Populasi dan Sampel

jasa pembuatan toko online murah

Populasi merupakan sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan yang membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi yang akan diteliti harus didefinisikan dengan jelas sebelum penelitian dilakukan.” (Santoso dan Tjiptono, 2002:79).

Gay (1987:102) mengemukakan Populasi merupakan kelompok tertentu dari sesuatu (orang, benda, peristiwa, dan sebagainya) yang dipilih oleh peneliti yang hasil studinya atau penelitiannya dapat digeneralisasikan terhadap kelompok tersebut.

Arikunto (2006:130) menyatakan,

Populasi adalah keseluruhan subjek penelitian. Jika seseorang ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi atau studi populasi atau sensus. Subyek penelitian adalah tempat variabel melekat.

Sementara itu Sukardi (2010:53) menyatakan Populasi adalah semua anggota kelompok manusia, binatang, peristiwa, atau benda yang tinggal bersama dalam satu tempat dan secara terencana menjadi target kesimpulan dari hasil akhir suatu penelitian.

Sampel adalah semacam miniatur (mikrokosmos) dari populasinya” (Santoso dan Tjiptono, 2002:80).

Sampel adalah sebagian atau wakil dari pupulasi yang diteliti (Arikunto, 2006:131)

Kesimpulan dari pengertian populasi dan sampel:

Populasi merupakan suatu wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai karakteristik tertentu dan mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel. Sampel merupakan bagian kecil dari suatu populasi.
Mengapa perlu ada Sampel?
Data yang dipergunakan dalam suatu penelitian belum tentu merupakan keseluruhan dari suatu populasi karena beberapa kendala :
Kendala biaya, Kendala waktu, Kendala tenaga, Polulasi yang tidak terdefinisikan, untuk mengatasi masalah dalam pemakaian data yang mengalami kendala-kendala, maka dapat dipergunakan Sampel.
Adapun keuntungan jika penelitian dilakukan dengan menggunakan sampel antara lain:
a. Sampel jumlahnya lebih sedikit,
b. Jika populasi terlalu besar, khawatir akan ada yang terlewatkan,
c. Lebih efisien,
d. Penelitian populas bisa bersifat merusak,
e. Penelitian populasi bisa terjadi ketidak akuratan data, dan
f. Lebih memungkinkan.
(Arikunto, 2006:133)
Kriteria Sampel yang representatif  dan baik
Menurut Arikunto (2006:133) kita boleh mengadakan penelitian sampel bila subyek didalam populasi benar-benar homogen. Apabila subyek populasi tidak homogen, maka kesimpulannya tidak boleh diberlakukan bagi populasi. Sebagai contoh populasi yang homogen adalah air teh dalam sebuah gelas. Kita ambil sampelnya sedikit dengan ujung sendok dan kita cicip. Jika rasanya manis, maka kesimpulan dapat digeneralisasikan untuk air teh keseluruhan dalam gelas. Berarti kesimpulan bagi sampel berlaku untuk populasi.
Sampel yang representatif adalah sampel yang benar-benar dapat mewakili dari seluruh populasi. Jika populasi bersifat homogen, maka sampel bisa diambil dari populasi yang mana saja, namun jika populasi bersifat heterogen, maka sampel harus mewakili dari setiap bagian yang heterogen dari populasi tersebut sehingga hasil penelitian dari sampel dapat terpenuhi terhadap setiap anggota populasi.

Pengambilan sampel harus dilakukan sedemikian rupa sehingga diperoleh sampel yang benar-benar dapat menggambarkan keadaan populasi yang sesungguhnya atau dapat juga dikatakan sampel haruslah representatif (mewakili) populasi. Nasution (1987:115) memilih suatu jumlah tertentu untuk diselidiki dari keseluruhan populasi disebut sampling.

Jadi, dapat disimpulkan syarat data sampel yang baik, yaitu:
a. Obyektif (sesuai dengan kenyataan yang sebenarnya),
b. Representatif (mewakili keadaan yang sebenarnya),
c. Memiliki variasi yang kecil, dan
d. Tepat Waktu dan Relevan.

Prinsip-Prinsip Dasar
>> Untuk resiko perbedaan hasil antara populasi dengan sampel, dipergunakan kemungkinan tingkat kesalahan (error sampling) (misalnya 1%, 5%, 10%)
>> Angka tingkat kepercayaan tersebut pararel dengan tingkat kepercayaan/ kebenaran (misalnya 99%, 95%, 90%)

Cara Menentukan Jumlah sampel :

1. Cara Menentukan ukuran sampel menurut Slovin
Menggunakan rumus :

"rumus slovin"

Keterangan;

n   =   ukuran Sampel

N  =   ukuran Populasi

e   =   persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang     masih dapat ditolerir atau diinginkan  (error sampling) co: 1%, 5%, 10%)

2.  Cara menentukan Ukuran Sampel Menurut Gay

Ukuran minimum sampel yang dapat diterima bedasarkan pada desain penelitian yang digunakan, yaitu :

Metode deskriptif, minimal 10% populasi, Populasi yang relatif kecil min 20%
Metode deskriptif-korelasional, minimal 30 subyek
Metode ex post facto, minimal 15 subyek per kelompok
Metode eksperimental, minimal 15 subyek per kelompok

Teknik /Metode Penentuan Sampling

A.  Probability Sampling

Probability Sampling adalah Teknik pengambilan sampel yang memposisikan semua anggota populasi dalam posisi yang sama, yakni sama-sama memiliki peluang untuk menjadi sampel. Teknik-teknik yang dikembangkan dalam model ini merupakan teknik-teknik terbaik dalam pengambilan sampe. Sejauh ini karakter populasinya memungkinkan untuk diambil sampel dengan teknik-teknik  Probability Sampling disarankan agar dilakukan.

Probability Sampling merupakan suatu metode pemilihan ukuran sampel dimana setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel. Tetapi semakin besar populasi, akan semakin sulit.

Ada empat cara pengambilan sampel dengan metode ini :
1. Simple random Sampling
2. Stratified random sampling (cara stratifikasi)
3. Cluster sampling (cara kluster)
4. Systematic sampling

1. Simple random Sampling?
a. Cara undian:
          Dengan cara memberikan nomor-nomor pada seluruh anggota populasi, lalu secara acak dipilih nomor-nomor sesuai dgn banyaknya jumlah sampel yang dibutuhkan.
Ada dua rancangan cara undian :
          Pengambilan sampel tanpa pengembalian, yang berarti sampel yang pernah terpilih tidak akan dipilih lagi. Akan menghasilkan nilai probabilitas yang tidak konstan
?Pengambilan sampel dengan pengembalian, yang berarti sampel yang pernah terpilih ada kemungkinan terpilih lagi. Megnghasilkan nilai probabilitas yang konstan.

b. Cara tabel bilangan random

– Menggunakan tabel bilangan random (acak), yaitu suatu tabel yang terdiri dari bilangan-bilangan yang tidak berurutan.
– Secara prinsip, pemakaiannya adalah dengan memberi nomor pada setiap anggota populasi dalam suatu daftar (sample frame).
– Selanjutnya dipergunakan jumlah digit pada tabel acak dengan digit populasi.
– Pilih salah satu nomor dengan acak, gunakan dua digit terakhirnya, cocokkan dengan nomor pada sample frame.
– Jika ada yang sama, maka data pada sample frame diambil sebagai anggota sampel.

c. Contoh menentukan reponden menggunakan tabel bilangan random

-Buat kerangka populasi (daftar nama populasi, beri nomor)
– Buka tabel bilangan random (acak)
– Pilih baris pada tabel bilangan random dengan cara tertentu (co: terpilih baris ke 23)
– Pilih lajur pada tabel bilangan acak (misalnya terpilih lajur ke 35)
– Temukan titik temu antara baris dan lajur, berupa bilangan (co: titik temu antara baris ke 23 dengan lajur ke 35 adalah bilangan 084)
– Bilangan tersebut merupakan nomor responden pertama yang terpilih
– Untuk menentukan nomor responden berikutnya dapat diambil bilangan2 yang ada dibawah dan atau diatasnya.

2. Stratified Random Sampling (stratifikasi)

– Dilakukan dengan membuat strata pada anggota populasi
– Mengelompokkan suatu populasi yang heterogen berdasarkan karakteristik tertentu ke dalam beberapa sub-populasi.
– Sehingga setiap sub populasi akan memiliki anggota sampel yang homogen
– Dari setiap sub populasi diambil anggota sampelnya secara acak
– Penghitungan sampel menggunakan dua pendekatan:
a. Cara proporsional (bila jumlah elemen tiap sub populasi tidak sama)
b. Cara disproporsional (bila jumlah elemen tiap sub populasi sama)

3.  Cluster Sampling

– Pendekatan pengambilan sampel dengan cara melakukan seleksi terlebih dahulu terhadap setiap individu yang menjadi populasi
– Dilakukan dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok elemen dan secara random beberapa anggota kelompok dipilih sebagai sampel.
– Atau melakukan randomasi terhadap kelompok bukan terhadap subjek terhadap secara individual.
– Didasarkan pada satuan analisis dalam kelompok tertentu di satu wilayah.

Contoh :
– Penelitian untuk mengetahui penggunaan internet di wilayah Belimbing kota malang.
– Kesulitan membuat kerangka populasi karena jumlah satuan analisis yang banyak
– Misal wilayah Perumahan Taman Raya memiliki 10 RW.
– Dari 10 RW tersebut diambil 25% melalui teknik random, diperoleh 3 RW
– Masing-masing RW memiliki 11, 12 dan 14 RT
– Masing-masing RT terdiri dari 25, 26 dan 29 KK
– Dari 80 KK tersebut hanya 50 KK yang menggunakan internet.
Perbedaan Stratified Sampling  dengan Cluster Sampling?
>> Cara stratifikasi akan mengakibatkan adanya sub-populasi yang unsurnya homogen
>> Cara Cluster akan mengakibatkan adanya sub-populasi yang unsurnya heterogen.

4. Cara sistematis

Merupakan teknik untuk memilih anggota sampel melalui peluang dan sistem tertentu dimana pemilihan anggota sampel dilakukan setelah pemilihan data pertama secara acak, dan untuk data selanjutnya dipilih berdasarkan interval tertentu atau kelipatan tertentu atau angka ganjil genap.

Contoh menggunakan kelipatan :
– Menggunakan angka kelipatan 3 untuk menentukan responden.
– Maka responden yang dipilih adalah responden yang memiliki nomor 3, 6,9, dstnya.

Atau dapat juga dilakukan dengan membagi angka ukuran populasi dengan angka ukuran   sampel :

– Jika populasi 400 dan sampel 80, maka 400:80=5
– Sehingga responden yang dipilih adalah responden yang memiliki nomor kelipatan 5. nomor 5, 10, 15, dstnya

B.  NonProbability Sampling

  • Pengambilan sampel dengan cara ini akan membuat semua elemen populasi belum tentu memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel.
  • Besarnya peluang anggota populasi untuk terpilih sebagai sampel tidak diketahui.
  • Akibatnya tidak dapat menghitung besarnya error dalam estimasi terhadap karekteristik populasi. 

Alasan menggunakan nonprobability sampling :
– Total populasi tidak diketahui dengan pasti
– Penggunaan probability tidak operasional di lapangan, karena sampel cenderung akan bias
– Analisis antar seksi (cross section) tidak dipergunakan dalam penelitian
– Biaya dan waktu yang tersedia tidak memungkinkan untuk penelitian menggunakan probability sampling.

– Di awal penelitian suatu permasalahan, di mana tujuannya baru mengumpulkan informasi mengenai gejala (tujuan eksploratif), cukuplah menggunakan nonprobability sampling, belum diperlukan generalisasi statistik yang akurat.
– Kalau populasinya sendiri jumlah anggotanya kecil (misalnya di bawah 100).
1. Cara keputusan (judgment sampling)
Mengambil sampel dengan melakukan pertimbangan.

Bila ingin mengetahui pendapat karyawan tentang suatu produk yang akan dibuat, peneliti telah beranggapan bahwa karyawan akan lebih banyak tahu daripada orang-orang lain, sehingga peneliti telah melakukan pertimbangan.

Cara ini cocok untuk dipakai pada saat tahap awal studi eksploratif.

2. Cara kuota (Quota sampling)
Mengambil sampel sebanyak jumlah tertentu yang dianggap dapat merefleksikan ciri populasi.
– Pada cara ini tidak ada jaminan bahwa ciri-ciri populasi akan terwakili dalam sampel yang terpilih dan kita tidak dapat mengestimasi error yang terjadi.
– Hasil penelitian terhadap sampel ini tidaklah dapat digeneralisasikan secara valid pada populasinya.
Cara ini dapat dipergunakan apabila :
* menghadapi keterbatasan dana
* tujuan penelitian bukan untuk memperoleh gambaran mengenai populasi melainkan untuk pengujian hipotesis-hipotesis dalam penelitian awal.

Contoh :
#Tujuan peneliti ingin mengetahui penggunaan internet di kampus UNIBA bagi mahasiswa masing-masing jurusan semester 5
#Peneliti menetapkan 20 mahasiswa untuk masing-masing jurusan semester 5 sebagai responden
#Angka 20 merupakan perkiraan peneliti yang diyakini dapat mewakili mahasiswa di lokasi penelitian.

3. Cara Dipermudah (Convinience sampling)
Sampel dengan cara ini adalah yang paling murah dan cepat dilakukan karena peneliti memiliki kebebasan untuk memilih siapa saja yang mereka temui.
Kurang bisa diandalkan
Bermanfaat untuk tahap awal penelitian eksploratif saat mencari petunjuk-petunjuk penelitian, yang akan menghasilkan bukti-bukti yang cukup melimpah sehingga prosedur pengambilan sampel yang lebih canggih tidak diperlukan lagi.

Baca juga Skala Pengukuran dalam Penelitian

Ad Widget

Recommended For You

gplus-profile-picture

About the Author: admin

Kangdadang earned his Diploma degree from dr Otten Academy of Nursing, Bandung in 2002. 2010 He joined the accounting graduate program In economics faculty at The University of Kepulauan Riau. He received his Master of Science degree in Human Resource in 2013 from The University of Batam. While his work at local government, Kang Dadang also interest on IM, today he manage many blog and owner of Pesonaweb.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *