Random sampling adalah salah satu teknik atau metode untuk pengambilan data sampel. Teknik ini sangat sering digunakan dalam penelitian. Perlu diketahui bahwa sampel atau sample adalah bagian kecil yang mewakili keseluruhan populasi atau kelompok lebih besar.
Jika Anda akan melakukan penelitian menggunakan teknik random sampling, sebaiknya jangan lewatkan penjelasan yang akan disampaikan dalam kesempatan ini. Sebelum meneliti, tentu Anda harus paham teori dari ilmu statistika satu ini.
Random Sampling Adalah
Mari awali pembahasan ini dengan mengetahui pengertian dari random sampling. Ada beberapa definisi berbeda untuk random sampling yang dikutip dari ahli berikut ini.
Sugiyono (2001:57) menyatakan bahwa teknik random sampling merupakan teknik yang digunakan untuk mengambil sampel dari anggota populasi secara acak dan mengesampingkan strata yang terdapat di dalam populasi tersebut.
Situs Simply Psychology mendefinisikan random sampling sebagai salah satu jenis pengumpulan sampel probabilitas dari setiap orang di seluruh populasi target serta memiliki kesempatan yang sama untuk melakukan pemilihan. Selanjutnya sampel dipilih secara acak supaya tidak timbul bias.
The Economic Times menyebutkan bahwa random sampling merupakan proses pengambilan sampel yang acak dari semua sampel yang punya kemungkinan sama untuk dipilih. Maksud dari pemilihan sampel acak adalah menghindari bias dari total populasi.
Berdasarkan beberapa pendapat ahli di atas, bisa ditarik kesimpulan bahwa random sampling adalah teknik pengambilan sampel dari populasi berdasarkan pada setiap elemen populasi di mana setiap anggota populasi punya kesempatan atau probabilitas yang sama untuk dipilih.
Teknik dalam Random Sampling
Teknik pengambilan sampel dalam random sampling terdiri dari 4 tahap. Dimulai dengan menentukan populasi, ukuran sampel, menentukan sampel secara acak, dan mengumpulkan data. Detail setiap langkah bisa dilihat di bawah ini.
- Penentuan populasi menjadi langkah pertama dan selalu dilakukan dalam setiap survei. Proses ini akan mengacu pada tema atau acuan sampel yang akan diambil
- Penentuan ukuran sampel dilakukan menggunakan rumus perkiraan populasi dan interval kepercayaan. Bisa juga dengan menentukan standar deviasi dari populasi yang ada untuk mengontrol jumlah sampel
- Teknik ini adalah random sampling. Jadi, penentuan sampel pun dilakukan secara acak. Bisa dengan mengundi secara manual maupun menggunakan komputer. Namun ada metode lain yang digunakan, yaitu penomoran acak pada tabel
- Setelah sampel dipilih secara acak, data dari sampel bisa dikumpulkan. Sebelumnya perlu dilakukan validasi terlebih dahulu terhadap setiap individu untuk memastikan data yang diberikan valid.
Jenis-jenis Random Sampling
Random sampling terbagi ke dalam 4 jenis, silakan simak penjelasan di bawah ini untuk mengetahui perbedaan dari setiap jenisnya.
1. Simple Random Sampling (Sampel Acak Sederhana)
Simple random sampling adalah pemilihan sampel secara acak yang dilaksanakan pada sebagian kecil anggota dari keseluruhan populasi. Hal ini menempatkan setiap anggota populasi pada tingkat probabilitas yang sama untuk dipilih.
Jenis random sampling ini merupakan yang paling mudah untuk dilakukan. Namun terdapat beberapa syarat yang harus dipenuhi untuk melakukan simple random sampling, antara lain:
- Tersedia daftar lengkap seluruh anggota populasi
- Peneliti mampu mengakses atau menghubungi setiap anggota yang terpilih sebagai sampel
- Tersedia sumber daya dan waktu yang cukup untuk mengumpulkan data sesuai ukuran sampel yang diperlukan
2. Stratified Random Sampling (Sampel Acak Berstrata)
Stratified random sampling dilakukan secara bertingkat. Populasi akan dibagi ke dalam beberapa subkelas terlebih dahulu. Kesimpulan yang didapatkan dari metode random sampling ini akan lebih informatif dan bisa diandalkan.
Pasalnya, setiap sampel yang dipilih dipastikan mewakili setiap subkelas. Metode ini bisa Anda pilih jika dalam populasi terdapat perbedaan nilai atau variasi yang mencolok. Jadi, seluruh populasi harus dibagi terlebih dahulu ke dalam sub kelompok atau sub kelas.
3. Cluster Random Sampling (Sampel Acak Berdasarkan Area)
Jika dua jenis random sampling sebelumnya menggunakan populasi berupa individu, lain halnya dengan cluster random sampling. Populasi dari random sampling ini berupa kelompok atau cluster. Anda bisa menggunakan teknik ini untuk populasi yang menyebar dan terpisah secara geografis.
Karena populasi yang menjadi tujuan sangat luas dan tersebar, dibutuhkan biaya yang tinggi untuk pengambilan sampel. Anda juga membutuhkan ketelitian tinggi untuk memastikan bisa mendapatkan sampel yang benar dan valid.
4. Systematic Random Sampling (Sampel Acak Sistematis)
Systematic random sampling menggunakan selang interval tertentu secara berurutan dalam pengambilan sampel. Contoh systematic random sampling adalah sebagai berikut.
Anda ingin mengambil 100 sampel dari 500 populasi secara acak. Maka setiap individu memiliki probabilitas sebesar 1/5. Selanjutnya, diambil satu angka dari interval pertama di antara 1 hingga 5. Kemudian dilanjutkan dengan memilih angka dari interval berikutnya.
Jenis random sampling ini lebih hemat dan praktis jika dibandingkan dengan simple random sampling. Namun, systematic random sampling tidak mampu menangkap keberagaman pada populasi yang heterogen.
Keunggulan Random Sampling
Random sampling adalah salah satu metode pengambilan data yang paling sering digunakan. Tentu hal ini tidak terjadi tanpa alasan. Random sampling sendiri memiliki beberapa keunggulan berikut ini.
1. Lebih Mudah Dilakukan
Tidak diperlukan keahlian khusus bagi seseorang untuk melakukan random sampling. Pasalnya, metode ini sangat mudah untuk dilakukan. Dibandingkan dengan metode sampling lainnya, random sampling termasuk yang paling sederhana.
2. Tidak Membutuhkan Banyak Teori
Selain mudah dilakukan, random sampling juga tidak memerlukan terlalu banyak teori. Hanya dengan mempelajari ilmu statistika dasar, seseorang sudah bisa melakukan metode random sampling untuk mengumpulkan data.
3. Minim Bias
Telah dijelaskan sebelumnya bahwa random sampling merupakan metode pengambilan data yang dapat mengurangi bias. Hal ini bisa terjadi karena pemilihan sampel dilakukan secara acak alias random.
Dengan begitu, setiap individu yang terdapat di dalam populasi memiliki tingkat kemungkinan atau probabilitas yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Hal ini berdampak bahwa random sampling bisa menghasilkan sampel yang benar-benar mewakili populasi secara keseluruhan.
Kelemahan Random Sampling
Meski memiliki banyak keunggulan atau kelebihan seperti yang dijelaskan di atas, random sampling juga punya kelemahan atau kekurangan. Berikut ini adalah beberapa hal yang perlu dipertimbangkan sebelum menggunakan metode random sampling untuk pengumpulan data.
1. Membutuhkan Biaya
Meski terbilang sederhana dan tidak membutuhkan banyak teori, ternyata random sampling membutuhkan banyak biaya. Khususnya untuk mengambil data dari populasi yang besar. Selain itu, tidak sedikit juga peneliti yang harus mengeluarkan biaya pribadi agar sampel mau memberikan data.
2. Waktu yang Dibutuhkan Lebih Lama
Tidak hanya biaya, waktu yang dibutuhkan untuk melakukan random sampling juga lebih banyak. Terlebih saat tidak ada data populasi yang lengkap. Mau tidak mau, Anda harus mencari data dari berbagai sumber lainnya.
3. Sulit Mengakses Seluruh Populasi
Kelemahan terakhir dari metode random sampling yaitu sulitnya mengakses keseluruhan populasi. Khususnya populasi yang besar. Sebagai contoh, Anda melakukan penelitian mengenai perilaku masyarakat di sebuah kota. Maka Anda harus mengantongi data penduduk tersebut.
Sayangnya, data semacam ini cukup sulit untuk didapatkan karena tidak bisa diakses oleh sembarang orang.
Jadi, random sampling adalah metode pengumpulan data yang paling simpel dan punya banyak kelebihan. Namun Anda juga harus mempertimbangkan beberapa hal seperti waktu, biaya, dan kemampuan untuk mengakses seluruh populasi.