Apa Itu Cluster Sampling? Definisi, Metode, hingga Contoh

Warga Bimbingan, pernah gak kamu ngerasa ribet banget pas harus nentuin sampel buat penelitian?

Kebayang gak sih, kalau kamu bisa bagi-bagi dulu populasi jadi kelompok-kelompok kecil sebelum milih sampelnya? Nah, itu dia ide dasar dari cluster sampling! 

Metode ini bisa bikin proses pemilihan sampel jadi lebih gampang dan efisien, apalagi kalau populasi yang kamu hadapi luas banget. 

MinDi bakal bahas tuntas apa itu cluster sampling, gimana metodenya, dan contoh-contohnya yang bisa bikin penelitianmu jadi lebih praktis!

Apa Itu Cluster Sampling?

Bayangin, Warga Bimbingan, kamu lagi harus milih sampel dari populasi yang super besar. Misalnya seluruh warga di sebuah kota besar. Bikin pusing, kan?

Nah, disinilah cluster sampling datang jadi penyelamat. Cluster sampling adalah metode di mana kamu membagi populasi besar tersebut ke dalam kelompok-kelompok kecil yang disebut 'cluster.' 

Setelah itu, kamu cukup pilih beberapa cluster secara acak dan jadikan mereka sampel penelitianmu.

Metode ini cocok banget buat kamu yang pengen menghemat waktu dan sumber daya tanpa harus mengorbankan akurasi penelitian.

Cluster sampling biasanya dipakai kalau populasi tersebar luas atau sulit diakses secara keseluruhan. 

Dengan begitu, kamu masih bisa dapetin data yang mewakili tanpa harus turun tangan ke setiap individu di populasi. Gimana, lebih simpel, kan?

Metode Cluster Sampling

Sumber: Freepik

Warga Bimbingan udah paham apa itu cluster sampling? Sekarang MinDi masuk ke bagian yang lebih seru: metode-metode yang bisa kamu gunakan dalam cluster sampling. 

Meskipun terdengar kompleks, tenang aja, sebenarnya gampang kok dipahami! Yuk, kupas satu per satu biar kamu bisa tentuin mana yang paling cocok buat penelitian atau proyek analisis datamu.

1. Single Stage Cluster Sampling

Ini metode yang paling simpel. Kalo pake metode single stage cluster sampling, kamu cuma perlu membagi populasi jadi beberapa cluster. Lalu pilih beberapa cluster secara acak.

Selanjutnya, semua anggota dalam cluster yang terpilih itu langsung dijadikan sampel. 

Ibaratnya, kamu lagi pilih beberapa kelas di sekolah untuk dijadikan sampel, dan semua murid di kelas yang terpilih itu bakal ikut penelitianmu. Gampang banget, kan?

2. Double Stage Cluster Sampling

Kalau kamu butuh sampel yang lebih spesifik, metode double stage cluster sampling bisa jadi pilihan. Pertama, kamu pilih cluster secara acak seperti di single stage. 

Tapi, bedanya, di tahap kedua kamu gak langsung ambil semua anggota cluster. Kamu pilih lagi beberapa individu secara acak dari cluster yang udah terpilih tadi. 

Misalnya, kamu pilih beberapa kelas di sekolah, terus dari tiap kelas itu kamu ambil beberapa murid aja untuk jadi sampel. Lebih selektif, tapi tetap praktis!

3. Multi Stage Cluster Sampling

Nah, kalau penelitianmu melibatkan populasi yang sangat besar dan kompleks, multi stage cluster sampling adalah solusi yang tepat. Kamu bisa melakukan pemilihan cluster dalam beberapa tahap, bukan cuma dua. 

Misalnya, pertama kamu bagi populasi jadi wilayah besar (seperti provinsi), terus pilih beberapa wilayah secara acak.

Setelah itu, kamu bisa bagi lagi wilayah terpilih jadi unit yang lebih kecil (misalnya kota), dan pilih lagi secara acak. Lanjut terus sampai kamu dapetin sampel individu yang benar-benar representatif.

Baca Juga: Random Sampling: Definisi, Jenis, & Teknik Pengumpulannya

Mengapa Menggunakan Cluster Sampling?

Setelah bahas berbagai metode cluster sampling, mungkin kamu mulai bertanya-tanya, 'Kenapa sih harus pake cluster sampling?' 

Tenang, ada beberapa alasan kuat kenapa metode ini sering jadi pilihan favorit para peneliti, terutama kalau berhadapan dengan populasi yang besar dan tersebar luas. 

Yuk, bahas tiga alasan utama kenapa cluster sampling bisa jadi solusi yang tepat!

1. Efisiensi Waktu dan Biaya

Cluster sampling adalah cara yang menawarkan efisiensi. Tentunya, memungkinkan kamu untuk menghemat waktu dan biaya.

Nah, kamu hanya perlu mengumpulkan data dari beberapa cluster yang terpilih, bukan seluruh populasi. Ini sangat membantu kalau populasi yang kamu hadapi luas banget atau sulit diakses secara keseluruhan. 

Jadi, kamu bisa tetap dapet data yang representatif tanpa perlu repot-repot ngumpulin dari semua anggota populasi.

2. Praktis untuk Populasi yang Tersebar

Kalau populasi penelitianmu tersebar di wilayah geografis yang luas, cluster sampling adalah metode yang paling praktis.

Daripada harus mengakses setiap individu di berbagai lokasi, kamu cukup fokus ke beberapa cluster yang dipilih secara acak.

Dengan begitu, kamu masih bisa mengumpulkan data yang akurat tanpa harus melakukan perjalanan yang melelahkan dan memakan banyak waktu.

3. Fleksibilitas dalam Pemilihan Sampel

Cluster sampling memberikan fleksibilitas yang besar dalam pemilihan sampel. 

Kamu bisa menyesuaikan jumlah cluster yang dipilih dan seberapa detail kamu ingin melakukan sampling dalam cluster tersebut, tergantung pada kebutuhan penelitianmu. 

Apakah kamu mau sampling satu tahap, dua tahap, atau bahkan lebih, semua bisa disesuaikan dengan tujuan dan sumber daya yang kamu miliki.

Contoh Cluster Sampling

Sumber: Freepik

Warga Bimbingan udah paham kenapa cluster sampling itu efektif dan efisien? Mungkin kamu penasaran, “Gimana sih penerapan nyatanya?”

Yuk, lihat beberapa contoh cluster sampling yang sering digunakan dalam berbagai penelitian. Biar makin kebayang, MinDi kasih tiga contohnya di bawah ini!

1. Survei Kepuasan Pelanggan di Kota Besar

Bayangin kamu mau tahu seberapa puas warga di sebuah kota besar terhadap layanan publik. Alih-alih survei setiap individu, kamu bisa bagi kota itu jadi beberapa distrik atau kecamatan. 

Lalu, pilih beberapa kecamatan secara acak sebagai cluster, dan lakukan survei hanya di kecamatan yang terpilih tersebut. 

Dengan cara ini, kamu bisa dapet gambaran umum kepuasan warga tanpa harus menghabiskan waktu dan biaya untuk seluruh kota.

2. Penelitian Pendidikan di Sekolah-Sekolah

Misalnya, kamu ingin meneliti efektivitas metode pengajaran di sekolah-sekolah menengah di sebuah provinsi. 

Kamu bisa mulai dengan membagi provinsi menjadi beberapa zona pendidikan (cluster), kemudian pilih beberapa zona secara acak. 

Dari zona yang terpilih, kamu survei semua sekolah di zona tersebut atau pilih beberapa sekolah secara acak lagi dalam cluster tersebut. 

Ini memudahkan penelitian tanpa harus mendatangi setiap sekolah di provinsi itu.

3. Studi Kesehatan Masyarakat di Pedesaan

Kalau kamu tertarik meneliti tingkat kesehatan masyarakat di daerah pedesaan yang luas, cluster sampling bisa jadi metode yang tepat. 

Kamu bisa membagi daerah tersebut menjadi beberapa desa atau kelompok desa sebagai cluster. Pilih beberapa desa secara acak dan lakukan penelitian hanya di desa-desa terpilih itu. 

Dengan cara ini, kamu tetap bisa mendapatkan data yang representatif tanpa harus mengunjungi setiap desa di daerah pedesaan tersebut.

Baca Juga: Simple Random Sampling: Definisi, Contoh, & Cara Penerapan

Udah Paham Tentang Cluster Sampling?

Warga Bimbingan udah lebih paham tentang cluster sampling kan? Kamu pengen lebih jago lagi dalam data analysis dan pengen meningkatkan skill-mu, yuk gabung di Bootcamp Data Science dibimbing.id! 

Di program ini, kamu akan dibimbing langsung oleh mentor berpengalaman yang siap ngajarin kamu dari awam sampe benar-benar paham.

Gak perlu khawatir soal karir, karena 90% alumni bootcamp ini berhasil dapet kerja dengan bantuan penyaluran kerja dari 700+ Hiring Partner. 

Gak cuma itu, tapi kamu bisa gratis mengulang kelas sampai benar-benar menguasai materinya. 

Masih ada pertanyaan kayak, “Gimana cara mengaplikasikan cluster sampling dalam proyek data science?” atau “Tools apa yang paling cocok buat analisis data?”, konsultasi gratis aja dulu disini!

dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi semua karir yang kamu impikan lho! Yuk, mulai ambil langkahmu sekarang!

Referensi

1. Cluster Sampling: Definition, Method And Examples [Buka]
2. Cluster Sampling: Definition, Method and Examples [Buka]
3. Cluster Sampling Penelitian: Pengertian, Teknik, Contoh, Rumus [Buka]