Random Sampling: Definisi, Tipe, Kelebihan, dan Kekurangannya
Isi Artikel
Ada banyak metode untuk mendapatkan responden untuk riset pasarmu. Salah satu metode yang paling umum digunakan adalah random sampling.
Metode random sampling merupakan salah satu metode pengumpulan data yang paling populer dan sederhana di bidang penelitian.
Metode ini memungkinkan pengumpulan data yang tidak bias, yang memungkinkan studi sampai pada kesimpulan yang tidak bias.
Definisi Random Sampling
© Pexels.com
Menurut Simply Psychology, random sampling adalah jenis pengambilan sampel probabilitas di mana setiap orang di seluruh populasi target memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.
Sampel dipilih secara acak yang dimaksudkan sebagai representasi yang tidak bias dari total populasi.
Jika karena alasan tertentu, sampel tidak mewakili populasi, variasi tersebut disebut kesalahan pengambilan sampel.
Sampel acak memerlukan cara penamaan atau penomoran populasi target dan kemudian menggunakan beberapa jenis metode undian untuk memilih mereka yang akan dijadikan sampel.
Sampel acak adalah metode terbaik untuk memilih sampelmu dari populasi yang diminati.
Tipe-Tipe Random Sampling
© Pexels.com
Dirangkum dari Towards Data Science, terdapat empat tipe teknik random sampling.
1. Simple random sampling
Simple random sampling adalah pemilihan acak dari segmen kecil individu atau anggota dari keseluruhan populasi.
Ini memberi setiap individu atau anggota populasi dengan probabilitas yang sama dan adil untuk dipilih.
Metode pengambilan sampel acak sederhana adalah salah satu teknik pemilihan sampel yang paling mudah dan sederhana.
Dengan ukuran sampel yang cukup besar, simple random sampling memiliki validitas eksternal yang tinggi karena mewakili karakteristik populasi yang lebih besar.
Namun, pengambilan sampel acak sederhana dapat menjadi tantangan untuk diterapkan dalam praktiknya. Untuk menggunakan metode ini, ada beberapa prasyarat:
- memiliki daftar lengkap setiap anggota populasi.
- dapat menghubungi atau mengakses setiap anggota populasi jika mereka terpilih.
- memiliki waktu dan sumber daya untuk mengumpulkan data dari ukuran sampel yang diperlukan.
Simple random sampling bekerja paling baik jika kamu memiliki banyak waktu dan sumber daya untuk melakukan penelitian.
Atau jika kamu mempelajari populasi terbatas yang dapat dengan mudah diambil sampelnya.
2. Stratified random sampling
Stratified random sampling adalah pengambilan sampel bertingkat. Ini mencakup pembagian populasi menjadi subkelas dengan perbedaan dan variasi yang mencolok.
Metode pengambilan sampel ini memungkinkanmu untuk membuat kesimpulan yang lebih andal dan terinformasi dengan memastikan bahwa setiap subkelas telah terwakili secara memadai dalam sampel yang dipilih.
Pengambilan sampel bertingkat adalah pilihan terbaik di antara metode pengambilan sampel probabilitas jika kamu yakin bahwa subkelompok akan memiliki nilai rata-rata yang berbeda untuk variabel yang dipelajari.
Berikut beberapa keuntungan potensial dari menggunakan stratified random sampling.
- memastikan keragaman sampel.
- memastikan varian yang serupa.
- menurunkan varians keseluruhan dalam populasi.
- memungkinkan untuk berbagai metode pengumpulan data.
Untuk menggunakan metode ini, kamu harus dapat membagi populasimu menjadi subkelompok yang saling eksklusif dan lengkap.
Ini berarti setiap anggota populasi dapat dengan jelas diklasifikasikan menjadi satu subkelompok.
3. Cluster random sampling
Cluster random sampling adalah metode yang mirip dengan stratified random sampling. Termasuk dalam membagi populasi menjadi beberapa subkelas.
Setiap subkelas harus menggambarkan karakteristik yang sebanding dengan seluruh sampel yang dipilih.
Metode ini memerlukan pemilihan acak dari seluruh subkelas.
Metode ini sering digunakan untuk mempelajari populasi yang besar, terutama yang tersebar secara geografis.
Kamu bisa menggunakan unit yang sudah ada sebelumnya seperti sekolah atau kota sebagai clusternya.
Cluster random sampling biasanya digunakan karena keuntungan praktis berikut.
- metode ini membutuhkan waktu dan biaya yang efisien, terutama untuk sampel yang tersebar secara geografis dan akan sulit untuk mengambil sampel dengan benar.
- pengambilan sampel dilakukan menggunakan pengacakan. Sehingga, jika populasi dikelompokkan dengan benar, penelitianmu akan memiliki validitas eksternal yang tinggi karena sampel akan mencerminkan karakteristik populasi yang lebih besar.
4. Systematic random sampling
Systematic random sampling adalah pemilihan individu atau anggota tertentu dari seluruh populasi. Metode ini sering dilakukan mengikuti interval yang telah ditentukan.
Metode pengambilan sampel sistemik dapat dibandingkan dengan metode pengambilan sampel acak sederhana. Namun, ini tidak terlalu rumit untuk dilakukan.
Saat menggunakan pengambilan sampel sistematis dengan daftar populasi, penting untuk mempertimbangkan urutan populasimu terdaftar untuk memastikan bahwa sampelmu valid.
Jika populasi kamu ada dalam urutan menaik atau menurun, menggunakan metode ini memberikanmu sampel yang cukup representatif, karena akan mencakup peserta dari kedua ujung bawah dan atas populasi.
Kamu tidak bisa menggunakan metode ini jika populasimu diurutkan secara siklis atau berkala karena sampel yang dihasilkan tidak dapat dijamin representatif.
Kelebihan dan Kekurangan Random Sampling
Melansir Investopedia, berikut adalah kelebihan menggunakan random sampling:
1. Hanya ada sedikit bias
Penggunaan random sampling akan mengurangi bias data.
Pilihan dalam random sampling bersifat acak sehingga setiap individu dalam satu kelompok akan memiliki peluang yang sama untuk dipilih.
Pada banyak kasus, hal ini membuat random sampling lebih seimbang dan membawa potensi untuk benar-benar mewakili kelompok secara keseluruhan.
2. Sederhana
Penggunaan metode ini terbilang lebih sederhana dibandingkan metode sampling yang lain.
Kamu tidak perlu memiliki kemampuan khusus untuk menggunakan metode ini dan tetap menghasilkan output yang baik.
3. Tidak butuh banyak teori
Selain sederhana, metode ini juga lebih mudah dieksekusi karena tidak memerlukan pengetahuan dan teori yang spesifik sebelum menggunakannya.
Contohnya, pengumpulan data yang dilakukan dengan random sampling tidak membutuhkan informasi lebih spesifik tentang suatu kelompok atau komunitas.
Setelah kelebihan, ada juga beberapa kekurangan metode ini. Beberapa di antaranya, yaitu:
1. Kesulitan mengakses daftar keseluruhan populasi
Pada metode random sampling, ukuran statistik yang akurat dari populasi besar hanya bisa diperoleh jika ada daftar lengkap dari populasi tersebut.
Contohnya, dalam melakukan riset suatu perusahaan, kamu membutuhkan daftar karyawan berdasarkan posisinya untuk dipelajari.
Permasalahannya adalah, seringkali tidak ada aksesibilitas pada data keseluruhan populasi.
Hal ini biasanya terjadi karena ada beberapa kebijakan perlindungan informasi yang diterapkan kelompok atau instansi tertentu.
2. Membutuhkan waktu yang lama
Jika tidak ada data populasi yang lengkap, maka pengguna metode ini harus mencari data dari sumber lain.
Hal ini mungkin dilakukan jika ada data yang tersedia secara publik, namun tetap membutuhkan banyak waktu untuk diselesaikan.
3. Membutuhkan biaya
Selain memakan waktu, metode ini juga membutuhkan biaya dari perusahaan atau individu dalam proses pengambilan informasi dari berbagai sumber.
Jika data yang didapatkan masih kurang besar untuk mewakili populasi, membayar untuk mendapatkan tambahan data biasanya menjadi opsi dalam penggunaan metode ini.
4. Masih ada bias dalam pemilihan sampel
Meskipun bias di data sampel berkurang, tapi tidak berarti akan nol alias masih bisa terjadi.
Terutama saat sampel dari populasi tidak cukup inklusif, maka data tersebut tidak dapat dikatakan mewakili populasi.
Hal ini tentu memutuhkan teknik pengambilan sampel tambahan.
Ada berbagai metode pengambilan sampel yang bisa kamu gunakan dari random sampling. Kamu hanya perlu menyesuaikan metode yang akan digunakan dengan kondisi populasi dan tujuan dari riset pasar yang kamu lakukan.
Banyak hal yang harus dipelajari sebelum melakukan riset dan analisis market. Jika kamu membutuhkan tips serta informasi lainnya untuk pertumbuhan marketing, Glints sudah siapkan untuk kamu!
Yuk, simak ragam artikel menarik lainnya seputar Growth Marketing dengan klik di sini!
