Populasi dan Sampel

Populasi

Populasi adalah kelompok individu atau objek yang menjadi subjek penelitian dan diteliti untuk memperoleh informasi atau data yang relevan dengan topik atau masalah penelitian yang sedang dijalankan. Sebagai contoh, populasi dari sebuah penelitian bisa berupa seluruh penduduk suatu negara atau semua mahasiswa di sebuah perguruan tinggi tertentu. Populasi dapat berupa obyek penelitian yang diperinci dan diobservasi secara sistematik dan terukur. Sekaran dan Bougie (2013) menyatakan bahwa populasi adalah keseluruhan objek atau individu yang memiliki satu atau lebih karakteristik yang diteliti. Menurut Sugiyono (2018) populasi adalah seluruh obyek atau subjek yang diteliti dan dijadikan sumber data yang sesuai dengan kriteria atau karakteristik tertentu yang ditetapkan. Suharsimi Arikunto (2013) menyatakan bahwa populasi adalah sekumpulan obyek atau subjek yang memiliki karakteristik yang sama dan dijadikan sumber data untuk diteliti. sendangkan Moleong (2017) mendefinisikan populasi adalah keseluruhan obyek atau subjek yang memiliki karakteristik yang sama dan menjadi sumber data untuk penelitian.

Menentukan populasi yang tepat sangat penting untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan dapat digeneralisasi pada populasi yang lebih besar. Oleh karena itu, peneliti harus memastikan bahwa mereka memilih populasi yang relevan dan mewakili karakteristik populasi secara keseluruhan. Berikut adalah beberapa cara untuk menentukan populasi dalam penelitian:

1. Menentukan tujuan penelitian: Tujuan penelitian harus jelas dan spesifik sehingga dapat membantu menentukan populasi yang relevan untuk penelitian tersebut.
2. Menentukan ruang lingkup penelitian: Ruang lingkup penelitian harus ditentukan secara jelas, termasuk jenis data yang ingin dikumpulkan, sumber data yang akan digunakan, serta batasan waktu dan ruang penelitian.
3. Menentukan kriteria inklusi dan eksklusi: Menentukan kriteria inklusi dan eksklusi yang relevan untuk memastikan bahwa populasi yang dipilih sesuai dengan tujuan penelitian.
4. Membuat daftar populasi: Membuat daftar populasi yang sesuai dengan kriteria inklusi dan eksklusi. Daftar ini dapat berupa data sekunder atau data yang diperoleh dari sumber yang relevan.
5. Menentukan sampel: Setelah populasi ditentukan, peneliti dapat menentukan ukuran sampel yang dibutuhkan dan teknik pengambilan sampel yang sesuai untuk menghasilkan data yang representatif pada populasi.

Sampel

Sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk dijadikan objek penelitian. Dalam penelitian, sampel digunakan untuk mengumpulkan data yang mewakili karakteristik populasi secara keseluruhan. Kerlinger dan Lee (2000) menyatakan bahwa sampel adalah sebagian dari populasi yang digunakan untuk mengambil kesimpulan tentang populasi tersebut. Sugiyono (2016) mendefinisikan sampel sebagai sebagian dari populasi yang diambil secara acak atau non-acak sebagai wakil dari populasi yang akan diteliti. Gay dan Airasian (2003) menjelaskan sampel sebagai sekelompok orang, objek, atau peristiwa yang dipilih dari suatu populasi untuk diobservasi atau diukur. Sekaran dan Bougie (2016) mengartikan sampel sebagai sekelompok elemen yang diambil dari suatu populasi untuk dijadikan representasi populasi tersebut dalam penelitian.

Dari definisi-definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa sampel merupakan sebagian dari populasi yang dipilih untuk mewakili populasi dalam penelitian dan mengambil kesimpulan tentang populasi tersebut.

Teknik Pengambilan Sampel

Teknik pengambilan sampel adalah proses pemilihan sejumlah individu atau objek dari populasi untuk dijadikan sampel dalam sebuah penelitian. Teknik pengambilan sampel yang tepat dan representatif sangat penting untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan dari penelitian tersebut dapat diandalkan dan dapat digeneralisasi pada populasi secara keseluruhan. Berikut beberapa teknik pengambilan sampel yang umum digunakan dalam penelitian:

A. Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memungkinkan setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Teknik ini didasarkan pada probabilitas atau kemungkinan untuk memilih setiap anggota populasi secara acak dan objektif, sehingga memastikan representativitas dan reliabilitas sampel dalam mewakili populasi secara keseluruhan.

1. Simple Random Sampling

Simple random sampling adalah salah satu teknik pengambilan sampel yang paling sederhana dan mudah dipahami. Teknik ini dilakukan dengan cara memilih sampel secara acak dari populasi sehingga setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Teknik ini sering digunakan dalam penelitian kuantitatif, karena dapat menghasilkan sampel yang representatif pada populasi dan dapat digeneralisasi pada populasi secara keseluruhan.

Proses simple random sampling dilakukan dengan beberapa tahapan, antara lain:

1. 1. Menentukan populasi: Tentukan populasi yang ingin diteliti, misalnya semua mahasiswa di universitas tertentu.
   2. Menentukan ukuran sampel: Tentukan jumlah sampel yang dibutuhkan untuk penelitian. Ukuran sampel harus memadai untuk menghasilkan data yang representatif pada populasi.
   3. Memberi nomor pada setiap anggota populasi: Memberi nomor pada setiap anggota populasi sehingga setiap anggota populasi memiliki nomor yang unik.
   4. Memilih sampel secara acak: Memilih sampel secara acak dari populasi dengan menggunakan teknik random number generator atau alat bantu lainnya untuk memastikan bahwa setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi sampel.

Setelah sampel dipilih, peneliti dapat mengumpulkan data dari sampel dan menganalisis data untuk menggeneralisasi hasil penelitian pada populasi secara keseluruhan. Simple random sampling dapat menghasilkan sampel yang representatif pada populasi dan dapat mengurangi bias dalam data, sehingga teknik ini sangat berguna dalam penelitian kuantitatif.

Kelebihan Simple Random Sampling:

1. 1. Representatif: Simple random sampling menghasilkan sampel yang paling representatif karena setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.
   2. Kemudahan: Teknik ini mudah diimplementasikan dan membutuhkan waktu dan sumber daya yang lebih sedikit dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya.
   3. Minimalkan bias: Simple random sampling dapat mengurangi bias dalam pengambilan sampel karena setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.

Kekurangan Simple Random Sampling:

1. 1. Tidak sesuai untuk populasi yang besar: Simple random sampling mungkin tidak cocok untuk populasi yang sangat besar karena membutuhkan waktu dan sumber daya yang cukup besar untuk memilih sampel acak dari populasi yang besar.
   2. Kemungkinan terjadi kesalahan: Ada kemungkinan terjadi kesalahan dalam pemilihan sampel acak jika proses pengambilan sampel tidak dilakukan dengan benar.
   3. Tidak cocok untuk populasi heterogen: Simple random sampling mungkin tidak cocok untuk populasi yang sangat heterogen, seperti populasi yang memiliki karakteristik yang berbeda-beda secara signifikan, karena kemungkinan besar proporsi kelompok tertentu dalam sampel tidak mewakili proporsi kelompok yang sama dalam populasi secara keseluruhan.
   4. Kurang akurat: Simple random sampling mungkin tidak menghasilkan sampel yang akurat jika tidak dilakukan dengan benar atau jika proporsi anggota populasi dalam kelompok tertentu tidak diwakili dengan baik dalam sampel.

2. Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel acak yang membagi populasi ke dalam kelompok homogen atau strata, dan kemudian memilih sampel acak dari setiap strata. Tujuan dari teknik ini adalah untuk memastikan bahwa sampel mewakili variasi yang ada di dalam populasi pada setiap strata. Dalam stratified random sampling, populasi diidentifikasi dan dibagi menjadi beberapa strata yang homogen berdasarkan karakteristik tertentu, seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, atau tingkat pendidikan. Setelah populasi dibagi menjadi strata, sampel diambil secara acak dari setiap strata.

Stratified random sampling memungkinkan peneliti untuk mengontrol variasi dalam populasi dan meningkatkan keakuratan estimasi parameter populasi. Dengan memilih sampel dari setiap strata, teknik ini memastikan bahwa proporsi setiap strata dalam sampel mewakili proporsi yang ada di dalam populasi. Sebagai contoh, jika populasi dibagi menjadi strata berdasarkan usia, dan proporsi setiap strata dalam populasi adalah 30% untuk usia 20-30 tahun, 40% untuk usia 31-40 tahun, dan 30% untuk usia 41-50 tahun, maka sampel yang diambil dari setiap strata harus mewakili proporsi yang sama.

Stratified random sampling dapat menghasilkan sampel yang lebih representatif dan meminimalkan bias sampel. Namun, teknik ini memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya seperti simple random sampling, sehingga harus dipertimbangkan dengan hati-hati dalam desain penelitian.

Berikut adalah cara untuk menentukan sampel dengan metode Stratified Random Sampling:

1. 1. Identifikasi populasi: Identifikasi dan definisikan populasi yang akan diteliti dan kelompokkan ke dalam strata berdasarkan karakteristik tertentu seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, atau tingkat pendidikan.
   2. Tentukan jumlah sampel: Tentukan jumlah sampel yang dibutuhkan untuk mewakili populasi secara keseluruhan.
   3. Hitung proporsi setiap strata: Hitung proporsi setiap strata dalam populasi.
   4. Tentukan ukuran sampel setiap strata: Tentukan ukuran sampel yang dibutuhkan untuk mewakili proporsi setiap strata dalam sampel. Ukuran sampel yang dibutuhkan untuk setiap strata harus proporsional dengan jumlah anggota dalam strata tersebut.
   5. Acak pemilihan sampel: Acak pemilihan sampel dari setiap strata dengan menggunakan teknik pengambilan sampel acak, seperti simple random sampling.
   6. Pemilihan sampel: Pilih sampel acak dari setiap strata sesuai dengan ukuran sampel yang telah ditentukan sebelumnya.
   7. Evaluasi sampel: Evaluasi sampel yang telah terpilih untuk memastikan bahwa sampel mewakili karakteristik yang ada di dalam populasi secara keseluruhan.

Stratified random sampling membutuhkan perhitungan yang lebih rumit dan memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya. Namun, teknik ini dapat menghasilkan sampel yang lebih representatif dan dapat mengurangi bias sampel. Dalam memilih teknik pengambilan sampel, penting untuk mempertimbangkan tujuan penelitian dan karakteristik populasi, serta sumber daya dan waktu yang tersedia.

Kelebihan Stratified Random Sampling:

1. 1. Lebih representatif: Teknik pengambilan sampel ini menghasilkan sampel yang lebih representatif dari populasi karena memastikan bahwa setiap kelompok dalam populasi diwakili dalam sampel.
   2. Akurasi yang lebih tinggi: Stratified random sampling dapat memberikan akurasi yang lebih tinggi daripada teknik pengambilan sampel lainnya, karena memastikan bahwa sampel mencakup semua variasi dalam populasi.
   3. Efisiensi waktu dan sumber daya: Stratified random sampling dapat menghemat waktu dan sumber daya jika populasi sangat heterogen karena memungkinkan pengambilan sampel yang lebih fokus pada karakteristik tertentu.
   4. Mengurangi bias: Stratified random sampling dapat mengurangi bias dalam pengambilan sampel karena memastikan bahwa setiap kelompok diwakili dalam sampel.

Kekurangan Stratified Random Sampling:

1. 1. Proses yang rumit: Proses untuk menentukan kelompok-kelompok dalam populasi dan ukuran sampel yang sesuai untuk setiap kelompok dapat menjadi sangat rumit dan memerlukan waktu yang lebih lama.
   2. Tidak cocok untuk populasi homogen: Stratified random sampling mungkin tidak cocok untuk populasi yang homogen karena mungkin tidak ada perbedaan signifikan antara kelompok-kelompok dalam populasi.
   3. Sumber daya yang lebih besar: Stratified random sampling dapat memerlukan lebih banyak sumber daya dan tenaga dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya.
   4. Kesulitan dalam pemilihan kelompok yang tepat: Pemilihan kelompok yang tepat dapat menjadi sulit karena perbedaan karakteristik yang ada pada populasi.

3. Cluster Sampling

Cluster sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi kelompok yang disebut cluster, lalu beberapa cluster dipilih secara acak dan seluruh anggota dalam cluster yang dipilih menjadi sampel. Dalam cluster sampling, setiap cluster terdiri dari beberapa unit yang serupa atau homogen. Kelompok atau cluster dipilih secara acak dan dianggap sebagai unit pengambilan sampel. Setelah kelompok atau cluster dipilih, seluruh anggota dalam kelompok tersebut menjadi bagian dari sampel.

Cluster sampling sering digunakan ketika populasi terlalu besar dan sulit untuk diakses. Dengan memilih beberapa cluster secara acak, teknik ini dapat menghemat waktu dan biaya. Namun, kelemahan dari teknik ini adalah kemungkinan terjadinya heterogenitas yang lebih besar di dalam cluster dibandingkan antar cluster, sehingga dapat menyebabkan kesalahan dalam memperkirakan karakteristik populasi secara keseluruhan.

Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan cluster sampling:

1. 1. Identifikasi cluster: Pertama, identifikasi kelompok-kelompok atau cluster dalam populasi. Cluster harus homogen dan representatif dari populasi yang ingin diteliti. Cluster dapat berupa wilayah geografis, sekolah, rumah sakit, perusahaan, atau kelompok lain yang memiliki karakteristik yang sama.
   2. Pilih cluster secara acak: Kemudian, pilih beberapa cluster secara acak dari populasi. Pemilihan ini harus dilakukan dengan hati-hati agar cluster yang terpilih dapat mewakili populasi dengan benar. Jumlah cluster yang dipilih tergantung pada ukuran populasi dan ukuran sampel yang diinginkan.
   3. Tentukan ukuran sampel: Setelah cluster dipilih, tentukan ukuran sampel untuk setiap cluster yang terpilih. Ukuran sampel dapat ditentukan dengan menggunakan teknik pengambilan sampel lain, seperti simple random sampling atau stratified random sampling.
   4. Pilih anggota sampel: Setelah ukuran sampel ditentukan, pilih anggota sampel dari setiap cluster yang terpilih. Semua anggota dalam cluster yang terpilih harus menjadi bagian dari sampel.
   5. Analisis data: Setelah pengambilan sampel selesai, data dapat dianalisis dan kesimpulan dapat ditarik dari hasil penelitian.

Cluster sampling dapat menghemat waktu dan biaya karena tidak perlu mengambil sampel dari seluruh populasi. Namun, teknik ini juga memiliki beberapa kelemahan seperti kemungkinan heterogenitas yang lebih besar di dalam cluster dibandingkan antar cluster, sehingga perlu diperhatikan dalam menentukan ukuran sampel yang cukup besar untuk mengurangi kesalahan dalam memperkirakan karakteristik populasi secara keseluruhan.

Berikut adalah kelebihan dan kekurangan dari teknik cluster sampling:

Kelebihan:

1. 1. Efisien dalam hal biaya dan waktu, karena hanya perlu mengambil sampel dari sejumlah cluster daripada seluruh populasi.
   2. Memudahkan dalam melakukan sampling pada populasi yang sulit diakses atau tersebar di wilayah yang luas.
   3. Mengurangi kesalahan pengukuran yang diakibatkan oleh variasi dalam kelompok atau cluster tertentu.

Kekurangan:

1. 1. Menghasilkan sampel yang kurang representatif jika variasi antar kelompok atau cluster besar, sehingga perlu diperhatikan dalam menentukan ukuran sampel yang cukup besar dan mengambil sampel dari sejumlah cluster yang cukup banyak.
   2. Sulit untuk memperkirakan kesalahan dalam sampel dan validitas hasil karena cluster dapat mempengaruhi satu sama lain dan tidak dapat dipandang independen satu sama lain.
   3. Terdapat kemungkinan bias dalam pengambilan cluster, terutama jika tidak dilakukan secara acak atau jika cluster yang dipilih tidak mewakili populasi dengan baik.

4. Systematic Sampling

Systematic sampling adalah teknik pengambilan sampel acak yang memilih anggota populasi dengan jarak atau interval yang sama. Teknik ini memulai dengan memilih anggota sampel secara acak untuk dijadikan titik awal, kemudian anggota sampel berikutnya dipilih dengan interval yang telah ditentukan. Interval ini ditentukan dengan cara membagi jumlah populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan, sehingga diperoleh interval rata-rata untuk memilih setiap anggota sampel.

Contohnya, jika populasi berjumlah 1000 orang dan peneliti ingin memilih 100 orang sebagai sampel, maka interval rata-rata yang harus digunakan adalah 10. Peneliti dapat memilih anggota sampel secara acak dari nomor 1-10, dan setelah itu memilih anggota sampel berikutnya dengan menambahkan interval 10 ke nomor awal, yaitu nomor 11-20, nomor 21-30, dan seterusnya.

Berikut adalah cara melakukan systematic sampling:

1. 1. Tentukan populasi yang akan diambil sampel. Populasi harus diketahui jumlahnya dan memiliki pola atau struktur tertentu agar teknik systematic sampling dapat diterapkan.
   2. Tentukan jumlah sampel yang diinginkan. Jumlah sampel dapat ditentukan berdasarkan tujuan penelitian dan tingkat kepercayaan yang diinginkan.
   3. Hitung interval rata-rata untuk memilih setiap anggota sampel. Interval ini dihitung dengan membagi jumlah populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan. Contohnya, jika populasi berjumlah 1000 orang dan ingin diambil sampel sebanyak 100 orang, maka interval rata-rata yang digunakan adalah 10.
   4. Pilih anggota sampel pertama secara acak. Anggota sampel pertama dapat dipilih dengan cara mengambil nomor secara acak dari populasi, misalnya dengan cara mengundi nomor dari 1-10.
   5. Tentukan anggota sampel berikutnya dengan menambahkan interval ke nomor awal. Misalnya, jika nomor awal yang terpilih adalah 4 dan interval rata-rata yang digunakan adalah 10, maka anggota sampel berikutnya adalah nomor 14, nomor 24, dan seterusnya.
   6. Terus ulangi langkah 5 hingga jumlah sampel yang diinginkan terpenuhi.
   7. Verifikasi hasil pengambilan sampel. Pastikan bahwa sampel yang terpilih mewakili karakteristik populasi dan dapat digeneralisasikan ke populasi secara keseluruhan.

Kelebihan dari systematic sampling adalah sebagai berikut:

1. 1. Mudah dilakukan. Metode systematic sampling relatif mudah untuk dilakukan dan memerlukan waktu yang lebih sedikit dibandingkan teknik sampling yang lain.
   2. Menghasilkan sampel yang representatif. Jika populasi diatur dalam pola atau struktur tertentu dan terdistribusi secara merata, teknik systematic sampling dapat menghasilkan sampel yang mewakili karakteristik populasi secara keseluruhan.
   3. Memperkecil kesalahan pengambilan sampel. Teknik systematic sampling dapat membantu memperkecil kesalahan pengambilan sampel yang disebabkan oleh kesalahan dalam pemilihan anggota sampel.

Namun, ada juga beberapa kelemahan dari systematic sampling, di antaranya:

1. 1. Kemungkinan terjadinya bias. Jika pola atau urutan anggota populasi memiliki kesamaan dengan interval yang digunakan, maka teknik systematic sampling dapat menghasilkan kesalahan dan sampel yang tidak representatif.
   2. Tidak cocok untuk populasi yang tidak terstruktur. Teknik systematic sampling hanya dapat diterapkan pada populasi yang memiliki pola atau struktur tertentu. Jika populasi tidak memiliki struktur atau pola tertentu, maka teknik ini tidak dapat diterapkan.
   3. Kurang fleksibel. Teknik systematic sampling memiliki interval rata-rata yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga teknik ini kurang fleksibel dibandingkan dengan teknik sampling yang lain yang dapat menyesuaikan interval atau jumlah sampel yang diambil.

5. Multi-Stage Sampling

Multi-Stage Sampling adalah salah satu teknik pengambilan sampel yang dilakukan dalam beberapa tahap atau langkah. Teknik ini digunakan ketika populasi yang ingin diteliti sangat besar dan tersebar di wilayah yang luas, sehingga sulit untuk diakses atau diidentifikasi secara langsung. Dalam Multi-Stage Sampling, populasi dibagi menjadi beberapa kelompok atau wilayah, kemudian dilakukan pengambilan sampel acak sederhana dari setiap kelompok atau wilayah yang telah dipilih secara acak sebelumnya.

Tahapan dalam Multi-Stage Sampling dapat bervariasi tergantung pada tujuan penelitian dan karakteristik populasi. Namun, umumnya terdapat tiga tahapan pengambilan sampel:

1. 1. Tahap Pertama: Memilih beberapa kelompok atau wilayah secara acak dari populasi yang ingin diteliti.
   2. Tahap Kedua: Memilih beberapa anggota dari setiap kelompok atau wilayah yang telah dipilih pada tahap pertama secara acak sederhana.
   3. Tahap Ketiga: Memilih beberapa anggota dari setiap kelompok atau wilayah yang telah dipilih pada tahap kedua secara acak sederhana lagi.

Setiap tahapan pengambilan sampel dapat dilakukan menggunakan teknik sampling yang berbeda-beda, seperti Simple Random Sampling, Stratified Random Sampling, Cluster Sampling, atau Systematic Sampling. Multi-Stage Sampling memungkinkan peneliti untuk mengambil sampel dari populasi yang sangat besar dan tersebar secara geografis dengan memperkecil biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan sampel. Namun, teknik ini juga memiliki kompleksitas dalam perencanaan dan implementasi serta risiko sampling error yang lebih tinggi karena melibatkan beberapa tahap dalam proses pengambilan sampel.

Berikut adalah beberapa kelebihan dan kelemahan dari teknik pengambilan sampel Multi-Stage Sampling:

Kelebihan:

1. 1. Dapat digunakan untuk mengambil sampel dari populasi yang sangat besar dan tersebar di wilayah yang luas.
   2. Memungkinkan pengambilan sampel yang lebih efisien dan ekonomis, karena tidak perlu mengakses setiap anggota populasi secara langsung.
   3. Memungkinkan pengambilan sampel yang lebih representatif, karena mampu mempertimbangkan variasi yang ada di dalam populasi yang besar.
   4. Dapat memberikan informasi yang lebih detail tentang karakteristik populasi pada tingkat kelompok atau wilayah yang lebih spesifik.

Kelemahan:

1. 1. Memerlukan perencanaan dan implementasi yang lebih kompleks dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya.
   2. Risiko sampling error lebih tinggi karena melibatkan beberapa tahap dalam proses pengambilan sampel.
   3. Memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih banyak untuk mengumpulkan data dan informasi.
   4. Tidak dapat menjamin representativitas dan keakuratan sampel yang diambil jika tahap pengambilan sampel tidak dilakukan dengan benar.

B. Non-probability Sampling

Non-probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memungkinkan setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Teknik ini didasarkan pada pertimbangan peneliti dalam memilih anggota sampel yang dianggap mewakili karakteristik populasi atau berpotensi memberikan informasi yang berguna bagi tujuan penelitian. Yang termasuk kedalam non-probality sampling yaitu:

1. Convenience Sampling

Convenience sampling adalah teknik pengambilan sampel yang didasarkan pada kenyamanan atau kemudahan dalam memilih responden atau subjek penelitian yang tersedia secara mudah dan cepat. Dalam convenience sampling, responden atau subjek dipilih berdasarkan kemudahan atau ketersediaan mereka, misalnya karena mereka berada di tempat yang mudah dijangkau atau karena mereka bersedia mengikuti penelitian.

Contohnya, dalam penelitian tentang perilaku belanja konsumen, peneliti mungkin memilih untuk mewawancarai pelanggan di sebuah pusat perbelanjaan yang mudah diakses dan memiliki banyak pengunjung, daripada melakukan survei secara acak di seluruh populasi konsumen. Teknik ini lebih cocok digunakan dalam penelitian eksploratif atau penelitian yang bersifat deskriptif, daripada penelitian yang bertujuan untuk menghasilkan generalisasi terhadap populasi.

Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan Convenience Sampling:

1. 1. Menentukan populasi yang ingin diteliti.
   2. Menentukan kriteria inklusi dan eksklusi untuk membatasi populasi yang akan dijadikan sampel.
   3. Memilih subjek yang mudah diakses dan siap untuk berpartisipasi dalam penelitian.
   4. Mengajukan permintaan partisipasi kepada subjek yang terpilih.
   5. Mengumpulkan data dari subjek yang bersedia berpartisipasi dalam penelitian.

Dalam praktiknya, Convenience Sampling dapat dilakukan dengan cara yang lebih fleksibel dan mudah. Peneliti dapat memilih subjek yang dekat dengan lokasi penelitian, seperti mahasiswa di kampus atau pasien di klinik. Peneliti juga dapat memanfaatkan media sosial atau jaringan pribadi untuk mencari subjek yang bersedia berpartisipasi dalam penelitian.

Namun, langkah-langkah yang dilakukan dalam Convenience Sampling cenderung tidak mempertimbangkan faktor-faktor seperti representativitas dan keakuratan sampel, sehingga hasil penelitian yang diperoleh mungkin tidak dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas. Oleh karena itu, Convenience Sampling sebaiknya digunakan dalam situasi-situasi tertentu saja, seperti ketika waktu dan sumber daya terbatas atau ketika penelitian hanya bersifat eksploratif atau deskriptif.

Berikut adalah beberapa kelebihan dan kelemahan dari teknik pengambilan sampel Convenience Sampling:

Kelebihan:

1. 1. Mudah dilakukan dan memerlukan waktu yang relatif singkat.
   2. Biaya yang dibutuhkan relatif rendah dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya.
   3. Dapat digunakan ketika peneliti memiliki keterbatasan waktu, sumber daya, atau aksesibilitas terhadap subjek penelitian.
   4. Dapat memberikan gambaran awal tentang karakteristik populasi yang sedang diteliti.

Kelemahan:

1. 1. Tidak dapat menjamin representativitas dan keakuratan sampel yang diambil.
   2. Kemungkinan terjadinya bias dalam memilih subjek yang mudah diakses, sehingga hasil penelitian tidak dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas.
   3. Mungkin sulit untuk membatasi faktor-faktor pengganggu yang dapat mempengaruhi hasil penelitian, seperti karakteristik sosial dan demografis dari subjek yang dipilih.
   4. Kemungkinan hasil penelitian yang diperoleh cenderung kurang valid dan kurang dapat diandalkan dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya, seperti Probability Sampling.

Oleh karena itu, Convenience Sampling sebaiknya digunakan dalam situasi-situasi tertentu saja, seperti ketika waktu dan sumber daya terbatas atau ketika penelitian hanya bersifat eksploratif atau deskriptif.

2. Snowball sampling

Snowball sampling atau teknik bola salju adalah teknik pengambilan sampel non-probabilitas yang digunakan untuk memilih responden yang sulit dijangkau atau tersembunyi dalam populasi. Dalam teknik ini, responden awal dipilih oleh peneliti, lalu responden tersebut diminta untuk merekomendasikan orang lain yang memenuhi kriteria sampel yang ditentukan. Sampel kemudian akan terus berkembang seiring dengan merekomendasikan orang lain. Pada dasarnya, snowball sampling dilakukan dengan meminta bantuan dari beberapa subjek penelitian yang telah dipilih untuk merekomendasikan orang lain yang memiliki karakteristik yang sama atau relevan dengan topik penelitian. Dengan demikian, populasi yang sulit dijangkau dapat dijangkau dan diwakili dalam sampel penelitian.

Contohnya, jika penelitian ingin menguji pandangan masyarakat terhadap isu kesehatan mental, tetapi sulit untuk menjangkau populasi target karena isu ini masih menjadi stigmatisasi atau kurang diperhatikan, maka snowball sampling dapat digunakan. Peneliti dapat meminta beberapa individu yang diketahui menderita masalah kesehatan mental untuk merekomendasikan individu lain yang juga memiliki masalah yang sama.

Kelebihan dari snowball sampling adalah kemampuannya untuk menjangkau populasi yang sulit dijangkau. Selain itu, teknik ini juga dapat mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan sampel. Namun, kelemahan snowball sampling adalah tidak terjaminnya representativitas sampel, karena sampel dibatasi oleh rekomendasi subjek yang dipilih. Hal ini dapat menghasilkan bias pada sampel dan mempengaruhi hasil penelitian.

Berikut adalah tahap-tahap dalam snowball sampling:

1. 1. Identifikasi responden awal: Peneliti memilih responden awal yang memiliki karakteristik atau ciri tertentu yang sesuai dengan kriteria sampel.
   2. Kontak dengan responden awal: Peneliti menghubungi responden awal dan menjelaskan tujuan dan kriteria sampel yang ingin dicari. Peneliti juga meminta izin untuk merekomendasikan orang lain yang sesuai dengan kriteria sampel.
   3. Pengumpulan sampel: Responden awal merekomendasikan orang lain yang sesuai dengan kriteria sampel yang ditentukan oleh peneliti. Setiap orang yang direkomendasikan oleh responden awal kemudian dihubungi oleh peneliti dan diminta untuk bergabung dalam penelitian.
   4. Pengembangan sampel: Proses merekomendasikan orang terus berlanjut, sehingga sampel akan terus berkembang.

Kelebihan snowball sampling adalah sebagai berikut:

1. 1. Memungkinkan akses ke populasi yang sulit dijangkau: Teknik ini sangat berguna ketika populasi yang dituju sulit dijangkau, seperti populasi pengguna narkoba atau pelanggaran hukum.
   2. Efisien: Snowball sampling memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data dari sejumlah responden dengan biaya dan waktu yang lebih rendah dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya.
   3. Memungkinkan pengambilan sampel dari populasi yang tidak memiliki daftar: Dalam teknik ini, responden merekomendasikan orang lain, sehingga memungkinkan peneliti untuk memperluas sampel ke populasi yang sebelumnya tidak memiliki daftar.
   4. Meningkatkan partisipasi: Dalam teknik ini, responden merekomendasikan orang lain, sehingga responden cenderung lebih termotivasi untuk berpartisipasi dalam penelitian.

Namun, snowball sampling juga memiliki beberapa kelemahan, yaitu:

1. 1. Risiko bias: Responden yang direkomendasikan cenderung memiliki karakteristik serupa dengan responden awal, sehingga sampel dapat cenderung tidak representatif.
   2. Tidak dapat digeneralisasi: Karena sampel tidak dipilih secara acak, teknik ini tidak dapat digunakan untuk menggeneralisasi populasi.
   3. Keterbatasan dalam ukuran sampel: Ukuran sampel dalam teknik ini relatif kecil dan tidak dapat digunakan untuk studi yang besar.
   4. Kerahasiaan: Dalam snowball sampling, responden merekomendasikan orang lain, sehingga mengancam kerahasiaan data karena responden dapat mengetahui identitas orang lain yang direkomendasikan.

3. Quota sampling

Quota sampling adalah salah satu teknik pengambilan sampel dalam penelitian yang dilakukan dengan cara memilih sampel berdasarkan kuota yang telah ditentukan. Dalam teknik ini, populasi dibagi menjadi beberapa subkelompok (quota) berdasarkan karakteristik tertentu seperti jenis kelamin, usia, pendidikan, atau pekerjaan. Selanjutnya, peneliti menentukan kuota untuk setiap subkelompok tersebut. Sampel kemudian dipilih dari masing-masing subkelompok berdasarkan kuota yang telah ditetapkan. Contohnya, jika penelitian ingin mengevaluasi pendapat masyarakat tentang produk baru, maka peneliti dapat memilih kuota tertentu untuk usia, jenis kelamin, dan pendidikan.

Kelebihan dari quota sampling adalah mudah dilakukan, mempercepat proses pengambilan sampel, dan dapat menghasilkan sampel yang mewakili subkelompok yang ditentukan. Selain itu, teknik ini juga lebih fleksibel dan lebih murah dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel lainnya seperti random sampling. Namun, kelemahan dari quota sampling adalah tidak terjaminnya representativitas sampel karena bias yang mungkin terjadi dalam pengambilan sampel. Hal ini dapat terjadi jika sampel tidak dipilih secara acak atau kuota yang ditentukan tidak mewakili seluruh populasi.

Berikut adalah langkah-langkah yang dapat diambil dalam melakukan quota sampling:

1. 1. Menentukan karakteristik populasi: Langkah pertama adalah menentukan karakteristik atau variabel yang ingin diteliti pada populasi.
   2. Menentukan kategori untuk setiap variabel: Setiap variabel atau karakteristik yang ditentukan pada langkah sebelumnya harus dipecah menjadi beberapa kategori yang dapat digunakan untuk memilih responden. Misalnya, jika variabel yang ingin diteliti adalah usia, maka kategori yang digunakan dapat berupa 20-30 tahun, 31-40 tahun, dan seterusnya.
   3. Menentukan jumlah responden: Peneliti kemudian harus menentukan jumlah responden yang dibutuhkan untuk setiap kategori. Hal ini dapat dilakukan dengan mempertimbangkan proporsi setiap kategori dalam populasi.
   4. Mencari responden: Responden dipilih secara acak atau dengan cara yang dianggap paling praktis atau mudah untuk ditemukan. Namun, responden yang dipilih harus memenuhi kriteria untuk setiap kategori yang telah ditentukan.
   5. Melakukan wawancara atau pengumpulan data: Setelah responden terpilih, peneliti dapat melakukan wawancara atau pengumpulan data dengan menggunakan instrumen yang telah disiapkan sebelumnya.
   6. Mengevaluasi hasil: Setelah data terkumpul, peneliti dapat mengevaluasi hasil dan menganalisis data yang telah dikumpulkan.

Langkah-langkah tersebut dilakukan dengan tujuan untuk memastikan bahwa sampel yang diambil mewakili populasi yang lebih besar dan memperhatikan sejumlah kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.

Berikut adalah kelebihan dan kelemahan dari Quota Sampling:

Kelebihan:

1. 1. Mudah dilakukan: Quota sampling adalah salah satu metode sampling yang paling mudah dilakukan dan dapat dilakukan dengan cepat dan efisien.
   2. Waktu dan biaya: Quota sampling memerlukan waktu dan biaya yang lebih sedikit dibandingkan dengan teknik sampling yang lain seperti stratified sampling dan cluster sampling.
   3. Memperhatikan variasi: Teknik quota sampling memungkinkan peneliti untuk memperhatikan variasi dalam populasi, sehingga memastikan bahwa sampel yang diambil mewakili populasi dengan baik.
   4. Rekrutmen responden: Dalam teknik quota sampling, rekrutmen responden dapat dilakukan dengan mudah dan cepat karena peneliti hanya perlu memilih responden yang memenuhi kriteria tertentu.

Kelemahan:

1. 1. Subjektivitas: Teknik quota sampling cenderung lebih subjektif karena peneliti harus menentukan kategori dan batasan pada variabel tertentu, yang dapat memengaruhi keterwakilan sampel.
   2. Sampling bias: Quota sampling dapat menyebabkan sampling bias karena peneliti hanya mencari responden yang memenuhi kriteria tertentu, yang dapat mengesampingkan responden yang tidak memenuhi kriteria yang sama.
   3. Kesulitan menghasilkan sampel yang representatif: Quota sampling dapat menghasilkan sampel yang tidak mewakili populasi dengan baik karena peneliti hanya memilih responden yang memenuhi kriteria tertentu dan mengabaikan responden lainnya.
   4. Ketidakmampuan menggeneralisasi hasil: Karena sampel dipilih dengan metode yang tidak acak, hasil dari teknik quota sampling tidak dapat digeneralisasikan ke populasi secara keseluruhan.

4. Purposive Sampling

Purposive Sampling adalah teknik pengambilan sampel dalam penelitian di mana sampel dipilih berdasarkan kriteria tertentu yang relevan dengan tujuan penelitian. Teknik ini juga dikenal sebagai purposive or judgmental sampling, dan merupakan bentuk dari Non-Probability Sampling. Menurut Gay dan Airasian (2018), purposive sampling adalah metode pengambilan sampel yang dipilih secara sengaja dan didasarkan pada keinginan peneliti untuk memilih individu atau kelompok yang memiliki informasi yang relevan dengan masalah penelitian. Sampel dipilih berdasarkan kriteria tertentu seperti usia, jenis kelamin, pendidikan, pengalaman, atau karakteristik lain yang relevan dengan tujuan penelitian.

Purposive sampling sering digunakan dalam penelitian kualitatif karena memungkinkan peneliti untuk memilih responden yang memiliki pengalaman atau pengetahuan tentang topik yang sedang diteliti. Namun, teknik ini memiliki kelemahan yaitu cenderung terjadi bias seleksi yang dapat memengaruhi validitas hasil penelitian. Oleh karena itu, peneliti harus mempertimbangkan dengan cermat karakteristik sampel dan tujuan penelitian sebelum memutuskan untuk menggunakan teknik ini.

Berikut adalah langkah-langkah Purposive Sampling:

1. 1. Menentukan tujuan penelitian: Tentukan tujuan penelitian yang jelas dan spesifik untuk memastikan bahwa sampel yang dipilih relevan dengan topik penelitian.
   2. Identifikasi kriteria sampel: Tentukan kriteria yang relevan untuk memilih sampel. Kriteria ini harus berhubungan dengan tujuan penelitian dan harus memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi kelompok yang akan diselidiki.
   3. Membuat daftar calon responden: Buat daftar calon responden atau partisipan yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan.
   4. Menyeleksi sampel: Seleksi sampel dilakukan dengan mengidentifikasi individu atau kelompok yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Pemilihan sampel harus didasarkan pada pertimbangan yang matang dan sengaja, sehingga hasil penelitian memiliki validitas.
   5. Membuat kesimpulan: Setelah sampel dipilih, peneliti harus melakukan analisis data untuk mencapai kesimpulan yang valid dan memadai. Hasil penelitian kemudian dapat digunakan untuk menghasilkan temuan yang relevan dengan topik penelitian.

Langkah-langkah di atas dapat disesuaikan dengan kebutuhan penelitian dan topik yang sedang diteliti. Namun, penting untuk selalu memastikan bahwa sampel yang dipilih sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan dan memungkinkan peneliti untuk mencapai tujuan penelitian dengan hasil yang valid.

Kelebihan Purposive Sampling:

1. 1. Efisiensi: Purposive sampling dapat menjadi metode yang efektif dan efisien dalam menyeleksi sampel, karena peneliti dapat memilih orang atau kelompok yang paling relevan dengan topik penelitian.
   2. Relevansi: Dalam Purposive Sampling, peneliti memilih sampel berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya. Ini memastikan bahwa sampel yang dipilih paling relevan dengan topik penelitian dan akan memberikan informasi yang paling berguna.
   3. Fleksibilitas: Purposive Sampling memungkinkan peneliti untuk menyesuaikan metode sampel dengan kebutuhan penelitian. Ini memungkinkan peneliti untuk menyesuaikan metode sampel untuk masing-masing penelitian dengan baik.

Kelemahan Purposive Sampling:

1. 1. Potensi bias: Karena Purposive Sampling melibatkan pemilihan sampel yang sesuai dengan kriteria tertentu, sampel yang dipilih mungkin tidak representatif dari populasi secara keseluruhan. Ini dapat mengarah pada bias dalam hasil penelitian.
   2. Subjektivitas: Purposive Sampling memerlukan penilaian subjektif dari peneliti dalam menentukan kriteria dan memilih sampel. Kriteria dan pertimbangan subjektif dapat mempengaruhi pemilihan sampel, yang dapat mengarah pada kesalahan dan bias.
   3. Keterbatasan interpretasi: Karena Purposive Sampling melibatkan pemilihan sampel yang tidak acak, sulit untuk menggeneralisasi hasil penelitian ke populasi yang lebih besar. Oleh karena itu, interpretasi hasil penelitian harus dibatasi pada sampel yang dipilih.

5. Voluntary Sampling

Voluntary Sampling adalah jenis teknik sampling di mana subjek atau anggota populasi yang akan dijadikan sampel memiliki kebebasan untuk memilih untuk berpartisipasi dalam penelitian atau tidak. Dalam voluntary sampling, peneliti tidak secara acak memilih subjek atau anggota populasi, melainkan memungkinkan subjek atau anggota populasi untuk memilih sendiri apakah ingin menjadi bagian dari sampel atau tidak. 

Menurut Bryman (2016), voluntary sampling adalah teknik non-probability sampling dimana individu memilih sendiri untuk berpartisipasi dalam sebuah penelitian. Jenis pengambilan sampel ini sering digunakan dalam penelitian survei, tetapi mungkin tidak selalu memberikan hasil yang representatif.  Menurut Babbie (2016), voluntary sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana partisipan tidak dipilih secara acak, melainkan memilih diri mereka sendiri untuk berpartisipasi dalam penelitian. Metode ini berguna saat meneliti populasi langka atau kelompok yang sulit dijangkau, tetapi mungkin tidak mewakili populasi yang lebih besar dan cenderung bias. Creswell (2014) mendefinisikan pengambilan sampel secara sukarela sebagai teknik di mana partisipan diperbolehkan secara sukarela untuk berpartisipasi dalam sebuah penelitian.

Voluntary sampling sering digunakan dalam penelitian sosial, kesehatan, dan ilmu perilaku. Namun, teknik sampling ini memiliki beberapa kelemahan, di mana hasil yang diperoleh tidak selalu representatif dari populasi yang sebenarnya. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan dengan hati-hati kelebihan dan kekurangan dari teknik ini sebelum digunakan dalam penelitian.

Langkah-langkah pengambilan sampel dengan metode Voluntary Sampling dapat bervariasi tergantung pada penelitian dan tujuannya. Namun, secara umum mencakup hal-hal berikut:

1. 1. Menentukan populasi: Tentukan populasi target untuk penelitian dan tentukan dengan jelas kriteria inklusi dan eksklusi untuk peserta.
   2. Rekrutmen: Identifikasi sumber peserta dan metode rekrutmen seperti media sosial, selebaran, email, atau rujukan pribadi.
   3. Informed Consent: Jelaskan tujuan penelitian, prosedur, dan potensi risiko serta manfaat partisipasi kepada calon peserta. Dapatkan informed consent dari peserta yang setuju untuk berpartisipasi.
   4. Partisipasi: Izinkan peserta untuk memilih sendiri atau menjadi sukarelawan untuk berpartisipasi dalam penelitian ini.
   5. Pengumpulan Data: Kumpulkan data dari peserta yang setuju untuk berpartisipasi menggunakan alat dan metode pengumpulan data yang sesuai.

Voluntary Sampling memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan:

Kelebihan:

1. 1. Nyaman: Rekrut peserta relatif mudah dan cepat dengan menggunakan pengambilan sampel sukarela, karena bergantung pada kesediaan peserta untuk berpartisipasi.
   2. Hemat biaya: Voluntary Sampling umumnya lebih murah daripada metode pengambilan sampel probabilitas lainnya yang memerlukan sumber daya untuk mengidentifikasi dan memilih peserta secara acak.
   3. Etis: Voluntary Sampling dianggap lebih etis karena peserta bersedia memilih untuk berpartisipasi dalam penelitian, dan peneliti dapat memperoleh persetujuan.
   4. Motivasi peserta: Peserta yang secara sukarela berpartisipasi dalam penelitian mungkin lebih termotivasi dan tertarik pada topik penelitian, yang menghasilkan data berkualitas lebih baik.

Kekurangan:

1. 1. Sampel non-representatif: Sampel yang diperoleh melalui voluntary sampling mungkin tidak mewakili populasi yang dinginkan. Peserta mungkin memiliki karakteristik unik yang tidak ditemukan dalam populasi.
   2. Bias: Peserta yang memilih sendiri untuk berpartisipasi dalam penelitian mungkin memiliki karakteristik atau pengalaman berbeda yang dapat membiaskan hasil penelitian.
   3. Generalisasi terbatas: Karena sampel yang tidak representatif, temuan dari penelitian yang menggunakan voluntary sampling  mungkin tidak dapat digeneralisasikan ke populasi yang lebih luas.
   4. Kesulitan dalam mengestimasi ukuran sampel: Penentuan ukuran sampel dapat menjadi sulit dalam voluntary sampling karena peneliti tidak dapat memperkirakan jumlah peserta yang akan berpartisipasi dalam penelitian. Hal ini dapat menyebabkan ukuran sampel yang tidak mencukupi atau biaya yang lebih tinggi untuk merekrut peserta tambahan.