Definisi Non Probability Sampling
Non-probability sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana tidak semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih, biasanya berdasarkan pertimbangan subjektif analyst.
Dalam metode ini, pemilihan sampel tidak dilakukan secara acak tetapi berdasarkan kriteria tertentu yang ditetapkan oleh analyst, seperti kemudahan akses, keahlian subjektif, atau karakteristik spesifik yang diinginkan untuk studi tersebut.
Dikarenakan tidak semua individu memiliki peluang sama untuk dipilih, hasil dari non-probability sampling kemungkinan tidak dapat digeneralisasi ke seluruh populasi. Meskipun demikian, teknik ini sering dipakai dalam penelitian eksploratori dan kualitatif, memberikan wawasan berharga tentang fenomena yang sedang diteliti meskipun dengan keterbatasan dalam hal representasi populasi.
Perbedaan Teknik Non Probability Sampling vs Probability Sampling
Pada dasarnya, probability sampling adalah teknik di mana setiap anggota dari populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Teknik ini bisa untuk menggeneralisasi hasil penelitian kepada populasi yang lebih luas dengan tingkat kepercayaan yang dapat diukur.
Di sisi lain, non-probability sampling tidak memberikan semua anggota populasi kesempatan sama untuk dipilih. Metode ini lebih sering diterapkan ketika analyst menghadapi keterbatasan praktis, atau ketika tujuan penelitian lebih fokus pada pemahaman mendalam tentang fenomena tertentu.
Perbedaan utama antara kedua metode tersebut terletak pada kemampuan mereka untuk mewakili populasi secara keseluruhan. Probability sampling memberikan landasan kuat untuk generalisasi statistik, sementara non-probability sampling sering kali dipakai untuk eksplorasi awal atau ketika kondisi tidak memungkinkan untuk melakukan probability sampling.
Berikut tabel perbedaan probability sampling vs non-probability sampling:
Contoh Non Probability Sampling dan Probability Sampling
Inilah beberapa contoh non-probability sampling dan probability sampling:
Contoh non-probability sampling
- Purposive sampling untuk uji coba fitur baru: sebuah perusahaan teknologi ingin mendapatkan feedback tentang fitur baru mereka dari user yang paling aktif. Mereka secara sengaja memilih sekelompok kecil user berdasarkan aktivitas penggunaan yang tinggi untuk mencoba fitur tersebut dan memberikan feedback.
- Convenience sampling untuk feedback produk segera: brand fashion meluncurkan produk baru dan mengumpulkan feedback cepat dari pengunjung yang kebetulan hadir di offline store-nya pada hari peluncuran. Ini memberikan insight awal tentang penerimaan pasar terhadap produk tersebut.
- Snowball sampling untuk penelitian niche market: sebuah startup yang menawarkan solusi keuangan ingin memahami lebih dalam tentang tantangan unik yang dihadapi target pasarnya. Mereka memulai dengan wawancara mendalam dengan beberapa klien, kemudian meminta klien tersebut mereferensikan kontak lain dalam industri yang sama yang mungkin memiliki insight berharga.
Contoh probability sampling
- Simple random sampling untuk survei kepuasan pelanggan: perusahaan e-commerce ingin menilai tingkat kepuasan pelanggan secara keseluruhan. Mereka mengirimkan survei kepuasan pelanggan secara acak kepada pelanggan yang telah melakukan pembelian dalam enam bulan terakhir, memastikan setiap pelanggan memiliki peluang yang sama untuk terpilih.
- Stratified sampling untuk analisis segmen pasar: marketing agency ingin memahami preferensi berbagai segmen pasar terhadap campaign iklan digital. Mereka membagi database pelanggan ke dalam segmen berdasarkan demografi (usia, jenis kelamin, lokasi), lalu mengirimkan survei yang sama kepada sampel acak dari setiap segmen untuk membandingkan respons.
- Cluster sampling untuk riset pasar geografis: sebuah perusahaan FMCG ingin menganalisis preferensi konsumen di berbagai wilayah geografis. Mereka membagi negara menjadi wilayah geografis, memilih beberapa wilayah secara acak, kemudian melakukan survei terhadap semua rumah tangga atau toko di wilayah terpilih tersebut untuk mendapatkan pemahaman tentang preferensi produk di setiap wilayah.
FAQ (Frequently Asked Question)
Kapan analyst harus menggunakan non probability sampling atau probability sampling?
Berikut beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan untuk menentukan waktu yang tepat dalam menggunakan non-probability sampling atau probability sampling:
Waktu penggunaan non-probability sampling
- Ketersediaan data terbatas: akses ke populasi target sulit atau mahal.
- Analisis eksplorasi: untuk studi awal yang bertujuan mendapatkan pemahaman mendalam tentang suatu fenomena, tanpa perlu generalisasi kepada populasi yang lebih luas.
- Waktu dan sumber daya terbatas: penelitian perlu dilakukan dalam waktu singkat dengan sumber daya yang terbatas.
- Studi kualitatif: sering kali digunakan dalam riset kualitatif di mana tujuannya adalah untuk menjelajahi ide-ide baru, pola, atau pemahaman dibandingkan mengukur frekuensi atau membuat generalisasi statistik.
- Keahlian subjektif penting: ketika pemilihan sampel memerlukan pertimbangan khusus yang tidak bisa dicapai melalui pemilihan acak.
Waktu penggunaan probability sampling
- Generalisasi statistik: ketika tujuan penelitian adalah untuk menghasilkan kesimpulan yang dapat digeneralisasi ke seluruh populasi, dengan tingkat kepercayaan yang diketahui.
- Penelitian kuantitatif: sangat cocok untuk studi kuantitatif yang memerlukan sampel representatif dari populasi yang lebih besar untuk analisis statistik.
- Tersedianya sumber daya: jika ada waktu dan sumber daya yang cukup untuk merencanakan dan melaksanakan pemilihan sampel secara acak.
- Keakuratan dan objektivitas: ketika penting untuk mengurangi bias analyst dan meningkatkan objektivitas dalam pemilihan sampel.
- Studi populasi besar: lebih efektif untuk penelitian yang melibatkan populasi besar, di mana keakuratan dan representasi sampel sangat kritis untuk hasil penelitian.
