Statistika

Jenis-jenis Metode Sampling Beserta Penjelasannya

√ Edu Passed Pass education quality & scientific checked by advisor, read our quality control guidelance for more info

Jika data belum tersedia dan perlu dikumpulkan, melakukan sensus mungkin boros dan lama, sebagai gantinya dapat dilakukan sampling. Sampling merupakan teknik mengamati sebagaian dari seluruh objek penelitian.

Ukuran sampel yang lebih besar belum pasti memberikan gambaran yang lebih dekat terhadap karakter populasi. Karakter populasi dan keterampilan peneliti mempengaruhi penentuan metode sampling yang cocok. Berikut pembahasan jenis Metode Sampling.

Random Sampling

Sampel random (probabilistic) adalah sampel dimana probabilitas terpilihnya setiap unsur populasi diketahui sebelum pemilihan sampel dan biasanya tidak sama dengan nol. Ada empat variasi random sampling yaitu,

Simple Random Sampling

Simple random sampling adalah suatu metode pemilihan sampel sedemikian rupa sehingga setiap unsur populasi punya peluang sama untuk terpilih. Untuk menjamin hal itu, dalam pemilihan unsur dapat digunakan Tabel Angka Random. Misalkan akan dipilih 20 unsur dari 100 unsur populasi, maka urutan pelaksanaan seperti berikut :

  • Pertama, berikan nomor pada setiap unsur populasi dalam hal ini adalah 01, 02, 03, seterusnya… 99, 00.
  • Kedua, lihat Tabel Angka Random, dapat dimulai dari angka manapun dan bergerak bebas (dapat ke kanan atau ke bawah) asal konsisten.
  • Ketiga, jika bertemu lagi dengan nomor yang telah dipilih, abaikan, dan jalan terus sampai terpilih 20 nomor.

Penjelasan itu berarti, simple random sampling dapat dipakai jika unsur populasi dapat dinomori dan unsur yang dipilih mudah dihubungi.

Systematic Random Sampling

Merupakan pemilihan sampel di mana unsur pertama dipilih secara random, sementara sisanya dipilih secara sistematik, misalnya adalah setiap nomor unsur populasi berikutnya yang merupakan kelipatan sepuluh.

Cara ini mudah dan tidak mahal, tapi dapat menghasilkan karakter sampel yang kurang sesuai dengan karakter populasi.

Stratified Random Sampling

Jika unsur populasi dipisahkan ke dalam kelompok atau starta yang relatif homogen dan unsur sampel dipilih dari setiap kelompok. Pengelompokan ini dimaksudkan untuk memperbaiki pendugaan terhadap karakter populasi dibanding metode random sampling.

Jika perbedaan antar kelompok lebih besar dibanding perbedaan dalam kelompok.

Cluster Sampling

Pelaksanaan cluster sampling terdiri dari dua tahap. Pertama, memilih secara random atas kelompok-kelompok (cluster) yang ada dalam populasi. Kedua, unsur sampel dapat diambil dengan dua cara, yaitu semua unsur pada kelompok terpilih atau sebagian unsur dari kelompok terpilih yang juga dipilih secara random. Cara ini akan memberikan akurasi yang baik jika populasi homogen.

Non-Random Sampling

Pemilihan unsur yang diikutsertakan dalam sampling terkadang didasarkan atas opini seseorang yang merasa cukup tau tentang setiap unsur apakah mereka pantas dipilih.

Sampling yang didasarkan pada keahlian peneliti tentang populasi dinamakan non-random (judment) sampling. Dengan demikian, ketepatan duga cara ini tergantung pada kualifikasi peneliti.

Ketepatan duga nonrandom sampling mungkin lebih buruk, sama atau lebih baik dibanding dengan dugaan random sampling. Karena teknik ini bersifat subjektif, agar objektif statistika selalu menggunakan random sampling dalam menduga karakter populasi.