Selasa, 28 Mei 2013

POPULASI DAN SAMPEL


A.  POPULASI DAN SAMPEL
Contoh populasi, antara lain adalah: penduduk suatu kabupaten dalam periode waktu tertentu, misalnya yang mengikuti kelas metodologi penelitian sosial, penduduk dengan rentang umur tertentu, artikel tentang administrasi Negara dalam periode waktu tertentu. Dari contoh populasi tersebut, kita selanjutnya dapat mengenali elemen dari masing-masing populasi, yaitu: setiap anggota penduduk dari kabupaten dalam periode waktu tertentu, setiap mahasiswa yang mengikuti kelas metodologi penelitian sosial, setiap penduduk dengan rentang umur tertentu, dan setiap artikel tentang administrasi Negara dalam periode waktu tertentu. Dalam proses pengukuran karakter dari suatu populasi, dapat saja peneliti menggunakan pengukuran pada seluruh elemen dari populasi. Proses pengukuran yang demikian disebut dengan sensus. Sensus ini pada umumnya dilakukan terhadap populasi dengan jumlah elemen sedikit yang memungkinkan semua dapat dijangkau dengan biaya dan waktu yang tersedia. Sementara untuk populasi dengan jumlah banyak sensus sangat jarang dilakukan kecuali untuk kepentingan tertentu seperti sensus penduduk dari suatu Negara. Untuk populasi dengan banyak elemen pengukuran karakter populasi dilakukan melalui sejumlah elemen yang dipilih dari populasi tersebut dengan suatu metode tertentu. Jadi populasi bukan hanya orang, tetapi juga objek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek atau subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik atau sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu. Misalnya akan melakukan penelitian di sekolah X, maka sekolah X ini merupakan populasi. Sekolah X mempunyai sejumlah orang/subyek dan obyek yang lain. Hal ini berarti populasi dalam arti jumlah atau kuantitas. Tetapi sekolah X juga mempunyai karakteristik orang-orangnya, misalnya motivasi kerjanya, disiplin kerjanya, kepemimpinannya, iklim organisasinya dan lain-lain; dan juga mempunyai karakteristik obyek yang lain, misalnya kebijakan, prosedur kerja, tata ruang kelas, lulusan yang dihasilkan dan lain-lain. Yang terakhir berarti populasi dalam arti karakteristik. Satu orangpun dapat digunakan sebagai populasi, karena satu orang itu mempunyai berbagai karakteristik, misalnya gaya bicaranya, disiplin pribadi, hobi, cara bergaul, kepemimpinannya dan lain-lain. Misalnya akan melakukan penelitian tentang kepemimpinan presiden Y maka kepemimpinan itu merupakan sampel dari semua karakteristik yang dimiliki presiden Y. Dalam Kedokteran, satu orang bertindak sebagai populasi. Darah yang ada pada setiap orang adalah populasi, kalau akan diperiksa cukup diambil sebagian darah yang berupa sampel, data yang diteliti dari sampel tersebut selanjutnya diberlakukan ke seluruh darah yang dimiliki orang tersebut Cara pengambilan sejumlah elemen dai populasi ini disebut dengan sampling, dan elemen yang dipilih melalui cara ini disebut sebagai sampel (sample). Sebagai contoh, pada suatu unit kerja yang beranggotakan 200 orang karyawan akan digali informasi tentang persepsi mereka tentang dukungan lingkungan kerja terhadap kinerja karyawan. Jika 200 orang tersebut semuanya diminta mengisi kuesioner tentang data-data yang diperlukan, maka penelitian tersebut dilakukan dengan cara sensus. Adapun sampling hanya memilih beberapa orang sja dari 200 karyawan untuk diminta mengisi kuesioner atau diwawancarai. Selanjutnya, jika hasil sampling adalah 20 orang yang akan diukur, maka 20 orang tersebut disebut sebagai sampel penelitian.
1.    Keberadaan populasi dalam suatu penelitian wilayah
Di dalam suatu wilayah terdapat berbagai elemen wilayah dan kenampakan seperti penduduk, lahan pertanian, lahan permukiman, sungai-sungai, perbukitan, tambak dan masih banyak lainnya yang masing-masing mempunyai banyak satuan-satuan elementernya, namun secara bersama-sama kesemuanya tidak dapat dianggap sebagai populasi. Penyebabnya adalah bahwa masing-masing unit elementer tersebut mempunyai karakteristik dasar yang berbeda atau mempunyai ukuran elementer yang berbeda satu sama lain. Sebagai contoh adalah kelompok penduduk jelas berbeda dengan kelompok persawahan. Penduduk dapat dikenali dari satuan elementernya yang dicirikhasi oleh berbagai atribut yang melekat pada manusia seperti pendidikan, penghasilan, perilaku dan sebagainya Sedangkan persawahan mempunyai karakteristik yang sangat berbeda seperti luasannya, kesuburannya, produktivitasnya, rotasinya dan sebagainya.
       Untuk memahami sebuah populasi maka peneliti dapat melihat kelompok elemen wilayah tersebut yang mempunyai karakteristik dasar atau ukuran-ukuran yang sama atau dianggap sama. Sebagai contoh adalah mengenai penduduk di suatu wilayah saja, permukiman saja, lahan persawahan saja, atau objek-objek wilayah lainnya. Setiap elemen wilayah atau kenampakan yang ada di permukaan bumi atau juga dikenal dengan istilah fenomena geosfera dapat menjadi populasi. Dengan demikian, apa yang disebut sebagai populasi akan mempunyai jumlah satuan-satuan elementer yang berjumlah sedikit sampai dengan berjumlah tidak terbatas atau tidak dapat dihitung karena saking banyaknya. Sebuah populasi dapat terdiri dari bebrapa subpopulasi dan sebuah subpopulasi dapat terbagi ke dalam beberapa sub-sub populasi dan seterusnya. Berkaitan dengan keberadaan populasi dan subpopulasi serta satuan elementer populasi inilah salah satu aspek determinasi metode penelitian ditentukan. Dalam penelitian wilayah dengan objek fenomena geosfer, anggota populasi dapat berwujud penduduk/orang/binatang/tegakan tumbuhan dan dapat pula merupakan bentangan permukaan bumi. Keduanya menuntut kearifan penentuan sampel yang berbeda karena karakter anggota populasi yang berbeda.
2.    Teknik pengambilan sampel
       Teknik pengambilan sampel dapat dibedakan menjadi dua, yaitu: probability dan non probability. Probability dan non probability, mencerminkan tingkat kerandoman dari proses pemilihan sampel.
Beberapa metode yang termasuk probability sampling adalah sebagai berikut:
1.        Simple random sampling (Penarikan sampel secara random atau acak sederhan
Simple random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang dilakukan secara acak (random) sehingga setiap kasus atau elemen dalam populasi memiliki kesempatan yang sama besar untuk dipilih sebagai sampel penelitian. Pada contoh pemilihan 20 orang sampel dari populasi yang beranggotakan 100 orang, dengan teknik simple random sampling maka setiap orang pada populasi tersebut memiliki peluang yang sama untuk menjadi satu dari 20 sampel yang dipilih. Teknik ini memiliki tingkat keacakan yang sangat tinggi sehingga sangat efisien digunakan untuk mengukur karakter populasi yang memiliki elemen dengan homogenitas tinggi. Sedangkan untuk populasi yang memiliki elemen cukup heterogen, penggunaan teknik ini justru dapat menimbulkan bias. Syarat penggunaan teknik sampling ini adalah bahwa setiap elemen dari populasi harus dapat dididentifikasi. Elemen dari populasi tersebut kemudian disusun dalam satu sampling frame yaitu suatu daftar yang dapat menggambarkan seluruh elemen dari populasi. Keberadaan sampling frame ini sangat penting dalam teknik simple random samping ini, karena proses pemilihan sampel akan menjadi lebih sederhana, cepat dan murah. Prosedur penggunaan simpe random sampling, diawali dari pembentukan sampling frame oleh peneliti selanjutnya dari sampling frame tersebut dipilih sampel yang dilakukan secara acak hingga terpenuhi jumlah sampel yang dibutuhkan. Proses pemilihan sampel ini juga dapat memanfaatkan a table of random numbers.


2.        Systematic sampling (Penarikan sampel secara sistematis)
Teknik systematic sampling ini memiliki kemiripan prosedur dengan teknik simple random sampling. Oleh karena itu, systematic sampling juga memerlukan sampling frame, dan proses pemilihan sampel dilaksanakan secara random. Namun berbeda dengan simple random sampling, random dilakukan hanya untuk memilih sampel pertama. Sedangkan pemilihan sampel kedua, ketiga dan seterusnya dilakukan secara sistematis berdasarkan interval yang telah ditetapkan. Penggunaan interval dalam pemilihan sampel ini merupakan metode quasi-random karena sebenarnya tidak dilaksanakan random secara murni. Namun, hasil penggunaan systematic sampling dengan simple random sampling ternyata tidak jauh berbeda (Neuman : 1997). Oleh Karena itu penggunaannya bisa saling menggantikan kecuali untuk populasi dengan elemen yang tersusun secara terpola atau membentuk siklus. Pada populasi dengan elemen yang terorganisir membentuk pola atau siklus systematic sampling justru menimbulkan bias. prosedur systematic sampling adalah pertama disusun sampling frame. Kedua peneliti menetapkan sampling interval (k) dengan menggunakan rumus N/n, dimana N adalah jumlah elemen dalam populasi dan n adalah jumlah sampel yang diperlukan. Ketiga, peneliti memilih sampel pertama (S1) secara random dari sampling frame. Keempat, peneliti memilih sampel kedua (S2), yaitu S1+k selanjutnya peneliti memilih sampel sampai diperoleh jumlah sampel yang dibutuhkan dengan menambah nilai interval (k) pada setiap sampel sebelumnya. Contoh penggunaan systematic sampling untuk memilih 20 sampel dari populasi yang berisi 100 elemen adalah sebagai berikut, pertama susun sampling frame. Kedua, tetapkan nilai k=5. Ketiga, tentukan sampel pertama secara random misal diperoleh 6. Selanjutnya kita dapat menentukan sampel berikutnya adalah 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46, 51, 56, 61, 66, 71, 76, 81, 86, 91, 96 dan 1.
3.        Stratified sampling (Penarikan sampel stratifikasi)
Jika peneliti memilki informasi tambahan bahwa populasi sebenarnya terdiri dari beberapa subpopulasi atau strata, maka stratified sampling lebih cocok untuk memilih sampel penelitian. Sebagai contoh, penelitian akan dilakukan terhadap peserta kelas metodologi penelitian sosial yang semuanya berjumlah 80 orang. Informasi tambahan bagi peneliti adalah bahwa dari 80 orang tersebut 60 orang adalah perempuan dan sisanya laki-laki. Jika peneliti menganggap informasi ini penting untuk analisa, maka stratified sampling lebih cocok digunakan untuk memilih sampel. Prosedur penggunaan stratified sampling adalah sebagai berikut, pertama, peneliti membagi populasi kedalam beberapa subpopulasi stau strata berdasarkan informasi yang didapat. Kedua, peneliti merumuskan sampling frame pada masing-masing subpopulasi atau strata. Ketiga, peneliti memilih sampel pada masing-masing subpopulasi atu strata dengan menggunakan simple random atau systematic sampling. Dalam pemilihan sampel ini, proporsi jumlah sampel antar strata adalah sama dengan proporsi jumlah elemen antar strata. Dengan demikian, jika telah ditetapkan bahwa 20 orang akan dipilih sebagai sampel penelitian pada kelas metodologi penelitian sosial yang jumlah elemennya adalah 80 orang, maka perbandingan jumlah sampel antara perempuan dan laki-laki adalah 60:20. Berdasarkan proporsi tersebut, selanjutnya diperoleh sampel untuk perempuan adalah 15 orang dan untuk laki-laki adalah 5 orang. Terkadang seorang peneliti memilih sampel dengan tidak melihat proporsi tersebut sebagai contoh, pada kasus diatas ia memilih sampel laki-laki sejumlah 10 orang. Dalam kondisi demikian maka hasil analisis tidak dapat digeneralisasikan secara langsung terhadap populasi tersebut. Selanjutnya agar hasil  analisis dapat digeneralisasikan peneliti perlu melakukan pembobotan (weighting). Dalam dalam contoh tersebut karena jumlah sampel laki-laki dilipatduakan maka jumlah sampel perempuan juga perlu dilipatduakan. Hasil akhir setelah pembobotan jumlah sampel perempuan adalah 30 orang dan jumlah sampel laki-laki adalah 10 orang.
4.         Cluster sampling (Penarikan sampel berkelompok)
Cluster sampling disebut juga dengan area sampling. Cluster sampling ini digunakan ketika elemen dari populasi secara geografis tersebar luas sehingga sulit untuk disusun sampling frame. Keuntungan penggunaan teknik ini adalah menjadikan proses sampling lebih murah dan cepat daripada jika digunakan teknik simple random sampling. Akan tetapi hasil dari cluster sampling ini pada umumnya kurang akurat dibandingkan simple random sampling. Adapun cluster adalah suatu unit yang berisi sekumpulan elemen-elemen populasi. Namun, terhadap populasi yang lebih tinggi cluster sendiri berkedudukan sebagai elemen dari populasi yang lebih tinggi. Cluster sendiri berkedudukan sebagai elemen dari populasi tersebut. Seorang peneliti yang menggunakan cluster sampling, pertama-tama memilih sampel yang berbentuk cluster dari suatu populasi. Selanjutnya dari tiap-tiap cluster sampel tersebut diturunkan sampel yang berbentuk elemen.sebagai contoh pemilihan sampel pegawai pada suatu departemen yang pegawainya tersebar pada berbagai unit kerja yang juga tersebar secara geografis. Pada kasus ini peneliti dapat menjadikan unit kerja sebagai cluster dan selanjutnya secara random memilih beberapa unt kerja sebagai sampel. Pada setiap unit kerja yang terpilih tersebut kemudian seluruh pegawai dijadikan sampel atau dipilih sejumlah pegawai sebagai sampel penelitian secara random.
5.         Multistage sampling (Penarikan sampel secara bertahap)
Hampir sama dengan cluster, dengan tahap lebih dari satu kali (misal Propinsi, Kabupaten, Kecamatan, Kelurahan/Desa dan seterusnya).
6.         Area sampling ( Penarikan sampel wilayah)
Cara ini dilakukan karena populasi tidak dapat kerangka sampling. Dibutuhkan suatu foto udara yang jelas dan rinci dari wilayah yang akan diteliti, sehingga dapat diketahui blok-blok yang ada seperti perumahan, pertokoan. Teknik penarikan sampel sama seperti penarikan sampel secara bertahap.
Beberapa metode yang termasuk non probability sampling adalah sebagai berikut:
Cara ini dilakukan bila tidak mungkin diperoleh daftar yang lengkap dari populasi penelitian, sehingga tidak terdapat kesempatan yang sama pada anggota populasi. Karena itu, peneliti tidak dapat membuat generalisasi atau kesimpulan yang dapat mewakili populasi, hasil analisis hanya berlaku untuk anggota populasi yang diteliti. Dengan penarikan sampel non probability, peneliti tidak dihadapkan pada cara-cara yang rumit. Metode yang termasuk non probability sampling antara lain:
1.        Purposive sampling (Penarikan sampel secara sengaja)
Cara ini membutuhkan kemampuan dan pengetahuan yang baik dari peneliti terhadap populasi penelitian. Untuk menentuka siapa yang menjadi anggota sampel maka peneliti harus benar-benar mengetahui dan beranggapan bahwa orang yang dipilihnya dapat memberikan informasi yang diinginkan sesuai dengan permasalahan penelitian.
2.        Quota sampling (Penarikan sampel jatah)
Cara ini mirip dengan stratified sampling, yaitu membagi populasi ke dalam sub-sub populasi sesuai dengan fokus penelitian. Penarikan sampel jatah dilakukan bila peneliti tidak dapat mengetahui jumlah yang rinci dari setiap strata populasinya.

3.         Snowball sampling (Penarikan sampel bola salju)
Cara penarikan sampel ini dimulai dengan jumlah yang sedikit akhirnya menjadi banyak dengan beberapa tahap. Pertama, menentukan satu atau beberapa orang untuk diwawancarai. Selanjutnya orang-orang tersebut akan berperan sebagai titik awal penarikan sampel selanjutnya. Salah satu kelemahannya adalah sampel yang pada tahap berikutnya adalah orang-orang terdekat (peer group). Karena itu orang pertama dipilih dari satu.
4.        Sequential sampling
Penarikan sampel ini dimulai dengan pengambilan sampel dalam jumlah kecil, kemudian data dianalisis. Jika hasilnya masih diragukan, maka sampel diambil yang lebih besar dan seterusnya.
5.        Accidental/Haphazard sampling (Penarikan sampel secara kebetulan)
              Penarikan sampel ini dilakukan dengan cara memilih orang yang kebetulan ditemui.

















1 komentar: