Probability Sampling

            Dalam probability sampling jumlah pengambilan sampel tidak dibatasi akan terbentuk metode simple random sampling, sedangkan kalau dibatasi akan membentuk metode complex random sampling.

1.      Simple Random Sampling, adalah pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk semua anggota populasi. Teknik pengambilan sampel ini dilakukan dengan cara yang sangat sederhana sepanjang setiap elemen dalam populasi diberi kesempatan yang sama untuk menjadi sampel, maka teknik ini dianggap memenuhi syarat. Kebaikan teknik tersebut yaitu prosedurnya sangat mudah dilaksanakan dan tidak memerlukan proses pengolahan data yang rumit. Kelemahannya adalah memungkinkan munculnya sampling eror yang sangat tinggi. Ini berarti sangat dimungkinkan adanya sampel yang sebenarnya tidak dapat mewakili responden karena tidak sepenuhnya memahami persoalan yang dihadapinya. Pengambilan sampel semcam ini mengandung kemungkinan bias, sehingga hasil penelitian dapat diragukan oleh pihak lain.

2.      Systematic Sampling, merupakan pendekatan pengambilan sampel yang dilakukan dengan menentukan sejumlah elemen dalam populasi yang diambi. Sebagai contoh pengambilan sampel diawali dengan acak untuk sampel ke satu dan untuk sampel berikutnya dengan pola (sistematika) tertentu. Pola pengambilan sampel ini sangat simple dan bersifat fleksibel, sehingga sangat mudah dilaksanakan. Langkah-langkah pengambilan sampel adalah sebagai berikut :

a.       buatlah kartu bernomor untuk semua anggota populasi, dapat pula dengan daftar nama-nama semua anggota populasi

b.      tentukan rasio sampel yang akan digunakan, dan

c.       tentukan secara random nomor pertama sampel yang akan dipilih.

      Kelemahan pendekatan diatas, kemungkinan sampel bias sangat besar. Sangat dimungkinkan dari suatu populasi sebetulnya tidak terwakili oleh sampel yang diambil.

3.      Stratified Random Sampling adalah pendekatan pengambilan sampel yang dilakukan secara acak dengan memperhatikan strata dari populasi. Pendekatan ini dilakukan mengingat dalam setiap populasi tertentu pasti akan ditemukan suatu strata populasi yang bersifat mutually exclusive. Pengambilan sampel yang dilakukan secara random memperhatikan stratifikasi populasi tersebut. Alasan penggunaan pendekatan ini adalah :

1. secara statistik akan menaikkan efisiensi setiap sampel,
2. memberikan data yang cukup untuk melakukan analisis berbagai jenis pengelompokkan populasi, dan
3. memungkinkan diterapkannya metoda dan prosedur penelitian yang berbeda untuk setiap strata yang diambil.

Kebaikan penggunaan pendekatan ini adalah setiap strata diharapkan secara internal bersifat homogen sedangkan dengan strata yang lain bersifat heterogen. Langkah-langkah pengambilan sampel adalah sbb :

1. tentukan basis stratifikasi populasi yang akan digunakan
2. tentukan berapa banyak strata yang akan diambil (meskipun tidak dapat ditentukan berapa jumlah yang pasti), dan
3. tentukan berapa banyak jumlah sampel untuk setiap strata, apakah dengan proportionate sampling atau disproportionate sampling.

4.      Propostionate Sampling, pengambilan jumlah sampel dilakukan secara porporsional dengan maksud agar pengambilan sampel dilakukan dengan suatu penalaran yang logis yang diharapkan dalam setiap strata akan diwakili oleh suatu sampel.

5.      Disproportionate sampling (jumlah sampel tidak proporsional), maksudnya setiap strata tidak harus/perlu diwakili oleh responden dalam jumlah yang proporsional. Sampel non proporsional dimungkinkan juga dengan penalaran atau alas an, belum tentu anggota populasi pada setiap strata dapat mewakili kepentingan/tujuan penelitian secara keseluruhan.

6.      Cluster Random Sampling, adalah pendekatan pengambilan sampel dengan cara melakukan seleksi terlebih dahulu terhadap setiap individu yang menjadi populasi. Pemilihan sampel dapat pula dilakukan dengan cara membagi populasi kedalam kelompok-kelompok elemen dan secara random beberapa dari kelompok tersebut dipilih sebagai sampel. Perbedaan antara Cluster dengan Stratified adalah sebagai berikut :

Stratified Sampling	Cluster Sampling
1. Populasi dibagi kedalam beberapa kelompok (subgroups), berdasarkan hubungan criteria tertentu sesuai dengan variabel yang dipelajari.	1. Populasi dibagi dalam beberapa kelompok (subgroups), berdasarkan kriteria yang ada atau tersedia dalam pengumpulan data
2. Diusahakan agar homogenitas dalam kelompok serta heterogenitas antar kelompok dapat terjaga	2. Homogenitas dalam kelompok dan heterogenitas antar kelompok dijaga, tetapi biasanya dibuat cadangan
3. Pemilihan elemen sampel dalam masing-masing group dilakukan secara random	3. Untuk studi yang bersifat tipikal, pemilihan sampel dalam kelompok dilakukan secara random

Perancangan sampel dengan pendekatan ini hendaknya diperhatikan pertanyaan – pertanyaan berikut ini :

1.      Sejauhmana homogenitas setiap cluster ?

2.      Apakah setiap cluster dapat dipisahkan kesamaan atau ketidaksamaannya ?

3.      Seberapa luaskah cluster yang akan diambil ?

4.      Apakah akan digunakan single step atau multiple step cluster ?

5.      Berapa banyak sampel yang diinginkan ?

7.      Double Sampling, adalah pendekatan pengambilan secara berganda. Pendekatan ini dilakukan dengan dua langkah, pertama, memperoleh data dengan menggunakan salah satu dari pendekatan di atas, kedua atas dasar data yang diperoleh tadi dilakukan pemilihan sampel tahap kedua dengan pendekatan yang sama atau yang lainnya.