Populasi, Sampel & Teknik Penarikan Sampel Tri Nugroho Adi,M.Si Jurusan Ilmu Komunikasi Universitas Jenderal Soedirman
Salah satu hal yang menakjubkan dalam penelitian ialah kenyataan bahwa kita dapat menduga sifat-sifat suatu kumpulan objek penelitian hanya dengan mempelajari dan mengamati sebagian dari kumpulan itu
KONSEP DASAR POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN Populasi atau sering juga disebut universe adalah keseluruhan atau totalitas objek yang diteliti yang ciricirinya akan diduga atau ditaksir (estimated). Populasi dalam penelitian (penelitian komunikasi) bisa berupa orang (individu, kelompok, organisasi, komunitas, atau masyarakat) maupun benda, misalnya jumlah terbitan media massa, jumlah artikel dalam media massa, jumlah rubrik, dan sebagainya (terutama jika penelitian kita menggunakan teknik analisis isi (content analysis). Ciri-ciri populasi disebut parameter ( rata-rata, ragam, modus, atau range)
Populasi penelitian terdiri dari populasi sampling dan populasi sasaran. Populasi sampling adalah keseluruhan objek yang diteliti, sedangkan populasi sasaran adalah populasi yang benarbenar dijadikan sumber data.
misal. Kita akan meneliti bagaimana rata-rata tingkat prestasi akademik mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi UNSOED dan kita hanya akan memokuskan penelitian kita pada mahasiswa yang aktif di lembaga-lembaga kemahasiswaan, Maka seluruh mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi UNSOED adalah populasi sampling, sedangkan seluruh mahasiswa yang aktif dalam lembaga kemahasiswaan adalah populasi sasaran.
Jumlah populasi (population numbers) dan ukuran populasi (population size). Jumlah populasi adalah banyaknya kategori populasi yang dijadikan objek penelitian yang dinotasikan dengan huruf K.
Misal Ketika kita meneliti tingkat rata-rata prestasi akademik mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi Unsoed, maka jumlah populasinya adalah satu, yakni kategori mahasiswa. Sementara itu, jika kita meneliti sikap sivitas akademika Jurkom Unsoed terhadap kebijakan rektor dalam menaikkan biaya pendidikan, maka jumlah populasinya sebanyak kategori yang terkandung dalam konsep sivitas akademika, misalnya terdiri dari kategori mahasiswa, dosen, dan staf administratif. Jadi, jumlah populasinya ada tiga.
Ukuran populasi adalah banyaknya unsur atau unit yang terkandung dalam sebuah kategori populasi tertentu, yang dilambangkan dengan huruf N.
Misal Ketika kita meneliti bagaimana rata-rata tingkat prestasi akademik mahasiswa Jurkom Unsoed, maka jumlah populasinya adalah satu dan ukuran populasinya 449 orang (sesuai dengan jumlah mahasiswa yang terdaftar resmi di Jurkom Unsoed).
Jika kita menggunakan seluruh unsur populasi sebagai sumber data, maka penelitian kita disebut sensus. Sensus merupakan penelitian yang dianggap dapat mengungkapkan ciri-ciri populasi (parameter) secara akurat dan komprehensif, sebab dengan menggunakan seluruh unsur populasi sebagai sumber data, maka gambaran tentang populasi tersebut secara utuh dan menyeluruh akan diperoleh.
Oleh karena itu, sebaik-baiknya penelitian adalah penelitian sensus. Namun demikian, dalam batas-batas tertentu sensus kadangkadang tidak efektif dan tidak efisien, terutama jika dihubungkan dengan ketersedian sumber daya yang ada pada peneliti. Misalnya, bila dikaitkan dengan fokus penelitian, keterbatasan waktu, tenaga, dan biaya yang dimiliki oleh peneliti.
Sebagian unsur populasi yang dijadikan objek penelitian itu disebut sampel. Sampel atau juga sering disebut contoh adalah wakil dari populasi yang ciri-cirinya akan diungkapkan dan akan digunakan untuk menaksir ciri-ciri populasi.
Jika kita menggunakan sampel sebagai sumber data, maka yang akan kita peroleh adalah ciri-ciri sampel bukan ciri-ciri populasi, tetapi ciri-ciri sampel itu harus dapat digunakan untuk menaksir populasi. Ciri-ciri sampel disebut statistik. Sama halnya dengan populasi, dalam sampel pun ada konsep jumlah sampel dan ukuran sampel.
Jumlah sampel adalah banyaknya kategori sampel yang diteliti yang dilambangkan dengan huruf k, yang jumlahnya sama dengan jumlah populasi (k=k). Sedangkan ukuran sampel (dilambangkan dengan huruf n) adalah besarnya unsur populasi yang dijadikan sampel, yang jumlahnya selalu lebih kecil daripada ukuran populasi (n<n).
Kita harus benar-benar memahami pengertian istilah jumlah sampel dengan ukuran sampel, sebab jumlah sampel dan sifat sampel yang diteliti (terutama untuk penelitian eksplanatif, misalnya penelitian korelasional) akan sangat menentukan uji statistik inferensial yang mana yang harus digunakan untuk menguji hipotesis yang dirumuskan dalam penelitian kita.
Karena data yang diperoleh dari sampel harus dapat digunakan untuk menaksir populasi, maka dalam mengambil sampel dari populasi tertentu kita harus benar-benar bisa mengambil sampel yang dapat mewakili populasinya atau disebut sampel representatif. Sampel representatif adalah sampel yang memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif sama dengan ciri karakteristik populasinya. Tingkat kerepresentatifan sampel yang diambil dari populasi tertentu sangat tergantung pada jenis sampel yang digunakan, ukuran sampel yang diambil, dan cara pengambilannya.
KERANGKA SAMPLING (SAMPLING FRAME) Kerangka sampling (sampling frame) adalah sebuah daftar yang memuat data mengenai seluruh unit atau unsur sampling yang terdapat pada populasi sampling. Orang sering mengatakan, kerangka sampling adalah daftar nama-nama yang kerkandung dalam populasi penelitian.
JENIS SAMPEL DAN TEKNIK SAMPLING Berdasarkan prosedur atau cara yang digunakan dalam mengambil sampel dari populasi (teknik sampling), kita dapat mengidentifikasi dua jenis sampel, yaitu: sampel probabilitas (probability sampling) dan sampel nonprobabilitas (nonprobability sampling).
Sampel probabilitas atau disebut juga sampel random (sampel acak) adalah sampel yang pengambilannya berlandaskan pada prinsip teori peluang, yakni prinsip memberikan peluang yang sama kepada seluruh unit populasi untuk dipilih sebagai sampel. Sebaliknya, sampel nonprobabilitas atau sampel nonrandom (sampel tak acak) adalah sampel yang pengambilannya didasarkan pada pertimbangan-pertimbangan tertentu (bisa pertimbangan penelitian maupun pertimbangan peneliti).
Teknik Sampling Probabilitas (Teknik Sampling Random) Teknik Sampling Random Sederhana (Simple Random Sampling) Sampel acak sederhana adalah sebuah sampel yang diambil sedemikian rupa sehingga setiap unit penelitian atau satuan elementer dari populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Peluang yang dimiliki oleh setiap unit penelitian untuk dipilh sebagai sampel sebesar n/n, yakni ukuran sampel yang dikehendaki dibagi dengan ukuran populasi.
Syarat yang harus dipenuhi dlm.teknik Sampling Random Sederhana, antara lain (Singarimbun dan Effendy, 1989): 1. Harus tersedia kerangka sampling atau memungkinkan untuk dibuatkan kerangka samplingnya (dalam kerangka sampling tidak boleh ada unsur sampel yang dihitung dua kali atau lebih). 2. Sifat populasinya harus homogen, jika tidak, kemungkinan akan terjadi bias. 3. Ukuran populasinya tidak tak terbatas, artinya harus pasti berapa ukuran populasinya. 4. Keadaan populasinya tidak terlalu tersebar secara geografis.
Teknik Sampling Random Sistematik (Systematic Random Sampling) Apabila ukuran populasinya sangat besar, hingga tidak memungkinkan dilakukan pemilihan sampel dengan cara pengundian Persyaratan yang harus dipenuhi agar teknik sampling ini dapat digunakan, sama dengan persyaratan untuk sampel random sederhana, yakni tersedianya kerangka sampling (ukuran populasinya diketahui dengan pasti), dan populasinya mempunyai pola beraturan yang memungkinkan untuk diberikan nomor urut serta bersifat homogen.
Pada teknik sampling sistematik perandoman atau pengundian hanya dilakukan satu kali, yakni ketika menentukan unsur pertama dari sampling yang akan diambil. Penentuan unsur sampling selanjutnya ditempuh dengan cara memanfaatkan interval sampel. Interval sampel adalah angka yang menunjukkan jarak antara nomor-nomor urut yang terdapat dalam kerangka sampling yang akan dijadikan patokan dalam menentukan atau memilih unsurunsur sampling kedua dan seterusnya hingga unsur ke-n. Interval sampel biasanya dilambangkan dengan huruf k.
Interval sampel atau juga disebut sampling rasio diperoleh dengan cara membagi ukuran populasi dengan ukuran sampel yang dikehendaki (N/n). Misalnya, dari populasi (N) berukuran 500 kita akan mengambil sampel (n) berkuran 50, maka interval samplingnya adalah 500/50=10 atau k =10. Andaikan yang terpilih sebagai unsur sampling pertama adalah satuan elementer yang bernomor s, maka penentuan unsur-unsur sampel berikutnya adalah: Unsur pertama = s Unsur kedua = s + k Unsur ketiga = s + 2k Unsur keempat = s + 3k, dan seterusnya hingga unsur ke-n.
Teknik Sampling Random Berstrata (Stratified Random Sampling) Teknik sampling ini digunakan apabila populasinya tidak homogen (heterogen). Makin heterogen suatu populasi, makin besar pula perbedaan sifat-sifat antara lapisan tersebut.
Untuk dapat menggambarkan secara tepat tentang sifat-sifat populasi yang heterogen, maka populasi yang bersangkutan harus dibagi-bagi kedalam lapisan-lapisan (strata) yang seragam atau homogen, dan dari setiap strata dapat diambil sampel secara random (acak).
MISAL Kita hendak mengetahui sikap masyarakat terhadap kepala desanya. Desa A tsb. Diteliti dengan unit analisisnya kepala keluarga. Peneliti menentukan dasar stratanya adalah jenis pekerjaan. Diperoleh data monografi sbb: Petani = 275 Buruh = 54 Pedagang/buruh/swasta = 76 Pegawai negeri = 25 Lain-lain= 30
Kemudian Jumlah populasi = 275+54+76+25+30= 460 kk Jika peneliti menentukan besarnya sampel 60 kk,maka besarnya sampel untuk masing-masing kk sbb: Petani = 275/460x60= 36 Buruh = 54/460x60=7 Pedagang/buruh/swasta = 76/460x60=10 Pegawai negeri = 25/460x60=3 Lain-lain= 30/460x60=4
Selanjutnya peneliti dapat menggunakan sampel secara random pada setiap sub populasi berdasarkan jenis pekerjaan, dengan terlebih dahulu menyusun sampling frame untuk setiap jenis pekerjaan.
Teknik Sampling Random Klaster (Cluster Random Sampling) Teknik ini digunakan apabila ukuran populasinya tidak diketahui dengan pasti, sehingga tidak memungkinkan untuk dibuatkan kerangka samplingnya, dan keberadaannya tersebar secara geografis atau terhimpun dalam klasterklaster yang berbeda-beda. Misalnya, populasi sebuah penelitian kita adalah seluruh murid Sekolah Dasar (SD) yang ada di Wilayah Kab. Banyumas
Maka kelompok siswa SD itu kita buat berdasarkan nama sekolahnya. Kelompok anak SD itu disebut klaster. Klaster dapat berupa sekolah, kelas, kecamatan, desa, kelurahan, RW, RT, dan sebagainya. Apabila klaster itu bersifat wilayah geografis yang kecil, maka pengambilan sampelnya dapat dilakukan satu tahap (simple cluster sampling). Misalnya, wilayah penelitian kita ada di Kelurahan Gunung Merapi, yang terdiri dari 10 RW, maka kita dapat memilih beberapa RW secara random untuk dijadikan wilayah penelitian dengan konsekuensi seluruh penduduk sasaran di RW itu harus dijadikan sampel (responden).
Akan tetapi jika klasternya besar atau wilayah geografisnya besar, maka pengambilan sampel tidak cukup hanya satu tahap, melainkan harus beberapa tahap. Dalam keadaan yang demikian gunakanlah teknik sampling klaster banyak tahap (multistage cluster sampling).