TEKNIK SAMPELING

BAB 5

TEKNIK SAMPLING

A.    Pengertian Sampling

Kita tahu bahwa dalam statistika inferensial  berusaha mengetahui tentang karakteristik populasi, yang pada umumnya dilakukan bedasarkan pada data sampel yang diambil dari populasi yang bersangkutan. Populasi ialah jumlah keseluruhan dari unit analisis yang ciri-cirinya (karakteristiknya) akan di duga. Populasi adalah totalitas semua nilai yang mungkin, baik hasil penghitungan maupun  hasil pengukuran, kuantitatif maupun kualitatif, daripada karakteristik tertentu mengenai sekumpulan objek yang lengkap dan jelas. Sedangkan seluruh populasi dalam wilayah penelitian disebut populasi sasaran. Dalam setiap penelitian populasi yang dipilih erat hubungannya dengan masalah yang dipelajari. Sedangkan sampel adalah sebagian yang diambil dari populasi. Cara pengambilan sampel dengan menggunakan cara-cara tertentu disebut teknik sampling.

B.     Alasan Sampling

1.      Ukuran populasi

       Ada dua macam ukuran populasi yaitu terhingga dan tak terhingga.

Populasi terhingga merupakan populasi yang memiliki sumber data yang jelas batasan-batasannya secara kuantitatif. Misalnya, jumlah murid (remaja) SLTA di Yogyakarta pada tahun 2008 sebanyak 150.000 siswa, terdiri dari 78.000 murid putera dan 72.000 murid puteri

Populasi tak terhingga merupakan populasi yang memiliki sumber data yang tidak dapat ditentukan batasan-batasannya secara kuantitatif. Oleh karena itu luas populasi bersifat tak terhingga dan hanya dapat dijelaskan secara kualitatif. Misalnya: populasinya seluruh  murid SLTA di Yogyakarta. Dalam hal ini populasi tidak ditentukan murid SLTA pada tahun tertentu.

2.      Masalah biaya. Semakin besar ukuran populasi semakin banyak pula biaya yang diperlukan sehingga pengambilam sampel merupakan satu-satunya pilihan.

3.      Masalah Waktu

Sampling dapat menghemat waktu karena dapat dilakukan dalam tempo yang singkat.

4.      Mempercepat pengumpulan data

Sampel membantu mempercepat proses pengumpulan data terpilih dari keseluruhan populasi dan juga dapat menghemat biaya.

5.      Masalah Ketelitian

Salah satu segi agar kesimpulan cukup dapat dipertanggungjawabkan ialah masalah ketelitian. Data harus benar dan pengumpulannya harus dilakukan dengan benar dan teliti.

6.      Faktor Ekonomis. Yang dimaksud dengan faktor ekonomis di sini diartikan apakah kegunaan dari hasil penelitian sepadan dengan biaya, waktu dan tenaga yang telah dikeluarkan.

C. Penentuan besarnya sampel

 Ada 4 faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian.

1.      Derajat keseragaman dari populasi.

Makin seragam populasi itu, makin kecil sampel yang dapat diambil. Apabila populasi itu seragam sempurna., maka satu-satuan elementer saja dari seluruh populasi itu sudah representative untuk teliti. Sebaliknya apabila populasi itu secara sempurna tidak seragam, maka hanya pencacahan lengkaplah yang dapat memberikan gambaran yang representatif. Yang dimaksud dengan sampel representatif adalah sebuah sampel memiliki karakteristik sama atau mendekati sama dengan populasi dari mana sampel tersebut diambil.

2.      Pressisi yang dikehendaki dari penelitian.

Makin tinggi tingkat presisi yang di kehendaki, makin besar ukuran sampel yang diambil. Jadi sampel yang besar cenderung memberikan penduga yang lebih mendekati nilai sesungguhnya.

3.      Rencana analisa.

Ada kalanya, besarnya sampel sudah mencukupi sesuai dengan presisi yang dikehendaki, tetapi kalau dikaitkan dengan teknik analisis yang digunakan kemungkinan ukuran sampel tersebut kurang mencukupi.

4.      Tenaga, biaya dan waktu

      Kalau menginginkan presisi yang tinggi, maka ukuran sampel harus besar. Tetapi apabila dana, tenaga dan waktu terbatas, maka tidaklah mungkin untuk mengambil sampel yang besar dan ini berarti presisinya akan menurun.

  

    Walaupun besarnya sampel yang harus diambil dalam suatu penelitian didasarkan atas keempat pertimbangan diatas, tetapi agar dapat menghemat waktu, biaya dan tenaga, maka seorang peneliti harus dapat memperkirakan besarnya sampel yang diambil sehingga presisinya dianggap cukup untuk menjamin tingkat kebenaran hasil penelitian. Jadi penelitian sendirilah yang menentukan tingkat presisi yang dikehendaki yang selanjutnya berdasarkan presisi tersebut dapat menentukan besarnya ukuran sampel.

Ukuran sampel

         Ukuran sampel atau jumlah sampel yang diambil menjadi persoalan yang penting manakala jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian yang menggunakan analisis kuantitatif. Pada penelitian yang menggunakan analisis kualitatif, ukuran sampel bukan menjadi nomor satu, karena yang dipentingkan alah kekayaan informasi. Walau jumlahnya sedikit tetapi jika kaya akan informasi, maka sampelnya lebih bermanfaat.

         Dikaitkan dengan besarnya sampel, selain tingkat kesalahan, ada lagi beberapa faktor lain yang perlu memperoleh pertimbangan yaitu, (1) derajat keseragaman, (2) rencana analisis, (3) biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia . (Singarimbun dan Effendy, 1989). 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 di samping ingin mengetahui sikap konsumen terhadap kebijakan perusahaan, peneliti juga bermaksud mengetahui hubungan antara sikap dengan tingkat pendidikan. Agar tujuan ini dapat tercapai maka sampelnya harus terdiri atas berbagai jenjang pendidikan SD, SLTP. SMU, dan seterusnya.. Makin sedikit waktu, biaya , dan tenaga yang dimiliki peneliti, makin sedikit pula sampel yang bisa diperoleh. Perlu dipahami bahwa apapun alasannya, penelitian haruslah dapat dikelola dengan baik (manageable).

          Misalnya, jumlah bank yang dijadikan populasi penelitian ada 400 buah. Pertanyaannya adalah, berapa bank yang harus diambil menjadi sampel agar hasilnya mewakili populasi?. 30?, 50? 100? 250?. 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%.

          Ada pula yang menuliskan, untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi, penelitian korelasional, paling sedikit 30 elemen populasi, penelitian perbandingan kausal, 30 elemen per kelompok, dan untuk penelitian eksperimen 15 elemen per kelompok (Gay dan Diehl, 1992).

          Roscoe (1975) dalam Uma Sekaran (1992)  memberikan pedoman penentuan jumlah sampel sebagai berikut :

1.      Sebaiknya ukuran sampel di antara 30 s/d 500 elemen

2.      Jika sampel dipecah lagi ke dalam subsampel (laki/perempuan, SD?SLTP/SMU, dsb), jumlah minimum subsampel harus 30

3.      Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar (10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis.

4.      Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara 10 s/d 20 elemen.

Krejcie dan Morgan (1970) membuat daftar yang bisa dipakai untuk menentukan besarnya sampel seperti dalam tabel halaman berikut:

Tabel Krejcie dan Morgan (1970):  Penentuan Besarnya Sampel

Populasi (N)	Sampel (n)	Populasi (N)	Sampel (n)	Populasi (N)	Sampel (n)
10	10	220	140	1200	291
15	14	230	144	1300	297
20	19	240	148	1400	302
25	24	250	152	1500	306
30	28	260	155	1600	310
35	32	270	159	1700	313
40	36	280	162	1800	317
45	40	290	165	1900	320
50	44	300	169	2000	322
55	48	320	175	2200	327
60	52	340	181	2400	331
65	56	360	186	2600	335
70	59	380	191	2800	338
75	63	400	196	3000	341
80	66	420	201	3500	346
85	70	440	205	4000	351
90	73	460	210	4500	354
95	76	480	214	5000	357
100	80	500	217	6000	361
110	86	550	226	7000	364
120	92	600	234	8000	367
130	97	650	242	9000	368
140	103	700	248	10000	370
150	108	750	254	15000	375
160	113	800	260	20000	377
170	118	850	265	30000	379
180	123	900	269	40000	380
190	127	950	274	50000	381
200	132	1000	278	75000	382
210	136	1100	285	1000000	384

         

         Sebagai informasi lainnya, Champion (1981) mengatakan bahwa sebagian besar uji statistik selalu menyertakan rekomendasi ukuran sampel. Dengan kata lain, uji-uji statistik yang ada akan sangat efektif jika diterapkan pada sampel yang jumlahnya 30 s/d 60 atau dari 120 s/d 250. Bahkan jika sampelnya di atas 500, tidak direkomendasikan untuk menerapkan uji statistik.

D. Teknik Sampling

Pada dasarnya ada 2 macam teknik pengambilan sampel yaitu:

1.      Pengambilan sampel secara acak (random) atau biasa juga disebut random sampling atau probability sampling.

2.      Pengambilan sampel yang bersifat tidak acak dimana sampel dipilih berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu.

 Berikut ini adalah macam-macam/ jenis-jenis pengambilan sampel yang dapat diterapkan :

1.    Pengambilan sampel acak sederhana

     Sampel acak sederhana ialah sebuah sampel yang diambil  sedemikian rupa sehingga tiap unit penelitian atau satuan elementary dari populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Jelasnya sampel acak sederhana itu merupakan sampel kesempatan (probability sampling) sebagai hasilnya dapat dievaluasi secara obyektif.

      Ada 2 metode pengambilan sampel acak sederhana yaitu:

1. Dengan mengundi unsur-unsur penelitian atau satuan-satuan elementer dalam populasi. Penggunaan cara ini tidak praktis apabila populasinya besar, karena hampir tidak mungkin untuk mengocok dengan seksama karena seluruh gangguan ketas undian dan manusia selalu cenderung memilih angka-angka tertentu.

b.         Dengan mengundi tabel angka acak (random)

      Metode pengambilan sampel acak sederhana ini dipergunakan orang pada dua keadaan yaitu:

1)      Apabila hanya diketahui nama atau identifikasi dari satuan elementer dalam populasi yang akan diteliti.

2)      Apabila tidak didapatkan metode pangambilan sampel lain yang lebih efisien dari metode ini.

Secara singkat dapat dikatakan bahwa dalam mempergunakan metode   sampling acak sederhana ini, beberapa syarat perlu dipenuhi diantaranya :

1). Harus tersedia daftar kerangka sampling.

2). Sifat populasi harus homogen.

3). Keadaan populasi tidak terlalu tersebar secara geografis. 

2.    Pengambilan sampel sistematis (systematic sampling)

      Sampel sistematis ialah suatu metode pengambilan sampel di mana hanya unsur pertama saja dari sampel dipilih secara acak sedangkan unsur-unsur selanjutnya dipilih secara sistematis menurut satuan pola tertentu.

Metode ini dapat dijalankan pada dua keadaan yaitu:

a.       Apabila mana atau idantifikasi dari satuan-satuan elementer dalam populasi itu terdapat dalam suatu daftar (kerangka sampling) sehingga satuan-satuan tersebut dapat diberi nomer urut.

b.      Apabila populasi itu mempunyai pola beraturan seperti blok-blok dalam kota atau rumah-rumah pada suatu jalan. Blok-blok atau rumah-rumah itu dapat diberikan nomer urut.

Sampel sistematis sering menghasilkan kesalahan sampling yang lebih kecil disebabkan anggota sampel memancarkan secara merata diseluruh populasi, misalnya penelitian mengenai pengguna mobil pribadi. Di sebuah lingkungan perkotaan terdapat 100 blok lingkungan perumahan (1, 2, 3, ...100), disetiap blok diambil 2-3 sebagai sampel, yang kemudian sampel yang diambil tersebut dilakukan penelitian mengenai pengguna mobil pribadi.

3.      Pengambilan sampel acak distratifikasi (stratified random sampling)

Ada 3 syarat yang harus dipenuhi untuk dapat menggunakan metode pengambilan sampel acak distratifikasi ini yaitu:

a.    Harus ada kriteria yang jelas yang akan dipergunakan sebagai dasar untuk menstratifikasi populasi ini dalam lapisan-lapisan.

b.    Harus ada data pendahuluan dari populasi mengenai kriteria yang dipergunakan untuk menstratifikasi.

c.    Harus diketahui dengan tepat jumlah satuan-satuan elementer dari tiap lapisan dalam populasi itu.

Keuntungan menggunakan metode ini adalah sebagai berikut:

a.    Semua ciri-ciri yang heterogen dapat terwakili.

b.   Kemungkinan bagi peneliti untuk meneliti hubungan antara satu lapisan dengan lapisan yang lain begitu juga memperbandingkannya.

4.      Pengambilan sampel gugus sederhana (simple cluster sampling)

      Dalam praktek kita sering kali dihadapkan dengan kenyataan dimana kerangka sampel (sampling frame) yang digunakan untuk dasar pemilihan sampel tersebut terlalu tinggi. Untuk mengatasi hal tersebut maka unit-unit analisa dalam populasi digolongkan ke dalam gugus-gugus yang disebut clusters dan ini akan merupakan satuan-satuan dari manasampel akan diambil. Jumlah gugusan yang diambil sebagai sampel harus secara acak hingga kemudian untuk unsure-unsur penelitian dalam gugusa tersebut diteliti semua.

      Keuntungan dari metode ini ialah tidak diperlukannya daftar kerangka sampling dengan unsur-unsurnya, tetapi keburukannya ialah sangat sulit untuk menghitung standar kesalahannya. Contoh : untuk mengetahui pendapatan perbulan suatu keluarga maka suatu desa dibagi menjadi beberapa duku, dan duku tersebut kita jadikan sebagai gugus yang kita ambil sempelnya dan sempel tersebut dipilih secara acak.

5.      Pengambilan sampel gugus bertahap (dua atau lebih)

      Menurut Palte (1978:20) metode ini sering tidak dipergunakan karena analisanya sangat sulit sehingga dalam praktek sulit untuk menentukan berapa sampel yang harus diambil baik mulai tahap pertama maupun sampai tahap akhir.

6.      Pengambilan sampel wilayah (area sampling)

      Cara ini dalam pengambilan sampel bagi populasi yang tidak dapat di buat kerangka sampelnya ialah dengan pengambilan sampel wilayah (area            sampling). Untuk ini dibutuhkan peta atau potret udara yang cukup jelas dan    terinci dari wilayah yang akan diteliti.

Cara pengambilan sampel seperti ini kita memilih sub grup dari populasi sedemikian rupa sehingga sampel yang dipilih mempunyai sifat yang sesuai dengan sifat-sifat populasi. Jadi dalam hal ini kita harus mengetahui terlebih dahulu sifat-sifat populasi tersebut dan sampel yang akan ditarik diusahakan supaya mempunyai sifat-sifat seperti populasi. Kelemahan dari sempel ini adalah jumlah individu setiap wilayah yang terpilih tidak sama. Sedangkan kelebihannya adalah pelaksanaan lebih mudah dan biaya lebih rendah. Contohnya : kita  mengambil sempel di suatu wilayah, tetapi jika wilayah tersebut masih terlampau luas maka wilayah tersebut akan dibagi lagi sehinggga akan diperoleh sempel yang diperlukan.

Beberapa macam sampling untuk mendapatkan sampel representatif

      Cara pengambilan sampel acak baik digunakan untuk populasi homogen, ialah populasi yang anggotanya berada di bawah penyebab yang sama. Homogen di             sini diartikan serupa dengan kualitatif. Sedangkan untuk populasi yang heterogen, harus digunakan cara lain di antaranya:

1.      Sampling berstrata atau sampling petala

2.      Sampling proporsional

3.      Sampling klaster

1. Sampling Petala & Sampling Proporsional

Jika populasi heterogen, biasanya akan lebih baik dibuat menjadi beberapa strata atau petala atau lapisan. Pembuatan petala ditentukan berdasarkan karakteristik tertentu sehingga petala itu menjadi homogen. Dari setiap petala lalu diambil secara acak anggota-anggota yang diperlukan, atau dikatakan secara lain, dilakukan pengacakan di dalam setiap petala, gabungan anggota-anggota yang didapat akan membentuk sebuah sampel petala.

       Apabila pengambilan anggota dari tiap petala tidak dilakukan secara acak, melainkan dengan cara lain maka terjadilah sampling kuota. Sampling petala biasanya diperbaiki lagi dengan menggunakan cara proporsional. Dengan ini dimaksudkan bahwa banyak anggota dari setiap petala diambil sebanding dengan ukuran tiap petala. Cara ini dinamakan cara sampling acak proporsional dan sampelnya dinamakan sampel acak proporsional.

2. Sampling Klaster

Dalam sampling ini, populasi dibagi-bagi menjadi beberapa kelompok atau klaster. Secara acak klaster-klaster yang diperlukan diambil dengan proses pengacakan. Setiap anggota yang berada di dalam klaster-klaster yang diambil secara acak tadi merupakan sampel yang diperlukan.

Selain sampling di atas, masih ada sampling yang lainnya, seperti:

a.       Sampling sistematis

Dalam sampling ini, anggota sampel diambil dari populasi pada jarak interval waktu, ruang atau urutan yang uniform. Jika populasi berukuran N dan sampel beranggotakan n, maka jarak interval besarnya (N/n).

b.      Sampling ganda

Dalam sampling ganda, penelitian dilakukan dimulai dengan menggunakan sebuah sampel yang ukurannya relatif kecil. Berdasarkan ini kesimpulan mengenai populasi diadakan. Jika hasilnya telah memenuhi kriteria yang telah ditentukan maka sampling berhenti dan kesimpulan dibuat. Jika tidak, sampel yang kedua diambil dan digabungkan dengan yang pertama. Kesimpulan kemudian dibuat berdasarkan sampel gabungan ini. Sampling ini banyak digunakan dalam statistika industri untuk pengontrolan kualitas.

c.       Sampling multiple

Perluasan dari sampling ganda ialah sampling multiple. Dalam hal ini pengambilan sampel dilakukan lebih dari dua kali dan tiap kali digabungkan menjadi sebuah sampel. Pada tiap gabungan analisis dilakukan lalu kesimpulan diadakan dan sampling berhenti apabila hasilnya sudah memenuhi kriteria yang telah direncanakan.

d.      Sampling Sekuensial

Sampling ini sebenarnya juga sampling multiple. Perbedaannya ialah dalam sampling sekuensial tiap anggota sampel diambil satu demi satu dan pada tiap kali selesai mengambil anggota, analisis dilakukan lalu berdasarkan ini kesimpulan diadakan: Apakah sampling berhenti ataukah dilanjutkan.

Kekeliruan sampling dan kekeliruan non sampling

1.      Kekeliruan sampling

Kekeliruan ini timbul disebabkan oleh kenyataan adanya pemeriksaan yang tidak lengkap tentang populasi dan penelitian hanya dilakukan berdasarkan sampel.

2.      Kekeliruan non sampling

Beberapa penyebab terjadinya kekeliruan non sampling adalah:

a.       Populasi tidak didefinisikan sebagaimana mestinya.

b.      Populasi yang menyimpang dari populasi yang seharusnya dipelajari.

c.       Kuesioner tidak dirumuskan sebagaimana mestinya.

d.      Istilah-istilah telah didefinisikan secara tidak tepat atau telah digunakan tidak secara konsisten.

e.       Para responden tidak memberikan jawaban yang akurat.

Selain itu, kekeliruan non sampling bisa terjadi pada waktu mencatat data, melakukan tabulasi dan melakukan perhitungan-perhitungan. Kekeliruan ini dapat menimbulkan kesulitan-kesulitan pada penelitian.