Teknik Sampling

Sampling adalah sebuah prosedur/cara untuk memilih sampel. Dalam sebuah penelitian tertentu  penggunaan teknik sampling mutlak diperlukan dan harus diperhatikan agar tujuan penelitian tersebut sesuai dengan kondisi dan keadaan sebenarnya sehingga penelitian menjadi absah. Dengan demikian, para peneliti memang perlu mengetahui teknik sampling yang baik dan benar. Dalam melakukan teknik sampling terdapat beberapa yang harus diperhatikan oleh para peneliti antara lain:
  1. Karakteristik
  2. Karakter atau ciri-ciri yang akan diperiksa/pelajari.
  3. Unit analisis
  4. Suatu pengamatan yang karakteristiknya akan diukur/diteliti
  5. Populasi
  6. Keseluruhan unit analisis/hasil pengukuran yang dibatasi oleh suatu kriteria tertentu.
  7. Populasi sasaran
    Populasi yang akan diteliti. Seorang peneliti menyimpulkan hasil penelitiannya hanya berlaku untuk populasi sasaran yang ditetapkan.
1. Jenis-Jenis Teknik Sampling
 
Teknik sampling dilihat dari prosesnya terdapat 2 tipe sampling:
  • Sampling dengan pengembalian
    Teknik pengambilan sampel yang sudah kita ambil akan kita kembalikan, jadi masih ada kemungkinan unit tersebut akan terambil kembali.
  • Sampling tanpa pengembalian
    Teknik pengambilan sampel yang sudah kita ambil tidak kita kembalikan, jadi tidak ada kemungkinan unit tersebut akan diambil kembali.
Teknik sampling dilihat dari peluang (probability) pemilihannya.
  • Sampling non peluang
    Proses pemilihannya sederhana tetapi kesederhanaan ini harus dibayar mahal sebab terhadap data yang dikumpulkan melalui sampling non peluang, analisis statistik yang menyangkut test of significant tidak diperkenankan, karena test of significant melibatkan peluang, padahal samplingnya tidak melibatkan peluang sehingga sampling ini jarang digunakan.
  • Sampling peluang
    Pada sampling peluang peneliti sangat memperhatikan unsur peluang saat melakukan pemilihan unit analisis yang masuk ke dalam sampel, dimana peluang unit analisis terpilih ke dalam sampel adalah sama.
    Jenis-jenis sampling peluang: 
  1. Sampling acak sederhana (simple random sampling)
    Sampling acak sederhana adalah proses sampling yang memenuhi persyaratan bahwa setiap unit analisis yang ada dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk terpilih ke dalam sampel.Jika ukuran populasi N, maka setiap unit populasi mempunyai peluang 1/N untuk terpilih ke dalam sampel. Sampling acak sederhana
    merupakan dasar dari sampling lainnya, tetapi penggunaannya terbatas sekali, terutama dalam penelitian survei yang ruang lingkupnya luas. Sampling acak sederhana dapat digunakan jika peneliti berhadapan dengan populasi yang relatif homogen dan kerangka harus lengkap dan tersedia.
  2. Sampling sistematik (systematic sampling)
    Sampling sistematik biasanya banyak digunakan dalam trafic survey atau marketing research. Ada beberapa peneliti yang menganggap sampling sistematik bukan merupakan sampling acak, padahal sampling sistematik merupakan sampling acak karena pemilihan pertama dilakukan secara acak. Beberapa peneliti menyebut sampling sistematik sebagai quasi random sampling.Sampling sistematik dapat dilakukan tanpa adanya kerangka sampling yang lengkap, misalnya dalam penelitian untuk populasi bergerak (mobile  population). Tetapi kerugian sampling sistematik jika dalam kerangka sampling terdapat periodicty (letak satuan sampling yang mempunyai interval tetap dan mempunyai karakteristik yang sama). Cara mengatasinya dengan mengubah atau mengambil random start beberapa kali (paling banyak 3 kali)
  3. Sampling acak stratifikasi (stratified random  sampling)
    Sampling ini biasanya dilakukan dalam keadaan populasi yang sangat heterogen sehingga populasi dibagi ke dalam sub populasi (strata). Tujuan stratifikasi membentuk strata yang keadaannya relatif homogen
    sehingga tujuan utama memperoleh hasil analisis yang mempunyai presisi tinggi dapat tercapai. Dalam
    penelitian biasanya variabel stratifikasi yang digunakan adalah variabel yang erat hubungannya dengan variabel yang sedang diteliti. Banyaknya strata yang diperlukan merupakan masalah tersendiri dalam sampling acak stratifikasi.
  4. Sampling klaster (cluster sampling)
    Unit analisis merupakan sebuah kesatuan yang karakteristiknya akan diukur. Unit analisis bisa merupakan sebuah kesatuan yang berdiri sendiri (tidak dapat dibagi-bagi). Berlawanan dengan pembentukan strata, klaster dibentuk dengan tujuan memperoleh keadaan se-heterogen mungkin. Jika dalam klaster keadaan heterogen, klaster menjadi homogen. Bila pembentukan klaster seperti ini dapat tercapai, maka banyaknya klaster yang digunakan untuk menentukan sampel penelitian cukup 2 buah saja karena homogen.  Dalam prakteknya di lapangan, klaster yang biasa diambil adalah daerah administratif seperti RT, RW, kelurahan, kecamatan, dan lain-lain. Akibat pembentukan klaster seperti ini maka keadaaan di dalam klaster relatif heterogen dan antar klaster relatif homogen. Oleh karena itu, disarankan melakukan pembentukan klaster menggunakan daerah administratif.
2. Ukuran Sampel
 
Hal lain yang sangat penting diperhatikan dalam penelitian adalah dalam menentukan ukuran sampel (n). Dalam penelitian kita harus menetapkan yang menjadi populasi sasaran, jenis sampling, ukuran/jumlah sampel (n) dan cara pemilihannya. Pengambilan sampel penelitian itu sendiri pada dasarnya tidak sesederahana seperti yang mungkin dibayangkan orang.  Sampel penelitian haruslah representatif, mewakili semua populasi darimana sampel itu diambil, sehingga seluruh informasi yang terdapat dalam populasi terdapat juga pada sampel yang kita ambil. Kata mewakili hendaknya diartikan “segala karakteristik” yang terdapat dalam populasi ada di
dalam sampel, yang beda hanya besarnya atau ukurannya. Karena itulah sampel ukurannya selalu lebih kecil daripada ukuran populasi N. Faktor-faktor yang ikut berperan dalam menentukan ukuran sampel minimal sebagai berikut:
  • Tipe sampling yang digunakan
  • Parameter yang akan dianalisis.
  • Apakah penelitian tujuannya mengestimasi parameter atau menguji hipotesis?
  • Besarnya koefisien kepercayaan (α) dan bound of error (δ) yang digunakan {jika masalah yang dihadapi  adalah masalah estimasi} besarnya koefisien kepercayaan (α) dan besarnya kuasa uji (1-β) {jika masalah yang dihadapi adalah pengujian hipotesis}.
  • Variasi variabel yang sedang diteliti.
  • Kedalaman analisis.
  • Ketersediaan satuan pengamatan (unit analisis) atau dengan menggunakan metode dua langkah (two step methode), yang dapat dilakukan dengan cara:
    Tahap I
    Ambil sampel n1 sesuai dengan biaya yang dimiliki. Hitung s square (varians sampel) dari sampel  tersebut .
    Tahap II
    s square dianggap σ square , digunakan rumus pada bagian sebelumnya. Maka terdapat 2 kemungkinan:
    1. n n1, maka dalam keadaan seperti ini ukuran sampel yang digunakan adalah n1.
    2. N > n1, maka dalam ini harus menambah jumlah sampel.

Sumber:
1. Dr. Harapan L. Tobing, Alat-alat Statistika yang Sering Digunakan, 2000.
2. Prof. Dr. Sudjana, Metoda Statistika. Penerbit Parsito, Bandung, 1992


Bagaimana cara menentukan jumlah sampel minimum?

Bagikan
Bookmark and Share

Tidak ada komentar: