Rumus Cluster Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Warga Bimbingan, tahu nggak sih, kalau cluster random sampling adalah cara praktis buat penelitian di populasi besar? Metode ini membagi populasi ke dalam kelompok (klaster) dan memilih klaster secara acak, jadi lebih hemat waktu dan tenaga!

Teknik ini sering dipakai untuk survei di wilayah luas, seperti studi di berbagai daerah. Daripada mendata semua individu, cukup ambil beberapa klaster untuk dijadikan sampel. Simpel, tapi tetap efektif!

Di artikel ini, MinDi bakal bahas rumus cluster random sampling, langkah-langkahnya, dan contoh penggunaannya. Yuk, simak sampai habis biar makin paham! 

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

Apa itu Cluster Random Sampling?

Cluster random sampling adalah metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi beberapa kelompok atau klaster (cluster), lalu sampel diambil dari klaster yang dipilih secara acak. Setiap klaster dianggap mewakili seluruh populasi, sehingga data yang diperoleh tetap relevan meskipun tidak semua individu di populasi diikutsertakan.

Metode ini sering digunakan ketika populasi tersebar secara geografis atau sulit diakses secara keseluruhan. Dengan memilih klaster, penelitian menjadi lebih praktis, hemat waktu, dan biaya. Contohnya, dalam survei pendidikan, sekolah-sekolah bisa dijadikan klaster, dan data diambil dari siswa di sekolah-sekolah yang terpilih secara acak. 

Baca juga: Pie Chart Adalah: Pengertian, Fungsi, Kelebihan, dan Contoh

Rumus Cluster Random Sampling

Rumus yang digunakan untuk cluster random sampling adalah sebagai berikut:

Keterangan:

1. nc = Ukuran sampel yang dibutuhkan di setiap cluster.
2. N = Jumlah total anggota dalam populasi.
3. n = Ukuran sampel yang dibutuhkan (biasanya dalam bentuk persentase dari populasi).
4. c = Jumlah total cluster dalam populasi.

Cara Kerja Rumus:

1. Kalikan total populasi (N) dengan ukuran sampel yang dibutuhkan dalam persentase (n).
2. Bagikan hasil tersebut dengan jumlah total cluster (c) untuk mendapatkan jumlah sampel per cluster (nc).

Keunggulan Rumus ini:

1. Mempermudah alokasi sampel dalam penelitian berbasis klaster.
2. Efisien untuk populasi besar yang tersebar dalam beberapa kelompok.
3. Membagi jumlah sampel secara proporsional ke dalam setiap klaster.

Rumus ini sangat cocok digunakan dalam penelitian yang melibatkan wilayah geografis atau kelompok terpisah untuk memastikan distribusi sampel yang representatif! 

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

Teknik Cluster Random Sampling​

Warga Bimbingan, tahu nggak sih kalau cluster random sampling adalah teknik praktis yang sering digunakan dalam penelitian berskala besar? 

Dengan membagi populasi ke dalam klaster dan memilih beberapa klaster secara acak, kamu tetap bisa mendapatkan data yang representatif tanpa harus mendata seluruh populasi. Yuk, pelajari langkah-langkahnya!

1. Identifikasi Populasi dan Klaster

Langkah pertama adalah menentukan populasi yang ingin diteliti dan membaginya menjadi beberapa klaster berdasarkan karakteristik tertentu. Klaster ini biasanya ditentukan berdasarkan lokasi geografis, institusi, atau kelompok lain yang relevan.

Contoh: Dalam penelitian tingkat literasi di wilayah pedesaan, populasi bisa dibagi menjadi klaster berdasarkan desa.

Pembagian ini memastikan bahwa setiap klaster cukup heterogen di dalamnya namun homogen antar klaster, sehingga data yang diperoleh tetap mewakili populasi secara keseluruhan.

2. Pilih Klaster Secara Acak

Setelah klaster terbentuk, beberapa klaster dipilih secara acak menggunakan metode seperti tabel angka acak, software statistik, atau bahkan pengundian manual. Klaster yang terpilih akan menjadi dasar pengambilan data.

Catatan: Tidak semua klaster diambil, cukup beberapa klaster yang dianggap representatif sesuai dengan tujuan penelitian.

Tahap ini penting untuk memastikan proses sampling tetap bebas bias, sehingga hasil analisis bisa lebih dipercaya.

3. Tentukan Sampel di Dalam Klaster

Setelah klaster terpilih, tentukan bagaimana sampel diambil dari klaster tersebut. Ada dua pendekatan yang sering digunakan:

1. Single-Stage Sampling: Mengambil semua anggota dalam klaster yang terpilih untuk dijadikan sampel.
2. Contoh: Jika sebuah desa dipilih sebagai klaster, maka semua penduduk desa tersebut dijadikan responden.
3. Two-Stage Sampling: Mengambil sebagian anggota dalam klaster terpilih menggunakan metode random sampling lainnya, seperti simple random sampling.
4. Contoh: Dalam desa yang dipilih, hanya sebagian rumah tangga yang dijadikan sampel.

Pendekatan ini membantu menyesuaikan jumlah sampel dengan sumber daya yang tersedia dan tingkat keakuratan yang diinginkan.

4. Lakukan Pengumpulan Data

Data dikumpulkan hanya dari anggota klaster yang terpilih, baik menggunakan survei, wawancara, atau metode lainnya. Penting untuk memastikan data yang diambil relevan dengan tujuan penelitian dan bebas bias.

Pengumpulan data dari klaster terpilih biasanya lebih efisien dibandingkan mendata seluruh populasi. Selain itu, ini juga membantu mengurangi biaya operasional.

5. Analisis dan Interpretasi Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menganalisis hasilnya. Dalam analisis ini, perhatikan bahwa data berasal dari klaster yang mewakili populasi. Oleh karena itu, interpretasi hasil harus mempertimbangkan proporsi populasi terhadap klaster.

Tahap ini membantu memberikan kesimpulan yang valid dan representatif terhadap populasi secara keseluruhan, meskipun hanya beberapa klaster yang digunakan

Baca juga: 10 Tugas Data Analyst untuk Sukses dalam Dunia Kerja

Contoh Penggunaan 

Warga Bimbingan, pernah kebayang nggak sih bagaimana cara menentukan sampel untuk penelitian yang melibatkan populasi besar dan tersebar? Yuk, langsung kita praktekkan!

Contoh Soal:

Seorang peneliti ingin mengetahui tingkat kepuasan warga terhadap pelayanan air bersih di sebuah kota. Kota tersebut memiliki total populasi 50.000 orang yang tersebar di 20 kelurahan (klaster). 

Peneliti ingin mengambil 10% dari total populasi sebagai sampel penelitian. Dengan metode cluster random sampling, tentukan berapa jumlah sampel yang harus diambil dari setiap klaster jika 5 kelurahan dipilih secara acak untuk dijadikan sampel.

Penyelesaian:

1. Gunakan Rumus Cluster Random Sampling:

keterangan:

1. N = Total populasi (50.000 orang).
2. n = Sampel yang dibutuhkan dalam persentase (10% atau 0,1).
3. c = Jumlah total klaster (20 kelurahan).

2. Hitung Ukuran Sampel Total (n):

n = N ⋅ 0,1 = 50.000 ⋅ 0,1 = 5.000

Jadi, total sampel yang dibutuhkan adalah 5.000 orang.

3. Hitung Sampel per Klaster (nc): Karena total klaster adalah 20, sampel per klaster dihitung dengan:

Jadi, dari setiap klaster (kelurahan), 250 orang harus diambil sebagai sampel.

4. Pilih Klaster Secara Acak: Dari 20 kelurahan, pilih 5 kelurahan secara acak. Misalnya, kelurahan yang terpilih adalah A, B, C, D, dan E.

5. Jumlah Sampel yang Harus Dikumpulkan dari Setiap Klaster Terpilih: Karena hanya 5 kelurahan yang dipilih, maka:

ncs per chosen = 250 ⋅ 5 = 1 . 250 orang dari masing-masing kelurahan terpilih.

Baca juga: 5 Contoh Pekerjaan Data Analyst beserta Jenis dan Gaji

Dengan menggunakan rumus cluster random sampling, peneliti hanya perlu mendata 1.250 orang dari 5 kelurahan terpilih. 

Teknik ini mempermudah pengumpulan data tanpa harus mendata seluruh populasi, namun tetap menghasilkan sampel yang representatif. Efisien dan efektif, kan?

Pelajari Cluster Random Sampling di Bootcamp Data Science dibimbing.id!

Setelah memahami pengertian, rumus, langkah-langkah, dan contoh cluster random sampling, kamu pasti sadar bahwa metode ini sangat penting untuk penelitian yang melibatkan populasi besar. 

Yuk, gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id dan kembangkan kemampuan analisis data sekaligus memahami berbagai metode sampling!

Di bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor-mentor profesional dengan materi komprehensif, termasuk cara menggunakan cluster random sampling dalam proyek nyata. Dengan pendekatan berbasis praktik, kamu bisa langsung mengaplikasikan teori ke dalam portofolio yang menarik.

Nggak perlu khawatir kalau ada materi yang sulit dipahami, karena kamu bisa mengulang hingga benar-benar menguasainya. Plus, dengan lebih dari 700+ hiring partner dan 90% alumni yang sukses berkarier di bidang data, peluangmu untuk berkembang semakin besar!

Punya pertanyaan seperti, “Bagaimana cluster sampling diterapkan di dunia nyata?” atau “Skill apa saja yang akan dipelajari?” Yuk, konsultasi gratis di sini! Kami siap bantu #BimbingSampeJadi Data Scientist profesional! 

Referensi:

1. Cluster Sampling: Definition, Method and Examples [Buka]
2. Cluster Random Sampling [Buka]