Random Sampling adalah: Jenis dan Teknik Pengambilannya

Hari ini kita akan membahas hal random, yuk? Bukan, bukan ke-random-an yang tidak ada gunanya. Kali ini pembahasan kita adalah random sampling. 

Di dalam sebuah kebutuhan riset, materi seputar random sampling dilakukan sebagai metode pengumpulan data untuk mengetahui populasi dalam suatu fenomena yang terjadi.

Dinamakan random karena dilakukan secara acak dengan tujuan untuk menghindari hasil data yang bias. 

Ada banyak metode untuk mendapatkan responden untuk riset pasarmu. Salah satu metode yang paling umum digunakan adalah random sampling.

Metode random sampling merupakan salah satu metode pengumpulan data yang paling populer dan sederhana di bidang penelitian.

Yuk, langsung saja mulai membaca artikel ini. 

Pengertian Random Sampling adalah

Mari kita mulai dengan definisi atau pengertian random sampling, ya. Dilansir dari laman Simply Psychology, random sampling adalah jenis pengumpulan sampel probabilitas dari setiap orang di semua populasi target dan mempunyai hak kesempatan yang sama dalam memilih. Sampel ini nantinya dipilih secara acak agar representasi hasilnya tidak bias dari total populasi yang ada.

Menurut Sugiyono (2001:57) teknik simple random sampling adalah teknik pengambilan sampel dari anggota populasi yang dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu.

Dilansir The Economic Times, random sampling diartikan sebagai pengambilan sampel acak dari setiap sampel yang memiliki probabilitas sama untuk dipilih. Sampel yang dipilih secara acak dimaksudkan untuk menjadi representasi yang tidak bias dari total populasi. 

Dalam beberapa kasus atau alasan tertentu, bisa saja terdapat sampel yang tidak mewakili populasi, maka varian ini disebut sampling error.

Para prosesnya, sampel acak ini membutuhkan penamaan atau penomoran populasi pada target lalu menggunakan beberapa jenis cara undian dalam memilih mereka yang nantinya akan dijadikan sebagai sampel. Sampel acak adalah cara terbaik dalam memilih sampel dari populasi yang diminati.

Baca juga: Membangun Sistem Informasi Akuntansi? Kenapa Tidak?! 

Bagaimana Teknik Pengambilan Random Sampling?

Dilansir Scribbr, teknik pengambilan random sampling dapat dilakukan dengan empat langkah utama. 

• Pertama, menentukan populasi. Penentuan populasi ini sudah menjadi langkah umum yang dilakukan dalam setiap survei. Namun biasanya populasi yang ditentukan lebih spesifik dan terkait dengan tema survei atau acuan sampel yang akan diambil. 
• Kedua, menentukan ukuran sampel. Biasanya terkait dengan anggaran, perencanaan kepastian statistik dan rincian pekerjaan pengolahan data sampel. Beberapa cara dapat dilakukan agar tidak terpaku pada jumlah sampel yang membesar. Salah satu cara untuk mengontrol jumlah sampel adalah menggunakan rumus interval kepercayaan dan perkiraan ukuran populasi. Ada pula penentuan standar deviasi dari populasi yang ada.
• Ketiga, penentuan sampel secara acak. Namanya random sampling tentunya akan memerlukan pemilihan sampel secara acak agar tidak menimbulkan bias. Hal ini dapat dilakukan secara lotre, baik menggunakan komputer atau manual jika jumlah sampel sedikit. Cara lain adalah menggunakan metode penomoran acak dalam tabel.
• Keempat, mengumpulkan data dari sampel yang telah terkumpul. Jangan asal didata, ya, Majoopreneurs. Data ini perlu divalidasi dari setiap individu yang menjadi sampel. Latar belakang individu yang menjadi sampel juga harus sesuai dengan relevansi survei agar yang bersangkutan dapat disebut valid atau tidak dalam mewakili kelompok sampling tertentu.

Jenis-Jenis Random Sampling

Sekarang kita beralih ke jenis-jenis random sampling yang umum dilakukan. Dilansir dari laman Towards Data Science, setidaknya ada empat jenis dalam melakukan teknik random sampling. Berikut ini adalah penjelasannya:

1. Simple Random Sampling

Simple random sampling adalah pemilihan acak yang dilakukan dari segmen kecil suatu individu atau anggota dari total populasi yang ada. Hal tersebut nantinya akan membuat setiap individu ataupun anggota populasi dengan tingkat probabilitas yang sama dan adil untuk bisa dipilih. 

Metode pengambilan sampel acak dan sederhana ini menjadi salah satu teknik pemilihan sampel paling mudah untuk dilakukan.

Dengan ukuran sampelnya yang cukup besar, simple random sampling mempunyai tingkat validitas eksternal lebih tinggi karena mampu mewakili karakteristik populasi lebih besar.

Ada beberapa syarat yang harus dipenuhi, di antaranya adalah:

• Mempunyai daftar lengkap setiap anggota pada suatu populasi
• Mampu menghubungi ataupun mengakses setiap anggota populasi bila mereka terpilih
• Memiliki waktu dan juga sumber daya yang cukup dalam mengumpulkan data dari ukuran sampel yang memang dibutuhkan.
• Memiliki daftar lengkap setiap anggota populasi.

Simple random sampling akan berjalan dengan baik jika kamu mempunyai waktu dan sumber daya cukup banyak dalam melakukan penelitian, atau bila kamu mempelajari populasi terbatas dan mampu dengan mudah mengambil sampel tersebut.

2. Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah pengambilan suatu sampel yang dilakukan secara bertingkat. Hal tersebut akan mencakup pembagian populasi menjadi subkelas dengan perbedaan dan variasinya yang mencolok.

Cara pengambilan sampel ini akan memungkinkan kamu dalam membuat suatu kesimpulan yang lebih andal dan juga lebih informatif karena memastikan setiap subkelas sudah terwakili secara lebih memadai dalam sampel yang telah dipilih.

Pengambilan sampel bertingkat menjadi pilihan yang terbaik di antara cara pengambilan sampel probabilitas jika kamu yakin bahwa suatu subkelompok mempunyai nilai rata-rata yang beda dalam variabel yang dipelajari.

Kamu akan mendapat beberapa keuntungan jika menggunakan stratified random sampling, misalnya:

• Mampu memastikan adanya variasi sampel
• Mampu memastikan adanya variasi sampel yang serupa
• Menurunkan variasi dari secara keseluruhan di dalam suatu populasi
• Mampu membagi metode pengumpulan data.

Dalam menggunakan cara ini, kamu harus bisa membagi seluruh populasi kamu menjadi subkelompok yang paling lengkap dan juga eksklusif. Artinya, setiap anggota populasi harus bisa diklasifikasikan dengan jelas menjadi satu subkelompok.

3. Cluster Random Sampling

Cluster random sampling adalah metode yang hampir mirip dengan stratified random sampling. Di dalamnya akan terbagi populasi menjadi beberapa subkelas. Setiap subkelas harus mampu menggambarkan karakteristik yang sama dengan seluruh sampel yang dipilih.

Namun, metode ini memerlukan pemilihan acak dari seluruh subkelas. Umumnya, metode ini sering digunakan dalam mempelajari populasi yang besar, khususnya yang sudah tersebar secara geografis. Kamu bisa menggunakan unit yang sebelumnya sudah ada seperti kota atau sekolah sebagai cluster utamanya.

Cluster random sampling biasanya digunakan karena keuntungan praktis seperti di bawah ini.

• metode ini membutuhkan waktu dan biaya yang efisien, terutama untuk sampel yang tersebar secara geografis dan akan sulit untuk mengambil sampel dengan benar.
• pengambilan sampel dilakukan menggunakan pengacakan. Sehingga, jika populasi dikelompokkan dengan benar, penelitianmu akan memiliki validitas eksternal yang tinggi karena sampel akan mencerminkan karakteristik populasi yang lebih besar.

4. Systematic Random Sampling

Systematic random sampling adalah metode pemilihan individu ataupun anggota tertentu dari semua populasi yang ada. Cara ini sering dilakukan dengan mengikuti interval yang sebelumnya memang sudah ditentukan.

Metode pengambilan sampel sistematik ini mampu membandingkan dengan cara mengambil sampel secara sederhana dan tidak rumit.

Ketika melakukan pengambilan sampel sistematis dengan daftar pada populasi, maka sangat penting untuk mempertimbangkan urutan setiap populasi terdaftar agar bisa memastikan bahwa sampel Anda benar-benar valid.

Seandainya populasi kamu berada pada urutan yang sedang meningkat atau menurun, menggunakan metode ini akan mampu memberikan sampel yang lebih representatif, karena akan mencakup peserta dari kedua paling bawah dan juga paling atas populasi.

Namun, kamu tidak bisa menggunakan metode ini jika populasi kamu diurutkan secara siklis atau pun berkala. Kenapa? Karena nantinya sampel yang dihasilkan menjadi tidak representatif.

Kelebihan Random Sampling

Memangnya apa, sih, kelebihan random sampling? Melansir Investopedia, di bawah ini penjelasan kelebihan menggunakan random sampling:

1. Hanya ada sedikit bias

Penggunaan random sampling akan mengurangi bias data.

Pilihan dalam random sampling bersifat acak sehingga setiap individu dalam satu kelompok akan memiliki peluang yang sama untuk dipilih.

Pada banyak kasus, sedikit bias membuat random sampling lebih seimbang dan membawa potensi untuk benar-benar mewakili kelompok secara keseluruhan.

2. Sederhana

Penggunaan metode ini jelas akan terasa lebih sederhana dibandingkan metode sampling yang lain.

Kamu tidak perlu memiliki kemampuan khusus untuk menggunakan metode ini dan tetap menghasilkan output yang baik.

3. Tidak butuh banyak teori

Selain sederhana, metode ini juga lebih mudah dieksekusi karena tidak memerlukan pengetahuan dan teori yang spesifik sebelum menggunakannya.

Contohnya, pengumpulan data yang dilakukan dengan random sampling tidak membutuhkan informasi lebih spesifik tentang suatu kelompok atau komunitas.

Kekurangan Random Sampling

Selain ada kelebihan, akan selalu ada kekurangan, bukan? Nah, di bawah ini ada juga beberapa kekurangan metode random sampling, yaitu:

1. Kesulitan mengakses daftar keseluruhan populasi

Karena dilakukan secara acak, pada metode random sampling ukuran statistik yang akurat dari populasi besar hanya bisa diperoleh jika ada daftar lengkap dari populasi tersebut.

Misalnya, dalam melakukan riset suatu perusahaan, kamu membutuhkan daftar karyawan berdasarkan posisinya untuk dipelajari.

Permasalahannya adalah, seringkali tidak ada aksesibilitas pada data keseluruhan populasi.

Hal ini biasanya terjadi karena ada beberapa kebijakan perlindungan informasi yang diterapkan kelompok atau instansi tertentu.

2. Membutuhkan waktu lama

Jika tidak ada data populasi yang lengkap, pengguna metode ini harus mengganti strategi dengan mencari data dari sumber lain.

Hal ini mungkin dilakukan jika ada data yang tersedia secara publik, tetapi tetap membutuhkan banyak waktu untuk diselesaikan.

3. Membutuhkan biaya

Selain memakan waktu, sudah jelas metode ini juga membutuhkan biaya dari perusahaan atau individu dalam proses pengambilan informasi dari berbagai sumber.

Jika data yang didapatkan masih kurang besar untuk mewakili populasi, membayar untuk mendapatkan tambahan data biasanya menjadi opsi dalam penggunaan metode ini.

4. Masih ada bias dalam pemilihan sampel

Meskipun bias pada data sampel berkurang, tapi tidak berarti akan mampu menjadi nol alias masih bisa terjadi kemungkinan bias tersebut.

Terutama saat sampel dari populasi tidak cukup inklusif, maka data tersebut tidak dapat dikatakan mewakili populasi.

Hal ini tentu membutuhkan teknik pengambilan sampel tambahan.

Baca juga: Peran Penting Strategi Customer Relationship dalam Bisnis 

Kesimpulan

Dari pembahasan di atas, tentunya kamu menyadari bahwa melakukan riset pasar tidak bisa dilakukan secara mudah, baik itu secara online ataupun offline. 

Bagaimana caranya agar kamu bisa melakukan riset pasar secara efektif? Terdapat berbagai cara pengambilan sampel dan yang paling mudah adalah dengan menggunakan teknik random sampling.

Kamu hanya perlu melakukan penyesuaian metode yang ingin digunakan dengan kondisi populasi serta tujuan dari riset pasar yang ingin kamu lakukan.

Akhirnya kamu bisa mendapatkan tingkat validitas tinggi dan strategi pemasaran menjadi lebih efektif untuk dilakukan dan cuan pun berlipat! Bukankah ini tujuan dari random sampling yang kamu lakukan, Majoopreneurs?