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

(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).

(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.

(4)

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)

(5)

1. OBJEK HOMOGEN

2. OBJEK MUDAH RUSAK

3. HEMAT

4. MASALAH KETELITIAN

5. UKURAN POPULASI

6. FAKTOR EKONOMIS

(6)

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.

(7)

Contoh sampel

Kesimp. Berlaku u/populasi

populasi

disimpulkan Data dianalisis Sampel diteliti sampel

(8)

Keuntungan sampel

:

1. Tidak repot

2. Lebih teliti

3. Lebih efisien

4. Memang tidak

memungkinkan

populasi

(9)

Contoh:

Peneliti ingin mengetahui hub.

disiplin dg prestasi dr siswa

• Objek penelitian : Disiplin & Prestasi

• Subjek penelitian: Siswa

(10)

Contoh:

Peneliti ingin mengetahui Kesejahteraan

Karyawan Bank X

• Objek penelitian: Kesejahteraan karyawan

• Subjek penelitian: Karyawan bank

(11)

11

Metode

Penarikan

Sampel

(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

(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.

(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

(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.

(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.

(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.”

Perumpamaan :

“Ibarat seorang koki yang mencicipi “satu sendok sup” yang dimasaknya untuk

mengatakan bahwa “satu panci sup” yang

(18)

B. Manfaat Teknik Sampling

hemat biaya, waktu, tenaga,

Kecepatan mendapatkan informasi

Ruang lingkup luas, teliti dan mendalam

Perumpamaan :

(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,

(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.

(21)

D. Klasifikasi Metode Sampling

• TEKNIK SAMPLING Probability Sampling Simple Random Sampling Systematic Random Sampling Stratified Sampling Cluster Sampling Multi-Stage Sampling Non Probability Sampling Convinience Sampling Purposive Sampling Quota Sampling Snowball Sampling Probability Sampling Simple Random Sampling Systematic Random Sampling Stratified Sampling Cluster Sampling Multi-Stage Sampling Non Probability Sampling Convinience Sampling Purposive Sampling Quota Sampling Snowball Sampling Sampel jenuh voluntary

(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

(23)

Non Probability Sampling

1.Judgement (purposive)

2.Quota sampling

3.Voluntary sampling

4.Snow ball sampling

5.Sampling Jenuh

(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

(25)

Probability

Sampling

Kelemahan :

-Memerlukan kerangka sampling (sampling frame) yang

kadangkala tidak mudah memperolehnya sehingga perlu biaya tambahan.

Notasi-notasi yang sering dipakai : N = ukuran populasi

n = ukuran sampel

= jumlah kombinasi n sampel dari N populasi f = n/N = fraksi penarikan sampel

n NC

(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.

Perumpamaan :

Cara Pemilihan sampel : - Undian

-Kalkulator, tekan tombol : RAN#,

untuk mengeluarkan angka acak

-Komputer, misal di excel : fungsi

=RAND( )

-Tabel angka acak, tersedia di buku-

(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:

1 0 8 4 0 1 5 5 1 1 0 1 5 3 6

3. Sekatlah angka acak tersebut dengan jumlah sekatan sebanyak digit ukuran populasinya. Dalam hal ini sekat tiap 2 angka karena N=50

(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:

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.

N

o acak (A) Angka Absensi Nomor Terpilih Sampel Tinggi badan (cm) 1 10 10 = 10 – 0(50) Rini 160 2 84 34 = 84 – 1(50) Bimo 157 3 01 1 = 1 – 0(50) Ratna 165 4 55 5 = 55– 1(50) Ahmad 167 5 11 11 = 11 – 0(50) Jaya 170 Inilah 5 0rang (sampel) Yang terpilih dari

(29)

D.2. Systematic Random Sampling

Metode Pengambilan Sampel secara sistematis dengan interval (jarak) tertentu antar sampel yang terpilih.

Perumpamaan :

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

(30)

D.2. Systematic Random Sampling

Contoh :

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

(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

(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.

(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.

(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.

(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%).

(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.

(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).

(38)

D.4. Cluster Sampling

(Pengambilan Sampel

Bloking)

(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

(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.

(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.

(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

(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

(44)

D.5. Multi-Stage Sample

(Pengambilan Sampel

(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

(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)

(47)

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 tidak mewakili

1. List populasi tiap stratum diperlukan 2. Biaya transportasi tinggi 1.Biaya untuk analisa besar 2.Prosedur pendugaan sulit

(48)

E. Non-Probability

(49)

E. Non-Probability Sampling

Pengambilan sampel

berdasarkan pada keterbatasan elemen dan kemudahan untuk mendapatkannya (Accidental

sampling). Perumpamaan :

Sampel diambil/dipilih karena sampel tersebut ada pada tempat dan waktu yang tepat

(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

(51)

Convenience Sampling

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.

Kelebihan Kekurangan

• 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

• 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

(52)

Convenience Sampling

Perumpamaan :

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.

(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.

(54)

E.2. Judgement Sampling

Perumpamaan :

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)

(55)

Judgement Sampling

Kelebihan Kakurangan

• 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

• Teknik sampling ini

memerlukan kejelian dari peneliti dalam

mendefinisikan populasi dan pertimbangannya

• Pertimbangannya

(judgement) harus masuk akal dan revalan dengan maksud penelitian

(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 :

(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.

(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

(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

(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

(61)

Quota Sampling

kelebihan Kekurangan

• 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

• 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

(62)

Contoh Aplikasinya:

Misalkan akan diteliti kebiasaan memakan makanan kecil dari orang dewasa di jakarta yang di perkirakan berjumlah 400.000 orang.

Aplikasi quota sampling dilaksanakan dengan menemukan kategori-kategori kontrol sbb:

a. Jenis kelamin : Pria dan Wanita b. usia : 18-30

31-45 46-60

> 60 tahun

Dalam kaitannya dengan penelitian ini,mungkin quota sampling kita dapat membuat pencerminan dari populasinya, maka quota sampling dipilih.

(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 = 18-30 th : 40% 31-45 th : 30% 46-60 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 18-30 th

 30% orang yang berusia 31-45 th  23% orang yang berusia 46-60 th  7% orang yang berusia > 60 th

(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.

(65)

Snowball Sampling

Kelebihan Kekurangan

 Snowball sampling dapat diperkirakan tidak akan

banyak menyimpang dari apa yang sebenarnya terjadi pada populasinya.

 Bias yang dihasilkan relatif kecil.

 Waktu lama  Biaya besar

 Wawancara melalui telepon atau pos dapat merupakan jalan keluar

Hal tersebut ditempuh, karena biasanya responden yang merupakan anggota populasi yang spesifik tersebut saling mengenal satu sama lain karena spesialisasi (profesi) mereka.

(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.

(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.

(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