POPULASI, SAMPEL, METODE SAMPLING

Musafaah, SKM, MKM

Definisi Populasi

• Jumlah keseluruhan subjek atau objek penelitian

• keseluruhan unsur yang akan diteliti yang ciri-cirinya akan ditaksir (diestimasi). Ciri-ciri populasi disebut parameter.

Definisi sampel

• Sebagian populasi yang diambil sebagai subjek/objek penelitian yang mewakili populasi.

• Sampel yang memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif sama dengan ciri karakteristik populasinya disebut sampel representatif.

• Ciri karakteristik sampel disebut statistik

METODE SAMPLING

• Proses pemilihan jenis sampel dengan memperhitungkan besarnya sampel yang akan dijadikan sebagai subjek/objek penelitian.

• Pemilihan sampel harus bersifat representatif, artinya sampel yang dipilih mewakili populasi baik dari karakteristik maupun jumlahnya.

Jenis metode sampling

• Probability sampling• Nonprobability sampling

Jenis lain metode sampling

• Unrestricted random sampling (sampel tanpa batasan)

• Restricted random sampling (sampel dengan batasan)

Metode Sampling

Probability Sampling

Simple Random Sampling

Disproportionate Stratified Random

Sampling

Proportionate Stratified Random Sampling

Cluster Sampling

Non Probability Sampling

Sampling Purposif

Sampling Kuota

Sampling Aksidental

Sampling Jenuh

Snowball Sampling

8

Kapan peneliti sebaiknya mengambil sampel secara acak dan tidak acak?

Ketika penelitibermaksud untuk

menggeneralisasikan hasil penelitiannya

maka ambilah sampel secara acak dan

representatif

Ketika penelititidak bermaksud untukmenggeneralisasikan

hasil penelitiannya atau ketika jumlah populasi tidak di-

ketahui secara pastimaka ambilah sampel

secara tidak acak

PROBABILITY DAN NONPROBABILITY SAMPLING

Probability• Setiap anggota populasi

mempunyai peluang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel

• hasil penelitian dijadikan ukuran untuk mengestimasi populasi (melakukan generalisasi)

Non Probability• Setiap anggota populasi

tidak mempunyai peluang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel

• hasil penelitian tidak untuk melakukan generalisasi

SIMPLE RANDOM SAMPLING

• Teknik sampling secara acak, setiap individu dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dijadikan sampel

• Syarat: anggota populasi dianggap homogen• Cara pengambilan sampel bisa melalui undian• Sampling ini memiliki bias terkecil dan generalisasi tinggi • Banyak digunakan dalam penelitian sains.

Acak Sederhana

• Randomisasi

12

Kerangka Sampling

Daftar yang berisikan informasi dari setiap unsur dalam populasi

Misalnya : Populasi adalah mahasiswa Unpar.Di dalam kerangka sampling harus ada daftar dari

Seluruh mahasiswa AKBID, lengkap mulai dari nama,Alamat, nomor pokok, fakultas, jurusan, dlsb.

Misalnya : Populasi adalah ibu rumah tangga di Kecamatan Karang Intan. Di dalam kerangka sampling harus ada daftar dari Seluruh nama

ibu rumah tangga penduduk kecamatan Karang Intan dan alamatnya

TABEL BILANGAN ACAK

Systematic Sampling

• Proses pengambilan sampel, setiap urutan ke “K” dari titik awal yang dipilih secara random, dimana:

• Misalnya, setiap pasien yang ke tiga yang berobat ke suatu Rumah Sakit, diambil sebagai sampel (pasien No. 3,6,9,15) dan seterusnya.

)(

)(

eljumlahsampn

lasijumlahpopuNK

Acak sistimatis

penentuan secara

sistematis

Restricted random sampling• Sampel ditarik dari populasi yang sudah

dikelompokkan.

• Mula-mula sampel dikelompokkan terlebih dahulu, sampel ditarik dari masing-masing kelompok tersebut

• Analoginya: kita dapat membuat kelompok berdasarkan jenis kelamin, interval umur, profesi, tingkat pendidikan, dll

Restricted random sampling

• Stratified random sampling• Cluster sampling• Multiple Stage random Sampling• Stratified cluster sampling

Stratified random sampling

• Populasi dibagi ke dalam kelompok yang homogen (berdasarkan strata) terlebih dahulu,

• Kemudian ditarik sampel dari setiap strata

Stratified random sampling

• Dari setiap stratum tersebut dipilih sampel secara acak. Prosedurnya :– Siapkan “sampling frame”– Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang

dikehendaki– Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum– Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.

Stratified random sampling

• Proportional • Non Proportional

Proportional Stratified random sampling

• Contoh : n = 100

• Kelas 1: N= 50

• Kelas 2: N= 60 • Kelas 3: N= 70• Kelas 4: N= 20

• Jumlah sampel disesuaikan dengan jumlah populasi pada masing-masing kelas

25100200

50 xn

30100200

60 xn

35100200

70 xn

10100200

20 xn

Non Proportional Stratified random sampling

• Contoh : n = 100

• Kelas 1: 25• Kelas 2: 25• Kelas 3: 25• Kelas 4: 25

• Semua kelas diambil sama jumlahnya

Acak stratifikasi

• strata

• sampel

Cluster sampling

• Populasi dibagi dahulu berdasarkan area (cluster). • Anggota tiap subpopulasi tiap cluster tidak harus

homogen,• Beberapa cluster dipilih dulu sebagai sampel• Kemudian dipilih lagi anggota unit dari sampel cluster

tersebut

Ciri : • didalam kelas seheterogen mungkin• Antar kelas sehomogen mungkin

Cluster sampling

• RT, RW, desa sebagai cluster• Langkah-langkah:1. Memilih sampel cluster (desa, rt, rw) secara SRS2. Semua responden pada cluster yang terpilih

dijadikan sampel

Langkah diatas dapat disebut pengambilan sampel secara klaster 1 tingkat

Cluster sampling

• RT, RW, desa sebagai cluster• Langkah-langkah:1. Memilih sampel cluster (desa, rt, rw) secara SRS2. Memilih responden pada cluster yang terpilih pada

langkah 1 secara SRS

Langkah diatas dapat disebut pengambilan sampel secara klaster 2 tingkat

Multiple Stage random Sampling

• Pengambilan sampel dengan banyak tahap.• Contoh : untuk penelitian di seluruh Indonesia, langkah awal

mengacak propinsi, kemudian mengacak kabupaten dst sampai ke tingkat yg paling kecil.

Bertingkat

Non probability sampling

• setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel

• tidak mempunyai kemauan melakukan generalisasi hasil penelitian maka sampel bisa diambil secara tidak acak.

• peneliti tidak mempunyai data pasti tentang ukuran populasi dan informasi lengkap tentang setiap elemen populasi

Jenis non probability sampling

• Convenience/accidental sampling• Purposive sampling• Judgement sampling• Quota sampling• Snowball Sampling

Convenience/accidental sampling

• berdasarkan kemudahan saja. • Seseorang diambil sebagai sampel karena

kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut

• Pemilihan sampel tanpa kriteria, tanpa sistematika tertentu

• penelitian penjajagan

Purposive sampling

• diambil dengan maksud atau tujuan tertentu• peneliti menganggap bahwa seseorang atau

sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya

Judgement sampling

• berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya

• “information rich”.

“Seorang kepala puskesmas dijadikan sampel penelitian ketika peneliti yakin bahwa informasi atau data yang ingin diperolehnya akan banyak di miliki

oleh kepala puskesmas tadi”

Quota sampling

• Sampel yang akan diambil telah ditentukan jumlah dan kriterianya. Kalau jumlah tersebut sudah dicapai maka sipengumpul data berhenti

SAMPLING JENUH

• Teknik sampling jika semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini dilakukan jika jumlah populasi kurang dari 30

• Jika terdapat 28 orang yang terseleksi sebagai peserta pertukaran pelajar ke Swiss, maka dalam hal ini, jumlah responden kurang dari 30 orang sehingga semua populasi dapat dijadikan sampel

Snowball Sampling

• peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya• Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan

penilaiannya bisa dijadikan sampel. • Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta

kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel

• Menentukan sampel dalam jumlah kecil pada awal• Kemudian sampel awal diminta untuk mengajak

temannya