sampling design - blog.ub.ac.idblog.ub.ac.id/saninugraha/files/2016/06/2-samplig-design.pdf ·...
TRANSCRIPT
SAMPLING DESIGN
Why Sample?
Pertimbangan
praktis
Seringkali tidak
mungkin mengamati
seluruh anggota
populasi
Manajemen
proyek lebih
gampang
Hemat waktu,
biaya dan
tenaga Bisa merusak
atau malah
tidak akurat
Pengawasan
dan perbaikan
lebih mudah
POPULASI, SAMPEL, DAN SAMPLING
2. diteliti
1. Teknik sampling
3. generalisasi
POPULASISAMPEL
3
4
Jumlah
Sampel
Banyak
Sedikit Tingkat kesalahan
Banyak
Syarat sampel yang baik
Karak-
teristik
sampel
POPULASI
Konsep Populasi
Jenis Populasi
dalam penelitian
Perbedaan Populasi Sampling Dengan Populasi Sasaran
Jumlah Populasi Dan
Ukuran Populasi
SENSUS
Konsep POPULASI
Populasi adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas, dan
lengkap yang akan diteliti yang ciri-cirinya akan ditaksir (diestimasi).
Ciri-ciri populasi disebut parameter
Objek atau nilai yang akan diteliti dalam
populasi disebut unit analisis atau elemen
populasi
Unit analisis dapat berupa
orang, perusahaan, media, dan sebagainya.
JENIS POPULASI DALAM PENELITIAN
1. POPULASI SAMPLING
2. POPULASI SASARAN
praze06
Perbedaan Populasi Sampling Dengan Populasi Sasaran
• Misalnya, kita akan melakukan penelitian tentang“Korelasi antara Frekuensi Kehadiran Kuliahdengan Prestasi Akademik di Kalangan MahasiswaTIP UB”.
• Apabila yang menjadi objek penelitian kita adalahseluruh mahasiswa TIP UB, tetapi yang diteliti (yangdijadikan sumber data) adalah seluruh mahasiswayang tergabung dalam kepengurusan lembagakemahasiswaan, maka seluruh mahasiswa TIP UBadalah Populasi Sampling dan seluruh mahasiswayang tergabung dalam kepengurusan lembagakemahasiswaan adalah Populasi Sasaran.
Jumlah Populasi
1.Dinotasikan dengan huruf K2.Banyaknya kategori populasi penelitian yang diteliti3.Jika populasi penelitian kita adalah seluruh mahasiswa TIP UB
maka jumlah populasinya adalah satu (K=1).4.Jika populasi penelitian kita adalah seluruh civitas akademika
TIP UB, maka jumlah populasinya adalah tiga (K=3) yaitu:kelompok mahasiswa, kelompok dosen, dan kelompok stafadministratif
Ukuran Populasi
1. Dinotasikan dengan huruf N2. Menunjukkan banyaknya unsur atau elemen yang
terdapat pada satu kategori populasi tertentu.3. Misalnya, populasi penelitian kita adalah seluruh
mahasiswa TIP UB yang terdaftar secara resmi padasemester genap 2015/2016 yang berjumlah 8.230orang. Maka angka 8.230 adalah ukuran populasi(N=8.230).
SENSUS
– Jika ukuran populasi penelitian kita relatif tidak besar,maka sebaiknya kita menggunakan seluruh unsurpopulasi sebagai sumber data (responden). Dalamkeadaan yang demikian, maka kita melakukan sensusatau disebut juga total sampling.– Sensus memungkinkan peneliti untuk memperolehgambaran yang komprehensif tentang objek yangditelitinya.– Jika ukuran populasi relatif besar maka peneliti bolehdan/atau harus mengambil sampel.
SENSUS
1. POPULASI TAK HINGGA
2. POPULASI TERHINGGA
Melakukan undian dengan sebuah mata
uang logam secara terus menerus
menghasilkan populasi tak hingga
Populasi ini, di dalamnya terdapat terhingga banyaknya anggota.
Mahasiswa di seluruh Indonesia, banyak kendaraan umum di Indonesia, penduduk dunia,
adalah beberapa contoh tentang populasi terhingga.
Sampling adalah suatu proses yang dilakukan untuk memilih dan
mengambil sampel secara benar dari suatu populasi sehingga sampel
tersebut dapat mewakili populasinya.
PRINSIP TEORI SAMPLING
1. Validitas
3. Optimum
Disain sampling yang dibuat/sampelyang terpilih dapat memberikanperkiraan dengan peluang yang besardan dapat menginterpretasikan secaraobjektif keadaan populasi sebenarnya
2. KeteraturanStatistik
Menekankan pada bagaimana pen-tingnya memilih sampel berdasarkanteori peluang
Memberikan tingkat efisiensi besardengan biaya yang minimum/kecilatau biaya kecil dengan tingkatefisiensi yang maksimum/besar
Keuntungan
vs
Kelemahan
Akurasi lebihbaik karena
Nonsamplingerror rendah
Menghemat biaya, tenaga dan waktu
Cakupan materilebih besarsehingga
informasi lebihbanyak
Penyajiansampai wilayah
terkecil tidakterpenuhi
Sulitmemproleh
variabel langkaTidak tersedia kerangka
sampel/frame
Proses Sampling…
Proses pengambilan sample merupakan cara-cara kita dalam memilih sample untuk studitertentu.
Determining Sample Size
Sampling Process
Developing a Sampling Frame
Defining Population
Specifying Sampling Method
Selecting Sample
Tahapan Penentuan Sampel
• Memilih populasi
• Memutuskan apakah akan memilih
sensus atau mengambil sampel
• Memilih unit dan kerangka
sampling
• Disain Sampel
• Ukuran sampel
• Rancangan sampling
• Memilih sampel
• Biaya sampling
• Pelaksanaan sampling
Tahap 1: Memilih Populasi
• Menentukan populasi yang menarik untuk dipelajari.
• Populasi yang baik rancangan eksplisit semua elemen yang terlibat
Tahap 2: Memilih Unit-Unit Sampling
• Unit-unit sampling unit analisa dari manasample diambil atau berasal.
• Pemilihan unit-unit sampling harus dilakukandengan seksama Kompleksitas penelitiandan banyaknya desain sampel
Tahap 3: Memilih Kerangka Sampling
• Penting jika kerangka sampling yang dipilihsecara memadai tidak mewakili populasi,maka generalisasi hasil meragukan.
• Kerangka sampling dapat berupa daftar namapopulasi seperti buku telepon atau data basenama lainnya.
Tahap 4: Memilih Desain Sampel
• Tipe metode atau pendekatan untuk memilihunit-unit analisa studi.
• Desain sample sebaiknya dipilih sesuai dengantujuan penelitian.
Tahap 5: Memilih Ukuran Sampel Faktor yang mempengaruhi :
• Homogenitas unit-unit sampleSemakin mirip unit-unit sampel dalam populasi semakinkecil sample yang dibutuhkan untuk memperkirakanparameter-parameter populasi.
• KepercayaanMengacu tingkatan tertentu peneliti ingin merasa yakinbahwa yang bersangkutan memperkirakan secara nyataparameter populasi yang benar.Semakin tinggi tingkat kepercayaan yang diinginkan, makasemakin besar ukuran sample yang diperlukan.
• PresisiMengacu pada ukuran kesalahan standar estimasi. presisiyang besar dibutuhkan ukuran sampel yang besar pula.
• Kekuatan StatistikKemampuan mendeteksi perbedaan dalam situasi pengujianhipotesis. Untuk mendpatkan kekuatan yang tinggi, penelitimemerlukan sample yang besar.
• Prosedur Analisatipe prosedur analisa yang dipilih untuk analisa data dapatmempengaruhi seleksi ukuran sample.
• Biaya, Waktu dan PersonilSample besar akan menuntut biaya besar, waktu banyak danpersonil besar juga.
Tahap 6.Memilih Rancangan Sampling
• Rancangan sampling menentukan proseduroperasional dan metode untuk mendapatkansample yang diinginkan.
• Jika dirancang dengan baik kesalahan yangakan muncul dapat ditekan sekecil mungkin.
Tahap 7. Memilih Sample:• Penentuan sample
untuk digunakan padaproses penelitianberikutnya, yaitu koleksidata.
Super Billy !!!
Kerangka Sampel
KerangkaSampel
Syarat:• Tersedia sampai satuan unit terkecil
yang digunakan sebagai dasar penarikan sampel.
• Mempunyai batasan yang jelas.• Tidak saling tumpang tindih atau
terlewat.• Mempunyai korelasi dengan data
yang akan diteliti.• Up to date (mutakhir)
Daftar individu, mis: perusahaan/usaha
Daftar wilayah, mis: blok sensus
Masalah penentuan Kerangka Sampling....
1. Blank Foreign ElementsYakni jika data populasi yang diperoleh dari sesuatu sumber tidaksesuai dengan kenyataannya di lapangan, sehingga terjadi orang yangsudah terpilih sebagai sampel tidak ditemui di lapangan. Hal inidisebabkan mungkin karena pendataannya yang tidak akurat ataudatanya sudah kadaluarsa.2. Incomplete FrameKetidaklengkapan kerangka sampling terjadi karena ada unsur populasi(orang) yang seharusnya masuk di dalamnya, justeru tidak tercatat.3. Cluster of ElementsKerangka sampling yang kita miliki tidak selamanya sama dengan yangkita butuhkan. Misalnya, jika kita ingin meneliti pelajar sekolah dasaryang bertempat tinggal di Kota A, kita tidak akan memperolehdaftarnya, yang kita temukan hanyalah daftar nama sekolah dasar yangada di Kota A.
Jenis penyimpangan Non-Sampling karena....
a. Penyimpangan karena kesalahan perencanaan. Misalnya karena tidak tepatnya definisioperasional peluangpenyimpangan
b perbedaanantara mahasiswayang ataudiminta
c yangdapat yangsebenarnya
d sudahlupa
e dapatterjadi mungkinjuga
f menambahkan,mengalikan,
a. Penyimpangan karena kesalahan perencanaan. Misalnya karena tidak tepatnya definisioperasional variabel, kriteria satuan-satuan ukuran, dan sebagainya, memberikan peluangpenyimpangan atau kesalahan pada hasil penelitian.
b. Penyimpangan karena Penggantian Sampel. Hal ini berkaitan dengan adanya perbedaanantara sampel yang diteliti dengan sampel yang ditetapkan. Misalnya, seseorang mahasiswayang telah ditetapkan sebagai sampel tidak bisa dihubungi pada waktu akan diwawancarai ataudiminta untuk mengisi kuesioner, lalu kita menggantinya dengan mahasiswa yang lain.
c. Penyimpangan karena salah tafsir dari petugas pengumpulan data maupun responden, yangdapat menyebabkan jawaban yang diperoleh dari responden menyimpang dari yangsebenarnya.
d. Penyimpangan karena salah tafsir responden. Biasanya disebabkan karena responden sudahlupa akan masalah yang ditanyakan.
e. Penyimpangan karena responden sengaja salah dalam menjawab pertanyaan. Hal ini dapatterjadi jika responden merasa curiga terhadap maksud dan tujuan penelitian, atau mungkinjuga responden mempunyai maksud-maksud tertentu secara terselubung.
f. Penyimpangan karena kesalahan pengolahan data, misalnya salah dalam menambahkan,mengalikan, dan sebagainya.
SampelSize
KeragamanPopulasi
Tingkat Ketelitian
DisainSampling
Waktu, Tenaga dan
Biaya
Level Penyajian
SAMPLE SIZE / BESAR SAMPEL
Tergantung pada :
• Pertimbangan representative
– Adanya sumber-sumber yang dapat digunakan untuk menentukan batas maksimal dari besarnya sampel.
• Pertimbangan analisis
– Kebutuhan rencana analisis yang menentukan batas minimal besar sampel.
PENETAPAN JUMLAH SAMPEL
Berapakah besar jumlah yang dinyatakan
memenuhi syarat untuk penelitian ?
Apa saja yang harus dipertimbangkan
dalam menetapkan jumlah sampel ?
32
Ukuran SampelKuantitatif :
dapat ditaksir dengan akurat, berdasar analisis yang akan dilakukan, presisi estimasi yang diinginkan, kesalahan random yang masih bisa ditoleransi, kuasa statistik yang diharapkan
Kualitatif :
• Ukuran sampel cukup besar jika peneliti telah puas bahwa data yang diperoleh cukup kaya dan cukup meliput dimensi yang diteliti.
• Umumnya sekitar 40 responden, jarang >200
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Besarnya Sampel
1. Derajat Keseragaman Populasi (degree of
homogenity).
2. Tingkat Presisi (level of precisions) yang digunakan.
3. Rencana Analisis.
4. Alasan-alasan tertentu yang berkaitan dengan
keterbatasan yang ada pada peneliti
PENENTUAN BESARNYA SAMPEL PENENTUAN BESARNYA SAMPEL (SAMPLE SIZE)(SAMPLE SIZE)
PenetapanPenetapan jumlahjumlah sampelsampel tergantungtergantung padapada::
1.1. AdanyaAdanya sumbersumber data yang data yang dapatdapat digunakandigunakan untukuntukmenetapkanmenetapkan batasbatas maksimalmaksimal daridari besarnyabesarnya samplesample
2.2. KebutuhanKebutuhan daridari rencanarencana analisisanalisis yang yang menentukanmenentukan batasbatasminimal minimal daridari besarnyabesarnya sampelsampel::
1.1. AngkaAngka perkiraanperkiraan daridari proporsiproporsi yang yang maumau diukurdiukur ((misalmisal: : penelitianpenyakitpenelitianpenyakit jantungjantung koronerkoroner ditetapkanditetapkan 50%)50%)
2.2. TetapkanTetapkan tingkattingkat kepercayaankepercayaan ((misalmisal: 5%, : 5%, atauatau 1%)1%)
3.3. TetapkanTetapkan derajatderajat kepercayaankepercayaan ((Confidence levelsConfidence levels) ) misalmisal: 95%, : 95%, atauatau99%. 99%.
3.3. HitungHitung jumlahjumlah//besarbesar sampelsampel
Rumus tertentu untuk menentukan berapa besar sampel yang harus diambil dari populasi.
Rumus Slovin:
N
n = ———
1 + Ne²
Keterangan;
n = ukuran sampel
N = ukuran populasi
e = kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang ditololerir, misalnya 5%.
Batas kesalahan yang ditolelir ini untuk setiap populasi tidak sama, ada yang 1%, 2%, 3%, 4%,5%, atau 10%.
Rumus Yamane yang harus digunakan.
N
n = ———–
Nd² + 1
n = Jumlah sample,
N = Jumlah Populasi,
d = batas toleransi kesalahan pengambilan sampel yang digunakan.
Untuk menentukan banyaknya sampel (ukuran sampel) darisuatu populasi, ada beberapa cara yang dapat digunakan sepertiberikut :
1. Pendapat Bailey
Bailey menyatakan bahwa untuk penelitian yang akanmenggunakan analisis data statistic, ukuran sampel yang palingminimum adalah 30.
2. Pendapat Gay
Gay berpendapat bahwa ukuran minimum sampel yang dapatditerima berdasarkan pada metode penelitian yang digunakan
3. Nomogram Harry King
Nomogram ini hanya berlaku untuk populasi paling tinggi 2000dengan kesalahan bervariasi sampai 15 %
38
Tabel jumlah sampel berdasarkan jumlah populasi
Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n)
10 10 220 140 1200 291
15 14 230 144 1300 297
20 19 240 148 1400 302
25 24 250 152 1500 306
30 28 260 155 1600 310
35 32 270 159 1700 313
40 36 280 162 1800 317
45 40 290 165 1900 320
50 44 300 169 2000 322
55 48 320 175 2200 327
60 52 340 181 2400 331
65 56 360 186 2600 335
70 59 380 191 2800 338
75 63 400 196 3000 341
80 66 420 201 3500 346
85 70 440 205 4000 351
90 73 460 210 4500 354
95 76 480 214 5000 357
39
100 80 500 217 6000 361
110 86 550 226 7000 364
120 92 600 234 8000 367
130 97 650 242 9000 368
140 103 700 248 10000 370
150 108 750 254 15000 375
160 113 800 260 20000 377
170 118 850 265 30000 379
180 123 900 269 40000 380
190 127 950 274 50000 381
200 132 1000 278 75000 382
210 136 1100 285 1000000 384
Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n)
Morgan & Krecjie, dalam Uma Sekaran, 2003
No JENIS MASALAH RUMUS BESAR SAMPEL
1 Deskriptif kategorik ( Z α )2 pq
d2
2 Deskriptif numerik ( Z α x s)2
d2
3 Analitik komparatif ( Z α √2PQ + Zβ √ P1Q1 + P2Q2)2
Kategorikal tdk berpsg (p1 - P2 ) 2
4 Analitik komparatif N1=N2= [ Z α (OR-1) + Zβ√* (OR+1)2 - (OR-1)2 π)+2
Kategorikal berpsg (OR-1)2 π 2
5 Analitik komparatif numerik 2 ( Z α + Z β )2 S2
tdk berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2
6 Analitik komparatif numerik
tdk berpasangan > 2 kelompok
7 Analitik komparatif numerik ( Z α + Z β )2 S2
berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2
8 Analitik komparatif numerik
berpasangan > 2 kelompok
9 Korelatif * ( Z α + Z β )2 ]
(0,5 ln) [ ( 1 + r )/(1-r) ]2
10 Multivariate F (V1, ES
11 Diagnostik ( Z α )2 Sen (1-sen)
d2P
12 Survival ( Z α + Z β )2 * Ǿ ( λc) + Ǿ ( λi)+
( λc - λi)2