Systematic Random Sampling: Definisi, Cara Penerapan, & Jenis

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

05 March 2024

•

1398

Systematic random sampling adalah salah satu metode tepat untuk mengumpulkan data yang akurat dari populasi luas. Selain itu, systematic random sampling adalah metode pengambilan sampel yang cukup efisien dan mudah diaplikasikan.

Dengan metode ini, pemilihan sampel yang representatif dari populasi lebih besar bisa dicapai. Ingin tahu lebih lengkapnya? Simak artikel ini sampai habis ya!

Apa Itu Systematic Random Sampling?

Systematic random sampling adalah sebuah teknik pengambilan sampel yang sistematis dan terorganisir. Metode ini dirancang untuk memilih anggota dari suatu populasi secara efisien dan representatif.

Penerapan teknik ini dimulai dengan menentukan setiap elemen dalam populasi target. Setelah itu, elemen pertama dipilih secara acak dari populasi tersebut. Setelah elemen pertama terpilih, sampel berikutnya dipilih pada interval yang tetap dari daftar populasi.

Interval tersebut ditentukan dengan membagi total jumlah populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan.

Misalnya, ketika populasi yang berjumlah 1000 orang dan peneliti membutuhkan sampel 100 orang. Maka, setiap elemen ke-10 dalam populasi akan dipilih sebagai sampel. Ini bisa dimulai dari nomor yang dipilih secara acak di awal.

Metode ini memastikan bahwa setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Selain itu, systematic random sampling adalah teknik yang bisa mengurangi bias dan meningkatkan representasi populasi dalam sampel.

Salah satu kelebihan utamanya adalah kemudahan implementasi dan efisiensi waktu dan biaya. Hal ini khususnya untuk populasi besar.

Meski begitu, keefektifan metode ini dapat berkurang jika terdapat pola periodik dalam populasi yang berkorelasi dengan interval pemilihan. Sehingga, pemilihan interval harus dilakukan dengan hati-hati untuk menghindari bias sampling.

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

Cara Menerapkan Systematic Random Sampling

Menerapkan systematic random sampling dalam penelitian melibatkan beberapa langkah strategis. Tujuannya adalah untuk memastikan sampel diambil secara representatif. Beberapa langkah untuk menerapkan systematic random sampling adalah:

Tentukan siapa atau apa yang akan diteliti dengan mendefinisikan populasi target.
Susun daftar lengkap semua anggota populasi.
Tentukan jumlah sampel yang diperlukan untuk penelitian.
Hitung interval sampling dengan formula k= N: n. N adalah total populasi dan n merupakan ukuran sampel.
Pilih angka acak antara 1 dan k sebagai titik awal.
Hitung setiap k-th elemen dalam daftar untuk diambil sebagai sampel.
Periksa sampel untuk memastikan tidak ada bias.
Apabila ada bias, ulangi proses dengan penyesuaian pada interval atau titik awal.

Jenis-Jenis Systematic Random Sampling

Seringkali, systematic random sampling adalah teknik yang dianggap sebagai metode dengan variasi terbatas. Akan tetapi, dalam penerapannya, variasi bisa disesuaikan untuk mengakomodasi berbagai jenis penelitian dan kondisi populasi.

Sebab, variasi dalam penggunaan metode ini sering kali bergantung pada desain penelitian dan cara pengambilan sampel. Beberapa variasi atau jenis dalam penerapan systematic random sampling adalah:

1. Linear Systematic Sampling

Variasi penerapan pertama dari systematic random sampling adalah linear systematic sampling. Ini merupakan metode standar di mana setiap n-th elemen dari populasi dipilih setelah menentukan titik awal secara acak.

Metode linear systematic sampling sangat cocok efektif apabila digunakan untuk populasi homogen.

2. Circular Systematic Sampling

Berikutnya, jenis systematic random sampling adalah circular systematic sampling. Metode ini digunakan saat daftar populasi dianggap sebagai sirkular.

Artinya, setelah mencapai akhir daftar, pengambilan sampel berlanjut ke awal daftar. Hal ini dilakukan hingga jumlah sampel yang diinginkan terpenuhi.

Circular systematic sampling adalah metode yang juga bisa mengurangi pemborosan data. Hal ini terutama bermanfaat ketika populasi tidak terlalu besar.

3. Systematic Sampling with a Random Start and Fixed Interval

Variasi selanjutnya adalah systematic sampling with a random start and fixed internal. Variasi ini menekankan pada pentingnya titik awal yang dipilih secara acak dan penggunaan interval tetap. Tujuannya adalah untuk meminimalkan bias.

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

4. Stratified Systematic Sampling

Lalu, jenis systematic random sampling adalah stratified systematic sampling. Dengan variasi ini, populasi dibagi ke dalam strata atau kelompok berdasarkan karakteristik tertentu sebelum diterapkannya systematic sampling.

Berikutnya, pengambilan sampel secara sistematis dilakukan dalam setiap strata. Hal ini mampu meningkatkan representasi setiap subgrup dalam sampel.

5. Multistage Systematic Sampling

Berikutnya adalah multistage systematic sampling. Ini merupakan teknik yang cukup kompleks. Umumnya, teknik ini digunakan dalam situasi di mana populasi tersebar luas atau sulit diakses.

Lalu, pengambilan sampel dilakukan dalam beberapa tahap. Ini dilakukan dengan systematic sampling di salah satu atau lebih tahap tersebut.

6. Cluster Systematic Sampling

Jenis terakhir dari systematic random sampling adalah cluster systematic sampling. Dengan teknik ini, populasi dibagi menjadi kluster. Lalu, pengambilan sampel dilakukan secara sistematis antar kluster.

Ini bisa digunakan apabila pembuatan daftar lengkap populasi tidak mungkin dilakukan tapi kluster mudah diidentifikasi.

Itulah ulasan mendetail tentang system random sampling yang mencakup konsep hingga jenisnya. Pembahasan tersebut mengungkapkan bahwa systematic random sampling adalah teknik sampling yang relatif sederhana untuk diaplikasikan.

Selain itu, metode ini cocok digunakan untuk menghindari bias dalam pengumpulan data. Berbicara tentang data, MinDi ada rekomendasi program buat kamu yang mau meningkatkan keahlian di industri ini.

Buat Sobat MinDi yang tertarik, kamu bisa ikuti program Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif tentang data science.

Kamu bisa belajar mulai dari konsep dasar, tools penunjang, aplikasi data, hingga praktik dengan real-case project. Selain itu, program ini juga cocok bagi yang mau beralih karir ke sini dan baru mulai.

Sebab, kurikulumnya juga dirancang sesuai dengan kebutuhan pemula. So, nggak usah tunggu lama! Segera gabung dan mulai karir di data science Bersama Dibimbing.id!