5 Teknik Sampling

7/25/2019 5 Teknik Sampling

http://slidepdf.com/reader/full/5-teknik-sampling 1/22

PUSAT PENELITIAN KEBIJAKAN PENDIDIKAN

BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN

KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL

2011

TEKNIK SAMPLING

PENELITIAN KEBIJAKAN



1

DAFTAR ISI

I PENDAHULUAN..........................................................................................1

II ALASAN PENGAMBILAN SAMPEL.........................................................3

A. Populasi dan Sampel .............................................................................3

B. Jenis Distribusi......................................................................................4

II TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL ..........................................................6

A. Probability Sampling.............................................................................7

B. Non-Probability Sampling ..................................................................17

IV PENUTUP ....................................................................................................19

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................20



Teknik Sampling - 1 -

I PENDAHULUAN

Pada Bab I ini diuraikan tentang pengertian data, data kualitatif dan data kuantitatif,

jenis-jenis penelitian kualitatif dan kuantitatif. Secara lengkap diuraikan di bawah

ini.

Ditinjau dari jenis data yang dikumpulkan, penelitian dibagi menjadi dua, yaitu

penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif. Dari segi pendekatannya, terdapat

perbedaan yang cukup menyolok antara penelitian kualitatif dan kuantitatif. Namun

perlu dimengerti pula satu jenis riset dapat berasal dari kombinasi data kualitatif

maupun kuantitatif; misalnya data kependudukan dalam bentuk sensus dan data

etnografi dalam bentuk narasi dengan persentase dan pengelompokan. Jelaslah data

kualitatif dapat juga menjadi bagian dari data kuantitatif atau sebaliknya data

kuantitatif menjadi bagian dari data kualitatif.

Seorang peneliti yang andal tidak perlu lagi mempersoalkan apakah data dalam

risetnya bersifat murni kualitatif atau murni angka-angka atau merupakan gabungan

data kuantitatif dan kualitatif. Asalkan tujuan penelitian tercapai. Begitu juga bagi

kaum pengambil keputusan kenegaraan misalnya, data SUSENAS (survey sosialekonomi nasional) diambil secara random sampling dari setiap provinsi di Indonesia

untuk menyiapkan kebijakan sosial ekonomi bagi pemerintah Indonesia yang

datanya disiapkan oleh Biro Pusat Statistik. Contoh lain untuk pendataan penduduk

(sensus) yang diambil tidak menggunakan teknik sampling, tetapi mencacah seluruh

atau keseluruhan (studi populasi) penduduk Indonesia setiap 10 tahun untuk

menentukan trend, naik-turun, variasi jumlah penduduk Indonesia. Artinya teknik

sampling adalah cara memperlakukan data sesuai dengan tujuan penelitian.

Pengumpulan data pada penelitian kualitatif lebih intensif dengan mengambil daerahpenelitian atau subyek penelitian yang relatif terbatas. Pada penelitian kualitatif,

peneliti berfungsi sebagai instrumen penelitian (pengumpul data). Analisis data

penelitian kualitatif cenderung tidak menggunakan penrhitungan statistik, karena

data yang terkumpul pada umumnya dalam bentuk uraian.

Di lain fihak, penelitian kuantitatif, menggunakan sub jek yang lebih banyak dan

daerah penelitian yang lebih luas. Instrumen yang digunakan berbentuk pertanyaan-

pertanyaan yang jawabannya dapat disimbolkan dengan bilangan atau angka,

misalnya: tes, dan kuesioner. Oleh karena data yang terkumpul berbentuk bilangan




atau angka, maka dalam menganalisis data banyak menggunakan perhitungan

statistik.

Ada tiga jenis penelitian kuantitatif yaitu eksperimen, quasi-eksperiment, dan survei

(Kerlinger, 1986 di dalam Indriyanto, 1997)). Analisis yang digunakan mulai dari

statistik univariat (misalnya presentase), bivariat (misalnya korelasi), sampai dengan

multivariat (misalnya korelasi ganda, regresi ganda, analisa varians dan kovarians,

serta analisis multivariat lainnya).

Penelitian kuantitatif umumnya menggunakan subjek penelitian yang lebih luas.

Oleh karena itu memerlukan sumber daya yang besar. Untuk menghemat dana,

waktu, dan tenaga, penelitian kuantitatif lebih sering menggunakan sampel. Dengandemikian, peneliti kuantitatif harus mempunyai pengetahuan tentang populasi dan

kerangka sampel. Pelaksanaan penelitian kuantitatif tidak hanya berhenti sampai

dengan penarikan sampel saja, tetapi adanya sampel ini membawa konsekuensi

dalam penarikan kesimpulan dari hasil analisis. Hal yang perlu dipertimbangkan

dalam penarikan kesimpulan tersebut adalah generalisasi hasil terhadap populasi.

Agar hasil analisis data kuantitatif yang dilakukan berdasarkan pada sampel dapat

digeneralisir pada populasi dimana sampel tersebut diambil, berbagai ketentuan

perlu diperhatikan. Pembahasan di bawah ini adalah berkenaan dengan ketentuan

dalam penarikan sampel agar mencerminkan karekateristik populasi (representatif).Ketentuan-ketentuan tersebut tidak hanya tercermin dalam pembahasan tentang

metode tetapi juga pada alasan pengambilan sampel.




II ALASAN PENGAMBILAN SAMPEL

Pada Bab II ini dijelaskan tentang alasan pengambilan sampel, definisi populasi dan

sampel serta jenis distribusi. Secara lengkap diuraikan di bawah ini.

Dalam berbagai laporan penelitian atau disain penelitian, sering kita jumpai bahwa

pengambilan sampel dilakukan oleh karena adanya keterbatasan waktu, tenaga, dan

dana. Alasan ini masuk akal, karena mengumpulkan data dari seluruh anggota

populasi tidaklah efisien. Alasan berkenaan dengan dana, waktu, dan tenaga

merupakan alasan efisiensi ekonomis.

Pelaksanaan penelitian dengan menggunakan sampel juga mempertimbangkan

efisiensi dari segi statistik. Gay (1987:99) di dalam Indriyanto (1997) menyebutkan

bahwa the purpose of selecting a sample is to gain information concerning a

population. Efisiensi di sini mengandung arti, sampel dapat digunakan untuk

mewakili populasi sebagai induk dari sampel.

Pada dasarnya, untuk memperoleh sampel yang mewakili populasi, pengambilan

sampelnya harus bersifat acak. Konsep acak dalam pengambilan sampel berkaitandengan konsep probabilitas (peluang). Hinkle, Wiersma, and Jurs (1979) di dalam

Indriyanto (1997) menyatakan bahwa kriteria acak ada dua yaitu: (i) setiap anggota

populasi mempunyai kesempatan (probabilitas) yang sama untuk diambil sebagai

sampel (non-zero probability), dan (ii) semua anggota populasi yang terpilih

sebagai sampel harus terpilih secara independen.

Untuk menjelaskan lebih lanjut dari konsep ini, terlebih dahulu dibahas tentang

konsep efisiensi dari sudut pandang statistika.

Pertama-tama yang harus kita pahami dalam statistik adalah pengertian populasi dan

sampel, dan kedua adalah jenis distribusi.

A. Populasi dan Sampel

Populasi adalah kumpulan dari sejumlah elemen yang menjadi pusat perhatian bagi

peneliti untuk menjeneralisasi hasil penelitiannya (Cooper and Schinder, 2003).

Elemen merupakan unit tempat diperolehnya informasi. Elemen tersebut bervariasi

bentuknya, bisa berupa individu, kelompok individu, organisasi, dll. Bagi peneliti di

bidang pendidikan, populasinya bisa terdiri dari siswa, guru, kepala sekolah, orang




tua, bahkan benda mati seperti buku, dan peralatan pendidikan. Bagi peneliti di

bidang kimia populasinya bisa berwujud zat kimia, peneliti di bidang biologi

populasinya bisa berwujud jenis pohon, jenis hewan, dst. Singkatnya anggota

populasi bisa terdiri dari orang, hewan, tumbuh-tumbuhan, atau bahkan benda mati.

Sampel adalah bagian dari populasi yang memiliki sifat yang sama dengan populasi.

Ide dasar penetapan sampel (sampling) adalah memilih anggota populasi yang dapat

memberikan gambaran keseluruhan populasi. Dalam pelaksanaan penelitian, ruang

lingkup populasi masih merupakan area yang luas batasnya. Oleh karena itu, untuk

menenuhi kelayakan dalam pelaksanaan penelitian, ditentukan populasi sasaran

(target population), yaitu populasi yang digunakan untuk menjeneralisasi hasil

penelitian. Namun demikian, populasi sasaran ini masih relatif sulit untuk ditentukan. Untuk menentukan pengambilan sampel ditentukan accesible population.

Pada populasi tingkat ini peneliti menarik sampel.

Contoh:

Suatu penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari sistem pengajaran

dengan menggunakan komputer terhadap prestasi belajar siswa SD di Propinsi Jawa

Tengah.

Populasi adalah semua siswa SD di Propinsi Jawa Tengah.

Target population adalah siswa kelas I dan II SD di Propinsi Jawa Tengah

Accesible population adalah siswa kelas I dan II SD di Dati II di Propinsi Jawa

Tengah

Sampel adalah 100% dari siswa kelas I dan II SD di tiga Dati II, Propinsi Jawa

Tengah.

B. Jenis Distribusi

Perhitungan statistik, terutama parametrik, didasarkan pada kurva normal. Kurva

normal itu sendiri merupakan gambaran distribusi populasi. Secara empirik dapat

dibuktikan, bahwa distribusi pada sampel mencerminkan distribusi populasi.

Misalnya, distribusi penduduk Jakarta berdasarkan usia, maka akan cenderung

seperti kurva normal. Demikian juga kalau kita mengambil sampel secara acak

sebagain dari penduduk Jakarta dan kita lihat distribusinya, maka akan cenderung

mendekati kurva normal juga. Kalau kita mengambil sampel beberapa kali,

kemudian kita hitung reratanya maka distribusi rerata juga akan mendekati bentuk

kurva normal. Berdasarkan hal tersebut maka ada tiga jenis distribusi, yaitu:




1. Distribusi populasi, merupakan penyebaran individu berdasarkan satu variabel

atau lebih pada tingkat populasi. Ukuran-ukuran yang digunakan pada populasi

adalah parameter. Oleh karena parameter ini hampir tidak dapat diketahui

nilainya, maka digunakan perkiraan berdasarkan sampel.

2. Distribusi sampel, merupakan penyebaran individu berrdasarkan satu variabel

atau lebih pada tingkat sampel. Distribusi pada sampel inilah yang biasanya

bisa diukur. Ukuran yang digunakan disebut statistic. Oleh karena statistic

didasarkan pada probabilitas, maka dalam memperkirakan parameter selalu

ada kemungkinan untuk terjadi kekeliruan (error ). Secara matematis dapat

dinyatakan sebagai berikut:

Parameter = statistic + error

3. Distribusi pengambilan sampel, merupakan distrubusi dari koefisien statistic

yang diperoleh dari sampel yang diambil beberapa kali. Distribusi koefisien

statistic ini juga mendekati kurva normal; terutama apabila frekuensi penarikan

sampel tinggi, dengan ukuran sampel untuk setiap penarikan sampel juga

besar. Secara formal kecenderungan ini dirumuskan pada dalil batas memusat

(Central limit theorem) (Hinkle, Wiersma, dan Jurs, 1979 dan Howell, 1987 di

dalam Indriyanto, 1997).




II TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL

Pada Bab III ini dipaparkan tentang teknik pengambilan sampel yaitu dengan

probability sampling dan non probability sampling. Secara lengkap diuraikan di

bawah ini.

Seperti yang dikemukakan sebelumnya, salah satu ketentun pokok dari pengambilan

sampel adalah sampel harus representatif, artinya mencerminkan karakteristik

populasi. Untuk menjadikan sampel representatif, maka cara pengambilannya adalahsecara acak yaitu setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk

dipilih sebagai sampel. Namun demikian, cara pengambilan secara acak tidak dapat

menjamin bahwa sampel yang diambil betul-betul reprensentatif (Fraenkel dan

Wallen, 1990 di dalam Indriyanto, 1997). Hal ini bisa terjadi karena adanya unsur

subyektivitas peneliti yg tidak dapat dikontrol oleh peniliti pada saat mengambil

sampel.

Penetapan sampel agar dapat benar-benar mewakili populasi dilakukan dengan

memperhatikan sifat-safat dan penyebaran populasi (Nawawi, 1995). Penetapan

sampel yang ideal mempunyai sifat sebagai berikut. Pertama, dapat menghasilkan

gambaran yang dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti. Kedua, sederhana dan

mudah dilaksanakan. Ketiga, dapat memberi keterangan sebanyak mungkin dengan

biaya sedikit. Keempat dapat menentukan katepatan (Tiken,1965,

Singarimbun,1989).

Besarnya jumlah sampel yang perlu diambil tergantung pada karakteristik populasi.

Terdapat beberapa faktor yang harus diperhatikan dalam menentukan jumlah sampel.

Pertama, derajat keseragaman dari populasi, makin seragam populasi makin kecil

sampel yang diambil. Kedua, ketepatan sampel, makin besar jumlah sampel semakintinggi ketepatan. Ketiga, tingkat ketepatan analisis yang akan dilakukan.

Ada beberapa cara atau teknik yang dapat digunakan dalam penetapan sampel. Cara-

cara tersebut, menurut Sugiyono (1997) dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu: (i)

probability sampling, (ii) non-probability sampling. Jenis-jenis penetapan sampel

pada setiap kelompok tersebut dapat dilihat pada gambar berikut.




1. Simple random sampling 1. Quota Sampling2. Systematic sampling 2. Convienience/Accidental Sampling

3. Stratified random sampling , 3. Purposive Sampling

4. Cluster Sampling 4. Snowball Sampling5. Multistage Sampling

Gambar 1. Pembagian cara penetapan sampel

A. Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang

yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota

sampel. Teknik ini meliputi lima cara, yaitu simple random sampling, systematic

sampling, stratified random sampling, cluster sampling, dan multistage sampling.

1. Simple random sampling (pengambilan sampel acak sederhana)

Pengambilan sampel acak sederhana adalah suatu cara pengambilan sampel

dengan cara acak tanpa memperhatikan strata anggota populasi, semua anggota

populasi mempunyai peluang yang sama untuk dijadikan sampel.

Langkah-langkah pengambilan sampel acak sederhana adalah; Pertama,

melakukan identifikasi seluruh elemen populasi. Kedua, menentukan besarnya

sampel. Ketiga, melakukan pengambilan sampel dengan cara undian, atau

menggunakan tabel bilangan acak (random).

Cara pengambilan sampel ini dikatakan sederhana, karena cara pengambilan

sampel dari semua anggota populasi dilakukan dengan cara acak tanpa

memperhatikan strata yang ada dalam anggota populasi itu. Cara demikian

dapat dapat dilakukan apabila populasi dianggap homogen. Teknik ini dapat

digambarkan sebagai berikut.

A. Probability

Sampling

Teknik pengambilan sampel

B. Non Probability

Sampling




Populasi homogen

Sampel yg representatif

Gambar 2. Pengambilan sampel acak sederhana

Alasan memilih metode ini adalah: Pertama, sifat populasi tidak tersebar

secara geografis. Kedua, sifat populasi homogen. Ketiga, tersedia daftar

kerangka sampel.

Keuntungan menggunakan cara pengambilan sampel acak sederhana adalah

mudah dan sederhana serta memerlukan waktu, dana dan tenaga yang tidak

terlalu besar. Sedangkan kelemahannya adalah sulit dilakukan bila anggota

populasi heterogen, dan jumlahnya besar.

Contoh:

Penelitian tentang prestasi siswa SMU di propinsi DKI Jakarta tahun 2002.

Untuk mendapatkan rata-rata prestasi SMU yang lulus tahun 2006 yang

berjumlah 5000 orang siswa, maka data yang dikumpulkan tidak perlu dari

semua siswa tersebut. Namun cukup dengan mengambil sampel, misalnya

diambil 500 orang siswa sebagai sampel dari keseluruhan siswa SMU yang

berada di wilayah DKI Jakarta. Dari sampel tersebut dapat digambarkan rata-

rata prestasi siswa SMU pada tahun 2006 di DKI Jakarta.

Beberapa rumus ukuran sampel dengan teknik sampling Simple Random

Sampling terkait dengan metode analisis data disajikan dalam tabel berikut:




Tabel Rumus Ukuran Sampel

Teknik Analisis Data Rumus Ukuran SampelMenaksir Nilai Proporsi 2

/2Zn ( 1 - )α π π

δ

Menaksir Nilai Rata-rata 2

/2Zn α σ

δ

Pengujian Hipotesis Sebuah Proporsi 2

/2( Z + Z )n (1 - )

α βπ π

δ

Pengujian Hipotesis Sebuah Rata-

Rata

2

/2( Z + Z )

n α β σ

δ

Pengijian Hipotesis Korelasi/ Regresi Rumus Iterasi

1 1ln

2 1ρ

ρµ

ρ

2

/ 2 / 2

23i

Z Z n

α β

ρµ

1 1

' ln2 1 2( 1)inρ

ρ ρ

µ ρ

Keterangan :

: perbedaan rata-rata/ proporsi antar sampel

: nilai parameter proposi

: simpangan baku data populasi

µρ : Simbol miu untuk rata-rata parameter korelasi

µ’ ρ : Simbol miu untuk rata-rata parameter korelasi yang disesuaikan

ln : Log-e (natural logarithm)

ni : Ukuran sampel iterasi ke-i

: perkiraan parameter korelasi minimum antara variabel penelitain

Z /2 : Nilai yang diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku dengan yang ditentukan

Z /2 : Nilai yang diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku dengan yang ditentukan




Contoh :

Akan dilakukan penelitian untuk melihat hubungan antara motivasi belajar

siswa dengan prestasi siswa disekolah. Diketahui dari hasil penelitiansebelumnya, hubungan antara motivas belajar siswa dengan prestasi siswa

disekolah paling rendah =0.30. Dengan tingkat kepercayaan 1- = 90%

dan kuasa uji 1- = 80%. Tentukan ukuran sampel minimum untuk

menguji hipotesis hubungan antara motivasi belajar siswa dengan prestasi

siswa di sekolah.

Jawaban ;

Diketahui dari kasus di atas:

= 0.30

= 0.90 atau = 0.10

= 0.80 atau = 0.20

Z /2 = 1.645 (Dari tabel distribusi normal)

Z /2 = 1.281 (Dari tabel distribusi normal)

Proses Iterasi

Iterasi Tahap Pertama:

Hitung Nilai ρµ

1 1ln2 1

ρ ρµρ

1 1 0 .30ln 0 .30952

2 1 0 .30ρµ

Hitung nilai n1

2

/ 2 / 21 2

3 Z Z

nα β

ρµ

21 2

1.645 1.2813 92.39075

0.30952n

Iterasi Tahap Kedua

Hitung Nilai'

ρµ

'

1

1 1ln

2 1 2 1nρ

ρ ρµ

ρ




' 1 1 0.30 0.30ln 0.311161

2 1 0.30 2 92.39075 1

ρµ

/2 /2

2 2'

3 Z Z

nα β

ρµ

2

2 2

1.645 1.2813 91.45021

0.311161n

Iterasi Tahap KetigaHitung Nilai

"

ρµ

"

2

1 1ln ;

2 1 2 1nρ

ρ ρµ

ρ

" 1 1 0.30 0.30

ln 0.3111782 1 0.30 2 91.45021 1

ρµ

2

3 2

1.645 1.2813 91.44051 92

0.311178n

Terlihat dari perhitungan diatas nilai n2 dengan n3 relatif sama sehingga dapat

dikatakan proses iterasi sudah selesai. Dengan demikian maka sampel

minimum dalam penelitian ini adalah sebesar 92 siswa. Satu hal penting yang

harus diperhatikan bahwa penentuan ukuran sampel minimum tidak selalu

harus mengetahui berapa besar ukuran populasinya, namun terkait dengan

untuk tujuan apa sampel dikumpulkan. Seperti dalam kasus ini, tidak

diperlukan informasi ukuran populasi.

2. Systematic sampling

Systematic sampling adalah suatu metode pengambilan sampel dimana hanya

unsur pertama saja dari sampel yang dipilih secara acak, sedangkan unsur-

unsur selanjutnya dipilih secara sistematis menurut suatu pola tertentu

(Singarimbun, 1995).

Metode ini, menurut Eriyanto (1999), dapat dijalankan pada dua keadaan,

yaitu:




a. apabila nama atau identifikasi dari satuan-satuan elementer dalam

populasi itu terdapat dalam suatu daftar (kerangka sampling), sehingga

satuan-satuan tersebut dapat diberi nomor urut,

b. apabila populasi itu mempunyai pola beraturan, seperti blok-blok

bangunan dalam kompleks pertokoan, atau rumah-rumah pada suatu

jalan. Blok-blok atau rumah-rumah itu dapat diberi nomor urut.

Ada pendapat bahwa pengambilan sampel dengan metode ini tidak acak,

karena yang diambil secara acak adalah unsur pertama saja, sedangkan unsur-

unsur selanjutnya ditentukan berdasakan interval yang sudah tertentu dan tetap.

Oleh karena itu, untuk dapat menggunakan metode ini, harus dipenuhi

beberapa syarat; (1) populasi harus besar sehingga pengambilan sampel

mendekati acak; (2) harus tersedia daftar kerangka sampel; (3) populasi harusbersifat homogen (Singarimbun, 1995).

Cara penarikan sampel ini adalah dari semua unit populasi diberi nomor dan

diurutkan, kemudian ditentukan satu nomor sebagai titik tolak pertama

memilih sampel, kemudian nomor berikutnya dari anggota populasi yang ingin

dipilih ditentukan secara sistematik.

Beberapa contoh systematic sampling dapat diilustrasikan sebagai berikut:

a. Terdapat daftar peringkat prestasi populasi siswa SMP berdasarkan nilai

UN (diurut dari terendah sampai tertingi) sebanyak 100 SMP.Ditetapkan jumlah sampel yang akan diambil adalah 20 SMP. Dari

perbandingan antara jumlah sampel dengan jumlah populasi dapat

ditentukan interval sampel, yaitu 100/20 = 5 SMP. Jadi, bila sampel

yang dipilih pertama adalah SMP nomor 2, maka berikutnya adalah

nomor 7, 12, dan seterusnya.

b. Anggota populasi terdiri dari 100 orang. Semua anggota itu di beri

nomor urut, dari 1 sampai 100 orang. Pengambilan sampel dapat

mengambil nomor ganjil saja, atau nomor genap saja, atau kelipatan dari

bilangan tertentu, misalnya kelipatan 5. maka yang diambil sebagaisampel adalah mulai dari angka 5, 10, 15, 20 dan sampai 100.

Keuntungan menggunkan metode ini adalah apabila populasi besar, maka

penarikan sampel dapat dengan segera dilaksanakan. Sedangkan kelemahanya

adalah dapat menimbulkan terjadi penyimpangan yang berhubungan dengan

representasi unsur dalam sampel yang berlebih atau kurang.




3. Stratified random sampling (pengambilan sampel acak berstrata)

Metode ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang heterogendan terdiri dari berbagai lapisan (strata), misalnya tingkat pendidikan,

pekerjaan, tempat tinggal, dll. Makin heterogen suatu populasi, makin besar

pula perbedaan sifat di antara lapisan-lapisan tersebut.

Cara pengambilan sampel ini dapat menggambarkan secara tepat sifat populasi

yang heterogen. Mula-mula populasi harus dibagi dalam tahap atau lapisan

(strata), kemudian sampel diambil dalam setiap strata yang mungkin sama

(proporsional) mungkin juga berbeda antara lapisan yang ada dari populasi.

Ada tiga syarat yang harus dipenuhi untuk melakukan pengambilan sampel

acak berstrata, yaitu: (i) harus ada kriteria yang jelas yang digunakan sebagai

dasar untuk menstratifikasi populasi dalam lapisan-lapisan; (ii) harus ada data

pendahuluan mengenai strata populasi; dan (iii) harus diketahui dengan tepat

jumlah satuan-satuan elementer dari tiap lapisan (strata) dalam populasi itu

(Eriyanto, 1999).

Cara melakukan pengambilan sampel acak berstratifikasi adalah sebagai

berikut. Setelah daftar kerangka sampel ditetapkan menurut stratanya masing-

masing, kemudian sampel diambil sesuai dengan proporsinya dalam populasi

dengan perbandingan tertentu. Proporsi yang terbesar tentu mendapat sampel

terbesar, sedangkan proporsi kecil akan mendapatkan sampel yang kecil juga.

Keuntungan memilih metode ini adalah; (1) semua ciri populasi yang

heterogen dapat terwakili, sehingga lebih menjamin keadilan dan representasi

dari populasi, (2) kemungkinan peneliti dapat menganalisis hubungan atau

membandingkan antar strata. Sedangkan kelemahannya a.l. adalah

membutuhkan pengetahuan tentang komposisi populasi sebelum diambil

unsur-unsur sampel, karena itu metode ini membutuhkan waktu yang lamadalam menyusun kerangka sampel.

Beberapa contoh pengambilan sampel acak berstrata adalah sebagai berikut.

Contoh 1:

Mata pencaharian penduduk Propinsi Banten terdiri dari 3 kelompok besar,

misalnya: pedagang, pegawai negeri, dan pegawai swasta, dengan proporsi

masing-masing adalah 40%, 35%, dan 25%.




Untuk keperluan penelitian, telah diputuskan bahwa besarnya sampel yang

akan diambil sebanyak 500 orang. Untuk itu, terlebih dahulu jumlah sampel

tersebut dibagi secara proporsional berdasarkan proporsi penduduk menurut

jenis pekerjaan. Dengan demikian, maka sampel yang diambil terdiri dari:

Pedagang = 40/100 x 500 = 200 orang

Pegawai negeri = 35/100 x 500 = 175 orang

Pegawai swasta = 25/100 x 500 = 125 orang

Jumlah 500 orang

Tahap berikutnya adalah memilih individu sampel secara acak dari masing-

masing kelompok pedagang, pegawai negeri, dan pegawai swasta.

Contoh 2:

Satu organisasi yang memiliki pegawai yang berbeda latar belakang

pendidikannya, misalnya pegawai berpendidikan S2=20 orang, S1=30 orang,

SMU=40 orang, SMP=50 orang. Maka jumlah sampel yang akan diambil

harus meliputi strata tingkatan pendidikan tersebut secara proporsional.

SMP SMU S1 S2 Diambil secara

proporsional

Sampel yang representatif

Populasi yang berstrata

Gambar 2. Stratified random sampling

Cara ini dapat pula digunakan untuk menentukan jumlah sampel yang berstrata

tetapi tidak proporsional. Misalnya sebuah unit kerja memiliki pegawai dengan

latar belakang pendidikannya sebagai berikut; S2=5 orang, S1=35 orang,

SMU=43 orang, SMP=8 orang. Di sini tampak tidak proporsional, kelompok

S2 dan SMP terlalu kecil dan harus diambil semua. Sementara tingkat

pendidikan yang lain dapat diambil sebagian sebagai sampel.




4. Cluster sampling (pengambilan sampel berkelompok)

Metode ini digunakan apabila populasi cukup besar, sehingga perlu dibuatbeberapa kelas atau kelompok. Dengan demikian, dalam sampel ini unit

analisisnya bukan individu tetapi kelompok atau kelas yang terdiri atas

sejumlah individu. Untuk satu kelompok atau kelas sampel, dipandang satu

individu/subyek, misalnya dengan menghitung rata-rata dari kelompok tersebut

(Sudjana, N. dan Ibrahim, 2001).

Cluster sampling digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang diteliti

atau sumber data sangat luas, sehingga sangat sulit untuk mendapatkan

kerangka sampel dari semua unsur populasi tersebut. Untuk mengatasi hal inimaka unit analisis dikelompokkan ke dalam gugus yang merupakan satuan

dimana sampel diambil.

Ada dua situasi dimana cluster sampling dipakai. Pertama, wilayah/area

sampel tersebar sangat luas sehingga untuk menyusun kerangka sampel sangat

sulit. Kedua, peneliti tidak mempunyai kerangka sampel yang baik dari

populasi, atau kalaupun ada harus dibuat dengan biaya yang mahal dan

memerlukan waktu yang cukup lama (Eriyanto, 1999)

Keuntungan pengambilan sampel dengan metode ini adalah dapat menghemat

waktu, tenaga, dan biaya, karena tidak perlu menyusun kerangka sampel

sampai pada unsur-unsur paling kecil dari populasi. Sedangkan kelemahannya

adalah akurasi sampel yang rendah (dibanding dengan simple random

sampling), karena melakukan beberapa kali sampling error (tergantung banyak

tahap pengambilan sampel). Dengan demikian sangat sulit untuk menghitung

standard error .

Contoh:

Studi tentang tingkat prestasi belajar siswa SMU Swasta di propinsiKalimantan Selatan dalam bidang studi Matematika

Dari data di Dinas Pendidikan Propinsi Kalimantan Selatan, misalnya terdapat

150 SMU swasta dengan jumlah siswa seluruhnya 75.000. Data tersebut

dirinci menurut kabupaten/kota yang ada di provinsi tersebut. Melalui sampel

acak atau sampel berlapis peneliti memilih 50 sekolah sebagai sampel, dan di

setiap sekolah sampel diambil 6 kelas yang dijadikan sampel yang masing-

masing terdiri dari 2 kelas untuk kelas 1, 2, dan 3. Untuk mengukur prestasi




matematika, kemudian terhadap siswa dari setiap kelas yang terambil sebagai

sampel dilakukan tes matematika.

Dalam cluster sampling bisa ditempuh stratified sampling, misalnya

berdasarkan wilayah sekolah (dalam kota, luar kota), kategori sekolah (baik,

sedang, kurang), status sekolah (negeri, swasta), dll. Acak tetap dilakukan

terutama dalam memilih gugus/kelompok pada setiap kategori yang

diinginkan, namun tidak dilakukan terhadap individu dalam kelompok.

Menurut Sudjana dan Ibrahim (2001), umumnya jumlah kelompok sebagai

sampel tidak kurang dari 30 kelompok, sedangkan banyak individu untuk

setiap kelompok tidak perlu sama banyak dan tidak ada ukuran yang pasti

tentang jumlah minimal individu dalam kelompoknya.

5. Multistage sampling (pengambilan sampel banyak tahap)

Penggunaan metode pengambilan sampel ini dikarenakan besarnya cakupan

populasi, terutama dalam penelitian pendidikan, sering kali disain sampel

dibuat dengan mengkombinasikan berbagai jenis probability sampling seperti

yang telah dijelaskan di muka. Populasi dapat dilihat dari hirarki unit sampel

dengan jenis dan jumlah yang berbeda. Kondisi semacam ini menuntut disain

sampel yang kompleks yang bersifat berjenjang (multistage).

Pengambilan sampel dengan metode ini dilakukan melalui beberapa tahapan.Setiap tahap didahului oleh penetapan strata tertentu, misalnya wilayah dari

yang lebih luas menuju kepada yang lebih terbatas. Acak atau random

dilakukan pada setiap tahap untuk menentukan wilayah sampel yang lebih

terbatas. Pada tahap terakhir ditentukan jumlah subyek yang ada dalam

wilayah sampel sebagai unit analisis atau elemen sampel penelitian.

Contoh:

Studi tentang prestasi akademik siswa SMU di Indonesia

Pengambilan sampel siswa SMU dilakukan secara bertahap, dimulai dari

menentukan sampel propinsi, selanjutnya menentukan sampel kabupaten/kota

dalam propinsi yang bersangkutan dan tahap selanjutnya menentukan sampel

sekolah dalam sampel kabupaten/kota yang terpilih. Tahap terakhir adalah

menentukan sampel siswa pada setiap sampel sekolah yang terpilih. Tahap-

tahap penentuan sampel tersebut dapat diilustrasikan pada gambar berikut ini.




Diambil Diambil Diambil Diambil

dgn random dgn random dgn random dgn random

Sampling propinsi Sampling kab/kota Sampling SMU Sampling siswa

dlm sampel propinsi dlm sampel kab/kota dlm sampel

sekolah

Gambar 3. Pengambilan sampel banyak tahap

B. Non-Probability Sampling

Non-probability sampling adalah metode pengambilan sampel yang memberikan

peluang atau kesempatan tidak sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk

dipilih menjadi sampel. Metode pengambilan non-probability sampling meliputi:

quota sampling, convenience / accidental sampling, purposive sampling, dan

snowball sampling. Secara rinci dapat djelaskan sebagai berikut.

1. Quota Sampling

Quota sampling adalah teknik untuk menetukan sampel dari populasi yang

mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah kuota yang diinginkan tercapai

(Sugiyono 1997).

Contoh:

Penelitian terhadap pegawai golongan III secara kelompok, ditentukan sampel

100 orang. Setelah ditentukan sampel dari 100 orang dan jumlah anggota

peneliti ada 5 orang, maka setiap anggota peneliti memilih sampel secara bebassesuai dengan karakteristik yang ditentukan dalam mencari pegawai golongan

III sebanyak 20 orang.

2. Convenience atau Accidental Sampling

Convenience sampling merupakan teknik pengambilan sampel dengan proses

penarikan sampel dimana peneliti memilih unit sampel yang tersedia dengan

mudah (Bahrul, 1996).




Misalnya seorang guru memilih seorang siswa di kelasnya untuk dijadikan

sampel penelitian. Bentuk sampel dalam katagori ini dapat berupa sampel yang

terdiri dari unit sampel (subyek) yang bersifat mana suka (voluntir) untuk

diikutkan dalam penelitian.

Contoh lain misalnya, seorang peneliti mengambil 100 orang yang ditemui di

jalan untuk diwawancarai sebagai sampel penelitian. Bentuk sampel seperti ini

tidak mungkin melakukan estimasi keterwakilan populasi, sehingga tidak dapat

dihitung standard error dari hasil sampel yang diperoleh.

3. Purposive Sampling

Metode ini digunakan apabila peneliti memiliki pertimbangan tertentu dalam

menetapkan sampel sesuai dengan tujuan penelitiannya (Sudjana, N., dan

Ibrahim 2001)

Contoh

Penelitian tentang disiplin pegawai di kantor A. Maka yang menjadi sumber

data adalah orang yang ahli dalam bidang kepegawaian saja.

4. Snowball Sampling

Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula

jumlahnya kecil, kemudian sampel tersebut secara berantai memilih sampel

lain (misal: teman-temannya) untuk dijadikan sampel. Begitu seterusnya,

sehingga jumlah sampel semakin banyak, ibarat bola salju yang bila

menggelinding, makin lama makin besar (Sugiyono, 1997). Teknik sampling

ini banyak dipakai pada studi penelusuran lulusan suatu program pendidikan

(tracer study). Teknik sampling ini dapat diilustrasikan pada gambar sebagai

berikut.

Gambar 4. Snowball Sampling




IV PENUTUP

Dalam suatu penelitian mutlak diperlukan sampel sebagai subyek atau obyek

penelitian dan akan mempunyai arti bagi kualitas data. Oleh sebab itu dalam

menentukan sampel diperlukan keahlian, mulai dari cara penentuan sampel dan

bagaimana menentukan sampel yang representatif. Tidak dapat dipisahkan dalam

suatu penelitian antara alasan pengambilan sampel dan teknik pengambilan sampel.Karena alasan pengambilan sampel berkait erat dengan tujuan penelitian sedangkan

teknik pengambilan sampel merujuk pada representasi hasil riset dan kegunaan akhir

dari riset tersebut. Dari hal tersebut diharapkan benar penelitian akan memperoleh

data yang baik dan mewakili permasalahan yang ada sehingga berhasil guna dalam

menentukan arah kebijakan selanjutnya. Dari uraian tentang teknik penentuan

sampel ini diharapkan para peneliti dapat terbantu untuk melaksanakan penelitian

secara benar.



Teknik Sampling 20

DAFTAR PUSTAKA

Cooper, Donald R. and Schinder, Pamela S. 2003. Business Research Methods,

Eigth Edition. New York: McGrwall-Hill/Irwin.

Eriyanto, 1999. Metodologi Polling; Memberdayakan Suara Rakyat. Bandung:

Remaja Rosda Karya.

Hayat, Bahrul., 1996. Sampling Theory. Makalah Pelatihan. Jakarta: Balitbang

Depdiknas.

Indriyanto, Bambang, 1997. Pengambilan Sampel: Alasan dan Metode. Makalah

Pelatihan. Jakarta: Balitbang Depdiknas.

Nawawi, H., 1995. Metode Penelitian Bidang Sosial. Yogyakarta: Gajahmada

Univerity Press.

Nazir,M., 1985. Metode Penelitian. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Pasaribu, A., 1983. Pengantar Statistik . Cetakan Ke Enam. Jakarta: Ghalia Indonesia

Singarimbun, M, dan Effendi, S., 1995. Metode Penelitian Survei. Jakarta: LP3ES.

Sugiyono, 1997. Metode Penelitian Administrasi. Bandung: Alfabeta.

Sudjana, N., dan Ibrahim, 2001. Penelitian dan Penilian Pendidikan. Bandung: Sinar

Baru Algensindo.

Suparmoko, 1991. Metode Penelitian Praktis untuk Ilmu Sosial dan Ekonomi,

Yogyakarta: BPFE.

5 Teknik Sampling

Documents

Transcript of 5 Teknik Sampling