Random Sampling: Pengertian, Jenis, dan Contohnya

Di dalam proses penelitian, pasti pernah mendengar adanya pengertian random sampling. Bagaimana penjelasannya? Berikut ini adalah beberapa informasi terkait random sampling mulai dari pengertian hingga contoh-contohnya.  

Pengertian Random Sampling

Random Sampling adalah teknik pengambilan sampel dalam Probability Sampling, di mana setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Hal ini bertujuan untuk memastikan representasi yang adil dari populasi secara keseluruhan.

Baca Juga: Apa Itu Teknik Pengumpulan Data? Macam dan Contohnya

Pengertian Random Sampling Menurut Para Ahli

Berikut ini beberapa pengertian random sampling dari para ahli: 

• Menurut Kerlinger

Random sampling merupakan satu metode atau teknik pengambilan data dari suatu semesta atau populasi dengan cara tertentu sehingga setiap anggota semesta atau populasi memiliki peluang atau kesempatan yang sama untuk terpilih. 

• Menurut Margono

Random sampling merupakan suatu teknik yang digunakan untuk memperoleh suatu sampel pada saat itu langsung dilakukan pada unit sampling. Setiap unit sampling merupakan unsur dari populasi yang terpencil mendapatkan peluang yang sama untuk menguji populasi atau menjadi sampel. Cara tersebut terlaksana jika anggota populasi dianggap homogen. 

• Menurut Sugiyono

Random sampling adalah suatu teknik atau metode dari pengambilan sampel yang berasal dari anggota koperasi. Hal ini terlaksana secara acak tanpa melihat strata yang ada di dalam suatu populasi tersebut.

Kapan Menggunakan Random Sampling? 

Penggunaan simple random sampling bisa menjadi tantangan tersendiri. Terdapat beberapa situasi yang umum untuk menggunakan teknik pengambilan sampel tersebut. Contohnya yaitu ketika: 

• Terdapat data yang cukup lengkap mengenai populasi 
• Setiap anggota populasi dapat dihubungi dengan mudah 
• Memiliki waktu dan sumber daya yang cukup untuk pelaksanaannya

Baca Juga: Perbedaan Accidental Sampling, Purposive Sampling, dan Random Sampling

Jenis-jenis Random Sampling

Terdapat beberapa jenis sampel acak yang digunakan dalam penelitian, yaitu:

1. Simple Random Sampling

Simple Random Sampling adalah metode di mana setiap elemen dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Pemilihan sampel dilakukan secara langsung dan acak menggunakan alat seperti undian atau random number generator.

Teknik ini merupakan teknik yang paling sederhana dan mudah untuk diterapkan. Di dalam teknik ini sampel acak sederhana bisa mewakili setiap karakteristik populasi menjadi lebih besar karena tingkat validitas eksternal pada simple random sampling lebih tinggi. 

Teknik ini digunakan untuk mengetahui perbedaan yang ada dan umum atau biasa terjadi pada populasi apapun. Contohnya yaitu status sosial jenis kelamin dan lain sebagainya. 

2. Stratified Random Sampling

Jenis random sampling yang sayurnya yaitu stratified random sampling atau sampel acak berstrata. Jenis random sampling ini merupakan suatu teknik pengambilan sampel yang biasanya dilakukan pada suatu populasi secara berlapis-lapis atau bertingkat. Teknik pengambilan sampel ini digunakan pada populasi yang memiliki unsur atau anggota yang tidak bersifat serta berstrata. 

Maka dari itu tiap strata yang ada pada populasi harus bisa terwakili pada sampel. Penggunaan random sampling ini akan mampu menghasilkan penelitian dan informatif karena sampel yang terpilih memiliki sub kelas yang ada dan telah terwakili dengan baik.

3. Systematic Random Sampling

Systematic random sampling adalah teknik pengambilan sampel dari anggota populasi yang hanya unsur pertama saja dari satu sampel yang terpilih secara acak. Kemudian unsur-unsur berikutnya terpilih dengan cara sistematis berdasarkan pola-pola tertentu.

Teknik ini lebih cepat dan mudah digunakan dibandingkan Simple Random Sampling. Namun, penggunaannya harus hati-hati untuk menghindari pola yang dapat mempengaruhi hasil. Contohnya, dari daftar 1.000 orang, peneliti memilih setiap orang ke-10 untuk dijadikan sampel.

4. Cluster Random Sampling

Cluster random sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang di mana populasi tidak berasal dari individu, tetapi berasal dari kelompok individu atau cluster. Maka dari itu unit yang terpilih menjadi kelompok individu.

Teknik ini berguna untuk populasi yang tersebar secara geografis. Dengan memilih cluster, peneliti dapat menghemat waktu dan sumber daya. Contohnya, peneliti memilih 3 dari 10 desa secara acak, lalu mengambil semua penduduk di desa tersebut sebagai sampel. Metode ini mempermudah penelitian dalam populasi yang besar.

5. Multistage Sampling

Jenis pengambilan sampel ini merupakan teknik yang menggunakan beberapa teknik simple random sampling dalam waktu yang bersamaan secara efektif dan efisien ketika melakukan penelitian.

Ketika melakukan teknik pengambilan sampel ini para peneliti harus menyadari bahwa terdapat beberapa teknik sampling yang berbeda. Teknik pengambilan sampel ini umumnya lebih sering digunakan pada populasi terbesar di berbagai daerah.

Rumus Random Sampling

Berikut ini beberapa informasi mengenai rumus random sampling: 

1. Rumus Simple Random Sampling

n = N / (1+Ne²)  

n : jumlah sampel 

N : jumlah total anggota di populasi 

e : tingkat signifikansi (berupa 0.05 atau 0.01)  

2. Rumus Stratified Random Sampling 

Ah = (Nh/N) X A  

Ah: Jumlah sampel yang akan diambil di strata h 

Nh : Jumlah anggota dalam strata ℎ 

N  :  Jumlah total dadi anggota populasi 

A : Jumlah total sampel dari populasi yang akan diambil 

3. Rumus Cluster Random Sampling  

nc = (N x n) / c 

N : Jumlah total anggota pada populasi 

nc : sampel yang dibutuhkan di tiap cluster 

n : sampel yang dibutuhkan (dalam bentuk persentase)  

c : jumlah cluster yang tersedia   

4. Rumus Multistage Random Sampling 

n = N / (1+Ne²)  

n : jumlah sampel 

N : jumlah total anggota dipopulasi 

e : tingkat signifikansi (berupa 0.05 atau 0.01)  

Dari ukuran sampel random sampling tersebut dapat diklasifikasikan lagi sesuai dengan tahap cluster atau sub kelompok yang ada.

Langkah-langkah Pengambilan Random Sampling

Berikut langkah-langkah yang bisa Anda pahami untuk melakukan Random Sampling:

1. Identifikasi Populasi

Langkah pertama adalah menentukan populasi yang akan diteliti, misalnya siswa di sebuah sekolah atau pelanggan sebuah perusahaan. Populasi mencakup semua elemen yang relevan dengan tujuan penelitian.

Identifikasi populasi bertujuan untuk memperjelas batasan dan cakupan studi. Dengan memahami populasi secara rinci, peneliti dapat menyusun strategi pengambilan sampel yang lebih tepat.

2. Tentukan Ukuran Sampel

Selanjutnya, Anda juga perlu menentukan ukuran sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian menggunakan rumus statistik yang relevan. Ukuran yang terlalu kecil dapat mengurangi representativitas, sedangkan ukuran yang terlalu besar bisa menghabiskan banyak sumber daya.

Menentukan ukuran sampel yang tepat membantu mengoptimalkan efisiensi dan akurasi. Penelitian yang menggunakan ukuran sampel ideal memberikan hasil yang dapat digeneralisasi dengan tingkat kepercayaan tinggi.

3. Buat Daftar Populasi

Langkah berikutnya adalah membuat daftar elemen dalam populasi, seperti daftar nama siswa, pelanggan, atau penduduk. Daftar ini akan digunakan sebagai acuan dalam proses pemilihan sampel.

Penyusunan daftar memastikan setiap elemen populasi tercatat dengan baik. Keakuratan daftar mempengaruhi validitas hasil, karena semua elemen memiliki peluang yang sama untuk dipilih.

4. Pilih Metode Random Sampling

Setelah populasi dan ukuran sampel ditentukan, pilih metode sampling yang paling sesuai, misalnya Simple Random Sampling atau Stratified Random Sampling. Pemilihan metode bergantung pada karakteristik populasi dan kebutuhan penelitian.

Pemilihan metode yang tepat memastikan hasil yang lebih representatif. Masing-masing metode memiliki keunggulan dan kelemahan yang harus dipertimbangkan dengan cermat.

5. Lakukan Pengacakan

Langkah menentukan sampel acak berikutnya dengan melakukan pengacakan. Proses pengacakan dilakukan dengan menggunakan alat seperti undian, random number generator, atau perangkat lunak statistik. Setiap elemen dipilih tanpa pola tertentu.

Pengacakan yang benar memastikan bahwa semua elemen populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Ini mengurangi kemungkinan bias yang dapat mempengaruhi hasil.

6. Verifikasi dan Dokumentasi

Langkah terakhir adalah memverifikasi apakah sampel yang dipilih sudah sesuai dengan kriteria penelitian. Catat seluruh proses pengambilan sampel sebagai bagian dari dokumentasi.

Verifikasi dan dokumentasi meningkatkan transparansi penelitian. Dokumentasi yang baik memudahkan reproduksi studi dan evaluasi keabsahan metode yang digunakan.

Baca Juga: Cara Menentukan Jumlah Responden dalam Penelitian

Kelebihan dan Kekurangan Random Sampling

Random Sampling memiliki sejumlah kelebihan yang menjadikannya metode yang banyak digunakan dalam penelitian. Pertama, metode ini menghasilkan sampel yang representatif karena memberikan kesempatan yang sama bagi setiap elemen dalam populasi untuk terpilih. Ini memungkinkan hasil penelitian mencerminkan kondisi populasi secara keseluruhan.

Selain itu, sampel acak mampu mengurangi bias dalam pengambilan sampel. Dengan menghilangkan pengaruh subjektivitas peneliti, data yang dihasilkan lebih objektif dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan yang lebih akurat.

Metode ini juga memungkinkan generalisasi hasil penelitian ke seluruh populasi. Karena sampel dipilih secara acak, kesimpulan yang diambil dari data sampel dapat diterapkan pada populasi dengan tingkat kepercayaan yang tinggi.

Namun, sampel acak juga memiliki kelemahan. Salah satunya adalah kebutuhan akan daftar populasi yang lengkap, yang bisa sulit diperoleh dalam beberapa kasus. Selain itu, metode ini sering memerlukan biaya dan waktu yang lebih besar dibandingkan metode lain, terutama jika populasi sangat luas atau tersebar di banyak lokasi.

Contoh Random Sampling

Random Sampling dapat diterapkan dalam berbagai situasi penelitian. Berikut adalah beberapa contoh yang mungkin pernah Anda jumpai:

1. Contoh Random Sampling pada Penelitian Akademik 

Seorang peneliti ingin mengkaji tingkat kepuasan mahasiswa terhadap fasilitas kampus universitas. Jika Universitas memiliki 20.000 mahasiswa peneliti dapat menggunakan simple random sampling untuk memilih 1000 mahasiswa secara acak dari daftar mahasiswa yang ada. 

Hasil survei dari 1000 mahasiswa ini akan memberikan gambaran tentang kepuasan seluruh populasi mahasiswa di perguruan tinggi tersebut. 

2. Contoh Survei Kegiatan Masyarakat 

Suatu badan kesehatan masyarakat ingin mengetahui tingkat penyebaran penyakit tertentu dalam suatu populasi kota dengan 30.000 penduduk. Dengan menggunakan simbol random sampling, badan kesehatan tersebut dapat memilih 1000 penduduk secara acak dari daftar penduduk agar mereka ikut serta dalam pemerintahan kesehatan. 

Hasil pemeriksaan ini dapat digunakan untuk memperkirakan tingkat penyebaran penyakit di suatu kota. 

3. Contoh pada Perusahaan 

Pada suatu organisasi terdapat 30 divisi. Di setiap divisi memiliki pegawai yang terdiri dari berbagai macam karakteristik yang berbeda-beda. Perbedaan karakteristik yaitu tingkat pendidikan jenis kelamin dan lain sebagainya. 

Peneliti ingin mengetahui banyaknya jumlah penerimaan pegawai dari luar kota. Peneliti bisa menggunakan random sampling pada kasus ini.

Itulah pembahasan tentang Random Sampling. Teknik ini penting untuk memastikan hasil penelitian yang akurat dan representatif. Dengan memahami konsep, jenis, dan cara pengambilan sampelnya, Anda dapat meningkatkan validitas studi dan pengambilan keputusan berbasis data.

Artikel pertama kali ditulis oleh Dhea Salsabila, kemudian diperbarui oleh Wahyu Adji Nugraha pada 21 Juli 2026.