7. Teknik Sampling Revised

30
TEKNIK SAMPLING Oleh: Oleh: Prof. Dr. H. Abdul Muin Sibuea, Prof. Dr. H. Abdul Muin Sibuea, M.Pd M.Pd Bahan Kuliah Bahan Kuliah Metode Penelitian Metode Penelitian PROGRAM PASCA SARJANA 2011 1 A. Muin Sibuea

description

bahan ini merupakan bahan pembelajaran kampus

Transcript of 7. Teknik Sampling Revised

Page 1: 7. Teknik Sampling Revised

TEKNIK SAMPLING

Oleh:Oleh: Prof. Dr. H. Abdul Muin Sibuea, Prof. Dr. H. Abdul Muin Sibuea, M.PdM.Pd

Bahan Kuliah Bahan Kuliah

Metode Penelitian Metode Penelitian

PROGRAM PASCA SARJANA

2011

1A. Muin Sibuea

Page 2: 7. Teknik Sampling Revised

1. PopulasiPopulasi: Semua unit analisis yang akan diteliti sifat–sifatnya

Populasi: Kelompok (kumpulan sejumlah elemen) yang menjadi pusat

perhatian peneliti untuk menggeralisasi hasil penelitiannya

(Cooper & Schlinder, 2003)

Populasi: individu, kelompok individu, organisasi, orang, hewan,

tumbuh-tumbuhan, benda mati, dll

Contoh: Populasi dalam penelitian pendidikan: siswa, orang tua, buku,

sarana prasarana, sekolah, dan dana, dll

Populasi : masih sangat luas batasannya

Populasi sasaran : populasi untuk generalisasi

Accessible population: populasi yang memungkinkan peneliti mengambil sampel

2A. Muin Sibuea

Page 3: 7. Teknik Sampling Revised

2. Sampel

Sampel: Sebagian dari populasiSampel: Bagian dari obyek Sampel: Bagian dari obyek penelitian secara keseluruhan penelitian secara keseluruhan yang diharapkan dapat mewakili yang diharapkan dapat mewakili karakteristik obyek secara karakteristik obyek secara keseluruhankeseluruhan

3A. Muin Sibuea

Page 4: 7. Teknik Sampling Revised

Alasan Pengambilan Sampel:

1. Efisiensia. Dana

b. Waktu

c. Tenaga

2. Representativeness (keterwakilan)

4A. Muin Sibuea

Page 5: 7. Teknik Sampling Revised

Manfaat teknik sampling :

1. Survei terhadap sampel lebih cepat dan lebih murah

2. Dapat menghasilkan informasi yang lebih komprehensif: suatu sampel yang kecil tentu saja memungkinkan untuk dapat diteliti sepenuhnya.

3. Lebih akurat: karena anggota populasi yang diteliti kecil maka kesalahan (error) yang dibuat peneliti dalam mengumpulkan dan mengolah data akan lebih kecil.

4. Karena waktu dan biaya dapat dihemat, maka survai sampel akan memungkinkan untuk melaksanakan penelitian terhadap populasi yang lebih besar dan lebih bervariasi.

5A. Muin Sibuea

Page 6: 7. Teknik Sampling Revised

Teknik Pengambilan SampelTeknik Pengambilan Sampel

Teknik pengambilan sampel

1. Probability sampling

2. Non-probability sampling

1. Simple random sampling (pengambilan sampel acak sederhana)(pengambilan sampel acak sederhana)

2. Systematic random sampling (pengambilan sampel (pengambilan sampel acak secara sistacak secara sisteematis)matis)

3.3. Stratified random samplingStratified random sampling (pengambilan (pengambilan sampel acak berstrata)sampel acak berstrata)

4.4. Cluster random samplingCluster random sampling (pengambilan (pengambilan sampel berkelompok)sampel berkelompok)

5.5. MultiMulti--stage random samplingstage random sampling (pengambilan sampel gugus bertahap)(pengambilan sampel gugus bertahap)

1. Quota Sampling

2. 2. Purposive Purposive SamplingSampling

3. 3. AccidentalAccidental Sampling Sampling

4. 4. SnowballSnowball SSamplingampling

6A. Muin Sibuea

Page 7: 7. Teknik Sampling Revised

1. Simple Random 1. Simple Random SamplingSampling

Semua anggota populasi memiliki Semua anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk kesempatan yang sama untuk terpilihterpilih

Caranya: undian, lotere, tabel Caranya: undian, lotere, tabel bilangan acak, dsbbilangan acak, dsb

Ukuran sampel dapat ditentukan Ukuran sampel dapat ditentukan dengan menggunakan rumus Parel dengan menggunakan rumus Parel et. al.et. al.

7A. Muin Sibuea

Page 8: 7. Teknik Sampling Revised

Salah satu rumus Parel et al (1973, p. 13) untuk menentukan sampel yang dapat mewakili populasi adalah:

Besar sampel:

dimana: N = besar populasi

Z2 = nilai reliabilitas pada taraf kepercayaan 95%, maka dari

daftar diperoleh Z = 1,96

d = rata-rata estimasi, mis. bila ditetapkan tidak lebih 0,85 unit

dari ukuran responden (error paling besar: jika rata-rata

sebenarnya 55,83 maka estimasi antara 54,98 dan

56,68).

s2 = varians penelitian yang memiliki populasi sama dengan

penelitian yang sedang dilaksanakan 8A. Muin Sibuea

NZNZ22ss22 n = --------------- n = --------------- NdNd22 – Z – Z22ss22

Page 9: 7. Teknik Sampling Revised

Misalkan populasi N = 14.058 dan simpangan baku (s) = 9,5467 atau s2 = 91,1389

Maka diperoleh besar sampel:

9A. Muin Sibuea

502

1389,9196,185,0058.14

1389,9196,1058.1422

2

n

Page 10: 7. Teknik Sampling Revised

Contoh lain, dapat menggunakan rumus Slovin 1960 Contoh lain, dapat menggunakan rumus Slovin 1960 dan Sevilla 1994 (Husein Umar,1990).dan Sevilla 1994 (Husein Umar,1990). NN

n = -------------n = ------------- 1 +( N X e1 +( N X e22))

dimana : n = ukuran sampledimana : n = ukuran sample N = ukuran populasiN = ukuran populasi e = persen kelonggaran/ketidaktelitian karena kesalahan e = persen kelonggaran/ketidaktelitian karena kesalahan

pengambilan sample yang masih dapat diterima atau pengambilan sample yang masih dapat diterima atau diinginkan.diinginkan.

Contoh : Penelitian dilakukan untuk mengetahui mutu guru Contoh : Penelitian dilakukan untuk mengetahui mutu guru dengan populasi sebanyak 5000 orang. Jika digunakan toleransi dengan populasi sebanyak 5000 orang. Jika digunakan toleransi kesalahan 5% maka sample yang diambil adalah:kesalahan 5% maka sample yang diambil adalah:

50005000n = --------------------- = 370 orang n = --------------------- = 370 orang 1 + (5000 X 0.051 + (5000 X 0.0522))

10A. Muin Sibuea

Page 11: 7. Teknik Sampling Revised

Ciri Utama simple random sampling1. setiap unsur dalam populasi memiliki

kesempatan yang sama untuk dipilih. 2. sifat populasi homogen

Cara sederhana: undianKeuntungan :1. Teori yang diperlukan sederhana. Jauh lebih

mudah dimengerti dari pada teknik sampling yang lain.

2. Metode estimasi sederhana dan mudah

Kelemahan :1. Membutuhkan frame (daftar) populasi2. Pemilihan sample bisa terpencar secara luas

sehingga membutuhkan biaya transportasi yang besar.

11A. Muin Sibuea

Page 12: 7. Teknik Sampling Revised

2. Sistematic Random 2. Sistematic Random SamplingSampling a.a. Anggota populasi yang terpilih adalah Anggota populasi yang terpilih adalah

anggota dengan kategori yang mengikuti anggota dengan kategori yang mengikuti pola tertentu pola tertentu

b.b. Caranya: mengurutkan variabel dengan Caranya: mengurutkan variabel dengan kriteria dari yang terkecil sampai yang kriteria dari yang terkecil sampai yang terbesar, lalu pilih anggota populasi terbesar, lalu pilih anggota populasi pertama secara acak, kemudian dipilih pertama secara acak, kemudian dipilih anggota yang lain dengan pola tertentuanggota yang lain dengan pola tertentu

c.c. Contoh: memilih sampel sekolah menurut Contoh: memilih sampel sekolah menurut rata-rata nilai UN. Agar mewakili daerahnya, rata-rata nilai UN. Agar mewakili daerahnya, digunakan metode acak sistematikdigunakan metode acak sistematik

12A. Muin Sibuea

Page 13: 7. Teknik Sampling Revised

Teknik sampling sistematis sama dengan teknik random sampling sederhana yang dilakukan secara ordinal. Ini berarti bahwa anggota sampel dipilih menurut urutan tertentu.

Misalnya: Dari 24 populasi ingin diambil sampel sebanyak 6. Bila nomor pertama yang terpilh adalah no. 15 maka yang menjadi sampel adalah yang bernomor :

15, 19, 23, 3, 7, dan 11.

Keuntungan :1. Pemilihan sampel lebih mudah dilakukan, cepat dan

lebih murah dibandingkan dengan sampel random sampling.

2. Mudah dilaksanakan di lapangan 3. Lebih presisi dari pada random sampling

13A. Muin Sibuea

Page 14: 7. Teknik Sampling Revised

3. Stratified Random Sampling3. Stratified Random Sampling

Populasi bersifat heterogen dan terdiri Populasi bersifat heterogen dan terdiri atas berbagai lapisan (strata)atas berbagai lapisan (strata)

Cara: populasi dibagi dalam strata lalu Cara: populasi dibagi dalam strata lalu sampel diambil secara proporsional sampel diambil secara proporsional dalam setiap stratadalam setiap strata

Keuntungan: semua ciri populasi Keuntungan: semua ciri populasi terwakili, dpt dibandingkan antar strata. terwakili, dpt dibandingkan antar strata.

Kelemahan: perlu terlebih dahulu Kelemahan: perlu terlebih dahulu mengetahui komposisi populasi dan mengetahui komposisi populasi dan membutuhkan waktu yang lamamembutuhkan waktu yang lama

Contoh: Latar belakang pendidikan Contoh: Latar belakang pendidikan (SMP, SMA, S1, S2) (SMP, SMA, S1, S2) 14A. Muin Sibuea

Page 15: 7. Teknik Sampling Revised

Ciri utama Stratified Random SamplingStratified Random Sampling:Populasi terdiri dari stratum-stratum tertentu yang berbeda satu sama lain, setiap stratum berisi unit-unit yang homogen sifatnya.

Keuntungan :1. Stratifikasi akan memberikan presisi yang lebih baik

dalam melakukan estimasi sifat-sifat populasi2. Lebih efisien dibandingkan dengan random sampling3. Lebih mudah mengadministrasikan4. Memungkinkan dilakukannya analisis data yang lebih

komprehensif karena informasi yang tersedia untuk masing-masing stratum.

Kelemahan :1. Memerlukan kerangka (frame) yang terpisah untuk

masing-masing stratum2. Biaya transportasi lebih besar, khususnya bila populasi

mencakup daerah yang luas.

15A. Muin Sibuea

Page 16: 7. Teknik Sampling Revised

4. Cluster Sampling

Populasi terdiri dari beberapa kelompok (cluster) yang sama karakteristiknya, tiap cluster mencakup unit-unit yang sifatnya homogen.Obyek yang diteliti sangat luas, kerangka sampel Obyek yang diteliti sangat luas, kerangka sampel sulitsulit

Pengambilan sampel di mana unit sampling terdiri atas lebih dari satu elemen. Masing-masing unit sampling adalah group atau claster dari elemen-elemen populasi.

Keuntungan :1. Tidak memerlukan daftar populasi2. Biaya lebih murah karena hemat waktu, tenaga, hemat waktu, tenaga,

dan danadan dana3. Biaya trasportasi berkurang

16A. Muin Sibuea

Page 17: 7. Teknik Sampling Revised

Kelemahan :1. Masalah analisis statistik lebih besar2.2. Akurasi sampel kurangAkurasi sampel kurang3. Prosedur estimasi sulit

Contoh: efektifiatas Program BOS Contoh: efektifiatas Program BOS 2005/2006. Cluster dibuat berdasarkan % 2005/2006. Cluster dibuat berdasarkan % penduduk miskin dan angka partisipasi penduduk miskin dan angka partisipasi Dikdas Dikdas

17A. Muin Sibuea

Page 18: 7. Teknik Sampling Revised

GORONTALO

SULTENG

NTBSUMSEL

82,67BENGKULU

LAMPUNG SULTRA MALUKU

NAD

NTT

KALBAR

SULSELBABEL

KALSEL

SULUT JABAR

JATENG

JATIM

RIAU

BALIBANTEN KALTENG

KALTIMSUMBARMALUT

JAMBI

SUMUT DIYDKI

PAPUA

65

70

75

80

85

90

95

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

% Penduduk Miskin

AP

M S

D+

SM

P

Provinsi menurut tingkat Provinsi menurut tingkat kemiskinan & APM SD-SMPkemiskinan & APM SD-SMP

Cluster Cluster II

Cluster Cluster IVIV

ClustCluster er IIIIII

ClustCluster er IIII

18A. Muin Sibuea

Page 19: 7. Teknik Sampling Revised

Penetapan daerah sampelPenetapan daerah sampelClust

erProvi

nsiKabupaten/kota

I JaTim Kota Surabaya, Kab Lamongan (R), Kab. Pasuruan (T)

II

SumUt Kota Medan, Kab. Deli Serdang (R), Kab. Tapanuli Utara (T)

KalTim Kota Samarinda, Kab Kutai Timur (T), Kab. Penajam Paser Utara (R)

Banten Kab. Serang, Kota Cilegon (T), Kab. Pandeglang (R)

III Sulsel Kota Makassar, Kab. Maros (T), Kab. Bantaeng (R)

IV

SumSel

Kota Palembang, Kab OKI (R), Kab. Muara Enim (T)

NTT Kota Kupang, Kab. Kupang (R), Kab. Flores Timur (T)

7 prov.

21 kab/kota

19A. Muin Sibuea

Page 20: 7. Teknik Sampling Revised

Penetapan sekolah sampelPenetapan sekolah sampel

Lem-baga

Kab/kota JumlahIbukota

KabDi luar

Ibukota Kab

N S N S

SD 2 1 4 1 8

MI 1 2 1 2 6

SMP 1 1 3 1 6

MTs 1 1 1 1 4 24 sekolah

20A. Muin Sibuea

Page 21: 7. Teknik Sampling Revised

5. Multistage sampling5. Multistage sampling

Cakupan populasi sangat luas Cara: memilih sampel di tiap

hirarki secara bertahap Biasanya: digunakan dengan

kombinasi metode yang lain

21A. Muin Sibuea

Page 22: 7. Teknik Sampling Revised

Teknik pengambilan sampel yang dilakukan dua tingkat atau lebih.

Keuntungan :1. Lebih efisien dan fleksibel dari pada single-stage

sampling2. Sampling frame yang diperlukan hanya untuk

unit-unit yang terpilih sebagai sampel3. Biaya transportasi lebih murah

Kelemahan :1. Proses estimasi sulit, khususnya bila ukuran

besar unit-unit tingkat pertama tidak sama 2. Prosedur pengambilan sampel telah terencana

sebelum pemilihan sampel dilakukan

22A. Muin Sibuea

Page 23: 7. Teknik Sampling Revised

Non-Probability SamplingNon-Probability Sampling1. Quota samping: penetapan sampel yang

didasarkan pada jumlah tertentu2. Accidental sampling: penetapan sampel

secara spontan, tanpa pertimbangan tertentu

3. Purpossive sampling: penetapan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu

4. Snowball sampling: penetapan sampel yang berkembang seperti bola salju, yang mula-mula sedikit lalu semakin banyak.

23A. Muin Sibuea

Page 24: 7. Teknik Sampling Revised

Non-Probability Sampling1. Accidental Sampling: penetapan sampel

secara spontan, tanpa pertimbangan tertentu.Teknik sampling kebetulan ini dilakukan apabila pemilihan anggota sampel dilakukan terhadap orang atau benda yang kebetulan ada atau dijumpai saat itu. Keuntungan teknik ini cepat, mudah, dan murah. Kelemahannya kurang representatif.

2. Purposive sampling: penetapan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu.Teknik sampling bertujuan ini digunakan apabila anggota sampel dipilih secara khusus berdasarkan tujuan penelitian. Keuntungan teknik ini relevan dgn tujuan, tetapi kurang representatif. 24A. Muin Sibuea

Page 25: 7. Teknik Sampling Revised

3. Quota sampling: Penetapan sampel yang didasarkan pada jumlah tertentu. Teknik sampling tertentu (dibatasi) ini digunakan apabila anggota sampel pada suatu tingkat dipilih dengan jumlah tertentu (quota) dengan ciri-ciri tertentu.

4. Snowball sampling: penetapan sampel yang berkembang seperti bola salju, yang mula-mula sedikit lalu semakin banyak.

25A. Muin Sibuea

Page 26: 7. Teknik Sampling Revised

Penentuan Ukuran Sampel (Sample Size)

Besar ukuran sampel ditentukan berdasarkan pertimbangan:

1. Pertimbangan praktis: (a) mengacu pada unsur biaya, tenaga, kemampuan, (b) bila exploratory tidak perlu banyak, tetapi explanatory perlu sampel banyak, (c) bila sampel besar maka tingkat prediksi relatif tepat, kesalahan mentabulasi dan menghitung data besar, tetapi reliabilitas besar

2. Pertimbangan ketepatan: makin kecil taraf signifikansi yang dipilih maka makin banyak anggota sampel, oleh sebab itu makin tepat dan teliti ramalan kita.

26A. Muin Sibuea

Page 27: 7. Teknik Sampling Revised

3. Pertimbangan non-responden : yaitu perkiraan jumlah anggota sampel yang dapat dijadikan responden setelah seluruh anggota sampel dikurangi dengan jumlah anggota sampel yang dijadikan kelompok uji coba instrumen penelitian.

4. Pertimbangan analisis data: yang digunakan menentukan besarnya anggota sampel. Untuk statistik parametrik membutuhkan data relatif besar, sedangkan untuk statistik non-parametrik cukup dengan data yang relatif kecil.

27A. Muin Sibuea

Page 28: 7. Teknik Sampling Revised

Formula menentukan sampel

Sampel dapat ditentukan dengan berbagai formula (rumus). Ada dua cara menentukan besar sampel:

1. Proporsi: menggunakan sejumlah rumus

2. Ketelitian estimasi: juga dengan menggunakan rumus-rumus tertentu

28A. Muin Sibuea

Page 29: 7. Teknik Sampling Revised

STRATA1

STRATA2

STRATA3

S.S1

S. S2

S.S3

RANDOMIASI

POPULASI

STRATIFIKASI

SAMPEL

DATA

STRATIFIED RANDOM SAMPLING

S.S.1 = SAMPEL DIAMBIL SECARA RANDOM

S.S.2; S.S.3, DST

29A. Muin Sibuea

Page 30: 7. Teknik Sampling Revised

STRATIFIED PROPORTIONAL RANDOM SAMPLING

Jika sampel diambil N = 200; maka diambil secara random dari masing-masing Sub Populasi 1, 2, 3:

S.S.1 = 100 ORANG S.S.2 = 60 ORANGS.S.3 = 40 ORANG

30A. Muin Sibuea