A.
POPULASI
“Populasi adalah wilayah generalisasi yang
terdiri atas: objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu
yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik
kesimpulannya”.
Satu
orang pun sebenarnya dapat dijadikan sebagai populasi, karena satu orang itu
mempunyai berbagai karakteristik, misalnya gaya bicaranya, kedisiplinannya,
hobi, cara bergaul, kepemimpinannya, dan lain-lain. Misalnya akan
meneliti gaya kepemimpinan seorang presiden, maka kepemimpinan itu sebagai
sampel dari keseluruhan karakter yang melekat pada presiden tersebut.
B. SAMPEL
Sugiyono (2010: 118) mengatakan bahwa “Sampel adalah bagian
dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi”. Jika populasi yang
diteliti sangat besar dan tidak mungkin semua individu/ objek pada populasi
tersebut diteliti satu persatu, maka cukup diambil sampel dari populasi
tersebut. Misalnya, seorang peneliti hendak meneliti tingkat kecerdasan manusia
Indonesia. Dengan jumlah populasi yang mencapai lebih dari 200 juta jiwa,
tentunya tidak mungkin untuk melakukan penelitian terhadap setiap individu.
Sehingga peneliti cukup mengambil sampel saja.
Syarat sampel yang baik
1. Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat ketidakadaan “bias”
(kekeliruan) dalam sample. Dengan kata lain makin sedikit tingkat kekeliruan
yang ada dalam sampel, makin akurat sampel tersebut. Tolok ukur adanya “bias”
atau kekeliruan adalah populasi.
diperoleh akan bias. Kekeliruan
semacam ini bisa terjadi pada sampel yang diambil secara sistematis
2. Presisi Kriteria kedua sampel yang baik
adalah memiliki tingkat presisi estimasi. Presisi mengacu pada persoalan sedekat
mana estimasi kita dengan karakteristik populasi. Contoh : Dari 300
pegawai produksi, diambil sampel 50 orang. Setelah diukur ternyata rata-rata
perhari, setiap orang menghasilkan 50 potong produk “X”. Namun berdasarkan
laporan harian, pegawai bisa menghasilkan produk “X” per harinya rata-rata 58
unit. Artinya di antara laporan harian yang dihitung berdasarkan populasi
dengan hasil penelitian yang dihasilkan dari sampel, terdapat perbedaan 8 unit.
Makin kecil tingkat perbedaan di antara rata-rata populasi dengan rata-rata
sampel, maka makin tinggi tingkat presisi sampel tersebut.
Prosedur Pemilihan sampel
Agar diperoleh sampel yang representatif peneliti perlu
menggunakan prosedur pemilihan sampel yang sistematis. Tahapannya adalah
sebagai berikut :
1)
mengidentifikasi populasi
target
2)
memilih kerangka
pemilihan sampel
3)
menentukan metode
pemilihan sampel
4)
merencanakan prosedur
penentuan unit sampel
5)
menentukan ukuran sampel
C. TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
Teknik sampling adalah merupakan cara penentuan dan
pengambilan sampel. Terdapat beberapa teknik sampling yang biasa dilakukan
dalam penelitian pendidikan. Secara garis besar ada dua jenis teknik sampling,
yaitu: (1) sampling probabilitas dan (2) Sampling non-probabilitas.
Sampling probabilitas diartikan sebagai sampling yang
memberikan kesempatan atau peluang yang sama terhadap tiap-tiap individu pada
populasi untuk terpilih menjadi sampel penelitian. Sedangkan sampling
non-probabilitas memiliki pengertian yang sebaliknya. Pada sampling
probabilitas, proses pemilihan sampel dicirikan dengan adanya randomisasi
(pengacakan). Jika ditelaah dari pengertian di atas, maka proses random
(pengacakan) memang harus ada untuk dilakukan. Jika ciri random ini dihilangkan
maka, probabilitas sampling menjadi tidak sempurna.
Sampling probabilitas meliputi:
1. Simple
Random Sampling
Dikatakan
simple (sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasinya dilakukan
secara acak tanpa memperhatika strata (tingkatan) yag ada dalam populasi
tersebut. Cara ini dilakukan jika anggota populasi dianggap homogen. Mengapa
harus dipersyaratkan homogen? Karena, jika tiap individu homogen (memiliki
karakter yang sama / hampir sama) maka pengambilan sampel sudah bisa dikatakan
representatif.
2. Proportionate
Stratified Random Sampling
Teknik ini
memiliki dua kata kuncinya, yaitu proporsional dan stratified. Proporsional
berarti sebanding dan stratified berarti tingkatan. Sehingga Proportionate Stratified
Random Sampling dapat dijelaskan sebagai teknik yang digunakan jika populasi
mempunyai anggota/ unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional
3. Disproportionate
Stratified Random Sampling
Teknik ini
kebalikan dari teknik sebelumnya (Proportionate Stratified Random Sampling).
Perbedaannya hanyalah pada pengambilan sampel yang tidak proporsional saja.
4. Cluster
Sampling
Teknik ini biasa juga diterjemahkan dengan cara pengambilan
sampel berdasarkan gugus. Berbeda dengan teknik pengambilan sampel acak yang
distratifikasikan, di mana setiap unsur dalam satu stratum memiliki
karakteristik yang homogen (stratum A : laki-laki semua, stratum B : perempuan
semua), maka dalam sampel gugus, setiap gugus boleh mengandung unsur yang
karakteristiknya berbeda-beda atau heterogen.
5. Area
sampling
Teknik cluster sampling digunakan untuk menentukan sampel
bila objek yang diteliti atau sumber data sangat luas. Seperti halnya sample berstrata yang dilakukan
apabila ada berbedaan strata, maka kita juga dapat memilih sample berdasarkan
wilayah (area) karena adanya perbedaan karakteristik (ciri) antara wilayah satu
dengan wilayah yang lain. Dengan demikian sample wilayah adalah teknik sampling
yang dilakukan dengan cara mengambil wakil dari setiap wilayah yang terdapat
dalam populasi.
6. Statified
Cluster Random Sampling
Stratified Cluster Random Sampling ini merupakan gabungan
dari sampling stratified dan cluster. Langkah awal yang dilakukan adalah
mengelompokkan populasi ke dalam strata (tingkatan) yang berbda-beda. Namun
setiap objek dalam tiap stratanya harus bersifat homogen. Setelah itu dari tiap
strata di ambil sampel dengan teknik cluster. (Wulan Rara Anggraini)
