Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel

Dalam suatu penelitian, setelah menentukan hipotesis, peneliti akan menentukan subyek yang harus diteliti. Subyek yang diteliti biasanya merupakan suatu populasi. Populasi adalah keseluruhan atau himpunan obyek dengan ciri yang sama. Populasi yang diteliti biasanya dalam jumlah yang besar, sehingga data yang diambil biasanya bukanlah kesuluruhan dari populasi melainkan hanya sebagian dari populasi yang disebut sampel. Misalnya sesendok sayur dianalogikan sebagai sampel untuk dicoba, sedangkan sepanci sayur yang sama dianalogikan sebagai populasi. Penelitian dengan menggunakan sampel biasa digunakan untuk menghemat waktu, dana, dan biaya penelitian.

Sampel yang diambil haruslah sedapat mungkin mewakili populasi yang ingin diteliti / representatif. Untuk mendapatkan sampel yang representatif maka dibutuhkan teknik atau cara-cara tertentu agar data yang didapat sesuai dengan tujuan penelitian. Pengambilan sampel untuk penelitian disebut sampling. Teknik sampling yang tidak baik dapat mempengaruhi validitas data, terutama validitas eksternal data karena akan menentukan seberapa besar data tersebut dapat digeneralisasi dan menyebabkan terjadinya kesalahan dalam kesimpulan hasil penelitian.

a.        Jenis-jenis Sampel

Pada umumnya hanya ada dua jenis sampel, yaitu sampel-sampel probabilitas (probability samples/random sample) dan sampel-sampel nonprobabilitas (non probability samples/non random samples). Probability berarti berhubungan dengan kemungkinan populasi yang di ambil menjadi sampel sedangkan random berhubungan dengan bagaimana sampel akan diambil nantinya. Pada sampel-sampel probabilitas, setiap individu memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi sampel karena dilakukan secara acak. Sedangkan pada sampel-sampel nonprobabilitas, kesempatan yang didapat individu untuk menjadi sampel tidak sama karena tidak dilakukan acak.

b.        Cara Pengambilan Sampel

Untuk mendapatkan masing-masing jenis sampel dibutuhkan teknik sampling yang berbeda.

1.      Random Sampling

Pengambilan sampel dengan menggunakan teknik random sampling dilakukan secara acak. Teknik ini menggunakan asumsi pemakaian metode statistik inferensial atau induksi sehingga hanya bisa digunakan jika anggota populasi bersifat homogen atau diasumsikan homogen. Teknik ini dapat dibedakan menjadi:

a.      Pengambilan sampel secara acak sederhana (Simple Random Sampling)

Hakikat metode ini adalah setiap anggota individu populasi homogen memiliki kesempatan yang sama untuk menjadi sampel. Sehingga apabila besarnya sampel berbeda maka besarnya kesempatan individu juga berbeda. Teknik ini dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu mengundi anggota populasi (lottery technique) dan dengan menggunakan tabel bilangan atau angka random (random number) yang dapat dilihat di buku statistik. Keuntungan teknik in adalah harga rata-rata sampel merupakan estimator rata-rata populasi yang tidak bias dan pelaksanaannya mudah. Kelemahannya, sampel dapat menyebar pada jarak yang jauh atau juga sebaliknya akan mengumpul pada area tertentu.

b.      Pengambilan sampel secara acak Sistematis (Systematic Random Sampling)

Teknik ini merupakan modifikasi dari Simple Random Sampling dan digunakan untuk populasi yang dianggap homogen dan telah tersedia daftar dan nomor urut setiap unit populasi. Pengambilan sampel pertama menggunakan simple random sampling, sedangkan pengambilan sampel kedua dan seterusnya ditentukan secara sistematis dengan meloncat data (interval sampel). Misalnya akan diambil 30 unit sampel dari 120 unit, maka interval sampel adalah 120/3 = 4. Jika sampel pertama jatuh pada nomor urut 11, maka sampel selanjutnya adalah nomor urut 15,19,23, dst. Keuntungan dan kelemahannya sama dengan sample random sampling.

c.       Pengambilan sampel secara acak Stratifikasi (Stratified Random Sampling)

Metode ini digunakan jika unit data memiliki karateristik yang heterogen, maka perlu dicari lapisan/strata karakteristik umum dari tiap anggota populasi. Jika jumlah unit tiap strata sama maka digunakan metode simple stratified random sampling. Jika jumlah unit tiap strata berbeda maka digunakan metode proposional stratified random sampling. Misalnya populasi penelitian adalah siswa SD kelas 5 di SD X. Berdasarkan pendataan dari sekolah sebanyak 250 siswa. Berdasarkan perhitungan statistik, sampel yang dianggap representatif adalah 60 orang siswa. Cara pengambilan sampel berdasarkan strata tingkat penghasilan orang tua, yakni: penghasilan rendah, menengah dan tinggi. Maka sampel akan diambil masing-masing strata 20. Keuntungan metode ini adalah presisi dari sampel bisa meningkat dan pelaksanaannya relatif mudah. Kelemahannya adalah sampel dapat menyebar dengan jarak yang jauh dan dibutuhkan daftar unit sekaligus stratanya.

d.      Pengambilan sampel secara Kelompok atau Gugus (Cluster Sampling)

Pada teknik ini digunakan populasi yang heterogen. Pada populasi terdiri dari beberapa cluster/area yang didalamnya mengandung unit populasi yang heterogen. Peneliti tidak mendaftar semua angota atau unit yang ada dalam populasi, tetapi cukup mendaftar banyaknya gugus dalam populasi, kemudian mengambil sampel dari gugus-gugus tersebut. Misalnya peneliti akan meneliti di Kecamatan X yang terdiri dari 12 kelurahan, maka peneliti hanya mengambil sampel dari 3 kelurahan di kecamatan itu secara acak. Keuntungan metode ini adalah penyebaran populasi dapat dihindari, tidak diperlukan daftar dari seluruh unit populasi tetapi cukup daftar unit populasi dalam cluster yang terpilih. Kelemahannya adalah sulit diperoleh cluster yang heterogenitasnnya benar-benar sama, sehingga sampel yang diperoleh merupakan estimator kasar untuk populasi.

e.      Pengambilan sampel secara Gugus Bertahap (Multistage Sampling)

Metode ini merupakan kombinasi berbagai metode sebelumnya, dengan urutan yang bervariasi. Pengambilan sampel dilakukan dilakukan berdasarkan tingkat wilayah secara bertahap sehingga lebih mungkin dilaksanakan jika populasi terdiri dari berbagai macam tingkatan wilayah. Wilayah tersebut dibagi menjadi subwilayah yang lebih kecil, subwilayah tersebut dibagi lagi menjadi lebih kecil, begitu seterusnya hingga subwilayah terkecil sehingga peneliti dapat memilih sampel dari subwilayah tersebut. Misalnya sebuah kabupaten dipilih beberapa kecamatan sebagai sampel. Dari sampel kecamatan dipilih beberapa kelurahan sebagai sampel, kemudian dari sampel tersebut dipilih lagi beberapa RW sebagai sampel. Dari sampel RW tersebut dipilih lagi yang lebih kecil yaitu RT sebagai sampel, maka sampelnya adalah sebagian atau semua warga di RT tersebut.

2.    Non Random Sampling

Pengambilan sampel dengan menggunakan teknik non random sampling dilakukan tidak secara acak dan tidak didasarkan atas kemungkinan yang dapat dihitung. Jika menggunakan teknik ini maka penggunaan statistik inferensial atau induksi bisa jadi tidak valid. Teknik ini dapat dibedakan menjadi:

 a. Purposive Sampling

Pada metode ini, peneliti mengambil sampel dengan pertimbangan tertentu, berdasarkan ciri atau sifat-sifat populasi yang sudah diketahui sebelumnya, maka peneliti perlu mengidentifikasi dulu semua karakteristik populasi. Teknik ini sangat cocok digunakan untuk desain penelitian study kasus (case study), di mana banyak aspek dari kasus tunggal yang dapat diamati. Misalnya penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh merokok di kalangan siswa SMA dengan prestasi belajar di sekolah, maka sampel terbatas pada siswa SMA yang merokok saja.

b. Quota Sampling

Teknik ini dilakukan dengan cara menetapkan sejumlah anggota sampel secara quotum atau jatah. Dasar untuk mengambil unit sampel tergantung pada berapa besar jumlah sampel yang telah ditentukan. Anggota populasi mana yang menjadi sampel tidak terlalu dipersoalkan asalkan sudah memenuhi quota yang diinginkan.

c. Accidental Sampling

Pada metode ini pengambilan sampel dilakukan dengan mengambil kasus atau responden yang kebetulan ada di tempat yang telah disesuaikan dengan konteks penelitian. Perbedaannya dengan purposive sampling adalah pada metode ini sampel yang diambil berasal dari responden yang memang kebetulan berada di suatu tempat pada keadaan tertentu, tanpa sebelumnya diketahui oleh peneliti. Sedangkan pada purposive peneliti memilih sendiri kasus atau respondennya.

c.         Menghitung Jumlah Sampel

Pada dasarnya jumlah atau besar sample (sample size) digunakan untuk menentukan jumlah sampel replikasi yang akan dilakukan oleh peneliti. Untuk menetapkan besar sampel tergantung pada dua hal, yaitu adanya sumber-sumber yang dapat digunakan sebagai batas maksimal dari besarnya sampel dan kebutuhan dan rencana analisis yang menentukan batas minimal dari besarnya sampel.

1.     Jumlah Sampel untuk Estimasi Proporsi

Ada 3 hal yang terlebih dahulu perlu diketahui sebelum menghitung jumlah sampel, yakni, a. Perkiraan proporsi untuk sifat tertentu yang terjadi dalam populasi. Apabila tidak diketahui proporsi atau sifat tertentu tersebut, maka P (proporsi = 0,50 atau 50%) b. Presisi adalah derajat ketepatan yang diinginkan, berarti penyimpangan terhadap populasi, biasnya 0,05 (5%) atau 0,10 (10%) dan c. Derajat kepercayaan

n   =  besar sampel

Z _1-a/2  =  nilai Z pada derajat kemaknaan (biasanya 95% = 1,96)

P   = proporsi suatu kasus tertentu terhadap populasi, bila tidak diketahui  proporsinya, ditetapkan 50% (0,50)

d   = derajat penyimpangan terhadap populasi yang diinginkan: 10% (0,10), 5%(0,05) atau 1% (0,01)              

Contoh:

Tujuan: mengetahui prevalensi gizi buruk gizi buruk pada Balita di Kecamatan Sawangan

Diketahui :  a) Perkiraan proporsi (p=0,15), b) Presisi (d=0,05), c) Derajat kepercayaan 95% (Z1-X/2 = 1,96)

2.      Jumlah Sampel untuk Estimasi Rata-rata

Untuk menghitung besar sampel, peneliti perlu mengetahui: perkiraan varians (kuadrat dari Standar Deviasi), presisi, dan derajat kepercaan      

Contoh

Sebuah penelitian bertujuan untuk mengetahui rata-rata berat badan anak Balita di Kecamatan Cimanggis, dengan ketentuan: BB rata-rata anak balita 12,5 kg, standar Deviasi 6 kg (Q), derajat Kepercayaan 95% (1,9), dan simpangan maksimum dari rata-rata 1 kg (d=1)

3.      Kriteria Inklusi dan Eksklusi

Dibutuhkan kriteria inklusi dan ekslusi agar karakteristik sampel tidak menyimpang. Kriteria inklusi adalah kriteria yang perlu dipenuhi oleh setiap anggota populasi yang dapat diambil sebagi sampel. Sedangkan kriteria ekslusi adalah ciri-ciri anggota populasi yang tidak dapat digunakan sebagai sampel.

Daftar Pustaka

1.      Notoatmodjo, Soekidjo. 2010. Metodologi penelitian kesehatan. Jakarta: Rinerka Cipta.

2.      Santoso, Gempur. 2005. Fundamental: Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif. Jakarta: Prestasi Pustaka Publisher.

3.      Pratiknya, Ahmad W. 2000. Dasar-dasar metodologi penelitian & kesehatan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.