POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. MYRNA SUKMARATRI

POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN

MYRNA SUKMARATRI [email protected]

• • • •

PENGERTIAN ALASAN MELAKUKAN SAMPLING PENENTUAN JUMLAH SAMPEL PENGAMBILAN DATA SAMPEL


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)


ALUR PEMIKIRAN POPULASI DAN

SAMPEL

SAMPEL

POPULASI

TEMUAN


MENGAPA PERLU SAMPEL?


 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


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).


SYARAT SAMPEL (2) • 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.


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


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 .


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


N 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 80 85 90 95 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240

1% 10 15 19 24 29 33 38 42 47 51 55 59 63 71 75 79 83 87 94 102 109 116 122 129 135 142 148 154 160 165 171 176

S 5% 10 14 19 23 28 32 36 40 44 48 51 55 58 65 68 72 75 78 84 89 95 100 105 110 114 119 123 127 131 135 139 142

10% 10 14 19 23 27 31 35 39 42 46 49 53 56 62 65 68 71 73 78 83 88 92 97 101 105 108 112 115 118 122 125 127

N 280 290 300 320 340 360 380 400 420 440 460 480 500 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 1050 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900

1% 197 202 207 216 225 234 242 250 257 265 272 279 285 315 329 341 352 363 373 382 391 399 414 427 440 450 460 469 477 485 492 498

S 5% 115 158 161 167 172 177 182 186 191 195 198 202 205 221 227 233 238 243 247 251 255 258 265 270 275 279 283 286 289 292 294 297

10% 138 140 143 147 151 155 158 162 165 168 171 173 176 187 191 195 199 202 205 208 211 213 217 221 224 227 229 232 234 235 237 238

N 2800 3000 3500 4000 4500 5000 6000 7000 8000 9000 10000 15000 20000 40000 50000 75000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000 550000 600000 650000 700000 750000 800000 850000

S 1% 537 543 558 569 578 586 598 606 613 618 622 635 642 563 655 658 659 661 661 662 662 662 662 663 663 663 663 663 663 663 663 663

5% 310 312 317 320 323 326 329 332 334 335 336 340 342 345 346 346 347 347 347 348 348 348 348 348 348 348 348 348 348 348 348 348

10% 247 248 251 254 255 257 259 261 263 263 263 266 267 269 269 270 270 270 270 270 270 270 270 270 270 270 270 270 270 271 271 271

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


Simple Random Sampling

Probability Sampling

Disproportionate Stratified Random Sampling Proportionate Stratified Random Sampling Cluster Sampling

Teknik Sampling

Sampling Purposif Sampling Kuota Non Probability Sampling

Sampling Aksidental Sampling Jenuh


Snowball Sampling

PROBABILITY SAMPLING


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 [email protected]

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 [email protected]

SIMPLE RANDOM SAMPLING: TABEL BILANGAN RANDOM   

 

Menggunakan tabel bilangan random (acak), yaitu suatu tabel yang terdiri dari bilanganbilangan 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 [email protected]

2. STRATIFIED RANDOM SAMPLING  Digunakan untuk mengurangi pengaruh faktor heterogen dan melakukan pembagian elemenelemen 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 [email protected]

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


3. DISPROPORTIONATE STRATIFIED RANDOM SAMPLING Teknik sampling dimana populasi berstrata tapi kurang proporsional. Strata

Anggota Populasi

Persentase (%)

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

1

Sampel proporsional


Sampel Non proprsional

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.


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 [email protected]

NONPROBABILITY SAMPLING


NONPROBABILITY SAMPLING Teknik pengambilan sampel dimana setiap elemen dalam populasi belum tentu mempunyai kesempatan sama untuk diseleksi sebagai subyek dalam sampel.


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 masingmasing 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


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

B

D

E

J

K

C

F

G

L

H

M

N

I

N

POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. MYRNA SUKMARATRI

Recommend Documents