Teknik Random Sampling: Pengertian, Rumus, dan Penerapannya

Dalam penelitian statistik, random sampling adalah metode pengambilan sampel yang dilakukan secara acak untuk memastikan bahwa setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Teknik ini sering digunakan dalam penelitian ilmiah, survei bisnis, dan riset sosial karena menghasilkan data yang lebih objektif dan representatif. Artikel ini akan membahas pengertian, rumus, serta berbagai jenisnya, termasuk simple, stratified, cluster, systematic, dan proportionate stratified random pada sampling.

Apa yang Dimaksud dengan Metode Random Sampling?

Metode random dalam sampling adalah teknik pemilihan sampel di mana setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Metode ini bertujuan untuk menghindari bias dalam penelitian dan memastikan hasil yang lebih akurat serta dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas.

Menurut Sugiyono (2018), Adalah teknik pengambilan sampel yang dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata dalam populasi.

Menurut Creswell (2014), memungkinkan setiap individu dalam populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih, sehingga meningkatkan validitas penelitian.

Metode ini digunakan dalam berbagai bidang, termasuk penelitian akademik, survei pelanggan, riset pasar, dan eksperimen ilmiah.

Jenis-Jenis Random Sampling

Ada beberapa jenis metode random pada sampling yang umum digunakan dalam penelitian, antara lain:

1. Simple Random pada Sampling

Simple random dalam sampling adalah metode sampling di mana setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih tanpa memperhitungkan karakteristik tertentu.

Contoh: Jika sebuah universitas ingin mensurvei tingkat kepuasan mahasiswanya, mereka dapat mengambil sampel acak dari daftar seluruh mahasiswa.

2. Stratified Random pada Sampling

Stratified random dalam sampling adalah metode sampling di mana populasi dibagi menjadi beberapa kelompok (strata) berdasarkan karakteristik tertentu sebelum sampel dipilih secara acak dari setiap strata.

Contoh: Dalam penelitian tentang pendapatan rumah tangga, populasi dapat dibagi berdasarkan kelompok pendapatan (rendah, menengah, tinggi) dan kemudian dipilih sampel acak dari masing-masing kelompok tersebut.

3. Cluster Random pada Sampling

Cluster random dalam sampling adalah metode di mana populasi dibagi menjadi beberapa kelompok (cluster), kemudian beberapa cluster dipilih secara acak, dan semua elemen dalam cluster tersebut dijadikan sampel.

Contoh: Sebuah perusahaan ingin mensurvei kepuasan karyawan di seluruh cabangnya, sehingga mereka memilih beberapa cabang secara acak dan menyurvei semua karyawan di cabang tersebut.

4. Systematic Random pada Sampling

Systematic random dalam sampling adalah metode di mana elemen dalam populasi dipilih menggunakan interval tetap setelah memilih titik awal secara acak.

Contoh: Jika sebuah perusahaan memiliki daftar 1.000 pelanggan dan ingin memilih sampel 100 orang, mereka bisa memilih setiap pelanggan ke-10 dari daftar tersebut.

5. Proportionate Stratified Random pada Sampling

Proportionate stratified random dalam sampling adalah metode yang mirip dengan stratified random dalam sampling, tetapi jumlah sampel yang diambil dari setiap strata disesuaikan dengan proporsi jumlah elemen dalam strata tersebut.

Contoh: Jika dalam suatu populasi terdapat 60% laki-laki dan 40% perempuan, maka dalam pengambilan sampel, 60% akan diambil dari laki-laki dan 40% dari perempuan.

Rumus Random Sampling

Untuk menentukan jumlah sampel yang diperlukan dalam random dalam sampling, sering digunakan rumus Slovin:

n = N / (1 + Ne²)

Keterangan:

• n = jumlah sampel yang dibutuhkan
• N = jumlah populasi
• e = tingkat kesalahan yang diinginkan (misalnya 5% atau 0.05)

Contoh Perhitungan Menggunakan Rumus Random Sampling:

Misalnya, sebuah perusahaan memiliki populasi 1.000 pelanggan, dan ingin menggunakan tingkat kesalahan 5% (0.05), maka jumlah sampel yang dibutuhkan adalah:

n = 1000 / (1 + 1000 * 0.05²) n = 1000 / (1 + 2.5) n = 1000 / 3.5 n ≈ 286 responden

Jadi, perusahaan harus mengambil 286 responden untuk mendapatkan hasil yang representatif.

Mengapa Memilih Random Pada Sampling?

Beberapa alasan utama mengapa random pada sampling digunakan dalam penelitian:

• Mengurangi Bias – Setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih.
• Meningkatkan Representasi – Data yang dikumpulkan lebih mencerminkan populasi secara keseluruhan.
• Mudah Digunakan – Metode ini relatif mudah diterapkan dalam berbagai penelitian.
• Validitas yang Tinggi – Menghasilkan data yang lebih dapat digeneralisasi ke populasi lebih luas.

Kesimpulan

Random sampling adalah metode pengambilan sampel yang sangat efektif dalam penelitian karena mengurangi bias dan meningkatkan representasi data. Dengan memahami berbagai jenisnya seperti simple, stratified, cluster, systematic, dan proportionate stratified random pada sampling, peneliti dapat memilih teknik yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka. Selain itu, penggunaan teknologi seperti tsurvey.id memungkinkan proses pengambilan sampel dan pengolahan data menjadi lebih cepat dan akurat.