TEKNIK SAMPLING. dr. Nur Aisyah Jamil, M.Sc

FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA JL. Kaliurang Km. 14,5 Sleman Yogyakarta 55584 Tel: 0274 - 898444 ext 2097 | Fax: + 2007 http://www.medicine.uii.ac.id/ | Email: [email protected]

TEKNIK SAMPLING dr. Nur Aisyah Jamil, M.Sc

Seorang Chef yang sedang menyiapkan hidangan, akan mengaduk masakannya sampai tercampur rata. Chef tersebut tidak perlu meghabiskan semua masakan untuk mengetahui apakah masakannya kurang garam, kemanisan atau sudah pas rasanya. Setelah tercampur rata, Chef cukup mengambil satu sendok dan dapat menyimpulkan bahwa rasa satu sendok sama dengan rasa se-kuali masakannya. Ini adalah analogi mengapa sebuah sampel dibutuhkan dalam sebuah penelitian. Jawabnya mudah, yaitu tidak mungkin memeriksa semua populasi untuk diteliti karena keterbatasan waktu, tenaga dan (tentu saja) biaya. Oleh karena itu diperlukan sebuah cara yang cukup dapat meyakinkan peneliti bahwa dengan memeriksa sebagian kecil dari populasi (yang dapat disebut sebagai sampel) dapat digunakan untuk menggambarkan kondisi populasi yang sesungguhnya (inferensi). Secara umum metode sampling dibagi menjadi dua yaitu non probability sampling dan probability sampling. Kumar(1999) menambahkan mixed sampling karena mengandung unsur probability dan non probability. Non probability sampling adalah pegambilan sampel bukan acak, dimungkinkan untuk mengatasi kesulitan pengambilan sampel secara acak, kerangka sampling (sampling frame tidak tersedia) dan keterbatasan biaya. Disamping itu penggunaan non probability sampling didasarkan atas tujuan tertentu (biasanya pada penelitian kualitatif). Pada non probability sampling terdiri atas accidental/convenience sampling, quota sampling, judgemental sampling, dan snowball sampling. Convenience sampling didasarkan pada ketersediaan elemen dan kemudahan mendapatkannya( sampel terpilih karena ada pada tempat dan waktu yang tepat). Seperti contoh mengambil sampel pada orang yang dijumpai di jalan/yang rumahnya paling dekat/terjangkau. Judgemental sampling didasarkan pada criteria yang sudah ditetapkan oleh peneliti sebelumnya. Termasuk judgement sampling adalah expert sampling (penentuan sampel tergantung pada pendapat ahli) dan purposive sampling (pengambilan sampling berdasarkan maksud tertentu. Contoh pada penelitian kualitatif , melakukan wawancara mendalam pada ibu yang memiliki balita BGM dari kalangan sosioekonomi rendah dan tinggi, petugas kesehatan, dsb.

Elearning Pendidikan Klinik Stase Ilmu Kesehatan Masyarakat (IKM)


Quota sampling didasarkan atas quota yang sudah ditetapkan peneliti terhadap karakteristik tertentu. Missal jenis kelamin, kuota laki-laki 50%, perempuan 50%.



Simple Randomized Stratified Random Probability sampling

proportionate sratified sampling disproportionate stratified sampling single stage

Tipe Sampling

Mix sampling

Cluster Random

double stage

Systematic random

multi stage

Convenience

Judgement Non Probability sampling Quota

Snowball

Bagan Tipe Sampling (Sumber Kumar,1999) Elearning Pendidikan Klinik Stase Ilmu Kesehatan Masyarakat (IKM)


Snowball sampling juga sering digunakan pada penelitian kualitatif. Sampel pertama yang diambil dapat menjadi informasi untuk pengambilan sampel berikutnya, demikian seterusnya. Hal ini akan menyebabkan sampel yang awalnya sedikit semakin lama semakin besar. Pengambilan sampel non probability memiliki kekurangan yaitu bias dan tidak tentu sehingga tidak dapat digunakan untuk analisis inferensi. Pada bahasan kali ini akan lebih ditekankan pada teknik sampling secara acak (probability sampling) yaitu simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampling dan systematic random sampling(mixed sampling). SIMPLE RANDOM SAMPLING Metode ini memungkinkan semua anggota populasi memiliki kesempatan/peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Konsekuensinya, semua anggota populasi harus terdapat di dalam kerangka sampel. Dari kerangka sampel, setelah di acak dengan baik, diambil sejumlah sampel (sesuai jumlah sampel minimal). Teknik ini sangat ideal dalam penelitian, hanya saja aplikasi di lapangan agak sulit dan mahal. Salah satu kendala yang sering dihadapi adalah tidak tersedianya kerangka sampel dan kondisi geografis yang tidak memungkinkan. Oleh karenanya, teknik simple random sampling tidak dapat dilakukan. Prosedur Simple Random Sampling Langkah 1

Menentukan populasi

jumlah

elemen/unit

sampling

dalam

Langkah 2

Menentukan besar sampel (n)

Langkah 3

Memilih n menggunakan pengambilan acak, tabel nomor acak atau program komputer (Sumber Kumar,1999)

Contoh, seorang peneliti ingin meneliti perilaku hidup bersih sehat (PHBS) di Dusun Lodadi yang terdiri atas 200 KK. Peneliti membuat gulungan kertas masing-masing nama KK dan mengambil sebanyak 50 kali secara acak gulungan kertas. Gulungan kertas yang terpilih menjadi sampel . Cara lain untuk mengacak adalah dengan menggunakan tabel nomor acak dan program acak komputer (seperti SPSS). STRATIFIED RANDOM SAMPLING Metode ini membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok yang homogen (strata). Kemudian dari tiap strata diambil sampel secara simple random sampling. Strata adalah kelompok yang memiliki karakteristik tertentu yang akan diteliti. Elearning Pendidikan Klinik Stase Ilmu Kesehatan Masyarakat (IKM)


Contoh jenis kelamin laki-laki dan perempuan, usia, income, pekerjaan,dll. Dari strata yang ada, dipilih sampel secara proporsional (jumlah sampel tiap strata tergantung dengan perbandingan jumlah sesungguhnya dalam populasi). Sedangkan disproporsional, tidak memperhitungkan hal tersebut. Berikut ini prosedur pengambilan sampel secara stratified random sampling. Prosedur Stratified Random Sampling Langkah 1

Menentukan populasi

Langkah 2

Menentukan jumlah strata yang diinginkan (k)

Langkah 3

Membagi elemen/unit sampling ke dalam strata yang ada Memberikan nomor urut masing-masing elemen pada setiap strata

Langkah 4

jumlah

elemen/unit

sampling

Langkah 5


Langkah 6

Menentukan apakah proporsional/disproporsional DISPROPORTIONATE STRATIFIED SAMPLING

dalam

PROPORTIONATE STRATIFIED SAMPLING

Langkah 7

Menentukan jumlah sampel yang akan dipilih pada setiap strata (n/k)

Menentukan proporsi (p)setiap strata dalam populasi (jumlah elemen tiap strata/total populasi)

Langkah 8

Memilih n menggunakan pengambilan acak, tabel nomor acak atau program komputer

Menentukan jumlah sampel yang akan dipilih pada setiap strata (nxp) Memilih n menggunakan pengambilan acak, tabel nomor acak atau program komputer

Langkah 9

(Sumber Kumar,1999)

Contoh peneliti ingin meneliti perilaku merokok mahasiswa FK UII. Dari 1000 mahasiswa dibuat strata laki-laki dan perempuan diperoleh strata laki-laki 400 orang dan strata perempuan 600 orang. Bila dibutuhkan 100 sampel, maka Disproporsional masing-masing strata diambil (100/2) 50 sampel. Proporsional Proporsi strata laki-laki (400/1000) maka sampel yang diambil dari strata laki-laki sebanyak 40 sampel , sedang dari strata perempuan (600/1000) X100=60 sampel.

CLUSTER RANDOM SAMPLING



Pada simple random sampling dan stratified random sampling, peneliti diharuskan untuk mengetahui daftar elemen populasi (biasanya mudah pada populasi yang kecil) . Akan tetapi pada populasi sebuah kota, propinsi atau negara, akan sangat sulit membuat kerangka sampel, oleh karena itu digunakan cluster sampling. Cluster sampling didasarkan pada kemampuan peneliti membagi populasi sampel ke dalam beberapa group/kelompok (misal berdasarkan letak geografis, atau karakteristik tertentu seperti pada strata). Kemudian kelompok ini dipilih secara acak sederhana ataupun sistematik acak. Kelompok yang terpilih ini kemudian menjadi sampel. Cluster random sampling dapat dilakukan beberapa tahap, bila hanya satu tahap (single stage), dua tahap (double stage/two stage) dan seterusnya. Contoh pada penelitian Perilaku Membuang Sampah Masyarakat di Propinsi X. Peneliti membagi propinsi menjadi kabupaten/kota, setiap kabupaten/kota terwakili. Setiap kabupaten/kota terdiri atas beberapa kecamatan, maka tahap pertama adalah mengacak kecamatan mana yang akan mewakili sebuah kabupaten/kota. Selanjutnya dari kecamatan yang terpilih, kembali diacak untuk menentukan desa(tahap kedua). Desa yang terpilih selanjutnya kembali diacak, untuk memilih RT(tahap ketiga). RT yang terpilih selanjutnya menjadi cluster terkecil yang dipilih, dimana setiap KK di RT tersebut menjadi sampel dalam penelitian. Pada contoh di atas peneliti menggunakan three stage cluster random sampling. SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING Metode sampling ini mengambil sampel secara sistematik dengan interval/jarak tertentu dari suatu kerangka sampel yang sudah diurutkan. Beberapa peneliti mengkategorikan metode ini sebagai mixed sampling (Kumar, 1999) karena pilihan selanjutnya sangat berdasar pada pilihan pertama (mengandung unsur non probability). Akan tetapi apabila setiap sampel pertama dipilih berdasarkan acak , prosedur ini dapat dikatakan probability sampling. Metode ini memerlukan kerangka sampel yang memiliki nomor urut (ordered). Metode ini lebih mudah dan lebih menghemat biaya dibanding simple random sampling. Syarat agar baik adalah urutan kerangka sampel harus acak(missal daftar urut mahasiswa yang disusun berdasarkan ranking ujian masuk,menjadi tidak acak dan berpotensi menimbulkan bias). Prosedur Systematic Random Sampling Langkah 1

Menentukan jumlah dan sampling dalam populasi

daftar

Langkah 2


Langkah 3

Menentukan lebar interval (populasi/n)=k

Langkah 4

Memilih sampel urut pertama (dalam interval pertama) menggunakan pengambilan acak


elemen/unit


Langkah 5

Memilih sampel berikutnya berdasarkan urutan dan intervalnya (Sumber Kumar,1999)

Contoh peneliti ingin meneliti perilaku hidup bersih sehat (PHBS) di Dusun Lodadi yang terdiri atas 200 KK. Kerangka sampel 200 KK diberi nomor urut 1 sd 200. Karena jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 50, maka interval yang diambil adalah (200/50=4). Untuk menentukan nomor pertama adalah secara acak. Bisa dengan mengacak no 1 sd 4, lalu nomor yang terpilih menjadi sampel pertama, untuk kemudian setiap interval 4 diambil sampel sehingga 50 sampel terpilih. CONSECUTIVE SAMPLING Merupakan non probability sampling yang paling mendekati probability sampling. Consecutive sampling menjadi pilihan peneliti yang tidak mendapatkan kerangka sampel. Caranya adalah dengan mengambil sampel yang memenuhi kriteria tertentu sampai diperoleh sejumlah sampel. Contoh seorang peneliti ingin meneliti kasus TB di poli TB RS ABC. Peneliti mengambil setiap kedatangan pasien TB dengan no urut ganjil (atau urutan dari urut pertama) sebagai sampel sampai dipenuhi sejumlah sampel. Kedatangan pasien dan nomor urut ganjil, dianggap mendekati prosedur acak (diacak oleh alam). Daftar Pustaka 1. Cochran, WG, Teknik Penarikan Sampel , Alih Bahasa : Rudiansyah, ed ketiga, 2005, Jakarta: Penerbit Universitas Indonesia. 2. Dahlan S, Besar Sampel dan Cara Pengambilan Sampel dalam Penelitian Kedokteran dan Kesehatan,2010, Jakarta: Salemba Medika 3. Kumar R, Research Methodology, 1999, Malaysia : Sage Publication 4. Morton RF,Hebel JR,Mc Carter RJ, Panduan Studi Epidemiologi dan Biostatistika, ed 5, Alih Bahasa : Apriningsih, 2009, Jakarta : EGC 5. Sugiarto, Siagian D, Sunaryanto LT, Oetomo DS, 2003, Teknik Sampling, Jakarta : Gramedia.


TEKNIK SAMPLING. dr. Nur Aisyah Jamil, M.Sc

Recommend Documents