STATISTIK II Pertemuan 2 Metode Sampling Dosen Pengampu

STATISTIK II Pertemuan 2: Metode Sampling Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S. Si, M. Si

Materi n Metode sampling

Metode Sampling Sampel Non-probability Purposive Snowball Probability Simple Random Stratified -Convenience Systematic - Judgement Quota Cluster

Nonprobability Sampling n Dalam sampling non-probability, objek yang dijadikan sampel dipilih tanpa memperhatikan nilai probabilitasnya n n Convenience sampling objek dipilih karena alasan kemudahan seperti hemat biaya dan mudah diperoleh serta disesuaikan dengan tujuan penelitian Judgement sampling objek dipilih berdasarkan opini para ahli/expert atau disesuaikan dengan karakteristik objek yang diteliti

Probability Sampling n Dalam probability sampling, objek dipilih sebagai sampel dengan mempertimbangkan nilai probabilitas Probability Samples Simple Random Chap 7 -5 Systematic Stratified Cluster

Simple Random Sampling n n Chap 7 -6 Setiap individu dalam populasi memiliki kesempatan yg sama untuk terpilih sbg sampel Sampel diperoleh secara acak/random dengan bantuan tabel bilangan acak atau pembangkit bilangan acak

Systematic Sampling n n Tentukan ukuran sampel: n Bagi kerangka sampel yg terdiri atas N individu menjadi n grup dengan k anggota: k=N/n n Pilih satu individu secara acak dari grup 1 n Lalu pilih setiap individu ke-k N = 40 n=4 k = 10 Chap 7 -7 First Group

Stratified Sampling n Bagi populasi menjadi dua atau lebih subgrup (disebut strata) dengan karakteristik tertentu n Lakukan simple random sampling untuk setiap strata secara proporsional n Kombinasikan sampel yg diperoleh dari setiap strata Populasi dibagi menjadi 4 strata Chap 7 -8

Cluster Sampling n n Populasi dibagi menjadi beberapa cluster yg merepresentasikan populasi Lakukan simple random sampling atau stratified random sampling untuk cluster yang terbentuk Populasi dibagi manjedi 16 cluster Chap 7 -9 Sampel diplih secara random

Rumus Slovin n Salah satu rumus yang digunakan untuk menentukan ukuran sampel yaitu Di mana: n = ukuran sampel N = ukuran populasi e = error tolerance ( 0<e<1) n Semakin besar error tolerance (e) maka semakin kecil ukuran sampel.