Stratified Random Sampling: Definisi, Jenis, dan Contohnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

05 March 2024

•

4800

Stratified random sampling adalah salah satu metode untuk mendapatkan sampel akurat. Pasalnya, metode ini bisa mewakili populasi secara keseluruhan.

Singkatnya, stratified random sampling adalah salah satu teknik yang berguna untuk menghasilkan temuan valid dan reliabel. Tertarik untuk mempelajarinya? Baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Stratified Random Sampling?

Stratified random sampling adalah metode pengambilan sampel untuk meningkatkan representasi setiap strata dari populasi secara keseluruhan. Populasi terlebih dahulu dibagi menjadi beberapa strata yang homogen berdasarkan karakteristik tertentu.

Karakteristik tersebut bisa mencakup usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, atau hal lain yang relevan dengan tujuan penelitian. Pembagian strata dilakukan untuk memastikan bahwa setiap sub-kelompok diwakili sampel yang sesuai dengan proporsinya di populasi.

Setelah strata terdefinisi, pengambilan sampel secara acak dari dalam setiap strata tersebut dilakukan. Artinya, setiap anggota dari strata memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi bagian dari sampel.

Tujuan stratified random sampling adalah untuk menghasilkan sampel yang lebih representatif daripada yang bisa dicapai dengan metode acak sederhana. Hal ini terutama berlaku dalam populasi yang heterogen.

Cara Mengambil Sampel dengan Stratified Random Sampling

Mengambil sampel dengan stratified random sampling mungkin melibatkan beberapa langkah terstruktur. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa setiap strata dari populasi diwakili secara proporsional dalam sampel.

Beberapa langkah utama dalam penerapan stratified random sampling adalah:

Tentukan karakteristik untuk membagi populasi (misalnya, usia, jenis kelamin, pendidikan).
Bagi populasi berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan sehingga setiap individu hanya termasuk dalam satu strata.
Tentukan ukuran sampel untuk masing-masing strata. Ini bisa dilakukan secara proporsional berdasarkan ukuran strata atau dengan alokasi yang sama.
Lakukan pengambilan sampel acak dari masing-masing strata untuk memastikan representasi yang adil.
Gabungkan sampel dari semua strata untuk membentuk sampel akhir yang akan digunakan dalam penelitian.

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

Kekuatan dan Kelemahan Stratified Random Sampling

Pengambilan sampel dengan metode stratified random sampling menawarkan beberapa kelebihan dan kekurangan. Hal ini terutama terlihat apabila dibandingkan dengan metode pengambilan sampel non-probabilitas.

Berikut adalah uraian dari perspektif yang berbeda tentang kelebihan pengambilan sampel melalui stratified random sampling.

Presisi Estimasi yang Lebih Tinggi

Metode ini mampu untuk memberikan estimasi yang lebih akurat tidak hanya terhadap parameter populasi secara keseluruhan. Namun, ini juga memungkinkan analisis mendalam pada setiap strata dan perbandingan antar strata.

Hal tersebut berbeda dengan pengambilan sampel acak sederhana yang seringkali gagal mengumpulkan data yang cukup dari subkelompok tertentu yang menjadi fokus penelitian.

Kesalahan Pengambilan Sampel yang Lebih Rendah

Pengambilan sampel berlapis cenderung menghasilkan kesalahan sampel yang lebih rendah untuk ukuran yang sama. Artinya, dengan jumlah responden yang sama, pengambilan sampel berlapis dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan representatif.

Representasi Populasi yang Lebih Baik

Kelebihan lain dari pengambilan sampel berlapis adalah kemampuannya untuk menghasilkan sampel representatif terhadap populasi yang diteliti. Sebab, metode ini memastikan bahwa semua segmen atau strata dari populasi diwakili dalam sampel. Mulai dari subarea geografis hingga subkelompok populasi tertentu. Sehingga, ini bisa meminimalisasi bias sampel.

Penggunaan Pengetahuan tentang Populasi

Pengambilan sampel berlapis memanfaatkan pengetahuan yang dimiliki peneliti tentang karakteristik populasi. Ini memungkinkan peneliti untuk secara strategis membentuk strata berdasarkan karakteristik tertentu yang relevan dengan tujuan penelitian.

Fleksibilitas dalam Pengambilan Sampel

Metode ini memberikan fleksibilitas bagi peneliti untuk menerapkan teknik pengambilan sampel yang berbeda pada strata berbeda. Artinya, peneliti dapat menyesuaikan metode pengambilan sampel di setiap strata untuk mengoptimalkan kualitas data yang dikumpulkan.

Jenis-Jenis Stratified Random Sampling

Stratified random sampling dapat dibagi menjadi beberapa jenis berdasarkan alokasi ukuran sampel serta seleksi anggota dari tiap strate. Beberapa jenis utama stratified random sampling adalah:

Stratified Random Sampling Proporsional

Pertama, jenis stratified random sampling adalah proporsional. Pada kategori ini, ukuran sampel untuk setiap strata ditentukan berdasarkan proporsinya dalam populasi keseluruhan.

Artinya, strata lebih besar dalam populasi akan memiliki lebih banyak anggota dalam sampel dibandingkan dengan yang kecil. Metode ini memastikan bahwa sampel secara akurat mencerminkan komposisi populasi asli.

Stratified Random Sampling Disproporsional

Kedua, jenis stratified random sampling adalah disproporsional. Pada kategori ini, ukuran sampel dari setiap strata tidak secara langsung berkaitan dengan proporsinya dalam populasi.

Metodenya sering digunakan untuk penelitian yang memerlukan analisis mendalam pada strata tertentu. Detailnya adalah untuk strata yang mungkin tidak besar dalam populasi tapi penting untuk penelitian.

Misalnya, penelitian mungkin memerlukan lebih banyak sampel dari strata minoritas untuk memastikan keakuratan analisis dalam subkelompok tersebut.

Syarat Pembentukan Strata dalam Stratified Random Sampling

Dalam menetapkan strata untuk stratified random sampling, berikut adalah beberapa syarat yang harus dipenuhi:

Eksklusivitas Strata: Setiap strata yang dibentuk dalam sebuah studi harus jelas berbeda satu sama lain tanpa ada area yang tumpang tindih.
Homogenitas Internal Strata: Strata harus dibentuk berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu di antara anggotanya.
Definisi Batas Strata yang Jelas: Strata harus ditetapkan dengan batasan yang jelas dan akurat untuk memungkinkan kredibilitas dalam pengidentifikasian unit sampel.

Contoh Stratified Random Sampling

Untuk memperdalam pemahamanmu, MinDi akan siapkan contoh penerapannya dalam kasus tertentu. Contoh ini berlaku pada konteks perusahaan yang ingin mengevaluasi kepuasan kerja karyawan.

Evaluasi tersebut ingin dilakukan di berbagai departemen dan rentang usia karyawan yang luas. Penelitian dilakukan untuk memahami bagaimana kepuasan kerja berbeda antar departemen dan kelompok usia.

Dalam konteks itu, contoh penerapan stratified random sampling adalah:

Langkah 1: Identifikasi Strata

Perusahaan tersebut bisa membagi populasi karyawannya menjadi strata berdasarkan dua kriteria. Kriterianya yakni departemen dan kelompok usia. Departemen contohnya bisa keuangan, HR, teknologi informasi, dan pemasaran.

Hal tersebut akan menghasilkan strata yang lebih spesifik. Misalnya, "Keuangan <30 tahun," "HR 30-50 tahun," dan seterusnya.

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

Langkah 2: Penentuan Ukuran Sampel

Untuk memastikan representasi yang proporsional, perusahaan memutuskan untuk mengambil sampel 10% dari setiap strata.

Misalnya, departemen Keuangan memiliki 100 karyawan di bawah 30 tahun. Maka dari strata "Keuangan <30 tahun," akan dipilih 10 karyawan secara acak.

Langkah 3: Pengambilan Sampel Acak

Dari masing-masing strata, karyawan dipilih secara acak. Ini bisa dilakukan menggunakan software yang menghasilkan nomor acak atau metode pemilihan acak manual.

Tujuannya untuk memilih karyawan yang akan diwawancarai atau dijadikan responden survei tentang kepuasan kerja.

Contoh Penerapan:

Keuangan <30 tahun: Dari 100 karyawan, 10 dipilih secara acak.
HR 30-50 tahun: Dari 80 karyawan, 8 dipilih secara acak.
Teknologi Informasi >50 tahun: Dari 50 karyawan, 5 dipilih secara acak.

Proses serupa diulangi untuk semua strata yang telah ditentukan.

Itulah pembahasan lengkap mengenai stratified random sampling. Penjelasan di atas menunjukkan bahwa stratified random sampling adalah metode yang tepat untuk menghasilkan sampel yang lebih representatif.

Berbicara tentang sampel dan data, MinDi punya rekomendasi program untuk kamu yang mau mendalaminya. Bagi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Program ini menawarkan pembelajaran lengkap mengenai data science. Mulai dari teori, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project. Intinya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai karirmu di data science bareng Dibimbing.id!