POPULASI DAN SAMPEL

A.    Populasi

Seperti halnya penelitian-penelitian dalam bidang yang lain, penelitian dalam bidang psikologi yang menggunakan pendekatan kuantitatif ditujukan untuk memperoleh kesimpulan dengan meneliti sekelompok kecil dalam daerah yang sempit namun yang hasil penelitiannya dapat digeneralisasikan ke sekelompok besar dalam wilayah yang luas. Kelompok besar dan wilayah yang menjadi lingkup penelitian dinamakan sebagai populasi. Populasi dapat terdiri atas pimpinan perusahaan, pimpinan yayasan, kepala sekolah, guru, mahasiswa, siswa atau lembaga seperti perusahaan, kampus, fakultas, sekolah, atau juga benda-benda mati seperti bangunan gedung, buku-buku, peralatan kantor, fasilitas belajar, dan lain-lain. Populasi tidak hanya terdiri dari orang tetapi juga benda-benda mati. Populasi yang terdiri dari orang-orang biasa disebut sebagai subyek penelitian dan populasi yang bukan orang disebut obyek penelitian. Subyek penelitian yang diminta untuk memberikan penjelasan mengenai obyek yang sedang diteliti disebut sebagai responden. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek atau subyek penelitian, namun meliputi keseluruhan dari karakteristik yang dimiliki oleh subyek atau obyek tersebut. Dalam penelitian ilmu sosial maupun psikologi, populasi sering kali dikaitkan dengan jumlah keseluruhan orang (responden) yang ada dalam ruang lingkup penelitian.

B.     Sampel

Sampel merupakan bagian dari populasi yang mewakili populasi tersebut . Sampel penelitian harus mencerminkan populasinya. Semua karakteristik yang ada dalam populasi juga terdapat dalam sampel. Dalam penelitian kuantitatif data yang dianalisis biasanya merupakan data dari sampel. Hal ini dilakukan karena banyaknya atau besarnya populasi yang tidak memungkinkan untuk melakukan penyelidikan terhadap populasi. Namun kesimpulan yang didapatkan dari analisis data sampel akan digeneralisasikan untuk populasi. Untuk itu sampel penelitian yang dipilih harus representatip yaitu sampel yang benar-benar mencerminkan populasinya. Generalisasi hasil penelitian dari sampel ke populasi mengandung banyak resiko yang dapat memungkinkan adanya ketidaktepatan atau kekeliruan karena sampel yang dipilih tidak mencerminkan populasi secara tepat. Apabila makin tidak sama karakteristik sampel dengan populasi maka semakin besar kemungkinan ketidaktepatan atau kekeliruan dalam generalisasi. Penarikan sampel merupakan langkah yang sangat penting dalam penelitian. Kesalahan dalam menentukan sampel akan menimbulkan penyimpangan atau bias. Penelitian yang bias hasilnya tidak akan memberikan arti dan juga dapat membahayakan, karena kesimpulan dari hasil penelitian tidak dapat menggambarkan keadaan yang sesungguhnya yang dapat keliru dan menyesatkan. Untuk itu teknik penarikan sampel sangat penting peranannya dalam penelitian.

C.    Menentukan Besarnya Sampel

Dalam penelitian kadang-kadang seorang peneliti pemula diperhadapkan pada pertanyaan berapa banyak sampel yang harus dipilih agar dapat mencerminkan populasinya. Semakin banyak sampel yang digunakan dalam penelitian maka semakin mencerminkan keadaan populasinya. Jumlah sampel yang digunakan tergantung dengan keadaan populasi. Apabila keadaan populasi memiliki karakteristik yang sama atau homogen, maka jumlah sampel yang diambil dapat lebih kecil. Namun apabila keadaan populasi adalah heterogen maka sampel yang diambil harus benar-benar representatip (Arikunto, 2005:91).

Penentuan jumlah sampel sangat penting dalam penelitian. Agar hasil penelitian lebih baik, maka diperlukan sampel yang baik pula yaitu sampel yang representatip, Ada beberapa rumus-rumus yang dapat digunakan dalam menghitung besarnya sampel, antara lain:

1.      Dengan rumus Stephen Isaac & Willian B. Michael (1981:92)

      X² . N . P (1-P)

S    =   

                        d² (N-1) + X² . P (1-P)

Keterangan:

S    =    Jumlah Sampel

N   =    Jumlah Populasi

P    =    Proporsi dalam populasi (P = 0,50)

d    =    Ketelitian / derajad ketetapan (0,05)

X²  =    Nilai table chisquare untuk µ tertentu (X² =3,841 taraf signifikansi 95 %)

Berdasarkan rumus di atas, Isaac dan Michael (1981:193) melakukan penghitungan penentuan jumlah sampel terhadap jumlah populasi antara 10 – 100000 yang diringkaskan dalam tabel berikut ini:

Tabel 1. Penentuan Jumlah Sampel Berdasarkan Rumus

Isaac dan Michael dengan Taraf Signifikansi 95 %

N	S	N	S	N	S
10	10	220	140	1200	219
15	14	230	144	1300	297
20	19	240	148	1400	302
25	24	250	152	1500	306
30	28	260	155	1600	310
35	32	270	159	1700	313
40	36	280	162	1800	317
45	40	290	165	1900	320
50	44	300	169	2000	322
55	48	320	175	2200	327
60	52	340	181	2400	331
65	56	360	186	2600	335
70	59	380	191	2800	338
75	63	400	196	3000	341
80	66	420	201	3500	346
85	70	440	105	4000	351
90	73	460	210	4500	354
95	76	480	214	5000	357
100	80	500	217	6000	361
110	86	550	226	7000	364
120	92	600	234	8000	367
130	97	650	242	9000	368
140	103	700	248	10000	370
150	108	750	254	15000	375
160	113	800	260	20000	377
170	118	850	265	30000	379
180	123	900	269	40000	380
190	127	950	274	50000	381
200	132	1000	278	75000	382
210	136	1100	285	100000	384

Keterangan:

      N   =    Populasi

      S    =    Sampel

2.      Dengan rumus Yamame (Rakhmat, 1999:82)

                                               N

                              n    =   

                                                N.d² + 1

      Keterangan:

      n    =    Jumlah Sampel

      N   =    Jumlah Populasi

      d    =    Derajat ketetapan

           

Contoh:

Dilakukan penelitian di SMP Negeri 207 Jakarta Barat. Yang menjadi populasi dalam penelitian ini ialah keseluruhan siswa kelas VIII SMP Negeri 207 Jakarta Barat dengan jumlah sebanyak 150 orang. Maka jumlah sampel yang harus dipilih berdasarkan rumus Yamame dengan derajad ketetapan 5%, yaitu sebagai berikut:

                                               N

                              n    =   

                                                N.d² + 1

                                                   150

                              n    =   

                                                150.(0,05)² + 1

                                              150

                              n    =   

                                                  1,375

                                    n    =  109,09 ~ 109

            Jadi besarnya sampel yang dipilih sebanyak 109 orang.

3.      Dengan Rumus William G. Cochran (Prijana, 2005:30)

               n_o                                        S W_h. p_h. q_h                           N_h                  d²

n  =                              n_o  =                                  W_h  =                V  =

         1 + (n_o/N)                            V                                     N                                t

Sedangkan untuk menentukan besarnya sampel dari sub populasi atau strata sebagai berikut:

                                          N_h

                              n_h   =             x n

                                                N

      Keterangan:

      n          = Jumlah sampel

      n_o            = Sampel asumsi

      t           = Koefisien kepercayaan (kepercayaan 95 % = 1,96 / ditentukan oleh  peneliti)

      d          = Sampling eror (berdasarkan penelitian orang lain atau peneliti memberikan asumsi sendiri)

      p & q   = parameter proporsi binomial ( diperbolehkan peneliti menentukan sendiri atau gunakan 50% : 50%)

      n_h            = Jumlah sampel strata

      n          = Jumlah sampel keseluruhan

      N_h        = Jumlah sub populasi atau strata

      N         = Jumlah populasi

Contoh:

Dilakukan penelitian tentang hubungan antara sikap pada profesi dan motivasi kerja dengan kinerja guru Taman Kanak-Kanak di Kecamatan Tanjung Duren, Jakarta Barat. Jumlah keseluruhan anggota populasi sebanyak 1000 dengan latar belakang yang berstrata. Guru Taman kanak-Kanak yang berpendidikan S₂ = 50 orang, S₁ = 350 orang, D₃ = 500 orang dan sisanya sebanyak 100 orang berpendidikan D₁. Untuk menentukan besarnya sampel yang berstrata tersebut, sebagai berikut:

Diketahui:

     

      N         = 1000      

      N₁          = 50

      N₂          = 350

      N₃          = 500

      N₄          = 100

      d          = 0,08

      t           = 1,96 (taraf signifikansi 95%)

      p & q   = 50% ; 50%, didapat dari asumsi

     

      Ditanya:    a.   Berapakah ukuran sampel penelitian?

b.      Berapakah ukuran sampel sub populasi atau strata?

a.       Besarnya sampel penelitian

            d     ²                         0,08        ²

V  =                    =                           =  0,001666

                  t                       1,96

                        N_h                                          50                                       350

W_h  =                    ;            W₁  =               =  0,05  ;    W₂  =               =  0,35

                  N                               1000                                    1000

            500                                        100

W₂  =               =  0,5   ;          W₂  =               =  0,1 

1000                                                                            1000

     

                           S W_h. p_h. q_h                          

      n_o  =                                   

                         V

                (0,05)(0,5)(0,5) + (0,35)(0,5)(0,5) + (0,5)(0,5)(0,5) + (0,1)(0,5)(0,5)

      n_o  =

                                                   0,001666

             0,0125 + 0,0875 + 0,125 + 0,025

n_o    =

                            0,001666

    

n_o    =  150,060   ~  150

               n_o                                                 150                       150

n    =                          =                                     =                

           1 + (n_o/N)              1 + (150/1000)               1,15

n    =    130,435  ~  130      

b.   Besarnya sampel untuk setiap sub populasi atau strata                 

                         N_h

n_h         =               x n

                               N

                     50

S₂         =                x 130  =  6,5  ~  7

                   1000

                    350

S₁         =                x 130 =  45,5   ~  45

                   1000

                    500

D₃        =                x 130 =  65      ~  65

                   1000

                    100

D₁        =                x 130  =  13     ~  13

                   1000

Jadi jumlah sampelnya adalah 7 + 45 + 65 + 13 = 130 orang guru

      Menurut Yount (1999:7-4) dan Arikunto (2002:112), apabila jumlah anggota populasi kurang dari 100, lebih baik seluruhnya diambil sebagai sampel sehingga penelitian merupakan penelitian populasi atau sensus. Berikut ini tabel penentuan besarnya sampel menurut Yount, yaitu:

Tabel 2.

Penentuan Besarnya sampel menurut Yount (1999:7-4)

Besarnya Populasi	Besar Sampel
0 – 100	100 %
101 – 1000	10 %
1.001 – 5.000	5 %
5.001 – 10.000	3 %
> 10.000	1 %

      Dari penguraian dalam menentukan besarnya sampel di atas, dapat diketahui bahwa terdapat perbedaan argumentasi tentang besarnya sampel penelitian yang telah diungkapkan oleh para pakar penelitian. Sebenarnya tidak ada aturan mutlak tentang besarnya sampel penelitian. Namun ada beberapa pertimbangan dalam menentukan besarnya sampel yaitu apabila keadaan populasi adalah heterogen maka semakin besar sampel yang diperlukan untuk mewakili populasi. Dan apabila sebaliknya yaitu keadaan populasi adalah homogen, maka dapat menggunakan sampel yang lebih kecil. Chadwick (1991:82) menyatakan bahwa waktu dan dana dapat menjadi pertimbangan bagi peneliti dalam menentukan besarnya sampel. Apabila hasil penelitian segera diperlukan sebagai dasar dalam menentukan atau membuat suatu kebijakan, maka proses penelitian dapat dipercepat dengan memberikan batasan terhadap jumlah sampel penelitian. Dan juga apabila dana penelitiannya terbatas maka dapat juga menggunakan sampel yang lebih kecil dari yang diinginkan. Yang terpenting adalah bahwa sampel penelitian benar-benar representatif.

D.    Macam-Macam Teknik Sampling

Sebelum dilakukan pemilihan sampel, maka peneliti perlu untuk mempertimbangkan teknik yang hendak digunakan. Penentuan teknik tersebut didasarkan pada jenis penelitian. Dalam arti apakah penelitian ini bersifat untuk generalisasi pada populasi atau tidak. Apabila bertujuan untuk generalisasi pada populasi penelitian, maka sampel yang dipilih harus benar-benar representatif atau ciri-ciri atau sifat dari populasi terwakili oleh sampel yang dipilih. Sedangkan apabila tidak bertujuan generalisasi, maka sample yang dipilih tidak harus memenuhi syarat representatif. Pada dasarnya teknik sampling dikelompokkan menjadi dua yaitu dengan menggunakan teori probabilitas  (Probability Sampling) dan tidak menggunakan teori probabilitas (Nonprobability Sampling). Teknik pengambilan sampel secara probabilitas digunakan untuk penelitian survei dengan tujuan generalisasi. Probability sampling merupakan teknik pengambilan sampel dengan memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Dalam teknik ini berdasarkan asas random dan obyektivitas peneliti, di mana sampel dipilih secara acak, sehingga setiap elemen atau anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih sebagai sampel. Teknik pengambilan sampel ini meliputi: simple random sampling, stratified random sampling, cluster random sampling, multystage random sampling dan systematic random sampling.

Nonprobability sampling merupakan kebalikan dari probability sampling, di mana semua elemen atau anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel. Dalam teknik ini tidak adanya tujuan generalisasi, sehingga hasil dari penelitian hanya berlaku bagi sampel penelitian. Untuk penelitian kuantitatif yang bersifat generalisasi hasil penelitian pada populasi, maka pemakaian teknik ini tidaklah tepat. Penelitian kuantitaif yang berfungsi sebagai pengujian teori yang menggunakan hipotesis. Pengujian hipotesis menggunakan data dari sampel penelitian, yang hasilnya untuk generalisasi pada populasi. Teknik ini dapat digunakan pada penelitian kualitatif yang bertujuan untuk eksplorasi dari obyek penelitian berdasarkan data yang diperoleh dari obyek itu yang tidak bertujuan untuk generalisasi, sehingga hasilnya hanya berlaku pada obyek penelitian tersebut. Teknik ini meliputi, accidental sampling, purposive sampling, quota sampling, dan snowball sampling. Kedua teknik pengambilan sampel ini dapat digambarkan sebagai berikut:

 

 

 

Gambar 1. Teknik Pengambilan Sampel

1.      Probability Sampling

a.   Simple Random Sampling

Simple random sampling adalah teknik pengambilan sampel secara acak dari anggota populasi untuk dijadikan sampel penelitian tanpa memperhatikan strata. Teknik ini dapat dilakukan apabila anggota populasi dianggap homogen dan merupakan populasi finit (populasi terbatas / N dapat dihitung / N kecil).  Omogen dalam arti bahwa anggota populasi memiliki karakteristik yang sama. Misalnya, siswa kelas XI SMA, Guru di suatu sekolah yang memiliki latar belakang pendidikan yang sama dan sebagainya. Ada dua cara dalam teknik ini yaitu dengan cara undian dan menggunakan tabel bilangan random.

Cara undian, Misalnya kita hendak memilih 4 orang dosen untuk diberikan beasiswa melanjutkan studi S₃ dari 10 orang dosen. Maka kita menuliskan setiap nama dari dosen-dosen itu di secarik kertas dan mengulungnya. Selanjutnya gulungan tersebut dimasukkan ke dalam kotak yang telah diberi lubang. Kotak tersebut dikocok-kocok lalu kita keluarkan empat gulungan. Setiap nama yang tercantum dalam gulungan tersebut yang akan menerima beasiswa untuk melanjutkan pendidikan S₃.

Cara tabel bilangan random, misalnya dilakukan kegiatan penelitian terhadap guru SMA Negeri di Jakarta. Jumlah keseluruhan guru sebanyak 500 orang. Sampel yang diinginkan adalah 10% dari populasi. Apabila teknik yang digunakan dalam penentuan sampel adalah secara acak dengan menggunakan tabel bilangan maka langkah-langkahnya sebagai berikut: Jumlah sampel 10% dari populasi adalah 10% x 500 = 50. Populasi didaftar dengan memberikan kode dari 000 – 499. Dengan menggunakan tabel acak yang berisi angka-angka, peneliti menentukan random start, yaitu angka terpilih pertama dan menggerakan data ke arah bawah sesuai dengan angka random start. Misalnya angka random sebagai berikut:

689     764     598

965     453     832

258     662     196

543     345     762

078     298     385

            Apabila kita menentukan random startnya adalah 689, maka kita menggerakan dari angka tersebut ke bawah. Karena jumlah populasi adalah 500 maka angka yang lebih kecil dari 500 merupakan unit sampling yang dipilih. Jadi dari contoh tabel di atas yang terpilih sebagai unit sampel adalah 258, 078, 453, 345,298,196,385. Lakukan langkah tersebut hingga didapatkan jumlah sampel sebanyak 50 orang guru.

                  Teknik simple random sampling dapat digambarkan sebagai berikut:

	A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A
			A A A A A A A A A

 

                            Pengambilan sampel

 

                                             secara acak

       

        Populasi                                                   Sampel

      Gambar 2. Teknik Simple Random Sampling

b.   Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel secara random dengan terlebih dahulu memisahkan elemen-elemen populasi dalam kelompok-kelompok yang tidak overlopping yang disebut strata. Dalam teknik ini, anggota populasi dipilah-pilah menjadi sub-sub populasi secara homogen dari sifat yang heterogen secara proporsional. Adapun langkah-langkah dalam menentukan sampel dengan menggunakan teknik ini sebagai berikut. Pertama, mengidentifikasi jumlah keseluruhan anggota populasi. Kedua, menentukan jumlah sampel yang diinginkan. Ketiga, memisahkan populasi yang tidak homogen sesuai dengan karakteristik ke dalam sub-sub populasi (strata). Keempat, memilih sampel secara acak dari sub-sub populasi secara proporsional. Teknik ini dapat digambarkan sebagai berikut.

                                          Populasi

 

             Sub Populasi         Sub Populasi           Sub Populasi

 

                         Pengambilan sampel secara random

 

                                                        Total Sampel

Gambar 4. Teknik Stratified Random Sampling

Misalnya, Dosen Terguruan Tinggi Negeri sebagai populasi penelitian  sebanyak 500 orang dengan kepangkatan akademik yang berstrata. Dosen yang berkepangkatan Profesor = 50, Lektor Kepala = 80, Lektor = 170, Asisten Ahli = 200. Jumlah sampel yang diambil harus berdasarkan strata. Apabila Jumah sample yang diinginkan sebesar 20% dari jumlah populasi, maka besarnya sampel sebanyak 100 orang yang diambil berdasarkan strata secara proporsional, yaitu sebagai berikut:

                          N_h

      n_h         =               x n

                                N

                    50

n₁         =                x 100  =  10

                   500

                    80

n₂         =                x 100  =  16

                   500

                   170

n₃          =                x 100  =  34

                   500

                   200

n₄          =                x 100  =  40

                   500

Jadi jumlah sampelnya adalah 10 orang profesor, 16 orang lektor kepala, 34 orang lektor dan 40 orang asisten ahli.

c.   Systimatic Random Sampling

            Teknik ini pada dasarnya hampir sama dengan simple random sampling. Dalam teknik ini setiap anggota populasi diberikan nomor urut. Anggota sampel dipilih acak dengan menggunakan prinsip proporsional. Proporsional ditentukan berdasarkan perhitungan perbandingan jumlah populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan. Langkah-langkah dalam penentuan sampel dengan teknik ini sebagai berikut: Pertama, identifikasi keseluruhan anggota populasi. Kedua, daftar dan berikan nomor urut setiap anggota populasi. Ketiga, tentukan besarnya jumlah sampel yang diinginkan. Keempat, tentukan proporsional sistematis dengan menghitung perbandingan jumlah populasi dengan jumlah sampel yang diinginkan. Kelima, mengacak anggota populasi. Keenam, Tentukan nomor urut pertama secara random yang akan dijadikan sebagai nomor awalan pada urutan populasi untuk dimulainnya pemilihan sampel. Ketujuh, dari nomor awal yang telah ditentukan tersebut, setiap k (proporsional sistematika) langkah terpilih sebagai sampel. Kedelapan, ulangi terus menerus hingga akhirnya dapat dipilih semua anggota sampel yang diinginkan.

Contoh:

Dalam suatu penelitian terdapat jumlah populasi sebanyak 300 orang. Dari 300 orang tersebut dikehendaki 100 orang yang akan dijadikan sampel penelitian, maka langkah-langkah dalam memilih sampel hingga tercapai jumlah sampel sesuai dengan yang diinginkan sebagai berikut:

1)      Populasi teridentifikasi sejumlah 300 orang.

2)      Sampel yang diinginkan sebanyak 100 orang.

3)      Mendaftar semua anggota populasi dan memberikan nomor urut. Misalnya, Budi diberi nomor 1, Iwan nomor 2, Anita nomor 3 dan seterusnya berdasarkan abjad. 

4)      Menentukan proporsional sistimatikanya (k) yaitu = 300/100 = 3

5)      Menentukan nomor awal secara random. Misalnya nomor 10.

6)      Dari nomor awal tersebut setiap 3 langkah terpilih sampel. Misalnya, 10, 13, 16, 19 dan seterusnya hingga didapatkan jumlah sampel yang diinginkan.

d.   Cluster Random Sampling

            Teknik klaster digunakan apabila obyek yang diteliti sangat luas. Dalam teknik ini, pemilihan sampel tidak didasarkan pada individual, tetapi didasarkan pada kelompok, daerah atau kelompok subyek yang secara alamiah berkumpul bersama. Klaster atau kelompok tersebut dapat berupa wilayah, lembaga, organisasi atau satuan-satuan lainnya. Adapun langkah-langkah dalam teknik ini sebagai berikut: Pertama, Identifikasi jumlah keseluruhan populasi yang hendak digunakan dalam penelitian. Kedua, Menentukan besarnya sampel yang diinginkan. Ketiga, menentukan dasar logika dalam menentukan klaster. Keempat, Perkirakan jumlah rata-rata subyek yang ada pada setiap klaster. Kelima, daftarkan semua subyek dalam setiap klaster dengan membagi antara jumlah sampel dengan jumlah klaster yang ada. Keenam, Pilih jumlah sampel yang diinginkan untuk setiap klaster secara random. Teknik ini dapat digambarkan sebagai berikut:

                                                                        Tahap I                               Tahap II

	AA AB AC AD AE AF AG AH  AI AJ AK AL AM AN AO AP

 

AB AE AG AJ AM AP

                                            

                                                Diambil                                       Diambil

 

                                                    Secara random                       Secara random  

Populasi Daerah                       Sampel Daerah        Sampel Penelitian

Gambar 5.5. Teknik Cluster Random Sampling (Two-Stage)

Contoh:

Misalnya, seorang peneliti melakukan penelitian pada siswa kelas X SMA Negeri di Kodya A yang jumlah keseluruhan anggota populasi sebanyak 8000 orang yang tersebar di 10 kecamatan. Di Kodya A terdapat 25 SMA Negeri. Jumlah sampel yang diinginkan adalah sebanyak 4% dari jumlah populasi, yaitu sebanyak 240 guru. Apabila teknik yang digunakan adalah secara klaster dengan sekolah sebagai dasar penentuan logis klaster yang ada. Maka langkah dalam menentukan besarnya sampel yang diinginkan yaitu sebagai berikut:

1)      Jumlah keseluruhan populasi adalah 8000 siswa.

2)      Jumlah sampel yang diinginkan sebanyak 5% dari populasi, yaitu 400 guru.

3)      Klaster dalam hal ini adalah sekolah sebanyak 25 yang tersebar di 10 Kecamatan.

4)      Mengidentifikasi setiap klaster untuk mengetahui apakah setiap kecamatan terdapat sekolah. Diperoleh informasi bahwa disetiap kecamatan terdapat 2 – 3 SMA Negeri. 

5)      Setiap kecamatan dipilih secara acak satu sekolah, maka diperoleh 10 SMA Negeri di Kodya A yang mewakili setiap kecamatan.

6)      Dari setiap sekolah yang terpilih, diidentifikasi jumlah keseluruhan siswa kelas X berdasarkan kelas. Dari setiap sekolah terdiri dari 6 – 10 kelas, maka diambil secara acak satu kelas untuk setiap sekolah sehingga diperoleh sebanyak 10 kelas dengan jumlah siswa sebanyak 40 per kelas (10 x 40 = 400 siswa).

7)      Semua siswa yang ada di 10 kelas tersebut sama dengan jumlah sampel yang diinginkan.

e.   Multystage Random Sampling

            Multystage random sampling pada dasarnya hampir sama dengan claster random sampling. Teknik ini merupakan pengembangan dari cluster random sampling. Namun dalam teknik ini pemilihan sampel dilakukan secar acak melalui beberapa tahap. Pada pengambilan sampel berdasarkan klaster hanya terjadi tua tahap, sedangkan dalam teknik ini bisa terjadi lebih dari dua tahap. Pada teknik ini dikarenakan klaster sangat besar, maka dilakukan pengelompokan-pengelompokkan yang lebih kecil dari klaster tersebut (Kish, 1965).  Misalnya, penelitian dilakukan pada siswa kelas VI SD Negeri Jakarta Barat, dikarenakan di Jakarta Barat terbagi menjadi beberapa kecamatan, maka setiap SD Negeri dikelompokkan berdasarkan pada kecamatan. Setiap kecematan memiliki beberapa kelurahan, maka setiap SD Negeri juga dikelompokkan berdasarkan kelurahan tersebut. Oleh karena siswa kelas VI SD Negeri tersebar di beberapa kelas atau setiap sekolah memiliki siswa kelas VI beberapa kelas, maka dikelompokkan lagi berdasarkan kelas, kemudian baru dilakukan pengambilan sampel secara individual. Dalam contoh ini terlihat bahwa sampel yang diambil melalui beberapa tahap secara acak, yaitu: tahap berdasarkan kecamatan, tahap berdasarkan kelurahan, tahap berdasarkan sekolah, tahap berdasarkan kelas dan sampel individual untuk setiap sekolah.   

           

Contoh:

Misalnya, seorang peneliti hendak melakukan kegiatan penelitian pada guru SMP Negeri di Kodya A yang jumlah keseluruhan anggota populasi sebanyak 4000 orang yang tersebar di 10 Kecamatan. Jumlah sampel yang diinginkan adalah sebanyak 5% dari jumlah populasi, yaitu sebanyak 200 guru Di Kodya A terdapat 100 SMP Negeri. Setiap kecamatana terdiri 10 sekolah. Setiap kecamatan terdiri dari 5 kelurahan. Setiap kelurahan terdiri dari 2 SMP Negeri. Apabila teknik yang digunakan adalah secara multistage random sampling, maka langkah dalam menentukan besarnya sampel yang diinginkan yaitu sebagai berikut:

1)      Jumlah keseluruhan populasi adalah 4000 guru.

2)      Jumlah sampel yang diinginkan sebanyak 5% dari populasi, yaitu 200 guru.

3)      Mengelompokkan responden berdasarkan klaster, yaitu mengelompokkan berdasarkan kecamatan. Dari setiap kecamatan dipilih secara random kecamatan di mana responden akan dipilih. Misalnya, dari 10 kecamatan dipilih sebanyak 5 kecamatan.

4)      Dari masing-masing kecamatan yang terdiri dari 5 kelurahan, dipilih secara random 2 kelurahan.

5)      Darei setiap kelurahan yang terdiri dari 2 SMP Negeri dipilih secara random SMP Negeri di mana responden penelitian diambil.

6)      Selanjutnya dari setiap sekolah yang terpilih, yaitu sebanyak 10 SMP Negeri (5 Kecamatan, 2 Kelurahan/Kecamatan, 1 SMPN/kelurahan = 10 SMPN), diidentifiaksi keseluruah guru dan dipilih secara acak secara porposional hingga diperoleh sampel penelitian sebanyak 200 orang.

2.   Nonprobability Sampling

a.   Accidental Sampling

            Accidental sampling merupakan teknik pengambilan sampel secara kebetulan. Dikatakan secara kebetulan karena siapa saja yang ditemuinnya pada tempat, waktu dan cara yang ditentukannya dapat dipilih sebagai sampel. Misalnya, seorang mahasiswa FKIP hendak melakukan penelitian di salah satu sekolah. Pada hari senin di jam istirahat antara 09.30 sampai dengan 09.45, ia berdiri di pintu kantin sekolah dan menanyai setiap siswa yang kebetulan akan ke kantin. Pekerjaan ini dilakukan secara berulang-ulang pada waktu dan tempat yang sama hingga akhirnya informasi yang dicari dirasakan telah didapatkan untuk menjawab permasalahan penelitian.

b.   Purposive Sampling

            Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel yang didasarkan pada tujuan tertentu. Misalnya, akan dilakukan penelitian tentang efektivitas pembelajaran dalam Kurikulum Tingkat Satuan Pendidikan di sekolah, maka peneliti memilih guru-guru SMU sebagai sampel dalam mencari informasi sebagai data untuk menjawab permasalahan penelitian. Guru-guru tersebut dipilih karena didasarkan pada pertimbangan profesional bahwa mereka adalah orang-orang yang terlibat secara langsung dalam interes penelitian. Teknik ini biasanya digunakan dalam penelitian kualitatif.

c.   Quota Sampling

            Quota sampling merupakan teknik penentuan sampel berdasarkan masing-masing karakteristik populasi sampai pada jumlah yang telah ditentukan. Pengambilan sampel dilakukan secara proposional untuk masing-masing karakteristik populasi. Apabila sampel penelitian belum mencapai kuota yang telah ditetapkan maka penelitian belum dianggap selesai. Russel L. Ackoff (Prijana dan Semendison, 2005:79) memberikan tiga langkah dalam mendesain sampling kuota, yaitu sebagai berikut: Pertama, Mengklasifikasikan populasi berdasarkan karakteristiknya. Kedua, menentukan proporsi (%) untuk masing-masing kelas atau mengestimasi komposisi populasi. Ketiga, menentukan kuota untuk masing-masing observed.  Misalnya, akan dilakukan penelitian tentang pendapat guru terhadap Kurikulum Tingkat Satuan Pendidikan. Jumlah sampel telah ditentukan sebanyak 200 orang dari 500 jumlah populasi yang terdiri dari guru laki-laki dan perempuan. Maka langkah-langkah penentuan sampel sebagai berikut: mengklasifikasi jumlah populasi untuk masing-masing jenis kelamain. Misalnya, jumlah guru laki-laki sebanyak 200 orang dan perempuan 300 orang. Selanjutnya menentukan proporsi dari masing-masing jenis kelamin:

                               200

Laki-laki          =               x 200   =  80

                              500

                               300

perempuan       =              x 200   =  120

                              500

            Selanjutnya kita menentukan jumlah anggota untuk mencari data-data dari 200 orang anggota sampel. Apabila ada 4 orang anggota observed, maka setiap anggota kita menentukan masing-masing kuota, yaitu 50 orang anggota sampel. Penelitian ini berhenti apabila data yang telah terkumpul sudah mencapai 20 orang anggota sampel yang telah ditentukan.

d.   Snowball Sampling

            Disebut sebagai teknik snowball sampling karena ibarat seperti sekepal tangan bola salju yang apabila digelindingkan dari atas bukit ke bawah maka semakin lama bola menggelinding akan semakin besar. Dalam teknik ini, mula-mula sampel yang dipilih jumlahnya kecil, kemudian menjadi banyak. Misalnya,  mula-mula kita hanya memilih satu orang sebagai sampel. Dari satu orang ini, kita memperoleh keterangan bahwa ada dua orang temannya yang dapat digali informasinnya. Kemudian dari dua orang tersebut kita mendapatkan rekomendasi atau orang yang ditunjuk untuk kita dapatkan informasi mengenai permasalahan penelitian. Teknik ini digambarkan sebagai berikut:

 

              

 

  

Gambar 6. Teknik Snowball Sampling