Teknik sampling atau yang biasa dikenal dengan teknik pengambilan sampel merupakan metode penelitian yang dipergunakan untuk memilih anggota individu (sampel) dari populasi untuk membuat kesimpulan statistik dan statistika dari objek penelitian dan memperkirakan karakteristik seluruh populasi.
Teknik pengambilan sampel dapat digunakan dalam perangkat lunak survei penelitian untuk penurunan yang optimal. Setidaknya terdapat bermacam-macam jenis teknik pengambilan sampel, yang secara garis besar dibagi menjadi dua, yaitu probability sampling dan non probability sampling.
Probability Sampling
Probability sampling artinya setiap item dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dimasukkan ke dalam sampel. Atau dengan kata lain, ketika setiap entitas populasi memiliki probabilitas pasti bukan nol untuk dimasukkan ke dalam sampel, sampel tersebut dikenal sebagai sampel probabilitas.
Sampel probabilitas dipilih sedemikian rupa agar dapat mewakili populasi. Teknik sampling yang satu ini memberikan hasil yang paling valid atau kredibel karena mencerminkan karakteristik populasi tempat mereka dipilih.
Jenis Probability Sampling
Macam-macam probability sampling, antara lain:
-
Simple Random Sampling
Simple Random Sampling (Pengambilan Sampel Acak Sederhana) adalah teknik sampling ini memberikan peluang yang sama bagi setiap elemen untuk dipilih menjadi sampel bagian. Hal ini tentusaja digunakan ketika kita tidak memiliki informasi sebelumnya tentang populasi target.
Salah satu cara untuk mendapatkan sampel acak adalah dengan memberikan nomor kepada setiap individu dalam suatu populasi, dan kemudian menggunakan tabel nomor acak untuk memutuskan individu mana yang akan dimasukkan.
Misalnya, jika kita memiliki kerangka sampel 1000 individu, berlabel 0 hingga 999, gunakan kelompok tiga digit dari tabel nomor acak untuk memilih sampel. Jadi, jika tiga angka pertama dari tabel nomor acak adalah 094, pilih individu berlabel “94”, dan seterusnya.
Contoh pengambilan sampel acak sederhana yaitu pemilihan acak 20 siswa dari kelas 50 siswa. Setiap siswa memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Di sini probabilitas pemilihan adalah 1/50.
-
Stratified Sampling
Stratifies Sampling (Pengambilan Sampel Berstarata) ialah teknik sampling dengam cara membagi unsur-unsur populasi menjadi subkelompok kecil (strata) berdasarkan kesamaan sedemikian rupa sehingga unsur-unsur dalam kelompok tersebut homogen dan heterogen di antara subkelompok lain yang terbentuk. Selanjutnya elemen dipilih secara acak dari tiap-tiap strata ini.
Sampel bertingkat, pada dasarnya, mencoba untuk menciptakan kembali fitur statistik dari populasi dalam skala yang lebih kecil. Sebelum pengambilan sampel, populasi dibagi menjadi karakteristik yang penting bagi penelitian, misalnya, menurut jenis kelamin, kelas sosial, tingkat pendidikan, agama, dan lain-lain. Kemudian populasi tersebut diambil sampelnya secara acak dalam setiap kategori atau strata.
Contoh kasus penggunaan sampel berstrata misalnya, jika 38% dari populasi berpendidikan perguruan tinggi dan 62% dari populasi belum pernah kuliah, maka 38% sampel dipilih secara acak dari subset populasi berpendidikan perguruan tinggi dan 62% sampel adalah dipilih secara acak dari populasi non-kuliah. Mempertahankan rasio saat memilih sampel acak adalah kunci pengambilan sampel berstrata.
-
Cluster Sampling
Cluster Sampling (Pengambilan Sampel Cluster) ialah teknik sampling yang dilakukan dengan membagi populasi menjadi beberapa cluster atau bagian dan kemudian cluster dipilih secara acak untuk diikutsertakan dalam penelitian. Cluster diidentifikasi menggunakan detail seperti usia, jenis kelamin, lokasi, dan lain-lain.
Pengambilan sampel cluster dapat dilakukan dengan cara berikut:
- Sample Cluster Satu Tahap
Dalam pengambilan sampel cluster satu tahap, semua anggota cluster yang dipilih kemudian dimasukkan dalam studi.
- Sample Cluster Dua Tahap
Dalam pengambilan sampel cluster dua tahap, pemilihan individu dari setiap cluster kemudian dipilih secara acak untuk dimasukkan.
Clustering harus diperhitungkan dalam analisis. Survei Rumah Tangga Umum, yang dilakukan setiap tahun di Inggris, adalah contoh yang baik dari sampel kelompok (satu tahap). Semua anggota rumah tangga (cluster) terpilih diikutsertakan dalam survei.
Pengambilan sampel klaster bisa lebih efisien daripada pengambilan sampel acak sederhana, terutama jika studi dilakukan di wilayah geografis yang luas, tapi kelemahannya termasuk peningkatan risiko bias, jika cluster yang dipilih tidak mewakili populasi, yang mengakibatkan peningkatan kesalahan pengambilan sampel.
Contoh lain pengambilan sample cluster misalnya, jika pemerintah Amerika Serikat ingin mengevaluasi jumlah imigran yang tinggal di pulau-pulai besar AS, mereka dapat membaginya menjadi beberapa kelompok berdasarkan negara bagian seperti California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii, dan lain-lain.
Survei akan lebih efektif karena hasilnya akan diatur ke dalam negara bagian dan memberikan data imigrasi yang berwawasan luas.
-
Systematic Sampling
Systematic sampling (pengambilan sampel sistematis) ialah teknik sampling yang dilakukan dengan cara memilih individu secara berkala dari kerangka sampling. Atau dengan kata lain, dalam sampel yang sistematis, setelah kita menentukan ukuran sampel, susun elemen populasi dalam beberapa urutan dan pilih istilah dari daftar secara berkala.
Interval dipilih untuk memastikan ukuran sampel yang memadai. Jika kita memerlukan sampel berukuran n dari populasi berukuran x, kita harus memilih setiap individu x/n untuk sampel. Misalnya, jika kita menginginkan ukuran sampel 100 dari populasi 1.000, pilih setiap 1000/100 = 10 anggota kerangka sampling.
Pengambilan sampel sistematis seringkali lebih nyaman daripada pengambilan sampel acak sederhana, dan mudah untuk dilakukan. Namun, hal ini juga dapat menimbulkan bias, misalnya jika ada pola yang mendasari urutan individu dalam kerangka sampling, sehingga teknik pengambilan sampel bertepatan dengan periodisitas pola yang mendasarinya.
Contoh kasus penggunaan sampel berstrata misalnya supermarket ingin mempelajari kebiasaan membeli pelanggan mereka. Dengan menggunakan sampling sistematis, mereka dapat memilih setiap pelanggan ke-10 atau ke-15 yang memasuki supermarket dan melakukan studi terhadap sampel ini.
-
Multi-Stage Sampling
Multi-stage sampling (pengambilan sampel multi-tahap) ialah kombinasi dari satu atau lebih metode yang dijelaskan di atas.
Populasi dibagi menjadi beberapa cluster dan kemudian cluster tersebut dibagi lagi dan dikelompokkan ke dalam berbagai sub kelompok (strata) berdasarkan kesamaan. Satu atau lebih cluster dapat dipilih secara acak dari setiap strata. Proses ini berlanjut hingga cluster tidak dapat dibagi lagi.
Misalnya negara dapat dibagi menjadi negara bagian, kota, perkotaan dan pedesaan dan semua daerah dengan karakteristik yang sama dapat digabung menjadi satu strata. Tujuan utama pengambilan sampel multi-tahap adalah untuk memilih sampel yang terkonsentrasi di beberapa wilayah geografis. Sekali lagi, ini menghemat waktu dan uang.
Nah, itulah tadi artikel yang bisa kami uraikan pada semua pembaca berkaitan dengan macam-macam probability sampling dan contohnya yang ada di dalam penelitian. Semoga memberikan wawasan bagi kalian semuanya yang sedang membutuhkannya.
