X-Sample Design: Pengertian, Prinsip, dan Contoh Implementasi

Pendahuluan

Dalam dunia penelitian kuantitatif maupun kualitatif, rancangan pengambilan sampel (sample design) memegang peranan penting agar hasil penelitian dapat mewakili populasi secara tepat, efisien, dan dapat dipertanggungjawabkan. Tanpa desain sampel yang baik, temuan penelitian bisa saja bias, tidak dapat digeneralisasi, atau kurang valid dalam menjawab masalah penelitian. Di era data besar dan kompleksitas populasi yang semakin tinggi, memahami konsep desain sampel , atau yang di artikel ini kita sebut sebagai X-Sample Design , menjadi semakin penting untuk peneliti, praktisi survei, dan pengambil keputusan. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang pengertian X-Sample Design, bagaimana sudut pandang KBBI dan para ahli, prinsip-prinsip utama yang mendasarinya, serta contoh implementasi dalam penelitian nyata.

Definisi X-Sample Design

Definisi X-Sample Design secara umum

Secara umum, X-Sample Design dapat dipahami sebagai rancangan atau kerangka kerja yang disusun sebelum pengambilan sampel dari populasi, yang mencakup identifikasi populasi sasaran, pemilihan teknik sampling, penentuan ukuran sampel, serta prosedur pengambilan sampel sehingga sampel yang diambil dapat mewakili populasi secara optimal. Desain ini bukan sekadar memilih siapa yang menjadi sampel, tetapi juga bagaimana proses pengambilan, pengaturan variabilitas, dan kontrol terhadap bias dalam sampel. Sebagai contoh: “Desain atau rancangan sampling adalah rencana pengambilan sampel yang dilakukan sebelum penelitian, berdasarkan kebutuhan dan keadaan.” [Lihat sumber Disini - tohapparulian.blog.uma.ac.id]

Definisi X-Sample Design dalam KBBI

Meski istilah “X-Sample Design” tidak secara eksplisit terdapat dalam KBBI, kita dapat mengurai dua kata utama: “desain” dan “sampel”.

• “Desain” dalam KBBI diartikan sebagai “rancangan” atau “cetakan” yang dipakai sebagai model atau pola kerja.
• “Sampel” dalam konteks penelitian diartikan sebagai “bagian dari populasi yang menjadi sumber data yang sebenarnya dalam suatu penelitian”. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
  Dengan demikian, “desain sampel” secara sederhana bisa diartikan sebagai “rancangan tentang bagaimana sebagian dari populasi akan dipilih dan digunakan dalam penelitian”.

Definisi X-Sample Design menurut para ahli

Berikut beberapa definisi dari para ahli yang bisa memperkaya pemahaman kita:

1. Sugiyono menyatakan bahwa sampel adalah “jumlah kecil yang ada dalam populasi dan dianggap mewakilinya”. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
   Maka desain sampel adalah bagaimana sejumlah kecil tersebut direncanakan agar mewakili populasi.
2. Sutrisno Hadi (melalui sumber) menyebut bahwa “bagian individu yang diselidiki itu adalah sampel”. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
   Dalam konteks desain, maka bagian individu tersebut dipilih menurut rencana yang sistematis.
3. Arikunto menyatakan bahwa “sampel adalah bagian kecil yang terdapat dalam populasi yang dianggap mewakili populasi mengenai penelitian yang dilakukan”. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]
   Desain sampel pun harus menjamin bahwa bagian kecil tersebut memang mencerminkan populasi.
4. Deri Firmansyah & Dede (2022) dalam tinjauan literatur menyebut bahwa desain sampling (sampling design) adalah “rancangan yang dibuat peneliti untuk memperoleh sampel dari seluruh anggota populasi”. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]
   Jadi X-Sample Design dapat dipandang sebagai istilah yang sangat mirip dengan “rancangan sampling”.

Dengan menggabungkan ketiga sudut pandang di atas, maka definisi yang operasional dari X-Sample Design adalah: suatu rencana sistematis yang dibuat sebelum penelitian untuk memilih, mengorganisasikan, dan mengelola unit-unit sampel dari populasi agar hasil penelitian dapat digeneralisasi dengan validitas tinggi dan efisiensi optimal.

Prinsip-Prinsip X-Sample Design

Dalam menyusun X-Sample Design yang baik, terdapat beberapa prinsip utama yang harus diperhatikan, antara lain:

1. Representativitas

Prinsip ini mengharuskan sampel yang diambil mencerminkan karakteristik populasi secara wajar , baik dalam segi demografis, geografis, maupun variabel penelitian. Tanpa representativitas, generalisasi hasil menjadi lemah. Sebagai contoh, artikel “Konsep Umum Populasi dan Sampel dalam Penelitian” menyatakan bahwa “sampel adalah sebagian dari populasi yang menjadi sumber data yang sebenarnya … untuk mewakili seluruh populasi.” [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]

2. Probabilitas vs Non-probabilitas

Desain sampel harus menentukan apakah sampel akan diambil secara acak (probability sampling) atau tidak (non-probability sampling). Setiap pendekatan memiliki kekuatan dan kelemahan. Contoh: dalam penelitian kesehatan, disebutkan bahwa “probability sampling … menghasilkan data yang lebih akurat dan dapat digeneralisasi”. [Lihat sumber Disini - hsij.anandafound.com]

3. Efisiensi Biaya dan Waktu

Karena dalam banyak kasus penelitian penuh terhadap seluruh populasi tidak memungkinkan (terbatas biaya, waktu, atau tenaga), maka desain sampel harus mempertimbangkan aspek efisiensi. Desain yang buruk bisa menghabiskan sumber daya secara sia-sia. Misalnya, dalam artikel “Konsep Umum Populasi dan Sampel …” disebut bahwa salah satu alasan menggunakan sampel adalah karena penghematan biaya, waktu, dan tenaga. [Lihat sumber Disini - journal.unismuh.ac.id]

4. Validitas dan Reliabilitas

Sampling yang baik harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan sah (valid) dan konsisten (reliabel). Jika desain sampel mengabaikan bias atau kerusakan prosedur, maka hasil penelitian bisa tidak dapat dipertanggungjawabkan.

5. Transparansi dan Documentasi

Rancangan sampel harus terdokumentasi dengan jelas: populasi sasaran, kriteria inklusi/eksklusi, teknik sampling, kerangka sampel, ukuran sampel, serta prosedur pengambilan. Hal ini penting agar penelitian dapat direplikasi atau ditinjau ulang.

6. Pengendalian Bias Sampel

Desain harus mempertimbangkan sumber potensial bias (misalnya non-response bias, pemilihan sampel yang tidak acak) dan mengatur mekanisme untuk mengurangi atau memitigasi bias tersebut.

7. Penyesuaian dengan Variabilitas Populasi

Semakin heterogen populasi, semakin kompleks desain sampel yang diperlukan. Sebaliknya, jika populasi relatif homogen, desain bisa lebih sederhana. Dalam modul sampling disebutkan bahwa “Jika populasi sangat bervariasi maka jumlah sampel harus banyak, sedangkan jika mendekati seragam maka jumlah sampel cukup sedikit saja.” [Lihat sumber Disini - tohapparulian.blog.uma.ac.id]

Dengan memperhatikan prinsip-prinsip di atas, peneliti dapat menyusun X-Sample Design yang kokoh dan dapat diandalkan sebagai instrumen penelitian.

Contoh Implementasi X-Sample Design

Berikut ini beberapa contoh penerapan desain sampel dalam penelitian nyata, agar konsepnya menjadi lebih “nyata”.

Contoh 1: Survei Quick Count Pemilu di Sumatera

Sebuah penelitian di wilayah ­­­Pulau Sumatera menggunakan empat tahap pengambilan sampel: strata provinsi, kota/kabupaten, sistematis pada distrik, dan cluster random pada TPS. [Lihat sumber Disini - scholar.ummetro.ac.id]
Dalam desain ini, peneliti menetapkan strata wilayah sebagai tahap pertama untuk memastikan representasi geografis, kemudian menggunakan kombinasi teknik sampling (stratified, systematic, cluster) agar hasil dapat mewakili populasi 171.028 TPS di Sumatera. [Lihat sumber Disini - scholar.ummetro.ac.id]
Ini adalah contoh X-Sample Design yang kompleks: mewakili populasi yang sangat besar, menyebar geografis luas, dengan biaya dan waktu yang terbatas.

Contoh 2: Desain Penelitian Kuantitatif di Perguruan Tinggi

Dalam sebuah skripsi di perguruan tinggi, peneliti menyusun desain penelitian yang mencakup populasi “mahasiswa jurusan X”, kemudian menentukan metode pengambilan sampel secara random sederhana, dan menetapkan ukuran sampel sesuai kriteria yang disebutkan oleh Sugiyono. [Lihat sumber Disini - repository.upi.edu]
Desain sampel di sini lebih sederhana, namun tetap mengikuti prosedur: menentukan populasi, menentukan sampel, memilih teknik sampling.

Contoh 3: Riset Sosial di Area Terpencil

Dalam studi “Efficient Stratification Method for Socioeconomic Survey in Remote Areas” oleh Adhi Kurniawan & Atika Nashirah Hasyyati (2022), di Papua, Indonesia, dilakukan stratifikasi berdasarkan konsentrasi kesejahteraan dan kesulitan geografis kemudian simulasi berbagai skenario desain. [Lihat sumber Disini - arxiv.org]
Ini adalah contoh X-Sample Design yang sangat khusus: populasi sulit dijangkau, variabilitas tinggi, dan desain sampling harus mempertimbangkan biaya tinggi, kemiripan antar unit, serta efisiensi statistik dan biaya.

Contoh 4: Survei Pendidikan atau Kesehatan

Dalam jurnal “Review of Sampling Techniques for Education” (2023) disebut berbagai teknik sampling dan bagaimana desain sampel mempengaruhi hasil penelitian di bidang pendidikan. [Lihat sumber Disini - ejournal.bumipublikasinusantara.id]
Dalam implementasi X-Sample Design, peneliti pendidikan misalnya memilih teknik stratified sampling untuk populasi siswa dari beberapa strata pendidikan agar hasil dapat digeneralisasi ke seluruh siswa.

Tinjauan Kritis: Keuntungan dan Tantangan

Keuntungan

• Memungkinkan penelitian dengan sumber daya terbatas namun tetap menghasilkan temuan yang mewakili populasi.
• Meningkatkan validitas eksternal (kemampuan generalisasi) jika desain dijalankan dengan benar.
• Menghemat biaya, waktu, dan tenaga dibandingkan jika melakukan sensus penuh.
• Memudahkan transparansi dan dokumentasi prosedur penelitian.

Tantangan

• Jika desain sampel buruk, maka representativitas dapat hilang dan bias meningkat.
• Populasi yang sangat heterogen atau tersebar geografis luas memerlukan desain yang lebih rumit (misalnya multistage cluster sampling) , ini bisa meningkatkan kompleksitas dan biaya.
• Non-response atau drop-out pada sampel bisa mengurangi keandalan hasil.
• Teknik non-probability lebih mudah dilaksanakan tetapi memiliki keterbatasan dalam generalisasi.
• Dokumentasi dan pelaksanaan sering diabaikan sehingga desain tidak seperti yang direncanakan.

Rekomendasi Praktis untuk Peneliti

• Awali dengan definisi populasi sasaran yang jelas.
• Buat kerangka sampel (sampling frame) yang lengkap atau sebaik mungkin.
• Pilih teknik sampling (probability atau non-probability) sesuai kondisi populasi dan sumber daya.
• Tentukan ukuran sampel dengan mempertimbangkan variasi populasi, margin error, dan tingkat kepercayaan.
• Pastikan prosedur pengambilan sampel dilaksanakan sesuai rencana dan dicatat dengan baik.
• Lakukan analisis bias sampling dan pertimbangkan pengaruhnya terhadap generalisasi.
• Dokumentasikan seluruh tahap desain, agar penelitian dapat direplikasi atau ditelaah secara kritis.

Kesimpulan

X-Sample Design , sebagai istilah yang saya gunakan untuk merujuk pada desain pengambilan sampel , adalah komponen kunci dalam penelitian ilmiah yang valid dan dapat diandalkan. Dengan memahami definisi secara umum, menurut KBBI (melalui arti kata), dan menurut para ahli, kita dapat menyusun rancangan sampel yang sistematis dan tepat. Prinsip-prinsip seperti representativitas, efisiensi, validitas, dan kontrol bias harus menjadi pilar dalam penyusunan desain. Berbagai contoh implementasi menunjukkan bagaimana desain yang baik dapat mengatasi populasi besar, geografis tersebar, dan sumber daya terbatas. Untuk peneliti, praktisi survei, dan pembuat kebijakan, menguasai X-Sample Design berarti meningkatkan kualitas penelitian dan kepercayaan terhadap hasil temuan.