METPEN 3 -sampling

Document Sample
METPEN 3 -sampling Powered By Docstoc
					SAMPLING
 DESIGN
        PENGERTIAN
 Populasi adalah keseluruhan atau himpunan
  obyek dengan ciri yang sama
 Target population adalah kepada siapa (about
  which) kesimpulan akan diberlakukan atau
  digeneralisasikan
 Sampel adalah himpunan bagian atau sebagian
  dari populasi
 Sample population adalah darimana (from
  which) sampel diambil
           PENGERTIAN
 Problem population adalah populasi yang
  menjadi obyek penelitian, kepada siapa hasil
  penelitian diberlakukan atau digeneralisasi
  (biasanya sudah tercermin pada rumusan
  permasalahan penelitian)
 Data population adalah populasi darimana data
  diperoleh melalui sampelm populasi tsb

   Idealnya problem population identik dg data
    population atau mewakili
      POPULASI DAN SAMPEL
Beberapa pengertian populasi :
 POPULASI : HIMPUNAN DARI UNIT/ INDIVIDU
  YANG MEMPUNYAI CIRI-CIRI YANG SAMA
 Populasi : keseluruhan subyek penelitian.
 Populasi : kumpulan semua elemen atau individu
  dari mana data atau informasi akan dikumpulkan
 Populasi dinyatakan dengan memasukkan tiga
  unsur, isi (content), luas (extent ) dan waktu
  (time).
                 SAMPEL
 SAMPEL : bagian dari populasi dari mana data
  atau informasi yang dibutuhkan dapat
  diperoleh secara langsung
 Besaran, nilai atau harga yang dimiliki atau
  diperoleh dari sampel disebut statistik
 Statistik dilambangkan dengan huruf Latin (x,
  s, s2, r)
 Proses pengambilan sampel dari populasi
  disebut sampling
 POPULASI



PARAMETER   SAMPLING
                             SAMPEL
 
 
 2                     STATISTIK
                         x s
                             s2   r


             GENERALISASI/
             INFERENSI
  ALASAN SAMPLING (1)
1. Jika pengambilan sampel didasarkan atas azas
  probabilitas, maka penggunaan data dari sampel
  untuk pengambilan kesimpulan tentang populasi
  dapat dipertanggungjawabkan
2. Jika populasi homogen, sampel adalah identik
  dengan populasinya
3. Jika observasi atau eksperimentasi bersifat
  merusak unit sampel, maka jika digunakan
  populasi akan sangat merugikan
   ALASAN SAMPLING (2)
4. Jika populasi jumlahnya tak terbatas,
  pemakaian populasi adalah sesuatu yang tidak
  mungkin
5. Jika ada keterbatasan waktu, tenaga dan biaya
6. Jika diperlukan adanya kontrol atau pengaturan
  thd variabel-variabel tertentu atas populasi
7. Lingkup penelitian dapat diperluas &diperdalam
  oleh karena jumlah yang diobservasi dan diberi
  perlakukan lebih sedikit, shg informasi yang
  diperoleh akan lebih teliti
PERSYARATAN SAMPLING
1.   Digunakan azas probabilitas (random sampling)
2.   Jumlah sampel memadai
3.   Ciri-ciri populasi dipenuhi secara ketat
4.   Variasi antar unit populasi sekecil mungkin

    Pengambilan kesimpulan penelitian pada
     hakekatnya adalah generalisasi dari sampel
     menuju populasi
KEUNTUNGAN SAMPLING
1. Kesimpulan umum tentang populasi diperoleh
  dengan murah, cepat, akurat dan dapat
  dipertanggungjawabkan
2. Tingkat kesalahan pada kesimpulan umum
  dapat diperhitungkan, yaitu sampling error
3. Validitas informasi atau validitas pengukuran
  dapat ditingkatkan, karena dapat dilakukan
  kontrol terhadap variabel-variabel tertentu,
  sehingga hasilnya lebih teliti
 REPRESENTATIVITAS SAMPEL

1.  Homogenitas Populasi
2. Jumlah Sampel yang Dipilih
3. Banyaknya Karakteristik Subyek yang
    akan Dipelajari
4. Adekuatitas Tehnik Pemilihan Sampel
     CARA PEMILIHAN SAMPEL

A.  Probability Sampling
      1. Simple Random Sampling
      2. Sistematik Random Sampling
      3. Stratified Random Sampling
      4. Cluster Random Sampling
      5. Multistage Random Sampling
B. Non Probability Sampling
      1.Convenience atau accidental Sampling
      2.Purposive Sampling
      3.Judgment Sampling
      4. Expert Sampling
      5. Quota Sampling
        TEKNIK SAMPLING
1. Probability sampling atau random sampling
2. Non Probability sampling atau Non Random
    sampling
   Pada random sampling tiap unit atau individu
  populasi mempunyai kesempatan atau
  probabilitas yang sama untuk menjadi sampel
 Random sampling merupakan asumsi dasar
  pemakaian statistik inferensial/ induktif
 Non random sampling maka statistik inferensial
  perlu dipertanyakan keabsahannya
       RANDOM SAMPLING
 adalah sampel yang diperoleh secara random
1. Unrestricted random sampling, terdiri atas :
 a. Simple random sampling
 b. Systematic random sampling
2. Restricted random sampling, terdiri atas :
 a. Stratified random sampling
 b. Cluster / area random sampling
 c. Multistage random sampling

    SIMPLE RANDOM SAMPLING
   Populasi dianggap homogen
   Tersedia daftar (list) dari seluruh populasi,
    berikut nomer urut dari seluruh unit populasi
   Pengambilan sampel bisa menggunakan lotere
    atau bilangan random
   Keuntungannya : harga rata-rata sampel
    merupakan estimator rata-rata populasi yang
    ‘unbiased’ dan pelaksanaannya mudah
   Kelemahan : sampel bisa menyebar/mengumpul
SIMPLE RANDOM SAMPLING
          POPULASI
                                              LOTRE/
                                          BILANGAN RANDOM
      * *             *       *
  *    *      * *             *   *
* *   *       *       *       *   *   *
* *   *       *       *       * * *                    * *   *
* *   *       *       *       *   *   *                * *   *
  *   *    *       *          *   *                      *
                                                       SAMPEL
          *       *       *
      SYSTEMATIC RANDOM
           SAMPLING
 Cara ini digunakan untuk populasi yang
  dianggap homogen
 Tersedia daftar dari seluruh unit populasi,
  berikut nomer urutnya
 Pengambilan sampel nomer satu (pertama)
  dilakukan sama dengan simple random sampling
  sedang untuk kedua dan seterusnya ditentukan
  secara sistematik, yaitu meloncat ke nomer
  berikutnya dengan jarak tertentu
         STRATIFIED RANDOM
             SAMPLING
 Cara ini digunakan jika populasinya heterogen
 Dlm populasi yang heterogen tsb, terdiri dari
  strata atau lapisan yang homogen
 Jika jumlah tiap unit dalam setiap strata sama,
  maka dipakai ‘simple stratified random sampling’
 Jika jumlah unit dalam tiap strata tidak sama,
  maka digunakan ‘proportional stratifief random
    sampling’
   Dalam setiap stratum harus homogen, atau
    harus jelas perbedaannya
        STRATIFIED RANDOM
            SAMPLING
                                     * * *

- + *        -   + *                 * * *

* * -       + + - *                                  + - +
                                 - - -
* -     - *      +   + -                           * * - -
                                 - - - -
+ +     + * - *        -                           * + + --

   *    -    - *                 + + +
                                 + + ++

                      STRATIFIKASI           RANDOMISASI
 CLUSTER RANDOM SAMPLING
atau AREA RANDOM SAMPLING
   Dilakukan bila populasi heterogen
   Dlm populasi yang heterogen tsb, terdiri atas
    kelompok-kelompok (clusters) yang didalamnya
    masih mengandung unit populasi yg heterogen
   Heterogenitas dalam cluster sama dg populasi
   Dari cluster-cluster diambil secara random
   Dari cluster terpilih, diambil unit populasi secara
    random
   Heterogenitas sampel sama dg populasinya
   CLUSTER/AREA RANDOM
         SAMPLING
-+*+*-    +**--+
   1        5
-**-+-+   +--+*+
---+++*   ++--+-                           SAMPEL
   2         6              ---+++*
**-+*-+   * *+-+*              8            ++--
                            **-+*-+         **-*
**+-+- +--+**+              +---**+
   3        7                  2            +-*
+**-+-    --+ +**           +**--+-
++---+* +---**+
   4        8
***++-- +**--+-
                 RANDOMISASI       RANDOMISASI
                  CLUSTER          UNIT SAMPEL
         MULTISTAGE RANDOM
              SAMPLING
   Merupakan kombinasi dari simpel - stratified -
    cluster random sampling
 Sampel ditarik dari kelompok populasi, tetapi
  tidak semua anggota kelompok populasi menjadi
  anggota sampel
 Dilakukan dg equal probability atau proportional
    probability
 Equal prob = kelompok memp prob sama untuk
  dimasukkan ke dalam sampel
 Proport prob = kelompok memp prob sebanding
NON PROBABILITY SAMPLING
  (Non Random Sampling)

1.   Convenience atau Accidental Sampling
2.   Purposive Sampling
3.   Judgment Sampling
4.   Expert Sampling
5.   Quota Sampling
 NON PROBABILITY SAMPLING (1)
1. Convenience atau Accidental Sampling :
      - Sampel yg terdiri dari unit / individu yang mudah
        ditemui.
      - Metode ini tidak mempermasalahkan apakah
        sampel yg diambil mewakili populasi atau tidak.
      - Dirancang untuk melihat fenomena di masyarakat
        secara mudah.

2. Purposive Sampling :
       - Sampling yang dilakukan berdasarkan keputusan
         peneliti, yang menurut pendapatnya nampak
                mewakili populasi.
 NON PROBABILITY SAMPLING (2)
3. Judgment Sampling :
       - Sampel ditentukan oleh petugas pengumpul data
         saat pengumpulan di lapangan.

4. Expert Sampling :
      - Penentuan sampel dilakukan oleh sejumlah pakar
      - karena kepakarannya mereka dianggap dapat
        memilihkan sampel.

5. Quota sampling :
      - Jumlah atau besar sampel ditentukan dahulu tanpa
        perhitungan statistik.
      - Jatah.
          SAMPLE SIZE (1)
 Untuk menentukan jumlah sampel, harus dapat
  menjawab 3 pertanyaan :
1. Harga atau parameter apa yang akan diteliti
  atau dicari (rata-rata, proporsi, atau jumlah)
2. Berapa harga alpha (size of test) dan atau 1-ß
  (power of test) yang akan digunakan dalam
  penelitiannya (level of significance)
3. Berapa besarnya penyimpangan yang masih
  ditolerir dlm penelitiannya (confidence interval)
      SAMPLE SIZE (2)
 Syarat penting untuk suatu generalisasi
  atau inferensi
 Semakin homogen populasi, semakin
  kecil sampel, semakin heterogen
  populasi, semakin besar sampel
 Tujuan penentuan besar sampel :
  1. mewakili populasi (representativeness)
  2. keperluan analisis
    PENENTUAN BESAR SAMPEL
         (SAMPLE SIZE)
 Perlu adanya teori sampling
 Melibatkan rumus statistik  tetapi tidak
  semua penelitian.
 Pada Penelitian Deskriptif  bisa
  menggunakan Non Probability Sampling (
  Tak perlu rumus statistik )
 Penelitian Analitik / Experimental
  /Inferensial  menggunakan Probability
  Sampling ( Perlu rumus Statistik)
    KETENTUAN UMUM UNTUK
    MENAKSIR BESAR SAMPEL
 Untuk menaksir parameter atau menguji
  hipotesis.
 Data yang digunakan mrpk kontinyu atau
  kategorikal / diskrit.
 Untuk penelitian Observasional atau
  Experimental
 Berapa Presisi yang dikehendaki
 Adakah nilai parameter populasi yang
  diketahui.
HAL YANG HARUS DIPERHATIKAN
 Jenis dan rancangan penelitian
 Tujuan penelitian/analisis
 Jumlah populasi
 Karakteristik populasi/cara pengambilan
  sampel (teknik sampling)
 Jenis (skala pengukuran) data
    JUMLAH SAMPEL UNTUK
PENELITIAN SURVEI (DISKRIPTIF)-
              1
 1. Meneliti harga mean (rata-rata)
 a. Untuk unit populasi yang infinitive (populasi
    tidak dapat ditentuan sebelumnya) :

               z2. δ2
       n=     ---------
                 d2
          JUMLAH SAMPEL UNTUK
          PENELITIAN SURVEI (2)
 b. Untuk unit populasi yang finitive :
               N. z2. δ2
     n = --------------------- di mana :
           d2. (N-1) + z2. δ2
   n = juml sampel                d = penyimpangan yg
   δ2 = varians populasi             ditolerir
   z = harga standar normal       N = juml unit populasi
         (tergantung harga alpha)
        JUMLAH SAMPEL UNTUK
        PENELITIAN SURVEI (3)
 1. Meneliti harga proporsi (p)
 a. Untuk unit populasi yang infinitive (populasi
    tidak dapat ditentuan sebelumnya) :

               z2. p. q
       n=     ---------
                 d2         (q=1-p)
         JUMLAH SAMPEL UNTUK
         PENELITIAN SURVEI (4)
 b. Untuk unit populasi yang finitive :
                N. z2. p. q
     n = ------------------------ di mana :
           d2. (N-1) + z2. p. q
 n = juml sampel                 d = penyimpangan yg
 δ2 = varians populasi              ditolerir
 z = harga standar normal        N = juml unit populasi
       (tergantung harga alpha) q = 1 - p
 p = estimator proporsi populasi
                                            JENIS PENELITIAN


                                    OBSERVASIONAL                                      E
                                                                                       K
                                                                                       S
                                                                                       P
                     ESTIMASI                          UJI HIPOTESIS                   E
                                                                                       R
                                                                                       I
                                                       KOMPARASI                  K    M
                                                                                  O    E
                                                                                  R    N
    1 POPULASI                 2 POPULASI      1 POPULASI      2 POPULASI         E
                                                                                  L
                                                                                       T
                                                                                  A    A
                                K     P            K   P        K      P
                                                                                  SI   L
 SIMPLE/     STRA.    CLUST.
SYST. R.S.    R.S.     R.S.


K     P      K   P    K    P




                          CROSS      CASE    CO-       CROSS    CASE        CO-
                           SECT      CTRL   HORT        SECT    CTRL       HORT
VARIABEL
                  VARIABEL (1)
   Variabel adalah
        - Konsep yang mempunyai variabilitas
        - Segala sesuatu yang bervariasi.

   Macam Variabel :
       1. Variabel yang mempengaruhi
       2. Variabel yang dipengaruhi.

A. Variabel Bebas = Var.pengaruh = var.perlakuan
       - Variabel yg bila dalam suatu saat berada bersama
   dengan variabel lain, variabel lain tersebut berubah
   dalam variasinya.
                 VARIABEL (2)
B. Variabel tak Bebas = var. tergantung = var. efek
       - Variabel yang berubah karena variabel bebas



    Var. Bebas                   Var. Tergantung



C. Variabel Perantara = Var. Interviening = Penghubung
- Variabel yang menjebatani pengaruh variabel bebas
   dengan variabel tergantung.

    Var. Bebas          Var. antara       Var. tergantg
                VARIABEL (3)
D. Variabel Pendahulu :
- Variabel bebas yang berpengaruh pada variabel
   tergantung, tetapi sekaligus berpengaruh pula pada
   variabel bebas lainnya.

                    Var.Pendahulu

        Var Bebas                   Var. Tergantg
                VARIABEL (4)
E. Variabel Pra Kondisi :
       - Variabel yang keberadaannya merupakan pra
   syarat bagi bekerjanya suatu variabel bebas terhadap
   variabel tergantung.

                       Var. Pra Kondisi



         Var. Bebas                       Var. Tergantg
                      CONTOH :
A.     Tingkat Pendidikan
B.     Status Ekonomi
C.     Sanitasi Lingkungan
D.     Status Gizi anak
E.     Angka diare anak

I.     A               D         II.
                                       A           D
       B               E                       C
       C                               B           E

III.          A
       B          C          D             E
    HUBUNGAN ANTAR VARIABEL
    Ada 3 macam hubungan :
       1. Hubungan Simetris
       2. Hubungan Asimetris
       3. Hubungan Timbal Balik
1. Hub. Simetris :
   - Hubungan antar 2 variabel, tetapi tdk ada mekanisme
     pengaruh mempengaruhi / masing-2 mandiri.
2. Hub. Asimetris :
   - Hubungan 2 variabel dimana variabel yang satu
     mempengaruhi variabel lainnya.
3. Hub. Timbal-Balik :
   - Hubungan 2 variabel yang saling pengaruh
     mempengaruhi.
TINGKAT PENGUKURAN VARIABEL
1. Variabel Nominal ( Skala Nominal ) :
    - variabel yang variasinya tidak menunjukkan perurutan
     atau kesinambungan ( Berdiri sendiri )
    - Misal : gol. Darah , jenis kelamin , suku bangsa dll.
2. Variabel Ordinal ( Skala Ordinal ) :
   - Variabel yang batas variasi nilai satu ke yang lain tidak
     jelas, sehingga yg dapat dibandingkan hanya
     penjenjangan ( lebih tinggi, sama, lebih rendah )
   - Misal : tingkat pendidikan, tingkat kesembuhan dll.
3. Variabel Interval ( Skala Interval ) :
   - Variabel yg batas variasi nilai satu dg yang lain JELAS,
     jarak SAMA dan bisa dibandingkan
   - memiliki sifat-sifat nominal, ordinal tetepi tidak punya
     nilai NOL absolut
   - Misal : Suhu badan, IQ dll.
TINGKAT PENGUKURAN VARIABEL
4. Variabel Rasio ( Skala Rasional) :
   - Disamping intervalnya jelas, dan mempunyai nilai NOL
   Absolut.
   - Misal : Usia, panjang jalan, Berat dll.

   Tk. Ukuran   Beda      Jenjang   Jarak      Nol Absol

   Nominal         √        -          -          -
   Ordinal          √       √           -         -
   Interval         √        √          √         -
   Rasio           √            √          √      √
      DEFINISI OPERASIONAL

 Setiap variabel yang terlibat dalam penelitian HARUS di
  definisi operasionalkan.
 Definisi meliputi : Pengertian , Cara pengukuran, Alat
  ukur, Hasil pengukuran, Skala ukur variabel.
 Haruslah dibuat sebelum formulir pengumpulan data
  dikembangkan.
 Gunakan cara pengukuran dan alat ukur standar yang
  validitas dan reliabilitasnya sudah terjamin.
 Sedapat mungkin gunakan variabel kontinyu.

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Categories:
Tags:
Stats:
views:1492
posted:3/13/2010
language:Indonesian
pages:46