Menentukan sampel secara tepat menjadi langkah krusial dalam sebuah penelitian, terlebih saat populasi terlalu besar atau tersebar luas secara geografis. Ketika metode konvensional seperti simple random sampling sulit diterapkan karena keterbatasan sumber daya, cluster sampling menjadi solusi alternatif yang efisien. Teknik ini banyak digunakan dalam penelitian sosial, pendidikan, hingga survei kesehatan masyarakat karena sifatnya yang praktis dan hemat biaya.
Apa Itu Cluster Sampling?
Cluster sampling adalah teknik pengambilan sampel dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok (klaster) yang mewakili keseluruhan populasi, kemudian memilih beberapa klaster secara acak untuk dijadikan sampel. Setiap klaster tersebut harus memiliki karakteristik yang serupa dengan populasi secara umum agar hasil penelitian tetap valid.
Teknik ini sangat bermanfaat ketika peneliti tidak memiliki akses ke daftar lengkap seluruh anggota populasi, tetapi bisa mengidentifikasi kelompok yang dapat mewakili populasi tersebut. Misalnya, jika peneliti ingin meneliti kebiasaan membaca siswa di satu provinsi, maka alih-alih memilih siswa satu per satu, peneliti cukup memilih beberapa sekolah secara acak, lalu meneliti semua siswa di sekolah yang terpilih.
Jenis-jenis Teknik Cluster Sampling
Cluster sampling terdiri dari beberapa variasi tergantung pada pendekatannya. Berikut ini jenis teknik yang umum digunakan:
1. Single-stage cluster sampling
Pada metode ini, setelah beberapa klaster terpilih secara acak, seluruh anggota dalam klaster tersebut langsung dijadikan responden penelitian. Pendekatan ini sederhana dan hemat waktu, tetapi bisa menimbulkan bias jika klaster yang dipilih tidak cukup mewakili populasi.
2. Two-stage cluster sampling
Setelah klaster terpilih, peneliti tidak langsung menggunakan semua anggota klaster, melainkan melakukan pengambilan sampel kembali di dalam setiap klaster tersebut. Dengan metode ini, peneliti bisa mengurangi risiko bias sekaligus menghemat sumber daya.
3. Multistage cluster sampling
Merupakan bentuk yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa tahap pengambilan sampel, baik pada tingkat klaster maupun individu di dalam klaster. Teknik ini cocok digunakan saat populasi sangat besar dan tersebar luas secara geografis.
Kapan dan Mengapa Menggunakan Cluster Sampling?
Teknik ini digunakan ketika populasi terlalu besar dan tersebar sehingga tidak praktis untuk menerapkan metode random sampling konvensional. Teknik ini juga sangat berguna saat biaya dan waktu menjadi kendala utama, tetapi peneliti tetap ingin menjaga akurasi representasi populasi.
Alasan utama penggunaan cluster sampling antara lain:
- Efisiensi biaya dan waktu, terutama saat lokasi penelitian berjauhan.
- Tidak memerlukan daftar lengkap semua individu dalam populasi.
- Cocok untuk penelitian lapangan skala besar seperti sensus atau survei nasional.
Namun, kelemahannya terletak pada potensi terjadinya sampling error yang lebih tinggi dibandingkan teknik lainnya. Oleh karena itu, pemilihan klaster harus dilakukan dengan hati-hati agar tetap representatif.
Contoh Cluster Sampling
Misalnya, sebuah lembaga penelitian ingin mengetahui tingkat literasi digital siswa SMA di seluruh Indonesia. Karena tidak mungkin meneliti semua siswa satu per satu, maka peneliti dapat menggunakan sekolah sebagai klaster. Setelah memilih beberapa sekolah secara acak dari berbagai provinsi, peneliti kemudian meneliti semua siswa di sekolah yang terpilih atau mengambil sampel dari masing-masing sekolah tersebut.
Contoh lainnya, dalam studi tentang kebiasaan makan masyarakat perkotaan, peneliti dapat menggunakan wilayah kecamatan sebagai klaster, lalu memilih beberapa kecamatan secara acak untuk diteliti lebih lanjut.
Dapatkan lebih banyak artikel, tips penelitian, dan informasi menarik lainnya di Instagram @ebizmark.id. Jangan lewatkan pula berbagai Kelas Gratis mengenai penelitian yang bisa diikuti hanya di Ebizmark.id!
