METODE PENARIKAN SAMPELOleh : IRWAN MUSTAFA

A. PENDAHULUANPemilihan sampel merupakan bagian yang sangat penting dari semua penelitiaan, namun kesalapahaman sering kali terjadi mengenai sampel ini, khususnya diantara peneliti pemula, atau mereka yang tidak tahu menahu mengenai penelitian. Bagian paling penting dari setiap prosedur penarikaan sampel adalah menghindari Bias, apapun jenisnya. Artinya, setiap responden harus memiliki peluang yang sama untuk dapat terpilih sebagai sampel. Dengan kata lain, rancangan sampel kita harus bebas dari bias (Morissan, 2014).Metode penarikan sampel, atau disebut juga dengan prosedur sampling (sampling procedures) pada umumnya terbagi atas dua bagian besar, yaitu: (1). Probability Sampling (sampel probabilitas) dan (2). Nonprobability Sampling (sampel nonprobabilitas).1). Teknik sampel probabilitas atau sampling probabilitas (probability sampling). Teknik penarikan sampel probabilitas dilakukan dengan menggunakan panduan matematis berdasarkan teori kemungkinan (probability theory) dimana peluang setiap unit untuk terpilih sebagai sampel dapat di ketahui. Teknik penarikan sampel probabilitas dilakukan dengan cara memilih atau menarik sampel secara acak (random) dari suatu daftar yang berisi seluruh nama anggota populasi yang tengah diambil sampelnya. 2). Teknik sampel nonprobabilitas atau sampling non-probabilitas (nonprobability sampling) merupakan teknik penarikan sampel yang tidak mengikuti panduan probablitas matematis. Namun demikian, karakteristik paling penting yang membedakan kedua tipe sampel adalah bahwa sampling probabilitas memungkinkan peneliti untuk menghitung jumlah kesalahan sampling (sampling error) pada suatu penelitian, sedangkan sampling nonprobabilitas tidak. Dalam hal ini, terdapat empat hal yang perlu diertimbangkan dalam memutuskan apakah peneliti perlu menggunakan penarikan sampel probabilitas atau nonprobabilitas :

1). Tujuan penelitian. Tidak semua penelitian di rancang untuk memperoleh hasil yang akan di gunakan untuk melakukan generalisasi terhadap populasi, tetapi lebih untuk meneliti hubungan variable, atau mengumpulkan data eksploratif bagi penyusunan kuesioner atau instrument pengukuran. Sampling nonprobabilitas sangat cocok digunakan pada penelitian semacam ini.2). Biaya versus nilai. Suatu sampel harus mampu menghasilkan nilai terbaik bagi peneliti dengan biaya seminimal mungkin. Jika biaya penarikan sampel probabilitas terlalu mahal dalam hubunganya dengan jenis, dan kualitas informasi yang diperoleh (tujuan penelitian), maka penggunaan sampling nonprobability biasanya suda cukup memuaskan.

3). Keterbatasan waktu. Dalam banyak kasus, peneliti perlu mengumpulkan informasi pendahuluan dalam waktu terbatas. Biasanya penelitian semacam ini dilakukan atas permintaan pihak tertentu seperti sponsor, manajemen perusahaan, media massa dan sebagainya. Kareana penarikan probabilitas sering kali memakaan waktu dalam pengerjaanya, maka suatu sampling nonprobabilitas dapat memenuhi kebutuhan ini. 4). Nilai kesalahan yang dapat diterima. Dalam suatu penelitian pendahuluan (pilot study) sering kali factor error atau kesalahan tidak menjadi perhatian utama, maka penggunaan sampel nonprobabilitas biasanya suda cukup memadai.

Walaupun sampel nonprobabilitas dalam beberapa kasus memiliki sejumlah keunggulan, namun sampel probabilitas lebih dianjurkan pada penelitian yang bertujuan untuk menerima atau menolak suatu peranyaan penelitian yang penting, atau menerima atau menolak hipotesis yang hasilnya akan digeneralisasikan kepada populasi. Teknik sampling probabilitas pada umumnya menggunakan beberapa tipe prosedur pemilihan sistematis seperti table nilai random untuk memastikan bahwa setiap unit memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Namun demikian, cara ini tidak memastikan seratus persen terpilihnya suatu sampel yang representative dari populasi.

Berikut bentuk teknik atau metode penarikan sampel :

Gambar. Macam-macam Teknik Sampling (Morissan, 2014)B. MACAM MACAM METODA PENARIKAN SAMPEL1. Probability Sampling (sampel probabilitas)Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk terpilih menjadi anggota sampel (Sugiyono, 2009).

Teknik sampel probabilitas dinilai sebagai metode yang paling unggul dalam memilih sampel karena sifatnya yang mewakili populasi (representatif), dan hasil penelitian dapat digeneralisasi terhadap seluruh populasi (Morissan, 2014).

Teknik ini meliputi, Simple random sampling (sampling random sederhana), Systematic Random Sampling, (sampling random sistematik), Stratified random sampling, (sampling random berstrata), Area (Cluster) sampling (sampling menurut daerah), Multi-Stage Sampling (sampel bertahap-tahap atau Multitahap)a. Simple Random SamplingDikatakan simple (sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Cara demikina dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen. Pengambilan acak sederhana dapat dilakukan dengan cara undian, memilih bilangan dari daftar bilangan secara acak, dsb.(Sugiyono, 2009)Simple random sampling dimana setiap individu (subjek), elemen, peristiwa, atau unit dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih sebagai anggota sampel. Suatu prosedur penarikan sampel yang paling banyak digunakan peneliti dinamakan penarikan sampel tanpa penggantiaan (sampling without replacement) di mana suatu subjek atau unit ditarik dari populasi dan tidak dikembalikan ke populasi sehingga tidak memungkinkan mereka untuk terpilih kembali. (Morissan, 2014)

Syarat-syarat :1. Harusmempunyaiunitdasaratausampling

2. Populasi tersebar

Gambar Teknik Simple Random Sampling

a.1. Teknik pelaksanaan pengambilan sampel

1. Cara Undian

Cara undian, dilakukan dengan menggunakan prinsip-prinsip undian. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1) Peneliti mendaftar semua anggota populasi;

2) Setelah selesai didaftar, kemudian masing-masing anggota populasi diberi nomor, masing-masing dalam satu kertas kecil-kecil;

3) Kertas-kertas kecil yang masing-masing telah diberi nomor tersebut kemudian digulung atau dilinting;

4) Gulungan atau lintingan kertas yang telah berisi nomor-nomor tersebut, kemudian dimasukkan ke dalam suatu tempat (misalnya kotak atau kaleng) yang dapat digunakan untuk mengaduk sehingga tempatnya tersusun secara acak (sembarang);

5) Setelah proses pengadukan dianggap sudah merata, kemudian peneliti atau orang lain yang diawasi peneliti, mengambil lintingan kertas satu per satu sampai diperoleh sejumlah sampel yang diperlukan.

Cara undian ini sangat sederhana dan mudah digunakan, cocok digunakan untuk jumlah sampel yang kecil, namun untuk digunakan terhadap jumlah populasi yang besar, akan menjadi tidak efisien.

a.2. Tabel Bilangan RandomCara ini juga sangat mudah diimplementasikan dalam penelitian survei. Para peneliti survei dapat menggunakan tabel bilangan random yang sudah tersedia di sejumlah buku metodologi penelitian, yang secara khusus membahas tentang teknik sampling. Dibandingkan dengan random cara undian, cara ini lebih mudah dan praktis, dan dapat digunakan pada jumlah sampel yang cukup besar.Contoh

Umpamakan kita hendak memilih suatu sampel random sederhana yang terdiri dari 100 responden yang diambil dari suatu populasi sebanyak 980 orang. Langkah langkah untuk memilih suatu sampel acak sederhana dapat di kemukakan sebagai berikut :

1. Untuk memulai, beri nomor setiap anggota populasi, dalam kasus ini adalah nomor 1 hingga 980

2. Langkah selanjutnya adalah menentukan jumlah digit yang di butuhkan dalam nilai acak yang akan dipilih. Dalam contoh ini, terdapat 980 anggota populasi sehingga kita membutuhkan 3 angka digit agar setiap anggota populasi memperoleh peluang yang sama. Jika populasi memiliki anggota sebanyak 11,825, maka kita membutuhkan angka lima digit. Dalam contoh ini, kita hendak memilih 100 angka acak dimulai dari angka 001 hingga 980.

3. Sekarang mari kita buka tabel angka random yang kita miliki (lihat lampiran tabel). Perhatikan baris dan kolom yang termuat di tabel.

4. Untuk membuat tiga angka digit dari lima angka digit yang terdapat pada table mari kita buat kesepakatan bahwa kita akan memilih tiga angka pertama dari lima angka yang tersedia. Jika kita memilih angka pertama pada table angka random, yaitu 11164, maka kita hanya akan mengambil tiga angka pertama saja, yaitu 111. Namun kita juga dapat menggunakan kesepakatan lain, misalnya menggunakan tiga angka terakhir (164). Kuncinya, kita membuat kesepakatan dengan diri sendiri mengenai cara yang kita gunakan, dan berpegang teguh dengan cara itu.5. Peneliti memilih nomor dengan cara menelusuri angka-angka pada table dengan cara yang kita tentukan sendiri; ke atas, ke bawah, ke kiri dank e kanan table atau bahkan memilih secara acak setiap nomor yang tersedia pada tabel.

6. Bagaimana kita menentukan angka pertama. Kita dapat menutup mata, dengan menggunakan pensil kita memilih salah satu angka. Cara lain, sambil dengan menutup mata, tulisakan dua angka yang menenjukan suatu baris dan kolom tertentu. Misalnya kita memilih baris kelima dan kolom kedua, dan kita menemukan angka 04773. Kita kemudian hanya memilih tiga angka pertama , yaitu angka 047 sebagai angka acak pertama kita dan kita masih harus mencari 99 angka lagi. Bergerak ke bawah pada kolom kedua, kita memperoleh 128, 482, 728, 263, 552, 971, 573, 997 dan seterusnya. Pada bagian bawah kolom kedua kita memilih angka 618 dan berbelok ke atas menuju ke puncak kolom ketiga dimana kita memperoleh 750, 768, dan seterusnya.7. Harap perhatikan angka di atas 980 tidak mungkin kita ambil karena jumlah total populasi yang kita miliki hanya 980. Solusinya, abaikan saja. Setiap kita menemui angka yg berada diluar jangkauan jumlah populasi yang kita miliki, maka kita lewati saja dan lanjutkan perjalanan ke angka berikutnya. Solusi yang sama berlaku bagi angka yang muncul lebih dari satu kali. Jika kita untuk kedua kalinya memperoleh angka 399, maka kita lewati saja angka tersebut.

8. Ikuti terus prosedur pemilihan angka yang suda kita tentukan sehingga kita memperoleh sebanyak 100 angka acak. Untuk peneliti yang ingin menggunakan tabel bilangan random, para ahli menyarankan, bahwa bila jumlah sampel kurang dari 100 unit, maka dalam pengambilan bilangan random, dianjurkan menggunakan dua digit. Apabila jumlah sampel antara 100 sampai dengan 1000 unit, dianjurkan menggunakan tiga digit, dan seterusnya.

a.3. Cara Membuat angka random Untuk membuat angka random kita bisa menggunakan software Microsoft Excel dengan menggunakan perintah Randbetween, misal untuk angka random dari 1100, kita tuliskan perintah: =randbetween(1,100) dan diulangi sejumlah baris yang diperlukan

b. Systematic Random SamplingPenarikan sampel dengan cara ini adalah dengan menentukan suatu bilangan atau angka ke-n d mana setiap subjek atau individu ke-n pada populasi terpilih sebagai sampel (Morissan, 2014)Cara menghitung n adalah dengan membagi jumlah anggota populasi dengan jumlah anggota sampel yang di inginkan (interval =N/n). Nilai n di sebut juga dengan interval sampling (sampling interval). Jika suatu populasi memiliki 10.000 anggota, dan peneliti menginginkan sampel yang terdiri dari 1000 anggota, maka ia akan memilih setiap elemen ke-10 (10.000/1.000) dari daftar populasi untuk menjadi anggota sampel. Untuk memastikan tidak munculnya bias pada diri peneliti dalam mengunakan metode ini, sampel pertama harus di pilih secara acak. Dalam contoh sebelumnya peneliti harus memilih secara acak satu nomor antara 1 hingga 10 yang akan menjadi nomor sampel pertama. Misal, untuk memperoleh suatu sampel yang terdiri dari 20 orang dari suatu populasi sebanyak 100 orang, peneliti secara acak memilih suatu interval sampling (sampling interval) dan suatu nilai awal. Nilai interval yang diperoleh adalah : 100/20 =5. Rasio sampling pada contoh ini adalah 20/100 = 1/5. Nilai awal di tentukan dengan memilah secara acak antara nomor 1 hingga 5. Jika misalnya angka 1 terpilih sebagai nilai awal, maka sampel akan mencakup sampel no 6, 11, 16, 21 dan seterusnya. Contoh lain, jika suatu nilai interval adalah 11 dengan nilai awal 29, maka sampel yang terpilih adalah nomor 40, 51, 62, 73, dan seterusnya. c. Stratified Random Sampling

c.1. Proportionate Stratified SamplingTeknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Suatu organisasi yang mempunyai pegawai dari latar belakang pendidikan yang berstarata, maka populasi itu berstarta. Misalnya jumah pegawai yang lulus S1=45, S2=30, STM=800, ST =900, SMEA, 400, SD=300. Jumlah sampel yang harus diambil meliputi strata pendidikan tersebut. Jumlah sampel dan teknik pengambilan sampel.

Gambar. Teknik Stratified Random Sampling

c.2. Disproportionate Stratified Sampling

Teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasi berstarata tetapi kurang proporsional. Misalnya pegawai dari unit kerja tertentu mempunyai ; 3 orang lulusan S3, 4 orang lulusan S2, 90 orang S1, 800 orang SMU, 700 orang SMP, maka 3 orang lulusan S3 dan 4 orang S2 itu diambil semuanya sebagai sampel, karena dua kelompok ini terlalu kecil bila dibandingkan dengan kelmpok S1, SMU, dan SMP.Contoh lain Misalkan kita bermaksud memperkirakan penghasilan rata-rata pertahun dari (N = 30.000) kepala keluarga yang bermukim di suatu wilayah pedesaan atau pertanian. Perkiraan penghasilan rata-rata ini akan didasarkan pada sebuah sampel berukuran ( = 60). Misalnya populasi itu dapat dibagi-bagi menjadi beberapa strata, yakni : petani, buruh tani, dan lain-lain.StratumMacam PekerjaanBanyaknya

1Petani15.000

2Buruh Tani10.000

3Lain-lain5.000

Jumlah30.000

Dari stratum pertama kemudian diambil sebuah sampel random, dari statum kedua juga diambil sebuah sampel random demikian juga pada stratum ke tiga. Hasilnya kemudian digabungkan menjadi sebuah sampel yang diperlukan untuk memperkirakan penghasilan rata-rata pertahun.Apabila pengambilan banyak individu dari setiap stratum ditentukan sebanding dengan ukuran-ukuran tiap stratum dan pengambilannya dilakukan secara random, dinamakan (Proportional Random Sampling). Misalnya dari contoh tersebut populasi sebanyak 30.000 akan diambil sebuah sampel berukuran 60. Anggota sampel sebesar 60 ini adalah 1/5 % dari ukuran populasi. Maka dari stratum petani perlu diambil secara random sebanyak 1/5% dari 15.000 atau 30 orang, dari stratum buruh tani sebanyak 1/5% dari 10.000 atau 20 orang dan dari stratum lain-lain sebanyak 1/5% dan dari stratum laim-lain sebanyak 1/5 % dari sebanyak 1/5 % dari 5000 orang atau 10 orang. Jumlah seluruhnya 60 orang, sebanyak sampel yang dikehendaki.Misalnya kita menghendaki sebuah sampel berukuran 85 dari sebuah populasi yang berukuran 850. Setelah setiap individu dari populasi itu diberi nomor urut 001 sampai dengan 850. Maka bagilah individu menjadi 85 kumpulan (sub-populasi) dimana setiap kumpulanSub-populasi pertama berisi individu bernomor 001 sampai dengan 010 sampai dengan 010, sub populasi kedua berisi individu dengan nomor 011 sampai dengan 020 dan seterusnya sampai sub populasi yang ke-85 berisi individu dengan nomor 841 sampai dengan 850. Dari subpopulasi pertama kita gunakan tabel bilangan random untuk mendapatkan sebuah anggota dari sampel yang dikehendaki. Misalkan jatuh pada nomor 005, maka dari subpopulasi kedua diambil individu dengan nomor 005 + 010 = 015, dari kumpulan ketiga individu bernomor =015 + 010 = 025 dan seterusnya.

Jika dari subpopulasi pertama, individu yang diambil secara random jatuh pada nomor 003, maka individu berikutnya perlu diselidiki untuk sampel itu adalah yang bernomor 013, 023, 033.dan seterusnya.d. Cluster Random Sampling (Area Sampling)

Pengambilan sampel acak dengan kelompok dilakukan apabila kita akan mengadakan suatu penelitian dngan mengambil kelompok unit dasar sebagai sampel.

Cluster sampling dapat dilakukan denga membagi populasi menjadi beberapa blok sebagai cluster dan dilakukan pangambilan sampel kelompok tersebut.

Gambar. Cluster/area Random SamplingMisalnya kita akan mengadakan penelitian tentang status gizi anak Sekolah Dasar di suatu kota maka diambil sampel sekolah sebagai unti sampel. Bila seluruh murid SD sampel diteiliti status gizinya maka disebut one stage Simple Cluster Sampling. Namun, bila diperoleh sampel sekolah dilakukan pengambilan sampel lagi maka disebut Two Stage Simple Cluster Sampling.

Sampel yang diperlukan terdiri atas individu-individu (anggota) yang berada dalam kelompok yang terpilih itu. Jika kelompok-kelompok tersebut merupakan pembagian daerah-daerah geografis, maka cluster sampling ini disebut juga area sampling.Contoh lain :Dinas Kesehatan Kota Ternate ingin mengetahui cakupan imunisasi lengkap pada anak. Dari hasil survey imunisasi pada tingkat propinsi Maluku Utara 1 tahun yang lalu diperoleh cakupan imunisasi lengkap sebesar 70%. Pada penelitian ini, peneliti juga merencanakan untuk menggunakan metode sampel cluster 2 tahap dengan menggunakan 20 klaster . Pada tahap pertama akan dipilih desa dan pada tiap desa terpilih lalu akan dipilih sejumlah anak berumur 1-2 tahun secara acak sederhana. Berapa besar sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan kesalahan maksimum terhadap cakupan imunisasi di populasi sebesar 5% dan derajat kepercayaan 95%?.

Strategi yang digunakan untuk menghitung besar sampel untuk metode klaster adalah dengan menggunakan rumus untuk sampel acak sederhana dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek desain (design effect).

Z1-(/22 . p . (1-p)

Rumus. n = ----------------------X 2

d2Diketahui: P = 70%d = 5%

CI = 95%

Ditanya: n total dan n cluster ?Jawab:

Z1-(/22 . p . (1-p)

n = ----------------------------X 2 deff

d2 (1,96)2 . 0,70 . (1 - 0.70)

n = ----------------------------------- X 2

(0,05)2n = 323 X 2 = 646 anak Maka untuk sampel di 20 cluster adalah 646/20 = 33 anak untuk tiap cluster.Jika menggunakan Sample Size

Ringkasan tahapan/langkahnyaLangkah 1: Memilih sampel desaLangkah 2: Memilih responden pada desa yang terpiiih pada langkah 1.Dalam terminologi sampel, langkah di atas disebut sebagai tingkat (stage) dan pengambilan sampel diberi nama sesuai dengan banyaknya tingkat.

Jadi contoh di atas adalah pengambilan sampei secara klaster 2 tingkat.

e. Multi-Stage Random Sampling

Multi-stage sampling (pencuplikan bertingkat) merupakan teknik pencuplikan dimana peneliti mencuplik sampel melalui proses bertingkat-tingkat (strata hirarkis). Tahap pertama peneliti membagi populasi ke dalam strata, dan mencuplik sampel dari starata di tingkat pertama tersebut. Tahap kedua, peneliti mencuplik dari sampel tingkat pertama untuk mendapatkan sampel tingat ke dua. Demikian seterusnya hingga terpilih unit-unit pencuplikan dari starata hirarkis terakhir. Bila unit-unit pencuplikan itu merupakan klaster maka desain itu menjadi multi-stage random cluster sampling. Bila klaster ditentukan berdasarkan wilayah geografis, maka desain itu menjadi multi-stage random area sampling ( Murti, 2003).

Dalam populasi yang besar dan tersebar, pengambilan sampel dilakukan dalam dua atau lebih tahapan. Ini sering dilakukan dalam penelitian berbasis komunitas. Dalam mana penduduk di wawancarai dari desa-desa yang berbeda, dan desa-desa harus dipilih dari daerah yang berbeda pula. Prosedur ini sering digunakan dalam HSR (Health System Research) (Lapau B, 2013)

Contoh 1 : Dalam penelitian menggunakan kakus dalam satu kabupaten, 150 rumah di kunjungi di mana dilakukan waawancara kepada anggota rumah tangga dan juga melakukan pengamatan tentang jenis dan kebersihan kakus. Kabupaten terdiri atas 6 kecamatan dan setiap kecamatan terdiri atas 6 sampai 9 desa.

Prosedur pemelihan sampel empat tahap dilakukan sebagai berikut :

1. Pilih 3 kecamatan dari 6 kecamatan dengan simple random sampling untuk masing-masing kecamatan pilih 5 desa dengan simple random sampling (total 15 desa)

2. Untuk masing-masing desa pilih 10 rumah. Karena memilih rumah di pusat desa akan menimbulkan sampel yang bias, diusulkan pengambilan sampel berikut ini :

a. Pergi ke pusat desa

b. Pilih arah secara random : lempar botol di tanah, lalu pilih arah penunjuk leher botol

c. Berjalan dalam arah yang terpilih dan pilih setiap (tergantung luas desa setiap kedua atau ketiga) rumah tangga sampai peneliti mempunyai 10 rumah yang dibutuhkan. Bila peneliti mencapai batas desa dan ia masih tidak menemukan 10 rumah, kembali ke pusat desa, berjalan pada arah yang berlawanan dan terus mengumpulkan sampel dengan cara yang sama sampai ditemukan 10. Bila tidak ada ornag di rumah yang terpilih, ambil rumah yang terdekat.3. Putuskan siapa yang akan di wawancarai, sedapat mungkin kepala keluarga, atau siapa orang dewasa tertua, siapa saja yang ada di rumah. Contoh 2 : Suatu survei dilakukan untuk mengetahui cakupan imunisasi campak pada anak sekolah dasar di Kota Ternate.

Maka pengambilan sampel dapat dilakukan :

Langkah 1: Memilih J kecamatan dari J kecamatan yang ada di kota Ternate Langkah 2: Pada j kecamatan terpilih, dipilih k kelurahan/desa dari K kelurahan/desa yang ada di kecamatan terpilih. Langkah 3: Pada k kelurahan/desa terpilih, dipilih l sekolah dasar dari L sekolah dasar yang ada di kelurahan/desa terpilih. Langkah 4: Pada I sekolah terpilih, dipilih m kelas dari M kelas yang ada. Langkah 5: Pada m kelas terpilih, dipilih semua murid yang ada di kelas terpilih.Keterangan tahapan :

1. Kelas berfungsi sebagai unit sampel disebut unit sampel primer (primary sampling unit/PSU = kecamatan). 2. Murid berfungsi sebagai unit elementer.

3. Pemilihan klaster dilakukan secara acak, m klaster dipilih secara acak dari M klaster yang ada. Contoh daftar cluster yang teridentifikasi:

Desa Jml pendudukJml pddk kumulatif

Bastiong 15001500

Kelapa Pendek30004500

Mangga dua23506850

Jati400010850

Jan135012200

Kalumata320015400

Kayu Mera178017180

Toboko190019080

Takoma256021640

Stadion340025040

Maka desa yang terpilih sbb: Pemilihan klaster dilakukan dengan menggunakan metode acak dengan selang nomor 1 sampai dengan 25040.

Misalkan angka acak pertama adalah 1653, angka 1653 tersebut berada di antara 1501 dan 4500, jadi desa Kelapa Pendek terpilih. Angka acak kedua dipilih, misalkan angka tersebut adalah 9201. Angka ini terletak pada selang 6851 sampai dengan 10850, berarti desa Jati terpilih, dst

Dengan cara ini klaster yang lebih besar memiliki kesempatan untuk terpilih lebih besar pula, karena selang yang dimiliki lebih lebar. 2. Nonprobability Sampling (sampel nonprobabilitas)Nonprobability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberikan peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau angota populasi untuk dipilih menjadi sample. Teknik ini meliputi, Accidental sampling (sampel kebutulan), Judgmental (Purposive) sampling (sampel terpilih), Quota Sampling, (sampel kuota), Snowball sampling (sampel bola salju)a. Accidental Sampling

Accidental sampling disebut juga (sampel tersedia, sampel kebutulan) merupakan pengambilan sampel berdasarkan kebetulan bertemu. Sebagai contoh, dalam menentukan sampel apabila dijumpai ada, maka sampel tersebut diambil dan langsung dijadikan sebagai sampel utama. (Narimawati, U., dan Munandar, D. 2008)Accidental sampling (convenience sampling, haphazard sampling, grab sampling) merupakan metode pencuplikan non-random yang dilakukan dengan bebas tanpa retriksi atau rencana khusus dari peneliti (Last, 2001; Kothari, 1990, Streiner et al., 1989 dalam Murti, 2003). Pencuplikan liberal ini mudah dilakukan, semuda mencuplik sampel dari orang yang di temui di jalan.b. Judgmental (purposive) Sampling

Sampling purposive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2009).

Misalnya akan melakukan penelitiaan tentang kualitas makanan, maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli makanan, atau penelitiaan tentang kondisi politik disuatu daerah, maka sampel sumber datanya adalah orang ahli politik. Sampel terpilih (atau yang disebut sebagai (Judgmental sampling) dapat di defenisikan sebagai tipe penarikan sampel nonprobabilitas yang mana unit yang hendak diamati atau diteliti dipilih berdasarkan pertimbangan peneliti dalam hal unit yang mana dianggap paling bermanfaat dan represenatif (Morissan, 2014).

Dengan demikin, pada sample purposive, responden atau anggota sampel dengan sengaja dipilih tidak secara acak. Penentuan sampel terpilih dilakukan dengan pengetahuan bahwa sampel bersangkutan tidak representative terhadap populasi. Dengan kata lain, sampel purposive adalah sampel yang dipilih berdasarkan suatu panduan tertentu.Panduan sampel yang digunakan akan menentukan batasan jumlah, atau kategori responden yang boleh dipilih dan diundang sebagai anggota sampel. Misal, jika manajemen suatu stasiun radio ingin melakukan penelitian terhadap target audiensi mereka, yaitu pria berumur 25-44 tahun untuk mengetahui tanggapan mereka terhadap program radio bersangkutan, maka penelitian tersebut hanya ditujukan kepada siapa saja berusia 25-44 tahun. Calon responden yang memenuhi kriteria tersebut kemudian dihubungi, dan diundang untuk bersedia menjadi responden penelitian. Dalam penelitian semacam ini biasanya tida tersedia daftar lengkap nama-nama pria berusia 25-44 tahun, sehingga tidak dapat menggunakan panduan matematis. Namun demikin kriteria atau panduan terhadap responden telah ditentukan, pria berusia 25-44 tahun, sebagai sampel yang memenuhi kriteria. c. Quota Sampling

Pencuplikan quota (quota sampling) merupakan teknik pencuplikan non-random dimana peneliti membagi populasi ke dalam kategori (strata), lalu member jatah jumlah subjek untuk masing-masing stratum tersebut (Murti, 2003).Subjek dalam masing-masing kategori tidak dipilih secara random, melainkan berdasarkan kemudahan. Sebagai contoh, jika populasi memiliki komposisi 60% dan 40% laki-laki, dan peneliti menginginkan ukuran total sampel 100, maka peneliti dapat melakukan pencuplikan hingga persentase tersebut terpenuhi.

Sampling quota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai cirri-ciri tertentu sampai jumlah (quota) yang diinginkan. (Sugiyono, 2009).

Sampel Quota dapat didefinisikan sebagai suatu tipe penarikan sampel non-probalitas dimana unit sampel (responden) dipilih sebagai sampel berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan sebelimnya, sedemikian rupa sehingga total sampel akan memiliki distribusi dengan karakteristik yang sama sebagaimana yang di perkirakan terdapat dalam populasi yang telah diteliti (Morissan, 2014).

Untuk melakukan penarikan sampel dengan menggunakan sampel quota, peneliti harus mengawalinya dengan membuat suatu matriks atau table yang menjelasakan karakteristik dari populasi yang akan diteliti (lihat table dibawah ini). Tergantung pada riset yang ingin dicapai, peneliti harus terlebih dahulu mengethaui, misalnya, berapa jumlah laki-laki dan perempuan yang terdapat pada suatu populasi, dan diberi masing-masing kelompok laki-laki dan perempuan tersebut, berapa jumlah anak-anak, remaja, pemuda, deawasa, dan orang tua; berapa jumlah yang berpendidikan sarjana, sekolah menengah (SMP/SMA), atau hanya sekolah dasar. Begitu pula, berapa jumlah orang dengan latar belakang etnis atau suku bangsa tertentu (suku Jawa, Sunda, batak, dan lain-lain) yang terdapat pada suatu populasi. Tabel Kuota Berdasarkan Karakteristik Populasi

Laki-lakiPerempuan

UsiaAnak-anakAnak-anak

RemajaRemaja

MudaMuda

DewasaDewasa

TuaTua

PendidikanSarjanaSarjana

SMP/SMUSMP/SMU

SDSD

AgamaIslamIslam

KristenKristen

HinduHindu

BudhaBudha

Etnis/SukuJawaJawa

SundaSunda

BatakBatak

MinangMinang

d. Snowball Sampling

Model sampel nonprobabilitas lainnya disebut dengan sampel bola salju (snowball sampling) dimana peneliti secara acak menghubungi beberapa responden yang memeneuhi kriteria (qualified volunteer sample) dan kemudian meminta responden bersangkutan untuk merekomendasikan teman, keluarga, atau kenalan yang mereka ketahui yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sebagai responden penelitian. Peneliti kemudian menghubungi orang dimaksud untuk menentukan apakah mereka memenuhi kriteria sebagai responden (Morissan, 2014).

Istilah bola salju mengacu pada proses pengumpulan sampel dengan meminta respondenyang diketahui keberadaanya untuk menunjukan calon responden lainya. Dengan demikian, sampel bola salju dapat didefinisikan sebagai suatu metode penarikan sampel probabilitas diamana setiap orang yang diwawancarai kemudia di tanyakan saranya mengenai orang lain yang dapat diwawancarai. Prosedur sampel ini dapat digunakan dalam hal anggota populasi yang hendak diteliti sulit dikatahui keberadaanya sehingga tidak muda di temui.

Pencuplikan bola salju (snowball sampling, chain referral sampling, network sampling) dimulai dengan mengidentifikasi seseorang atau dua orang subjek yang memenuhi kriteria kriteria inklusi untuk suatu penelitian. Subjek tersebut kemudian diminta untuk memberikan keterangan tentang subjek-subjek lainya yang menurut subjek pertama tadi memenuhi kriteria inklusi. Meskipun sulit untuk dapat memberikan sampel representative, metode ini bermanfaat untuk mencuplik populasi yang sulit dijangkau (Murti, 2003).

Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang menggelinding yang lama-lama menjadi besar (Sugiyono, 2009).

Sampel pertama

Pilihan A

Pilihan B

Pilihan C

Pilihan E

Pilihan H

Gambar. Snowball Sampling (Sugiyono, 2009)DAFTAR PUSTAKALapau, B. 2012. Metode Penelitian Kesehatan : Metode Ilmiah Penulisan Skripsi, Tesis, dan Disertasi. Jakarta. Yayasan Pustaka Obor Indonesia

Morissan, 2014. Metode Penelitian Survei. Jakarta. Kencanan Prenadamedia GroupMurti, Bhisma. 2003. Prinsip dan Metode Riset Epidemiologi (edisi kedua) Jilid Pertama. Yogyakarta. Gadjah Mada University Press

Narimawati, U., dan Munandar, D. 2008. Teknik Sampling: Teori dan Praktik dengan menggunakan SPSS 15 . Yogyakarta: Gava Media.Sugiyono. 2009. Statistika Untuk Penelitiaan. Bandung. Alfabeta

Teknik

Sampling

Probability sampling

Non probability sampling

Simple random sampling

(sampling random sederhana)

Systematic Random Sampling

(sampling random sistematik)

Stratified random sampling

(sampling random berstrata)

Area (Cluster) sampling (sampling menurut daerah)

Multi-Stage Sampling

(sampel bertahap-tahap atau Multitahap)

Accidental sampling

(sampel kebutulan)

Judgmental (Purposive) sampling

(sampel terpilih)

Quota Sampling

(sampel kuota)

Snowball sampling

(sampel bola salju)

EMBED PowerPoint.Slide.12

EMBED FoxitReader.Document

EMBED PowerPoint.Slide.12

EMBED PowerPoint.Slide.12

A

B

C

G

H

I

F

E

D

O

N

M

L

K

J

Page | 1

_1492364898.pdf

STRATIFIED RANDOM SAMPLING

- + * - + ** * - + + - ** - - * + + -+ + + * - * - * - - *

* * ** * *

- - -- - - -

+ + ++ + + +

+ - +* * - - * + + - -

stratifikasi

randomisasi

CLUSTER/AREA RANDOM SAMPLING

- + * + * -- * * - + - +

- - - + + + ** * - + * - +

1

2

* * + - + - + * * - + -

+ + - - - + ** * * + + - -

3

4

+ * * - - ++ - - + * +

+ + - - + -* * + - + *

+ - - + * * +- - + + * *

+ - - - * * ++ * * - - + -

5

6

7

8

- - - + + + ** * - + * - +

+ - - - * * ++ * * - - + -

2

8

RANDOMISASI CLUSTER

SAMPEL

SIMPLE RANDOM SAMPLING

* * * * * * * * * * * * * * ** * * * * * * ** * * * * * * ** * * * * * * ** * * * * * * ** * * * * * *

* * * * * * * * *

POPULASI

SAMPEL

LOTRE/ BIL. RANDOM