Arikunto (1998: 115) berpendapat “ Populasi
merupakan subyek
penelitian”. Sedangkan menurut Sugiyono (1997:
57) menjelaskan populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas subyek
yang mempunyai kuantitas
dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh
peneliti untuk dipelajari kemudian
ditarik
kesimpulannya”
Menurut Arikunto (2002:10) sampel adalah
sebagian atau wakil populasi
yang diteliti. Agar sampel yang diambil
mewakili data penelitian, maka perlu
adanya perhitungan besar kecilnya populasi.
Arikunto (1998:112) menyatakan
bahwa:
Untuk sekedar ancer-ancer maka apabila
subyeknya kurang dari 100 lebih baik
diambil semua sehingga penelitiannya merupakan
penelitian populasi.
Selanjutnya jika subyeknya besar dapat diambil
antara 10-15% atau 20-25%
atau lebih”tergantung setidak-tidaknya dari
a. Kemampuan penelitian dilihat dari segi waktu,
keuangan, dan dana
b. Sempit luasnya wilayah pengamatan dari
setiap subyek, karena hal ini
menyangkut banyak sedikitnya data
c. Besar
kecilnya resiko yang ditanggung peneliti
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.
- 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 :
- Susun
“sampling frame”
- Tetapkan
jumlah sampel yang akan diambil
- Tentukan
alat pemilihan sampel
- Pilih
sampel sampai dengan jumlah terpenuhi
- 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 :
- Siapkan
“sampling frame”
- Bagi
sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki
- Tentukan
jumlah sampel dalam setiap stratum
- 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.
- 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)
Tidak ada komentar:
Posting Komentar