Let’s break a second, discuss another subjek. Kita jeda sesaat dari pembahasan data deret waktu, kita akan coba set back untuk mendiskusikan atau melakukan pemaparan terkait dengan sampel. Pada artikel awal kita sudah membahas sedikit banyak tentang keuntungan dalam penggunaan sampel dalam proses penelitian dibandingkan dengan penggunaan populasi sebagai unit penelitian yang dilakukan. Sudah diingatkan pada artikel sebelumnya bahwa penelitian adalah proses yang mahal dan memakan waktu, jadi ketika kita melakukan penelitian harus di set dalam pikiran kita bagaimana penelitian yang dilakukan harus time and cost effective and efficient tanpa harus mengurangi bobot keilmiahan dari hasil penelitian yang dilakukan.
Salah satu cara dari banyak cara yang mungkin dilakukan oleh peneliti adalah dengan menggunakan sampel yang representatif dalam penelitiannya. Akan tetapi, sampel seperti apa dan proses sampling seperti apa yang cocok bagi penelitian kita? Kita akan coba uraikan secara prinsipal dari macam sampling yang dapat dilakukan oleh peneliti, yang dapat disesuaikan dengan jenis penelitiannya, sehingga diperoleh sampel yang representatif yang menguatkan secara ilmiah hasil penelitian yang dilakukan.
Rancangan Sampling
Jika untuk penelitian ternyata sampling telah disepakati, selanjutnya sampling perlu dirancangkan dengan baik. Beberapa hal yang perlu diperhatikan sehubungan dengan ini antara lain :
- Rumuskan persoalan yang ingin diketahui
- Tentukan dengan jelas batasan populasi mengenai persoalan yang ingin diketahui. Sering kesimpulan tidak benar karena telah dibuat berdasarkan sampel yang diambil dari populasi yang salah.
- Definisikan dengan jelas dan tepat segala unit dan istilah yang diperlukan.
- Tentukan unit sampling yang diperlukan. Unit sampling adalah satuan terkecil yang menjadi anggota populasi. Untuk meneliti macam beras yang digunakan misalnya, apakah unit samplingnya keluarga atau perorangan anggota keluarga?
- Tentukan dan rumuskan cara-cara pengukuran dan penilaian yang akan dilakukan. Untuk mengukur derajat kecerdasan penduduk berdasarkan pendidikan terakhir, ukuran apa yang dipakai dan berapa nilainya untuk tiap kategori? Samakah nilainya untuk seorang lulusan SMA yang mengikuti kursus satu tahun dan seseorang yang hanya mengakhiri akademi di tahun pertama?
- Kumpulkan, jika ada, segala keterangan tentang hal yang ingin diteliti yang pernah dilakukan masa lampau. Misalnya mengenai persentase, rata-rata dan ukuran lainnya.
- Tentukan ukuran sampel, yakni berapa unit sampling yang diambil dari populasi. Jangan sampai sampel berukuran terlalu kecil, sehingga kesimpulan tidak memuaskan dan pula terlalu besar yang menyebabkan biaya terlalu banyak.
- Tentukan cara sampling yang mana yang akan ditempuh agar sampel yang diperoleh representatif.
- Tentukan cara pengumpulan data yang mana akan dilakukan, apakah wawancara langsung, dengan daftar isian, meneliti langsung atau mengumpulkan dari sumber-seumber yang sudah ada.
- Tentukan metode analisis mana yang akan digunakan
- Sediakan biaya dan minta bantuan ahli baik berbentuk pembantu tetap atau hanya sebagai konsultan
Noted : Untuk mempermudah menggambarkan penentuan unit sampel dapat dibuat gambaran dimana terdapat komponen populasi semesta dan populasi target. Populasi Semesta merupakan populasi yang mengandung semua unsur dari populasi itu sendiri, dimana dari populasi semesta ini dapat dipisahkan menjadi populasi target dan unit populasi yang tidak memenuhi kriteria dari populasi target. Sedangkan, Populasi Target merupakan populasi yang berisikan unit-unit populasi yang paling memenuhi kriteria untuk dijadikan unit sampel dalam penelitian. Sehingga dari populasi target inilah dapat disusun suatu kerangka sampling yang digunakan untuk memperoleh unit sample yang acak (random sample) yang diperlukan oleh kebanyakan alat statistik.
Cara Sampling
Cara sampling adalah cara yang dapat dilakukan oleh peneliti dalam memperoleh sampel dari suatu populasi. Misalkan kita punya sebuah populasi terhingga berukuran N. Dari populasi ini akan diambil sampel berukuran n. Untuk menentukan ada berapa banyak sampel yang dapat diambil, ada 2 (dua) perlakuan yang dikenal :
- Anggota yang telah diambil untuk dijadikan anggota sampel disimpan kembali disatukan dengan anggota lainnya. Dengan demikian anggota tadi masih ada kesempatan untuk diambil kembali pada pengambilan berikutnya. Cara pengambilan sampel demikian dinamakan sampling dengan pengembalian. Secara umum jika dari populasi berukuran N diambil sampel berukuran n dengan pengembalian, maka semuanya ada Nn buah sampel yang mungkin diambil. Dan cara sampling ini dalam praktek hampir tidak dilakukan dan hanya digunakan untuk simulasi ketika mencari hasil-hasil yang mungkin didapat dari sampling terhadap populasi.
- Anggota yang telah terambil untuk dijadikan anggota sampel tidak disimpan kembali ke dalam populasi. Dengan demikian setiap anggota hanya bisa diambil satu kali. Cara pengambilan sampel demikian dinamakan sampling tanpa pengembalian. Secara umum, banyaknya sampel berukuran n yang dapat diambil (dengan cara tanpa pengembalian) dari sebuah populasi berukuran N dapat diperoleh dengan model matematik perhitungan KOMBINASI.
Jika populasi berukuran terhingga, tetapi banyak anggotanya, untuk keperluan praktis populasi itu sering dianggap populasi berukuran tak terhingga. Dengan demikian samplingnya juga dianggap sampling dari populasi tak terhingga. Dari rumus KOMBINASI, jika n = N maka hanya ada sebuah sampel yaitu populasi itu sendiri. Dalam hal ini, sampling menjadi sensus.
Sampling Peluang dan Non Peluang
Meskipun dari sebuah populasi bisa diambil lebih dari sebuah sampel, dalam prakteknya, biasanya kesimpulan dibuat hanya dari sebuah sampel. Cara yang digunakan biasanya sampel tanpa pengembalian. Beberapa sampling yang mungkin dapat digunakan untuk keadaan tertentu agar diperoleh sampel yang representatif, secara garis besarnya dikenal tiga cara yaitu (1) Sampling Seadanya (2) Sampling Pertimbangan / Purposif dan (3) Sampling Peluang.
- Sampling Seadanya : pengambilan sebagian dari populasi berdasarkan seadanya data atau kemudahannya mendapatkan data tanpa perhitungan apapun mengenai derajat ke-representatif-annya, dapat digolongkan ke dalam sampling seadanya. Bagian yang didapat secara demikian masih merupakan “sampel” tetapi dalam arti yang lemah atau samar-samar. Adanya sampel memang sah asalkan kesimpulan yang dibuat berdasarkan sampel demikian didasarkan kesadaran terdapatnya hubungan yang samar-samar antara sampel dan populasi.
- Sampling Purposif : terjadi apabila pengambilan sampel dilakukan berdasarkan pertimbangan perorangan atau pertimbangan peneliti. Hanya mereka yang dianggap ahli yang patut memberikan pertimbangan untuk mengambil sampel yang diperlukan. Sampling purposif akan baik hasilnya di tangan seorang ahli yang mengenal populasi dan yang dapat segera mengetahui lokasi masalah-masalah yang khas. Karena cara sampling ini sering sangat cocok untuk studi kasus, di mana banyak aspek dari kasus tunggal yang representatif diamati dan dianalisis.
Kedua cara sampling yang dikemukakan sebelumnya, sering dinamakan sampling non peluang karena pada waktu sampel diambil dari populasi, peluang tidak diikutsertakan. Ketelitian dan ke-representatif-an sampel non peluang tidak dapat ditaksir dan akibatnya tidak mungkin menggeneralisasikan hasil sampel pada populasi dengan derajat keyakinan tertentu.
- Sampling Peluang : sampel yang didapat dinamakan sampel peluang, yaitu sebuah sampel yang anggota-anggotanya diambil dari populasi berdasarkan peluang yang diketahui. Khususnya, jika tiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk dimabil menjadi anggota sampel, maka sampel yang didapatkan dinamakan sampel acak dan cara pengambilannya dinamakan sampling acak. Sampel acak inilah yang biasanya telah diutamakan harus didapat untuk penelitian dibandingkan dengan macam sampel yang lain, karena sampel acak menyebabkan peneliti mempunyai cara objektif untuk menilai presisi hasilnya dan karenanya memungkinkan untuk menaksir dan menghitung besarnya variasi sampling atau kekeliruan sampling, yakni perbedaan antara statistik sampel dan parameter populasi dari mana sampel itu diambil secara acak, dilakukan dengan prosedur yang sama dengan apabila sensus ditempuh. Jika kita menghendaki sampel acak tetapi ternyata bahwa beberapa anggota populasi mempunyai kesempatan yang lebih untuk diambil menjadi anggota sampel daripada anggota sampel yang lainnya, maka yang diperoleh adalah sampel bias.
Sampling Dengan Populasi Heterogen
Cara pengambilan sampel acak yang diuraikan pada “Sampling Peluang dan Non Peluang”, sangat baik sekali untuk populasi homogen yaitu populasi yang anggotanya berada di bawah penyebab yang sama. Sedangkan untuk populasi yang tidak homogen, heterogen (secara kualitatif), harus digunakan cara lain diantaranya sampling berstrata atau sampling petala, sampling proporsional, sampling klaster dan sampling area.
- Sampling Petala : jika populasi heterogen, biasanya akan lebih baik dibuat menjadi beberapa strata atau petala atau lapisan. Pembuatan petala ditentukan berdasarkan karakteristik tertentu sedemikian sehingga petala itu menjadi homogen. Dari setiap petala lalu diambil secara acak anggota-anggota yang diperlukan atau dikatakan secara lain, dilakukan pengacakan di dalam setiap petala. Gabungan anggota-anggota yang didapat akan membentuk sebuah sampel petala. Dan apabila pengambilan anggota tiap peetala tidak dilakukan secara acak, tetapi dengan cara lain, maka terjadilah sampling kuota.
- Sampling Proporsional : sampling petala biasanya dierbaiki dengan menggunakan cara proporsional. Dengan ini dimaksudkan bahwa banyak anggota dari tiap petala diambil sebanding dengan ukuran tiap petala. Cara ini dinamakan cara sampling acak proporsional dan sampelnya dinamakan sampel acak proporsional.
- Sampling Klaster : jika populasi heterogen, populasi dibagi-bagi menjadi beberapa kelompok atau klaster. Secara acak klaster-klaster yang diperlukan diambil dengan proses pengacakan. Setiao anggota yang berada di dalam klaster-klaster yang diambil secara acak tadi merupakan sampel yang diperlukan.
Kekeliruan Sampling dan Non Sampling
Dalam penelitian ada dua macam kekeliruan yang pokok yang bisa terjadi, ialah kekeliruan sampling dan kekeliruan non sampling.
- Kekeliruan Non-Sampling, terjadi dalam setiap penelitian, apakah itu berdasarkan sampling atau kah berdasarkan sensus. Beberapa penyebab terjadinya kekeliruan non-sampling adalah
- Populasi tidak didefinisikan sebagaimana mestinya
- Populasi menyimpang dari populasi yang seharusnya dipelajari
- Kuesioner tidak dirumuskan sebagaimana mestinya
- Istilah-istilah telah didefinisikan secara tidak tepat atau digunakan secara tidak konsisten
- Responden tidak memberikan jawaban yang akurat
- Kekeliruan dalam mencatatkan data, tabulasi dan melakukan perhitungan-perhitungan
- Kekeliruan Sampling, disebabkan oleh kenyataan adanya pemeriksaan yang tidak lengkap tentang populasi dan penelitian hanya dilakukan berdasarkan sampel. Perbedaan antara hasil sampel dan hasil yang akan dicapai jika prosedur yang sama digunakan dalam sampling juga digunakan dalam sensus dinamakan kekeliruan sampling. Cara untuk dapat mengukur dan memperhitungkan kekeliruan ini agar dapat dikontrol ialah dengan jalan mengambil sampel berdasarkan sampling acak dan memperbesar ukuran sampel.
Pemahaman peneliti harus dibangun secara tepat terhadap definisi sampel dan klasifikasi sampling seperti apa yang akan diambil oleh peneliti. Selain berpengaruh pada keterwakilan populasi dalam sampel, juga berpengaruh pada generalisasi hasil yang diperoleh peneliti atas penelitian sampel. SEMANGAT MENELITI!!!
Sumber bacaan : Metoda Statistika, Prof. DR. Sudjana M.A, M.Sc
———————————————————————————————————————————————————-
- Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com :
- WhatsApp : 081321709749
- Email : welcome@mobilestatistik.com
- Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.
- “1st Kirim Pertanyaan, Kami Jawab . . . InsyaAllah”
———————————————————————————————————————————————————-
