SAMPLING

Sampling adalah sebuah hal yang tak bisa dipisahkan dari sebuah penelitian. Secara sederhana, sampling adalah proses pengambilan sample (contoh) atau keterwakilan dari sebuah populasi obyek penelitian. Gampangnya, pada saat peneliti akan meneliti kharakteristik calon legislative (caleg) DPR RI, tentu peneliti tidak meneliti seluruh caleg yang ada. Bilamana hal itu dilakukan maka disebut sensus. Namun bilamana penelitian hanya dilakukan pada sebagian dari keseluruhan jumlah caleg, maka sebagian jumlah itulah yang disebut sample. Sementara proses menentukan sample itulah yang disebut sampling ....

POPULASI DAN SAMPEL

Sebuah POPULASI adalah sekelompok atau kelas dari subyek, variable, konsep atau fenomena (gejala). Sebuah proses yang menguji (meneliti) setiap anggota dari sebuah populasi disebut sensus.

Pengujian terhadap seluruh anggota populasi tidak dapat dilakukan karena terkendaa oleh waktu dan sumber daya. Studi terhadap setiap anggota populasi juga membutuhkan biaya yang sangat tinggi dan kenyataannya dapat mengacaukan penelitian karena pengukuran terhadap sejumlah besar obyek yang diuji seringkali mempengaruhi kualitas pengukuran.

Sebuah SAMPLE adalah sebuah bagian dari populasi sebagai perwakilan dari keseluruhan populasi. Hal terpenting dalam pengertian ini adalah "perwakilan". Sebuah sampel bukan perwakilan dari populasi tanpa memperhatikan besaran jumlahnya, hal tersebut tidak cukup untuk menguji tujuan-tujuan penelitian karena hasilnya tidak dapat digeneralisasikan. Jadi, bila sebuah sampel dipilih menuruh petunjuk yang sesuai dan itu mewakili populasi, maka hasil dari studi menggunakan sampel tersebut dapat digeneralisasikan atau menggambarkan populasi.


PROBABILITY & NON PROBABILITY SAMPLES

A. PROBABILITY SAMPLE adalah sampel yang dipilih menurut panduan matematis yang mana peluang setiap unit untuk pemilihan diketahui.

B. NON PROBABILITY SAMPLE adalah sample yang tidak mengikuti panduan peluang matematis.


TIPS MENENTUKAN TEKNIK SAMPLING
Terdapat 4 (empat) hal penting yang harus dipertimbangkan saat memutuskan apakah menggunakan sebuah probability atau non probability sample, yaitu :

1. TUJUAN PENELITIAN (PURPOSE OF THE STUDY)

Beberapa studi penelitian didisain bukan untuk menggambarkan secara umum kondisi populasi (generalize) namun lebih untuk meneliti variable hubungan atau menggali  data lebih dalam (explor) untuk menyusun pertanyaan-pertanyaan atau alat ukur. Nonprobability sample seringkali lebih cocok untuk situasi tersebut.

2. BIAYA dan NILAI (COST VERSUS VALUE)

Sampel harusnya menghasilkan nilai terbesar dari investasi terkecil. Bila biaya probability sasmple terlalu besar berkaitan dengan jenis dan kualitas dari informasi yag dikumpulkan, maka nonprobability sample adalah pilihan yang memungkinkan.

3. BATAS WAKTU (TIME CONSTRAINTS)

Banyak kasus di mana peneliti mengumpulkan data awal bekerja di bawah tekanan batas waktu oleh agen pembiayaan (sponsor agencies), arahan manajemen atau panduan publikasi. Manakala probability sampling seringkali membutuhkan waktu, maka nonprobability sampling mungkin memenuhi kebutuhan secara sementara.

4. BESAR tingkat KESALAHAN yang DITERIMA (AMOUNT of ACCEPTABLE ERROR)

Pada beberapa studi awal percontohan, di mana kendali atas kesalahan tidak terlalu dipertimbangkan, maka nonprobanility sample biasanya cukup sebagai pilihan.

Walaupun nonprobability sample tampaknya mungkin memenuhi kriteria pada beberapa kasus, namun seringkali yang terbaik adalah menggunakan probability sample, bila studi dilakukan untuk menjawab sebuah pertanyaan penelitian yang penting, atau sebuah hipotesis dan hasilnya akan digeneralisasikan untuk menggambarkan seluruh populasi.


JENIS - JENIS NONPROBABILITY SAMPLES

1. AN AVAILABLE SAMPLE (CONVENIENCE SAMPLE)

An available sample adalah sebuah sekumpulan (sampel) dari subyek yang tersedia dengan mudah ntuk diakses sebagai bahan penelitian, contohnya sekeleompok pelajar yang terlibat dalam kursus media massa atau para pengunjung mall. 

Walaupun available sample dapat sangat berguna dalam eksplorasi pengumpulan informasi dan mungkin menghasilkan data yang sangat bermanfaat secara cepat, namun sampel yang ada potensi bermasalah karena  kualitas penyimpangan sampelnya (sampling error) tidak dapat diketahui. 

An available sample adalah subyek perdebatan sengit pada banyak penelitian. Kritikan berpendapat bahwa terlepas dari hasil apa yang disimpulkan, available sample tidak mewakili populasi karenanya tidak memiliki validitas eksternal

2. A VOLUNTEER SAMPLE

A volunteer sample juga merupakan bentuk dari nonprobability sample.Rosenthal & Rosnow (1969) mengidentifikasi karakteristik subyek-subyek volunteer didasarkan pada beberapa studi dan menemukan pada beberapa subyek, dalam perbandingan dengan nonvolunteer, cenderung memperlihatkan tingkat pendidikan lebih tinggi, status jabatan pekerjaan lebih tinggi, kebutuhan untuk disetujui lebih besar, tingkat intelejensia lebih tinggi dan tingkat otoriterisme lebih rendah. Dengan kata lain, mereka lebih social, tidak konvensional, lebih sebagai anak pertama dan lebih muda.

Karakteristik ini artinya bahwa penggunaan volunteer sample mungkin secara signifikan membiaskan hasil studi penelitian dan mungkin menyebabkan ketidaktepatan (akurasi) perkiraan  dari parameter-parameter keragaman populasi (Rosenthal & Rosnow, 1969).


3. A PURPOSIVE SAMPLE

Purposive sample adalah subyek atau unsur-unsur terpilih dengan karakteristik atau kualitas tertentu dan menghilangkan yang tidak memnuhi kriteria yang telah ditentukan. Pruposive sampling seringkali digunakan pada studi periklanan di mana peneliti memilih subyek yang menggunakan jenis dari produk tertentu dan menanyakan pendapat mereka untuk membandingkan dengan sebuah produk baru.

4. A QUOTE SAMPLE

Subyek dipilih untuk memenuhi batas alokasi atau persentasi tertentu.

JENIS-JENIS PROBABILITY SAMPLES

1. SIMPLE RANDOM SAMPLE

Simple random sampling adalah sampel di mana setiap subyek atau unit dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Bila sebuah subyek atau unit diambil dari populasi dan dihilangkan dari seleksi berikutnya, maka prosedur tersebut dikenal sebagai random sampling without replacement, atau sampel acak tanpa penggantian.

Ada 2 (dua) hal yang harus diperhatikan dalam prosedur ini :
1. Setiap unit atau subyek dalam populasi harus memiliki peluang yang sama untuk dipilih;
2. Prosedur pemilihan harus bebas dari intervensi subyektivitas peneliti.

Tujuan dari random sampling adalah mengurangi kesalahan sampling (sampling error).

2. SYSTEMATIC RANDOM SAMPLE

Systematic random sampling yaitu sampel yang mana diperoleh setiap hitungan dengan selisih tertentu dari sebuah populasi. Artinya, setiap sampel dipilih dengan mekanisme penentuan selisih atau interval tertentu antara sampel pertama ke sampel kedua, ketiga, dan seterusnya.

Systematic random sampling biasanya digunakan pada penelitian media massa. Bila dibandingkan dengan simple random sampling, mekanisme ini menghemat biaya, waktu dan sumber daya (usaha). Tingkat akurasi dari prosedur systematic random sampling tergantung dari kecukupan dari sampling frame, atau kelengkapan daftar unit atau satuan dalam keseluruhan populasi.

Satu masalah terbesar berkenaan dengan systematic random sampling adalah periodisitas yang mana pengaturan atau perintah pada unit dalam daftar populasi dapat menyebabkan bias atau penyimpangan dalam proses seleksi.


3. STRATIFIED SAMPLE

A stratified sampling adalah pendekatan yang digunakan untuk mendapatkan perwakilan yang cukup dari subsample. Karakteristik dari subsample (strata atau segmen) termasuk di dalamnya adalah : usia, gender, agama, tingkat pendapatan bahkan individu yang mendengarkan stasiun radio atau membaca majalah tertentu.

Stratified sampling menjamin bawa sebuah sample diambil dari kemiripan sebagian dari populasi, yang mana populasi memiliki kemiripan karakter. Homogenitas membantu peneliti dalam mengurangu tingkat kesalahan proses pengambilan sampel.

Stratified sampling dapat diaplikasikan pada 2 (dua) cara berbeda :
3.1. Proportionate stratified sampling;
3.2. Dispproportionate stratified sampling.

4. CLUSTER SAMPLE

Prosedur sampling pada umumnya adalah untuk memilih sebuah unit atau subyek pada waktu yang bersamaan, namun hal ini mensyaratkan peneliti untuk memiliki daftar populasi secara lengkap. Dalam beberapa kasus, tidak ada cara untuk memperoleh daftar tersebut. Satu cara untuk menghidari masalah tersebut adalah untuk memilih sampel dalam kelompok atau kategori, prosedur inilah yang disebut dengan cluster sampling.

Cluster sampling menghasilkan 2 (dua) kemungkinan kesalahan :
4.1. Kesalahan dalam menentukan pengenalan cluster;
4.2. Kesalahan dalam memilih dari cluster

Untuk membantu mengendalikan terhadap kesalahan ini, yang terbaik adalah untuk menggunakan area atau cluster yang kecil serta mengurangi jumlah unsur pada masing-masing cluster dan memaksimalkan jumlah cluster yang dipilih.

Pada banyak studi internasional, para peneliti menggunakan format cluster sampling  disebut multistage sampling, di mana individual pemilik rumah atau perseorangan (bukan kelompok) yang dipilih.


SAMPLE SIZE

Besaran jumlah sampel yang disyaratkan dalam sebuah studi penelitian tergantung sedikitnya satu atu lebih dari 7 (tujuh) factor-factor berikut :

1. Jenis proyek penelitian;
2. Tujuan proyek penelitian;
3. Kerumitan proyek penelitian;
4. Toleransi jumlah tingkat kesalahan/penyimpangan;
5. Batas waktu;
6. Anggaran biaya;
7. Penelitian sebelumnya dalam area yang sama.

MENENTUKAN BESARAN SAMPEL
Ada beberapa panduan prinsip-prinsip umum peneliti dalam membatasi besaran sampel yang diterima. Panduan ini tidak didasarkan pada teori matematis atau statistic, namun berguna sebagai hal-hal awal yang penting pada banyak kasus.

1. Pertimbangan utama dalam menentukan ukuran sampel digunakan dalam metode penelitian;
2. Para peneliti seringkali menggunakan sampel 50, 75 atau 100 per kelompok. Dasar gambaran ini digunakan untuk melihat kembali jumlah total sampel. Artinya, hal ini sangat relative dan tidak berlaku secara kaku;
3. Pertimbangan biaya dan waktu selalu mengendalikan ukuran sampel;
4. Studi multivariate selalu mensyaratkan sampel lebih besar daripada studi univariate karena mereka melibatkan analisa multiple rensponse data;
5. Pada studi panel, lokasi pusat pengujian, focus grup dan praseleksi proyek, para peneliti harus selalu memilih sampel lebih besar dibandingkan yang sesungguhnya disyaratkan. Hal ini untuk menggantikan sampel yang tidak dapat digunakan karena berbagai alasan;
6. Gunakan informasi yang tersedia pada publikasi-publikasi penelitian;
7. Umumnya, lebih besar sampel adalah lebih baik.

Jadi, hati-hatilah dalam melakukan penelitian. Ingat kebenaran sebuah penelitian terletak pada kepatuhan dalam memenuhi ketentuan dalam setiap tahap dari seluruh rangkaian metode yang ada, termasuk dalam penentuan sampel. Maka bila peneliti keliru dalam menentukan prosedur sampling, tentulah hasil penelitian menjadi bias.

Tak usah takut dengan sebuah metode penelitian. Penelitian adalah sebuah kegiatan yang menyenangkan. Dan ingat, masih sangat jarang tenaga ahli peneliti di Indonesia. Bilamana seorang peneliti konsisten dengan metode penelitian yang tengah dijalaninya, seringkali akan menemui hal-hal yang mengejutkan dan menarik dari data yang diolahnya. Jadi, selamat meneliti ilmuwan muda Indonesia !

Sumber : Mass Media Research an Introduction, by Roger D. Wimmer & Joseph R. Dominick