Upload
novia-fisca
View
227
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 1/22
LAPORAN TUTORIAL
TEKNIK SAMPLING
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Tugas Tutorial
Manajemen Kesehatan Gigi Masyarakat
Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Jember
Pembimbing :
drg. oed! Joeli!anto" M.#iomed
FAKULTAS KEDOKTERAN GIGI
UNIVERSITAS JEMBER
2015
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 2/22
DAFTAR ANGGOTA KELOMPOK
Tutor : drg. oed! Joeli!anto" M.#iomed
Ketua : Duati Ma!angsari $%&%'%(%(%(&)*
S+riber Meja : Pungk! ,nggraini $%&%'%(%(%(-*
S+riber Pa/an : ,rini ,l 0a1 $%&%'%(%(%(-(*
,nggota :
%. ,2i2annisa Dienda i2ani $%&%'%(%(%(%&*. Jerr! Daniel $%&%'%(%(%(%3*
&. 0esti asdi Setia4ai $%&%'%(%(%((*-. a+hel P 5 $%&%'%(%(%(-)*
6. Fatimatu7 8ahroh $%&%'%(%(%(6%*
'. 9holida a+hmatia $%&%'%(%(%(6'*
. ;usi 0esti Prati4isari $%&%'%(%(%(63*
3. <man Santoso ,dji $%&%'%(%(%('(*
). Prima4ati D!ah $%&%'%(%(%(*
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 3/22
KATA PENGANTAR
Puji s!ukur kehadirat ,llah S5T atas segala rahmat dan hida!ah = >?, sehingga kami
da/at men!elesaikan tugas la/oran !ang berjudul @Teknik Sampling A. ;a/oran ini disusun untuk
memenuhi hasil diskusi tutorial kelom/ok B /ada skenario /ertama.
Penulisan makalah ini semuan!a tidak le/as dari bantuan berbagai /ihak" oleh karena itu
/enulis ingin men!am/aikan terimakasih ke/ada:
%. drg. oed! Joeli!anto" M.#iomed selaku tutor !ang telah membimbing jalann!a diskusi
tutorial kelom/ok B Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Jember dan memberi masukan !ang
membantu bagi /engembangan ilmu !ang telah dida/atkan.
. Semua /ihak !ang telah membantu dalam /en!usunan la/oran ini.
Dalam /en!usunan la/oran ini tidak le/as dari kekurangan dan kesalahan. Cleh karena
itu" kritik dan saran !ang membangun sangat /enulis hara/kan demi /erbaikan/erbaikan di
masa !ang akan datang demi kesem/urnaan la/oran ini. Semoga la/oran ini da/at berguna bagi
kita semua.
Jember" 6 Mei (%6
Tim Pen!usun
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 4/22
SKE>,<C %
TEK><K S,MP;<>G
drg. Krisda ingin melakukan /enelitian e/idemiologi tentang hubungan /eman2aatan
/ela!anan kesehatan di Puskesmas Majumakmur dengan tingkat karies gigi dan /en!akit
/eriodontal di desa Majumakmur. Mata /en+aharian /enduduk sebagian besar adalah /ekerja
buruh /erkebunan dengan rentang usia (& tahun" !ang seharian /euh bekerja di /erkebunan
sehingga tidak /un!a 4aktu untuk meman2aatkan /ela!anan kesehatan. Mas!arakat disana
keban!akan ber/endidikan SD. Data la/oran Puskesmas meunjukkan tingkat karies igi dan
/en!akit /eriodontal tinggi. Teknik sam/ling !ang +o+ok untuk /enelitian tersebut adalah
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 5/22
#,# <
PENDAHULUAN
i. Latar Bea!a"#
Se+ara umum sam/el /enelitian adalah bagian dari /o/ulasi !ang me4akili karakteristik
/o/ulasi dalam /eneltian. Dalam sebuah /enelitian baik itu skri/si" tesis" mau/un desertasi"
keberadaan sam/el memiliki /eran !ang sangat vital. 0al ini dikarenakan sam/el /enelitian
dijadikan sebagai sumber /engambilan data baik itu se+ara kuantitati2 mau/un kualitati2.
Menurut Sugi!ono $(%%:'*" sam/el adalah bagian dari jumlah dan karakteristik !ang dimiliki
oleh /o/ulasi. Sedangkan /engertian dari /o/ulasi adalah 4ila!ah generalisasi !ang terdiri atas
ob!eksub!ek !ang mem/un!ai kualitas dan karakteristik tertentu !ang diteta/kan oleh /eneliti
untuk di/elajari dan kemudian ditarik kesim/ulann!a $Sugi!ono" (%%:'%*.
Teknik sam/ling sangatlah di/erlukan dalam sebuah /enelitian karena hal ini digunakan
untuk menentukan sia/a saja anggota dari /o/ulasi !ang hendak dijadikan sam/el. Teknik
sam/ling haruslah se+ara jelas tergambarkan dalam ren+ana /enelitian sehingga tidak
membingungkan ketika terjun dila/angan. Untuk menghindari kesalahan sam/el /erlu
menggunakan teknik sam/ling !ang te/at.
Dalam /enelitian terda/at berbagai teknik sam/ling untuk menentukan sam/el !ang akan
digunakan dalam /enelitian. Teknik sam/ling /ada dasarn!a da/at dikelom/okkan menjadi dua
!aitu probability sampling dan non probability sampling . Teknik non /robabilitas
meli/uti Teknik sam/ling seenakn!a" Sam/ling /ertimbangan. Teknik /robabilitas terdiri
Sam/ling andom Sederhana" Teknik Sam/ling Sistematik" Teknik Sam/ling andom
#ertingkat" Teknik Sam/ling Kelom/ok. Menentukan ukuran sam/el meru/akan bagian dari
teknik sam/ling" dimana jumlah anggota sam/el sering din!atakan dengan ukuran sam/el.
Jumlah sam/el !ang %((H me4akili /o/ulasi adalah sama dengan /o/ulasi. Makin besar
jumlah sam/el mendekati /o/ulasi" maka /eluang keselahan generalisasi semakin ke+il dan
sebalikn!a makin ke+il jumlah sam/el menjauhi /o/ulasi" maka makin besar kesalahan
generalisasi $diberlakukan umum*.
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 6/22
R$%$&a" %a&aa'
ii. T$($a"
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 7/22
#,# <<
PEM#,0,S,>
STEP % <denti2ikasi Masalah
• Pela!anan Kesehatan : $Menurut Pro2. Dr. Soekidjo >otoatmojo * Pela!anan kesehatan
adalah sub sistem /ela!anan kesehatan !ang tujuan utaman!a adalah /ela!anan /reventi2
$/en+egahan* dan /romoti2$ /eningkatan kesehatan * dengan sasaran mas!arakat.
• Teknik sam/ling : bagian dari metodologi statistika !ang berhubungan dengan
/engambilan sebagian dari /o/ulasi. Jika sam/ling dilakukan dengan metode !ang te/at"
analisis statistik dari suatu sam/el da/at digunakan untuk menggeneralisasikan
keseluruhan /o/ulasi.
• E/idemiologi
#erasal dari bahasa ?unani.
E/i I /ada atau tentang
demos I rak!at/enduduk
logos I ilmu
Jadi e/idemiologi meru/akan @ilmu !ang mem/elajari tentang halhal !ang terjadi /ada
rak!atA.
#atasan arti !ang sudah berkembang de4asa ini mengartikan e/idemiologi sebagai ilmu
tentang terjadin!a dan /en!ebab dari suatu masalah kesehatan dan 2aktor2aktor !ang
mem/engaruhin!a serta u/a!au/a!a /enanggulangann!a.
STEP
%. ,/a saja ma+amma+am teknik sam/ling
. #agaimana +ara menentukan jumlah sam/el !ang akan digunakan
&. 0alhal a/a !ang da/at dijadikan a+uan/edoman /emilihan teknik sam/ling !ang te/at
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 8/22
-. #agaimana s!arat sam/el !ang baik agar mudah teknik sam/lingn!a
6. Teknik sam/ling a/a !ang +o+ok untuk skenario
STEP &
%. Teknik sam/ling ban!ak menggunakan teori /robabilitas sehingga berdasarkan teknikn!a
dikategorikan menjadi dua disebut /robabilit! sam/ling dan non/robabilit! sam/ling.
A. PROBABILIT) SAMPLING
Probabilit! sam/ling adalah teknik sam/ling dimana setia/ anggota /o/ulasi memiliki
/eluang sama di/ilih menjadi sam/el. Dengan kata lain" semua anggota tunggal dari
/o/ulasi memiliki /eluang tidak nol.
Teknik ini melibatkan /engambilan a+ak $diko+ok* dari suatu /o/ulasi. ,da berma+am
ma+am metode /robabilit! sam/ling dengan turunan dan variasi masingmasing" namun
/aling /o/uler sebagai berikut:
a* Sam/ling ,+ak Sederhana $Simple Random Sampling *
andom sam/ling adalah metode /aling dekat dengan de2inisi /robabilit!
sam/ling. Pengambilan sam/el dari /o/uliasi se+ara a+ak berdasarkan 2rekuensi /robabilitas semua anggota /o/ulasi.
b* Sam/ling ,+ak Sistematis $Systematic Random Sampling *
Pengambilan sam/el melibatkan aturan /o/ulasi dalam urutan sistematika
tertentu. Probabilitas /engambilan sam/el tidak sama terle/as dari kesamaan
2rekuensi setia/ anggota /o/ulasi.
+* Sam/ling Strati2ikasi $Stratified Sampling *
Po/ulasi dibagi ke dalam kelom/ok strata dan kemudian mengambil sam/el dari
tia/ kelom/ok tergantung kriteria !ang diteta/kan. Misaln!a" /o/ulasi dibagi ke
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 9/22
dalam anakanak dan orang tua kemudian memilih masingmasing 4akil dari
keduan!a.
d* Sam/ling um/un $Cluster Sampling *
Po/ulasi dibagi ke dalam kelom/ok ke4ila!ahan kemudian memilih 4akil tia/
tia/ kelom/ok. Misaln!a" /o/ulasi adalah Ja4a Tengah kemudian sam/el diambil
dari tia/tia/ kabu/aten. #isa juga batasbatas gunung" /ulau dan sebagain!a.
e* Sam/ling #ertaha/ $ Multistage Sampling *
Pengambilan sam/el menggunakan lebih dari satu teknik /robabilit! sam/ling.
Misaln!a" menggunakan metode stratified sampling /ada taha/ /ertama
kemudian metode simple random sampling di taha/ kedua dan seterusn!a sam/ai
men+a/ai sam/el !ang diinginkan.
2* Probabilitas Pro/orsional Ukuran Sam/ling $ Probability Proportional to Size
Sampling *
Probabilitas /engambilan sam/el sebanding dengan ukuran sam/ling bah4a
sam/el di/ilih se+ara /ro/orsional dengan ukuran total /o/ulasi. <ni adalah
bentuk multistage sam/ling di taha/ /ertama dan kemudian random sam/ling di
taha/ kedua" ta/i jumlah sam/el sebanding dengan ukuran /o/ulasi.
#. NON*PROBABILIT) SAMPLING
Teknik non/robabilit! sam/ling bah4a setia/ anggota /o/ulasi memiliki /eluang
nol. ,rtin!a" /engambilan sam/el didasarkan kriteria tertentu se/erti judgment"
status" kuantitas" kesukarelaan dan sebagain!a.
,da berma+amma+am metode non/robabilit! sam/ling dengan turunan dan
variasin!a" ta/i /aling /o/uler sebagai berikut:
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 10/22
a* Sam/ling Kuota $uota Sampling *
Miri/ strati2ied sam/ling !aitu berdasarkan /ro/orsi +iri+iri tertentu untuk
menghindari bias. Misaln!a" jumlah sam/el lakilaki 6( orang maka sam/el
/erem/uan juga 6( orang.
b* Sam/ling Kebetulan $ !ccidental Sampling *
Pengambilan sam/el didasarkan /ada ken!ataan bah4a mereka kebetulan
mun+ul. Misaln!a" /o/ulasi adalah setia/ /egguna jalan tol" maka /eneliti
mengambil sam/el dari orangorang !ang kebetulan melintas di jalan tersebut
/ada 4aktu /engamatan.
+* Sam/ling Pur/osive $ Purposi"e or #udgemental Sampling *
Pengambilan sam/el berdasarkan seleksi khusus. Peneliti membuat kriteria
tertentu sia/a !ang dijadikan sebagai in2orman. Misaln!a" ,nda meneliti
kriminalitas di Kota Semarang" maka ,nda mengambil in2orman !aitu Ka/olresta
Semarang" seorang /elaku kriminal dan seorang korban kriminal.
d* Sam/ling Sukarela $$oluntary Sampling *
Pengambilan sam/el berdasarkan kerelaan untuk ber/artisi/asi dalam /enelitian.
Metode ini /aling umum digunakan dalam jajak /enda/at.
e* Sam/ling Sno4ball $Sno%ball Sampling *
Pengambilan sam/el berdasarkan /enelusuran sam/el sebelumn!a. Misaln!a"
/enelitian tentang koru/si bah4a sumber in2orman /ertama mengarah ke/ada
in2orman kedua lalu in2orman ke tiga dan seterusn!a.
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 11/22
. Dikaitkan dengan besarn!a sam/el" selain tingkat kesalahan" ada lagi bebera/a 2aktor lain
!ang /erlu mem/eroleh /ertimbangan !aitu:
$%* derajat keseragaman"
$* ren+ana analisis"
$&* bia!a" 4aktu" dan tenaga !ang tersedia. $Singarimbun dan E22end!" %)3)*
Makin tidak seragam si2at atau karakter setia/ elemen /o/ulasi" makin ban!ak sam/el
!ang harus diambil. Jika ren+ana analisisn!a mendetail atau rin+i maka jumlah sam/eln!a
/un harus ban!ak. Misaln!a di sam/ing ingin mengetahui sika/ konsumen terhada/
kebijakan /erusahaan" /eneliti juga bermaksud mengetahui hubungan antara sika/dengan tingkat /endidikan. ,gar tujuan ini da/at ter+a/ai maka sam/eln!a harus terdiri
atas berbagai jenjang /endidikan SD" S;TP. SMU" dan seterusn!a.. Makin sedikit 4aktu"
bia!a " dan tenaga !ang dimiliki /eneliti" makin sedikit /ula sam/el !ang bisa di/eroleh.
Perlu di/ahami bah4a a/a/un alasann!a" /enelitian haruslah da/at dikelola dengan baik
$manageable*.
,da /ula !ang menuliskan" untuk /enelitian deskri/ti2" sam/eln!a %(H dari /o/ulasi"
/enelitian korelasional" /aling sedikit &( elemen /o/ulasi" /enelitian /erbandingan
kausal" &( elemen /er kelom/ok" dan untuk /enelitian eks/erimen %6 elemen /er
kelom/ok $Ga! dan Diehl" %))*
os+oe $%)6* !ang dikuti/ Uma Sekaran $(('* memberikan a+uan umum untuk
menentukan ukuran sam/el :
a* Ukuran sam/el lebih dari &( dan kurang dari 6(( adalah te/at untuk keban!akan
/enelitian
b* Jika sam/el di/e+ah ke dalam subsam/el $/ria4anita" juniorsenior" dan
sebagain!a*" ukuran sam/el minimum &( untuk tia/ kategori adalah te/at
+* Dalam /enelitian mutivariate $termasuk analisis regresi berganda*" ukuran sam/el
sebaikn!a %( lebih besar dari jumlah variabel dalam /enelitian
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 12/22
d* Untuk /enelitian eks/erimental sederhana dengan kontrol esk/erimen !ang ketat"
/enelitian !ang sukses adalah mungkin dengan ukuran sam/el ke+il antara %(
sam/ai dengan (
#esaran atau ukuran sam/el ini sam/el sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian
atau kesalahan !ang diinginkan /eneliti. >amun" dalam hal tingkat kesalahan" /ada
/enelitian sosial maksimal tingkat kesalahann!a adalah 6H $("(6*. Makin besar tingkat
kesalahan maka makin ke+il jumlah sam/el. >amun !ang /erlu di/erhatikan adalah
semakin besar jumlah sam/el $semakin mendekati /o/ulasi* maka semakin ke+il /eluang
kesalahan generalisasi dan sebalikn!a" semakin ke+il jumlah sam/el $menjauhi jumlah
/o/ulasi* maka semakin besar /eluang kesalahan generalisasi.
&. Pemilihan teknik sam/ling harus berdasarkan dua hal !akni" realibilitas dan e2isiensi.
Sam/el !ang reliable adalah sam/el !ang miliki reliabilitas tinggi. 0al itu berarti bah4a
makin ke+il kesalahan sam/ling" reliabilitas sam/ling makin rendah. Dikaitkan dengan
varian nilai statistikn!a berlaku kriteria bah4a semakin rendah varian" reliabilitas sam/el
!ang di/eroleh semakin tinggi.
Penggunaan tenaga" bia!a" 4aktu" dan dukungandukungan logistik harus
di/ertimbangkan. Dengan /ertimbangan itulah e2isiensi dikaitkan. Sebuah teknik
sam/ling din!atakan e2isiensi /enggunaann!a jika da/at dilaksanakan dengan" tenaga"
bia!a" 4aktu" dan dukungandukungan logistik !ang da/at dihemat. Dari /ertimbangan
bia!a" tan/a mengorbankan relibialitas dan re/resentati2n!a sam/el.
-. S!arat sam/el !ang baik :
a* Sam/el harus da/at me4akili /o/ulasi !ang ada
b* Sam/el harus +uku/ ban!ak ber/engaruh dengan kevalidan /enelitian
+* Sesuai dengan variable !ang ditentukan oleh /eneliti
d* 0arus koo/erati2
6. Teknik sam/ling !ang te/at berdasarkan s+enario
• Sim/le random sam/ling
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 13/22
STEP -
M,PP<>G
STEP 6
%. Mam/u mengetahui dan menjelaskan ma+amma+am sumber data
. Mam/u mengetahui dan menjelaskan ma+amma+am teknik sam/ling dan +ontohn!a
&. Mam/u mengetahui kelebihan dan kekurangan ma+amma+am teknik sam/ling
STEP
%. Salah satu hal !ang mem/engaruhi kualitas hasil /enelitian adalah kualitas data !ang di
kum/ulkan. Pengum/ulan data da/at dilakukan dengan berbagai +ara.
,da sumber data:
%. Ma+amma+am Sumber Data
TEKNIK
SAMPLING
SUMBER
DATA
METODE
PRIMER SEKUNDER PROBABILITY NON
PROBABILITY
KELEBIHAN KEKURANGA
N
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 14/22
Sumber data adalah segala sesuatu !ang da/at memberikan in2ormasi mengenai data.
#erdasarkan sumbern!a" data dibedakan menjadi dua" !aitu data /rimer dan data sekunder.
,. Data Primer
Data /rimer !aitu data !ang dibuat oleh /eneliti untuk maksud khusus
men!elesaikan /ermasalahan !ang sedang ditanganin!a. Data dikum/ulkan sendiri
oleh /eneliti langsung dari sumber /ertama atau tem/at objek /enelitian dilakukan.Data /rimer adalah data !ang langsung di ambil dari sumbern!a. ,da & +ara /rimer :
%. Cbservasi
Cbservasi adalah teknik /engum/ulan data !ang dilakukan dengan melakukan
/engamatan. Data !ang di hasilkan adalah data !ang kualitati2.
. 5a4an+ara
5a4an+ara adalah teknik /engum/ulan data !ang dilakukan dengan mengajukan
/ertan!aan se+ara lisan" biasan!a dilakukan jika ingin diketahui halhal !ang lebih
mendalam dari res/onden.
Data !ang di hasilkan adalah data !ang kualitati2.
&. Kuesioner
Kuesioner adalah teknik /engum/ulan data !ang dilakukan dengan +ara memberi
se/erangkat /ertan!aan atau /ern!ataan tertulis ke/ada res/ondenuntuk di ja4ab.
Data !ang di hasilkan bisa data !ang kuantitati2 atau kualitati2
#. Data Sekunder
Data sekunder !aitu data !ang telah dikum/ulkan untuk maksud selain
men!elesaikan masalah !ang sedang dihada/i. Data ini da/at ditemukan dengan
+e/at. Dalam /enelitian ini !ang menjadi sumber data sekunder adalah literatur"
artikel" jurnal serta situs di internet !ang berkenaan dengan /enelitian !angdilakukan.
9ontoh : Data !ang dimiliki /erusahaan" Data #PS" #ro4sing di <nternet dan
sebagain!a.
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 15/22
Data sekunder da/at diklasi2ikasikan berdasarkan sumber" !aitu data internal dan data
eksternal. Data internal adalah data !ang berasal dari dalam organisasi dimana riset
sedang dilakukan. Misaln!a" data /enjualan dan bia!a !ang dikom/likasi dalam siklus
akuntansi !ang normal meru/akan data sekunder internal !ang akan diberikan /ada
ban!ak masalah riset" se/erti evaluasi startegi /emasaran atau /enilaian /osisi kom/etiti2
/erusahaan dalam industri.
Sedangkan" data eksternal adalah data !ang berasal dari luar organisasi dimana riset
sedang dilakukan. Sumber eksternal da/at dibagi menjadi sumbersumber !ang se+ara
teratur menerbitkan datadata statisti+ dan men!ediakann!a se+ara gratis ke/ada /ara
/engguna $misaln!a /emerintah*" dan organisasiorganisasi komersial !ang menjual
jasan!a ke/ada berbagai /engguna $misaln!a ,9>ielsen*.
Keunggulan Data Sekunder
Pada dasarn!a terda/at em/at keunggulan data sekunder" !aitu:
%. ;ebih hemat 4aktu dan hemat bia!a bagi /eriset.Jika in2ormasi !ang di/erlukan tersedia sebagai data sekunder" maka /eriset han!a /erlu
/ergi ke/er/ustakaan atau menjelajah internet" menentukan sumber !ang sesuai" serta
mengambil dan men+atat in2ormasi !ang diinginkan. 0al ini memakan 4aktu tidak lebih
dari bebera/a hari dan lebih murah. Dengan data sekunder" beban !ang dikeluarkan
selama /roses /engum/ulan data telah diba!ar oleh /en!usun a4al in2ormasi. Meski/un
masih di/erlukan bia!a untuk menggunakan data itu $tidak se/erti data statisti+ !ang
dikom/ilasi oleh /emerintah atau asosiasi /erdagangan" data komersial tidaklah gratis*"
namun bia!an!a teta/ jauh lebih rendah dibandingkan jika /erusahaan mengum/ulkan
sendiri in2ormasin!a.
. Meski/un data sekunder jarang da/at melengka/i /ers!aratan data sebuah /ro!ekriset" /aling tidak da/at:
a. Membantu dalam merumuskan /ermasalahan.
b. Menjadi sumber data /erbandingan sehingga data /rimer da/at dievaluasi dan
diinter/retasikan lebih mendalam.
&. Da!a +aku/n!a !ang da/at berskala nasional dan internasional.
-. Data da/at di/eroleh diluar kemam/uan /eriset $misaln!a data #PS*.
Kelemahan Data Sekunder
Pada umumn!a terda/at tiga kelemahan data sekunder" !aitu:
%. Jarang sekali data sekunder da/at memenuhi tujuan /ro!ek /enelitian. 0al ini
disebabkan oleh 2a+tor unit /engukuran" de2inisi kelas !ang di/ergunakan dan
/eredaran /ublikasi !ang tidak sesuai dengan kebutuhan.
. Data dikum/ulkan untuk tujuan !ang berbeda dengan tujuan /enelitian !ang sedang
dilakukan.
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 16/22
&. Pengambilan ke/utusan /emasaran biasan!a memerlukan in2ormasi !ang mutakhir"
/adahal sumber data sekunder memerlukan 4aktu !ang +uku/ lama dalam /roses
antara /engum/ulan data dan /enerbitann!a
Klasi2ikasi sumber data" dilihat dari subjek di mana data menem/el" !ang disingkat
dengan & P" !aitu:
%. Person:
Jika sumber data beru/a orang. Person !aitu sumber data !ang bisa
memberikan data beru/a ja4aban lisan melalui 4a4an+ara atau ja4aban
tertulis melalui angket.
. Pla+e: Jika sumber data beru/a tem/at. Pla+e !aitu sumber data !ang
men!ajikan tam/ilan beru/a keadaan diam dan bergerak.
Diam" misaln!a ruangan" kelengka/an alat" 4ujud benda " 4arna dan lainlain.
#ergerak" misaln!a: aktivitas" kinerja" laju kendaraan dan lainlain. Pada
umumn!a tam/ilan diam dan gerak meru/akan objek untuk /enggunaanmetode observasi.
&. Pa/er : Jika sumber data beru/a s!mbol. Pa/er meru/akan sumber data !ang
men!ajikan tandatanda beru/a huru2" angka" gambar" atau s!mbol s!mbol lain.
Pengertian /a/er bukan terbatas han!a /ada kertas" ta/i juga da/at ber4ujud batu"
ka!u" tulang" daun lontar dan sebagain!a" !ang +o+ok untuk /enggunaan metode
dokumentasi.
. Ma+amma+am Teknik Sam/ling
Pr+,a,iit- Sa%i"#
Pada /engambilan sam/el se+ara random" setia/ unit /o/ulasi" mem/un!ai kesem/atan !ang
sama untuk diambil sebagai sam/el. Faktor /emilihan atau /enunjukan sam/el !ang mana akan
diambil" !ang sematamata atas /ertimbangan /eneliti" disini dihindarkan. #ila tidak" akan terjadi
bias. Dengan +ara random" bias /emilihan da/at di/erke+il" seke+il mungkin. <ni meru/akan
salah satu usaha untuk menda/atkan sam/el !ang re/resentati2.
a. Sim/le andom Sam/ling
Semua unsur dari /o/ulasi mem/un!ai kesem/atan !ang sama untuk di/ilih sebagaianggota sam/el. ,nggota sam/el di/ilih se+ara a+ak dengan +ara:
Pengundian menggunakan nomor anggota sebagai nomor undian
Menggunakan table angka random $bilangan a+ak* berdasarkan nomor anggota
S!arat Penggunaan Metode Sim/le andom Sam/ling:
Si2at /o/ulasi adalah homogen
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 17/22
Keadaan anggota /o/ulasi tidak terlau tersebar se+ara geogra2is
0arus ada kerangka sam/ling $sam/ling 2rame* !ang jelas
b. Strati2ied andom Sam/ling
Po/ulasi dikelom/okkan menjadi subsub /o/ulasi berdasarkan +riteria tertentu !ang
dimiliki unsur /o/ulasi. Masingmasing sub /o/ulasi diusahakan homogen
Dari masingmasing sub /o/ulasi selanjutn!a diambil sebagian anggota se+ara a+ak
dengan kom/osisi /ro/orsional atau dis/ro/orsional
Total anggota !ang di/ilih diteta/kan sebagai jumlah anggota sam/el /enelitian
9ontoh: Dari %((( /o/ulasi /emilih /ada PEM<;U akan diambil %(( orang $%(H*
sebagai sam/el berdasarkan usia /emilih se+ara /ro/orsional
S!arat Penggunaan Metode Strati2ied andom Sam/ling:
Po/ulasi mem/un!ai unsure heterogenitas
Di/erlukan kriteria !ang jelas dalam membuat strati2ikasila/isan sesuai dengan unsureheterogenitas !ang dimiliki
0arus diketahui dengan te/at kom/osisi jumlah anggota sam/el !ang akan di/ilih
$se+ara /ro/orsional atau dis/ro/orsional*
+. 9luster Sam/ling
Po/ulasi dikelom/okkan menjadi subsub /o/ulasi se+ara bergrombol $+luster*
Dari sub /o/ulasi selanjutn!a dirin+i lagi menjadi sub/o/ulasi !ang lebih ke+il
,nggota dari sub /o/ulasi terakhir di/ilih se+ara a+ak sebagai sam/el /enelitian
9ontoh: ,kan di/ilih sam/el /enelitian untuk meneliti ratarata tingkat /enda/atan buruh
bangunan diKod!a SemarangKod!a Semarang dibagi menjadi%' Ke+amatan" dari %' Ke+amatan di/ilih Ke+amatan
sebagai Po/ulasi dari sam/ling <
Dari Ke+amatan masing di/ilih Kelurahan sebagai Po/ulasi dari sam/el <<
Dari Kelurahan masing di/ilih 6( buruh bangunan sebagai sam/el /enelitian
S!arat Penggunaan 9luster Sam/ling :
Po/ulasi heterogen dan men!ebar
Sam/el dalam klaster harus se heterogen mungkin
,ntar klaster harus sehomogen mungkin
d. S!stemati+al Sam/ling
Meru/akan s!stem /engambilan sam/el !ang dilakukan dengan menggunakan selang
interval tertentu se+ara berurutan
S!arat Penggunaan Metode S!stemati+al Sam/ling:
Si2at /o/ulasi adalah homogen
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 18/22
Keadaan anggota /o/ulasi tidak terlau tersebar se+ara geogra2is
0arus ada kerangka sam/ling $sam/ling 2rame* !ang jelas
e. Multi Stage Sam/ling
Meru/akan /roses /engambilan sam/el dilakukan bertingkat" baik bertingkat dua atau
lebih
S!arat Penggunaan Multi Stage Sam/ling:
Po/ulasin!a +uku/ homogen
Jumlah /o/ulasi sangat besar
Po/ulasi menem/ati daerah !ang sangat luas
#ia!a /enelitian ke+il
N+" Pr+,a,iit- Sa%i"#
Pemilihan sam/el dengan +ara ini tidak menghiraukan /rinsi//rinsi/ /robabilit!. Pemilihan
sam/el tidak se+ara random. 0asil !ang dihara/kan han!a meru/akan gambaran kasar tentang
suatu keadaan.
a. Luota Sam/ling
Metode memilih sam/el !ang mem/un!ai +iri+iri tertentu dalam jumlah atau 1uota !ang
diinginkan
9ontoh: ,kan diteliti mengenai man2aat /enggunaan internet /ada /eningkatan kualitas
/roses belajar mengajar /ada mata kuliah tertentu" Peneliti menentukan 1uota untukmasingmasing sam/el:
Jumlah mahasis4a I 6( orang
Jumlah dosen I 6 orang
Jumlah mata kuliah I & matakuliah
Sehingga di/eroleh %6( mahasis4a dan%6 dosen sebagai sam/el /enelitian untuk & mata
kuliah !ang meman2aatkan internet dalam /roses belajar mengajarn!a
b. ,++idental Sam/ling
Metode /engambilan sam/el dengan memilih sia/a !ang kebetulan adadijum/ai
9ontoh: ,kan diteliti mengenai minat ibu rumah tangga berbelanja dis4ala!an /eneliti
menentukan sam/el dengan menjum/ai ibu rumah tangga !ang kebetulan berbelan jadi
suatu s4ala!an tertentu untuk dimintai /enda/atmotivasin!a
+. Purosive Sam/ling
Meru/akan /emilihan anggota sam/el !ang didasarkan atas tujuan dan /ertimbangan
tertentu dari /eneliti. Taknik /engambilan sam/el !ang dilakukan dengan memilih
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 19/22
satuan sam/ling atas dasar /ertimbangan sekelom/ok /akar di bidang ilmu !ang sedang
diteliti. 9ontohn!a" /enelitan untuk mengetahui indeks bia!a hidu/ !ang dilakukan oleh
/ara /akar ekonomi.
d. Sno4ball Sam/ling
Teknik /engambilan sam/el dimana satuan /engamatan diambil berdasarkan in2ormasi
dari satuan /engamatan sebelumn!a !ang sudah ter/ilih. 9ontohn!a adalah /enelitian
mengenai /en!ebaran /en!akit ,<DS" !aitu dengan menelusuri orangorang !ang diduga
mengida/ /en!ekit ini berdasarkan in2ormasi dari si /enderiat /ertama !ang ditemukan.
<n2ormasi tersebut bisa beru/a sia/asia/a saja !ang /ernah berhubungan dengan si !ang
sangat di/erlukan untuk mela+ak /en!ebaran virus 0<B.
Metode /engambilan sam/el dengan se+ara berantai $multi level*.
Sam/el a4al diteta/kan dalam kelom/ok anggota ke+il
Masingmasing anggota diminta men+ari anggota baru dalam jumlah tertentu
Masingmasing anggota baru diminta men+ari anggota baru lagi.
9ontoh: ,kan diteliti mengenai /enda/at mahasis4a terhada/ /emberlakuan kurikulum
baru di Gunadarma" sam/el ditentukan sebesar %(( mahasis4a" /eneliti menentukan
sam/el a4al %( mahasis4a. Masingmasing men+ari % orang mahasis4a lain untuk
dimintai /enda/atn!a. Dan seterusn!a hingga di/eroleh sam/el dalam jumlah %((
mahasis4a
e. Boluntar! Sam/ling
Teknik ini dilakukan jika satuan sam/ling dikum/ulkan atas dasar sukarela. 9ontohn!a ban!ak digunakan di bidang kedokteran.
&. Kelebihan dan Kekurangan Setia/ Ma+am Teknik Sam/ling
Pr+,a,iit- Sa%i"#
Keuntungan /engambilan sam/el dengan /robabilit! sam/ling adalah sebagai
berikut:
Derajat ke/er+a!aan terhada/ sam/el da/at ditentukan. #eda /enaksiran /arameter /o/ulasi dengan statistik sam/el" da/at di/erkirakan.
#esar sam/el !ang akan diambil da/at dihitung se+ara statistik.
Probabilitas setia/ unit sam/el diketahui
;ebih objekti2
Da/at me4akili /o/ulasi
Kerugian /engambilan sam/el dengan /robabilit! sam/ling adalah sebagai
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 20/22
berikut:
Sulit dalam /elaksanaan" membutuhkan bia!a" 4aktu dan tenaga relative lebih besar
dibanding non /robabilit! sam/ling
Memerlukan kerangka sam/el $da2tar dari semua unsur dalam /o/ulasi*
a. Sim/le andom Sam/lingKelebihan :
Prosedur /enggunaann!a sederhana
Sam/el tersebar di daerah /o/ulasi.
Kelemahan:Membutuhkan da2tar /o/ulasi.
Pers!aratan /enggunaan metode ini sulit di/enuhi
b. Strati2ied andom Sam/ling
Kelebihan :
Semua +iri+iri /o/ulasi !ang heterogen da/at ter4akiliKelemahan:
Memerlukan /engenalan terhada/ /o/ulasi !ang akan diteliti untuk menentukan +iri
heterogenitas !ang ada /ada /o/ulasi
Jika daerah geogra2isn!a luas" bia!a trans/ortasi tinggi.
+. 9luster Sam/ling
Kelebihan :
;ebih te/at menduga /o/ulasi karena variasi dalam /o/ulasi da/at ter4akili dalam
sam/el
Tidak memerlukan da2tar /o/ulasi.
#ia!a trans/ortasi kurangKekurangan :
Prosedur estimasi sulit.
Memerulukan 4aktu !ang lama karena harus membagin!a dalam areaarea tertentu
d. S!stemati+al Sam/ling
Kelebihan : lebih /raktis dan hematKekurangan : tidak mam/u menangka/ keragaman /o/ulasi heterogen
e. Multi Stage Sam/ling
Kelebihan : bia!a trans/ortasi murahKelemahan :
/rosedur estimasi sulit"
/rosedur /engambilan memerlukan /eren+anaan !ang +ermat.
N+" Pr+,a,iit- Sa%i"#
Keuntungan :
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 21/22
Prosedur estimasi mudah dan sederhana
Mudah Pelaksanaann!a" tidak membutuhkan bia!a besar" tidak membutuhkan 4aktu !ang lama
Kerugian
Membutuhkan da2tar seluruh anggota /o/ulasi.
Sam/el mungkin tersebar /ada daerah !ang luas" sehingga bia!a trans/ortasi besar
Tidak ob!ekti2
Tidak da/at me4akili /o/ulasi keseluruhan
a. Luota Sam/lingKelebihan : Mudah dan +e/at digunakan
Kelemahan: Penentuan sam/el +enderung sub!ekti2 bagi /eneliti
b. ,++idental Sam/ling
Kelebihan : Mudah dan +e/at digunakan
Kelemahan: Jumlah sam/el mungkin tidak re/resentative karena tergantung han!a /ada
anggota sam/el !ang ada /ada saat itu
+. Purosive Sam/ling
Kelebihan : tujuan dari /eneliti da/at ter/enuhi
Kekurangan : belum tentu me4akili keseluruhan variasi !ang ada.
d. Sno4ball Sam/ling
Kelebihan : Mudah digunakanKelemahan: Membutuhkan 4aktu !ang lama
8/15/2019 Laporan Tutorial Mkgm Ske 1
http://slidepdf.com/reader/full/laporan-tutorial-mkgm-ske-1 22/22
Da2tar Pustaka
%. 9hur+hill" Gilbert ,. ((6. @ &asar'&asar Riset Pemasaran() *disi +) #ilid , " ,lih #ahasa
Cleh ,ndriani" Dkk" Penerbit Erlangga" Jakarta.
. . Soedijono. ((3. Su/lemen Kuliah: @ Metode Riset -isnis(. Universitas Gunadarma.
Jakarta.