Teknik Pengambilan Sampel Probability Sampling

Hi mahasiswa, kali ini saya mau ngepostingin tentang teknik pengambilan sampel pada kalian. Tentu ini ada kaitannya dengan penelitian maupun materi perkuliahan, jadi bagi yang masih bingung-bingung dalam menentukan sampel, coba simak postingan ini, moga bisa membantu dalam memahaminya ya. Langsung saja di simak.

Pengertian dari teknik sampling itu sendiri adalah teknik yang digunakan untuk pengambilan sampel. Teknik sampling itu sendiri dibagi menjadi dua yaitu Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Di sini kita akan fokus membahas Probability sampling. Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Probability sampling itu sendiri meliputi simple random, proportionate stratified random, disproportionate stratified random, dan area random (cluster random sampling). 

Adapun penjelasan dari masing-masing teknik sampling di atas adalah sebagai berikut :

Simple random sampling, yaitu pengambilan sampel dari populasi yang dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata/tingkatan yang ada dalam populasi. Dimana populasi tersebut homogen atau relatif homogen kemudian diambil secara acak untuk dijadikan sampel. Misalnya, kita ingin meneliti prestasi belajar dari siswa kelas 6 SD yang terdiri dari 3 kelas, maka kita mengambil nilai-nilai siswa dari guru, kemudian di cari rata-ratanya dari rata-rata tersebut di peroleh 66,7 ; 60,8 dan 66,4 . jika kita membutuhkan 2 sampel kita dapat langsung memilih kelas yang memiliki nilai rata-rata yang relatif sama yaitu 66,7 dan 66,4.

Proportionate stratified random sampling, yaitu teknik yang digunakan bila populasi mempunyai anggota atau unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Misalnya suatu perusahaan memiliki karyawan dengan latar belakang pendidikan yang berstrata, contohnya jumlah karyawan yang tamat S1 = 50, S2 = 30, SMA = 400, SMP = 800, maka jumlah sampel yang diambil nanti harus berdasarkan strata pendidikan tersebut.

Disproportionate stratified random sampling, yaitu teknik yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasinya berstrata namun kurang proporsional. Misalnya sebuah perusahaan memiliki karyawan dengan latar belakang pendidikan sebagai berikut lulusan S1 = 3 orang, S2 = 5, SMA = 400, SMP = 800 , maka untuk 3 orang lulusan S1 dan 5 orang lulusan S2 diambil semua menjadi sampel karena kedua kelompok tersebut terlalu kecil jika dibandingkan dengan lulusan SMA dan SMP.

Cluster random sampling ( area sampling), yaitu teknik yang digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data terlalu luas. Misalnya penduduk dari suatu negara, untuk menentukan penduduk mana yang sakan menjadi sumber data maka sampel diambil berdasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan. Contohnya dari ke 33 provinsi di Indonesia akan di ambil 10 provinsi secara acak. Namun tidak berhenti disitu, perlu di ingat pula, bahwa dari 10 provinsi yang sudah dipilih tersebut tentu memiliki ciri/karakteristik tertentu, dalam artian apa yang ada di provinsi satu tidak sama dengan apa yang ada di provinsi lain, di jawa terdapat banyak penduduk sedangkan di sulawesi memiliki penduduk yang lebih sedikit dari pulau jawa. Jadi sari strata tersebut perlu dilakukan lagi penarikan sampel menggunakan stratified random sampling. Teknik cluster random sampling ini sering digunakan melalui dua tahap, pertama menentukan sampel daerah dan tahap kedua menentukan orang-orang yang ada pada daerah tersebut menggunakan teknik sampling juga.

BACA JUGA : Teknik Pengambilan Sampel Nonprobability Sampling

Baiklah ini secara ringkas sudah dijelaskan tentang probability sampling. Moga sampai di sini kalian bisa pahami. Semangat terus sahabat mahasiswa. :)