Senin, 22 Januari 2018

POPULASI DAN SAMPEL

POPULASI DAN SAMPEL









Disusun oleh :
Widia Shofa Ilmiah     






SEKOLAH TINGGI ILMU KESEHATAN HAFSHAWATY ZAINUL HASAN GENGGONG-PROBOLINGGO






DAFTAR ISI

Halaman Sampul................................................................................................ i
Daftar Isi............................................................................................................. ii
BAB  1    Pendahuluan
1.1    Latar Belakang................................................................................. 1
1.2    Rumusan Masalah............................................................................ 2
1.3    Tujuan............................................................................................... 2
BAB  2    Tinjauan Teori
2.1    Konsep Populasi............................................................................... 3
2.1.1        Pengertian Populasi ....................................................................... 3
2.1.2        Jenis Populasi................................................................................. 4
2.2    Konsep Sampel.................................................................................. 7
2.2.1        Pengertian Sampel.......................................................................... 7
2.2.2        Karakteristik Sampel yang Baik..................................................... 7
2.2.3        Kegunaan Sampel.......................................................................... 9
2.2.4        Faktor yang Mempengaruhi Pengambilan Sampel....................... 10
2.2.5        Prosedur Pengambilan Sampel..................................................... 10
2.2.6        Kriteria Inklusi dan Eksklusi........................................................ 11
2.2.7        Penentuan Jumlah Sampel............................................................ 12
2.2.8        Rumus Perhitungan Besar Sampel Penelitian ............................. 14
2.2.9        Hal-hal yang Menyebabkan Bias Penelitian................................. 25
2.2.10    Validitas Internal dan Eksternal Penelitian.................................. 25
2.3    Konsep Teknik Sampling............................................................... 26
2.3.1        Pengertian Teknik Sampling........................................................ 26
2.3.2         Jenis Teknik Sampling................................................................. 26

BAB  3   Penutup
3.1  Kesimpulan........................................................................................ 33
3.2  Saran.................................................................................................. 34

Daftar Pustaka................................................................................................... 35
Lampiran





BAB 1                                                                                                     PENDAHULUAN

1.1    Latar Belakang
Manusia adalah makhluk yang mempunyai rasio. Rasio manusia yang membedakan manusia dengan ciptaan lain. Manusia selalu mempunyai sifat ingin mengetahui segala sesuatu dengan panca inderanya, dan mempunyai kebutuhan akan kenyataan. Hal ini menyebabkan manusia meneliti, bahwa semuanya berubah (Silalahi, 2003).
Hasil keingin tahuan itu menyebabkan timbulnya ilmu pengetahuan. Ilmu pengetahuan mempunyai ciri khas, yaitu hal yang sesuai dengan logika dan penalaran (rasional), diuji secara statistik dan pengalaman hidup sehari-hari, sistematis, komunikatif atau dapat dikaji ulang sampai diuji kembali, kumulatif karena ilmu pengetahuan baru ditambahkan kepada ilmu pengetahuan yang lama (Silalahi, 2003).
Dalam pelaksanaan penelitian, peneliti selau berhadapan dengan objek yang diteliti atau yang diselidiki. Objek tersebut dapat berupa manusia, hewan, tumbuhan, benda mati lainnya, peristiwa dan gejala yang terjadi dalam masyarakat atau di alam (Notoatmodjo, 2005).
Dalam melakukan penelitian, peneliti kadang-kadang melakukannya terhadap seluruh obyek, tetapi sering juga peneliti hanya mengambil sebagian saja dari seluruh obyek tersebut. Meskipun penelitian hanya mengambil sebagian dari obyek yang diteliti, tetapi hasilnya dapat mewakili seluruh obyek yang diteliti ( Notoatmodjo, 2005).
Keseluruhan obyek penelitian atau obyek yang diteliti disebut dengan populasi. Sedangkan sebagian yang diambil dari keseluruhan ini disebut sampel penelitian. Dan didalam pengambilan sampel penelitian digunakan cara atau teknik tertentu sehingga sampel tersebut sedapat mungkin mewakili populasi atau disebut dengan teknik sampling (Notoatmodjo, 2005).
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penulis akan membahas permasalahan tentang populasi, sampel dan teknik sampel. Dengan harapan akan memberikan mafaat bagi ilmu metodologi penelitianpada khususnya dan bagi pembaca pada umumnya.

1.2    Rumusan Masalah
1.         Apa yang dimaksud dengan populasi?
2.         Sebutkan dan Jelaskan Jenis Populasi?
3.         Apa yang Dimaksud dengan sampel?
4.         Bagaimana Karakteristik Sampel yang Baik?
5.         Apa Kegunaan Sampel?
6.         Bagaimana Kriteria Inklusi dan Eksklusi Sampel Penelitian?
7.         Apa Saja Faktor yang Mempengaruhi Pengambilan Sampel?
8.         Bagaimana Prosedur Pengambilan Sampel?
9.         Bagaimana Penentuan Jumlah Sampel?
10.     Bagaimana Rumus Perhitungan Besar Sampel Penelitian?
11.     Apa Saja Hal-hal yang Menyebabkan Bias Penelitian?
12.     Bagaimana Validitas Internal dan Eksternal Penelitian?
13.     Apa yang Dimaksud dengan Teknik Sampling?
14.     Sebutkan dan Jelaskan Jenis Teknik Sampling?

1.3  Tujuan
1.      Untuk mengetahui populasi, sampel dan teknik sampel penelitian.






BAB 2                                                                                                     TINJAUAN TEORI

2.1    Konsep Populasi
2.1.1        Pengertian populasi
Populasi adalah suatu kumpulan yang menjadi unsur dari mana sampel itu diambil (Silalahi, 2003).
Populasi adalah keseluruhan obyek yang diteliti (Notoatmodjo, 2005).
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2013).
Jadi, populasi bukan hanya orang, tetapi juga obyek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek  atau obyek itu.

2.1.2        Jenis Populasi
Menurut Silalahi (2003) Jenis populasi dapat dilihat dari beberapa sudut, yaitu:
1.      Berdasarkan jumlah populasi
Berdasarkan jumlah populasi, populasi dibagi menjadi dua, yaitu:
a.       Populasi terbatas (finite)
1)      Sumber data jelas batasannya secara kuantitatif, sehingga relatif dapat dihitung jumlahnya.
2)      Memiliki ciri terbatas.
Contoh: Murid di sesuatu sekolah, atau mahasiswa di sesuatu fakultas, dan karyawan serta guru/dosen yang ada di situ, jelas merupakan sesuatu yang bisa dan mudah dihitung. Bahkan di sesuatu kecamatan, kabupaten, propinsi, bahkan nasional pun masih bisa dan mudah dihitung (walau mungkin tidak tepat benar).
b.      Populasi tak terbatas (infinite)
Sumberdaya yang tidak dapat ditentukan batasannya.
Contoh: Jumlah orang yang suka (sukarela) mengikuti pengajian di sesuatu pondok pesantren besar (lebih-lebih di sekian banyak pesantren) mungkin menjadi tak terhingga, karena kehadirannya tidak ajeg.
2.      Berdasarkan sifat populasi
Berdasarkan sifatnya, populasi dibagi menjadi dua, yaitu:
a.       Populasi homogen
1)      Sumber data yang unsurnya memiliki sifat yang sama.
Contoh: Darah, misalnya, termasuk yang memiliki kesamaan sifat atau kondisi (berkaitan dengan golongan darah) di seluruh tubuh, pekerjaan yang dibatasi (misal: IRT), maka subyek penelitian homogen untuk jenis pekerjaan.
b.      Populasi heterogen
1)      Sumber data yang unsurnya memiliki sifat yang bervariasi sehingga perlu ditempatkan batas-batasnya baik secara kualitatif dan kuantitatif.
2)      Ketidaksamaan itu dapat terjadi antara lain karena di antara anggota-anggotanya ada perbedaan dari aspek sebagai berikut.
a)      Strata atau lapisan.
Misalnya: status ekonomi (perbedaan pemilikan harta benda): ada milyarder, jutawan, menengah, miskin, dan di bawah garis kemiskinan; tingkat pendidikan (tingkat pendidikan formal yang pernah ditempuh): ada yang berpendidikan PT, SMTA, SMTP, dan SD; lapisan kemasyarakatan atau sosial: ada kelompok elite, menengah, dan bawah atau “wong cilik”; tingkatan “keilmuan keagamaan” (Islam) : ada kiyai, santri, dan “abangan” alias Islam KTP; tingkatan usia: ada bayi, anak-anak, remaja, orang dewasa, dan lansia; tingkatan kelas di sekolah: ada Kelas XII, XI, X SMA; Kelas IX, VIII, VII SMP; dan Kelas VI, V, IV, III, II, I SD.
b)     Cluster [klaster] atau golongan, dan juga gugus atau kelompok.
Misalnya: golongan berdasarkan pemelukan agama: ada yang beragama Islam, Katolik, Kristen, Hindu, Budha, dan Kong Hu Cu; jenis kelamin: ada laki-laki dan perempuan; pekerjaan: ada petani, PNS, pedagang, buruh bangunan, pegawai swasta, wirausahawan dsb. Kelompok atau gugus: guru di satu sekolah, murid di satu kelas, sekolah di satu gugus sekolah. Ada orang yang menyamakan cluster dengan strata, maksudnya sebutan strata sama dengan cluster (di dalamnya tercakup baik lapisan, maupun golongan).
c)      Area (wilayah), geografis dan atau administratif (juga ada yang menyebutnya strata).
Misalnya: geografis: ada desa, pinggiran kota, kota, dan metropolitan; administratif: ada desa/kelurahan, kecamatan, kabupaten, propinsi.
Heteroginitas (keragaman) tersebut perlu diperhatikan dalam pengambilan sampel manakala diduga atau diperkirakan akan membawa perbedaan terhadap hasil penelitian (sesuai objek yang diteliti). Misalnya, jika dianggap jenis kelamin tidak berkaitan dengan prestasi belajar, maka unsur jenis kelamin itu tidak perlu diperhatikan dalam pengambilan sampel penelitian yang akan meneliti tentang prestasi belajar. Maksudnya, tidak harus unsur jenis kelamin laki-laki terwakili, perempuan juga terwakili.
3.      Berdasarkan perbedaan lain
Berdasarkan perbedaan lain, dibagi menjadi :
a.       Populasi target, yaitu jenis populasi yang telah ditentukan sesuai dengan masalah penelitian. Populasi target adalah populasi yang dengan alasan yang kuat (reasonable) memiliki kesamaan dengan populasi terukur (Sukmadinata, 2009).
Populasi target adalah seluruh populasi yang ada dialam ini, jumlahnya tak terbatas karena tidak dibatasi tempat dan waktu.
Populasi target adalah unit dimana suatu hasil penelitian akan diterapkan (digeneralisir).
Contoh: Populasi anak usia 5 tahun.
b.      Populasi terukur (accessable population)/ terjangkau
Populasi terjangkau adalah populasi yang secara riil dijadikan dasar dalam penentuan sampel dan secara langsung menjadi lingkup sasaran keberlakuan kesimpulan (Sugiyono, 2009).
Populasi terjangkau adalah merupakan bagian dari populasi target, dimana peneliti mampu menjangkaunya, karena dibatasi oleh karakteristik demografi (letak wilayah), waktu untuk menjangkau seluruh anggota populasi, ketersediaan dana untuk melaksanakan penelitian pada seluruh anggota populasi, ketersediaan sumber daya manusia sebagai pelaksana penelitian (Dharma, 2011).
Populasi terjangkau adalah populasi yang terukur karena dibatasi oleh tempat dan waktu.
Contoh:
Kemampuan bahasa anak usia 5 tahun di kabupaten Batul tahun 2013. Karena tingkat kecerdasan, kematangan berbahasa, usia, lingkungan dan status sosial ekonomi, anak-anak di kabupaten Batul sama dengan di Yogyakarta.
Kesimpulannya adalah kemampuan berbahasa anak usia 5 tahun di kabupaten batul berlaku untuk propinsi Yogyakarta.

2.2    Konsep Sampel
2.2.1        Pengertian Sampel
Sampel adalah sebagain dari populasi yang berkenaan dengan strategi-strategi yang memungkinkan untuk mengambil suatu sub kelompok dari yang lebih besar, kamudia kelompok kecil ini digunakan sebagai dasar untuk membuat keputusan tentang kelompok besar tersebut (Silalahi, 2003).
Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2013).
Sampel adalah sekelompok individu yang merupakan bagian dari populasi terjangkau dimana peneliti langsung mengumpulkan data atau melakukan pengamatan/ pengukuran pada unit ini (Dharma, 2011).
Subyek penelitian adalah bagian dari sampel yang mengikuti penelitian sampai selesai, yaitu jumlah total sampel, dikurangi dengan sampel yang drop out (loss follow up) (Dharma, 2011).

2.2.2        Karakteristik Sampel yang Baik
Menurut Dharma (2011), karakteristik sampel yang baik adalah sebagai berikut:
1.      Akurasi
Akurasi adalah tingkat ketepatan atau keakuratan dalam penentuan sampel.
a.       Sampel yang diambil betul-betul dapat menggambarkan karakteristik populasi.
b.      Sampel dikatakan akurat apabila sejauh mana statistik sampel dapat mengestimasi populasi dengan tepat (menghitung derajat kepercayaan), biasanya digunakan derajat kepercayaan (α= 0, 05 untuk penelitian sosial atau 0,01 untuk penelitian klinik).
c.       Kesalahan dalam penentuan sampel akan menyebabkan kesalahan dalam interpretasi.
Contoh: penelitian tentang “Hubungan tingkat pengetahuan dan sikap bidan terhadap perilaku pencegahan penularan HIV/ AIDS di RSUD dr. Soebandi Jember Tahun 2013”.
Populasi terjangkau adalah seluruh bidan yang bekerja di RSUD dr. Soebandi Jember Tahun 2013. Sampel yang diambil adalah bidan dengan tingkat pendidikan D IV masa kerja 5 tahun. Kesalahan interpretasi, jika pada populasi terjangkau, ternyata jenjang pendidikan bidan terbanyak adalah lulusan D III kebidanan. Ketika kesimpulan hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengetahuan, sikap dan perilaku bidan dalam pencegahan penularan HIV/ AIDS di rumah sakit dalam KATEGORI BAIK dan berhubungan secara SIGNIFIKAN, kemungkinan dapat TERJADI KESALAHAN INTERPRETASI, karena tingkat pendidikan dan pengalaman kerja sampel menunjukkan kecenderungan hasil penelitian, sedangkan populasi sebenarnya jumlah bidan terbanyak adalah D III Kebidanan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa untuk mendapatkan sampel yang dapat mewakili dan memprediksi populasinya, tidak cukup hanya dengan memenuhi jumlah sampel minimal, namum sampel juga harus mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi.
2.      Presisi (ketelitian)
a.       Sampel yang presisi adalah sejauh mana hasil penelitian berdasarkan sampel yang merefleksikan realitas populasinya dengan teliti.
b.      Tidak menimbulkan kesalahan pengambilan sampel.
c.       Standar erornya kecil (menunjukkan tingkat ketepatan hasil penelitian), misalnya 1%, 5%.
Standar eror yaitu merupakan simpangan baku dari rata-rata (SE).
Rumus standar eror, sebagai berikut:
SE = √S2/ n.
Keterangan:
S2 (Standar Deviasi) = untuk menjelaskan homogenitas kelompok atau variasi sebaran data. Semakin kecil S2, maka variasinya semakin sama.
Rumus standar deviasi, yaitu:
S2 = √∑ (x1-­ x )2 / n
S  = √ varian

2.2.3        Kegunaan Sampel
Menurut Notoatmodjo (2005), Kegunaan sampel sebagai berikut:
1.    Menghemat biaya
     Biaya dapat ditekan atau dikurangi karena penelitian dilakukan pada sebagian obyek yang diteliti.
2.    Mempercepat pelaksanaan penelitian
     Penelitian yang dilakukan pada sebagian obyek, membutuhkan waktu yang relatif singkat.
3.    Menghemat tenaga
     Penelitian yang dilakukan pada sebagian obyek, hanya membutuhkan sedikit tenaga dari pada penelitian populasi.
4.    Memperluas ruang lingkup penelitian
     Penelitian yang dilakukan pada sampel, dengan waktu, tenaga, biaya yang sama, dapat dilakukan penelitian yang lebih luas ruang lingkupnya
5.    Memperoleh hasil yang akurat
     Penelitian yang dilakukan pada populasi, jelas akan menyita sumber-sumber daya yang lebih besar, termasuk usaha analisis. Hal ini akan berpengaruh terhadap keakuratan hasil penelitian. Dengan menggunakan sampel, maka dengan usaha yang sama akan diperoleh hasil analisis yang lebih akurat.



2.2.4        Faktor yang Mempengaruhi Pengambilan Sampel
Faktor yang mempengaruhi pengambilan sampel, menurut Notoatmodjo (2005), sebagai berikut:
1.      Membatasi populasi
Suatu populasi menunjukkan sekelompok subyek yang menjadi obyek atau sasaran penelitian. Sasaran penelitian ini dapat dalam bentuk manusia atau bukan manusia, seperti wilayah geografis, penyakit, penyebab penyakit, program-program kesehatan, gejala penyakit, dan sebagainya. Apabila tidak dilakukan pembatasan terhadap populasi, maka kesimpulan yang ditarik dari hasil penelitian tidak menggambarkan atau mewakili seluruh populasi. Tanpa pembatasan yang jelas, anggota populasi tidak akan memperoleh sampel yang representatif. Oleh karena itu, dalam penelitian apapun populasi harus dibatasi, misalnya wilayah kabupaten, kecamatan, dan sebagainya.
2.      Mendaftar seluruh unit yang menjadi anggota populasi
Seluruh unit yang menjadi anggota populasi dicatat secara jelas, sehingga dapat diketahui, unit-unit yang termasuk pada populasi dan unit mana yang tidak.
3.      Menentukan sampel yang akan dipilih
Dari daftar populasi yang ditentukan, kemudian dipilih sampel. Besar sampel memerlukan perhitungan tersendiri, dan tergantung dari karakteristik populasi, misalnya homogen, heterogen.
4.      Menentukan teknik sampel
Teknik sampling sangat penting karena apabila salah dalam menggunakan teknik sampling, maka hasilnya pun jauh dari kebenaran.

2.2.5        Prosedur Pengambilan Sampel
Langkah-langkah yang perlu ditempuh dalam mengambil sampel dari populasi menurut Dharma (2011), adalah sebagai berikut:
1.      Menentukan tujuan penelitian
2.      Menentukan populasi penelitian/ membatasi populasi
3.      Menentukan jenis data yang diperlukan
4.      Menentukan unit sampel yang diperlukan
5.      Menentukan besar sampel (sampel size)
6.      Menentukan teknik sampling

2.2.6        Kriteria Inklusi dan Eksklusi
Kriteria penentuan sampel dalam mengurangi hasil penelitian yang bias, di bagi menjadi dua sebagai berikut:
1.      Kriteria Inklusi
Kriteria inklusi adalah karakteristik umum subjek penelitian dari suatu populasi target yang terjangkau yang akan diteliti. Sedangkan yang dimaksud dengan Kriteria eksklusi adalah menghilangkan/mengeluarkan subjek yang memenuhi kriteria inklusi dari penelitian karena sebab-sebab tertentu.
2.      Kriteria Eksklusi
Sebab-sebab yang dipertimbangkan dalam menentukan kriteria ekslusi antara lain:
a.   Subjek membatalkan kesediannya untuk menjadi responden penelitian
b.   Subjek berhalangan hadir atau tidak di tempat ketika pengumpulan data dilakukan.
Contoh: Penelitian yang bertujuan ingin mengetahui Hubungan Tingkat Kesehatan dengan PHBS pada Santri remaja di Pondok Pesantren X Semarang Tahun 2013.
Berdasarkan tema penelitian tersebut, maka kriteria inklusi dan eksklusi penelitian tersebut sebagai berikut:
1.      Kriteria Inklusi
a.       Santri yang tinggal di Pondok pesantrean X Semarang Tahun 2013.
b.      Santri yang bersedia diteliti.
c.       Santri yang berumur 18-21 tahun.
2.      Kriteria Eksklusi
a.    Santri yang mempunyai sakit bawaan.

2.2.7        Penentuan Jumlah Sampel
1.        Sebenarnya, tidak ada aturan yang baku dalam menentukan jumlah sampel dari suatu populasi. Pada dasarnya, semakin besar jumlah sampelnya, semakin akurat hasil penelitiannya. Tetapi, besar kecilnya sampel akan sangat dipengaruhi oleh besar kecilnya biaya, tenaga dan waktu yang tersedia.
2.        Selain itu, jenis penelitian juga akan mempengaruhi ukuran sampelnya. Untuk penelitian eksploratif awal, 1 percontohan mungkin cukup, tetapi untuk generalisasi harus yang representatif.
3.        Ada beberapa pendapat yang diajukan dalam penentuan jumlah sampel ini,diantaranya, apabila populasi cukup homogen (serba sama), terhadap populasi di bawah 100 dapat dipergunakan sampel sebesar 50%, di atas 1.000 sebesar 15%.
4.        Besar kecil sampel penelitian tergantung kepada peneliti menduga ukuran atau parameter populasi dan tujuan penelitian. Maknanya semakin besar sampel mendekati populasi maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya apabila semakin kecil sampel dari populasi, maka semakin besar kesalahan generalisasi (diberlakukan secara umum) (Sugiyono, 2013).
5.        Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli.  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.
6.        Besaran atau ukuran sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil  sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar  sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.

Berdasarkan pernyataan di atas, menurut Silalahi (2003), penentuan besar sampel sebagai berikut:
Tabel 2.1 Penentuan Besar Sampel Menurut Pakar Penelitian
Gay dan Diehl
Fraenkel dan Wallen
Zikmund
Deskriptif (10% dari populasi)
100 responden
1.      Seberapa besarnya varian atau heterogenitas dari karakteristik populasi.
2.      Besarnya eror yang dapat diterima.
3.      Confidence level (derajat keyakinan)
Korelasional (30 subyek)
50 responden
Kausal-perbandingan (30 subyek per grup)
30 responden per grup
Eksperimental (15 subyek per grup)
30 responden per grup (15 per grup) bila kontrolnya ketat
Sumber: Silalahi (2003)



2.2.8        Rumus Perhitungan Besar Sampel Penelitian
Menurut (Dharma, 2011), untuk menentukan besar sampel yang menjadi dasar adalah tujuan analisis data penelitian. Sehingga beda analisis data yang akan dilakukan, akan berbeda pula cara menentukan besar sampel yang diperlukan untuk suatu penelitian.
1.      Beberapa hal yang perlu dipahami dalam perhitungan jumlah sampel adalah:
a.       Kesalahan tipe 1 (α)
Nilai α, yaitu probabilitas menolak hipotesis null (H0) yang seharusnya pada populasi hipotesis null diterima. Nilai α, yang biasanya ditetapkan oleh peneliti yaitu 0,05 untuk dua sisi.
b.      Kesalahan tipe 2 (β)
Nilai β, yaitu probabilitas menerima hipotesis null (H0), yang seharusnya pada populasi hipotesis null ditolak. Nilai β yang ditetapkan oleh peneliti yaitu 0,2 atau 0,1.
c.       Pengetahuan tentang karakteristik statistik dari kelompok kontrol seperti proporsi atau nilai mean yang didapat dari literatur, pendapat pakar, pengalaman peneliti secara empirik atau melalui pilot study pada sekelompok responden.
d.      Effect size
Effect size adalah perbedaan nilai variabel dependen (outcome) diharapkan bermakna secara klinik antara kelompok eksperimen dengan kelompok kontrol. Penentuan effect size didasarkan pada keputusan klinik yang dianggap bermakna antara kelompok eksperimen dan kelompok kontrol. Jika terdapat lebih dari 1 out come pada suatu penelitian, maka besar effect size ditentukan berdasarkan outcome utama.
Tabel 2.2 Standar normal deviasi untuk nilai α tertentu yang didapat dari tabel distribusi Z, sebagai berikut:
Tingkat kesalahan (Eror)
α (2-tailed)
α (1-tailed) atau β
0,01
2,813
2,576
0,05
1,96
1,645
0,1
1,645
1,282
0,2
1,282
0,842
Sumber: Dharma, 2011.
2.      Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :
a.      Formula Slovin (dalam Notoatmodjo, 2005):
1)      Untuk populasi kecil atau lebih kecil dari 10.000, tanpa memandang tujuan penelitian, dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
N = n/ 1 + N(d)2 
Keterangan:
n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.
Contoh:
Penelitian tentang status gizi anak balita di kelurahan X dengan jumlah populasi 125, dimana kasus atau prevalensi gizi kurang pada populasi tersebut tidak diketahui. Berapa jumlah sampel yang harus diambil apabila dikehendaki Cl =  95% dan estimasi penyimpangan (d) = 0, 05?
n = 125 / 1 + 125 (0,05)2  = 95,23, dibulatkan 95.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 95.
2)      Untuk populasi lebih dari 10.000, tanpa memandang tujuan penelitian, dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
d = Z x [√ (p x q) /n ] x [√ (N-n) / (N-1)]
Keterangan:
d = derajat ketepatan yang diinginkan (tingkat kesalahan), biasanya 0, 05 atau 0, 01.
Z = standar deviasi normal, biasanya 1, 96 pada derajat kemaknaan (Confidence Level) = 95%.
p = proporsi untuk sifat tertentu yang diperkirakan terjadi pada populasi. Apabila tidak diketahui proporsi atau sifat tertentu tersebut, maka p = 0, 05.
q = (1 – p)
N = besarnya populasi
n = besarnya sampel
Contoh:
Penelitian tentang status gizi anak balita di kelurahan X dengan jumlah populasi 923.000, dimana kasus atau prevalensi gizi kurang pada populasi tersebut tidak diketahui. Berapa jumlah sampel yang harus diambil apabila dikehendaki Cl =  95% dan estimasi penyimpangan (d) = 0, 05?
0, 05 = 1, 96 x [√ (0,5 x 0,5)/ n] x [√ (923.000 – n )/ (923.000 – 1)]
0, 0025 = (3, 84 x 0, 25/ n) x (923.000-n/ 922.999
n = 480.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 480.
b.      Formula Jacob Cohen (dalam Arikunto, 2006)=
n = L  + u + 1
                   f2
Keterangan: :
n = Ukuran sampel
f2 = Effect Size
u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian
L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel
Power (p) = 0.95 dan Effect size (f2) = 0.1
Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76
maka dengan rumus tersebut diperoleh ukuran sampel:
n = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 204.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 204.
c.       Ukuran Sampel berdasarkan Proporsi (Isaac dan Michael)
Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.
Rumus Isaac dan Michael, sebagai berikut:
n = χ2. N. P ( 1-P)
      d2 (N-1) + χ2 P (1-P)
Keterangan:
n = ukuran sampel
N = ukuran populasi
P = proporsi dalam populasi
d = tingkat kesalahan (1%, 5%, 10%)
χ2 = harga tabel Chi-kuadrat untuk α tertentu dengan dk =1 (lihat tabel di lampiran 2).
Untuk populasi mulai dari 10-1.000.000 (populasi finit) (lihat tabel di lampiran 1) terlihat bahwa, semakin besar taraf kesalahan, maka akan semakin kecil ukuran sampel.
Contoh 1: untuk populasi 1000, untuk taraf kesalahan 1%, jumlah sampelnya = 399.
Untuk taraf kesalahan 5% jumlah sampelnya =  258.
Untuk taraf kesalahan 10%, jumlah sampelnya=213.
Dari tabel juga terlihat bahwa untuk populasi tak terhingga (infinit), maka jumlah anggota sampelnya untuk taraf kesalahan 1% = 664 dan untuk  taraf kesalahan 5% = 349 dan untuk taraf kesalahan 10% = 272.
Contoh 2: Jika diketahui dalam sebuah penelitian  yang ingin mengetahui “Efektifitas daun sirih terhadap fluor albus patologis di desa X Wilayah kerja Puskesmas X”, dengan jumlah populasi 100 orang, jika taraf kesalahan 5%, dan proporsi tidak diketahui. Dengan menggunakan perhitungan rumus Isaac dan Michael, maka berapa besar sampel  minimal yang harus ditentukan pada penelitian tersebut?
n = χ2. N. P ( 1-P)
      d2 (N-1) + χ2 P (1-P)
n = 3, 841. 100. 0,5 (1-0,5)
       (0,05)2 (99) + 3,841 . 0,25
n =         96, 025
       (0,2475) + (0,96025)
n = 80.

d.      Cohran’s Formula
1)      Data Kontinyu (Untuk mengestimasi besar sampel pada penelitian yang bertujuan mengetahui nilai mean suatu variabel/ estimating the population mean) atau variabel dependen : kontinyu pada 1 populasi.
n = (Z2) x (s2) / (d2)
Keterangan:
n = ukuran sampel;
Z = nilai Z berdasarkan α tertentu;
s = standard deviasi dari populasi;
d = tingkat kesalahan
Contoh :
“Skor motivasi bidan dalam mendokumantasikan asuhan kebidanan di RS. X”.  Jika diketahui jumlah bidan 60 orang dengan standar deviasi.  Dan standar deviasi dari nilai mean yang dapat diterima peneliti adalah 2, Cl = 95%, nilai distribusi normal (Z) = 1, 96 pada α = 0, 05. Berapa besar sampel minimal dalam penelitian ini?
n = (1,96)2 x (15)2 /  (2)2
   = 225 / 4
   = 56,25 ~ 56.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 56 orang bidan.
2)      Data Kategori = formula Lemeshow ( untuk mengestimasi besar sampel pada penelitian yang bertujuan mengetahui proporsi suatu kejadian (event)/ variabel dependen: kategori pada 1 populasi.
n = (Z)2 x (p x q) / (d)2
Keterangan:
n = ukuran sampel
Z = nilai Z berdasarkan α tertentu;
(p x q) = estimate of variance,
d = tingkat kesalahan
Contoh :
“Prevalensi penderita TB pada Balita di Daerah X”. Berapa besar sampel penelitian ini?
Jika dari hasil laporan terdahulu (pilot study), menunjukkan prevalensi balita yang mengalami TB adalah sebesar 20%, Cl = 95%, d = 5% (0, 05), maka jumlah minimal sampel yang dapat dihitung, sebagai berikut:
n =  (1,96)2 x 0,2 (1-0,2) / (0,05)2 = 246.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 246.
e.       Formula Lemeshow
Estimasi besar sampel untuk penelitian yang bertujuan mengetahui proporsi suatu kejadian (event)/ variabel dependen: kategori pada 1 populasi.
n = Z2 x P(1− P) / d2
Keterangan:
Z = 1,96
p = maximal estimasi = 0,5
d = tingkat kesalahan (0,05)
Contoh:
“Prevalensi penderita TB pada Balita di Daerah X”. Berapa besar sampel penelitian ini?
Jika dari hasil laporan terdahulu (pilot study), menunjukkan prevalensi balita yang mengalami TB adalah sebesar 20%, Cl = 95%, d = 5% (0, 05), maka jumlah minimal sampel yang dapat dihitung, sebagai berikut:
n =  (1,96)2 x 0,2 (1-0,2) / (0,05)2 = 246.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 246.
f.       Rumus Estimasi besar sampel untuk penelitian yang bertujuan menguji hipotesis beda 2 proporsi kelompok independen/ tidak berpasangan.
n = (Z 1-α/2 x √2p (1-p) + Z 1-β x √p1 (1-p1) + p2 (1-p2))2
                                                (p1-p2)2
Keterangan:
Z 1-α/2 = standar normal deviasi untuk α (dapat dilihat pada tabel distribusi Z).
Z 1-β      = standar normal deviasi untuk β.
P2         = proporsi kejadian efek pada kelompok kontrol/ standar (anticipated population proportion 2) yang didapat dari pustaka atau berdasarkan pengalaman peneliti.
P1         = proporsi kejadian efek pada kelompok uji coba/ standar (anticipated population proportion 1) yang didapat dari perbedaan proporsi yang dianggap bermakna secara klinik.
P          = proporsi gabungan antara kedua kelompok yang dihitung dengan rumus = ½ (p1 + p2).
P1-p2    = perbedaan proporsi yang dianggap bermakna secara klinik (effect size).
Contoh:
“Efektifitas vitamin B6 dalam menurunkan hiperemesis gravidarum pada ibu hamil di RS. X”.
Untuk membuktikan H0, peneliti melakukan PENELITIAN EKSPERIMEN, dengan membagi sampel menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok pasien inpartu kala 1 yang tidak mendapatkan vitamin B6 (kelompok kontrol) dan kelompok yang mendapatkan vitamin B6 (kelompok uji coba / eksperimen). Setelah perlakukan pada kedua kelompok, dilakukan penilaian terhadap hiperemesis gravidarum (post test).
Jika diketahui α= 5% atau 0,05, power of test = yang ditetapkan peneliti sebesar 80%, maka nilai β= 1-0,8 = 0,2. Maka nilai Z =0,842.
Proporsi kejadian efek pada kelompok kontrol berasal dari pengalaman peneliti atau referensi. Jika diketahui persentase pasien ibu hamil yang tidak mengalami hiperemesis gravidarum sebesar 50%, maka proporsi efek kelompok kontrol = 0,5.
Perbedaan proporsi (efect size), jika perbedaan proporsi yang dianggap bermakna sebesar 20% atau (0,2), maka dapat dihitung proporsi kejadian efek pada kelompok eksperimen = (0,5 + 0,2) = 0,7.
n1=n2= (1,96 √2 (0,6)(0,4) + 0,842 √(0,7) (0,3) + (0,5) (0,5) )2
                                                            (0,7-0,5)2
                        = (1,358 + 0,571)2      = 94.
                                    (0,2)2
Jadi jumlah sampel minimal penelitian ini adalah 94 pada masing-masing kelompok, sehingga jumlah total sampel adalah 188 orang.
g.      Rumus Estimasi besar sampel untuk penelitian yang bertujuan menguji hipotesis beda 2 mean kelompok independen/ tidak berpasangan.
n = 2 σ2 (Z 1-α/2 + Z 1-β) 2
                         (μ1- μ2 )2


Keterangan:
Z 1-α/2 = standar normal deviasi untuk α (dapat dilihat pada tabel distribusi Z).
Z 1-β      = standar normal deviasi untuk β.
μ1         = nilai mean kelompok kontrol yang didapat dari pendapat peneliti.
μ2         = nilai mean kelompok eksperimen yang didapat dari pendapat peneliti.
μ1- μ2   = beda mean yang dianggap bermakna secara klinik antara kedua kelompok.
σ          = Estimasi standar deviasi dari beda mean kedua kelompok berdasarkan literatur.
σ2        = estimasi varian kedua kelompok berdasarkan literatur yang dihitung dengan rumus= ½ (μ12- μ22)
Contoh:
Efektifitas hypnobirthing dalam menurunkan intensitas nyeri persalinan kala 1 pada ibu bersalin di RS. X. Untuk membuktikan H0, peneliti melakukan penelitian eksperimen dengan design pre and post test control group. Peneliti membagi sampel menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok yang tidak diberikan hypnobirthing (kelompok kontrol) dan kelompok yang diberikan hypnobirthing (kelompok eksperimen). Uji hipotesis dilakukan dengan uji beda mean (skala rasio) skor intensitas nyeri antara kedua kelompok.
Jika diketahui α= 5% atau 0,05, power of test = yang ditetapkan peneliti sebesar 80%, maka nilai β= 1-0,8 = 0,2. Maka nilai Z =0,842.
Mean skor intensitas nyeri tanpa hypnobirthing (μ1) menurut literatur atau berdasarkan pengalaman peneliti adalah sebesar 8 dengan standar deviasi (σ) = 2.
Mean skor intensitas nyeri dengan intervensi hypnobirthing (μ2), berdasarkan pendapat peneliti (judgment) = 5 dengan standar deviasi (σ) = 2.
Berdasarkan standar deviasi (σ) kedua kelompok, dapat ditentukan nilai varian (σ2), yaitu ½ (22+22)=4.
Berdasarkan rumus di atas, diperoleh:
n1=n2 = 2 (4) (1,96+0,842)2 = 62,809   = 6,9 ~ 7 Orang.
                                    (8-5)2                    9
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal 7 orang, sehingga jumlah total sampel kedua kelompok adalah 14 orang.

h.      Rumus Estimasi besar sampel untuk penelitian yang bertujuan menguji hipotesis beda 2 proporsi kelompok berpasangan

n = (Z 1-α/2 √f-Z + Z 1-β  √f-(p1-p2)2)2
                                    (p1-p2)2
Keterangan:
n          = jumlah pasangan (jumlah sampel)
Z 1-α/2 = standar normal deviasi untuk α (dapat dilihat pada tabel distribusi Z).
Z 1-β      = standar normal deviasi untuk β.
P2        = proporsi kejadian sebelum perlakukan yang didapatkan dari pustaka/ penelitian terdahulu.
P1        = proporsi kejadian setelah perlakukan yang didapatkan dari perbedaan proporsi yang dianggap bermakna secara klinik.
P1-p2   = perbedaan proporsi yang dianggap bermakna secara klinik (effect size).
f           = proporsi pasangan data responden (pre tes dan post test)  (pre test gizi buruk dan post test gizi baik atau sebaliknya) yang berbeda yang didapat dari leteratur atau pilot study.
Contoh:
Efektifitas PMT dalam menurunkan jumlah balita gizi buruk di daerah X”. Peneliti melakukan pre test untuk menilai status gizi balita (skala ordinal/ kategorik), kemudian setelah perlakukan selama 6 bulan dilakukan post test.
Uji Hipotesis dilakukan dengan menguji sebelum dan sesudah intervensi.
Jika diketahui α= 5% atau 0,05, power of test = yang ditetapkan peneliti sebesar 80%, proporsi balita gizi buruk tanpa PMT berdasarkan pengalaman peneliti adalah sebesar 0,5 (p2) dan perbedaan proporsi yang dianggap signifikan secara klinik adalah sebesar 0,2 sehingga p1 adalah sebesar (0,5 + 0,2) = 0,7. Proporsi responden yang mengalami perubahan status gizi setelah perlakukan yang didapat dari literatur adalah sebesar 0,2.
n          =(1,96 √0,2 + 0,842 √0,842 – (0,7 – 0,5)2)2
                                    (0,7 – 0,5)2
                        = 66,42 ~ 67 balita.
Pada penelitian ini jumlah sampel minimal adalah 67 balita.
i.        Rumus Estimasi besar sampel untuk penelitian yang bertujuan menguji hipotesis beda 2 mean kelompok berpasangan.
n=  (Z 1-α/2 + Z 1-β) x σ    2
                         Î¼1- μ2
Keterangan:
n          = jumlah sampel
Z 1-α/2 = standar normal deviasi untuk α (dapat dilihat pada tabel distribusi Z).
Z 1-β      = standar normal deviasi untuk β.
μ1- μ2    = beda mean yang dianggap bermakna secara klinik antara sebelum perlakukan (pre test) dan setelah perlakukan (post test).
σ          = estimasi standar deviasi dari beda mean data pre test dan post test berdasarkan literatur.
Contoh:
“Efektifitas Kangoroo Mother Care (KMC) terhadap peningkatan breastfeeding rate ibu yang melahirkan dengan bayi BBLR di RS. X.  Untuk membuktikan Ho ini, peneliti melakukan eksperimen dengan design post test control group. Peneliti membagi sampel menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok kontrol (dirawat di inkubator) dan kelompok perlakuan yang mendapat (KMC). Alokasi sampel untuk masuk ke dalam kelompok dilakukan dengan matching. Pertama peneliti memilih sampel bayi untuk kelompok perlakukan sesuai dengan kriteria, kemudian peneliti mencari pasangannya yaitu bayi yang hampir sama karakteristiknya berdasarkan usia, BBL, usia gestational untuk masuk ke dalam kelompok kontrol.
Perhitungan besar sampel berdasarkan contoh penelitian di atas adala:
·         Peneliti berharap dapat meningkatkan skor breasfeeding rate sebesar 10 dengan metode KMC dibandingkan dengan perawatan di inkubator.
·         Estimasi standar deviasi dari beda mean kedua kelompok berdasarkan literatur adalah sebesar 15.
·         Kesalahan tipe 1 (α) = 0,05, nilai standar normal deviasi = 1,96.
·         Power of test sebesar 90% (β=1-0,9 = 0,1) dengan standar normal deviasi β= 1,282.
Berdasarkan rumus tersebut, maka besar sampel adalah:
n          = 1,96 + 1,282 x 15   2     =  23,65 ~ 24.
                                    10
Pada penelitian ini jumlah minimal sampel yang diperlukan adalah sebesar 24 bayi perkelompok. Sehingga total sampel adalah 48 bayi.

2.2.9        Hal yang Menyebabkan Bias Penelitian
Hal yang menyebabkan bias penelitian, menurut Dharma, 2011, yaitu:
1.      Kesalahan dalam menentukan jumlah sampel.
2.      Kesalahan dalam menentukan teknik sampling.

2.2.10    Validitas Internal dan Eksternal Penelitian
Hasil penelitian yang dilakukan pada sampel, akan diterapkan pada populasi yang lebih luas, sehingga sampel yang terpilih harus representatif mewakili populasinya. Berdasarkan hal ini muncul istilah validitas internal dan eksternal dalam penelitian, menurut Dharma (2011), yaitu:
1.      Validitas Internal
Validitas internal, bukan hanya terkait dengan validitas hasil pengukuran, tetapi juga berkaitan dengan pertanyaan apakah subyek aktual dapat merepresentasikan atau mewakili sampel. Hal ini dipengaruhi oleh jumlah sampel yang drop out atau loss follow up. Semakin sedikit jumlah sampel drop out yang artinya jumlah subyek aktual mendekati jumlah sampel, maka semakin tinggi validitas internal.
2.      Validitas Eksternal
a.       Validitas eksternal tingkat 1
Validitas eksternal tingkat 1 menunjukkan sejauh mana sampel yang dikehendaki merepresentasikan atau mewakili populasi terjangkau. Untuk mendapatkan sampel penelitian yang dapat mewakili populasi terjangkau, dilakukan dengan metode sampling yang tepat dan jumlah sampel yang memadai. Pengambilan sampel yang dilakukan secara random dengan jumlah sampel yang dihitung berdasarkan rumus statistik yang sesuai, akan meningkatkan validitas eksternal tingkat 1.
b.      Validitas eksternal tingkat 2
Validitas eksternal tingkat 2 berhubungan dengan sejauh mana populasi terjangkau dapat mewakili populasi target sebagai tujuan akhir diterapkannya hasil penelitian. Validitas eksternal tingkat 2 tidak ditentukan berdasarkan perhitungan statistik, tetapi berdasarkan pertimbangan rasional peneliti untuk keterjangkauan terhadap populasi. Validitas eksternal berhubungan dengan kemampuan suatu hasil penelitian untuk diterapkan pada populasi target.

2.3    Konsep Teknik Sampling
2.3.1        Pengertian Teknik Sampling
Teknik sampling adalah metode pengumpulan informasi (data) terhadap sebagian anggota populasi (Silalahi, 2003).
Teknik sampling adalah cara-cara pengambilan sampel (Sudjana, 2005).
Teknik sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel yang akan digunakan dalam penelitian, terdapat berbagai teknik sampling yang digunakan (Sugiyono, 2013).

2.3.2        Jenis Teknik Sampling
Teknik sampling pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu Probability Sampling dan Non probability Sampling.
1.      Probability Sampling
Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Teknik ini meliputi:
a.       Simple Random Sampling
Dikatakan simpel (sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Cara demikian dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen.
Langkah-langkah Simple Random Sampling, sebagai berikut:
1)      Susun kerangka sampling dengan cara mendata dan mencatat secara berurutan anggota populasi terjangkau.
2)      Hitung dan tetapkan (n).
3)      Tentukan alat untuk memilih sampel (lotre).
4)      Lakukan pemilihan jumlah sampel sampai (n).
Contoh: Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan rumus Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 25.
Jumlah sampel 25 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.
b.      Sistematik Random Sampling
Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
Langkah-langkah Sistematik Random Sampling, yaitu:
1)      Susun kerangka sampling sama seperti simple random sampling.
2)      Hitung (n)
3)      Tentukan kles interval (k) = N/ n
4)      Tentukan nomor pertama (m) dari kelas interval pertama populasi yang akan dijadikan sampel, secara random (lotre).
5)      Urutan sampel berikutnya yaitu (m + k).
Contohnya :
Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125, sebanyak 80 sampel. Karyawan ini diurutkan dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Maka nilai k = 125/ 80= 1,5 ~ 2. Selanjutnya menentukan (m), jika diketahui  m = 2, maka urutan sampel berikutnya yaitu 2, 4, 6, dst.
c.       Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Suatu organisasi yang mempunyai pegawai dari latar belakang pendidikan yang berstrata, maka populasi pegawai itu berstrata.
Langkah-langkah Proportionate Stratified Random Sampling:
1)      Tentukan populasi studi
2)      Stratifikasi berdasarkan variabel studi
3)      Tentukan (n)
4)      Lakukan pemilihan (n) dengan acak.
Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 105. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah :
Marketing       : 35
Produksi         : 35
Penjualan       : 35
Selanjutnya 35 orang dipilih secara acak sesuai bagian masing-masing.
Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah heterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh.
d.      Disproportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini digunakan dalam bentuk jumlah sampel, bila populasi berstrata tetapi kurang proporsional.
Langkah-langkah Disproportionate Stratified Random Sampling:
1)      Tentukan populasi studi
2)      Stratifikasi berdasarkan variabel studi
3)      Tentukan (n)
4)      Lakukan pemilihan (n) dengan proporsi stratifikasi yang ada.
Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 200 orang yang berstrata berdasarkan tingkat pendidikan DIII, S1 dan S2. Jika n= 170. Dan jumlah tiap strata sangat tidak seimbang yaitu :
DIII     : 150 orang
S1        : 40 orang
S2        : 10 orang
Maka bersar sampel masing-masing strata, yaitu:
DIII     : 150/ 200 X 170 = 127, 5 ~ 127
S1        : 40/ 200 X 170 = 34
S2        : 10/ 200 X 170 = 8,5 ~ 9
Selanjutnya sampel orang dipilih secara acak pada masing-masing strata sesuai dengan jumlah proporsinya.
e.       Cluster Sampling (Area Sampling)
Cluster sampling adalah proses penarikan sampel secara acak pada kelompok individu dalam suatu gugusan atau kelompok (Elfindri, 2011).
Langkah-langkah Cluster sampling:
1)      Tentukan populasi
2)      Bagi populasi berdasarkan cluster (primari sampling unit/ PSU) berdasarkan geografis, area.
3)      Tentukan secara acak ( secondary sampling unit)
4)      Tentukan (n)
5)      Tentukan (n) dengan acak.
Teknik sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data yang sangat luas, misal penduduk dari suatu Negara, Propinsi atau Kabupaten. Untuk menentukan penduduk mana yang akan dijadikan sumber data, maka pengambilan sampelnya berdasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan.
Contoh :
Misalnya ingin meneliti penyakit infeksi cacing pada anak sekolah di kota XX. Dibutuhkan 6000 anak SD, yang diharapkan mewakili anak SD di kota XX. Dari daftar sekolah di kanwil DIKNAS kota XX, terdapat sejumlah 412 SD. Diambil secara acak 30 SD. Berarti agar sejumlah 6000, maka tiap SD diambil 200 anak secara acak.
    1. Multistage sampling
Pengambilan sampel dengan teknik ini dilakukan berdasarkan tingkat wilayah secara bertahap (Elfindri, 2011).
Hal ini memungkinkan untuk dilaksanakan bila populasi terdiri dari bermacam-macam tingkat wilayah. Pelaksanaanya dengan membagi wilayah populasi kedalam sub-sub wilayah, dan tiap sub wilayah dibagi ke dalam bagian-bagian yang lebih kecil dan seterusnya. Kemudian menetapkan subwilayah sebagai sampel.
Contoh:
Peneliti ingin meneiti status gizi orang dewasa di kabupaten XX. Untuk memberikan gambaran tingkat kabupaten, maka setiap kabupataen, akan diwakili oleh beberapa kecamatan, kecamatan yang terpilih akan diambil beberapa kelurahan, dari kelurahan diambil RW, dan dari RW yang terpilih diambil RT sebagai sampel. Dan akhirnya RT yang terkena sampel, seluruh KK dan anggota keluarga dijadikan responden.

2.      Non Probability Sampling
Non Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik sampel ini meliputi:
a.       Sampling Kuota
Sampling kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah yang diinginkan. Sebagai contoh akan melakukan penelitian tentang pendapat masyarakat dalam urusan izin mendirikan bangunan. Jumlah sampel yang ditentukan 500 orang. Kalau pengumpulan data belum didasarkan pada 500 orang tersebut, maka penelitian dipandang belum selesai, karena belum memenuhi kuota yang ditentukan.
Contoh : akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah.
b.      Sampling Insidental (Accidental)
Sampling Insidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data.
Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
c.       Sampling Purposive
Sampling Purposive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Misalnya akan melakukan penelitian tentang kualitas makanan, atau penelitian tentang kondisi politik di suatu daerah, maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli politik. Sampel ini lebih cocok digunakan untuk penelitian kualitatif, atau penelitian-penelitian yang tidak melakukan generalisasi.
d.      Sampling Jenuh (Total Sampling)
Sampling Jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang, atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Istilah lain sampel jenuh adalah sensus, di mana semua anggota populasi dijadikan sampel.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel.
e.       Snowball  Sampling
Snowball Sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju 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 (Sugiyono, 2013). Teknik ini cocok untuk penelitian kualitatif.
Contoh lainnya: akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden terus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.
BAB 3                                                                                                    PENUTUP

3.1    Kesimpulan
1.      Dalam penelitian sangat penting untuk memahami populasi, sampel dan teknik sampling.
2.      Dalam melakukan penelitian, peneliti kadang-kadang melakukannya terhadap seluruh obyek (populasi), tetapi sering juga peneliti hanya mengambil sebagian saja dari seluruh obyek tersebut (sampel). Meskipun penelitian hanya mengambil sebagian dari obyek yang diteliti, tetapi hasilnya dapat mewakili seluruh obyek yang diteliti ( Notoatmodjo, 2005).
3.      Teknik penentuan ukuran sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran menyeluruh dari populasi.
Namun, terkadang peneliti dihadapkan dengan berbagai kendala yang mungkin memaksa mereka untuk menggunakan ukuran sampel yang tidak memadai karena alasan praktis dibandingkan statistik. Batasan ini dapat mencakup anggaran, waktu, tenaga, dan keterbatasan sumber daya lainnya (termasuk kesediaan subjek penelitian). Dalam kasus ini, para peneliti harus melaporkan kedua ukuran sampel yang tepat bersama dengan sampel. Ukuran benar-benar digunakan dalam penelitian ini, alasan untuk menggunakan ukuran sampel yang tidak memadai, dan diskusi tentang efek ukuran sampel yang tidak memadai mungkin pada hasil penelitian. Peneliti harus berhati-hati ketika membuat rekomendasi berdasarkan penelitian yang dilakukan dengan ukuran sampel yang tidak memadai.

3.2    Saran
Sebagai dasar pemikiran dalam membantu menentukan metodologi penelitian yang berkaitan dengan populasi, sampel dan teknik sampling yang baik dan benar.

















DAFTAR PUSTAKA

Arikunto (2006) Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta. Rineka Cipta.
Dharma (2011) Metodologi Penelitian Keperawatan. Jakarta. Trans Info Media.
Elfindri (2011) Metodologi Penelitian Kesehatan. Jakarta. Baduose Media Jakarta.
Notoatmodjo (2005) Metodologi Penelitian. Jakarta. Rineka Cipta.
Silalahi, M (2003) Metodologi Penelitian dan Studi Kasus. Sidoarjo: Citra Media.
Sudjana (2005) Metoda Statistik. Bandung. Tarsito
Sugiyono (2009) Metoda Statistik Penelitian. Alfabeta. Bandung
Sugiyono (2013) Metode Penelitian Pendidikan. Bandung. Alfabeta










LAMPIRAN
Tabel I Penentuan Jumlah Sampel dari Populasi tertentu dengan Taraf Kesalahan 1%, 5%, 10%.
N
s
N
s
N
s
1%
5%
10%
1%
5%
10%
1%
5%
10%
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
110
120
130
140
150
160
170
180
190
200
210
220
230
240
250
260
270
10
15
19
24
29
33
38
42
47
51
55
59
63
67
71
75
79
83
87
94
102
109
116
122
129
135
142
148
154
160
165
171
176
182
187
192
10
14
19
23
28
32
36
40
44
48
51
55
58
62
65
68
72
75
78
84
89
95
100
105
110
114
119
123
127
131
135
139
142
146
149
152
10
14
19
23
27
31
35
39
42
46
49
53
56
59
62
65
68
71
73
78
83
88
92
97
101
105
108
112
115
118
122
125
127
130
133
135
280
290
300
320
340
360
380
400
420
440
460
480
500
550
600
650
700
750
800
850
900
950
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
1800
1900
2000
2200
2400
2600
197
202
207
216
225
234
242
250
257
265
272
279
285
301
315
329
341
352
363
373
382
391
399
414
427
440
450
460
469
477
485
492
498
510
520
529
155
158
161
167
172
177
182
186
191
195
198
202
205
213
221
227
233
238
243
247
251
255
258
265
270
275
279
283
286
289
292
294
297
301
304
307
138
140
143
147
151
155
158
162
165
168
171
173
176
182
187
191
195
199
202
205
208
211
213
217
221
224
227
229
232
234
235
237
238
241
243
245
2800
3000
3500
4000
4500
5000
6000
7000
8000
9000
10000
15000
20000
30000
40000
50000
75000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
500000
550000
600000
650000
700000
750000
800000
850000
900000
950000
1000000
~
537
543
558
569
578
586
598
606
613
618
622
635
642
649
653
655
658
659
661
661
662
662
662
662
663
663
663
663
663
663
663
663
663
663
663
663
664

310
312
317
320
323
326
329
332
334
335
336
340
342
344
346
346
347
347
347
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
348
349
247
248
251
254
255
257
259
261
263
263
263
266
267
268
269
269
270
270
270
270
270
270
270
270
270
270
270
270
270
270
270
271
271
271
271
271
272








Tabel II Nilai-nilai Chi Kuadrat
dk
Taraf Signifikansi
50%
30%
20%
10%
5%
1%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
0,455
1,386
2,366
3,357
4,351
5,348
6,346
7,344
8,343
9,342
10,341
11,340
12,340
13,339
14,339
15,338
16,338
17,338
18,338
19,337
20,337
21,337
22,337
23,337
24,337
25,336
26,336
27,336
28,336
29,336
1,074
2,408
3,665
4,878
6,064
7,231
8,383
9,524
10,656
11,781
12,899
14,011
15,119
16,222
17,322
18,418
19,511
20,601
21,689
22,775
23,858
24,939
26,018
27,096
28,172
29,246
30,319
31,391
32,461
33,350

1,642
3,219
4,642
5,989
7,289
8,558
9,803
11,030
12,242
13,442
14,631
15,812
16,985
18,151
19,311
20,465
21,615
22,760
23,900
25,038
26,171
27,301
28,429
29,553
30,675
31,795
32,912
34,027
35,139
36,250
2,706
4,605
6,251
7,779
9,236
10,645
12,017
13,362
14,684
15,987
17,275
18,549
19,812
21,064
22,307
23,542
24,769
25,989
27,204
28,412
29,615
30,813
32,007
33,196
34,382
35,563
36,741
37,916
39,087
40,256
3,841
5,991
7,815
9,488
11,070
12,592
14,067
15,507
16,919
18,307
19,675
21,026
22,362
23,685
24,996
26,296
27,587
28,869
30,144
31,410
32,671
33,924
35,172
35,415
37,652
38,885
40,113
41,337
42,557
43,773
6,635
9,210
11,341
13,277
15,086
16,812
18,475
20,090
21,666
23,209
24,725
26,217
27,688
29,141
30,578
32,000
33,409
34,805
36,191
37,566
38,932
40,289
41,638
42,980
44,314
45,642
46,693
48,278
49,588
50,892