› Panduan Tugas Akhir
Populasi dan Sampel Penelitian: Pengertian, Perbedaan, dan Contohnya
Tim Editor Metodologi Jokify · Terbit · Diperbarui
Menurut Sugiyono (2019), populasi adalah wilayah generalisasi — keseluruhan objek atau subjek dengan kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan peneliti — tempat kesimpulan penelitian diberlakukan, sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi itu yang benar-benar Anda teliti. Singkatnya, populasi menjawab "kepada siapa kesimpulan berlaku", sedangkan sampel menjawab "dari siapa data dikumpulkan". Di bawah ini ada tabel perbedaan populasi dan sampel, cara mendefinisikan populasi yang jelas, serta contohnya untuk berbagai jurusan.
Perbedaan Populasi dan Sampel
| Aspek | Populasi | Sampel |
|---|---|---|
| Pengertian | Seluruh unit dengan karakteristik yang ditetapkan peneliti | Sebagian unit populasi yang benar-benar diteliti |
| Simbol ukuran | N | n |
| Nilai ringkasan | Parameter (μ, σ, P), umumnya tidak diketahui | Statistik (x̄, s, p̂), dihitung dari data |
| Cara memperoleh data | Sensus (semua unit) | Sampling (sebagian unit) |
| Peran dalam penelitian | Wilayah generalisasi kesimpulan | Sumber data untuk menaksir parameter |
| Contoh ilustrasi | 850 mahasiswa aktif Fakultas Ekonomi Universitas X | 272 mahasiswa yang terpilih secara acak |
Inti statistik inferensial ada di baris ketiga: Anda menghitung statistik dari sampel untuk menaksir parameter populasi yang tidak diketahui.
Pengertian Populasi dan Cara Mendefinisikannya
Populasi tidak harus berupa manusia. Ia bisa berupa dokumen (laporan keuangan), organisasi (UMKM, sekolah, perusahaan yang tercatat di BEI), produk, wilayah, atau kejadian (transaksi, kunjungan pasien). Yang penting, karakteristiknya ditetapkan peneliti sehingga jelas unit mana yang termasuk dan mana yang tidak.
Definisi populasi yang baik memuat empat unsur:
- Unit: siapa atau apa yang diteliti, misalnya mahasiswa aktif, perusahaan manufaktur, atau pasien rawat jalan.
- Karakteristik: kriteria keanggotaan, misalnya angkatan 2023, tercatat di BEI, atau berusia 18 tahun ke atas.
- Tempat: lokasi atau lembaganya, misalnya Fakultas Ekonomi Universitas X atau Kota Malang.
- Waktu: periode atau tanggal acuan data, misalnya per 1 September 2026 atau tahun 2021–2025.
| Definisi lemah | Definisi yang jelas (ilustrasi) |
|---|---|
| Seluruh konsumen | Seluruh pelanggan aplikasi X di Kota Malang yang bertransaksi minimal sekali pada Januari–Juni 2026 |
| Karyawan Bank Y | Seluruh karyawan tetap Bank Y Kantor Cabang Surabaya per 1 Agustus 2026 |
| Perusahaan di BEI | Perusahaan sektor barang konsumen primer yang tercatat di BEI selama 2021–2025 |
Ukuran populasi (N) juga harus bersumber, misalnya data bagian akademik, daftar karyawan dari bagian SDM, atau daftar emiten dari situs BEI. Sebutkan sumber dan tanggal datanya di Bab 3.
Populasi Target dan Populasi Terjangkau
Fraenkel et al. (2012) membedakan populasi target — populasi yang sebenarnya ingin Anda jadikan wilayah generalisasi — dari populasi terjangkau, yaitu bagian populasi target yang benar-benar dapat Anda akses. Dari populasi terjangkau itulah disusun kerangka sampel (sampling frame), yaitu daftar anggota tempat sampel diambil.
| Jenis | Pengertian | Contoh ilustrasi |
|---|---|---|
| Populasi target | Populasi ideal tempat temuan ingin digeneralisasi | Seluruh perawat ICU di Indonesia |
| Populasi terjangkau | Bagian populasi target yang dapat diakses | Perawat ICU di tiga rumah sakit tipe A di Jakarta |
| Kerangka sampel | Daftar anggota populasi terjangkau | Daftar perawat ICU dari bagian SDM ketiga rumah sakit |
Kesimpulan statistik hanya sah untuk populasi terjangkau. Memakai populasi terjangkau bukan kelemahan dalam skripsi S1, asalkan dinyatakan terbuka di Bab 3 dan selisihnya dengan populasi target dibahas sebagai keterbatasan di Bab 5. Letak bagian ini dalam keseluruhan Bab 3 dijelaskan di panduan menyusun metodologi penelitian.
Pengertian Sampel dan Ciri Sampel yang Baik
Sugiyono (2019) memandang sampel sebagai sebagian dari populasi, baik dari segi jumlah maupun karakteristiknya, yang diambil untuk diteliti. Peneliti memakai sampel karena tiga alasan: biaya dan waktu, akses yang terbatas, dan pengujian destruktif — misalnya uji ketahanan produk, ketika meneliti semua unit berarti merusak semuanya.
Sampel yang baik memiliki ciri berikut:
- Representatif: komposisinya mencerminkan populasi, dan ini paling terjamin bila anggotanya dipilih secara acak (probability sampling).
- Cukup besar untuk presisi dan analisis yang direncanakan.
- Diambil dari kerangka sampel yang lengkap dan mutakhir, bukan daftar lama yang sudah berubah.
- Prosedur pemilihannya terdokumentasi sehingga orang lain bisa mengulangnya.
Cara memilih anggota sampel — acak sederhana, berstrata, klaster, purposive, dan lainnya — dibahas di panduan teknik sampling.
Galat Sampling dan Galat Nonsampling
Selisih antara statistik sampel dan parameter populasi disebut galat sampling (sampling error). Galat ini wajar, dapat dihitung pada sampel acak, dan mengecil ketika n bertambah. Sebaliknya, galat nonsampling — kerangka sampel yang tidak lengkap, responden yang tidak menjawab, atau pertanyaan kuesioner yang ambigu — tidak mengecil walaupun sampel diperbesar. Karena itu, sampel besar yang dipilih seadanya bisa lebih menyesatkan daripada sampel yang lebih kecil tetapi dipilih secara acak.
Berapa Jumlah Sampel yang Dibutuhkan?
Untuk populasi yang diketahui dan sampel acak, rumus Slovin n = N / (1 + N·e²) memberi 272 responden untuk N = 850 dan e = 5%. Tabel Krejcie dan Morgan (1970) memberi angka yang sama atau sedikit lebih kecil (265 untuk N = 850), jadi tabel itu tidak lebih konservatif daripada Slovin. Bila populasi tidak diketahui, rumus Cochran atau "Lemeshow" memberi 385 responden. Penelitian yang menguji hipotesis juga perlu mengecek kebutuhan analisisnya, misalnya 77 responden untuk regresi tiga prediktor menurut G*Power (efek sedang f² = 0,15; α = 0,05; power = 0,80), atau 5–10 responden per indikator dengan minimal 100 untuk analisis faktor dan SEM (Hair et al., 2019). Tambahkan cadangan 10–20% untuk data gugur. Rumus, tabel lengkap, dan contoh perhitungannya ada di panduan menghitung jumlah sampel.
Unit Analisis dan Unit Observasi
Unit analisis adalah entitas yang karakteristiknya dianalisis dan disimpulkan, sedangkan unit observasi adalah sumber tempat data diamati atau ditanyakan. Keduanya sering sama, tetapi tidak selalu.
| Contoh penelitian (ilustrasi) | Unit analisis | Unit observasi (sumber data) |
|---|---|---|
| Pengaruh beban kerja terhadap kinerja perawat | Perawat (individu) | Perawat yang mengisi kuesioner |
| Budaya organisasi dan kinerja cabang bank | Cabang | Karyawan tiap cabang, dirata-ratakan per cabang |
| Profitabilitas dan nilai perusahaan di BEI | Perusahaan-tahun | Laporan keuangan tahunan |
| Efektivitas model pembelajaran di kelas | Siswa atau kelas | Hasil tes dan lembar observasi |
Pada data sekunder BEI, unit analisisnya biasanya perusahaan-tahun (firm-year): 38 perusahaan yang memenuhi kriteria selama 5 tahun menghasilkan 38 × 5 = 190 observasi (ilustrasi). Pastikan rumusan masalah, sampel, dan analisis berada pada level unit yang sama; menyimpulkan perilaku individu dari data rata-rata cabang adalah kekeliruan ekologis (ecological fallacy).
Sampel Jenuh (Sensus): Kapan Semua Anggota Diteliti
Sugiyono (2019) menyebut teknik yang menjadikan seluruh anggota populasi sebagai sampel sebagai sampling jenuh, dengan istilah lain sensus. Teknik ini lazim bila populasinya relatif kecil — Sugiyono menyebut kurang dari 30 orang — atau bila peneliti ingin generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Di banyak kampus juga beredar aturan praktis yang dinisbatkan kepada Arikunto: bila subjek kurang dari 100, lebih baik diambil semua; bila lebih besar, dapat diambil 10–15% atau 20–25% atau lebih, tergantung kemampuan peneliti (waktu, tenaga, dana), luas wilayah pengamatan, dan besar risikonya. Persentase itu tidak berasal dari perhitungan presisi, jadi untuk populasi besar tetap gunakan rumus jumlah sampel.
Dengan sensus, tidak ada galat sampling dan Anda tidak perlu rumus Slovin. Namun, bila Anda tetap menguji signifikansi, populasi yang sangat kecil tetap menjadi masalah: 28 kasus untuk lima prediktor membuat model regresi tidak stabil dan power-nya rendah, sedangkan G*Power menghitung 92 responden untuk efek sedang. Sesuaikan contoh kalimat berikut dengan penelitian Anda — jangan disalin mentah.
Populasi penelitian ini adalah seluruh karyawan tetap PT Z per 1 Juli 2026 yang berjumlah 64 orang. Karena seluruh anggota populasi dapat dijangkau, penelitian ini menggunakan teknik sampling jenuh atau sensus (Sugiyono, 2019), sehingga seluruh 64 karyawan dijadikan responden.
Populasi dan Informan dalam Penelitian Kualitatif
Penelitian kualitatif tidak bertujuan menggeneralisasi secara statistik, sehingga istilah populasi jarang dipakai. Sugiyono (2019), merujuk Spradley, menyebutnya situasi sosial yang terdiri atas tempat (place), pelaku (actors), dan aktivitas (activity). Sumber datanya disebut informan, yang dalam banyak skripsi dibagi menjadi tiga:
- Informan kunci: orang yang paling memahami fenomena dan membuka akses, misalnya kepala bagian atau ketua komunitas.
- Informan utama: pelaku yang terlibat langsung dalam fenomena yang diteliti.
- Informan pendukung: pihak yang memberi informasi pelengkap atau pembanding.
Informan dipilih secara purposive atau snowball, dan jumlahnya ditentukan oleh saturasi data: pengumpulan data dihentikan ketika wawancara baru tidak lagi memunculkan tema baru. Tinjauan sistematis Hennink dan Kaiser (2022) menemukan bahwa pada studi empiris, saturasi umumnya tercapai dalam 9–17 wawancara atau 4–8 diskusi kelompok terarah, terutama pada populasi yang homogen dengan tujuan penelitian yang sempit. Karena itu, rencanakan rentang jumlah informan di proposal dan laporkan kapan saturasi tercapai. Perbedaan desain kedua pendekatan dibahas di artikel penelitian kuantitatif vs kualitatif.
Contoh Populasi dan Sampel untuk Berbagai Jurusan
Contoh berikut adalah ilustrasi (fiktif); sesuaikan dengan data penelitian Anda.
| Jurusan | Populasi | Sampel dan teknik |
|---|---|---|
| Manajemen | 850 mahasiswa aktif Fakultas Ekonomi Universitas X per 1 September 2026 | 272 mahasiswa, dipilih acak berstrata per program studi |
| Akuntansi | Perusahaan sektor barang konsumen primer yang tercatat di BEI 2021–2025 | 38 perusahaan yang memenuhi kriteria purposive × 5 tahun = 190 observasi |
| Pendidikan | Siswa kelas XI SMA Negeri Y tahun ajaran 2026/2027 (6 rombongan belajar) | 2 kelas dipilih acak sebagai kelas eksperimen dan kontrol |
| Keperawatan | Pasien hipertensi rawat jalan di Puskesmas Z, Juli–September 2026 | Pasien yang memenuhi kriteria inklusi, diambil berurutan sampai jumlah tercapai |
| Ilmu Komunikasi (kualitatif) | Situasi sosial komunitas pegiat literasi di Kota W | 10–15 informan purposive, jumlah akhir ditentukan saturasi |
Desain yang khas untuk tiap bidang dibahas lebih lanjut di metode penelitian skripsi pendidikan dan desain penelitian skripsi kesehatan.
Kesalahan Umum terkait Populasi dan Sampel
- Populasi terlalu kabur. "Masyarakat umum" atau "konsumen" tidak bisa dihitung atau diambil sampelnya; gunakan empat unsur definisi di atas.
- Ukuran populasi tanpa sumber. Angka N harus berasal dari dokumen yang dapat ditunjukkan, lengkap dengan tanggalnya.
- Sampel di luar populasi. Populasinya "karyawan Bank Y Cabang Surabaya", tetapi sebagian responden berasal dari cabang lain.
- Generalisasi melampaui populasi terjangkau. Data dari tiga rumah sakit di Jakarta tidak bisa disimpulkan berlaku untuk seluruh Indonesia.
- Menyebut sampel "acak" padahal tidak. Kuesioner yang disebar di grup WhatsApp adalah sampel insidental, bukan sampel acak.
- Unit analisis tidak konsisten. Rumusan masalahnya tentang kinerja cabang, tetapi analisisnya memakai data per karyawan tanpa agregasi.
Kesimpulan
Populasi menentukan batas berlakunya kesimpulan Anda, sedangkan sampel menentukan seberapa dapat dipercaya kesimpulan itu. Definisikan populasi dengan unit, karakteristik, tempat, dan waktu; bedakan populasi target dari populasi terjangkau; dan jaga agar unit analisis konsisten dari rumusan masalah sampai analisis. Bila populasinya kecil, sensus sering lebih masuk akal daripada sampling; bila besar, pilih sampel secara acak agar generalisasinya sah.
Bila Anda ingin bagian populasi dan sampel di Bab 3 diperiksa sebelum diajukan ke pembimbing, bimbingan Bab 3 Jokify mendampingi Anda merumuskan populasi, kerangka sampel, dan teknik pengambilannya, agar Anda memahami setiap keputusan dan siap mempertahankannya saat sidang.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah populasi harus berupa manusia?
Tidak. Populasi bisa berupa dokumen, organisasi, produk, wilayah, atau kejadian, misalnya seluruh laporan tahunan perusahaan di BEI selama lima tahun atau seluruh transaksi sebuah toko daring dalam satu bulan. Yang penting, kriteria keanggotaannya jelas sehingga setiap unit dapat ditentukan masuk atau tidak.
Apa beda responden, informan, dan subjek penelitian?
Responden adalah orang yang menjawab pertanyaan peneliti, biasanya lewat kuesioner pada penelitian kuantitatif. Informan adalah sumber data penelitian kualitatif yang dipilih karena pemahamannya tentang fenomena dan biasanya digali lewat wawancara mendalam. Subjek penelitian adalah istilah umum untuk orang atau unit sumber data, sedangkan objek penelitian adalah variabel atau fenomena yang diteliti.
Bagaimana jika jumlah populasi tidak diketahui?
Tetap definisikan populasinya dengan jelas (unit, karakteristik, tempat, dan waktu), lalu hitung jumlah sampel dengan rumus Cochran atau "Lemeshow", yang menghasilkan 385 responden untuk tingkat kepercayaan 95% dan presisi 5%. Karena tidak ada daftar anggota, sampelnya biasanya non-probability, sehingga angka itu dipakai sebagai patokan jumlah minimum, bukan jaminan keterwakilan.
Bolehkah hasil penelitian di satu kota digeneralisasi ke seluruh Indonesia?
Secara statistik tidak, karena kesimpulan hanya berlaku untuk populasi tempat sampel diambil. Anda boleh membahas kemungkinan temuan serupa di daerah lain sebagai implikasi atau saran penelitian lanjutan, asalkan dinyatakan sebagai dugaan, bukan sebagai hasil penelitian.
Apakah sampel penelitian kualitatif harus representatif?
Tidak dalam arti statistik. Informan dipilih karena kekayaan informasinya tentang fenomena, bukan karena mewakili proporsi populasi, sehingga yang dinilai adalah kedalaman data dan keteralihan (transferability) temuan ke konteks lain. Jelaskan kriteria pemilihan informan dan bagaimana saturasi dicapai.
Referensi
- Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education (8th ed.). McGraw-Hill.
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.
- Hennink, M., & Kaiser, B. N. (2022). Sample sizes for saturation in qualitative research: A systematic review of empirical tests. Social Science & Medicine, 292, 114523. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114523
- Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607–610. https://doi.org/10.1177/001316447003000308
- Sugiyono. (2019). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
