplerandomsampling atau sampel acak sederhana7
Simple random sampling adalah teknik sampling secara acak dimana setiap individu dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dijadikan sampel. Proses memilih sejumlah sampel n dari populasi N yang dilakukan secara random. Ada 2 cara yang dikenal dalam simple random sampling yaitu:
a. Bila jumlah populasi sedikit, bisa dilakukan dengan cara mengundi Cointoss
7
b. Tetapi bila populasinya besar, perlu digunakan label random numbers
yang prosedurnya adalah sebagai berikut: 1) Misalnya populasi berjumlah 300 (N=300).
2) Tentukan nomor setiap unit populasi (dari 1 s/d 300 = 3 digit/kolom) 3) Tentukan besar sampel yang akan diambil. (Misalnya 75 atau 25 %) 4) Tentukan skema penggunaan label random numbers. (misalnya dimulai
dari 3 kolom pertama dan baris pertama) dengan menggunakan tabel random numbers, tentukan unit mana yang terpilih, sebesar sampel yang dibutuhkan, yaitu dengan mengurutkan angka-angka dalam 3 kolom pertama, dari atas ke bawah, setiap nomor ≤ 300, merupakan nomor sampel yang diambil (100, 175, 243, 101), bila ada nomor ≥ 300, tidak diambil sebagai sampel (N = 300). Jika pada lembar pertama jumlah sampel belum mencukupi, lanjutkan ke lembaran berikutnya, dan seterusnya. Jika ada nomor yang serupa dijumpai, di ambil hanya satu, karena setiap orang hanya mempunyai 1 nomor identifikasi.
Gambar 3.1. Ilustrasi Simple Random Sampling 1 2 3 4 5 6 13 Diambil secara random Sampel yang Representatif Populasi homogen
2. Stratifiedrandomsampling (sampling bertingkat)8
Stratified random sampling digunakan peneliti apabila di dalam populasi terdapat kelompok-kelompok subjek dan antara satu kelompok dengan kelompok yang lain tampak adanya strata atau tingkatan. Pada stratified random sampling populasi N unit adalah pembagian pertama menjadi subpopulasi dar N1, N2,…,NL unit, berturu-turut. Subpopulasi ini tidak saling tumpang tindih dan bersama terdiri dari seluruh populasi, sehingga menjadi :
N1+N2+…+NL=N Prosedur:
a. Siapkan sampling frame, daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel
b. Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki c. Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum
d. Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.
Misalnya, karena kondisi Taman Kanak-kanak di Medan sangat berbeda (heterogen) maka buatlah kriteria yang tertentu yang dapat mengelompokkan sekolah Taman Kanak-kanak ke dalam 3 kelompok (A = baik, B = sedang, C=kurang). Contohnya untuk Taman Kanak-Kanak dengan kondisi A ada 20 buah dari 100 Taman Kanak-Kanak yang ada di Kota Madya Medan, kondisi B=50 buah C=30 buah. Jika berdasarkan perhitungan besar sampel, kita ingin mengambil sebanyak 25 buah (25%), maka ambilah 25% dari masing-masing sub populasi tersebut di atas.
8
Gambar 3.2. Ilustrasi StratifiedRandomSampling 3. Clustersampling atau sampel gugus
Cluster sampling adalah pengambilan sampel dengan cara melakukan seleksi terlebih dahulu terhadap setiap individu yang menjadi populasi dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok elemen. Sampling ini digunakan peneliti apabila di dalam populasi terdapat kelompok-kelompok yang mempunyai cirri sendiri-sendiri.
Misalnya, akan diambil populasi seluruh guru SD di Kota Bogor. Pengambilan sampelnya dengan cara membagi wilayah Kota Bogor ke dalam enam wilayah, kemudian dari masing-masing kecamatan diambil perwakilannya. Jumlah sampel tiap kecamatan diambil secara proporsional.
4. Systematicsampling9
Systematic sampling adalah merupakan teknik untuk memilih anggota sampel melalui peluang dan sistem tertentu dimana pemilihan anggota sampel dilakukan setelah pemilihan data pertama secara acak, dan untuk data selanjutnya dipilih berdasarkan interval tertentu atau kelipatan tertentu atau angka ganjil genap. Proses pengambilan sampel setiap urutan ke “K” dari titik awal yang dipilih secara random dimana :
Pengambilan sampel dengan metode systematic sampling dengan populasi terbatas adalah:
a. Menentukan ukuran sampel (n) yang akan diambil dari keseluruhan anggota populasi
b. Membagi anggota populasi menjadi k kelompok dengan ketentuan k harus lebih kecil dari atau sama dengan N/n
c. Menentukan secara acak satu unit sampel pertama dari kelompok pertama yang terbentuk. Unit sampel kedua, ketiga dan selanjutnya kemudian diambil secara sistematis dari kelompok kedua, ketiga dan selanjutnya
Misalnya dari 100 orang karyawan ingin diambil secara acak sistematis 10 orang karyawan sebagai sampel.
9
Sugiarto. 2001. Teknik Sampling. (Jakarta, Gramedia Pustaka Utama). h. 62-64
sampel) anggota (jumlah n populasi) anggota (Jumlah N K =
Penyelesaiannya dapat dilakukan sebagai berikut :
1) Menentukan banyaknya kelompok, k= 100/10=10, berarti ada 10 kelompok (tidak boleh lebih dari 10 kelompok)
2) Memberikan nomor urut secara acak pada 100 orang karyawan tersebut dari 1,2,3 sampai 100
3) Selanjutnya membagi keseluruhan anggota populasi, menjadi 10 kelompok, maka akan diperoleh kelompok pertama (kelompok A) berisi karyawan dengan nomor urut 1-10, kelompok kedua (Kelompok B) dengan nomor urut 11-20 dan seterusnya sampai kelompok J
4) Mengambil satu unit sampel secara acak pada kelompok A (pertama), misalnya terambil karyawan nomor 3. Setelah itu dilakukan pengambilan sampel pada kelompok berikutnya untuk satuan sampel yang berada segaris (memiliki jarak yang sama) dengan sampel nomor 3 tersebut. Anggota populasi yang menjadi sampel dalam penelitian adalah anggota populasi yang mempunyai nomor sebagai berikut :
Kelompok : A B C D E F G H I J No. terpilih : 3 13 23 33 43 53 63 73 83 93
Jadi pengambilan sampel yang dilakukan benar-benar secara acak hanyalah pada pengambilan sampel pertama dari kelompok pertama. Sesudah keolompok pertama tersebut diambil maka
sampel kedua, ketiga dan seterusnya, diambil secara sistematis dari kelompok kedua, ketiga dan selanjutnya.
Gambar 3.4. Ilustrasi SystematicSampling 5. Sampel Bertingkat (Multi Stage Sampling)10
Suatu sampel dimana pemilihan elemen-elemen populasi sebagai anggota sampel dilakukan secara bertingkat
Misalnya: Provinsi Kabupaten Kecamatan desa Lingkungan KK Misalnya kita ingin meneliti berat badan dan tinggi badan murid SMA. Sesuai kondisi dan perhitungan, maka jumlah sampel yang akan diambil ± 2000. Indonesia
27 Provinsi Provinsi Sumut Kabupaten Deli Serdang Kecamatan Hamparan Perak Ada 3 SMA (± 2000)
Gambar 3.5. Ilustrasi Multi Stage Sampling
10
b. Nonprobability Sampling11
Pada Nonprobability sampling setiap elemen populasi yang akan ditarik menjadi anggota sampel tidak berdasarkan probabilitas yang melekat pada setiap elemen tetapi berdasarkan karakteristik khusus masing-masing elemen. Hal ini mengindikasikan bahwa temuan-temuan dari analisis terhadap sampel terpilih tidak dimaksudkan untuk generalisasi tetapi untuk mendapatkan informasi awal yang cepat dengan cara murah. Nonprobability sampling tidak dipilih secara acak, tidak semua unsur atau elemen populasi mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Unsur populasi yang terpilih menjadi sampel bisa disebabkan karena kebetulan atau karena faktor lain yang sebelumnya sudah direncanakan oleh peneliti.
1) ConvenienceSampling
Convience sampling adalah teknik sampling berdasarkan faktor spontanitas. Artinya, siapa saja yang secara tidak sengaja bertemu dengan peneliti maka orang tersebut dapat dijadikan sampel. Misalnya, suatu perusahaan industri makanan seperti makanan dalam kemasan kaleng ingin mendapatkan informasi tentang bagaimana pandangan konsumen terhadap mutu produk yang dihasilkan. Untuk itu, perusahaan membawa produk-produk tersebut ke pasar dan menawarkan kepada siapa saja yang bersedia mencicipi dan memberikan informasi tentang mutu produk tersebut menurut penilaian masing-masing. Convience sampling sering digunakan sebagai fase exploratory
11
dari sebuah projek penelitian dan telah dianggap sebagai metode paling baik untuk mendapatkan informasi awal secara cepat dengan biaya yang murah. 2) PurposiveSampling
Purposive sampling adalah sampling yang digunakan oleh peneliti jika peneliti mempunyai pertimbangan-pertimbangan tertentu di dalam pengambilan sampelnya. Biasanya teknik ini digunakan untuk studi kasus yang dimana aspek dari kasus tunggal yang representatif diamati dan dianalisis. Misalnya, di sebuah wilayah kantor pendidikan terdapat 3 buah sekolah SMU Negeri, 5 buah sekolah swasta beragama dan sebuah sekolah swasta non agama. Banyaknya siswa di setiap sekolah tidak sama, maka untuk menentukan sampel, peneliti mengambil semua siswa dari sekolah swasta non agama dan jumlah yang sama banyak berasal dari sekolah swasta beragama dan juga dari sekolah negeri. Maksud peneliti adalah agar banyaknya subjek dari ketiga jenis sekolah dapat sama. Pertimbangan lain yang biasa digunakan dalam menentukan sampel bertujuan adalah lokasi tempat subjek penelitian atau responden penelitian berada. Kadang-kadang peneliti menentukan subjek atau responden yang lebih banyak tinggal di daerah yang lebih mudah dikunjungi. 3) JudgmentSampling
Untuk pengambilan sampel dengan cara judgement sampling diperlukan tenaga ahli yang akan menentukan anggota populasi yang akan menjadi anggota sampel. Misalnya, akan diadakan penelitian tentang penerimaan masyarakat terhadap suatu jenis kosmetik. Para ahli biasanya mengambil
segolongan orang yang selalu memakai kosmetika, jadi tidak seluruh penduduk kota diambil sebagai pilihan.
4) Quota Sampling
Quota sampling adalah pengambilan sampel dimana anggota populasi yang dijadikan sampel mempunyai karekteristik yang sama. Misalnya, akan dilakukan penelitian tentang masalah Keluarga Berencana (KB), maka dilakukan pengelompokkan golongan penduduk, misalnya penduduk suku Batak, Aceh, Minang, dan sebagainya. Dari tiap golongan diambil dengan cara sebanding dari jumlah keseluruhan.
5) Sampling Jenuh
Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang. istilah lain sampling jenuh adalah sensus dimana semua anggota populasi dijadikan sampel
6) Snowballsampling
Snowball sampling merupakan teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih responden lain untuk dijadikan sampel lagi, begitu seterusnya sehingga jumlah sampel menjadi banyak.
Gambar 3.6. Snowball Sampling