Komang Ary Sandy Widiarta

1320025039

TEKNIK SAMPLING

Probability Sampling Non Probability SamplingAdalah teknik sampling dimana setiap

anggota populasi memiliki peluang sama

dipilih menjadi sample. Teknik ini melibatkan

pengambilan acak (random) dari suatu

populasi.

Kelebihan :

Peneliti dapat pasti memperoleh

informasi yang representatif melalui

cross sectional dari wakil populasi

yang diamati.

Sampling error dapat dihitung.

Hasil Survei bias merancang total

populasi

Kelemahan :

Memerlukan biaya yang lebih mahal

disbanding non-probability sampling

dari ukuran sampel dalam banyak

kasus.

Probability sampling memerlukan

lebih banyak waktu untuk mendisain

dan pelaksanaannya disbanding non-

probability sampling

Adalah teknik sampling dimana setiap

anggota populasi memiliki peluang nol.

Artinya, pengambilan sample didasarkan

kriteria tertentu seperti judgment, status,

kuantitas, kesukarelaan dan sebagainya.

Kelebihan :

Non - Probability sampling

membutuhkan biaya lebih sedikit

dibanding probability sampling.

Karakteristik mungkin pantas

dipertimbangkan dalam situasi jika

ketelitian bukanlah kritis arti penting.

Non-Probability sampling biasanya

dapat dilakukan dengan cepat

disbanding probability sampling

Kelemahan :

Tidak ada kontrol terhadap

investigator bias dalam pemilihan

sample

Variabilitasnya tidak bisa dihitung

menggunakan probability sampling

theory sehingga tidak bisa menghitung

sampling error atau sample precision.

Jenis-jenis Probability Sampling : Jenis-jenis Non Probability Sampling : 1. Simple Random Sampling

Pengambilan sample dilakukan secara

acak dengan menggunakan undian atau

1. Quota Sampling

Pengambilan sample berdasarkan jumlah

yang diinginkan oleh peneliti.

tabel angka random.

Digunakan jika elemen populasi bersifat

homogen, sehingga elemen manapun yang

terpilih menjadi sample dapat mewakili

populasi.

(+) :

Mudah diterapkan

Mengatasi bias yang muncul dalam

pemilihan anggota sample dan

kemampuan menghitung standard

error.

(-) :

Tidak ada jaminan setiap sample yang

diambil secara acak akan

merepresentasikan populasi secara

tepat.

Data yang diperoleh terkadang bias

saja tidak lengkap.

2. Cluster/Area Sampling

Sistem pengambilan sample yang dibagi

berdasarkan areanya. Setiap area memiliki

jatah terambil yang sama.

(+) :

Lebih tepat menduga populasi karena

variasi dalam populasi dapat terwakili

dalam sample.

(-) :

Memerlukan waktu yang lama.

3. Stratified Random Sampling

Membagi populasi ke dalam kelompok

yang homogen (strata) dan sampel diambil

Ukuran sampel pada quota sampling

biasanya cukup besar dengan harapan

agar karakteristik sampel (statistik) dapat

mendekati karakteristik populasinya

(parameter).

(+) :

Praktis karena jumlah sudah

ditentukan dari awal.

Berbiaya rendah

Dengan seleksi responden yang benar,

hasilnya dapat mendekati teknik

probability sampling.

(-) :

Bias, belum tentu mewakili seluruh

anggota populasi.

2. Snow Ball Sampling

Pengambilan sampel yang dilakukan

dengan sistem jaringan responden.

(+) :

Sample diperkirakan tidak akan terlalu

banyak menyimpang dari

populasinya / Bias yang dihasilkan

relatif kecil.

(-) :

Membutuhkan waktu lama dan biaya

yang cukup besar.

3. Purposive Sampling

Pemilihan anggota sampel yang

didasarkan atas tujuan dan pertimbangan

tertentu dari peneliti.

secara acak. Akan sesuai digunakan dalam

kondisi populasi sudah dibagi-bagi ke

dalam strata tertentu.

Stratified Random Sampling dibagi

menjadi 2, yaitu :

A. Proportionate Stratified Random

Sampling

Pengambilan sample dari anggota

populasi secara acak dan berstrata

proporsional. Dilakukan apabila

populasinya heterogen.

B. Disproportionate Stratified Random

Sampling

Pengambilan sample dari anggota

populasi secara acak dan berstrata.

Sebagian data ada yang kurang

proporsional pembagiannya.

Dilakukan apabila anggota populasi

heterogen.

(+) :

Akan efisien jika standar deviasi

populasi dalam kelompok-kelompok

lebih kecil dari standar deviasi

keseluruhan populasi.

Sampel yang diambil akan mampu

memberikan informasi yang lebih baik

dan lebih banyak karena perbedaan

antar kelompok juga dapat dilakukan.

Secara administratif, pelaksanaan

lebih mudah dibanding metoda acak

sederhana.

(+) :

Tujuan dari peneliti dapat terpenuhi.

(-) :

Belum tentu mewakili keseluruhan

variasi yang ada.

4. Accidental Sampling

Pengambilan sampel yang dilakukan

dengan tiba-tiba berdasarkan siapa yang

ditemui oleh peneliti.

(+) :

Kepraktisan dalam pemillihan anggota

sampel.

(-) :

Belum tentu responden memiliki

karakteristik yang dicari oleh peneliti.

5. Self-selection Sampling

(-) :

Sering tidak ada informasi awal yang

tepat sebagai dasar pengelompokkan.

Harus dibuat kerangka sampel yang

terpisah dan berbeda untuk tiap

kelompok.