Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel. Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma

Transkripsi

1 Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma

2 Proses Riset 1 OBSERVASI Identifikasi bidang Permasalahan 7 ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA 3 PENDEFINISIAN MASALAH Pembatasan masalah 4 KERANGKA TEORI Variabel sdh didefisikan dan diberi label 5 PERUMUSAN HIPOTESIS 6 RANCANGAN RISET 8 PENGAMBILAN KESIMPULAN DEDUCTIVE 2 PENGUMPULAN DATA AWAL Interview Studi Pustaka TIDAK 9 PPENULISAN LAPORAN 10 PRESENTASI LAPORAN YA 11 PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL

3 Topik Bahasan Populasi, Elemen, Kerangka Populasi, Sampel, Subyek dan Pengambilan sampel Alasan Pengambilan sampel Keterwakilan Sampel Probalility dan Non-Probability Sampling Sampling in Cross-Cultural Research Precision and Confidence Data Sampel dan Pengujian Hipitesis Ukuran Sampel

4 Tujuan Pembelajaran Setelah mengikuti kuliah ini Sdr dapat : Mendefinisikan tentang pengambilan sampel, sampel, populasi, elemen, subyek dan kerangka populasi. Mendeskripsikan dan membahas perbedaan berbagai rancangan sampel. Mengidentifikasi pengambilan sampel yang tepat untuk berbagai keperluan riset yang berbeda. Menjelaskan mengapa data sampel digunakan untuk menguji hipotesis. Membahasan tentang presisi (ketepatan) dan tiongkat kepercayaan (confidence).

5 Tujuan Pembelajaran Memperkirakan ukuran sampel. Mendiskusikan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam penentuan ukuran sampel. Mendiskusikan efisiensi dalam pengambilan sampel. Mendiskusikan kemampuan mengeneralisasi dalam kontek rancangan sampel. Menerapkan bahan ajar pada topik ini untuk tugas dan proyek pada mata kuliah ini.

6 Pernyataan Masalah Rancangan Riset Kegunaan Riset : Eksplorasi Deskripsi Pengujian Hipotesis Tipe Investigasi Menetapka: hub kausal korelasi perbedaan Keterlibatan Peneliti: Minimal Manipulasi Control Simulasi Setting Riset Contrieved Noncontrived Ukuran dan Pengukuran Def. operasi Unsur Skala Kategori Kode Analisis Data Feel for Data Goodness of Data Unit Analisis: Rancangan Sampel Horison Waktu Pengumpulan Data Pengujian Hipotesis Individual Kelompok Organisasi Mesin dsb Probability Nonprobablity Size One shot (crosssection) Longitudinal (time-series) Observasi Interview Kuisioner Pengukuran fisik

7 Beberapa Pengertian Populasi population : the entire group of people, events or things of interest that researchers wishes to investigate. Unsur element : a single member of population. Kerangka Populasi population frame : listing of all the element in the population. Sampel sample : a subset of population. Subyek subject : a single member of the sample.

8 Pengertian Populasi Populasi : wilayah generalisasi yang berupa obyek yang mempunyai kuantitas, kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya. Populasi : bukan hanya orang, tetapi juga segala macam obyek. Bukan sekadar jumlah, tetapi juga karakter/sifat yang ada pada obyek tersebut. Contoh : Perusahaan X sebagai obyek penelitian, dimana perusahan X terdapat sejumlah karyawan, sehingga populasi adalah jumlah karyawan. Tetapi perusahaan X juga mempunyai karakteristik orang-orang, misalnya : motivasi kerja, disiplin kerja, dls.

9 Pengertian Sampel Sampel : bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi. Bila populasi besar dan peneliti mempunyai keterbatasan sumberdaya (dana, waktu dan tenaga) peneliti akan menggunakan sampel yang diambil dari populasi dan kesimpulan diberlakukan untuk populasi. Sample yang diambil harus mencerminkan atau mewakili populasi, jika tidak maka kesimpulan yang diambil akan salah.

10 Hubungan antara Populasi dan Sampel Sampel Statistik (,, ) Populasi Parameter (µ,, ) estimates

11 Kenormalan Distribusi Apa saja target yang populasi yang relevan terhadap fokus riset? Apa saja pastinya paramater-parameter yang menarik bagi peneliti untuk diamati? Kerangka sampe seperti apa yang tersedia? Berapa ukuran sampel yang dibutuhkan? Berapa biaya yang melekat dalam rancangan sample? Berapa waktu yang tersedia untuk mengumpulkan data dari sampel?

12 Teknik Sampling Probability Sampling Unrestricted or Simple Random Sampling Restricted or Complex Probability Sampling Systematic Sampling Stratified Random Sampling Proportionate or Disproporsionate Random Sampling Cluster Sampling Single_stage and Multistage Cluster Sampling Area Sampling Double Sampling

13 Teknik Sampling Non-Probability Sampling Convenience Sampling Purposive Sampling : Judgment Sampling, Quota Sampling

14 Teknik Sampling Is REPRESENTATIVENESS Of sample critical for the study? Yes No Choose one of The PROBABILITY Sampling designs If the purpose of The study mainly is for : Generalisability Assessing differtial parameter Collecting information in a locatised area Choose one of The NON PROBABILITY Sampling designs Gathering more information from a subset of sample

15 Teknik Sampling Simple random Systematic Random Cluster random Generalisability Assessing differtial parameter All subgroup have equal number of element? Yes No Proportionate stratified random Disproportionate stratified random Collecting information in a localised area Area random Gathering more information from a subset of sample Double random

16 Teknik Sampling No Convenience Sampling To obtain quick, Even if unreliable information Choose one of The NON PROBABILITY Sampling designs To obtain information Relevan to and available Only with certain groups If the purpose of The study mainly is for : Judgment Sampling Looking for information That only a few experts Can provide Looking for information That only a few experts Can provide Quota Sampling

17 Kelebihan dan Kekurangan : Probability dan Non-Probability Sampling Deskripsi Kelebihan Kekurangan 1. Simple Random All elements in the population are considered and each element has an equal chance of being chosen as the subject 2. Systematic Random 3a. Proportionate Stratified Random 3b. Disproportionate Stratified Random Every nth element in the population is chosen starting from a random point in the population frame Population is first divided into meaningful segments: subjects are drawn in proportion to their original number in the population Based on criteria other than their original population number High generalisability of finding. Easy to use if population frame is available Most efficient among all probability design All groups are adequately sampled and comparison among groups are possible ability design Not as efficient as stratified sampling Systematic biased are possible Stratification must be meaningful More time consuming than simple random Population frame is essential

18 Kelebihan dan Kekurangan : Probability dan Non-Probability Sampling Deskripsi Kelebihan Kekurangan 4. Cluster Random Groups that have heterogeneous members are first identified; then some are chosen at random; all the members in each of the randomly chosen groups are studied 5. Area Sampling Cluster sampling within a particular area or locality 6. Double Sampling The same sample or a subset of the sample is studied twice In geographic cluster, costs of data collection are low Cost effective. Useful for decisions relating to a particular location Offers more detailed information on the topic of study The least reliable and efficient among all probability sampling designs since subsets of cluster are more homogenous than heterogeneous Takes time to collect data from an area Original biases, if any, will be carried over. Individual may not be happy responding a second time

19 Kelebihan dan Kekurangan : Probability dan Non-Probability Sampling Deskripsi Kelebihan Kekurangan Non-Probability 7. Convenience The most easily accessible members are chosen as subject 8. Judgment Subjects selected on the basis of their expertise in the subject investigated 9. Quota Subjects are conveniently chosen from targeted group according to some predetermined number or quota Quick, convenient, less expensive Sometimes, the only meaningful way to investigate. Very useful where minority participation in a study is critical Not generalisable at all Generalisability is questionable; not generalisable to entire population Not easily generalisable.

20 Ukuran Sampel Berapa jumlah anggota sampel yang paling tepat digunakan untuk suatu riset? Jawabannya, akan tergantung kepada tingkat kesalahan yang dapat diterima. Semakin besar tingkat kesalahan yang dapat diterima akan semakin kecil ukuran sampel dan sebaliknya. Tingkat kesalahan yang dapat diterima akan sangat tergantung pada sumberdaya yang tersedia. Formula Isaac & Michael untuk menentukan jumlah sampel dengan tingkat kesalahan tertentu.