Populasi dan Sampel Penelitian Mayang Adelia Puspita, SP, MP
Definisi Populasi : Sehimpunan kecil kasus atau unit yang diseleksi, yang secara erat mereproduksi atau merepresentasikan fitur minat dalam suatu himpunan kasus yang lebih besar Sampel : Bagian suatu subjek atau objek yang mewakili populasi
Alasan melakukan sampling Ekonomi Biaya yang dibutuhkan untuk melaksanakan sensus lebih besar daripada sampling. Waktu Sampel memberikan peneliti informasi yang dibutuhkan dalam waktu yang tidak lama. Populasi yang berukuran sangat besar Banyak populasi yang ingin diteliti memiliki ukuran yang cukup besar Tidak adanya akses pada beberapa populasi Gangguan dalam pengamatan Akurasi Untuk pengamatan populasi dengan data yang lebih banyak akan menyebabkan kelelahan fisik bagi pengamatnya yang membuat data yang diperoleh kurang akurat. Source :Fridah, Mugo. 2002. Sampling in Research. Diakses dari http://indiana.edu/~educy520/sec5982/week_2/mugo02sampling.pdf
Kerangka Sampel Merupakan daftar khusus yang berisi menjabaran dari ide abstrak yang dijadikan daftar yang konkret secara empiris yang nyaris mendekati semua elemen populasi Merupakan daftar objek atau subjek dalam suatu populasi yang akan diteliti
Kerangka Sampel Diakses dari http://www.socialresearchmethods.net/kb/sampterm.php
Diakses dari : https://www.surveymonkey.com/blog/tag/sampling-frame/
Metode Pengukuran Sampel a) Menentukan Tingkat Kesalahan menggunakan tingkat kesalahan sebagai dasar untuk menentukan besarnya sampel yang akan diambil. Tingkat kesalahan yang diambil sebesar 1%, 5% dan 10%. Rumus yang digunakan adalah sbb : S = λ2 x N x P x Q d2 (N-1) + λ2 Keterangan : λ2 : dengan dk = 1, tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10% P = Q = 0,5 S = Jumlah Sampel d = 0,05
Contoh Kasus Hitung jumlah sampel yang diambil jika tingkat kesalahan yang digunakan 5% dan populasi 1000 (Dengan menggunakan tabel Chi Kuadrat diketahui bahwa dk 1%, dan tk kesalahan 5% diperoleh angka 3,481 Jawab : S = 3,481 x 1000 x 0,5 x0,5 (0,005)2 (1.000-1) + (3,481 x 0,5 x 0,5) S = 870,25 = 258 3,37 S = λ2 x N x P x Q d2 (N-1) + λ2 *) Makin besar tingkat kesalahan makin kecil sampel yang diambil, vice versa
b) Menentukan tingkat dan batas kepercayaan Menggunakan batas kepercayaan (confidence limit) dan tingkat kepercayaan (confidence level) sebagai dasar untuk menentukan besarnya jumlah sampel yang akan diambil, dengan rumus sbb : n = ((Z x V)/C)2 dimana : n = jumlah sampel Z = tingkat kepercayaan (confidence level) C = confidence level
Teknis Sampling Merupakan cara pengambilan sampel dengan metode tertentu Probability Sampling Teknik pengambilan sampel dengan memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur populasi yang akan dipilih menjadi anggota sampel Non Probability Sampling Teknik pengambilan sampel dengan tidak memberikan kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel
Sumber gambar : http://www.slideshare.net/rambhu21/sampling-andsampling-errors-19870549
a) Probability Sampling Simple Random Sampling Cara pengambilan sampel dengan memberi kesempatan yang sama untuk dipilih bagi setiap individu atau unit dalam keseluruhan populasi. Cara untuk melakukan simple random sampling sbb : 1. Cara undian 2. Menggunakan table random 3. Menggunakan komputer Strenght : mudah dilakukan dan cocok untuk populasi yang seragam Weakness : adakalanya data yang diperoleh tidak lengkap dan populasi yang heterogen tidak bisa digunakan
Simple Random Sampling Sumber : http://lc.gcumedia.com/hlt362v/the-visuallearner/simple-random-sample.html
a) Probability Sampling Sistematic Sampling Cara pengambilan sampel dengan proses pemilihan yang sistematis, digunakan untuk populasi yang seragam. Cara pengambilan sampel yakni dengan memilih random satu angka, kemudian sbb : 1) Menentukan kelipatan mula-mula diambil secara random satu angka, misal angka 5, kemudian secara sistematis diambil kelipatan 5, yakni 5, 10, 15, 20 dst 2) Memilih angka yang sama dibelakangnya mula-mula diambil secara random satu angka, misal angka 7, maka yang diambil sebagai sampel adalah 7,17,27 dst
a) Probability Sampling Sistematic Random Sampling merupakan kombinasi seri permulaan random yang saling terpisah dan memilih interval k dari seri seri tersebut. Interval k = N/ n Dimana : N = Populasi n = Sampel Contoh kasus : Misal populasi 1000 orang sedangkan sampel yang diperlukan 100, maka k = 10, karena interval k sudah ditemukan, maka menentukan nomor seri sebagai awal pilihan, misalnya 4, 26, 364, 505 dan 787, dengan interval 10, maka sampel yg dipilih no 4,1,4,24, dst 364, 374, 384, dst kemudian
Sistematic Sampling Sumber : https://faculty.elgin.edu/dkernler/statistics/ch01/1-4.html
a) Probability Sampling Stratified Random Sampling Cara pengambilan sampel dengan terlebih dahulu membuat pengelompokan populasi menurut karakteristik tertentu. Contoh : Penelitian prestasi kerja 1000 karyawan di perusahaan x dengan tamatan SMP, SMA dan SD. Dari data kepegawaian didapat data tamatan SMP 300 orang, SMA 200 orang dan SD 500 orang. Masing masing akan diambil sampel 100 orang. Maka jumlah sampel masing masing populasi akan diambil sbb : - Karyawan SMA = 200/1000 x 100 = 20 - Karyawan SMP = 300/1000 x 100 = 30 - Karyawan SD = 500/1000 x 100 = 50 100 sampel Kemudian dipilih anggota sampel secara random
Stratified Random Sampling Sumber : https:http://slideplayer.com/slide/5131489/
a) Probability Sampling Cluster Sampling - Teknik memilih sebuah sampel dari kelompok unit-unit kecil - Populasi dari gugus merupakan sub populasi dari total populasi - Bersifat tidak homogen - Terdiri dari : A. One stage cluster sampling B. Two stage cluster sampling
Cluster Sampling Sumber : http://lc.gcumedia.com/hlt362v/the-visuallearner/cluster-sampling.html
b) Non-Probability Sampling Sampel Purposif Sampel Kuota Sampel Bola Salju
Purposive Sampling sampel yang dipilih secara cermat dengan mengambil orang atau objek penelitian yang selektif dan mempunyai ciri ciri yang spesifik. Kelemahannya adalah tidak ada jaminan bahwa sampel representatif. Sumber gambar : https://www.mathstopia.net/sampling/purposivesampling-and-its-types
Quota Sampling metode pengambilan sampel yang mempunyai ciri ciri tertentu sesuai dengan jumlah atau kuota yang diinginkan. Contoh penelitian mengenai kualitas beras. Beras distratifikasi berdasarkan kualitasnya seperti beras kelas 1, kelas 2 dst. Tiap kelas diberikan ciri ciri tertentu serta diketahui jumlahnya. Kelemahannya kemungkinan pemilihan sampel tidak sesuai dengan ciri yang diinginkan dalam populasi. Sumber gambar : https://www.mathstopia.net/sampling/quota-sampling
Snowball Sampling cara pengambilan sampel dengan mula mula menggunakan sejumlah kecil sampel kemudian secara berjenjang bertambah sehingga sampel menjadi besar. Caranya dengan menggunakan sejumlah kecil individu atau kelompok orang untuk ditanyai menyangkut hal-hal tertentu, kemudian individu atau kelompok tsb diminta untuk menunjuk individu atau kelompok lain yang mereka kenal atau tahu ttg bentuk masalah yang ditanyakan Sumber : http://www.slideshare.net/aprinsyapanjaitan/statistika-populasi-dan-sampel