Teknik Sampling (Teknik Pengambilan Sampel): Jenis, Contoh, dan Cara Memilih

Teknik sampling atau teknik pengambilan sampel adalah prosedur untuk memilih anggota populasi yang dijadikan sampel penelitian. Teknik ini terbagi dua: probability sampling, ketika setiap anggota populasi punya peluang terpilih yang diketahui dan lebih dari nol, dan non-probability sampling, ketika peluang itu tidak diketahui. Pilihan Anda menentukan apakah hasil penelitian boleh digeneralisasi ke populasi dan apakah rumus seperti Slovin boleh dipakai.

Jenis-Jenis Teknik Sampling dalam Satu Tabel

Probability dan Non-Probability Sampling

Pada probability sampling, setiap anggota populasi memiliki peluang terpilih yang diketahui dan lebih dari nol. Peluangnya tidak harus sama: pada sampel berstrata disproporsional, peluang tiap strata berbeda tetapi tetap diketahui, sehingga masih tergolong probability. Hanya kelompok inilah yang memungkinkan Anda menghitung galat sampling, menggeneralisasi hasil ke populasi, dan memakai rumus presisi seperti Slovin, Krejcie–Morgan, atau Lemeshow (Cochran, 1977).

Pada non-probability sampling, peluang terpilihnya tidak diketahui, sehingga galat sampling tidak dapat dihitung dan desain sampelnya tidak mendukung generalisasi ke populasi: temuan dinyatakan berlaku untuk responden dengan karakteristik serupa, dan hal itu ditulis sebagai keterbatasan. Teknik ini tetap sah bila tujuan penelitian bukan generalisasi statistik atau bila daftar populasi tidak tersedia, asalkan disebut dengan jujur. Konsep populasi, populasi terjangkau, dan kerangka sampel yang mendasarinya dibahas di artikel populasi dan sampel.

Satu hal yang sering membingungkan: Sugiyono (2019) memasukkan sampling sistematis ke kelompok non-probability, sedangkan buku teknik sampling seperti Cochran (1977) memperlakukan sampling sistematis dengan titik awal acak sebagai probability sampling. Ikuti pengelompokan yang dipakai pedoman kampus atau pembimbing Anda, tetapi jelaskan prosedurnya, terutama apakah titik awalnya diacak.

Teknik Probability Sampling

Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Setiap anggota populasi punya peluang yang sama untuk terpilih, sehingga Anda butuh daftar lengkap populasi. Cara mengacaknya di Microsoft Excel (juga berlaku di Google Sheets):

1. Masukkan daftar populasi, misalnya 850 NIM, di kolom A.
2. Di kolom B, ketik =RAND() lalu salin ke seluruh baris. Fungsi ini memberi angka acak antara 0 dan 1.
3. Salin kolom B dan tempel sebagai nilai (Paste Special → Values), karena RAND() menghasilkan angka baru setiap kali lembar kerja dihitung ulang (Microsoft, t.t.).
4. Urutkan seluruh data berdasarkan kolom B.
5. Ambil n baris teratas sebagai sampel, lalu simpan file ini sebagai bukti prosedur.

Sistematis (Systematic Sampling)

Hitung interval k = N / n, pilih titik awal acak antara 1 dan k, lalu ambil setiap unit ke-k. Contoh ilustrasi: dari daftar 2.000 transaksi diambil 200 sampel, sehingga k = 10; dengan titik awal acak 7, yang terpilih adalah nomor 7, 17, 27, dan seterusnya sampai 1.997 — tepat 200 unit.

Waspadai daftar yang berpola periodik, misalnya data per sif yang berulang setiap 10 baris, karena sampel bisa jatuh pada sif yang sama. Bila k tidak bulat (misalnya 850 / 272 = 3,125), jangan membulatkannya menjadi 3 lalu berhenti setelah 272 nama, karena nama-nama di akhir daftar tidak pernah berpeluang terpilih; gunakan interval pecahan atau pilih acak sederhana saja.

Acak Berstrata Proporsional dan Disproporsional

Populasi dibagi ke dalam strata yang homogen di dalamnya (misalnya program studi), lalu sampel diambil secara acak dari setiap strata. Pada alokasi proporsional, jatah tiap strata dihitung dengan n_h = (N_h / N) × n. Contoh ilustrasi berikut melanjutkan perhitungan di panduan menghitung jumlah sampel: N = 850, n = 272, sehingga fraksi samplingnya 272 / 850 = 0,32.

Pembulatan ke bilangan terdekat di sini kebetulan menjumlah tepat 272. Bila jumlahnya meleset, tambahkan atau kurangi satu responden pada strata dengan sisa pecahan terbesar.

Jika Anda ingin membandingkan keempat program studi, 27 responden Ekonomi Syariah mungkin terlalu sedikit. Anda boleh menaikkannya menjadi 40 (alokasi disproporsional, total 285), tetapi taksiran untuk seluruh fakultas harus diberi bobot N_h / n_h, yaitu 3,12 untuk Manajemen, 3,11 untuk Akuntansi, 3,15 untuk Ekonomi Pembangunan, dan 2,13 untuk Ekonomi Syariah. Tanpa bobot, pendapat mahasiswa Ekonomi Syariah akan terwakili berlebihan.

Klaster (Cluster/Area Sampling)

Yang diacak adalah kelompok yang sudah ada, seperti kelas, sekolah, atau desa, lalu seluruh anggota kelompok terpilih diteliti. Anda hanya butuh daftar kelompok, bukan daftar individu. Kekurangannya, anggota satu klaster cenderung mirip, sehingga presisinya lebih rendah daripada sampel acak sederhana berukuran sama; jumlah sampel biasanya perlu dikalikan dengan efek desain atau design effect (Kish, 1965). Pemilihan kelas eksperimen dan kontrol secara acak dalam skripsi pendidikan adalah contoh klaster yang umum; lihat metode penelitian skripsi pendidikan.

Bertahap (Multistage Sampling)

Pengacakan dilakukan bertingkat. Contoh ilustrasi survei siswa SMA negeri di Kabupaten X: tahap 1 mengacak 6 dari 24 sekolah, tahap 2 mengacak 2 kelas XI di setiap sekolah terpilih, dan tahap 3 mengacak 30 siswa per kelas, sehingga diperoleh 6 × 2 × 30 = 360 siswa. Tuliskan prosedur setiap tahap di Bab 3.

Teknik Non-Probability Sampling

Purposive Sampling

Anggota sampel dipilih berdasarkan kriteria yang ditetapkan peneliti sesuai tujuan penelitian (Etikan et al., 2016), misalnya "manajer dengan masa kerja minimal 5 tahun" untuk wawancara, atau "pengguna aplikasi X yang bertransaksi minimal tiga kali dalam tiga bulan terakhir" untuk survei. Kriterianya harus tertulis, dapat diperiksa, dan terkait langsung dengan rumusan masalah.

Sampling Insidental (Accidental atau Convenience)

Sugiyono (2019) menyebutnya sampling insidental: siapa saja yang kebetulan bertemu peneliti dan dipandang cocok sebagai sumber data dapat dijadikan sampel. Etikan et al. (2016) menggambarkan convenience sampling sebagai pemilihan berdasarkan kemudahan akses, ketersediaan, dan kesediaan responden. Inilah teknik yang paling rentan bias. Kuesioner yang disebar terbuka di grup WhatsApp atau media sosial termasuk kategori ini, jadi sebutkan dengan jujur dan batasi kesimpulannya.

Sampling Kuota

Peneliti menetapkan kuota per karakteristik, misalnya 50% laki-laki dan 50% perempuan, lalu mengisinya tanpa pengacakan sampai kuota terpenuhi. Komposisinya mirip sampel berstrata, tetapi karena tidak ada pengacakan, teknik ini tetap non-probability.

Snowball Sampling

Peneliti memulai dari beberapa responden atau informan, lalu meminta mereka merekomendasikan orang lain yang memenuhi kriteria. Teknik ini efektif untuk populasi tersembunyi atau sulit dijangkau, misalnya pelaku usaha informal atau komunitas tertentu. Karena sampel mengikuti jaringan responden awal, mulailah dari beberapa titik awal yang berbeda.

Sampling Jenuh (Sensus)

Seluruh anggota populasi dijadikan sampel; Sugiyono (2019) menyebutnya lazim untuk populasi yang relatif kecil, kurang dari 30 orang. Kapan sensus lebih tepat daripada sampling dan cara menuliskannya dibahas di bagian sampel jenuh pada artikel populasi dan sampel.

Consecutive Sampling

Teknik ini populer dalam penelitian klinis: setiap pasien yang datang selama periode penelitian dan memenuhi kriteria inklusi diambil secara berurutan sampai jumlah sampel tercapai. Karena peneliti tidak memilih-milih pasien, bias seleksinya lebih terkendali daripada sampel insidental, meskipun teknik ini tetap non-probability. Desain penelitian kesehatan yang biasa memakainya dibahas di desain penelitian skripsi kesehatan.

Cara Memilih Teknik Sampling yang Tepat

Logika pemilihan sampel pada penelitian kuantitatif dan kualitatif memang berbeda; perbandingannya ada di artikel penelitian kuantitatif vs kualitatif.

Slovin dan Generalisasi Hanya untuk Probability Sampling

Rumus Slovin, Krejcie–Morgan, dan Lemeshow diturunkan dari teori sampel acak (Cochran, 1977; Tejada & Punzalan, 2012), sehingga margin of error-nya hanya bermakna bila sampel dipilih secara acak. Contoh yang keliru: menghitung 272 responden dengan rumus Slovin, lalu menyebar Google Form di grup WhatsApp. Sampelnya insidental, sehingga klaim "tingkat kesalahan 5%" tidak berlaku. Bila Anda memakai teknik non-probability:

1. Tentukan jumlah sampel berdasarkan kebutuhan analisis, misalnya 77 responden untuk regresi tiga prediktor menurut G*Power (f² = 0,15; α = 0,05; power = 0,80).
2. Bila pedoman kampus tetap mewajibkan rumus Slovin, pakai hasilnya sebagai patokan jumlah minimum saja, tanpa mengklaim margin of error.
3. Laporkan profil responden dan bandingkan dengan data populasi yang tersedia, misalnya komposisi program studi.
4. Nyatakan bahwa temuan berlaku untuk responden dengan karakteristik serupa, bukan untuk seluruh populasi, dan tuliskan keterbatasannya di Bab 5.

Kriteria Inklusi dan Eksklusi

Apa pun tekniknya, definisikan kriteria inklusi (syarat untuk masuk sampel) dan kriteria eksklusi (kondisi yang mengeluarkan orang yang sebenarnya memenuhi inklusi karena dapat mengganggu data). Kriteria eksklusi bukan kebalikan kriteria inklusi: "karyawan kontrak" sudah tersaring oleh syarat "karyawan tetap", jadi tidak perlu ditulis lagi sebagai eksklusi.

Kriteria inklusi (ilustrasi):

• Karyawan tetap PT XYZ.
• Masa kerja minimal 1 tahun.
• Bertugas di kantor pusat Jakarta.

Kriteria eksklusi (ilustrasi):

• Sedang menjalani cuti panjang selama periode pengumpulan data.
• Menjabat sebagai direksi, karena kelompok ini diteliti terpisah.

Template Paragraf Teknik Sampling di Bab 3

Template berikut memakai data ilustrasi di atas; sesuaikan dengan penelitian Anda — jangan disalin mentah. Struktur Bab 3 secara utuh ada di panduan menyusun metodologi penelitian.

Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah proportionate stratified random sampling karena populasi terdiri atas empat program studi dengan jumlah mahasiswa yang berbeda (Sugiyono, 2019). Sampel sebanyak 272 responden dialokasikan secara proporsional, yaitu Manajemen 109, Akuntansi 82, Ekonomi Pembangunan 54, dan Ekonomi Syariah 27 mahasiswa. Di setiap program studi, responden dipilih secara acak dari daftar mahasiswa aktif menggunakan fungsi RAND() pada Microsoft Excel.

Penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling dengan kriteria: (1) berusia minimal 18 tahun, (2) berdomisili di Kota Malang, dan (3) bertransaksi melalui aplikasi X minimal tiga kali dalam tiga bulan terakhir. Karena daftar seluruh pengguna tidak tersedia, jumlah sampel ditetapkan berdasarkan kebutuhan analisis: G*Power (f² = 0,15; α = 0,05; power = 0,80; tiga prediktor) menghasilkan minimum 77 responden, sehingga dengan cadangan 10% data gugur kuesioner ditargetkan kepada 86 responden. Hasil penelitian tidak digeneralisasi ke seluruh pengguna aplikasi X.

Kesalahan Umum dalam Teknik Sampling

1. Menyebut "random sampling" untuk kuesioner yang disebar terbuka. Itu sampel insidental, jadi sebut apa adanya.
2. Purposive tanpa kriteria tertulis. Kriteria harus eksplisit dan terkait dengan rumusan masalah.
3. Mengklaim generalisasi dari sampel non-probability. Desain sampelnya tidak mendukung generalisasi ke populasi; nyatakan bahwa temuan berlaku untuk responden dengan karakteristik serupa.
4. Jatah strata tidak dijelaskan. Tuliskan rumus alokasinya dan pastikan jumlah per strata sama dengan n total.
5. Interval sistematis dibulatkan, lalu daftar tidak dijalani sampai habis. Akibatnya, sebagian populasi tidak pernah berpeluang terpilih.
6. Kerangka sampel usang. Daftar karyawan tahun lalu belum tentu mencerminkan populasi saat data dikumpulkan.
7. Teknik bertahap tanpa uraian tiap tahap. Penguji perlu tahu apa yang diacak di setiap tahap dan bagaimana caranya.

Kesimpulan

Teknik sampling menentukan apa yang boleh Anda simpulkan: hanya probability sampling yang memberi dasar statistik untuk generalisasi dan untuk rumus seperti Slovin. Bila daftar populasi tersedia, pilih acak sederhana atau berstrata; bila tidak, teknik klaster atau bertahap sering masih memungkinkan pengacakan. Teknik non-probability tetap sah asalkan disebut dengan jujur, kriterianya jelas, dan klaimnya dibatasi. Apa pun pilihannya, tuliskan prosedurnya cukup rinci di Bab 3 agar dapat diulang orang lain.

Bila Anda ragu teknik mana yang cocok dengan populasi dan rumusan masalah Anda, bimbingan Bab 3 Jokify mendampingi Anda menimbang pilihan teknik, menghitung alokasi sampel, dan menuliskan prosedurnya, agar Anda memahami alasannya dan siap mempertahankannya saat sidang.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa perbedaan purposive sampling dan accidental sampling?

Pada purposive sampling, peneliti menetapkan kriteria lebih dulu dan hanya memilih orang yang memenuhinya. Pada accidental (insidental) sampling, siapa saja yang kebetulan ditemui dan dianggap cocok langsung dijadikan responden. Keduanya non-probability, tetapi purposive lebih terarah karena kriterianya terkait langsung dengan tujuan penelitian.

Apakah purposive sampling boleh dipakai pada penelitian kuantitatif?

Boleh dan lazim, terutama bila daftar populasi tidak tersedia atau responden harus memenuhi kriteria tertentu. Konsekuensinya, hasil penelitian tidak dapat digeneralisasi secara statistik ke seluruh populasi, sehingga jumlah sampel sebaiknya dijustifikasi dengan kebutuhan analisis dan keterbatasannya dinyatakan di Bab 5.

Teknik sampling apa yang cocok untuk kuesioner Google Form?

Tergantung cara Anda mengundang responden. Bila tautan hanya dikirim kepada anggota yang dipilih acak dari daftar, misalnya NIM hasil pengacakan, tekniknya tetap probability; bila tautan disebar terbuka di grup atau media sosial, tekniknya insidental karena responden memilih dirinya sendiri, dan pertanyaan penyaring hanya menegakkan kriteria inklusi. Bila pedoman kampus Anda menyebutnya purposive, uraikan prosedurnya apa adanya. Google Form hanyalah alat pengumpulan data; cara menyusun isinya dibahas di panduan kuesioner skala Likert.

Apa bedanya teknik sampling dan teknik pengumpulan data?

Teknik sampling menjawab siapa yang menjadi sumber data dan bagaimana mereka dipilih. Teknik pengumpulan data menjawab bagaimana data diambil dari mereka, misalnya lewat kuesioner, wawancara, observasi, atau dokumentasi. Keduanya ditulis pada subbab yang berbeda di Bab 3.

Bagaimana jika daftar populasi tidak tersedia?

Anda masih bisa memakai probability sampling bila ada daftar kelompok, misalnya daftar sekolah atau desa: acak kelompoknya, lalu susun daftar anggota di kelompok terpilih (klaster atau bertahap). Bila daftar kelompok pun tidak ada, gunakan teknik non-probability yang sesuai dan batasi klaim generalisasinya.

Referensi

• Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). Wiley.
• Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison of convenience sampling and purposive sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 5(1), 1–4. https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11
• Kish, L. (1965). Survey sampling. Wiley.
• Microsoft. (t.t.). RAND function. Microsoft Support. https://support.microsoft.com/en-us/excel/functions/rand-function
• Sugiyono. (2019). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
• Tejada, J. J., & Punzalan, J. R. B. (2012). On the misuse of Slovin's formula. The Philippine Statistician, 61(1), 129–136. https://www.psai.ph/docs/publications/tps/tps_2012_61_1_9.pdf