Apa itu Non Probability Sampling? Rumus, Jenis, & Contoh

Non Probability Sampling adalah metode pengambilan sampel di mana tidak semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Teknik ini sering digunakan dalam penelitian eksplorasi atau saat fokusnya adalah menggali data spesifik daripada mewakili populasi secara keseluruhan.

Bagi Warga Bimbingan, Non Probability Sampling dapat menjadi alat yang efektif untuk memahami karakteristik tertentu tanpa harus menggunakan metode acak. 

Artikel ini akan membahas secara ringkas apa itu Non Probability Sampling, jenis-jenis tekniknya, dan contoh penerapannya untuk membantu penelitian Anda lebih terarah dan fokus.

Apa itu Non Probability Sampling?

Non Probability Sampling adalah metode pengambilan sampel di mana tidak semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. 

Dalam metode ini, sampel dipilih berdasarkan pertimbangan tertentu, bukan secara acak. Artinya, tidak ada elemen probabilitas atau peluang yang terukur dalam prosesnya.

Metode ini sering digunakan ketika peneliti tidak memiliki akses penuh ke seluruh populasi, atau ketika fokusnya adalah mendapatkan informasi mendalam dari kelompok tertentu. 

Non Probability Sampling biasanya lebih cepat, mudah, dan hemat biaya dibandingkan dengan Probability Sampling, meskipun hasilnya tidak selalu dapat digeneralisasi ke seluruh populasi.

Teknik ini sering digunakan dalam penelitian eksplorasi, studi kasus, survei pelanggan, atau situasi di mana representasi populasi secara menyeluruh tidak menjadi prioritas utama.

Baca juga: Scatter Plot: Pengertian, Fungsi, Cara Membuat, dan Contoh

Jenis Non Probability Sampling

Sumber: Canva

Berikut adalah jenis-jenis Non Probability Sampling yang umum digunakan, lengkap dengan penjelasannya dan contoh:

1. Convenience Sampling

Convenience Sampling adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan kemudahan akses atau ketersediaan. Peneliti memilih individu yang paling mudah dijangkau, seperti teman, kolega, atau orang-orang di sekitar lokasi penelitian.

Kapan digunakan?

1. Penelitian eksplorasi awal.
2. Situasi dengan waktu dan sumber daya yang terbatas.

Kelebihan:

1. Cepat dan murah.
2. Mudah diterapkan.

Kekurangan:

1. Rentan terhadap bias.
2. Tidak representatif terhadap populasi yang lebih luas.

Contoh: Seorang peneliti ingin memahami preferensi minuman di sebuah mal. Mereka melakukan survei kepada orang-orang yang lewat di dekat lokasi mereka berdiri.

2. Purposive Sampling (Judgmental Sampling)

Purposive Sampling melibatkan pemilihan sampel berdasarkan kriteria tertentu yang relevan dengan tujuan penelitian. Peneliti menggunakan penilaian subjektif mereka untuk memilih sampel yang dianggap paling sesuai.

Kapan digunakan?

1. Ketika penelitian memerlukan data dari kelompok tertentu dengan karakteristik spesifik.

Kelebihan:

1. Fokus pada kelompok relevan.
2. Efisien untuk penelitian spesifik.

Kekurangan:

1. Sangat bergantung pada subjektivitas peneliti.
2. Tidak dapat digeneralisasi.

Contoh: Penelitian tentang kebiasaan makan vegan hanya melibatkan responden yang sudah diketahui adalah vegan.

3. Quota Sampling

Quota Sampling adalah teknik di mana peneliti menetapkan kuota untuk setiap kelompok dalam populasi. Sampel dipilih hingga jumlah tertentu terpenuhi untuk setiap kategori.

Kapan digunakan?

1. Jika ingin memastikan representasi kelompok tertentu dalam populasi.

Kelebihan:

1. Memberikan representasi dari setiap subkelompok.
2. Dapat dilakukan lebih cepat dibanding Probability Sampling.

Kekurangan:

1. Subjektif dalam pemilihan individu.
2. Tidak menjamin distribusi proporsional.

Contoh: Dalam survei opini, peneliti memastikan ada 50 responden pria dan 50 responden wanita meskipun pemilihan sampel pria dan wanita dilakukan secara non-acak.

4. Snowball Sampling

Snowball Sampling digunakan ketika sulit mengidentifikasi sampel karena keterbatasan akses. Peneliti mulai dengan beberapa individu, yang kemudian merekomendasikan individu lain yang relevan dengan penelitian.

Kapan digunakan?

1. Untuk meneliti populasi yang sulit dijangkau atau spesifik, seperti kelompok marginal atau komunitas tertentu.

Kelebihan:

1. Efektif untuk menjangkau populasi tersembunyi.
2. Biaya relatif rendah.

Kekurangan:

1. Tidak representatif terhadap seluruh populasi.
2. Rentan bias karena individu awal mungkin memilih orang yang serupa dengan mereka.

Contoh: Penelitian tentang pengguna narkotika ilegal dimulai dengan satu atau dua responden, yang kemudian merekomendasikan orang lain untuk diwawancarai.

5. Self-Selection Sampling

Self-Selection Sampling adalah teknik di mana individu secara sukarela memutuskan untuk bergabung dalam penelitian. Peneliti tidak memilih, melainkan hanya mengumpulkan data dari orang-orang yang ingin berpartisipasi.

Kapan digunakan?

1. Ketika peneliti memerlukan partisipasi sukarela.
2. Saat melibatkan survei online atau undangan terbuka.

Kelebihan:

1. Cepat mendapatkan responden.
2. Tidak memerlukan usaha besar untuk memilih sampel.

Kekurangan:

1. Bias karena hanya melibatkan orang yang tertarik.
2. Tidak merepresentasikan populasi umum.

Contoh: Sebuah survei daring tentang kebiasaan belanja daring diikuti oleh orang-orang yang tertarik mengisi formulir survei tersebut.

6. Expert Sampling

Expert Sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana hanya individu yang memiliki keahlian khusus atau pengetahuan mendalam dalam bidang tertentu yang dipilih sebagai sampel.

Kapan digunakan?

1. Untuk penelitian yang memerlukan pendapat atau wawasan ahli.

Kelebihan:

1. Data lebih spesifik dan relevan.
2. Efektif dalam studi mendalam.

Kekurangan:

1. Terbatas pada sudut pandang ahli tertentu.
2. Tidak representatif.

Contoh: Penelitian tentang teknologi kecerdasan buatan melibatkan wawancara dengan peneliti AI dan pengembang perangkat lunak.

Perbedaan Sampel Probabilitas dan Non Probabilitas

Sumber: Canva

Berikut adalah perbedaan utama antara Sampel Probabilitas dan Non Probabilitas:

1. Cara Pemilihan Sampel

Sampel Probabilitas: Sampel dipilih secara acak, sehingga setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih.

Contoh: Peneliti menggunakan software untuk memilih 100 responden secara acak dari daftar pelanggan.

Sampel Non Probabilitas: Sampel dipilih berdasarkan pertimbangan subjektif peneliti atau kriteria tertentu, tanpa peluang yang sama untuk setiap anggota populasi.

Contoh: Peneliti hanya memilih pelanggan yang sedang berada di lokasi survei.

2. Representasi Populasi

Sampel Probabilitas: Lebih representatif karena semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih, memungkinkan generalisasi hasil ke seluruh populasi.

Contoh: Survei nasional dengan teknik stratified random sampling untuk mewakili berbagai kelompok demografi.

Sampel Non Probabilitas: Tidak selalu representatif karena pemilihan sampel bergantung pada ketersediaan atau kriteria tertentu.

Contoh: Penelitian eksplorasi yang fokus pada kelompok tertentu, seperti pengguna aktif aplikasi tertentu.

3. Kompleksitas dan Biaya

Sampel Probabilitas: Cenderung lebih kompleks dan membutuhkan waktu serta biaya lebih besar karena melibatkan teknik acak dan pengelolaan data yang lebih cermat.

Contoh: Pemilihan sampel dengan random digit dialing untuk survei telepon.

Sampel Non Probabilitas: Lebih sederhana dan murah karena tidak memerlukan sistem pengacakan atau data lengkap dari populasi.

Contoh: Mengumpulkan data dari pelanggan yang tersedia di toko.

4. Ketepatan dan Validitas Statistik

Sampel Probabilitas: Lebih cocok untuk penelitian yang membutuhkan analisis statistik mendalam karena hasilnya dapat digeneralisasi ke populasi.

Contoh: Penelitian tentang pola konsumsi nasional menggunakan metode cluster sampling.

Sampel Non Probabilitas: Lebih cocok untuk penelitian eksplorasi atau studi awal, tetapi hasilnya sulit digeneralisasi karena bias dalam pemilihan sampel.

Contoh: Studi kualitatif tentang kebiasaan belanja di komunitas tertentu.

5. Contoh Metode

Sampel Probabilitas:

1. Random Sampling
2. Stratified Sampling
3. Cluster Sampling
4. Systematic Sampling

Sampel Non Probabilitas:

1. Convenience Sampling
2. Purposive Sampling
3. Quota Sampling
4. Snowball Sampling

Baca juga: Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

Udah Siap Memahami Non Probability Sampling?

Dengan memahami apa itu Non Probability Sampling, rumus, jenis-jenis, dan contohnya, Kamu kini memiliki fondasi yang kuat untuk menerapkan metode ini dalam penelitianmu.

Namun, jika Kamu ingin lebih mendalami analisis data dan metode penelitian secara profesional, bergabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id adalah langkah tepat.

Dengan lebih dari 90% alumni sukses berkarier di bidang data science, serta dukungan dari 700+ hiring partner, peluangmu untuk menjadi ahli dalam bidang ini semakin besar.

Masih ada pertanyaan tentang metode sampling, analisis data, atau pengolahan data lainnya? Jangan ragu untuk berkonsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap membantu Kamu untuk #BimbingSampeJadi!

Referensi: 

1. What is non-probability sampling? Everything you need to know [Buka]