POPULASI, SAMPEL, METODE SAMPLING
Musafaah, SKM, MKM
Definisi Populasi
• Jumlah keseluruhan subjek atau objek penelitian
• keseluruhan unsur yang akan diteliti yang ciri- cirinya akan ditaksir (diestimasi). Ciri-ciri
populasi disebut parameter.
Definisi sampel
• Sebagian populasi yang diambil sebagai subjek/objek penelitian yang mewakili populasi.
• Sampel yang memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif sama dengan ciri karakteristik populasinya disebut sampel representatif.
• Ciri karakteristik sampel disebut statistik
METODE SAMPLING
• Proses pemilihan jenis sampel dengan
memperhitungkan besarnya sampel yang akan dijadikan sebagai subjek/objek penelitian.
• Pemilihan sampel harus bersifat representatif, artinya sampel yang dipilih mewakili populasi baik dari karakteristik maupun jumlahnya.
Jenis metode sampling
• Probability sampling
• Nonprobability sampling
Jenis lain metode sampling
• Unrestricted random sampling (sampel tanpa batasan)
• Restricted random sampling (sampel dengan batasan)
Metode Sampling Metode Sampling
Probability Sampling Probability
Sampling
Simple Random Sampling Simple Random
Sampling Disproportionate Stratified Random
Sampling Disproportionate Stratified Random
Sampling
Proportionate Stratified Random Sampling Proportionate Stratified
Random Sampling Cluster Sampling Cluster Sampling
Non Probability Sampling Non Probability
Sampling
Sampling Purposif Sampling Purposif
Sampling Kuota Sampling Kuota Sampling Aksidental Sampling Aksidental
Sampling Jenuh Sampling Jenuh Snowball Sampling Snowball Sampling
8
Kapan peneliti sebaiknya mengambil sampel secara acak dan tidak acak?
Ketika peneliti bermaksud untuk menggeneralisasikan
hasil penelitiannya maka ambilah sampel
secara acak dan representatif
Ketika peneliti
tidak bermaksud untuk menggeneralisasikan
hasil penelitiannya atau ketika jumlah
populasi tidak di- ketahui secara pasti maka ambilah sampel
secara tidak acak
PROBABILITY DAN
NONPROBABILITY SAMPLING
Probability
• Setiap anggota
populasi mempunyai peluang sama untuk dipilih menjadi
anggota sampel
• hasil penelitian
dijadikan ukuran untuk mengestimasi
populasi (melakukan generalisasi)
Non Probability
• Setiap anggota populasi tidak
mempunyai peluang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel
• hasil penelitian tidak untuk melakukan
generalisasi
SIMPLE RANDOM SAMPLING
• Teknik sampling secara acak, setiap individu dalam populasi memiliki peluang yang sama untuk dijadikan sampel
• Syarat: anggota populasi dianggap homogen
• Cara pengambilan sampel bisa melalui undian
• Sampling ini memiliki bias terkecil dan generalisasi tinggi
• Banyak digunakan dalam penelitian sains.
Acak Sederhana
• Randomisasi
12
Kerangka Sampling
Daftar yang berisikan informasi dari setiap unsur dalam populasi
Misalnya : Populasi adalah mahasiswa Unpar.
Di dalam kerangka sampling harus ada daftar dari Seluruh mahasiswa AKBID, lengkap mulai dari nama,
Alamat, nomor pokok, fakultas, jurusan, dlsb.
Misalnya : Populasi adalah ibu rumah tangga di Kecamatan Karang Intan. Di dalam kerangka sampling harus ada daftar dari Seluruh nama ibu
rumah tangga penduduk kecamatan Karang Intan dan alamatnya
TABEL BILANGAN ACAK
Systematic Sampling
• Proses pengambilan sampel, setiap urutan ke “K” dari titik awal yang dipilih secara
random, dimana:
• Misalnya, setiap pasien yang ke tiga yang berobat ke suatu Rumah Sakit, diambil
sebagai sampel (pasien No. 3,6,9,15) dan seterusnya.
) (
) (
el jumlahsamp n
lasi jumlahpopu
K N
Acak sistimatis
penentuan secara sistematis
Restricted random sampling
• Sampel ditarik dari populasi yang sudah dikelompokkan.
• Mula-mula sampel dikelompokkan terlebih dahulu, sampel ditarik dari masing-masing kelompok tersebut
• Analoginya: kita dapat membuat kelompok berdasarkan jenis kelamin, interval umur, profesi, tingkat pendidikan, dll
Restricted random sampling
• Stratified random sampling
• Cluster sampling
• Multiple Stage random Sampling
• Stratified cluster sampling
Stratified random sampling
• Populasi dibagi ke dalam kelompok yang homogen (berdasarkan strata) terlebih dahulu,
• Kemudian ditarik sampel dari setiap strata
Stratified random sampling
• Dari setiap stratum tersebut dipilih sampel secara acak. Prosedurnya :
– Siapkan “sampling frame”
– Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki
– Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum – Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.
Stratified random sampling
• Proportional
• Non Proportional
Proportional
Stratified random sampling
• Contoh : n = 100
• Kelas 1: N= 50
• Kelas 2: N= 60
• Kelas 3: N= 70
• Kelas 4: N= 20
• Jumlah sampel disesuaikan dengan jumlah populasi pada masing-masing kelas
25 200 100
50
x
n
30 200 100
60
x
n
35 200 100
70
x
n
10 200 100
20
x
n
Non Proportional
Stratified random sampling
• Contoh : n = 100
• Kelas 1: 25
• Kelas 2: 25
• Kelas 3: 25
• Kelas 4: 25
• Semua kelas diambil sama jumlahnya
Acak stratifikasi
• strata
• sampel
Cluster sampling
• Populasi dibagi dahulu berdasarkan area (cluster).
• Anggota tiap subpopulasi tiap cluster tidak harus homogen,
• Beberapa cluster dipilih dulu sebagai sampel
• Kemudian dipilih lagi anggota unit dari sampel cluster tersebut
Ciri :
• didalam kelas seheterogen mungkin
• Antar kelas sehomogen mungkin
Cluster sampling
• RT, RW, desa sebagai cluster
• Langkah-langkah:
1. Memilih sampel cluster (desa, rt, rw) secara SRS
2. Semua responden pada cluster yang terpilih dijadikan sampel
Langkah diatas dapat disebut
pengambilan sampel secara klaster 1 tingkat
Cluster sampling
• RT, RW, desa sebagai cluster
• Langkah-langkah:
1. Memilih sampel cluster (desa, rt, rw) secara SRS
2. Memilih responden pada cluster yang terpilih pada langkah 1 secara SRS
Langkah diatas dapat disebut
pengambilan sampel secara klaster 2 tingkat
Multiple Stage random Sampling
• Pengambilan sampel dengan banyak tahap.
• Contoh : untuk penelitian di seluruh Indonesia, langkah awal mengacak propinsi, kemudian
mengacak kabupaten dst sampai ke tingkat yg paling kecil.
Bertingkat
Non probability sampling
• setiap elemen populasi tidak mempunyai
kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel
• tidak mempunyai kemauan melakukan
generalisasi hasil penelitian maka sampel bisa diambil secara tidak acak.
• peneliti tidak mempunyai data pasti tentang ukuran populasi dan informasi lengkap tentang setiap elemen populasi
Jenis non probability sampling
• Convenience/accidental sampling
• Purposive sampling
• Judgement sampling
• Quota sampling
• Snowball Sampling
Convenience/accidental sampling
• berdasarkan kemudahan saja.
• Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut
• Pemilihan sampel tanpa kriteria, tanpa sistematika tertentu
• penelitian penjajagan
Purposive sampling
• diambil dengan maksud atau tujuan tertentu
• peneliti menganggap bahwa
seseorang atau sesuatu tersebut
memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya
Judgement sampling
• berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik
untuk dijadikan sampel penelitiannya
• “information rich”.
“Seorang kepala puskesmas dijadikan sampel penelitian ketika peneliti yakin bahwa informasi atau data
yang ingin diperolehnya akan banyak di miliki oleh kepala puskesmas tadi”
Quota sampling
• Sampel yang akan diambil telah
ditentukan jumlah dan kriterianya. Kalau jumlah tersebut sudah dicapai maka
sipengumpul data berhenti
SAMPLING JENUH
• Teknik sampling jika semua anggota populasi
digunakan sebagai sampel. Hal ini dilakukan jika jumlah populasi kurang dari 30
• Jika terdapat 28 orang yang terseleksi sebagai
peserta pertukaran pelajar ke Swiss, maka dalam hal ini, jumlah responden kurang dari 30 orang sehingga semua populasi dapat dijadikan sampel
Snowball Sampling
• peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya
• Dia hanya tahu satu atau dua orang yang
berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel.
• Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk
menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel
• Menentukan sampel dalam jumlah kecil pada awal
• Kemudian sampel awal diminta untuk mengajak temannya
