Teknik Sampling Random: Langkah dan Penerapan

Pendahuluan

Dalam penelitian maupun survei, seringkali tidak memungkinkan untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi karena kendala waktu, biaya, maupun akses. Oleh sebab itu, penggunaan sampel yang representatif menjadi solusi yang efektif agar hasil penelitian tetap dapat digeneralisasi ke populasi secara wajar. Teknik sampling random (acak) muncul sebagai salah satu pendekatan utama dalam probabilitas sampling, di mana setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama atau dikenal secara jelas untuk menjadi bagian dari sampel. Dengan demikian, teknik ini membantu mengurangi bias pemilihan dan meningkatkan validitas hasil penelitian. Artikel ini membahas secara komprehensif mengenai definisi teknik sampling random, baik secara umum, menurut KBBI maupun menurut para ahli, lalu dilanjutkan dengan pembahasan langkah-langkah penerapan teknik tersebut dan contoh konkretnya dalam penelitian maupun survei. Di akhir artikel terdapat kesimpulan yang merangkum poin-penting serta rekomendasi.

Definisi Teknik Sampling Random

Definisi Teknik Sampling Random Secara Umum

Secara umum, teknik sampling random (atau acak) adalah metode pengambilan sampel dari populasi di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama, atau peluang diketahui, untuk terpilih menjadi sampel. Teknik ini termasuk kategori probability sampling yang bertujuan menghasilkan sampel yang representatif dengan kemungkinan menggeneralisasi hasil ke keseluruhan populasi. Sebagai contoh, tulisan menyebut bahwa “every subject in the target population has equal chances to be selected in the sample” dalam metode probability sampling. [Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov]
Telah disebut juga dalam literatur Indonesia bahwa teknik pengambilan sampel acak sederhana (simple random sampling) dilakukan ketika populasi dianggap homogen dan kerangka sampel sudah tersedia. [Lihat sumber Disini - lppm.stieganesha.ac.id]
Dengan demikian, secara umum teknik sampling random adalah prosedur memilih sebagian elemen dari populasi secara acak dengan dasar peluang yang sama atau terukur, agar hasil riset dapat mencerminkan populasi yang lebih besar.

Definisi Teknik Sampling Random dalam KBBI

Menurut KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), “sampel” diartikan sebagai “bagian yang diambil dari keseluruhan untuk mewakili” dan “sampel acak” atau “pengambilan sampel acak” adalah “pengambilan secara acak tanpa pola yang jelas”. (Catatan: Saya tidak berhasil menemukan entri KBBI secara daring yang spesifik menyebut “sampling random” dengan definisi panjang, namun definisi KBBI terkait “sampel” dan “acak” mendukung konsep ini).
Jadi, dalam konteks KBBI, teknik sampling random berarti pengambilan bagian dari populasi secara acakan dengan demikian bagian yang dipilih dianggap sebagai wakil dari keseluruhan.

Definisi Teknik Sampling Random Menurut Para Ahli

Berikut adalah beberapa definisi dari para ahli yang membahas teknik sampling random atau metode probabilitas dalam pengambilan sampel:

1. Sugiyono menyebut bahwa “populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti” dan bahwa teknik sampling acak sederhana adalah cara pengambilan sampel dari anggota populasi dengan menggunakan acak tanpa memperhatikan strata. [Lihat sumber Disini - jurnal.unimus.ac.id]
2. Thompson (dalam kerja-mengenai sampling) menyebut bahwa “sample selected for populations such that every element has equal probability of being selected” dalam pengambilan sampel acak sederhana. [Lihat sumber Disini - lppm.stieganesha.ac.id]
3. Cochran menguraikan bahwa metode simple random sampling memungkinkan setiap unit dalam kerangka sampel untuk mendapat kesempatan yang sama dan prosedur acak dapat dilakukan dengan undian, tabel angka acak, atau komputer. [Lihat sumber Disini - lppm.stieganesha.ac.id]
4. Setiawan & Gunawan (2021) menyatakan bahwa “Probability sampling adalah teknik sampling dengan memberikan kesempatan (peluang/probabilitas) yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel” dan bahwa “Sebelum melakukan pengambilan sampel dengan cara acak, maka harus dipastikan populasi atau subpopulasi yang memiliki karakteristik yang homogen atau identik.” [Lihat sumber Disini - lppm.stieganesha.ac.id]
5. Nikolopoulou, Kassiani (2022) dalam artikel online menyebut bahwa “Probability sampling gathers a random selection from the entire population, where each unit has an equal chance of selection.” [Lihat sumber Disini - scribbr.com]

Dengan demikian, para ahli menegaskan dua poin penting: (a) teknik sampling random memberikan peluang yang sama bagi setiap elemen dalam populasi untuk terpilih, dan (b) keberadaan kerangka/populasi yang jelas diperlukan agar pengambilan acak benar-benar acak dan representatif.

Langkah dan Penerapan Teknik Sampling Random

Berikut pembahasan terperinci mengenai bagaimana langkah-langkah praktis menerapkan teknik sampling random, juga dilengkapi dengan penerapan dalam konteks penelitian pendidikan atau survei.

Langkah-Langkah Umum Penerapan

Langkah-langkah berikut sering digunakan dalam penelitian kuantitatif ketika memakai teknik sampling random:

1. Menetapkan populasi penelitian
   Peneliti terlebih dahulu mendefinisikan populasi yang menjadi sasaran penelitian: misalnya “seluruh siswa kelas X di sebuah kabupaten”, “semua guru di sekolah menengah”, atau “semua pelanggan suatu produk selama periode tertentu”. Populasi ini harus jelas dan spesifik agar kerangka sampel bisa dibentuk. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
2. Menyusun kerangka sampel (sampling frame)
   Kerangka sampel adalah daftar atau list dari elemen-populasi yang memungkinkan untuk dipilih menjadi sampel. Contoh: daftar nama siswa, daftar guru, daftar pelanggan. Tanpa kerangka yang baik, teknik acak bisa menjadi bias. [Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov]
3. Menentukan ukuran sampel (sample size)
   Peneliti menentukan berapa banyak unit yang akan diambil sebagai sampel dari populasi. Pertimbangan antara lain: tingkat kepercayaan, margin of error, sumber daya; beberapa literatur Indonesia memberikan rumus atau panduan penentuan ukuran sampel. [Lihat sumber Disini - lppm.stieganesha.ac.id]
4. Memilih elemen secara acak
   Setelah kerangka dan ukuran ditetapkan, dilakukan pemilihan secara acak (random). Tekniknya bisa menggunakan undian/loter, tabel angka acak, program komputer (random number generator) atau software. Contoh Setiawan & Gunawan menjelaskan metode undian/loter dan pemakaian tabel bilangan acak. [Lihat sumber Disini - lppm.stieganesha.ac.id]
5. Mengumpulkan data dari sampel terpilih
   Setelah sampel terpilih, peneliti melakukan pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian (kuisioner, angket, observasi, tes). Pastikan responden atau unit yang terpilih bersedia dan data terkumpul dengan kualitas baik.
6. Analisis dan generalisasi hasil
   Hasil analisis dari sampel kemudian dapat digeneralisasi ke populasi, dengan syarat sampel benar-benar representatif dan prosedur pengambilan acak dijalankan dengan baik. Di sini penting juga mengecek apakah ada bias, apakah sampel mencakup karakteristik populasi dengan baik, dan bagaimana keakuratan estimasi. [Lihat sumber Disini - jurnal.unimus.ac.id]

Penerapan dalam Penelitian – Contoh Kasus

Sebagai contoh penerapan nyata, bisa melihat penelitian yang dilakukan oleh Permadina Kanah Arieska & Novera Herdiani (2018) yang membandingkan teknik Simple Random Sampling dengan Stratified Sampling pada data Indeks Massa Tubuh (IMT) mahasiswa di suatu fakultas kesehatan. Hasil penelitian menunjuk bahwa varians penduga parameter pada teknik SRS 1,3 kali lebih besar dibandingkan stratified sampling. [Lihat sumber Disini - jurnal.unimus.ac.id]
Contoh lainnya, penelitian oleh Januar Pribadi dkk. (2025) membahas metode sampling untuk penilaian nasional: membandingkan teknik SRS dan stratified random sampling. Mereka menemukan bahwa meskipun estimasi mean serupa, variabilitas metode berbeda. [Lihat sumber Disini - eduvest.greenvest.co.id]

Kapan dan Kenapa Menggunakan Teknik Sampling Random

• Ketika populasi secara relatif homogen (karakteristik internal populasi kurang bervariasi) dan kerangka sampel lengkap tersedia, maka teknik random sederhana menjadi pilihan yang efisien.
• Ketika tujuan penelitian adalah generalisasi ke seluruh populasi dan ingin meminimalkan bias pemilihan.
• Namun ada kondisi di mana random saja kurang memadai (misalnya populasi heterogen, strata berbeda jauh, atau kerangka sulit didapat), dalam kasus tersebut mungkin perlu penyesuaian seperti stratified random sampling, cluster sampling, atau kombinasi teknik.
• Dalam konteks survei besar skala nasional atau pendidikan, penggunaan stratified/random hybrid populer karena memastikan representasi kelompok-subpopulasi tertentu (misalnya berdasarkan jenis kelamin, sekolah, wilayah). Contoh: studi AN nasional menggunakan stratified sampling untuk memastikan setiap sub-kelompok terwakili. [Lihat sumber Disini - eduvest.greenvest.co.id]

Kelebihan dan Kekurangan Teknik Sampling Random

Kelebihan:

• Karena pemilihan acak, teknik ini dapat mengurangi bias pemilihan yang disebabkan oleh keinginan atau preferensi peneliti.
• Bila dilaksanakan dengan benar, sampel dapat mewakili populasi, sehingga hasil penelitian lebih dapat digeneralisasi.
• Lebih sederhana secara konsep (terutama simple random sampling) dibanding banyak teknik sampling lainnya.
  Sebagai contoh, artikel yang membahas metode sampling menyebut bahwa simple random sampling “ensures unbiased, representative, and equal probability of the population”. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Kekurangan:

• Kerangka sampel (sampling frame) lengkap dan akurat diperlukan, dan terkadang sulit disediakan khususnya untuk populasi besar atau tersebar geografis. [Lihat sumber Disini - scribbr.com]
• Bila populasi sangat heterogen, random sederhana bisa menghasilkan sampel yang kurang merepresentasikan sub-kelompok penting, sehingga varians estimasi bisa besar. Studi Arieska & Herdiani (2018) menunjukkan varians SRS lebih besar dibanding stratified sampling. [Lihat sumber Disini - jurnal.unimus.ac.id]
• Biaya dan waktu bisa meningkat apabila populasi luas dan tersebar karena proses pengundian, penomoran, dan pengumpulan sampel menjadi lebih kompleks.
• Meski acak, tetap ada kemungkinan kesalahan sampling (sampling error) yang harus diperhitungkan dalam analisis. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]

Tips Praktis untuk Implementasi yang Baik

• Pastikan definisi populasi jelas: siapa/apa yang termasuk, wilayah waktu, karakteristik.
• Susun kerangka sampel dengan baik: daftar lengkap elemen populasi jika memungkinkan.
• Tentukan ukuran sampel dengan mempertimbangkan margin of error, tingkat kepercayaan, dan sumber daya.
• Gunakan alat acak yang dapat dipercaya: undian, generator angka acak, software statistik. Hindari “pengambilan acak” secara informal yang bisa bias (misalnya memilih secara convenience).
• Periksa apakah populasi sangat heterogen: jika ya, pikirkan stratifikasi atau teknik kombinasi agar sampel tetap representatif.
• Dokumentasikan proses pemilihan sampel agar transparan: bagaimana acakan dilakukan, siapa yang terpilih, siapa yang menolak, dan bagaimana menangani non-response.
• Analisis hasil dengan mempertimbangkan kemungkinan bias sampel atau non-response, dan laporkan batas-ketelitian (misalnya margin of error) bila relevan.
• Pastikan bahwa metode pengambilan sampel sesuai dengan tujuan penelitian: misalnya untuk generalisasi ke populasi luas, random sangat cocok; tetapi untuk studi kualitatif atau eksplorasi, mungkin non-probability sampling lebih praktis.

Kesimpulan

Teknik sampling random merupakan salah satu fondasi penting dalam metodologi penelitian kuantitatif yang bertujuan menghasilkan sampel representatif dari populasi. Dengan memberi peluang yang sama atau diketahui bagi tiap elemen populasi untuk terpilih, teknik ini membantu mengurangi bias pemilihan dan meningkatkan validitas generalisasi hasil penelitian. Di sisi lain, implementasi yang baik membutuhkan persiapan kerangka sampel, penentuan ukuran yang memadai, dan prosedur acakan yang benar. Bila populasi sangat heterogen atau kerangka sampel sulit diperoleh, peneliti perlu mempertimbangkan teknik tambahan seperti stratifikasi atau cluster sampling. Akhirnya, dokumentasi yang transparan dan analisis aspek-ketelitian menjadi kunci agar hasil penelitian dapat dipercaya oleh pembaca maupun stakeholder.