Populasi Seluruh subjekobjek penelitian dengan karakteristik tertentu Seluruh

Populasi Seluruh subjek/objek penelitian dengan karakteristik tertentu Seluruh karakteristik/sifat sekelompok orang, kejadian, atau benda, yang dijadikan obyek penelitian

Sampel Bagian dari populasi yang akan diteliti Sebagian jumlah dari karakteristik yang dimiliki populasi Jenis Kriteria Inklusi (yang harus ada) Kriteria Eksklusi (yang ditolak)

The basic idea behind sampling We seek knowledge or information about a whole class of similar objects or events (usually called population) We observe some of these (called a sample) We extend our findings to the entire class.

Why Sample? (1) Satu kasus susah digunakan sebagai basis generalisasi karena banyaknya variasi dalam suatu populasi. Contoh: persepsi tiga orang buta yang memegang gajah. Ada pula pertimbangan praktis yang bikin perlu sampling. Researchers often want to know something about a specific social group or population that, for reasons of size, time, cost, or inaccessibility, cannot be studied in its entirety. Kalo punya waktu dana tak terbatas, boleh lah diteliti setiap kasus/item dari populasi.

Why Sample? (2) Bisa makan waktu terlalu lama Data bisa obsolete (usang) Respon awal dengan respon akhir bisa beda karena ada suatu kejadian, gosip, dan sebagainya. Perlu biaya yang besar, juga buat interviewer. Perlu pelatihan yang efektif dan supervisi yang cukup ketika pengambilan data.

Why Sample? (3) Alasan lain: mempelajari populasi malah bisa jadi hasilnya ngga akurat, terutama populasinya besar. Manajemen proyeknya lebih gampang dengan sampling: bisa ada waktu tambahan untuk memperbaiki interview/questionnaire design prosedur mendapatkan responden-yang-sulitditemukan rekrutmen, pendidikan dan latihan, serta supervisi data collectors.

Kriteria Inklusi Kriteria dimana subjek penelitian mewakili sampel penelitian yang memenuhi syarat sbg sampel Perlu pertimbangan ilmiah

Kriteria Eksklusi Kriteria dimana subjek penelitian tdk dpt mewakili sampel karena tidak memenuhi syarat sbg sampel penelitian Penyebab : Hambatan etis Menolak sbg responden Dlm keadaan yg tidak memungkinkan sbg sampel

Motivasi Penggunaan Sampling 1. 2. 3. Mencari informasi mengenai keseluruhan populasi Informasi tersebut diperoleh dari sebagian anggota populasi saja. Informasi yang ditemukan diberlakukan kepada seluruh anggota populasi

Syarat Sampel yang Baik Mewakili sebanyak mungkin karakteristik populasi valid Sampel valid ditentukan oleh dua pertimbangan. 1. 2. Akurasi atau ketepatan tingkat ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam sample makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalam sampel, makin akurat sampel tersebut. Presisi Estimasi mengacu pada persoalan sedekat mana estimasi kita dengan karakteristik populasi.

Faktor untuk Menentukan Sampel derajat keseragaman rencana analisis biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia

Teknik Sampling Proses seleksi sampel yang digunakan dlm penelitian dari populasi yg ada jumlah sampel dpt mewakili seluruh populasi yg ada. Pembagian Probability sampling Non-Probability sampling

Probability Sampling Maksud memberikan peluang yg sama dlm pengambilan sampel Bertujuan untuk generalisasi

Jenis Probability Sampling 1. 2. 3. 4. Simple Random Sampling Proportionate Stratified random sampling Disproportionate Stratified random sampling Cluster Sampling

Simple Random Sampling teknik pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama kepada populasi untuk dijadikan sampel. Syarat untuk dapat dilakukan teknik simple random sampling adalah: Anggota populasi tidak memiliki strata sehingga relatif homogen Adanya kerangka sampel yaitu merupakan daftar elemen-elemen populasi yang dijadikan dasar untuk pengambilan sampel. Populasi Sampel

Proportionate Stratified random sampling Populasi distratakan secara proporsional (sebanding, seimbang), baru kemudian dilakukan pengambilan sampel secara acak dengan menggunakan cara undian atau tabel. Anggota populasi tdk homogen strata proporsional

Disproportionate Stratified random sampling Peneliti bebas menentukan jumlah sampel pada masing-masing strata dengan tanpa harus mempertimbangkan proporsi antara sampel dan jumlah populasi pada strata tertentu.

Cluster Sampling Objek/sumber data luas Populasi Heterogen Cara : Randomisasi dua tahap Menentukan sampel daerah Menentukan sampel orang

Non Probability Sampling Tidak memberi peluang yg sama dari tiap anggota populasi Bertujuan tidak untuk generalisasi

Jenis Non Probability Sistematic Sampling Quota Sampling Accidental Sampling Purposive Sampling Snowball Sampling Consecutive Sampling Convenience Sampling Silahkan Cari Sendiri Definisinya, Mudah 2 an di Ujian Ada Soalnya

Systematic Sampling Merupakan cara pengambilan sampel dimana sampel pertama ditentukan secara acak sedangkan sampel berikutnya diambil berdasarkan satu interval tertentu Berdasarkan urutan anggota populasi yg telah diberi nomor urut Sifat populasi heterogen

Quota Sampling Peneliti menentukan unit-unit populasi lalu menentukan jatah atau jumlah sampel masing unit; atau menentukan jumlah sampel populasi; kemudian sampel itu ditentukan dengan cara yang paling mungkin atau paling mudah dilakukan Dengan menentukan ciri-ciri tertentu smp jumlah kuota tercapai

Accidental Sampling Kebetulan bertemu Peneliti menentukan sampel dengan asal ambil atau asal pilih

Purposive Sampling Untuk tujuan tertentu Peneliti secara sengaja menentukan personil yang dianggap tepat menjadi sampel dengan tanpa melakukan random terlebih dahulu. Misal : jika ingin meneliti tingkat stress anak I maka yg diteliti adalah anak 1 bukan 2, 3 dst

Snowball Sampling Menentukan sampel dalam jumlah kecil pada awal Kemudian sampel awal diminta untuk mengajak temannya A B 1 C 1 B 2 C 3 B 3 C 4 C 5 C 6

Consecutive sampling Memilih sampel yg sesuai kriteria sampai kurun waktu tertentu

Convenience Sampling Sampel convenience adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan saja, anggota populasi yang ditemui peneliti dan bersedia menjadi responden di jadikan sampel.

Pedoman Menentukan Jumlah Sampel 1. Rumus Slovin N = populasi n = Besar sampel d = = 0, 05/0, 1

2. Interval Penaksiran Untuk menaksir parameter rata-rata Seorang mahasiswa akan menguji suatu hipotesis yang menyatakan bahwa Indek Prestasi Mahasiswa Jurusan S 1 Keperawatan adalah 2, 7. dari 30 sampel percobaan dapat diperoleh informasi bahwa standar deviasi indek Prestasi mahasiswa adalah 0, 25 Untuk menguji hipotesisi ini berapa jumlah sampel yang diperlukan jika kita menginginkan tingkat keyakinan sebesar 95% dan error estimasi kurang dari 0, 05, ?

Untuk menaksir parameter proporsi P Kita akan meperkirakan proporsi mahasiswa yang mnggunakan angkutan kota waktu pergi kuliah. Berapa sampel yang diperlukan jika dengan tingkat kepercayaan 95% dan kesalahan yang mungkin terjadi 0, 10 ?

3. Pendekatan Isac Michel a. Untuk menentukan sampel untuk menaksir parameter rata-rata Seorang mahasiswa akan menguji suatu hipotesis yang menyatakan bahwa Indek Prestasi Mahasiswa Jurusan S 1 Keperawatan yang berjumlah 175 mahasiswa adalah 2, 7. Dari 30 sampel percobaan dapat diperoleh informasi bahwa standar deviasi Indek Prestasi mahasiswa adalah 0, 25 Untuk menguji hipotesisi ini berapa jumlah sampel yang diperlukan jika kita menginginkan tingkat keyakinan sebesar 95% dan error estimasi kurang dari 5 persen ?

B. Untuk menentukan sampel untuk menaksir parameter proporsi P Kita akan meperkirakan proporsi mahasiswa jurusan manajemen unsoed yang berjumlah 175 orang. Brdasarkan penelitian pendahuluan diperolh data proporsi mahasiswa manajemen unsoed menggunakan angkutan kota waktu pergi kuliah adalah 40%. Berapa sampel yang diperlukan jika dengan tingkat kepercayaan 95% dan derajat penyimpangan sebesar 0, 10. ?

Sampel Ideal (Gay, 1984) Ukuran minimal sampel yang dapat diterima: 1. Penelitian deskriptif: sampel minimal 10% populasi, namun untuk populasi yang sangat kecil diperlukan minimal 20% 2. Penelitian korelasi: minimal 30 subjek. 3. Penelitian ex post fakto atau penelitian kausal komparatif: minimal 15 subjek per kelompok. 4. Penelitian eksperimen: minimal 15 subjek per kelompok.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sampling Design (1) Tergantung pada: What is the stage of research? How will the data be used? What are the available resources for drawing the sample? How will the data be collected?

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sampling Design (2) Stage of research and data use Akurasi tidak terlalu penting kalau baru eksplorasi gejala, hal yang penting adalah menemukan pola 2 tertentu dulu dan membuat hipotesis 2 untuk penelitian lanjutan. Peneliti perlu menggunakan good judgement mereka untuk mendapatkan sampel yang tepat nonprobability sampling bisa digunakan.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sampling Design (3) Kalau cuma pingin me-list semua varians, cukup dengan sejumlah sampel dengan pendekatan nonprobability. Kalau hasil penelitian akan menjadi bahan decision making pemerintah misalnya, presisi diperlukan. Perlu probability sampling yang terkontrol dan jumlah sampel yang relatif banyak.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sampling Design (4) Available resources Jika akurasi menjadi pertimbangan utama, perlu digunakan sampling design yang menghasilkan sampel yang paling presisi. Tapi biayanya bisa jadi sangat mahal. Waktu, uang, bahan 2 yang diperlukan, lokasi melimitasi sampling design. Sampling design disesuaikan kemampuan, kecil tapi jika prosedur-nya bagus hasilnya pun bagus.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sampling Design (5) Method of data collection ◦ ◦ Keempat pendekatan (eksperimen, field research, survey research, documentary research) masing berurusan dengan sampel. Eksperimen biasanya pakai convenience sampling, survai biasanya probability sampling, field research biasanya convenience atau purposive, documentary research sering menggunakan probability sampling.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (1) Antara lain: Heterogenitas dari populasi Tingkat presisi yang dikehendaki Tipe sampling design yang digunakan Resources availability Number of breakdowns planned in data analysis

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (2) Heterogenitas populasi ◦ ◦ Heterogenitas mengacu pada derajat perbedaan di antara kasus dalam suatu karakteristik. Semakin heterogen, jumlah kasus yang diperlukan semakin besar agar estimasinya reliabel. Ekstrimnya, kalau semua kasus sama (homogen, unidimensional), jumlah sampel cukup satu, kalau tidak ada yang sama, harus sensus.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (3) Satuan pengukuran statistik terbaik untuk heterogenitas populasi adalah standard deviation (s) berhubungan dengan standard error yang tadi dibahas. Rumus standard error = s/√(N). Semakin besar heterogenitas populasi, perlu semakin banyak sampel agar lebih presisi

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (4) Tingkat presisi yang dikehendaki Secara teknis mengacu pada standard error (seperti dijelaskan di atas). Tapi lebih mudah diilustrasikan dengan confidence interval. Pernyataan “rata 2 populasi ada di antara 2 -4” lebih presisi dibandingkan “rata 2 populasi ada di antara 15”. Rumus standard error s/√(N), sampel perlu diperbesar agar standard error-nya mengecil. Agar standard error turun 1/2, N perlu naik empat kali lipat.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (5) Law of diminishing return, setelah terus 2 an, dibutuhkan jumlah N yang sangat besar agar standard error bisa turun. N = 100 s = 5 N = 400 s = 2. 5 N = 2500 s = 1 N = 10000 s = 0. 5 Sample size 2000 -3000 sebenarnya standard errornya sudah cukup kecil dan menambah jumlah sampel lagi “is not worth the additional cost”.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (6) Sampling design Misalnya tanpa menambah jumlah sampel presisi sampel bisa ditingkatkan dengan menggunakan stratified random sampling dan bukan simple random sampling, tapi cluster sampling perlu lebih banyak sampel.

Faktor 2 yang Mempengaruhi Sample Size (7) Resources availability Number of breakdowns planned. Contoh: Sampel 500 Angkatan baru 100 Kos 20 Pria 10 Jumlah kasus terlalu sedikit untuk menghasilkan analisis yang reliabel

Catatan Sample bias: nonrandom, difficult to detect, damaging to sample accuracy. Dua sumber yang paling umum: Coverage error: sampling frame yang tidak komplit mengcover semua populasi Nonresponse bias: pengumpulan data tidak lengkap. Rate of response dan rate of nonresponse