Analogi sampel
Sampel sering kita dengar istilahnya, baik pada kehidupan sehari-hari maupun pada konteks akademik. Pada kehidupan sehari-hari misalnya sampel parfum yang di-display pada toko parfum, atau mungkin sampel kain yang bisa kita raba pada katalog di toko kain. Sampel parfum dan sampel kain tersebut merupakan contoh dari produk yang akan kita beli. Varian parfum yang beragam dan jenis kain yang sangat banyak, kemudian dirangkum dan diambil contohnya pada katalog agar calon pembeli dapat mencoba dan menimbang tanpa perlu membuka parfumnya satu per satu, tanpa perlu meraba kainnya yang ditumpuk banyak satu per satu. Dengan katalog yang biasanya dibedakan berdasarkan kepopuleran dan mana yang paling direkomendasikan toko, serta tetap mewakili seluruh produk yang tersedia, maka pembeli sudah bisa memutuskan mana yang akan dipilih. Minimalnya mereka memiliki short list atau daftar pendek produk mana yang menarik. Adanya katalog produk juga akan menghemat waktu pembeli dalam memutuskan produk mana yang akan dibeli.
Analogi tersebut sebenarnya tidak jauh berbeda pada kasus penelitian. Pada penelitian terutama untuk jenis kuantitatif, peneliti membutuhkan data dari responden. Misalnya, ketika peneliti membutuhkan data tentang preferensi baca anak SMA di Kota Bandung. Nah, apakah peneliti harus menemui seluruh anak SMA di Kota Bandung? Apakah peneliti harus menemui kurang lebih 61 ribu siswa di Kota Bandung? (BPS Kota Bandung, 2021). Jawabannya, tentu saja tidak. Hal yang terlintas paling awal adalah, kapan penelitian akan berakhir jika satu orang peneliti atau sejumlah kecil peneliti dalam tim harus menemui siswa satu per satu. Sama seperti analogi pada saat kita hendak berbelanja, kita cukup melihat sampel untuk memutuskan mana yang akan dibeli. Pun dengan penelitian, cukup mengambil sampel dari seluruh anak SMA di Kota Bamdung untuk mendapatkan data yang relevan dan valid.
Jadi, apa itu sampel?
Jadi, pengertian sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2013). Sampel juga sering disebut sebagai contoh. Contoh yang seperti apa? Tentunya yang representatif. Apa yang dimaksud representatif? Contoh yang representatif adalah contoh yang mewakili. Misalnya seperti penelitian untuk mengetahui preferensi baca siswa SMA di Kota Bandung. Nah, yang mewakili tentu adalah siswa yang gemar membaca. Jika kita mengambil sampel penelitian dengan siswa yang tidak gemar membaca, maka kita tidak akan mendapatkan data yang kita perlukan. Maka, sampel tetap harus memenuhi syarat-syarat yang sesuai dengan fokus, topik, dan rumusan masalah penelitian yang kita lakukan, agar sampel dikatakan representatif atau mewakili populasi.
Berapa banyak sampel yang dibutuhkan?
Untuk menjawab pertanyaan ini, maka kita harus ketahui dahulu, teknik sampling yang sesuai kaidah penelitian. Teman-teman pasti sudah mengetahui bahwa ada beberapa teknik sampling atau cara menentukan sampel dalam proses penelitian. Menurut ahli yaitu Prof. Dr. Sugiyono melalui bukunya yang berjudul Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D, menyatakan ada dua teknik sampling.
1. Probability sampling
Teknik probability sampling adalah teknik mengambil sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Maksudnya adalah, semua populasi memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi sampel dan berlanjut menjadi responden dari sebuah penelitian. Probability sampling juga dibagi kembali menjadi beberapa teknik, yaitu sebagai berikut.
- Simple random sampling (populasi homogen, mengambil secara acak).
- Proportionate stratified random sampling (populasi tidak homogen dan berstrata).
- Disproportionate stratified random sampling (populasi berstrata dan kurang proporsional).
- Cluster sampling (jika objek penelitian/sumber data luas).
2. Non probability sampling
Teknik non probability sampling adalah cara mengambil sampel yang tidak memberikan peluang yang sama kepada anggota populasi untuk dijadikan sampel. Maksudnya adalah tidak semua populasi dapat peluang menjadi sampel. Terdapat enam non probablity sampling yaitu sebagai berikut.
- Sampling sistematis (berdasarkan urutan/nomor).
- Sampling kuota (harus memenuhi kuota sampel yang ditentukan).
- Sampling insidental (berdasarkan kebetulan).
- Sampling purposive (berdasarkan pertimbangan tertentu).
- Sampling jenuh (semua populasi adalah sampel, karena populasi relatif kecil).
- Snowball sampling (berdasarkan jumlah, awal kecil, lalu membesar).
Jadi, untuk menjawab bagaimana atau berapa banyak sampel yang dibutuhkan? Tentu ini kembali dan bergantung pada berapa banyak populasi, data seperti apa yang dibuthkan, dan fokus penelitiannya pada topik apa. Lalu, kita dapat melihat berapa banyak populasi atau jumlah keseluruhan objek atau subjek penelitian, barulah kita tentukan jumlah sampel yang dibutuhkan melalui teknik sampling di atas.
Kalau teman-teman masih ragu dengan jawaban teman-teman, terutama yang sedang meneliti, mari kita pecahkan keraguan kita bersama dengan mengikuti kelas pelatihan penelitian di Ebizmark. Untuk daily information bisa diakses melalui Instagram kami @. Semoga bermanfaat!
