Teknik penarikan sampel apa yang tepat untuk menentukan banyaknya sampel per jurusan

Ditulis oleh Dr. Ahmad Nizar Rangkuti, S. Si., M. Pd

Wakil Dekan bidang Akademik FTIK IAIN Padangsidimpuan

Dalam penelitian kuantitatif dilihat dari jumlah populasi, penelitian terbagi atas dua yaitu penelitian populasi dan penelitian sampel. Penelitian populasi dilakukan apabila si peneliti memungkinkan untuk melakukan pengambilan data secara total. Ini dapat dilakukan  jika populasinya sedikit. Jika populasinya besar sehingga tidak memungkinkan untuk dilakukan penelitian populasi maka dapat dilakukan dengan mengambil sebagian dari populasi. Ini yang sering disebut dengan penelitian sampel.

Dalam proses pemilihan sampel peneliti harus memperhatikan tingkat keterwakilan (representative). Tingkat keterwakilan sangat dipengaruhi oleh besar sampel (jumlah anggota sampel). Semakin besar sampel, semakin mampu ia mewakili populasi darimana ia dipilih. Namun, belum ada ukuran sampel minimum yang diterima secara universal. Ukuran sampel yang tepat tergantung pada sejumlah faktor seperti jenis penelitian, besar populasi, dan apakah data akan dianalisis untuk sub-sub kelompok dalam penelitian atau tidak.

Dikaitkan dengan besarnya sampel, selain tingkat kesalahan, ada lagi beberapa faktor lain yang perlu memperoleh pertimbangan misalnya derajat keseragaman, biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia. Makin tidak seragam sifat atau karakter setiap elemen populasi, makin banyak sampel yang harus diambil.  Jika rencana analisisnya mendetail atau rinci maka jumlah sampelnya pun harus banyak. Misalnya, jumlah bank yang dijadikan populasi penelitian ada 400 buah. Pertanyaannya adalah, berapa bank yang harus diambil menjadi sampel agar hasilnya mewakili populasi?. Jawabnya tidak mudah. Ada yang mengatakan, jika ukuran populasinya di atas 1000, sampel sekitar 10 %  sudah cukup, tetapi jika ukuran populasinya sekitar 100, sampelnya paling sedikit 30%, dan kalau ukuran populasinya 30, maka sampelnya harus 100%.

ilustrasi | ©ID techinasia

Penelitian merupakan salah satu unsur penting dalam kehidupan manusia. Hasil penelitian bisa dikatakan membuat manusia dapat bertahan hidup hingga saat ini. Hampir semua elemen kehidupan manusia berasal dari penelitian (studi).

Dalam melakukan sebuah penelitian ilmiah, seorang peneliti harus memahami metodologi penelitian yang digunakan agar penelitian tersebut tepat. Salah satu bagian dari metodologi penelitian adalah teknik pengambilan sampel penelitian (sampling). Sampling merupakan pengambilan atau memilih objek/unsur dari populasi.

Pengambilan teknik sampling

Pada umumnya teknik sampling terbagi menjadi 2 yakni probability sampling dan non probability sampling.

Probability sampling

Metode pengambilan sampel ini terbagi lagi menjadi 5 bagian yakni simple random sampling, proportionate stratified random sampling, disproportionaten stratified random sampling, cluster sampling, dan sistematis sampling.

1. Simple randon sampling:Pengambilan sampel yang dilakukan secara acak. Cara ini digunakan jika anggota populasi dianggap homogen. Tujuan yang ingin dicapai dengan cara ini adalah agar dapat melakukan pengamatan dan pemeriksaan pada sebagaian populasi yang dapat ditarik kesimpulan secara umum. Metode pengambilan sampel dapat menggunakan lotre technique, melempar mata uang atau dadu, dan random number.
2. Proportionate stratified random sampling: Teknik ini dapat digunakan jika populasi tidak homogen dan proporsional. Contoh: suatu perusahaan mempunyai pegawai dengan latar belakang pendidikan S1: 30. S2: 40, SMA: 80. Jumlah sampel yang harus diambil adalah meliputi strata pendidikan diambil perwakilan sesuai kebutuhan.
3. Disproportionaten stratified random sampling: Digunakan untuk menentukan jumlah sampel bila populasi kurang proporsional. Contohnya: Pegawai PT A memiliki 3 orang lulusan S3, 4 orang lulusan S2, 90 orang S1, 400 orang SMA, 600 oran SMP, maka khusus lulusan S3 dan S2 harus diambil semuanya sebagai sampel karena kedua kelompok tersebut paling kecil dibandingkan dengan kelompok lainnya.
4. Cluster sampling: Cluster berarti pengelompokan berdasarkan wilayah atau lokasi populasi. Teknik ini dapat digunakan jika objek yang akan diteliti sangat luas. Peneliti dapat menggunakan teknik ini dengan alasan jarak dan biaya serta peneliti tidak mengetahui alamat dari populasi secara pasti. Contohnya: satu kecamatan terdiri dari 15 desa, kemudian kita ambil hanya dua desa. Teknik ini bisa disebut sebagai teknik sampling daerah.
5. Sistematis sampling: Teknik inii merupakan modifikasi dari simple random sampling. Keuntungan cara ini lebih mudah dan lebih murah. Contoh: Teknik penentuan sample berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Misalnya ada populasi 100 orang kemudian diambil yang ganjil saja atau yang genap saja (1,3,4,7,…99).

Non probability sampling

Teknik ini tidak memberikan kesempatan yang sama bagi anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik ini terdiri dari purposive sampling, consekutive sampling, quota sampling, insidental sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling.

1. Purposive sampling: Teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu sesuai yang dikehendaki peneliti. Contoh: akan melakukan penelitian tentang asuhan keperawatan covid-19, maka sampel yang dipilih adalah orang yang ahli atau bekerja melakukan perawatan pasien covid-19.
2. Consekutive sampling: Pemilihan sampel dengan cara berurutan (consekutive) yaitu penentuan sampel dengan menetapkan subjek yang memnuhi kriteria penelitian dimasukkan dalam penelitian sampai kurun waktu tertentu, sehingga jumlah responden yang diperlukan terpenuhi.
3. Quota sampling: Teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan).
4. Insidental sampling: Teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat dijadikan sampel jika memenuhi kriteria sampel yang telah ditentukan oleh peneliti.
5. Sampling jenuh: Teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Ini dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil misalnya kurang dari 30 orang, atau peneliti ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. 
   
6. Snowball sampling: Penentuan sampel yang awalnya jumlah sedikit atau kecil, kemudian sampel tersebut diminta untuk memilih teman-temannya untuk dijadikan sampel, begitu seterusnya sehingga jumlah sampel semakin banyak.

Dengan mengetahui proses pengambil sampel penelitian di atas, maka penelitian yang akan kita lakukan dapat berjalan dengan baik dan tepat sesuai kaidah penulisan ilmiah.

Sumber:

• Setiadi, Konsep dan Praktik Penulisan Riset Keperawatan ed. 2. GRAHA ILMU.
• TEKNIK SAMPLING

Oleh : Hendryadi

A. Definisi

Populasi adalah wilayah generalisasi berupa subjek atau objek yang diteliti untuk dipelajari dan diambil kesimpulan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti.

Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.

Penarikan sampel diperlukan jika populasi yang diambil sangat besar, dan peneliti memiliki keterbatasan untuk menjangkau seluruh populasi maka peneliti perlu mendefinisikan populasi target dan populasi terjangkau baru kemudian menentukan jumlah sampel dan teknik sampling yang digunakan.

B. Ukuran Sampel

Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli.  Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.

Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sampel :

1.  Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian
2. Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
3. Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
4. Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20

Besaran atau ukuran sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.

Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :

1. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65)

n = N/N(d)2 + 1

n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.

Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :

N = 125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95
2. Formula Jacob Cohen (dalam Suharsimi Arikunto, 2010:179)

N = L / F^2 + u + 1 Keterangan : N = Ukuran sampel F^2 = Effect Size u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian

L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel

Power (p) = 0.95 dan Effect size (f^2) = 0.1 Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76 maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sampel

N = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 203

3. Rumus berdasarkan Proporsi atau Tabel Isaac dan Michael

Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.

C. Teknik Sampling

Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.

Dalam pengambilan sampel cara probabilitas besarnya peluang atau probabilitas elemen populasi untuk terpilih sebagai subjek diketahui. Sedangkan dalam pengambilan sampel dengan cara nonprobability besarnya peluang elemen untuk ditentukan sebagai sampel tidak diketahui. Menurut Sekaran (2006), desain pengambilan sampel dengan cara probabilitas jika representasi sampel adalah penting dalam rangka generalisasi lebih luas. Bila waktu atau faktor lainnya, dan masalah generalisasi tidak diperlukan, maka cara nonprobability biasanya yang digunakan.

1. Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel random sampling, sistematis sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling

Simple random sampling

Teknik adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.

Misalnya :

Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.

Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.

Sampling Sistematis

Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.

Contohnya :

Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125. Karyawan ini diurutkan dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Peneliti bisa menentukan sampel yang diambil berdasarkan nomor genap (2, 4, 6, dst) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dst), atau bisa juga mengambil nomor kelipatan (2, 4, 8, 16, dst)

Proportionate Stratified Random Sampling

Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.

Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah :

Marketing       : 15 Produksi         : 75 Penjualan       : 35

Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan

Marketing       : 15 / 125 x 95            = 11,4 dibulatkan 11 Produksi         : 75 / 125 x 95            = 57 Penjualan       : 35 / 125 x 95            = 26.6 dibulatkan 27

Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27 = 95 sampel.

Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh

Disproportionate Stratified Random Sampling

Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.

Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu :

SMP    : 100 orang SMA    : 700 orang DIII     : 180 orang S1        : 10 orang S2        : 10 orang

Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel

Cluster Sampling

Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik proporsional stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda.

Contoh :

Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :

Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.

Tahap kedua. Mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.

2. Non Probabilty Sampel

Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling.

Sampling Kuota,

Adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan.

Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah.

Sampling Insidential,

Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.

Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.

Sampling Purposive,

Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif.

Sampling Jenuh,

Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100. Saya sendiri lebih senang menyebutnya total sampling.

Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian.

Snowball Sampling

Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju (seperti Multi Level Marketing….). Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden teruuus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.

Teknik ini juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif.

C. Yang perlu diperhatikan dalam Penentuan Ukuran Sampel

Ada dua hal yang menjadi pertimbannga dalam menentukan ukuran sample. Pertama ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence).

Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik populasi. Keyakinan adaah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error, disimbolkan dengan S-x

Semakin dekat kita menginginkan hasil sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar.

Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 – 100%. Keyakinan 95% adalah tingkat lazim yang digunakan pada penelitian sosial / bisnis. Makna dari keyakinan 95% (alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnya”.

D. KESIMPULAN :

Dari berbagai penjelasan di atas dapat kita simpulkan bahwa teknik penentuan jumlah sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran menyeluruh dari populasi.

REVISI TULISAN

Saya merevisi teknik sampling, dan memasukkan teknik sistematis ke dalam probability sampling berdasarkan rujukan buku Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat

Beberapa Teknik Penentuan Ukuran Sampel Lainnya

Baca juga

Dirangkum dari :

Arikunto Suharsimi. 2005. Manajemen Penelitian. Jakarta : Rineka Cipta

Arikunto Suharsimi. 2010. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktis, edisi revisi 2010. Jakarta : Rineka Cipta

Riduwan. 2005. Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula, Bandung : Alfabeta.

Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat.

Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alvabeta.

Note : Materi yang ditulis dalam artikel ini secara lebih lengkap dapat anda dapatkan di buku kami yang baru terbit.