Random Sampling: Definisi, Jenis, & Teknik Pengumpulannya
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
04 March 2024
•
1311
Random sampling adalah salah satu metode untuk mendapatkan sampel dengan hasil reliabel. Sebab, random sampling adalah teknik yang bisa mengurangi bias dalam penelitian.
Ini karena metodenya memberikan peluang sama bagi tiap anggotanya untuk terpilih. Untuk pelajari lengkapnya, simak artikel ini sampai habis ya!
Apa yang Dimaksud dengan Random Sampling?
Random sampling adalah sebuah proses seleksi sampel dari populasi yang lebih besar. Hal ini dilakukan dengan memastikan bahwa setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih.
Proses ini cukup krusial dalam penelitian statistik. Sebab, ini memungkinkan peneliti untuk mengumpulkan data secara objektif dan tidak bias. Pada akhirnya, ini akan memperkuat validitas dan reliabilitas temuan penelitian.
Dengan mengadopsi prinsip peluang samai, random sampling memberikan beberapa manfaat, seperti:
Mengeliminasi prasangka pemilihan.
Meminimalisir kesalahan sampling.
Memfasilitasi generalisasi hasil ke seluruh populasi.
Metode ini berbeda dari teknik pemilihan non-random yang berpotensi mengarah pada kesimpulan yang bias dan tidak akurat.
Melalui random sampling, peneliti dapat menghasilkan sampel yang representatif. Artinya, karakteristik sampel bisa mencerminkan proporsinya yang ada dalam populasi secara keseluruhan.
Hal tersebut memungkinkan analisis tanpa harus mengamati setiap individu di dalamnya. Oleh sebab itu, random sampling adalah metode yang efisien dari segi waktu dan biaya.
Baca Juga: Proses Analisis Data: Definisi, Manfaat, Teknik, dan Langkah
Kenapa Menggunakan Sistem Random Sampling?
Ada beragam alasan penting mengapa sistem random sampling perlu digunakan. Beberapa alasan utama dari penggunaan sistem random sampling adalah:
Mengurangi Bias: Dengan memberi setiap anggota populasi peluang yang sama untuk dipilih, hasil penelitian bisa lebih objektif dan dapat diandalkan.
Representativitas: Random sampling meningkatkan kemungkinan bahwa sampel yang dipilih akan mewakili berbagai karakteristik populasi secara keseluruhan.
Memungkinkan Estimasi Statistik: Peneliti dapat menggunakan teori probabilitas untuk membuat estimasi tentang populasi. Selain itu, sampel acak juga berguna untuk menghitung margin of error dari temuan mereka.
Efisiensi Biaya dan Waktu: Sampel yang lebih kecil dan representatif dapat memberikan informasi yang cukup tentang populasi. Ini bisa dilakukan tanpa perlu mengumpulkan dan menganalisis data yang berlebihan.
Jenis-Jenis Random Sampling
Metode ini menawarkan beberapa beragam jenis atau kategori yang beragam dan sering digunakan. Beberapa jenis random sampling adalah:
Simple Random Sampling: Setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai bagian dari sampel. Simple random sampling dilakukan dengan metode acak seperti pengundian atau penggunaan software.
Systematic Sampling: Dalam metode ini, kita memilih setiap elemen ke-n dari populasi. Misalnya, setiap orang ke-10 dari daftar yang diurutkan bisa dipilih. Pemilihan awal biasanya dilakukan secara acak.
Stratified Sampling: Populasi dibagi menjadi beberapa strata atau kelompok yang memiliki karakteristik serupa dan relevan dengan penelitian. Sampel kemudian diambil secara acak dari setiap strata itu.
Cluster Sampling: Metode ini membagi populasi menjadi kluster. Akan tetapi, seluruh elemen di dalam kluster terpilih diambil sebagai sampel. Kluster biasanya memiliki karakteristik yang beragam dan ini mirip dengan populasi keseluruhan.
Baca Juga: 6 Langkah Menerapkan Data-driven yang Efektif untuk Produk Kamu
Simple Random Sampling: Setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai bagian dari sampel. Simple random sampling dilakukan dengan metode acak seperti pengundian atau penggunaan software.
Systematic Sampling: Dalam metode ini, kita memilih setiap elemen ke-n dari populasi. Misalnya, setiap orang ke-10 dari daftar yang diurutkan bisa dipilih. Pemilihan awal biasanya dilakukan secara acak.
Stratified Sampling: Populasi dibagi menjadi beberapa strata atau kelompok yang memiliki karakteristik serupa dan relevan dengan penelitian. Sampel kemudian diambil secara acak dari setiap strata itu.
Cluster Sampling: Metode ini membagi populasi menjadi kluster. Akan tetapi, seluruh elemen di dalam kluster terpilih diambil sebagai sampel. Kluster biasanya memiliki karakteristik yang beragam dan ini mirip dengan populasi keseluruhan.
Teknik Pengumpulan Data dengan Random Sampling
Ada beberapa langkah yang harus dilakukan untuk mengumpulkan data dengan teknik random sampling. Beberapa tahapan pengumpulan data dengan random sampling adalah:
Tentukan populasi yang menjadi target penelitianmu.
Pastikan kamu memiliki akses ke daftar lengkap populasi atau dapat mengidentifikasi semua anggotanya.
Tentukan ukuran sampel yang diinginkan berdasarkan tujuan penelitian, sumber daya tersedia, dan kebutuhan tingkat akurasinya.
Pilih metode pengambilan sampel acak yang akan digunakan. Misalnya, tabel angka acak, software pengacak, atau metode pengundian.
Ambil sampel dengan mencocokkan angka-angka dengan daftar anggota populasi dan pilih individu yang sesuai (Berlaku untuk tabel angka acak).
Ambil sampel dengan menuliskan anggota populasi dan lakukan undian secara acak (Berlaku untuk metode pengundian).
Ambil sampel dengan memasukkan daftar anggota populasi ke software dan biarkan program memilih sampel secara acak. (Berlaku untuk metode yang memanfaatkan software).
Kumpulkan data dari individu atau unik melalui survei, wawancara, observasi, atau metode lainnya.
Analisis data dengan metode statistik guna menarik kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel.
Buat laporan yang mencakup metodologi penelitian, hasil analisis, dan kesimpulan.
Itulah pembahasan lengkap mengenai random sampling. Penjelasan di atas menunjukkan bahwa random sampling adalah metode pengumpulan data yang tepat untuk menghindari bias dalam penelitian.
Terkait dengan data, MinDi punya rekomendasi program untuk kamu yang ingin berkarir di bidang ini. Bagi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.
Program ini menawarkan pembelajaran lengkap mengenai data science. Mulai dari teori, aplikasi data, tools, scope of work, dan praktik dengan real-case project. Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!
Menarik bukan? Yuk, segera gabung dan mulai karirmu di data science bareng Dibimbing.id!
Tags
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.