Teknik Sampling Acak Berstrata: Fungsi dan Langkah

Pendahuluan

Sampling merupakan bagian penting dari metodologi penelitian, terutama ketika populasi terlalu besar atau luas sehingga tidak memungkinkan mengumpulkan data dari semua elemen. Dalam banyak penelitian, baik sosial, survei, pendidikan, maupun riset pasar, peneliti perlu memastikan bahwa sampel yang diambil benar-benar mewakili populasi agar hasil dapat digeneralisasikan. Namun, populasi sering kali bersifat heterogen; artinya unsur dalam populasi memiliki karakteristik berbeda (misal usia, jenis kelamin, pendidikan, pendapatan, lokasi, dll). Bila peneliti hanya menggunakan sampel acak sederhana tanpa memperhatikan heterogenitas, ada risiko bahwa beberapa subpopulasi kecil tidak terwakili dengan baik, sehingga hasil bisa bias.

Di sinilah peran teknik sampling yang lebih cermat seperti Sampling Acak Berstrata (Stratified Random Sampling). Teknik ini membantu memastikan bahwa setiap sub-kelompok penting dalam populasi mendapat representasi dalam sampel, sehingga hasil penelitian lebih akurat dan dapat diandalkan. Artikel ini membahas definisi teknik ini, fungsi (manfaat), serta langkah-langkah penerapannya.

Definisi Sampling Acak Berstrata

Definisi secara Umum

Sampling Acak Berstrata adalah metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi ke dalam beberapa kelompok (“strata”) berdasarkan karakteristik tertentu yang relevan dengan penelitian, kemudian sampel diambil secara acak dari setiap strata. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]

Dengan stratifikasi ini, setiap bagian dari populasi, terutama jika populasi heterogen, mendapat representasi dalam sampel, mengurangi bias akibat heterogenitas. [Lihat sumber Disini - repository.upi.edu]

Definisi dalam KBBI

Dalam KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), meskipun istilah “sampling acak berstrata” mungkin tidak secara eksplisit tercantum, definisi “sampling” dan “acak” serta pengelompokan berdasarkan strata dapat digambarkan sebagai: teknik pemilihan sebagian elemen dari populasi secara acak, setelah populasi dikelompokkan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu sehingga tiap kelompok homogen secara internal. Interpretasi ini rentan pada definisi umum metode sampling dan probabilitas.

Karena tidak semua istilah metodologi riset terdokumentasi di KBBI, dalam praktik akademik definisi dari literatur metodologi lebih sering digunakan untuk menjelaskan konsep.

Definisi menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi dari literatur/kajian ilmiah:

• Menurut artikel “General Sampling Techniques in Research Methodology: Literature Review” oleh Deri Firmansyah & Dede (2022), sampling acak berstrata digambarkan sebagai teknik sampling probabilitas di mana populasi dibagi ke dalam strata sebelum pengambilan sampel, bertujuan meningkatkan representativitas dan mengurangi bias pada populasi heterogen. [Lihat sumber Disini - journal.formosapublisher.org]
• Menurut panduan metodologi kuantitatif dari Imam Machali (2021), ketika populasi memiliki variasi karakteristik penting, stratified random sampling memungkinkan pengambilan sampel yang lebih valid dibandingkan sampling acak sederhana. [Lihat sumber Disini - digilib.uin-suka.ac.id]
• Dalam jurnal studi kasus quick-count pemilu oleh Putri Azora (2021), stratified random sampling dijelaskan sebagai metode di mana populasi TPS dan daftar pemilih dibagi ke dalam strata, lalu sampling acak dilakukan per strata untuk menghasilkan estimasi hasil pemilu yang representatif dan relatif presisi. [Lihat sumber Disini - jurnal.untan.ac.id]
• Sebuah panduan pendidikan statistik menyatakan bahwa stratified sampling sangat cocok bila variabilitas internal populasi tinggi, sehingga dengan stratifikasi, variabilitas dalam strata bisa lebih rendah, membantu menghasilkan estimasi parameter populasi yang lebih stabil. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Fungsi dan Manfaat Sampling Acak Berstrata

Penggunaan sampling acak berstrata memberikan beberapa manfaat penting bagi penelitian, antara lain:

• Meningkatkan Representativitas: Karena setiap strata dari populasi diwakili, sampel menjadi lebih mencerminkan karakteristik populasi secara keseluruhan. Ini penting terutama ketika populasi heterogen. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]
• Mengurangi Kesalahan Sampling (Sampling Error): Dengan membagi populasi ke dalam strata yang homogen, variabilitas dalam setiap strata biasanya lebih kecil dibandingkan variabilitas dalam populasi total. Ini membantu menghasilkan estimasi rata-rata, proporsi, atau parameter lain dengan error lebih rendah. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Efisiensi dan Efektivitas dalam Penelitian: Dibandingkan mengambil sampel besar secara acak dari populasi total, stratified sampling sering lebih efisien, memungkinkan ukuran sampel yang lebih kecil tetapi tetap representatif. [Lihat sumber Disini - telkomuniversity.ac.id]
• Kemampuan Analisis Sub-Kelompok: Peneliti bisa melakukan analisis per strata (sub-populasi), misalnya membandingkan karakteristik atau variabel antar strata, seperti perbedaan pendapat berdasarkan usia, pendidikan, jenis kelamin, dsb. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]
• Fleksibilitas dalam Alokasi Sampel: Bisa menggunakan alokasi proporsional (sesuai ukuran strata) atau alokasi optimum/disproporsional tergantung kebutuhan variabilitas dan penelitian. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Langkah-Langkah Penerapan Sampling Acak Berstrata

Berikut prosedur umum ketika peneliti memutuskan menggunakan stratified random sampling:

1. Tentukan Populasi & Kerangka Sampel (Sampling Frame)
   Definisikan populasi penelitian dengan jelas, siapa saja yang termasuk, batasan, kriteria inklusi/exklusi, dan siapkan daftar lengkap (sampling frame) dari anggota populasi. [Lihat sumber Disini - penerbitdeepublish.com]
2. Identifikasi Karakteristik Strata & Bentuk Strata
   Pilih karakteristik yang relevan untuk stratifikasi, misalnya usia, jenis kelamin, pendidikan, lokasi, pendapatan, atau karakteristik lain sesuai tujuan penelitian. Kemudian, bagi populasi ke dalam strata berdasarkan karakteristik tersebut. Strata harus bersifat saling eksklusif dan kolektif mencakup seluruh populasi (mutually exclusive & collectively exhaustive). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
3. Tentuka Ukuran Sampel Total & Alokasi per Strata
   Tentukan jumlah sampel yang dibutuhkan dari seluruh populasi. Kemudian bagi jumlah tersebut ke tiap strata, bisa secara proporsional (proporsional terhadap ukuran strata) atau menggunakan alokasi lain (misalnya alokasi optimum jika variabilitas antar strata berbeda). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
4. Lakukan Pengambilan Sampel Secara Acak di Setiap Strata
   Dari tiap strata, pilih unit sampel secara acak (misalnya melalui undian, random number, software random sampling). Hal ini memastikan setiap elemen dalam strata punya peluang sama untuk terpilih. [Lihat sumber Disini - binus.ac.id]
5. Gabungkan Semua Sampel dari Tiap Strata ke dalam Satu Sampel Total
   Setelah sampel diambil dari tiap strata, gabungkan menjadi satu kumpulan sampel penelitian. Sampel total inilah yang akan dianalisis sebagai representasi populasi. [Lihat sumber Disini - repository.upi.edu]
6. Analisis Data & Interpretasi berdasarkan Populasi / Strata (jika perlu)
   Gunakan hasil dari sampel untuk mengestimasi parameter populasi, misalnya proporsi, rata-rata, atau perbandingan antar strata. Bila perlu, analisis juga per strata untuk melihat perbedaan antar sub-populasi.

Kelebihan dan Kekurangan, Pertimbangan Sebelum Menggunakan

Kelebihan

• Memberikan sampel yang representatif, terutama untuk populasi heterogen dengan sub-kelompok berbeda.
• Mengurangi variabilitas dan kesalahan sampling, sehingga estimasi parameter lebih presisi.
• Efisien: dengan stratifikasi dan alokasi cermat, sampling bisa dengan ukuran sampel lebih kecil tetapi tetap representatif.
• Memungkinkan analisis sub-kelompok dan perbandingan antar strata.

Kekurangan / Tantangan

• Proses menentukan karakteristik untuk stratifikasi bisa sulit, terutama jika populasi besar dan variabel banyak.
• Struktur populasi harus diketahui terlebih dahulu dan sampling frame harus tersedia lengkap; jika tidak, metode ini sulit diterapkan.
• Membutuhkan perencanaan lebih teliti dan waktu lebih banyak dibanding metode sederhana seperti sampel acak sederhana.
• Jika strata terlalu kecil atau sampel per strata kecil, representativitas tiap strata bisa kurang, berpotensi memperbesar error pada strata kecil.

Contoh Penerapan dalam Penelitian (Kasus Nyata)

• Pada penelitian quick-count pemilu (suara), seperti pada studi oleh Putri Azora (2021), sampling acak berstrata digunakan untuk memilih TPS dan daftar pemilih secara representatif, membagi populasi berdasarkan strata sebelum sampling untuk menghasilkan prediksi hasil pemilu yang akurat. [Lihat sumber Disini - jurnal.untan.ac.id]
• Dalam penelitian dengan populasi heterogen (misalnya dalam survei sosial, demografi, pendidikan, atau riset pasar), stratified random sampling memungkinkan mewakili setiap kelompok penting (misalnya berdasarkan usia, gender, lokasi) sehingga hasil lebih valid dan bisa dianalisis per sub-kelompok. [Lihat sumber Disini - telkomuniversity.ac.id]
• Dalam konteks penelitian kuantitatif umum, panduan metodologi kuantitatif menyarankan stratified sampling ketika populasi tidak homogen agar hasil penelitian lebih akurat dibanding simple random sampling. [Lihat sumber Disini - digilib.uin-suka.ac.id]

Kesimpulan

Sampling Acak Berstrata adalah metode pengambilan sampel yang sangat berguna dalam penelitian, terutama jika populasi bersifat heterogen dan memiliki sub-kelompok dengan karakteristik berbeda. Dengan membagi populasi ke dalam strata berdasarkan karakteristik relevan, kemudian mengambil sampel acak dari tiap strata, peneliti dapat memastikan bahwa seluruh bagian populasi terwakili. Ini meningkatkan representativitas, mengurangi kesalahan sampling, serta memungkinkan analisis baik pada tingkat populasi maupun sub-populasi.

Meskipun membutuhkan perencanaan lebih matang dan data populasi lengkap, keuntungan dari segi validitas, presisi, dan efisiensi membuat stratified random sampling menjadi salah satu teknik sampling probabilitas yang sangat direkomendasikan di banyak jenis penelitian, dari survei sosial, pasar, pendidikan, hingga quick-count pemilu ataupun riset kuantitatif di bidang kesehatan. Oleh karena itu, ketika populasi penelitian menunjukkan keragaman karakteristik, stratified random sampling layak dipertimbangkan sebagai metode sampling utama.