Kata populasi (population/universe) dalam statistika merujuk pada sekumpulan individu dengan karakteristik khas yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian (pengamatan). Populasi dalam statistika tidak terbatas pada sekelompok orang, tetapi juga binatang atau apa saja yang menjadi perhatian kita. Misalnya populasi bank swasta di Indonesia, tanaman, rumah, alat-alat perkantoran, dan jenis pekerjaan.
Menurut Margono (2010:118), “Populasi adalah seluruh data yang menjadi perhatian kita dalam suatu ruang lingkup dan waktu yang kita tentukan”. Sedangkan menurut Sukmadinata (2011:250) mengemukakan bahwa populasi adalah “kelompok besar dan wilayah yang menjadi lingkup penelitian kita”. Senada dengan itu, Arikunto (2002:108) mengemukakan bahwa populasi adalah “keseluruhan subjek penelitian”. Kaitannya dengan batasan tersebut, populasi dapat dibedakan berikut ini.
a. Populasi terbatas atau populasi terhingga, yaitu populasi yang memiliki batas kuantitatif secara jelas karena memiliki karakteristik yang terbatas. Misalnya 5.000.000 orang guru SMA pada awal tahun 1985 dengan karakteristik masa kerja 2 tahun, lulusan program strata 1, dan lain-lain.
b.Populasi tak terbatas atau populasi tak terhingga, yaitu populasi yang tidak dapat ditemukan batas-batasnya, sehingga tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah secara kuantitatif. Misalnya guru di Indonesia, yang berarti jumlahnya harus dihitung sejak guru pertama ada sampai sekarang dan yang akan datang.
Dalam keadaan seperti itu jumlahnya tidak dapat dihitung, hanya dapat digambarkan suatu jumlah objek secara kualitas dengan karakteristik yang bersifat umum yaitu orang-orang, dahulu, sekarang, dan yang akan menjadi guru, populasi seperti ini disebut juga parameter.
yang memiliki karakteristik tertentu yang dijadikan sebagai objek penelitian. Pengertian populasi tidak hanya berkenaan dengan siapa tetapi juga berkenaan dengan apa. Istilah elemen, unit elementer, unit penelitian, atau unit analisis yang terdapat pada batasan populasi di atas merujuk pada siapa yang akan diteliti atau unit di mana pengukuran dan inferensi akan dilakukan (individu, kelompok, atau organisasi), sedang penggunaan kata karakteristik merujuk pada apa yang akan diteliti. Apa yang diteliti tidak hanya merujuk pada isi, yaitu data apa tetapi juga merujuk pada cakupan (scope) dan juga waktu.
2.2 Sifat Populasi
Margono (2010:119) mengemukakan bahwa persoalan populasi bagi suatu penelitian harus dibedakan ke dalam sifat berikut ini.
a. Populasi yang bersifat homogen, yaitu populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat yang sama. 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, yaitu populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat atau keadaaan yang bervariasi, sehingga perlu ditetapkan batas-batasnya.
Meskipun banyak populasi yang anggotanya terbatas jumlahnya seperti jumlah mobil di Jakarta, jumlah mahasiswa Universitas Indonesia dimana keduanya sebenarnya dapat dihitung namun karena hal itu sulit dilakukan maka dianggap tidak terbatas. Metode penarikan/pengambil data dengan jelas mewakili/melibatkan seluruh anggota populasi disebut sensus.
a. Untuk ketelitian
Suatu penelitian sering meminta ketelitian dan kecermatan yang tinggi, sehingga memerlukan data-data yang besar jumlahnya. Apabila unsur ketelitian dan kecermatan ini harus diprioritaskan maka harus digunakan metode sensus.
b. Sumber bersifat heterogen
Apabila menghadapi sumber informasi yang bersifat heterogen dimana sifat dan karakteristik masing-masing sumber sulit untuk dibedakan maka lebih baik digunakan metode sensus.
2.3 Pengertian Sampel
Jika kita hanya akan meneliti sebagian dari populasi, maka penelitian tersebut disebut
penelitian sampel. Menurut Sugiyono (2010:215) sampel adalah “sebagian dari populasi itu”. Populasi itu misalnya penduduk diwilayah tertentu, jumlah pegawai pada organisasi tertentu, jumlah guru dan murid di sekolah tertentu dan sebagainya. Sementara itu, Margono (2010:121) mengemukakan bahwa sampel adalah “sebagai bagian dari populasi, sebagai contoh (monster) yang diambil dengan menggunakan cara-cara tertentu”. Senada dengan itu, Sudjana (2005:6) mengemukakan bahwa sampel adalah “sebagian yang diambil dari populasi”. Berdasarkan beberapa pendapat ahli tersebut dapat penulis simpulkan bahwa sampel adalah sebagian bagian dari populasi yang diambil.
populasinya, dan sampel nonrepresentatif adalah sampel yang tidak dapat mewakili populasinya. Dengan demikian sebagai penduga parameter ada dua kemungkinan nilai statistik yang diperoleh, yaitu persis sama dengan parameternya atau tidak sama (lebih besar atau lebih kecil).
2.4 Teknik Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel merupakan suatu proses pemilihan dan penentuan jenis sampel serta perhitungan besarnya sampel yang akan menjadi subjek atau objek penelitian. Untuk menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian, terdapat berbagai teknik sampling yang digunakan. Menurut Sugiyono (2010:217) Teknik sampling pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Probability Sampling meliputi simple random, proportionate stratified random, disproportionate stratified random, dan area random. Non probability sampling meliputi sampling sistematis, sampling kuota, sampling aksidental, purposive sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling.
Berikut ini keterangan-keterangan mengenai sampel tersebut di atas. a. Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. 1. Simple random sampling
Untuk memperoleh sampel sebanyak-sebanyak 150 orang dari populasi tersebut, digunakan teknik ini, baik dengan cara undian, ordinal, maupun tabel bilangan random.
2. 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 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-masing 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. 3. 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 :
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.
4. Cluster Sampling
Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu provinsi, 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 SMA. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
1. Menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.
2. Mengambil sampel SMA di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMA tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMA yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.
Nonprobability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik sampel ini meliputi, sampling sistematis, kuota, aksidental, purposive, jenuh, snowball.
1. Sampling Sistematis
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. Contoh:
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, dan seterusnya) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dan seterusnya), atau bisa juga mengambil nomor kelipatan (2, 4, 8, 16, dan seterusnya).
2. Sampling Kuota
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.
3. Sampling Incidential
Incidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan atau siapa saja yang kebetulan (incidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.
maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
4. Purposive Sampling
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.
5. 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
6. 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 narapidana, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden terus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.
2.5
Prosedur Penarikan Sampel
dalam melakukan pengambilan sampel. Kuncoro (2003:104) menyebutkan bahwa dalam melakukan pengambilan sampel, dapat dilakukan langkah-langkah berikut, diantaranya: (1) Menentukan populasi target, (2) Membuat kerangka sampling, (3) Menentukan ukuran sampel, (4) Menentukan teknik dan rencana pengambilan sampel, (5) Melakukan pengambilan sampel.
Berdasarkan pendapat di atas, maka langkah-langkah penarikan sampel dapat kita uraikan sebagai berikut: (1) Pertama yang harus ditentukan dalam langkah mendesain penarikan sampel adalah menentukan populasi sasaran dengan tegas, yang dilanjutkan dengan penentuan populasi studi dari populasi sasaran tadi. (2) Menentukan area populasi, hal ini berkaitan dengan data penelitian yang akan dijadikan lokasi penelitian. (3) Menentukan ukuran populasi (size of population) sebagai dasar untuk menarik sampel. Biasanya populasi diambil dari data sensus. Carilah data tersebut secara lengkap, dapatkan data yang akurat dan up to date. (4) Buatlah kerangka sampling dengan memasukan data dari populasi studi secara lengkap dan jelas, serta hal yang terpenting adalah satuan-satuan sampling diberi nomor sesuai dengan jumlah digit populasinya, secara berurutan dari nomor paling kecil sampai dengan nomor yang paling besar. (5) Tentukan ukuran sampel dengan menggunakan rumus-rumus yang sesuai. (6) Gunakan tabel angka random ataupun program komputer sebagai alat seleksi. (7) Satuan sampling terpilih sebagai anggota sampel, merupakan langkah terakhir dari desain sampling yang pada hakikatnya merupakan cerminan dari populasi.
III. KESIMPULAN
hemat, serta memerlukan waktu dan tenaga yang lebih sedikit dibandingkan dengan metode sensus. Pengambilan sebagian dari keseluruhan objek, dan atas hasil penelitian suatu keputusan atau kesimpulan mengenai keseluruhan objek populasi dibuat, disebut sebagai metode penarikan sampel.
