APA SAJA YANG MENENTUKAN UKURAN SAMPEL?

Satu pertanyaan yang sering ditanyakan oleh para peneliti (terutama peneliti pemula) adalah “berapa banyak sampel minimal penelitian saya?” atau “apakah sampel saya sudah cukup?”. Keputusan tentang ukuran sampel tergantung pada beberapa pertimbangan serta tidak ada satu jawaban yang pasti. 

Ketidakpastian jawaban ini sering membuat penanya kecewa atau terkadang sekaligus bingung. Banyak peneliti pemula menjadi ragu-ragu untuk mengambil keputusan. Tak jarang pula peneliti mengambil salah satu dasar yang dianggap mudah diukur, misalnya menggunakan perhitungan statistik atau pemenuhan asumsi model analisis statistik yang digunakan.

Langkah ini tidak sepenuhnya salah sekaligus tidak sepenuhnya tepat, karena masih ada hal-hal lain yang perlu diperhatikan. Misalnya, homogenitas populasi, sebaran lokasi, juga respons yang diharapkan. Selain itu, sebagian besar keputusan waktu tentang ukuran sampel dipengaruhi oleh pertimbangan waktu dan biaya. 

Melihat banyaknya hal yang perlu dipertimbangkan, membuat  keputusan tentang ukuran sampel merupakan kompromi antara kendala waktu dan biaya, kebutuhan akan tindakan pencegahan, dan berbagai pertimbangan lebih lanjut. Berikut ini akan saya coba membahas beberapa hal yang menentukan jumlah sampel penelitian.

Ukuran Sampel Absolut dan Relatif

Salah satu pertimbangan yang paling dasar, yang mungkin tidak sesuai dengan bayangan Anda atau masyarakat umum, adalah lebih utama ukuran absolut dibanding ukuran relatif. Ukuran absolut ini berarti bahwa besaran sampel acak sebanyak 1.000 penduduk di Sumatera memiliki validitas yang cukup. Sampel acak sebanyak 1.000 penduduk di Jawa juga bisa dikatakan valid, meskipun populasi penduduk di pulau Jawa yang jauh lebih besar. Ini juga berarti bahwa meningkatkan ukuran sampel berarti meningkatkan presisi sampel. 

Ukuran absolut lebih penting dari ukuran relatif, ini berarti bahwa interval kepercayaan 95 persen dari sampel dapat digunakan untuk mewakili populasi dengan peluang kesalahan 5 persen. Namun, sampel besar tidak dapat menjamin presisi, sehingga mungkin lebih baik untuk mengatakan bahwa meningkatkan ukuran sampel dapat meningkatkan kemungkinan presisi sampel. Ini berarti bahwa, ketika ukuran sampel meningkat, kesalahan pengambilan sampel berkurang. Oleh karena itu, komponen penting dari keputusan ukuran sampel harus berdasarkan pada berapa banyak tingkat kesalahan sampel dapat ditoleransi. Semakin sedikit kesalahan pengambilan sampel yang bisa ditoleransi, semakin besar sampel yang dibutuhkan. 

Dalam praktiknya, para peneliti tidak mendasarkan keputusan mereka tentang ukuran sampel pada satu estimasi variabel saja. Sebagian besar penelitian survei dilakukan untuk menghasilkan sejumlah perkiraan, yaitu variabel yang digunakan dalam membentuk model dan instrumen penelitian. Selain itu tidak wajar bagi para peneliti survei untuk berada dalam posisi untuk menentukan tingkat presisi yang diinginkan. 

Ada beberapa kriteria lain untuk menentukan jumlah sampel penelitian. Di akhir tulisan ini akan ditunjukkan bagaimana keterkaitan ukuran absolut ini dengan aspek lainnya.

Waktu dan Biaya

Semakin besar ukuran sampel semakin besar presisi (karena jumlah kesalahan pengambilan sampel akan lebih sedikit). Namun, pada umumnya, hingga ukuran sampel sekitar 1.000. Peningkatan presisi akan signifikan ketika ukuran sampel naik dari angka 20 ke 50, atau dari 100 ke 150, dan seterusnya ke atas. 

Setelah titik tertentu, sering di sekitar 1.000, peningkatan presisi menjadi kurang signifikan, dan, meskipun tidak datar, ada perlambatan. 

Loading...

Pertimbangan ukuran sampel kemungkinan akan sangat dipengaruhi oleh masalah waktu dan biaya pada titik waktu tersebut, karena mengupayakan peningkatan presisi yang semakin kecil menjadi semakin tidak ekonomis. 

Non-respons

Pertimbangan tentang kesalahan pengambilan sampel masih belum  berakhir. Masalah non-respons juga harus dipikirkan. Sebagian besar penelitian survei harus memperhatikan jumlah non-respons yang dihadapi. Pada kenyataannya, pasti ada beberapa unit sampel yang tidak bersedia berpartisipasi dalam penelitian. Pada penelitian yang bersifat sensitif, misalnya tentang pilihan politik biasanya hanya beberapa anggota sampel yang setuju untuk berpartisipasi. 

Jika penelitian kita merekomendasikan jumlah jumlah sampel minimal adalah 500 siswa untuk diwawancarai dan jika kita berpikir atau berdasarkan pengalaman bahwa kemungkinan tingkat non-respons adalah 20 persen, maka disarankan untuk mengambil sampel minimal 600 siswa. Jumlah sampel ini sudah termasuk perkiraan sekitar 100 akan menjadi non-responden. 

Masalah non-respons, dan khususnya penolakan untuk berpartisipasi, sangat penting dan sudah disarankan oleh para peneliti terdahulu bahwa tingkat respons terhadap penelitian sosial saat ini semakin menurun di banyak negara.

Masalah menarik lainnya terkait dengan non-respons adalah sejauh mana cara peneliti meningkatkan tingkat respons respondennya. Dalam kesempatan lain mungkin akan saya bahas, namun yang penting untuk diperhatikan adalah setiap metode pengumpulan data mempunyai karakteristik tersendiri. Respons terhadap kuesioner pos cenderung rentan terhadap tingkat respons yang rendah, tidak seperti respons terhadap survei berbasis wawancara, namun upaya untuk meningkatkan respons survei wawancara biasanya jauh lebih mahal.

Walaupun tingkat respons sampel sangat bervariasi tergantung sensitivitas penelitian serta karakteristik sampel, upaya untuk meningkatkan tingkat respons harus tetap dilakukan. Bila melalui pos atau kuisioner dalam jaringan (daring) maka pengiriman ulang kuisioner 2 atau 3 kali biasanya bisa meningkatkan respons, bila melalui wawancara bisanya dengan pendekatan yang bagus atau pemberian tanda terimakasih.

Heterogenitas Populasi

Loading...

Pertimbangan lain untuk menentukan jumlah sampel adalah homogenitas dan heterogenitas populasi dimana sampel akan diambil. Ketika suatu populasi sangat heterogen, misalnya seluruh penduduk di suatu negara, sampel yang besar akan diperlukan untuk mencerminkan beragam populasi. Ketika populasi relatif homogen, seperti populasi siswa atau guru, jumlah variasi lebih sedikit dan karenanya sampel dapat lebih kecil. Implikasi dari ini adalah bahwa, semakin besar heterogenitas  dari populasi, maka semakin besar sampel yang dibutuhkan.

Jenis Analisis

Pertimbangan akhir dalam penentuan sampel adalah para peneliti harus memperhatikan jenis analisis yang akan dilakukan. Misalnya analisis menggunakan tabel kontingensi. Tabel kontingensi menunjukkan hubungan antara dua variabel dalam bentuk tabel. Ini menunjukkan bagaimana variasi dalam satu variabel terkait dengan variasi dalam variabel lain. 

Ambil contoh analisis mengenai gaya belajar siswa dan metode pembelajaran. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui karakteristik hasil belajar dilihat dari gaya belajar dan metode pembelajaran yang digunakan. Misalnya penelitian ini dilakukan di sebuah sekolah dengan jumlah siswa sebanyak 1000 orang.

Misalnya kita menggunakan konsep gaya belajar VARK (visual, auditori, reading, kinestetik) dan ada 5 metode pembelajaran yang digunakan. Maka ada 4 x 5 atau 20 sel dalam tabel. Agar di setiap sel mewakili kasus yang akan kita amati maka kita harus memperhatikan jumlah sampel tiap sel. Bila jumlah sel ideal adalah 40 siswa maka jumlah sampel minimal adalah 800 orang.

Alat analisis statistik lain seperti regresi berganda membutuhkan jumlah data yang lebih besar dari jumlah variabelnya. Jumlah ini tidak banyak bila dibandingkan dengan kasus tadi. Akibatnya, pertimbangan ukuran sampel harus peka terhadap jenis analisis yang akan dibutuhkan kemudian, seperti masalah jumlah sel dalam tabel. Dalam kasus seperti ini, sampel yang lebih besar akan diperlukan oleh sifat analisis yang akan dilakukan serta tingkat variabel yang dianalisis.

One comment

Tinggalkan Balasan