Cluster Sampling Penelitian: Pengertian, Teknik, Contoh, Rumus
Populix

Cluster Sampling Penelitian: Pengertian, Teknik, Contoh, Rumus

1 tahun yang lalu 5 MENIT MEMBACA

Kita pasti pernah mendengar istilah cluster sampling dalam proses riset atau penelitian. Pengertian cluster sampling adalah metode pengambilan sampel probabilitas di mana peneliti membagi populasi besar menjadi kelompok-kelompok kecil yang dikenal sebagai cluster, kemudian memilih secara acak di antara cluster untuk menjadi sampel.

Apa Itu Cluster Sampling?

cluster sampling adalah
Source: Freepik

Mengutip laman Simply Psychology, cluster sampling biasanya digunakan ketika populasi dan ukuran sampel yang diinginkan sangat besar.

Tujuan dari cluster sampling biasanya untuk mengurangi jumlah partisipan dalam suatu studi jika populasi aslinya terlalu besar untuk dipelajari secara keseluruhan.

Cluster ini berfungsi sebagai representasi skala kecil dari total populasi, dan jika digabungkan, cluster harus mencakup karakteristik seluruh populasi.

Metode pengambilan sampel ini mengurangi biaya dan waktu studi dengan meningkatkan efisiensi. Peneliti terkadang akan menggunakan kelompok yang sudah ada sebelumnya seperti sekolah, kota, atau perumahan sebagai kelompok mereka.

Baca juga: Pengertian Bias dan Contohnya dalam Penelitian atau Riset

Teknik Cluster Sampling

1. Single-Stage Cluster Sampling

Merupakan jenis pengambilan sampel klaster di mana setiap unit dari klaster yang dipilih diambil sampelnya.

Awalnya peneliti akan membagi total sampel menjadi sejumlah klaster yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan seberapa besar yang mereka inginkan untuk setiap klaster.

Kemudian, mereka secara acak memilih dan mengambil sampel dari klaster dan mengumpulkan data dari setiap unit individu dalam klaster yang dipilih.

2. Double-Stage Cluster Sampling

Dalam pengambilan sampel klaster dua tahap, peneliti hanya akan mengumpulkan data dari subsampel acak unit individu dalam masing-masing klaster yang dipilih untuk digunakan sebagai sampel.

Teknik ini kurang tepat dibandingkan pengambilan sampel satu tahap dan sebaiknya hanya digunakan jika terlalu menantang atau mahal untuk menguji seluruh klaster.

3. Multi-Stage Cluster Sampling

Jenis pengambilan sampel kluster ini melibatkan proses yang sama seperti pengambilan sampel dua tahap, kecuali dengan beberapa langkah tambahan.

Dalam pengambilan sampel multi-tahap, peneliti akan terus mengambil sampel elemen secara acak dari dalam kluster hingga mencapai ukuran sampel yang dapat diatur.

Baca juga: Mengenal Alasan: Pengertian, Pentingnya, Kaitannya dengan Riset

Contoh Cluster Sampling

contoh cluster sampling
Source: Freepik

Misalkan seorang peneliti ingin melakukan penelitian tentang tingkat kepuasan pelanggan dalam sebuah pusat perbelanjaan di suatu kota besar. Populasi yang ingin diteliti terdiri dari seluruh pelanggan yang mengunjungi pusat perbelanjaan tersebut dalam satu minggu.

Untuk melaksanakan cluster sampling, peneliti memilih tiga cluster berdasarkan lokasi geografis pusat perbelanjaan, yaitu:

  1. Cluster A: Area timur pusat perbelanjaan (termasuk beberapa toko dan restoran di sekitarnya)
  2. Cluster B: Area tengah pusat perbelanjaan (termasuk pusat perbelanjaan utama dan pusat makanan)
  3. Cluster C: Area barat pusat perbelanjaan (termasuk beberapa toko dan area rekreasi di sekitarnya)

Setelah cluster terpilih, peneliti akan mengambil sampel pelanggan dari setiap cluster tersebut. Misalkan dalam setiap cluster terdapat 100 pelanggan yang mengunjungi pusat perbelanjaan setiap harinya. Peneliti memutuskan untuk mengambil sampel sebanyak 30% dari setiap cluster.

  • Dalam cluster A, peneliti secara acak memilih 30 pelanggan dari 100 pelanggan yang hadir dalam seminggu.
  • Dalam cluster B, peneliti juga secara acak memilih 30 pelanggan dari 100 pelanggan yang hadir dalam seminggu.
  • Dalam cluster C, peneliti melakukan hal yang sama dan memilih 30 pelanggan dari 100 pelanggan yang hadir dalam seminggu.

Total sampel dalam penelitian ini adalah 90 pelanggan (30 pelanggan dari masing-masing cluster). Peneliti akan mewawancarai dan mengumpulkan data mengenai tingkat kepuasan pelanggan dari sampel tersebut.

Dengan menggunakan cluster sampling, peneliti dapat menghemat waktu dan biaya, karena tidak perlu mengumpulkan data dari setiap pelanggan di pusat perbelanjaan.

Selain itu, pengelompokan berdasarkan cluster memungkinkan peneliti untuk mendapatkan informasi yang representatif tentang tingkat kepuasan pelanggan di masing-masing area geografis dalam pusat perbelanjaan tersebut.

Baca juga: Mengenal Akurasi dalam Penelitian dan Contohnya

Rumus Cluster Sampling

rumus cluster sampling
Source: Freepik

Rumus umum yang digunakan untuk menentukan ukuran sampel dalam cluster sampling yaitu sebagai berikut:

n = (N * n_c) / (N_c)

Keterangan:
n = Ukuran sampel yang dibutuhkan
N = Jumlah total unit individu dalam populasi
n_c = Ukuran sampel yang diinginkan untuk setiap cluster
N_c = Jumlah total cluster dalam populasi

Langkah-langkah untuk menentukan ukuran sampel dalam cluster sampling:

  1. Tentukan jumlah total unit individu dalam populasi (N).
  2. Tentukan ukuran sampel yang diinginkan untuk setiap cluster (n_c). Ukuran ini dapat ditentukan berdasarkan pertimbangan praktis dan statistik, serta tingkat presisi yang diinginkan dalam penelitian.
  3. Tentukan jumlah total cluster dalam populasi (N_c).
  4. Gunakan rumus di atas untuk menghitung ukuran sampel yang dibutuhkan (n).

Rumus ini memberikan perkiraan ukuran sampel yang diperlukan untuk mendapatkan hasil yang representatif dalam cluster sampling.

Akan tetapi, dalam praktiknya, peneliti juga harus mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti tingkat akurasi, tingkat presisi yang diinginkan, dan tingkat keheterogenan antar cluster dalam memilih ukuran sampel yang tepat.

Selain itu, penting juga untuk mengambil sampel acak dari setiap cluster yang terpilih untuk memastikan representativitas dan validitas hasil penelitian.

***

Menentukan cluster sampling terkadang memang tidak mudah, apalagi jika Anda baru pertama kali atau awam melakukan penelitian. Oleh karena itu, untuk mempermudah proses ini, Anda dapat memanfaatkan layanan Populix for Enterprise.

Populix for Enterprise merupakan layanan riset kuantitatif dan kualitatif yang dapat dilakuakan secara online ataupun offline. Segala prosesnya akan dibantu oleh tim yang sudah kompeten dalam bidangnya. Dengan demikian, menentukan cluster sampling penelitian pun akan lebih mudah dan tepat.

Demikianlah penjelasan tentang apa itu cluster sampling. Semoga penjelasan ini bermanfaat untuk Anda, dan simak berbagai artikel Populix lainnya.

riset pasar Populix

Baca juga: Mengenal Analisis dalam Penelitian, Jenis, dan Tujuannya

Artikel Terkait
Data Kuantitatif: Pengertian, Jenis, dan Contohnya
Teknik analisis data kuantitatif adalah sebuah metode penelitian yang menggunakan pengukuran atau measurement. Jenis metode ini merupakan konsep tradisional dan sudah sering dipakai untuk berbagai penelitian sosial.  Dengan kata lain, data kuantitatif adalah sebuah kumpulan yang bisa diukur dan dihitung sebagai variabel angka secara langsung. Nantinya, di akhir kesimpulan akan ditampilkan dengan grafik, gambar, dan […]
Inferensial: Definisi, Statistik Inferensial, Contoh
Apakah Anda tahu apa itu arti dari inferensial? Menuru Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), definisi inferensial adalah dapat disimpulkan. Dalam konteks penelitian, inferensial bisa didefinisikan sebagai proses pengambilan kesimpulan dari data yang telah dikumpulkan dalam sebuah studi. Adapun tujuan dari proses inferensial yaitu untuk menggeneralisasi temuan dari sampel ke populasi yang lebih besar, atau untuk […]
Besaran Gaji Content Creator dan Faktor yang Memengaruhinya
Dahulu kerap dipandang sebelah mata, tetapi kini profesi content creator justru banyak diminati, terutama oleh anak muda. Salah satu alasannya karena gaji content creator yang dianggap cukup menjanjikan. Besaran gaji content creator tentu sangat bervariatif, karena dipengaruhi juga oleh beberapa faktor. Contoh yang paling mudah yaitu dipengaruhi jumlah pengikut atau followers di media sosial. Selain […]