METODE PENARIKAN SAMPELOleh : IRWAN MUSTAFA
A. PENDAHULUANPemilihan sampel merupakan bagian yang sangat
penting dari semua penelitiaan, namun kesalapahaman sering kali
terjadi mengenai sampel ini, khususnya diantara peneliti pemula,
atau mereka yang tidak tahu menahu mengenai penelitian. Bagian
paling penting dari setiap prosedur penarikaan sampel adalah
menghindari Bias, apapun jenisnya. Artinya, setiap responden harus
memiliki peluang yang sama untuk dapat terpilih sebagai sampel.
Dengan kata lain, rancangan sampel kita harus bebas dari bias
(Morissan, 2014).Metode penarikan sampel, atau disebut juga dengan
prosedur sampling (sampling procedures) pada umumnya terbagi atas
dua bagian besar, yaitu: (1). Probability Sampling (sampel
probabilitas) dan (2). Nonprobability Sampling (sampel
nonprobabilitas).1). Teknik sampel probabilitas atau sampling
probabilitas (probability sampling). Teknik penarikan sampel
probabilitas dilakukan dengan menggunakan panduan matematis
berdasarkan teori kemungkinan (probability theory) dimana peluang
setiap unit untuk terpilih sebagai sampel dapat di ketahui. Teknik
penarikan sampel probabilitas dilakukan dengan cara memilih atau
menarik sampel secara acak (random) dari suatu daftar yang berisi
seluruh nama anggota populasi yang tengah diambil sampelnya. 2).
Teknik sampel nonprobabilitas atau sampling non-probabilitas
(nonprobability sampling) merupakan teknik penarikan sampel yang
tidak mengikuti panduan probablitas matematis. Namun demikian,
karakteristik paling penting yang membedakan kedua tipe sampel
adalah bahwa sampling probabilitas memungkinkan peneliti untuk
menghitung jumlah kesalahan sampling (sampling error) pada suatu
penelitian, sedangkan sampling nonprobabilitas tidak. Dalam hal
ini, terdapat empat hal yang perlu diertimbangkan dalam memutuskan
apakah peneliti perlu menggunakan penarikan sampel probabilitas
atau nonprobabilitas :
1). Tujuan penelitian. Tidak semua penelitian di rancang untuk
memperoleh hasil yang akan di gunakan untuk melakukan generalisasi
terhadap populasi, tetapi lebih untuk meneliti hubungan variable,
atau mengumpulkan data eksploratif bagi penyusunan kuesioner atau
instrument pengukuran. Sampling nonprobabilitas sangat cocok
digunakan pada penelitian semacam ini.2). Biaya versus nilai. Suatu
sampel harus mampu menghasilkan nilai terbaik bagi peneliti dengan
biaya seminimal mungkin. Jika biaya penarikan sampel probabilitas
terlalu mahal dalam hubunganya dengan jenis, dan kualitas informasi
yang diperoleh (tujuan penelitian), maka penggunaan sampling
nonprobability biasanya suda cukup memuaskan.
3). Keterbatasan waktu. Dalam banyak kasus, peneliti perlu
mengumpulkan informasi pendahuluan dalam waktu terbatas. Biasanya
penelitian semacam ini dilakukan atas permintaan pihak tertentu
seperti sponsor, manajemen perusahaan, media massa dan sebagainya.
Kareana penarikan probabilitas sering kali memakaan waktu dalam
pengerjaanya, maka suatu sampling nonprobabilitas dapat memenuhi
kebutuhan ini. 4). Nilai kesalahan yang dapat diterima. Dalam suatu
penelitian pendahuluan (pilot study) sering kali factor error atau
kesalahan tidak menjadi perhatian utama, maka penggunaan sampel
nonprobabilitas biasanya suda cukup memadai.
Walaupun sampel nonprobabilitas dalam beberapa kasus memiliki
sejumlah keunggulan, namun sampel probabilitas lebih dianjurkan
pada penelitian yang bertujuan untuk menerima atau menolak suatu
peranyaan penelitian yang penting, atau menerima atau menolak
hipotesis yang hasilnya akan digeneralisasikan kepada populasi.
Teknik sampling probabilitas pada umumnya menggunakan beberapa tipe
prosedur pemilihan sistematis seperti table nilai random untuk
memastikan bahwa setiap unit memiliki peluang yang sama untuk
terpilih. Namun demikian, cara ini tidak memastikan seratus persen
terpilihnya suatu sampel yang representative dari populasi.
Berikut bentuk teknik atau metode penarikan sampel :
Gambar. Macam-macam Teknik Sampling (Morissan, 2014)B. MACAM
MACAM METODA PENARIKAN SAMPEL1. Probability Sampling (sampel
probabilitas)Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel
yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota)
populasi untuk terpilih menjadi anggota sampel (Sugiyono,
2009).
Teknik sampel probabilitas dinilai sebagai metode yang paling
unggul dalam memilih sampel karena sifatnya yang mewakili populasi
(representatif), dan hasil penelitian dapat digeneralisasi terhadap
seluruh populasi (Morissan, 2014).
Teknik ini meliputi, Simple random sampling (sampling random
sederhana), Systematic Random Sampling, (sampling random
sistematik), Stratified random sampling, (sampling random
berstrata), Area (Cluster) sampling (sampling menurut daerah),
Multi-Stage Sampling (sampel bertahap-tahap atau Multitahap)a.
Simple Random SamplingDikatakan simple (sederhana) karena
pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak
tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Cara
demikina dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen.
Pengambilan acak sederhana dapat dilakukan dengan cara undian,
memilih bilangan dari daftar bilangan secara acak, dsb.(Sugiyono,
2009)Simple random sampling dimana setiap individu (subjek),
elemen, peristiwa, atau unit dalam populasi memiliki peluang yang
sama untuk terpilih sebagai anggota sampel. Suatu prosedur
penarikan sampel yang paling banyak digunakan peneliti dinamakan
penarikan sampel tanpa penggantiaan (sampling without replacement)
di mana suatu subjek atau unit ditarik dari populasi dan tidak
dikembalikan ke populasi sehingga tidak memungkinkan mereka untuk
terpilih kembali. (Morissan, 2014)
Syarat-syarat :1. Harusmempunyaiunitdasaratausampling
2. Populasi tersebar
Gambar Teknik Simple Random Sampling
a.1. Teknik pelaksanaan pengambilan sampel
1. Cara Undian
Cara undian, dilakukan dengan menggunakan prinsip-prinsip
undian. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1) Peneliti mendaftar semua anggota populasi;
2) Setelah selesai didaftar, kemudian masing-masing anggota
populasi diberi nomor, masing-masing dalam satu kertas
kecil-kecil;
3) Kertas-kertas kecil yang masing-masing telah diberi nomor
tersebut kemudian digulung atau dilinting;
4) Gulungan atau lintingan kertas yang telah berisi nomor-nomor
tersebut, kemudian dimasukkan ke dalam suatu tempat (misalnya kotak
atau kaleng) yang dapat digunakan untuk mengaduk sehingga tempatnya
tersusun secara acak (sembarang);
5) Setelah proses pengadukan dianggap sudah merata, kemudian
peneliti atau orang lain yang diawasi peneliti, mengambil lintingan
kertas satu per satu sampai diperoleh sejumlah sampel yang
diperlukan.
Cara undian ini sangat sederhana dan mudah digunakan, cocok
digunakan untuk jumlah sampel yang kecil, namun untuk digunakan
terhadap jumlah populasi yang besar, akan menjadi tidak
efisien.
a.2. Tabel Bilangan RandomCara ini juga sangat mudah
diimplementasikan dalam penelitian survei. Para peneliti survei
dapat menggunakan tabel bilangan random yang sudah tersedia di
sejumlah buku metodologi penelitian, yang secara khusus membahas
tentang teknik sampling. Dibandingkan dengan random cara undian,
cara ini lebih mudah dan praktis, dan dapat digunakan pada jumlah
sampel yang cukup besar.Contoh
Umpamakan kita hendak memilih suatu sampel random sederhana yang
terdiri dari 100 responden yang diambil dari suatu populasi
sebanyak 980 orang. Langkah langkah untuk memilih suatu sampel acak
sederhana dapat di kemukakan sebagai berikut :
1. Untuk memulai, beri nomor setiap anggota populasi, dalam
kasus ini adalah nomor 1 hingga 980
2. Langkah selanjutnya adalah menentukan jumlah digit yang di
butuhkan dalam nilai acak yang akan dipilih. Dalam contoh ini,
terdapat 980 anggota populasi sehingga kita membutuhkan 3 angka
digit agar setiap anggota populasi memperoleh peluang yang sama.
Jika populasi memiliki anggota sebanyak 11,825, maka kita
membutuhkan angka lima digit. Dalam contoh ini, kita hendak memilih
100 angka acak dimulai dari angka 001 hingga 980.
3. Sekarang mari kita buka tabel angka random yang kita miliki
(lihat lampiran tabel). Perhatikan baris dan kolom yang termuat di
tabel.
4. Untuk membuat tiga angka digit dari lima angka digit yang
terdapat pada table mari kita buat kesepakatan bahwa kita akan
memilih tiga angka pertama dari lima angka yang tersedia. Jika kita
memilih angka pertama pada table angka random, yaitu 11164, maka
kita hanya akan mengambil tiga angka pertama saja, yaitu 111. Namun
kita juga dapat menggunakan kesepakatan lain, misalnya menggunakan
tiga angka terakhir (164). Kuncinya, kita membuat kesepakatan
dengan diri sendiri mengenai cara yang kita gunakan, dan berpegang
teguh dengan cara itu.5. Peneliti memilih nomor dengan cara
menelusuri angka-angka pada table dengan cara yang kita tentukan
sendiri; ke atas, ke bawah, ke kiri dank e kanan table atau bahkan
memilih secara acak setiap nomor yang tersedia pada tabel.
6. Bagaimana kita menentukan angka pertama. Kita dapat menutup
mata, dengan menggunakan pensil kita memilih salah satu angka. Cara
lain, sambil dengan menutup mata, tulisakan dua angka yang
menenjukan suatu baris dan kolom tertentu. Misalnya kita memilih
baris kelima dan kolom kedua, dan kita menemukan angka 04773. Kita
kemudian hanya memilih tiga angka pertama , yaitu angka 047 sebagai
angka acak pertama kita dan kita masih harus mencari 99 angka lagi.
Bergerak ke bawah pada kolom kedua, kita memperoleh 128, 482, 728,
263, 552, 971, 573, 997 dan seterusnya. Pada bagian bawah kolom
kedua kita memilih angka 618 dan berbelok ke atas menuju ke puncak
kolom ketiga dimana kita memperoleh 750, 768, dan seterusnya.7.
Harap perhatikan angka di atas 980 tidak mungkin kita ambil karena
jumlah total populasi yang kita miliki hanya 980. Solusinya,
abaikan saja. Setiap kita menemui angka yg berada diluar jangkauan
jumlah populasi yang kita miliki, maka kita lewati saja dan
lanjutkan perjalanan ke angka berikutnya. Solusi yang sama berlaku
bagi angka yang muncul lebih dari satu kali. Jika kita untuk kedua
kalinya memperoleh angka 399, maka kita lewati saja angka
tersebut.
8. Ikuti terus prosedur pemilihan angka yang suda kita tentukan
sehingga kita memperoleh sebanyak 100 angka acak. Untuk peneliti
yang ingin menggunakan tabel bilangan random, para ahli
menyarankan, bahwa bila jumlah sampel kurang dari 100 unit, maka
dalam pengambilan bilangan random, dianjurkan menggunakan dua
digit. Apabila jumlah sampel antara 100 sampai dengan 1000 unit,
dianjurkan menggunakan tiga digit, dan seterusnya.
a.3. Cara Membuat angka random Untuk membuat angka random kita
bisa menggunakan software Microsoft Excel dengan menggunakan
perintah Randbetween, misal untuk angka random dari 1100, kita
tuliskan perintah: =randbetween(1,100) dan diulangi sejumlah baris
yang diperlukan
b. Systematic Random SamplingPenarikan sampel dengan cara ini
adalah dengan menentukan suatu bilangan atau angka ke-n d mana
setiap subjek atau individu ke-n pada populasi terpilih sebagai
sampel (Morissan, 2014)Cara menghitung n adalah dengan membagi
jumlah anggota populasi dengan jumlah anggota sampel yang di
inginkan (interval =N/n). Nilai n di sebut juga dengan interval
sampling (sampling interval). Jika suatu populasi memiliki 10.000
anggota, dan peneliti menginginkan sampel yang terdiri dari 1000
anggota, maka ia akan memilih setiap elemen ke-10 (10.000/1.000)
dari daftar populasi untuk menjadi anggota sampel. Untuk memastikan
tidak munculnya bias pada diri peneliti dalam mengunakan metode
ini, sampel pertama harus di pilih secara acak. Dalam contoh
sebelumnya peneliti harus memilih secara acak satu nomor antara 1
hingga 10 yang akan menjadi nomor sampel pertama. Misal, untuk
memperoleh suatu sampel yang terdiri dari 20 orang dari suatu
populasi sebanyak 100 orang, peneliti secara acak memilih suatu
interval sampling (sampling interval) dan suatu nilai awal. Nilai
interval yang diperoleh adalah : 100/20 =5. Rasio sampling pada
contoh ini adalah 20/100 = 1/5. Nilai awal di tentukan dengan
memilah secara acak antara nomor 1 hingga 5. Jika misalnya angka 1
terpilih sebagai nilai awal, maka sampel akan mencakup sampel no 6,
11, 16, 21 dan seterusnya. Contoh lain, jika suatu nilai interval
adalah 11 dengan nilai awal 29, maka sampel yang terpilih adalah
nomor 40, 51, 62, 73, dan seterusnya. c. Stratified Random
Sampling
c.1. Proportionate Stratified SamplingTeknik ini digunakan bila
populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata
secara proporsional. Suatu organisasi yang mempunyai pegawai dari
latar belakang pendidikan yang berstarata, maka populasi itu
berstarta. Misalnya jumah pegawai yang lulus S1=45, S2=30, STM=800,
ST =900, SMEA, 400, SD=300. Jumlah sampel yang harus diambil
meliputi strata pendidikan tersebut. Jumlah sampel dan teknik
pengambilan sampel.
Gambar. Teknik Stratified Random Sampling
c.2. Disproportionate Stratified Sampling
Teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila
populasi berstarata tetapi kurang proporsional. Misalnya pegawai
dari unit kerja tertentu mempunyai ; 3 orang lulusan S3, 4 orang
lulusan S2, 90 orang S1, 800 orang SMU, 700 orang SMP, maka 3 orang
lulusan S3 dan 4 orang S2 itu diambil semuanya sebagai sampel,
karena dua kelompok ini terlalu kecil bila dibandingkan dengan
kelmpok S1, SMU, dan SMP.Contoh lain Misalkan kita bermaksud
memperkirakan penghasilan rata-rata pertahun dari (N = 30.000)
kepala keluarga yang bermukim di suatu wilayah pedesaan atau
pertanian. Perkiraan penghasilan rata-rata ini akan didasarkan pada
sebuah sampel berukuran ( = 60). Misalnya populasi itu dapat
dibagi-bagi menjadi beberapa strata, yakni : petani, buruh tani,
dan lain-lain.StratumMacam PekerjaanBanyaknya
1Petani15.000
2Buruh Tani10.000
3Lain-lain5.000
Jumlah30.000
Dari stratum pertama kemudian diambil sebuah sampel random, dari
statum kedua juga diambil sebuah sampel random demikian juga pada
stratum ke tiga. Hasilnya kemudian digabungkan menjadi sebuah
sampel yang diperlukan untuk memperkirakan penghasilan rata-rata
pertahun.Apabila pengambilan banyak individu dari setiap stratum
ditentukan sebanding dengan ukuran-ukuran tiap stratum dan
pengambilannya dilakukan secara random, dinamakan (Proportional
Random Sampling). Misalnya dari contoh tersebut populasi sebanyak
30.000 akan diambil sebuah sampel berukuran 60. Anggota sampel
sebesar 60 ini adalah 1/5 % dari ukuran populasi. Maka dari stratum
petani perlu diambil secara random sebanyak 1/5% dari 15.000 atau
30 orang, dari stratum buruh tani sebanyak 1/5% dari 10.000 atau 20
orang dan dari stratum lain-lain sebanyak 1/5% dan dari stratum
laim-lain sebanyak 1/5 % dari sebanyak 1/5 % dari 5000 orang atau
10 orang. Jumlah seluruhnya 60 orang, sebanyak sampel yang
dikehendaki.Misalnya kita menghendaki sebuah sampel berukuran 85
dari sebuah populasi yang berukuran 850. Setelah setiap individu
dari populasi itu diberi nomor urut 001 sampai dengan 850. Maka
bagilah individu menjadi 85 kumpulan (sub-populasi) dimana setiap
kumpulanSub-populasi pertama berisi individu bernomor 001 sampai
dengan 010 sampai dengan 010, sub populasi kedua berisi individu
dengan nomor 011 sampai dengan 020 dan seterusnya sampai sub
populasi yang ke-85 berisi individu dengan nomor 841 sampai dengan
850. Dari subpopulasi pertama kita gunakan tabel bilangan random
untuk mendapatkan sebuah anggota dari sampel yang dikehendaki.
Misalkan jatuh pada nomor 005, maka dari subpopulasi kedua diambil
individu dengan nomor 005 + 010 = 015, dari kumpulan ketiga
individu bernomor =015 + 010 = 025 dan seterusnya.
Jika dari subpopulasi pertama, individu yang diambil secara
random jatuh pada nomor 003, maka individu berikutnya perlu
diselidiki untuk sampel itu adalah yang bernomor 013, 023, 033.dan
seterusnya.d. Cluster Random Sampling (Area Sampling)
Pengambilan sampel acak dengan kelompok dilakukan apabila kita
akan mengadakan suatu penelitian dngan mengambil kelompok unit
dasar sebagai sampel.
Cluster sampling dapat dilakukan denga membagi populasi menjadi
beberapa blok sebagai cluster dan dilakukan pangambilan sampel
kelompok tersebut.
Gambar. Cluster/area Random SamplingMisalnya kita akan
mengadakan penelitian tentang status gizi anak Sekolah Dasar di
suatu kota maka diambil sampel sekolah sebagai unti sampel. Bila
seluruh murid SD sampel diteiliti status gizinya maka disebut one
stage Simple Cluster Sampling. Namun, bila diperoleh sampel sekolah
dilakukan pengambilan sampel lagi maka disebut Two Stage Simple
Cluster Sampling.
Sampel yang diperlukan terdiri atas individu-individu (anggota)
yang berada dalam kelompok yang terpilih itu. Jika
kelompok-kelompok tersebut merupakan pembagian daerah-daerah
geografis, maka cluster sampling ini disebut juga area
sampling.Contoh lain :Dinas Kesehatan Kota Ternate ingin mengetahui
cakupan imunisasi lengkap pada anak. Dari hasil survey imunisasi
pada tingkat propinsi Maluku Utara 1 tahun yang lalu diperoleh
cakupan imunisasi lengkap sebesar 70%. Pada penelitian ini,
peneliti juga merencanakan untuk menggunakan metode sampel cluster
2 tahap dengan menggunakan 20 klaster . Pada tahap pertama akan
dipilih desa dan pada tiap desa terpilih lalu akan dipilih sejumlah
anak berumur 1-2 tahun secara acak sederhana. Berapa besar sampel
yang diperlukan jika peneliti menginginkan kesalahan maksimum
terhadap cakupan imunisasi di populasi sebesar 5% dan derajat
kepercayaan 95%?.
Strategi yang digunakan untuk menghitung besar sampel untuk
metode klaster adalah dengan menggunakan rumus untuk sampel acak
sederhana dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek desain
(design effect).
Z1-(/22 . p . (1-p)
Rumus. n = ----------------------X 2
d2Diketahui: P = 70%d = 5%
CI = 95%
Ditanya: n total dan n cluster ?Jawab:
Z1-(/22 . p . (1-p)
n = ----------------------------X 2 deff
d2 (1,96)2 . 0,70 . (1 - 0.70)
n = ----------------------------------- X 2
(0,05)2n = 323 X 2 = 646 anak Maka untuk sampel di 20 cluster
adalah 646/20 = 33 anak untuk tiap cluster.Jika menggunakan Sample
Size
Ringkasan tahapan/langkahnyaLangkah 1: Memilih sampel
desaLangkah 2: Memilih responden pada desa yang terpiiih pada
langkah 1.Dalam terminologi sampel, langkah di atas disebut sebagai
tingkat (stage) dan pengambilan sampel diberi nama sesuai dengan
banyaknya tingkat.
Jadi contoh di atas adalah pengambilan sampei secara klaster 2
tingkat.
e. Multi-Stage Random Sampling
Multi-stage sampling (pencuplikan bertingkat) merupakan teknik
pencuplikan dimana peneliti mencuplik sampel melalui proses
bertingkat-tingkat (strata hirarkis). Tahap pertama peneliti
membagi populasi ke dalam strata, dan mencuplik sampel dari starata
di tingkat pertama tersebut. Tahap kedua, peneliti mencuplik dari
sampel tingkat pertama untuk mendapatkan sampel tingat ke dua.
Demikian seterusnya hingga terpilih unit-unit pencuplikan dari
starata hirarkis terakhir. Bila unit-unit pencuplikan itu merupakan
klaster maka desain itu menjadi multi-stage random cluster
sampling. Bila klaster ditentukan berdasarkan wilayah geografis,
maka desain itu menjadi multi-stage random area sampling ( Murti,
2003).
Dalam populasi yang besar dan tersebar, pengambilan sampel
dilakukan dalam dua atau lebih tahapan. Ini sering dilakukan dalam
penelitian berbasis komunitas. Dalam mana penduduk di wawancarai
dari desa-desa yang berbeda, dan desa-desa harus dipilih dari
daerah yang berbeda pula. Prosedur ini sering digunakan dalam HSR
(Health System Research) (Lapau B, 2013)
Contoh 1 : Dalam penelitian menggunakan kakus dalam satu
kabupaten, 150 rumah di kunjungi di mana dilakukan waawancara
kepada anggota rumah tangga dan juga melakukan pengamatan tentang
jenis dan kebersihan kakus. Kabupaten terdiri atas 6 kecamatan dan
setiap kecamatan terdiri atas 6 sampai 9 desa.
Prosedur pemelihan sampel empat tahap dilakukan sebagai berikut
:
1. Pilih 3 kecamatan dari 6 kecamatan dengan simple random
sampling untuk masing-masing kecamatan pilih 5 desa dengan simple
random sampling (total 15 desa)
2. Untuk masing-masing desa pilih 10 rumah. Karena memilih rumah
di pusat desa akan menimbulkan sampel yang bias, diusulkan
pengambilan sampel berikut ini :
a. Pergi ke pusat desa
b. Pilih arah secara random : lempar botol di tanah, lalu pilih
arah penunjuk leher botol
c. Berjalan dalam arah yang terpilih dan pilih setiap
(tergantung luas desa setiap kedua atau ketiga) rumah tangga sampai
peneliti mempunyai 10 rumah yang dibutuhkan. Bila peneliti mencapai
batas desa dan ia masih tidak menemukan 10 rumah, kembali ke pusat
desa, berjalan pada arah yang berlawanan dan terus mengumpulkan
sampel dengan cara yang sama sampai ditemukan 10. Bila tidak ada
ornag di rumah yang terpilih, ambil rumah yang terdekat.3. Putuskan
siapa yang akan di wawancarai, sedapat mungkin kepala keluarga,
atau siapa orang dewasa tertua, siapa saja yang ada di rumah.
Contoh 2 : Suatu survei dilakukan untuk mengetahui cakupan
imunisasi campak pada anak sekolah dasar di Kota Ternate.
Maka pengambilan sampel dapat dilakukan :
Langkah 1: Memilih J kecamatan dari J kecamatan yang ada di kota
Ternate Langkah 2: Pada j kecamatan terpilih, dipilih k
kelurahan/desa dari K kelurahan/desa yang ada di kecamatan
terpilih. Langkah 3: Pada k kelurahan/desa terpilih, dipilih l
sekolah dasar dari L sekolah dasar yang ada di kelurahan/desa
terpilih. Langkah 4: Pada I sekolah terpilih, dipilih m kelas dari
M kelas yang ada. Langkah 5: Pada m kelas terpilih, dipilih semua
murid yang ada di kelas terpilih.Keterangan tahapan :
1. Kelas berfungsi sebagai unit sampel disebut unit sampel
primer (primary sampling unit/PSU = kecamatan). 2. Murid berfungsi
sebagai unit elementer.
3. Pemilihan klaster dilakukan secara acak, m klaster dipilih
secara acak dari M klaster yang ada. Contoh daftar cluster yang
teridentifikasi:
Desa Jml pendudukJml pddk kumulatif
Bastiong 15001500
Kelapa Pendek30004500
Mangga dua23506850
Jati400010850
Jan135012200
Kalumata320015400
Kayu Mera178017180
Toboko190019080
Takoma256021640
Stadion340025040
Maka desa yang terpilih sbb: Pemilihan klaster dilakukan dengan
menggunakan metode acak dengan selang nomor 1 sampai dengan
25040.
Misalkan angka acak pertama adalah 1653, angka 1653 tersebut
berada di antara 1501 dan 4500, jadi desa Kelapa Pendek terpilih.
Angka acak kedua dipilih, misalkan angka tersebut adalah 9201.
Angka ini terletak pada selang 6851 sampai dengan 10850, berarti
desa Jati terpilih, dst
Dengan cara ini klaster yang lebih besar memiliki kesempatan
untuk terpilih lebih besar pula, karena selang yang dimiliki lebih
lebar. 2. Nonprobability Sampling (sampel
nonprobabilitas)Nonprobability Sampling adalah teknik pengambilan
sampel yang tidak memberikan peluang/kesempatan sama bagi setiap
unsur atau angota populasi untuk dipilih menjadi sample. Teknik ini
meliputi, Accidental sampling (sampel kebutulan), Judgmental
(Purposive) sampling (sampel terpilih), Quota Sampling, (sampel
kuota), Snowball sampling (sampel bola salju)a. Accidental
Sampling
Accidental sampling disebut juga (sampel tersedia, sampel
kebutulan) merupakan pengambilan sampel berdasarkan kebetulan
bertemu. Sebagai contoh, dalam menentukan sampel apabila dijumpai
ada, maka sampel tersebut diambil dan langsung dijadikan sebagai
sampel utama. (Narimawati, U., dan Munandar, D. 2008)Accidental
sampling (convenience sampling, haphazard sampling, grab sampling)
merupakan metode pencuplikan non-random yang dilakukan dengan bebas
tanpa retriksi atau rencana khusus dari peneliti (Last, 2001;
Kothari, 1990, Streiner et al., 1989 dalam Murti, 2003).
Pencuplikan liberal ini mudah dilakukan, semuda mencuplik sampel
dari orang yang di temui di jalan.b. Judgmental (purposive)
Sampling
Sampling purposive adalah teknik penentuan sampel dengan
pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2009).
Misalnya akan melakukan penelitiaan tentang kualitas makanan,
maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli makanan, atau
penelitiaan tentang kondisi politik disuatu daerah, maka sampel
sumber datanya adalah orang ahli politik. Sampel terpilih (atau
yang disebut sebagai (Judgmental sampling) dapat di defenisikan
sebagai tipe penarikan sampel nonprobabilitas yang mana unit yang
hendak diamati atau diteliti dipilih berdasarkan pertimbangan
peneliti dalam hal unit yang mana dianggap paling bermanfaat dan
represenatif (Morissan, 2014).
Dengan demikin, pada sample purposive, responden atau anggota
sampel dengan sengaja dipilih tidak secara acak. Penentuan sampel
terpilih dilakukan dengan pengetahuan bahwa sampel bersangkutan
tidak representative terhadap populasi. Dengan kata lain, sampel
purposive adalah sampel yang dipilih berdasarkan suatu panduan
tertentu.Panduan sampel yang digunakan akan menentukan batasan
jumlah, atau kategori responden yang boleh dipilih dan diundang
sebagai anggota sampel. Misal, jika manajemen suatu stasiun radio
ingin melakukan penelitian terhadap target audiensi mereka, yaitu
pria berumur 25-44 tahun untuk mengetahui tanggapan mereka terhadap
program radio bersangkutan, maka penelitian tersebut hanya
ditujukan kepada siapa saja berusia 25-44 tahun. Calon responden
yang memenuhi kriteria tersebut kemudian dihubungi, dan diundang
untuk bersedia menjadi responden penelitian. Dalam penelitian
semacam ini biasanya tida tersedia daftar lengkap nama-nama pria
berusia 25-44 tahun, sehingga tidak dapat menggunakan panduan
matematis. Namun demikin kriteria atau panduan terhadap responden
telah ditentukan, pria berusia 25-44 tahun, sebagai sampel yang
memenuhi kriteria. c. Quota Sampling
Pencuplikan quota (quota sampling) merupakan teknik pencuplikan
non-random dimana peneliti membagi populasi ke dalam kategori
(strata), lalu member jatah jumlah subjek untuk masing-masing
stratum tersebut (Murti, 2003).Subjek dalam masing-masing kategori
tidak dipilih secara random, melainkan berdasarkan kemudahan.
Sebagai contoh, jika populasi memiliki komposisi 60% dan 40%
laki-laki, dan peneliti menginginkan ukuran total sampel 100, maka
peneliti dapat melakukan pencuplikan hingga persentase tersebut
terpenuhi.
Sampling quota adalah teknik untuk menentukan sampel dari
populasi yang mempunyai cirri-ciri tertentu sampai jumlah (quota)
yang diinginkan. (Sugiyono, 2009).
Sampel Quota dapat didefinisikan sebagai suatu tipe penarikan
sampel non-probalitas dimana unit sampel (responden) dipilih
sebagai sampel berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan
sebelimnya, sedemikian rupa sehingga total sampel akan memiliki
distribusi dengan karakteristik yang sama sebagaimana yang di
perkirakan terdapat dalam populasi yang telah diteliti (Morissan,
2014).
Untuk melakukan penarikan sampel dengan menggunakan sampel
quota, peneliti harus mengawalinya dengan membuat suatu matriks
atau table yang menjelasakan karakteristik dari populasi yang akan
diteliti (lihat table dibawah ini). Tergantung pada riset yang
ingin dicapai, peneliti harus terlebih dahulu mengethaui, misalnya,
berapa jumlah laki-laki dan perempuan yang terdapat pada suatu
populasi, dan diberi masing-masing kelompok laki-laki dan perempuan
tersebut, berapa jumlah anak-anak, remaja, pemuda, deawasa, dan
orang tua; berapa jumlah yang berpendidikan sarjana, sekolah
menengah (SMP/SMA), atau hanya sekolah dasar. Begitu pula, berapa
jumlah orang dengan latar belakang etnis atau suku bangsa tertentu
(suku Jawa, Sunda, batak, dan lain-lain) yang terdapat pada suatu
populasi. Tabel Kuota Berdasarkan Karakteristik Populasi
Laki-lakiPerempuan
UsiaAnak-anakAnak-anak
RemajaRemaja
MudaMuda
DewasaDewasa
TuaTua
PendidikanSarjanaSarjana
SMP/SMUSMP/SMU
SDSD
AgamaIslamIslam
KristenKristen
HinduHindu
BudhaBudha
Etnis/SukuJawaJawa
SundaSunda
BatakBatak
MinangMinang
d. Snowball Sampling
Model sampel nonprobabilitas lainnya disebut dengan sampel bola
salju (snowball sampling) dimana peneliti secara acak menghubungi
beberapa responden yang memeneuhi kriteria (qualified volunteer
sample) dan kemudian meminta responden bersangkutan untuk
merekomendasikan teman, keluarga, atau kenalan yang mereka ketahui
yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sebagai responden
penelitian. Peneliti kemudian menghubungi orang dimaksud untuk
menentukan apakah mereka memenuhi kriteria sebagai responden
(Morissan, 2014).
Istilah bola salju mengacu pada proses pengumpulan sampel dengan
meminta respondenyang diketahui keberadaanya untuk menunjukan calon
responden lainya. Dengan demikian, sampel bola salju dapat
didefinisikan sebagai suatu metode penarikan sampel probabilitas
diamana setiap orang yang diwawancarai kemudia di tanyakan saranya
mengenai orang lain yang dapat diwawancarai. Prosedur sampel ini
dapat digunakan dalam hal anggota populasi yang hendak diteliti
sulit dikatahui keberadaanya sehingga tidak muda di temui.
Pencuplikan bola salju (snowball sampling, chain referral
sampling, network sampling) dimulai dengan mengidentifikasi
seseorang atau dua orang subjek yang memenuhi kriteria kriteria
inklusi untuk suatu penelitian. Subjek tersebut kemudian diminta
untuk memberikan keterangan tentang subjek-subjek lainya yang
menurut subjek pertama tadi memenuhi kriteria inklusi. Meskipun
sulit untuk dapat memberikan sampel representative, metode ini
bermanfaat untuk mencuplik populasi yang sulit dijangkau (Murti,
2003).
Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula
jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang
menggelinding yang lama-lama menjadi besar (Sugiyono, 2009).
Sampel pertama
Pilihan A
Pilihan B
Pilihan C
Pilihan E
Pilihan H
Gambar. Snowball Sampling (Sugiyono, 2009)DAFTAR PUSTAKALapau,
B. 2012. Metode Penelitian Kesehatan : Metode Ilmiah Penulisan
Skripsi, Tesis, dan Disertasi. Jakarta. Yayasan Pustaka Obor
Indonesia
Morissan, 2014. Metode Penelitian Survei. Jakarta. Kencanan
Prenadamedia GroupMurti, Bhisma. 2003. Prinsip dan Metode Riset
Epidemiologi (edisi kedua) Jilid Pertama. Yogyakarta. Gadjah Mada
University Press
Narimawati, U., dan Munandar, D. 2008. Teknik Sampling: Teori
dan Praktik dengan menggunakan SPSS 15 . Yogyakarta: Gava
Media.Sugiyono. 2009. Statistika Untuk Penelitiaan. Bandung.
Alfabeta
Teknik
Sampling
Probability sampling
Non probability sampling
Simple random sampling
(sampling random sederhana)
Systematic Random Sampling
(sampling random sistematik)
Stratified random sampling
(sampling random berstrata)
Area (Cluster) sampling (sampling menurut daerah)
Multi-Stage Sampling
(sampel bertahap-tahap atau Multitahap)
Accidental sampling
(sampel kebutulan)
Judgmental (Purposive) sampling
(sampel terpilih)
Quota Sampling
(sampel kuota)
Snowball sampling
(sampel bola salju)
EMBED PowerPoint.Slide.12
EMBED FoxitReader.Document
EMBED PowerPoint.Slide.12
EMBED PowerPoint.Slide.12
A
B
C
G
H
I
F
E
D
O
N
M
L
K
J
Page | 1
_1492364898.pdf
STRATIFIED RANDOM SAMPLING
- + * - + ** * - + + - ** - - * + + -+ + + * - * - * - - *
* * ** * *
- - -- - - -
+ + ++ + + +
+ - +* * - - * + + - -
stratifikasi
randomisasi
CLUSTER/AREA RANDOM SAMPLING
- + * + * -- * * - + - +
- - - + + + ** * - + * - +
1
2
* * + - + - + * * - + -
+ + - - - + ** * * + + - -
3
4
+ * * - - ++ - - + * +
+ + - - + -* * + - + *
+ - - + * * +- - + + * *
+ - - - * * ++ * * - - + -
5
6
7
8
- - - + + + ** * - + * - +
+ - - - * * ++ * * - - + -
2
8
RANDOMISASI CLUSTER
SAMPEL
SIMPLE RANDOM SAMPLING
* * * * * * * * * * * * * * ** * * * * * * ** * * * * * * ** * *
* * * * ** * * * * * * ** * * * * * *
* * * * * * * * *
POPULASI
SAMPEL
LOTRE/ BIL. RANDOM