Selasa, 11 Agustus 2015

POPULASI DAN SAMPEL

PENGERTIAN POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN
Populasi adalah keseluruhan subyek penelitian. Apabila seseorang ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi atau studi populasi atau study sensus (Sabar, 2007).
Sedangkan menurut Sugiyono pengertian populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,2011:80).
Jadi populasi bukan hanya orang tapi juga obyek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu.
Penelitian sample baru boleh di laksanakan apabila keadaan subyek di dalam populasi benar-benar homogen
Kita melakukan penelitian sampel dari pada melakukan penelitian populasi karna penelitian sampel memiliki beberapa keuntungan, yaitu:
1.   Karna menghemat dari segi waktu, tenaga dan biaya karna subyek penelitian sample relative lebih sedikit di banding dengan study populasi
2.   Di banding dengan penelitian populasi penelitian sample lebih baik karna apabila penelitian populasi terlalu besar maka di khawatirkan ada yang terlewati dan lebih merepotkan
3.   Pada penelitian populasi akn terjadi kelelahan dalam pencatatan dan analisisnya
4.   Dalam penelitian populasi sering bersifat destruktif
5.   Adakalanya penelitian populasi tidak lebih baik di laksanakan karna terlalu luas populasinya.
Pengertian dari sampel adalah sebagian dari subyek dalam populasi yang diteliti, yang sudah tentu mampu secara representative dapat mewakili populasinya (Sabar,2007).
Menurut Sugiyono sampel adalah bagian atau jumlah dan karakteritik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, missal karena keterbatan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti akan mengambil sampel dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sampel itu, kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus betul-betul representative (Sugiyono,2011).
Ada empat parameter yang bisa dianggap menentukan representativeness sampel (sampel yang benar-benar mencerminkan populasinya), yaitu:
1. Variabilitas populasi
Variabilitas populasi merupakan hal yang sudah “given”, artinya peneiti harus menerima sebagaimana adanya, dan tidak dapat mengatur atau memanipulasinya.
2. Besar sampel
Makin besar sampel yang diambil akan semakin besar atau tinggi taraf representativeness sampel tersebut. Jika populasinya homogen secara sempurna, besarnya sampel tidak mempengaruhi tarag representativeness sampel.
3. Teknik penentuan sampel
Makin tinggi tingkat rambang dalam penentuan sampel, akan makin tinggi pula tingkat representativeness sampel.
4. Kecermatan memasukkan ciri-ciri populasi dalam sampel.
Makin lengkap ciri-ciri populasinya yang dimasukkan ke dalam sampel, akan makin tinggi tingkt representativeness sampel.

DAFTAR PUSTAKA
Rutoto, Sabar. 2007. Pengantar Metedologi Penelitian. FKIP: Universitas Muria Kudus
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: AFABETA, cv.


TEKNIK SAMPLING
Teknik sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel. Untuk sampel yang akan digunakan dalam penelitian, terdapat berbagai teknik sampling yang dikelompokkan menjadi dua yaitu Probability sampling dan Nonprobability sampling (Sugiyono,2011).

Probability Sampling
Probability sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih untuk menjadi anggota sampel. Teknik ini antara lain sebagai berikut:
1. Simple random sampling
Dikatakan simple (sederhana) karean pengmbilan sampel dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada pada populasi itu. Cara demikian dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen.
2. Proportionate stratified random sampling
Teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota /unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proposional
3. Disproportionate stratified random sampling
Teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasi berstrata tetapi kurang proposional.
4. Cluster sampling (Area sampling)
Teknik sampel daerah digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, misal penduduk dari suatu Negara, provinsi atau kabupaten. Untuk menentukan penduduka mana yang akan dijadikaan sumber data, maka pengambilan sampelnya didasarkan daerah populasi yang telah ditentukan.
Teknik sampling daerah ini sering digunakan melalui dua tahap, yaitu tahap pertama menentukan sampel daerah, dan tahap berikutnya menentukan orang-orang yang ada di daerah itu sacara sampling juga.

Nonprobability Sampling
Nonprobability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsure atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Tekniknya antara lain sebagi berikut:
1. Sampling Sistematis
Sampling sistematis adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut.
2. Sampling Kuota
Sampling kuota adalah teknik untuk menetukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Bila pada pengambilan sampel dilakukan secara kelompok maka pengambilan sampel dibagi rata sampai jumlah (kuota) yang diinginkan.
3. Sampling Insidental
Sampling Insidental dalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/incidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data.
4. Sampling Purposive
Sampling purposive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Sampel ini lebih cocok untuk penelitian kualitatif, atau penelitian-penelitian yang tidak melekukan generalisasi.
5. Sampling Jenuh
Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relative kecil, kurang dari 30 orang, atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Istilah lain sampling jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sebagai sampel.
6. Snowball Sampling
Snowball sampling dalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang menggelinding yang lama-lama menjadi besar. Dalam penetuan sampel pertama-tama dipilih satu atau dua orang, tetapi karena dengan dua orang ini belum merasa lengkap terhadap data yang diberikan, maka peneliti mencarai orang lain yang dipandang lebih tahu dan dapat melengkapi data yang diberikan oleh dua orang sebelumnya. Begitu seterusnya, sehingga jumlah sampel semakin banyak.
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: AFABETA, cv.
Pelaksanaan penelitian selalu berhadapan dengan objek yang diteliti atau yang diselidiki. Objek tersebut dapat berupa manusia, hewan, tumbuhan, benda mati, dsb. Dalam melakukan penelitian, kadang-kadang penelitiannya melakukannya terhadap seluruh objek (sensus), tetapi sering juga peneliti hanya mengambil sebagian saja dari seluruh objek tsb (survey). Meskipun penelitian hanya mengambil sebagian dari seluruh objek yang diteliti, tetapi hasilnya dapat mewakili atau mencakup seluruh objek yang diteliti.
Keseluruhan objek penelitian atau objek yang diteliti tersebut adalah populasi penelitian atau universe. Sedangkan sebagian yang diambil dari keseluruhan objek yang diteliti dan dianggap mewakili seluruh populasi ini disebut “sampel penelitian”. Dalam mengambil sampel penelitian ini digunakan cara atau teknik – teknik tertentu, sehingga sampel tersebut sedapat mungkin mewakili populasinya. Teknik ini biasa disebut “teknik sampling”. Dalam penelitian survey, teknik sampling ini sangat penting dan perlu diperhatikan mask – masak. Sebab teknik pengambilan sampel tang baik akan mempengaruhi validitas hasil penelitian tersebut.

Alasan kita mengambil metode sampling (pengambilan sampel dalam statistic ) :
a.       Ukuran populasi
Ada populasi terhingga dan ada tak terhingga, dalam praktek, populasi terhingga sering dianggap sebagai populasi tak hingga, jika didalamnya sudah cukup telalu banyak anggota atau objek. Ambillah popuasi berukuran 5 miliyar objek. Partisikan mencatat segala karakteristik ke-5 milyar obyek tersebut
b.      Masalah Biaya
Makin banyak objek yang diteliti maka makin banyak pula biaya yangdiperlukan. Bagaimanapun juga jika hanya tersedia biaya terbatas, sampling satu-satunya pilihan, terkecuali jika ukuran populasi sedikit sekali sehingga dengan biaya tersebuit sensus bisa dilaksanakan. Biaya bukan hanya untuk pengambilan data tetapi juga untuk analisis, diskusi, perhitungan – perhitungan, gaji ahli dan sebagainya.
c.       Masalah Waktu
Sensus memerlukan waktu lebih lama dibandingkan dengan sampling. Dengan demikian sampling dapat memberikan data lebih cepat.
d.      Percobaan yang Sifatnya Merusak.
Jika penelitian terhadap objek yang sifatnya merusak, maka jelas sampling harus dilakukan. Tidak mungkin sensus dilakukan untuk mengetahui kekuatan daya ledak bom yang dihasilkan, kemanjuran obat yang baru dihasilkan, keadaan darah seorang pasien. Kalau semua bom dicoba adakah yang tersisa untuk keperluan perang? Jika darah pasien semuanya dikeluarkan untuk diperiksa adakah orang yang bersedia untuk diperlukan demikian?
e.       Masalah Ketelitian/ hasil akurat
Salah satu segia agar kesimpulan cukup dapat dipertanggung jawabkan ialah masalah ketelitian. Data harus benar dan pengumpulannya harus dilakukan dengan benar dan teliti. Demikian pula pencatatan. Pengalaman menyatakan bahwa makin banyak obyek yang harus diteliti, makin kuran ketelitian yang dihasilkan. Petugas, peneliti, dan pencacah akan menjadi merasa bosan untuk melakukan tugas yang itu-itu juga yang jumlahnya sangat banyak.
f.       Factor Ekonomis
Diartikan apakah kegunaan dari hasil penelitian sepadan dengan biaya, waktu, dan tenaga yang dikeluarkan untuk itu ataukah tidak. Jika tidak mengapa harus dilakukan sensus?

Factor yang berpengaruh pada pengambilan sampel:
a.       Batasan Populasi
Suatu populasi menunjukan pada sekelompok subjek yang menjadi objek atau sasaran penelitian. Apabila tidak dilakukan penelitian terhadap populasi, maka kesimpulan yang ditarik dari hasil penelitian, maka kesimpulan yang ditarik dari hasil penelitian tidak menggambarkan atau mewakili seluruh populasi. Tanpa pembatasan yang jelas anggota populasi, kita tidak memperoleh sampel yang representative. OKI dalam penelitian apapun populasi tersebut harus dibatasi, misalnya satu wilayah kelurahan, kecamatan, atau kabupaten, kelompok umur +3, penyakit +3, dan sebagainya. Perlu diingat disini ialah bahwa nilai suatu hasil penelitian bukan ditentukan oleh besar kecilnya suatu populasi, melainkan oleh bagaimana peneliti menggunakan dasar pengambilan kesimpulan atau teknik sampling.
b.      Mendaftar seluruh unit yang menjadi anggota populasi.
Seluruh unit yang menjadi anggota populasi dicatat secara jelas, sehingga dapat diketahui unit yang termasuk pada populasi dan unit mana yang tidak.
c.       Menentukan sampel yang akan dipilih
d.      Menentukan teknik sampel

Prosedur pangambilan sampel
a.   Menentukan tujuan penelitian
b.   Menentukan populasi penelitian
c.    Menentukan jenis data yang diperlukan
d.   Menentukan teknik sampling
e.    Menentukan unit sample yang diperlukan
f.      Menentukan besarnya sampel/ sampel size
g.   Memilih sampel

Penyimpangan hasil yang didapat dari pengambilan sampel dapat terjadi:
a.   Sampling error, sebenarnya hal ini bukanlah kesalahan benar-benar kesalahan tetapi adalah variasi dari konsekuensi pengambilan sampel. Maksudnya bahwa setiap sampel yang akan diambil dari suatu populasi akan berdistribusi sekitar nilai populasi.
b.   Non sampling error, maksudnya adalah error yang bukan karena sample tetapi disebabkan pelaksanaan dalam pengambilan sampel sampai analisisnya, yaitu pada saat perencanaan, pelaksanaan, pengolahan, analisis, dan interpretasi.

Prinsip dasar perhitungan besar sampel, tergantung pada :
a.   Biaya yang tersedia, waktu serta tenaga yang akan melaksanakan
b.   Variasi yang ada dalam variable yang akan diteleti serta banyaknya variable yang akan diamati
c.    Presisi, ketepatan yang dikehendaki, makin besar sampel kemungkinan akan lebih tepat menggambarkan populasinya. Ini juga sampai batas t3, karena makin besar sampel kemungkinan membuat keslahan pada saat pengukuran juga akan menjadi besar (error meningkat)
d.   Rencana analisis, kalau analisis hanya manual tidak mungkin menganalisis data yang banyaka sekali.


TIPE - TIPE SAMPEL
Pada postingan kali ini saya akan membahas mengenai macam-macam tipe sampling, ada 4 macam tipe sampling, diantaranya adalah Sampel yang dipilih melalui pertimbangan kemudahan (Convienience Sampling), sampel yang di ambil dengan maksud ataupun tujuan tertentu (Purposive Sampling), sampel dengan acak sederhana (Simple Random), sampel dengan 2 kali seleksi sampel secara acak (Complex Random).
1. Convenience Sampling
Pada Convenience Sampling dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut.
Contoh:
Tempat iklan dalam surat kabar. Maka sample yang diambil adalah mereka yang menghubungi secara sukarelawan untuk berpartisipasi. Orang-Orang yang berada pada suatu organisasi yang diamati Orang-orang yang dianggap senior pada pusat lokal yang diamati.
2. Purposive Sampling
Sesuai dengan namanya, sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang atau sesuatu diambil sebagai sampel karena peneliti menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya.Contoh :
Pada sebuah perusahan terdapat pegawai laki-laki 60% dan perempuan 40% . Jika seorang peneliti ingin mewawancari 30 orang pegawai dari kedua jenis kelamin tadi maka dia harus mengambil sampel pegawai laki-laki sebanyak 18 orang sedangkan pegawai perempuan 12 orang.Dan pengambilan sampel ini berdasarkan tujuan.
3. Sample Random
Cara atau teknik ini dapat dilakukan jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya.
Contoh:
memilih 30 orang sampel dari komunitas yang beranggotakan 100 orang, dengan teknik simple random sampling maka setiap orang pada komunitas tersebut memilki peluang yang sama untuk menjadi satu dari 30 sampel yang dipilih.
4 . Complex Random
Sampel ini sangat sesuai untuk menganalisis sistem pada beberapa sampling, diantaranya  Systematic Random Sampling, Cluster Sampling, Stratified Sampling, Double Sampling (2 kali seleksi sampel).
a. Systematic Random Sampling
Pengambilan sampel secara random sistematik (systematic random sampling) dilakukan dengan membagi populasi sebanyak n bagian dan mengambil sebuah sampel pada masing-masing bagian dimulai dari bagian pertama secara random. Misalnya jumlah populasinya sebanyak 75 buah dan akan diambil sampel sebanyak 25 buah. Masing-masing bagian akan terdiri dari 3 buah. Misalkan angka random yang terpilih untuk mengambil sampel pertama adalah 2, maka sampel berikutnya adalah nomor 5, 8, 11, … dan seterusnya sampai nomor 74 sebanyak 25 buah sampel.
b. Cluster Sampling
Pengambilan sampel secara Cluster (cluster sampling) dilaku¬kan dengan membagi populasi menjadi beberapa grup bagian. Grup bagian ini disebut dengan cluster. Beberapa cluster kemudian dipilihi secara random. Item-tem data yang berada di dalam cluster yang terpilih merupakan sampelnya. Pengambilan cluster baik untuk sampel yang homogen antara kluster-klusternya dan heterogern antara item-item di dalam klusternya
c. Stratified Sampling
Pengambilan sampel secara strata (stratified sampling), dilakukan dengan membagi populasi menjadi beberapa subpopulasi: atau strata dan kemudian pengambilan sampel random sederhana dapat dilakukan di dalam masing-masing strata. Strata dapat berupa karakteristik tertentu (misalnya jenis industri, besarnya asset, dsb.)
d. Double Sampling (2 kali seleksi sampel)
Double sampling atau sequential sampling atau multiphase sampling rupakan metoda sampling yang mengumpulkan sampel dengan dasar sampel yang ada dan dari informasi yang diperoleh digunakan untuk mengambil sampel berikutnya. Misalnya data responden dapat dikumpulkan dari mail survey dan secara random dipilih beberapa untuk diinterview lebih detail sesuai dengan kriteria tertentu.
Cara Menentukan Ukuran sampel
Menurut Roscoe (1975) dalam Uma Sekaran (1992) memiliki cara atau pedoman penentuan jumlah/ukuran sampel sebagai berikut :
1. Sebaiknya ukuran sampel di antara 30 s/d 500 elemen
2. Jika sampel dipecah lagi ke dalam subsampel (laki/perempuan, SD?SLTP/SMU, dsb), jumlah minimum subsampel harus 30
3. Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar (10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis.
4. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara 10 s/d 20 elemen.
Sedangkan menurut Krejcie dan Morgan (1970) dalam Uma Sekaran (1992) menentukan ukuran/jumlah sampel yaitu dengan membuat daftar. Sebagai informasi lainnya, Champion (1981) mengatakan bahwa sebagian besar uji statistik selalu menyertakan rekomendasi ukuran sampel. Dengan kata lain, uji-uji statistik yang ada akan sangat efektif jika diterapkan pada sampel yang jumlahnya 30 s/d 60 atau dari 120 s/d 250. Bahkan jika sampelnya di atas 500, tidak direkomendasikan untuk menerapkan uji statistik.
LANGKAH-LANGKAH PENGAMBILAN SAMPEL

 

Syarat sampel yang baik

       Secara umum, sampel yang baik adalah yang dapat mewakili sebanyak mungkin karakteristik populasi. Dalam bahasa pengukuran, artinya sampel harus valid, yaitu bisa mengukur sesuatu yang seharusnya diukur. Kalau yang ingin diukur adalah masyarakat Sunda sedangkan yang dijadikan sampel adalah hanya orang Banten saja, maka sampel tersebut tidak valid, karena tidak mengukur sesuatu yang seharusnya diukur (orang Sunda). Sampel yang valid ditentukan oleh dua pertimbangan.
Pertama : Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam sample. Dengan kata lain makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalam sampel, makin akurat sampel tersebut. Tolok ukur adanya “bias” atau kekeliruan  adalah populasi.
Cooper dan Emory (1995) menyebutkan bahwa “there is no systematic variance” yang maksudnya adalah tidak ada keragaman pengukuran yang disebabkan karena pengaruh yang diketahui atau tidak diketahui, yang menyebabkan skor cenderung mengarah pada satu titik tertentu. Sebagai contoh, jika ingin mengetahui rata-rata luas tanah suatu perumahan, lalu yang dijadikan sampel adalah rumah yang terletak di setiap sudut jalan, maka hasil atau skor yang diperoleh akan bias. Kekeliruan semacam ini bisa terjadi pada sampel yang diambil secara sistematis
      Contoh systematic variance yang banyak ditulis dalam buku-buku metode penelitian adalah jajak-pendapat (polling) yang dilakukan oleh Literary Digest (sebuah majalah yang terbit di Amerika tahun 1920-an) pada tahun 1936. (Copper & Emory, 1995, Nan lin, 1976). Mulai tahun 1920, 1924, 1928, dan tahun 1932 majalah ini berhasil memprediksi siapa yang akan jadi presiden dari calon-calon presiden yang ada. Sampel diambil berdasarkan petunjuk dalam buku telepon dan dari daftar pemilik mobil. Namun pada tahun 1936 prediksinya salah. Berdasarkan jajak pendapat, di antara dua calon presiden (Alfred M. Landon dan Franklin D. Roosevelt), yang akan menang adalah Landon, namun meleset karena ternyata Roosevelt yang terpilih menjadi presiden Amerika.
       Setelah diperiksa secara seksama, ternyata Literary Digest membuat kesalahan dalam menentukan sampel penelitiannya . Karena semua sampel yang diambil adalah mereka yang memiliki telepon dan mobil, akibatnya pemilih yang sebagian besar tidak memiliki telepon dan mobil (kelas rendah) tidak terwakili, padahal Rosevelt lebih banyak dipilih oleh masyarakat kelas rendah tersebut. Dari kejadian tersebut ada dua pelajaran yang diperoleh : (1), keakuratan prediktibilitas dari suatu sampel tidak selalu bisa dijamin dengan banyaknya jumlah sampel; (2) agar sampel dapat memprediksi dengan baik populasi, sampel harus mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi (Nan Lin, 1976).
Kedua : Presisi. Kriteria kedua sampel yang baik adalah memiliki tingkat presisi estimasi. Presisi mengacu pada persoalan sedekat mana estimasi kita  dengan karakteristik populasi. Contoh : Dari 300 pegawai produksi, diambil sampel 50 orang. Setelah diukur ternyata rata-rata perhari, setiap orang menghasilkan 50 potong produk “X”. Namun berdasarkan laporan harian, pegawai bisa menghasilkan produk “X” per harinya rata-rata 58 unit. Artinya di antara laporan harian yang dihitung berdasarkan populasi dengan hasil penelitian yang dihasilkan dari sampel, terdapat perbedaan 8 unit. Makin kecil tingkat perbedaan di antara rata-rata populasi dengan rata-rata sampel, maka makin tinggi tingkat presisi sampel tersebut.
         Belum pernah ada sampel yang bisa mewakili karakteristik populasi sepenuhnya. Oleh karena itu dalam setiap penarikan sampel senantiasa melekat keasalahan-kesalahan, yang dikenal dengan nama “sampling error” Presisi diukur oleh simpangan baku (standard error). Makin kecil perbedaan di antara simpangan baku yang diperoleh dari sampel (S) dengan simpangan baku dari populasi (s), makin tinggi pula tingkat presisinya. Walau tidak selamanya, tingkat presisi mungkin  bisa meningkat dengan cara menambahkan jumlah sampel, karena kesalahan mungkin bisa berkurang kalau jumlah sampelnya ditambah ( Kerlinger, 1973 ). Dengan contoh di atas tadi, mungkin saja perbedaan rata-rata di antara populasi dengan sampel bisa lebih sedikit, jika sampel yang ditariknya ditambah. Katakanlah dari 50 menjadi 75.
Di bawah ini digambarkan hubungan antara jumlah sampel dengan tingkat kesalahan seperti yang diuarakan oleh Kerlinger

                       besar
        kesa-
        lahan               
                         kecil
                                      kecil           besarnya sampel          besar

Ukuran sampel
         Ukuran sampel atau jumlah sampel yang diambil menjadi persoalan yang penting manakala jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian yang menggunakan analisis kuantitatif. Pada penelitian yang menggunakan analisis kualitatif, ukuran sampel bukan menjadi nomor satu, karena yang dipentingkan alah kekayaan informasi. Walau jumlahnya sedikit tetapi jika kaya akan informasi, maka sampelnya lebih bermanfaat.
         Dikaitkan dengan besarnya sampel, selain tingkat kesalahan, ada lagi beberapa faktor lain yang perlu memperoleh pertimbangan yaitu, (1) derajat keseragaman, (2) rencana analisis, (3) biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia . (Singarimbun dan Effendy, 1989). Makin tidak seragam sifat atau karakter setiap elemen populasi, makin banyak sampel yang harus diambil.  Jika rencana analisisnya mendetail atau rinci maka jumlah sampelnya pun harus banyak. Misalnya di samping ingin mengetahui sikap konsumen terhadap kebijakan perusahaan, peneliti juga bermaksud mengetahui hubungan antara sikap dengan tingkat pendidikan. Agar tujuan ini dapat tercapai maka sampelnya harus terdiri atas berbagai jenjang pendidikan SD, SLTP. SMU, dan seterusnya.. Makin sedikit waktu, biaya , dan tenaga yang dimiliki peneliti, makin sedikit pula sampel yang bisa diperoleh. Perlu dipahami bahwa apapun alasannya, penelitian haruslah dapat dikelola dengan baik (manageable).
          Misalnya, jumlah bank yang dijadikan populasi penelitian ada 400 buah. Pertanyaannya adalah, berapa bank yang harus diambil menjadi sampel agar hasilnya mewakili populasi?. 30?, 50? 100? 250?. Jawabnya tidak mudah. Ada yang mengatakan, jika ukuran populasinya di atas 1000, sampel sekitar 10 % sudah cukup, tetapi jika ukuran populasinya sekitar 100, sampelnya paling sedikit 30%, dan kalau ukuran populasinya 30, maka sampelnya harus 100%.
          Ada pula yang menuliskan, untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi, penelitian korelasional, paling sedikit 30 elemen populasi, penelitian perbandingan kausal, 30 elemen per kelompok, dan untuk penelitian eksperimen 15 elemen per kelompok (Gay dan Diehl, 1992).
          Roscoe (1975) dalam Uma Sekaran (1992)  memberikan pedoman penentuan jumlah sampel sebagai berikut :
1.     Sebaiknya ukuran sampel di antara 30 s/d 500 elemen
2.     Jika sampel dipecah lagi ke dalam subsampel (laki/perempuan, SD?SLTP/SMU, dsb), jumlah minimum subsampel harus 30
3.     Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar (10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis.
4.     Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara 10 s/d 20 elemen.
Krejcie dan Morgan (1970) dalam Uma Sekaran (1992) membuat daftar yang bisa dipakai untuk menentukan jumlah sampel sebagai berikut (Lihat Tabel)   

Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
10
10
220
140
1200
291
15
14
230
144
1300
297
20
19
240
148
1400
302
25
24
250
152
1500
306
30
28
260
155
1600
310
35
32
270
159
1700
313
40
36
280
162
1800
317
45
40
290
165
1900
320
50
44
300
169
2000
322
55
48
320
175
2200
327
60
52
340
181
2400
331
65
56
360
186
2600
335
70
59
380
191
2800
338
75
63
400
196
3000
341
80
66
420
201
3500
346
85
70
440
205
4000
351
90
73
460
210
4500
354
95
76
480
214
5000
357
100
80
500
217
6000
361
110
86
550
226
7000
364
120
92
600
234
8000
367
130
97
650
242
9000
368
140
103
700
248
10000
370
150
108
750
254
15000
375
160
113
800
260
20000
377
170
118
850
265
30000
379
180
123
900
269
40000
380
190
127
950
274
50000
381
200
132
1000
278
75000
382
210
136
1100
285
1000000
384

         
         Sebagai informasi lainnya, Champion (1981) mengatakan bahwa sebagian besar uji statistik selalu menyertakan rekomendasi ukuran sampel. Dengan kata lain, uji-uji statistik yang ada akan sangat efektif jika diterapkan pada sampel yang jumlahnya 30 s/d 60 atau dari 120 s/d 250. Bahkan jika sampelnya di atas 500, tidak direkomendasikan untuk menerapkan uji statistik. (Penjelasan tentang ini dapat dibaca di Bab 7 dan 8 buku Basic Statistics for Social Research, Second Edition)

Teknik-teknik pengambilan sampel

       Secara umum, ada dua jenis teknik pengambilan sampel yaitu, sampel acak atau random sampling / probability sampling, dan sampel tidak acak atau nonrandom samping/nonprobability sampling. Yang dimaksud dengan random sampling adalah cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi. Artinya jika elemen populasinya ada 100 dan yang akan dijadikan sampel adalah 25, maka setiap elemen tersebut mempunyai kemungkinan 25/100 untuk bisa dipilih menjadi sampel. Sedangkan yang dimaksud dengan nonrandom sampling atau nonprobability sampling, setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel. Lima elemen populasi dipilih sebagai sampel karena letaknya dekat dengan rumah peneliti, sedangkan yang lainnya, karena jauh, tidak dipilih; artinya kemungkinannya 0 (nol).
         Dua jenis teknik pengambilan sampel di atas mempunyai tujuan yang berbeda. Jika peneliti ingin hasil penelitiannya bisa dijadikan ukuran untuk mengestimasikan populasi, atau istilahnya adalah melakukan generalisasi maka seharusnya sampel representatif dan diambil secara acak. Namun jika peneliti tidak mempunyai kemauan melakukan generalisasi hasil penelitian maka sampel bisa diambil secara tidak acak. Sampel tidak acak biasanya juga diambil jika peneliti tidak mempunyai data pasti tentang ukuran populasi dan informasi lengkap tentang setiap elemen populasi. Contohnya, jika yang diteliti populasinya adalah konsumen teh botol, kemungkinan besar peneliti tidak mengetahui dengan pasti berapa jumlah konsumennya, dan juga karakteristik konsumen. Karena dia tidak mengetahui ukuran pupulasi yang tepat, bisakah dia mengatakan bahwa 200 konsumen sebagai sampel dikatakan “representatif”?. Kemudian, bisakah peneliti  memilih sampel secara acak, jika tidak ada informasi yang cukup lengkap tentang diri konsumen?. Dalam situasi yang demikian, pengambilan sampel dengan cara acak tidak dimungkinkan, maka tidak ada pilihan lain kecuali sampel diambil dengan cara tidak acak atau nonprobability sampling, namun dengan konsekuensi hasil penelitiannya tersebut tidak bisa digeneralisasikan. Jika ternyata dari 200 konsumen teh botol tadi merasa kurang puas, maka peneliti tidak bisa mengatakan bahwa sebagian besar konsumen teh botol merasa kurang puas terhadap the botol.
         Di setiap jenis teknik pemilihan tersebut, terdapat beberapa teknik yang lebih spesifik lagi. Pada sampel acak (random sampling) dikenal dengan istilah simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampling, systematic sampling, dan area sampling. Pada nonprobability sampling dikenal beberapa teknik, antara lain adalah convenience sampling, purposive sampling, quota sampling, snowball sampling

Probability/Random Sampling.

       Syarat pertama yang harus dilakukan untuk mengambil sampel secara acak adalah memperoleh atau membuat kerangka sampel atau dikenal dengan nama “sampling frame”. Yang dimaksud dengan  kerangka sampling adalah daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel. Elemen populasi bisa berupa data tentang orang/binatang, tentang kejadian, tentang tempat, atau juga tentang benda. Jika populasi penelitian adalah mahasiswa perguruan tinggi “A”, maka peneliti harus bisa memiliki daftar semua mahasiswa yang terdaftar di perguruan tinggi “A “ tersebut selengkap mungkin. Nama, NRP, jenis kelamin, alamat, usia, dan informasi lain yang berguna bagi penelitiannya.. Dari daftar ini, peneliti akan bisa secara pasti mengetahui jumlah populasinya (N). Jika populasinya adalah rumah tangga dalam sebuah kota, maka peneliti harus mempunyai daftar seluruh rumah tangga kota tersebut.  Jika populasinya adalah wilayah Jawa Barat, maka penelti harus mepunyai peta wilayah Jawa Barat secara lengkap. Kabupaten, Kecamatan, Desa, Kampung. Lalu setiap tempat tersebut diberi kode (angka atau simbol) yang berbeda satu sama lainnya.
        Di samping sampling frame, peneliti juga harus mempunyai alat yang bisa dijadikan penentu sampel. Dari sekian elemen populasi, elemen mana saja yang bisa dipilih menjadi sampel?. Alat yang umumnya digunakan adalah Tabel Angka Random, kalkulator, atau  undian. Pemilihan sampel secara acak bisa dilakukan melalui sistem undian jika elemen populasinya tidak begitu banyak. Tetapi jika sudah ratusan, cara undian bisa mengganggu konsep “acak” atau “random” itu sendiri.

  1. Simple Random Sampling atau Sampel Acak Sederhana
Cara atau teknik ini dapat dilakukan jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen  populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya. Misalnya, dalam populasi ada wanita dan pria, atau ada yang kaya dan yang miskin, ada manajer dan bukan manajer, dan perbedaan-perbedaan lainnya.  Selama perbedaan gender, status kemakmuran, dan kedudukan dalam organisasi, serta perbedaan-perbedaan lain tersebut bukan merupakan sesuatu hal yang penting dan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel secara acak sederhana. Dengan demikian setiap unsur populasi harus mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Prosedurnya :
  1. Susun “sampling frame”
  2. Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil
  3. Tentukan alat pemilihan sampel
  4. Pilih sampel sampai dengan jumlah terpenuhi

  1. Stratified Random Sampling atau Sampel Acak Distratifikasikan
Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel dengan cara ini. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui sikap manajer terhadap satu kebijakan perusahaan. Dia menduga bahwa manajer tingkat atas cenderung positif sikapnya terhadap kebijakan perusahaan tadi. Agar dapat menguji dugaannya tersebut maka sampelnya harus terdiri atas paling tidak para manajer tingkat atas, menengah, dan bawah. Dengan teknik pemilihan sampel secara random distratifikasikan, maka dia akan memperoleh manajer di ketiga tingkatan tersebut, yaitu stratum manajer atas, manajer menengah dan manajer bawah. Dari setiap stratum tersebut dipilih sampel secara acak. Prosedurnya :
    1. Siapkan “sampling frame”
    2. Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki
    3. Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum
    4. Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.
Pada saat menentukan jumlah sampel dalam setiap stratum, peneliti dapat menentukan secara (a) proposional, (b) tidak proposional. Yang dimaksud dengan proposional adalah jumlah sampel dalam setiap stratum sebanding dengan jumlah unsur populasi dalam stratum tersebut. Misalnya, untuk stratum manajer tingkat atas (I) terdapat 15 manajer, tingkat menengah ada 45 manajer (II), dan manajer tingkat bawah (III) ada 100 manajer. Artinya jumlah seluruh manajer adalah 160. Kalau jumlah sampel yang akan diambil seluruhnya 100 manajer, maka  untuk stratum I diambil (15:160)x100 = 9 manajer, stratum II = 28 manajer, dan stratum 3 = 63 manajer.
Jumlah dalam setiap stratum tidak proposional. Hal ini terjadi jika jumlah unsur atau elemen di salah satu atau beberapa stratum sangat sedikit. Misalnya saja, kalau dalam stratum manajer kelas atas (I) hanya ada 4 manajer, maka peneliti bisa mengambil semua manajer dalam stratum tersebut , dan untuk manajer tingkat menengah (II) ditambah 5, sedangkan manajer tingat bawah (III), tetap 63 orang.
          
  1. Cluster Sampling atau Sampel Gugus
Teknik ini biasa juga diterjemahkan dengan cara pengambilan sampel berdasarkan gugus. Berbeda dengan teknik pengambilan sampel acak yang distratifikasikan, di mana setiap unsur dalam satu stratum memiliki karakteristik yang homogen (stratum A : laki-laki semua, stratum B : perempuan semua), maka dalam sampel gugus, setiap gugus boleh mengandung unsur yang karakteristiknya berbeda-beda atau heterogen. Misalnya, dalam satu organisasi terdapat 100 departemen. Dalam setiap departemen terdapat banyak pegawai dengan karakteristik berbeda pula. Beda jenis kelaminnya, beda tingkat pendidikannya, beda tingkat pendapatnya, beda tingat manajerialnnya, dan perbedaan-perbedaan lainnya. Jika peneliti bermaksud mengetahui tingkat penerimaan para pegawai terhadap suatu strategi yang segera diterapkan perusahaan, maka peneliti dapat menggunakan cluster sampling untuk mencegah terpilihnya sampel hanya dari satu atau dua departemen saja. Prosedur :
1.     Susun sampling frame berdasarkan gugus – Dalam kasus di atas, elemennya ada 100 departemen.
2.     Tentukan berapa gugus yang akan diambil sebagai sampel
3.     Pilih gugus sebagai sampel dengan cara acak
4.     Teliti setiap pegawai yang ada dalam gugus sample


     4. Systematic Sampling atau Sampel Sistematis
Jika peneliti dihadapkan pada ukuran populasi yang banyak dan tidak memiliki alat pengambil data secara random, cara pengambilan sampel sistematis dapat digunakan. Cara ini menuntut kepada peneliti untuk memilih unsur populasi secara sistematis, yaitu unsur populasi yang bisa dijadikan sampel adalah yang “keberapa”.  Misalnya, setiap unsur populasi yang keenam, yang bisa dijadikan sampel. Soal “keberapa”-nya satu unsur populasi bisa dijadikan sampel tergantung pada  ukuran populasi dan ukuran sampel. Misalnya, dalam satu populasi terdapat 5000 rumah. Sampel yang akan diambil adalah 250 rumah dengan demikian interval di antara sampel kesatu, kedua, dan seterusnya adalah 25. Prosedurnya :
5.     Susun sampling frame
6.     Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil
7.     Tentukan K (kelas interval)
8.     Tentukan angka atau nomor awal di antara kelas interval tersebut secara acak atau random – biasanya melalui cara undian saja.
9.     Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awal yang terpilih.
10.  Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya

4.     Area Sampling atau Sampel Wilayah
Teknik ini dipakai ketika peneliti dihadapkan pada situasi bahwa populasi penelitiannya tersebar di berbagai wilayah. Misalnya, seorang marketing manajer sebuah stasiun TV ingin mengetahui tingkat penerimaan masyarakat Jawa Barat atas sebuah mata tayangan, teknik pengambilan sampel dengan area sampling sangat tepat. Prosedurnya :
1.     Susun sampling frame yang menggambarkan peta wilayah (Jawa Barat) – Kabupaten, Kotamadya, Kecamatan, Desa.
2.     Tentukan wilayah yang akan dijadikan sampel (Kabupaten ?, Kotamadya?, Kecamatan?, Desa?)
3.     Tentukan berapa wilayah yang akan dijadikan sampel penelitiannya.
4.     Pilih beberapa wilayah untuk dijadikan sampel dengan cara acak atau random.
5.     Kalau ternyata masih terlampau banyak responden yang harus diambil datanya, bagi lagi wilayah yang terpilih ke dalam sub wilayah.

Nonprobability/Nonrandom Sampling atau Sampel Tidak Acak
        Seperti telah diuraikan sebelumnya, jenis sampel ini tidak dipilih secara acak. Tidak semua unsur atau elemen populasi mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Unsur populasi yang terpilih menjadi sampel bisa disebabkan karena kebetulan atau karena faktor lain yang sebelumnya sudah direncanakan oleh peneliti.
1.     Convenience Sampling atau sampel yang dipilih dengan pertimbangan kemudahan.
Dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut. Oleh karena itu ada beberapa penulis menggunakan istilah accidental sampling – tidak disengaja – atau juga captive sample  (man-on-the-street) Jenis sampel ini sangat baik jika dimanfaatkan untuk penelitian penjajagan, yang kemudian diikuti oleh penelitian lanjutan yang sampelnya diambil secara acak (random). Beberapa kasus penelitian yang menggunakan jenis sampel ini,  hasilnya ternyata kurang obyektif.

2.     Purposive Sampling
Sesuai dengan namanya, sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang atau sesuatu diambil sebagai sampel karena peneliti menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya. Dua jenis sampel ini dikenal dengan nama judgement dan quota sampling.
Judgment Sampling
Sampel dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya.. Misalnya untuk memperoleh data tentang bagaimana satu proses produksi direncanakan oleh suatu perusahaan, maka manajer produksi merupakan orang yang terbaik untuk bisa memberikan informasi. Jadi, judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.
Dalam program pengembangan produk (product development), biasanya yang dijadikan sampel adalah karyawannya sendiri, dengan pertimbangan bahwa kalau karyawan sendiri tidak puas terhadap produk baru yang akan dipasarkan, maka jangan terlalu berharap pasar akan menerima produk itu dengan baik. (Cooper dan Emory, 1992).
Quota Sampling
Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja.
Misalnya, di sebuah kantor terdapat pegawai laki-laki 60%  dan perempuan 40% . Jika seorang peneliti ingin mewawancari 30 orang pegawai dari kedua jenis kelamin tadi maka dia harus mengambil sampel pegawai laki-laki sebanyak 18 orang sedangkan pegawai perempuan 12 orang. Sekali lagi, teknik pengambilan ketiga puluh sampel tadi tidak dilakukan secara acak, melainkan secara kebetulan saja.

3.     Snowball Sampling – Sampel Bola Salju
Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui pandangan kaum lesbian terhadap lembaga perkawinan. Peneliti cukup mencari satu orang wanita lesbian dan kemudian melakukan wawancara. Setelah selesai, peneliti tadi minta kepada wanita lesbian tersebut untuk bisa mewawancarai teman lesbian lainnya. Setelah jumlah wanita lesbian yang berhasil diwawancarainya dirasa cukup, peneliti bisa mengentikan pencarian wanita lesbian lainnya. . Hal ini bisa juga dilakukan pada pencandu narkotik, para gay, atau kelompok-kelompok sosial lain yang eksklusif (tertutup)




Diposting oleh di

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Langganan: Posting Komentar (Atom)