MENENTUKAN JUMLAH SAMPEL DALAM PENELITIAN
Ditulis oleh Dr. Ahmad Nizar Rangkuti, S. Si., M. Pd
Wakil Dekan bidang Akademik FTIK IAIN Padangsidimpuan
Dalam penelitian kuantitatif dilihat dari jumlah populasi, penelitian terbagi atas dua yaitu penelitian populasi dan penelitian sampel. Penelitian populasi dilakukan apabila si peneliti memungkinkan untuk melakukan pengambilan data secara total. Ini dapat dilakukan jika populasinya sedikit. Jika populasinya besar sehingga tidak memungkinkan untuk dilakukan penelitian populasi maka dapat dilakukan dengan mengambil sebagian dari populasi. Ini yang sering disebut dengan penelitian sampel.
Dalam proses pemilihan sampel peneliti harus memperhatikan tingkat keterwakilan (representative). Tingkat keterwakilan sangat dipengaruhi oleh besar sampel (jumlah anggota sampel). Semakin besar sampel, semakin mampu ia mewakili populasi darimana ia dipilih. Namun, belum ada ukuran sampel minimum yang diterima secara universal. Ukuran sampel yang tepat tergantung pada sejumlah faktor seperti jenis penelitian, besar populasi, dan apakah data akan dianalisis untuk sub-sub kelompok dalam penelitian atau tidak.
Dikaitkan dengan besarnya sampel, selain tingkat kesalahan, ada lagi beberapa faktor lain yang perlu memperoleh pertimbangan misalnya derajat keseragaman, biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia. Makin tidak seragam sifat atau karakter setiap elemen populasi, makin banyak sampel yang harus diambil. Jika rencana analisisnya mendetail atau rinci maka jumlah sampelnya pun harus banyak. Misalnya, jumlah bank yang dijadikan populasi penelitian ada 400 buah. Pertanyaannya adalah, berapa bank yang harus diambil menjadi sampel agar hasilnya mewakili populasi?. Jawabnya tidak mudah. Ada yang mengatakan, jika ukuran populasinya di atas 1000, sampel sekitar 10 % sudah cukup, tetapi jika ukuran populasinya sekitar 100, sampelnya paling sedikit 30%, dan kalau ukuran populasinya 30, maka sampelnya harus 100%.
Gay dan Diehl (1992) menyebutkan untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi, penelitian korelasional, paling sedikit tiga puluh elemen populasi, penelitian perbandingan kausal (causal comparative), tiga puluh elemen per kelompok, dan untuk penelitian eksperimen lima belas elemen per kelompok.
Roscoe (1975) memberikan pedoman penentuan jumlah sampel sebagai berikut :
- Sebaiknya ukuran sampel antara tiga puluh sampai dengan lima ratus elemen
- Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub sampel, jumlah minimum subsampel harus tiga puluh
- Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus sepuluh kali lebih besar dari jumlah variabel yang akan dianalisis. Misalnya apabila variabel independent sebanyak tiga, dan variabel dependent sebanyak dua, maka ukuran sampel yang digunakan sebanyak lima puluh sampel.
- Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara sepuluh sampai dengan dua puluh
Krejcie dan Morgan (1970) membuat daftar yang bisa dipakai untuk menentukan jumlah sampel sebagai berikut.
| Populasi (N) | Sampel (n) | Populasi (N) | Sampel (n) | Populasi (N) | Sampel (n) |
| 10 | 10 | 220 | 140 | 1.200 | 291 |
| 15 | 14 | 230 | 144 | 1.300 | 297 |
| 20 | 19 | 240 | 148 | 1.400 | 302 |
| 25 | 24 | 250 | 152 | 1.500 | 306 |
| 30 | 28 | 260 | 155 | 1.600 | 310 |
| 35 | 32 | 270 | 159 | 1.700 | 313 |
| 40 | 36 | 280 | 162 | 1.800 | 317 |
| 45 | 40 | 290 | 165 | 1.900 | 320 |
| 50 | 44 | 300 | 169 | 2.000 | 322 |
| 55 | 48 | 320 | 175 | 2.200 | 327 |
| 60 | 52 | 340 | 181 | 2.400 | 331 |
| 65 | 56 | 360 | 186 | 2.600 | 335 |
| 70 | 59 | 380 | 191 | 2.800 | 338 |
| 75 | 63 | 400 | 196 | 3.000 | 341 |
| 80 | 66 | 420 | 201 | 3.500 | 346 |
| 85 | 70 | 440 | 205 | 4.000 | 351 |
| 90 | 73 | 460 | 210 | 4.500 | 354 |
| 95 | 76 | 480 | 214 | 5.000 | 357 |
| 100 | 80 | 500 | 217 | 6.000 | 361 |
| 110 | 86 | 550 | 226 | 7.000 | 364 |
| 120 | 92 | 600 | 234 | 8.000 | 367 |
| 130 | 97 | 650 | 242 | 9.000 | 368 |
| 140 | 103 | 700 | 248 | 10.000 | 370 |
| 150 | 108 | 750 | 254 | 15.000 | 375 |
| 160 | 113 | 800 | 260 | 20.000 | 377 |
| 170 | 118 | 850 | 265 | 30.000 | 379 |
| 180 | 123 | 900 | 269 | 40.000 | 380 |
| 190 | 127 | 950 | 274 | 50.000 | 381 |
| 200 | 132 | 1.000 | 278 | 75.000 | 382 |
| 210 | 136 | 1.100 | 285 | 100.000 | 384 |
Berbeda dengan pendapat di atas, Frankel & Wallen dengan Gay & Airasian membuat acuan dalam penentuan jumlah sampel seperti tabel di bawah ini:
| Pendapat Ahli Jenis Penelitian | Frankel & Wallen | Gay & Airasian |
| 1. Deskriptif | 100 orang | 10 โ 20% dari populasi |
| 2. Korelasi | 50 orang | 30 orang |
| 3.Eksperimental&Kausal komparatif | 30 orang per kelompok | 30 orang per kelompok |
Metode Slovin
Salah satu metode yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel adalah menggunakan rumus Slovin, Rumus Slovin digunakan jika jumlah populasi diketahui.
n=N/(1+Ne^2 )
dengan:
n : jumlah sampel
N : jumlah populasi
e : batas toleransi kesalahan (error tolerance)
Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas toleransi kesalahan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan dengan persentase. Semakin kecil toleransi kesalahan, semakin akurat sampel menggambarkan populasi. Misalnya, penelitian dengan batas kesalahan 5% (taraf signifikansi 5 %) berarti memiliki tingkat akurasi 95% (taraf kepercayaan 95 %). Penelitian dengan batas kesalahan 2% memiliki tingkat akurasi 98%. Dengan jumlah populasi yang sama, semakin kecil toleransi kesalahan, semakin besar jumlah sampel yang dibutuhkan.Metode CochranAdapun rumus Cochran yang digunakan untuk menghitung besarnya sampel dinyatakan sebagai berikut. 
Keterangan:n = Jumlah sampel minimal N = ukuran populasit = tingkat kepercayaan (jika digunakan 0,95; maka nilai t = 1,96 atau jika digunakan 0,99; maka nilai t=1,99)d = taraf signifikansip = proporsi dari karakteristik tertentu (golongan)q= 1 โ p1 = bilangan konstan
Ada dua hal yang menjadi pertimbangan dalam menentukan ukuran sampel. Pertama ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence). Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik populasi. Keyakinan adalah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error. Semakin dekat kita menginginkan hasil sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar. Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 โ 100%. Keyakinan 95% adalah tingkat lazim yang digunakan pada penelitian sosial / bisnis, termasuk dalam penelitian kependidikan. Makna dari keyakinan 95% (alpha 0.05) ini adalah โsetidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnyaโ.Di akhir tulisan ini penulis menegaskan bahwa ukuran sampel minimal seharusnya mempertimbangkan pendapat berbagai ahli dan tidak hanya terfokus kepada satu ahli. Pertimbangan ini diperlukan agar tidak terjadi miskomunikasi antara pendapat ahli yang satu dengan lainnya.
27 Comments