Simple Random Sampling: Definisi, Contoh, & Cara Penerapan

Teknik tersebut beroperasi pada prinsip kesederhanaan dan keadilan. Ini memastikan bahwa tidak ada bias yang memengaruhi pemilihan anggota sampel.

Dalam praktiknya, proses ini dilakukan dengan menetapkan nomor atau identifikasi unik kepada setiap elemen dalam populasi. Lalu, ini dilanjutkan dengan random method, seperti pengundian atau penggunaan perangkat lunak yang menghasilkan angka acak.

Tujuan dari simple random sampling adalah kemampuannya untuk menciptakan sampel yang representatif dari populasi. Dengan begitu, peneliti bisa menggeneralisasi temuan dari sampel ke populasi yang lebih luas dengan kredibilitas tinggi.

Meski begitu, metode ini memerlukan akses lengkap ke daftar populasi dan bisa menjadi tidak efisien atau mahal. Hal ini khususnya berlaku ketika populasi yang ditarget sangat besar atau sulit diakses.

Secara keseluruhan, sampling random sampling adalah teknik yang sering digunakan karena sifatnya yang tidak bias dan mudah diaplikasikan.

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

Mereka memiliki daftar pasien yang didiagnosis dengan penyakit ini di sebuah rumah sakit besar. Dengan menggunakan simple random sampling, peneliti tersebut secara acak memilih sejumlah pasien dari daftar tersebut.

Tujuannya adalah  untuk menjadi bagian dari kelompok uji coba obat tersebut. Hal ini memastikan bahwa setiap pasien memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih.

Mereka memiliki akses ke database penduduk sebuah kota. Lalu, mereka menggunakan metode simple random sampling untuk memilih individu yang akan diwawancarai. 

Dengan cara itu, setiap individu di kota tersebut memiliki peluang yang sama untuk memberikan pendapatnya. Ini memberikan gambaran yang adil dan representatif tentang sikap masyarakat terhadap isu tersebut.

Mereka menggunakan simple random sampling untuk memilih sekelompok konsumen dari database pelanggan mereka. Tujuannya adalah untuk mengirimkan sampel produk ke konsumen dan membuat mereka mengisi survei tentang pengalaman yang dirasakan. 

Hal tersebut membantu perusahaan mendapatkan feedback yang tidak bias dari berbagai segmen pelanggan mereka.

Pada saat proses pembuatannya, pastikan tidak ada duplikasi dan setiap anggota hanya terdaftar sekali.

Ukuran sampel bisa ditentukan berdasarkan pertimbangan statistik. Contohnya adalah margin of error yang diinginkan dan tingkat kepercayaan. Selain itu, pertimbangannya juga bisa berdasarkan keterbatasan sumber daya, seperti waktu dan anggaran.

• Menggunakan Tabel Angka Acak: Cari angka dalam tabel yang sesuai dengan nomor pada daftar kerangka sampel milikmu.

• Penggunaan Software: Gunakan perangkat lunak statistik atau fungsi pengacak yang tersedia di banyak spreadsheet untuk memilih sampel.

• Pengundian: Metode manual ini mungkin cocok untuk populasi kecil.

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

Demikian pembahasan lengkap mengenai simple random sampling yang mencakup pengertian hingga cara penerapannya. Penjelasan di atas menunjukkan bahwa simple random sampling adalah metode yang cukup mudah diterapkan.

Selain itu, ini cocok untuk penelitian yang membutuhkan data yang tidak bias. Berbicara tentang data, apakah kamu tertarik untuk memperdalam ilmu di bidang ini?

Jika iya, MinDi rekomendasikanmu 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.

Terlebih lagi, pembelajarannya dilengkapi dengan silabus beginner-friendly. Jadi, kamu yang beralih karir dan baru mulai bisa mengikuti kelas tanpa kesusahan.

So, nggak perlu ragu! Segera gabung dan mulai karir di data science bareng Dibimbing.id!