Definisi. Sampel adalah semacam miniatur (mikrokosmos) dari populasinya (Santoso & Tjiptono, 2002, 80).

Transkripsi

1 POPULASI & SAMPEL 1

2 Definisi Populasi merupakan sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi yang akan diteliti harus didefinisikan dengan jelas sebelum penelitian dilakukan. (Santoso & Tjiptono, 2002, 79) Sampel adalah semacam miniatur (mikrokosmos) dari populasinya (Santoso & Tjiptono, 2002, 80). Dr. Hj. S. K. HILDAYANTI, S.TP., M.M. - METODOLOGI PENELITIAN (Modul 9)

3 Pengertian : Populasi: totalitas dari semua objek/subjek/individu yg memiliki karakteristik ttt, jelas & lengkap. Sampel: bagian dari populasi yg memiliki karakteristik ttt, jelas, & lengkap yg dapat mewakili populasi. 3

4 Penelitian di instansi. POPULASI : Sejumlah orang/objek/subjek dalam instansi tsb KARAKTERISTIK: Orang (Kinerja, Motivasi, Disiplin, Prestasi, Kepemimpinan, dll) Objek (Kebijakan, Prosedur Kerja, Alat/Peralatan, Produk, Laba, dll) 4

5 ALASAN MENGGUNAKAN SAMPEL: 1. OBJEK HOMOGEN 2. OBJEK MUDAH RUSAK 3. HEMAT 4. MASALAH KETELITIAN 5. UKURAN POPULASI 6. FAKTOR EKONOMIS 5

6 KARAKTERISTIK SAMPEL: A.Refresentatif (mewakili: ex: org buta & Gajah) B.Memadai Yang ditentukan oleh: 1. Homogenitas populasi 2. Besar sampel 3. Banyaknya karakteristik subjek yg dipilih 4. Teknik pemilihan sampel. 6

7 Contoh sampel Kesimp. Berlaku u/populasi disimpulkan populasi Data dianalisis sampel Sampel diteliti 7

8 Keuntungan sampel: 1. Tidak repot 2. Lebih teliti 3. Lebih efisien 4. Memang tidak memungkinkan populasi 8

9 Contoh: Peneliti ingin mengetahui hub. disiplin dg prestasi dr siswa Objek penelitian : Disiplin & Prestasi Subjek penelitian: Siswa Sumber data : Siswa / Guru 9

10 Contoh: Peneliti ingin mengetahui Kesejahteraan Karyawan Bank X Objek penelitian: Kesejahteraan karyawan Subjek penelitian: Karyawan bank Sumber data: Karyawan bank, Direktur 10

11 Metode Penarikan Sampel 11 Manisah

12 ISTILAH-ISTILAH: 1. Sampling: cara pengumpulan data 2. Sensus: cara pengumpulan data dimana seluruh elemen populasi diteliti satu persatu (a complete enumeration) dan hasilnya merupakan data sebenarnya (parameter). 12

13 3. Survei: penelitian tanpa mengubah situasi atau keadaan 4. Eksperimen: penelitian sangat mendalam, mgkn dg mengubah keadaan seperti menggunakan peralatan lain, dsb pada umumnya menggunakan teknik sampling. 13

14 5. Besaran data hasil penelitian: a. Jumlah (total) = T b. Rata-rata = U c. Proporsi atau Persentase = P perbandingan antara satu variabel dengan jumlahnya. Contoh : Jumlah mhs S-1di UIGM = 3500 ternyata 35 orang mhs yg DO. Artinya : Proporsi Mhs DO = 35/3500= 0.1 Persentase Mhs DO = 0,1 x 100 % =10 % 14

15 d. Rasio perbandingan dari 2 nilai variabel (mis X dan Y) Contoh : X= Gaji kyw di Bank A = Rp. 8 jt/bln Y= Gaji kyw di Bank B = Rp. 6 jt/bln Rasio = X/Y = 8/6 = 1,33 6. Simpangan baku (standard deviation): untuk mengukur tingkat variasi / heterogenitas 7. Koefisien korelasi : untuk mengukur kuatnya hubungan antara variabel X dan variabel Y 8. Koefisen Regresi: untuk mengukur pengaruh X terhadap Y jika X naik/turun satu unit. 15

16 9. Sampling Error (kesalahan sampling) a/ kesalahan yg terjadi karena tidak seluruh elemen diteliti. hasil sensus = data sebenarnya hasil sampling= data perkiraan hasil sensus hasil sampling= resiko dalam pengambilan kesimpulan. Tidak dapat dihindari tetapi bisa diperkecil, caranya dg sampling efisien. 16

17 A. Prinsip Teknik Sampling Menduga karakteristik populasi berdasarkan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Perumpamaan : Ibarat seorang koki yang mencicipi satu sendok sup yang dimasaknya untuk mengatakan bahwa satu panci sup yang dimasaknya sudah lezat. 17

18 B. Manfaat Teknik Sampling hemat biaya, waktu, tenaga, Kecepatan mendapatkan informasi Ruang lingkup luas, teliti dan mendalam 18

19 C. Pengertian Dasar Sampling 1. Populasi (population) = keseluruhan unit atau individu yang ada dalam ruang lingkup yang sedang diteliti atau dibicarakan yang hendak diduga karakteristiknya. Banyaknya anggota populasi disebut ukuran populasi. Suatu nilai yang menjelaskan karakteristik populasi disebut Parameter, misalnya : nilai tengah ( ) dan ragam ( ) populasi. Populasi dapat dibedakan menjadi : a. Populasi terbatas (finite population), yaitu populasi yang jumlah anggotanya dapat diketahui secara pasti, misal populasi penduduk Indonesia (sekitar 200 juta jiwa), dsb. b. Populasi tidak terbatas (infinite population), yaitu populasi yang jumlah anggotanya sulit (tidak) diketahui secara pasti, misal : populasi ikan di lautan, dsb. 19

20 C. Pengertian Dasar Sampling 2. Sampel (contoh) = Bagian dari populasi yang dipilih dengan prosedur tertentu untuk diukur karakteristiknya dan dianggap mewakili populasinya. Banyaknya sampel dalam populasi disebut ukuran sampel (n). Suatu nilai yang menjelaskan karakteristik sampel disebut statistik, misalnya : nilai tengah / rata-rata ( ) dan ragam ( ) sampel. 20

21 D. Klasifikasi Metode Sampling TEKNIK SAMPLING Probability Sampling Non Probability Sampling Simple Random Sampling Systematic Random Sampling Convinience Sampling Purposive Sampling Stratified Sampling Cluster Sampling Quota Sampling Snowball Sampling Multi-Stage Sampling voluntary Sampel jenuh 21

22 Probability Sampling 1. Simple Random Sampling 2. Stratified Random Sampling a. Proportionated Stratified RS b. Disproportionated Stratified RS 3. Cluster Sampling 4. Systematic Sampling 5. Multistage Random Sampling 22

23 Non Probability Sampling 1.Judgement (purposive) 2.Quota sampling 3.Voluntary sampling 4.Snow ball sampling 5.Sampling Jenuh 6.Convinience sampling 23

24 D. Probability Sampling = Teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Keunggulan : - Faktor subjektifitas dalam pemilihan sampel dapat dihindarkan. - Menggunakan teori-teori probabilitas, sehingga bisa dalam pendugaan parameter dapat diketahui. - Penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi lebih valid karena didasarkan atas teori-teori statistika. 24

25 Kelemahan : -Memerlukan kerangka sampling (sampling frame) yang Probability kadangkala tidak mudah memperolehnya sehingga perlu biaya tambahan. Sampling Notasi-notasi yang sering dipakai : N = ukuran populasi n = ukuran sampel N C n = jumlah kombinasi n sampel dari N populasi f = n/n = fraksi penarikan sampel 25

26 D.1. Simple Random Sampling (Acak Sederhana) a/ metode pengambilan sampel yang paling sederhana, dmn sampel diambil secara acak, tanpa memerhatikan tingkatan yang ada dalam populasi. Cara Pemilihan sampel : - Undian -Kalkulator, tekan tombol : RAN#, untuk mengeluarkan angka acak -Komputer, misal di excel : fungsi =RAND( ) -Tabel angka acak, tersedia di bukubuku sampling / statistic. 26

27 D.1. Simple Random Sampling (acak sederhana) CONTOH : Ingin diketahui rata-rata tinggi badan mahasiswa di Kelas VIII B beranggotakan 50 orang. Sampel yang digunakan hanya 5 orang saja. Maka, tahapan pemilihan SAMPEL nya adalah : 1. Cari kerangka sampling, misalnya : daftar absensi mahasiswa. 2. Pilih 5 dari 50 mahasiswa untuk sampel, misal digunakan penggalan dari tabel angka acak tersebut: Sekatlah angka acak tersebut dengan jumlah sekatan sebanyak digit ukuran populasinya. Dalam hal ini sekat tiap 2 angka karena N=50 27

28 4. Ambil Nomor sampel (Ci) sesuai angka acak yang dipilih : Ci= A-K(N) ; dimana A = sekatan angka acak, k=0,1,2 5. Buat daftar hasil pemilihan sampel sebagai berikut: N o Angka acak (A) Nomor Absensi Sampel Terpilih Tinggi badan (cm) = 10 0(50) Rini = 84 1(50) Bimo = 1 0(50) Ratna = 55 1(50) Ahmad = 11 0(50) Jaya 170 Keuntungan Simple Random Sampling Cara pengambilan Sampel mudah Pendugaan parameter populasinya mudah dilakukan dan sederhana. Kelemahan Simple Random Sampling Hanya cocok untuk populasi yang lebih homogen. Memerlukan Sampling frame. Inilah 5 0rang (sampel) Yang terpilih dari 50 orang 28 Siswa

29 D.2. Systematic Random Sampling Metode Pengambilan Sampel secara sistematis dengan interval (jarak) tertentu antar sampel yang terpilih. Tahapan pemilihan sampel: - Cari Sampling Frame, beri nomor unit sampel dari 1 sampai N - Tentukan ukuran sampel (n) yang diinginkan - Tentukan Interval (k) : k = N/n - Pilih secara acak (gunakan cara undian, kalkulator atau tabel angka acak) bilangan bulat antara 1 sampai k sebagai sampel pertama. - Ambil Sampel berikutnya dengan interval k tersebut 29

30 Contoh : D.2. Systematic Random Sampling Misalkan ada populasi mahasiswa yang terdiri atas 60 orang (N=60). Akan diambil sampel sebanyak 10 orang (n=10) secara sistematis. Untuk itu, maka : N=60 Diinginkan: n=10 k= 60/10 = 6 Ambil secara acak sampel 1-6, misal: No.2 Mulai dari No.2 ambillah setiap 6 unit sebanyak 10 sampel Jadi, sampel terpilih adalah No absensi:

31 Keuntungan Systematic Random Sampling : Cepat, mudah, dan relatif lebih murah dalam pelaksanaanya. Tidak memerlukan kerangka penarikan contoh (sampling frame). Misal : apabila jarak antar plot di lapangan tiap 200 m, maka setelah plot awal cukup bergerak ke kanan atau ke kiri sejauh 200 m untuk plot berikutnya. Cocok untuk lokasi yang tersebar Keterwakilan cukup tinggi karena dapat mencakup seluruh bagian areal. 31

32 Kerugian Systematic Random Sampling : Apabila urutan unit sampel tidak sepenuhnya acak, maka variasi populasi tidak dapat diduga secara tepat. Jika populasi memiliki pengulangan karakteristik yang relatif tetap (apalagi kebetulan sama dengan interval yang digunakan), maka sampel akan menjadi seragam sehingga kurang dapat menjelaskan variasi keseragaman dalam populasinya. 32

33 D.3. Stratified Random Sampling (acak terstratifikasi) = metode pengambilan sampel dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok kelompok yang homogen (disebut strata), dan dari tiap stratum tersebut diambil sampel secara acak. - Digunakan apabila kondisi populasi tidak homogen tetapi masih dapat dikelompokan ke dalam kelompok yang relatif homogen. 33

34 D.3. Stratified Random Sampling (Acak Terstratifikasi) - Tahapan pengambilan contoh : - Bagilah populasi kedalam kelompok-kelompok yang homogen. - Antar kelompok (stratum) tidak boleh tumpang tindih (overlap) - Tentukan N,n,Nh (ukuran stratum ke h),nh (ukuran contoh pada stratum ke-h) - Ambilah sampel pd setiap stratum secara acak (boleh juga acak sistematis). - Jumlah contoh setiap stratum (nh) boleh sama atau tidak tergantung berapa sampel yang akan dialokasikan ke tiap stratum dari total. 34

35 Stratified Random Samplin Contoh : Populasi Mahasiswa Fak Ekonomi Universitas UIGM berjumlah 365 mahasiswa. Peneliti membagi 2 grup (pria dan wanita), 146 mahasiswa (40%) dan 219 mahasiswi (60%). Dari dua grup ini peneliti mengambil 44 responden mahasiswa (40%) dan 66 responden dari mahasiswi (60%). 35

36 Keuntungan Stratified Random Sampling : Secara teoritis hasil pendugaan parameter populasi lebih baik/teliti dibanding simple random sampling, terutama untuk populasi yang kurang homogen. Sampel yang terambil mampu merepresentasikan variasi dalam populasi, karena perbedaan kelompok diperhatikan. Dalam pelaksanaannya relatif mudah dibanding acak sederhana. 36

37 Kelemahan Stratified Random Sampling: Kadangkala sulit (tidak) diperoleh informasi awal sebagai dasar pengelompokan (stratifikasi). Harus dibuat kerangka sampel yang terpisah dan berbeda untuk setiap stratum (kelompok). 37

38 D.4. Cluster Sampling (Pengambilan Sampel Bloking) 38

39 D.4. Cluster Sampling (Pengambilan Sampel Bloking) = metode pengambilan sampel yang digunakan untuk memilih sampel yang berupa kluster/kelompok/gerombol dari beberapa kelompok dalam populasi dimana setiap kelompok terdiri atas beberapa unit (elemen) yang lebih kecil. - Jumlah elemen tiap kelompok/kluster bisa sama atau tidak. - Pengambilan sampel kelompok dapat dilakukan secara acak atau sistematis. 39

40 D.4. Cluster Sampling (Pengambilan Sampel Bloking) = Pada tiap kelompok, anggotanya lebih bersifat heterogen dan antar kelompok kondisinya relatif homogen. (inilah perbedaan mendasar dengan stratified sampling). Tahapan Pengambilan sampel : - Bagilah populasi ke dalam kelompok-kelompok (kluster), biasanya menurut batas geografis wil/areal - Pilih secara acak atau sistematis beberapa kelompok sebagai sampel. - Ukur semua unit (elemen) dalam tiap sampel Kelompok 40

41 ILUSTRASI Cluster Sampling. Misalkan suatu penelitian ingin mengetahui rata-rata pendapatan masyarakat dari setiap desa di suatu kabupaten. Di kabupaten terdapat 100 desa, tetapi hanya ingin diambil 50 desa saja. Secara administratif, seluruh desa dapat dikelompokkan ke dalam 15 kecamatan yang berbeda (dianggap sebagai kelompok/kluster/blok) dengan jumlah desa tiap kecamatan mungkin berbeda pula. 41

42 Ilustrasi untuk Cluster Sampling. Maka dalam Cluster Sampling: * Peneliti cukup mengambil dari 15 kecamatan (N=15) tersebut hanya 5 kecamatan saja (sebagai kluster sampel), jadi n = 5. * Pada kelima kluster sampel tersebut, dilakukan pengukuran dari seluruh desa sehingga diperoleh total 50 desa sampel. Jika digunakan Simple Random Sampling: * Peneliti tersebut harus memilih secara acak 50 desa (n=50) dari total 100 desa (N=100) di kab tersebut. Oleh sebab itu, harus ada data lengkap dari 100 desa itu 42

43 Keuntungan Cluster Sampling : Tidak perlu dibuat kerangka sampling dari seluruh populasi yang diteliti. Biaya akan lebih murah karena sampel yang terambil pada akhirnya secara fisik akan terletak berdekatan. Cocok diterapkan apabila biaya pengukuran semakin meningkat seiring dengan emakin tersebarnya elemen dalam populasi. Kelemahan Cluster Sampling : Tdp kecenderungan adanya kesamaan kondisi diantara 2 sampel yang berdekatan. Hal ini dapat menyebabkan semakin besarnya sampling error. 43

44 D.5. Multi-Stage Sample (Pengambilan Sampel Bertahap) 44

45 D.5. Multi-Stage Sample (Pengambilan Sampel Bertahap) = Metode pengambilan sampel yang proses pengambilan sampelnya dilakukan dalam dua tahap (two stage sampling) atau lebih. Pada tiap tahap, sampelnya dapat diambil dengan menggunakan metode yang sama atau berbeda, bahkan dimungkinkan pula kombinasi antara metode probability sampling dengan non-probability sampling. 45

46 Tahapan pemilihan sampel (contoh untuk 2 tahap) : 1. Bagilah populasi ke dalam kelompok kelompok sebagai unit kerangka sampelnya. 2. Ambil dari kerangka sampel tersebut beberapa kelompok sebagai sampel; inilah pengambilan sampel tahap I 3. Pada tiap sampel kelompok tersebut diambil lagi beberapa/sejumlah sampel (boleh sama atau berbeda ukurannya); inilah pengambilan sampel tahap II. (catatan: hal ini yang membedakan dengan cluster sampling, dimana seluruh elemen diukur semuanya) 4. Ukurlah anggota sampel dari pengambilan tahap kedua tersebut. 46

47 Item Simple Random Sampling Stratified Random Sampling Cluster Sampling 1. Kapan digunakan 1. Populasi tidak menyebar 2. Populasi Homogen 1. Populasi mengelompok 2. Jika pendugaan yang cukup tepat diinginkan 1. Biaya terbatas 2. Populasi dapat dikelompokkan menurut Cluster 2. Kelebihan 1. Mean sampel merupakan pendugaan bias. 2. Metode pendugaan mudah 1. Strata dapat menambah presisi pendugaan 2. Sangat memudahkan secara administratif 1.List Populasi tidak diperlukan 2.Biaya Transportasi lebih murah 3. Kelemahan 1. Sampel menyebar, biaya tinggi 2. List populasi diperlukan 3. Sampel bisa 1. List populasi tiap stratum diperlukan 2. Biaya transportasi tinggi 1.Biaya untuk analisa besar 2.Prosedur pendugaan sulit 47

48 E. Non-Probability Sampling 48

49 E. Non-Probability Sampling E.1. Convinience Sampling Pengambilan sampel berdasarkan pada keterbatasan elemen dan kemudahan untuk mendapatkannya (Accidental sampling). Sampel diambil/dipilih karena sampel tersebut ada pada tempat dan waktu yang tepat 49

50 E. Non-Probability Sampling E.1. Convenience Sampling Penarikan sampel dengan cara ini nyaris tidak dapat diandalkan, tetapi murah, cepat dan sering kali bermanfaat. Teknik sampling ini untuk awal penelitian exploratif untuk mencari petunjuk awal tentang suatu kondisi yang menarik perhatian. Teknik sampling ini sering kali dapat menyediakan bukti-bukti yang cukup melimpah, sehingga terkadang pengambilan sampel yang canggih tidak diperlukan lagi. 50

51 Convenience Sampling Kelebihan Metode yang termurah Hemat waktu Sampling unit (responden) dapat diakses Mudah di ukur Mau bekerja sama Tepat untuk penelitian pada kelompok yang terfokus Penyajian awal singkat Pilot Studi Penyajian awal suatu hipotesis Kekurangan Tidak dilakukan seleksi Dapat memunculkan bias dalam pengambilan keputusan Tidak tepat bila populasinya dapat didefinisikan Tidak dianjurkan untuk penelitian yang bersifat deskriptif dan kausal Perlu kehati-hatian dalam menerjemahkan hasil penelitian Contoh Aplikasi : Untuk mengetahui 50 anak yang memilih wafer Arnott s pertama kali di sebuah TK pada suatu hari tertentu guna mengetahui minat konsumen (anak-anak) terhadap wafer Arnott s tsb. 51

52 Convenience Sampling Contoh : Peneliti ingin meneliti tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Hotel X. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 17 tahun dan baru pertama kali ke hotel tersebut. Maka siapa saja yang kebetulan bertemu dengan peneliti di lobby Hotel X (yang berusia di atas 17 tahun) akan dijadikan sampel. 52

53 E.2. Judgement Sampling Pada dasarnya merupakan suatu bentuk Convinience Sampling. Sampel diambil berdasarkan kriteria-kriteria yang telah dirumuskan terlebih dahulu oleh peneliti. Perumusan kriterianya, subjektifitas dan pengalaman dari peneliti sangat berperan. Umumnya diterapkan pada tahap awal suatu studi eksploratif. 53

54 E.2. Judgement Sampling Sampel yang diambil dari anggota populasi dipilih sekehendak hati o/peneliti menurut pertimbangan & intuisinya. Bila intuisi dari peneliti tersebut benar, maka sampel yang dipilih oleh peneliti tersebut akan dapat mencerminkan karakteristik populasi. Ada 2 judgement sampling yang dikenal,yaitu : (1) Expert Sampling (sampling atas dasar keahlian) (2) Purposive sampling (sampling dengan maksud tertentu) 54

55 Judgement Sampling Kelebihan Judgement Sampling Dianjurkan untuk digunakan pada kondisi probability Sampling tidak dapat di gunakan sama sekali. Digunakan bila ukuran sampel sangat kecil (<20) Digunakan bila peneliti memiliki pengetahuan dan penguasaan yang memadai terhadap topik yang dihadapi sehingga dapat di jamin bahwa sampel yang diambilnya benar-benar representatif Kakurangan Teknik sampling ini memerlukan kejelian dari peneliti dalam mendefinisikan populasi dan pertimbangannya Pertimbangannya (judgement) harus masuk akal dan revalan dengan maksud penelitian 55

56 Contoh Aplikasinya: Akan diteliti sikap dan prilaku konsumen terhadap biskuit Good Time. Sebagai metode samplingnya adalah judgment sampling. Adapun judgment yang diambil adalah sebagai berikut : A. Para konsumen biskuit di jakarta yang pernah mencoba biskuit Good Time. Batasan ini di ambil karena : 01. Dari letak geografis para respondennya mudah diakses 56

57 Contoh Aplikasinya: 02.Dengan dipilih hanya para konsumen biskuit akan mengurangi bias dari hasil penelitian karena antara konsumen biskuit dan bukan,biasanya menunjukan sikap dan prilaku yang saling bertolak belakang. 03. Pembatasan pada konsumen yang pernah mencoba biskuit Good Time, sudah jelas dikarenakan bgmn mereka akan bersikap dan berprilaku tertentu thd biskuit tersebut bila mereka belum pernah mencoba. 57

58 b. Pria/wanita yang berusia 15 tahun keatas dan sebagai konsumen) biskuit. Hal ini didasarkan pada faktor kejiwaan yang menyatakan bahwa orang-orang pada usia 15 tahun keatas sudah dapat memutuskan dan menjawab / mengisi angket atau kuisioner dengan benar. Tidak adanya pembedaan antara pria dan wanita disebabkan kenyataan pada saat ini biskuit bukan sepenuhnya dikonsumsi para wanita atau pria saja. c. Periode penyebaran dan pengumpulan kuesioner dibatasi selama 2 minggu. Judgment ini biasanya dipilih dalam kaitannya dengan efisiensi waktu dan biaya yang tersedia. 58

59 E.3 Quota Sampling Teknik sampling ini biasanya digunakan data dari populasi yang berkaitan dengan demografi (kependudukan),seperti : * Letak geografis * usia * jenis kelamin * pendidikan * pendapatan Pada dasarnya,quota sampling ini sama dengan judgement sampling. Quota sampling dapat dikatakan sebagai Judgement sampling 2 tahap,yaitu: 01. Tahapan dimana merumuskan kategori kontrol / quota dari populasi yang akan ditelitinya seperti: * Jenis kelamin, * Usia, * Ras 59

60 E.3 Quota Sampling 02. Tahapan penelitian bagaimana sampel akan diambil, dapat secara Convinience atau Judgement tergantung pada situasi dan kondisi pada saat akan dilakukan penelitian dan apa yang akan dilakukan dlm penelitian dan apa yang akan diteliti serta kemampuan dari peneliti sendiri. perbedaan antara judgment sampling dan quota sampling terletak pada adanya suatu batasan pada quota sejumlah tertentu yang dijatah dari setiap subgroup yang telah ditentukan dari suatu populasi. ukuran sampel pada quota sampling biasanya cukup besar dengan harapan agar karakteristik sampel (statistik) sedapat mungkin mendekati karakteristik populasi (paramenter). 60

61 Quota Sampling kelebihan Rendahnya biaya penelitian Adanya keleluasan peneliti untuk menentukan elemen-elemen untuk setiap quota-nya. Hasil penelitian dengan teknik quota sampling dapat menyamai hasil penelitian yang dilakukan salah satu teknik sampling dari rumpun probability sampling Kekurangan Dari bias yang mungkin terjadi,dengan teknik sampling ini akan diperoleh data yang sangat beragam yang berakibat pada kesulitan menyimpulkan hasil PENLT. Penyebab bias lainnya adalah tidak adanya suatu prosedur yang baku bagi pewawancara dan teknik WWCR Masalah akan bertambah lagi bila pewawancara cendrung memilih lokasi di mana sampel dapat ditentukan dan memilih responden untuk diwawancarai berdasarkan kriteria yang tidak dapat di terima seperti: * penampilan (gaya pakaian,sikap) * jenis kelamin, * Ras,dll 61

62 Contoh Aplikasinya: Misalkan akan diteliti kebiasaan memakan makanan kecil dari orang dewasa di jakarta yang di perkirakan berjumlah orang. Aplikasi quota sampling dilaksanakan dengan menemukan kategorikategori kontrol sbb: a. Jenis kelamin : Pria dan Wanita b. usia : > 60 tahun Dalam kaitannya dengan penelitian ini,mungkin quota sampling kita dapat membuat pencerminan dari populasinya, maka quota sampling dipilih. 62

63 Anggaplah akan di ambil 1000 sampel dan diketahui beberapa informasi dari populasinya (berkaitan dengan kategori kontrol) sebagai berikut: a. Jenis kelamin = Pria : 60% Wanita : 40% b. usia = th : 40% th : 30% th : 23% > 60 th : 7% Atas dasar informasi tersebut maka komposisi dari sampel (1000 orang) harus mengandung : 60% Pria 40% Wanita Dan dari 1000 sampel tersebut harus terdiri dari: 40% orang yang berusia th 30% orang yang berusia th 23% orang yang berusia th 7% orang yang berusia > 60 th 63

64 E.4. Snowball Sampling Teknik sampling ini sangat tepat di gunakan bila populasinya sangat spesifik. Cara pengambilan sampelnya dengan teknik ini dilakukan secara berantai, mulai dari ukuran sampel yang kecil, makin lama menjadi semakin besar seperi halnya bola salju (Snowball) yang menggelinding menuruni lereng gunung/bukit. Dalam pelaksanaannya,pertama-tama dilakukan interview terhadap suatu kelompok/seorang responden yang relevan, dan untuk menunjuk calon responden yang berikutnya yang memiliki spesifikasi/spesialisasi yang sama. 64

65 Hal tersebut ditempuh, karena biasanya responden yang merupakan anggota populasi yang spesifik tersebut saling mengenal satu sama lain karena spesialisasi (profesi) mereka. Snowball Sampling Kelebihan Snowball sampling dapat diperkirakan tidak akan banyak menyimpang dari apa yang sebenarnya terjadi pada populasinya. Bias yang dihasilkan relatif kecil. Waktu lama Biaya besar Kekurangan Wawancara melalui telepon atau pos dapat merupakan jalan keluar 65

66 Contoh aplikasi Misal bila akan diteliti pendapat para ahli gizi indonesia Maka akan di ambil sampel dengan snowball sampling. Pertimbangan tersebut dikaikan dengan kenyataan bahwa populasi gizi di Indonesia sangat spesifik, jumlahnya sedikit dengan lokasi tersebar dan karena profesi yang sama maka kemungkinan besar mereka mengenal satu dengan yang lainnya. (1) Dicari seorang ahli gizi (2) Selanjutnya dari seorang ini diminta menunjukkan beberapa ahli gizi lainnya yang dapat diwawancarai, demikian seterusnya sehingga diperoleh sejumlah responden yang diperlukan. 66

67 3. Kerangka Penarikan Sampel (sampling frame) = Suatu daftar yang memuat keseluruhan unit sampel dalam populasi yang dari sinilah sampel diambil. Ilustrasi : Suatu penelitian ingin mengkaji pendapatan rata-rata perbulan dari pengrajin kain songket di Kota Palembang. Dalam hal ini, maka : Populasi : Seluruh pengrajin kain songket yang ada di Kota Palembang Ukuran Populasi : Banyaknya/total pengrajin kain songket di Kota Palembang. Misalkan : 1000 pengrajin. 67

68 3. Kerangka Penarikan Sampel (sampling frame) Kerangka Sampling : Daftar seluruh Pengrajin kain songket di Kota Palembang, berupa daftar : nama, nomor telepon, alamat, dsb. Sampel : Sejumlah/beberapa pengrajin kain songket di Kota Palembang. Ukuran sampel : Banyaknya/jumlah pengrajin kain songket yang diambil dari populasinya. Misal : hanya 50 pengrajin. 68