Non probability sampling adalah metode pengambilan sampel yang dipilih karena kemudahannya dan kecepatan prosesnya, menjadikannya pilihan populer terutama dalam riset kualitatif.
Meskipun subjektif, teknik ini juga relevan untuk berbagai tujuan penelitian lainnya. Mari kita telaah karakteristik, berbagai jenis, dan contoh aplikasinya secara mendalam.
Apa Itu Non Probability Sampling?
Sebelum melangkah lebih jauh mengenali perbedaan dan jenis-jenis sampling ini, mari kenali dulu definisi dan karakteristik utamanya.
1. Definisi Non Probability Sampling
Non probability sampling adalah metode pengambilan sampel yang sifatnya subjektif karena tidak semua populasi yang ada memiliki kesempatan sama untuk dipilih.
2. Karakteristik Utama
Karakteristik dari metode pengambilan sampel ini lebih didasarkan pada pertimbangan peneliti. Hasil penelitiannya tidak bisa digeneralisasi begitu saja karena sampel mungkin kurang representatif.
Perbedaan Probability Sampling dan Non Probability Sampling
Sebagai dua jenis yang berbeda, tentu ada perbedaan di antara probability dan non probability sampling. Berikut tiga hal yang membedakan keduanya:
1. Metode Pemilihan Sampel
Dalam probability sampling, metode pemilihan sampel dilakukan secara acak. Sedangkan, non probability sampling menggunakan metode yang didasarkan pada kemudahan akses.
2. Representativitas & Generalisasi
Non probability sampling kurang menjamin representativitas dan hasilnya tidak bisa digeneralisasi pada semua populasi. Probability sampling, sebaliknya, memiliki representasi yang lebih baik sehingga hasilnya lebih bisa digeneralisasi.
3. Kapan Digunakan
Probability sampling banyak digunakan pada penelitian yang membutuhkan perkiraan yang akurat. Namun, non probability sampling lebih tepat diaplikasikan untuk penelitian eksplorasi atau ketika peneliti memiliki akses yang terbatas terhadap populasi.
Mau belajar lebih soal data? Yuk upgrade skill kamu di Kursus Big Data Course-Net, ada 2 pilihan yaitu Kursus Data Analyst dan Kursus Data Scientist, daftar sekarang!
Jenis-Jenis Non Probability Sampling
Setidaknya, ada lima jenis non probability sampling yang banyak digunakan dalam penelitian dengan fokus yang berbeda. Ini dia daftar jenis selengkapnya.
1. Convenience/Accidental Sampling (Sampel Kebetulan)
Jenis pertama dari non probability sampling adalah convenience sampling yang sifatnya kebetulan berdasarkan siapa yang paling mudah diakses saat penelitian dilakukan.
2. Purposive Sampling (Sampel dengan Kriteria Tertentu)
Sampel dipilih menggunakan kriteria tertentu dan dipilih dari yang sekiranya paling representatif.
3. Quota Sampling (Sampel Kuota)
Pemilihan sampel ini menggunakan sistem kuota setiap sub kelompok dari populasi. Dengan cara ini, proses pemilihan menjadi lebih praktis.
4. Snowball Sampling (Sampel Bola Salju)
Metode pemilihan sampel jenis ini terbilang unik. Biasanya, peneliti akan meminta sampel pertama merekomendasikan sampel berikutnya yang sesuai dengan kriteria penelitian.
5. Saturation Sampling (Sampling Jenuh)
Pada metode ini, semua populasi akan dijadikan sampel. Ini berlaku pada populasi yang jumlahnya relatif kecil, contohnya kurang dari 50 orang.
Kelebihan Non Probability Sampling
Non probability sampling menawarkan berbagai kelebihan yang membuatnya menjadi metode yang efektif untuk pengambilan sampel. Berikut daftar kelebihannya:
1. Mudah dan Cepat Diterapkan
Kelebihan pertama dari non probability sampling adalah prosedur yang lebih sederhana sehingga proses pemilihan lebih mudah dan relatif cepat.
2. Biaya Lebih Rendah
Selain mudah dan cepat, jenis sampling ini juga memiliki biaya yang murah, terutama untuk pemrosesan data.
3. Cocok untuk Penelitian Eksploratif
Non probability sampling paling cocok digunakan untuk penelitian eksploratif, yang biasanya berfokus pada fenomena baru yang belum terlalu banyak diteliti.
4. Fleksibilitas dalam Pemilihan Sampel
Dengan jenis sampling ini, Anda bisa memilih sampel berdasarkan ketersediaan, mendukung proses pemilihan yang lebih fleksibel.
Kekurangan Non Probability Sampling
Walaupun di satu sisi memiliki banyak kelebihan menarik, non probability sampling juga memiliki beberapa kekurangan. Contohnya dalam hal berikut:
1. Sampel Kurang Representatif
Tidak menjamin sampel yang dipilih representatif karena sering kali berdasarkan ketersediaan.
2. Rentan terhadap Bias Peneliti
Lebih rentan dengan bias sebab pemilihan sampel sifatnya subjektif. Peneliti mungkin hanya memilih sesuai dengan kriteria mereka.
3. Validitas Data Lebih Rendah
Data yang dihasilkan juga cenderung kurang valid apalagi jika populasi target cukup luas dengan sub kelompok yang beragam.
4. Tidak Cocok untuk Populasi Besar
Pada jumlah populasi yang terlalu besar, non probability sampling cenderung menghasilkan bias yang tinggi dan kurang bisa digeneralisasi.
5. Rawan Kesalahan dalam Pemilihan Sampel
Kekurangan lainnya dari non probability sampling adalah hasil yang didapat kurang mencerminkan populasi secara keseluruhan. Ini membuat kesimpulan yang didapat rawan mengalami kekeliruan.
Contoh Penerapan Non Probability Sampling
Seperti apa bentuk penerapan non probability sampling dalam penelitian dan survei? Di bawah ini sudah ada tiga contoh penerapan praktisnya.
1. Survei Kepuasan Pelanggan Kafe
Peneliti yang ingin menilai tingkat kepuasan pelanggan di suatu kafe, mewawancarai seorang pelanggan yang kebetulan datang di hari itu. Ini menjadi contoh penggunaan convenience sampling.
2. Studi Dampak Kebijakan Pemerintah
Untuk meneliti dampak kebijakan pada petani, seorang peneliti hanya memilih sampel dari petani yang terdampak langsung. Metode yang digunakan adalah purposive sampling.
3. Penelitian Komunitas Niche
Peneliti mewawancarai satu anggota komunitas penggemar motor langka. Lalu, memintanya untuk merekomendasikan anggota lain untuk diwawancarai. Ini adalah bentuk snowball sampling.
Mau Lebih Paham Soal Data? Upgrade Skill di Course-Net!
Non probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang bermanfaat untuk penelitian di tengah keterbatasan. Penting untuk memahami teknik sampling ini terutama untuk analisis data di era big data seperti sekarang.
Tingkatkan pemahaman Anda di bidang ini dengan ikuti Kursus Data Analyst di Course-Net. Lewat kelas ini, Anda akan belajar lebih lanjut bagaimana konsep non probability sampling bisa digunakan dalam skala lebih besar.
