Cluster Random Sampling: Definisi, Langkah-Langkah, & Jenis

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

05 March 2024

•

1423

Mendapatkan sampel yang representatif dari populasi luas dan beragam adalah kunci penelitian reliabel dan valid. Cluster random sampling adalah salah satu teknik yang bisa digunakan untuk capai tujuan tersebut.

Pasalnya, cluster random sampling adalah teknik tepat untuk mengatasi keterbatasan dari populasi yang targetnya tersebar luas secara geografis. Lebih lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Cluster Random Sampling?

Cluster random sampling adalah strategi pengambilan sampel yang membagi populasi ke dalam kelompok atau kluster. Pembagian dilakukan pada kluster yang lebih kecil berdasarkan karakteristik tertentu.

Karakteristik tersebut seringkali secara geografis atau demografis. Setelah populasi terbagi menjadi kluster, beberapa di antaranya dipilih secara acak. Tujuannya adalah untuk dijadikan representasi dari keseluruhan populasi.

Pendekatan tersebut memudahkan penelitian pada populasi yang luas dan geografis tersebar. Hal ini dilakukan dengan mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk mengumpulkan data.

Dalam cluster random sampling, setiap anggota dari kluster terpilih dianggap sebagai sampel. Selain itu, dalam beberapa kasus, sampel lebih lanjut dapat diambil dari dalam kluster tersebut.

Keunikan metode ini terletak pada pemilihan cluster sebagai unit sampling, bukan individu. Hal ini membedakannya dari teknik lain seperti simple random sampling atau stratified sampling.

Oleh sebab itu, cluster random sampling adalah metode tepat bagi studi yang menghadapi keterbatasan logistik atau anggaran. Ini memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data yang representatif dengan lebih efisien.

Baca Juga: 6 Langkah Menerapkan Data-driven yang Efektif untuk Produk Kamu

Langkah-Langkah Teknik Cluster Random Sampling

Teknik cluster random sampling melibatkan serangkaian langkah terstruktur untuk memastikan bahwa sampel terambil mewakili populasi secara keseluruhan. Beberapa langkah-langkah utama dalam penerapan cluster random sampling adalah:

Tentukan populasi yang ingin diteliti dengan jelas, termasuk batasan geografis atau karakteristik relevan lainnya.
Bagi populasi menjadi cluster berdasarkan kriteria seperti lokasi geografis, kelompok umur, atau karakteristik lain yang relevan.
Pilih sejumlah cluster secara acak untuk dijadikan sampel. Bisa dilakukan menggunakan tabel angka acak atau perangkat lunak.
Kumpulkan data dari semua unit atau individu dalam cluster yang terpilih.
Analisis data yang dikumpulkan untuk menghasilkan kesimpulan tentang populasi secara keseluruhan.
Lakukan dengan mempertimbangkan desain cluster dari sampel.
Gunakan data yang dianalisis untuk membuat estimasi tentang populasi lebih luas dan tarik kesimpulan.

Jenis-Jenis Cluster Random Sampling

Beberapa jenis atau varian yang dapat digunakan sesuai dengan tujuan penelitian dan kondisi lapangan dalam cluster random sampling. Beberapa jenis cluster random sampling adalah:

1. Single-Stage Cluster Sampling

Pada kategori ini, semua elemen dalam cluster terpilih dijadikan sampel. Setelah cluster dipilih secara acak, tidak ada pemilihan lebih lanjut.

Data dikumpulkan dari setiap unit atau individu dalam cluster tersebut. Metode ini sederhana dan efektif ketika cluster cukup kecil dan mudah untuk diakses.

2. Two-Stage Cluster Sampling

Kategori ini menambahkan langkah tambahan dalam proses pengambilan sampel. Setelah cluster terpilih secara acak, pemilihan sampel lebih lanjut dilakukan di dalam kelompok tersebut.

Misalnya, dari setiap cluster terpilih, sejumlah unit dipilih secara acak untuk dijadikan sampel. Ini meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya dibandingkan harus mensurvei setiap individu dalam cluster.

3. Multi-Stage Cluster Sampling

Kategori ini melibatkan lebih dari dua tahap pemilihan sampel. Misalnya, setelah memilih cluster secara acak, peneliti mungkin membagi kelompok tersebut menjadi sub-cluster yang lebih kecil.

Lalu, pemilihan sampel lebih lanjut bisa dilakukan di dalam sub-cluster ini. Metode ini sangat berguna untuk penelitian skala besar dengan populasi masif dan tersebar luas.

4. Proportional Cluster Sampling

Pada kategori ini, ukuran sampel dari setiap cluster dipilih berdasarkan proporsinya terhadap populasi secara keseluruhan. Ini memastikan bahwa setiap cluster diwakili secara proporsional dalam sampel.

Hal tersebut membuat sampel lebih representatif terhadap populasi asli.

Baca Juga: Proses Analisis Data: Definisi, Manfaat, Teknik, dan Langkah

5. Non-Proportional Cluster Sampling

Kategori ini tidak mempertimbangkan ukuran cluster dalam pemilihan sampel. Semua cluster memiliki peluang yang sama untuk dipilih

Pemilihan dilakukan tanpa mempertimbangkan proporsi mereka dalam populasi. Ini mungkin digunakan ketika tujuan penelitian lebih fokus pada perbandingan antar cluster daripada representasi keseluruhan populasi.

6. Stratified Cluster Sampling

Kategori ini menggabungkan elemen dari stratified sampling dan cluster sampling. Populasinya dibagi menjadi strata berdasarkan karakteristik tertentu.

Selain itu, cluster dipilih secara acak dari setiap strata tersebut. Metode ini memungkinkan peneliti untuk memastikan bahwa karakteristik penting dari populasi diwakili dalam sampel.

Itulah pembahasan mengenai cluster random sampling yang mencakup pengertian dan jenisnya. Penjelasan tersebut menunjukkan bahwa ini cluster random sampling adalah metode sampel data yang cocok untuk populasi luas dan tersebar.

Berbicara tentang sampel dan data, apakah kamu tertarik mendalami industri ini? Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Program ini menawarkan pembelajaran lengkap tentang data science. Mulai dari teori, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project.

Pembelajarannya juga dilengkapi dengan panduan praktisi ahli dan silabus beginner-friendly. Jadi, kamu yang beralih karir dan mulai dari nol pun bisa mengikuti pembelajarannya dengan mudah.

So, tunggu apa lagi? Kembangkan keahlian dan mulai karir di data science bareng Dibimbing.id!