Random Sampling

Random sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang sama untuk terpilih menjadi bagian dari sampel, bertujuan untuk mendapatkan sampel dari suatu populasi secara acak.

Data Analytics

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

IKUT KURSUS GRATIS

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Definisi Random Sampling

Definisi Random Sampling

Random sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang sama untuk terpilih menjadi bagian dari sampel, bertujuan untuk mendapatkan sampel dari suatu populasi secara acak.

Teknik ini dianggap sebagai dasar dari metode penelitian yang tepat karena memastikan sampel terpilih representatif terhadap populasi yang lebih luas, sehingga analyst dapat membuat inferensi yang akurat tentang karakteristik populasi berdasarkan sampel tersebut.

Keacakan dalam pemilihan sampel mengurangi bias, memastikan setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang adil untuk dimasukkan dalam penelitian. Dengan begitu, hasil yang diperoleh dapat diandalkan dan valid.

Penggunaan random sampling sendiri penting dalam studi kuantitatif, di mana objektivitas dan keakuratan data sangat diperlukan untuk analisis statistik dan penarikan kesimpulan yang bisa digeneralisasi.

Tipe-tipe Random Sampling

Builtin menjelaskan beberapa tipe utama random sampling, yaitu:

Simple random sampling

Metode ini merupakan bentuk dasar dari random sampling. Dalam simple random sampling, setiap elemen populasi punya kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai bagian dari sampel. Metode ini efektif untuk populasi yang homogen.

Stratified random sampling

Stratified random sampling digunakan ketika populasi terbagi dalam strata atau kelompok yang berbeda berdasarkan karakteristik tertentu. Sampel diambil secara terpisah dari setiap strata untuk memastikan representasi yang proporsional. Teknik ini membantu analyst untuk mendapatkan estimasi lebih akurat tentang populasi yang heterogen.

Cluster random sampling

Cluster random sampling sering kali diterapkan ketika tidak mungkin atau tidak praktis untuk melakukan simple random sampling. Dalam metode ini, populasi dibagi menjadi cluster atau kelompok, lalu seluruh cluster dipilih secara acak untuk dijadikan sampel.

Teknik ini mengurangi biaya dan waktu dalam pengambilan sampel, namun meningkatkan varians dibandingkan dengan simple random sampling.

Systematic random sampling

Systematic random sampling melibatkan pemilihan elemen sampel dari daftar populasi dengan interval tertentu, dimulai dari elemen yang dipilih secara acak. Metode ini sederhana dan mudah dilaksanakan, tetapi dapat menimbulkan bias jika populasi tersebut memiliki pola tertentu.

Kenapa Menggunakan Random Sampling?

Menggunakan random sampling dalam penelitian bukan tanpa alasan. Berikut beberapa penjelasan mengapa metode ini sering menjadi pilihan:

  • Kesempatan yang sama: setiap elemen dalam populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih. Hal ini memastikan sampel yang diambil adalah representatif dari populasi secara keseluruhan, mengurangi bias dalam pengambilan sampel.
  • Kesalahan sampel minimal: dengan representasi akurat dari populasi, kesalahan yang berkaitan dengan sampel dapat diminimalkan, sehingga meningkatkan kepercayaan pada hasil analisis.
  • Mudah diaplikasikan: beberapa teknik random sampling, seperti simple random sampling, mudah untuk diimplementasikan dan tidak memerlukan pengetahuan mendalam tentang statistik, menjadikannya pilihan tepat untuk berbagai jenis penelitian.
  • Fleksibilitas: random sampling bisa diaplikasikan pada hampir semua jenis populasi, baik besar maupun kecil, serta pada berbagai jenis penelitian, dari analitik sampai eksploratif.
  • Memudahkan analisis statistik: sampel yang diperoleh melalui random sampling memungkinkan penggunaan berbagai teknik analisis statistik, memudahkan penarikan kesimpulan yang valid.

Contoh Random Sampling

Berikut beberapa contoh penerapan random sampling dalam berbagai konteks:

  • Kepuasan karyawan: dengan menerapkan stratified random sampling, perusahaan dapat mengukur tingkat kepuasan karyawan. Ini dilakukan dengan membagi mereka ke dalam kelompok berdasarkan departemen atau jabatan, lalu memilih sampel dari masing-masing kelompok.
  • Kontrol kualitas: dalam industri manufaktur, produk bisa dipilih secara acak dari lini produksi untuk diuji kualitasnya menggunakan metode random sampling. Cara ini membantu dalam mendeteksi masalah kualitas sejak dini dan mengurangi risiko produk cacat yang sampai ke tangan pelanggan.
  • Evaluasi layanan pelanggan: perusahaan bisa mengukur efektivitas layanan pelanggan mereka dengan mengirimkan survei kepuasan pelanggan kepada setiap pelanggan ke-n, menggunakan systematic random sampling. Ini memberikan feedback berharga tentang pengalaman layanan pelanggan.

FAQ (Frequently Asked Question)

Apa kekurangan random sampling?

Di samping berbagai manfaat dan kelebihannya, random sampling juga memiliki kekurangan:

  • Tidak praktis untuk populasi besar: untuk populasi yang sangat besar, mengumpulkan daftar lengkap anggota populasi bisa sangat sulit dan memakan waktu.
  • Biaya: biaya bisa menjadi lebih tinggi dibandingkan dengan metode non-random, terutama dalam cluster random sampling dan stratified random sampling. Hal ini karena proses penentuan sampel lebih kompleks dan analisisnya lebih terperinci.
  • Variabilitas: meskipun dapat mengurangi bias, random sampling masih bisa menghasilkan variabilitas sampel yang tinggi, terutama jika ukuran sampelnya kecil.
  • Pengetahuan tentang populasi: untuk stratified random sampling, analyst harus memiliki pengetahuan yang cukup tentang populasi agar dapat membaginya menjadi strata yang relevan, di mana hal ini mungkin tidak selalu tersedia.
  • Risiko oversampling atau undersampling: ada risiko beberapa segmen populasi mungkin lebih diwakili daripada yang lain, terutama dalam cluster sampling. Kelemahan ini bisa mengakibatkan bias.

Kata kunci lainnya

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
ikut kursus gratis
Menu