Populasi, sample, teknik pengambilan sample, dan cara menentukan jumlah sample dalam penelitian suatu hal yang sangat penting dilakukan dan harus dipahami oleh seorang peneliti, khususnya bagi peneliti awal atau baru pertama kali melakukan penelitian. Selanjutnya, dalam penelitian atau riset SDM cenderung melibatkan karyawan sebagai objek yang diteliti. Artinya, para karyawan menjadi fokus perhatian para periset SDM dan biasanya aspek-aspek karyawan di perusahaan yang satu dapat berbeda dengan di perusahaan lain.
Misalnya
dalam hal komposisi karyawan, di mana di perusahaan-perusahaan besar jumlah
karyawan bisa mencapai ribuan bahkan lebih. Perusahaan berskala menengah jumlah
karyawan bisa mencapai ratusan orang dan sementara perusahaan kecil jumlah
karyawan berkisar antara belasan atau puluhan saja.
Perbedaan
jumlah karyawan ini cukup mempengaruhi desain riset. Di perusahaan kecil,
misalnya dengan jumlah karyawan 25, pelaksanaan riset menjadi lebih simple atau
sederhana dibandingkan di perusahaan dengan ribuan karyawan. Perbedaan jumlah
karyawan yang diteliti menimbulkan istilah populasi dan sampel dalam penelitian
dan untuk menunjang keberhasilan penelitian diperlukan teknik dalam pengambilan
sampel.
Sehubungan
dengan populasi, sample, teknik pengambilan sample, dan cara menentukan jumlah sample dalam penelitian, maka artikel
kali ini secara rinci dan runtut akan membahas tentang pengertian populasi dan
sampel, beberapa teknik pengambilan sample dan cara menentukan ukuran sample dalam penelitian.
A.
PENGERTIAN POPULASI DAN SAMPLE
Pengertian
populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari obyek atau subyek yang
memiliki kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Sehingga populasi ini
dapat berupa makhluk hidup atau pun benda mati yang ada di alam sekitar kita
yang akan kita jadikan sebagai subyek atau obyek penelitian kita. Populasi juga
bukan hanya tentang jumlah atau kuantitas, namun tentang karakteristik atau
sifat-sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek penelitian.
Sample adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi
tersebut atau bagian kecil dari anggota populasi yang diambil menurut prosedur
tertentu sehingga dapat mewakili populasinya.
Dalam
kehidupan sehari-hari pengertian sample dan populasi sering digunakan, misalnya
saat membuat sup dan kita sering meneliti rasa sup dengan mencicipinya sesendok
kecil sebagai sample. Demikian juga jika seseorang sedang sakit, dokter sering
mengambil sample darah orang itu untuk mengetahui kondisi darahnya secara
keseluruhan.
Secara
khusus dalam riset-riset SDM, populasi dan sample biasanya muncul saat
penelitian dilakukan di perusahaan dengan jumlah karyawan besar, misalnya
ribuan. Sedangkan perusahaan dengan jumlah karyawan sedikit atau mungkin sekitar
50 orang, sering kali sample tidak digunakan dan penelitian dilakukan terhadap
seluruh karyawan atau populasi.
Dalam
penelitian atau riset SDM, sample karyawan sering kali diambil untuk mewakili
seluruh populasi karyawan. Jika yang ingin diteliti adalah sikap konsumen
terhadap satu produk tertentu, maka populasinya adalah seluruh konsumen produk
tersebut. Jika yang diteliti adalah laporan keuangan perusahaan “X”, maka
populasinya adalah keseluruhan laporan keuangan perusahaan “X” tersebut, Jika
yang diteliti adalah motivasi pegawai di departemen “A” maka populasinya adalah
seluruh pegawai di departemen “A”, dan seterusnya.
B. TEKNIK PENGAMBILAN
SAMPLE PENELITIAN
Teknik pengambilan sample penelitian ada bermacam-macam. Sudah dijelaskan sebelumnya bahwa sample adalah sebagian dari populasi, artinya
tidak akan ada sample jika tidak ada populasi. Jika penelitian yang dilakukan
atas seluruh elemen dinamakan sensus. Idealnya agar hasil penelitiannya lebih dapat dipercaya, seorang peneliti harus
melakukan sensus. Namun karena sesuatu hal peneliti
tidak dapat
meneliti keseluruhan elemen, maka yang dilakukannya adalah meneliti sebagian
dari keseluruhan elemen atau unsur atau
yang disebut dengan sample.
Berbagai
alasan yang masuk akal mengapa peneliti menggunakan sample dan tidak melakukan
sensus antara lain adalah :
a) Populasi demikian banyak, jadi dalam
prakteknya tidak mungkin seluruh elemen diteliti.
b) Keterbatasan waktu penelitian, biaya, dan
sumber daya manusia
c) Kadang penelitian yang dilakukan terhadap
sampel bisa lebih reliabel daripada terhadap
populasi – misalnya, karena elemen
sedemikian banyaknya maka akan memunculkan
kelelahan fisik dan mental para
pencacahnya sehingga banyak terjadi kekeliruan
d) Elemen populasi bersifat homogen, sehingga penelitian
terhadap seluruh elemen dalam
populasi menjadi tidak masuk akal.
Selanjutnya, agar hasil penelitian yang dilakukan
terhadap sampel masih tetap dapat
dipercaya dalam arti masih dapat
mewakili karakteristik populasi, maka
cara penarikan samplenya harus dilakukan secara seksama. Cara pemilihan sample dikenal dengan nama teknik sampling
atau teknik pengambilan sample.
Secara umum ada dua
jenis teknik pengambilan sample yaitu:
1. Sample acak atau random sampling / probability
sampling
Sample acak atau random sampling atau probability sampling adalah cara
pengambilan sample yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada
setiap elemen populasi. Artinya adalah jika elemen populasinya ada 100 dan yang
akan dijadikan sample adalah 75, maka setiap elemen tersebut mempunyai
kemungkinan 75/100 untuk bisa dipilih menjadi sample.
Kapankah teknik sample acak dapat dilakukan?Teknik
pengambilan sample acak dilakukan, yaitu jika peneliti ingin hasil
penelitiannya dapat dijadikan ukuran untuk mengestimasikan populasi, atau
istilahnya melakukan generalisasi. Selain itu teknik pengambilan sample acak
dilakukan, yaitu jika peneliti sudah mengetahui jumlah dan karakteristik populasi
secara pasti.
Sebagai contoh adalah jika elemen populasinya ada 100 dan
yang akan dijadikan sample adalah 75, maka setiap elemen tersebut mempunyai
kemungkinan 75/100 untuk bisa dipilih menjadi sample. Dan sample sejumlah 75
dapat sebagai representatif dan generalisai dari populasi sebanyak 100.
2.
Sample tidak acak atau nonrandom sampling/nonprobability sampling.
Sample tidak acak atau nonrandom sampling atau
nonprobability sampling yaitu bahwa setiap
elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sample.
Lima elemen populasi dipilih sebagai sample karena letaknya dekat dengan rumah
peneliti, sedangkan yang lainnya, karena jauh, tidak dipilih; artinya
kemungkinannya 0 (nol).
Kapankah teknik sample tidak acak dapat dilakukan? Teknik
pengambilan sample tidak acak dilakukan, yaitu jika peneliti tidak mempunyai
kemauan melakukan generalisasi hasil penelitian. Selain itu teknik sample tidak
acak biasanya diambil jika peneliti tidak mempunyai data pasti tentang ukuran
populasi dan informasi lengkap tentang setiap elemen populasi.
Sebagai contohnya,
jika yang diteliti populasinya adalah konsumen teh botol, kemungkinan besar
peneliti tidak mengetahui dengan pasti berapa jumlah konsumennya dan juga
karakteristik konsumen. Karena dia tidak mengetahui ukuran pupulasi yang tepat,
maka peneliti tidak dapat
mengatakan bahwa 200 konsumen sebagai sample dikatakan representatif. Artinya
jika ternyata dari 200 konsumen teh botol tadi merasa kurang puas, maka
peneliti tidak bisa mengatakan bahwa sebagian besar konsumen teh botol merasa
kurang puas terhadap teh
botol.
Dari dua jenis teknik pengambilan sample diatas, yaitu teknik sample acak dan teknik sample tidak acak, teknik tersebut masih dibedakan lagi menjadi
beberapa teknik yang lebih spesifik lagi. Pada sample acak (random sampling) dikenal dengan istilah simple
random sampling, stratified random sampling, cluster sampling, systematic
sampling, dan area sampling. Pada nonprobability
sampling dikenal beberapa teknik, antara lain adalah convenience sampling, purposive
sampling, quota sampling, snowball sampling. Berikut adalah ulasan secara lengkap.
TEKNIK SAMPLE ACAK (PROBABILITY
SAMPLING)
1. Simple
Random Sampling
atau Sampel Acak Sederhana
Teknik
simple
random sampling atau sample acak sederhana ini dapat dilakukan jika
analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan
karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting
bagi rencana analisisnya.
Misalnya
dalam populasi ada wanita dan pria, atau ada yang kaya dan yang miskin, ada
manajer dan bukan manajer, dan perbedaan-perbedaan lainnya. Selama perbedaan
gender, status kemakmuran, dan kedudukan dalam organisasi, serta
perbedaan-perbedaan lain tersebut bukan merupakan sesuatu hal yang penting dan
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil penelitian, maka peneliti
dapat mengambil sample secara acak sederhana. Dengan demikian setiap unsur
populasi harus mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sample.
2. Stratified
Random Sampling
atau Sampel Acak Distratifikasikan
Teknik stratified
random sampling atau sample acak distratifikasikan dilakukan
jika populasi bersifat heterogen dan bertingkat. Populasi yang dianggap
heterogen menurut suatu karakteristik tertentu terlebih dahulu dikelompokkan
dalam beberapa subpopulasi sehingga tiap subpopulasi yang ada memiliki anggota
sampel yang relative homogen. Lalu dari tiap subpopulasi ini secara acak
diambil anggota samplenya.
Dasar
penentuan strata dapat secara geografis dan meliputi karakteristik populasi
seperti pendapatan, pekerjaan, jenis kelamin, dan sebagainya. Selanjutnya untuk
menghitung berapa jumlah sample yang diambil untuk masing-masing subpopulasi
adalah tergantung pada jumlah sample tiap populasi, yaitu:
a). Jika jumlah elemen tiap subpopulasi sama
Setelah jumlah sample yang akan
diambil dapat ditentukan, maka misalkan dengan menggunakan rumus slovin diatas
sampel yang dibutuhkan 150, serta diketahui pula bahwa jumlah subpopulasi
adalah 5, maka tiap subpopulasi akan diambil sebanyak 150/5 = 30 sample.
b). Jika jumlah elemen tiap subpopulasi tidak sama
Jika jumlah elemen tiap subpopulasi tidak sama atau
berbeda, misalkan jika ukuran populasi sebesar 868
terbagi atas 5 sub populasi yang masing-masing ukurannya 448, 131, 81, 108 dan
100.
Untuk mengambil sample sebesar 150
tidak dapat dengan menggunakan cara a) diatas,
tetapi harus sebanding dengan jumlah subpopulasinya, sehingga perlu dicari faktor pembanding dari tiap
subpopulasi yang sering disebut sample
fruction (f) dengan cara membandingkan jumlah elemen tiap subpopulasi
dengan jumlah seluruh elemen populasi sehingga didapat masing-masing sample
fraction-nya.
Misalnya, seorang peneliti ingin
mengetahui sikap manajer terhadap satu kebijakan perusahaan. Dia menduga bahwa
manajer tingkat atas cenderung positif sikapnya terhadap kebijakan perusahaan
tadi. Agar dapat menguji dugaannya tersebut maka samplenya harus terdiri atas
paling tidak para manajer tingkat atas, menengah, dan bawah. Dengan teknik
pemilihan sample secara random distratifikasikan, maka dia akan memperoleh
manajer di ketiga tingkatan tersebut, yaitu stratum manajer atas, manajer menengah
dan manajer bawah. Dari setiap stratum tersebut dipilih sample secara acak.
Pada saat menentukan jumlah sample dalam setiap stratum,
peneliti dapat menentukan secara proposional dan secara tidak proposional.
Yang dimaksud dengan proposional adalah jumlah sample dalam setiap stratum sebanding dengan jumlah unsur populasi dalam stratum
tersebut. Misalnya, untuk stratum manajer tingkat atas (I) terdapat 15 manajer,
tingkat menengah ada 45 manajer (II), dan manajer tingkat bawah (III) ada 100
manajer. Artinya jumlah seluruh manajer adalah 160. Kalau jumlah sample yang
akan diambil seluruhnya 100 manajer, maka
untuk stratum I diambil (15:160)x100 = 9 manajer, stratum II = 28
manajer, dan stratum 3 = 63 manajer.
Sedangkan jumlah dalam setiap stratum tidak proposional,
yaitu jika jumlah unsur atau elemen di salah satu atau beberapa stratum sangat
sedikit. Misalnya saja, kalau dalam stratum manajer kelas atas (I) hanya ada 4
manajer, maka peneliti bisa mengambil semua manajer dalam stratum tersebut, dan
untuk manajer tingkat menengah (II) ditambah 5, sedangkan manajer tingat bawah
(III), tetap 63 orang.
3. Cluster
Sampling atau
Sampel Gugus
Pengambilan sample dengan cara cluster sampling atau sample gugus ini hampir sama dengan cara stratifikasi di atas.
Bedanya jika cara stratifikasi mengakibatkan adanya subpopulasi yang
unsur-unsurnya homogen, sedangkan dengan cara kluster unsur-unsurnya heterogen.
Selanjutnya dari masing-masing kluster dipilih sample secara random sebanyak
yang dibutuhkan. Pengambilan sample kluster ini kadang-kadanng dikaitkan dengan
pengambilan sample wilayah, sebab dalam pelaksanaanya sering dikaitkan dengan
letak geografis.
Teknik cluster sampling disebut juga sebagai sample gugus, karena cara pengambilan sample berdasarkan gugus. Berbeda dengan teknik pengambilan sample acak yang
distratifikasikan, di mana setiap unsur dalam satu stratum memiliki karakteristik
yang homogen (stratum A: laki-laki semua, stratum B: perempuan semua), maka
dalam sample gugus, setiap gugus boleh mengandung unsur yang karakteristiknya
berbeda-beda atau heterogen.
Misalnya, dalam satu organisasi
terdapat 100 departemen. Dalam setiap departemen terdapat banyak pegawai dengan
karakteristik berbeda pula. Beda jenis kelaminnya, beda tingkat pendidikannya,
beda tingkat pendapatnya, beda tingat manajerialnnya, dan perbedaan-perbedaan
lainnya. Jika peneliti bermaksud mengetahui tingkat penerimaan para pegawai
terhadap suatu strategi yang segera diterapkan perusahaan, maka peneliti dapat
menggunakan cluster sampling untuk mencegah terpilihnya sample hanya dari satu
atau dua departemen saja.
4. Systematic
Sampling atau
Sampel Sistematis
Menurut Vockel (1983), cara systematic sampling atau sample sistematis ini merupakan teknik untuk
memilih anggota sample melalui peluang dan sistem tertentu dimana pemilihan
anggota sample dimulai dengan pemilihan secara acak untuk data pertama dan
berikutnya untuk setiap interval tertentu.
Misalnya akan diambil sample sebanyak
100 dari 1000 anggota populasi, kita akan memilih data pertama dari sample pertama secara acak antara 1 sampai 10. Jika terambil nomor 4 maka untuk data
kedua akan diambil dari sample kedua yaitu nomor 14 dan seterusnya. Agar sample yang didapat terdistribusi dengan baik maka populasi harus juga dibuat acak,
jangan diurutkan misalnya kalau kita
akan memilih nama-nama orang janganlah nama-nama itu diurutkan secara alfabetik.
Jika peneliti dihadapkan pada ukuran
populasi yang banyak dan tidak memiliki alat pengambil data secara random, cara
pengambilan sample sistematis dapat digunakan. Cara ini menuntut kepada
peneliti untuk memilih unsur populasi secara sistematis, yaitu unsur populasi
yang bisa dijadikan sample adalah yang ke berapa.
Misalnya, setiap unsur populasi yang
keenam, yang bisa dijadikan sample. Soal keberapa-nya satu unsur populasi
bisa dijadikan sample tergantung pada ukuran populasi dan ukuran sample. Misalnya, dalam satu populasi
terdapat 5000 rumah. Sample yang akan diambil adalah 250 rumah dengan demikian
interval di antara sample kesatu, kedua, dan seterusnya adalah 25.
5. Area Sampling atau Sample Wilayah
Teknik area sampling atau sample wilayah ini dipakai ketika
peneliti dihadapkan pada situasi bahwa populasi penelitiannya tersebar di
berbagai wilayah. Misalnya, seorang marketing manajer sebuah stasiun TV ingin
mengetahui tingkat penerimaan masyarakat Jawa Barat atas sebuah mata tayangan,
teknik pengambilan sample dengan area sampling sangat tepat.
TEKNIK SAMPLE TIDAK ACAK
1. Convenience
Sampling
Teknik sample dengan convenience sampling atau sample yang dipilih
dengan pertimbangan kemudahan ini nyaris tidak dapat diandalkan, tetapi
biasanya paling murah dan cepat dilakukan karena peneliti memiliki kebebasan
untuk memilih siapa saja yang mereka temui. Meskipun terdapat ketidak terandalan, cara ini masih
bermanfaat, misalnya pada tahap awal penelitian eksploratif saat mencari
petunjuk-petunjuk penelitian. Hasilnya dapat menunjukkan bukti-bukti yang cukup
berlimpah, sehingga prosedur pengambilan sample yang lebih canggih tidak
diperlukan.
Dalam memilih sample, peneliti tidak
mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang
diambil sebagai sample karena kebetulan orang tersebut berada di tempat atau
kebetulan peneliti mengenalnya. Oleh karena itu ada beberapa penulis
menggunakan istilah accidental sampling atau tidak disengaja atau juga captive
sample (man-on-the-street). Jenis sample ini sangat baik jika dimanfaatkan
untuk penelitian penjajagan, yang kemudian diikuti oleh penelitian lanjutan
yang samplenya diambil secara acak (random).
Beberapa kasus penelitian yang menggunakan jenis sample ini, hasilnya ternyata kurang obyektif.
2. Purposive Sampling
Teknik sample dengan purposive
sampling, maka sesuai
dengan namanya, sample diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang
atau sesuatu diambil sebagai sample karena peneliti menganggap bahwa seseorang
atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya.
Dua jenis sample ini dikenal dengan nama judgement dan quota sampling.
a. Judgment Sampling
Teknik sample dengan judgment sampling ini dapat
dipakai, jika peneliti ingin mengetahui pendapat
karyawan tentang prooduk yang akan dibuat. Peneliti telah beranggapan bahwa
karyawan akan lebih banyak tahu daripada orang-orang lain, sehingga peneliti
telah melakukan pertimbangan. Cara ini lebih cocok dipakai pada saat tahap awal
studi eksploratif.
Sample dipilih berdasarkan penilaian
peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel
penelitiannya. Misalnya untuk memperoleh data tentang bagaimana satu proses
produksi direncanakan oleh suatu perusahaan, maka manajer produksi merupakan
orang yang terbaik untuk bisa memberikan informasi. Jadi, judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi
sample karena mereka mempunyai information
rich.
Dalam program pengembangan produk (product development), biasanya yang
dijadikan sample adalah karyawannya sendiri, dengan pertimbangan bahwa kalau
karyawan sendiri tidak puas terhadap produk baru yang akan dipasarkan, maka
jangan terlalu berharap pasar akan menerima produk itu dengan baik (Cooper dan
Emory, 1992).
b. Quota Sampling
Teknik quota sampling dilakukan, jika riset yang dilakukan bertujuan
untuk mengkaji
suatu fenomena dari beberapa sisi. Responden yang akan dipilih adalah orang-orang yang diperkirakan
dapat menjawab semua sisi itu. Misalnya akan diteliti perihal aktivitas
mahasiswa dalam belajar di kelas, membaca buku-buku perpustakaan, turut serta
dalam riset-riset kecil, maka sasaran kuesioner diarahkan pada dosen-dosen yang
aktif mengajar, aktif diperpustakaan, dan aktif dalam riset. Jadi dosen-dosen
seperti ini jika dijadikan sampel akan dapat digunakan sebagai wakil dari
populasi seluruh dosen yang ada.
Teknik sample quota sampling ini
adalah bentuk dari sample distratifikasikan secara proposional, namun tidak
dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja. Misalnya, di sebuah kantor
terdapat pegawai laki-laki 60% dan
perempuan 40% . Jika seorang peneliti ingin mewawancari 30 orang pegawai dari
kedua jenis kelamin tadi maka dia harus mengambil sampel pegawai laki-laki
sebanyak 18 orang sedangkan pegawai perempuan 12 orang. Sekali lagi, teknik
pengambilan ketiga puluh sample tadi tidak dilakukan secara acak, melainkan
secara kebetulan.
3. Snowball
Sampling atau Sampel Bola Salju
Teknik snowball sampling atau sample bola salju merupakan teknik penentuan
sample yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian sample ini disuruh memilih responden
lain untuk dijadikan sample lagi, begitu seterusnya sehingga jumlah sample terus menjadi banyak. Cara
ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi
penelitiannya. Peneliti
hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan
sample. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada
sample pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan
sample.
Misalnya, seorang peneliti ingin
mengetahui pandangan kaum LGBT terhadap lembaga perkawinan. Peneliti cukup
mencari satu orang wanita yang termasuk dalam LGBT dan kemudian melakukan wawancara.
Setelah selesai, peneliti tadi minta kepada wanita tersebut untuk bisa mewawancarai teman LBGT lainnya. Setelah jumlah wanita LGBT yang berhasil diwawancarainya dirasa
cukup, peneliti bisa mengentikan pencarian wanita LGBT lainnya. Hal ini bisa
juga dilakukan pada pencandu narkotik atau kelompok-kelompok sosial
lain yang eksklusif.
C.
CARA MENENTUKAN JUMLAH SAMPEL
Pembahasan sebelumnya mengenai pengertian
populasi, sample dan teknik pengambilan sample penelitian sudah cukup jelas. Selanjutnya berikut ini
adalah pembahasan tentang
tata cara menentukan ukuran atau besarnya sample. Dalam sebuah penelitian yang
melibatkan ratusan atau bahkan ribuan
elemen, secara praktis peneliti mustahil
untuk mengumpulkan data, menguji atau menelaah tiap elemen. Selain itu
penelitian sangat terkendala
pada waktu, biaya dan sumber daya lainnya.
Besaran atau ukuran sample ini sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang
diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial
maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan
maka makin kecil jumlah sample. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin
besar jumlah sample (semakin mendekati populasi), maka semakin kecil peluang
kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sample (menjauhi
jumlah populasi), maka semakin besar
peluang kesalahan generalisasi.
Dalam
menentukan ukuran atau besarnya sample secara
umum, yaitu penelitian
korelasional jumlah sample minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30,
dalam penelitian eksperimen jumlah sample minimum 15 dari masing-masing
kelompok, dan untuk penelitian survey jumlah sample minimum adalah 100.
Sedangkan
perhitungan menurut beberapa ahli dalam menentukan
sample dari populasi, terdapat beberapa
formula untuk menentukan ukuran sample seperti Tabel Isaac and Michael, Tabel
Krejcie dan Morgan, Formula Slovin, Formula Lemeshow, Cohran’s Formula atau
lainnya.
Gay dan Diehl (1992) berpendapat
bahwa sample haruslah sebesar-besarnya. Pendapat Gay dan Diehl (1992) ini
mengasumsikan bahwa semakin banyak sample yang diambil maka akan semakin
representatif dan hasilnya dapat digeneralisir. Namun ukuran sample yang diterima
akan sangat bergantung pada jenis penelitiannya.
1. Jika penelitiannya bersifat
deskriptf, sample minimumnya adalah 10% dari populasi
2. Jika penelitianya korelasional,
sample minimumnya adalah 30 subjek
3. Apabila penelitian kausal
perbandingan, sample sebanyak 30 subjek per group
4. Apabila penelitian eksperimental,
sample minimumnya adalah 15 subjek per group
Kemudian Roscoe (1975) yang dikutip Uma
Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sample :
1. Ukuran sample > 30 dan < 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian
2. Jika sample dipecah ke dalam
subsample (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya),
ukuran sample minimum
30 untuk tiap kategori adalah tepat
3. Dalam penelitian multivariate (termasuk analisis regresi berganda),
ukuran sample
sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
4. Untuk penelitian eksperimental
sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat,
penelitian yang sukses adalah
mungkin dengan ukuran sample antara 10 - 20.
Selanjutnya Malhotra
(1993) memberikan panduan ukuran sample yang diambil dapat ditentukan dengan
cara mengalikan jumlah variabel dengan 5, atau 5x jumlah variabel. Dengan
demikian jika jumlah variabel yang diamati berjumlah 20, maka sample minimalnya
adalah 5 x 20 = 100.
Arikunto Suharsimi (2005) memberikan pendapat
sebagai berikut : “..jika peneliti memiliki beberapa ratus subjek dalam
populasi, maka mareka dapat menentukan kurang lebih 25 – 30% dari jumlah
tersebut. Jika jumlah anggota subjek dalam populasi hanya meliputi antara 100 –
150 orang, dan dalam pengumpulan datanya peneliti menggunakan angket, maka
sebaiknya subjek sejumlah itu diambil seluruhnya. Namun apabila peneliti
menggunakan teknik wawancara dan pengamatan, jumlah tersebut dapat dikurangi
menurut teknik sample dan sesuai dengan kemampuan peneliti.
Selain berdasarkan cara-cara
tersebut di atas, pengambilan jumlah sample dapat dilakukan dengan menggunakan
rumus-rumus sebagai berikut :
1. RUMUS SLOVIN
Pengambilan
jumlah sample menurut rumus Slovin dalam Riduwan ( 2005:65):
n =
N/N(d)2 + 1
n =
sample; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.
Jika jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki
adalah
5%, maka jumlah sample yang digunakan adalah :
N =
125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95
N = Ukuran sample
F^2 = Effect Size
u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian
L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel
Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76
maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sample.
N = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 203
Pengambilan
jumlah sample menurut Formula Jacob Cohen dalam Suharsimi
Arikunto ( 2010:179) :
N = L / F^2 + u + 1
Keterangan :
Power (p) = 0.95 dan Effect size
(f^2) = 0.1
3. Rumus Proporsi atau
Tabel Isaac dan Michael
Pengambilan jumlah sample ini ditentukan sesuai rumus berdasarkan proporsi atau berdasarkan Tabel Isaac dan Michael. Tabel penentuan jumlah sample dari Isaac dan Michael ini memberikan kemudahan penentuan jumlah sample berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel tersebut, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sample berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki seperti yang tercantum dalam tabel tersebut.
Demikianlah
artikel kali ini yang membahas tentang pengertian populasi, sample, tehnik
pengambilan sample, dan cara menentukan jumlah sample dalam penelitian. Penulis
berharap pembahasan materi dalam artikel ini bermanfaat bagi pembaca, khususnya
bagi mahasiswa tingkat akhir sebagai bekal ilmu dalam tugas penelitiannya.
DAFTAR PUSTAKA
Arikunto. 2005. Manajemen Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta.
Arikunto.2006. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Edisi revisi-VI. Cetakan ke-13.
Jakarta: PT.Renika Cipta.
Arikunto. 2010. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktis. Edisi Revisi 2010.
Jakarta: PT.Rineka Cipta.
Azwar,
Saifuddin.
2004.
Metode
Penelitian.Yogyakarta:
Pustaka Pelajar.
Fraenkel, J. & Wallen, N.
(1993). How to Design and evaluate
research in education. (2nd ed). New York: McGraw-Hill Inc.
Gay, L.R. dan Diehl, P.L. 1992.
Research Methods for Business and.
Management, MacMillan Publishing Company. New York
Istijanto.2008. Riset Sumber Daya Manusia. Cara Praktis Mendeteksi Dimensi -Dimensi
Kerja Karyawan.PT Gramedia.Jakarta.
Malhotra K. Naresh. 1993. Marketing
Research An Applied Orientation, second edition, Prentice Hall International
Inc. New Jersey.
Nazir,
Mohammad.2005.
Metode Penelitian. Cetakan ke-6. Bogor : Ghalia
Indonesia.
Riduwan. 2005. Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula.
Bandung : Alfabeta.
Sekaran, Uma. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta: Salemba
Empat.
Saryono.2011. Metodologi Penelitian Kesehatan.Edisi ke-4. Yogyakarta: Mitra Cendekia
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian
Administasi. Bandung: Alvabeta.
Umar, Husein.
2008. Riset Sumber Daya Manusia.
Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.