Populasi dalam penelitian kuantitatif diartikan sebagai seluruh elemen (individu, objek, peristiwa, atau kejadian) yang menjadi fokus studi, dengan ciri-ciri tertentu journal.unismuh.ac.id. Sampel adalah bagian dari populasi yang diambil sebagai wakil untuk dijadikan sumber data penelitian journal.unismuh.ac.id. Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian kecil populasi yang dipilih sedemikian rupa agar dapat mewakili karakteristik keseluruhan populasi journal.unismuh.ac.id. Penggunaan sampel diperlukan untuk mengatasi kendala biaya, waktu, atau cakupan populasi yang luas, dengan asumsi sampel dapat mencerminkan populasi yang diteliti (yakni sampel valid dan representatif) journal.unismuh.ac.id journal.unismuh.ac.id.
Teknik Sampling Probabilitas
Sampling probabilitas merupakan teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang sama bagi setiap anggota populasi untuk terpilih menjadi sampel journal.unismuh.ac.id. Karena sifatnya acak, sampel yang dihasilkan cenderung lebih representatif dan dapat digeneralisasi ke populasi. Beberapa jenis sampling probabilitas antara lain:
Simple Random Sampling (Jajak Acak Sederhana): Setiap anggota populasi diberi kesempatan sama untuk masuk sampel secara acak. Misalnya dengan undian atau tabel bilangan acak. Kelebihannya meminimalkan bias dan mudah dianalisis statistiknya journal.unismuh.ac.id. Kekurangannya, diperlukan daftar populasi lengkap dan proses acak murni (tidak memperhatikan strata populasi).
Systematic Sampling (Sistematis): Sampel diambil dengan pola teratur dari daftar populasi. Contoh: jika populasi 100 orang dan diinginkan sampel 20 orang, pilih setiap orang kelima mindthegraph.com. Keuntungannya praktis dan cepat, namun jika populasi memiliki pola periodik bisa muncul bias.
Stratified Random Sampling (Jajak Berstrata): Populasi dibagi ke dalam strata (lapisan) berdasarkan karakteristik tertentu (misalnya jenjang pendidikan, wilayah, jenis kelamin), lalu sampel diambil secara acak dalam tiap strata. Sampling jenis ini tepat jika populasi tidak homogen dan berbentuk strata journal.unismuh.ac.id. Keuntungannya, setiap lapisan populasi terwakili proporsional sehingga lebih representatif. Kekurangannya, perlu data pembagian strata dan pemilihan acak dalam setiap strata.
Cluster/Area Sampling (Sampling Gugus): Populasi dibagi ke dalam gugus-gugus (cluster) berdasarkan wilayah atau kelompok alami, kemudian beberapa cluster dipilih secara acak dan semua (atau sebagian) anggota cluster terpilih dijadikan sampel. Teknik ini cocok jika objek penelitian tersebar luas secara geografis journal.unismuh.ac.id. Contohnya, jika terdapat 30 sekolah (sebagai cluster) di suatu kota, peneliti dapat memilih 15 sekolah secara acak dan mengambildata dari sekolah terpilih journal.unismuh.ac.id. Keuntungannya menghemat sumber daya karena tidak perlu mencantumkan keseluruhan individu, tetapi kekurangannya, tingkat keanekaragaman sampel di dalam cluster yang dipilih dapat menurunkan akurasi relatif.
Teknik Sampling Non-Probabilitas
Sampling non-probabilitas adalah teknik pemilihan sampel di mana tidak semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih journal.unismuh.ac.id. Teknik ini sering digunakan saat sulit menyusun kerangka sampel lengkap atau populasi tertentu sulit dijangkau. Jenis-jenis sampling non-probabilitas meliputi:
Purposive/Judgmental Sampling: Peneliti secara sengaja memilih responden yang dianggap mewakili karakteristik tertentu. Contoh: memilih tokoh berwawasan atau ahli di bidang penelitian. Kelebihannya sampel dapat berkualitas karena dipilih berdasarkan kriteria, namun kekurangannya adalah subjektivitas peneliti dan sulit digeneralisasi.
Convenience/Accidental Sampling: Sampel diambil dari anggota populasi yang kebetulan mudah dijumpai. Misalnya peneliti mewawancarai orang yang sedang berbelanja di pasar. Cara ini cepat dan murah, tetapi risiko bias sangat tinggi karena sampel tidak representatif (tidak memenuhi peluang sama).
Quota Sampling: Teknik ini mirip stratified, namun pemilihannya tidak acak. Populasi dibagi kategori (quota) tertentu, dan peneliti mengumpulkan sampel sampai kuota terisi journal.unismuh.ac.id. Misalnya, menentukan 50 responden pria dan 50 wanita, lalu mewawancarai hingga jumlah tersebut tercapai. Kelebihannya lebih praktis karena jumlah tiap kategori terjamin, tetapi data cenderung bias karena seleksi non-acak.
Snowball Sampling (Sampling Bola Salju): Biasanya digunakan untuk populasi tersembunyi atau sensitif. Peneliti memulai dengan beberapa informan awal, lalu minta rekomendasi informan lainnya hingga sampel mencukupi. Teknik ini berguna untuk kelompok sulit teridentifikasi (misalnya pasien penyakit langka), tetapi sampel yang diperoleh sangat bias karena rantai jaringan sosial tertentu.
Sampling Jenuh (Census): Jika populasi sangat kecil (misalnya <30–50 orang), dapat diambil seluruh populasinya sebagai sampel. Ini menjamin representatifitas penuh, tetapi tidak praktis untuk populasi besar.
Secara umum, sampling probabilitas cenderung memberikan sampel yang lebih dapat diandalkan untuk inferensi statistik karena peluang acak setiap unsur, sementara sampling non-probabilitas lebih mudah dilaksanakan tetapi sulit menjamin sampel mewakili populasi journal.unismuh.ac.id bit.telkomuniversity.ac.id.
Langkah-langkah Menentukan Ukuran Sampel
Menentukan ukuran sampel melibatkan beberapa langkah: (1) identifikasi besar populasi (N) yang diteliti, (2) tentukan tingkat kepercayaan (confidence level) dan margin kesalahan (error) yang diinginkan, (3) pilih rumus atau tabel yang sesuai, lalu hitung n. Beberapa pendekatan umum antara lain:
Rumus Slovin: sering digunakan untuk menentukan sampel minimal jika info populasi terbatas. Rumusnya:
di mana N = ukuran populasi, e = tingkat kesalahan (dalam proporsi). Sebagai contoh, populasi 100 orang dengan e=0,05 (95% CI) menghasilkan: n=100/(1+100×0,052)=80n = 100/(1 + 100\times0{,}05^2) = 80n=100/(1+100×0,052)=80 responden journal.unismuh.ac.id. Rumus ini praktis meski mengabaikan variabilitas sampel.
Rumus Isaac & Michael (Cochran): lebih kompleks, mempertimbangkan variasi populasi (P dan Q) serta nilai Chi-kuadrat (λ²) untuk tingkat kepercayaan tertentu journal.unismuh.ac.id. Rumus:
Di sini λ² adalah kuadrat chi untuk df tertentu (misal 3,841 untuk 95% CI), P = peluang (biasanya 0,5), Q = 1-P, dan d = perbedaan (margin error). Rumus ini cocok untuk merencanakan ukuran sampel dengan presisi tinggi.
Tabel Krejcie & Morgan (1970): menyediakan nilai n berdasarkan N untuk kondisi 95% CI dan error 5%. Tabel ini memudahkan penentuan sampel tanpa perhitungan rumit. Misalnya, tabel Krejcie-Morgan menunjukkan bahwa untuk populasi 1000 orang dibutuhkan sampel sekitar 278 orang journal.unismuh.ac.id. Data dalam tabel juga menunjukkan bahwa untuk N=100→n=80, N=300→n=169, N=10.000→n=370, N=100.000→n=384 journal.unismuh.ac.idjptam.org. Prinsipnya, semakin besar populasi, persentase sampel menjadi semakin kecil.
Metode lainnya: ada pula rumus-perhitungan lain (misal Rumus Yamane yang mirip Slovin, atau perhitungan kuasa statistik untuk analisis lanjutan). Pada praktiknya, peneliti biasanya memilih metode yang paling sesuai dengan tujuan penelitian dan kondisi lapangan.
Secara garis besar, penentuan ukuran sampel dilakukan secara sistematis (jika populasi besar dan distribusi homogen) atau dengan rumus/statistik yang relevan journal.unismuh.ac.id journal.unismuh.ac.id. Hasil perhitungan sebaiknya dibulatkan ke atas agar sampel mencukupi persyaratan representasi.
Contoh Penerapan Penentuan Sampel
Misalnya, dalam sebuah studi kualitas pelayanan publik, populasi pengguna layanan (dikelompokkan menurut strata pendidikan) sebanyak 1.000 orang journal.unismuh.ac.id. Jika dipilih menggunakan tabel Krejcie-Morgan (95% CI, error 5%), jumlah sampel yang dibutuhkan adalah sekitar 258 orang journal.unismuh.ac.id. Karena populasi terbagi strata pendidikan, pengambilan sampel juga harus proporsional untuk tiap strata agar representatif journal.unismuh.ac.id. Hasil perhitungan (proporsional) dapat dijadikan sampel (misal S1=13 orang, Diploma=78, SMK=129, SMP=26, SD=13; total ≈259) journal.unismuh.ac.id.
Contoh lain, jika populasi hanya 100 responden, penerapan rumus Slovin (95% CI, error 5%) menghasilkan sampel sekitar 80 orang journal.unismuh.ac.id. Sementara itu, untuk populasi menengah (misal 300 orang), tabel Krejcie-Morgan memberi sampel 169 orang jptam.org. Dengan demikian, perhitungan sampel perlu disesuaikan dengan besarnya populasi dan toleransi kesalahan penelitian. Setelah diperoleh n, peneliti dapat melanjutkan dengan pemilihan unit sampel sesuai teknik sampling yang telah ditetapkan.
Tips Memilih Teknik Sampling yang Tepat
Pahami karakteristik populasi: Jika populasi relatif homogen, simple random sampling atau systematic sampling sederhana sudah memadai. Jika populasi terdiri dari subkelompok berbeda, pertimbangkan stratified sampling agar tiap strata terwakili journal.unismuh.ac.id. Sebaliknya, jika populasi sangat luas atau tersebar geografis, cluster sampling bisa menghemat biaya journal.unismuh.ac.id.
Tujuan penelitian dan sumber daya: Untuk menghasilkan data yang dapat digeneralisasi, teknik probabilitas lebih disarankan journal.unismuh.ac.id, namun teknik ini membutuhkan kerangka sampel lengkap. Jika waktu dan biaya terbatas, sampling non-probabilitas (misal purposive atau quota) lebih praktis walau mengorbankan generalisasi. Pilihlah teknik yang sejalan dengan tujuan studi: eksplorasi atau studi kasus mungkin bisa menggunakan non-probabilitas; studi deskriptif-kuantitatif skala besar idealnya menggunakan probabilitas.
Jumlah sampel minimal: Meskipun rumus/teori memberikan angka n tertentu, sebaiknya sampel tidak terlalu kecil. Sebagai patokan kasar, Roscoe (1975) menyarankan sampel minimal 30–500 orang untuk penelitian sosial umum journal.unismuh.ac.id. Selain itu, jika sampel dibagi kategori (misal laki-perempuan), usahakan minimal 30 responden per kategori journal.unismuh.ac.id. Untuk analisis multivariat (misalnya regresi dengan k variabel bebas), dianjurkan sampel ≈10×k journal.unismuh.ac.id. Untuk eksperimen sederhana, 10–20 sampel per kelompok eksperimen/ kontrol sudah dapat memberikan hasil yang cukup andal journal.unismuh.ac.id.
Periksa bias dan kepraktisan: Pastikan sampel yang dipilih memiliki kemungkinan mewakili populasi secara adil. Hindari teknik accidental atau snowball kecuali memang diperlukan (contoh: populasi tersembunyi). Jika menggunakan metode non-acak, dokumentasikan pertimbangan peneliti agar pembaca memahami keterbatasannya. Gunakan randomisasi atau multistage jika memungkinkan untuk menekan bias sampel (misalnya menarik sampel secara acak dari beberapa cluster, bukan dari satu titik saja).
Pertimbangkan tingkat kesalahan sampling: Setiap teknik memiliki potensi sampling error. Pilih teknik yang dapat meminimalkan error sesuai kebutuhan. Misalnya, stratified sampling dapat menurunkan error dibanding simple random jika populasi heterogen journal.unismuh.ac.id. Perhatikan pula faktor-faktor praktis seperti kelengkapan daftar populasi, akses ke responden, dan kondisi lapangan yang memengaruhi pemilihan teknik terbaik journal.unismuh.ac.id journal.unismuh.ac.id.
Dengan memperhatikan karakteristik populasi, tujuan penelitian, serta faktor sumber daya dan akurasi, peneliti dapat menentukan metode sampling yang paling tepat. Penerapan tips di atas bertujuan agar sampel yang diperoleh valid, representatif, dan mendukung kesimpulan penelitian secara ilmiah journal.unismuh.ac.id journal.unismuh.ac.id.
Referensi
Amin, N. F., Garancang, S., & Abunawas, K. (2023). Konsep umum populasi dan sampel dalam penelitian. Jurnal Pilar: Jurnal Kajian Islam Kontemporer, 14(1), 15–30.
Asrulla, R., Jailani, M. S., & Jeka, F. (2023). Populasi dan sampling (kuantitatif), serta penentuan informan kunci dalam pendekatan praktis. Jurnal Pendidikan Tambusai, 7(3), 26320–26332.
Citations
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://mindthegraph.com/blog/id/jenis-jenis-pengambilan-sampel/
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://bit.telkomuniversity.ac.id/teknik-pengambilan-sampel/
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://jptam.org/index.php/jptam/article/download/10836/8635/20126
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
https://journal.unismuh.ac.id/index.php/pilar/article/viewFile/10624/5947
