SAMPLING

POPULATION,  ELEMENT, POPULATION  FRAME, SAMPLE, AND SUBJECT

v  Population

Populasi mengacu pada seluruh kelompok orang , peristiwa , atau hal-hal yang menarik peneliti untuk ingin menyelidikinya . Misalnya , Jika bankir tertarik dalam menyelidiki kebiasaan menabung pekerja blue-collar di industri pertambangan di Amerika Serikat , maka semua pekerja blue-collar  dalam industri di negeri itu akan membentuk sebuah populasi .

v  Element

Sebuah elemen adalah anggota tunggal dari populasi. Jika 1.000 pekerja blue-collar dalam organisasi tertentu akan terjadi populasi yang menarik bagi peneliti, setiap pekerja blue-collar di dalamnya adalah elemen. Jika 500 buah mesin harus disetujui setelah memeriksanya beberapa,  maka akan ada 500 elemen dalam populasi ini.

v  Population  Frame

Population  Frame adalah daftar dari semua elemen dalam populasi.

v  Sample

Sampel adalah bagian dari populasi. Ini terdiri dari beberapa anggota yang dipilih dari itu. Dengan kata lain, beberapa tapi tidak semua. Jika 200 anggota diambil dari populasi 1.000  pekerja blue-collar, 200 anggota ini membentuk sampel untuk penelitian.

v  Subject

Subjek adalah anggota tunggal dari sampel. Jika 200 anggota dari total populasi 1.000 pekerja blue-collar membentuk sampel untuk penelitian, maka setiap pekerja kerah biru dalam sampel adalah subjek.

SAMPLING

Sampling adalah proses memilih jumlah yang memadai dari unsur populasi sehingga sampel  penelitian dan pemahaman tentang sifat atau karakteristiknya akan memungkinkan bagi kita untuk menggeneralisasi sifat atau karakteristik tersebut kedalam elemen populasi . Karakteristik populasi seperti μ ( mean populasi ) , σ ( deviasi standar populasi ) , dan σ² ( varians populasi ) yang disebut sebagai parameter . Unit sampling adalah unsur atau set elemen yang tersedia untuk seleksi di beberapa tahap proses sampling.

v  Alasan Sampling

Alasan penggunaan sampeling adalah untuk memudahkan peneliti daripada harus mengumpulkan data dari seluruh populasi. Dalam investigasi penelitian yang melibatkan beberapa ratus dan bahkan ribuan elemen, itu akan hampir mustahil untuk mengumpulkan data dari tes atau memeriksa setiap elemen .

v  Kelebihan Sampling

-       Biaya yang lebih sedikit

-       Kesalahan akibat kelelahan akan berkurang

-       Hemat waktu

-       Pembuangan beberapa elemen dapat dihindari

v  Proses Sampling

Langkah-langkah utama dalam sampling:

-     Tentukan populasi.

-     Tentukan kerangka sampel

-     Tentukan rancangan sampling

-     Tentukan ukuran sampel yang sesuai

-     Jalankan proses pengambilan sampel

TEKNIK SAMPLING

v  Probability Sampling

Ketika elemen dalam populasi memiliki kemungkinan terpilih sebagai subyek dalam sampel, maka kita mengambil jalan yaitu desain probability sampling. Probability sampling dapat tidak terbatasi simple random sampling atau dibatasi kompleks probability sampling.

§  Simple Random Sampling

Dalam Simple Random Sampling , setiap elemen dalam populasi yang known and equal  memiliki kesempatan untuk terpilih sebagai subjek. Cara atau teknik ini dapat dilakukan jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen  populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya.

ü  Prosedur :

-       Setiap elemen memiliki kesempatan dikenal dan setara untuk dipilih

-       Susun “sampling frame”

-       Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil

-       Tentukan alat pemilihan sampel

-       Pilih sampel sampai dengan jumlah terpenuhi

ü  Karakteristik :

-       sangat digeneralisasikan

-       mudah dipahami

-       Bingkai populasi handal diperlukan

§  Systematic Sampling

Jika peneliti dihadapkan pada ukuran populasi yang banyak dan tidak memiliki alat pengambil data secara random, cara pengambilan sampel sistematis dapat digunakan. Cara ini menuntut kepada peneliti untuk memilih unsur populasi secara sistematis, yaitu unsur populasi yang bisa dijadikan sampel adalah yang “keberapa”.

ü  Prosedur :

-       Setiap elemen n, dimulai dengan pilihan acak dari suatu unsur antara 1 dan n

-       Susun sampling frame

-       Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil

-       Tentukan K (kelas interval)

-       Tentukan angka atau nomor awal di antara kelas interval tersebut secara acak atau random – biasanya melalui cara undian saja.

-       Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awal yang terpilih.

-       Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya

ü  Karakteristik :

-       Idem sampel acak sederhana

-       Mudah daripada simple random sampling

-       Terdapat bias sistematis ketika elemen tidak terdaftar secara acak

§  Stratified Random Sampling

Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel dengan cara ini.

ü  Prosedur :

-       Bagi penduduk kedalam strata

-       Sertakan semua strata

-       Seleksi acak dari unsur strata

.     sebanding

.     disproporsional

ü  Karakteristik :

-       Interstrata heterogenitas

-       Intrastratum homogenitas

-       Termasuk didalamnya semua sub-populasi yang relevan

§  Cluster Sampling

Teknik ini biasa juga diterjemahkan dengan cara pengambilan sampel berdasarkan gugus. Berbeda dengan teknik pengambilan sampel acak yang distratifikasikan, di mana setiap unsur dalam satu stratum memiliki karakteristik yang homogen (stratum A : laki-laki semua, stratum B : perempuan semua), maka dalam sampel gugus, setiap gugus boleh mengandung unsur yang karakteristiknya berbeda-beda atau heterogen.

ü  Prosedur :

-       Bagi penduduk di cluster

-       Pilihan acak dari cluster

-       Sertakan semua elemen dari cluster terpilih

ü  Karakteristik :

-       Intercluster homogenitas

-       Intracluster heterogenitas

-       Mudah dan biaya yang efisien

-       Korespondensi yang rendah dengan kenyataan

v  Nonprobability Sampling

§  Convenience Sampling

Dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut.

§  Judgment Sampling

Adalah sampel yang dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya.. Misalnya untuk memperoleh data tentang bagaimana satu proses produksi direncanakan oleh suatu perusahaan, maka manajer produksi merupakan orang yang terbaik untuk bisa memberikan informasi.

§  Quota Sampling

Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja.

§  Snowball Sampling – Sampel Bola Salju

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.