Teknik Sampling Penelitian: Probability vs Non-Probability plus Contoh

Teknik sampling kebagi dua kubu: probability sampling yang ngasih tiap anggota populasi peluang sama buat kepilih, dan non-probability sampling yang milih responden berdasarkan pertimbangan atau kemudahan akses.

Yang nentuin kamu masuk kubu mana cuma satu pertanyaan. Kamu punya daftar lengkap nama anggota populasinya atau nggak?

Kalau punya, kamu bisa ngundi dan hasilnya bisa digeneralisasi. Kalau nggak punya, kamu masuk kubu kedua dan harus lebih hati-hati pas nulis kesimpulan.

Apa itu teknik sampling?

Teknik sampling adalah cara ngambil sebagian anggota populasi buat diteliti, dengan harapan hasilnya nyeritain kondisi populasi keseluruhan. Yang dipilih bukan cuma berapa banyak, tapi juga siapa dan gimana cara milihnya. Jumlah sampel ngurusin presisi, teknik sampling ngurusin apakah sampel kamu miring atau nggak.

Dua hal ini sering ketuker. Sampel 400 orang yang semuanya diambil dari satu grup WhatsApp tetap miring, sebesar apa pun angkanya.

Buat nentuin jumlahnya, pakai tabel Krejcie-Morgan. Artikel ini ngurusin bagian siapa yang diambil.

Apa bedanya probability dan non-probability sampling?

Probability sampling butuh sampling frame, yaitu daftar lengkap semua anggota populasi. Tanpa daftar itu, kamu nggak bisa mastiin tiap orang punya peluang kepilih. Non-probability sampling nggak butuh daftar, jadi lebih murah dan cepat, tapi kamu kehilangan hak buat bilang hasilnya mewakili populasi.

Aspek	Probability	Non-probability
Butuh daftar populasi lengkap	Ya	Nggak
Peluang tiap anggota kepilih	Diketahui dan sama	Nggak diketahui
Bisa hitung margin error	Bisa	Nggak bisa
Boleh digeneralisasi ke populasi	Boleh	Nggak boleh
Biaya dan waktu	Lebih mahal	Lebih murah
Cocok buat	Penelitian kuantitatif, survei resmi	Studi awal, kualitatif, populasi susah dijangkau

Baris ketiga yang paling sering dilanggar di skripsi. Banyak yang pakai purposive sampling lalu tetap nulis margin error 5 persen di bab 3. Dua hal itu nggak nyambung.

Apa aja jenis probability sampling?

1. Simple random sampling

Semua anggota diundi acak, kayak arisan. Cocok kalau populasinya homogen dan daftarnya rapi. Di spreadsheet, kasih nomor acak ke tiap baris lalu ambil urutan teratas sebanyak sampel yang kamu butuh.

Contoh: 300 karyawan pabrik dikasih nomor 1 sampai 300, lalu 169 nomor diundi.

2. Systematic sampling

Ambil tiap kelipatan k dari daftar yang udah diurutin. Nilai k didapat dari populasi dibagi jumlah sampel. Populasi 1.000 dengan sampel 200 berarti ambil tiap orang ke-5, dimulai dari titik acak antara 1 sampai 5.

Hati-hati kalau daftarnya punya pola berulang. Kalau daftar karyawan diurutin per regu 5 orang dengan ketua di urutan pertama, ngambil tiap kelipatan 5 bisa bikin sampel kamu isinya ketua semua.

3. Stratified random sampling

Populasi dipecah dulu jadi kelompok berdasarkan karakter yang penting buat penelitian, misalnya jenis kelamin, kelas, atau sektor usaha. Baru tiap kelompok diundi proporsional. Idenya mirip segmentation di analisis data.

Ini teknik paling aman kalau populasinya nggak seragam. Kelompok kecil dijamin kebagian jatah.

4. Cluster sampling

Yang diundi bukan orangnya, tapi kelompoknya. Misalnya dari 40 sekolah di satu kecamatan, diundi 8 sekolah, lalu semua siswa di 8 sekolah itu diteliti.

Dipakai kalau populasinya kesebar luas secara geografis dan biaya jalan jadi masalah. Tukarannya, hasilnya lebih kasar dibanding simple random dengan jumlah sampel yang sama.

Apa aja jenis non-probability sampling?

1. Purposive sampling

Peneliti milih responden yang dianggap paling tau soal topiknya. Contohnya wawancara 6 kepala dinas soal kebijakan pajak daerah. Kriterianya wajib ditulis eksplisit di bab 3, misalnya minimal 5 tahun menjabat.

2. Quota sampling

Kamu tetapin jatah per kelompok dulu, misalnya 50 pria dan 50 wanita, lalu isi jatahnya dengan siapa pun yang ketemu duluan. Mirip stratified, bedanya pengisian jatahnya nggak diundi.

3. Accidental atau convenience sampling

Siapa pun yang kebetulan ada dan mau ngisi. Kuesioner yang disebar di story Instagram masuk sini. Paling gampang, paling lemah.

4. Snowball sampling

Responden pertama diminta ngenalin responden berikutnya. Dipakai buat populasi yang susah dicari daftarnya, misalnya pengrajin batik tulis alami atau mantan pekerja migran.

5. Sampling jenuh atau sensus

Semua anggota populasi dipakai. Ini pilihan wajar kalau populasinya di bawah 100 orang, misalnya seluruh karyawan satu UMKM.

Gimana cara milih teknik sampling yang pas?

1. Cek daftar populasinya ada atau nggak. Kalau nggak ada, kamu otomatis di jalur non-probability. Sumber daftar yang lumayan sering kepakai: data absensi, data anggota koperasi, atau data resmi dari BPS.
2. Cek populasinya seragam atau nggak. Kalau ada kelompok yang jelas beda karakter dan ukurannya timpang, pakai stratified.
3. Cek sebaran geografisnya. Kalau responden kesebar di 12 kecamatan dan budget jalan terbatas, cluster lebih masuk akal.
4. Cek tujuan penelitian. Mau generalisasi ke populasi berarti wajib probability. Mau ngerti pengalaman mendalam beberapa orang berarti purposive lebih pas.
5. Tulis alasannya di bab 3. Penguji jarang nyalahin teknik yang kamu pilih. Yang mereka serang itu pilihan tanpa alasan.

Buat ngitung jumlah anggota tiap kelompok di spreadsheet, pakai COUNTIF. Kalau kriterianya lebih dari satu, misalnya sektor plus kota, pakai COUNTIFS.

Contoh kasus: survei 420 UMKM binaan

Ada 420 UMKM binaan di satu kabupaten, kebagi tiga sektor: kuliner 240, kerajinan 120, dan jasa 60. Aku mau survei kepuasan mereka terhadap program pendampingan.

Pakai rumus Krejcie-Morgan, populasi 420 butuh 201 responden.

Dengan stratified proportional, jatahnya dibagi begini:

Sektor	Populasi	Proporsi	Sampel
Kuliner	240	57,1%	115
Kerajinan	120	28,6%	57
Jasa	60	14,3%	29
Total	420	100%	201

Sekarang bandingin sama simple random sampling. Aku undi 201 dari 420 nama tanpa mecah sektor dulu.

Hasil satu kali undian: kuliner 122, kerajinan 60, jasa 19.

Sektor jasa cuma dapat 19 responden dari 29 yang seharusnya. Buat kelompok itu doang, margin error-nya melar jadi 18,7 persen, bukan 5 persen.

Artinya kalau kamu nulis kesimpulan soal UMKM jasa, angkanya bisa meleset hampir 19 poin ke atas atau ke bawah. Terlalu longgar buat rekomendasi kebijakan.

Ini alasan praktis kenapa stratified layak dipilih tiap kali kelompok terkecil kamu ukurannya di bawah 20 persen populasi.

Kesalahan umum teknik sampling

1. Nulis random padahal accidental. Sebar kuesioner di grup WhatsApp lalu ditulis simple random sampling. Ini yang paling sering ketahuan pas sidang.

2. Ngitung margin error dari sampel non-probability. Rumus margin error berdiri di atas asumsi pengambilan acak. Kalau ngambilnya nggak acak, angkanya jadi hiasan doang.

3. Nggak nulis kriteria purposive. Purposive tanpa kriteria tertulis itu sama aja dengan milih sesuka hati.

4. Sampling frame kedaluwarsa. Daftar anggota koperasi tahun 2021 dipakai buat penelitian 2025. Banyak nama yang udah nggak aktif, dan kualitas data kamu jatuh dari awal.

5. Ngeganti responden yang nggak bisa dihubungi dengan tetangganya. Begitu diganti sembarangan, sifat acaknya ilang. Siapin daftar cadangan yang juga diundi dari awal.

FAQ

Teknik sampling apa yang paling bagus buat skripsi?

Nggak ada yang paling bagus buat semua kasus. Kalau kamu punya daftar lengkap populasi dan penelitianmu kuantitatif, stratified random sampling biasanya pilihan paling aman karena kelompok kecil tetap kebagian. Kalau daftarnya nggak ada, purposive sampling dengan kriteria yang ditulis jelas lebih jujur daripada maksa nulis random. Yang dinilai penguji itu kesesuaian teknik sama tujuan penelitian.

Boleh nggak pakai purposive sampling di penelitian kuantitatif?

Boleh, dan sering kepakai di penelitian dengan populasi terbatas kayak manajer atau tenaga ahli. Konsekuensinya, kamu nggak boleh bilang hasilnya mewakili populasi yang lebih luas. Tulis di bagian keterbatasan penelitian kalau generalisasi hasilnya terbatas pada karakteristik responden yang kamu pilih. Kejujuran ini justru bikin skripsimu lebih kuat pas dipertanyakan.

Apa bedanya stratified sama quota sampling?

Dua-duanya mecah populasi jadi kelompok dan ngasih jatah per kelompok. Bedanya di cara ngisi jatah. Stratified ngundi anggota di tiap kelompok, jadi masih probability. Quota ngisi jatah dengan siapa pun yang ketemu duluan, jadi masuk non-probability. Kelihatan mirip di tabel bab 3, tapi konsekuensi statistiknya beda jauh.

Snowball sampling dipakai kapan?

Pakai snowball kalau anggota populasinya susah diidentifikasi dari luar, misalnya pengidap penyakit tertentu, pekerja informal, atau komunitas tertutup. Kamu mulai dari beberapa orang yang kamu kenal, lalu minta mereka nunjuk kandidat berikutnya. Risikonya, sampel kamu cenderung mirip satu sama lain karena mereka satu lingkaran pertemanan. Catat itu sebagai keterbatasan.

Populasi aku nggak jelas jumlahnya, gimana samplingnya?

Kalau jumlah populasi nggak diketahui, probability sampling praktis nggak bisa dipakai karena kamu nggak punya daftar buat diundi. Pilihan yang wajar adalah quota atau purposive dengan kriteria ketat, dan pakai patokan 384 responden buat ukuran sampelnya. Yang penting, sebutin dengan terang di metodologi kalau populasinya nggak terhingga dan generalisasinya terbatas.

Penutup

Dua hal yang perlu kamu bawa. Pertama, ada tidaknya daftar populasi yang nentuin kamu boleh ngundi atau nggak. Kedua, kalau kelompok terkecil di populasimu ukurannya mungil, stratified nyelametin kamu dari kesimpulan yang meleset belasan poin.

Tulis alasan pemilihan tekniknya di bab 3 dalam dua kalimat. Itu yang bikin penguji berhenti nanya.

Lanjut ke pengertian populasi dan sampel menurut para ahli buat sitasi bab 3, atau ke tabel Krejcie-Morgan buat nentuin jumlah respondennya.