POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN 2: PENGAMBILAN SAMPEL DARI POPULASI TERHINGGA

Tatang M. Amirin;Edisi 28 Juni 2009; 28 Juli 2009; 21 Agustus 2009; 3 Februari 2011

Populasi homogen; populasi heterogen; studi populasi/sensus; studi sampel; representativitas sampel; probability/random sampling; simple random sampling; systematic/ordinal sampling; teknik undian, teknik ordinal, penggunaan tabel bilangan random; stratified sampling; cluster sampling; area sampling; proportional (proportionate) sampling; disproportional (disproportionate) sampling

CollectingShells

POPULASI PENELITIAN (populasi subjek dan atau responden penelitian) ada yang homogen (seluruh anggotanya memiliki ciri dan kondisi yang seragam), ada yang heterogen (anggota-anggotanya memiliki ciri dan kondisi beragam karena berstrata, ber-“cluster”, dan atau ber-“area”), ada yang terhingga (bisa dan mudah dihitung anggotanya), ada yang tak terhingga (tidak mudah dan tidak mungkin dihitung anggotanya), dan tidak jelas tau tidak pasti (tidak diketahui secara pasti keberadaan dan atau jumlah anggotanya).

Melakukan penelitian, berkaitan dengan populasi penelitian (populasi subjek dan atau responden penelitian) itu, dapat dengan studi (penelitian) populasi, yaitu meneliti seluruh anggota populasi, dapat pula dengan studi (penelitian) sampling, yaitu hanya meneliti sebagian anggota populasi (sampel subjek dan atau responden).

Studi populasi (sensus) dilakukan manakala anggota populasi jumlahnya kecil atau sedikit, jelas dan tegas keberadaannya serta mudah “dijangkau,” dan data yang hendak dihimpun darinya relatif tidak memerlukan waktu yang sangat lama.

Kecil atau sedikit itu tentu sangat relatif. Seribu orang pun jika akan disebari angket yang isi pertanyaannya tidak banyak, termasuk sedikit, jadi bisa dan mungkin diteliti dengan studi populasi. Lihat contoh “kuis pilpres” yang dilakukan harian Kedaulatan Rakyat. Berapa ribu (juta) pembaca harian tersebut yang tersebari “angket kuis”? Mengolah datanya pun sangat sederhana, mudah, dan cepat. Tapi, jika akan dilakukan wawancara mendalam kepada anggota populasi, apalagi akan dilakukan observasi partisipan terhadap kehidupan anggota populasi, maka persoalan menjadi lain.

Penelitian dilakukan dengan studi sampling manakala, dengan mempertimbangkan berbagai segi, dipandang tidak perlu atau tidak mungkin studi populasi (meneliti seluruh anggota populasi) dilakukan.

Penelitian (studi) populasi dikatakan tidak perlu apabila hanya dengan meneliti sampelnya saja pun sudah akan dapat diperoleh hasil penelitian yang representatif, yang mencerminkan sifat atau keadaan populasi. Studi populasi dikatakan tidak mungkin apabila jumlah atau kondisi anggota populasi sedemikian rupa sehingga tidak memberikan peluang kepada peneliti untuk menelitinya secara kseluruhan. Kondisi dimaksud akan dijelaskan di bawah.

Contoh (untuk mempermudah) adalah “meneliti” golongan darah seseorang (A, B, AB ataukah O). Jelas tidak mungkin meneliti seluruh darah yang ada di dalam tubuh (tidak mungkin seluruh darah dikeluarkan untuk diteliti). Lagipula tidak perlu, karena darah di dalam tubuh (dalam kaitan dengan golongan darah, dan juga dalam beberapa konteks lain) bersifat homogen atau seragam (mempunyai ciri atau kondisi yang sama).

Penelitian dengan pendekatan studi sampling tidak dianjurkan manakala studi populasi memungkinkan, sebab betapapun, studi sampling tidak seakurat, setepat seperti studi populasi. Jika “menanyai” semua murid (menyensus atau studi populasi) apakah sudah memahami pelajaran atau kah belum–dengan dites, maka hasilya akan yakin mencerminkan prestasi belajar seluruh dan setiap murid. Jika beberapa saja yang dites (misalnya tes lisan di akhir pelajaran), maka simpulannya tidak meyakinkan akan mencerminkan seluruh dan setiap murid.

Oleh karena itu, manakala jumlah anggota populasi relatif sedikit, yang memungkinkan untuk meneliti seluruhnya, studi populasi lebih dianjurkan (bahkan “wajib”).

1. Representativitas sampel dan probabilitas sampling

Pengambilan sampel (sampling), yakni mengambil sebagian dari anggota populasi penelitian, haruslah sedapat-dapat menghasilkan sampel yang representatif, yaitu yang mencerminkan atau mewakili ciri dan kondisi populasinya, agar sifat atau keadaan yang termunculkan dari (meneliti) sampel tersebut juga akan mencerminkan sifat dan keadaan populasinya.

Selain itu, dalam mengambil sampel itu haruslah pula dengan cara yang adil, yakni yang memberikan kesempatan atau peluang (probabilitas) yang sama kepada setiap anggota populasi untuk terpilih menjadi sampel penelitian. Cara yang adil tersebut disebut dengan cara random (kerap diindonesikan menjadi acak–hati-hati: bukan acak-acakan! Acak sama dengan tidak pilih-pilih atau tidak pilih kasih).

Probabilitas penetapan sampel (pengambilan sampel secara random) itu tentu hanya mungkin dilakukan pada populasi penelitian yang terhingga, yang keberadaan dan jumlah anggotanya bisa dan mungkin dihitung, atau yang diketahui secara pasti. Tidak mungkin asas probabilitas (cara random) dilakukan pada populasi yang tak terhingga, lebih-lebih pada populasi yang tak jelas atau tak pasti keberadaan dan atau jumlah anggotanya.

2. Pengambilan sampel dari populasi homogen

Dalam penelitian pendidikan dan sosial lainnya, pengambilan sampel dari populasi (apakah berupa populasi subjek penelitian atau populasi responden penelitian) yang homogen, yang mempunyai ciri dan atau kondisi yang seragam, dilakukan dengan teknik simple random sampling (pengambilan sampel secara acak sederhana). Dikatakan sederhana karena tidak memerlukan perhatian pada kerumitan dengan adanya keberagaman ciri dan atau kondisi, dan caranya (teknisnya) pun amat sangat sederhana.

Prosesnya menjadi: (1) ketahui berapa banyak jumlah anggota populasinya, (2) tentukan berapa banyak sampel yang akan diambil dari sekian banyak anggota populasi, (3) ambil sampel.

Untuk diingat: penetapan banyaknya sampel dalam teknik simple random sampling ini tidak sama dengan penetapan banyaknya sampel yang akan diambil dengan teknik quota sampling, walaupun sama-sama menetapkan banyaknya sampel yang akan diambil (quota arti sederhananya jatah; misalnya quota haji berarti jatah banyaknya jamaah haji yang boleh diberangkatkan dari sesuatu negara). Teknik quota sampling akan terpaparkan di bawah.

Perhatikan:

(1) Karena, seperti telah disebutkan di muka, populasi bersifat homogen, maka sebenarnya jumlah sampel sedikit pun tidak masalah (Ingat kasus sampel sayur dan darah). Akan tetapi, untuk penelitian sosial (kemasyarakatan) yang akan menggunakan analisis statistik, karena datanya bersifat kuantitatif, atau karena akan menghitung-hitung persentase responden yang bersifat demikian-demikian, atau berkeadaan demikian-demikian (bersikap, berpendapat, menilai, berprestasi, bermotivasi dsb.) akan baik jika diambil sampel di atas 30, agar unsur “representativitas” alami (yakni adanya “kurve normal” dalam sampel seperti adanya “kurve normal” dalam alam nyata) dapat terpenuhi.

“Kurve normal” (yang berbentuk seperti gambar lonceng atau gunung itu–lihat gambar di bawah) dapat digambarkan maknanya sebagai berikut:

Menurut ukuran tinggi tubuh orang Indonesia, di Indonesia akan terdapat sedikit yang tubuhnya pendek (seperti orang Jepang dulu)–ini ada di sisi kiri gambar lonceng yang landai. Sebagian besar penduduk Indonesia bertubuh sedang (normalnya orang Indonesia)–ini berada di bagian tengah lonceng yang menggelembung. Lalu, ada sedikit pula orang yang tubuhnya jangkung (seperti orang Barat)–ini yang berada di sisi kanan lonceng yang landai. Jika lebih dirinci, ada sangat sedikit orang cebol (2%-an), sedikit orang pendek (14%-an), banyak sekali orang normal (68%-an), sedikit orang tinggi (14%-an), dan sangat sedikit orang super tinggi (2%-an).

Kurve Normal

Dari sisi kepandaian pun, contoh lain, keseluruhan atau totalitas orang (penduduk Indonesia, misalnya) “berbentuk kurva normal.” Jelasnya akan ada sedikit yang amat bodoh atau “bloon” (sisi kiri lonceng yang landai atau “mengkaki gunung”), kebanyakan atau sebagian besar yang sedang-sedang atau normal (bagian tengah atau “gundukan gunung”), dan sedikit pula yang jenius atau cerdas (sisi kanan lonceng yang juga “mengkaki gunung”).

(2) Besaran atau banyaknya sampel yang akan diambil tergantung pada banyaknya anggota populasi. Ingat: studi populasi lebih baik daripada studi sampling. Namun demikian, jika kepada responden akan dilakukan penelitian (pengumpulan data) secara mendalam dan meluas (dengan wawancara dan observasi berhari-hari) yang tentu akan memerlukan waktu lama, misalnya, maka sampel yang banyak tentu akan merepotkan (kapan penelitiannya akan selesai?). Lebih-lebih jika anggota populasi tersebar di berbagai wilayah yang berjauhan yang sulit transportasi untuk menjangkaunya. Ini berbeda dengan jika penelitian akan menggunakan teknik survai atau penyebaran angket yang tidak memerlukan waktu lama dan respondennya pun mudah dijangkau.

Berapa besaran sampel yang patut diambil dari populasinya? Silakan baca tulisan lain Pengambilan Sampel: Rumus Slovin.

Cara mengambil sampel

a. Dengan undian dan tabel angka random

Cara menentukan sampel dari seluruh anggota populasi sangat sederhana, yaitu dengan mengundi mereka, seperti melakukan undian arisan. Jelasnya: (1) buat daftar urutan seluruh anggota populasi, (2) buat kartu “lintingan” seperti untuk arisan, (3) tuliskan setiap “nama” atau nomor urut anggota populasi dalam satu kertas lintingan, lalu linting, dan terakhir (4) undi sebanyak jumlah sampel yang diperlukan.

Cara lain mengundi mereka dengan mempergunakan Tabel Bilangan Random yang ada (biasanya telampir) pada buku-buku statistik atau metodologi penelitian. Silakan baca antara lain buku Penulis “Menyusun Rencana Penelitian” terbitan RajaGrafindo Persada–walau sudah tidak diterbitkan lagi karena sudah dibajak orang. Ini contohnya.

Tabel Bilangan Random

Bagaimana cara menggunakannya? Ambil contoh ada sebanyak 185 orang mahasiswa Program Studi Pendidikan Anak Jalanan sebagai anggota populasi penelitian. Dari 185 orang tersebut akan diambil (sekedar contoh) lima orang sampel. Apa yang kita lakukan? Sebelumnya harus dipahami dulu bahwa populasi kita ada seratus delapan puluh lima orang yang jika dituliskan akan terdiri atas tiga angka (1-8-5). Oleh karena itu, maka dari tabel di atas akan diambil tiga angka pertama dari setiap satuan blok angka (satu blok terdiri atas lima angka). Contohnya dari blok angka pertama paling atas kiri, yaitu 61424, akan diambil angka 614. Yang kita lakukan langkah-langkahnya sebagai berikut.

(1) Susun daftar urutan anggota populasi (dari nomor urut 1 sampai dengan 185).

(2) Pegang pinsil di tangan kanan.

(3) Tutup mata. Lalu letakkan ujung pinsil pada tabel tersebut di atas. Katakanlah ujung pinsil berada pada satuan angka 20631 (kolom paling kiri kedua dari bawah).

(4) Ambil tiga angka pertama dari blok  angka tersebut (206). Dari daftar anggota populasi kita tidak ada nomor urut tersebut (terakhir nomor 185). Maka kita geser ke bawah, ke blok angka berikut.

(5) Tertemukan blok angka 89990. Ambil tiga angka pertama (899). Juga tidak ada nomor urut anggota populasi dengan nomor sebesar itu. Geser lagi ke urutan blok berikut. Dalam hal ini naik ke kolom kedua atas.

(6) Tertemukan kemudian blok angka 20419. Ambil tiga angka pertama (204). Juga tidak ada nomor urut 204. Jadi, kita lanjutkan ke blok angka di bawahnya, tertemukan 27993. Dan sterusnya.

(7) Akhirnya kita temukan nomor 10005. Tiga angka pertamanya 100. Dalam daftar kita ada nomor itu. Lingkari nomor urut tersebut. Ini sampel pertama kita.

8. Kita lanjutkan menjelajah blok nomor. Akan terlingkari nomor urut 049 (dari blok 04952),  sampel kedua. Lalu 082 (dari 08216) sampel ketiga, 153 (dari 15370) sampel keempat, dan 164 (dari 16447) sampel kelima, atau terakhir.

Pengambilan lima sampel selesai.

c. Dengan systematic random sampling (ordinal)

Teknik kedua adalah teknik systematic random sampling (pengambilan sampel secara acak dan sistematik). Dalam buku tertentu disebut sebagai teknik ordinal (= urutan; salah satu dari tiga cara mengambil sampel acak sederhana, yaitu: undian, ordinal, dan menggunakan Tabel Bilangan Random).

Caranya: (1) ketahui berapa jumlah angota populasi, (2) tetapkan berapa sampel akan diambil, (3) buat daftar urutan anggota populasi, (3) pilih salah satu nomor urutan secara adil atau random untuk dijadikan sampel pertama–misalnya dengan “melihat” tanggal saat melakukan pengambilan sampel–nomor urut subjek atau responden yang sesuai tanggal menjadi sampel pertama, kemudian (4) ambil sampel dari daftar berdasarkan urutan kelipatan (jumlah populasi dibagi jumlah sampel yang makan diambil).

Contoh:

Jika anggota populasi ada 1000 dan akan diambil sampel sebanyak 100, maka hasil pembagiannya menjadi 1000 : 100 = 10. Jadi, jika, misalnya terambil untuk pertama kali nomor 26 (tanggal sekarang), maka sampel berikutnya (urut sistematik kelipatan ke bawah, yaitu tambah 10) adalah nomor 36, 46, 56 . . . 996 dan kembali ke nomor urut kecil (karena pasti berhenti di nomor urut 1000) ke nomor 6 serta 16.

Systematic sampling

3. Pengambilan sampel dari populasi berstrata (stratified sampling [stratifaid sampling])

Populasi berstrata adalah populasi (populasi subjek atau responden penelitian) yang anggota-anggotanya terkelompokkan ke dalam strata-strata (jenjang, lapisan) tertentu. Setiap strata dari sesuatu populasi disebut sebagai subpopulasi. Seperti telah dicontohkan di muka, contoh strata yang ada dalam populasi itu antara lain:

(a) Tingkatan kelas di sekolah: Kelas XII SMA, Kelas XI SMA, dan Kelas X SMA. Jadi murid-murid terkelompokkan ke dalam (berada pada) setiap jenjang kelas.

(b) Tingkatan kemampuan belajar: Kelompok pandai, kelompok biasa (sedang), dan kelompok kurang pandai (untuk tidak mengatakan bodoh); atau: kelompok cepat belajar, kelompok biasa (normal), dan kelompok lambat belajar.

(c) Tingkatan pendidikan formal yang pernah ditempuh: Lulusan PT, lulusan SMTA, lulusan SMTP, dan lulusan SD.

(d) Tingkatan status ekonomi: Kelompok kaya raya, kelompok kaya, kelompok menengah, kelompok miskin, dan kelompok di bawah garis kemiskinan.

Mengingat ada strata atau lapisan-lapisan seperti itu, dalam melakukan penelitian, jika–sekali lagi–lapisan itu dapat diduga akan membuat perbedaan objek penelitian (misalnya akan mempengaruhi “selera berpakaian”), maka sampel harus diambil dengan mencerminkan adanya strata tersebut. Tegasnya, dari setiap strata (subpopulasi) itu harus ada wakil yang menjadi sampel. Cara atau teknik ini disebut teknik stratified sampling. Stratified sampling adalah teknik pengambilan sampel dari populasi dengan memperhatikan adanya strata dalam populasi tersebut, yaitu dari setiap strata ada anggota populasi yang dipilih menjadi sampel.

a. Proportional dan disproportional stratified sampling

Catatan: Istilah lain dari proportional adalah proportionate, artinya sebanding, seimbang. Lawan katanya (antonim) adalah disporportional atau disporportionate (maaf, selama ini saya salah tulis–karena tak buka kamus online, yaitu menuliskannya nonproportional–walapun dalam beberapa literatur diistilahkan juga nonproportional). Istilah proportional lebih banyak digunakan oleh para penulis metodologi penelitian dan lainnya dibanding proportionate).

Setiap strata dari populasi berstrata (setiap subpopulasi dari populasi berstrata) tentu memiliki sejumlah anggota, dan jumlah anggota setiap strata (subpopulasi) bisa berbeda dari strata (subpopulasi) yang lain.
Ada dua pilihan kemungkinan mengambil sampel dari setiap strata, yaitu dengan cara yang proporsional (memperhatikan perbandingan jumlah anggota setiap strata atau subpopulasi) atau tidak proporsional (tidak memperhatikan perbedaan jumlah anggota subpopulsi).

Jadi, pengambilan sampel secara proporsional artinya mengikuti perbandingan banyaknya anggota antar subpopulasi, atau dari setiap subpopulasi diambil sampel sebanding dengan jumlah anggota yang ada dalam subpopulasi tersebut. Pengambilan sampel secara nonproporsional artinya mengambil sampel dengan tidak memperhatikan perbandingan banyaknya anggota antar subpopulasi. Ini bisa sama rata dari setiap subpopulasi diambil sampel dalam jumlah yang sama, atau besar kecilnya sekedar mengikuti banyaknya jumlah anggota dalam setiap subpopulasi tanpa perhitungan yang tepat (tidak matematis).

Contoh:

Murid Kelas IX SMP (dari beberapa kelas paralel) ada 222 orang, murid Kelas VIII ada 333 orang, dan murid Kelas VII ada 444 orang. total murid ada 999 orang. Sampel akan diambil 10% dari seluruh anggota populasi, jadi sebanyak 99,9 (dibulatkan 100) orang.

Jika tidak proporsional (disproportional stratified sampling) mungkin peneliti akan membagi rata total sampel yang harus diambil menjadi sama banyak dari setiap kelas, masing-masing 33 orang, kecuali dari kelas VII 34 orang. Jika proporsional (proportional stratified sampling), maka dari setiap kelas akan diambil 10% dari total anggota subpopulasi kelas tersebut. Jadi dari Kelas IX akan diambil 10% x 222 orang = 22 orang, dari kelas VIII 33 orang, dan dari Kelas VII 44 orang (digenapkan menjadi 35 orang).

Pengambilan sampel sebaiknya dengan teknik yang proporsional. Kenapa? Karena, betapapun, itu jauh lebih representatif, sehingga diharapkan hasil penelitiannya juga akan lebih representatif. Lihat contoh “bias” hasil penelitian yang disebabkan salah teknis pengambilan sampel pada paparan tentang “cluster sampling.”

b. Proportional stratified random sampling

Selanjutnya pengambilan sampel dari setiap jenjang kelas (subpopulasi) dilakukan dengan cara random atau sistematik seperti telah dicontohkan di muka (dengan kata lain menggunakan teknik undian, ordinal, atau menggunakan Tabel Bilangan Random). Dengan cara seperti ini maka teknik pengambilan sampel yang digunakan selengkapnya menjadi proportional stratified random sampling (pengambilan sampel secara acak dengan memperhatikan strata yang ada dalam populasi dan perbandingan jumlah anggota antar strata).

Ingat, karena populasinya heterogen (beragam, dalam hal ini berstrata), maka jangan (tidak tepat) menggunakan teknik simple random sampling. Jangan salah pula: tidak harus stratanya disampling. Maksudnya, dari sekian strata (misal ada 7) diambil sebagiannya saja (misal 3), lalu dari sampel strata yang terpilih itu (3 strata) baru diambil sampel anggotanya. Ini malah nantinya akan menjadi tidak representatif, karena tidak mencerminkan keseluruhan strata, padahal antar strata jelas-jelas memiliki keberagaman atau heteroginitas.

4. Pengambilan sampel dari populasi ber-“cluster” (cluster sampling)

Cluster artinya kerumunan, kelompok, rumpun, atau ikatan sejenis (punya kesamaan sifat atau kondisi). Jadi populasi “berklaster” artinya populasi yang di dalamnya ada kelompok-kelompok atau golongan-golongan. Dalam hal ini kelompok atau golongan tidak mengandung golongan karena tingkatan (golongan bertingkat). Oleh karena itu, walau ada yang menyamakan cluster dengan strata, Penulis membedakan cluster dari strata, karena itu memudahkan pikiran saat akan mengambil sampel. Untuk lebih tegasnya, populasi berklaster (bergolongan) adalah populasi (populasi subjek penelitian atau responden penelitian) yang anggota-anggotanya terbagi-bagi ke dalam, atau berada di dalam, golongan-golongan menurut kesamaan ciri atau kondisi tertentu yang bukan perjenjangan.

Istilah “cluster” sering dipakai jugauntuk menyebut (disamakan makna dengan) “area.” Tentang pengambilan sampel dari populasi ber-“area” akan dibicarakan di bawah.

Seperti telah disebutkan di muka, “cluster” dalam populasi penelitian itu bisa antara lain berupa:

(a) Golongan menurut jenis kelamin: laki-laki dan perempuan.

(b) Golongan menurut jenis pekerjaan: PNS, pegawai swasta, buruh, petani, pedagang, ibu rumah tangga, pelajar/mahasiswa.

(c) Golongan menurut pemelukan agama: Islam, Katolik, Kristen Protestan, Hindu, Budha, Kong Hu Cu.

(d) Golongan menurut usia: bayi, anak-anak, remaja, orang dewasa, lansia.

(e) Golongan menurut pengelompokan tertentu yang sejajar: Kelas XII IPA-1, Kelas XII IPA-2, Kelas XII IPA-3, Kelas XII IPS-1, Kelas XII IPS-2 dsb.

Pengambilan sampel dari populasi berklaster pada prinsipnya sama dengan pengambilan sampel dari populasi berstrata, hanya saja dalam hal ini strata itu diganti dengan cluster. Jadi, dalam pengambilan sampelnya bisa ada teknik proportional cluster sampling dan ada teknik disproportional cluster sampling. Pengambilan sampel dari setiap cluster (subpopulasi) juga menggunakan teknik random sampling. Jadi, akan ada teknik proportional cluster random sampling.

Ingat: cara proporsional lebih baik daripada cara yang tidak proporsional. Bias atau kemelencengan hasil penelitian (penggeneralisasian hasil penelitian terhadap sampel kepada populasinya) dapat terjadi jika sampel tidak diambil secara proporsional, seperti dalam contoh berikut.

Seorang pengusaha ingin mendirikan usaha peternakan babai sekaligus penjagalan dan pengolahannya di suatu daerah. Agar tidak bermasalah dengan penduduk, pengusaha itu menyewa peneliti untuk melakukan jajag pendapat (bertanya apakah warga keberatan atau tidak keberatan). Peneliti mengambil sampel dengan cara acak sederhana, sebanyak 100 orang (orang dewasa). Hasilnya sebagian besar warga tidak keberatan. Akan tetapi, pada saat usaha peternakan, penjagalan dan pengolahan babi itu akan didirikan, ternyata warga setempat demo besar-besaran protes keberatan. Lho!? Kok bisa?

Ketidaktepatan (bias) hasil penelitian dari realita sebenarnya terjadi karena peneliti salah cara dalam pengambilan sampel. Yang terjaring sebagai sampel dari 100 orang itu ternyata dilihat dari sudut pemelukan agama (karena “usaha babi” ini berkaitan dengan nilai keagamaan) terjaring yang beragama Islam 25 orang, Katolik 30 orang, Kristen Protestan 30 orang, Hindu 3 orang dan Budha 12 orang (total 100 orang).

Populasinya sebenarnya yang beragama Islam ada 1785 orang (tersampel hanya 25 orang), Katolik 155 orang (tersampel 30 orang), Kristen Protestan 202 orang (tersampel 30 orang), Hindu 11 orang (tersampel 3 orang), dan Budha 28 orang (tersampel 12 orang). Tampak bahwa sampel tidak proporsional (mengikuti perbandingan anggota dari setiap subpopulasi), karena peneliti memperlakukan populasi sebagai populasi homogen.

Peneliti tidak menyadari bahwa populasinya beragam (heterogen) karena di dalamnya ada unsur pemelukan agama yang terkait dengan objek penelitian (penerimaan keberadaan usaha babi). Babi itu haram dan suka dikatakan najis oleh orang Islam. Perbandingan sampel yang terambil, dengan cara acak sederhana tadi, yang beragama Islam 25 orang, yang non-Islam 75 orang. Jadi hasil jajag pendapatnya, dapat diduga, kira-kira akan memunculkan sebagian besar (75%) warga (dari kalangan non-Islam) tidak keberatan.

Ini akan berbeda jika secara proporsional menurut cluster keagamaan. Jika dari setiap subpopulasi keagamaan diambil 10% sampel, misalnya, maka akan terambil sebagai sampel yang beragama Islam sebanyak 178,5 (dibulatkan 178) orang (dari 1785 orang), Katolik 15,5 (dibulatkan 16) orang (dari 155 orang), Kristen Protestan 20,2 (dibulatkan 20) orang (dari 202 orang), Hindu 1,1, (dibulatkan 1) orang (dari 11 orang), dan Budha 2,8 (dibulatkan 3) orang (dari 28 orang). Perbandingannya: Islam 178 orang dan non-Islam 40 orang (total 218 orang). [Tentang teknik pembulatan lihat paparan di bawah].

Banyak mana kira-kira antara yang keberatan dan yang tidak keberatan? Yang keberatan ada sekitar 4/5 warga atau sekitar 80%.

Dari ilustrasi di atas dapat ditegaskan bahwa jangan menggunakan teknik simple random sampling pada populasi yang berklaster, karena keberagaman dengan adanya klaster itu dapat berpengaruh terhadap hasil penelitian.

Jika sesuatu kelas-rombongan-belajar (misal Kelas VIIA, Kelas VIIIC, dan Kelas IXD) tempat murid-murid “mengelompok” dianggap sebagai suatu klaster, maka sekolah tertentu (misal SDN Sukasari I, SDN Sukamulya III, dan SDN Sukamaju III di Kecamatan Padasuka) tempat para guru berkelompok dapat disebut juga sebagai “klaster” dari populasi guru-guru SD. Jadi, jika seseorang ingin meneliti para guru SD di Kecamatan Padasuka, peneliti itu dapat mengambil terlebih dahulu sampel sekolah dari seluruh “populasi sekolah” yang ada di Kecamatan Padasuka. Setelah itu, dari sekolah yang tersampling tersebut diambil secara random gurunya sesuai dengan rencana yang sudah ditentukan (jumlahnya menurut proporsi jenis kelamin jika termasuk dipertimbangkan).

5. Pengambilan sampel dari populasi berstrata dan berklaster

Populasi penelitian dapat mengandung keragaman strata sekaligus klaster. Murid-murid di sebuah SMP berjenjang menurut tingkatan kelasnya (kelas VII, VIII, dan IX). Di dalam setiap jenjang kelas itu terdapat klaster kelas (rombongan belajar) semisal Kelas VIIA, Kelas VIIB, Kelas VIIC dst. Selain itu, masih terdapat pula klaster jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) di setiap kelas-rombongan-belajar. Dalam keadaan populasi seperti itu, maka cara mengambil sampelnya menggunakan perpaduan teknik stratified sampling dan cluster sampling menjadi stratified cluster random sampling (pengambilan sampel secara acak dari populasi berklaster dan berstrata).

Dalam contoh di atas seluruh kelas-rombongan-belajar (Kelas VIIA, VIIB, VIIC dst.) dalam tiap jenjang kelas (kelas-tingkat VII) dianggap homogen. Oleh karenanya tidak harus seluruh kelas-rombongan-belajar itu diteliti, cukup diwakili sebagian saja untuk mewakili kelas-tingkatnya. Jadi, dari seluruh kelas-rombongan-belajar per kelas-tingkat cukup diambil, misalnya, satu kelas-rombongan-belajar saja. Sebagai contoh, dari kelas-tingkat VII, misalnya terambil secara acak sederhana Kelas VIIB, dari kelas-tingkat VIII terambil Kelas VIIIE, dan dari kelas-tingkat IX terambil Kelas IXA.

Dari kelas-rombongan-belajar yang terambil sebagai sampel itu kemudian diambil sampel murid secara acak sederhana dengan memperhatikan jenis kelaminnya dan perbandingan anggota jenis kelamin serta perbandingan anggota antar kelas yang terpilih sebagai sampel. Contoh konkritnya di Kelas VIIB ada 39 murid (15 L dan 14 P), di Kelas VIIIE ada 40 murid (19 L dan 21 P), dan di Kelas IXA ada 40 murid (16 L dan 24 P). Jika dari tiap kelas tersebut diambil sampel sebanyak 50%, maka dari Kelas VIIB akan terambil sampel 7,5 L (dibulatkan 8 L) dan 7 P, dari Kelas VIIIE terambil sampel 9,5 L (dibulatkan 10 L) dan 10,5 P (dibulatkan 10 P), dan dari Kelas IXA terambil 8 L dan 12 P.

Catatan: Jika angka berujud desimal tengahan (7,5 atau 8, 5 atau 11, 5 dan 14,5) maka pembulatannya mengikuti aturanberikut: Jika sebelum tanda koma berujud angka genap maka dibulatkan ke bawah (8,5 menjadi 8; 14,5 menjadi 14), sementara jika angkanya gasal dibulatkan ke atas (7,5 menjadi 8; 19,5 menjadi 20).

Ikuti anekdot berikut: Orang yang “ganjil” (gasal sering disebut lain dengan ganjil–ganjil bermakna lain tidak normal atau tidak waras) perlu dibantu, orang yang “genap” (Jawa: “wong genep” sama dengan “orang waras”) tak perlu dibantu, karena sudah “genap.” Jadi karena dalam 17,5 angka 7 sebelum angka 5 merupakan bilangan “ganjil” maka dibantu (dijadikan genap atau “digenapkan” menjadi 18, tidak dibiarkan “ganjil” 17).

KELAS 

JNS.KEL.

VII IX X JUMLAH
PPLS SPL PPLS SPL PPLS SPL PPLS SPL
L 74 14 76 16 75 16 225 46
P 106 22 102 20 99 18 307 30
J 180 36 178 36 174 34 532 106

6. Pengambilan sampel dari populasi ber-area (area sampling)

Adakalanya sesuatu penelitian berkaitan dengan keberadaan subjek atau responden dalam area (wilayah) tertentu. Jika peneliti ingin meneliti (mengobservasi) kehidupan murid sebuah yayasan pendidikan di rumahnya (perilaku kehidupannya sehari-hari di rumah), maka tentu bukan sekolah yang menjadi tempat penelitian, melainkan tempat tinggal murid. Para murid tersebut tentu tinggal di berbagai area (geografis adan atau administratif).

Oleh karena persebaran tempat tinggal murid tersebut mungkin mencakup sedemikian banyak wilayah (area), maka untuk mengambil sampelnya digunakanlah pertama-tama teknik area random sampling (pengambilan sampel secara acak dengan memperhatikan adanya area dalam populasi). Maksudnya dengan cara berikut (mengikuti contoh di atas):

(a) Catat (identifikasi) area mana saja yang menjadi tempat tinggal murid dan berapa banyak murid tinggal di area tesebut.

(b) Singkirkan area yang terlampau sedikit dan yang terlampau banyak didiami murid. Maksudnya tidak akan diikutsertkan dalam pengambilan sampel. Atau, gabungkan area-area yang terlampau sedikit didiami murid menjadi satu area “cukup banyak murid,” misalnya desa Karangtales dan Karangtela menjadi satu area dinamai Karangtelatales, sementara yang terlampau “banyak murid” dipecah menjadi area yang lebih “sedikit murid,” misalnya Karangsalam dibagi tiga menjadi Karangsalam I, Karangsalam II, dan Karangsalam III.

(c) Ambil sampel area dari seluruh “populasi area” tempat tinggal murid secara acak sederhana (jumlah diperkirakan yang layak atau pantas untuk mendapatkan sampel murid yang representatif).

(d) Ambil dari area tersampel sampel murid sejumlah sesuai dengan rencana. Dalam hal ini tampaknya tidak perlu proporsional karena area tempat tinggal tidak mempengaruhi perilaku kehidupan keseharian. Yang diperkirakan akan mempengaruhi bukan areanya, akan tetapi pola hidup dan budaya masyarakat setempat. Jika pola hidup dan budaya dimaksud sudah diketahui, dalam penetapan area haruslah berdasarkan keberagaman pola hidup dan budaya tersebut, bukan berdasar geografis atau administratif (Jadi, semacam “area budaya”).

Contoh lain:

Seorang mahasiswa ingin meneliti efektivitas jam perpustakaan di sekolah dasar se-Kabupaten Gunungduwur. Jadi, objek penelitiannya efektivitas jam perpustakaan. Subjek penelitiannya perpustakaan SD. Ada sekian ratus SD di Kabupaten Gunungduwur. Tentu berat untuk mewawancara seluruh informan penelitian (pengelola perpustakaan SD) dan mengobservasi pelaksanaan jam perpustakaan di setiap SD. Oleh karena itu penelitiannya akan menggunakan studi sampling.

Yang pertama-tama dilakukan adalah mendata “area” kecamatan yang ada di Kabupaten Gunungduwur. Ada 17 kecamatan di Kabupaten Gunungduwur. Dari 17 kecamatan itu diambil sebagai sampel 25% atau seperempatnya. Jadi akan diambil sebanyak 4 kecamatan. Ketujuh belas kecamatan itu lalu disampling dengan teknik ordinal (systematic sampling). Mahasiswa tersebut lahir tanggal 21 April. Jadi angka 21 akan dijadikan angka pengambilan sampel pertama dari urutan daftar kecamatan (yang sudah disusunnya urut abjad). Jadi ia hitung dari 17 kembali ke 1 menjadi 18, 2 jadi 19, 3 jadi 20 dan 4 jadi 21. Terambillah nomor urut 4 sebagai sampel kecamaan pertama. Karena dari 17 akan diambil 4, maka angka pembagiannya menjadi 17/4 = 4. Jadi sampel akan diambil secara “sistematis” (berurutan atau ordinal) dengan kelipatan 4. Yang telah terambil pertama nomor urut 4. Jadi berikutnya nomor urut 8, kemudian 12, dan teakhir nomor 16. Untuk mudahnya sebut saja Kecamatan Gunungpapat, Kecamatan Gunungwolu, Kecamatan Gunungrolas, dan Kecamatan Gunungnembelas.

Dari tiap kecamatan tersebut didata (diidentifikasi) desa-desanya, karena SD di setiap desa ada lebih dari lima. Di Kecamatan Gunungpapat ada lima desa, di Kecamatan Gunungwolu ada empat desa, di Kecamatan Gunungrolas ada tiga desa, dan di Kecamatan Gunungnembelas ada lima desa. Diambillah oleh mahasiswa tersebut dengan cara random juga, desa sampel dari tiap kecamatan sebanyak 50%-nya. Dari Kecamatan Gunungpapat terambil 2 desa, dari Kecamatan Gunungwolu 2 desa, dari Kecamatan Gunungrolas 2 desa (50% dari 3 = 1,5 dibulatkan 2), dan dari Kecamatan Gunungnembelas terambil 2 desa. Total 8 desa. Selanjutnya seluruh SD yang ada di desa-desa tersebut dijadikan sebagai sampel penelitian, tidak disampling lagi. Total SD yang diteliti ada 53 SD. Jadi ada 53 perpustakaan SD yang akan diteliti, tanpa melihat dulu apakah perpustakaannya ada atau tidak ada. Jika tidak ada otomatis gugur dari sampel penelitian.

Selanjutnya mahasiswa tersebut tinggal mendatangi SD-SD dimaksud, “kulonuwun” (minta izin) kepala sekolah masing-masing, kemudian menemui pengelola perpustakaan (guru atau staf lain jika ada) untuk mengumpulkan data (wawancara dan observasi, dikuatkan dengan data dokumentasi), termasuk wawancara ke para guru lain–sebagai informan tambahan, jika perlu, dan juga murid (dipilih secara “purposive” atau “sengaja” karena alasan logis tertentu–dalam hal ini “sedang menggunakan jam perpustakaan”– murid-murid yang sedang ada di perpustakaan pada hari obserasi dilakukan).

[Pengambilan sampel dari populasi tak terhingga dan tak jelas atau pasti dibicarakan dalam uraian lain, agar paparan ini tak terlampau panjang]

Mau ngutip? Tulis dalam daftar kepustakaan: Amirin, Tatang M. (2011). ” Sampel, sampling, dan teknik pengambilan sampel I (Pengambilan Sampel dari Populasi Terhingga).” tatangmanguny.wordpress.com

About these ads

12 thoughts on “POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN 2: PENGAMBILAN SAMPEL DARI POPULASI TERHINGGA

  1. Wduh, Bapak….!!! I’m confuse!
    Mesti merecall kembali semua memory “persamplingan” yg sdh bapak berikan bertahun2 yg lalu. Dulu blm jls, skrng lupa…he2….

    Hmm…area sampling… area sampling… Okelah kalo bgitu, nanti sy pelajari lg, thanks so much, Sir!!!

    Btw, se-Kecamatan saja ya, Pak!!!
    Biar mudah di saya & jd amalnya bpk coz memberi kmudahan pd saya…he2…

    Kata Mario Teguh: Jgn bikin sesuatu itu rumit, yg sederhana2 saja….He2…

    Jd, se-Kecamatan mawon njih, Pak?! Hatur nuhun…

  2. Wduh, Bapak….!!! I’m confuse!
    Mesti merecall kembali semua memory “persamplingan” yg sdh bapak berikan bertahun2 yg lalu. Dulu blm jls, skrng lupa…he2….

    Hmm…area sampling… area sampling… Okelah kalo bgitu, nanti sy pelajari lg, thanks so much, Sir!!!

    Btw, se-Kecamatan saja ya, Pak!!!
    Biar mudah di saya & jd amalnya bpk coz memberi kmudahan pd saya…he2…

    Kata Mario Teguh: Jgn bikin sesuatu itu rumit, yg sederhana2 saja….He2…

    Jd, se-Kecamatan mawon njih, Pak?! Hatur nuhun…

  3. Pingback: Paradigma Penelitian Sosial « dianascyber

  4. Assalamu’alaikum Pak Tatang..
    Pak, saya mau tanya nih. saya sedang mengerjakan tugas akhir tentang strategi pemasaran dgn metode SWOT dgn pendekatan kualitatif dan kuantitatif dari kuesioner SWOT. Saya melakukan studi populasi dr tenaga kerja dan agen mitra. populasi pekerja ada 20 orang dan agen mitra ada 10, kuesioner untuk kedua populasi tersebut sama persis karna ingin mengetahui aspek strength, weakness, opportunities, dan threat (SWOT) dari suatu industri pangan (home industry). yg ingin saya tanyakan apakah untuk melakukan uji validitas digabungkan atau sendiri-sendiri dari 2 populasi tersebut? saat ini saya sudah mengujinyai dgn menggabungkan populasinya, jadi ada 30 kuesioner (N=30) yg saya uji validitasnya.. bisa tidak pak digabungkan seperti itu? atau perlu dipisah uji validitas pekerja sendiri dan agen sendiri, karna kuesionernya sama persis. Terima kasih pak sebelumnya

    • 1. Lha yang mau dicari dengan uji validitas itu apanya sih? Memang mau mengukur apa? Bukannya hanya menggali fakta? Nah baca tulisan angket mengukur dan mengungkap di blog ini juga!
      2. Lalu, populasinya kan 20 + 10 = 30. Uji coba untuk uji validitas pada 20 + 10 = 30. Habis dong populasinya. Nantinya yang mau disebari angket siapa?
      3. Memang SWOT mau diapakan setelah ditanya pada responden? Strategi pemasarannya di mana? Siapa yang membuat strategi? Peneliti? Lucu, ah! Kenapa tidak ditanya saja (wawancara) “orang-orang perusahaan” itu mereka menyiapkan strategi pemasaran (hasil olahan salak pondoh, misalnya) seperti apa, dan menggunakan analisis SWOT enggak (hati-hati untuk menanyakan SWOT, jangan-jangan responden gak sambung–Anda sendiri paham benar enggak dengan analisis SWOT–termasuk mengubah W menjadi S dan T menjadi O? Baca banyak tentangnya dulu, ya!

      • Maaf pak, jadi begini pak, pertama2 saya FGD (focus discussion group) atau wawancara sama pihak perusahaan terkait SWOT, hasil dr FDG itu saya gunakan untuk menyusun kuesioner SWOT. karna dosen pembimbing saya minta analisis SWOT yg menggunakan kuesioner (ada bobot dan skor) yg kemudian diinterpretasikan dlm bentuk kuadran SWOT untuk mengetahui posisi perusahaan. Kuesioner tersebut berisi poin2 dalam variabel SWOT, seperti “dapat menyerap tenaga kerja, wilayah distribusi produk yg luas (kekuatan) ” dll, dan responden diminta menilai besarnya pengaruhnya terhadap kondisi perusahaan saat ini, penilaian dilakukan dgn memberikan skor (skala likert -sangat berpengaruh, berpengaruh, cukup, kurang, dan tidak perpengaruh). Mengenai strategi, saya sebagai peneliti hanya memberikan alternatif strategi berdasarkan posisi perusahaan pd kuadran SWOT tsb. Nah responden saya kan pekerja dan agen mitra industri , saya studi populasi dr 20 pekerja dan 10 agen mitra. jd kuesioner saya untuk mengukur kan pak? kata dosen saya perlu uji validitas dan reliabilitas untuk menguji kevalid-an dan konsistensinya, yg menjadi pertanyaan saya walaupun populasinya beda (kuesioner sama) uji validitasnya dijadikan satu jd N=30, iya tidak pak? satu lg pak, kalau studi populasi itu butuh uji kecukupan data tidak pak?
        Maaf ya pak saya banyak nanya, semoga bapak berkenan untuk menjawab, terima kasih sebelumnya pak :)

      • Ya ikuti aja maunya dosen pembimbing, daripada repot. Hehehe… Studi populasi, ya studi populasi, subjeknya, bukan datanya. Data cukup itu tergantung pada “validitas” sudah menjaring seara representatif enggak?! Biar tambah bingung!!!!

  5. Maaf pak, jadi begini pak, pertama2 saya FGD (focus group discussion) atau wawancara sama pihak perusahaan terkait SWOT, hasil dr FGD itu saya gunakan untuk menyusun kuesioner SWOT. karna dosen pembimbing saya minta analisis SWOT yg menggunakan kuesioner (ada bobot dan skor) yg kemudian diinterpretasikan dlm bentuk kuadran SWOT untuk mengetahui posisi perusahaan. Kuesioner tersebut berisi poin2 dalam variabel SWOT, seperti “dapat menyerap tenaga kerja, wilayah distribusi produk yg luas (kekuatan) ” dll, dan responden diminta menilai besarnya pengaruhnya terhadap kondisi perusahaan saat ini, penilaian dilakukan dgn memberikan skor (skala likert -sangat berpengaruh, berpengaruh, cukup, kurang, dan tidak perpengaruh). Mengenai strategi, saya sebagai peneliti hanya memberikan alternatif strategi berdasarkan posisi perusahaan pd kuadran SWOT tsb. Nah responden saya kan pekerja dan agen mitra industri , saya studi populasi dr 20 pekerja dan 10 agen mitra. jd kuesioner saya untuk mengukur kan pak? kata dosen saya perlu uji validitas dan reliabilitas untuk menguji kevalid-an dan konsistensinya, yg menjadi pertanyaan saya walaupun populasinya beda (kuesioner sama) uji validitasnya dijadikan satu jd N=30, iya tidak pak? satu lg pak, kalau studi populasi itu butuh uji kecukupan data tidak pak?
    Maaf ya pak saya banyak nanya, semoga bapak berkenan untuk menjawab, terima kasih sebelumnya pak :)

  6. Mau tanya pak,
    Saya sekarang sedang melakukan penelitian pendirian pabrik untuk bahan baku lem dan plastik. Untuk mengetahui seberapa besar permintaan pasar, saya harus membuat kuesioner yang disebarkan ke pabrik-pabrik lem dan plastik calon customer. Jumlah calon customer sudah diketahui.
    Metode yang digunakan bisa dengan proportional cluster sampling kan pak?

  7. gan saya ada pertanyan dari dosen saya,, populasi saya kan ada 70 org, nilai siswa yang dbawah kkm sebnyak 22 org dan nilai siswa diatas kkm 48 org,, saya mendapatkan sampel dgn random smapling 42 org… pertanyaan nya mengapa sampel nya lebih banyak dari siswa yang bermasalah??? siswa yang bermasalah saya kan cuma 22 org dan smapel 42 org?? secara ilmiah kan udh betul gan tpi saya butuh alasan nya gann

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s