Anda disini: M Jurnal » Skripsi » Teknik Sampling Penelitian: 10 Jenis + Pemahaman Mendalam

Teknik Sampling Penelitian: 10 Jenis + Pemahaman Mendalam

Penerapan Teknik Sampling yang tepat dapat meminimalisir kesalahan dalam melakukan penelitian. Kenapa demikian ? Karena sangat tidak efisien apabila peneliti melakukan penelitian terhadap keseluruhan populasi.

Note: Saran Saya, mulailah dari memahamai pengertian teknik sampling untuk mendapatkan pemahaman mendalam.

Pengertian Teknik Sampling

Teknik Sampling adalah suatu metode yang digunakan untuk menentukan (memilih) sejumlah sample dari suatu populasi sebagai subject penelitian.

Ini pengertian teknik sampling menurut pandangan Saya. Jika Anda membutuhkan pengertian dari para Ahli, coba gunakan teori dari Margono (2004) berikut:

Teknik sampling adalah cara untuk menentukan sample yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sample yang akan dijadikan sumber data sebenarnya dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebaran populasi agar diperoleh sample yang representatif.

Apa Tujuan Menggunakan Teknik Sampling ?

Ada 2 hal yang menjadi dasar dari penggunaan teknik sampling, yaitu:

  1. Reliabilitas, yaitu sample yang digunakan harus memiliki reliabilitas (keandalan) yang tinggi dalam merepresentasikan populasi. Semakin tinggi reliabilitas suatu sample, maka semakin kecil kesalahan dalam pemilihan Sample.
  2. Efisiensi, yaitu penggunaan Teknik Sampling harus meminimalisir biaya (sumber daya) yang akan digunakan.

Jadi dalam menggunakan teknik sampling, Anda harus benar-benar mendapatkan Efisiensi dari sample yang reliable (handal).

Ads

Sementara menurut para ahli, Tujuan menggunakan teknik sampling sebagai berikut (Martono, 2010:75):

  1. Pengamatan terhadap seluruh anggota populasi dapat bersifat merusak hasil.
  2. Menghemat biaya, waktu dan tenaga (peneliti).
  3. Mampu memberikan suatu informasi yang akurat, lebih menyeluruh dan mendalam (komprehensif).
  4. Jika keadaan tidak memungkinkan peneliti untuk menggunakan seluruh anggota populasi sebagai subject pengamatan.

Apa benar teknik sampling benar-benar penting dalam sebuah penelitian ?

Saya berikan ilustrasi…

Anda pernah mendengar tentang minuman Larutan Penyegar Lasegar ?

Ketika pertama kali mendengarnya, Saya bertanya-tanya, jenis minuman apa ini ? Apa manfaatnya ?

Kemudian Saya melihat iklan produk ini yang menyatakan bahwa produk ini dapat menyembuhkan panas dalam.

Setahu Saya, salah satu jenis minuman yang dapat menyembuhkan panas dalam adalah jamu. Lalu apakah minuman penyegar ini termasuk jamu ? Saya rasa tidak begitu mirip karena warnanya seperti air mineral biasa, meskipun pada kemasan tertera tulisan “Jamu”.

Selain itu, Saya juga tidak tahu produk ini terbuat dari bahan apa saja. Jika melihat kemasannya, terdapat gambar badak. Apakah bahan-bahan produk ini berasal dari hewan tersebut ? Ataukah hanya sekedar logo ?

Untuk menjawab keragu-raguan itu, tentu perlu dilakukan pengujian (dalam hal ini sebuah penelitian).

Ads

Katakanlah ketika Saya melakukan penelitian ini, terdapat 1 juta botol minuman tersebut yang tersebar di seluruh Indonesia. Jadi populasinya 1 juta botol.

Pertanyaan Saya, apakah mungkin Saya melakukan penelitian terhadap 1 juta botol minuman tersebut ? Tentu saja tidak mungkin. Jika Saya (memaksa) menggunakan seluruh sample, tentu biaya yang dikeluarkan semakin tinggi dan produsen semakin kaya (diborong habis 😀 ).

Oleh karena itu, Saya hanya melakukan penelitian terhadap beberapa botol saja (yang disebut dengan sample).

Penelitian terhadap sejumlah sample ini dianggap dapat memberikan hasil yang sama jika Saya menggunakan sample yang lain (karena produknya sama saja).

Tentu saja tidak bisa sembarangan memilih jumlah sample. Anda harus memikirkan apakah sample tersebut benar-benar dapat memberikan hasil yang sama untuk sample yang lainnya (Reliable / Handal). Jadi tidak hanya memikirkan Efisiensi saja.

Oleh karena itu, Anda bisa memilih sample yang tepat baik itu menggunakan probabilitas ataupun tidak. Mari kita pelajari satu per satu.

4 Jenis Probability Sampling

Probability sampling merupakan salah satu teknik pengambilan sample yang memberikan peluang (probability) yang sama untuk setiap anggota dalam populasi.

Jadi setiap anggota populasi memiliki kemungkinan yang sama banyak untuk terpilih sebagai sample dalam penelitian.

Saat ini ada 4 jenis Probability Sampling sebagai berikut:

#1 Simple Random Sampling

Teknik Simple Random Sampling memberlakukan perlakuan acak dalam pengambilan sample dari suatu populasi.

Jika populasi penelitian Anda tidak terlalu besar, teknik Simple Random Sampling bisa menjadi salah satu pilihan yang tepat dengan Syarat:

Note: Gunakan teknik ini jika anggota populasi adalah homogen (tidak membedakan setiap anggota).

Dalam penerapannya, Simple Random Sampling bisa dilakukan menggunakan metode Undian, Ordinal maupun Tabel Bilangan Random.

#2 Proportionate Stratified Random Sampling

Jika populasi penelitian Anda memiliki susunan bertingkat (berlapis), maka Anda bisa menggunakan teknik Proportionate Stratified Random Sampling.

Note: Gunakan teknik ini jika anggota populasi tidak homogen serta memiliki strata secara proportional.

Proportionate Stratified Random Sampling memiliki kelemahan jika Anda tidak mengidentifikasi anggota populasi dan memberikan tingkatan (strata) yang proportional.

#3 Disproportionate Stratified Random Sampling

Kebalikan dari Proportionate, gunakan Disproportionate Stratified Random Sampling jika anggota populasi memiliki strata (tingkatan) yang kurang proporsional.

#4 Cluster Sampling (Area Sampling)

Cluster Sampling (Area Sampling) serta Cluster Random Sampling merupakan teknik pengambilan sample berdasarkan kelompok-kelompok.

Note: Gunakan Cluster Sampling jika populasi tidak terdiri dari individu-individu, namun terdiri dari kelompok-kelompok individu (cluster).

Teknik ini sangat cocok untuk penelitian yang menggunakan populasi yang sangat besar (luas).

Perlu berhati-hati jika Anda berencana menggunakan Cluster Sampling. Karena teknik ini memiliki tingkat Error Sampling yang cukup tinggi.

Karena cukup sulit mendapatkan cluster sample yang memiliki tingkat heterogenitas dengan cluster lain (dalam populasi.

6 Jenis Non-Probability Sampling

Seperti namanya, Non-Probability Sampling yaitu teknik pengambilan sample tanpa memberikan peluang (probabilitas) yang sama antar setiap anggota dalam populasi.

Misalnya, katakanlah A dan B merupakan anggota dari Populasi. Dalam populasi tersebut memiliki total 20 anggota.

Karena teknik ini tidak menerapkan probabilitas terhadap setiap sample, maka bisa saja A memiliki peluang 50% menjadi sample sementara B hanya memiliki peluang 1%. Hal ini juga berlaku jika sebaliknya.

Biar semakin paham, coba perhatikan 6 jenis Non-Probability Sampling berikut:

#1 Sampling Sistematis (Systematic Sampling)

Mudahnya, teknik Sampling Sistematis (Systematic Sampling) adalah jenis pengambilan sample yang mana pemeilihan sample berdasarkan urutan dari anggota populasi tersebut. Semua anggota disusun dalam urutan (dan diberi nomor).

Note: Teknik ini cukup jarang digunakan pada penelitian Ekonomi dan Bisnis.

Sampling sistematis adalah teknik penentuan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut.

#2 Sampling Kuota (Quota Sampling)

Teknik Quota Sampling merupakan teknik dalam menentukan sample dari populasi yang mana peneliti menerapkan syarat berupa Kuota (Jumlah) sample yang harus dipenuhi.

Proses penereapan Sampling Kuota berawal dari mengklasifikasikan anggota dalam populasi menjadi beberapa kelompok. Kemudian peneliti mengambil sejumlah sample dengan memberikan kuota (jatah) tertentu terhadap suatu kelompok.

Pengambilan sample akan berakhir setelah kuota kelompok tertentu terpenuhi.

Note: Kesalahan yang sering terjadi apabila peneliti mendapatkan sangat sedikit sample setelah menggunakan teknik sampling ini.

#3 Sampling Aksidental (Accidental Sampling)

Accidental Sampling merupakan teknik pengambilan sample berdasarkan “Kebetulan”. Teknik ini cukup sering digunakan karena lebih mudah dalam penerapannya.

Misalnya, Saya melakukan penelitian terhadap Konsumen Restoran M Jurnal. Populasinya adalah Konsumen Restoran M Jurnal.

Nah, dalam menentukan sample, tentu saja Saya memilih konsumen-konsumen yang sedang membeli makanan ataupun minuman di restoran M Jurnal.

Dan “kebetulan”, Konsumen A saat itu sedang mengantri membeli makanan. Dan secara tidak sengaja, Konsumen A Saya jadikan Sample dalam penelitian sebagai sumber data.

Note: Dalam Teknik Acciental Sampling, siapapun yang “Kebelutlan” bertemu dengan peneliti bisa saja menjadi sample dalam penelitian dengan Syarat Sample tersebut mampu menjadi sumber data.

#4 Purposive Sampling

Sepengamatan Saya, Purposive Sampling menjadi teknik pengambilan sample yang paling populer dalam penelitian Ekonomi dan Bisnis. Sebetulnya apa itu Purposive Sampling ?

Purposive Sampling adalah salah satu teknik pengambilan sample menggunakan kriteria-kriteria tertentu. Peneliti boleh menentukan kriteria khusus selama kriteria tersebut dapat mendukung dalam memberikan sample yang Reliable dan Efisien.

Misalnya, Saya melakukan penelitian yang terhadap seluruh perusahaan yang terdaftar dalam Index LQ-45 periode 2010-2020. Jika Anda perhatikan, setiap perusahaan yang termasuk Index LQ-45 selalu berubah setiap periode nya.

Dengan Purposive Sampling, Anda bisa menentukan perusahaan yang “selalu masuk ke dalam Indeks LQ-45” sebagai salah satu kriteria pengambilan sample.

Jadi hanya perusahaan yang selalu masuk Indeks LQ-45 selama periode 2010-2020 lah yang akan menjadi sample dalam penelitian.

Ini hanya salah satu kriteria. Anda boleh saja menerapkan kriteria lain dengan syarat kriteria tersebut masih berhubungan dengan populasi dan penelitian Anda secara keseluruhan.

Note: Dan yang terpenting, kriteria tersebut juga harus mengedepankan Reliabilitas dan Efisiensi sample penelitian.

#5 Sampling Jenuh

Jika tidak memungkinkan untuk mengeliminasi anggota populasi, maka Anda boleh-boleh saja menggunakan seluruh anggota populasi sebagai sample penelitian.

Sampling jenuh sering dikaitkan dengan istilah sensus yang mana semua anggota populasi (hasil sensus) menjadi sample penelitian.

Teknik ini sangat cocok jika anggota populasi Anda cukup kecil misalnya kurang dari 30 perusahaan.

Note: Bukan berarti Anda harus menggunakan Sampling Jenuh pada penelitian yang memiliki anggota populasi <30.Gunakan teknik ini hanya jika tidak mungkin mengeliminasi anggota populasi.

#6 Snowball Sampling

Snowball = Bola Salju. Coba Anda perhatikan sebuah bola salju yang sedang menggelinding. Semakin lama ukurannya akan semakin membesar. Kurang lebih seperti itulah perumpamaan Teknik Snowball Sampling.

Proses pemilihan sampling dengan teknik Snowball Sampling berawal dari menentukan sample dengan jumlah yang kecil. Kemudian, sample akan ditambah lebih banyak berdasarkan sample yang kecil tersebut. Dan begitulah seterusnya sampai jumlah sample sudah cukup besar dan layak.

Note: Teknik Snowball sampling sering digunakan pada penelitian Kualitatif.

Lalu, Teknik Sampling mana yang cocok untuk penelitian Anda ?

Cara Memilih Teknik Sampling yang Tepat

Pemilihan teknik sampling yang tepat tentu akan tergantung seperti apa penelitian Anda, terutama variabel dan penelitian Anda secara global.

Jika Anda mengikuti semua materi pada Pusat Panduan Nyusun Skripsi M Jurnal, tentu Anda sudah paham bahwa penelitian bisa memiliki tujuan yang berbeda-beda.

Karena ada banyak sekali tujuan penelitian, teknik sampling yang digunakan juga akan berbeda-beda.

Untuk kemudahan Anda dalam menyusun penelitian, Saya memiliki tips-tips dalam menentukan teknik sampling yang tepat…

  1. Hubungkan Populasi dengan penelitian Anda dan lihat kemungkinan kesulitan pengambilan data.
  2. Pahami Variabel Penelitian Anda secara Global.
  3. Lihat Teknik sampling pada penelitian terdahulu.

Note: Jika sudah mentok, gunakan point ke 3. Namun Saya tekankan, Anda harus memahamai point ke 2.

Kenapa ? Karena jika sudah betul-betul memahami variabel penelitian Anda, tentu saja akan jauh lebih mudah memilih teknik sampling apa yang tepat.

Coba perhatikan contoh berikut:

Contoh Memahami Variabel Penelitian Dalam Memilih Teknik Sampling yang Tepat.

Misalnya, untuk penelitian dengan judul Pengaruh ROA dan NPM terhadap Return Saham pada Industri Manufaktur BEI periode 2010-2020.

Saya berikan contoh untuk Variabel Return Saham. Return Saham ini dihitung menggunakan data harga saham. Jika terjadi perubahan pada data harga saham, tentu Return Saham akan berubah.

Salah satu yang menyebabkan perubahan harga saham (yang tidak sesuai dengan kenyataannya) adalah kebijakan Stock Split atau Stock Averse yang dilakukan perusahaan…

Kebijakan ini bisa saja mengubah harga saham yang ada serta mengubah jumlah saham yang beredar. Dampaknya, data return saham akan berubah (tidak sesuai dengan kenyataannya).

Ilustrasinya begini…

Saya berikan contoh untuk stock split. Kebijakan ini adalah membagi harga saham dan mengali jumlah saham yang beredar berdasarkan rasio stock split.

Misalnya, katakanlah jumlah saham beredar PT M Jurnal saat ini 1.000.000 lembar. Sedangkan harga saham sebesar Rp 1.000. Sehingga total nilai Saham (market capitalization) PT M Jurnal sebesar 1.000.000 x 1.000 = 1.000.000.000. (Simpan dulu angka ini).

Kemudian, PT M Jurnal melakukan stock split dengan rasio 1:2.

Stock Split artinya membagi saham. Dengan kata lain, harga saham saat ini akan di bagi menjadi 2 (dari rasio 1:2). Sehingga harga perlembar saham = Rp 1.000 / 2 = 500.

Kemudian, secara otomatis jumlah saham beredar menjadi 1.000.000 x 2 = 2.000.000. Dan sudah pasti total nilai saham (market capitalizatio) sebesar 2.000.000 x 500 = 1.000.000.000.

Nilainya sama saja dengan sebelum stock split. Karena memang inilah tujuan stock split (membagi saham).

Lalu apa yang salah ?

Return Saham yang dihitung cenderung salah.

Misalnya, katakanlah perusahaan melakukan stock split (1:2) pada tanggal 20 Mei 2021. Harga saham pada tanggal 19 Mei 2021 sebesar 1.000. Harga saham setelah stock split 20 Mei sebesar 500.

Jika Anda menghitung Return Saham dengan metode Non-Probability, tentu saja Return saham 20 Mei 2021 akan bernilai negatif (-0.5 atau -50%). Yang mana kenyataannya tidak demikian.

Karena setiap perusahaan melakukan stock split / averse, maka harga saham WAJIB disesuaikan.

Faktanya, kebanyakan harga saham setelah stock split / averase tidak disesuaikan dengan nilai sebenarnya dalam waktu dekat. Melainkan akan disesuaikan beberapa hari bahkan bulan setelah stock split / averse.

Tentu tidak akan menjadi masalah jika data harga saham tersebut telah disesuaikan dengan nilai yang sebenarnya.

Solusinya:

Anda bisa menggunakan Teknik Purposive Sampling dan membuat kriteria berikut: Kecualikan Perusahaan yang melakukan Stock Split atau Averse selama pseriode penelitian”. Dengan demikian, sample penelitian Anda tidak akan menyertakan perusahaan yang memiliki kekeliruan data tersebut.

Note: Ini hanya sebagian contoh yang Saya harap dapat memberikan gambaran yang jelas kenapa Anda harus betul-betul memahami variabel dalam penelitian.

Tentu saja akan jauh lebih mudah dalam menentukan teknik sampling yang tepat jika Anda sudah betul-betul memahami variabel dalam penelitian.

Sejauh ini Saya harap sudah bisa memberikan gambaran seperti apa itu teknik sampling dalam penelitian. Jika Anda ragu, silahkan coret-coret kolom komentar.

Pintasan Panduan Proposal Skripsi Sebelum Olah Data

  1. Judul Skripsi: Daftar judul skripsi Ekonomi (Manajemen, Akuntansi, dsb) + Cara menentukan judul penelitian yang benar.
  2. Latar Belakang: Cara membuat latar belakang seperti segitiga terbalik + Contoh.
  3. Identifikasi MasalahCara menyusun Indentifikasi proposal penelitian / skripsi yang benar
  4. Rumusan Masalah: Cara membuat Rumusan Masalah Penelitian.
  5. Kerangka Pemikiran: Cara membuat Kerangka Pemikiran + 4 Contoh
  6. Hipotesis: Pengertian, Jenis, Contoh + Cara membuat Hipotesis Penelitian.
  7. Jenis Data: Jenis-Jenis data pada Penelitian Ekonomi dan Bisnis
  8. Teknik Sampling: (Anda Disini).
  9. Page Number: Cara membuat halaman di Microsoft Word
  10. Microsoft Excel: Panduan Cara Menggunakan Microsoft Excel (Lengkap)

BAB Panduan Selanjutnya Saya kelompokkan berdasarkan Metode Analisis. Informasi Selengkapnya silahkan kunjungi Pusat Panduan Skripsi M Jurnal.

Apakah Panduan ini Membantu Menyelesaikan Permasalahan Anda ?

Rolan Mardani

Traktir Saya secangkir kopi supaya kuat begadang untuk membuat konten-konten Panduan yang berkualitas dan membantu menyelesaikan permasalahan Anda.

Bantu Orang Lain... Share Panduan ini:

5 tanggapan pada “Teknik Sampling Penelitian: 10 Jenis + Pemahaman Mendalam”

  1. 1. Perusahaan food and beverage yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia periode 2019 – 2020.
    2. Perusahaan food and beverage yang aktif memperdagangkan saham dan IPO selama periode 2019 – 2020.
    3. Perusahaan food and beverage yang memiliki kelengkapan data yang dibutuhkan pada penelitian periode 2019 – 2020.

    Saya kriterianya kek gini ka hehe

  2. Oh Iyaa ka mau minta saran lagi boleh? untuk menghitung likuiditas saham kan ada 2 dengan TVA atau Bid-ask price, menurut kaka lebik baik pake yang mana agar hasilnya kelihatan gitu?

    1. Terus terang Saya belum pernah ngebandingin ke 2 nya kak. Pilih aja salah satu, dan yang penting pastikan teori mendukung juga ada.

  3. Hallo ka, saya kan menggunakan perusahaan food and beverage yang terdaftar di BEI jadi ada 32 perusahaan, lalu saya menggunakan teknik purposive sampling “Perusahaan food and beverage yang aktif memperdagangkan saham dan IPO selama periode 2019 – 2020”. Lalu setelah saya cek ternyata hanya ada 6 perusahaan yang IPO pada tahun 2019-2020. 4 perusahaan 2019 dan 2 perusahaan 2020. Apakah yang 2020 termasuk perusahaan yang dapat diteliti juga? karna saya kan butuh data dari 2019 nya untuk membandingkan.

    1. Coba dimodif sedikit kriteria nya kak Zoya. Misalnya…
      Perusahaan yang aktif memperdagangkan saham itu jadi kriteria pertama.
      Perusahaan yang IPO Sebelum 2019 dan tidak delisting selama periode penelitian 2019 – 2020.
      Atau mungkin kriteria IPO nya bisa diganti dengan ini…
      Perusahaan yang memiliki kelengkapan data selama periode penelitian.
      Tergantung sih kak. Mau pake yang mana.. atau mungkin ada kriteria lainnya…
      Yang penting, perusahaan yang dijadikan sample harus memiliki data yang lengkap untuk di analisa.

Komentar Paling Lambat di Balas Pukul 23:59 :)