Dalam melakukan suatu penelitian, tak bisa dipungkiri bahwa data adalah komponen krusial. Tanpa data, apalah informasi yang bisa diberikan? Pertanyaan yang kerap terlontar adalah:
- Bagaimana caranya?
- Berapa banyak?
- Bagaimana mengukur tingkat kesalahannya?
- Apa yang mesti diukur?
- Bagaimana mengukurnya?
- Apakah dengan pertanyaan seperti ini akan mendapat respon yang reliable?
- Apakah kumpulan pertanyaan ini sudah cukup valid mengukur apa yang ingin saya ukur?
- Keseluruhan data terlalu besar --> butuh biaya dan waktu yang lama
- Tidak ingin menggunakan seluruh objek penelitian
- Tidak perlu menyurvei seluruh objek/subjek penelitian --> pada kebanyakan kasus, data sample cukup bisa mewakili keseluruhan data dengan akurasi yang memadai.
Secara sederhana, non-probability sampling adalah metoda pengambilan sampel 'tanpa mengindahkan' kaidah - kaidah probabilitas.
Konsekuensinya? Besar kemungkinan sampel yang terambil kurang mewakili populasi target. Yang berarti, kesimpulan yang diambil juga terlalu riskan untuk digeneralisir untuk menggambarkan kondisi pada populasi target.
Hal sebaliknya berlaku pada probability sampling.
Bagaimana memilih metoda yang baik?
Baik atau tidaknya suatu metode tergantung pada apakah metode tersebut bisa memberikan jawaban atas pertanyaan penelitian kita. Untuk mudahnya, perhatikan pembahasan berikut.
Convenience sampling: pilih saja dari yang ada di dekat kita
Sesuai namanya, subjek dipilih karena convenient (kenyamanan) si pengambil data, karena mudah diakses.
Contoh:
Supaya cepat, 5 orang siswa pertama dalam daftar ditanya pendapatnya mengenai metode pengajaran yang baru diterapkan, atau
Seorang mahasiswa hanya menanyai pendapat teman - teman dekatnya mengenai isu kenaikan biaya pendidikan di kampus mereka.
Diskusi
Kelebihan dari metode ini adalah: selain mudah, juga memungkinkan peneliti untuk mendapatkan data sederhana dan perkiraan trend tanpa harus terbebani dengan kerumitan pada probability sampling, terutama untuk pilot study.
Akan tetapi, kekurangannya adalah berupa bias, sampel tidak mewakili keseluruhan populasi, dan hasil tidak bisa digeneralisir untuk keseluruhan populasi.
Purposive sampling: seleksi sampel berdasarkan kepentingan
Kapan digunakan?
Ketika anda ingin mengakses sekumpulan orang/objek dengan karakteristik tertentu.
Bagaimana caranya?
Ketika mengumpulkan data, keluarkan dari daftar orang - orang /objek yang tidak memenuhi karakteristik yang diinginkan.
Contohnya?
Ingin diketahui opini dari ibu rumah tangga yang tidak bekerja di luar rumah mengenai pola asuh anak. Peneliti akan mendatangi rumah - rumah pada saat jam sekolah, untuk berbincang dengan nyonya rumah (Ny). Pertanyaan pertama yang diajukan adalah apakah Ny memiliki anak? Apakah Ny ibu bekerja? Jika ya, maka pertanyaan terkait topik penelitian bisa dilanjutkan.
Diskusi
Metode ini biasanya digunakan di industri media, dengan tujuan untuk pembentukan suatu opini publik. Lazim juga digunakan oleh orang - orang riset pemasaran, yang ingin mencari dukungan atau komentar positif terhadap produk mereka. Orang - orang yang sekiranya menggunakan produk tersebut akan dimasukkan dalam sebagai responden, sementara yang lainnya diabaikan.
Anda tahu iklan ini? 9 dari 10 wanita Indonesia kulitnya lebih cerah, karena memakai vselin. Apa iya?
Snowball sampling: gunakan sampel yang ada untuk mendapatkan yang lain
Kapan digunakan?
Ketika anda kesulitan untuk orang - orang/objek dengan karakteristik tertentu.
Bagaimana caranya?
Cari orang yang memenuhi karakteristik yang diinginkan.
Minta referensi selanjutnya apakah dia mengenal orang yang juga memenuhi kriteria tersebut? Hubungi orang tersebut.
Ulangi langkah di atas hingga diperoleh sejumlah sampel yang memadai.
Contohnya?
Seorang peneliti ingin mempelajari kehidupan orang - orang dengan perilaku seks menyimpang, yang biasa dikenal dengan LGBT. Sesudah berhasil mendapatkan 1 orang responden, maka untuk memudahkan, adakah si responden memiliki teman dengan orientasi serupa? Hubungi teman tersebut, demikian selanjutnya.
Diskusi
Snowball sampling umumnya disukai oleh orang - orang pemasaran, dimana biasanya responden baru yang direkomendasikan akan memiliki kecenderungan yang sama dengan responden awal, misalnya senang memakai yang sama.
Selain bias dan keterbatasan dalam menggeneralisir hasil, untuk mendapatkan tambahan responden, peneliti harus pandai - pandai mengambil hati dan menjaga hubungan baik dengan respondennya. Seperti misal pada contoh LGBT di atas, peneliti harus bisa meyakinkan respondennya bahwa kerahasiaan mereka akan terjaga, jika mereka menginginkan demikian.
Quota sampling: berhenti jika quota sudah terpenuhi
Kapan digunakan?
Ketika anda mengetahui proporsi dari kelompok tertentu yang menjadi target penelitian di populasi, dan anda ingin memastikan bahwa setiap kelompok terwakili secara proporsional.
Bagaimana caranya?
Tetapkan berapa ukuran sampel yang ingin diambil, kemudian gunakan metode yang anda bisa untuk mendapatkan jumlah tersebut
Contohnya?
Seorang peneliti ingin mengetahui opini dari 50 orang di suatu area perkantoran mengenai produk baru suatu merek kopi. Ia kemudian menyediakan contoh 50 cangkir kopi di salah salah satu koridor yang ramai dilalui di area perkantoran tersebut, menawarkan setiap orang yang lewat untuk mencicipi, kemudian menanyakan opini mereka. Ia akan berhenti hingga mendapatkan 50 orang responden.
Diskusi
Jika tidak dirancang dengan baik, metode ini bisa memberikan hasil yang bias. Misal, opini seseorang akan kopi bisa berubah - ubah tergantung kondisi hari, misal hujan atau panas, atau apakah ia sedang dalam tekanan pekerjaan atau tidak, apakah pagi hari saat pegawai masih fresh atau di sore hari saat mereka sudah lelah, dan sebagainya.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Relevant & Respectful Comments Only.