Sampel adalah bagian dari
populasi yang memiliki
sifat-sifat yang sama dari obyek yang
merupakan sumber data
(Sukadarrumidi, 2006:50).
Sampel diambil dalam
penelitian sebagai
pertimbangan efisiensi dan
mengarah pada sentralisasi
permasalahan dengan
Mempunyai sifat yang dimiliki oleh
populasi: Apabila populasi dicirikan
oleh warna, dimensi, dan kekerasan
bahan maka sampelnya juga harus
dicirikan oleh hal yang sama.
Mewakili dari populasi: Apabila dari
sejumlah anggota populasi sesudah
dipertimbangkan cukup diambil
sebuah sampel maka hasil pengujian
sampel tersebut akan mewakili seluruh
anggota populasinya.
Dapat dipergunakan untuk
mengeneralisasi hasil analisis:
Berkaitan dengan keterangan di atas
maka hasilnya akan berlaku untuk
Untuk mereduksi jumlah obyek
yang akan diteliti, hal ini akan
lebih bermanfaat apabila cara
pengujian obyek dilakukan
hingga rusak
Dengan membatasi jumlah
populasi atau wilayah populasi
untuk membuat generalisasi
hasil analisis
Berusaha untuk mempersingkat
Tentukan jumlah populasi
terlebih dahulu kemudian
menentukan sampelnya.
Batasi luasnya dengan
menegaskan karakteristik
populasi teoritis dengan
cara melakukan identitas
dan inventarisasi terhadap
sifat-sifat populasi sebagai
ruang lingkup dalam usaha
melakukan generalisasi.
Biaya lebih murah
Waktu lebih pendek
Tenaga yang dierlukan lebih sedikit
Dengan teknik sampling yang baik,
akan diperoleh hasil yang lebih baik
atau tepat daripada penelitian
terhadap populasi karena:
adanya tenaga-tenaga ahli
penyelidikan dilakukan lebih teliti
kesalahan yang mungkin diperbuat
Ada dua macam cara pengambilan
sampel, yakni secara random
(random sampling, probability
sampling method)
dan non
random
(non random sampling,
Probability Samples
adalah teknik
sampling yang
memberikan
kemungkinan yang
sama paa setiap
individu untuk
dipilih sebagai
sampel
Setiap individu atau item
dari target memiliki
kesempatan yang sama
untuk terpilih. Seleksi
dilakukan dengan
penggantian atau tanpa
penggantian.
Pemilihan sampel dapat
menggunakan tabel nomor
acak untuk mendapatkan
sampelnya.
Dalam sistematic random sampling dipersiapkan terlebih dahulu
daftar nama-nama subyek yang akan dipilih untuk sampel. Pemilihannya dilakukan dengan menggunakan kelipatan yang ditentukan berdasarkan hasil pembagian jumlah populasi
dengan jumlah sampelnya (jumlah populasi dibagi jumlah sampel).
Biasanya untuk sampel yang pertama telah ditentukan terlebih
dahulu secara random atau dengan cara lain yaitu dilakukan pembagian secara proporsional dengan membagi berdasarkan kelompok tertentu dan masing-masing kelompok diambil
Sebelum diambil sebagai sampel, populasi
dibagi-bagi menjadi sub-sub populasi yang
disebut strata, lapisan atau kelompok yang lebih kecil.
Dilakukan karena populasi heterogen, sehingga
dengan mengelompkkan menjadi beberapa strata, diharapkan tiap startum menjadi relatif homogen. Misalnya untuk memperkirakan tingkat penjualan hotel berbintang dan non bintang di Bali.
Dengan pengklasifikasian hotel atas hotel
bintang 5, bintang 4, bintang 3, hotel melati 1, melati 2, melati 3, villa dan seterusnya, akan
memudahkan hasil yang diperoleh.
Stratified
Dalam sistem penggajian pegawai hotel
diketahui penghasilannya sebagai berikut:
Jika sampel yang akan dipakai 100 orang,
maka pembagiannya untuk strata:
I
= 40% berpenghasilan rendah
II
= 50% berpenghasilan sedang
III
= 10% berpenghasilan tinggi
I
= sebanyak 40% X 100 orang = 40 orang
II
= sebanyak 50% X 100 orang = 50 orang
Cluster Sampling adalah teknik pengambilan sampel
dengan pemilihan mengacu pada kelompok bukan pada
individu.
Cara ini baik sekali dilakukan apabila tidak terdapat atau
sulit menentukan dan menemukan kerangka sampel meski
dapat juga dilakukan pada populasi yang kerangka sampel
sudah ada.
Misalnya: Kepala Dinas Pariwisata Kabupaten
Badung ingin mengetahui bagaimana Sikap para karyawan hotel terhadap Kebijakan Sistem Upah Minimal Kabupaten Badung, besar sampel adalah 300 orang, kemudian ditentukan Cluster misal Hotel berbintang sebanyak 6 hotel dengan rata-rata jumlah karyawan 50 orang maka jumlah cluster yang diambil adalah 300 : 50 = 6, kemudian
Tidak semua individu atau elemen dalam
populasi mendapat peluang atau
kesempatan yang sama untuk diambil
sebagai sampel. Jadi teknik
Non
Probability
bersifat subyektif, bergantung kepda selera peneliti yang akanmengambil sampel.
MIsalnya pada
incidental sampling
, yangdiambil hanya individu-individu yang kebetulan dijumpai seperti orang-orang di pinggir jalan, mahasiswa yang sedang masuk warung untuk mengetahui besar pengeluaran mereka sebulan.
Generalisasi yang dibuat sudah tentu
tidak memberikan taraf keyakinan yang tinggi, kecuali jika populasinya homogen.
Judgement sampling adalah sampling
berdasarkan pendapat atau pertimbangan-pertimbangan tertentu, tanpa
mempertimbangkan subyek-subyek yang diambil sebagai sampel itu mewakili populasi, sub
populasi atau tidak, bukan sebuah persoalan. Keuntungan teknik ini ialah bahwa
melaksanakannya lebih mudah, murah, dan cepat.
Hasilnya berupa kesan-kesan umum yang masih
kasar yang tak dapat dipandang sebagai
generalisasi umum. Dalam sampel dapat dengan sengaja kita masukkan orang-orang yang
mempunyai ciri-ciri yang kita inginkan.
Sampling kuota adalah teknik memilih sampel
yang mempunyai cirri-ciri tertentu dalam jumlah atau kuota yang diinginkan. Jumlah subyek yang akan diselidiki ditetapkan lebih dahulu. Jika
kuota telah ditentukan mulailah peneyelidikan dan tentang siapa yang akan dijadikan
responden, terserah kepada team pengumpul data.
Misalnya :
Untuk responden wisatawan mancanegara
ditetapkan kuota sebagai berikut:
10 orang warganegara Inggris
Sampel
chuck
biasanya hanya
merujuk pada kelompok yang
kebetulan tersedia saat
dibutuhkan. Misalnya peneliti
mewawancarai lima orang di
jalan tentang beberapa topik
yang sedang menjadi
hot
issues
yang mungkin tidak
mewakili seluruh populasi, dan
bahkan tidak mewakili
Rumus Slovin (Jika Jumlah
Populasi diketahui)
◦
Pertanyaan dalam seringkali
diajukan dalam metode
pengambilan sampel adalah
berapa jumlah sampel yang
dibutuhkan dalam penelitian.
Sampel yang terlalu kecil dapat
menyebabkan penelitian tidak
dapat menggambarkan kondisi
populasi yang sesungguhnya.
Sebaliknya, sampel yang terlalu
besar dapat mengakibatkan
dimana
n : jumlah sampel N : jumlah populasi e : batas toleransi
Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas
toleransi kesalahan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan dengan persentase.
Semakin kecil toleransi kesalahan, maka semakin akurat sampel
menggambarkan populasi. Misalnya, penelitian dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%. Penelitian dengan batas kesalahan 10% memiliki tingkat akurasi 90%. Dengan jumlah populasi yang sama, semakin kecil toleransi kesalahan, semakin besar jumlah sampel yang dibutuhkan.
Contoh:
Sebuah hotel berbintang di Bali memiliki 1000 karyawan, dan akan dilakukan survei dengan
mengambil sampel. Berapa sampel yang dibutuhkan apabila batas toleransi kesalahan 5%.
Berdasarkan Jumlah Indikator (Jika Jumlah tidak
diketahui)
Jika jumlah populasi tidak diketahui, jumlah responden
penelitian dapat ditentukan dengan merujuk pada persyaratan jumlah sampel minimal pada analisis tertentu seperti Analisis SEM-AMOS yaitu antara 100 hingga 200 sampel.
Jumlah sampel sebesar 400 orang tersebut telah dianggap cukup memadai, dan disarankan menggunakan teknik ML (
maksimum likehood
) atau GLS (generelaized least squares
). Begitu juga halnya dengan analisis faktor, besarnya jumlah sampel tergantung pada jumlah indikator yang minimalkan dikalikan 5 kalinya.Misalnya seorang peneliti menentukan 20 indikator penelitian, maka jumlah sampel minimal yang diperlukan adalah 20 x 5 =
Ada 2 pilihan Teknik Sampling:
Random dan Non Random
Teknik Sampling Random bertujuan
melakukan generalisasi, Non
Random terbatas pada sampel
tertentu (responden)
