Apa Itu Teknik Random Sampling? Ini Jenis, Contoh dan Rumusnya!

Random sampling adalah metode pengambilan sampel yang cukup representatif. Pelajari di artikel ini jenis teknik random sampling, contoh, dan rumusnya!

Dalam sebuah riset, pengambilan sampel adalah hal yang penting untuk memastikan keandalan, validitas, dan generalisabilitas hasil penelitian.

Sampel ini menjadi bagian kecil untuk mewakili kelompok yang lebih besar.

Terdapat banyak metode untuk mengumpulkan data dan salah satu yang paling populer sekaligus sederhana adalah random sampling.

Seperti apa itu teknik random sampling dan bagaimana penerapannya? Yuk, simak uraian lengkapnya!

• Apa itu teknik random sampling?
• Manfaat penggunaan teknik random sampling
• Jenis random sampling
• Rumus random sampling
• Perbedaan purposive sampling dan random sampling
• Contoh random sampling
• Kelebihan random sampling
• Kekurangan random sampling
• Kesimpulan

Apa itu teknik random sampling? 

Sumber : Unsplash

Random sampling adalah metode pengambilan data atau sampel acak dari populasi. Teknik random sampling ini berarti setiap anggota mempunyai probabilitas sama untuk diambil sebagai sampel.

Pendekatan random sampling ini didasarkan pada prinsip bahwa dengan pemilihan acak, kita dapat memastikan bahwa sampel tersebut mewakili variasi yang ada.

Dengan menggunakan metode random sampling, peneliti dapat membuat representasi yang tidak bias dan memastikan validitas serta keandalan hasil penelitian.

Metode random sampling ini sering digunakan dalam berbagai disiplin ilmu karena kemampuannya untuk menghasilkan sampel yang representatif.

Dengan demikian, hasil dari sampel dapat digeneralisasikan kembali ke populasi yang lebih besar.

Manfaat penggunaan teknik random sampling

Sumber : Pixabay

Penggunaan metode random sampling dalam penelitian memiliki manfaat yang signifikan dalam memastikan validitas, akurasi, dan representativitas hasil penelitian.

Beberapa manfaat penting dari penggunaan teknik random sampling adalah sebagai berikut.

1. Meningkatkan akurasi estimasi

Dengan memastikan bahwa masing-masing anggota populasi mempunyai kesempatan sama, teknik ini membantu mengurangi kemungkinan adanya bias.

Jika semua anggota populasi mempunyai kesempatan sama, maka hal ini membuat estimasi yang dihasilkan dari sampel random sampling lebih mewakili kelompok atau populasi secara keseluruhan.

Kemudian, dengan menggunakan teknik-teknik statistik yang tepat, seperti interval kepercayaan dan margin of error, random sampling memungkinkan untuk membuat estimasi akurat tentang parameter populasi.

2. Mengurangi bias

Tidak adanya faktor-faktor subjektif dalam memilih sampel, membuat random sampling mampu mengurangi risiko bias dari total populasi yang mungkin terjadi dalam penelitian.

Dengan demikian, dapat dipastikan bahwa hasil penelitian lebih objektif dan dapat diandalkan.

3. Meningkatkan keandalan data

Dengan memilih sampel secara acak, teknik random sampling ini membantu mengurangi risiko kesalahan yang mungkin terjadi dalam penelitian.

Hal ini karena anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih sehingga meminimalkan kemungkinan kesalahan dalam pemilihan sampel.

Hasil dari sampel juga cenderung lebih mudah digeneralisasikan ke populasi yang lebih besar karena dianggap mewakili secara keseluruhan.

Dengan memastikan representasi yang adil, mengurangi bias, memungkinkan generalisasi, dan mengurangi risiko kesalahan, random sampling membantu meningkatkan keandalan data dalam penelitian.

4. Mempermudah analisis statistik

Mengingat masing-masing anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih, distribusi statistik dari sampel tersebut cenderung dapat dihitung dengan lebih mudah dan cepat.

Jenis random sampling 

Sumber : Pixabay

Melansir dari laman Towards Data Science, setidaknya ada beberapa jenis random sampling yang umum digunakan. Beberapa jenis random sampling adalah:

1. Simple random sampling

Pengambilan sampel acak sederhana atau simple random sampling adalah salah satu teknik pengambilan sampel yang paling sederhana dan umum digunakan dalam penelitian.

Dalam metode ini, setiap anggota mempunyai kesempatan sama untuk dipilih menjadi bagian dari sampel, tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi.

Adapun cara pengambilan sampel random sampling, peneliti harus terlebih dulu menentukan populasi yang akan menjadi subjek penelitian.

Kemudian, pilih ukuran sampel yang sesuai agar hasil bisa representatif dan dapat diandalkan.

Dalam hal ini, penting bagi peneliti untuk membuat daftar lengkap yang berisi semua anggota populasi secara lengkap dan akurat.

Nantinya, dari data populasi inilah, kamu bisa mengambil sampel secara acak.

2. Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang membagi populasi menjadi strata maupun kelompok berdasarkan sejumlah karakteristik tertentu, seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, atau lainnya.

Pilih sampel secara acak dari setiap kelompok guna memastikan bahwa setiap kelompok terwakili sesuai dengan proporsinya dalam populasi.

3. Cluster Random Sampling

Jenis random sampling ini hampir sama dengan stratified random sampling.

Namun jenis pengambilan sampel ini juga melibatkan pembagian populasi menjadi kelompok atau cluster lebih kecil.

Pembagian populasi itu bisa berdasarkan unit geografis (misalnya desa atau kecamatan) atau unit administratif lainnya.

Kemudian, dalam cluster random sampling, setiap cluster akan dipilih acak untuk menjadi bagian dari sampel.

Metode pengumpulan data ini cocok digunakan ketika populasi terdistribusi dalam kelompok-kelompok yang dapat diakses dengan mudah, seperti dalam survei rumah tangga atau survei daerah.

4. Multistage Random Sampling

Multistage random sampling adalah salah satu metode pengambilan sampel kompleks yang melibatkan beberapa tahap dalam prosesnya.

Jenis sampling ini sering digunakan dalam penelitian di bidang sosial, kesehatan, lingkungan, dan lainnya.

Di sini, populasi yang diteliti memiliki struktur yang kompleks atau cenderung heterogen.

Dalam pengambilan sampel bertingkat tersebut, populasi kemudian dibagi menjadi beberapa tahap atau klaster, dan kemudian sampel random sampling dipilih secara acak dari setiap tahap.

Rumus random sampling 

Sumber : Unsplash

Untuk melakukan teknik pengambilan sampel random sampling dengan benar, beberapa rumus random sampling adalah sebagai berikut ini.

Rumus Simple Random Sampling

Dalam pengambilan sampel acak sederhana, kamu bisa menggunakan rumus Slovin untuk menentukan ukuran sampel, yaitu:

n = N / (1+Ne²)  

• n : jumlah sampel 
• N : jumlah total anggota populasi 
• e : tingkat signifikansi (0.05 atau 0.01)  

Rumus Stratified Random Sampling 

Berikut adalah rumus random sampling yang dapat digunakan untuk menentukan ukuran sampel di setiap strata. 

Ah = (Nh/N) X A  

• Ah: Jumlah sampel yang akan diambil di strata h 
• Nh : Jumlah anggota dalam strata ℎ 
• N  :  Jumlah total anggota populasi 
• A : Jumlah total sampel dari populasi yang hendak diambil 

Dengan rumus ini, kamu bisa memperoleh ukuran sampel di setiap strata secara proporsional.

Rumus Cluster Random Sampling 

Rumus yang bisa digunakan untuk cluster random sampling adalah; 

nc = (N x n) / c 

• N : Jumlah total anggota dalam populasi 
• nc : sampel yang dibutuhkan di setiap cluster 
• n : sampel yang dibutuhkan (dalam persentase)  
• c : jumlah cluster yang ada 

Dengan rumus ini, kamu bisa mendapatkan ukuran sampel yang proporsional di setiap cluster.  

Rumus Multistage Random Sampling 

Dalam multistage random sampling, kamu bisa menggunakan rumus Slovin sebagai dasar untuk menentukan ukuran sampel.  

n = N / (1+Ne²)  

• n : jumlah sampel 
• N : jumlah total anggota dalam populasi 
• e : tingkat signifikansi (0.05 atau 0.01)  

Kemudian, dari ukuran sampel random sampling tersebut bisa diklasifikasikan lagi sesuai dengan tahap, cluster, atau subkelompok yang ada.

Adapun jumlah sampel di setiap subkelompok bisa disesuaikan dengan proporsi populasi masing-masing atau berdasarkan kriteria khusus yang ditetapkan peneliti.

Perbedaan purposive sampling dan random sampling 

Sumber : Pixabay

Perbedaan purposive sampling dan random sampling terletak pada cara pemilihan sampelnya.

Pada random sampling, setiap anggota dari total populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai bagian dari sampel.

Pemilihan dilakukan secara acak, tanpa memperhatikan karakteristik individu atau elemen dalam populasi.

Adapun tujuan dari random sampling adalah untuk menciptakan sampel yang representatif sehingga memungkinkan generalisasi yang kuat ke populasi lebih besar.

Sementara itu, dalam purposive sampling, sampel diambil berdasarkan kriteria tertentu yang ditetapkan oleh peneliti.

Pemilihan juga dilakukan secara sengaja, dengan mempertimbangkan karakteristik atau atribut tertentu yang diinginkan dalam sampel.

Tujuan dari teknik purposive sampling ini adalah untuk mendapatkan sampel yang mewakili atau menggambarkan kelompok atau fenomena tertentu dengan baik.

Contoh random sampling 

Sumber : Pixabay

Beberapa contoh random sampling adalah sebagai berikut: 

Contoh random sampling dalam penelitian 

Seorang peneliti ingin menilai kepuasan siswa terhadap kualitas layanan sekolah yang mereka terima. Populasi targetnya adalah semua siswa yang terdaftar di sekolah tersebut. 

Untuk melakukan proses pengambilan data ini, peneliti membutuhkan daftar semua siswa sebagai sampling frame. 

Dengan daftar lengkap dari populasi tersebut, tentukan ukuran sampel yang diinginkan dan pilih sampel secara acak dari daftar tersebut. 

Terakhir, distribusikan kuesioner atau survei ke siswa terpilih dan analisis hasil penelitian. Dengan cara ini, peneliti bisa mendapatkan gambaran yang akurat tentang kepuasan siswa di sekolah tersebut. 

Contoh random sampling dalam bisnis 

Sebuah perusahaan ingin menilai preferensi konsumen terhadap produk baru yang mereka kembangkan. Populasi targetnya adalah semua konsumen di wilayah tertentu.

Untuk melakukan penelitian, perusahaan tersebut membutuhkan daftar pelanggan sebagai sampling frame.

Kemudian, mereka akan memilih sampel acak dari daftar tersebut dan mendistribusikan survei atau melakukan wawancara kepada konsumen terpilih.

Dengan cara ini, perusahaan dapat menggunakan random sampling untuk mendapatkan wawasan yang representatif tentang preferensi konsumen terhadap produk mereka.

Contoh random sampling dalam kehidupan sehari-hari 

Dalam sebuah kelompok arisan, mereka sering menggunakan random sampling untuk memilih pemenang. 

Setiap peserta memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai pemenang, dan memastikan bahwa proses pengundian adil dan transparan. 

Kelebihan random sampling 

Sumber : Pixabay

Random sampling adalah teknik pengambilan sampel yang paling mudah dan sederhana. Secara lebih detail, beberapa kelebihan dari random sampling adalah sebagai berikut:

1. Representativitas tinggi

Dengan menggunakan metode random sampling ini, setiap individu atau elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk diambil sebagai bagian dari sampel.

Peluang yang sama bagi setiap individu populasi ini memastikan bahwa sampel tersebut mewakili variasi yang ada, sehingga hasilnya lebih dapat diandalkan sebagai representasi populasi.

2. Kemampuan untuk menggeneralisasi hasil ke populasi

Salah satu kelebihan random sampling adalah sampel yang dihasilkan cenderung lebih mudah digeneralisasikan ke populasi yang lebih besar karena dianggap mewakili populasi secara keseluruhan.

Estimasi yang dihasilkan dari sampel tersebut lebih mungkin dapat diterapkan secara umum pada populasi yang lebih besar.

3. Kemampuan untuk menghitung margin error

Random sampling memastikan bahwa sampel yang diambil adalah representasi dari populasi, sehingga margin of error yang dihitung akan memberikan indikasi tentang keandalan dan keakuratan hasil penelitian.

Ini membuat random sampling menjadi metode yang efektif untuk mengukur seberapa jauh hasil sampel dapat diverifikasi dalam populasi yang lebih besar.

4. Meminimalkan bias

Pengambilan sampel secara acak akan mengurangi adanya faktor-faktor subjektif sehingga dapat mengurangi bias data dalam penelitian.

Berkurangnya faktor-faktor subjektif ini membantu memastikan bahwa hasil penelitian lebih objektif dan akurat.

Kekurangan random sampling 

Sumber : Pixabay

Meski memiliki banyak kelebihan, random sampling juga memiliki kekurangan yang perlu dipertimbangkan. Beberapa kekurangan random sampling adalah sebagai berikut:

1. Kompleksitas dalam Implementasi

Salah satu kelemahan random sampling adalah kompleksitas dalam implementasinya, terutama dalam konteks populasi yang besar atau heterogen.

Dalam populasi besar, proses identifikasi dan pengambilan sampel yang representatif bisa menjadi tugas yang rumit dan mahal.

Begitu juga dalam populasi heterogen, teknik pengambilan sampel yang benar-benar acak dan representatif juga dapat menjadi sulit.

Peneliti harus mempertimbangkan variasi yang luas dalam populasi saat merancang dan menerapkan metode pengumpulan data ini.

2. Memerlukan daftar populasi yang lengkap dan akurat

Kesulitan mengakses data keseluruhan populasi adalah salah satu tantangan yang sering dihadapi dalam penerapan teknik sampling ini.

Beberapa populasi mungkin memiliki batasan privasi, atau bahkan tidak memiliki daftar resmi yang dapat diakses dengan mudah.

Sebagai contohnya, data pribadi yang diatur oleh undang-undang privasi, pengungsi, tunawisma, atau kelompok terpinggirkan lainnya.

3. Kemungkinan sampel tidak mewakili populasi secara sempurna

Jika ukuran sampel terlalu kecil dibandingkan dengan ukuran populasi, ada kemungkinan bahwa variasi tidak akan tercermin dengan baik. Ini tentu dapat mengarah pada hasil yang tidak representatif.

Atau, jika populasi memiliki struktur yang kompleks atau heterogen dalam hal karakteristik atau distribusi, metode ini juga berpotensi tidak mampu menangkap variasi yang ada.

Ini juga dapat menyebabkan sampel tidak mampu mencerminkan keragaman yang sebenarnya dalam populasi.

4. Potensi bias dalam pemilihan sampel

Meski teknik pengambilan sampel ini dirancang untuk mengurangi kecenderungan dalam pemilihan sampel, tetap ada potensi bias terjadi.

Bagian-bagian dari populasi yang tidak diwakili dengan baik, bisa jadi memiliki karakteristik yang berbeda dari bagian lainnya, sehingga mengarah pada bias dalam hasil penelitian.

Random sampling adalah sebuah teknik yang berguna dalam sebuah penelitian karena dapat memberikan gambaran yang baik tentang populasi.

Dengan sampling ini, kamu bisa meningkatkan akurasi estimasi, keandalan data, termasuk mengurangi bias dan mempermudah analisis statistik.

Kamu bisa menggunakan jenis random sampling mana pun sebagai metode pengumpulan data untuk mendukung penelitianmu.

Namun, perlu kamu ingat, tetap ada potensi bias dalam pemilihan sampel. Oleh karena itu, kamu harus berhati-hati dalam merancang dan melaksanakan proses random sampling agar data bisa representatif dan akurat dari populasi.

Kesimpulan tentang teknik random sampling 

Sumber : Pixabay

Random sampling adalah metode pengambilan data atau sampel acak dari populasi. Teknik random sampling ini berarti setiap anggota mempunyai probabilitas sama untuk diambil sebagai sampel.

Pendekatan random sampling ini didasarkan pada prinsip bahwa dengan pemilihan acak, kita dapat memastikan bahwa sampel tersebut mewakili variasi yang ada.

Dengan menggunakan metode random sampling, peneliti dapat membuat representasi yang tidak bias dan memastikan validitas serta keandalan hasil penelitian.

Metode random sampling ini sering digunakan dalam berbagai disiplin ilmu karena kemampuannya untuk menghasilkan sampel yang representatif.

Beberapa kelebihan dari random sampling adalah:

• Representativitas tinggi
• Kemampuan untuk menggeneralisasi hasil ke populasi
• Kemampuan untuk menghitung margin error
• Meminimalkan bias

Beberapa kekurangan random sampling adalah sebagai berikut:

• Kompleksitas dalam Implementasi
• Memerlukan daftar populasi yang lengkap dan akurat
• Kemungkinan sampel tidak mewakili populasi secara sempurna
• Potensi bias dalam pemilihan sampel

Nah, bagi yang ingin memperdalam pengetahuan terkait riset di bidang bisnis atau lainnya, kamu bisa mengunduh aplikasi Jobstreet.

Dengan aplikasi tersebut, kamu bisa mendapatkan akses ke seekMAX, yang berisi ribuan konten pembelajaran gratis.

Tak hanya itu, kamu pun bisa terhubung dengan pakar karier, pimpinan industri, atau profesional lainnya, sebagai penunjang karier di masa depan.

Manfaatkan juga Saran Karier dari Jobstreet untuk membantumu mengembangkan wawasan dan potensi dirimu ke depannya.

Oleh karena itu, segera install aplikasi Jobstreet di perangkatmu melalui Google Play Store atau App Store. Bangun profil profesionalmu dan dapatkan karier impian.

Pertanyaan seputar teknik random sampling 

Berikut pertanyaan seputar teknik random sampling yang paling banyak dicari beserta jawabannya.

1. Bagaimana cara memilih metode random sampling yang tepat?

Memilih metode random sampling yang tepat melibatkan beberapa pertimbangan penting, termasuk tujuan penelitian dan karakteristik populasi.

Jadi, pastikan kamu memiliki pemahaman yang baik tentang karakteristik populasi. Ini termasuk ukuran dan heterogenitasnya untuk bisa memilih teknik pengambilan sampel yang sesuai.

2. Apa saja software yang dapat membantu dalam proses random sampling?

Ada beberapa perangkat lunak atau software yang dapat membantu proses random sampling, di antaranya seperti; Microsoft Excel, SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), Python, Qualtrics, dan lainnya.

3. Bagaimana cara memastikan bahwa Random Sampling dilakukan secara adil dan objektif?

Pastikan bahwa setiap elemen dalam populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk diambil sebagai bagian dari sampel.

Ini berarti bahwa proses pemilihan harus bersifat acak dan tidak memihak kepada individu atau kelompok tertentu.

Lakukan proses pemilihan sampel dengan transparan dan terbuka, serta sesuai dengan metode random sampling yang diambil.

4. Bagaimana cara menganalisis data dari random sampling?

Mulailah dengan mendeskripsikan data secara menyeluruh. Identifikasi statistik deskriptif seperti mean, median, modus, dan deviasi standar untuk setiap variabel yang diamati.

Di sini, kamu bisa menggunakan teknik visualisasi data seperti histogram, diagram batang, atau diagram lingkaran untuk menggambarkan distribusi data dan pola-pola yang mungkin terdapat dalam sampel.

Jika kamu memiliki rumusan penelitian yang spesifik, gunakan uji hipotesis statistik yang sesuai untuk menguji apakah perbedaan yang diamati antara kelompok-kelompok dalam sampel cukup signifikan secara statistik.

Kamu juga bisa melakukan berbagai uji statistik lain, seperti analisis regresi atau korelasi, margin of error, interval kepercayaan, atau lainnya yang dapat mempengaruhi validitas dan keandalan hasil.