Blog Kanda Data

Teknik sampling merupakan salah satu tahapaan yang sangat penting dalam penelitian. Kekeliruan dalam menentukan teknik pengambilan sampel dapat berdampak pada kualitas data dan kesimpulan yang diperoleh. Oleh karena itu, sebelum peneliti turun lapang, peneliti diharapkan perlu benar-benar memahami metode sampling yang digunakan.

Kalau kita buka kembali buku metode penelitian, teknik sampling terbagi menjadi dua, yaitu probability sampling dan non probability sampling. Pada probability sampling, setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi sampel. Sebaliknya, pada non probability sampling, setiap anggota populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi sampel.

Pada artikel ini, saya akan membahas dua teknik yang paling sering digunakan dalam probability sampling, yaitu simple random sampling dan stratified random sampling. Keduanya sama-sama menggunakan prinsip acak, tetapi memiliki perbedaan mendasar yang perlu kita pahami dengan baik. Mari kita bahas lebih mendetail.

Memahami Perbedaan Dasarnya

Simple random sampling dapat diartikan sebagai teknik pengambilan sampel secara acak sederhana. Pada teknik sampling ini, seluruh anggota populasi dianggap memiliki karakteristik yang relatif sama (homogen), sehingga peneliti dapat langsung melakukan pengacakan dari seluruh populasi tersebut untuk dipilih menjadi sampel.

Berbeda dengan stratified random sampling, dimana pada teknik sampling ini populasi terlebih dahulu dibagi ke dalam beberapa kelompok atau strata berdasarkan karakteristik tertentu. Setelah itu, pengambilan sampel baru dapat dilakukan secara acak pada masing-masing strata.

Jika kita telisik lebih mendalam, perbedaan utama keduanya terletak pada struktur populasi yang kita amati. Jika populasi bersifat homogen, maka simple random sampling dapat kita gunakan. Sebaliknya, jika populasi terbagi dalam kelompok-kelompok (strata) tertentu, maka stratified random sampling merupakan pilihan yang tepat untuk kita gunakan.

Kapan Menggunakan Simple Random Sampling?

Ada dua syarat utama yang perlu dipenuhi ketika kita akan menggunakan simple random sampling. Pertama, populasi harus bersifat homogen. Hal ini menunjukkan bahwa anggota populasi yang diteliti memiliki karakteristik yang relatif sama sesuai dengan tujuan penelitian. Contohnya, seorang peneliti ingin menganalisis usaha tani padi di Desa X. Jika populasi yang diambil adalah seluruh petani padi di desa tersebut, maka populasi ini dapat dikatakan homogen.

Namun jika populasi yang diambil dari desa X terdiri dari petani padi, petani jagung, dan peternak sapi dalam satu kelompok, maka populasi tersebut sudah bersifat heterogen dan kurang tepat jika langsung menggunakan simple random sampling.

Kedua, harus tersedia kerangka sampel. Kerangka sampel berarti peneliti memiliki daftar lengkap anggota populasi yang dapat diakses, misalnya nama dan alamat seluruh petani padi di Desa X.

Jika kedua syarat ini terpenuhi, peneliti dapat menentukan jumlah sampel minimal yang mewakili populasi, misalnya dengan menggunakan rumus Slovin atau pendekatan lainnya. Selanjutnya, proses pemilihan sampel dapat dilakukan menggunakan tabel angka acak atau bantuan perangkat lunak seperti Excel.

Kapan Menggunakan Stratified Random Sampling?

Stratified random sampling digunakan ketika populasi tidak sepenuhnya homogen, tetapi dapat dikelompokkan ke dalam strata tertentu. Yang perlu digarisbawahi, meskipun populasi secara keseluruhan heterogen, setiap strata di dalamnya harus bersifat homogen.

Misalnya populasi petani dikelompokkan berdasarkan luas kepemilikan lahan meliputi: (a) kurang dari 1.000 m²; (b) 1.000–10.000 m²; dan (c) lebih dari 10.000 m². Dari pengelompokan tersebut, terbentuk strata petani berdasarkan luas lahan. Pada masing-masing strata tersebut, karakteristik anggotanya relatif seragam.

Dalam kondisi seperti ini, peneliti tidak mengambil sampel secara acak dari seluruh populasi sekaligus, melainkan melakukan pengacakan pada setiap strata. Jumlah sampel dari masing-masing strata bisa ditentukan secara proporsional sesuai dengan ukuran stratum. Teknik ini sering disebut sebagai proportional stratified random sampling.

Mengapa Pemilihan Teknik Ini Penting?

Baik simple random sampling maupun stratified random sampling memiliki asumsi yang harus dipenuhi. Jika peneliti mengabaikan struktur populasi, hasil penelitian berpotensi kurang representatif.

Simple random sampling tepat digunakan ketika populasi benar-benar homogen dan kerangka sampel tersedia. Adapun stratified random sampling lebih sesuai ketika populasi terbagi dalam kelompok-kelompok tertentu, tetapi setiap kelompok memiliki karakteristik yang seragam di dalamnya.

Dengan memahami perbedaan ini, peneliti dapat menghindari kesalahan dalam menentukan teknik sampling dan meningkatkan kualitas data yang dikumpulkan.

Kesimpulan

Pemilihan teknik sampling tidak boleh dilakukan secara asal, namun peneliti harus terlebih dahulu memahami karakteristik populasi yang akan diteliti. Jika populasi homogen dan tersedia kerangka sampel, simple random sampling dapat menjadi pilihan yang tepat.

Sebaliknya, jika populasi terbagi dalam strata tertentu dan masing-masing strata bersifat homogen, maka stratified random sampling lebih direkomendasikan.

Semoga penjelasan ini dapat membantu Anda yang sedang mempersiapkan penelitian lapangan agar lebih mantap dalam menentukan teknik sampling. Teknik sampling lainnya akan saya bahas pada kesempatan berikutnya. Tunggu update artikel Kanda Data pada kesempatan berikutnya.