Probability Sampling vs Nonprobability Sampling: Mana yang Lebih Tepat?

Dalam statistik, pengambilan sampel (sampling) adalah proses memilih sejumlah elemen dari populasi untuk mewakili populasi tersebut. Sampel yang diambil haruslah representatif dari populasi, sehingga dapat digunakan untuk membuat inferensi tentang populasi.

Ada dua jenis sampling utama, yaitu probability sampling dan nonprobability sampling.

Probability Sampling

Probability sampling adalah jenis sampling yang memberikan peluang yang sama bagi setiap elemen populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Dengan kata lain, setiap elemen populasi memiliki peluang yang sama untuk menjadi bagian dari sampel. Singkatnya Probability sampling adalah jenis sampling yang memanfaatkan aturan peluang (probability).

Probability sampling memiliki beberapa keunggulan, yaitu:

Sampel yang diambil lebih representatif dari populasi.
Hasil penelitian yang didasarkan pada sampel probability sampling lebih dapat diandalkan.

Ada beberapa jenis probability sampling, yaitu:

Simple random sampling (SRS)

SRS adalah jenis probability sampling yang paling sederhana. Dalam SRS, setiap elemen populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel.

Contoh SRS:

Seorang peneliti ingin mengetahui rata-rata tingkat kepuasan pelanggan terhadap produknya. Peneliti memiliki daftar data pelanggan sebanyak 1.000 orang. Peneliti kemudian menggunakan program komputer untuk memilih 100 orang secara acak dari daftar tersebut.

Stratified random sampling

Stratified random sampling adalah jenis probability sampling yang membagi populasi menjadi beberapa strata berdasarkan karakteristik tertentu. Setiap strata kemudian diambil sampel secara acak.

Contoh stratified random sampling:

Seorang peneliti ingin mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap produknya berdasarkan usia. Peneliti membagi populasi menjadi dua strata, yaitu pelanggan berusia di bawah 30 tahun dan pelanggan berusia di atas 30 tahun. Setiap strata kemudian diambil sampel secara acak.

Cluster random sampling

Cluster random sampling adalah jenis probability sampling yang membagi populasi menjadi beberapa cluster. Setiap cluster kemudian diambil sampel secara acak.

Contoh cluster random sampling:

Seorang peneliti ingin mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap produknya di lima kota besar di Indonesia. Peneliti membagi lima kota tersebut menjadi beberapa cluster. Setiap cluster kemudian diambil sampel secara acak.

Nonprobability Sampling

Nonprobability sampling adalah jenis sampling yang tidak memberikan peluang yang sama bagi setiap elemen populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Dengan kata lain, tidak semua elemen populasi memiliki peluang yang sama untuk menjadi bagian dari sampel. Singkatnya Nonprobability sampling adalah jenis sampling yang tidak memanfaatkan aturan peluang (nonprobability).

Nonprobability sampling memiliki beberapa keunggulan, yaitu:

Lebih mudah dilakukan daripada probability sampling.
Lebih hemat biaya daripada probability sampling.

Ada beberapa jenis nonprobability sampling, yaitu:

Accidental sampling

Accidental sampling adalah jenis nonprobability sampling yang dilakukan dengan cara mengambil elemen populasi yang kebetulan ditemui.

Contoh accidental sampling:

Seorang peneliti ingin mengetahui pendapat masyarakat tentang kebijakan pemerintah. Peneliti kemudian melakukan wawancara dengan orang-orang yang ditemuinya di jalan.

Quota sampling

Quota sampling adalah jenis nonprobability sampling yang dilakukan dengan cara menetapkan kuota untuk setiap kelompok dalam populasi.

Contoh quota sampling:

Seorang peneliti ingin mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap produknya berdasarkan usia. Peneliti menetapkan kuota 50 orang untuk pelanggan berusia di bawah 30 tahun dan 50 orang untuk pelanggan berusia di atas 30 tahun. Peneliti kemudian mencari pelanggan yang berusia di bawah 30 tahun dan berusia di atas 30 tahun secara kebetulan.

Purposive sampling

Purposive sampling adalah jenis nonprobability sampling yang dilakukan dengan cara memilih elemen populasi yang memiliki karakteristik tertentu.

Contoh purposive sampling:

Seorang peneliti ingin mengetahui pendapat ahli tentang kebijakan pemerintah. Peneliti kemudian memilih ahli yang memiliki kompetensi di bidang kebijakan pemerintah.

Snowball sampling

Snowball sampling adalah jenis nonprobability sampling yang dilakukan dengan cara meminta setiap anggota sampel untuk merekomendasikan anggota sampel lainnya.

Contoh snowball sampling:

Seorang peneliti ingin mengetahui pendapat masyarakat tentang suatu produk. Peneliti kemudian memulai penelitian dengan mewawancarai beberapa orang. Orang-orang yang diwawancarai tersebut kemudian diminta untuk merekomendasikan orang lain yang dapat diwawancarai.

Sampling jenuh

Sampling jenuh adalah jenis nonprobability sampling yang dilakukan dengan cara mengambil semua elemen populasi.

Contoh sampling jenuh:

Seorang peneliti ingin mengetahui pendapat semua karyawan di sebuah perusahaan tentang kebijakan perusahaan. Peneliti kemudian melakukan wawancara dengan semua karyawan di perusahaan tersebut.

Kesimpulan

Pemilihan jenis sampling yang tepat tergantung pada tujuan penelitian dan ketersediaan sumber daya. Probability sampling lebih tepat digunakan untuk penelitian yang membutuhkan hasil yang akurat. Sementara itu, nonprobability sampling lebih tepat digunakan untuk penelitian yang membutuhkan hasil yang cepat dan hemat biaya.