populasi dan sampel dalam penelitian

Pengertian populasi dan sampel

Populasi, atau bisa di sebut dengan “Universe” adalah keseluruhan elemen yang akan di jelaskan oleh seorang peneliti dalam penelitiannya. Sedangkan populasi tersebut bisa berbentuk/objek air, udara, desa, desa, ataupun manusia. Populasi bisa memiliki jumlah yang besar maupun kecil, serta bisa diketahui sifat ataupun variasinya, mungkin itu heterogen atau homogen. Namun di sini, populasi tidak boleh di kacaukan dengan sampel.

Sampel adalah perwakilan dari populasi. Dalam hal ini, jika jumlah sampel dan populasi adalah sama, maka penelitian tersebut dinamakan dengan sensus. Sering terjadi dalam penelitian, jumlah sampel yang di ambil lebih sedikit daripada jumlah populasinya. Namun yang terpenting adalah cara mengambil sampel (sampling techniques). Karena dalam sampel yang berjumlah besar bisa menyesatkan jika teknik samplingnya salah. Sebaliknya, sampel kecil sudah cukup memadai jika teknik samplingnya benar.

Ujuran sampel dan teknik sampling tergantung pada sifat populasi, semakin homogen popukasi maka akan semakin kecil sampelnya. Semakin heterogen populasi akan semakin besar sampelnya. Oleh karena itu, dalam metodologi penelitian dikenal beberapa macam teknik sampling, misalnya teknik acak (random), acak terstrata, clauster, accidental atau convenient, serta purposif.

Populasi dan sampel juga tidak boleh di kacaukan dengan responden. Banyak penelitian yang mempunyai populasi dan sampel, tetapi tidak mempunyai responden. Selain itu banyak juga penelitian yang tidak mempunyai populasi dan sampel, tetapi membutuhkan responden. Responden adalah orang yang memberikan kita informasi sesuai dengan permintaan ataupun pertanyaan kita. Sedangkan dalam penelitian kualitatif, responden disebut dengan istilah.

Tehnik sampling
teknik sampling berdasarkan pembagian dari C.W. Churchman et al., dimana mula-mula sampling dibagi dua yaitu desain sampling tetap (fixed sampling design) dan Sequential Sampling.

1. Desain sampling tetap (fixed sampling design)
Desain sampling tetap, sampel dibentuk mengikuti aturan tertentu, dan aturan ini tidak berubah-ubah selama penarikan sampel berlaku. Desain sampling tetap dibagi dua yaitu: sampel tanpa batasan (unrestricted random sample) dan sampel dengan batasan-batasan (restricted random sample).

Pada penarikan sampel tanpa batasan (unrestricted random sample), sampel ditarik secara langsung dari populasi. Populasi tidak dibagi-bagi terlebih dahulu atas subsample, teknik ini dapat dibagi lagi menjadi dua yaitu:
a) Sampel acak sederhana (simple random sampling)
Tiap unit populasi diberi nomor, kemudian sampel yang diinginkan ditarik secara acak.
b) Sampel sistematik (sistematic sample)
Unit dari populasi diberi nomor dan diurutkan, kemudian ditentukan nomor sebagai titik tolak menarik sampel. Contohnya adalah jika kita menarik sampel dengan kelipatan 5, maka sampel kemudian adalah sampel ke-10, sampel ke-15, dan seterusnya.

Sedangkan pada penarikan sampel dengan batasan (restricted random sampling), sampel ditarik dari populasi yang telah dikelompokkan. Mula-mula sampel dikelompokkan terlebih dahulu sampai ditarik dari masing-masing kelompok tersebut. Analoginya adalah kita dapat membuat pengelompokkan berdasarkan jenis kelamin, interval umur, profesi, tingkat pendapatan, tingkat pendidikan, dan lain-lain.Restricted Sampel dibagi kembali atas:
a) Multiple Stage Sample
Sampel ditarik dari kelompok populasi, tetapi tidak semua anggota populasi menjadi anggota sampel. Pada tiap kelompok populasi kita pilih sejumlah anggota tertentu untuk menjadi anggota sampel dengan jumlah yang sama, atau sebanding dengan besar relative anggota kelompok populasi yang masuk ke dalam sub sampel.
b) Stratified Sample
Populasi dibagi ke dalam kelompok yang homogen (berdasarkan strata) terlebih dahulu, kemudian ditarik sampel dari setiap strata.
c) Cluster Sampling
Populasi dibagi dahulu berdasarkan area (cluster). Anggota tiap subpopulasi tiap cluster tidak harus homogen, beberapa cluster dipilih dulu sebagai sampel, kemudian dipilih lagi anggota unit dari sampelcluster diatas.
d) Stratified Cluster Sampling
Sampel ditarik dengan teknik kombinasi antara stratified sampling dan cluster sampling.

2. Desain sampling skuensial (sequential sampling design)
Berbeda halnya dengan desain sampling tetap, jika dalam penarikan sampel tidak sama selama penarikan sampel berlangsung, maka desain sampling disebut sekuensial. Sampling sekuensial dapat dilakukan dengan dua cara yaitu: (a) menarik sampel secara bertingkat, dan (b) dengan mengamati satu persatu anggota-anggota populasi.

Ukuran sampel

Terjadinya hasil penelitian yang tidak bisa diyakini bahwa betul-betul benar itu akan diperbesar apabila sampel yang diambil “terlampau kecil” berbanding jumlah keseluruhan anggota populasi. Maka dari itu di butuhkan ukuran sampel yang signifikan.

Untuk ilmu kealaman taraf signifikansi itu disepakati para ahli (dalam berbagai literatur umumnya menyatakan sama) yang “terbaik” sebesar 0,01. Maksudnya hanya ada 0,01 atau 1% saja kesalahan karena kebetulan itu terjadi. Jadi, dengan kata lain, yakin sebesar 99% bahwa hasil penelitian itu benar. Itu artinya, karena tetap berhati-hati, tidak ada yang “patut” diyakini 100% benar.

Untuk ilmu-ilmu sosial disepakati yang “terbaik” itu sebesar 0,05 . Maksudnya hanya ada 0,05 atau 5% saja kesalahan karena kebetulan itu terjadi. Jadi, yakin 95% bahwa hasil penelitian itu benar. Ini karena tingkat kepastian (keajegan) “orang-orang” (sosial) itu relatif tidak seajeg seperti gejala kealaman.

Dalam pengambilan sampel, kedua aspek tersebut di atas menjadi salah satu perhatian utama. Jika hasil penelitian diharapkan mencapai taraf signifikansi tinggi (taraf kesalahan karena faktor kebetulan kecil), maka jumlah sampel dituntut lebih banyak dibandingkan harapan taraf signifikansi lebih rendah (banyak kesalahan yang disebabkan ada yang “karena kebetulan benar” lebih besar).

Salah satu cara menentukan besaran sampel yang memenuhi hitungan itu adalah yang dirumuskan oleh Slovin (Steph Ellen, eHow Blog, 2010; dengan rujukan Principles and Methods of Research; Ariola et al. (eds.); 2006) sebagai berikut.
n = N/(1 + Ne^2)
n = Number of samples (jumlah sampel)
N = Total population (jumlah seluruh anggota populasi)
e = Error tolerance (toleransi terjadinya galat; taraf signifikansi; untuk sosial dan pendidikan lazimnya 0,05) –> (^2 = pangkat dua)
Untuk menggunakan rumus tersebut, pertama-tama tetapkan terlebih dahulu taraf keyakinan atau confidence level (…%) akan kebenaran hasil penelitian (yakin berapa persen?), atau taraf signifikansi toleransi kesalahan (0,..) terjadi.
Misalnya kita ambil taraf keyakinan 95%, yaitu yakin bahwa 95% hasil penelitian benar, atau taraf signifikansi 0,05 (hanya akan ada 5% saja kesalahan karena “kebetulan benar” terjadi).
Nah, jika yang akan kita teliti itu sebanyak 1.000 orang karyawan, seperti dicontohkan di muka, dan taraf signifikansinya 0,05, maka besarnya sampel menurut rumus Slovin ini akan menjadi:
n = N/(1 + Ne^2) = 1000/(1 + 1000 x 0,05 x 0,05) = 286 orang.
Cobalah gunakan rumus tersebut jika taraf keyakinan (kepercayaan) hanya 90% (taraf signifikansi 0,10)! Berapa banyak sampel harus diambil? Jawabnya:
n = N/(1 + Ne^2) = 1000/(1 + 1000 x 0,10 x 0,10) = . . . orang.
Jumlah sampel yang terambil lebih kecil daripada taraf signifikansi 0,05 (taraf keyakinan 95%), atau lebih besar?
Jawabnya: 1000/(1+10) =1000:11 = 90,9 = 91.
Nah coba pula, agar tidak keliru t.s. 0,10 (taraf kepercayaan 90%) dengan t.s. 0,01 (taraf kepercayaan 99%), hitung juga dengan populasi 1000 orang. Jadinya:
n = N/(1 + Ne^2) = 1000/(1 + 1000 x 0,01 x 0,01) = . . . orang.
Ada berapa orang sampel yang harus diambil?
Jawabnya: 1000/(1+0,1) = 1000/1,1 = 909,09 = 910

Error sampling
Kesalahan pengambilan sampel (sampling error) adalah kesalahan yang terjadi dari kegiatan pengambilan sampel. Misalnya sampel yang dipilih tidak mencerminkan karakter populasi yang sesuai tujuan penelitian. Sebagai contoh penelitian bertujuan untuk meneliti kemiskinan, tetapi sampel yang diambil dari populasi justru masyarakat yang berpenghasilan tinggi atau masyarakat kaya.

Sampling error memiliki karakteristik sebagai berikut:
• Menurun ketika jumah sampel meningkat
• Tergantung pada jumlah populasi
• Tergantung variasi karakteristik populasi
• Dapat dikurangi dengan perencanaan teknik pengambilan sampel

Referensi:
Drs. Cholid Narbuko, dkk. 2008. Metodologi Penelitian. Jakarta: Bumi Aksara.
Hartono. 2011. Metodologi Penelitian. Pekanbaru: Zanafa Publishing.
Ir. M. Iqbal Hasan, M.M. 2002. Metodologi Penelitian. -: Ghalia Indonesia.
Sukandarrumidi. 2002. . Metodologi Penelitian. Yoghyakarta: Gadjah Mada Univercity Press.
http://tatangmanguny.wordpress.com/2010/04/19/ukuran-sampel-rumus-slovin/
http://menulisproposal.blogspot.com/2010/12/sampling-error.html
http://www.masbied.com/2010/11/21/teknik-pengambilan-sampel-dan-kesalahan-pengambilan-sampel/

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