Sampling Error: Pengertian, Penyebab, dan Contoh

Pendahuluan

Dalam penelitian kuantitatif, penarikan sampel dari populasi yang lebih besar merupakan langkah penting agar hasil penelitian dapat digeneralisasi. Namun, ketika kita hanya menggunakan sebagian dari populasi untuk mewakili keseluruhan, muncul potensi kesalahan atau deviasi antara estimasi yang diperoleh dari sampel dengan nilai sebenarnya dari populasi. Kesalahan yang muncul akibat pengambilan sampel itulah yang dikenal sebagai sampling error atau kesalahan sampling. Pemahaman terhadap konsep tersebut sangat penting agar peneliti maupun pengguna hasil penelitian dapat memahami sejauh mana estimasi dapat dipercaya serta faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatannya. Artikel ini akan membahas secara mendalam mulai dari definisi, penyebab, hingga contoh penerapan kesalahan sampling dalam konteks penelitian.

Definisi Sampling Error

Definisi Sampling Error Secara Umum

Sampling error secara umum dapat diartikan sebagai selisih atau deviasi yang muncul antara statistik yang diperoleh dari sampel dengan parameter populasi yang sebenarnya, karena fakta bahwa hanya sebagian dari populasi yang diambil sebagai sampel. Sebagaimana dijelaskan dalam literatur: “the difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error”. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
Dalam penelitian kuantitatif, karena praktis seringkali tidak mungkin mengukur seluruh populasi, maka sampel digunakan sebagai representasi. Namun karena hanya sebagian, maka estimasi yang diperoleh tidak akan persis sama dengan nilai populasi, inilah inti dari sampling error. Sebagai contoh sederhana, jika populasi memiliki rata-rata tertentu, rata-rata dari sampel sangat besar kemungkinan akan berbeda sedikit, meskipun teknik sampling dijalankan dengan benar.
Lebih lanjut, salah satu publikasi Indonesia mendefinisikan bahwa “sampling error adalah kesalahan prakiraan angka di populasi yang terjadi karena peneliti melakukan pengukuran pada sampel, bukan pada populasi.” [Lihat sumber Disini - repo.poltekkesbandung.ac.id]
Dengan demikian, secara umum sampling error adalah konsekuensi yang inheren dari penggunaan sampel dalam penelitian,bukan karena kesalahan teknik yang salah (meskipun teknik yang salah bisa memperbesar error), tapi karena fakta bahwa sampel hanya sebagian dari populasi.

Definisi Sampling Error dalam KBBI

Di dalam KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), secara spesifik untuk istilah “sampling error” mungkin tidak disebut secara langsung dengan frasa bahasa Indonesia persis “kesalahan sampling”. Namun, berdasarkan konsep, dapat diterjemahkan sebagai “kesalahan pengambilan sampel” yaitu ke­seluruhan deviasi antara hasil sampel dan populasi akibat proses pengambilan sebagian elemen populasi.
Berdasarkan kamus online KBBI, “sampel” didefinisikan sebagai bagian dari populasi yang diambil untuk mewakili seluruh populasi dan “kesalahan” sebagai ketidaktepatan, kekeliruan, sehingga istilah “kesalahan pengambilan sampel” dapat diartikan sebagai ketidaktepatan yang timbul akibat pengambilan sampel.
Meskipun KBBI tidak menyediakan definisi persis “sampling error”, namun arti kata-kata dasarnya mendukung makna: bagian dari populasi + kesalahan = kesalahan bagian sampel. Kamu bisa mencantumkan referensi KBBI untuk masing-kata “sampel” dan “kesalahan” bila diperlukan.

Definisi Sampling Error Menurut Para Ahli

Berikut beberapa pendapat ahli yang bisa digunakan untuk memperkuat definisi:

Togar A. Napitupulu (dalam modul sampling) menyatakan bahwa:

“Kesimpulan tentang populasi, i.e., dengan mengambil dan mengukur hanya sebagian dari populasi, atau contoh. Besarnya error ini, yaitu sampling error, tergantung pada besarnya contoh (n). Makin besar ukuran contoh, maka konsekuensi errornya makin kecil.” [Lihat sumber Disini - mmsi.binus.ac.id]
Artinya: mengambil sampel saja sudah membawa risiko error, dan ukuran sampel berpengaruh terhadap besar kesalahan.

Sebuah publikasi Indonesia dalam konteks survei nasional oleh BPS menyatakan:

“Agar data hasil … dapat digunakan dengan mempertimbangkan presisinya, maka diperlukan informasi untuk mengetahui tingkat presisi dari data … berupa angka estimasi kesalahan sampling (sampling error) yang dihasilkan.” [Lihat sumber Disini - media.neliti.com]
Dari sini tampak bahwa sampling error juga diukur untuk mengetahui seberapa presisi data survei.

Menurut buku “Sampling dan Besar Sampel” oleh RN Fauziyah (2019):

“Penelitian tidak dapat lepas dari kesalahan (error) ketika mengambil kesimpulan. Kesalahan ini dapat berupa sampling error …” [Lihat sumber Disini - repo.poltekkesbandung.ac.id]
Dengan kata lain, penelitian yang menggunakan sampel selalu memiliki potensi sampling error.

Dalam artikel “Populasi dan Sampling (Kuantitatif), …” disebutkan bahwa:

“... belum pernah ada sampel yang bisa mewakili karakteristik populasi sepenuhnya. Oleh karena itu dalam setiap penarikan sampel senantiasa melekat keasalahan-kesalahan, yang dikenal dengan nama ‘sampling error’.” [Lihat sumber Disini - jptam.org]
Dengan ini semakin ditegaskan bahwa sampling error adalah sesuatu yang hampir tak terhindarkan ketika menggunakan sampel.

Dengan mengumpulkan definisi-diatas, kita bisa memahami bahwa sampling error mencakup aspek deviasi estimasi sampel terhadap populasi yang terjadi karena fakta bahwa hanya sebagian yang diambil, dan bahwa ukuran serta metode sampling mempengaruhi besar kecilnya error tersebut.

Penyebab Sampling Error

Sampling error bisa muncul karena berbagai sebab yang berkaitan dengan bagaimana sampel diambil, karakteristik populasi, dan teknik analisis yang digunakan. Berikut beberapa penyebab utama:

1. Ukuran sampel yang terlalu kecil
   Ketika sampel yang diambil hanya sedikit dibanding populasi, maka deviasi antara statistik sampel dan parameter populasi cenderung besar. Sebagaimana Napitupulu menyatakan bahwa “besarnya error … tergantung pada besarnya contoh (n). Makin besar ukuran contoh, maka konsekuensi errornya makin kecil.” [Lihat sumber Disini - mmsi.binus.ac.id]
   Selain itu, publikasi Indonesia menyebut bahwa “jumlah anggota sampel yang paling tepat … tergantung pada tingkat ketelitian atau kesalahan yang dikehendaki (sampling error)”. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
   Jadi secara langsung ukuran sampel yang kecil adalah penyebab utama.
2. Variabilitas dalam populasi yang tinggi (populasi heterogen)
   Semakin heterogen karakteristik populasi (variabilitas tinggi), maka sampel yang mewakili harus lebih besar agar estimasi mendekati parameter populasi. Jika sampel tetap kecil dalam populasi yang sangat heterogen, maka sampling error akan semakin besar. Sebuah artikel menyebut: “populasi yang variabilitasnya tinggi berarti sangat heterogen... maka ukuran sampel akan semakin besar” [Lihat sumber Disini - jptam.org]
   Dengan demikian, karakter populasi mempengaruhi besar sampling error.
3. Metode pengambilan sampel yang kurang representatif atau bias
   Jika teknik sampling tidak dilakukan secara acak atau tidak memperhatikan peluang setiap elemen populasi terpilih secara sama (misalnya menggunakan teknik purposive, convenience tanpa randomisasi), maka sampel tidak mewakili populasi dengan baik, hal ini memperbesar sampling error. Misalnya penelitian menunjukkan bahwa banyak penelitian kuantitatif menggunakan teknik non-probability sampling yang menimbulkan kesalahan dalam generalisasi. [Lihat sumber Disini - publikasi.unitri.ac.id]
   Teknik sampling yang buruk atau tidak sesuai maka meningkatkan deviasi.
4. Desain survei atau penelitian yang kompleks tanpa pengendalian efek rancangan (design effect)
   Dalam survei besar seperti SUSENAS 2007 di Indonesia, disebut bahwa metode pengambilan sampel dan rancangan yang kompleks menimbulkan efek rancangan (design effect) yang mempengaruhi besar sampling error. [Lihat sumber Disini - media.neliti.com]
   Ini berarti bahwa bagaimana sampel ditarik (multistage, cluster, stratified) juga mempengaruhi error.
5. Pengambilan sampel yang tidak tepat kerangka atau sampling frame tidak lengkap
   Jika kerangka sampel (sampling frame) tidak mencakup seluruh populasi atau memiliki elemen yang tidak cocok, maka meskipun ukuran besar, sampel bisa saja kurang representatif, meningkatkan sampling error. Sebagai bagian dari konteks non-sampling error tetapi juga terkait, kerangka yang buruk mempengaruhi.
6. Ketidakacakan atau kurangnya randomisasi
   Ketika pengambilan sampel tidak dilakukan secara acak atau peluang tidak sama untuk setiap elemen, maka sampel bisa bias dan deviasi meningkat. Sebagaimana disebutkan bahwa sebagian besar penelitian menggunakan teknik nonrandom yang menimbulkan kesalahan besar. [Lihat sumber Disini - publikasi.unitri.ac.id]
   Dengan demikian, metode yang tidak sesuai terhadap prinsip sampling probabilitas bisa memperbesar sampling error.
7. Ketidakstabilan varians atau simpangan baku yang besar
   Varians besar dalam sampel berarti variasi antar elemen tinggi, sehingga statistik sampel cenderung lebih meleset dari parameter populasi, yang meningkatkan sampling error. Sebuah blog menyebut bahwa “semakin besar standar deviasi untuk populasi, semakin besar kesalahannya.” [Lihat sumber Disini - yuvalianda.com]
   Meskipun bukan jurnal, namun mendukung logika statistik.

Secara ringkas, penyebab utama sampling error adalah ukuran sampel yang kecil, variabilitas populasi yang besar, teknik sampling yang kurang tepat, serta rancangan penelitian yang kompleks tanpa kontrol memadai.

Contoh Sampling Error

Berikut beberapa contoh supaya konsep lebih mudah dipahami:

1. Contoh survei pendapat publik
   Misalkan sebuah lembaga survei ingin mengetahui persentase masyarakat di suatu provinsi yang mendukung suatu kebijakan publik. Populasi = semua warga di provinsi tersebut (misalnya 1 juta orang). Karena keterbatasan, sampel yang diambil hanya 500 orang. Meskipun diusahakan acak, karena ukuran relatif kecil terhadap populasi dan mungkin variabilitas dalam opini tinggi, maka persentase yang ditemukan dalam sampel (misalnya 60 %) bisa berbeda dari persentase sebenarnya di populasi (misalnya 65 %). Selisih ini adalah sampling error.
2. Contoh penelitian kesehatan
   Misalkan penelitian prevalensi penyakit di sebuah kabupaten: populasi seluruh penduduk dewasa, namun sampel hanya diambil 100 orang secara acak di satu kecamatan yang relatif homogen. Karena kecamatan tersebut mungkin lebih sehat dibanding rata-rata kabupaten, maka estimasi prevalensi yang diperoleh (misalnya 10 %) bisa lebih rendah dibanding prevalensi sebenarnya (misalnya 14 %). Ketidakwakilan sampel dan kecilnya ukuran menyebabkan sampling error.
3. Contoh survei sosial ekonomi di Indonesia – SUSENAS 2007
   Dalam publikasi BPS disebut bahwa pada karakteristik tertentu, angka estimasi sampling error (RSE) untuk nasional dan provinsi disajikan untuk memahami presisi data. Contoh: “... bila diketahui nilai RSE suatu karakteristik persentase rumah tangga … maka bila perancang survei ingin mengadakan survei yang berkaitan dengan karakteristik tersebut harus menggunakan sampel lebih banyak agar mendapatkan tingkat presisi yang lebih tinggi.” [Lihat sumber Disini - media.neliti.com]
   Ini menunjukkan bahwa sampling error nyata dalam survei besar dan perlu dihitung untuk interpretasi data.
4. Contoh pada penelitian kuantitatif mahasiswa
   Dalam artikel “Populasi dan Sampling (Kuantitatif), …” disebut bahwa “belum pernah ada sampel yang bisa mewakili karakteristik populasi sepenuhnya” dan bahwa semakin kecil sampel, maka semakin besar kesalahan generalisasi. [Lihat sumber Disini - jptam.org]
   Ini juga adalah ilustrasi bahwa dalam penelitian biasa – bukan hanya survei besar – sampling error tetap perlu diperhitungkan.
5. Contoh teknik sampling yang salah memperbesar error
   Dari penelitian di bidang keperawatan: ditemukan bahwa 80,85 % dari artikel kuantitatif menggunakan teknik sampling non-probability (purposive, consecutive) yang meningkatkan risiko kesalahan dalam generalisasi. [Lihat sumber Disini - publikasi.unitri.ac.id]
   Meskipun bukan angka sampling error secara kuantitatif, tapi menunjukkan bagaimana metode yang kurang tepat bisa “menyebabkan” sampling error dalam arti luas (estimasi tidak mewakili populasi).

Dari contoh-contoh itu bisa terlihat bahwa sampling error bukan hanya masalah “angka” tetapi juga masalah desain penelitian dan representativitas sampel terhadap populasi yang dituju.

Kesimpulan

Sampling error adalah hal yang tak terpisahkan dari penelitian berbasis sampel: ketika sebagian dari populasi digunakan untuk mengestimasi parameter populasi, maka deviasi estimasi tersebut (error) selalu ada. Definisi menurut para ahli menekankan bahwa semakin besar ukuran sampel, semakin kecil sampling error; semakin heterogen populasi, semakin besar sampel yang dibutuhkan; dan teknik pengambilan sampel yang kurang tepat bisa memperbesar error. Untuk meminimalkan sampling error, peneliti perlu memperhatikan ukuran sampel yang memadai, metode sampling yang tepat (probability sampling), kerangka sampel yang representatif, dan rancangan penelitian yang memperhitungkan efek rancangan (design effect) bila menggunakan metode sampling kompleks. Dengan memahami dan memperhitungkan sampling error, baik peneliti maupun pembaca hasil penelitian dapat lebih kritis dalam menilai presisi dan generalisasi hasil penelitian.