Upload
ngoxuyen
View
342
Download
36
Embed Size (px)
Citation preview
POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
• PENGERTIAN
• ALASAN MELAKUKAN SAMPLING
• PENENTUAN JUMLAH SAMPEL
• PENGAMBILAN DATA SAMPEL
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
POPULASI
• Suatu wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek
yang mempunyai karakteristik tertentu yang ditetapkan
oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik
kesimpulannya (Sugiyono,2003:55).
• Sekumpulan obyek, orang, atau keadaan yang paling
tidak memiliki satu karakteristik umum yang sama (Furqon,
2001:135)
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
MENGAPA PERLU SAMPEL?
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
Data yang dipergunakan dalam suatu penelitian
belum tentu merupakan keseluruhan dari suatu
populasi karena beberapa kendala :
Kendala biaya
Kendala waktu
Kendala tenaga
Polulasi yang tidak terdefinisikan
Untuk mengatasi masalah dalam pemakaian data
yang mengalami kendala-kendala, maka dapat
dipergunakan SAMPEL
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
SYARAT SAMPEL (1)
• Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat
ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam sampel.
Dengan kata lain makin sedikit tingkat kekeliruan
yang ada dalamsampel, makin akurat sampel
tersebut. Tolok ukur adanya“bias” atau kekeliruan
adalah populasi.
• agar sampel dapat memprediksi dengan baik
populasi, sampel harus mempunyai selengkap
mungkin karakteristik populasi (Nan Lin, 1976).
MYRNA SUKMARATRI
• Presisi. memiliki tingkat presisi estimasi. Presisi
mengacu pada persoalan sedekat mana
estimasi kita dengan karakteristik populasi.
Presisi diukur oleh simpangan baku
(standard error). Makin kecil perbedaan di
antara simpangan baku yang diperoleh dari
sampel (S) dengan simpangan baku dari
populasi (s), makin tinggi pula tingkat presisinya.
SYARAT SAMPEL (2)
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
UKURAN SAMPEL
• Ukuran sampel harus mewakili populasi.
• Ukuran sampel mempengaruhi tingkat kesalahan
yang terjadi.
• Semakin banyak ukuran sampel maka semakin kecil
tingkat kesalahan generalisasi yang terjadi dan
sebaliknya
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI UKURAN SAMPEL
• Tingkat presisi yang diinginkan
• Derajat keseragaman
• Banyaknya variabel yang diteliti dan
rancangan analisis
• Biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia .
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
PENENTUAN UKURAN SAMPEL: • Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk
memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian
eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan
untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100. Roscoe (1975)
yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk
menentukan ukuran sampel :
• Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk
kebanyakan penelitian
• Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior,
dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori
adalah tepat
• Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda),
ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam
penelitian
• Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen
yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran
sampel kecil antara 10 sampai dengan 20
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
1. SLOVIN n: jumlah sampel
N: jumlah populasi
e: batas toleransi kesalahan (error tolerance)
Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas toleransi kesalahan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan
dengan persentase. Semakin kecil toleransi kesalahan, semakin
akurat sampel menggambarkan populasi. Misalnya, penelitian
dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%. Penelitian dengan batas kesalahan 2% memiliki tingkat akurasi 98%.
CONTOH: Sebuah perusahaan memiliki 1000 karyawan, dan akan
dilakukan survei dengan mengambil sampel. Berapa sampel yang
dibutuhkan apabila batas toleransi kesalahan 5%.
n = N / ( 1 + N e² ) = 1000 / (1 + 1000 x 0,05²) = 285,71 » 286.
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
2. Rumus Issac dan Michael
s = Jumlah sample
N = Jumlah populasi
λ2 = Chi Kuadrat, dengan dk = 1, taraf kesalahan 1%, 5% dan 10%
d = 0,05
P = Q = 0,5
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
N S
N S
N S
1% 5% 10% 1% 5% 10% 1% 5% 10%
10 10 10 10 280 197 115 138 2800 537 310 247
15 15 14 14 290 202 158 140 3000 543 312 248
20 19 19 19 300 207 161 143 3500 558 317 251
25 24 23 23 320 216 167 147 4000 569 320 254
30 29 28 27 340 225 172 151 4500 578 323 255
35 33 32 31 360 234 177 155 5000 586 326 257
40 38 36 35 380 242 182 158 6000 598 329 259
45 42 40 39 400 250 186 162 7000 606 332 261
50 47 44 42 420 257 191 165 8000 613 334 263
55 51 48 46 440 265 195 168 9000 618 335 263
60 55 51 49 460 272 198 171 10000 622 336 263
65 59 55 53 480 279 202 173 15000 635 340 266
70 63 58 56 500 285 205 176 20000 642 342 267
80 71 65 62 600 315 221 187 40000 563 345 269
85 75 68 65 650 329 227 191 50000 655 346 269
90 79 72 68 700 341 233 195 75000 658 346 270
95 83 75 71 750 352 238 199 100000 659 347 270
100 87 78 73 800 363 243 202 150000 661 347 270
110 94 84 78 850 373 247 205 200000 661 347 270
120 102 89 83 900 382 251 208 250000 662 348 270
130 109 95 88 950 391 255 211 300000 662 348 270
140 116 100 92 1000 399 258 213 350000 662 348 270
150 122 105 97 1050 414 265 217 400000 662 348 270
160 129 110 101 1100 427 270 221 450000 663 348 270
170 135 114 105 1200 440 275 224 500000 663 348 270
180 142 119 108 1300 450 279 227 550000 663 348 270
190 148 123 112 1400 460 283 229 600000 663 348 270
200 154 127 115 1500 469 286 232 650000 663 348 270
210 160 131 118 1600 477 289 234 700000 663 348 270
220 165 135 122 1700 485 292 235 750000 663 348 271
230 171 139 125 1800 492 294 237 800000 663 348 271
240 176 142 127 1900 498 297 238 850000 663 348 271
250 182 146 130 2000 510 301 241 900000 663 348 271
260 187 149 133 2200 520 304 243 950000 663 348 271
270 192 152 135 2600 529 307 245 1000000 664 349 272
3. Linear Time Function Linear Time Function merupakan teknik penentuan jumlah
sampel yang berdasarkan estimasi kendala waktu. Teknik
pengambilan sampel ini digunakan karena jumlah
populasi yang tidak diketahui, sehingga penentuan jumlah
sampel ditentukan berdasarkan estimasi penggunaan
waktu survey.
Keterangan :
n = Banyaknya sampel yang terpilih
T = Waktu yang tersedia untuk penelitian
t0 = Waktu tetap
t1 = Waktu yang digunakan untuk sampling unit
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
Teknik 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 MYRNA SUKMARATRI
PROBABILITY SAMPLING
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
PROBABILITY SAMPLING:
• Setiap elemen dalam populasi mempunyai
kesempatan yang sama untuk diseleksi
sebagai subyek dalam sampel. Representatif
ini penting untuk generalisasi
• Dalam merencanakan sampling probabilitas,
idealnya peneliti telah memenuhi beberapa
persyaratan berikut:
o Diketahui besarnya populasi induk
o Besarnya sampel yang diinginkan telah ditentukan
o Setiap unsur atau kelompok unsur harus memiliki
peluang yang sama untuk dijadikan sampel
MYRNA SUKMARATRI
1. SIMPLE RANDOM SAMPLING
• Dikatakan simple karena pengambilan
anggota sampel tidak memperhatikan strata
yang ada dalam populasi
• Syarat: anggota populasi dianggap homogen
• Cara pengambilan sampel bisa melalui undian
atau tabel bilangan random
• Sampling ini memiliki bias terkecil dan
generalisasi tinggi
• Banyak digunakan dalam penelitian sains.
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
SIMPLE RANDOM SAMPLING: UNDIAN
Dengan cara memberikan nomor-nomor pada seluruh anggota populasi, lalu secara acak dipilih nomor-nomor sesuai dgn banyaknya jumlah sampel yang dibutuhkan.
Ada dua rancangan cara undian :
o Pengambilan sampel tanpa pengembalian, yang berarti sampel yang pernah terpilih tidak akan dipilih lagi. Akan menghasilkan nilai probabilitas yang tidak konstan
o Pengambilan sampel dengan pengembalian, yang berarti sampel yang pernah terpilih ada kemungkinan terpilih lagi. Menghasilkan nilai probabilitas yang konstan
MYRNA SUKMARATRI
SIMPLE RANDOM SAMPLING: TABEL BILANGAN RANDOM
Menggunakan tabel bilangan random (acak), yaitu suatu tabel yang terdiri dari bilangan-bilangan yang tidak berurutan.
Secara prinsip, pemakaiannya adalah dengan memberi nomor pada setiap anggota populasi dalam suatu daftar (sample frame)
Selanjutnya dipergunakan jumlah digit pada tabel acak dengan digit populasi
Pilih salah satu nomor dengan acak, gunakan dua digit terakhirnya, cocokkan dengan nomor pada sample frame.
Jika ada yang sama, maka data pada sample frame diambil sebagai anggota sampel.
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
CONTOH MENENTUKAN REPONDEN MENGGUNAKAN TABEL BILANGAN RANDOM
Buat kerangka populasi (daftar nama populasi, beri nomor)
Buka tabel bilangan random (acak)
Pilih baris pada tabel bilangan random dengan cara tertentu (misalnya terpilih baris ke 23)
Pilih lajur pada tabel bilangan acak (misalnya terpilih lajur ke 35)
Temukan titik temu antara baris dan lajur, berupa bilangan (misal titik temu antara baris ke 23 dengan lajur ke 35 adalah bilangan 084)
Bilangan tersebut merupakan nomor responden pertama yang terpilih
Untuk menentukan nomor responden berikutnya dapat diambil bilangan-bilangan yang ada dibawah dan atau diatasnya
MYRNA SUKMARATRI
2. STRATIFIED RANDOM SAMPLING
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.
Keadaan populasi yang heterogen tidak akan terwakili, bila menggunakan teknik random. Karena hasilnya mungkin satu kelompok terlalu banyak yang terpilih menjadi sampel.
MYRNA SUKMARATRI
Misalnya, seorang peneliti akan mengambil 300 orang sebagai
sampel dari komposisi populasi yang diketahui jumlahnya, maka dapat dihitung:
Tingkat
pendidikan
Komposisi
populasi
(org)
Proporsi/persentase
setiap klp
Sample
SD ke bawah
SMP
SMA
PT
6000
2500
1000
500
0,6
0,25
0,1
0,05
180
75
30
15
Jumlah 10000 1 300
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
3. DISPROPORTIONATE STRATIFIED RANDOM SAMPLING
Teknik sampling dimana populasi berstrata tapi kurang
proporsional.
Strata Anggota
Populasi
Persentase
(%)
Sampel
proporsional
Sampel Non
proprsional
1 2 3 4 = (3 x 50) 5
SD 150 37,5 19 18
SMP 125 31,25 16 15
SMU 122 30,5 15 14
Sarjana 3 0,75 0 3
Jumlah 400 100 50 50
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
4. CLUSTER SAMPLING
Teknik cluster sering digunakan oleh para peneliti di
lapangan yang mungkin wilayahnya luas.
Populasi biasanya dalam bentuk gugus atau
kelompok-kelompok tertentu.
Misalnya akan diambil populasi seluruh guru SD di
Kota Bogor. Pengambilan sampelnya dengan cara
membagi wilayah Kota Bogor ke dalam enam
wilayah, kemudian dari masing-masing kecamatan
diambil perwakilannya. Jumlah sampel tiap
kecamatan diambil secara proporsional.
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
5. SISTEMATIC SAMPLING
1. 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
2. Syarat yang perlu diperhatikan oleh peneliti adalah adanya daftar semua anggota populasi
3. Sampling ini bisa dilakukan dengan cepat dan menghemat biaya, tapi bisa menimbulkan bias
MYRNA SUKMARATRI
NONPROBABILITY SAMPLING
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
NONPROBABILITY SAMPLING
Teknik pengambilan sampel dimana setiap
elemen dalam populasi belum tentu
mempunyai kesempatan sama untuk diseleksi
sebagai subyek dalam sampel.
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
1. SAMPLING KUOTA
• Teknik sampling dari populasi yang memiliki ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang dinginkan tercapai berdasarkan pertimbangan tertentu.
• Merupakan metode penetapan sampel dengan menentukan kuota terlebih dahulu pada masing-masing kelompok, sebelum kuata masing-masing kelompok terpenuhi maka peneltian beluam dianggap selesai.
• Pengambilan sampel dari 1000 guru PNS. Jika kuota sampel yang dibutuhkan adalah 100 guru, maka pengambilan sampel dapat dilakukan dengan memilih sampel secara bebas dengan karakteristik yang telah ditentukan peneliti
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
2. SAMPLING INSIDENTAL
• Teknik sampling berdasarkan faktor spontanitas.
Artinya siapa saja yang secara tidak sengaja
bertemu dengan peneliti maka orang tersebut
dapat dijadikan sampel bila dipandang orang
yang ditemui tersebut cocok sebagai sumber data
• Peneliti ingin mengetahui persepsi pengunjung
suatu objek wisata, peneliti memberikan kuesioner
pada setiap wisatawan yang ditemui di objek
wisata tersebut.
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
3. SAMPLING PURPOSIF
• Teknik pengambilan sampel dengan
pertimbangan-pertimbangan tertentu.
• Peneliti ingin mengetahui transformasi Kota
Bandung menuju Kota Kreatif dan Kota Cerdas,
sehingga sampel yang dipilih adalah orang-orang
yang tidak hanya terlibat langsung tetapi juga
berpartisipasi dalam pengembangan Kota
Bandung menuju Kota Kreatif, misalnya Walikota,
pengusaha-pengusaha, dan masyarakat di
kampung-kampung kreatif
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
4. 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
MYRNA SUKMARATRI [email protected]
5. SNOWBALL SAMPLING • Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang
mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat
bola salju yang menggelinding yang lama-lama menjadi
besar.
• Dalam penentuan sampel, pertama-tama dipilih satu
atau dua orang, tetapi karena dengan dua orang ini
belum merasa lengkap terhadap data yang diberikan,
maka peneliti mencari orang lain yang dipandang lebih
tahu dan dapat melengkapi data yang diberikan oleh
dua orang sebelumnya. Begitu seterusnya, sehingga
jumlah sampel semakin banyak.
• Pada penelitian kualitatif banyak menggunakan sampling
purposif dan snowball sampling.
• Misalnya akan meneliti siapa provokator kerusuhan, maka
akan cocok menggunakan kedua teknik sampel ini.
SNOWBALL SAMPLING
A
G H I F E D
C B
K L J N N M