Stratified Random Sampling

Teknik pengambilan sampel atau sampling adalah proses dan cara mengambil sebagian anggota dari suatu populasi untuk menduga atau mewakili keadaan populasi tersebut secara keseluruhan. Pengambilan sampel sangat penting dalam penelitian, terutama ketika jumlah populasi terlalu besar untuk diteliti seluruhnya. Dengan teknik sampling yang tepat, hasil penelitian dapat digeneralisasikan dengan tingkat kepercayaan tertentu.

Secara umum, teknik sampling dibagi menjadi dua kelompok besar, yaitu probability sampling dan nonprobability sampling.

Probability Sampling

Probability sampling adalah metode pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih sebagai sampel. Teknik ini menggunakan kaidah probabilitas, sehingga hasilnya lebih representatif dan dapat digeneralisasikan ke populasi.

Syarat utama probability sampling:
Harus tersedia daftar anggota populasi (sampling frame).

Jenis-jenis Probability Sampling

1. Simple Random Sampling (Sampel Acak Sederhana)

Simple random sampling adalah metode pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Proses pemilihannya bisa dilakukan melalui pengundian, penggunaan tabel angka acak, atau bantuan aplikasi randomizer. Sebagai contoh, jika terdapat 1.000 siswa dalam populasi, maka sebanyak 100 siswa dapat diundi secara acak untuk dijadikan sampel penelitian. Kelebihan utama dari metode ini adalah kemudahannya dalam pelaksanaan apabila daftar populasi tersedia secara lengkap, serta hasil yang diperoleh umumnya sangat representatif terhadap populasi. Namun, kelemahan dari metode ini muncul ketika digunakan pada populasi yang sangat besar dan tersebar secara geografis, karena proses pengambilan sampel bisa menjadi tidak efisien dan menyulitkan.

2. Systematic Sampling (Sampel Sistematis)

Systematic sampling adalah teknik pengambilan sampel dengan menggunakan interval tertentu dari daftar populasi yang telah diurutkan sebelumnya. Langkah pertama adalah menentukan interval atau nilai k, yaitu hasil pembagian jumlah total populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan. Misalnya, jika dari 1.000 nama ingin diambil 100 sampel, maka intervalnya adalah 10. Setelah itu, satu nama dipilih secara acak sebagai titik awal, lalu setiap nama ke-10 berikutnya dimasukkan ke dalam sampel. Kelebihan dari metode ini terletak pada kesederhanaan dan efisiensi waktunya dibandingkan simple random sampling. Namun, ada risiko bias jika daftar populasi mengandung pola periodik yang tidak terdeteksi, karena pola tersebut bisa memengaruhi hasil pengambilan sampel.

3. Cluster Sampling (Sampel Klaster)

Cluster sampling dilakukan dengan membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok kecil yang disebut klaster, di mana masing-masing klaster seharusnya merepresentasikan keseluruhan populasi. Setelah klaster terbentuk, beberapa klaster dipilih secara acak, lalu seluruh anggota dari klaster yang terpilih dijadikan sampel. Contohnya, dalam sebuah kota yang terdiri dari 10 kecamatan, tiga kecamatan dapat dipilih secara acak, dan semua warga di tiga kecamatan tersebut dijadikan responden penelitian. Metode ini sangat efisien jika populasi tersebar luas secara geografis dan sulit dijangkau satu per satu. Meski begitu, akurasi data bisa menurun jika klaster-klaster tersebut tidak bersifat homogen, karena hasilnya mungkin tidak sepenuhnya mewakili populasi secara menyeluruh.

4. Stratified Sampling (Sampel Bertingkat/Stratifikasi)

Stratified sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang membagi populasi ke dalam subkelompok yang disebut strata, berdasarkan karakteristik tertentu seperti usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, atau jurusan studi. Setelah pembagian strata dilakukan, sampel diambil secara acak dari masing-masing strata untuk menjamin bahwa setiap kelompok terwakili secara proporsional. Sebagai ilustrasi, dalam populasi mahasiswa, peserta dapat dikelompokkan berdasarkan jurusan, lalu dari tiap jurusan diambil sejumlah sampel secara acak. Metode ini sangat efektif untuk memastikan bahwa variasi dalam populasi tercakup dalam sampel yang diambil. Meski demikian, penerapan stratified sampling memerlukan data rinci tentang karakteristik setiap anggota populasi, yang kadang tidak selalu tersedia atau mudah didapatkan.

Nonprobability Sampling

Nonprobability sampling adalah metode pengambilan sampel di mana tidak semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Teknik ini sering digunakan jika daftar populasi tidak tersedia atau penelitian bersifat eksploratif.

Jenis-jenis Nonprobability Sampling

  1. Haphazard/Convenience Sampling (Sampel Kebetulan/Kenyamanan)
    • Sampel diambil dari anggota populasi yang mudah dijangkau oleh peneliti.
    • Contoh: Menyebar kuesioner kepada orang yang ditemui di pusat perbelanjaan.
    • Kelebihan: Mudah dan cepat.
    • Kekurangan: Tidak representatif, rawan bias.
  2. Snowball Sampling (Sampel Bola Salju)
    • Sampel awal dipilih, lalu responden tersebut diminta merekomendasikan orang lain yang relevan untuk dijadikan sampel berikutnya.
    • Contoh: Penelitian pada komunitas langka, seperti pengguna narkoba, di mana responden sulit diidentifikasi secara langsung.
    • Kelebihan: Efektif untuk populasi tersembunyi atau sulit diakses.
    • Kekurangan: Tidak dapat digeneralisasikan ke populasi luas.
  3. Quota Sampling (Sampel Kuota)
    • Peneliti menentukan jumlah sampel dari setiap subkelompok (kuota) sesuai proporsi tertentu, lalu memilih anggota secara non-acak.
    • Contoh: Dari 100 responden, 60% perempuan dan 40% laki-laki, peneliti memilih siapa saja yang memenuhi kuota tersebut.
    • Kelebihan: Menjamin proporsi subkelompok.
    • Kekurangan: Pemilihan tidak acak, rawan bias.
  4. Purposive/Judgment Sampling (Sampel Bertujuan)
    • Sampel dipilih berdasarkan pertimbangan atau kriteria tertentu yang dianggap relevan oleh peneliti.
    • Contoh: Hanya memilih guru berpengalaman lebih dari 10 tahun untuk penelitian tentang metode pengajaran.
    • Kelebihan: Cocok untuk penelitian khusus atau kasus tertentu.
    • Kekurangan: Subjektif, hasil tidak dapat digeneralisasikan.

Kesimpulan

Pemilihan teknik sampling sangat bergantung pada tujuan penelitian, ketersediaan data populasi, dan sumber daya yang dimiliki. Probability sampling lebih disarankan untuk penelitian kuantitatif yang ingin menghasilkan data representatif, sedangkan nonprobability sampling lebih cocok untuk penelitian eksploratif, kualitatif, atau jika populasi sulit diakses.