Stratified Random Sampling

Pengertian Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang membagi populasi menjadi beberapa strata atau kelompok kecil berdasarkan karakteristik tertentu yang relevan dengan penelitian. Setelah populasi dibagi, sampel acak diambil dari setiap strata. Tujuan utama dari metode ini adalah memastikan bahwa setiap subkelompok dari populasi diwakili dalam sampel, sehingga hasil penelitian menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan.

Dalam stratified random sampling, penarikan sampel acak terstruktur dilakukan dengan membagi anggota populasi dalam beberapa sub kelompok yang disebut strata, lalu suatu sampel dipilih dari masing-masing stratum. Elemen populasi dibagi menjadi beberapa tingkatan (stratifikasi) berdasarkan karakter yang melekat padanya. Dalam stratified random sampling, elemen populasi dikelompokkan pada tingkatan-tingkatan tertentu dengan tujuan pengambilan sampel akan merata pada seluruh tingkatan dan sampel mewakili karakter seluruh elemen populasi yang heterogen.

Tujuan utama dalam stratifikasi adalah untuk membuat hubungan timbal balik yang lebih baik dalam populasi sehingga dapat memberikan ukuran yang lebih tinggi untuk keputusan relatif.

Langkah-langkah dalam Stratified Random Sampling

Berikut adalah langkah-langkah yang biasanya dilakukan dalam stratified random sampling:

1. Identifikasi Populasi dan Karakteristik Strata

Langkah pertama adalah mengidentifikasi populasi yang akan diteliti dan karakteristik yang akan digunakan untuk membagi populasi tersebut menjadi strata. Karakteristik ini bisa berupa usia, jenis kelamin, pendapatan, pendidikan, atau lainnya yang relevan dengan penelitian.

2. Membagi Populasi ke dalam Strata

Populasi kemudian dibagi ke dalam beberapa strata berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan. Setiap strata harus homogen di dalamnya dan heterogen dengan strata lainnya.

3. Menentukan Ukuran Sampel 

Menentukan ukuran sampel total yang akan diambil dari populasi. Selanjutnya, menentukan berapa banyak sampel yang akan diambil dari setiap strata. Ini bisa dilakukan secara proporsional berdasarkan ukuran setiap strata dalam populasi atau bisa juga dengan cara lainnya tergantung pada tujuan penelitian.

4. Mengambil Sampel Acak dari Setiap Strata

Setelah menentukan jumlah sampel dari setiap strata, langkah selanjutnya adalah mengambil sampel acak dari masing-masing strata. Ini memastikan bahwa setiap elemen dalam strata memiliki peluang yang sama untuk dipilih.

5. Menggabungkan Sampel dari Semua Strata

Sampel yang diambil dari setiap strata kemudian digabungkan untuk membentuk sampel total yang akan digunakan dalam analisis penelitian.

Contoh Penerapan Stratified Random Sampling

Misalkan sebuah perusahaan ingin meneliti kepuasan karyawan mereka di seluruh cabang di negara tersebut. Perusahaan tersebut memiliki 10.000 karyawan yang tersebar di 100 cabang. Untuk memastikan bahwa setiap cabang diwakili, perusahaan memutuskan untuk menggunakan stratified random sampling.

  1. Identifikasi Populasi dan Karakteristik Strata: Dalam contoh ini, populasi adalah semua karyawan, dan karakteristik strata adalah cabang tempat mereka bekerja.
  2. Membagi Populasi ke dalam Strata: Karyawan dibagi ke dalam 100 strata, dengan setiap strata terdiri dari karyawan di satu cabang.
  3. Menentukan Ukuran Sampel: Perusahaan memutuskan untuk mengambil sampel 10% dari setiap cabang. Jika satu cabang memiliki 100 karyawan, maka sampel dari cabang tersebut adalah 10 karyawan.
  4. Mengambil Sampel Acak dari Setiap Strata: Dari setiap cabang, 10% karyawan dipilih secara acak.
  5. Menggabungkan Sampel dari Semua Strata: Sampel dari semua cabang digabungkan untuk membentuk sampel total yang akan dianalisis.

Kelebihan Stratified Random Sampling

  1. Representativitas yang Lebih Baik: Dengan memastikan setiap strata diwakili, stratified random sampling menghasilkan sampel yang lebih representatif dari populasi. Ini mengurangi bias dan meningkatkan akurasi hasil penelitian.
  2. Akurasi yang Lebih Tinggi: Karena setiap strata diwakili, variabilitas dalam sampel berkurang. Ini meningkatkan akurasi estimasi parameter populasi seperti mean, median, dan proporsi.
  3. Efisiensi dalam Pengumpulan Data: Dalam beberapa kasus, stratified random sampling dapat lebih efisien dibandingkan simple random sampling karena variabilitas dalam strata biasanya lebih rendah daripada variabilitas dalam populasi secara keseluruhan.
  4. Analisis Sub Kelompok: Metode ini memungkinkan analisis yang lebih mendalam terhadap setiap strata. Peneliti dapat mengevaluasi perbedaan antara strata dan mendapatkan wawasan yang lebih spesifik.

Kekurangan Stratified Random Sampling

  1. Identifikasi dan Pembagian Strata: Menentukan karakteristik yang tepat untuk membagi populasi ke dalam strata bisa sulit dan memerlukan pengetahuan mendalam tentang populasi.
  2. Kompleksitas: Proses stratified random sampling lebih kompleks dan memakan waktu dibandingkan simple random sampling. Membutuhkan perencanaan dan pelaksanaan yang lebih teliti.
  3. Pengumpulan Data yang Memakan Waktu: Mengambil sampel dari setiap strata mungkin memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya, terutama jika strata tersebar secara geografis.
  4. Kesesuaian dengan Tujuan Penelitian: Tidak semua penelitian membutuhkan stratifikasi. Penggunaan stratified random sampling harus sesuai dengan tujuan dan desain penelitian.

Agar dapat tercapai, hal-hal yang harus diperhatikan adalah:

  • Bentuk strata
  • Jumlah strata
  • Alokasi jumlah sampel antar masing-masing strata
  • Analisis data dari rancangan stratifikasi

Syarat pembentukan strata dalam stratified random sampling sebagai berikut.

  • Strata harus tidak saling tumpang tindih dan harus saling terpisah dalam populasi.
  • Stratifiaksi populasi harus dilakukan pada strata yang bersifat homogen dalam strata tersebut dengan karakteristik tertentu.
  • Pada kenyataannya di lapangan, ketika hal ini sulit untuk distratakan dengan suatu nilai karakteristik tertentu, maka kemudahan administrasi menjadi dasar pemikiran dalam stratifikasi.
  • Jika akurasi batas untuk kepastian setiap populasi diberikan, hal ini akan menjadi lebih baik dan terpercaya untuk setiap populasi sebagai suatu strata.

Perbandingan dengan Metode Sampling Lain

  1. Simple Random Sampling: Dalam simple random sampling, setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Metode ini lebih sederhana tetapi bisa kurang efisien dan kurang representatif dibandingkan stratified random sampling.
  2. Cluster Sampling: Dalam cluster sampling, populasi dibagi menjadi kelompok-kelompok atau kluster, dan sampel acak diambil dari kluster-kluster tersebut. Cluster sampling lebih efisien secara biaya tetapi bisa memiliki tingkat variabilitas yang lebih tinggi.
  3. Systematic Sampling: Dalam systematic sampling, elemen sampel dipilih dengan interval tetap dari daftar populasi. Metode ini lebih mudah diterapkan tetapi bisa kurang representatif jika terdapat pola dalam populasi.