Cluster Random Sampling: Pengertian dan Tujuan
Hello Kaum Berotak, pada artikel kali ini saya akan membahas tentang rumus cluster random sampling. Sebelum masuk ke dalam pembahasan, ada baiknya kita memahami terlebih dahulu apa itu cluster random sampling dan tujuan dari penggunaannya.Cluster random sampling adalah teknik pengambilan sampel acak yang dilakukan dengan membagi populasi menjadi beberapa kelompok atau klaster yang homogen. Setelah itu, dilakukan pemilihan klaster secara acak dan seluruh elemen dalam klaster tersebut diambil sebagai sampel. Tujuan dari penggunaan cluster random sampling adalah untuk memperoleh informasi yang representatif dari populasi secara efektif dan efisien. Dalam penelitian, teknik ini sering digunakan untuk mempelajari populasi yang sangat besar dan sulit dijangkau.
Cara Menghitung Rumus Cluster Random Sampling
Untuk dapat menghitung rumus cluster random sampling, terlebih dahulu kita perlu mengetahui beberapa hal sebagai berikut:1. Ukuran populasi, yaitu jumlah elemen dalam populasi.2. Ukuran klaster, yaitu jumlah elemen dalam satu klaster.3. Jumlah klaster, yaitu jumlah klaster yang akan diambil sebagai sampel.Setelah mengetahui hal-hal tersebut, kita dapat menghitung rumus cluster random sampling sebagai berikut:n = (N/n) x kKeterangan:n = jumlah sampel yang dibutuhkanN = ukuran populasik = jumlah klaster yang diambil sebagai sampelSebagai contoh, jika suatu populasi terdiri dari 1000 elemen dan kita ingin mengambil sampel sebanyak 50 elemen dengan memilih 5 klaster, maka rumus cluster random sampling dapat dihitung sebagai berikut:n = (1000/50) x 5 = 100Jadi, kita perlu mengambil 100 elemen dari 5 klaster yang telah dipilih secara acak.
Kelebihan dan Kekurangan Rumus Cluster Random Sampling
Seperti teknik pengambilan sampel lainnya, rumus cluster random sampling juga memiliki kelebihan dan kekurangan. Beberapa kelebihan dari teknik ini antara lain:1. Lebih hemat waktu dan biaya karena tidak perlu mengambil seluruh elemen dalam populasi.2. Lebih mudah dilakukan pada populasi yang sangat besar dan sulit dijangkau.3. Lebih efektif dan efisien dalam memperoleh informasi yang representatif dari populasi.Namun, ada juga beberapa kekurangan dari teknik ini, di antaranya:1. Kemungkinan terjadinya bias dalam pemilihan klaster yang tidak homogen.2. Kemungkinan terjadinya kesalahan dalam menentukan ukuran klaster yang tepat.3. Kemungkinan terjadinya kesalahan dalam menentukan jumlah klaster yang dibutuhkan.
Contoh Penggunaan Rumus Cluster Random Sampling dalam Penelitian
Untuk memberikan gambaran tentang penggunaan rumus cluster random sampling dalam penelitian, berikut adalah contoh penggunaannya.Sebuah penelitian ingin menginvestigasi tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan perbankan di suatu kota. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pelanggan bank di kota tersebut. Karena populasi sangat besar, peneliti memilih untuk menggunakan teknik cluster random sampling.Setelah melakukan pemilihan klaster secara acak, peneliti memperoleh 5 klaster yang terdiri dari 1000 pelanggan. Ukuran sampel yang dibutuhkan adalah sebanyak 50 pelanggan, sehingga rumus cluster random sampling dihitung sebagai berikut:n = (5000/50) x 5 = 500Sebagai hasilnya, peneliti perlu mengambil sampel sebanyak 500 pelanggan dari 5 klaster yang telah dipilih secara acak.
Kesimpulan
Dalam penelitian, rumus cluster random sampling merupakan teknik pengambilan sampel acak yang efektif dan efisien dalam mempelajari populasi yang sangat besar dan sulit dijangkau. Meskipun memiliki kelebihan dan kekurangan, teknik ini dapat memberikan informasi yang representatif dari populasi dengan hemat waktu dan biaya. Oleh karena itu, penting bagi peneliti untuk memahami dan menguasai rumus cluster random sampling agar dapat menggunakannya secara tepat dalam penelitian. Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!
