POPULASI DAN SAMPEL © Tri Nugroho Adi - S1 Ilmu Komunikasi ...

Populasi, Sampel &
Teknik Penarikan Sampel
Tri Nugroho Adi,M.Si
Jurusan Ilmu Komunikasi
Universitas Jenderal Soedirman

Salah satu hal yang menakjubkan dalam
penelitian ialah kenyataan bahwa kita
dapat menduga sifat-sifat suatu kumpulan
objek penelitian hanya dengan
mempelajari dan mengamati sebagian dari
kumpulan itu

KONSEP DASAR POPULASI
DAN SAMPEL PENELITIAN
‣ Populasi atau sering juga disebut universe adalah
keseluruhan atau totalitas objek yang diteliti yang ciricirinya
akan diduga atau ditaksir (estimated).
‣ Populasi dalam penelitian (penelitian komunikasi) bisa
berupa orang (individu, kelompok, organisasi,
komunitas, atau masyarakat) maupun benda, misalnya
jumlah terbitan media massa, jumlah artikel dalam media
massa, jumlah rubrik, dan sebagainya (terutama jika
penelitian kita menggunakan teknik analisis isi (content
analysis).
‣ Ciri-ciri populasi disebut parameter ( rata-rata, ragam,
modus, atau range)

‣ Populasi penelitian terdiri dari populasi
sampling dan populasi sasaran.
‣ Populasi sampling adalah keseluruhan
objek yang diteliti, sedangkan populasi
sasaran adalah populasi yang benarbenar
dijadikan sumber data.

misal….
‣ Kita akan meneliti bagaimana rata-rata tingkat
prestasi akademik mahasiswa Jurusan Ilmu
Komunikasi UNSOED dan kita hanya akan
memokuskan penelitian kita pada mahasiswa
yang aktif di lembaga-lembaga kemahasiswaan,
‣ Maka seluruh mahasiswa Jurusan Ilmu
Komunikasi UNSOED adalah populasi sampling,
sedangkan seluruh mahasiswa yang aktif dalam
lembaga kemahasiswaan adalah populasi
sasaran.

Jumlah populasi (population numbers) dan
ukuran populasi (population size).
‣ Jumlah populasi adalah banyaknya
kategori populasi yang dijadikan objek
penelitian yang dinotasikan dengan huruf
K.

Misal
‣ Ketika kita meneliti tingkat rata-rata prestasi
akademik mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi
Unsoed, maka jumlah populasinya adalah satu,
yakni kategori mahasiswa.
‣ Sementara itu, jika kita meneliti sikap sivitas
akademika Jurkom Unsoed terhadap kebijakan
rektor dalam menaikkan biaya pendidikan, maka
jumlah populasinya sebanyak kategori yang
terkandung dalam konsep sivitas akademika,
misalnya terdiri dari kategori mahasiswa, dosen,
dan staf administratif. Jadi, jumlah populasinya
ada tiga.

‣ Ukuran populasi adalah banyaknya unsur
atau unit yang terkandung dalam sebuah
kategori populasi tertentu, yang
dilambangkan dengan huruf N.

Misal
‣ Ketika kita meneliti bagaimana rata-rata
tingkat prestasi akademik mahasiswa
Jurkom Unsoed, maka jumlah populasinya
adalah satu dan ukuran populasinya 449
orang (sesuai dengan jumlah mahasiswa
yang terdaftar resmi di Jurkom Unsoed).

‣ Jika kita menggunakan seluruh unsur
populasi sebagai sumber data, maka
penelitian kita disebut sensus.
‣ Sensus merupakan penelitian yang
dianggap dapat mengungkapkan ciri-ciri
populasi (parameter) secara akurat dan
komprehensif, sebab dengan
menggunakan seluruh unsur populasi
sebagai sumber data, maka gambaran
tentang populasi tersebut secara utuh dan
menyeluruh akan diperoleh.

‣ Oleh karena itu, sebaik-baiknya penelitian
adalah penelitian sensus. Namun demikian,
dalam batas-batas tertentu sensus kadangkadang
tidak efektif dan tidak efisien, terutama
jika dihubungkan dengan ketersedian sumber
daya yang ada pada peneliti.
‣ Misalnya, bila dikaitkan dengan fokus penelitian,
keterbatasan waktu, tenaga, dan biaya yang
dimiliki oleh peneliti.

‣ Sebagian unsur populasi yang dijadikan
objek penelitian itu disebut sampel.
‣ Sampel atau juga sering disebut contoh
adalah wakil dari populasi yang ciri-cirinya
akan diungkapkan dan akan digunakan
untuk menaksir ciri-ciri populasi.

‣ Jika kita menggunakan sampel sebagai
sumber data, maka yang akan kita peroleh
adalah ciri-ciri sampel bukan ciri-ciri
populasi, tetapi ciri-ciri sampel itu harus
dapat digunakan untuk menaksir populasi.
‣ Ciri-ciri sampel disebut statistik. Sama
halnya dengan populasi, dalam sampel
pun ada konsep jumlah sampel dan
ukuran sampel.

‣ Jumlah sampel adalah banyaknya kategori
sampel yang diteliti yang dilambangkan
dengan huruf k, yang jumlahnya sama
dengan jumlah populasi (k=K).
‣ Sedangkan ukuran sampel (dilambangkan
dengan huruf n) adalah besarnya unsur
populasi yang dijadikan sampel, yang
jumlahnya selalu lebih kecil daripada
ukuran populasi (n

‣ Kita harus benar-benar memahami
pengertian istilah jumlah sampel dengan
ukuran sampel, sebab jumlah sampel dan
sifat sampel yang diteliti (terutama untuk
penelitian eksplanatif, misalnya penelitian
korelasional) akan sangat menentukan uji
statistik inferensial yang mana yang
harus digunakan untuk menguji hipotesis
yang dirumuskan dalam penelitian kita.

‣ Karena data yang diperoleh dari sampel harus
dapat digunakan untuk menaksir populasi, maka
dalam mengambil sampel dari populasi tertentu
kita harus benar-benar bisa mengambil sampel
yang dapat mewakili populasinya atau disebut
sampel representatif.
‣ Sampel representatif adalah sampel yang
memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif
sama dengan ciri karakteristik populasinya.
‣ Tingkat kerepresentatifan sampel yang diambil
dari populasi tertentu sangat tergantung pada
jenis sampel yang digunakan, ukuran sampel
yang diambil, dan cara pengambilannya.

KERANGKA SAMPLING
(SAMPLING FRAME)
‣ Kerangka sampling (sampling frame)
adalah sebuah daftar yang memuat data
mengenai seluruh unit atau unsur
sampling yang terdapat pada populasi
sampling.
‣ Orang sering mengatakan, kerangka
sampling adalah daftar nama-nama yang
kerkandung dalam populasi penelitian.

JENIS SAMPEL DAN TEKNIK
SAMPLING
‣ Berdasarkan prosedur atau cara yang
digunakan dalam mengambil sampel dari
populasi (teknik sampling), kita dapat
mengidentifikasi dua jenis sampel, yaitu:
sampel probabilitas (probability
sampling) dan sampel nonprobabilitas
(nonprobability sampling).

‣ Sampel probabilitas atau disebut juga sampel
random (sampel acak) adalah sampel yang
pengambilannya berlandaskan pada prinsip teori
peluang, yakni prinsip memberikan peluang yang
sama kepada seluruh unit populasi untuk dipilih
sebagai sampel.
‣ Sebaliknya, sampel nonprobabilitas atau sampel
nonrandom (sampel tak acak) adalah sampel
yang pengambilannya didasarkan pada
pertimbangan-pertimbangan tertentu (bisa
pertimbangan penelitian maupun pertimbangan
peneliti).

Teknik Sampling Probabilitas
(Teknik Sampling Random)
‣ Teknik Sampling Random Sederhana (Simple
Random Sampling)
Sampel acak sederhana adalah sebuah sampel
yang diambil sedemikian rupa sehingga setiap
unit penelitian atau satuan elementer dari
populasi mempunyai kesempatan yang sama
untuk dipilih sebagai sampel. Peluang yang
dimiliki oleh setiap unit penelitian untuk dipilh
sebagai sampel sebesar n/N, yakni ukuran
sampel yang dikehendaki dibagi dengan ukuran
populasi.

Syarat yang harus dipenuhi dlm.Teknik Sampling
Random Sederhana, antara lain (Singarimbun dan
Effendy, 1989):
‣ 1. Harus tersedia kerangka sampling atau
memungkinkan untuk dibuatkan kerangka
samplingnya (dalam kerangka sampling tidak
boleh ada unsur sampel yang dihitung dua kali
atau lebih).
‣ 2. Sifat populasinya harus homogen, jika tidak,
kemungkinan akan terjadi bias.
‣ 3. Ukuran populasinya tidak tak terbatas,
artinya harus pasti berapa ukuran populasinya.
‣ 4. Keadaan populasinya tidak terlalu tersebar
secara geografis.

‣ Teknik Sampling Random Sistematik (Systematic
Random Sampling)
‣ Apabila ukuran populasinya sangat besar, hingga tidak
memungkinkan dilakukan pemilihan sampel dengan cara
pengundian
‣ Persyaratan yang harus dipenuhi agar teknik sampling ini
dapat digunakan, sama dengan persyaratan untuk
sampel random sederhana, yakni tersedianya kerangka
sampling (ukuran populasinya diketahui dengan pasti),
dan populasinya mempunyai pola beraturan yang
memungkinkan untuk diberikan nomor urut serta bersifat
homogen.

‣ Pada teknik sampling sistematik perandoman
atau pengundian hanya dilakukan satu kali,
yakni ketika menentukan unsur pertama dari
sampling yang akan diambil.
‣ Penentuan unsur sampling selanjutnya ditempuh
dengan cara memanfaatkan interval sampel.
‣ Interval sampel adalah angka yang menunjukkan
jarak antara nomor-nomor urut yang terdapat
dalam kerangka sampling yang akan dijadikan
patokan dalam menentukan atau memilih unsurunsur
sampling kedua dan seterusnya hingga
unsur ke-n. Interval sampel biasanya
dilambangkan dengan huruf k.

‣ Interval sampel atau juga disebut sampling rasio
diperoleh dengan cara membagi ukuran populasi
dengan ukuran sampel yang dikehendaki (N/n).
‣ Misalnya, dari populasi (N) berukuran 500 kita akan
mengambil sampel (n) berkuran 50, maka interval
samplingnya adalah 500/50=10 atau k =10. Andaikan
yang terpilih sebagai unsur sampling pertama adalah
satuan elementer yang bernomor s, maka penentuan
unsur-unsur sampel berikutnya adalah:
Unsur pertama = s
Unsur kedua = s + k
Unsur ketiga = s + 2k
Unsur keempat = s + 3k, dan seterusnya hingga
unsur ke-n.

‣ Teknik Sampling Random Berstrata
(Stratified Random Sampling)
Teknik sampling ini digunakan apabila
populasinya tidak homogen (heterogen).
Makin heterogen suatu populasi, makin
besar pula perbedaan sifat-sifat antara
lapisan tersebut.

‣ Untuk dapat menggambarkan secara tepat
tentang sifat-sifat populasi yang
heterogen, maka populasi yang
bersangkutan harus dibagi-bagi kedalam
lapisan-lapisan (strata) yang seragam atau
homogen, dan dari setiap strata dapat
diambil sampel secara random (acak).

MISAL
‣ Kita hendak mengetahui sikap masyarakat
terhadap kepala desanya.
‣ Desa A tsb. Diteliti dengan unit analisisnya
kepala keluarga.
‣ Peneliti menentukan dasar stratanya adalah
jenis pekerjaan.
‣ Diperoleh data monografi sbb:
‣ Petani = 275
‣ Buruh = 54
‣ Pedagang/buruh/swasta = 76
‣ Pegawai negeri = 25
‣ Lain-lain= 30

Kemudian
‣ Jumlah populasi = 275+54+76+25+30= 460 kk
‣ Jika peneliti menentukan besarnya sampel 60
kk,maka besarnya sampel untuk masing-masing
kk sbb:
‣ Petani = 275/460x60= 36
‣ Buruh = 54/460x60=7
‣ Pedagang/buruh/swasta = 76/460x60=10
‣ Pegawai negeri = 25/460x60=3
‣ Lain-lain= 30/460x60=4

‣ Selanjutnya peneliti dapat menggunakan
sampel secara random pada setiap sub
populasi berdasarkan jenis pekerjaan,
dengan terlebih dahulu menyusun
sampling frame untuk setiap jenis
pekerjaan.

‣ Teknik Sampling Random Klaster (Cluster
Random Sampling)
Teknik ini digunakan apabila ukuran populasinya
tidak diketahui dengan pasti, sehingga tidak
memungkinkan untuk dibuatkan kerangka
samplingnya, dan keberadaannya tersebar
secara geografis atau terhimpun dalam klasterklaster
yang berbeda-beda. Misalnya, populasi
sebuah penelitian kita adalah seluruh murid
Sekolah Dasar (SD) yang ada di Wilayah Kab.
Banyumas

‣ Maka kelompok siswa SD itu kita buat
berdasarkan nama sekolahnya. Kelompok anak
SD itu disebut klaster.
‣ Klaster dapat berupa sekolah, kelas, kecamatan,
desa, kelurahan, RW, RT, dan sebagainya.
‣ Apabila klaster itu bersifat wilayah geografis
yang kecil, maka pengambilan sampelnya dapat
dilakukan satu tahap (simple cluster sampling).
Misalnya, wilayah penelitian kita ada di
Kelurahan Gunung Merapi, yang terdiri dari 10
RW, maka kita dapat memilih beberapa RW
secara random untuk dijadikan wilayah
penelitian dengan konsekuensi seluruh
penduduk sasaran di RW itu harus dijadikan
sampel (responden).

‣ Akan tetapi jika klasternya besar atau
wilayah geografisnya besar, maka
pengambilan sampel tidak cukup hanya
satu tahap, melainkan harus beberapa
tahap. Dalam keadaan yang demikian
gunakanlah teknik sampling klaster
banyak tahap (multistage cluster
sampling).