METLIT Populasi, Sampel & Sampling

Peranan Statistika 1

POPULASI, SAMPEL DANSAMPLING

oleh:

Moh. Arip, S.Kp., M.Kes.


STATISTIK, maknanya sering dikaitkan dengan angka atau gugus angka yang menggambarkan tentang sesuatu.

Example:

* statistik penderita kurang gizi * statistik epidemi malaria * statistik tingkat kelahiran bayi, dsbSTATISTIKA, merupakan ilmu pengetahuan yang mengkaji:

a. Cara/metode pengumpulan data b. Cara-cara penyajian data c. Metode pengolahan/analisis data, dan d. Cara-cara inferensi (penarikan kesimpulan) dan interpretasi hasil olah data.

1. STATISTIK DAN STATISTIKA


Dari definisi STATISTIKA tersebut, selanjutnya untuk memperoleh pemahaman yang baik tentang kajian statistika, maka statistika dibagi menjadi dua, yakni:

1. STATISTIKA DESKRIPTIF (DESCRIPTIVE STATISTICS)

2. STATISTIKA INFERENSIAL (INFERENTIAL STATISTICS)

STATISTIKA DESKRIPTIF, yaitu statistika yang mengkaji cara- cara meringkas/menyarikan/mencandera dan menggambarkan gatra-gatra penting data.STATISTIKA INFERENSIAL, yaitu metode statistika yang mengkaji semua gatra yang berhubungan dengan analisis cuplikan (sample) data untuk kemudian dijadikan dasar peramalan (penarikan kesimpulan) tentang keseluruhan gugus data induknya (populasi)


populasi

contohTingkat epidemi

malaria

?

1. Menduga Ciri Populasi

Jenis Diet III

? Jenis Diet II

Jenis Diet I

2. Pembandingan

Golongan

Pubah bebas

Pubah t

ak-

bebas

3. Mencari Hubungan

?


DATA, merupakan fakta/fenomena yang direpresentasikan baik berupa angka (numerik) maupun berupa pernyataan/kategori/ atribut

Selang (Interval): ada klasifikasi, urutan, dan jarak

Nisbah (Ratio): ada klasifikasi, urutan, jarak, dan nol mutlak

DA

TA

KUALITATIF, data yang dinyatakan/diformulasikan dalam pernyataan/ kategori/atribut

Nominal, data yang skala pengukurannya hanya berupa penggolongan/

pengelompokan/klasifikasi.

Ordinal, ada skala klasifikasi dan urutan (ranking)

KUANTITATIF, data yang direpresentasikan dalam bentuk angka/numerik

Diskrit, diperoleh dari hasil pencacahan/membilang

Kontinyu, diperoleh dari hasil pengukuran.

2. DATA


CARA PENGUMPULAN DATA:

1. SURVEI, dilakukan jika data yang ingin dikaji (sebenarnya) sudah ada di lapangan, hanya tinggal mengumpulkan saja. Agar diperoleh data yang representatif terhadap karakteristik populasinya, survei harus memenuhi kaidah-kaidah yang dapat meminimisasi galat (error). (dibahas dalam matakuliah Metode Penelitian/Ilmiah).

Example: survei balita yang menderita gizi buruk di NTB

2. PERCOBAAN, beda dengan survei, percobaan dilakukan karena data yang ingin dikaji sebelumnya belum tersedia, sehingga harus dibangkitkan melalui percobaan.

Tiga hal penting dalam percobaan: rancangan perlakuan (treatment design), rancangan percobaan (experimental design), dan rancangan respons (response design).

Cirinya: ada 3R (replication, randomization, dan restriction/local control)


Apa itu ‘treatment

design’?

• strategi peneliti untuk memilih atau menetapkan perlakuan-perlakuan apa saja yang akan digunakan dalam percobaannya?

• sangat bergantung pada tujuan penelitian

Perlakuan

a. tak - terstruktur: ‘fixed-treatments’ dan ‘random-treatments’

b. terstruktur: ‘nested-treatments’, berfaktor, dan regresi


Apa itu ‘experimental

design’?

merupakan pengaturan pemberian perlakuan pada unit-unit percobaan, dengan maksud agar keragaman respons akibat keadaan lingkungan dan heterogenitas materi percobaan dapat diminimisasi

Rancangan

Percobaan

a. Rancangan Faktor Tunggal: RAL, RKLT, RBL, Lattice seimbang, Lattice seimbang sebagian.

b. Rancangan Faktor Ganda: percobaan faktorial, Spli Plot Design, Strip Plot Design,

Split Block Design, Split-split Plot Design, Lattice seimbang, Lattice seimbang sebagian


Apa itu ‘response design’?

• pemilihan sifat atau karakteristik yang akan digunakan untuk menilai perlakuan

• rancangan mengenai bagaimana cara mengukur atau menilai atau mengolong-golongkan sifat/ karakteristik tersebut

konsep-3

konsep-1

konsep-2

instrumen-1

instrumen-2

• nominal

• ordinal

• interval

• ratio

hasil ukur


POPULASI: keseluruhan obyak (pengamatan) secara lengkap dan jelas definisinya, yang menjadi kajian (ingin dipelajari) sifat-sifat (karakteristiknya).

SAMPEL: merupakan sebagian obyek/pengamatan diambil dari populasi untuk diobservasi/diukur sifat-sifat nya, dan selanjutnya digunakan dasar menarik kesimpulan tentang populasinya.

Populasi yangkarakteristiknyaingin dipelajari

(N)

n Cuplikan/sampel yang diambil dari populasi dan datanya dianalisis

Kesimpulan dibuat dengan harapan berlaku untuk POPULASI

3. POPULASI DAN SAMPEL


• Pembatasan populasi dilakukan dgn membedakan populasi total (universal) dan populasi target.

• Populasi total adalah setiap subjek penelitian manusia, hewan, atau benda yg memenuhi kriteria yg diminati dlm penelitian

• Populasi target adalah kelompok tersedia yg secara teoritis digeneralisasi dr hasil penelitian.

• Sampel ditarik dari populasi target


• Populasi total maupun populasi target hrs identik dan dpt mendiskripsikan pertanyaan siapa, di mana dan kapan shg secara vertikal baik populasi total maupun populasi target yg nantinya dijadikan pengambilan sampel adalah sama

• Makin tidak sama sampel dengan populasinya, makin besar kekeliruan dlm generalisasinya


POPULASI TOTAL

POPULASI TARGET

SAMPEL

Remaja putri hamil, usia 15-20 tahun, trimester I (siapa), di bangsal rumah sakit seluruh Indonesia

(di mana) tahun 2008 (kapan)

Remaja putri hamil, usia 15-20 tahun, trimester I (siapa), di ruang bersalin RSU Propinsi NTB(di mana) bulan Januari tahun 2008 (kapan)

Gambar. 1: Alur pengambilan sampel


• Sampel dlm suatu penelitian timbul karena hal-hal berikut ini:

1. Untuk mereduksi objek penelitian krn jumlah populasi yg begitu besar

2. Untuk mengadakan generalisasi dr hasil penelitian dlm arti mengaitkan kesimpulan dgn objek, gejala, atau kejadian yg lebih luas (sutrisno Hadi, 1980)


Alasan-alasan penentuan penggunaan sampel penelitian adalah sbb:

1. Ukuran populasi

2. Biaya

3. Masalah waktu

4. Penelitian yg sifatnya merusak

5. Masalah ketelitian


• Suatu hal yg perlu diperhatikan pd sampel adalah keadaan homogenitas dan heterogenitas populasi

• Apabila keadaan populasi homogen, jumlah smpel tdk menjadi persoalan. Sebaliknya jika populasi heterogen, pertimbangan pengambilan sampel harus memperhatikan dan menyelidiki kategori-kategori heterogenitas & besarnya populasi dlm tiap kategori

• Penetapan jumlah sampel yg terlalu besar selalu lebih baik daripada kurang.


• Meskipun demikian ada cara untuk memperoleh sampel minimal, menurut Zainudin M (1998)

n = Jumlah sampel

N = Jumlah populasi

d = Tingkat kesalahan (0.05)

Nn =

1+N (d)2


TEKNIK SAMPLING

• Cara untuk menentukan sampel

• Sampel yg representatif dpt diperoleh dg 2 teknik sampling yg berbeda yaitu:

1. Teknik random sampling

2. Teknik non random sampling


Teknik random samplingSimple random sampling

contoh: apabila ada 600 mhs PSIK (populasi), sampel sebanyak 200 dpt diperoleh dgn cara undian, ordinal (bertingkat) atau dgn daftar bilangan random

Tahapan dlm penentuannnya sbb:• Menentukan populasi = 600 perawat• Menentukan besarnya sampel, misalnya 30% =200 perawat• Membuat daftar perawat dgn memberi nomor urut 000 sampai 599• Membuat kertas undian sebanyak 1o, dengan nomor urut 1 sampai 10• Nomor permulaan ditentukan dgn memilih di antara nomor 1 sampai 10

kertas undian secara acak• Saat kertas dibuka dan tertera nomor 5, bilangan yg merupakan

kelipatan 5 menjadi sampel. Jadi 5, 10, 15, 20 dst sampai didapatkan 200 perawat


Stratified random sampling• Dilakukan pd subpopulasi, bukan pd populasi

keseluruhan seperti pd simple random• Teknik ini mengakibatkan setiap subpopulasi

terwakili pd sampel sesuai perbandingan jumlah yg ada pd populasi

• Tahapannya adalah sbb:1. Tentukan jumlah populasinya

2. Tentukan besarnya sampel

3. Klasifikasikan semua anggota populasiny

4. Pilih secara random sejumlah individu dari masing-masing subkelompok


• Apabila DPR di suatu propinsi ingin mendapatkan perwakilan dari perawat sesuai dengan tingkatan sekolahnya, langkahnya sbb:

1. misalnya, populasi adalah 1000 perawat2. Besarnya sampel yg dikehendaki adalah 2783. Klasifikasikan perawat sesusi dg subkelompoknya.

Dari 1000 perawat, yg berlatar belakang pendidikan S1= 50, D4= 300, D3= 500, SPK= 50, SPR= 100.

4. Karena sampel yg dibutuhkan sebanyak 278, agar semua subkelompok terwakili, perhitungan untuk S1 adalah 50/1000 x 278 = 14, untuk D4 adalah 300/1000 x 278 = 83, dan untuk D3, SPK dan SPR masing-masing 139, 14, 28 sehingga jumlah total 278 sesuai dengan permintaan sampelnya


Cluster sampling• Dilakukan secara random melalui kelompok kelompok.• Semua anggota (kelompok) mempunyai karakteristik yg

sama• Bisanya dilakukan pada penelitian dgn area luas & subjek

yg besar. • Berikut ini tahapannya:

1. Tentukan dan definisikan populasinya2. Tentukan jumlah sampel3. Tentukan dan definisikan cluster yg logis4. Taksir jumlah rata-rata anggota populasi utk setiap cluster5. Tentukan jumlah cluster yg diperlukan dg membagi besarnya

sampel dg ukuran cluster yg ditaksir6. Pilih secara random jumlah cluster yg dibutuhkan


• Apabila Kepala Dinas Propinsi ingin memperoleh sampel dr dosen keperawatan secara cluster, langkah yg harus diambil sbb:

1. Populasi adalah 2000 dosen keperawatan di propinsi tersebut

2. Besarnya sampel yg diinginkan adalah 2003. Cluster yg logis adalah sekolah4. Daftar sekolah keperawatan di daerah tersebut adalah 100

sekolah, rata-rata jumlah dosen = 205. Jumlah anggota cluster (sekolah) yg diinginkan = jumlah

sampel (200) dibagi dengan rata-rata jumlah dosen tiap-tiap cluster (20). Jadi jumlah sekolah yg diperlukan adalah 10

6. Oleh karena itu 10 dari 100 sekolah akan dipilih secara random. selanjutnya semua dosen pd tiap-tiap sekolah dr 10 sekolah yg terpilih menjadi sampel (10 sekolah, 200 dosen)


Teknik Non random sampling

1. Quota sampling adalah sampel yg menekankan pada jumlah

2. Purposive sampling adalah jenis sampel yg dipilih dengan pertimbangan karakteristik tertentu (misalnya mhs penerima beasiswa).

3. Accidental sampling adalah sampel yg diperoleh berdasarkan siapa yg dijumpai (misalnya orang yg sedang melakukan donor darah)


Tabel 1. Hubungan populasi dan pengambilan sampel

Teknik Sampling Probability Sampling

(Random)

Non probability Sampling

(Non random)

Karakteristik populasi • Populasi finit (populasi target

diketahui)• Populasi terbatas• Jumlah serta identitas dari

anggota populasi dpt dg mudah

diketahui• Umumnya homogen

• Utk populasi infinit (tdk ada

daftar populasi target)• Populasi tidak terbatas• populasi dg jumlah & identitas

anggota populasinya tidak

diketahui• Heterogen

Contoh • Perawat di rumah sakit• Mahasiswa di Kampus• Pasien di Ruang A• Pasien gerontik di wisma B• Santri di pondok pesantren C

• Pengunjung pasar• Penonton sepak bola• Perawat yg donor darah saat

HUT PMI• Pengunjung pasien poli X pada

hari senin

Teknik • Simple random sampling• Stratified random sampling• Pemilihan sampel cluster

• Quota• Purpusive• Accidental


Education

METLIT Populasi, Sampel & Sampling