Proportional Random Sampling: Definisi, Tahapan, & Kelebihan

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

13 March 2024

•

9870

Sampel yang merepresentasikan populasi secara keseluruhan adalah kunci dari hasil penelitian valid dan reliabel. Proportional random sampling adalah salah satu metode yang digunakan untuk mencapai tujuan itu.

Pasalnya, proportional random sampling adalah teknik yang memungkinkan peneliti untuk mendapatkan sampel secara adil dan representatif. Ingin tahu lengkapnya? Baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Proportional Random Sampling?

Proportional random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memastikan setiap anggota dari populasi memiliki kesempatan sama untuk terpilih menjadi bagian dari sampel. Umumnya, sampel diambil secara acak tanpa memperhatikan strata dalam populasi tersebut.

Namun, ada kriteria tambahan terkait pemilihannya. Kriterianya adalah ukuran sampel dari setiap strata dalam populasi dipilih berdasarkan proporsinya di dalam populasi keseluruhan.

Artinya, dalam populasi heterogen, teknik ini memungkinkan representasi secara adil dan proporsional untuk semua sub-grup dalam sampel yang diambil.

Dengan proportional random sampling, peneliti dapat memastikan bahwa sampel yang dihasilkan mencerminkan komposisi populasi asli secara lebih akurat.

Oleh karena itu, teknik ini cocok bagi penelitian yang bertujuan untuk menganalisis karakteristik dari populasi besar dan beragam. Ini memungkinkan peneliti untuk menggeneralisasi temuan ke seluruh populasi dengan tingkat kepercayaan lebih tinggi.

Tahapan Penerapan Proportional Random Sampling

Penerapan teknik ini melibatkan serangkaian tahapan yang terstruktur. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa sampel yang dihasilkan dapat mewakili populasi secara adil dan proporsional. Beberapa tahapan dalam menerapkan proportional random sampling adalah:

Tentukan populasi yang ingin diteliti secara jelas.
Kumpulkan informasi dasar tentang populasi. Ini mencakup distribusi karakteristik yang relevan dengan tujuan penelitian.
Pilih karakteristik atau variabel yang akan digunakan untuk membagi populasi menjadi strata homogen. Contohnya, jenis kelamin, umum, lokasi geografis, dll.
Bagi populasi menjadi strata berdasarkan karakteristik yang telah ditentukan.
Tentukan ukuran relatif setiap strata dalam populasi.
Tentukan berapa banyak individu yang perlu di-sampling dari populasi secara keseluruhan.
Alokasikan jumlah sampel ke setiap strata berdasarkan proporsinya dalam populasi total.
Gunakan teknik random sampling untuk memilih individu dari setiap strata.
Kumpulkan data dari individu terpilih.
Olah data yang terkumpul dari sampel dan lakukan analisis untuk tarik kesimpulan.
Buat interpretasi hasil untuk gambarkan karakteristik atau pendapat dari populasi secara keseluruhan.

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

Kelebihan dan Kekurangan Proportional Random Sampling

Kelebihan Proportional Random Sampling

Beberapa kelebihan yang dimiliki proportional random sampling adalah:

Representasi yang Lebih Baik: Dengan memastikan bahwa setiap strata dalam populasi diwakili sesuai dengan proporsi mereka, teknik ini memberikan sampel yang lebih representatif.
Pengurangan Bias: Dengan memilih sampel secara acak dari setiap strata, metode ini mengurangi potensi bias yang mungkin timbul.
Fleksibilitas dalam Analisis: Sampel yang dihasilkan memungkinkan peneliti untuk melakukan analisis yang lebih rinci terhadap sub-grup dalam populasi.
Peningkatan Validitas Statistik: Karena setiap segmen populasi diwakili secara proporsional, hasil penelitian cenderung mampu digeneralisasikan ke populasi yang lebih besar.

Kekurangan Proportional Random Sampling

Sementara itu, beberapa kekurangan proportional random sampling yang perlu dipertimbangkan adalah:

Kompleksitas dan Biaya: Butuh informasi demografis detail tentang populasi yang cenderung lebih sulit dan mahal untuk diperoleh. Selain itu, pembagian populasi dan penentuan ukuran sampelnya bisa menambah kompleksitas.
Kesulitan dalam Stratifikasi: Dalam beberapa kasus, mungkin sulit untuk menentukan basis yang tepat untuk stratifikasi. Populasi juga mungkin terlalu heterogen sehingga membuat pembagian menjadi strata menjadi tidak praktis.
Potensi untuk Over-Sampling atau Under-Sampling: Risiko muncul jika proporsi strata tidak ditentukan dengan akurat berdasarkan relevansi mereka terhadap tujuan penelitian.
Keterbatasan dalam Ketersediaan Data: Dalam beberapa situasi, mungkin tidak semua data yang dibutuhkan untuk stratifikasi tersedia atau mudah untuk diakses.

Itulah pembahasan lengkap tentang proportional random sampling yang mencakup konsep umum hingga kelebihan dan kekurangannya. Pembahasan ini mengungkapkan bahwa proportional random sampling adalah teknik fundamental untuk mengurangi bias pengambilan sampel data.

Dengan teknik ini, hasil penelitian bisa lebih akurat dalam merefleksikan populasi secara keseluruhan. Oleh sebab itu, pemahaman akan random sampling cukup penting dalami disiplin ilmu data.

Berbicara tentang data, apakah kamu ingin mendalaminya? Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut program Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program hadir untuk memberikan pemahaman yang luas tentang dunia data science.

Mulai dari konsep dasar, tools penunjang, aplikasi data, hingga praktik dengan real-case project. Di sini, kamu juga bisa praktik analisis data hingga mempelajari machine learning.

Kurikulumnya juga dirancang untuk semua level keahlian, termasuk pemula. Jadi,untukkamu yang baru mau terjun pun tidak akan kesusahan mengikuti kelasnya.

Jangan lewatkan kesempatan ini! Segera gabung dan ambil langkah pertama untuk berkarir di data science bareng Dibimbing.id!