Membedakan Simple Random Sampling dan Stratified Random Sampling
Teknik sampling sangat penting untuk dikuasai oleh peneliti. Dalam penelitian, sampel dapat diambil dari suatu populasi namun sampel yang diambil tersebut dapat merepresentasikan populasi yang diamati.
Oleh karena itu, teknik sampling perlu dilakukan dengan benar sesuai dengan kaidah ilmiah. Terdapat beberapa teknik sampling yang dapat dipertimbangkan oleh peneliti sebelum terjun ke lapangan. Peneliti dapat memilih teknik probability sampling atau non probability sampling sesuai dengan karakteristik populasi yang diamati.
Perbedaan di antara keduanya adalah bahwa teknik probability sampling memberikan kesempatan yang sama bagi tiap anggota populasi untuk terpilih menjadi sampel. Sebaliknya, pada non probability sampling, tiap anggota populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel.
Pada kesempatan ini saya akan mengulas mengenai probability sampling. Teknik sampling yang paling sering digunakan pada probability sampling yaitu simple random sampling dan stratified random sampling.
Saya akan membahas perbedaan diantara keduanya, serta asumsi-asumsi dipersyaratkan untuk menggunakan kedua teknik sampling tersebut.
Perbedaan simple random sampling dan stratified random sampling
Sesuai dengan namanya, simple random sampling dapat diartikan sebagai pengambilan sampel acak sederhana. Hal ini tentu berbeda dengan stratified random sampling, di mana diartikan sebagai pengambilan sampel secara acak, namun terdapat stratifikasi/strata pada populasinya.
Untuk membedakan kedua teknik sampling ini cukup mudah. Prinsip umum yang harus diketahui oleh peneliti, bahwa ketika kita menggunakan pengambilan sampel secara acak tentunya datanya harus homogen. Ketika datanya heterogen maka tidak bisa menggunakan teknik sampling tersebut.
Namun demikian, terdapat perbedaan pada penggunaan simple random sampling dan pada penggunaan stratified random sampling. Pada simple random sampling, seluruh anggota populasi harus homogen.
Oleh karena itu, peneliti dapat mengambil sampel secara acak keseluruhan anggota populasi tersebut. Peneliti dapat menentukan batas minimal sampel yang merepresentasikan dari populasi yang diamati.
Selanjutnya perbedaan dengan stratified random sampling, bahwa pada stratified random sampling, anggota populasinya terbentuk strata. Namun yang perlu ditekankan di sini bahwa populasi terbentuk strata tersebut, anggota populasi masing-masing strata tersebut harus homogen.
Oleh karena itu, peneliti dapat mengambil sampel secara acak pada masing-masing strata. Selanjutnya peneliti juga dapat menentukan jumlah sampel secara proporsional pada masing-masing strata. Teknik sampling ini disebut dengan proporsional stratified random sampling.
Asumsi simple random sampling
Baik dalam analisis data maupun teknik pengambilan sampel terdapat asumsi-asumsi yang harus dipenuhi. Tidak terkecuali pada asumsi penggunaan simple random sampling.
Hal yang menjadi pertanyaan, apa asumsi yang dipersyaratkan untuk dapat menggunakan teknik simple random sampling? Teknik simple random sampling terdapat dua asumsi utama yang harus dipenuhi oleh peneliti.
Asumsi yang pertama adalah bahwa data anggota populasi harus homogen. Selanjutnya untuk asumsi yang kedua adalah tersedianya kerangka sampel dari populasi yang diamati.
Memahami kedua asumsi ini dapat dicontohlan pada seorang peneliti yang akan mengamati analisis usaha tani padi di desa A. Jika peneliti tersebut mengambil data populasi seluruh petani yang melakukan budidaya padi di desa A, anggota populasi yang diamati disebut dengan homogen.
Berbeda halnya jika peneliti tersebut, mengambil data populasi petani padi, petani jagung, dan peternak sapi potong di desa A. Maka data populasi yang dikumpulkan oleh peneliti ini sudah disebut dengan data yang heterogen.
Jika peneliti sudah memiliki data yang homogen seperti pada contoh yang pertama, langkah selanjutnya adalah peneliti perlu memastikan kerangka sampelnya.
Kerangka sampel di sini dimaksudkan bahwa peneliti sudah memiliki data lengkap dari populasi yang akan diamati. Data lengkap tersebut tentunya dapat diakses oleh peneliti, mulai dari nama dan alamat anggota populasi di desa A.
Langkah berikutnya peneliti dapat menentukan jumlah sampel minimal yang merepresentasikan dari populasi yang diamati. Untuk menentukan jumlah sampel minimal, peneliti dapat menggunakan rumus slovin.
Jika peneliti sudah memenuhi kedua asumsi yang dipersyaratkan seperti yang saya sampaikan pada paragraf sebelumnya, maka peneliti dapat menggunakan teknik simple random sampling.
Untuk memilih sampel secara acak dari populasi, peneliti dapat menggunakan bantuan tabel random atau dapat menggunakan Excel. Penjelasan lebih lengkap, dapat membaca artikel terdahulu yang berjudul: “Memahami Teknik Pengambilan Sampel Acak Sederhana (Simple Random Sampling)”.
Asumsi stratified random sampling
Seperti halnya pada teknik simple random sampling, pada teknik stratified random sampling juga terdapat asumsi yang harus dipenuhi oleh peneliti. Asumsi yang dipersyaratkan pada stratified random sampling hampir sama seperti pada teknik simple random sampling.
Perbedaannya adalah bahwa pada stratified random sampling terdapat stratifikasi atau strata pada populasi. Contohnya dari populasi yang diambil misalkan menunjukkan strata kepemilikan lahan. Misalnya strata yang terbentuk dari populasi yang diamati, lahan terbagi menjadi tiga kategori. Kategori pertama kurang dari 1000 meter persegi, kategori kedua 1000 sampai 10.000 meter persegi, dan kategori ketiga lebih dari 10.000 meter persegi.
Berdasarkan kategori tersebut peneliti dapat menetaokan kategori luas lahan kecil, menengah, dan besar. Yang perlu menjadi catatan di sini bahwa masing-masing anggota populasi dari masing-masing strata tersebut harus homogen.
Selanjutnya peneliti dapat mengambil sampel secara acak pada masing-masing strata. Peneliti dapat menentukan proporsi dari masing-masing strata untuk diambil sampelnya.
Kesimpulan
Setelah mencermati apa yang telah ditulis mengenai perbedaan dan asumsi pada simple random sampling dan stratified random sampling, diharapkan ini akan menambah wawasan pembaca terkait metodologi penelitian. Peneliti dapat memilih teknik sampling yang tepat sesuai dengan karakteristik populasi yang diamati.
Jika populasi yang diamati terdapat kerangka sampel, dan seluruh anggota populasinya homogen maka peneliti dapat mempertimbangkan untuk menggunakan teknik simple random sampling.
Selanjutnya jika sudah tersedia kerangka sampel dan populasi terbentuk strata, dan pada masing-masing strata tiap anggota populasinya adalah homogen maka peneliti dapat memilih untuk menggunakan teknik stratified random sampling.
Baik, ini adalah artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga bermanfaat dan menambah wawasan baru teman-teman semuanya yang sedang persiapan untuk melakukan penelitian di lapangan. Mengenai teknik sampling lain akan dibahas pada artikel-artikel berikutnya. Selamat melakukan penelitian!
Posting Komentar untuk "Membedakan Simple Random Sampling dan Stratified Random Sampling"