Riset Bisnis Sesi 07

Riset Bisnis

Sesi 07 – Sampling Design and Sampling Techniques


Learning Guide

Sesi ini membahas bagaimana menentukan sampel penelitian secara tepat dan konsisten dengan tujuan riset. Kesalahan umum mahasiswa adalah memilih teknik sampling berdasarkan kemudahan, bukan berdasarkan karakteristik populasi dan desain penelitian.

Learning Objectives

  • Memahami konsep populasi dan sampel
  • Membedakan probability dan non-probability sampling
  • Menentukan teknik sampling yang sesuai
  • Menghindari kesalahan umum dalam pengambilan sampel

1. Population and Sample

Populasi adalah keseluruhan elemen yang menjadi objek penelitian, sedangkan sampel adalah sebagian elemen yang mewakili populasi tersebut.

Contoh:
Populasi: Seluruh pelanggan e-commerce X di Indonesia.
Sampel: Pelanggan e-commerce X di Jakarta.

Tujuan sampling adalah memperoleh informasi yang cukup akurat dengan sumber daya yang terbatas.


2. Probability Sampling

Probability sampling memberikan kesempatan yang sama bagi setiap anggota populasi untuk terpilih sebagai sampel.

  • Simple random sampling
  • Stratified sampling
  • Cluster sampling

Kelebihan:
Hasil penelitian dapat digeneralisasi ke populasi.

“Untuk memudahkan Anda menghitung kebutuhan sampel tanpa rumus manual yang rumit, silakan gunakan kalkulator interaktif di bawah ini:”

👇 Kalkulator 1: Estimasi Proporsi

Rumus Cochran (Untuk Survei Umum)
Minimal Sampel: 0 Orang
💡 Penjelasan (Klik) +

👇 Kalkulator 2: Uji Hipotesis

Rumus Lemeshow (Beda 2 Proporsi)
Misal: Target keberhasilan Kelompok Eksperimen
Misal: Hasil standar Kelompok Kontrol
Per Kelompok:
0
Total (2 Kelompok) = 0
💡 Analisis (Klik) +

3. Non-Probability Sampling

Non-probability sampling tidak memberikan kesempatan yang sama bagi setiap anggota populasi. Teknik ini sering digunakan dalam penelitian eksploratif dan keterbatasan data.

  • Convenience sampling
  • Purposive sampling
  • Snowball sampling

Catatan Penting:
Non-probability sampling tidak cocok untuk tujuan generalisasi statistik.


4. Determining Sample Size

Ukuran sampel harus disesuaikan dengan:

  • Tujuan penelitian
  • Teknik analisis statistik
  • Ketersediaan data

Contoh Praktis:
Analisis regresi membutuhkan sampel yang lebih besar dibanding penelitian deskriptif.


5. Common Sampling Mistakes

  • Populasi tidak didefinisikan secara jelas
  • Teknik sampling tidak dijelaskan
  • Ukuran sampel tidak konsisten dengan analisis
  • Mengklaim generalisasi tanpa probability sampling

Kesalahan Umum:
Menggunakan convenience sampling namun menyimpulkan hasil untuk seluruh populasi.


Reflective Questions

  1. Mengapa definisi populasi harus jelas sejak awal?
  2. Kapan non-probability sampling dapat diterima?
  3. Apa risiko salah menentukan teknik sampling?

Referensi utama: Sekaran & Bougie; Zikmund et al.

Progress: Sesi 07 dari 14

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *