Probability Sampling : Definisi, Teknik dan Contoh Aplikasinya

Posted on

Disebutkan bahwa ada dua teknik pengambilan sampel, yaitu probability sampling dan non probability sampling.

Probability sampling merupakan pengambilan sampel yang mengizinkan semua populasi untuk menjadi anggota sampel, tanpa kriteria khusus.

Misalnya, jika seorang peneliti ingin meneliti masalah prestasi siswa di sekolah, bisa melibatkan sekolah negeri maupun swasta.

Begitupun penelitian tentang kepuasan kepemimpinan di perusahaan, semua karyawan perusahaan bisa dipilih secara acak untuk dijadikan sampel.

Pengertian Probability Sampling

probability sampling adalah

Probability Sampling adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana semua elemen mempunyai peluang untuk terpilih menjadi sampel.

Menurut Sugiyono

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan kesempatan sama setiap populasi.

Menurut Arikunto

Dengan menggunakan teknik ini, berarti tidak ada kendala apapun untuk melakukan penelitian terhadap kemungkinan atau probabilitas dari elemen manapun jika terpilih sebagai sampel.

Teknik Probability Sampling

teknik probability sampling

Dibawah ini merupakan jenis-jenis dari probability sampling yakni antara lain :

1. Simple Random Sampling

Simple random sampling atau metode acak sederhana adalah teknik pengambilan sampel yang menggunakan nomor undian, nomor dalam tabel atau setiap anggota populasi diberi nomor dan dipilih secara acak.

Tidak ada kriteria sampel khusus dalam metode ini, artinya semua anggota yang ada di populasi bisa berpeluang menjadi responden.

Simple random sampling memberikan kesempatan yang sama pada semua elemen untuk dapat dipilih sebagai sampel.

Contoh, peneliti ingin mengetahui pengaruh kepemimpinan dalam perusahaan, maka diambilah 30 orang dari total 150 orang yang bekerja di perusahaan.

Peneliti akan membuat daftar nomor dan dibagikan kepada seluruh karyawan. Selanjutnya pemilihan dilakukan menggunakan undian.

Sistem ini dipilih karena setiap karyawan bisa memberi penilaian terhadap pimpinannya. Jadi tidak ada yang membedakan antara karyawan satu dengan lainnya.

Cara menerapkan simple random sampling adalah sebagai berikut.

  1. Pilih populasi

Populasi adalah kelompok yang memungkinkan untuk menghasilkan data atau hipotesis. Harus dipilih populasi yang memiliki hubungan paling kuat, supaya hasil penelitian bisa mewakili populasi yang ada,

Contoh, peneliti ingin mempelajari tentang kemampuan berpikir kritis siswa sekolah negeri, dengan menggunakan kurikulum pendidikan baru. Maka populasi yang digunakan adalah sekolah negeri di daerah tertentu.

  1. Pilih jumlah sampel

Jumlah sampel harus ditentukan sebelum memilih anggota / responden. Jumlah sampel bisa dipengaruhi oleh waktu, modal penelitian atau dukungan sumber daya lain.

Contoh, dari 20 sekolah yang ada, peneliti mengambil 5 sekolah.

  1. Pilih anggota populasi

Anggota populasi adalah jumlah seluruh populasi yang ada. Contoh peneliti akan mencatat 20 sekolah yang ada di daerah.

  1. Tentukan nilai

Peneliti menentukan nilai pada masing-masing sekolah, dengan nomor urut.

Contoh, dari catatan peneliti nomor 1 untuk sekolah paling atas dan 20 untuk sekolah yang ada dibawah.

  1. Pilih nilai acak

Setelah membuat urutan penentuan nilai, peneliti bisa menggunakan alat bantu seperti tabel excel atau software untuk pengacakan nilai.

Contoh, peneliti mengundi nomor dan terpilih nomor 1,3,5,7,10.

2. Systematic Sampling

Metode sampling jenis ini dilakukan dengan cara peneliti memberikan batasan berupa suatu elemen dari setiap populasi yang akan terpilih sebagai sampel, dengan demikian elemen pertama dari setiap kelipatan akan terpilih menjadi sample.

Rumus systematic sampling adalah k = N/n.

  • k = interval pengambilan sampel
  • N = jumlah populas
  • n = jumlah sampel

Contoh systematic sampling adalah peneliti membagi nomor ke anggota populasi, misalnya 1-100 orang. Akan diambil 10 orang sebagai sampel.

k = 100/10 = 10, selanjutnya bagi 100 populasi tersebut menjadi 10 kelompok dan berikan nomor pada masing-masing anggotanya.

Kemudian tentukan nomor acak awal misalnya 5, selanjutnya dipilih nomor kelipatan 5 yang akan dijadikan sampel. Hasilnya nomor 5, 15, 25, 35, 45 dst.

Penentuan urutan elemen tetap dilakukan secara random atau acak. Sampling sistematik biasanya digunakan dalam traffic survey atau marketing research.

Ada beberapa peneliti menganggap sampling sistematik bukan merupakan sampling acak, padahal pada dasarnya sampling sistematik merupakan sampling acak karena pemilihan pertama menggunakan random start yang dilakukan secara acak.

Beberapa peneliti ada yang mengatakan bahwa sampling sistematik sebagai Quasi random sampling atau Pseudo random sampling.

Kelebihan systematic sampling diantaranya : 

  1. Proses pengambilan sampel mudah dan sederhana
  2. Kemungkinan mendapat sampel secara merata dari populasi yang ada
  3. Sampel dipilih secara adil, tanpa ada kriteria khusus

Kekurangan metode ini adalah : 

  1. Harus mengetahui berapa jumlah populasi sebenarnya
  2. Pada jenis populasi tertentu, sampel yang diperoleh cenderung tidak efisien
  3. Pada kasus tertentu sampel kurang mewakili populasi

3. Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah pengambilan sampel dengan cara membagi populasi yang ada menjadi beberapa kelompok dari lapisan yang berbeda.

Sesuai dengan klasifikasi dengan mendasarkan diri pada relevansi, kebutuhan, dan keselarasan dengan tujuan studi. Setelah itu elemen akan dipilih dari tiap-tiap kelompok secara random atau acak.

Misalnya penelitian tentang rumah tangga di kota A. Masing-masing keluarga dikelompokkan berdasarkan jumlah penghasilan, jumlah anggota keluarga, jumlah konsumsi per bulan dan sebagainya.

Keuntungan stratified random sampling ini adalah : 

  1. Hasil sampel bisa mewakili populasi
  2. Sangat minim resiko bias, karena dipilih berdasarkan lapisan tertentu
  3. Bisa memberikan kesimpulan untuk populasi, maupun masing-masing lapisan

Kekurangan teknik stratified random sampling adalah : 

  1. Biaya cukup besar, karena perlu membagi populasi sesuai dengan kelompok yang sejenis
  2. Kekurangan informasi untuk membuat kerangka kelompok, sehingga informasi yang dihasilkan tidak sesuai tujuan penelitian
  3. Butuh waktu dan tenaga lebih karena pembentukan kelompok, karena terkadang jarak lokasi yang jauh untuk tiap anggota populasi yang sesuai karakter

4. Cluster Sampling

Cluster sampling adalah teknik pengumpulan sampel secara acak dari populasi, yang telah dibuat kelompok sesuai kriteria, lalu dari masing-masing kelompok diambil sebagian atau semuanya untuk dijadikan sampel.

Desain sampel jenis ini akan cocok untuk dipilih jika peneliti ingin dalam setiap kelompok elemen heterogenitasnya tetap terjaga.

Peneliti berharap komposisi dari sample akan diusahakan sedemikian rupa sehingga serupa dengan karakteristik populasi tersebut.

Contohnya, peneliti ingin mengetahui perbedaan kontrol emosi anak dengan gadget dan yang tanpa gadget.

Peneliti bisa mendapatkan populasi dari daerah tempat tinggal sekitar, alih-alih mencarinya se kabupaten.

5. Area Sampling

Area sampling adalah bagian dari teknik cluster sampling. Perbedaannya terletak pada dasar untuk mengelompokkannya adalah faktor geografis.

Seperti berdasarkan negara, benua, provinsi, kota, serta kecamatan.

Contohnya, penelitian tentang gizi buruk di daerah Sumatera Selatan. Maka ruang lingkup penelitian hanya di daerah Sumatera Selatan saja.

6. Double Sampling

Area sampling adalah bagian dari teknik cluster sampling. Perbedaannya terletak pada dasar untuk mengelompokkannya adalah faktor geografis.

Seperti berdasarkan negara, benua, provinsi, kota, serta kecamatan.

Contohnya, penelitian tentang gizi buruk di daerah Sumatera Selatan. Maka ruang lingkup penelitian hanya di daerah Sumatera Selatan saja.

Baca juga : Contoh Probability Sampling

Tahapan Sampling Probabilitas

1. Memilih populasi

Langkah pertama untuk menggunakan metode probability sampling adalah memilih populasi. Pilih populasi yang tepat dengan melihat hubungan terdekat dengan masalah penelitian.

Misalnya untuk melihat ketertarikan produk sabun di masyarakat. Bisa memilih dari golongan pekerja, baik di pabrik, kantor, maupun di lapangan.

2. Menyusun kerangka sampel

Kerangka sampel adalah sampel yang akan digunakan dalam penelitian. Pastikan sampel berasal dari anggota populasi yang sudah dipilih sebelumnya.

Menyusun kerangka sampel menggunakan teknik pengumpulan sampel di atas.

3. Mulai survei sampel

Langkah terakhir adalah melakukan survei kepada sampel yang dipilih. Dalam tahap ini, peneliti biasanya akan menemukan masalah seperti biaya, hasil jawaban responden tidak sesuai atau kekurangan sumber tenaga manusia.

Contoh Probability Sampling

Perusahaan ingin mengeluarkan produk sabun mandi cair baru, dengan target seluruh nasional. Untuk melihat potensi pasar, perusahaan melakukan penelitian.

Karena jumlah penduduk di Indonesia mencapai ratusan juta, maka bisa menggunakan probability sampling yaitu pengambilan sampel secara acak.

Perusahaan bisa menyebarkan kuesioner perwakilan dari tiap daerah di nusantara.

Kelebihan Probability Sampling

  1. Biaya pengumpulan sampel rendah/murah
  2. Pemilihan sampel bisa mewakili populasi
  3. Hasil kesimpulan penelitian bisa diterapkan untuk semua anggota populasi 
  4. Bisa menentukan hubungan sebab akibat, karena menggunakan uji statistik

Kelemahan Probability Sampling

  1. Kesulitan untuk melihat data populasi, karena data yang tidak tersedia di publik atau susah diakses karena privasi
  2. Beresiko bias jika peneliti kurang tepat dalam menentukan sampel
  3. Pendapat responden yang dipilih secara umum mungkin tidak tepat
  4. Sulit diterapkan pada populasi yang tidak homogen

Kapan Menggunakan Probability Sampling?

  1. Menghindari bias sampel

Pengambilan sampel dengan probability sampling meminimalisir bias, karena semua populasi berpeluang menjadi sampel. Jadi bisa mendapatkan sampel yang tepat untuk mewakili seluruh populasi yang ada.

  1. Populasi beragam

Populasi beragam bisa ditemukan pada kondisi tertentu. Misalnya peneliti ingin mengetahui perilaku kesehatan masyarakat, apakah mereka rajin olahraga atau tidak.

Peneliti bisa menggunakan semua keluarga tanpa memperhatikan status sosial, ekonomi, pendidikan dan sebagainya.

  1. Sampel lebih akurat

Pengambilan sampel probability sampling menggunakan rumus statistik yang sudah teruji. Artinya sampel yang dihasilkan cukup akurat.

FAQ

Apa itu probability sampling?

Probability sampling adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana semua elemen mempunyai peluang untuk terpilih menjadi sampel

Apa contoh probability sampling?

Peneliti menggunakan simple random sampling untuk mengambil sampel menggunakan acak nomor urut dengan metode undian.

Jelaskan apa saja teknik probability sampling!

Simple random sampling, systematic sampling, stratified random sampling, cluster sampling, area sampling dan double sampling.

Apa perbedaan probability sampling dan non probability sampling?

Pengambilan sampel menggunakan probability sampling dilakukan secara bebas, sedangkan non probability sampling menggunakan sampel dengan kriteria tertentu.

Mengapa menggunakan probability sampling?

Metode ini hemat biaya, sampel bisa mewakili populasi dan hasil penelitian bisa diterapkan untuk semua anggota populasi.

Gravatar Image
Semoga materi yang saya bagikan bisa membantu teman-teman yang sedang belajar akuntansi online.

Leave a Reply