Populasi_Sample dan Sampling#7.ppt

POPULASI, SAMPEL DAN TEKNIK SAMPLING

MK. Metodologi PenelitianPTM/V/3

1

A. PENGERTIAN POPULASI• Jumlah keseluruhan dari satuan-satuan atau

individu-individu yang karakteristiknya hendak diteliti. Dan satuan-satuan tersebut dinamakan unit analisis, dan dapat berupa orang-orang, institusi-institusi, benda-benda, dll.

• Totalitas nilai yang mungkin, hasil menghitung ataupun pengukuran kuantitatif maupun kualitatif daripada karakteristik tertentu mengenai semua objek yang lengkap dan jelas yang ingin dipelajari sifat-sifatnya

3

B. SAMPEL

Sampel atau contoh adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diteliti. Sampel yang baik, yang kesimpulannya dapat dikenakan pada populasi, adalah sampel yang bersifat representatif atau yang dapat menggambarkan karakteristik populasi.

4

C. TEKNIK SAMPLING

1)Pengertian teknik samplingTeknik pengambilan sample atau teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel dari populasi. Sampel yang merupakan sebagian dari populasi tsb. kemudian diteliti dan hasil penelitian (kesimpulan) kemudian dikenakan pada populasi (generalisasi).

5

POPULASI, SAMPEL, DAN SAMPLING

6

POPULASISAMPEL

2) Manfaat sampling Menghemat biaya penelitian. Menghemat waktu untuk penelitian. Dapat menghasilkan data yang lebih akurat. Memperluas ruang lingkup penlitian.

3) Syarat-syarat teknik samplingTeknik sampling boleh dilakukan bila populasi bersifat homogen atau memiliki karakteristik yang sama atau setidak-tidaknya hampir sama. Bila keadaan populasi bersifat heterogen, sampel yang dihasilkannya dapat bersifat tidak representatif atau tidak dapat menggambarkan karakteristik populasi.

7

JENIS-JENIS TEKNIK SAMPLING

8

TEKNIKSAMPLING

NON RANDOMSAMPLING

RANDOMSAMPLING

Simple Random Sampling

Systematic Random Sampling

Proporsional Random Sampling

Stratified Random Sampling

Cluster Sampling

Purposive Sampling

Snowball Sampling

Quota Sampling

Accidental Sampling

4. Jenis-jenis teknik sampling

a. Random samplingTeknik sampling probabilitas atau random sampling merupakan teknik sampling yang dilakukan dengan memberikan peluang atau kesempatan kepada seluruh anggota populasi untuk menjadi sampel. Dengan demikian sampel yang diperoleh diharapkan merupakan sampel yang representatif.Teknik sampling semacam ini dapat dilakukan dengan cara-cara sebagai berikut.

9

Cara-cara random sampling

1) Teknik sampling secara random sederhana (Simple)

• Cara paling populer yang dipakai dalam proses penarikan sampel rambang sederhana adalah dengan undian.

• Setiap elemen dalam populasi mempunyai kesempatan sama untuk diseleksi sebagai subyek dalam sampel. Satu hal penting, peneliti harus mengetahui jumlah responden yang ada dalam populasi penelitian

• Sampling ini memiliki bias terkecil dan generalisasi

10

Cara-cara random sampling• Syarat yang harus dipenuhi untuk rambang sederhana adalah:a. Ukuran populasi harus terhingga, besarnya populasi harus diketahui oleh

peneliti, populasi yang bersifat konseptual atau teoretis dapat dikategorikan pada populasi tak terhingga. Populai yang terlalu banyak juga termasuk populasi tak terhingga.

b. Anggota populasi harus homogen, anggota populasi yang mempunyai karakteristik yang dianggap sama atau pada umumnya sama (homogen) samplingnya dapat dilakukan dengan sampling acak. Populasi yang anggotanya mempunyai karakteristik berbeda-beda sampelnya tidak dapat diambil dengan cara sampling acak.

c. Cara lain mengambil sampel secara acak ialah dengan menggunakan tabel bilangan acak. Ada berbagai tabel bilangan acak salah satunya dapat dilihat di kalkulatorCara menggunakan tabel bilangan acak adalah sebagai berikut:

11

1212

1) Pertama-tama semua anggota populasi diberi nomor urut. Jika populasi ada 500, maka berilah semua anggota populasi nomor urut 1, 2, 3, dst. …… 500. Misalnya jumlah sampel yang diambil ada 75.

2) Pilih secara acak atau acak baris dan kolom pada tabel bilangan random, misalnya dipilih: baris kedua kolom 05-09, baris ketiga kolom 10-14, baris keempat kolom 20-24, baris kelima kolom 25-29.

3) baris keenam kolom15-19, baris kesembilan kolom 25-29.

1313

Dimulai dari baris kedua kolom 05-09, pilihlah berurutan ke bawah digit yang tiga angka pertama-nya sesuai dengan nomor anggota populasi.

Setelah digit yang ada pada kolom tersebut habis, lanjutkan pada kolom berikutnya, dst . sampai diperoleh sampel sebanyak 75.

4) Dari hal di atas, nomor yang menjadi sampel adalah: 176, 374, 092, 036, 124, 214, 112, 106, 206, 108, 298, 499, 072, 448, 428, 466, 162, 100, 473, 456, 234, 373, 284 364, 417.

Penarikan Sampel Acak Sederhana Asumsi dasar : populasi yang bersifat homogen Jumlah populasi dan sampel yang tidak terlalu besar Tanpa memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam

populasi Contoh strata tingkatan umur, level jabatan, gender

Setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dijadikan sampel

Keunggulan : Dapat mengatasi bias yang muncul dalam pemilihan anggota sampel karena intervensi peneliti

Kesulitan :Tidak efisien untuk jumlah populasi yang besar Contoh : Bagaimana memilih 30 mahasiswa dari 300 mahasiswa

Pengantar Met Pen?

14

Cara-cara random sampling2) Teknik sampling secara sistematis

(systematic sampling) • Prosedur ini berupa penarikan sample dengan cara mengambil

setiap kasus (nomor urut) yang kesekian dari daftar populasi.• Setiap elemen populasi dipilih dengan suatu jarak interval (tiap ke n

elemen) dan dimulai secara random dan selanjutnya dipilih sampelnya pada setiap jarak interval tertentu. Jarak interval misalnya ditentukan angka pembagi 5,6 atau 10. Atau dapat menggunakan dasar urutan abjad.

• Syarat yang perlu diperhatikan oleh peneliti adalah adanya daftar semua anggota populasi

• Sampling ini bisa dilakukan dengan cepat dan menghemat biaya, tapi bisa menimbulkan bias

15

1616

Cara Pengambilan Sampel

Suatu populasi yang mempunyai anggota 500 individu, akan diambil sampelnya dengan teknik ini sebanyak 50 individu, maka pertama-tama peneliti memberi nomor urut pada setiap anggota populasi dengan urutan nomor 1, 2, 3, ….., 500.

Kemudian peneliti membuat interval pada nomor-nomor anggota populasi misalnya dengan interval 10 angka, sehingga diperoleh 50 kelompok bilangan (kelas interval).

Setiap kelas interval secara acak ditetapkan bilangan mana akan diambil anggotanya untuk dijadikan sampel yang mewakili interval tersebut.

Misalnya ditetapkan 7 sebagai nomor yang mewakili kelas interval pertama ( 1 s.d. 10), maka selanjutnya akan didapati 17 untuk mewakili kelas interval kedua (11 s.d. 20).

Selanjutnya 27 mewakili kelas interval ketiga, dan seterusnya, sampai 497 untuk mewakili kelas interval terakhir atau kelima puluh (491 s.d. 500).

Dengan demikian diperoleh jumlah sampel sebanyak 50.

Cara-cara random sampling(lanjutan)

3) Teknik sampling secara Random proporsional.

Jika populasi terdiri dari sub populasi-sub populasi maka sample penelitian diambil dari setiap sub populasi.

Adapun cara pengambilannya dapat dilakukan secara undian maupun sistematis.

17

Contoh lain: Prop Random Samp

04/26/23 Designed by Kuntjojo, AKBID Pamenang, Pare 18


4) Teknik sampling secara random bertingkat (stratified sampling)

• Bila subpopulasi-subpopulasi sifatnya bertingkat, cara pengambilan sampel sama seperti pada teknik sampling secara proporsional.

• Digunakan untuk mengurangi pengaruh faktor heterogen dan melakukan pembagian elemen-elemen populasi ke dalam strata. Selanjutnya dari masing-masing strata dipilih sampelnya secara random sesuai proporsinya.

• Sampling ini banyak digunakan untuk mempelajari karakteristik yang berbeda, misalnya, di sekolah ada kls I, kls II, dan kls III. Atau responden dapat dibedakan menurut jenis kelamin; laki-laki dan perempuan, dll.

• Keadaan populasi yang heterogen tidak akan terwakili, bila menggunakan teknik random. Karena hasilnya mungkin satu kelompok terlalu banyak yang terpilih menjadi sampel.

19

2020

Cara pengambilan sampel Pertama mengidentifikasi karakteristik umum anggota populasi,

kemudian menentukan strata atau lapisan dari jenis karakteristik unit-unit tersebut.

Setelah ditentukan stratanya, baru dari masing-masing strata diambil sampel yang mewakilinya.

Pengambilan sampel tahap kedua ini, biasanya dilakukan dengan cara acak, karenanya disebut stratified random sampling.

Agar perimbangan sampel dari masing-masing strata memadai, maka dalam teknik ini sering pula dilakukan perimbangan antara jumlah anggota populasi berdasarkan masing-masing strata.

Apabila sampling memperhatikan daerah (sampling area) maka dalam hal ini setiap wilayah harus pula terwakili dalam sampel.

Lanjutan


5) Teknik sampling secara kluster (cluster sampling)

• Ada kalanya peneliti tidak tahu persis karakteristik populasi yang ingin dijadikan subjek penelitian karena populasi tersebar di wilayah yang amat luas. Untuk itu peneliti hanya dapat menentukan sampel wilayah, berupa kelompok klaster yang ditentukan secara bertahap. Teknik pengambilan sampel semacam ini disebut cluster sampling atau multi-stage sampling.

22


5) Teknik sampling secara kluster (cluster sampling)

• Elemen-elemen dalam populasi dibagi ke dalam cluster atau kelompok, jika ada beberapa kelompok dengan heterogenitas dalam kelompoknya dan homogenitas antar kelompok. Teknik cluster sering digunakan oleh para peneliti di lapangan yang mungkin wilayahnya luas.

• Sampling ini mudah dan murah, tapi tidak efisien dalam hal ketepatan serta tidak umum

23

b. Nonrandom sampling1) Purposive sampling atau judgmental sampling

Penarikan sampel secara purposif merupakan cara penarikan sample yang dilakukan memiih subjek berdasarkan kriteria spesifik yang ditetapkan peneliti berdasarkan ciri atau sifat-sifat populasi yang sudah diketahui sebelumnya.

Pelaksanaan pengambilan sampel yang menggunakan teknik ini, mula-mula peneliti harus mengidentifikasi semua karakteristik populasi, maupun dengan cara lain dalam mempelajari berbagai hal yang berhubungan dengan populasi.

Setelah itu barulah peneliti menetapkan berdasarkan pertimbangannya, sebagian dari anggota populasi menjadi sampel penelitian.

Jadi teknik pengambilan sampel dengan pupossive sampling berdasarkan pada pertimbangan pribadi peneliti.

24

b. Nonrandom sampling2) Snow-ball sampling (penarikan sample secara bola

salju). • Proses pengambilan sample dengan cara sambung

menyambung informasi dari unit satu dengan unit lain sehingga menjadi satu kesatuan unit yang banyak

• Penarikan sample pola ini dilakukan dengan menentukan sample pertama. Sampel berikutnya ditentukan berdasarkan informasi dari sampel pertama, sampel ketiga ditentukan berdasarkan informasi dari sample kedua, dan seterusnya sehingga jumlah sample semakin besar, seolah-olah terjadi efek bola salju

25

b. Nonrandom sampling3) Quota sampling (penarikan sample secara

jatah). Teknik sampling ini dilakukan dengan cara pertama-tama menetapkan

berapa besarnya jumlah sampel yang diperlukan. Biasanya yang dijadikan sample penelitian adalah subjek yang mudah

ditemui sehingga memudahkan pula proses pengumpulan data. Kemudian menetapkan banyaknya jatah atau quotum, maka jatah atau

quotum itulah yang dijadikan dasar untuk mengambil unit sampel yang diperlukan.

Anggota populasi manapun yang akan diambil, tidak menjadi masalah, yang penting jumlah quotum yang sudah ditetapkan dapat dipenuhi.

26

b. Nonrandom sampling4) Accidental sampling atau convenience

sampling• Metode yang proses pengambilan sampelnya cukup dengan

mengambil siapa saja yang kebetulan ditemui oleh observer di lapangan sesuai kebutuhan studi.

• Dalam penelitian bisa saja terjadi diperolehnya sampel yang tidak direncanakan terlebih dahulu, melainkan secara kebetulan, yaitu unit atau subjek tersedia bagi peneliti saat pengumpulan data dilakukan

27

PENETAPAN JUMLAH SAMPEL

Berapakah besar jumlah yang dinyatakan

memenuhi syarat untuk penelitian ?

Apa saja yang harus dipertimbangkan

dalam menetapkan jumlah sampel ?

28

PENETAPAN JUMLAH SAMPELAda beberapa pertimbangan untuk penetapkan jumlah sampel :1. Sejauh mana homogenitas populasi. Jika populasi 100 persen homogen besar sampel tak jadi persolan (misal menentukan golongan darah). Namun jika populasi kurang homogen besar jumlah sampel harus dipertimbangkan .2. Apakah sampel memenuhi jumlah mini-

mum untuk analisis statistik (untuk pene-litian kuantitatif analitik)

29

Ukuran SampelKuantitatif : dapat ditaksir dengan akurat, berdasar analisis

yang akan dilakukan, presisi estimasi yang diinginkan, kesalahan random yang masih bisa ditoleransi, kuasa statistik yang diharapkan

Kualitatif :• Ukuran sampel cukup besar jika peneliti telah

puas bahwa data yang diperoleh cukup kaya dan cukup meliput dimensi yang diteliti.

• Umumnya sekitar 40 responden, jarang >200

SAMPLE SIZE / BESAR SAMPELTergantung pada :• Pertimbangan representative

– Adanya sumber-sumber yang dapat digunakan untuk menentukan batas maksimal dari besarnya sampel.

• Pertimbangan analisis– Kebutuhan rencana analisis yang

menentukan batas minimal besar sampel.

Variabel-variabel yang akan menentukan jumlah sampel

• Tingkat kemaknaan statistik (α)• Kuasa statistik (1-β)• Besarnya pengaruh variabel terhadap efek• Proporsi efek pada populasi tak terpapar

(kohort)• Proporsi paparan pada populasi normal (kasus

kontrol)• Perbandingan ukuran sampel antar kelompok

studi yang dikehendaki

• Peneliti menentukan α dan β berdasar pertimbangan resiko yang masih dapat diterima dari penelitian (0.05, 0.01, 0.001 dst)

• Besarnya pengaruh variabel bebas terhadap efek ditetapkan oleh peneliti berdasar hasil penelitian sebelumnya

No JENIS MASALAH RUMUS BESAR SAMPEL

1 Deskriptif kategorik ( Z α )2 pq d2

2 Deskriptif numerik ( Z α x s)2 d2

3 Analitik komparatif ( Z α √2PQ + Zβ √ P1Q1 + P2Q2)2

Kategorikal tdk berpsg (p1 - P2 ) 2

4 Analitik komparatif N1=N2= [ Z α (OR-1) + Zβ√[ (OR+1)2 - (OR-1)2 π)]2

Kategorikal berpsg (OR-1)2 π 2

5 Analitik komparatif numerik 2 ( Z α + Z β )2 S2

tdk berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2

6 Analitik komparatif numerik tdk berpasangan > 2 kelompok

7 Analitik komparatif numerik ( Z α + Z β )2 S2

berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2

8 Analitik komparatif numerik berpasangan > 2 kelompok

9 Korelatif [ ( Z α + Z β )2 ]

(0,5 ln) [ ( 1 + r )/(1-r) ]2

10 Multivariate F (V1, ES

11 Diagnostik ( Z α )2 Sen (1-sen) d2P

12 Survival ( Z α + Z β )2 [ Ǿ ( λc) + Ǿ ( λi)]

( λc - λi)2

Error Z α one tailed atau β Z α two tailed

0,01 2,576 2,5810,02 2,238 2,5760,03 1,960 2,2380,05 1,645 1,9600,10 1,282 1,6450,15 1,036 1,4400,20 0,842 1,282

Z α dan β

PENENTUAN BESARNYA SAMPEL PENENTUAN BESARNYA SAMPEL (SAMPLE SIZE)(SAMPLE SIZE)

Penetapan jumlah sampel tergantung pada:Penetapan jumlah sampel tergantung pada:1.1. Adanya sumber data yang dapat digunakan untuk Adanya sumber data yang dapat digunakan untuk

menetapkan batas maksimal dari besarnya samplemenetapkan batas maksimal dari besarnya sample2.2. Kebutuhan dari rencana analisis yang menentukan batas Kebutuhan dari rencana analisis yang menentukan batas

minimal dari besarnya sampel:minimal dari besarnya sampel:1.1. Angka perkiraan dari proporsi yang mau diukur (misal: Angka perkiraan dari proporsi yang mau diukur (misal:

penelitianpenyakit jantung koroner ditetapkan 50%)penelitianpenyakit jantung koroner ditetapkan 50%)2.2. Tetapkan tingkat kepercayaan (misal: 5%, atau 1%)Tetapkan tingkat kepercayaan (misal: 5%, atau 1%)3.3. Tetapkan derajat kepercayaan (Tetapkan derajat kepercayaan (Confidence levelsConfidence levels) misal: 95%, atau ) misal: 95%, atau

99%. 99%. 3.3. Hitung jumlah/besar sampel Hitung jumlah/besar sampel

FormulaFormula p x q N - n p x q N - nd = Z x d = Z x √√ n x n x √√ N - 1 N - 1

d: penyimpangan (0,05 atau 0,01)d: penyimpangan (0,05 atau 0,01)Z: SD normal (pd 1,96 atau 2,58)Z: SD normal (pd 1,96 atau 2,58)p: proporsi sifat tertentu yang terjadi pada p: proporsi sifat tertentu yang terjadi pada

populasi, bila tidak diketahui maka p=0,05populasi, bila tidak diketahui maka p=0,05q:1-p atau (p + q = 1)q:1-p atau (p + q = 1)N: besarnya populasiN: besarnya populasin: besarnya sampel n: besarnya sampel

Contoh: Contoh: Penelitian tentang status gizi anak balita di Penelitian tentang status gizi anak balita di

kelurahan X N=923.000, prevalensi gizi kurang kelurahan X N=923.000, prevalensi gizi kurang tidak diketahui.Tentukan besar sampel (n) yang tidak diketahui.Tentukan besar sampel (n) yang

harus diambil bila dikehendaki derajat harus diambil bila dikehendaki derajat kemaknaan(1- kemaknaan(1- αα =95% dengan estimasi =95% dengan estimasi

penyimpangan(penyimpangan(αα==0,05)0,05) • Bila dimasukan ke dalam formula di atas Bila dimasukan ke dalam formula di atas

diperoleh besarnya sampel n = 480diperoleh besarnya sampel n = 480

Untuk populasi kecil < 10.000Untuk populasi kecil < 10.000formulanya:formulanya:

N N n = n =

1 + N (d 1 + N (d22) ) N: besar populasiN: besar populasin: besar sampeln: besar sampeld: tingkat kepercayaan/ketepatan yang diinginkand: tingkat kepercayaan/ketepatan yang diinginkan

Formula Formula SnedecorSnedecor dan dan Cochran:Cochran: Z Z αα 22 pxq pxq

n = n = d d22

n = besar sampeln = besar sampelp = proporsi variabel yang dikehendakip = proporsi variabel yang dikehendakiq = 1 – pq = 1 – pZ Z αα = simpangan rata-rata pada derajat kemaknaan = simpangan rata-rata pada derajat kemaknaan ααd = kesalahan sampling yg masih ditoleransid = kesalahan sampling yg masih ditoleransi

Z Z αα pada pada αα 0,05 dua arah = 1,96 dan satu arah = 1,64 0,05 dua arah = 1,96 dan satu arah = 1,64 αα 0,01 dua arah = 2,58 dan satu arah = 2,32 0,01 dua arah = 2,58 dan satu arah = 2,32

Koreksi untuk populasi terbatas Koreksi untuk populasi terbatas <10.000 <10.000

nn nnkk = = 1 + n/N1 + n/NContoh: bila p sampel tdk diketahui maka p=50% dan Contoh: bila p sampel tdk diketahui maka p=50% dan

q=50% pada derajat kepercayaan 95% dan selisih antara q=50% pada derajat kepercayaan 95% dan selisih antara sampel dengan populasi 10% maka:sampel dengan populasi 10% maka:

n =(1,96n =(1,9622x0,5x0,5)/(0,1)x0,5x0,5)/(0,1)2 2 = 100.= 100.

Utk d=5% dan n=1/d2=1/0,0025=400Utk d=5% dan n=1/d2=1/0,0025=400Bila populasi studi 1000 maka Bila populasi studi 1000 maka NNkk =(400/1+(400/1000)=286 =(400/1+(400/1000)=286

Beberapa contoh menentukan sample size

Populasi kurang dari 10.000

n = N 1 + N (d²)

N = besar populasin = besar sampeld = tingkat kepercayaan yang diinginkan


Rumus lain:d = Z x √pxq x √N-n n N-1

d = penyimpangan thd populasi atau derajat ketepatan yang diinginkan, biasanya 0.05 atau 0.001

Z = standart deviasi normal biasanya ditentukan pada 1.95 atau 2.0p = proporsi untuk sifat tertentu yang diperkirakan terjadi pada populasi.

Apabila tidak diketahui proporsi atau sifat tertentu tersebut, maka p=0.05

q = 1.0-pN = besar populasin = besar sampel


Hair et al (1998)Rasio antara jumlah subjek dan jumlah

variabel independen dalam analisis multivariat dianjurkan sekitar 15 sampai 20 subjek per variabel independen

Pada penelitian dengan teknik analisis regresi multivariat

Populasi_Sample dan Sampling#7.ppt

Documents

Transcript of Populasi_Sample dan Sampling#7.ppt