DESAIN SAMPEL
Populasi
Populasi yang akan diteliti harus didefinisikan dengan jelas sebelum penelitian dilakukan terutama dalam penelitian data kuantitatif, karena akan sangat menetukan luas cakupan hasil penelitian. Populasi merupakan keseluruhan objek yang akan diamati. Objek yang diamati dapat berupa benda hidup maupun benda mati, dimana sifat-sifat yang ada dalam objek tersebut dapat diukur atau diamati. Dengan demikian populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu. Anggota populasi disebut dengan elemen populasi
Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi (elemen) yang memenuhi syarat untuk dijadikan sebagai objek penelitian. Anggota sampel disebut dengan subyek (subject). Penelitian dapat meneliti seluruh elemen populasi yang disebut sensus. Namun dalam prakteknya, sangat jarang penelitian yang menerapkan sensus dalam upaya pengumpulan datanya karena keterbatasan dalam operasionalnya. Sehingga penelitian lebih sering menggunakan teknik sampling. Dalam praktek, prosedur pemilihan sampel dilakukan melalui beberapa tahap kegiatan, yaitu sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi populasi target. Pendefinisian populasi merupakan pemberian batasan yang jelas dan tegas, mengenai elemen-elemen populasi sedemikian rupa sehingga dapat diidentifikasi dengan mudah unsur-unsur yang termasuk dan yang tidak termasuk dalam populasi penelitian.
2. Penentuan kerangka sampel. Penentuan kerangka sampel merupakan penyajian elemen-elemen populasinya. Kerangka sampel dengan demikian adalah daftar elemen-elemen populasi yang dijadikan dasar untuk mengambil sampel.
3. Penentuan Metode dan Teknik Pemilihan Sampel. Penentuan metode pemilihan sampel menentukan apakah metode acak atau tidak yang akan digunakan
4. Penentuan Ukuran Sampel. Penentuan ukuran sampel merupakan penentuan banyaknya elemen populasi yang dijadikan sampel. Berkaitan dengan itu, dasar atau alasan penentuan ukuran sampel penelitian perlu juga dikemukakan.
5. Penentuan unit sampel. Unit sampel adalah elemen atau sekelompok elemen yang menjadi dasar untuk dipilih sebagai sampel. Pemilihan samapel berdasarkan kerangka sampel dapat dilakukan melalui prosedur satu taham atau beberapa tahap dalam beberapa tingkat.
6. Rencana Pemilihan Sampel. Kegiatan ini mencakup penentuan prosedur operasional di lapangan untuk memilih unit sampel. Dalam kaitan itu, perlu juga dikemukakan hal-hal apa saja yang harus dilakukan oleh para pengumpul data bila menghadapi hal-hal yang menyimpang dari rencana pemilihan di lapangan.
7. Pelaksanaan Pemilihan Sampel. Pelaksanaan pemilihan sampel seharusnya dipantau oleh peneliti untuk menjamin bahwa pengumpulan data telah sesuai dengan prosedur yang telah direncanakan.
Metode Pemilihan Sampel
Secara umum, ada dua jenis metode pemilihan sampel yaitu:
1. Metode pemilihan sampel probabilitas (probability samplingmethods) atau metode pemelihan sampel secara acak (randomly sampling method), yaitu cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi yang terdiri dari metode-metode:simple random sampling, systematic sampling, stratified random sampling, cluster sampling, dan area sampling.
2. Metode pemilihan sampel nonprobabilitas (nonprobability sampling methods) atau metode pemilihan sampel secara tidak acak (non-randomly sampling method) dimana setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dipilih menjadi sampel yang terdiri dari metode-metode: convenience sampling, judgement sampling, dan quota sampling.
Metode Pemilihan Sampel Probabilitas
Syarat pertama yang harus dilakukan untuk mengambil sampel secara acak adalah memperoleh atau membuat kerangka sampel atau dikenal dengan nama “sampling frame”. Yang dimaksud dengan kerangka sampling adalah daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel. Elemen populasi bisa berupa data tentang orang/binatang, tentang kejadian, tentang tempat, atau juga tentang benda. Misalnya, jika populasi penelitian adalah mahasiswa perguruan tinggi “A”, maka peneliti harus bisa memiliki daftar semua mahasiswa yang terdaftar di perguruan tinggi “A “ tersebut selengkap mungkin. Nama, NRP, jenis kelamin, alamat, usia, dan informasi lain yang berguna bagi penelitiannya.. Dari daftar ini, peneliti akan bisa secara pasti mengetahui jumlah populasinya (N). Pemilihan sampel secara acak dapat dilakukan dengan cara yang sederhana atau cara yang lebih kompleks, tergantung pada tujuan pemilihan sampel dan tersedianya waktu, biaya dan tenaga.
Pemilihan Sampel Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Penentuan sampel dengan cara acak atau random sampling berarti memberikan kesempatan yang sama dan bersifat tak terbatas kepada setiap unsur atau anggota populasi untuk di pilih sebagai sampel. Metode ini dilakukan jika penelitian cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya. Metode pemilihan sampel secara acak sederhana memungkinkan terpilihnya sampel yang mempunyai bias paling sedikit dan tingkat generalisasi yang tinggi. Namun, beberapa kelemahan dari metode ini adalah: (1) apabila variasi dalam populasi bersifat teratur, maka mungkin terpilih kelompok-kelompok sampel yang justru tidak mewakili atu mengambarkan populasi, (2) dalam memilih sampel dengan memberi nomor pada masing-masing unsur populasi akan cukup menbosankan, (3) dengan simple random sampling, mungkin terjadi survey harus dilaksanakan di wilayah yang sangat luas dan tersebar.
Pemilihan Sampel Sistematis (Systematic Sampling)
Jika peneliti dihadapkan pada ukuran populasi yang banyak maka metode pemilihan sampel sistematis dapat digunakan. Pemilihan sampel sistematis dapat di lakukan, pertama, menentukan sampel secara random dari daftar nama anggota populasi. Kemudian sampel-sampel berikutnya diambil secara berurutan sesuai dengan interval yang sudah di tentukan. Dengan demikian sampel yang dipilih berdasarkan metode pemilihan sampel sistematis tergantung pada penetuan nomor sampel yang pertama dan jarak nomor atara sampel yang satu dengan yang lain. Keuntungan pemilihan sampel dengan sistematis adalah: (1) pemilihan sampel dapat di atur dengan mudah dan murah apalagi kalau tersedia kerangka sampel, (2) semua lapisan populasi dapat tercakup dalam sampel. Sedangkan kelemahannya adalah bila populasi tidak terdiri dari unsur-unsur yang tersebar secara acak (random), maka ada kemungkinan diperoleh sampel yang selalu mirip atau sejenisnya, sehingga kurang menggambarkan populasinya.
Sampel Acak Berdasarkan Strata
( Stratified Random Sampling)
Metode ini digunakan apabila apabila unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian. Jadi, stratified random sampling adalah pengambilan sampel secara acak di dalam populasi yang sudah di kelompokan (distratakan). Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui sikap manajer terhadap satu kebijakan perusahaan. Peneliti dapat menetukan sampel berdasarkan tingkatan manajer yaitu manajer tingkat atas, menengah, dan bawah. Penetuan jumlah sampel dapat dilakukan secara proposional dan tidak proposional. Yang dimaksud dengan proposional adalah jumlah sampel yang dipilih pada setiap strata sebanding dengan jumlah elemen populasi dalam strata tersebut. Sedangkan pemilihan sampel secara tidak proposional tidak perlu sebanding dengan jumlah elemen populasi dalam strata tersebut
Pemilihan sampel dengan strata memiliki keuntungan yaitu: (1) lebih efesien dari pada cara simple random sampling, karena lebih terarah, (2) data atau informasi yang di kumpulkan dapat lebih dalam dan menyeluruh mengenai masing-masing strata, (3) lebih mudah dikendalikan, karena administrasinya mudah dan jelas. Kelemahan cara ini adalah: (1) perlu informasi, tentang strata dari populasi yang bersangkutan, (2) harus ada kerangka pemilihan sampel untuk masing-masing strata.
Pemilihan Sampel Berdasarkan Kelompok
(Clustered 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. Misalnya, dalam satu organisasi terdapat 100 departemen. Dalam setiap departemen terdapat banyak pegawai dengan karakteristik berbeda pula. Beda jenis kelaminnya, beda tingkat pendidikannya, beda tingkat pendapatnya, beda tingat manajerialnnya, dan perbedaan-perbedaan lainnya. Jika peneliti bermaksud mengetahui tingkat penerimaan para pegawai terhadap suatu strategi yang segera diterapkan perusahaan, maka peneliti dapat menggunakan cluster sampling untuk mencegah terpilihnya sampel hanya dari satu atau dua departemen saja.
Keuntungan dengan cluster (cluster sampling) adalah (1) tidak perlu menyusun unsur-unsur dalam populasi dalam suatu daftar urut, tetapi cukup dengan daftar dari cluster saja, (2) biaya penelitian akan lebih murah karena sampel/unsur tidak terpencar-pencar.
Sedangkan kelemahannya adalah tidak efesien bila di banding dengan cara simple random dan stratified sampling karena seringkali sampel yang berdekatan memiliki sifat yang mirip. Hal ini kurang mengambarkan populasi yang sebenarnya.
Sedangkan kelemahannya adalah tidak efesien bila di banding dengan cara simple random dan stratified sampling karena seringkali sampel yang berdekatan memiliki sifat yang mirip. Hal ini kurang mengambarkan populasi yang sebenarnya.
Area Sampling atau Sampel Wilayah
Teknik ini dipakai ketika peneliti dihadapkan pada situasi bahwa populasi penelitiannya tersebar di berbagai wilayah.
Nonprobability/Nonrandom Sampling atau Sampel Tidak Acak
Seperti telah diuraikan sebelumnya, jenis sampel ini tidak dipilih secara acak. Tidak semua unsur atau elemen populasi mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Unsur populasi yang terpilih menjadi sampel bisa disebabkan karena kebetulan atau karena faktor lain yang sebelumnya sudah direncanakan oleh peneliti.
Convenience Sampling atau sampel yang dipilih dengan pertimbangan kemudahan
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. Oleh karena itu ada beberapa penulis menggunakan istilah accidental sampling – tidak disengaja – atau juga captive sample (man-on-the-street) Jenis sampel ini sangat baik jika dimanfaatkan untuk penelitian penjajagan, yang kemudian diikuti oleh penelitian lanjutan yang sampelnya diambil secara acak (random). Beberapa kasus penelitian yang menggunakan jenis sampel ini, hasilnya ternyata kurang obyektif.
Purposive Sampling
Sesuai dengan namanya, sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang atau sesuatu diambil sebagai sampel karena peneliti menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya. Dua jenis sampel ini dikenal dengan nama judgement dan quota sampling. Judgment Sampling
Sampel 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. Jadi, judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.
Sampel 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. Jadi, judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.
Dalam program pengembangan produk (product development), biasanya yang dijadikan sampel adalah karyawannya sendiri, dengan pertimbangan bahwa kalau karyawan sendiri tidak puas terhadap produk baru yang akan dipasarkan, maka jangan terlalu berharap pasar akan menerima produk itu dengan baik.
Quota Sampling. Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja. Misalnya, di sebuah kantor terdapat pegawai laki-laki 60% dan perempuan 40% . Jika seorang peneliti ingin mewawancari 30 orang pegawai dari kedua jenis kelamin tadi maka dia harus mengambil sampel pegawai laki-laki sebanyak 18 orang sedangkan pegawai perempuan 12 orang. Sekali lagi, teknik pengambilan ketiga puluh sampel tadi tidak dilakukan secara acak, melainkan secara kebetulan saja.
Snowball Sampling – Sampel Bola Salju
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. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui pandangan kaum lesbian terhadap lembaga perkawinan. Peneliti cukup mencari satu orang wanita lesbian dan kemudian melakukan wawancara. Setelah selesai, peneliti tadi minta kepada wanita lesbian tersebut untuk bisa mewawancarai teman lesbian lainnya. Setelah jumlah wanita lesbian yang berhasil diwawancarainya dirasa cukup, peneliti bisa mengentikan pencarian wanita lesbian lainnya. . Hal ini bisa juga dilakukan pada pencandu narkotik, para gay, atau kelompok-kelompok sosial lain yang eksklusif (tertutup)
Penentuan Ukuran Sampel
Penentuan ukuran sampel sangat ditentukan oleh disperse atau variasi populasinya. Semakin besar dispersi polulasi maka semakin besar pula ukuran sampel yang diperlukan agar estimasi terhadap parameter populasinya dapat dilakukan dengan akurat dan presisi. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam penentuan ukuran sampel adalah dengan menggunakan tabel penentuan jumlah sampel dari populasi tertentu yang dikembangkan dari dari Isaac & Michael dengan rumus sebagai berikut:
Tabel 3.1. Penentuan Jumlah Sampel dari Populasi Tertentu dengan Taraf Kesalahan 1%, 5% , dan 10 %
N | s | N | s | N | s | ||||||
1% | 5% | 10% | 1% | 5% | 10% | 1% | 5% | 10% | |||
10 | 10 | 10 | 10 | 280 | 197 | 155 | 138 | 2800 | 537 | 310 | 247 |
15 | 15 | 14 | 14 | 290 | 202 | 158 | 140 | 3000 | 543 | 312 | 248 |
20 | 19 | 19 | 19 | 300 | 207 | 161 | 143 | 3500 | 558 | 317 | 251 |
25 | 24 | 23 | 23 | 320 | 216 | 167 | 147 | 4000 | 569 | 320 | 254 |
30 | 29 | 28 | 27 | 340 | 225 | 172 | 151 | 4500 | 578 | 323 | 255 |
35 | 33 | 32 | 31 | 360 | 234 | 177 | 155 | 5000 | 586 | 326 | 257 |
40 | 38 | 36 | 35 | 380 | 242 | 182 | 158 | 6000 | 598 | 329 | 259 |
45 | 42 | 40 | 39 | 400 | 250 | 186 | 162 | 7000 | 606 | 332 | 261 |
50 | 47 | 44 | 42 | 420 | 257 | 191 | 165 | 8000 | 613 | 334 | 263 |
55 | 51 | 48 | 46 | 440 | 265 | 195 | 168 | 9000 | 618 | 335 | 263 |
60 | 55 | 51 | 49 | 460 | 272 | 198 | 171 | 10000 | 622 | 336 | 263 |
65 | 59 | 55 | 53 | 480 | 279 | 202 | 173 | 15000 | 635 | 340 | 266 |
70 | 63 | 58 | 56 | 500 | 285 | 205 | 176 | 20000 | 642 | 342 | 267 |
75 | 67 | 62 | 59 | 550 | 301 | 213 | 182 | 30000 | 649 | 344 | 268 |
80 | 71 | 65 | 62 | 600 | 315 | 221 | 187 | 40000 | 563 | 345 | 269 |
85 | 75 | 68 | 65 | 650 | 329 | 227 | 191 | 50000 | 655 | 346 | 269 |
90 | 79 | 72 | 68 | 700 | 341 | 233 | 195 | 75000 | 658 | 346 | 270 |
95 | 83 | 75 | 71 | 750 | 352 | 238 | 199 | 100000 | 659 | 347 | 270 |
100 | 87 | 78 | 73 | 800 | 363 | 243 | 202 | 150000 | 661 | 347 | 270 |
110 | 94 | 84 | 78 | 850 | 373 | 247 | 205 | 200000 | 661 | 347 | 270 |
120 | 102 | 89 | 83 | 900 | 382 | 251 | 208 | 250000 | 662 | 348 | 270 |
130 | 109 | 95 | 88 | 950 | 391 | 255 | 211 | 300000 | 662 | 348 | 270 |
140 | 116 | 100 | 92 | 1000 | 399 | 258 | 213 | 350000 | 662 | 348 | 270 |
150 | 122 | 105 | 97 | 1100 | 414 | 265 | 217 | 400000 | 663 | 348 | 270 |
160 | 129 | 110 | 101 | 1200 | 427 | 270 | 221 | 450000 | 663 | 348 | 270 |
170 | 135 | 114 | 105 | 1300 | 440 | 275 | 224 | 500000 | 663 | 348 | 270 |
180 | 142 | 119 | 108 | 1400 | 450 | 279 | 227 | 550000 | 663 | 348 | 270 |
190 | 148 | 123 | 112 | 1500 | 460 | 283 | 229 | 600000 | 663 | 348 | 270 |
200 | 154 | 127 | 115 | 1600 | 469 | 286 | 232 | 650000 | 663 | 348 | 270 |
210 | 160 | 131 | 118 | 1700 | 477 | 289 | 234 | 700000 | 663 | 348 | 270 |
220 | 165 | 135 | 122 | 1800 | 485 | 292 | 235 | 750000 | 663 | 348 | 270 |
230 | 171 | 139 | 125 | 1900 | 492 | 294 | 237 | 800000 | 663 | 348 | 271 |
240 | 176 | 142 | 127 | 2000 | 498 | 297 | 238 | 850000 | 663 | 348 | 271 |
250 | 182 | 146 | 130 | 2200 | 510 | 301 | 241 | 900000 | 663 | 348 | 271 |
260 | 187 | 149 | 133 | 2400 | 520 | 304 | 243 | 950000 | 663 | 348 | 271 |
270 | 192 | 152 | 135 | 2600 | 529 | 307 | 245 | 1000000 | 664 | 349 | 272 |
Sumber: Sugiyono, 1999
y2 dengan dk=1, taraf kesalahan 1%, 5%, 10%, P=Q=0,5, d=0,05, s=jumlah sampel.
Berdasarkan rumus tersebut dapat dihitung jumlah sampel dari populasi mulai 10 sampai dengan 1.000.000, hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
HORISON WAKTU
Horison waktu (time horizon) adalah satuan waktu, dimana data tentang ojek akan dikumpulkan dan dianalisis sebagai dasar untuk menjawab pertanyaan penelitian. Penelitian harus menetukan dan menyatakan dengan jelas periode pengambilan data. Data penelitian dapat dikumpulkan sekaligus pada perioe tertentu (satu titik waktu) atau dikumpulkan secara bertahap dalam beberapa periode waktu yang relatif lebih lama (lebih dari dua titik waktu) tergantung pada karakteristik masalah penelitian yang akan dijawab.Berdasarkan kategori data yang digunakan, dapat dibedakan menjadi single section dan cross-sectional, sedangkan dari waktu pengambilan data dibedakan menjadi one shot dan longitudinal.
