1. Populasi
Populasi atau universe ialah jumlah keseluruhan dari unit analisa yang ciri-cirinya akan diduga. Populasi dibedakan menjadi dua yaitu:
1. Populasi sampling, contoh apabila kita mengambil rumah tangga sebagai sampel, sedangkan yang diteliti adalah anggota rumah tangga yang bekerja sebagai PNS, maka seluruh rumah tangga adalah populasi sampling
2. Populasi sasaran, sesuai dengan contoh di atas, maka seluruh PNS adalah populasi sasaran
2. Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi yang diharapkan mampu mewakili populasi dalam
penelitian. Dalam penyusunan sampel perlu disusun kerangka samplingyaitu daftar dari semua unsur sampling dalam populasi sampling, dengan syarat:
1. Harus meliputi seluruh unsur sampel
2. Tidak ada unsur sampel yang dihitung dua kali
3. Harus up to date
4. Batas-batasnya harus jelas
5. Harus dapat dilacak dilapangan
Menurut Teken (dalam Masri Singarimbun dan Sofyan Efendi) Ciri-ciri sampleyang ideal adalah:
dapat menghasilkan gambaran yang dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti Dapat menentukan presisi (precision) dari hasil penelitian dengan menentukan
penyimpangan baku (standar) dari taksiran yang diperoleh Sederhana, sehingga mudah dilaksanakan
Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya yang rendah....
Ada empat faktor yang harus diperhatikan dalam penentuan besar kecilnya sampel, antara lain:
1. Degree of homogenity dari populasi, makin homogin populasi makin sedikit jumlah sampel yang diambil
2. Pressisi yang dikehendaki, makin tinggi tingkat pressisi yang dikehendaki makin banyak jumlah sampel yang diambil
3. Rencana analisa
4. Tenaga biaya dan waktu
3. Beberapa Teknik dalam Pengambilan Sampel
a. Probability Sampling atau Random Sampling
1. Simple random sampling, pengambilan sample secara acak sederhana, ialah
sebuah sample yang diambil sedemikian rupa sehingga tiap unit penelitian atau satuan elemen dari populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi sample. Metode yang digunakan dengan cara (1) undian (digoncang seperti arisan), (2) ordinal (angka kelipatan), (3)tabel bilanganrandom
2. Proportionate stratified random sampling, misal dengan siswa sebagai sampelnya,… maka perlu ada kalsifikasi siswa berdasar strata (misal kelas I, II dan III)
3. Disproportional stratified random sampling,..
4. Area Sampling, teknik pengambilan sample berdasar wilayah
5. Kluster sampling, teknik pengambilan sample berdasar gugus atau clusters, misal: sebuah penelitian ingin mengetahui pendapatan keluarga dalam suatu desa, dengan berbagai klaster, missal dari segi pekerjaan: Tani, Buruh, PNS, Nelayan
b. Non-Probability Sampling. Non probability sampling terdiri dari:
1. Sampling sistematis, yaitu memilih sampel dari suatu urutan daftar menurut urutan tertentu, missal tiap individu urutan no ke-n (10, 15, 20 dst)
2. Sampling kuota, (quota sampling), teknik sampling yang didasarkan pada terpenuhinya jumlah sample yang diinginkan (ditentukan)
3. Sampling aksidental, sample yang diambil dari siapa saja yang kebetulan ada, misalnya dengan menanyai siapa saja yang ditemui dijalan…untuk meminta pendapat tentang kenaikan harga sembako
4. Purposive sampling, teknik pengambilan sample didasrkan atas tujuan tertentu. (orang yang dipilih betul-betul memiliki kriteria sebagai sampel)
5. Sampling jenuh (sensus),
6. Snowball sampling, dimulai dari kelompok kecil yang diminta untuk menunjukkan kawan masing-masing. Kemudian kawan tersebut diminta untuk menunjukkan kawannya lagi dan seterusnya sampai secukupnya.
4. Teknik Penentuan Jumlah Sampel
Salah satu cara untuk menentukan jumlah sample adalah dengan menggunakan rumus dari Taro Yamane:
n= Jumlah sample,
Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian. Apabila seseorang ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi atau studi populasi atau study sensus (Sabar, 2007).
Sedangkan menurut Sugiyono pengertian populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,2011:80).
Jadi populasi bukan hanya orang tapi juga obyek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu.
Penelitian sample baru boleh di laksanakan apabila keadaan subyek di dalam populasi benar-benar homogen
Kita melakukan penelitian sampel dari pada melakukan penelitian populasi karna penelitian sampel memiliki beberapa keuntungan, yaitu:
1. Karna menghemat dari segi waktu, tenaga dan biaya karna subyek penelitian sample relative lebih sedikit di banding dengan study populasi
2. Di banding dengan penelitian populasi penelitian sample lebih baik karna apabila penelitian populasi terlalu besar maka di khawatirkan ada yang terlewati dan lebih merepotkan 3. Pada penelitian populasi akn terjadi kelelahan dalam pencatatan dan analisisnya 4. Dalam penelitian populasi sering bersifat destruktif
5. Adakalanya penelitian populasi tidak lebih baik di laksanakan karna terlalu luas populasinya.
Pengertian dari sampel adalah sebagian dari subyek dalam populasi yang diteliti, yang sudah tentu mampu secara representative dapat mewakili populasinya (Sabar,2007).
Menurut Sugiyono sampel adalah bagian atau jumlah dan karakteritik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, missal karena keterbatan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti akan mengambil sampel dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sampel itu, kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus betul-betul representative (Sugiyono,2011).
Ada empat parameter yang bisa dianggap menentukan representativeness sampel (sampel yang benar-benar mencerminkan populasinya), yaitu:
1. Variabilitas populasi
Variabilitas populasi merupakan hal yang sudah “given”, artinya peneiti harus menerima sebagaimana adanya, dan tidak dapat mengatur atau memanipulasinya.
2. Besar sampel
Makin besar sampel yang diambil akan semakin besar atau tinggi taraf representativeness sampel tersebut. Jika populasinya homogen secara sempurna, besarnya sampel tidak mempengaruhi tarag representativeness sampel.
3. Teknik penentuan sampel
Makin tinggi tingkat rambang dalam penentuan sampel, akan makin tinggi pula tingkat representativeness sampel.
4. Kecermatan memasukkan ciri-ciri populasi dalam sampel.
DAFTAR PUSTAKA
Rutoto, Sabar. 2007. Pengantar Metedologi Penelitian. FKIP: Universitas Muria Kudus Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: AFABETA, cv.
A. Definisi
Populasi adalah wilayah generalisasi berupa subjek atau objek yang diteliti untuk dipelajari dan diambil kesimpulan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti.
Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.
Penarikan sampel diperlukan jika populasi yang diambil sangat besar, dan peneliti memiliki keterbatasan untuk menjangkau seluruh populasi maka peneliti perlu mendefinisikan populasi target dan populasi terjangkau baru kemudian menentukan jumlah sampel dan teknik sampling yang digunakan.
B. Ukuran Sampel
Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli. Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.
Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sampel :
1. Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan
penelitian
2. Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan
sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
3. Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel
sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
4. Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat,
penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20
Besaran atau ukuran sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat
jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.
Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :
1. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65)
n = N/N(d)2 + 1
n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.
Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :
N = 125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95
2. Formula Jacob Cohen (dalam Suharsimi Arikunto, 2010:179)
N = L / F^2 + u + 1 Keterangan :
N = Ukuran sampel F^2 = Effect Size
u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel
Power (p) = 0.95 dan Effect size (f^2) = 0.1
Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76 maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sampel
N = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 203
3. Rumus berdasarkan Proporsi atau Tabel Isaac dan Michael
Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.
C. Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.
Dalam pengambilan sampel cara probabilitas besarnya peluang atau probabilitas elemen populasi untuk terpilih sebagai subjek diketahui. Sedangkan dalam
masalah generalisasi tidak diperlukan, maka cara nonprobability biasanya yang digunakan.
1. Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini
meliputi simpel random sampling, sistematis sampling, proportioate stratified
random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling
Simple random sampling
Teknik adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.
Misalnya :
Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.
Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.
Sampling Sistematis
Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
Contohnya :
Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125. Karyawan ini diurutkan dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Peneliti bisa menentukan sampel yang diambil berdasarkan nomor genap (2, 4, 6, dst) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dst), atau bisa juga mengambil nomor kelipatan (2, 4, 8, 16, dst)
Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.
Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah :
Produksi : 75 Penjualan : 35
Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan
Marketing : 15 / 125 x 95 = 11,4 dibulatkan 11 Produksi : 75 / 125 x 95 = 57
Penjualan : 35 / 125 x 95 = 26.6 dibulatkan 27
Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27 = 95 sampel.
Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk
memperoleh
Disproportionate Stratified Random Sampling
Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika
anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.
Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata
berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu :
SMP : 100 orang SMA : 700 orang DIII : 180 orang S1 : 10 orang S2 : 10 orang
Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel
Cluster Sampling
Contoh :
Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.
Tahap kedua. Mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang
selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.
2. Non Probabilty Sampel
Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling.
Sampling Kuota,
Adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah.
Sampling Insidential,
Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.
Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti
permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif.
Sampling Jenuh,
Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100. Saya sendiri lebih senang
menyebutnya total sampling.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian.
Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju (seperti Multi Level Marketing….). Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden teruuus berkembang sampai
ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.
Teknik ini juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif.
C. Yang perlu diperhatikan dalam Penentuan Ukuran Sampel
Ada dua hal yang menjadi pertimbannga dalam menentukan ukuran sample. Pertama ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence).
Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik populasi. Keyakinan adaah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi
pengambilan sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error, disimbolkan dengan S-x
Semakin dekat kita menginginkan hasil sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar.
Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 – 100%.
Makna dari keyakinan 95% (alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnya”.
D. KESIMPULAN :
Dari berbagai penjelasan di atas dapat kita simpulkan bahwa teknik penentuan jumlah sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran menyeluruh dari populasi.
REVISI TULISAN
Saya merevisi teknik sampling, dan memasukkan teknik sistematis ke dalam probability sampling berdasarkan rujukan buku Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat
Beberapa Teknik Penentuan Ukuran Sampel Lainnya
Tabel jumlah sampel Isaac n Michael
TABEL SAMPEL KREJCIE DAN MORGAN
Sample Size bartlett kotrlik higgins dengan pendekatan Cohran’s Formula Baca juga
Ukuran sampel penelitian kualitatif
Penentuan ukuran sampel menurut para ahli di teorionline.net
Jurnal rujukan untuk menentukan ukuran sampel Dirangkum dari :
Arikunto Suharsimi. 2005. Manajemen Penelitian. Jakarta : Rineka Cipta
Arikunto Suharsimi. 2010. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktis, edisi revisi 2010. Jakarta : Rineka Cipta
Riduwan. 2005. Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula, Bandung : Alfabeta.
Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alvabeta.
BAB I
PENDAHULUAN
Dalam melakukan penelitian, populasi dan sampel merupakan satu komponen yang sangat
perlu diperlukan. Populasi dan sampel sebagai keseluruhan atau sebagian contoh dari
objek-objek yang diteliti. Mendengar istilah sampel, orang akan akan cenderung
menghubungkannya dengan contoh. Misalnya ketika jalan-jalan dipusat perbelanjaan dan
diberikan hadiah sabun dalam bentuk yang lebih kecil, maka disebut sampel (contoh) sabun
(asli). Lalu, apa hubungannya sampel barang tersebut dengan statistik?
Dalam menentukan populasi dan sampel penelitian, sudah barang tentu haruslah sesuai
dengan langkah-langkah yang ditentukan serta haruslah tepat dan efisien. Kendala-kendala
yang timbul selayaknya dapat diantisipasi oleh peneliti. Oleh karenanya, dalam menentukan
populasi dan sampel peneliti hendaklah memperhatikan hal-hal yang memang berkaitan
dengan populasi dan sampel, sehingga didapatkan sampel yang tepat.
B.
RUMUSAN MASALAH
1.
Apakah pengertian populasi dan sampel?
2.
Apa-apa saja teknik atau cara dalam menentukan sampel?
3.
Bagaimanakah teknik dalam menentukan sampel?
C. TUJUAN PENULISAN
1.
Untuk melengkapi tugas mata kuliah Metode Penelitian.
2.
Dapat menjadi karya tulis yang berguna dalam menetapkan populasi dan sampel.
3.
Dapat menjadi bahan diskusi yang terkait dengan polulasi dan sampel.
D. METODE YANG DIGUNAKAN
Metode deskriftif dengan teknik study kepustakaan atau literature, yaitu pengetahuan yang
bersumber dari beberapa media tulis baik berupa buku, litelatur dan media lainnya yang tentu
ada kaitannya masalah-masalah yang di bahas di dalam makalah ini.
BAB II
PEMBAHASAN
POPULASI DAN SAMPEL
A. POPULASI
Populasi berasal dari kata bahasa inggris
population,
yang berarti jumlah
penduduk
.
Oleh karena itu, apabila disebutkan kata populasi, orang kebanyakan
menghubungkannya dengan masalah-masalah kependudukan. Hal tersebut ada benarnya juga,
karena itulah makna kata populasi sesungguhnya. Kemudian pada perkembangan selanjutnya,
kata populasi menjadi amat populer, dan digunakan di berbagai disiplin ilmu.
Dalam metode penelitiankata populasi amat populer, digunakan untuk menyebutkan
serumpun atau sekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian. Oleh karenanya, populasi
penelitian merupakan keseluruhan (universum) dari objek penelitian yang dapat berupa
manusia, hewan, tumbuhan, udara, gejala, nilai, peristiwa, sikap hidup, dan sebagainya,
sehingga objek-objek ini dapat menjadi sumber data penelitian.
Karena pengertian populasi yang demikian diatas, maka populasi menjadi amat
beragam. Kalau populasi dilihat dari penentuan sumber data, maka populasi dapat dibedakan
menjadi:
populasi terbatas dan populasi tidak terbatas.
[1]
1.
Populasi terbatas,
yaitu populasi yang memiliki sumber yang jelas batas-batasnya secara
kuantitatif.
2.
Populasi tak terhingga,
yaitu populasi yang memiliki sumber data yang tidak dapat
ditentukan batas-batasnya secara kuantitatif.
Dilihat dari kompleksitas objek populasi, maka populasi dapat dibedakan:
Populasi
homogen
dan
Populasi heterogen
.
1.
Populasi homogen
, yaitu keseluruhan individu yang menjadi anggota populasi, memiliki sifat
yang relatif sama satu sama lainnya.
2.
Populasi heterogen
, yaitu keseluruhan individu anggota populasi relatif memiliki sifat-sifat
individual, dimana sifat tersebut membedakan individu anggota populasi yang satu dengan
yang lainnya.
Selain pembedaan-pembedaaan diatas, populasi juga dapat dibedakan antara populasi
sampling dan populasi sasaran.
[2]
B.
SAMPEL
Sampel adalah bagian dari populasi yang diharapkan mampu mewakili populasi
dalam penelitian. Dalam penyusunan sampel perlu disusun kerangka sampling yaitu daftar
dari semua unsur sampling dalam populasi sampling, dengan syarat:
1.
Harus meliputi seluruh unsur sampel.
2.
Tidak ada unsur sampel yang dihitung dua kali.
3.
Harus up to date.
4.
Batas-batasnya harus jelas.
Menurut Teken (dalam Masri Singarimbun dan Sofyan Efendi) Ciri-ciri sample yang
ideal adalah:
1.
Dapat menghasilkan gambaran yang dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti.
2.
Dapat menentukan presisi (precision) dari hasil penelitian dengan menentukan
penyimpangan baku (standar) dari taksiran yang diperoleh.
3.
Sederhana, sehingga mudah dilaksanakan.
4.
Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya yang rendah.
Ada empat faktor yang harus diperhatikan dalam penentuan besar kecilnya sampel,
antara lain:
1.
Degree of homogenity dari populasi, makin homogin populasi makin sedikit jumlah sampel
yang diambil.
2.
Pressisi yang dikehendaki, makin tinggi tingkat pressisi yang dikehendaki makin banyak
jumlah sampel yang diambil.
3.
Rencana analisa
4.
Tenaga biaya dan waktu
C. UKURAN SAMPEL
Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel
yang dikembangkan para ahli. Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel
minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian
eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian
survey jumlah sampel minimum adalah 100.
Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk
menentukan ukuran sampel :
1.
Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan
penelitian.
2.
Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya),
ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
3.
Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel
sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
4.
Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat,
penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan
20
Besaran atau jumlah sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat
ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada
penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat
kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin
besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan
generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka
semakin besar peluang kesalahan generalisasi.
Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :
[3]
1.
Rumus Slovin
n = N/N(d)
2+ 1
n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.
Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%,
maka jumlah sampel yang digunakan adalah :
N = 125 / 125 (0,05)
2+ 1 = 95,23, dibulatkan 95
2. Tabel Isaac dan Michael
Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan
penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini,
peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan
tingkat kesalahan yang dikehendaki.
D. TEKNIK-TEKNIK SAMPEL
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi
dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.
Dalam pengambilan sampel cara probabilitas besarnya peluang atau probabilitas
elemen populasi untuk terpilih sebagai subjek diketahui. Sedangkan dalam pengambilan
sampel dengan cara nonprobability besarnya peluang elemen untuk ditentukan sebagai
sampel tidak diketahui. Menurut Sekaran (2006), desain pengambilan sampel dengan cara
probabilitas jika representasi sampel adalah penting dalam rangka generalisasi lebih luas. Bila
waktu atau faktor lainnya, dan masalah generalisasi tidak diperlukan, maka cara
nonprobability biasanya yang digunakan.
1.
Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang
yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel
random sampling, sistematis sampling, proportioate stratified random sampling,
disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling.
Simple random sampling
Teknik ini adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak,
tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.
[4]
Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel
ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5%
sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.
Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan
jenis kelamin.
Sampling Sistematis
Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang
berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu,
ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
Contohnya :
Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125. Karyawan ini diurutkan
dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Peneliti bisa menentukan sampel yang diambil berdasarkan
nomor genap (2, 4, 6, dst) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dst), atau bisa juga mengambil nomor
kelipatan (2, 4, 8, 16, dst)
Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya
memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.
Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat
contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri
terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing
berjumlah :
Marketing : 15
Produksi : 75
Penjualan : 35
Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan
kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang
ditentukan
Marketing : 15 / 125 x 95 = 11,4 dibulatkan 11
Produksi : 75 / 125 x 95 = 57
Penjualan : 35 / 125 x 95 = 26.6 dibulatkan 27
Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27 = 95 sampel.
Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis)
yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidang kerja sehingga besaran sampel pada
masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh
Disproportionate Stratified Random Sampling
Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata berdasarkan
tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang
yaitu :
SMP : 100 orang
SMA : 700 orang
DIII : 180 orang
S1 : 10 orang
S2 : 10 orang
Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil
dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan
sebagai sampel
Cluster Sampling
Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat
luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar
di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah
populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang
digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik proporsional
stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda.
Contoh :
Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU.
Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak
dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan
sebagai berikut :
Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10
Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.
Tahap kedua, mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya
disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara
acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten
Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel.
Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan
menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.
2.
Non Probabilty Sampel
Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau
peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability
ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling
Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling.
Sampling Kuota
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan
mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan
masing-masing 10 siswa per sekolah.
Sampling Insidential
Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang
kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik
sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.
Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel
ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut,
maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di
atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
Sampling Purposive
Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus
sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti permasalahan seputar daya
tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang
mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga
renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki
kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif.
Sampling Jenuh
Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan
jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta.
Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian.
Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil
kemudian terus membesar ibarat bola salju. Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola
peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus
berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden terus berkembang sampai
ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti. Teknik ini juga
lebih cocok untuk penelitian kualitatif.
E.
PENENTUAN UKURAN SAMPEL
Ada dua hal yang menjadi pertimbanngan dalam menentukan ukuran sample. Pertama
ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence).
[5]
Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik
populasi. Keyakinan adalah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan
sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error, disimbolkan
dengan S-x
Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar
berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 – 100%. Keyakinan 95%
adalah tingkat lazim yang digunakan pada penelitian sosial / bisnis. Makna dari keyakinan
95% (alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan
populasi yang sebenarnya”.
BAB III
PENUTUP
A. KESIMPULAN
Dari berbagai penjelasan di atas dapat kita simpulkan bahwa teknik penentuan jumlah
sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari
penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan
aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran
menyeluruh dari populasi.
Oleh karena itu, untuk mencapai tujuan dalam penelitian, peneliti harus dapat
menentukan teknik yang tepat dan efektif sehingga didapatkan sampel yang baik.
B.
SARAN
[1]
H.Hadari Nawawi,
Metode Penelitian Bidang Sosial,
Yogyakarta: Gajah Mada
University Press, 1983. Hal. 141
[2]
Lihat: Ida Bagoes Mantra dan Kasto, Penentuan Sampel, dalam Masri Singarimbun
dan Sofian Effendi, Op.Cit., hal.108.
[3]
Rumus dan contoh penghitungannya dikutip dari, Radiany, Rahmady,
HM.,
Disertasi,
Pengaruh Budaya Organisasi Terhadap Kualitas Pelayanan dan
Dampaknya Terhadap Keputusan untuk Memilih Jurusan Manajemen pada Perguruan
Tinggi Swasta di Kalimantan Selatan, Disertasi Pascasarjana Univ.17 Agustus 1945
Surabaya, 2004. Hal.109.
[4]
Bambang Prasetyo, Lina Miftahul Jannah,
Metode Penelitian Kuantitatif,
Jakarta: PT
RajaGrafindo Persada. Hal. 123
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Penelitian adalah pekerjaan ilmiah yang bermaksud mengungkapkan rahasia ilmu secara obyektif, dengan dibentengi bukti-bukti yang lengkap dan kokoh. Penelitian merupakan proses kreatif untuk mengungkapkan suatu gejala melalui cara tersendiri sehingga diperoleh suatu informasi. Pada dasarnya, informasi tersebut merupakan jawaban atas masalah-masalah yang dipertanyakan sebelumnya. Oleh karena itu, penelitian juga dapat dipandang sebagai usaha mencari tahu tentang berbagai masalah yang dapat merangsang pikiran atau kesadaran seseorang.
Sebagian dari kualitas hasil suatu penelitian bergantung pada teknik pengumpulan data yang
digunakan. Pengumpulan data dalam penelitian ilmiah dimaksudkan untuk memperoleh bahan-bahan yang relevan, akurat, dan reliable. Untuk memperoleh data seperti itu, peneliti dapat menggunakan metode, teknik, prosedur, dan alat-alat yang dapat diandalkan. Ketidaktepatan dalam penggunaan intrumen penelitian tersebut dapat menyebabkan rendahnya kualitas penelitian.
Penelitian bertujuan menemukan jawaban atas pertanyaan melalui aplikasi prosedur ilmiah. Prosedur ini dikembangkan untuk meningkatkan taraf kemungkinan yang paling relevan dengan pertanyaan serta menghindari adanya bias. Sebab, penelitian ilmiah pada dasarnya merupakan usaha
memperkecil interval dugaan peneliti melalui pengumpulan dan penganalisaan data atau informasi yang diperolehnya.
Dalam penelitian, salah satu bagian dalam langkah-langkah penelitian adalah menentukan populasi dan sampel penelitian. Seorang peneliti dapat menganalisa data keseluruhan objek yang diteliti sebagai kumpulan atau komunitas tertentu. Seorang peneliti juga dapat mengidentifikasi sifat-sifat suatu kumpulan yang menjadi objek penelitian hanya dengan mengamati dan mempelajari sebagian dari kumpulan tersebut. Kemudian, peneliti akan mendapatkan metode atau langkah yang tepat untuk memperoleh keakuratan penelitian dan penganalisaan data terhadap objek.
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian sebagaimana dikemukakan di atas, maka makalah ini bermaksud mengkaji masalah diantaranya sebagai berikut :
2. Bagaimana pengertian sampel penelitian?
3. Bagaimana tekhnik sampel dalam suatu penelitian? C. Tujuan
1. Mengetahui pengertian populasi dalam suatu penelitian. 2. Untuk mengetahui pengertian sampel dalam suatu penelitian 3. Mengetahui teknik sampel dalam penelitian.
BAB II
PEMBAHASAN A. Pengertian 1. Populasi
Menurut kamus riset karangan Drs. Komaruddin, yang dimaksud dengan populasi adalah semua individu yang menjadi sumber pengambilan sampel, yang terdiri atas obyek/ subyek yang memiliki kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulan. Jadi populasi bukan hanya orang tetapi juga obyek dan benda-benda alam yang lainnya ). Misalnya akan melakukan penelitian di sekolah X, maka sekolah X ini merupakan populasi. Sekolah X ini memiliki subyek dan obyek di dalamnya, hal tersebut berarti populasi dalam arti jumlah/ kuantitas. Sedangkan populasi dalam arti karakteristik dapat ditunjukkan dari motivasi kerjanya, disiplin kerjanya, kepemimpinannya, dan lain-lain.
Sedangkan menurut Dr. Siswojo definisi dari populasi adalah sejumlah kasus yang memenuhi seperangkat kriteria yang ditentukan peneliti ). Disini peneliti dapat menentukan kriterianya sendiri di dalam populasi yang akan diteliti.
Pengertian lainnya, diungkapkan oleh Nawawi yang menyebutkan bahwa populasi adalah keseluruhan objek penelitian yang terdiri dari manusia, benda-benda, hewan, tumbuh-tumbuhan, gejala-gejala, nilai tes, atau peristiwa-peristiwa sebagai sumber data yang memiliki karaktersitik tertentu di dalam suatu penelitian. Kaitannya dengan batasan tersebut, populasi dapat dibedakan berikut ini :
1. Populasi terbatas atau populasi terhingga, yakni populasi yang memiliki batas kuantitatif secara jelas karena memilki karakteristik yang terbatas. Misalnya 5.000 orang dai pada awal tahun 1999, dengan karakteristik; masa belajar di pesantren 10 tahun, lulusan pendidikan Timur Tengah, dan lain-lain.
2. Populasi tak terbatas atau populasi tak terhingga, yakni populasi yang tidak dapat ditemukan batas-batasnya, sehingga tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah secara kuantitatif. Misalnya dai di Indonesia, yang berarti jumlahnya harus dihitung sejak dai pertama ada sampai sekarang dan yang akan datang.
berikut ini:
1. Populasi teoretis (teoritical population), yakni sejumlah populasi yang batas-batasnya ditetapkan secara kualitatif. Kemudian agar hasil penelitian berlaku juga bagi populasi yang lebih luas, maka ditetapkan terdiri dari dai berumur 25 tahun sampai dengan 40 tahun, lulusan Mesir, dan lain-lain. 2. Populasi yang tersedia (accessible population), yakni sejumlah populasi yang secara kuantitatif dapat dinyatakan dengan tegas. Misalnya, dai sebanyak 250 di kota Bandung terdiri dari dai yang memiliki karakteristik yang telah ditetapkan dalam populasi teoretis. Margono pun menyatakan bahwa persoalan populasi penelitian harus dibedakan ke dalam sifat berikut ini:
a. Populasi yang bersifat homogen, yakni populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat yang sama, sehingga tidak perlu dipersoalkan jumlahnya secara kuantitatif. Misalnya, seorang dokter yang akan melihat golongan darah seseorang, maka ia cukup mengambil setetes darah saja. Dokter itu tidak perlu satu botol, sebab setetes dan sebotol darah, hasilnya akan sama saja.
b. Populasi yang bersifat heterogen, yakni populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat atau keadaan yang bervariasi, sehingga perlu ditetapkan batas-batasnya, baik secara kualitatif maupun secara kuantitatif. Penelitian di bidang sosial yang objeknya manusia atau gejala-gejala dalam kehidupan manusia menghadapi populasi yang heterogen.
Meskipun banyak populasi yang anggotanya terbatas jumlahnya seperti jumlah muballigh di Jakarta, jumlah mahasiswa Islam di Yogyakarta, di mana keduanya sebenarnya dapat dapat dihitung namun karena hal itu sulit dilakukan maka dianggap tidak terbatas.
2. Sampel
Menurut Wardi Bachtiar menyatakan bahwa sampel adalah bagian kecil dari anggota populasi yang diambil menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya atau sebagai percontohan yang diambil dari populasi. Percontohan mempunyai karakteristik yang mencerminkan karakteristik populasi. Karena itu sampel merupakan perwakilan dari populasi. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus betul-betul representatif.Suatu sampel dikatakan representative apabila ciri-ciri sampel yang berkaitan dengan tujuan penelitian sama atau hampir sama dengan ciri-ciri populasinya. Dengan sampel yang representatif ini, maka informasi yang dikumpulkan dari sampel hampir sama dengan informasi yang dapat dikumpulkan dari populasinya.
Sampel atau sampling berarti contoh, yaitu sebagian dari seluruh individu yang menjadi objek penelitian. ) Apabila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mempelajari semuanya, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga, dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi itu. Dalam menentukan sampel hendaknya dipenuhi syarat-syarat utama dalam menentukannya, maksudnya bahwa sampel yang diambil harus betul-betul mewakili (representative) populasi yang telah dikemukakan. Apabila sampel tidak mewakili, maka ibarat orang buta disuruh menyimpulkan karakteristik gajah. Orang pertama yang memegang telinga gajah akan menyimpulkan bahwa gajah itu seperti kipas. Orang kedua yang memegang badan gajah, maka kesimpulannya gajah itu seperti tembok besar. Satu orang lagi memegang ekornya, maka ia menyimpulkan bahwa gajah itu kecil seperti seutas tali. Begitulah jika sampel yang dipilih tidak representative, maka ibarat 3 orang buta itu yang membuat kesimpulan salah tentang gajah.
B. Tekhnik Sampling
Secara garis besar ada dua macam tekhnik sampling, yaitu: Probability sampling yaitu sampling yang memberi kemungkinan yang sama bagi setiap unsur populasi untuk dipilih dan Non-Probability sampling yaitu sampling yang tidak memberi kemungkinan yang sama bagi setiap unsur populasi untuk dipilih.
a. Probability sampling
Dalam probability sampling ada empat macam sampling yang termasuk di dalamnya, yaitu: 1) Sampling Acakan Sederhana (Simple Random Samping)
yang sama untuk dipilih dalam keseluruhan populasi. Selain itu kesempatan harus independent, artinya kesempatan bagi suatu subyek untuk dipilih tidak mempengaruhi kesempatan subyek-subyek lain untuk dipilih.
Kelemahan sampling acakan ialah karena sukar, ada kalanya tidak mungkin memperoleh data lengkap tentang keseluruhan populasi itu. Sampling acakan juga kurang sesuai bila peneliti memerlukan sample yang mempunyai cirri-ciri tertentu, misalnya tingkat pendidikan, kedudukan sosial, dsb.
2) Sampling Acakan Proporsional dengan Stratifikasi (Proportionate Stratified Random Sampling) Pada prosedur pengambilan sampel berstrata dengan pendekatan proporsional, banyaknya subyek dalam setiap subkelompok atau strata harus diketahui perbandingannya lebih dahulu. Kemudian ditentukan persentase besarnya sampel dari keseluruhan populasi. Persentase atau proporsi ini diterapkan dalam pengambilan sampel bagi setiap subkelompok atau stratanya.
Strata/Sub-kelompok Kelas 1 Kelas 2 Jumlah Kelas SES Tinggi 268 342 610
SES Sedang 243 444 687 SES Rendah 122 101 223 Jumlah SES 633 887 N=1520
Tabel 1. Data Fiktif Distribusi Subjek dalam Strata Populasi
Sebagai ilustrasi, dari populasi yang berjumlah 1520 orang subyek ditetapkan untuk diambil 20% sebagai sampel. Distribusi populasi subyek menurut strata atau subkelompok diumpamakan sebagai dalam Tabel 1. dengan mengambil secara random 20% subyek dari setiap subkelompok sebagai sampel maka distribusi subyek sampel adalah seperti dalam Tabel 2.
Strata/Sub-kelompok Kelas 1 Kelas 2 Jumlah Kelas SES Tinggi 54 68 122
SES Sedang 49 89 138 SES Rendah 24 20 44 Jumlah SES 127 177 n=304
Tabel 2. Distribusi Sampel Berstrata Proporsional dari Populasi dalam Tabel 1.
Perhatikan bahwa meskipun proporsi subyek diambil 20% dari masing-masing strata namun jumlah sampel keseluruhan (n=30) juga merupakan 20% dari seluruh populasi (N=1520).
Keuntungan sampling ini adalah sampel yang diperoleh lebih representatif daripada sampel yang diperoleh dengan sampling acakan yang sederhana, dengan jumlah yang sama bagi setiap strata. Sampling ini lebih menggambarkan keadaan populasi yang sesungguhnya karena telah
memperhatikan ciri-ciri tertentu.
Sedangkan kelemahannya ialah cara ini lebih banyak memerlukan usaha dan pengenalan lebih dulu tentang populasi. Peneliti harus sanggup memperoleh keterangan yang lebih terperinci tenyang distribusi ciri-ciri itu di kalangan populasi.
3) Sampling Acakan Tak Proporsional dengan Stratifikasi (Disproportionate Stratified Random Sampling)
subkelompok populasi.
Strata/Sub-kelompok Kelas 1 Kelas 2 Jumlah Kelas SES Tinggi 75 = 28% × 268 75 = 22% × 342 150 SES Sedang 75 = 31% × 143 75 = 17% × 444 150 SES Rendah 75 = 61% × 122 75 = 74% × 101 150 Jumlah SES 225 225 n=450
Tabel 2. Distribusi Sampel Berstrata Disproporsional dari Populasi dalam Tabel 1.
Sampling ini tidak begitu banyak memakan waktu dibandingkan dengan sampling secara
proporsional. Namunkelemahannya ialah justru dengan cara ini proporsi tiap strata yang sebenarnya menurut populasi menjadi terganggu.
Dibandingkan dengan cara random sederhana, maka cara pengambilan sampel stratifikasi ini akan menghasilkan eror standar yang lebih kecil dan karenanya akan menghasilkan estimasi yang lebih cermat mengenai karakteristik populasinya.
4) Sampling Daerah / Wilayah (Cluster)
Sampling daerah mempergunakan wilayah geografik sebagai titik tolak. Terutama dalam studi yang tidak memungkinkan peyelidik untuk lebih dahulu mengetahui besarnya populasi, yang dijadikan pegangan ialah pola geografik tempat populasi itu. Misalnya satui wilayah dibagi lebuh dahulu atas sekian banyak kabupaten. Setiap wilayah diwakili oleh sampel-sampel kabupaten-kabupaten yang secara random ditarik menjadi menjadi wilayah. Dari kabupaten-kabupaten itu, ditetapkan lagi jumlah kecamatan dan dari kabupaten=kabupaten itu ditarik sampel-sampel kecamatan yang menjadi sampel wilayah. Begitu seterusnya sampai misalnya kita sampai pada RT atau pada kesatuan-kesatuan lain yang menjadi pusat peyelidikan.
Keuntungan sampling ini adalah sesuai bagi peneliti yang melibatkan populasi yang besar yang tersebar di daerah yang luas. Pelaksanaannya lebih mudah daripada metode sampling lainnya dan biayanya lebih murah karena sampel terpusat pada daerah yang terbatas.
Sedangkan kelemahannya adalah bahwa jumlah individu dalam tiap daerah pilihan tidak sama, ada pula kemungkinan orang pindah atau berjalan dari daerah pilihan yang satu ke daerah pilihan satu lagi sehingga ia dapat dua kali masuk sampel bila penelitian tidak dilakukan serempak.
b. Non-Probability sampling
Non-Probability sampling dilakukan misalnya untuk sekedar mentes reliabilitas alat pengukur tertentu. Dilakukan juga untuk memperoleh suatu kesan umum tentang ciri-ciri manusia yang tinggal di suatu daerah. Berdasarkan studi ini peneliti mendapat keterangan yang lebih banyak tentang populasi, dan karena itu dapat dilakukan studi yang lebih sistematis kemudian dengan menggunakan sampling acakan.
Yang termasuk non-probability sampling antara lain: 1) Sampling Sistematis
Dengan sampling sistematis ini dimaksudkan peneliti memilih sampel dari suatu daftar menurut urutan tertentu, misalnya tiap individu ke-10 atau ke-15, atau ke-n. Metode sampling ini dikatakan sistematis karena mengikuti sistematika tertentu.
Keuntungan metode ini ialah, bahwa cara ini mudah dalam pelaksanannya dan juga dapat cepat diselesaikan. Kesalahan tentang memilih individu yang kesekian mudah diketahui, dan kalaupun salah tidak begitu mempengaruhi hasilnya.
Sedangkan kelemahannya ialah bahwa individu yang berada di antara yang kesekian dan kesekian dikesampingkan, sehingga cara ini tidak sebaik sampling acakan.
2) Sampling kuota
peningkatan mutu pengajaran. Peneliti dapat menentukan bidang studinya serta jumlah guru atau kuota tiap bidang studi yang diinginkannya untuk misalnya diwawancarai.
Keuntungan metode ini ialah bahwa melaksanakannya mudah, murah, dan cepat. Hasilnya berupa kesan-kesan umum yang masih kasar yang tidak dapat dipandang sebagai generalisasi umum. Dalam sampel dapat dengan sengaja dimasukkan orang-orang yang mempunyai ciri-ciri yang diinginkan oleh peneliti.
Kelemahannya ialah kecenderungan memilih orang yang mudah didekati bahkan yang dekat dengan peneliti yang mungkin ada biasnya dan memiliki ciri-ciri yang tidak dimiliki populasi dalam
keseluruhannya. Ciri-ciri yang dipilih dalam penggolongan sampel tidak berdasarkan ciri-ciri yang esensial dari populasi. Oleh sebab sampel itu tidak representatif, maka kesimpulan peneliti ini hanya dapat memberi kesan-kesan yang sangat umum.
3) Sampel Aksidental (kebetulan)
Sampel aksidental adalah sampel yang diambil dari siapa saja yang kebetulan ada, misalnya
bertanya pada siapa saja yang dijumpai oleh peneliti di tengah jalan untuk meminta pendapat mereka tentang sesuatu yang akan diteliti.
Keuntungan dari metode ini adalah sangat mudah, murah, dan cepat dilakukan. Sedangkan kelemahannya sampel ini sama sekali tidak representatif sehingga tidak mungkin diambil suatu kesimpulan yang bersifat generalisasi.
4) Purposive Sampling (menurut pertimbangan)
Sampling purposive dilakukan dengan mengambil orang-orang yang benar-benar terpilih oleh peneliti menurut ciri-ciri spesifik yang dimiliki oleh sampel tersebut. Misalnya orang yang mempunyai tingkat pendidikan tertentu, jabatan tertentu, mempunyai usia tertentu yang pernah aktif dalam kegiatan masyarakat tertentu.
Sampling yang purposive adalah sampel yang dipilih dengan cermat hingga relevan dengan desain peneliti. Peneliti akan berusaha agar dalam sampel itu terdapat wakil-wakil dari segala lapisan populasi. Dengan demikian diusahakan agar sampel itu memiliki cirri-ciri yang esensial dari populasi sehingga dapat dianggap cukup representatif. Ciri-ciri apa yang esensial, strata apa yang harus diwakili bergantung pada penilaian dan pertimbangan atau judgment peneliti. Oleh karena itu purposive sampling disebut juga judgment sampling.
Keuntungan sampel ini ialah bahwa sampel ini dipilih sedemikian rupa sehingga relevan dengan desain peneliti. Selain itu cara ini relatif mudah dan murah untuk dilaksanakan. Sampel yang dipilih adalah individu yang menurut pertimbangan peneliti dapat didekati.
Kelemahannya ialah bahwa tidak ada jamonan sepenuhnya bahwa sampel itu representatif seperti halnya sampel acakan atau random. Pertimbangan yang dilakukan oleh peniliti juga tidak terlepas dari subyektifitas peneliti.
5) Snowball Sampling
Dalam sampling ini peneliti mulai dengan kelompok kecil yang diminta untuk menunjuk kawan masing-masing. Kemudian kawan-kawan itu diminta pula menunjuk kawan masing-masing, dan begitu seterusnya sehingga kelompok itu semakin bertambah besar bagaikan bola salju yang menggelinding dari puncak bukit ke bawah. Sampling ini dipilih bila bila peneliti ingin menyelidiki hubungan antar manusia dalam kelompok yang akrab, atau menyelidiki cara-cara informasi tersebar di kalangan tertentu.
Kelemahan metode ini adalah dalam penentuan kelompok kecil ada unsur subyektif, jadi tidak dipilih secara random atau acakan. Bila jumlah sampel melebihi 100 orang penanganannya sudah sulit dikendalikan.
6) Sampling Jenuh dan Padat (Saturation Sampling)
Populasi dikatakan kecil bila jumlahnya jauh di bawah 1000 orang. Sampling jenuh dapat dilakukan bagi kelompok yang kecil. Akan tetapi bila jumlahnya besar misalnya lebih dari 1000 orang, maka sampling jenuh tidak lagi praktis karena biaya dan waktu terlampau banyak untuk misalnya melakukan wawancara dan pengolahannya.
BAB III KESIMPULAN
DAFTAR PUSTAKA
Asep Saeful Muhtadi, dkk. 2003. Metode Penelitian Dakwah, Cet.1, Bandung : Pustaka Setia
A. Furchan. 2004. Pengantar Penelitian dalam Pendidikan, Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Mardalis. 1995. Metode Penelitian : Suatu Pendekatan Proposal. Jakarta : Bumi aksara.
Nasution. 1996. Metode Research (Penelitian Ilmiah). Jakarta : Bumi Aksara. Nazir. 2005. Metode Penelitian, Jakarta: Ghalia Indonesia.
Soehartono, Irawan. 2000. Metode Penelitian Sosial : Suatu Teknik Penelitian Bidang Kesejahteraan Sosial dan Ilmu Sosial Lainnya, Cet.4, Bandung: Remaja Rosdakarya.
S. Arikunto. 2006. Prosedur Penelitian: Suatu Pengantar Praktik, Jakarta: Rineka Cipta S.Margono. 2007. Metodologi Penelitian Pendidikan. Cet.7, Jakarta: Rineka Cipta. Sugiyono. 2005.Memahami Penelitian Kualitatif. Bandung: Alfabeta
Sugiyono. 2010.Metode Penelitian Pendidikan : Pendekatan kuantitatif, kualitatif, dan R & D. Bandung : Alfabeta
