Studi empiris akan akurat dan valid ketika teknik sampel yang tepat dipilih dengan hati-hati. Teknik sampling melibatkan pemilihan subset dari populasi yang lebih besar dan merupakan inti dari penelitian, karena melalui sampling, sifat dan generalisabilitas temuan bergantung padanya. Keberhasilan setiap studi akan bergantung pada ketepatan metode sampling.
Rasionalisasi metodologi sampling adalah kemampuan prosedur tersebut untuk menyimpulkan karakteristik tentang populasi tanpa harapan yang tidak realistis yang melekat dalam mengevaluasi seluruh kelompok. Hal ini sangat penting dan perlu dalam kasus di mana pencacahan lengkap menjadi tidak mungkin bagi populasi tertentu karena masalah operasional seperti waktu, sumber daya, atau pembatasan akses. Sampel yang dipilih dengan benar akan menangkap dan meningkatkan validitas eksternal dan generalisabilitas temuan.
TIPE SAMPLING
Secara umum, ini dibagi menjadi dua: sampling probabilitas dan non-probabilitas.
SAMPLING PROBABILITAS:
Mencakup sampling acak dasar, sampling bertingkat, dan sampling klaster, di mana metode pemilihan bergantung pada proses pengacakan sebagai proses penguatan untuk mengurangi bias seleksi. Metode-metode ini memiliki prinsip statistik yang kuat dan biasanya diadopsi ketika generalisasi dimaksudkan.
SAMPLING NON-PROBABILITAS:
Mencakup convenience sampling dan purposive sampling kapan pun pemilihan acak tidak layak atau praktis. Metode ini mungkin nyaman untuk tujuan praktis, tetapi akan dengan cepat menyebabkan bias dalam sampel yang kemudian akan memengaruhi generalisasi hasil. Pemilihan metode sampling secara intrinsik diidentifikasi dengan beberapa tujuan penelitian spesifik, beberapa fitur demografis dari populasi target, dan beberapa batasan metodologis studi.
Pemilihan teknik sampling yang tepat memiliki relevansi besar terhadap validitas dan generalisasi hasil studi. Hal ini menuntut pengetahuan luas tentang berbagai prosedur sampling dan konsekuensinya dari pihak peneliti yang berniat untuk benar secara metodologis. Artikel ini mencoba membahas berbagai pendekatan sampling dalam metodologi penelitian, dan menentukan perhitungan ukuran sampel yang paling tepat sehingga peneliti dapat memilih yang paling sesuai untuk situasi penelitian tertentu. Makalah ini akan mencoba memberikan pandangan dekat pada kelebihan dan kekurangan dari prosedur sampling yang berbeda dalam mempromosikan praktik penelitian terbaik dan meningkatkan validitas empiris.
2. PROSES SAMPLING
Proses sampling adalah salah satu bagian terpenting dari metodologi penelitian, yang melaluinya akurasi dan validitas temuan dari sebuah studi dijamin. Proses ini dimulai dengan identifikasi populasi target, yang bisa berupa kelompok total orang atau entitas yang berkaitan dengan pertanyaan penelitian.
Mendefinisikan secara jelas dan tepat apa yang dimaksud dengan populasi sangat penting untuk memastikan bahwa sampel menggambarkan kelompok yang sedang dipelajari. Populasi berarti definisi yang harus mencerminkan atribut seperti variabel demografis, lokasi geografis, dan setiap fitur lain yang bisa relevan untuk penelitian.
Setelah mendefinisikan populasi, proses selanjutnya adalah pemilihan metode sampling yang sesuai. Mengingat tujuan penelitian dan sumber daya serta kebutuhan untuk generalisasi, peneliti harus memilih antara metode sampling probabilitas dan non-probabilitas.
Metode Probabilitas:
Simple Random Sampling
Stratified Sampling
Cluster Sampling
Systematic Sampling
Metode Non-Probabilitas:
Convenience Sampling
Purposive Sampling
Snowball Sampling
Justifikasi untuk preferensi, jika tujuannya adalah untuk membuat kesimpulan tentang populasi, biasanya mencakup metode sampling probabilitas. Convenience sampling, purposive sampling, dan snowball sampling adalah beberapa metode yang umumnya diadopsi dalam metode non-probabilitas untuk studi eksplorasi atau ketika populasi tidak dapat diakses.
UKURAN & EKSEKUSI
Setelah pemilihan rencana sampling dilakukan, ukuran sampel ini harus ditentukan oleh peneliti, dan ini dianggap vital untuk reliabilitas hasil.
Dalam menghitung ukuran sampel, beberapa faktor mungkin penting: ukuran populasi, ukuran efek yang diharapkan, tingkat kepercayaan, dan margin kesalahan. Hal ini dapat dicapai dengan bantuan teknik atau alat statistik agar tidak memiliki sampel yang terlalu kecil yang akan menghasilkan hasil yang tidak dapat dipercaya, atau terlalu besar yang dalam hal ini sumber daya akan terbuang sia-sia.
Pemilihan sampling mengacu pada tahap di mana metode sampling yang dipilih akan memutuskan siapa atau unit mana dalam populasi yang harus menyusun sebuah studi. Ini bisa dilakukan melalui pembuatan nomor acak atau metode pemilihan sistematis dalam kasus sampling probabilitas. Dalam sampling non-probabilitas, ini bisa terkait dengan kasus yang dapat diakses atau kasus tertentu yang relevan dengan studi yang sedang berlangsung.
Infografis Edukasi Metodologi Penelitian
#bg2
Cara Memilih Teknik Sampling & Menentukan Ukuran Sampel
Panduan sederhana bagi peneliti
1. Analisis & Tantangan
Akhirnya, peneliti harus menganalisis data yang diperoleh dari sampel, dengan mempertimbangkan bahwa tidak ada kesimpulan yang dapat dibuat jika prosedur sampling tidak dipertimbangkan.
Dengan kata lain, harus diingat seberapa bias sampel tersebut, atau di mana batasannya dan apakah generalisasi ke seluruh populasi layak dilakukan.
2. Mengapa Perlu Rencana Sampling?
Rencana sampling formal akan memungkinkan peneliti untuk meningkatkan validitas dan reliabilitas hasil dan, oleh karena itu, akurasi dan kebermaknaan kesimpulannya.
Langkah-Langkah Proses Sampling
(Proyeksi dari Gbr. 1)
1
Populasi target yang didefinisikan dengan jelas
2
Pemilihan kerangka sampel
3
Memilih teknik sampling
4
Menentukan ukuran sampel
5
Mengumpulkan data
6
Penilaian tingkat respons
~ Travel Studio Infographic ~
#bg3
BAB 3
TEKNIK SAMPLING
PROBABILITAS & NON-PROBABILITAS
INTRODUKSI
Membedakan antara keduanya, sampling probabilitas dan sampling non-probabilitas adalah dua strategi berbeda yang diadopsi dalam penelitian untuk pemilihan partisipan. Masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri.
1. Sampling Probabilitas
Sampling probabilitas menjamin bahwa setiap subjek dari populasi membawa kemungkinan pemilihan yang diketahui dan bukan nol.
Pengacakan dalam desain ini mengurangi bias seleksi dan membuat sampel representatif dari populasi secara keseluruhan. Sampling probabilitas memberikan peneliti kesempatan untuk membuat generalisasi dari sampel ke populasi dan memperkirakan kesalahan sampling ( sampling error ) dengan ukuran kepercayaan.
Contoh teknik yang termasuk dalam kategori ini meliputi simple random sampling , stratified sampling , dan cluster sampling .
Meskipun sampling probabilitas akurat, ia cenderung rumit dan membutuhkan banyak waktu dan sumber daya, terutama ketika basis populasi yang ditargetkan sangat besar atau tersebar karena didasarkan pada daftar rinci populasi dan pemilihan harus dilakukan menggunakan prosedur yang kompleks.
2. Sampling Non-Probabilitas
Sebaliknya, sampling non-probabilitas tidak mencakup pengacakan; oleh karena itu, tidak semua subjek dalam populasi membawa probabilitas pemilihan yang sama atau diketahui.
Ini terutama digunakan ketika tidak mungkin bagi peneliti untuk menjangkau seluruh populasi atau ketika sumber daya dan waktu terbatas.
Beberapa metode sampling non-probabilitas termasuk convenience sampling , purposive sampling , dan snowball sampling , di mana penilaian peneliti atau ketersediaan partisipan menjadi tumpuan.
Metode terakhir ini, meskipun lebih cepat, murah, dan lebih mudah dilakukan, memiliki kewajiban bias seleksi—yaitu, sampel yang dipilih pada akhirnya mungkin berisi keterwakilan berlebih ( over-representation ) atau keterwakilan kurang ( under-representation ) dari kelompok-kelompok tertentu.
Oleh karena itu, hasil dari sampling non-probabilitas memiliki generalisabilitas terbatas pada populasi luas, dan inferensi statistik tidak dapat dilakukan dengan percaya diri.
Kapan Menggunakannya?
Namun, ini sangat berguna dalam penelitian eksplorasi, studi kualitatif, dan di mana niatnya adalah untuk mempelajari beberapa subkelompok yang sulit dijangkau daripada mewakili seluruh populasi.
Di mana situasi penelitian menuntut tingkat akurasi yang tinggi dan generalisasi hasil ke seluruh populasi, preferensinya adalah untuk sampling probabilitas.
Hanya dalam studi skala kecil atau eksplorasi seseorang dapat menggunakan sampling non-probabilitas ketika kendala logistik atau kelompok fokus ternyata lebih penting daripada keterwakilan.
"Kedua teknik memiliki tempat dalam penelitian, tetapi pilihan satu atau yang lain tergantung pada tujuan penelitian, sumber daya, dan kebutuhan mengenai reliabilitas statistik."
Rangkuman & Peta Konsep
Gbr. 2 dan Tabel 1 merangkum teknik sampling probabilitas dan non-probabilitas secara rinci, bersama dengan sejumlah keuntungan dan kerugian yang terkait dengan setiap teknik. Ini harus membantu dalam memungkinkan peneliti untuk memilih metode yang paling sesuai untuk penelitian tersebut.
