Simple Random Sampling mungkin terdengar seperti istilah keren di dunia penelitian, tapi buat mahasiswa yang baru mulai skripsian, ini bisa jadi sumber pusing yang nggak ada habisnya.

Pas dosen bilang, “Gunakan metode sampling yang sesuai!”, langsung kepikiran: Hah? Emang ada berapa jenis sampling? Mana yang paling sesuai? Gimana cara hitungnya?

Salah pilih metode bisa bikin data kamu nggak valid, analisis jadi kacau, dan skripsi malah makin ribet.

Nah, di artikel ini, kita bakal kupas Simple Random Sampling dari A sampai Z—mulai dari alasan kenapa metode ini sering dipakai, cara menerapkannya, sampai tools yang bisa bantu biar prosesnya nggak ribet.

Jadi, kalau kamu masih bingung soal metode ini, baca terus sampai habis! 😎

Apa Itu Simple Random Sampling?

Simple Random Sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih secara acak. Metode ini tidak mempertimbangkan karakteristik tertentu dalam populasi, sehingga setiap elemen memiliki kesempatan yang setara untuk menjadi bagian dari penelitian.

Pengertian Simple Random Sampling Menurut Sugiyono

Menurut Sugiyono (2019), Simple Random Sampling adalah teknik pengambilan sampel dari anggota populasi yang dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada. Artinya, setiap individu dalam populasi bisa dipilih menjadi sampel tanpa ada perlakuan khusus atau kategori tertentu yang membatasi pemilihannya.

Karakteristik Utama Simple Random Sampling

Nah, biar makin paham, berikut beberapa ciri khas metode ini:

• Pemilihan Sampel Bersifat Acak → Semua anggota populasi punya peluang yang sama untuk dipilih, jadi nggak ada unsur pilih kasih.
• Tidak Bergantung pada Karakteristik Khusus → Metode ini cocok buat penelitian yang populasinya relatif homogen, alias nggak terlalu banyak perbedaan antarindividu.
• Meminimalkan Bias dalam Penelitian → Karena pemilihannya acak, hasil penelitian lebih objektif dan bisa lebih mewakili populasi secara keseluruhan.

Jadi, kalau kamu mau cari metode sampling yang simpel, adil, dan nggak ribet, Simple Random Sampling bisa jadi pilihan yang pas!

Alasan Menggunakan Simple Random Sampling

Kenapa banyak peneliti (termasuk mahasiswa skripsian) memilih Simple Random Sampling? Berikut beberapa tujuan penelitian yang membuat metode ini jadi pilihan:

1. Mengetahui karakteristik populasi secara menyeluruh

Simple Random Sampling memungkinkan peneliti mendapatkan sampel yang benar-benar mewakili populasi tanpa bias. Cocok buat penelitian yang pengen tahu gambaran umum tentang suatu kelompok, misalnya perilaku mahasiswa dalam menggunakan media sosial.

2. Mencari hubungan atau pola dalam data

Kalau skripsimu membahas hubungan antara dua variabel (misalnya, apakah jam belajar mahasiswa berpengaruh terhadap nilai ujian), metode ini membantu memastikan sampel yang diambil tidak condong ke kelompok tertentu.

3. Menghindari bias dalam penelitian

Karena pemilihan sampel dilakukan secara acak, hasil penelitian lebih valid dan tidak dipengaruhi oleh faktor subjektif seperti kedekatan dengan responden atau asumsi tertentu.

4. Memudahkan proses analisis statistik

Metode ini bekerja dengan baik dalam analisis statistik karena distribusi datanya lebih merata, sehingga lebih gampang diolah menggunakan software seperti SPSS atau Excel.

5. Cocok untuk penelitian dengan populasi yang homogen

Kalau populasi penelitian relatif seragam (misalnya, mahasiswa satu jurusan atau karyawan dalam satu divisi), Simple Random Sampling adalah metode yang efektif dan efisien.

Jadi, kalau kamu butuh metode yang praktis, akurat, dan nggak ribet buat skripsimu, Simple Random Sampling bisa jadi pilihan yang tepat!

Baca Juga: Cluster Sampling: Langkah-Langkah dan Jenisnya

Metode Simple Random Sampling

Dalam Simple Random Sampling, ada beberapa cara untuk memilih sampel secara acak. Metode yang digunakan bisa manual atau berbasis teknologi, tergantung kebutuhan penelitian. Berikut tiga cara umum yang sering dipakai dalam penelitian kuantitatif.

1. Metode Undian

Metode ini paling klasik dan sering digunakan dalam penelitian skala kecil. Caranya simpel: setiap anggota populasi diberi nomor, lalu angka-angka tersebut diundi, misalnya dengan kertas yang digulung atau bola undian. Metode ini cocok kalau jumlah sampel nggak terlalu banyak dan ingin memastikan pemilihan benar-benar acak.

2. Tabel Angka Acak

Tabel angka acak berisi deretan angka yang disusun secara acak, biasanya ditemukan di buku statistik atau bisa dibuat dengan generator angka acak. Peneliti cukup mencocokkan nomor anggota populasi dengan angka dalam tabel untuk menentukan sampel. Cara ini lebih objektif dibanding metode undian manual, terutama untuk penelitian dengan sampel lebih besar.

3. Pemilihan Acak dengan Software

Metode ini menggunakan software seperti Excel, SPSS, atau Python untuk memilih sampel secara otomatis. Dengan fitur seperti RAND() di Excel atau fungsi random sampling di SPSS, pemilihan sampel bisa dilakukan lebih cepat dan efisien, terutama jika datanya banyak dan kompleks.

Setiap metode di atas memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Jika penelitianmu melibatkan populasi kecil, metode undian bisa jadi pilihan praktis. Tapi kalau datamu besar dan butuh efisiensi, penggunaan software seperti Excel atau SPSS jelas lebih efektif. Pilih yang paling sesuai dengan kebutuhan skripsimu! 🚀

Rumus Simple Random Sampling

Dalam Simple Random Sampling, kita perlu menentukan jumlah sampel yang akan diambil dari populasi. Rumus yang umum digunakan adalah:

​

Di mana:

• n = jumlah sampel yang dibutuhkan
• N = jumlah total populasi
• e = margin of error (tingkat kesalahan yang ditoleransi, biasanya 5% atau 0,05)

Contoh Perhitungan Simple Random Sampling 

Misalkan seorang mahasiswa ingin meneliti kebiasaan belajar mahasiswa di kampusnya. Total mahasiswa di kampus tersebut adalah 10.000 orang. Ia ingin menggunakan Simple Random Sampling dengan margin of error 5% (0,05).

1. Masukkan Data ke Rumus

2. Pembulatan Hasil

Karena jumlah sampel tidak bisa desimal, angka ini dibulatkan menjadi 385 responden.

3. Pemilihan Sampel Secara Acak

Setelah menentukan jumlah sampel, mahasiswa bisa menggunakan metode seperti Lottery Method, Tabel Angka Acak, atau Software (Excel, SPSS) untuk memilih 385 mahasiswa secara acak dari daftar populasi.

Dengan perhitungan ini, kita bisa memastikan bahwa sampel yang diambil cukup mewakili populasi dan hasil penelitian lebih akurat! 🔥

Perbandingan SRS dengan Purposive Sampling

Simple Random Sampling dan Purposive Sampling adalah dua metode pengambilan sampel yang memiliki pendekatan berbeda. Simple Random Sampling memilih sampel secara acak tanpa mempertimbangkan karakteristik tertentu, sedangkan Purposive Sampling memilih sampel berdasarkan kriteria tertentu yang dianggap relevan dengan penelitian.

Baca Juga: Purposive Sampling: Komponen Utama dan Kelebihannya

Kelebihan Simple Random Sampling

Simple Random Sampling memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya sering digunakan dalam penelitian. Berikut alasan mengapa metode ini bisa jadi pilihan yang tepat:

1. Representatif dengan Pengambilan Sampel yang Tepat

Setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih, sehingga sampel yang dihasilkan dapat mewakili populasi secara keseluruhan. Hasil penelitian menjadi lebih valid dan minim bias.

2. Prosesnya Sederhana untuk Populasi Kecil

Metode ini dapat dilakukan dengan mudah, baik secara manual melalui undian maupun dengan bantuan tabel angka acak. Tidak memerlukan tahapan kompleks seperti pembagian strata atau klaster.

3. Fleksibel untuk Berbagai Bidang Penelitian

Metode ini dapat diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk penelitian sosial, ekonomi, kesehatan, hingga sains dan teknologi. Selama populasi sudah jelas dan dapat diakses, Simple Random Sampling dapat digunakan untuk mendapatkan data yang akurat.

Metode ini menawarkan cara yang sederhana namun efektif dalam pengambilan sampel, terutama dalam penelitian yang membutuhkan hasil yang objektif dan tidak bias.

Baca Juga: Teknik Analisis Data: Konsep Dasar dan Metodenya

Kekurangan Simple Random Sampling

Meskipun memiliki banyak keunggulan, Simple Random Sampling juga memiliki beberapa keterbatasan yang perlu dipertimbangkan sebelum digunakan dalam penelitian. Berikut beberapa kekurangannya:

1. Kurang Efektif untuk Populasi yang Sangat Besar

Jika jumlah populasi terlalu besar, proses pemilihan sampel secara acak bisa memakan waktu dan sumber daya yang besar. Pengambilan sampel secara manual menjadi tidak praktis, sehingga metode ini lebih cocok untuk populasi yang skalanya lebih kecil.

2. Membutuhkan Daftar Populasi yang Lengkap

Untuk memastikan setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih, daftar populasi harus tersedia secara lengkap. Jika data populasi tidak tersedia atau tidak terstruktur dengan baik, proses pengambilan sampel bisa menjadi tidak akurat.

3. Risiko Over-Representation atau Under-Representation

Jika populasi memiliki karakteristik yang sangat beragam tetapi sampel dipilih secara acak tanpa mempertimbangkan kelompok tertentu, ada kemungkinan beberapa kelompok dalam populasi terwakili secara berlebihan atau justru kurang terwakili. Hal ini dapat memengaruhi validitas hasil penelitian.

Meskipun demikian, dengan perencanaan yang matang dan alat bantu yang tepat, kelemahan-kelemahan ini bisa diminimalkan agar metode Simple Random Sampling tetap memberikan hasil yang valid dan dapat diandalkan. 🚀

Contoh Penerapan Simple Random Sampling

Seorang mahasiswa yang meneliti efektivitas metode pembelajaran daring terhadap nilai ujian mahasiswa perlu memastikan bahwa sampel yang diambil benar-benar mewakili seluruh mahasiswa, bukan hanya mereka yang aktif atau yang memiliki preferensi tertentu terhadap pembelajaran daring.

Karena itu, metode Simple Random Sampling digunakan untuk memilih sampel dari daftar mahasiswa yang telah mengikuti kuliah daring selama satu semester.

Dengan metode ini, peneliti memastikan bahwa sampel benar-benar acak dan tidak hanya berasal dari mahasiswa yang aktif atau memiliki akses internet yang lebih baik.

Tanpa Simple Random Sampling, hasil penelitian bisa bias, misalnya hanya menampilkan perspektif mahasiswa dengan teknologi yang lebih baik, bukan representasi keseluruhan.

Baca Juga: Data Pipeline: Komponen Utama, Fungsi, dan Manfaatnya

Tools Pendukung untuk Simple Random Sampling

Agar pemilihan sampel lebih cepat, akurat, dan bebas bias, mahasiswa bisa menggunakan beberapa tools berikut:

a. Microsoft Excel

• Fitur RAND() → Menghasilkan angka acak untuk pemilihan sampel.
• Fitur RANDBETWEEN() → Memilih angka acak dalam rentang tertentu.
• Fitur Sort & Filter → Mengacak urutan data untuk pemilihan sampel dengan mudah.

📌 Cocok untuk: Mahasiswa yang ingin metode simpel.

b. Google Sheets

• Fitur RAND() & RANDBETWEEN() mirip dengan Excel.
• Bisa digunakan online tanpa perlu instalasi software.
• Mendukung kolaborasi dalam penelitian kelompok.

📌 Cocok untuk: Mahasiswa yang bekerja dalam tim dan butuh akses data di mana saja.

c. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

• Fitur Select Cases → Random Sample of Cases untuk memilih sampel secara acak.
• Memiliki alat analisis statistik lanjutan setelah sampel dipilih.

📌 Cocok untuk: Penelitian yang membutuhkan analisis statistik mendalam, seperti regresi atau uji hipotesis.

 d. Python (Untuk yang Familiar dengan Coding)

• Library NumPy (numpy.random.choice()) → Memilih sampel acak dari daftar.
• Library Pandas (sample()) → Mengambil sampel acak dari dataset besar.

📌 Cocok untuk: Penelitian skala besar dengan dataset kompleks, seperti data survei ribuan responden.

e. Random.org

• Website gratis untuk menghasilkan angka acak.
• Praktis tanpa perlu software tambahan.

📌 Cocok untuk: Mahasiswa yang butuh cara cepat dan praktis untuk memilih angka sampel tanpa spreadsheet atau coding.

Dengan tools ini, mahasiswa bisa memilih meJtode yang paling sesuai dengan kebutuhan penelitian mereka, baik yang berbasis spreadsheet, software statistik, atau coding.

Kesimpulan

Simple Random Sampling adalah metode yang efektif untuk mendapatkan sampel yang benar-benar mewakili populasi tanpa bias. Dengan teknik ini, mahasiswa dapat memastikan hasil penelitian mereka lebih valid dan dapat digeneralisasi. Berbagai tools seperti Excel, Google Sheets, SPSS, Python, hingga Random.org bisa digunakan untuk mempermudah proses pemilihan sampel secara acak.

Tapi, penelitian yang bagus nggak cuma soal metode—pengalaman riset di dunia nyata juga penting!

Kalau kamu ingin mengembangkan skill riset, data analysis, atau bahkan digital marketing, program internship di Wangsit Indonesia bisa jadi langkah awal yang tepat. Di sini, kamu nggak cuma belajar, tapi juga dapat pengalaman langsung, bimbingan mentor, dan uang saku! 💸

📌 Cek posisi yang tersedia dan daftar sekarang juga!