POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN KUANTITATIF

 MATERI 9- METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF

Oleh: Eny Latifah,S.E.Sy.,M.Ak

Populasi dan Sampel dalam Penelitian Kuantitatif

 

A.    Pengertian Populasi dan Sampel

Populasi adalah keseluruhan objek atau subjek yang menjadi sasaran penelitian. Sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk mewakili karakteristik populasi.

Populasi adalah keseluruhan subjek atau objek yang memiliki karakteristik tertentu yang ingin diteliti, sedangkan sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk mewakili karakteristik populasi tersebut. 

Menurut Sugiyono (2014), populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang memiliki karakteristik tertentu, sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi itu. 

Handayani (2020), Populasi adalah totalitas dari setiap elemen yang akan diteliti yang memiliki ciri sama, bisa berupa individu dari suatu kelompok, peristiwa, atau sesuatu yang akan diteliti. 

Arikunto (2019) menjelaskan bahwa yang dinamakan Populasi adalah keseluruhan subjek penelitian. 

Sedangkan Margono (2017) mendefinisikan Populasi adalah keseluruhan yang menjadi pusat perhatian seorang peneliti dalam ruang lingkup dan waktu yang ditentukan. 

Menurut Wicaksono (2022), Populasi adalah kelompok yang menarik bagi peneliti, kelompok kepada siapa peneliti ingin menggeneralisasi hasil penelitian.

Populasi dapat dikatakan  Merupakan seluruh kelompok atau unit yang menjadi fokus penelitian. Dapat berupa manusia, hewan, benda, peristiwa, atau gejala yang memiliki karakteristik tertentu.

Tujuan pengambilan sampel adalah untuk menghemat waktu, biaya, dan sumber daya, serta untuk mendapatkan informasi yang relevan tentang populasi secara keseluruhan.

Perbedaan Utama antara populasi dan sampel adalah:

(1)   Populasi adalah seluruh kelompok, sedangkan sampel adalah bagian dari kelompok.

(2)   Populasi biasanya lebih luas dan sulit diakses secara menyeluruh, sedangkan sampel lebih terbatas dan lebih mudah diakses.

Contoh:

Jika peneliti ingin mengetahui pendapat masyarakat tentang suatu isu, populasi penelitian adalah seluruh penduduk Indonesia. Namun, karena sulit dan tidak praktis untuk meneliti seluruh penduduk, peneliti dapat mengambil sampel, misalnya 1000 orang yang mewakili berbagai kelompok usia, jenis kelamin, dan wilayah di Indonesia.

Dalam penelitian, pemahaman tentang populasi dan sampel sangat penting untuk memastikan validitas dan reliabilitas hasil penelitian.

B.    Cara Menentukan Populasi dan Sampel

Menentukan populasi dan sampel melibatkan beberapa langkah penting. Pertama, peneliti harus mendefinisikan populasi yang menjadi objek penelitian, yaitu seluruh individu atau objek yang memiliki karakteristik tertentu yang relevan dengan penelitian. Selanjutnya, sampel diambil dari populasi, yang merupakan bagian representatif dari populasi tersebut. Penentuan sampel ini bisa dilakukan dengan berbagai teknik, seperti simple random sampling, systematic random sampling, stratified random sampling, atau cluster random sampling. 

Berikut adalah langkah-langkah lebih detail dalam menentukan populasi dan sampel:

1)    Menentukan Tujuan dan Karakteristik Populasi: Tentukan tujuan penelitian dan karakteristik populasi yang relevan dengan tujuan tersebut. Contohnya, jika penelitian ingin mengetahui efektivitas obat tertentu pada penderita diabetes, maka populasi yang relevan adalah penderita diabetes. 

2)    Mendefinisikan Populasi: Populasi adalah keseluruhan subjek penelitian yang memiliki karakteristik tertentu.  Definisikan populasi secara jelas, termasuk batasan geografis, waktu, dan kriteria lainnya. 

3)    Menentukan Sampel: Sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk dianalisis.  Pilih sampel yang representatif, yaitu sampel yang karakteristiknya mencerminkan karakteristik populasi. 

Ada beberapa teknik pengambilan sampel yang bisa digunakan, seperti:

a)      Simple Random Sampling: Setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. 

b)      Stratified Random Sampling: Populasi dibagi menjadi beberapa strata (kelompok), dan kemudian diambil sampel dari setiap strata. 

c)       Systematic Random Sampling: Sampel diambil secara teratur dari daftar populasi dengan interval tertentu. 

d)      Cluster Random Sampling: Populasi dibagi menjadi beberapa klaster (kelompok), dan kemudian dipilih beberapa klaster secara acak untuk menjadi sampel. 

e)      Nonprobability Sampling: Teknik ini tidak memberikan kesempatan yang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel, contohnya purposive sampling, accidental sampling, snowball sampling, dan quota sampling. 

4)    Menentukan Ukuran Sampel

Ukuran sampel yang tepat tergantung pada beberapa faktor, seperti:

a)      Tujuan penelitian: Semakin presisi tujuan penelitian, semakin besar ukuran sampel yang dibutuhkan. 

b)      Tingkat kepercayaan: Tingkat kepercayaan yang lebih tinggi memerlukan ukuran sampel yang lebih besar. 

c)       Margin of error: Margin of error yang lebih kecil memerlukan ukuran sampel yang lebih besar. 

d)      Ketersediaan sumber daya: Waktu, biaya, dan tenaga yang tersedia akan memengaruhi ukuran sampel yang dapat diambil. 

Rumus Slovin dapat digunakan untuk menghitung ukuran sampel jika ukuran populasi diketahui. 

Jika populasi tidak diketahui, formula berbasis tingkat kepercayaan, proporsi, dan margin of error dapat digunakan. 

5)    Melakukan Analisis Sampel: Setelah sampel diambil, lakukan analisis data untuk menguji hipotesis atau menjawab pertanyaan penelitian.  Hasil analisis sampel dapat digeneralisasi untuk menggambarkan populasi secara keseluruhan, dengan asumsi bahwa sampel representatif. 

 

C.     Probability Sampling

Probability sampling adalah metode pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Metode ini menggunakan prinsip acak untuk memastikan representasi yang adil dari populasi dalam sampel yang diambil.

Teknik ini disebut juga sebagai random sample. Biasanya ia digunakan untuk memastikan agar setiap elemen populasi mendapatkan kesempatan yang sama untuk menjadi bagian. Probability sampling pada umumnya memiliki hasil yang lebih objektif. Terdapat lima macam teknik yang bisa kamu gunakan, berikut penjelasannya.

Contoh Probability Sampling:

1.     Simple Random Sampling: Menggunakan metode acak sederhana seperti undian atau generator angka acak untuk memilih sampel. Contohnya, memilih 100 siswa secara acak dari seluruh siswa di sebuah sekolah.

Simple random sampling atau pengambilan sampel acak sederhana adalah teknik penarikan sampel yang memberikan kesempatan yang sama bagi setiap anggota populasi. Cara pengambilannya menggunakan nomor undian. Jika kamu ingin menggunakan teknik ini, pastikan kamu telah memiliki daftar nama populasi terlebih dahulu. Contohnya, kamu ingin mengambil 20 sampel dari 50 orang. Setelah membuat undian, ambil untuk sampel pertama. Kemudian nama tersebut kembalikan lagi, dan ambil undian sampel kedua. Ini untuk menjaga agar probabilitas tetap sama.

2.     Stratified Random Sampling: Membagi populasi menjadi beberapa strata (kelompok) berdasarkan karakteristik tertentu (seperti usia, jenis kelamin, atau tingkat pendidikan), kemudian mengambil sampel acak dari setiap strata. Contohnya, jika ingin mengetahui pendapat siswa tentang kurikulum baru, dapat dibagi populasi menjadi beberapa strata (misalnya, siswa kelas 10, 11, 12), lalu mengambil sampel acak dari setiap strata tersebut.

Dengan metode ini, pengambilan sampel tidak seacak sebelumnya. Teknik dilakukan dengan menggunakan interval dalam memilih sampel penelitian. Langkah pertama adalah mengurutkan populasi terlebih dahulu. Kemudian cari interval dengan membagi jumlah populasi dengan sampel yang dibutuhkan

Misalnya, populasi yang diincar berjumlah 50 orang. Kita ingin mengambil sampel 10 saja. Untuk menentukan intervalnya, 50 orang populasi dibagi 10 orang untuk sampel. Hasilnya adalah 5. Berarti sampel yang kita ambil adalah urutan ke-5, 10, 15, dan seterusnya.

3.     Cluster Sampling: Membagi populasi menjadi beberapa kelompok atau cluster, lalu secara acak memilih beberapa cluster untuk dijadikan sampel. Contohnya, untuk meneliti pendapat warga tentang kebijakan pemerintah, dapat membagi wilayah menjadi beberapa cluster (seperti RT/RW), lalu memilih beberapa cluster secara acak dan mewawancarai semua warga di cluster yang terpilih.

Stratified random sampling atau sampel acak berstrata didasarkan pada tingkatan tertentu. Awalnya, peneliti harus mengetahui kesamaan dan perbedaan karakter yang dimiliki oleh populasi. Misalnya, peneliti ingin melihat tingkat kesejahteraan di kantor A. Ia dapat membagi kelompok menjadi karyawan, manajer tingkat menengah, dan tingkat atas.

4.     Systematic Sampling: Memilih sampel dengan interval tertentu setelah anggota pertama dipilih secara acak. Contohnya, jika ada daftar nama siswa, kemudian siswa pertama dipilih secara acak, selanjutnya setiap siswa ke-5 dalam daftar akan menjadi sampel.

Semua metode ini memastikan bahwa setiap elemen populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih, sehingga hasil penelitian dapat digeneralisasi ke populasi secara keseluruhan.

Pengambilan sampel kluster dilakukan dengan cara membagi populasi ke dalam beberapa kelompok. Pembagian dapat didasarkan pada lokasi, usia, jenis kelamin, dan kategori lain yang setara. Pengambilan sampel dapat dilakukan dengan tiga cara, yaitu:

a)      Single stage cluster: peneliti secara acak menentukan kelompok mana yang menjadi sampel, sehingga ada beberapa kelompok yang tidak mendapatkan kesempatan

b)      Two stage cluster: peneliti harus memilih kelompok secara acak terlebih dahulu, kemudian menarik sampel random darinya

c)       Systematic clustering: mirip dengan systematic random sampling, semua elemen diurutkan kemudian diambil berdasarkan interval.

5.     Multi Stage Sampling

Metode ini adalah gabungan antara stratified, cluster, dan simple random sampling. Biasanya multi stage sampling dilakukan kepada populasi yang jumlahnya sangat besar. Contoh penggunaannya adalah pada sensus penduduk. Berikut ini langkah-langkahnya:

a)      Bagi populasi menjadi beberapa kelompok;

b)      Bagi lagi kelompok menjadi sub-kelompok (strata) berdasarkan kesamaan yang dimiliki;

c)       Proses pembagian dapat dilakukan hingga lebih dari tiga kali;

Setelahnya peneliti dapat menarik sampel dari setiap kelompok

 

D.    Non Probability Sampling

Berbeda dengan metode sebelumnya, non-probability sampling lebih bergantung pada kemampuan dan batasan peneliti dalam menarik sampel. Misalnya, ketika peneliti tidak memiliki daftar nama dari populasi, atau mungkin data yang mereka pegang tidak akurat. Walaupun lebih fleksibel dan nyaman, terkadang hasil dari metode ini mengandung bias penelitian. Ada beberapa teknik non-probability sampling, berikut penjelasannya.

Non-probability sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Pemilihan sampel seringkali didasarkan pada pertimbangan subjektif peneliti, bukan secara acak. Contohnya adalah purposive sampling (sampel bertujuan) dan accidental sampling (sampel tidak sengaja).

Non-probability sampling: Teknik pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk menjadi sampel. Peneliti menggunakan kriteria non-acak seperti ketersediaan, kedekatan geografis, atau pengetahuan ahli.

Contoh:

1.     Purposive sampling: Peneliti memilih sampel berdasarkan kriteria atau tujuan tertentu yang relevan dengan penelitian, seperti memilih responden yang memiliki pengalaman tertentu terkait topik penelitian.

Purposive sampling adalah teknik non-probabilitas yang sering digunakan karena kemudahannya. Langkah awal yang harus dilakukan adalah menentukan kriteria sampel yang sesuai dengan penelitian.

Contohnya, kita ingin meneliti penyakit kanker serviks. Kriteria terdiri dari pasien kanker serviks, rentang usia misal 18-30 tahun, serta sudah memiliki suami. Pastikan semua sampel memenuhi kriteria tersebut agar penelitian lebih valid. 

2.     Accidental sampling: Peneliti memilih sampel secara kebetulan, misalnya dengan mensurvei orang yang ditemuinya di suatu tempat.

Teknik penarikan sampel ini biasanya dilakukan tanpa sengaja. Cara ini cocok untuk penelitian yang sifatnya umum.

Misalnya mengukur kepuasan warga Jakarta kepada fasilitas transportasi. Jadi peneliti bisa berjaga di sekitar stasiun dan halte kemudian menanyai orang-orang yang menggunakan fasilitas tersebut.

Accidental sampling juga cocok untuk mendapatkan sampel yang langka. Misalnya, peneliti ingin mengetahui penyakit lupus yang jarang diderita orang.

3.     Quota sampling: Peneliti menetapkan kuota atau jumlah sampel untuk setiap kategori dalam populasi, lalu memilih sampel secara non-acak untuk memenuhi kuota tersebut.

Quota sampling bergantung pada kuota yang sudah ditentukan sebelumnya. Peneliti cukup menentukan sampel yang menurutnya representatif. Selain itu, proporsi dari jenis data tertentu perlu juga untuk dipertimbangkan. Misalnya populasi berjumlah 100 orang yang terdiri dari 40 persen wanita dan 60 persen laki-laki. Peneliti menentukan kuota sebanyak 10 orang. Proporsi jenis kelamin harus setara, jadi sampel terdiri dari 4 wanita dan 6 laki-laki.

4.     Snowball sampling: Peneliti meminta responden pertama untuk merekomendasikan responden lain yang memiliki karakteristik serupa, sehingga sampel dapat ditemukan secara bertahap.

              Snowball sampling dikenal pula dengan sebutan bola salju. Cara melakukannya adalah dengan menemukan sampel pertama, kemudian meminta rekomendasi sampel berikutnya kepada orang tersebut. Begitu pula dengan selanjutnya hingga kebutuhan survei terpenuhi. 

Biasanya snowball sampling digunakan untuk penelitian mengenai hal sensitif dan menyangkut privasi sehingga sulit untuk menemukan sampel yang mau terlibat. Contohnya, penelitian tentang penderita HIV, kaum waria, transgender, dan lainnya. 

 

Pentingnya Non-probability sampling berguna untuk penelitian eksploratif atau studi pendahuluan, atau ketika peneliti ingin meneliti kelompok yang sulit dijangkau.

 

Tabel

Perbedaan Probability Sampling dengan Non Probability Sampling

 

Unsur	Probality Sampling	Non Probality Sampling
Metode	Menggunakan metode acak (random) seperti simple random sampling, systematic sampling, stratified sampling, dan cluster sampling	Tidak menggunakan metode acak, melainkan bergantung pada pertimbangan peneliti atau faktor-faktor lain
Peluang Terpilih	Setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi sampel.	Tidak semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih.
Biaya dan Waktu	Lebih Mahal dan Lebih Lama	Lebih Murah dan Lebih Cepat
Akurasi dan Penerimaan Hasil	Lebih tepat dan Penerimaan bersifat Universal	Kurang Tepat dan Penerimaan Masuk Akal
Generalisasi	Hasil penelitian dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas dengan tingkat kepercayaan yang tinggi.	Hasil penelitian tidak dapat digeneralisasi ke populasi secara luas
Waktu Penggunaan	Digunakan ketika penelitian bertujuan untuk menghasilkan generalisasi ke populasi yang lebih luas.	Digunakan ketika penelitian memiliki tujuan eksplorasi, pengujian hipotesis, atau ketika tidak memungkinkan untuk melakukan probability sampling
Contoh	a.     Simple random sampling: Menentukan sampel secara acak dari daftar populasi.  b.    Systematic sampling: Memilih sampel berdasarkan interval atau jarak tertentu.  c.     Stratified sampling: Membagi populasi menjadi kelompok dan memilih sampel secara acak dari setiap kelompok.  d.    Cluster sampling: Membagi populasi menjadi kelompok dan memilih seluruh anggota dari beberapa kelompok tertentu.	a.     Convenience sampling: Memilih sampel yang mudah diakses oleh peneliti.  b.    Purposive sampling: Memilih sampel dengan karakteristik tertentu yang diinginkan oleh peneliti.  c.     Quota sampling: Memilih sampel berdasarkan kuota tertentu dalam setiap kelompok.  d.    Snowball sampling: Memilih sampel dengan menggunakan rujukan dari sampel yang sudah ada

 

 

 

 

 

 

DAFTAR PUSTAKA

 

Arikunto, S. 2002. Metode Penelitian Kualitatif. Jakarta: Bumi Aksara.

Bennett, N., Borg, W. R., & Gall, M. D. (1984). Educational Research: An Introduction. British Journal of Educational Studies, 32(3), 274. https://doi.org/10.2307/3121583

Emzir. 2009. Metodologi Penelitian Pendidikan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.

Kasiram, Mohammad. 2008. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif. Malang: UIN Malang

Lubis. A.Y, (2014) Filsafat Ilmu: Klasik hingga Kontemporer. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada

Muslim. (2016). Varian-Varian Paradigma, Pendekatan, Metode, Dan Jenis Penelitian Dalam Ilmu Komunikas I, Wahana, Vol. 1, No. 10, Ganjil, 78-79

Sugiyono. 2019. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R & D. Bandung: Alfabeta

Sudjana, N. dan Ibrahim, R. 2001. Penelitian dan Penilaian Pendidikan. Bandung: Sinar Baru Algesindo.

Suharsimi Arikunto. 2019. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.

Suparlan Suhartono. 2008. Wawasan pendidikan: Sebuah pengantar pendidikan. Yogyakarta: Ar-Ruzzmedia.