Stratified Sampling dalam Riset Pasar

Dalam riset pasar, mengumpulkan data yang akurat dan bermakna sangat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat. Namun, dengan populasi yang begitu beragam, bagaimana peneliti dapat memastikan bahwa sampel benar-benar mencerminkan berbagai kelompok konsumen?

Berbeda dengan simple random sampling yang memilih partisipan secara acak sepenuhnya, stratified random sampling membagi populasi menjadi subkelompok yang lebih kecil berdasarkan karakteristik yang sama, seperti usia, pendapatan, atau preferensi. Pendekatan ini memastikan bahwa setiap subkelompok terwakili secara adil, sehingga menghasilkan insight yang lebih tepat dan andal.

Apa Itu Stratified Sampling?

Stratified sampling adalah metode probability sampling yang digunakan dalam riset pasar untuk memastikan bahwa subkelompok tertentu dalam populasi keseluruhan terwakili secara tepat dalam suatu studi.

Alih-alih memilih partisipan secara acak dari seluruh populasi, peneliti membagi populasi menjadi kelompok-kelompok homogen berdasarkan karakteristik yang sama, seperti usia, tingkat pendapatan, atau kebiasaan berbelanja.

Kemudian, pemilihan acak dilakukan dalam proporsi masing-masing subkelompok, sehingga bahkan kelompok yang biasanya kurang terwakili pun tetap masuk dalam riset. Metode ini banyak digunakan dalam riset pasar untuk meningkatkan akurasi, mengurangi sampling bias, dan menghasilkan sampel yang representatif.

Apa Bedanya Stratified Sampling dengan Simple Random Sampling?

Baik stratified sampling maupun simple random sampling adalah metode probability sampling, tetapi keduanya berbeda dalam cara memilih partisipan.

Simple random sampling memilih individu dari seluruh populasi secara acak tanpa mempertimbangkan karakteristik tertentu. Meskipun pendekatan ini adil, namun tidak selalu menghasilkan sampel yang representatif—terutama jika beberapa subkelompok kecil secara tidak sengaja terabaikan.

Sebaliknya, stratified random sampling membagi populasi menjadi subkelompok terlebih dahulu, lalu melakukan pemilihan acak dalam masing-masing subkelompok tersebut. Pendekatan ini menjamin bahwa setiap segmen terwakili, menjadikannya sangat berguna dalam riset pasar di mana insight dari berbagai segmen konsumen sangat penting.

Apa Bedanya Stratified Sampling dengan Cluster Sampling?

Sekilas, stratified sampling dan cluster sampling mungkin terlihat mirip karena keduanya melibatkan pengelompokan populasi. Namun, pendekatan keduanya sangat berbeda:

Dalam stratified sampling, peneliti membagi populasi menjadi kelompok homogen berdasarkan karakteristik tertentu, lalu memilih sampel secara acak dari setiap subkelompok. Metode ini memastikan setiap segmen terwakili dalam unit sampling.

Sementara itu, dalam cluster sampling, populasi dibagi menjadi kelompok yang saling eksklusif (cluster), lalu peneliti memilih seluruh cluster secara acak tanpa memilih individu dari masing-masing cluster.

Apa Bedanya Stratified Sampling dengan Quota Sampling?

Stratified sampling dan quota sampling sama-sama bertujuan untuk menjamin keterwakilan dari berbagai subkelompok, tetapi berbeda dalam metode pelaksanaannya:

Quota sampling adalah metode non-probability sampling, artinya peneliti secara manual memilih partisipan untuk memenuhi kuota yang telah ditentukan tanpa menggunakan pemilihan acak.

Sebaliknya, stratified random sampling adalah metode probability sampling, di mana partisipan dipilih secara acak dalam proporsi subkelompok mereka, sehingga mengurangi bias dan meningkatkan keandalan hasil riset.

Seberapa Efektifkah Stratified Sampling?

Stratified sampling secara luas dianggap sebagai salah satu metode sampling yang paling efektif dalam riset pasar, terutama saat menghadapi populasi dengan banyak karakteristik yang berbeda.

Metode ini meningkatkan akurasi dan keandalan hasil riset dengan memastikan bahwa proporsi dari setiap subkelompok terwakili dengan baik.

Efektivitas dari stratified random sampling terletak pada kemampuannya untuk:

• Meningkatkan akurasi: Karena setiap unit sampel dipilih dari subkelompok yang relevan, sampel yang dihasilkan akan lebih mencerminkan populasi secara keseluruhan.
• Mengurangi bias: Dibandingkan dengan simple random sampling, metode ini memastikan bahwa bahkan subkelompok yang biasanya kurang terwakili tetap masuk dalam riset, sehingga mencegah distorsi data.
• Meningkatkan efisiensi: Peneliti dapat memfokuskan studi pada karakteristik utama dalam populasi, sehingga mengurangi ukuran sampel yang dibutuhkan tanpa mengorbankan validitas statistik.
• Memberikan insight yang lebih dalam: Dengan menganalisis data dari berbagai karakteristik yang berbeda dalam populasi, bisnis dapat memahami perilaku konsumen secara lebih efektif.

Namun demikian, keberhasilan stratified random sampling sangat bergantung pada pemilihan teknik sampling yang tepat, ketersediaan kerangka sampling yang terdefinisi dengan baik, serta penentuan ukuran sampel yang sesuai.

Mengapa Menggunakan Stratified Sampling?

Dalam riset pasar, memilih metode sampling yang tepat sangat penting untuk memperoleh data yang andal. Stratified sampling sangat berguna ketika populasi data terdiri dari kelompok yang heterogen, di mana subkelompok tertentu mungkin memiliki pengaruh lebih besar terhadap tren pasar dibanding yang lain.

Kelebihan dan Kekurangan Stratified Random Sampling

Seperti metode riset lainnya, stratified random sampling memiliki keunggulan dan keterbatasannya sendiri.

Kelebihan Stratified Random Sampling

• Berbeda dengan simple random sampling, stratified sampling menjamin bahwa setiap subkelompok tertentu terwakili dalam studi.
• Karena metode ini mengurangi variasi antar kelompok, hasil statistik menjadi lebih akurat.
• Peneliti dapat memfokuskan studi pada subkelompok yang relevan tanpa perlu mensurvei populasi besar yang tidak perlu.
• Risiko distorsi data berkurang karena setiap unit sampel dipilih secara hati-hati untuk mencerminkan populasi secara menyeluruh.
• Sangat berguna dalam pasar yang beragam. Bisnis yang menargetkan kelompok usia, tingkat pendapatan, atau wilayah geografis yang berbeda akan mendapat manfaat besar dari pendekatan ini.

Kekurangan Stratified Random Sampling

• Untuk menerapkan metode ini dengan benar, peneliti harus terlebih dahulu mengidentifikasi karakteristik utama yang dibagi bersama dalam populasi, yang bisa memakan waktu.
• Tidak seperti metode lain seperti quota sampling atau systematic sampling, stratified sampling melibatkan beberapa tahap—mulai dari mendefinisikan strata hingga menghitung proporsi sampling yang tepat.
• Jika karakteristik populasi tidak jelas, metode acak seperti random atau cluster sampling mungkin lebih praktis.
• Jika strata tidak didefinisikan dengan benar, hasil riset bisa terganggu oleh ketidakseimbangan dalam pengambilan sampel, yang menyebabkan hasil yang menyimpang.

Meskipun memiliki tantangan, stratified random sampling mampu memberikan insight yang akurat dan bermakna jika diterapkan dengan tepat—menjadikannya salah satu metode yang paling disukai dalam riset pasar.

Jenis-Jenis Stratified Sampling

Berbagai pendekatan dalam stratified sampling dirancang untuk menyesuaikan dengan kebutuhan riset tertentu. Jenis utama yang digunakan meliputi stratified random sampling, proportional stratified sampling, dan disproportional stratified sampling. Pemilihan metode tergantung pada beberapa faktor, seperti ukuran populasi, pentingnya subkelompok tertentu, dan tujuan riset secara keseluruhan.

Bisnis yang melakukan survei kepuasan pelanggan sering menggunakan metode sampling ini untuk memastikan keterwakilan yang seimbang dari berbagai kelompok konsumen—sehingga menghasilkan insight yang lebih akurat dan keputusan yang berbasis data.

Stratified Random Sampling

Stratified random sampling adalah metode berbasis probabilitas yang membagi seluruh populasi menjadi strata yang saling eksklusif dan mencakup seluruh populasi, berdasarkan karakteristik yang sama. Setelah strata ditentukan, setiap subkelompok dipilih secara acak untuk membentuk sampel yang representatif.

Metode ini banyak digunakan dalam riset pasar karena menjamin bahwa setiap unit sampel dipilih secara adil, sekaligus mengurangi kesalahan sampling. Dibandingkan dengan simple random sampling, metode ini memberikan akurasi yang lebih tinggi dalam menganalisis populasi data dengan banyak karakteristik yang beragam.

Proportional Stratified Sampling

Proportional stratified sampling, atau proportionate sampling, memastikan bahwa proporsi setiap subkelompok dalam sampel mencerminkan proporsi mereka dalam populasi secara keseluruhan. Teknik ini menjaga keseimbangan antara jumlah individu yang dipilih dari masing-masing strata dan keterwakilan mereka dalam populasi nyata.

Sebagai contoh, jika sebuah perusahaan melakukan riset kepuasan karyawan berdasarkan departemen kerja—dengan 60% di bagian penjualan, 30% di operasional, dan 10% di keuangan—maka fraksi sampling akan mengikuti persentase tersebut saat memilih partisipan.

Disproportional Stratified Sampling

Berbeda dengan proportional sampling, disproportional stratified sampling tidak mengikuti distribusi alami dari populasi. Sebaliknya, peneliti menyesuaikan ukuran sampel dari subkelompok tertentu agar kelompok kecil yang penting tetap terwakili secara memadai, meskipun mereka tidak signifikan secara proporsional dalam populasi keseluruhan.

Metode ini sangat berguna ketika subkelompok yang kurang terwakili menjadi fokus utama. Misalnya, jika sebuah perusahaan ingin mengetahui pendapat dari eksekutif senior yang hanya mencakup 5% dari total karyawan, penggunaan proportionate sampling mungkin menghasilkan jumlah responden yang terlalu sedikit untuk dianalisis secara bermakna.

Dengan disproportional sampling, peneliti dapat mengambil sampel yang lebih besar dari kelompok ini, sehingga perspektif mereka tetap disertakan dalam analisis.

Cara Melakukan Stratified Sampling

Melakukan stratified sampling membutuhkan perencanaan yang matang agar sampel benar-benar mewakili populasi secara keseluruhan. Peneliti harus mendefinisikan subkelompok yang relevan, menentukan ukuran sampel yang sesuai, dan menerapkan teknik sampling yang tepat untuk mendapatkan insight yang andal.

Cara Memilih Strata

Langkah pertama dalam stratified random sampling adalah mendefinisikan strata—yakni kelompok kecil yang berbeda dalam populasi. Setiap strata harus saling eksklusif (satu individu hanya dapat masuk dalam satu kelompok) dan menyeluruh (semua individu dalam populasi harus termasuk dalam salah satu strata).

Saat memilih strata, peneliti sebaiknya mempertimbangkan hal-hal berikut:

• Karakteristik utama populasi yang relevan dengan studi (misalnya: kelompok usia, tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, atau lokasi geografis)
• Apakah karakteristik tersebut berdampak signifikan terhadap hasil riset
• Pastikan karakteristik tersebut dapat diukur dan didefinisikan dengan jelas

Sebagai contoh, jika sebuah perusahaan ingin memahami tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan tingkat pendapatan, maka sebelum survei dilakukan, responden dapat dikelompokkan menjadi kelompok berpendapatan rendah, menengah, dan tinggi.

Cara Menghitung Ukuran Sampel

Menentukan ukuran sampel yang tepat sangat penting untuk memastikan bahwa proporsi tiap subkelompok terwakili dengan baik, sekaligus menjaga akurasi statistik. Ukuran sampel untuk setiap strata tergantung pada tujuan riset dan apakah metode proportionate atau disproportionate sampling yang digunakan.

Rumus untuk Proportionate Sampling: 

s = (S / N) × n

Dengan:

• s = Ukuran sampel dari suatu strata
• S = Ukuran populasi strata tersebut
• N = Ukuran total populasi
• n = Ukuran total sampel

Proses Stratified Sampling

Proses stratified random sampling melibatkan beberapa langkah penting berikut:

1. Tentukan populasi target: Identifikasi seluruh populasi data yang relevan dengan tujuan riset.
2. Tentukan strata utama: Identifikasi subkelompok berdasarkan karakteristik yang sama.
3. Tentukan ukuran sampel: Hitung ukuran sampel untuk setiap strata, baik menggunakan metode proportionate maupun disproportionate sampling.
4. Buat kerangka sampling: Susun daftar seluruh anggota populasi yang dikategorikan berdasarkan strata.
5. Pilih metode sampling: Gunakan seleksi acak dalam setiap strata untuk memastikan setiap individu memiliki peluang yang sama untuk terpilih.
6. Kumpulkan dan analisis data: Lakukan pengumpulan data dan pastikan hasil riset mencerminkan keseluruhan populasi.

Keterbatasan yang Mungkin Terjadi dalam Stratified Sampling

Meskipun stratified random sampling sangat efektif dalam riset pasar, peneliti tetap perlu mewaspadai beberapa tantangan berikut:

• Kompleksitas: Menyusun daftar strata yang menyeluruh dan terdefinisi dengan baik membutuhkan perencanaan yang cermat.
• Keterbatasan data: Mendapatkan kerangka sampling yang lengkap dan akurat bisa jadi sulit, terutama dalam populasi yang besar atau tersebar.
• Segmentasi berlebihan: Membagi populasi menjadi terlalu banyak subkelompok dengan karakteristik yang terlalu spesifik dapat menurunkan efisiensi riset.
• Representasi yang tidak akurat: Jika strata tidak didefinisikan dengan jelas, hasil riset mungkin tidak mencerminkan populasi secara keseluruhan.

Jenis Proyek Riset yang Cocok Menggunakan Stratified Sampling

Banyak proyek riset mendapat manfaat dari stratified sampling, terutama ketika diperlukan sampel yang representatif dan mencerminkan berbagai segmen dalam populasi secara akurat.

Metode ini sangat berguna saat menganalisis populasi yang heterogen, memenuhi ketentuan regulasi, mengoptimalkan efisiensi, atau saat menghadapi banyak variabel karakteristik.

Subkelompok Khusus

Dalam studi populasi yang heterogen, peneliti perlu memastikan bahwa setiap subkelompok tertentu terwakili dengan baik. Stratified sampling membagi populasi ke dalam strata yang saling eksklusif berdasarkan karakteristik yang sama, memungkinkan analisis yang lebih presisi.

Sebagai contoh, dalam riset pasar mengenai preferensi konsumen, perusahaan dapat membagi peserta berdasarkan:

• Rentang usia (misalnya: remaja, dewasa muda, paruh baya, lansia)
• Tingkat pendidikan (misalnya: dasar, menengah, perguruan tinggi)
• Tingkat pendapatan (misalnya: rendah, menengah, tinggi)

Dengan merepresentasikan proporsi setiap subkelompok secara akurat, bisnis dapat merancang strategi pemasaran yang disesuaikan dengan demografi spesifik—bukan mengandalkan random sampling yang mungkin mengabaikan segmen konsumen penting.

Kepatuhan Regulasi

Beberapa industri dan bidang riset memiliki aturan ketat terkait pelaksanaan survei, termasuk keharusan menyertakan seluruh segmen populasi yang relevan dalam kerangka sampling.

Banyak badan regulasi mewajibkan penggunaan stratified random sampling untuk menjamin representasi yang adil, khususnya untuk subkelompok yang sering terabaikan.

Contohnya:

• Survei kesehatan harus mencakup responden dari berbagai usia, tingkat pendapatan, dan kondisi medis.
• Riset pendidikan terkait kinerja siswa mungkin perlu mengelompokkan siswa berdasarkan jenjang pendidikan dan latar belakang sosial ekonomi.
• Penelitian kebijakan publik dapat mengharuskan representasi yang merata berdasarkan wilayah geografis dan latar belakang etnis.

Dengan mengikuti pedoman hukum dan etika, stratified sampling membantu peneliti menghasilkan temuan yang andal dan siap untuk ditinjau oleh regulator.

Efisiensi sebagai Prioritas

Dalam situasi di mana riset dibatasi oleh anggaran atau waktu, stratified sampling memungkinkan pengambilan sampel secara efisien tanpa mengorbankan akurasi.

Alih-alih mensurvei seluruh populasi data, peneliti dapat memfokuskan upaya pada titik-titik sampel yang mewakili subkelompok paling relevan.

Sebagai contoh, perusahaan yang ingin mengumpulkan masukan pelanggan mungkin tidak memiliki sumber daya untuk mewawancarai semua pelanggan. Sebagai gantinya, mereka dapat memilih secara acak dari kelompok seperti: pelanggan tetap, pembeli pertama kali, atau pelanggan dengan pola belanja tertentu.

Atribut Multivariat

Banyak proyek riset mengharuskan analisis berdasarkan berbagai karakteristik seperti demografi, pola belanja, dan gaya hidup. Dalam kasus ini, stratified random sampling menjamin bahwa setiap unit sampel mencerminkan keragaman populasi secara keseluruhan, bukan hanya karakteristik dominan.

Misalnya, survei tentang kebiasaan finansial dapat membagi responden ke dalam kelompok seperti:

• Usia (profesional muda, usia paruh baya, pensiunan)
• Tingkat pendapatan (rendah, menengah, tinggi)
• Preferensi investasi (saham, obligasi, properti)

Dengan mempertimbangkan berbagai subkelompok dan menyesuaikan proporsi sampel, peneliti dapat menghasilkan kesimpulan statistik yang lebih bermakna dan mencerminkan keragaman nyata di lapangan.

Faktor yang Mempengaruhi Hasil Stratified Sampling

Beberapa elemen dapat memengaruhi efektivitas stratified random sampling, antara lain:

• Strata yang tidak terdefinisi dengan baik dapat menyebabkan kesalahan sampling.
• Memastikan proporsi sampel yang cukup besar untuk setiap subkelompok sangat penting.
• Titik pemilihan acak harus bebas dari bias agar hasil tetap valid.
• Peneliti sering bergantung pada asumsi yang bisa memengaruhi hasil jika data demografis tidak akurat.

Praktik Terbaik dalam Stratified Sampling

Untuk memaksimalkan manfaat dari stratified random sampling, peneliti sebaiknya mengikuti praktik terbaik berikut:

• Pastikan setiap strata berbeda secara jelas dan mewakili karakteristik utama dari populasi.
• Pilih antara proportionate dan disproportionate sampling sesuai dengan kebutuhan riset.
• Hindari bias dengan memastikan setiap unit sampel dipilih secara acak.
• Gunakan analisis statistik untuk meminimalkan kesalahan dan memvalidasi hasil riset.

Kesimpulan

Stratified sampling adalah alat penting dalam riset pasar. Metode ini membantu bisnis dan peneliti memperoleh insight yang lebih dalam dengan merepresentasikan proporsi setiap subkelompok secara akurat. Dengan mengelompokkan populasi secara efektif, bisnis dapat mengurangi bias, meningkatkan kualitas data, dan mengambil keputusan berbasis data dengan lebih percaya diri.

Milieu adalah platform survei daring terkemuka dan agensi riset pasar yang berbasis di Singapura, membantu bisnis memanfaatkan teknik sampling cerdas untuk menjangkau audiens yang tepat. Tetap selangkah lebih maju dengan strategi berbasis data melalui riset terbaru dan insight dari para ahli kami.