Populasi dan Sampel Penelitian

HermanAnis.com – Teman-teman semua dalam kesempatan ini kita akan membahas satu topik dalam penelitian yaitu populasi dan sampel penelitian. Populasi dan sampel penelitian memiliki peran penting dalam melakukan penelitian yang valid dan relevan.

Baca Juga: Jenis Penelitian Lengkap dengan Contohnya

A. Pertanyaan-pertanyaan yang sering di ajukan terkait dengan populasi dan sampel penelitian

Berikut adalah beberapa pertanyaan umum yang sering di ajukan terkait dengan populasi dan sampel penelitian:

1. Apa itu populasi dalam konteks penelitian?

Dalam konteks penelitian, populasi merujuk pada kelompok atau kumpulan individu, objek, atau peristiwa yang ingin di teliti dan dari mana sampel di ambil. Populasi merupakan kelompok yang memiliki karakteristik atau sifat yang spesifik dan relevan dengan tujuan penelitian.

Populasi bisa memiliki berbagai bentuk tergantung pada bidang penelitian yang di lakukan. Sebagai contoh, dalam penelitian tentang kesehatan, populasi dapat merujuk pada seluruh populasi manusia, populasi tertentu seperti populasi wanita usia 18-25 tahun, atau bahkan populasi hewan tertentu seperti populasi tikus laboratorium.

Populasi sangat penting dalam penelitian karena hasil penelitian yang di peroleh umumnya akan di generalisasikan kembali ke populasi tersebut. Dengan memahami populasi dengan baik, peneliti dapat merancang sampel yang representatif dan menyimpulkan temuan penelitian dengan kepercayaan yang lebih besar.

2. Bagaimana populasi di tentukan dalam sebuah penelitian?

Dalam sebuah penelitian, penentuan populasi di lakukan dengan mengidentifikasi kelompok atau kumpulan individu, objek, atau unit yang menjadi fokus penelitian. Populasi merupakan kumpulan yang lebih besar yang mencakup semua entitas yang relevan dengan topik penelitian.

Berikut adalah langkah-langkah umum dalam menentukan populasi dalam sebuah penelitian:

1. Definisikan topik penelitian
   Tentukan secara jelas topik atau fenomena yang ingin di teliti. Misalnya, apakah penelitian tersebut berkaitan dengan pendidikan, kesehatan, perilaku sosial, atau topik lainnya.
2. Batasi cakupan penelitian
   Tentukan batasan atau kriteria yang membatasi cakupan penelitian. Misalnya, apakah penelitian akan memfokuskan pada kelompok usia tertentu, wilayah geografis tertentu, jenis kelamin tertentu, atau karakteristik lainnya.
3. Tentukan populasi target
   Berdasarkan topik penelitian dan batasan yang telah di tetapkan, identifikasi kelompok atau populasi yang menjadi fokus penelitian. Populasi target adalah kelompok yang mencerminkan karakteristik yang ingin di teliti.
4. Spesifikasikan kriteria inklusi dan eksklusi
   Tetapkan kriteria yang jelas untuk menyertakan atau mengeluarkan individu, objek, atau unit dari populasi. Kriteria inklusi dan eksklusi membantu membatasi entitas yang relevan dengan penelitian.
5. Pertimbangkan populasi yang dapat di jangkau
   Pertimbangkan keterbatasan sumber daya, waktu, dan aksesibilitas dalam menentukan populasi. Kadang-kadang, penelitian tidak dapat mencakup seluruh populasi, dan dalam hal ini, sampel di ambil untuk mewakili populasi tersebut.

Pemilihan populasi yang tepat penting untuk memastikan hasil penelitian yang relevan dan dapat di terapkan. Penting juga untuk menjelaskan secara jelas dan transparan tentang populasi yang di tentukan dalam penelitian, termasuk batasan cakupan, kriteria inklusi dan eksklusi, serta pertimbangan lainnya yang mendasari pemilihan populasi tersebut.

3. Apa perbedaan antara populasi dan sampel dalam penelitian?

Dalam konteks penelitian, terdapat perbedaan antara populasi dan sampel. Berikut adalah penjelasan singkat tentang perbedaan antara keduanya:

a. Populasi

1. Populasi merujuk pada kumpulan lengkap individu, objek, atau unit yang memiliki karakteristik yang ingin di teliti dalam suatu penelitian.
2. Populasi mencakup seluruh kelompok yang ingin di selidiki dan merupakan target dari generalisasi hasil penelitian.
3. Populasi sering kali memiliki ukuran yang besar, dan penelitian mungkin tidak memungkinkan untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi.
4. Contoh populasi dapat berupa seluruh penduduk suatu negara, semua mahasiswa di sebuah universitas, atau semua produk yang di produksi oleh suatu perusahaan.

b. Sampel

1. Sampel adalah subset atau bagian yang di ambil dari populasi yang lebih besar untuk mewakili karakteristik populasi tersebut.
2. Sampel di gunakan untuk melakukan analisis dan penarikan kesimpulan tentang populasi secara keseluruhan.
3. Sampel di gunakan ketika tidak mungkin atau tidak praktis untuk mempelajari seluruh populasi.
4. Ukuran sampel yang di ambil dapat bervariasi tergantung pada tujuan penelitian, metode analisis, tingkat ketelitian yang di inginkan, dan faktor-faktor lainnya.

Perhatikan bahwa penting untuk memastikan bahwa sampel di pilih dengan cermat agar representatif terhadap populasi yang ingin di teliti. Penggunaan sampel yang representatif adalah cara yang umum dalam penelitian untuk membuat generalisasi atau kesimpulan yang dapat di andalkan tentang populasi.

4. Apa itu sampel acak dan bagaimana cara memilihnya?

Sampel acak adalah metode pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk di pilih menjadi bagian dari sampel. Pengambilan sampel acak membantu memastikan representativitas sampel terhadap populasi dan mengurangi bias dalam pemilihan sampel.

Ada beberapa cara untuk memilih sampel acak, di antaranya:

1. Random Sampling Sederhana (Simple Random Sampling): Ini adalah metode pengambilan sampel acak di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk di pilih. Prosedur umumnya melibatkan penggunaan angka acak atau tabel angka acak untuk memilih individu secara acak dari populasi.
2. Stratified Random Sampling: Dalam metode ini, populasi di bagi menjadi beberapa subkelompok yang di sebut strata berdasarkan karakteristik yang relevan. Kemudian, sampel acak di ambil secara terpisah dari masing-masing strata secara proporsional atau dengan ukuran yang sama dari setiap strata. Ini memastikan bahwa setiap strata terwakili dengan baik dalam sampel.
3. Cluster Sampling: Dalam metode ini, populasi di pecah menjadi kelompok yang di sebut cluster, seperti daerah geografis atau unit organisasi. Beberapa cluster di pilih secara acak dan semua anggota dalam cluster yang di pilih menjadi bagian dari sampel. Metode ini sering digunakan ketika populasi terlalu besar atau tidak mudah di akses secara langsung.
4. Multistage Sampling: Ini adalah kombinasi dari beberapa tahap pengambilan sampel.
5. Sampling Sistematis: Dalam metode ini, anggota populasi di urutkan sesuai dengan suatu kriteria (misalnya, urutan abjad atau urutan kronologis), dan sampel di ambil dengan jarak tetap di antara anggota sampel.

Pemilihan metode pengambilan sampel acak tergantung pada karakteristik populasi, tujuan penelitian, ketersediaan sumber daya, dan kendala lainnya. Penting untuk merencanakan dan melaksanakan metode pengambilan sampel dengan cermat untuk memastikan representativitas sampel yang di ambil terhadap populasi yang ingin di teliti.

5. Apa itu sampel yang representatif?

Sampel yang representatif adalah sampel yang secara akurat mencerminkan karakteristik atau properti populasi yang ingin diteliti. Dalam sampel yang representatif, distribusi karakteristik yang relevan dalam sampel secara proporsional mewakili distribusi karakteristik yang ada dalam populasi.

Dalam penelitian, penting untuk memiliki sampel yang representatif karena tujuan utamanya adalah untuk melakukan generalisasi atau pengambilan kesimpulan tentang populasi berdasarkan data yang diperoleh dari sampel. Jika sampel tidak representatif, generalisasi hasil penelitian menjadi tidak akurat dan kurang dapat diandalkan.

Pemilihan sampel yang representatif melibatkan upaya untuk meminimalkan bias atau distorsi dalam pemilihan sampel. Beberapa faktor yang harus diperhatikan dalam memastikan sampel yang representatif antara lain:

1. Metode pengambilan sampel
   Gunakan metode pengambilan sampel acak, seperti random sampling, dimana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi bagian dari sampel. Ini membantu memastikan bahwa setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk diwakili dalam sampel.
2. Kriteria inklusi dan eksklusi yang jelas
   Tetapkan kriteria inklusi dan eksklusi yang jelas untuk memilih anggota sampel. Pastikan bahwa kriteria tersebut mencerminkan karakteristik populasi yang ingin di teliti dan tidak memperkenalkan bias seleksi.
3. Ukuran sampel yang memadai
   Memastikan bahwa ukuran sampel yang digunakan cukup besar untuk menghasilkan hasil yang representatif. Semakin besar ukuran sampel, semakin kecil kemungkinan kesalahan sampel dan semakin mendekati representativitasnya terhadap populasi.
4. Variasi dalam populasi
   Perhatikan variasi atau heterogenitas yang ada dalam populasi dan pastikan bahwa sampel mencakup variasi tersebut secara proporsional. Misalnya, jika ada perbedaan karakteristik antara kelompok dalam populasi, pastikan bahwa sampel mencakup anggota dari setiap kelompok secara proporsional.

Selain faktor-faktor di atas, penting untuk memperhatikan dan menghindari bias dalam pemilihan sampel, seperti bias pemilihan, bias respons, atau bias nonrespons, yang dapat mengakibatkan sampel yang tidak representatif.

Dengan memastikan sampel yang representatif, peneliti dapat meningkatkan validitas eksternal penelitian mereka dan menghasilkan temuan yang lebih umum dan berlaku luas untuk populasi yang lebih besar.

6. Apa arti ukuran sampel dalam penelitian?

Ukuran sampel dalam penelitian merujuk pada jumlah individu, objek, atau unit yang di ambil sebagai bagian dari sampel yang akan di teliti. Selain itu, ukuran sampel juga merupakan jumlah entitas yang akan menjadi subjek analisis dalam penelitian.

Ukuran sampel memiliki peran penting dalam penelitian karena dapat mempengaruhi validitas, keandalan, dan generalisabilitas hasil penelitian. Ukuran sampel yang tepat di perlukan untuk memastikan representativitas sampel terhadap populasi dan untuk menghasilkan hasil yang akurat dan dapat di andalkan.

Jika ukuran sampel yang terlalu kecil dapat menghasilkan hasil yang tidak representatif dan rentan terhadap kesalahan sampel (sampling error). Hasil dari sampel yang kecil mungkin tidak mencerminkan variasi atau karakteristik yang sebenarnya dalam populasi, sehingga generalisasi temuan penelitian menjadi kurang meyakinkan.

Sebaliknya, ukuran sampel yang terlalu besar mungkin tidak memberikan manfaat yang signifikan dalam meningkatkan akurasi hasil penelitian, terutama jika variasi dalam populasi relatif rendah. Ukuran sampel yang besar juga dapat mempengaruhi waktu, biaya, dan sumber daya yang di perlukan untuk mengumpulkan dan menganalisis data.

Penentuan ukuran sampel yang tepat melibatkan pertimbangan banyak faktor, seperti tujuan penelitian, tingkat ketelitian yang di inginkan, tingkat kepercayaan, karakteristik populasi, metode analisis statistik, dan keterbatasan sumber daya. Pendekatan yang umum di gunakan adalah menggunakan perhitungan statistik atau rumus yang sesuai dengan tujuan dan metode penelitian yang di gunakan, atau mengacu pada rekomendasi yang telah ada dalam bidang penelitian tertentu.

Dalam praktiknya, peneliti harus memastikan bahwa ukuran sampel yang di gunakan mencakup jumlah yang cukup untuk menghasilkan hasil yang representatif dan dapat di andalkan, tetapi juga mempertimbangkan keterbatasan dan sumber daya yang tersedia

7. Bagaimana menentukan ukuran sampel yang tepat?

Menentukan ukuran sampel yang tepat adalah langkah penting dalam perencanaan penelitian. Ukuran sampel yang adekuat penting untuk memastikan representativitas sampel terhadap populasi dan keakuratan hasil penelitian.

Namun, penentuan ukuran sampel yang tepat melibatkan pertimbangan beberapa faktor, seperti:

1. Tujuan penelitian.
   Jika penelitian membutuhkan analisis yang lebih rinci atau presisi yang tinggi, maka ukuran sampel yang lebih besar mungkin di perlukan.
2. Tingkat ketelitian yang di inginkan.
   Tentukan tingkat ketelitian atau margin of error (kesalahan toleransi) yang dapat di terima. Margin of error menunjukkan sejauh mana hasil penelitian dapat berbeda dari parameter sebenarnya dalam populasi. Semakin rendah margin of error yang di inginkan, semakin besar ukuran sampel yang di butuhkan.
3. Tingkat kepercayaan yang di inginkan
   Tingkat kepercayaan menunjukkan sejauh mana hasil penelitian dapat di andalkan. Tingkat kepercayaan yang umum adalah 95% atau 99%. Semakin tinggi tingkat kepercayaan yang di inginkan, semakin besar ukuran sampel yang diperlukan.
4. Karakteristik populasi
   Pertimbangkan variasi atau heterogenitas dalam populasi yang ingin diteliti. Jika populasi memiliki variasi yang tinggi, ukuran sampel yang lebih besar akan di perlukan untuk mencakup variasi tersebut dan memastikan representativitas yang memadai.
5. Metode analisis statistik
   Pertimbangkan metode analisis statistik yang akan digunakan dalam penelitian. Beberapa metode analisis statistik membutuhkan ukuran sampel yang lebih besar daripada yang lain untuk menghasilkan hasil yang dapat diandalkan.
6. Keterbatasan waktu dan sumber daya
   Pertimbangkan keterbatasan waktu, anggaran, dan sumber daya yang tersedia. Ukuran sampel yang besar mungkin membutuhkan waktu dan biaya yang lebih tinggi.

Dalam prakteknya, peneliti sering menggunakan rumus atau perhitungan statistik yang spesifik, seperti rumus ukuran sampel minimal untuk estimasi parameter, atau mengadopsi rekomendasi yang ada dalam bidang penelitian tertentu. Penggunaan perhitungan tersebut dapat membantu dalam menentukan ukuran sampel yang tepat sesuai dengan faktor-faktor di atas.

Jika memungkinkan, berkonsultasilah dengan ahli statistik atau metodologi penelitian untuk membantu menentukan ukuran sampel yang tepat sesuai dengan konteks penelitian yang spesifik.

8. Apa itu kesalahan sampel (sampling error)?

Kesalahan sampel (sampling error) merujuk pada perbedaan antara hasil yang di peroleh dari sampel yang di ambil dan hasil yang sebenarnya dari populasi yang ingin di teliti. Ini adalah jenis kesalahan yang muncul secara alami dalam proses pengambilan sampel dan dapat terjadi karena variasi acak di antara anggota sampel.

Kesalahan sampel terjadi karena kita hanya menganalisis sampel yang merupakan subset dari populasi yang lebih besar. Karena sampel tersebut hanya mencakup sebagian kecil dari populasi, ada kemungkinan bahwa hasil yang di temukan dalam sampel tidak sepenuhnya merepresentasikan karakteristik atau properti sebenarnya dari populasi.

Kesalahan sampel bukanlah hasil dari kesalahan individu dalam pengambilan sampel, tetapi lebih sebagai hasil dari variasi acak yang tidak dapat di hindari. Ini berarti meskipun peneliti melakukan pengambilan sampel secara acak dan mengikuti metode yang tepat, kesalahan sampel masih mungkin terjadi.

Untuk mengatasi kesalahan sampel, penting untuk mempertimbangkan ukuran sampel yang cukup besar dan menerapkan analisis statistik yang tepat. Semakin besar ukuran sampel, semakin kecil kesalahan sampel yang dapat terjadi, karena lebih banyak data yang tersedia untuk menganalisis karakteristik populasi secara akurat. Selain itu, dengan menggunakan teknik statistik yang sesuai, peneliti dapat mengukur dan memperhitungkan kesalahan sampel dalam inferensi dan kesimpulan penelitian.

9. Bagaimana menghindari bias dalam pemilihan sampel?

Menghindari bias dalam pemilihan sampel sangat penting untuk memastikan bahwa sampel yang di ambil adalah representatif dari populasi yang ingin di teliti. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat di ambil untuk mengurangi bias dalam pemilihan sampel:

a. Penggunaan metode pengambilan sampel acak

Gunakan metode pengambilan sampel acak, seperti random sampling, di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk di pilih menjadi bagian dari sampel. Metode pengambilan sampel acak membantu mengurangi kemungkinan adanya bias seleksi.

b. Definisi kriteria inklusi dan eksklusi yang jelas

Tetapkan kriteria yang jelas untuk inklusi dan eksklusi dalam sampel. Hal ini memastikan bahwa semua anggota populasi yang memenuhi kriteria tersebut memiliki kesempatan yang sama untuk di pilih, tanpa ada bias berdasarkan karakteristik tertentu.

c. Memperhatikan ukuran sampel yang memadai

Pastikan ukuran sampel yang di gunakan mencukupi untuk menghasilkan estimasi yang akurat. Semakin besar ukuran sampel, semakin tinggi tingkat kepercayaan dan representativitas sampel tersebut terhadap populasi.

d. Perhatikan variasi dalam populasi

Jika populasi memiliki variasi yang signifikan, pastikan sampel mencakup variasi tersebut secara proporsional. Misalnya, jika populasi terdiri dari kelompok usia yang berbeda, pastikan sampel juga mencakup anggota dari setiap kelompok usia tersebut.

e. Evaluasi dan penghapusan bias yang mungkin ada

Lakukan evaluasi terhadap sampel yang telah terkumpul untuk mendeteksi adanya bias yang mungkin ada. Jika terdapat bias yang signifikan, langkah-langkah perbaikan atau penyesuaian dapat di ambil, seperti pengambilan sampel tambahan atau penyesuaian bobot.

f. Konsultasikan dengan ahli

Jika memungkinkan, berkonsultasilah dengan ahli statistik atau penelitian untuk memastikan bahwa metode pengambilan sampel yang di gunakan tidak mengandung bias yang tidak di sengaja.

Mengurangi atau menghindari bias dalam pemilihan sampel bukanlah tugas yang mudah, tetapi dengan memperhatikan prinsip-prinsip tersebut, peneliti dapat meningkatkan kualitas representasi sampel terhadap populasi yang di teliti.

10. Apa itu generalisasi dan bagaimana hubungannya dengan sampel?

Generalisasi adalah proses penggunaan temuan atau hasil penelitian yang di peroleh dari sampel yang relatif kecil untuk di terapkan pada populasi yang lebih besar. Dalam penelitian, sampel digunakan sebagai representasi atau contoh dari populasi yang ingin di teliti.

Dalam banyak kasus, penelitian pada populasi secara keseluruhan tidak memungkinkan atau tidak praktis karena keterbatasan waktu, sumber daya, atau aksesibilitas. Oleh karena itu, peneliti menggunakan sampel yang lebih kecil namun di harapkan mewakili karakteristik populasi yang lebih besar.

Proses generalisasi di lakukan dengan asumsi bahwa sampel yang di ambil secara acak dan representatif dari populasi akan mencerminkan properti atau karakteristik populasi tersebut secara keseluruhan. Dengan kata lain, jika sampel yang di pilih dengan baik dapat mewakili populasi secara tepat, temuan atau hasil penelitian yang di peroleh dari sampel dapat di generalisasikan kembali ke populasi secara lebih luas.

Penting untuk di catat bahwa generalisasi memiliki asumsi dan batasan tertentu. Meskipun tujuan dari pengambilan sampel adalah untuk memperoleh representasi yang baik dari populasi, ada faktor-faktor seperti kesalahan sampel (sampling error) dan bias yang dapat mempengaruhi generalisasi tersebut.

Oleh karena itu, penting untuk memperhatikan metode pengambilan sampel yang tepat dan menerapkan analisis statistik yang sesuai untuk mengurangi kesalahan sampel dan memperoleh kesimpulan yang lebih andal.

Baca Juga: Jenis jenis Variabel Penelitian

B. Populasi dan sampel penelitian menurut para ahli

Dalam konteks penelitian, populasi merujuk pada kumpulan individu, objek, atau unit yang memiliki karakteristik atau atribut yang relevan dengan topik penelitian. Populasi merupakan kelompok yang menjadi fokus penelitian dan mencakup semua entitas yang memiliki hubungan dengan pertanyaan penelitian yang di ajukan.

Populasi bisa beragam dan dapat bervariasi tergantung pada konteks penelitian yang di lakukan. Misalnya, dalam penelitian kesehatan, populasi dapat merujuk pada individu-individu yang menderita suatu penyakit tertentu. Dalam penelitian ekonomi, populasi bisa mencakup semua rumah tangga di suatu negara atau wilayah tertentu. Dalam penelitian tentang perilaku konsumen, populasi dapat merujuk pada semua individu yang merupakan target pasar untuk suatu produk.

Populasi memiliki ciri khusus yang ingin di pelajari atau di pahami dalam penelitian. Namun, seringkali tidak mungkin atau tidak praktis untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi karena keterbatasan waktu, biaya, atau sumber daya lainnya. Oleh karena itu, peneliti mengambil sampel, yaitu sebagian kecil dari populasi, yang di harapkan dapat mewakili karakteristik dan variasi yang ada dalam populasi secara keseluruhan.

Sementara itu, dalam konteks penelitian, sampel adalah subset atau bagian yang di ambil dari populasi yang lebih besar. Sampel di gunakan sebagai representasi populasi untuk mengumpulkan data dan membuat inferensi atau generalisasi tentang populasi tersebut.

Penelitian sering kali tidak memungkinkan untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi karena keterbatasan waktu, sumber daya, dan aksesibilitas. Oleh karena itu, sampel di gunakan untuk mewakili populasi secara efisien. Dengan mempelajari sampel yang representatif, peneliti dapat membuat pernyataan umum atau inferensi tentang populasi secara keseluruhan.

Proses pemilihan sampel harus di lakukan dengan hati-hati agar sampel tersebut mencerminkan karakteristik populasi dengan baik. Pemilihan sampel yang baik harus memperhatikan metode pemilihan yang tepat, seperti pengambilan sampel acak, pengambilan sampel stratifikasi, atau pengambilan sampel berdasarkan kriteria tertentu. Penting juga untuk memperhatikan ukuran sampel yang memadai agar memiliki tingkat kepercayaan dan tingkat ketelitian yang memadai.

1. Pengertian populasi penelitian menurut ahli

Berikut adalah lima pengertian tentang populasi penelitian menurut ahli, beserta rujukannya:

1. “Populasi penelitian adalah kumpulan individu, objek, atau unit yang menjadi fokus penelitian dan mencakup semua entitas yang memiliki karakteristik yang relevan dengan topik penelitian.” (Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business: A Skill Building Approach. Wiley.)
2. “Populasi penelitian adalah himpunan lengkap individu, objek, atau unit yang memenuhi kriteria inklusi yang di tentukan dalam penelitian.” (Creswell, J. W. (2013). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. Sage Publications.)
3. “Populasi penelitian adalah totalitas entitas yang menjadi fokus penelitian, baik itu manusia, objek, wilayah, atau fenomena tertentu.” (Mugenda, O. M., & Mugenda, A. G. (2012). Research Methods: Quantitative and Qualitative Approaches. Acts Press.)
4. “Populasi penelitian adalah kumpulan individu atau unit yang memiliki karakteristik yang ingin di teliti dalam suatu penelitian, dan penelitian di lakukan untuk membuat generalisasi tentang populasi.” (Neuman, W. L. (2013). Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches. Pearson.)
5. “Populasi penelitian adalah kelompok yang ingin di teliti dan mencakup semua entitas yang relevan dengan topik penelitian.” (Bryman, A., & Bell, E. (2015). Business Research Methods. Oxford University Press.)

Penting untuk memilih populasi dengan tepat dalam penelitian, karena kesimpulan dan generalisasi yang di hasilkan akan berlaku hanya untuk populasi yang telah di tentukan. Definisi populasi yang jelas dan terdefinisi dengan baik memastikan bahwa penelitian yang di lakukan memiliki fokus yang jelas dan relevan dengan tujuan penelitian.

Perlu di perhatikan bahwa dalam beberapa penelitian, populasi juga dapat merujuk pada populasi target, yaitu kelompok spesifik yang menjadi fokus penelitian. Misalnya, dalam penelitian tentang efektivitas suatu intervensi pendidikan, populasi target mungkin adalah siswa di sekolah tertentu yang menerima intervensi tersebut.

Dalam merancang penelitian, penting untuk menjelaskan dan membatasi populasi dengan jelas agar mempermudah interpretasi dan generalisasi hasil penelitian.

2. Pengertian sampel penelitian menurut Ahli

Berikut adalah lima pengertian tentang sampel penelitian menurut ahli, beserta rujukannya:

1. “Sampel penelitian adalah subset atau bagian yang di ambil dari populasi yang lebih besar dan di gunakan untuk mewakili karakteristik populasi tersebut.” (Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business: A Skill Building Approach. Wiley.)
2. “Sampel penelitian adalah sekelompok individu atau unit yang di pilih secara acak atau sistematis dari populasi yang lebih besar dan di gunakan untuk mengumpulkan data yang mewakili populasi tersebut.” (Creswell, J. W. (2013). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. Sage Publications.)
3. “Sampel penelitian adalah sebagian kecil dari populasi yang di pilih dengan tujuan mengambil informasi yang dapat di generalisasikan ke populasi secara keseluruhan.” (Mugenda, O. M., & Mugenda, A. G. (2012). Research Methods: Quantitative and Qualitative Approaches. Acts Press.)
4. “Sampel penelitian adalah kelompok individu atau unit yang di ambil dari populasi untuk mewakili populasi yang ingin di teliti dan di gunakan untuk membuat inferensi tentang populasi tersebut.” (Neuman, W. L. (2013). Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches. Pearson.)
5. “Sampel penelitian adalah bagian yang dapat di representasikan dari populasi yang di gunakan untuk mengumpulkan data dan membuat generalisasi tentang populasi yang lebih besar.” (Bryman, A., & Bell, E. (2015). Business Research Methods. Oxford University Press.)

Sampel penelitian dapat berupa individu, kelompok, objek, atau unit yang relevan dengan tujuan penelitian. Data yang di kumpulkan dari sampel di gunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian, menguji hipotesis, atau membuat generalisasi tentang populasi yang lebih besar.

Penting untuk mencatat bahwa interpretasi dan generalisasi hasil penelitian dari sampel harus dilakukan dengan hati-hati dan dengan mempertimbangkan batasan dan karakteristik sampel itu sendiri. Kesimpulan yang di tarik dari sampel tidak selalu berlaku secara universal untuk seluruh populasi, namun dapat memberikan wawasan dan pemahaman yang bermanfaat tentang fenomena yang di teliti.

Baca Juga: Jenis Penelitian Kuantitatif

C. Jenis-jenis populasi dan sampel penelitian

Jenis-jenis populasi dan sampel dalam penelitian di gunakan untuk mengidentifikasi dan mewakili kelompok individu, objek, atau unit yang menjadi fokus penelitian. Masing-masing jenis memiliki tujuan dan kegunaannya tersendiri. Berikut penjelasan tentang jenis-jenis populasi dan sampel penelitian beserta tujuan penggunaannya.

a. Jenis-jenis populasi penelitian

Dalam penelitian, terdapat beberapa jenis populasi yang mungkin menjadi fokus penelitian tergantung pada tujuan dan konteks penelitian tersebut. Beberapa jenis populasi umum dalam penelitian meliputi:

1. Populasi target: Populasi target merujuk pada kelompok spesifik yang menjadi subjek penelitian. Misalnya, jika penelitian berfokus pada efektivitas suatu intervensi pendidikan, populasi target adalah siswa yang menerima intervensi tersebut.
2. Populasi aksesible: Populasi aksesible adalah kelompok individu atau unit yang dapat di jangkau oleh peneliti dengan mudah. Dalam beberapa kasus, populasi aksesible di gunakan sebagai alternatif yang lebih praktis karena keterbatasan waktu, biaya, atau sumber daya lainnya.
3. Populasi terbatas: Populasi terbatas adalah kelompok yang memiliki batasan tertentu yang relevan dengan penelitian. Misalnya, populasi terbatas dapat merujuk pada individu dengan kondisi medis tertentu, individu dalam rentang usia tertentu, atau individu dengan karakteristik khusus lainnya.
4. Populasi terdefinisi: Populasi terdefinisi adalah kelompok yang karakteristik dan batasannya telah di tentukan dengan jelas. Populasi terdefinisi membantu dalam mengatur cakupan penelitian dan memastikan bahwa fokus penelitian tetap terarah dan spesifik.
5. Populasi teoritis: Populasi teoritis merujuk pada kelompok yang di asumsikan memiliki hubungan dengan teori yang sedang di teliti. Populasi teoritis dapat mencakup individu, kelompok sosial, organisasi, atau fenomena tertentu yang relevan dengan konsep atau kerangka teoritis penelitian.

Pemilihan jenis populasi yang tepat sangat penting dalam penelitian karena akan mempengaruhi generalisasi dan interpretasi hasil penelitian. Penting untuk mendefinisikan populasi dengan jelas dan mempertimbangkan kriteria inklusi dan eksklusi yang sesuai dengan tujuan penelitian.

b. Jenis-jenis sampel penelitian

Dalam penelitian, terdapat beberapa jenis sampel yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data representatif dari populasi yang lebih besar. Berikut adalah beberapa jenis sampel yang umum di gunakan dalam penelitian:

1. Sampel acak sederhana:
   Sampel acak sederhana adalah metode pengambilan sampel dimana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi bagian dari sampel. Ini dilakukan dengan cara menggunakan prosedur acak seperti pengundian atau penggunaan generator angka acak. Metode ini memastikan bahwa setiap individu atau unit dalam populasi memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi bagian dari sampel.
2. Sampel berstrata:
   Sampel berstrata melibatkan pembagian populasi menjadi subkelompok yang disebut strata berdasarkan karakteristik tertentu yang relevan dengan penelitian. Kemudian, sampel di ambil secara acak dari setiap strata secara terpisah dengan proporsi yang sesuai dengan ukuran strata tersebut. Metode ini memungkinkan peneliti untuk memperoleh representasi yang lebih akurat dari setiap kelompok dalam populasi.
3. Sampel klaster:
   Sampel klaster melibatkan pembagian populasi menjadi klaster atau kelompok yang lebih kecil, seperti wilayah geografis atau unit administratif. Kemudian, sejumlah klaster dipilih secara acak, dan semua individu dalam klaster yang terpilih menjadi bagian dari sampel. Metode ini digunakan ketika populasi terlalu besar atau sulit dijangkau secara langsung.
4. Sampel bertingkat:
   Sampel bertingkat melibatkan pemilihan sampel dalam beberapa tahap atau tingkat. Misalnya, dalam penelitian pendidikan, tahap pertama dapat melibatkan pemilihan sekolah, tahap kedua melibatkan pemilihan kelas, dan tahap ketiga melibatkan pemilihan siswa. Metode ini di gunakan ketika terdapat hierarki atau struktur bertingkat dalam populasi.
5. Sampel bertujuan (purposive sample):
   Sampel bertujuan melibatkan pemilihan individu atau unit berdasarkan kriteria tertentu yang relevan dengan penelitian. Pemilihan sampel di lakukan dengan tujuan untuk mencakup individu atau unit yang memiliki informasi yang paling relevan atau kaya dengan data yang di perlukan dalam penelitian. Metode ini di gunakan dalam penelitian kualitatif atau dalam situasi di mana tujuan penelitian membutuhkan partisipan yang spesifik.

Baca Juga: Hipotesis Penelitian Bidang Pendidikan

D. Teknik Sampling

Teknik sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel untuk menentukan sampel yang akan di gunakan dalam penelitian. Alasan di lakukannya sampling dalam suatu penelitian adalah (Williamson, 2018):

1. Berbiaya murah dan membutuhkan waktu yang tidak lama untuk di lakukan pengumpulan data, di bandingkan melakukannya kepada seluruh populasi
2. Untuk melakukan pengumpulan data kepada seluruh populasi merupakan pekerjaan yang tidak praktis dan tidak mungkin di jalankan.

Seperti halnya populasi, sampel juga memiliki deskripsi secara statistik yang di sebut dengan statistik sampel (sample statistics). Tingkat kesesuaian antara parameter populasi dengan statistik sampel di sebut dengan sampling error. Jadi sampling error adalah selisih antara karakteristik dari populasi dengan karakteristik dari sampel secara statistik.

Perlu di ketahui bahwa dalam menentukan besar sampel dan sampel yang akan di pilih, pada dasarnya peneliti dapat menggunakan dua metode utama yaitu;

1. metode probabilitas; dan
2. metode nonprobabilitas.

Secara skematis, teknik sampling di lihat pada gambar 1.

Dari gambar tersebut terlihat bahwa, teknik sampling pada dasarnya dapat di kelompokkan menjadi dua yaitu probability sampling dan nonprobability sampling.

Probability sampling meliputi:

1. simple random,
2. proportionate stratified random,
3. disproportionate stratified random, dan
4. area random.

Sementara itu, nonprobability sampling meliputi;

1. sampling sistematis,
2. samping kuota,
3. sampling aksidental,
4. purposive sampling,
5. system jenuh, dan
6. snowball sampling.

E. Tahap-tahap dalam menentukan sampel Penelitian

Umumnya metode probabilistik di gunakan pada penelitian bersifat kuantitatif yang menggunakan pendekatan positivistik. Sedangkan metode non-probabilitas pada penelitian kualitatif yang menggunakan pendekatan interpretatif.

Meskipun pada akhirnya suatu penelitian kuantitatif menggunakan seluruh populasi sebagai sampel penelitian, bukan berarti peneliti menggunakan salah satu dari metode non-probablistik yaitu teknik sampel jenuh.

Pada kasus ini peneliti tetap menghitung minimal sampel dengan metode probabilitas. Jika hasil perhitungan minimal sampel ternyata jumlahnya melebihi seluruh populasi yang ada di lokasi penelitian, maka sampel yang di pakai tetap seluruh populasi tersebut.

Kekurangan sampel dalam penelitian ini di laporkan peneliti sebagai keterbatasan penelitian pada hasil studi. Kasus ini biasanya terjadi pada lokasi penelitian dengan populasi sedikit, seperti pada lingkup perusahaan kecil.

Misalnya, populasi penelitian pada sebuah perusahaan adalah 40 pekerja. Untuk menentukan ukuran sampel, peneliti tetap menghitung menggunakan rumus sampel probabilitas. Jika hasil perhitungan ternyata adalah 60 pekerja, maka peneliti tetap menggunakan 40 sampel pekerja. Kekurangan sampel (dalam hal ini adalah 20 pekerja) di laporkan sebagai keterbatasan dalam penelitian.

Untuk menghasilkan sampel penelitian dalam penelitian kuantitatif, di butuhkan tahapan-tahapan sebagai berikut:

1. Menentukan metode untuk menentukan jumlah sampel (sample size)
2. Menentukan metode untuk memilih sampel dari populasi (sampling frame)

Baca juga: Perbedaan Metode Kualitatif dan Kuantitatif

1. Menentukan metode untuk menentukan jumlah sampel (sample size)

Pengertian sample size atau ukuran sampel atau besaran sampel merupakan jumlah sampel yang paling sedikit atau minimal harus di ambil oleh peneliti untuk pengumpulan data sebagai syarat keterwakilan dan generalisasi hasil penelitian terhadap populasi.

Hal ini sesuai dengan tujuan penelitian kuantitatif adalah membuat generalisasi hasil studi kepada sampel yang terpilih secara representatif terhadap populasi penelitian.

Misalnya hasil studi menunjukkan terdapat hubungan antara pola asuh orangtua terhadap perilaku merokok pada siswa kelas XII sebuah SMP swasta, maka hasil ini dapat di generalisasikan terhadap populasi siswa di SMP tersebut, jika metode penentuan dan pemilihan sampel telah benar di lakukan.

Dengan demikian pada penelitian kuantitatif sangat di anjurkan menggunakan metode penentuan jumlah sampel yang memastikan bahwa:

1. Seluruh elemen dalam populasi memiliki kemungkinan yang sama untuk terpilih
2. Jumlah minimal sampel cukup untuk melakukan generalisasi hasil studi terhadap populasi

Kedua syarat di atas tersebut dapat terpenuhi dengan metode probabilitas. Prinsip utama dalam menentukan jumlah sampel dengan metode probablitas adalah semakin besar jumlah sampel semakin baik.

a. Sampel sekitar 200

Sebuah referensi menyebut bahwa studi dengan minimal 200 sampel, umumnya menghasilkan studi yang signifikan secara statistik dan tidak mengalami kesulitan dalam menentukan metode yang sesuai (Williamson, 2018).

Namun demikian terdapat satu kondisi yang menyebabkan penelitian melibatkan jumlah sampel sedikit (<200). Sehingga menurutnya ada empat kriteria yang dapat di pakai sebagai pedoman menentukan ukuran sampel yang cukup secara statistik, yaitu:

• Bila sampel dan populasi memerlukan akurasi yang rendah, maka jumlah sampel di butuhkan kecil
• Bila variabilitas populasi sangat tinggi, maka di butuhkan sampel yang lebih banyak. Sehingga populasi yang cenderung homogen, di butuhkan sampel yang tidak terlalu besar.
• Besarnya sampel tergantung pada metode pemilihannya (sampling method). Misalnya metode stratified sampling di butuhkan pada kasus dengan akurasi rendah sehingga bisa menggunakan sampel jumlah kecil. Hal ini berkebalikan dengan metode simple random sampling atau systematic sampling. Penjelasan ketiga metode ini akan di jabarkan pada sub bab berikutnya.
• Keputusan untuk menggunakan rumus besar sampel sebaiknya di tentukan dengan memperhatikan metode analisis yang akan di pakai. Misalnya jika analisis data yang akan di gunakan bersifat kompleks maka sebaiknya menggunakan jumlah sampel yang besar.

Referensi lainnya menyatakan jika populasi penelitian sangat besar (di atas 10.000) maka pengambilan sampel dapat di lakukan dengan persentase relatif terhadap populasi. Adapun pedoman pengambilan sampel yang di sarankan adalah:

• Jika populasi kurang dari 10.000, jumlah sampel yang di sarankan adalah 30%
• Jika populasi lebih dari 10.000, jumlah sampel yang di sarankan adalah 10%
• Jika populasi lebih dari 150.000, jumlah sampel yang di sarankan adalah 1%
• Jika populasi lebih dari 10.000.000, jumlah sampel yang di sarankan adalah 0,025%

Namun demikian jumlah sampel yang di tentukan sebaiknya tidak terlalu kecil (undersize) dan tidak terlalu besar (oversize). Baik sampel yang undersize maupun oversize memiliki dampak negatif bagi penelitian (Peat, Mellis, Williams, & Xuan, 2001).

b. Bila sampel terlalu kecil (Undersize)

1. Kemungkinan terjadi error tipe 1 (kesalahan karena menolak hipotesa nol, atau α) dan tipe 2 (kesalahan menerima hipotesis nol atau β). Error lebih mungkin terjadi pada tipe
2. Tidak cukup menunjukkan power (1-β) yang sangat signifikan secara klinis. Power adalah peluang penelitian tidak mengalami error tipe 2.
3. Estimasi effect akan tidak tepat.
4. Perbedaan antar kelompok sangat kecil sehingga gagal mencapai hasil yang signifikan secara statistik.
5. Studi menjadi tidak etis karena tidak sesuai dengan tujuan awal.

c. Bila sampel terlalu besar (Oversize)

1. Kemungkinan terjadi error tipe 1, karena studi menunjukkan perbedaan yang kecil yang sebenarnya tidak signifikan bagi penelitian.
2. Terjadi pemborosan sumberdaya.
3. Terjadi ketidakakurasian karena data yang besar sulit di pelihara.
4. Response rate yang tinggi sulit tercapai. Respon rate adalah proporsi subyek yang masuk kriteria ikut dalam penelitian.
5. Masalah etis, karena terjadi kelebihan subyek penelitian.

Telah di jelaskan di atas bahwa antara karakteristik populasi dengan karakteristik sampel sebaiknya mendekati sama atau memiliki sampling error yang kecil. Sehingga jika penelitian menghendaki sampling error yang rendah, di butuhkan jumlah sampel yang sangat besar. Atau semakin kecil sampling error, jumlah sampel semakin kecil.

Namun demikian, sampling error yang besar belum tentu di ebabkan oleh buruknya perencanaan penelitian (penetapan metode, pemilihan sampel, dsb).

Dalam beberapa kasus hal ini disebabkan oleh faktor di luar penentuan desain sampling yang di sebut dengan non-sampling error yang masalahnya lebih serius dibanding sampling error karena peneliti tidak dapat mengontrolnya. Non-sampling error terdiri dari tiga jenis:

1. Bias seleksi atau selection bias terjadi karena ada kecenderungan mengeluarkan (eksklusi) beberapa elemen dari sampel. Bias ini dapat diminimalisir dengan membuat desain sampling yang terencana dengan baik.
2. Bias non-respon atau nonresponse bias, terjadi bila antara responden dan non-responden memiliki perbedaan dilihat dari variabel yang di teliti.
3. Bias respon atau response bias, terjadi bila responden menyampaikan informasi secara tidak jujur yang dapat disebabkan oleh sikap peneliti, kesalahan dalam menyampaikan pertanyaan, dan pertanyaan yang berulang-ulang.

Metode untuk menentukan jumlah sampel dengan teknik probabilistik pada dasarnya dapat dilakukan dengan tiga cara yaitu:

1. Pendekatan dengan menentukan power penelitian;
2. Pendekatan dengan menentukan Confidence Interval (CI) penelitian; dan
3. Menggunakan simulasi komputer.

Cara yang pertama dan kedua menggunakan pendekatan statistik inferensial dan secara khusus dibahas pada mata kuliah Rancangan Sampel. Sedangkan metode ketiga menggunakan bantuan komputer untuk melakukan perhitungan, umumnya teknik yang dipakai adalah Bootstraping dan metode simulasi Monte Carlo (Dattalo, 2008).

2. Menentukan metode untuk memilih sampel dari populasi (sampling frame)

Tahap selanjutnya setelah besar sampel di tentukan, adalah menentukan teknik pemilihan sampel dari populasi, yang di sebut dengan sampling frame atau metode sampling. Proses yang di lakukan peneliti dalam memilih sampel dari sebuah populasi untuk menghasilkan informasi yang sesuai dengan fenomena yang di teliti di sebut dengan Sampling (Brink, 2009).

Proses di atas di sebut juag dengan rancangan sampling atau sampling frame. Daftar elemen sampling pada populasi yang di tuju yang di susun secara komprehensi di sebut dengan rancangan sampling, yang menghasilkan sampel penelitian. Rancangan sampling di siapkan oleh peneliti dengan menyusun seluruh anggota kelompok dari populasi yang dapat di jangkau.

Prinsipnya dalam metode sampling pada penelitian kuantitatif adalah menggunakan teknik probabilitas. Teknik non-probabilitas dapat di lakukan jika secara praktis tidak memungkinkan di lakukan dengan teknik probabilitas.

F. Probability Sampling

Metode sampling dengan teknik probabilitas di dasarkan pada sifatnya yang random atau acak. Pengertian random atau acak adalah setiap elemen dalam populasi memilki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai sampel.

Probability Sampling adalah teknik sampling (teknik pengambilan sampel) yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk di pilih menjadi anggota sampel.

Pada teknik random sampling, seorang peneliti terlebih dahulu harus mengetahui seluruh elemen dari populasi, mempersiapkan daftar populasi, dan sample secara acak di ambil dari daftar populasi (Brink, 2009). Teknik sampling probabilitas atau random probability terdiri dari empat macam yaitu (Fink, 2003):

1. Simple Random Sampling

Simple (sederhana) karena pengambilan sampel anggota populasi di lakukan secara kala tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi sersebut. Metode simple random sampling menggunakan teknik probabilitas sampling sederhana. Teknik ini dapat di gambar 2 berikut:

Ada tiga karakteristik utama dalam simple random sampling yaitu:

1. hanya terdiri dari satu langkah atau proses;
2. setiap subyek atau obyek memiliki kesamaan peluang untuk terpilih; dan
3. populasi dapat di identifikasi dan di buat daftar.

Macam-macam variasi dari teknik simple random sampling antara lain:

• Sistem arisan atau mengambil salah satu angka dari wadah (di sebut juga fishbowl technique);
• Menggunakan tabel bilangan random
• Menggunakan aplikasi komputer untuk menentukan bilangan random

Cara ini di lakukan apabila anggota populasi di anggap Homogen.

2. stratified random sampling

Pada teknik stratified random sampling, populasi di bagi-bagi ke dalam sub-sub kelompok atau strata, kemudian pada tiap sub kelompok ini sampel di pilih dengan simple random sampling. Teknik ini lebih kompleks di banding simple random sampling. Semakin banyak sub kelompok maka penelitian membutuhkan waktu dan biaya yang lebih besar.

a. Proportionate stratified random sampling

Teknik di gunakan apabila populasi mempunyai anggota/ unsur yang tidak homogeny dan berstrata proporsional, misalnya jumlah karyawan dalam organisasi mempunyai latar belakang pendidikan yang berstrata proporsional yang dapat di gambarkan pada gambar 3 sebagai berikut:

b. Disproportionate Stratified Random Sampling

Teknik ini untuk menentukan sampel, apabila populasi berstrata tetapi kurang proporsional. Penentuan sampel dengan teknik ini dapat di lihat pada gambar 4. Berikut:

3. Systematic random sampling

Bila pada stratified random sampling pemilihan sampel berdasarkan sub kelompok, maka pada systematic random sampling pemilihan kelompok berdasarkan pola yang tersistematis di tentukan oleh peneliti. Pola tersebut adalah dengan membagi jumlah populasi dengan jumlah sampel sehingga di dapatkan kelipatan angka sebagai identitas sampel yang akan di ambil.

Misalnya dari populasi sebanyak 3000 di butuhkan 500 sampel, maka pemilihan sampel di lakukan dengan melihat kelipatan angka 6 yaitu dari hasil 3000/500 = 6.

Perlu di perhatikan bahwa jika pemilihan sampel dengan sistematika yang terjadi secara alami pada populasi, maka teknik ini bukan termasuk systematic random sampling.

Misalnya:

Memilih sampel dari daftar absensi berdasarkan huruf pertama pada nama murid, bukan merupakan systematic random sampling karena akan ada huruf yang tidak ikut dalam sampling yaitu huruf X.

4. Cluster Sampling (Area Sampling)

Teknik sampling daerah yang di gunakan untuk menentukan sampel apabila obyek yang di teliti atau sumber data sangat luas. Cluster adalah unit yang terbentuk secara alamiah. Misalnya, di sekolah/perguruan tinggi terdapat kelas-kelas, guru dan murid. Lalu di rumah sakit terdapat ruang-ruang perawatan.

Pada teknik ini, pemilihan cluster di lakukan secara acak. Jika sebuah rumah sakit terdiri dari 12 paviliun rawat inap maka, untuk keperluan sampling, seluruh paviliun tersebut memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih.

Cluster sampling biasanya di lakukan pada penelitian dengan skala besar. Perbedaan dengan stratified random sampling adalah pembagian populasi ke dalam cluster-cluster di lakukan secara alami bukan di itentukan oleh peneliti. Misalnya pengambilan data kepada seluruh RW di kelurahan A merupakan cluster sampling.

Contoh lain, misalnya untuk sampel penduduk dari suatu Negara, provinsi atau kabupaten. Untuk menentukan penduduk mana yang di jadikan sumber data, maka pengambilan sampelnya berdasarkan daerah populasi yang di tetapkan, misalnya Indonesia terdapat 33 propinsi, sampelnya menggunakan 10 propinsi, maka 10 propinsi di ambil secara random (acak).

Perlu di ingat propinsi Indonesia berstrata maka pengambilan sampel menggunakan teknik stratidied random sampling yang dapat di lihat pada gambar 5 berikut:

G. Nonprobability Sampling

Jika dalam penelitian kuantitatif peneliti tidak memungkinkan melakukan teknik sampling probabilitas, maka teknik non-probabilitas dapat di lakukan sebagai alternatif kedua. Nonprobability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang yang sama bagi setiap anggota populasi untuk di pilih menjadi anggota sampel.

Misalnya karena keterbatasan waktu sehingga metode sampling dengan teknik probabilitas akan memperlama proses pengumpulan data, seperti pengumpulan data pada karyawan shift 3.

Penggunaan teknik non-probabilitas memiliki kelemahan yaitu kurang berkontribusi untuk generalisasi terhadap populasi penelitian, karena pemilihan sampel di lakukan tidak secara acak. Adapun teknik sampling non-probabilitas terdiri dari:

Teknik sampel ini meliputi:

1. Sampling Sistematis

Sampling Sistematis adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah di beri nomor urut. Misalnya anggota populasi di beri nomor urut terdiri dari 50 orang dari nomor 1 sampai dengan nomor 50 pengambilan sampel dapat nomor ganjil atau genap saja atau kelipatan dari bilangan tertentu.

2. Sampling Kuota (Quota sampling)

Sampling kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri – ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang di inginkan. Sekilas metode ini mirip stratified sampling namun pemilihan di lakukan secara tidak acak (Brink, 2009).

Pada quota sampling, peneliti membagi populasi ke dalam dua kelompok misalnya jenis kelamin pria dan wanita, kelompok usia muda dan tua. Kemudian peneliti mengestimasi proporsi individu pada masing-masing subkelompok (misalnya proporsi kelompok usia muda pria dan usia muda wanita, kelompok usia tua wanita dan usia tua pria). Perlu di catat bahwa proporsi masingmasing subkelompok di lakukan dengan cara estimasi, bukan berdasarkan data yang riil.

3. Sampling Aksidental (Covenience sampling)

Covenience sampling di sebut juga accidental sampling atau availability sampling. Pengertian covenience sample adalah sekumpulan individu yang ada saat ini dan memungkinkan untuk menjadi sampel. Sehingga pada teknik ini peneliti bebas menentukan sampel yang di temukan untuk di lakukan wawancara.

Sampling Aksidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat di gunakan sebagai sampel, apabila di pandang orang yang kebetulan di temui itu cocok sebagai sumber data.

Teknik ini cocok di lakukan jika individu memiliki karakteristik tertentu yang sulit di wawancarai jika di pilih secara acak, misalnya pada individu dengan masalah kesehatan mental. Misalnya peneliti mewawancari 20 orang yang berkunjung ke klinik kebidanan saat bertemu langsung di lokasi.

4. Sampling Purposive

Disebut juga judgemental sampling atau theoretical sampling. Teknik pemilihan sampel di lakukan berdasarkan pendapat/argumen (judgment) peneliti. Sampling Purpasive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu.

Misalnya pemilihan sampel antara responden dengan nyeri pinggang yang ringan dan berat, pemilihan sampel pada penderita HIV positif antara yang tidak memiliki gejala, yang sedang aktif menderita, dan yang sedang tidak aktif (terminated).

Contoh lainnya seperti, penelitian tentang makanan, maka sampel datanya adalah orang yang ahli makanan. Sampel ini lebih cocok di gunakan untuk penelitian kualitatif.

5. Sampling Jenuh

Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel, apabila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan apabila jumlah populasi relative kecil, kurang dari 30 orang. Istilah lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.

6. Snowball Sampel

Snowball sampling di sebut juga network sampling. Ketika daftar nama calon responden sulit di dapatkan, maka metode ini cocok di pakai. Pemilihan sampel pada teknik snowball di lakukan berdasarkan informasi dan rekomendasi responden yang sudah di wawancarai.

Misalnya pemilihan responden pada anggota gank anak jalanan. Snowball sampel adalah teknik penentuan sampel yang mula–mula jumlahnya kecil, kemudian membesar.

Bagaimana sebaiknya memilih metode sampling yang di jelaskan di atas? Apakah ada pedomannya? Dikutip dari buku yang di tulis Hilla Brink, Roberts & Burke (1989) memberikan pedoman sebagaimana di jelaskan pada tabel 1 berikut.

Tabel 1. Pedoman Pemilihan Metode Sampling

Hal yang perlu mendapat perhatian peneliti setelah menentukan metode sampling adalah menentukan kriteria inklusi sampel. Kriteria ini di sebut juga kriteria eligibilitas berguna untuk menentukan individu atau obyek penelitian dapat di ikutkan/di masukkan atau tidak dalam sampel penelitian (Brink, 2009). Sedangkan kriteria eksklusi bertujuan menghilangkan/mengeluarkan subyek yang tidak memenuhi kriteria inklusi karena berbagai sebab, seperti:

1. Terdapat satu kondisi (mis: penyakit) yang akan mengganggu pengukuran dan interpretasi hasil
2. Terdapat keadaan yang mengganggu kemampuan pelaksanaan, seperti tidak punya tempat tinggal
3. Hambatan etis
4. Subyek menolak partisipasi

H. Contoh Cara menentukan Ukuran Sampel

Jumlah anggota sampel sering di nyatakan dengan ukuran sampel. Makin besar jumlah sampel mendekati populasi, maka peluang kesalahan generalisasi semakin kecil dan sebaliknya semakin kecil jumlah sampel menjauhi populasi, maka makin besar kesalahan generalisasi (di berilakukan umum).

Jadi pada dasarnya tidak ada anggota yang paling tepat tergantung tingkat kesalahan yang di kehendaki. Tingkat kepercayaan yang di kehendaki sering tergantung pada sumber dana, waktu dan tenaga. Rumus untuk menghitung ukuran sampel dari populasi yang di ketahui jumlahnay adalah sebagai berikut:

Penelitian di lakukan pada karyawan suatu perusahaan. Dimana karyawan tersebut di kelompokkan berdasarkan jenjang pendidikan yaitu lulusan S1 = 50, sarjana muda = 300, SMK = 500, SMP = 100, SD = 50 (populasi berstrata). Jumlah populasi = 1000 karyawan, tingkat kesalahan yang di kehendaki 5%, maka jumlah sampelnya = 258 orang.

Tingkat pendidikan harus proporsional sesuai dengan populasi. Jadi jumlah sampel untuk:

Jadi Jumlah Sampel = 14 + 18+139+28+14=258 orang

I. Populasi dan sampel pada penelitian kualitatif, kuantitatif dan peneltian deskriptif.

1. Populasi dan sampel penelitian kuantitatif

Dalam penelitian kuantitatif, terdapat dua konsep penting yang harus dipahami, yaitu populasi dan sampel.

1. Populasi
   Populasi adalah kelompok yang luas atau keseluruhan individu, objek, atau peristiwa yang menjadi fokus penelitian. Populasi merupakan himpunan dari semua elemen yang ingin kita generalisasi atau simpulkan dalam penelitian.
   Contohnya, jika kita ingin meneliti tentang preferensi makanan pada remaja di sebuah kota, maka populasi penelitian kita adalah semua remaja di kota tersebut.
2. Sampel
   Sampel adalah subset atau bagian yang terpilih dari populasi yang direpresentasikan dalam penelitian. Sampel digunakan karena seringkali sulit atau tidak mungkin untuk mempelajari seluruh populasi karena keterbatasan waktu, biaya, dan sumber daya lainnya.
   Oleh karena itu, dengan menggunakan sampel, peneliti dapat mengumpulkan data dari sebagian kecil populasi dan menggeneralisasikan hasilnya ke seluruh populasi. Sampel yang baik harus direpresentasikan secara acak dan memiliki karakteristik yang mirip dengan populasi aslinya.

Penelitian kuantitatif biasanya melibatkan pengumpulan data numerik atau data berbasis angka yang kemudian dianalisis secara statistik. Dalam penelitian ini, peneliti berusaha untuk menggeneralisasikan hasil dari sampel yang dipilih secara acak ke populasi secara umum. Oleh karena itu, penting untuk memilih sampel yang representatif agar hasil penelitian dapat diterapkan pada populasi yang lebih besar.

2. Populasi dan sampel penelitian kuantitatif

Dalam penelitian kualitatif, konsep populasi dan sampel memiliki makna yang sedikit berbeda dibandingkan dengan penelitian kuantitatif.

1. Populasi
   Dalam penelitian kualitatif, populasi lebih berfokus pada konteks, fenomena, atau situasi yang menjadi fokus penelitian. Populasi dapat berupa sekelompok individu, kelompok sosial, organisasi, atau bahkan artefak budaya yang relevan dengan tujuan penelitian.
   Pemilihan populasi dalam penelitian kualitatif lebih didasarkan pada relevansi dengan fenomena yang ingin diteliti daripada pada jumlah yang besar. Misalnya, jika penelitian bertujuan untuk memahami pengalaman ibu hamil, maka populasi penelitian adalah semua ibu hamil yang relevan dengan konteks penelitian tersebut.
2. Sampel
   Dalam penelitian kualitatif, sampel dipilih berdasarkan pertimbangan pemilihan informan atau partisipan yang dapat memberikan wawasan dan pemahaman mendalam tentang fenomena yang diteliti. Proses pemilihan sampel dalam penelitian kualitatif disebut sebagai purposive sampling atau convenience sampling, di mana peneliti secara sengaja memilih partisipan yang memiliki pengetahuan atau pengalaman yang sesuai dengan tujuan penelitian.
   Jumlah sampel dalam penelitian kualitatif tidak ditentukan oleh pertimbangan statistik, melainkan oleh saturasi data, yaitu titik di mana data tambahan tidak lagi memberikan informasi baru yang signifikan.

Dalam penelitian kualitatif, fokus utama adalah pemahaman yang mendalam tentang fenomena, proses, makna, dan konteks yang kompleks. Oleh karena itu, penting untuk memilih sampel yang dapat memberikan informasi yang relevan dan mendalam sesuai dengan tujuan penelitian.

3. Populasi dan sampel penelitian deskriptif

Dalam penelitian deskriptif, konsep populasi dan sampel memiliki arti yang mirip dengan penelitian kuantitatif dan kualitatif, tetapi dengan beberapa perbedaan dalam konteks penggunaannya.

1. Populasi
   Dalam penelitian deskriptif, populasi adalah kelompok atau kumpulan individu, objek, atau peristiwa yang ingin kita deskripsikan atau gambarkan. Populasi dalam penelitian deskriptif mencakup semua elemen yang relevan dengan fenomena yang sedang diteliti.
   Misalnya, jika kita ingin mendeskripsikan karakteristik penggunaan media sosial oleh remaja di sebuah kota, maka populasi kita adalah semua remaja di kota tersebut.
2. Sampel
   Sampel dalam penelitian deskriptif adalah subset atau bagian yang dipilih dari populasi yang mewakili populasi tersebut. Dalam penelitian deskriptif, penggunaan sampel biasanya bertujuan untuk mengumpulkan data yang mewakili karakteristik dan pola yang ada dalam populasi yang lebih besar secara efisien.
   Sampel dalam penelitian deskriptif seringkali dipilih dengan menggunakan teknik pemilihan yang memperhatikan representativitas dan kemungkinan generalisasi hasil penelitian. Namun, tujuan utama penggunaan sampel dalam penelitian deskriptif adalah untuk memberikan gambaran yang mendalam tentang populasi yang lebih besar.

Dalam penelitian deskriptif, fokus utama adalah pada deskripsi, penggambaran, atau gambaran yang komprehensif tentang karakteristik, perilaku, atau pola yang ada dalam populasi yang diteliti.
Populasi diidentifikasi sebagai kelompok yang ingin kita deskripsikan secara mendetail, sedangkan sampel dipilih sebagai bagian yang mewakili populasi tersebut untuk tujuan efisiensi dan kemampuan memberikan gambaran yang memadai tentang populasi yang lebih besar.

J. Kesalahan-kesalahan dalam penentuan Populasi dan Sampel Penelitian

Dalam penentuan populasi dan sampel penelitian, terdapat beberapa kesalahan yang dapat terjadi. Berikut ini adalah beberapa contoh kesalahan yang sering terjadi:

1. Kesalahan dalam menentukan cakupan populasi

Kesalahan ini terjadi ketika peneliti tidak memperhatikan dengan seksama batasan dan cakupan populasi yang tepat. Misalnya, jika penelitian ingin menggeneralisasi hasil pada tingkat nasional, tetapi populasi yang di pilih hanya terbatas pada satu wilayah geografis, maka generalisasi tersebut menjadi tidak tepat.

2. Kesalahan dalam pemilihan sampel yang tidak representatif

Kesalahan ini terjadi ketika sampel yang di pilih tidak mewakili populasi secara keseluruhan dengan baik. Hal ini dapat terjadi jika metode pemilihan sampel tidak memperhatikan karakteristik penting dalam populasi atau jika terdapat bias dalam proses pengambilan sampel.

3. Kesalahan dalam penentuan ukuran sampel

Kesalahan ini terjadi ketika ukuran sampel yang di tentukan tidak memadai untuk menghasilkan hasil penelitian yang valid dan signifikan. Ukuran sampel yang terlalu kecil dapat menghasilkan hasil yang tidak representatif atau tidak dapat di andalkan, sedangkan ukuran sampel yang terlalu besar dapat membuang-buang waktu dan sumber daya.

4. Kesalahan dalam penentuan kriteria inklusi dan eksklusi

Kesalahan ini terjadi jika kriteria untuk memilih individu atau unit dalam populasi tidak tepat atau terlalu ketat. Hal ini dapat menyebabkan penelitian tidak mewakili populasi secara keseluruhan atau menghasilkan hasil yang bias.

5. Kesalahan dalam pemilihan sampel non-acak

Kesalahan ini terjadi ketika peneliti menggunakan metode pemilihan sampel non-acak yang dapat menghasilkan bias. Contohnya, pemilihan sampel berdasarkan ketersediaan (convenience sampling) di mana individu yang mudah di jangkau di pilih tanpa memperhatikan representativitas mereka dalam populasi.

6. Kesalahan dalam pengabaian sampel yang hilang atau tidak responsif

Kesalahan ini terjadi jika peneliti mengabaikan individu atau unit dalam sampel yang hilang atau tidak responsif. Hal ini dapat menghasilkan bias dalam analisis dan interpretasi hasil penelitian.

7. Kesalahan dalam generalisasi yang berlebihan

Kesalahan ini terjadi jika peneliti menggeneralisasi hasil penelitian pada populasi yang tidak sesuai atau tidak relevan. Generalisasi yang berlebihan dapat menghasilkan kesimpulan yang tidak akurat atau tidak valid.

Penting untuk menyadari kesalahan-kesalahan ini dan melakukan langkah-langkah yang tepat untuk menghindari atau meminimalkan kesalahan dalam penentuan populasi dan sampel penelitian.

J. Kesimpulan

Penentuan populasi dan sampel dalam penelitian kuantitatif berkaitan dengan penentun lokasi dan waktu penelitian. Sehingga dalam menentukan populasi dan sampel peneliti harus memperhatikan lokasi dan waktu yang tersedia.

Penelitian kuantitatif bertujuan melakukan generalisasi terhadap populasi penelitian sehingga data yang di kumpulkan harus memenuhi syarat keterwakilan (representatif) dan kecukupan. Pada penelitian kuantitatif sangat di anjurkan menggunakan teknikprobabilitas dalam menentukan besar sampel (sample size) dan pemilihan sampel (sampling method) karena sampel di pilih secara acak/random.

Penentuan besar sample dengan teknik probabilitas dapat di lakukan dengan 3 pendekatan yaitu (1) dengan menentukan power penelitian; (2) dengan menentukan confidence interval penelitian; dan (3) dengan menggunakan simulasi komputer (bootstraping dan monte carlo simulation).

Sedangkan metode sampling dengan teknik probabilitas terdiri dari empat macam yaitu: Simple random sampling, Stratified random sampling, Systematic random sampling, dan Cluster random sampling. Teknik non-probabilitas pada penelitian kuantitatif dapat di lakukan jika tidak memungkinkan menerapkan teknik probabilitas. Teknik metode sampling non-probabilitas antara lain: Purposive sampling, Convenience sampling, Quota samping, dan Snowball sampling.

Baca Juga: Langkah-langkah Pengembangan Instrumen Penelitian Pendidikan

Sumber Rujukan:

• Brink, H. (2009). Fundamentals for Research Methodology for Health Care Professionals. Cape Town: Juta Press.
• Dattalo, P. (2008). Determining Sample Size: Balancing Power, Precision, and Practicality. Oxford: Oxford University Press.
• Fink, A. (2003). How to Sample in Surveys. California: Sage Publications.
• Williamson, K. (2018). Populations and Samples. In K. Williamson, & G. Johanson, Research Methods (pp. 359-377). Cambridge, USA: Elsevier.

Demikian semoga bermanfaat.