TRANSFORMASI SAMPLING DI ERA DIGITAL: VALIDITAS PENGGUNAAN BIG DATA SEBAGAI POPULASI DALAM PENELITIAN SOSIAL
DOI:
https://doi.org/10.61722/jinu.v3i6.11783Keywords:
Big Data, transformasi sampling, populasi, penelitian sosial, validitasAbstract
Perkembangan teknologi digital telah mengubah metode pengumpulan data dalam penelitian sosial. Kehadiran Big Data memungkinkan peneliti memperoleh data dalam jumlah yang sangat besar, beragam, dan tersedia secara real-time sehingga mendorong transformasi dari teknik sampling konvensional menuju pemanfaatan data digital sebagai representasi populasi penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis transformasi teknik sampling di era digital serta mengkaji validitas penggunaan Big Data sebagai populasi dalam penelitian sosial. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif melalui studi literatur dengan menganalisis berbagai publikasi ilmiah terkini mengenai Big Data, teknik sampling, validitas data, dan metodologi penelitian sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Big Data memiliki keunggulan dalam menyediakan data yang berukuran besar, beragam, dan diperoleh secara cepat sehingga mampu menggambarkan fenomena sosial secara lebih komprehensif. Namun, penggunaan Big Data masih menghadapi berbagai tantangan, seperti representativitas data, bias seleksi, kualitas data, serta perlindungan privasi. Oleh karena itu, pemanfaatan Big Data sebagai populasi penelitian memerlukan pertimbangan metodologis yang tepat agar validitas dan reliabilitas hasil penelitian tetap terjamin
References
Kim, J. K., & Wang, Z. (2019). Sampling Techniques for Big Data Analysis. International Statistical Review, 87(S1), S177–S191. https://doi.org/10.1111/insr.12290
Daikeler, J., Fröhling, L., Sen, I., Birkenmaier, L., Gummer, T., Schwalbach, J., Silber, H., Weiß, B., Weller, K., & Lechner, C. (2025). Assessing Data Quality in the Age of Digital Social Research: A Systematic Review. Social Science Computer Review, 43(5). https://doi.org/10.1177/08944393241245395
Freese, J., & Jin, O. (2025). Online Nonprobability Samples. Annual Review of Sociology, 51, 109–128. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-090524-043117
Vicente, P. (2023). Sampling Twitter Users for Social Science Research: Evidence from a Systematic Review of the Literature. Quality & Quantity. https://doi.org/10.1007/s11135-023-01615-w
Klinke, D., Jacobsen, J., Dieres, M., Schwander, H., von Scheve, C., & Specht, J. (2026). Social Media Sampling Is an Effective Way to Access Hard-to-Survey Populations and Low-Prevalence Groups. International Journal of Social Research Methodology, 29(3), 463–482. https://doi.org/10.1080/13645579.2025.2564866
Pollard, M. S., Robbins, M. W., & Griswold, M. (2026). A Demonstration of Propensity-Score Weighting to Adjust a Social Media Nonprobability Sample Survey of Political Attitudes. Public Opinion Quarterly, 90(2), 536–565. https://doi.org/10.1093/poq/nfaf071
Bergquist, P., et al. (2025). Survey Sampling in the Global South Using Facebook Advertisements. Political Science Research and Methods, 13(4), 781–797. https://doi.org/10.1017/psrm.2025.18
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 JURNAL ILMIAH NUSANTARA

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.











