Random Sampling: Pengertian, Jenis, Kelebihan dan Kekurangannya

Random sampling merupakan metode pengumpulan data untuk mengetahui populasi dalam suatu fenomena yang terjadi. Random sampling biasanya dilakukan secara acak untuk menghindari hasil data yang bias.

Nah, lalu apa yang sebenarnya dimaksud dengan random sampling dan apa saja jenis-jenis, kelebihan serta kekurangannya? DailySocial.id sudah merangkumkan penjelasannya untukmu.

Apa Itu Random Sampling?

Random sampling merupakan jenis pengambilan sampel yang dilakukan secara acak. Hal ini dimaksudkan agar representasi sampel yang dipulih tidak bias dari total populasi.

Meski sampel diambil secara acak, namun cara pengambilannya tetap memakai penomoran atau penamaan populasi yang menjadi target. Sampel yang diambil juga harus mendekati atau mewakili populasi agar dapat dijadikan sebagai representasi yang tidak bias dari total keseluruhan populasi.

Jika terdapat kesalahan saat proses pengambilan sampel, maka perlu dilakukan pengambilan sampel ulang agar mendapatkan sampel yang sesuai dengan populasi. Pengambilan sampel dinyatakan mengalami kesalahan apabila sampel yang diambil tidak mewakili dari suatu populasi yang ada. Oleh sebab itu, random sampling harus dilakukan secara cermat dan mendetail untuk meminimalisir kesalahan.

Jenis-Jenis Random Sampling

Random sampling memiliki beberapa jenis teknik yang bisa dilakukan. Berikut adalah beberapa jenis random sampling, antara lain:

1. Sampel Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Simple random sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang paling sederhana dan mudah diterapkan. Teknik ini digunakan untuk pengambilan sampel yang dilakukan secara acak serta berasal dari anggota populasi yang ada. Meski acak, namun setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi sampel.

Tingkat validitas eksternal pada jenis teknik ini lebih tinggi, karena ukuran sampelnya lumayan besar. Umumnya, teknik random sampling ini dilakukan apabila jenis analisis yang dilakukan merupakan bentuk deskriptif yang sederhana, seperti untuk mengetahui status sosial, jenis kelamin, jenis pekerjaan, dan lain sebagainya.

2. Sampel Acak Berstrata (Stratified Random Sampling)

Stratified random sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang dilakukan secara bertingkat pada suatu populasi. Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang memiliki unsur yang berstrata atau bertingkat.

Cara yang dilakukan dalam pengambilan sampel jenis ini adalah dengan membagi keseluruhan populasi menjadi subkelompok yang lengkap. Agar setiap tingkat populasi dapat terwakili oleh sampel.

3. Sampel Acak Berdasarkan Area (Cluster Random Sampling)

Cluster random sampling merupakan teknik pengambilan sampel, di mana populasi yang digunakan tidak berasal dari individu, melainkan kelompok atau cluster. Teknik ini biasa dilakukan pada area yang memiliki banyak populas dan tersebar secara geografisi, seperti wilayah perkotaan atau sekolah.

Teknik pengambilan sampel ini membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi, karena populasi yang dituju cukup luas dan tersebar. Selain itu, teknik ini juga memerlukan tingkat ketelitian yang tinggi agar sampel yang didapat benar dan memiliki validitas eksternal.

4. Sampel Acak Sistematis (Systematic Random Sampling)

Terakhir, systematic random sampling merupakan teknik pengambilan sampel dari unsur pertama dari anggota populasi saja. Untuk melakukannya, peneliti harus mengambil sampel acak secara sistematis dengan memerhatikan setiap urutan dari anggota populasi yang terdaftar.

Teknik pengambilan sampel ini menggunakan sampel yang cukup representatif dari total populasi. Oleh sebab itu, teknik ini memerlukan pertimbangan urutan populasi yang terdaftar agar sampel yang didapat bisa dipastikan valid.

Kelebihan Random Sampling

1. Memiliki Sedikit Bias

Random sampling digunakan untuk mengurangi bias data. Sebab, pemilihan sampel dalam random sampling dilakukan secara acak sehingga setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.

2. Mudah Dilakukan

Random sampling merupakan metode pengambilan data yang paling sederhana dan mudah dilakukan. Random sampling juga tidak memerlukan keahlian khusus untuk melakukannya.

3. Tidak Memerlukan Banyak Teori

Selain kedua hal di atas, random sampling juga tidak memerlukan banyak teori spesifik untuk menggunakannya.

Kekurangan Random Sampling

Selain beberapa kelebihan di atas, random sampling juga memiliki beberapa kekurangan. Adapun beberapa kekurangan random sampling, antara lain:

1. Sulit Mengakses Daftar Keseluruhan Populasi

Dalam random sampling, ukuran statistik yang akurat dari populasi hanya dapat diperoleh jika ada daftar lengkap dari populasi tersebut. Sayangnya, random sampling sering kali menemui hambatan, yakni tidak adanya aksesibilitas pada data keseluruhan populasi.

2. Membutuhkan Waktu yang Lama

Random sampling memerlukan waktu yang lama dalam pengumpulan data. Apabila terdapat kesalahan dalam pengambilan sampel, maka random sampling harus dilakukan secara berulang, yang mana akan memerlukan waktu yang lebih lama lagi.

3. Memerlukan Biaya

Selain memerlukan waktu yang lama, random sampling juga memerlukan biaya yang tidak sedikit. Sebab, random sampling perlu dilakukan pengambilan sampel dari data populasi yang cukup besar.

Nah, itulah penjelasan mengenai random sampling yang telah DailySocial.id rangkumkan untukmu. Dari banyaknya metode pengambilan data yang ada, kamu bisa menggunakan random sampling dengan menyesuaikannya dengan keperluan pengambilan data pada penelitianmu.