Sampling

Sampling adalah teknik pemilihan sejumlah elemen atau subjek dari populasi yang lebih besar untuk menganalisis data, dengan tujuan memperkirakan karakteristik keseluruhan populasi tersebut.

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?

Apa itu Sampling?

pengertian sampling

Sampling adalah teknik pemilihan sejumlah elemen atau subjek dari populasi yang lebih besar untuk menganalisis data, dengan tujuan memperkirakan karakteristik keseluruhan populasi tersebut.

Dalam praktiknya, keterbatasan waktu dan sumber daya membuat analyst tidak selalu memungkinkan untuk mengumpulkan data dari setiap individu dalam populasi yang luas. Oleh karena itu, sampling digunakan untuk mendapatkan sampel yang representatif, sehingga bisa memberikan informasi akurat mengenai populasi tanpa harus menyelidiki setiap anggotanya.

Keberhasilan teknik sampling tergantung pada bagaimana sampel tersebut dipilih dan apakah sampel itu dapat mewakili populasi secara keseluruhan dengan tepat.

Tujuan Sampling

Berikut beberapa tujuan utama sampling dalam analisis data:

  • Mengurangi biaya dan waktu: melakukan analisis pada seluruh populasi bisa sangat mahal dan memakan waktu. Dengan sampling, analyst dapat memperoleh hasil yang representatif dengan biaya dan waktu lebih sedikit.
  • Mempercepat pengambilan keputusan: sampling membantu perusahaan mempercepat pengambilan keputusan berbasis data, karena analisis sampel memerlukan waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan analisis seluruh populasi.
  • Meningkatkan akurasi data: dalam beberapa kasus, sampling dapat meningkatkan akurasi hasil analisis karena analyst bisa memberikan perhatian lebih terhadap detail pada sampel yang lebih kecil.
  • Memungkinkan akses ke data yang sulit atau tidak mungkin: beberapa populasi sulit atau tidak mungkin diakses sepenuhnya karena keterbatasan geografis, waktu, atau sumber daya. Sampling memudahkan analyst mendapatkan informasi tentang populasi tersebut tanpa harus mengakses setiap elemennya.
  • Meningkatkan kualitas pengawasan: dengan fokus pada sampel yang lebih kecil, analyst lebih cermat dalam mengawasi proses pengumpulan dan analisis data, yang dapat meningkatkan kualitas dan reliabilitas temuan penelitian.

Jenis-jenis Sampling

Qualtrics menjelaskan dua jenis utama dari sampling:

#1 Probability sampling

Probability sampling merupakan teknik pemilihan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang diketahui dan tidak nol untuk dipilih. Teknik ini memastikan sampel yang dihasilkan dapat mewakili populasi secara adil, serta hasil analisis bisa digeneralisasi ke seluruh populasi.

Jenis-jenis utama dari probability sampling termasuk:

  • Simple random sampling: setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih.
  • Stratified sampling: populasi dibagi menjadi strata atau kelompok berdasarkan karakteristik tertentu, dan sampel diambil secara acak dari setiap stratum.
  • Cluster sampling: populasi dibagi menjadi kluster atau kelompok, dan beberapa kluster dipilih secara acak. Semua anggota dari kluster terpilih menjadi sampel.
  • Systematic sampling: memilih sampel dari populasi dengan interval tertentu setelah menetapkan titik awal secara acak.

#2 Non-probability sampling

Teknik ini tidak memberikan peluang yang diketahui atau sama untuk setiap anggota populasi untuk dipilih. Pemilihan sampel lebih bersifat subjektif dan berdasarkan pertimbangan analyst, yang mungkin tidak dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas.

Jenis-jenis utama dari non-probability sampling mencakup:

  • Convenience sampling: sampel diambil dari kelompok yang mudah diakses.
  • Purposive sampling: analyst secara sengaja memilih individu atau kelompok tertentu yang dianggap mewakili populasi.
  • Quota sampling: analyst mengidentifikasi strata atau kategori tertentu dalam populasi dan mengisi kuota untuk setiap stratum berdasarkan kriteria yang ditetapkan.
  • Snowball sampling: metode ini sering dipakai ketika populasi sulit dijangkau. Analyst memulai dengan sejumlah kecil responden dan meminta mereka untuk merekomendasikan orang lain yang memenuhi kriteria penelitian.

Contoh Sampling dalam Data Analytics

Berikut beberapa contoh sampling dalam analisis data:

  • Studi kepuasan pelanggan: sebuah perusahaan ingin mengukur tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk atau layanannya. Dengan menggunakan simple random sampling, perusahaan tersebut memilih secara acak sejumlah pelanggan dari database mereka untuk mengisi survei kepuasan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan feedback yang representatif dari seluruh basis pelanggannya.
  • Penelitian pasar: bagi produk baru, purposive sampling bisa diterapkan untuk mengidentifikasi dan memilih sebuah focus group, terdiri dari calon konsumen yang paling mungkin tertarik. Misalnya, jika sebuah produk baru ditujukan untuk remaja, analyst akan memilih sampel dari sekolah-sekolah atau komunitas online tempat remaja banyak menghabiskan waktu.
  • Pengukuran efektivitas campaign marketing: untuk menilai dampak dari sebuah campaign marketing, perusahaan dapat menggunakan systematic sampling saat memilih pelanggan yang akan diwawancarai atau diberikan kuesioner. Dengan memilih setiap pelanggan ke-n dari daftar, perusahaan memastikan sampel tersebut merata dan representatif terhadap seluruh populasi pelanggan.

FAQ (Frequently Asked Question)

Bagaimana cara menentukan metode sampling yang cocok?

Menentukan metode sampling yang cocok bertujuan untuk memastikan data yang dikumpulkan valid dan representatif terhadap populasi yang diteliti. Berikut beberapa langkah yang dapat diikuti:

  • Tentukan tujuan penelitian: sebelum memilih metode sampling, penting untuk memiliki pemahaman yang jelas mengenai tujuan penelitian. Hal ini membantu dalam menentukan jenis data yang diperlukan dan metode sampling yang paling sesuai.
  • Pertimbangkan karakteristik populasi: memahami karakteristik populasi yang akan diteliti sangat penting. Faktor-faktor seperti ukuran, keragaman, dan keterjangkauan populasi dapat memengaruhi pilihan metode sampling.
  • Tentukan jenis sampling: jika tujuan penelitian adalah untuk menggeneralisasi hasil ke seluruh populasi, probability sampling lebih tepat digunakan. Namun, untuk studi eksploratif atau ketika akses ke seluruh populasi sulit, non-probability sampling lebih praktis diterapkan.
  • Pertimbangkan batasan waktu dan sumber daya: ketersediaan waktu dan sumber daya bisa memengaruhi pilihan metode sampling. Beberapa metode sampling memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya dibandingkan metode yang lain.
  • Evaluasi kebutuhan akurasi dan reliabilitas: tingkat akurasi dan reliabilitas yang diperlukan untuk hasil penelitian juga berpengaruh terhadap pilihan metode sampling. Metode sampling probability biasanya memberikan hasil yang lebih dapat digeneralisasi, tetapi mungkin lebih sulit dan mahal untuk diimplementasikan.
  • Pertimbangkan metode pengumpulan data: metode sampling yang dipilih harus kompatibel dengan metode pengumpulan data. Misalnya, sampling online mungkin lebih cocok untuk penelitian yang menggunakan kuesioner online.

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