Bab 13 Sampling

Hello! from Group 3:

• ANANDITA ZULIA PUTRI

15/386977/PEK/20700

• FITRIA MELYNSYAH YUSUF

15/387010/PEK/20733

• GALUH HESTI WULANDARI

15/387014/PEK/20564

• MUHAMMAD YASFI

15/387040/PEK/20763

• NOVAN SURIZA

15/387045/PEK/20595

• PRIMA LAKSITA ASMARANI

15/387052/PEK/20602

Ch. 13 SAMPLING

•Population, Element, Sample, Sampling Unit And Subject

Population: mengacu kepada keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau minat yang ingin peneliti investigasi.

Element: merupakan satu anggota populasi.

Contoh: bila 1000 pekerja dalam

perusahaan menjadi populasi studi bagi seorang peneliti, setiap pekerja dalam populasi tersebut adalah elemen.

Sample: merupakan sebagian/sub kelompok dari populasi yang dipilih oleh peneliti. Sampe ini diharapkan dapat mewaliki populasi untuk dapat digeneralisasiskan.

Sampling Unit: unsur atau seperangkat elemen yang tersedia untuk diseleksi dalam beberapa tahapan sampling.

Contoh: unit sampling dalam multistage block city, rumah tangga atau individu dalam rumah tangga.

Subject: suatu anggota dari sample.

Contoh: bila 200 anggota dari total

1000 populasi bekerja membentuk sampel penelitian, maka setiap pekerja dalam sample adalah subject.

• Alasan Sampling

Untuk memudahkan peneliti daripada harus mengumpulkan data dari seluruh populasi. Dalam investigasi penelitian yang melibatkan beberapa ratus dan bahkan ribuan elemen, secara praktis mustahil untuk dapat dikumpulkan, diuji dan ditelaah dari setiap elemen tersebut.

• Representasi Sampel

Memilih sampel harus mewakili

populasi yang ada, logis dan ilmiah. Memilih sampel harus mewakili

populasi yang ada, logis dan ilmiah.

• Normalitas Distribusi

Atribut atau karakteristik populasi umumnya berdistribusi normal. Bila kita akan menaksir karakteristik populasi dari sampel yang mewakili akurasi yang masuk akal, sampel harus dipilih sedemikian sehingga distribusi karakteristik yang diteliti mengikuti pola distribusi normal yang sama dalam sampel seperti dalam populasi.

• Proses Sampling

Sampling adalah proses pemilihan jumlah yang memadai dengan elemen yang tepat dari populasi, sehingga penelitian sampel dan pemahaman tentang sifat atau karakteristik memungkinkan bagi kita untuk menggeneralisasi sifat atau karakteristik elemen populasi.

Langkah-langkah utamanya yaitu :

5. Melaksanakan Proses Sampel 5. Melaksanakan Proses Sampel

target populasi

4. Menentukan ukuran sampel 4. Menentukan ukuran sampel

tujuan peneitian, interval kepercayaan, level keberanian, jumlah variasi, masalah biaya dan

waktu

3. Menentukan Desain Sampel 3. Menentukan Desain Sampel

cara probabilitas dan non probabilitas 2. Menentukan Kerangka Sampel

2. Menentukan Kerangka Sampel

semua elemen dalam populasi tersebut diambil

1. Mendefinisikan Populasi 1. Mendefinisikan Populasi

PROBABILITY SAMPLING

1. Simple Random Sampling / Unrestricted 2. Complex Random Sampling / Restricted

i. Systematic Sampling

ii. Stratified Random Sampling

• Proportionate Stratified Random Sampling

Stratified random sampling

Proportionate & Disproportionate

  Number of subjects in the sample

Job level Number of elements Proportionate (20%) Disproportionate

Top management 10 2 7 Mid-level management 30 6 15 Lower-level management 50 10 20 Supervisors 100 20 30 Clerks 500 100 60 Secretaries 20 4 10 Total 710 142 142

iii. Cluster Sampling

• Area Sampling

Pengambilan sampel cluster :

- Single-stage cluster sampling - Multi-stage cluster sampling

NONPROBABILITY SAMPLING

1. Convenience Sampling 2. Purposive Sampling

• Judgment Sampling • Quota Sampling

Examples of When Certain Sampling

Designs Would Be Appropriate

• Simple Random Sampling

Analisa penelitian cenderung bersifat deskriptif atau bersifat umum.

Contoh:

Direktur SDM ingin

mengimplementasikan kebijakan

flextime.

Direktur regional penjualan ingin mengetahui sales gimmick yang terbaik bagi perusahaan

Stratified Random Sampling

Pilihan yang baik ketika informasi yang berbeda-beda diperlukan terkait

dengan strata. Contoh:

Direktur SDM ingin mengadakan seminar manajemen stres bagi personel yang memiliki stres

Systematic Sampling

kelompok populasi besar, dan daftar elemen mudah tersedia pada satu

tempat Contoh:

Seorang administrator ingin menilai reaksi dari pekerja terhadap skema baru tunjangan kesehatan.

Minat pelanggan terhadap

kecanggihan telepon akan diukur oleh seorang pengusahan

Cluster Sampling

Sebuah kelompok yang heterogen diteliti pada satu waktu.

Contoh:

Direktur SDM tertarik mengetahui

mengapa pegawainya mengundurkan diri.

Seorang analisis keuangan ingin meneliti praktik peminjaman dari Bank.

Area Sampling

Tujuan dari penelitian terbatas pada suatu lokasi atau area tertentu.

Contoh:

Sebuah perusahaan telepon ingin memasang telepon umum di lokasi yang rawan kejahatan.

Double Sampling

Memberikan informasi tambahan

dengan tambahan pengeluaran yang minimal.

Contoh:

Beberapa individu (Cluster Sampling) mungkin mengindikasikan bahwa

mereka mengundurkan diri karena perbedaan filosofi dengan kebijakan perusahaan.

Convenience Sampling

Mendapatkan beberapa informasi

cepat untuk mendapat feel fenomena atau variabel yang diteliti.

Contoh:

Seorang accountants executive

merancang sistem akuntansi baru

yang dapat memaksimalkan kegunaan teknologi komputer.

Judgement Sampling: one type of

purposive sampling

Jika kumpulan informasi input khusus pada area topik yang diteliti penting. Contoh:

Sebuah perusahaan farmasi ingin

menelusuri dampak obat baru pada pasien dengan masalah kesehatan yang spesifik

Quota Sampling: a second type of

purposive sampling

Memungkinkan untuk memasukkan semua kelompok ke dalam sistem yang diteliti.

Contoh:

Sebuah perusahaan

mempertimbangkan untuk

mengoperasikan sebuah fasilitas taman kanak-kanak.

Faktor Yang Mempengaruhi

Pengambilan Desain Sampling

1. Tingkat pengetahuan sebelumnya dalam bidang penelitian yang

dilakukan.

2. Tujuan utama penelitian 3. Pertimbangan biaya

Sampling In Cross-Cultural Research

• kita harus peka terhadap isu

pemilihan sampel yang cocok di negara yang berbeda-beda.

• Sifat dan tipe organisasi yang telah dipelajari, apakah subjek berasal dari pedesaan atau perkotaan, dan

tipe-tipe desain pengambilan keputusan yang digunakan

Issue of Precision and Confidence in

Determining Sample Size

Sampel yang dapat diandalkan dan valid, memiliki kemampuan untuk mengeneralisasikan temuan dari sample untuk

populasi yang diteliti

Statistik sampel harus menjadi taksiran yang dapat diandalkan dan mencerminkan parameter populasi sedekat mungkin dalam margin kesalahan

Precision (Ketelitian)

Mengacu pada seberapa dekat taksiran dengan karakteristik populasi sebenarnya. Ketelitian merupakan fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari

rata-rata sampel. Semakin kecil variabilitas, semakin besar probabilitas bahwa rata-rata sampel akan lebih dekat dengan rata-rata

-

cont

.-Variabilitas disebut kesalahan standar (standar error), dengan rumus:

Semakin dekat hasil sampel dapat mewakili karakteristik populasi, semakin tinggi ketelitian yang diperlukan.

Semakin tinggi ketelitian yang disyaratkan, semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi besar.

Confidence (Keyakinan)

Menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran peneliti akan benar-benar berlaku bagi populasi. Semakin sempit kisaran, semakin rendah keyakinan. Sehingga ada

trade off antara

ketelitian dan keyakinan dalam penentuan sampel. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 sampai 100%.

Sample data, Precision, and

confidence in estimation.

Ketelitian dan keyakinan merupakan isu penting, karena

menggunakan data sampel untuk menarik kesimpulan

tentang populasi, peneliti diharapkba “mengenai sasaran”

dan mengetahui tingkat kemngkinan kesalahan.

Ketelitian dan keyakinan merupakan isu penting, karena

menggunakan data sampel untuk menarik kesimpulan

tentang populasi, peneliti diharapkba “mengenai sasaran”

dan mengetahui tingkat kemngkinan kesalahan.

Peneliti biasanya melakukan penaksiran interval untuk memastikan penaksiran yang

relatif akurat terhadap

parameter populasi.

Peneliti biasanya melakukan penaksiran interval untuk memastikan penaksiran yang

relatif akurat terhadap

Contoh:

• Terdapat sampel 64 konsumen menggunakan desain sampel sistematis.

• Diketahui rata-rata sampel =105, dan Standar Deviasi S=10.

• Dari keterangan tersebut, dapat dihitung taksiran nilai µ rata-rata populasi.

-cont-Singkatnya, ukuran sampel,

n, adalah fungsi dari:

Variabilita s dalam populasi Ketelitian atau akurasi yang diinginkan Tingkat keyakinan yang disyaratka n Tipe desain pengambil an sampe yang digunakan .

Trade-Off Between Precision and

Confidence

•_Terdapat trade-off antara ketelitian dan keyakinan untuk ukuran sampel apapun. •_{Jika ukuran} sampel tidak dapat ditingkatkan, tingkat ketelitian dapat ditingkatkan, namun tingkat keyakian harsu dikurangi. Penting bagi peneliti memahami 4 aspek, yaitu: • _besarnya ketelitian yang dibutuhkan, • _besarnya keyakinan yang diperlukan, • _tingkat variabilitas karakteristik populasi yang diteliti, • _{analisis biaya} manfaat terkait ukuran sampel.

Sample Data and Hypothesis Testing

• Data sampel dapat digunakan bukan hanya dalam taksiran nilai

populasinya, namun juga menguji hipotesis tentang nilai populasi,

korelasi populasi, dan lainnya.

• Pengan data sampel, dimungkinkan peneliti dapat mengetahui apakah hipotesis 0 atau alternatifnya yang diterimaatau ditolak.

Determining the Sample

Size

• Peneliti butuh pemikiran terkait seberapa besar ketelitian dan keyakinan yang benar-benar

diperlukan, sebelum menentukan ukuran sampel.

• Karena, jika ingin ketelitian dan

keyakinan yang tinggi, maka sampel akan semakin tinggi dan

kemungkinan peningkatan biaya yang dibutuhkan.

Importance of sampling design and

sample size

• Pengambilan sample dan ukuran sample adalah penting untuk dapat digeneralisasikan

• Pengambilan sample yang tepat harus dilakukan dan menyesuaikan dengan model penelitian

• Pengambilan sample yang memadai

akan mempengaruhi tingkat

Roscoe (1975) mengusulkan terkait

ukuran sample:

Ukuran sample >30 dan <500 adalah tepat untuk

kebanyakan penelitian

Ukuran sample >30 dan <500 adalah tepat untuk

kebanyakan penelitian

Dimana adanya pemecahan sample, ukuran sample minimal 30 untuk setiap

kategori

Dimana adanya pemecahan sample, ukuran sample minimal 30 untuk setiap

kategori

Dalam penelitian multivariant, sample sebaiknya beberapa kali

lebih besar dari jumlah variable dalam studi

Dalam penelitian multivariant, sample sebaiknya beberapa kali

lebih besar dari jumlah variable dalam studi

Untuk penelitian exsperimental dengan control eksperimen yang

ketat, lebih baik menggunakan ukuran

sample kecil 10-20.

Untuk penelitian exsperimental dengan control eksperimen yang

ketat, lebih baik menggunakan ukuran

Efficiency In Sampling

• Efisiensi pengambilan sampel tercapai ketika tingkat kesalahan standar “standar error” dapat dikurangi dengan ukuran sampel tertentu “n”.

• Efisiensi pengambilan sampel tergantung dari tujuan penelitian, serta tingkat dan efisiensi yang diharapkan

• Desain pengambilan sampel akan

Pengambilan Sampel Terkait

Penelitian Kualitatif

• sampel kualitatif dimulai dengan mendefinisikan dengan tepat populasinya.

• Umumnya menggunakan “non probability sample” dikarenakan tujuanya tidak untuk menarik inferensi statistic.

• Tehnik “purposive sampling” dengan teori sampling diperkenalkan (Glaster dan Stranuss 1967) dalam “Grounded Theory”

• Sulit untuk mempredikasi kapan penyerapan teori dapat tercapai, kita harus memastikan bahwa sampel yang diambil dapat mewakili informasi sehingga tidak dimungkinkan adanya informasi baru dan juga tergantung pada heterogenitas populasi.