Selasa, 24 Juli 2018
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
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:
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
μ1- 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.
- 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
|
Langganan:
Postingan (Atom)