Sampling merupakan teknik pengambilan sampel dari populasi. Sampel yang diambil adalah sampel yang dapat mewakili populasi. Beberapa faktor yang menyarankan penggunaan teknik sampling, adalah sebagai berikut:
1. Dalam kasus populasi terbatas, pengamat tidak mungkin untuk melakukan sensus(pengumpulan setiap elemen dalam populasi)
2. Dalam kasus populasi homogen, sampling dianggap lebih efisien 3. Pertimbangan dari segi waktu dan biaya
33 | I N D U S T R I A L S T A T I S T I C D A N O P E R A T I O N A L R E S E A R C H L A B O R A T O R Y
Metode sampling dibagi menjadi dua, yaitu:
1. Sampel Acak/ Random Sampling/ Probability Sampling
Pada pengambilan sampel secara random, setiap unit populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk diambil sebagai sampel. Faktor pemilihan atau penunjukan sampel yang mana akan diambil, yang sematamata atas pertimbangan penelitidihindarkan.
Dengan cara random, bias pemilihan dapat diperkecil, sekecil mungkin. Ini merupakan salah satu usaha untuk mendapatkan sampel yang representatif.
Keuntungan pengambilan sampel dengan probability sampling adalah sebagai berikut:
a. Derajat kepercayaan terhadap sampel dapat ditentukan.
b. Beda penaksiran parameter populasi dengan statistik sampel, dapat diperkirakan.
c. Besar sampel yang akan diambil dapat dihitung secara statistik.
Cara pengambilan sampel data Probability Sampling, sebagai berikut:
1. Sampel Random Sederhana (Simple Random Sampling)
Proses pengambilan sampel dilakukan dengan memberi kesempatan yang sama pada setiap anggota populasi untuk menjadi anggota sampel. Jadi disini proses memilih sejumlah sampel n dari populasi N yang dilakukan secara random. Ada 2 cara yang dikenal:
a. Bila jumlah populasi sedikit, bisa dilakukan dengan cara mengundi (Coin toss) b. Bila populasi besar, perlu digunakan label “Random Numbers”
Keuntungan : Prosedur estimasi mudah dan sederhana
Kerugian : Membutuhkan daftar seluruh anggota populasi
Sampel mungkin tersebar pada daerah yang luas, sehingga biaya transportasi tinggi
2. Sampel Random Sistematik (Systematic Random Sampling)
Proses pengambilan sampel, setiap urutan ke “K” dari titik awal yang dipilih secara random, di mana:
Keuntungan : Perencanaan dan penggunaannya mudah Sampel tersebar di daerah populasi
Kerugian : Membutuhkan daftar populasi
34 | I N D U S T R I A L S T A T I S T I C D A N O P E R A T I O N A L R E S E A R C H L A B O R A T O R Y
3. Sampel Random Berstrata (Stratified Random Sampling)
Populasi dibagi strata-strata (sub-populasi), kemudian pengambilan sampel dilakukan di dalam setiap strata baik secara simple Random Sampling ataupun secara Systematic Random Sampling.
Keuntungan : Taksiran mengenai karakteristik pepulasi lebih tepat
Kerugian : Daftar populasi setiap strata diperlukan
Jika daerah geografisnya luas, maka biaya transportasi tinggi.
4. Sampel Berkelompok (Cluster Sampling)
Pengambilan sampel dilakukan terhadap sampling unit, di mana sampling unitnya terdiri dari satu kelompok (cluster). Tiap item (individu) di dalam kelompok yang terpilih akan diambil sebagai sampel. Cara ini dipakai bila populasi dapat dibagi dalam kelompok dan setiap karakteristik yang dipelajari ada dalam setiap kelompok.
Keuntungan : Tidak memerlukan daftar populasi
Kerugian : Prosedur estimasi sulit 5. Sampel Bertingkat (Multi Stage Sampling)
Proses pengambilan sampel dilakukan bertingkat, baik bertingkat dua, maupun lebih.
Contohnya dari tingkat provinsi - kabupaten - kecamatan - desa - lingkungan - Kepala Keluarga.
Cara ini digunakan apabila:
a. Populasinya cukup homogen b. Jumlah populasi sangat besar
c. Populasi menempati daerah yang sangat luas d. Biaya penelitian kecil
Keuntungan : Biaya transportasi kecil
Kerugian : Prosedur estimasi sulit
Prosedur pengambilan sampel memerlukan perencanaan yang lebih cermat.
B. Sampel Tidak Acak/Non-Random Sampling/Non-Probability Sampling
Sampel tidak acak adalah setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel. Jika peneliti tidak mempunyai kemauan melakukan generalisasi hasil penenlitian maka sampel bisa diambil secara tidak acak. Sampel tidak acak biasanya diambil jika peneliti tidak mempunyai data pasti tentang ukuran populasi dan informasi lengkap tentang setiap elemen populasi.
35 | I N D U S T R I A L S T A T I S T I C D A N O P E R A T I O N A L R E S E A R C H L A B O R A T O R Y
Berikut ini merupakan teknik pengambilan sampel tidak acak : 1. Convenience Sampling
Dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di tempat tersebut atau kebetulan dia mengenal orang tersebut. Oleh karena itu, ada beberapa penulis menggunakan istilah accidental sampling – tidak disengaja – atau juga captive sample (man-on-the-street). Jenis sampel ini sangat baik jika dimanfaatkan untuk penelitian penjajagan yang kemudian diikuti oleh penelitian lanjutan yang sampelnya diambil secara acak (random).
Beberapa kasus penelitian yang menggunakan jenis sampel ini hasilnya ternyata kurang objektif.
2. Purposive Sampling
Sesuai dengan namanya, sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang atau sesuatu diambil sebagai sampel karena peneliti menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya. Dua jenis sampel ini dikenal dengan nama judgement dan quota sampling.
a. Judgment Sampling
Sampel dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya. Misalnya, untuk memperoleh data tentang bagaimana satu proses produksi direncanakan oleh suatu perusahaan, maka manajer produksi merupakan orang yang terbaik untuk memberikan informasi. Jadi, judgment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.
b. Quota Sampling
Teknik Sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proporsional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja.
3. Snowball Sampling
Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel.
36 | I N D U S T R I A L S T A T I S T I C D A N O P E R A T I O N A L R E S E A R C H L A B O R A T O R Y
C. Penentuan Jumlah Sampel a. Dengan Perhitungan
Winarno Surachmad (1990), Suharsimi Arikunto (1990), Kartini Kartono (1990), menyatakan bahwa ukuran sampel sangat ditentukan oleh besarnya ukuran populasi. Untuk populasi dengan ukuran kurang dari seratus, sampel dapat diambil seluruhnya (seluruh anggota populasi menjadi sampel atau disebut juga sebagai sampel total). Namun demikian, Burhan Bungin (2005), memiliki pendapat bahwa ukuran sampel dapat dihitung dengan menggunakan rumus slovin:
Keterangan:
n = ukuran sampel N = ukuran populasi
d = Nilai presisi/ketepatan meramalkan b. Tanpa Perhitungan
1. Menurut Gay dan Diehl, 1992
Untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi. Untuk penelitian korelasional, paling sedikit 30 elemen populasi. Untuk penelitian perbandingan kausal, 30 elemen perkelompok, dan untuk penelitian eksperimen 15 elemen per kelompok.
2. Menurut Roscoe (1975) dalam Uma Sekaran (1992)
Pedoman dalam penentuan jumlah sampel adalah sebagai berikut:
a. Sebaiknya ukuran sampel di antara 30 s/d 500 elemen.
b. Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub sampel (laki/perempuan, SD/SLTP/SMA, dsb), jumlah minimum sub sampel harus 30.
c. Pada penelitian multivariat (termasuk analisis regresi multivariat) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar (10 kali) dari jumlah variabel yang akan dianalisis.
d. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara 10 s/d 20 elemen.
3. Menurut Krejcie dan Morgan (1970)
Krejcie dan Morgan membuat daftar yang biasa diapakai untuk menentukan jumlah sampel sebagai berikut:
𝑛 = 𝑁 𝑁.𝑑2+1
37 | I N D U S T R I A L S T A T I S T I C D A N O P E R A T I O N A L R E S E A R C H L A B O R A T O R Y Tabel 1.21 Tabel Krejcie Morgan
4. Menurut Champion (1981)
Champion mengatakan bahwa sebagian besar uji statistik selalu menyertakan rekomendasi ukuran sampel. Dengan kata lain, uji-uji statistik yang ada akan sangat efektif jika diterapkan pada sampel yang jumlahnya 30 s/d 60 atau dari 120 s/d 250.
Bahkan jika sampelnya di atas 500, tidak direkomendasikan untuk menerapkan uji statistik.
38 | I N D U S T R I A L S T A T I S T I C D A N O P E R A T I O N A L R E S E A R C H L A B O R A T O R Y
MODUL 2