BAB II
PEMBAHASAN
2.1 Definisi
Sampel adalah
bagian dari populasi yang diharapkan mampu mewakili populasi dalam
penelitian.
2.2 Syarat Sampel yang baik
Secara umum,
sampel yang baik adalah yang dapat mewakili sebanyak mungkin karakteristik
populasi. Dalam bahasa pengukuran, artinya sampel harus valid, yaitu bisa
mengukur sesuatu yang seharusnya diukur. Kalau yang ingin diukur adalah
masyarakat Sunda sedangkan yang dijadikan sampel adalah hanya orang Banten
saja, maka sampel tersebut tidak valid, karena tidak mengukur sesuatu yang
seharusnya diukur (orang Sunda). Sampel yang valid ditentukan oleh dua
pertimbangan.
Pertama : Akurasi atau ketepatan, yaitu tingkat ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam sample. Dengan kata
lain makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalam sampel, makin akurat
sampel tersebut. Tolok ukur adanya “bias” atau kekeliruan adalah populasi.
Cooper dan
Emory (1995) menyebutkan bahwa“ there is
no systematic variance” yang
maksudnya adalah tidak ada keragaman pengukuran yang disebabkan karena pengaruh
yang diketahui atau tidak diketahui, yang menyebabkan skor cenderung mengarah
pada satu titik tertentu. Sebagai contoh, jika ingin mengetahui rata-rata luas
tanah suatu perumahan, lalu yang dijadikan sampel adalah rumah yang terletak di
setiap sudut jalan, maka hasil atau skor yang diperoleh akan bias. Kekeliruan
semacam ini bisa terjadi pada sampel yang diambil secara sistematis
Contoh systematic
variance yang banyak ditulis dalam buku-buku metode penelitian adalah
jajak-pendapat (polling) yang dilakukan oleh Literary Digest (sebuah
majalah yang terbit di Amerika tahun 1920-an) pada tahun 1936. (Copper &
Emory, 1995, Nan lin, 1976). Mulai tahun 1920, 1924, 1928, dan tahun 1932
majalah ini berhasil memprediksi siapa yang akan jadi presiden dari
calon-calon presiden yang ada. Sampel diambil berdasarkan petunjuk dalam buku
telepon dan dari daftar pemilik mobil. Namun pada tahun 1936 prediksinya salah.
Berdasarkan jajak pendapat, di antara dua calon presiden (Alfred M. Landon dan
Franklin D. Roosevelt), yang akan menang adalah Landon, namun meleset karena
ternyata Roosevelt yang terpilih menjadi presiden Amerika.
Setelah
diperiksa secara seksama, ternyata Literary Digest membuat
kesalahan dalam menentukan sampel penelitiannya . Karena semua sampel yang
diambil adalah mereka yang memiliki telepon dan mobil, akibatnya pemilih yang
sebagian besar tidak memiliki telepon dan mobil (kelas rendah) tidak terwakili,
padahal Rosevelt lebih banyak dipilih oleh masyarakat kelas rendah tersebut.
Dari kejadian tersebut ada dua pelajaran yang diperoleh : (1), keakuratan
prediktibilitas dari suatu sampel tidak selalu bisa dijamin dengan banyaknya
jumlah sampel; (2) agar sampel dapat memprediksi dengan baik populasi,
sampel harus mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi (Nan Lin,
1976).
Kedua : Presisi. Kriteria kedua
sampel yang baik adalah memiliki tingkat presisi estimasi. Presisi mengacu pada
persoalan sedekat mana estimasi kita
dengan karakteristik populasi.
Contoh :
Dari 300 pegawai produksi, diambil sampel 50 orang. Setelah diukur ternyata
rata-rata perhari, setiap orang menghasilkan 50 potong produk “X”. Namun berdasarkan
laporan harian, pegawai bisa menghasilkan produk “X” per harinya rata-rata 58
unit. Artinya di antara laporan harian yang dihitung berdasarkan populasi
dengan hasil penelitian yang dihasilkan dari sampel, terdapat perbedaan 8
unit. Makin kecil tingkat perbedaan di antara rata-rata populasi dengan
rata-rata sampel, maka makin tinggi tingkat presisi sampel tersebut.
Belum pernah ada sampel yang bisa mewakili karakteristik populasi sepenuhnya.
Oleh karena itu dalam setiap penarikan sampel senantiasa melekat
keasalahan-kesalahan, yang dikenal dengan nama “sampling error” Presisi diukur oleh simpangan baku ( standard
error ).
Makin kecil
perbedaan di antara simpangan baku yang diperoleh dari sampel (S) dengan
simpangan baku dari populasi, makin tinggi pula tingkat presisinya Walau tidak
selamanya, tingkat presisi mungkin bisa meningkat dengan cara menambahkan jumlah
sampel, karena kesalahan mungkin bisa berkurang kalau jumlah sampelnya ditambah
( Kerlinger, 1973 ). Dengan contoh di atas tadi, mungkin saja perbedaan
rata-rata di antara populasi dengan sampel bisa lebih sedikit, jika sampel yang
ditariknya ditambah. Katakanlah dari 50 menjadi 75. Di bawah ini digambarkan
hubungan antara jumlah sampel dengan tingkat kesalahan seperti yang diuarakan
oleh Kerlinger
2.3
Teknik Pengambilan Sampel
2.3.1
Teknik Pengambilan Sampel Secara Acak (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.
Secara umum, pengambilan sampel
secara acak dilakukan dengan cara :
1.Simple Random Sampling atau Sampel
Acak Sederhana
Cara atau teknik ini dapat dilakukan
jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum.
Keuntungan :
1.Ketetapan yang tinggi dan setiap unit
sampel mempunyai probabilitas yang sama untuk diambil sebagai sampel
2.Sampling error dapat ditentukan
secara kuantitatif
Kerugian :
1.Bila tidak terdapat daftar unit dasar
(sampling frame) dan populasi yang tersebar/populasi yang sangat luas dengan
prasarana jalan yang tidak menunjang pengambilan sampel sulit
dilaksanakan/ membutuhkan tenaga,waktu, biaya yang sangat besar.
Teknik Pelaksanaan : Dilakukan dengan 2
cara, tergantung besarnya populasi.
a.Populasi kecil : dengan undian
(lotre)
b.Populasi besar : dengan tabel
bilangan random sampling (cara lain dengan gulungan kertas) Contoh : 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 :
1.Susun “sampling frame”
2.Tetapkan jumlah sampel yang akan
diambil
3.Tentukan alat pemilihan sampel
4.Pilih sampel sampai dengan jumlah
terpenuhi
2.Stratified Random Sampling (Acak
Stratifikasi)
-Bila populasi dibagi menjadi beberapa
strata, dimana setiap strata adalah homrgen, sedangkan antar strata terdapat
sifat yang berbeda
-Bila pengambilan sampel setiap strata
dilakukan dengan simple random sampling, dan dengan proporsi yang sama disebut
: Proportionate stratified simple random sampling
Keuntungan :
ketetapan lebih tinggi dengan simpangan
baku yang lebih kecil dibandingkan dengan simple random sampling, terutama bila
pengambilan sampel dilakukan secara proporsional
Kekurangan :
a. Harus mengetahui kondisi populasi,
sehingga dapat dilakukan stratifikasi dengan baik
b. Sulit untuk membuat kelompok yang
Homogen Pengambilan sampel dengan stratifikasi mempunyai ciri – ciri
sbb :
1.Deviasi standar lebih kecil
dibandingkan dengan pengambilan sampel acak sederhana
2.Lebih efektif bila dalam distribusi
populasi terdapat nilai ekstrem yang dapat dikelompokkan sendiri
3.Setiap unit punya peluang yang sama
untuk diambil sebagai sampel hingga prakiraan yang dihasilkan tidak bias
Contoh : 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 :
1.Siapkan “sampling frame”
2.Bagi sampling frame tersebut
berdasarkan strata yang dikehendaki
3.Tentukan jumlah sampel dalam setiap
stratum
4.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.
3.Multistage random sampling (Acak
Bertahap )
-Pelaksanaannya dilakukan dengan
membagi populasi menjadi beberapa fraksi kemudian diambil sampelnya
-Fraksi ynag dihasilkan kemudian dibagi lagi
menjadi fraksi-fraksi yang lebih kecil, kemudian diambil sampelnya.
-Pembagian fraksi terus dilakukan
sampai unit sampel yang diinginkan. Unit sampel pertama disebut : Primary
Sample Unit (PSU)
-PSU dapat berupa fraksi besar / fraksi kecil
Keuntungan :
-Varians yang relatif kecil untuk biaya
setiap unit
-Kontrol terhadap kesalahan tak
sampling menjadi lebih baik
-Penelitian ulang membutuhkan biaya yang
relatif kecil
-Kontrol terhadap liputan penelitian
lebih mudah dilakukan
Kerugian :
-a. Pada PSU besar, penggambaran
terhadap populasi kurang baik
-b. Pada PSU kecil, hanya dapat
dilakukan bila individu dalam populasi tidak tersebar dan transportasi mudah
4.Systematic Random Sampling (Acak
Sistematik )
Pengambilan sampel acak dilakukan
secara berurutan dengan interval tertentu - Besarnya interval (i) dapat
ditentukan dengan membagi populasi (N) dengan jumlah yang diinginkan : I = N/n
Keuntungan :
a.Sampling frame tidak mutlak
dibutuhkan
b.Cara ini relatif mudah dan dapat
dilakukan oleh petugas lapangan
c.Cara ini sangat praktis bila populasi
dalam bentuk kartu
d.Membutuhkan waktu, biaya yang relatif
lebih rendah dibandingkan dengan simple random sampling
Kerugian :
a. Setiap unit sampel tidak mempunyai
peluang yang sama untuk diambil sbagai sampel
b. Bila terdapat kecenderungan
tertentu maka cara pengambilan sampel acak sistematik menjadi kurang sesuai
5. Cluster Random Sampling (Acak
Kelompok )
-Bila akan mengadakan penelitian dengan
mengambila kelompok unit dasar sebagai sampel
Dapat juga dilakukan dengan membagi :
-Populasi
studi menjadi beberapa bagian (blok) sebagai cluster dan dilakukan
pengambilan sampel kelompok (cluster) tsb
Keuntungan :
Bila pengambilan sampel acak kelompok
dilakukan dengan baik, akan menghasilkan ketepatan yang lebih baik dari pada
pengambilan sampel acak sederhana
Kerugian : Sama dengan pengambilan acak
stratifikasi, tetapi mempunyai ciri yang berbeda :
a. Pada sampel acak dengan strafikasi,
individu dalam satu kelompok homogen tetapi mungkin antar kelompok berbeda
b. Pada cluster sampling, individu
dalam satu kelompok bersifat heterogen, tetapi antar kelompok tidak banyak
berbeda.
6. Probability Proportionate to Size
(PPS)
- Merupakan variasi dari pengambilan sampel
bertingkat dengan pemilihan PSU yang dilakukan secara proporsional.
- Biasanya digunakan bersama dengan cara
pengambilan sampel yang lain
a. Sangat bermanfaat bila besarnya PSU
sangat bervariasi
b. Akan menghasilkan varian yang lebih
kecil dibandingkan dengan pengambilan sampel acak sederhana serta
mengurangi biaya pengumpulan data
Kerugian :
Memiliki keterwakilan terhadap populasi
yang kurang baik bila besarnya PSU kurang bervariasi
2.3.2
Teknik Pengambilan Sampel Secara Tidak Acak (Non Random Sampling)
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.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.
2.Accedental Sampling
Dilakukan
secara subyektif oleh peneliti ditinjau dari sudut kemudahan tempat pengambilan
sampel dan jumlah sampel yang akan diambil.
-
Cara ini sudah tidak dipergunakan lagi dalam bidang kedokteran, tetapi masih
dipergunakan dalam bidang sosial ekonomi dan politik untuk mengetahui opini masyarakat
terhadap suatu hal .
3.Purposive Sampling
Pengambilan sampel dilakukan sedemikian
rupa, sehingga keterwakilannya ditentukan oleh peneliti berdasarkanpertimbangan
orang-orang yang telah berpengalaman - Cara ini lebih baik dari accidental sampling
dan quota sampling karena dilakukan berdasarkan pengalaman berbagai pihak
.
4. Snowball Sampling
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)
Sumber :
http://www.academia.edu/6635482/TEKNIK_PENGAMBILAN_SAMPEL
Tidak ada komentar:
Posting Komentar