Sampling SamplingStatistika StatistikaDeskriptifMelukiskan dan menganalisiskelompok yg diberikan tanpamembuat/menarik kesimpulantentang populasiInduktifMenyimpulkan karakteristik populasitentang populasipopulasiPOPULASISAMPLESebagian dari POPULASITotalitas semua nilai yg mungkin :-Hasil hitung/pengukuran-Kualitatif a/ kuantitatifDariKARAKTERISTIKMengenai sekumpulan objek yg lengkap &jelasData sampelRepresentatif10/18/2011 10/18/2011Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASAlasan Sampling Alasan Sampling1. 1. Ukuran PopulasiUkuran Populasi Terhingga Terhingga Tak terhingga Tak terhingga2.Masala Biaya 2.Masala BiayaMasalah Waktu Masalah Waktu 3. 3. Masalah Waktu Masalah Waktu4. 4. Percobaan yg sifatnya merusak Percobaan yg sifatnya merusak5. 5. Masalah ketelitian Masalah ketelitian6. 6. Faktor ekonomi Faktor ekonomi10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASRencana Sampling Rencana Sampling1. 1. Rumuskan Rumuskan persoalan persoalan yangyang ingin ingin diketahui diketahui2. 2. Tentukan Tentukan dgn dgn jelas jelas batas batas populasi populasi mengenai mengenai persoalan persoalanyg yg ingin ingin diketahui diketahui3. 3. Definisikan Definisikan dgn dgn jelas jelas && tepat tepat segala segala unit &unit & istilah istilah yg ygdiperlukan diperlukan4. 4. Tentukan Tentukan unit sampling unit samplingHal-Hal :4. 4. Tentukan Tentukan unit sampling unit sampling5. 5. Rumuskan Rumuskan cara cara--cara cara pengukuran pengukuran && penilaian penilaian yg ygdilakukan dilakukan6. 6. Ukuran Ukuran sample sample7. 7. Cara sampling Cara sampling8. 8. CaraCara pengumpulan pengumpulan data data9. 9. Metode Metode analisis analisis yg yg akan akan digunakan digunakan10. 10. Biaya Biaya10/18/2011 10/18/2011 Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASCara Sampling Cara Sampling1. 1. Jumlah sampel yg dpt diambil Jumlah sampel yg dpt diambil-- Perlakuan Anggota Populasi Perlakuan Anggota Populasi. Anggota yg sdh diambil : . Anggota yg sdh diambil :A. Anggota sampelA. Anggota sampel disimpan kembali disimpan kembaliB. Anggota sampelB. Anggota sampel tidak disimpantidak disimpan kembali kembali10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara SamplingA.Sampling dengan Pengembalian A.Sampling dengan Pengembalian-- Contoh : Populasi N = 4Contoh : Populasi N = 4 A, B, C, D A, B, C, DSampel Sampel n = 2 n = 21. AA2. AB3. AC4. AD5. BA6. BB7. BC8. BD9. CA10. CB11. CC12. CD13. DA14. BD15. DC16. DD42= 16Umum : Nn10/18/2011 10/18/2011Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASCara Sampling Cara SamplingB.Sampling B.Sampling tanpa Pengembalian tanpa Pengembalian-- Contoh : Populasi N = 4Contoh : Populasi N = 4 A, B, C, D A, B, C, DSampel Sampel n = 2 n = 2! ) ( !!n N nNnN=||.|

\|10/18/2011 10/18/2011 Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHAS1. AB2. AC3. AD4. BC5. BD6. CD6Umum :! ) ( !!n N nNnN=||.|

\|6) 1 . 2 .( 1 . 21 . 2 . 3 . 4! ) 2 4 ( ! 2! 424= ==||.|

\|Teknik Sampling Teknik SamplingProbability Sampling Non Probability Sampling1. Simple random sampling2. Stratified (strata/petala)sampling Proporsi Disproporsi1. Sampling seadanya/aksidental2. Sampling Purposive3. Sampling sistematik4. Sampling Kuota Disproporsi3.Area / Claster sampling5. Sampling Ganda (double)6. Sampling multiple7. Sampling Snowball10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara SamplingSampel Acak :Tiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk diambil menjadi anggota sampel1.Simple Random SamplingCara ini : - Objektif- dpt menghitung & menaksir besarnya variasi a/ kekeliruan sampling Perlakuan populasi Sampling dgn pengembalian10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara SamplingContoh :Pengambilan sampel acak dr populasi anggota 500, akan diambil 20, maka peluang setiap sampel adalah SAMA1.Simple Random SamplingCara Pengambilan : - Daftar Bilangan Acak- Undian- Cara-cara acak lain10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara SamplingPopulasi heterogen dibuat menjadi beberapa strata/petala/lapisan, dan setiap petala diambil secara acak anggota-anggota yg diperlukan, kemudian digabung menjadi satu 2.Sampling Berstrata / Petala (stratified Sampling)kemudian digabung menjadi satu sampelBila tdk diacak Sampling Kuota10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Teknik ini penyempurnaan dr petala secara umum. Jumlah sampel dr setiap petala/strata diambil sebanding dengan ukuran 2.Sampling Berstrata / Petala (stratified SamplingProporsionaldiambil sebanding dengan ukuran petala. Contoh : Diperluka smpel 169 pelajar di SLTAdgn banyaknya pelajar sbb:SMA : 2.758SPG : 3.826STM : 1.4733 Petala10/18/2011 10/18/2011Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Sampel dibutuhkan masing-masing:SMA : 2.758/8.057 x 169 = 58 SPG : 3.826/8.057 x 169 = 80STM : 1.473/8.057 x 169 = 312.Sampling Berstrata / Petala (stratified SamplingProporsionalMasing-masing diambil secara STM : 1.473/8.057 x 169 = 31secara acak. Bila populasi berstrata tidak proporsianal:. Suatu PT. karyawan S3=3, S2=6, S1=800 SMU=400, mk penarikan sampel semua S3 & S2 diambil sebagai sampelDisproporsional10/18/2011 10/18/2011Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASCara Sampling Cara Sampling. Juga disebut Area sampling. Populasi dibagi-bagi menjadi beberapa kelompok a/ klaster. Setiap anggota yg berada dlm klaster, diambil secara acak3.Sampling Klaster (Cluster Sampling)diambil secara acak. Contoh : Menyelidiki suatu pendapat keluarga disuatu daerah.PERLU KLASTER10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling3.Sampling Klaster (Cluster Sampling)DAERAHKabKabSampling Sampling KecKec KecKecDSRWRT RTDSRWSampling KlasterSampling Sampling Sampling Sampling 10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Juga disebut Convenience sampling. Atau Accidental sampling. Pengambilan sampel berdasarkan: Data seadanya, kebetulan a/ 4.Sampling Seadanya (haphazard sampling)Data seadanya, kebetulan a/ kemudahan mendapatkan data tanpa memperhitungkan derajad KEREPRESENTATIFANNYA. Kesimpulan bersifat kasar & sementaraContoh: Pendapat/opini masyarakat tentang partai yg menang pd pemilu yg akan datang, sampel diambil dr org yg lewat u/ keperluan penelitian> org LEWAT tdk REPRESENTATIF dr seluruh pemilih10/18/2011 10/18/2011Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASCara Sampling Cara Sampling. Pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan seseorang atau peneliti. Sampel disesuaikan tujuan penelitian. Cara ini BAIK jika peneliti ahli & tahu masalah di lokasi tersebut5.Sampling Purposifmasalah di lokasi tersebut. Cocok untuk penelitian kasusContoh: Suatu penelitian u/ mengetahui tatacara pengendalian penyakit FLU BURUNG. Sampel dkumpulkan melalui quesiner, quesiner hanya diberikan kepada peternak unggas. Jika quesiner hanya 30% kembali mk sdh dianggap sampel yg representatif,yang tdk mengembalikan dianggap sama dgn yg mengembalikan10/18/2011 10/18/2011Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASCara Sampling Cara Sampling. Tidak memperhitungkan jumlah populasi,tetapidiklsifikasikan dlm beberapa kelompok. Sampel diambil dgn memberikan jatah a/ quantum tertentu pd setiap kelompok.6.Sampling Kuotaquantum tertentu pd setiap kelompok.. Contoh : Penelitian tentang pendapat tentang FLU BURUNG. Sampel diambil dr masyarakat berdasarkan klasifikasi : (pegawai, umur, gender dsb), masing-masing kelompok diberi jatah sebagai sampel10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Sampel diambil dr anggota populasi pd:> Jarak interval waktu N/n> Ruang atau urutan uniformSampel -------------sampel ------------sampel7.Sampling SistematikSampel -------------sampel ------------sampelAcak Acak Acak10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Digunakan apabila Sampel tunggal tdk efisien.Sampling ganda: menggunakan sampel kecil jika benar distop KesimpulanJika tdk benar mk sampel ke dua dan 8.Sampling GandaJika tdk benar mk sampel ke dua dan digabung dgn sampel pertama Kesimpulan10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Perluasan dr sampling ganda. Lebih sempurna dr Sampling ganda sehingga tdk perlu diragukan9.Sampling Multiple10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASCara Sampling Cara Sampling. Sampel ini mula-mula kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih temannya u/ dijadikan sampel10.Sampling SnowballAPilihan ASampel IBDCE H FPilihan AL K JGMIN OPilihan BPilihan CPilihan H Pilihan E10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHASKekeliruan Sampling & Non Sampling Kekeliruan Sampling & Non SamplingKekeliruan Non Sampling:1. Populasi tdk didefinisikan sebagaimana mestinya2. Populasi yg menyimpan dr populasi yg sehrusnya dipelajari3. Kuesiner tdk dirumuskan sebagaimana mestinya4. Istilah-istilah didefinisikan secara tdk tepat atau digunakan tdk4. Istilah-istilah didefinisikan secara tdk tepat atau digunakan tdk konsisten5. Responden tdk memberikan jawaban yg akurat6. Perhitungan, waktu mencatat, pada saat tabulasiKekeliruan Sampling1. Teknik pengambilan sampel kurang tepat2. Tdk memperhatikan karakteristik populasiProf. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASUkuran Sampel Ukuran Sampelo>2ppqn2bz .n((

o>Tdk diketahui Simpangan BakuDiketahui Simpangan Bakun= jumlah sampel yg diperlukanp = % Ho dinyatakan dlm peluang yg besarnya = 0,5q = 1 0,50 = 0,50op= Perbedaan antara yg ditaksir pd hipotesis H1 dgn Ho dibagi Z pd tkt kepercayaan tertentun = jumlah sampel yg diperlukanb = perbedaan antara yg ditaksir dgn tolok ukur penafsiranz = simpangan baku kurva normal standar, nilai tergantung taraf kepercayaan yang di tetapkan. Kepercayaan 95% berarti z1/2.95%= z0,475dlm tabel ditemukan z=1,96; 99% z = 2,58o = simpangan baku10/18/2011 10/18/2011Prof. SudirmanProf. Sudirman Baco Baco,, Fapet Fapet UNHAS UNHASContoh Contoho>2ppqn1. Seorang peneliti ingin mengetahui produktifitas kerja pegawai di lembaga A. Peneliti berhipotesis bahwa produktifitas kerja di lembaga A paling sedikit 70% dr tolok ukur ideal yg ditetapkan. Untuk itu diperlukan sampel sebagai sumber datanya. 0292 , 240104 , 025 , 0 ) 50 , 0 )( 50 , 0 (n0104 , 0= = >Jumlah sampel dgn taraf kepercayaan 95% = 25 orang0104 , 0 ) 1020 , 0 (96 , 1 20 , 096 , 150 7022 22p= =((

= |.|

\| =o10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAScontoh contoh2.Untuk menaksir beberapa tingkat kepuasan kerja pegawai di lembaga B diperlukan sebuah sampel. Taraf kepercayaan yg dikehendaki 99%. Perbedaan antara yg ditaksir dgn tolak ukur yang ditetapkan tdk lebih 10%. Jika diketahui simpangan bakunya 20%, maka ukuran sampel adalah ?10/18/2011 10/18/2011 Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS Prof. Sudirman Baco, Fapet UNHAS