PENARIKAN SAMPEL

Sampel dan populasi itu sangat penting karena setiap penelitian ilmiah berhadapan dengan masalah sumber data yang disebut populasi dan sampel. Sampel adalah sebagian dari populasi. Artinya tidak aka ada sampel jika tidak ada populasi. Populasi adalah keseluruhan elemen atau unsur yang akan kita teliti. Pemilihan dan penentuan sumber data itu tergantung pada permasalahan yang akan diselidiki dan hipotesis yang hendak diuji kebenarannya. Sumber data yang tidak tepat atau tidak objektif mengakibatkan data yang terkumpul menjadi tidak relevan yang dapat menimbulkan kekeliruan dalam menarik kesimpulan.
Penelitian yang mempergunakan populasi dan sampel adalah sangat efektif untuk memperoleh kesimpulan atau teori baru yang valid dan reliabel apabila jika populasi dan sampel yang dijadikan sumber data objektif. Tetapi sebaliknya populasi atau sampel yang keliru tidak banyak artinya bagi pemecahan masalah yang dihadapi, bahkan akan menimbulkan masalah-masalah baru bilamana hasilnya dipergunakan untuk melakukan tindakan-tindakan praktis.
Di samping itu diperlukan juga ketelitian dan kecermatan dalam menetapkan sumber data ini agar diperoleh informasi atau data yang memadai, baik yang mendukung maupun menolak hipotesis yang hendak diuji, dalam arti memiliki tingkat obyektifitas yang tinggi dalam menarik kesimpulan berdasarkan hasil pengujian hipotesis tersebut. Populasi dan sampel dalam suatu penelitian, bukanlah suatu persoalan yang remeh bilamana diharapkan memperoleh hasil yang valid dan reliable.
Penelitian ilmiah boleh dikatakan hampir selalu hanya dilakukan terhadap sebagian saja dari hal-hal yang sebenarnya mau diteliti. Jadi penelitian hanya dilakukan terhadap sampel, tidak terhadap populasi. Namun, kesimpulan-kesimpulan mengenai sampel itu akan dikenakan atau digeneralisasikan terhadap populasi. Generalisasi dari sampel ke populasi mengandung resiko bahwa akan terdapat kekeliruan atau ketidaktepatan, karena sampel tidak akan mencerminkan secara tepat keadaan populasi. Makin tidak sama sampel itu dengan itu populasinya, makin besarlah kemungkinan kekeliruan dalam generalisasi itu (Sumadi Suryabrata, 2010:35).

A. Populasi dan Sampel
1. Populasi
Sugiyono (2002:57) memberikan pengertian bahwa: “Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Nazir (1983:327) mengatakan bahwa, “Populasi adalah berkenaan dengan data, bukan orang atau bendanya.(1985:141) menyebutkan bahwa, “Populasi adalah totalitas semua nilai yang mungkin, baik hasil menghitung ataupun pengukuran kuantitatif maupun kualitatif pada karakteristik tertentu mengenai sekumpulan objek yang lengkap.” Sedangkan Riduwan (2002:3) mengatakan bahwa, “Populasi adalah keseluruhan dari karakteristik atau unit hasil pengukuran yang menjadi objek penelitian.”
Dari beberapa pendapat di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa; Populasi merupakan objek atau subjek yang berada pada suatu wilayah dan memenuhi syarat-syarat tertentu berkaitan dengan masalah penelitian. Ada dua jenis populasi, yaitu: populasi terbatas dan populasi tidak terbatas (tak terhingga).

a. Populasi Terbatas
Populasi terbatas adalah mempunyai sumber data yang jelas batasnya secara kuantitatif sehingga dapat dihitung jumlahnya.
1) Jumlah Guru SD di kota Surabaya 5000 orang.
2) Jumlah 200 siswa yang mendapat ibu asuh di Batam.
3) Jumlah 59 siswa SMU menjadi Anggota Paskibraka Hari Ulang Tahun Kemerdekaan RI ke-59 Tahun 2004 di Jakarta.




b. Populasi Tak Terbatas (Tak Terhingga)
Populasi tak terbatas yaitu sumber datanya tidak dapat ditentukan batasan-batasannya sehingga relative tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah. Contoh:
1) Penelitian mencari logam mulia, di suatu daerah ada beberapa warga mendulang emas di ruangan bawah tanah sebagai mata pencahariannya, kemudian mereka mengambil logam yang mengandung emas yang tak terhingga banyaknya atau ukurannya.
2) Suatu percobaan seorang bandar akan melemparkan sepasang dadu sampai tak terhingga kali lemparan, maka setiap kali mencatat sepasang nilai yang tak terhingga pula.
3) Meneliti beberapa liter pasang surut air laut pada bulan purnama dan nilai sebagainya.

Berdasarkan sifatnya, populasi dapat digolongkan menjadi populasi homogen dan heterogen.
1) Populasi Homogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat yang sama sehingga tidak perlu mempersoalkan jumlahnya secara kuantitatif.
2) Populasi Heterogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat atau keadaan yang berbeda (bervariasi) sehingga perlu ditetapkan batas-batasnya, baik secara kualitatif maupun kuantitatif.
Subana (2000:25) mengatakan bahwa “Hasil dari objek pada populasi yang diteliti harus dianalisis untuk ditarik kesimpulan dan kesimpulan itu berlaku untuk seluruh populasi.”
Dalam melaksanakan penelitian, walaupun tersedia populasi yang terbatas dan homogeny, adakalanya peneliti tidak melakukan penelitian pengumpulan data secara populasi, tetapi mengambil sebagian dari populasi yang dianggap mewakili populasi (representatif). Hal ini berdasarkan pertimbangan yang logis, seperti kepraktisan, keterbatasan biaya, waktu, tenaga dan adanya percobaan yang bersifat merusak (desktruktif). Contoh:
1) Mengetahui kekuatan pisau baja pemotong kain, kita tidak perlu menerapkan setiap pabrik tekstil diperiksa dan diuji kekuatan pisaunya.
2) Mengetahui daya lampu pijar merk Philips, kita tidak perlu mengunakan cara semua pabrik lampu yang bermerek Philips ditunggui dan dicatat lampu tersebut.
Dengan meneliti secara sampel diharapkan hasil yang telah diperoleh akan memberikan kesimpulan gambaran yang sesuai dengan karakteristik populasi. Jadi, hasil kesimpulan dari penelitian sampel dapat digeneralisasikan terhadap populasi.

2. Sampel
Arikunto (1998:117) mengatakan “Sampel adalah bagian dari populasi (sebagian atau wakil populasi yang diteliti). Sampel penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili seluruh populasi.” Sugiyono (1997:57) memberikan pengertian “Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi.” Dari beberapa pendapat di atas dapat ditarik kesimpulan bhawa: “Sampel adalah bagian dari populasi yang mmpunyai ciri-ciri atau keadaan tertentu yang akan diteliti. Karena semua data dan informasi akan diproses dan tidak semua orang atau benda akan diteliti melainkan cukup dengan menggunakan sampel yang mewakilinya. Hal ini sampel harus representatif di samping itu peneliti wajib mengerti tentang besar ukuran sampel, teknik sampling, dan karakteristik populasi dalam sampel.

a. Keuntungan menggunakan sampel antara lain:
1) Memudahkan peneliti untuk jumlah sampel lebih sedikit dibandingkan dengan menggunakan populasi dan apabila populasinya terlalu besar dikhawatirkan akan terlewati.
2) Penelitian lebih efisien (dalam arti penghematan uang, waktu, dan tenaga).
3) Lebih teliti dan cermat dalam pengumpulan data, artinya jika subjeknya banyak dikhawatirkan adanya bahaya bias dari orang yang mengumpulkan data, karena sering dialami oleh staf bagian pengumpul data mengalami kelelahan sehingga pencatatan data tidak akurat.
4) Penelitian lebih efektif, jika penelitian bersifat destruktif (merusak) yang menggunakan spesemen akan hemat dan bisa dijangkau tanpa merusak semua bahan yang ada serta bisa digunakan untuk menjaring populasi yang jumlahnya banyak. Sedangkan besar kecilnya sampel yang diambil akan dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain: besar biaya yang tersedia, tenaga (orang) yang ada, waktu dan kesempatan peneliti, serta peralatan yang digunakan dalam pengambilan sampel.

B. Prinsip dan Penarikan Sampel
Penarikan sampel sering kita lakukan dalam kehidupan sehari-hari. Jika kita mau membeli jeruk di pasar, terlebih dahulu dicicipi satu atau dua buah jeruk yang akan dibeli itu untuk memastikan manis atau tidaknya. Mengambil satu atau dua buah jeruk disebut penarikan sampel atau contoh, mencicipi buah jeruk disebut analisis sampel, dan memastikan manis atau tidak adalah tugas inferensi atau kesimpulan yang ditarik terhadap seluruh buah jeruk dalam keranjang tempat diambilnya sampel. Jika sampel yang ditarik tidak mewakili atau menggambarkan seluruh populasi, maka walaupun analisis sampelnya dilakukan dengan cermat, tetapi inferensi yang dilakukan terhadap seluruh populasi tidak dapat dipertanggungjawabkan. Karena itu prinsip keterwakilan (representatif) merupakan prinsip dasar pada penarikan sampel.
Jika satu buah jeruk yang dicicipi tidak mewakili semua jeruk di dalam keranjang tempat contoh itu diambil, maka tidak dapat ditarik kesimpulan yang berlaku umum terhadap populasi buah jeruk. Sebenarnya, untuk mengetahui karakteristik seluruh anggota pada populasi , setiap anggota pada populasi itu harus diamati satu per satu. Cara ini disebut metode sensus. Metode ini jarang dipakai dipakai dalam penelitian ilmiah, karena pertama memerlukan waktu yang lama dan biaya yang besar dan yang kedua metode itu bersifat deskrutif (merusak). Jika setiap buah jeruk yang dijual dicicipi satu per satu sampai habis, maka si penjual dirugikan. Karena alasan-alasan itulah metode samplimg banyak dipakai.
Masalahnya adalah bagaimana kita menarik sampel yang mewakili itu. Sering kita menganggap bahwa sampel yang kita tarik sudah menggambarkan karakteristiknya populasinya, padahal sampel tersebut bias terhadap populasi. Supaya penalikan sampel tidak bias, setiap satuan analisis dalam populasi harus mendapatkan peluang yang sama untuk ditarik menjadi anggota sampel.
Besarnya sampel yang ditarik pada populasinya tergantung pada variasi yang ada di kalangan anggota populasi. Apabila anggota populasinya homogen, maka sampel yang kecil dapat mewakili seluruh populasi. Butir-butir darah dalam tubuh kita homogen, karena setiap butir mempunyai karakteristik yang sama. Tidak menjadi soal apakah darah itu diambil dari bagian tangan, atau kaki, atau kepala, semua sama. Tetapi, apabila kita meneliti perilaku mahasiswa terhadap politik, maka variasinya di kalangan seluruh mahasiswa cukup besar, baik dilihat dari segi etnografi, atau bidang studi yang ditekuninya, atau almamater, atau agamanya. Supaya semua variasi terwakili, maka dibutuhkan sampel yang relative besar. Makin homogen suatu populasi, makin kecil sampelnya. Dan makin tinggi variasinya, makin besar sampel yang dibutuhkan.
Berkaitan dengan cara pengambilan sampel Nasution (1991:135) bahwa, “Mutu penelitian tidak selalu ditentukan oleh besarnya sampel , akan tetapi oleh kokohnya dasar-dasar teorinya, oleh desain penelitiannya, serta mutu pelaksanaan dan pengolahannya.”
Cara penarikan sampel atau teknik sampling adalah suatu cara mengambil sampel yang representatif dari populasi. Pengambilan sampel ini harus dilakukan sedemikian rupa sehingga diperoleh sampel yang benar-benar dapat mewakili dan dapat menggambarkan keadaan populasi yang sebenarnya. Ada dua macam cara pengambilan sampling dalam penelitian yang umum dilakukan yaitu:
1. probability sampling, dan
2. non probability sampling.
Pada probability sampling, derajat keterwakilan dapat diperhitungkan pada peluang tertentu. Oleh karena itu, sampel yang ditarik dengan cara ini dapat dipergunakan untuk melakukan generalisasi terhadap populasi. Ada banyak cara penarikan sampel yang tergolong dalam probability sampling ini, antara lain simple random sampling, propotionate stratified random sampling, disproproportionates stratified random sampling , cluster random sampling Penarikan setiap satuan analisis (anggota) dari populasi untuk dijadikan sampel dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
1. dengan pemulihan, dan
2. tanpa pemuliahan
Misalkan kita menarik sampel sebesar 5 dari populasi beranggotakan 15 satua. Pengambilan kelima anggota itu dilakukan satu per satu, tidak lima sekaligus. Setiap klai kita mengambil 1 satuan, kita catat anggota tersebut untuk mendaftrakannya. Selanjutnya kita menghadapi dua cara, yaitu apakah satuan yang sudah terambil itu dikembalikan ke dalam populasinya, atau disimpan dulu sampai semua terambil dan dicatat dikembalikan lagi ke dalam populasi, sehingga ia berpeluang diambil untuk kedua kalinya, maka pengambilan sampel dilakuka dengan pemulihan (replacement). Setiap kali diambil, dikembalikan lagi, sampai kita memperoleh 5 anggota sebagai sampel . Tetapi, jika yang sudah terambil tidak dikembalikan sampai diperoleh 5 anggota sebagai sampel, maka cara itu disebut pengambilan sampel tanpa pemulihan.
Penarikan sampel dengan nonprobability sampling pada umumnya dilakukan untuk satu penelitian yang populasinya tidak diketahui, sehingga tidak dapat ditarik kesimpulan yang berlaku umum terhadap populasi. Karena itu istilah “sampling” pada metode ini sebenarnya tidak tepat karena kita tidak menarik sampel. Penelitian terhadap pemakai narkotik, atau yang berpenyakit jiwa, merupakan contoh penarikan sampel seperti itu karena batas-batasnya tidak diketahui.
Salah satu bentuk nonprobability sampling yang banyak dipergunakan adalah metode bola salju (snowing ball). Bola salju yang berguling dilereng gunung mula-mula kecil, tapi lama-kelamaan menjadi besar karena dalam proses berguling, butir-butir salju melekat pada dirinya. Demikian pula jika kita mempelajari gejala-gejala sosial di suatu tempat. Di lokasi ini kita mencatat ciri-ciri sosial yang akan kita teliti. Kemudian kita pindah ke tempat lain. Di tempat ini ditemukan ciri-ciri yang sebelumnya tidak ada di tempat yang pertama. Demikian seterusnya sehingga makin lengkaplah pengetahuan kita tentang ciri-ciri sosial dari topik yang diteliti. Terhadap penelitian seperti ini (dan seluruh nonprobability sampling) tidak dapat dilakukan analisis statistik inferensial.
Berikut ini akan dibahas teknik penarikan sampel pada probability sampling seperti yang telah disebutkan di atas.
C. Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik sampling untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel, yang tergolong teknik probability sampling, yaitu:

1. Penarikan Sampel Secara Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Simple random sampling adalah cara pengambilan sampel dari anggota populasi dengan menggunakan acak tanpa memperhatikan strata(tingkatan) dalam anggota populasi tersebut. Hal ini dilakukan apabila anggota populasi dianggap homogen (sejenis). Contoh:
1) Jumlah guru SMU yang mengikuti penataran Manajemen Berbasis Sekolah di Kota Surabaya.
2) Jumlah siswa yang mendapatkan beasiswa di kota Samarinda.
3) Jumlah Pegawai Diknas kota Makasar yang dimutasi.
Guru SMU, siswa menerima beasiswa, dan pegawai Diknas itu semua merupakan populasi yang sejenis.

2. Propotionate Stratified Random Sampling
Proportionate stratified random sampling ialah pengambilan sampel dari anggota populasi secara dan berstrata secara proporsional, dilakukan sampling ini apabila anggota populasinya heterogen (tidak sejenis). Contoh:
1) Jumlah guru SD se-DIY yang mengikuti seminar pendidikan:
a) Guru Bahasa Indonesia = 25 orang
b) Guru Bahasa Inggris = 20 orang
c) Guru PPKn = 10 orang
d) Guru Matematika = 50 orang
e) Guru IPS = 35 orang
f) Guru IPA = 45 orang
g) Guru Olahraga = 10 orang
h) Guru Agama = 15 orang
i) Guru Kesenian = 15 orang
Jumlah sampel yang diambil harus sama porsinya dengan jumlah guru sesuai dengan bidang studi.
2) Penerbit Mutiara Ilmu memproduksi buku yang paling laku untuk dipasarkan ke SD se-Kota Bandung  = 60,  = 110, = 190.
Jumlah sampel yang diambil harus sama dengan judul buku .

3. Disproproportionate Stratified Random Sampling
Disproproportionates Stratified random sampling ialah pengambilan sampel dari anggota populasi secara acak dan berstrata tetap sebagian ada yang kurang proporsional pembagiannya, dilakukan sampling ini apabila anggota populasi heterogen (tidak sejenis). Contoh:
1) Jumlah Pegawai pada Dinas Pendidikan Kota Medan
a) Kepala Dinas Pendidikan = 1 orang
b) Kasubag Tata Usaha = 1 orang
c) Kepala Seksi pada Dinas = 10 orang
d) Kepala Sub Seksi pada Dinas = 20 orang
e) Kepala Urusan pada Dinas = 15 orang
f) Kepala Cabang Dinas = 10 orang
g) Kepala Urusan pada Cabang Dinas = 25 orang
h) Kepala Sub Seksi pada Cabang Dinas = 30 orang
i) Pelaksana/Staf = 158 orang
Dari jumlah pegawai yang berasal dari Kepala Dinas Pendidikan = 1 orang dan Kasubag Tata Usaha = 1 orang tersebut diambil dijadikan sampel karena terlalu kecil bila dibandingkan dengan staf lain.
2) Jumlah pegawai pada Perusahaan Percetakan IKAPI Jakarta
a) Direktur Utama = 1 orang
b) Kepala Departemen = 2 orang
c) Kepala Divisi = 25 orang
d) Kepala Bidang = 250 orang
e) Kepala Cabang = 500 orang
f) Kepala Karyawan = 3.500 orang
Dari jumlah karyawan yang berasal dari Direktur Utama = 1 orang dan kepala Departement = 2 orang tersebut diambil dijadikan sampel karena terlalu sedikit bila dibandingkan dengan bagian lain.

4. Area Sampling (Kluster Sampling)
Area Sampling (Kluster Sampling) ialah teknik sampling yang dialkukan dengan cara mengambil wakil dari setiap wilayah geogerafis yang ada. Contoh: Peneliti akan melihat pelaksanaan MBS SD se-Indonesia. Karena wilayah cukup luas terdiri dari 33 provinsi dan masing-masing berbeda kondisinya, maka peneliti mengambil sampel dari SD tingkat provinsi, SD tingkat provinsi dari SD tingkat kabupaten/kota, SD tingkat kabupaten/kota terdiri dari SD tingkat kelurahan desa yang akan melaksanakan MBS.
Teknik untuk mendapatkan sampel kluster mula-mula secara acak diambil sampel yang terdiri dari SD tingkat provinsi, dan tiap SD tingkat provinsi dalam sampel, disebut SD tingkat kabupaten/kota sampel, secara acak diambil SD tingkat kecamatan. Banyaknya kecamatan yang dimbil dari SD tiap kabupaten /kota sampel mungkin sama banyak mungkin pula berbeda. Setelah didapat SD tingkat kecamatan sebagai sampel. Kemudian dari tiap SD tingkat kecamatan sampel secara acak diambil SD tingkat kelurahan/desa, untuk mendapatkan SD tingkat kelurahan/desa sampel selanjutnya dari tiap desa sampel diambil secara acak.
Akhirnya dari tiap SD tingkat kelurahan/desa sampel inilah setelah semuanya digabungkan yang menjadi anggota sampel kluster, yaitu kepada siswa SD tingkat kelurahan/desa yang akan melaksanakan MBS, dengan demikian hasilnya akan mencerminkan pelaksanaan MBS se-Indonesia.