Cluster Sampling: Pengertian, Teknik, dan Contohnya dalam Penelitian

Dalam metode penelitian, teknik pengambilan sampel sangat menentukan kualitas hasil penelitian. Salah satu metode yang sering digunakan dalam penelitian dengan populasi besar adalah cluster saat sampling. Cluster saat sampling adalah teknik sampling di mana populasi dibagi menjadi kelompok-kelompok atau klaster, lalu sampel diambil secara acak dari kelompok tersebut. Artikel ini akan membahas teknik ini, contoh penerapannya.

Apa yang Dimaksud dengan Cluster Sampling?

Adalah metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi beberapa kelompok (klaster), lalu sampel diambil dari beberapa klaster tersebut secara acak. Teknik ini digunakan ketika sulit atau tidak memungkinkan untuk melakukan pengambilan sampel secara individual dari seluruh populasi.

Menurut Sugiyono (2018): Cluster pada sampling adalah teknik sampling yang membagi populasi menjadi kelompok-kelompok kecil dan mengambil sampel secara acak dari kelompok tersebut untuk mendapatkan hasil yang mewakili populasi.

Menurut Creswell (2014): Cluster pada sampling digunakan dalam penelitian skala besar ketika pengambilan sampel individu terlalu mahal atau sulit dilakukan.

Kapan Sebaiknya Menggunakan Cluster Sampling?

Teknik ini biasanya digunakan dalam kondisi berikut:

• Populasi yang Sangat Besar: Jika populasi yang akan diteliti terlalu besar dan tersebar luas, teknik ini lebih efisien dibandingkan teknik lain.
• Keterbatasan Sumber Daya: Ketika peneliti memiliki keterbatasan waktu, biaya, atau tenaga, metode ini dapat mengurangi kompleksitas pengumpulan data.
• Penelitian Geografis atau Wilayah: teknik ini sering digunakan dalam studi yang membandingkan daerah atau wilayah tertentu.

Teknik Cluster Sampling

Berikut adalah beberapa teknik yang digunakan dalam Teknik ini :

1. Single-Stage 

Pada metode ini, seluruh anggota dari klaster yang dipilih menjadi bagian dari sampel penelitian.

Contoh: Dalam penelitian mengenai efektivitas metode pengajaran di sekolah, peneliti memilih 5 sekolah secara acak, lalu mengambil semua siswa di sekolah-sekolah tersebut sebagai sampel.

2. Two-Stage

Metode ini melibatkan dua tahap: pertama, pemilihan klaster secara acak, lalu pemilihan individu secara acak dari klaster yang terpilih.

Contoh: Penelitian tentang kebiasaan membaca siswa dilakukan dengan memilih beberapa sekolah secara acak, lalu mengambil sampel siswa secara acak dari sekolah-sekolah tersebut.

3. Multi-Stage

Metode ini menggunakan lebih dari dua tahap dalam pemilihan sampel, sering digunakan untuk penelitian yang mencakup populasi yang sangat besar.

Contoh: Studi mengenai preferensi konsumen di Indonesia dilakukan dengan memilih provinsi secara acak, lalu memilih kota dalam provinsi tersebut secara acak, kemudian memilih rumah tangga secara acak dalam kota tersebut.

Apa Bedanya Cluster Pada Sampling dan Area Sampling?

Banyak yang menganggap cluster pada sampling sama dengan area sampling, tetapi ada beberapa perbedaan:

Contoh Cluster Sampling dalam Berbagai Bidang

Berikut adalah beberapa contoh penerapan cluster pada sampling dalam berbagai bidang:

1. Penelitian Pendidikan

Judul: "Evaluasi Efektivitas Kurikulum Pendidikan di Sekolah Dasar" Metode: Memilih beberapa sekolah secara acak dan mengumpulkan data dari semua siswa di sekolah tersebut.

2. Penelitian Kesehatan

Judul: "Analisis Pola Konsumsi Gizi di Wilayah Perkotaan dan Pedesaan" Metode: Memilih beberapa desa atau kelurahan secara acak dan mengumpulkan data dari rumah tangga di area tersebut.

3. Penelitian Pemasaran

Judul: "Preferensi Konsumen terhadap Produk Organik di Indonesia" Metode: Memilih beberapa kota secara acak, lalu memilih supermarket di kota tersebut, dan mengambil data dari pelanggan secara acak.

Kesimpulan

Cluster pada sampling adalah metode yang sangat berguna dalam penelitian dengan populasi besar atau tersebar luas. Dengan memahami teknik ini serta melihat contoh penerapannya, peneliti dapat menggunakan metode ini secara efektif untuk mendapatkan hasil yang representatif. Selain itu, pemanfaatan teknologi seperti tsurvey.id memungkinkan pengumpulan data yang lebih cepat, akurat, dan efisien, meningkatkan kualitas penelitian secara keseluruhan.