POPULASI DAN SAMPEL
PENELITIAN
• PENGERTIAN
• ALASAN MELAKUKAN SAMPLING • PENENTUAN JUMLAH SAMPEL
POPULASI
• Suatu wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,2003:55).
• Sekumpulan obyek, orang, atau keadaan yang paling tidak memiliki satu karakteristik umum yang sama (Furqon, 2001:135)
ALUR PEMIKIRAN POPULASI DAN
SAMPEL
SAMPEL POPULASI
Data yang dipergunakan dalam suatu penelitian
belum tentu merupakan keseluruhan dari suatu populasi karena beberapa kendala :
Kendala biaya Kendala waktu Kendala tenaga
Polulasi yang tidak terdefinisikan
Untuk mengatasi masalah dalam pemakaian data yang mengalami kendala-kendala, maka dapat dipergunakan SAMPEL
SYARAT SAMPEL (1)
• Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat
ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam sampel. Dengan kata lain makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalamsampel, makin akurat sampel
tersebut. Tolok ukur adanya“bias” atau kekeliruan adalah populasi.
• agar sampel dapat memprediksi dengan baik populasi, sampel harus mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi (Nan Lin, 1976).
• Presisi. memiliki tingkat presisi estimasi. Presisi
mengacu pada persoalan sedekat mana
estimasi kita dengan karakteristik populasi.
Presisi diukur oleh simpangan baku
(standard error). Makin kecil perbedaan di
antara simpangan baku yang diperoleh dari
sampel (S) dengan simpangan baku dari
populasi (s), makin tinggi pula tingkat
presisinya.
UKURAN SAMPEL
• Ukuran sampel harus mewakili populasi.
• Ukuran sampel mempengaruhi tingkat kesalahan yang terjadi.
• Semakin banyak ukuran sampel maka semakin kecil tingkat kesalahan generalisasi yang terjadi dan
FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI UKURAN SAMPEL
• Tingkat presisi yang diinginkan
• Derajat keseragaman
• Banyaknya variabel yang diteliti dan
rancangan analisis
• Biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia .
PENENTUAN UKURAN SAMPEL:
• Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian
eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100. Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk
menentukan ukuran sampel :
• Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian
• Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
• Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
• Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20
1. SLOVIN
n: jumlah sampel
N: jumlah populasi
e: batas toleransi kesalahan (error tolerance)
Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas
toleransi kesalahan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan
dengan persentase. Semakin kecil toleransi kesalahan, semakin akurat sampel menggambarkan populasi. Misalnya, penelitian dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%. Penelitian dengan batas kesalahan 2% memiliki tingkat akurasi 98%.
CONTOH: Sebuah perusahaan memiliki 1000 karyawan, dan akan dilakukan survei dengan mengambil sampel. Berapa sampel yang dibutuhkan apabila batas toleransi kesalahan 5%.
2. Rumus Issac dan Michael
s = Jumlah sample N = Jumlah populasi
λ2 = Chi Kuadrat, dengan dk = 1, taraf kesalahan 1%, 5% dan 10% d = 0,05
N S N S N S 1% 5% 10% 1% 5% 10% 1% 5% 10% 10 10 10 10 280 197 115 138 2800 537 310 247 15 15 14 14 290 202 158 140 3000 543 312 248 20 19 19 19 300 207 161 143 3500 558 317 251 25 24 23 23 320 216 167 147 4000 569 320 254 30 29 28 27 340 225 172 151 4500 578 323 255 35 33 32 31 360 234 177 155 5000 586 326 257 40 38 36 35 380 242 182 158 6000 598 329 259 45 42 40 39 400 250 186 162 7000 606 332 261 50 47 44 42 420 257 191 165 8000 613 334 263 55 51 48 46 440 265 195 168 9000 618 335 263 60 55 51 49 460 272 198 171 10000 622 336 263 65 59 55 53 480 279 202 173 15000 635 340 266 70 63 58 56 500 285 205 176 20000 642 342 267 80 71 65 62 600 315 221 187 40000 563 345 269 85 75 68 65 650 329 227 191 50000 655 346 269 90 79 72 68 700 341 233 195 75000 658 346 270 95 83 75 71 750 352 238 199 100000 659 347 270 100 87 78 73 800 363 243 202 150000 661 347 270 110 94 84 78 850 373 247 205 200000 661 347 270 120 102 89 83 900 382 251 208 250000 662 348 270 130 109 95 88 950 391 255 211 300000 662 348 270 140 116 100 92 1000 399 258 213 350000 662 348 270 150 122 105 97 1050 414 265 217 400000 662 348 270 160 129 110 101 1100 427 270 221 450000 663 348 270 170 135 114 105 1200 440 275 224 500000 663 348 270 180 142 119 108 1300 450 279 227 550000 663 348 270 190 148 123 112 1400 460 283 229 600000 663 348 270 200 154 127 115 1500 469 286 232 650000 663 348 270 210 160 131 118 1600 477 289 234 700000 663 348 270 220 165 135 122 1700 485 292 235 750000 663 348 271 230 171 139 125 1800 492 294 237 800000 663 348 271
3. Linear Time Function
Linear Time Function merupakan teknik penentuan jumlah
sampel yang berdasarkan estimasi kendala waktu. Teknik pengambilan sampel ini digunakan karena jumlah populasi yang tidak diketahui, sehingga penentuan jumlah sampel ditentukan berdasarkan estimasi penggunaan waktu survey.
Keterangan :
n = Banyaknya sampel yang terpilih
T = Waktu yang tersedia untuk penelitian t0 = Waktu tetap
Teknik Sampling Probability Sampling Simple Random Sampling Disproportionate Stratified Random Sampling Proportionate Stratified Random Sampling Cluster Sampling Non Probability Sampling Sampling Purposif Sampling Kuota Sampling Aksidental Sampling Jenuh
PROBABILITY SAMPLING:
• Setiap elemen dalam populasi mempunyai
kesempatan yang sama
untuk diseleksi
sebagai subyek dalam sampel. Representatif
ini penting untuk generalisasi
• Dalam merencanakan sampling probabilitas,
idealnya peneliti telah memenuhi beberapa
persyaratan berikut:
o Diketahui besarnya populasi induk
o Besarnya sampel yang diinginkan telah ditentukan o Setiap unsur atau kelompok unsur harus memiliki
1. SIMPLE RANDOM SAMPLING
• Dikatakan
simple
karena
pengambilan
anggota sampel tidak memperhatikan strata
yang ada dalam populasi
• Syarat: anggota populasi dianggap
homogen
• Cara pengambilan sampel bisa melalui undian
atau tabel bilangan random
• Sampling ini memiliki bias terkecil dan
generalisasi tinggi
SIMPLE RANDOM SAMPLING: UNDIAN
Dengan cara memberikan nomor-nomor pada seluruh anggota populasi, lalu secara acak dipilih nomor-nomor sesuai dgn banyaknya jumlah sampel yang dibutuhkan. Ada dua rancangan cara undian :
o Pengambilan sampel tanpa pengembalian, yang berarti sampel yang pernah terpilih tidak akan
dipilih lagi. Akan menghasilkan nilai probabilitas yang tidak konstan
o Pengambilan sampel dengan pengembalian, yang berarti sampel yang pernah terpilih ada kemungkinan terpilih lagi. Menghasilkan nilai probabilitas yang konstan
SIMPLE RANDOM SAMPLING:
TABEL BILANGAN RANDOM
Menggunakan tabel bilangan random (acak), yaitu suatu tabel yang terdiri dari
bilangan-bilangan yang tidak berurutan.
Secara prinsip, pemakaiannya adalah dengan memberi nomor pada setiap anggota populasi dalam suatu daftar (sample frame)
Selanjutnya dipergunakan jumlah digit pada tabel acak dengan digit populasi
Pilih salah satu nomor dengan acak, gunakan dua digit terakhirnya, cocokkan dengan nomor pada sample frame.
CONTOH MENENTUKAN REPONDEN
MENGGUNAKAN TABEL BILANGAN RANDOM
Buat kerangka populasi (daftar nama populasi, beri nomor)
Buka tabel bilangan random (acak)
Pilih baris pada tabel bilangan random dengan cara tertentu (misalnya terpilih baris ke 23)
Pilih lajur pada tabel bilangan acak (misalnya terpilih lajur ke 35)
Temukan titik temu antara baris dan lajur, berupa bilangan (misal titik temu antara baris ke 23 dengan lajur ke 35 adalah bilangan 084)
Bilangan tersebut merupakan nomor responden pertama yang terpilih
Untuk menentukan nomor responden berikutnya dapat diambil bilangan-bilangan yang ada dibawah dan
2. STRATIFIED RANDOM SAMPLING
Digunakan untuk mengurangi pengaruh faktor
heterogen dan melakukan pembagian
elemen-elemen populasi ke dalam strata. Selanjutnya dari
masing-masing strata dipilih sampelnya secara
random sesuai proporsinya.
Sampling ini banyak digunakan untuk mempelajari
karakteristik yang berbeda, misalnya, di sekolah
ada kls I, kls II, dan kls III.
Keadaan populasi yang heterogen tidak akan
terwakili, bila menggunakan teknik random.
Karena hasilnya mungkin satu kelompok terlalu
banyak yang terpilih menjadi sampel.
Misalnya, seorang peneliti akan mengambil 300 orang sebagai sampel dari komposisi populasi yang diketahui jumlahnya, maka
dapat dihitung:
Tingkat
pendidikan Komposisi populasi (org) Proporsi/persentase setiap klp Sample SD ke bawah SMP SMA PT 6000 2500 1000 500 0,6 0,25 0,1 0,05 180 75 30 15 Jumlah 10000 1 300
3. DISPROPORTIONATE STRATIFIED
RANDOM SAMPLING
Teknik sampling dimana populasi berstrata tapi kurang proporsional.
Strata Anggota
Populasi Persentase (%) Sampel proporsional Sampel Non proprsional
1 2 3 4 = (3 x 50) 5
SD 150 37,5 19 18
SMP 125 31,25 16 15
SMU 122 30,5 15 14
4. CLUSTER SAMPLING
Teknik cluster sering digunakan oleh para peneliti di lapangan yang mungkin wilayahnya luas.
Populasi biasanya dalam bentuk gugus atau kelompok-kelompok tertentu.
Misalnya akan diambil populasi seluruh guru SD di Kota Bogor. Pengambilan sampelnya dengan cara membagi wilayah Kota Bogor ke dalam enam
wilayah, kemudian dari masing-masing kecamatan diambil perwakilannya. Jumlah sampel tiap
5. SISTEMATIC SAMPLING
1. Setiap elemen populasi dipilih dengan suatu
jarak interval (tiap ke n elemen) dan dimulai
secara
random
dan
selanjutnya
dipilih
sampelnya pada setiap jarak interval tertentu.
Jarak interval misalnya ditentukan angka
pembagi 5,6 atau 10. Atau dapat menggunakan
dasar urutan abjad
2. Syarat yang perlu diperhatikan oleh peneliti
adalah adanya daftar semua anggota populasi
3. Sampling ini bisa dilakukan dengan cepat dan
NONPROBABILITY SAMPLING
Teknik pengambilan sampel dimana setiap
elemen
dalam
populasi
belum
tentu
mempunyai kesempatan sama untuk diseleksi
sebagai subyek dalam sampel.
1. SAMPLING KUOTA
• Teknik sampling dari populasi yang memiliki ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang dinginkan
tercapai berdasarkan pertimbangan tertentu. • Merupakan metode penetapan sampel dengan
menentukan kuota terlebih dahulu pada masing-masing kelompok, sebelum kuata masing-masing-masing-masing kelompok terpenuhi maka peneltian beluam
dianggap selesai.
• Pengambilan sampel dari 1000 guru PNS. Jika kuota sampel yang dibutuhkan adalah 100 guru, maka pengambilan sampel dapat dilakukan dengan
2. SAMPLING INSIDENTAL
• Teknik sampling berdasarkan faktor spontanitas. Artinya siapa saja yang secara tidak sengaja
bertemu dengan peneliti maka orang tersebut dapat dijadikan sampel bila dipandang orang
yang ditemui tersebut cocok sebagai sumber data • Peneliti ingin mengetahui persepsi pengunjung
suatu objek wisata, peneliti memberikan kuesioner pada setiap wisatawan yang ditemui di objek
3. SAMPLING PURPOSIF
• Teknik pengambilan sampel dengan pertimbangan-pertimbangan tertentu.
• Peneliti ingin mengetahui transformasi Kota Bandung menuju Kota Kreatif dan Kota Cerdas, sehingga sampel yang dipilih adalah orang-orang yang tidak hanya terlibat langsung tetapi juga berpartisipasi dalam pengembangan Kota Bandung menuju Kota Kreatif, misalnya Walikota, pengusaha-pengusaha, dan masyarakat di kampung-kampung kreatif
4. 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
5. SNOWBALL SAMPLING
• Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang menggelinding yang lama-lama menjadi besar.
• Dalam penentuan sampel, pertama-tama dipilih satu atau dua orang, tetapi karena dengan dua orang ini belum merasa lengkap terhadap data yang diberikan, maka peneliti mencari orang lain yang dipandang lebih tahu dan dapat melengkapi data yang diberikan oleh dua orang sebelumnya. Begitu seterusnya, sehingga jumlah sampel semakin banyak.
• Pada penelitian kualitatif banyak menggunakan sampling purposif dan snowball sampling.
