Dalam
suatu penelitian, seringkali kita tidak dapat mengamati seluruh individu dalam
suatu populasi. Hal ini dapat dikarenakan jumlah populasi yang amat
besar, cakupan wilayah penelitian yang cukup luas, atau keterbatasan biaya
penelitian. Untuk itu, kebanyakan penelitian menggunakan sampel. Sampel
adalah bagian dari populasi yang digunakan untuk menyimpulkan atau
menggambarkan populasi. Pemilihan sampel dengan metode yang tepat dapat
menggambarkan kondisi populasi sesungguhnya yang akurat, dan dapat menghemat
biaya penelitian secara efektif.
Idealnya, sampel haruslah benar-benar menggambarkan atau
mewakili karakteristik populasi yang sebenarnya. Sebagai contoh, dalam suatu
polling (jajak pendapat) yang ingin mengetahui berapa proporsi (persentase)
pemilih yang akan memilih kandidat Bupati “X”, membutuhkan sampel yang
benar-benar mewakili kondisi demografi pemilih di Kabupaten “X”.
Secara
umum, terdapat dua pendekatan dalam metode pemilihan sampel. Yakni probability
sampling dan nonprobability sampling. Dalam metode probability sampling,
seluruh unsur (misalnya: orang, rumah tangga) dalam suatu populasi memiliki
kesempatan yang sama untuk dipilih dalam sampel. Dalam metode ini, cara
pemilihan sampel harus dilakukan secara acak (random). Demikian pula
dengan jumlah sampel minimum, harus dihitung secara matematis berdasarkan
probabilitas.
Sebaliknya,
dalam metode nonprobability sampling, unsur populasi yang dipilih
sebagai sampel tidak memiliki kesempatan yang sama, misalnya karena
ketersediaan (contoh: orang yang sukarela sebagai responden), atau karena
dipilih peneliti secara subyektif. Sebagai akibatnya, penelitian tersebut tidak
dapat menggambarkan kondisi populasi yang sesungguhnya.
Metode
Slovin
Pertanyaan
dalam seringkali diajukan dalam metode pengambilan sampel adalah berapa jumlah
sampel yang dibutuhkan dalam penelitian. Sampel yang terlalu kecil dapat
menyebabkan penelitian tidak dapat menggambarkan kondisi populasi yang
sesungguhnya. Sebaliknya, sampel yang terlalu besar dapat mengakibatkan
pemborosan biaya penelitian.
Salah
satu metode yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel adalah menggunakan
rumus Slovin (Sevilla et. al., 1960:182), sebagai berikut:
dimana
n: jumlah sampel
N:
jumlah populasi
e:
batas toleransi kesalahan (error tolerance)
Untuk
menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas toleransi kesalahan.
Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan dengan persentase. Semakin kecil
toleransi kesalahan, semakin akurat sampel menggambarkan populasi. Misalnya,
penelitian dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%.
Penelitian dengan batas kesalahan 2% memiliki tingkat akurasi 98%. Dengan
jumlah populasi yang sama, semakin kecil toleransi kesalahan, semakin besar
jumlah sampel yang dibutuhkan.
Contoh:
Sebuah
perusahaan memiliki 1000 karyawan, dan akan dilakukan survei dengan mengambil
sampel. Berapa sampel yang dibutuhkan apabila batas toleransi kesalahan 5%.
Dengan
menggunakan rumus Slovin:
n = N / ( 1 + N e² ) = 1000 / (1 +
1000 x 0,05²) = 285,71 » 286.
Dengan
demikian, jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 286 karyawan.
buku slovin emang cuman keluar tahun 1960 ya ? maksudnya gak ada pembaharuan gitu di tahun 2000 an thor ?
ReplyDelete