PENGAMBILAN SAMPEL SAMPEL 7 POPULASI SAMPLING berarti proses

PENGAMBILAN SAMPEL

SAMPEL 7 POPULASI �“SAMPLING” berarti proses memilih individu sampel �Sampel dalam suatu penelitian merupakan kelompok yang dapat dijadikan sumber informasi. Sampel diambil dari kelompok besar yang disebut “populasi”. �Sampel diambil mengingat keterbatasan dana, waktu dan tenaga �Contoh: Dari 500 mahasiswa FTI populasi Diambil 50 mahasiswa FTI sampel

MENENTUKAN POPULASI �“POPULASI” adalah kelompok yang diminati peneliti, dimana kelak generalisasi hasil penelitian ditetapkan (memiliki karakteristik tertentu). �Contoh 1. Semua siswa kelas 5 SD (. . dengan anggapan bahwa guru yg mengajar menggunakan metode yg bervariasi) 2. Semua SMA bertaraf internasional di Jakarta (. . dengan anggapan fasilitas fisik sekolah tersebut lebih baik)

POPULASI TARGET VS POPULASI YG DPT DIAKSES �Populasi target adalah populasi yg aktual, pilihan yg ideal bagi peneliti. Populasi yg dapat digeneralisasikan hasil penelitiannya kelak. �Populasi yang dapat diakses adalah pilihan yang realistik. �Contoh: 1. Kepuasan konsumen mobil “Avanza” di Jawa Tengah Populasi target : Semua konsumen di jawa tengah Populasi yang dapat diakses : Semua konsumen di Semarang

RANDOM SAMPLING VS NONRANDOM SAMPLING �Penelitian terhadap populasi 500 SMA dan akan diambil 50 sampel SMA 1. Contoh random sampling : 500 nama SMA ditulis di kertas, digulung dan diambil acak 50 SMA 2. Contoh nonrandom sampling : SMA digolongkan dlm kategori baik, sedang dan kurang, kemudian memilih sampel SMA berdasarkan jumlah yang sama antara tiap kategori �Sampel dapat pula dipilih dengan menggunakan tabel Bilangan Random

RANDOM SAMPLING 1. STRATIFIED RANDOM SAMPLING � Proses memilih sampel berdasarkan strata atau kelompok dalam suatu populasi � Contoh : respon siswa kelas 9 thd buku “X” Populasi: 450 siswa kelas 9 270 siswa puteri (60% populasi) 180 siswa putera (40% populasi) 81 siswa puteri 9305 dari 60% populasi) 54 siswa putera (30% dari 40% populasi) 2. CLUSTER RANDOM SAMPLING � Memilih sampel dengan pengelompokan per kategori secara besar (contoh pengelompokan guru berdasarkan sekolahnya)

�Random sederhana �Random berstrata �Random cluster �Random 2 tahap

METODE NONRANDOM SAMPLING 1. SYSTEMATIC SAMPLING � Setiap individu ke n dalam daftar populasi dipilih sebagai sampel � Contoh: Kepala sekolah ingin mengetahui respon 100 siswa terhadap menu baru. Untuk memilih sampel ia menulis 1 -10 dikertas dan dia pilih acak. Didapat nomor 3 sehingga siswa yang dipilih adalah nomor 3, 13, 23, . . . , 993

2. CONVENIENCE SAMPLING (SAMPLING SEADANYA) �Sampel yang ditemukan secara tak sengaja atau secara sengaja tdk terlalu tepat krn tdk siap sampel �Contoh: Ø Utk menjaring pendapat mahasiswa tentang pelayanan kantin, dipilih 50 mahasiswa yg datang pertama di kantin Ø Reporter tv mewawancarai pejalan kaki yang lewat di dekatnya untuk mengetahui respon pilpres

3. PURPOSIVE SAMPLING �Menggunakan pertimbangan pribadi berdasarkan kebutuhannya dan anggapan sampel tersebut representatif. �Contoh: Ø Mahasiswa ingin meneliti tentang pandangan “orang tua > 65” tentang pemerintahan sekarang. Profesornya yang ahli masalah orang tua dan populasinya menyarankan untuk mengambil sampel dari “Perkumpulan Pensiuanan” dari daerah tersebut

UKURAN SAMPEL 1. Random Sampling � Misal populasi target : semua siswa kelas 8 di Ja. Teng � Populasi yang dapat diakses : 9000 siswa � Sampel yang cukup baik : n=200 -250 � Kesulitan : menentukan sampel yang representatif 200 siswa dari sekolah yang berbeda

2. Cluster random sampling �Peneliti harus mengidentifikasi sekolah negeri dan swasta terlebih dahulu kemudian menentukan sampel sbb: �Dari 150 sekolah dipilih secara random 4 sekolah �n= 4 sekolah X 2 kelas/sekolah X 30 siswa/kelas = 240

3. Stratified random sampling �Ditentukan proporsi antara sekolah negeri dan swasta (80% negeri dan 20% swasta) �Tentukan jumlah yg akan dijadikan sampel yaitu 200 siswa �Sekolah negeri 80%(200)= 160 Sekolah swasta 20%(200)= 40 �Dari jumlah ini dipilih secara random subpopulasi yang mewakili negeri dan swasta �Kesulitan: peneliti harus mengetahui proporsi setiap strata, dan strata akan bertambah bila stratifikasi ditambah (etnis, gender, dll)

4. Two stage random sampling � Secara random dipilih 25 sekolah dari populasi sebanyak 150 sekolah � Kemudian secara random dipilih lagi 8 siswa dari masing 2 sekolah � n = 8 X 25 = 200 � Metode ini lebih baik kelayakannya dibanding random samplinbg biasa dan lebih representative daripada cluster sampling

5. Convenience sampling � Dipilih siswa dari 4 sekolah yang dapat diakses peneliti � n = 30 X 4 X 2 = 240 � Peneliti harus memiliki argumen kuat dengan data pendukung yang lengkap sehingga sampel setara dengan 150 sekolah

6. Purposive sampling �Dipilih 8 kelas berdasarkan data demogragik yang representatif untuk kelas 8 �Masalahnya : kadang peneliti tidak mendapat data yang diperlukan dan kadang ada perbedaan antara populasi dan sampel untuk variabel tertentu (sikap guru)

7. Systematic sampling �Dipilih 45 siswa dari daftar berdasarkan abjad dari masing sekolah �Alternatif untuk memilih sekolah ke 6 dari 150 sekolah (150/6 = 25 sekolah) �Kemudian setiap siswa ke enam dari daftar siswa (n=60/6=10 siswa/ sekolah) �Maka siswa yang dipilih sebagai sampel berjumlah n = 25 X 10 =250 siswa