METODE SURVEY SAMPEL.

Presentasi berjudul: "METODE SURVEY SAMPEL."— Transcript presentasi:

1 METODE SURVEY SAMPEL

2 Pengertian Populasi Populasi didefinisikan sebagai jumlah total dari unit dasar. Contoh: Penelitian estimasi nilai rata-rata 5 siswa, nilai tersebut berkisar antara 0-10. Pada penelitian ini terdapat tiga komponen yaitu: Ada 11 hasil yang mungkin Satuan dimana akan diadakan pengukuran yang dikaitkan dengan 5 siswa. tiap siswa tersebut dinamakan unit dasar. Peubah (variabel)yang berasosiasi dengan unit dasar yaitu nilai. nilai merupakan karakteristik yang bervariasi dari unit dasar yang satu dengan unit dasar yang lainnya. Kalau peneliti dihadapkan dengan masalah sampling, terlebih dahulu harus mendefinisikan masalah sebagai berikut: tentukan unit dasarnya tentukan populasinya tentukan karakteristik yang akan diukur tentukan peubah (variabelnya) Diunduh dari: …. 25/8/2012

3 1. Dari contoh di atas dapat ditentukan:
UNIT SAMPLING Unit sampling didefinisikan sebagai sampel yang terpilih. Untuk lebih jelasnya perhatikan ilustrasi berikut. Penelitian dilakukan untuk mengetahui sewa rata-rata suatu kamar sewa di kota A. Misalnya X=Rp adalah total sewa yang harus dibayar untuk semua kamar sewa di kota A, dan ada Y=2000 kamar sewa dalam kota tersebut. Jadi rata-rata sewa setiap kamarnya adalah R = X/Y = Rp /2000 = Rp.100 per kamar sewa. Variabel X dan Y adalah variabel yang harus ditaksir. Bagaimana cara menaksirnya? 1. Dari contoh di atas dapat ditentukan: Unit dasarnya : yaitu setiap kamar sewa di kota A Populasi        : yaitu semua total kamar sewa di kota A. Unit sampling : rumah sewa yang kita ambil untuk dijadikan sampel. Catatan: unit sampling dapat memuat 1 unit dasar atau lebih. Membuat daftar apartement Misalnya setiap rumah sewa di Kota A terdiri dari 4-20 kamar sewa. 3. Dengan mendaftar semua rumah sewa maka dapat ditaksir banyaknya kamar sewa dan mengetahui nilai total sewa untuk semua kamar sewa yang ada. Diunduh dari: …. 25/8/2012

4 FRAME (KERANGKA) Frame terdiri atas unit sampling dan mewakili populasi Contoh: Penelitian untuk estimasi rata-rata dari berat setiap mahasiswa di suatu perguruan tinggi. Unit dasarnya adalah setiap mahasiswa yang dalam hal ini juga merupakan unit sampling. Populasinya adalah semua mahasiswa. Misalnya, populasinya adalah mahasiswa yang hadir pada 1 oktober dan kita memproses dengan mengkoleksi data dari kartu registrasi(berarti mahasiswa juga harus registrasi). Mahasiswa yang telah registrasi dan hadir pada 1 oktober dan tercatat di list ini disebut frame. Contoh lain: Penelitian tentang estimasi gaji pegawai di suatu swalayan. Dalam penelitian ini setiap pegawai adalah unit dasar dan jumlah total dari pegawai adalah populasi. Akan tetapi pada kenyataan suatu daerah tidak mungkin memiliki nama-nama seluruh pegawai yang bekerja pada swalayan. Daerah biasanya hanya mempunyai daftar dari nama swalayannya; maka swalayan adalah unit samplingnya dan nama swalayan yang ada di daftar tersebut adalah framenya. Diunduh dari: …. 25/8/2012

5 SELISIH ANTARA POPULASI DAN FRAME
GAP (SELISIH): SELISIH ANTARA POPULASI DAN FRAME Contoh: Penelitian produksi susu sapi suatu peternakan di suatu daerah.. Dalam hal ini unit dasarnya adalah setiap sapi dan populasinya adalah seluruh sapi yang ada. Akan tetapi pada kenyataannya daerah penelitian tersebut tidak mempunyai list sapi-sapi, daerah hanya mempunyai list peternakan. Oleh karena itu “peternakan” disebut unit sampling sedangkan peternakan yang berada di list disebut “frame”. Gap ( selisih) nya adalah sapi di peternakan yang tidak termasuk ke dalam frame. Sampling Frame Sampling frame (synonyms: "sample frame", "survey frame") is the actual set of units from which a sample has been drawn: in the case of a simple random sample, all units from the sampling frame have an equal chance to be drawn and to occur in the sample. In the ideal case, the sampling frame should coincide with the population of interest. Consider, for example, a survey aimed at establishing the number of potential customers for a new service in the population of New York City. The research team has drawn 1000 numbers at random from a telephone directory for the city, made 200 calls each day from Monday to Friday from 8am to 5pm and asked some questions. In this example, population of interest is all inhabitants of the city; the sampling frame includes only those New Your City dwellers who satisfy all the following conditions: has a telephone; the telephone number is included in the directory; likely to be at home from 8am to 5pm from Monday to Friday; not a person who refuses to answer all telephone surveys. The sampling frame in this case definitely differs from the population . For example, it under-represents the categories which either have no a telephone (e.g. the most poor), have an unlisted number, and who were not at home at the time of calls (e.g. employed people), who don´t like to participate in telephone interviews (e.g. more busy and active people). Such differences between the sampling frame and the population of interest is a main cause of bias in survey s and other methods aimed at random sampling . Diunduh dari: …. 2/9/2012

6 SAMPLING RANDOM SEDERHANA
MENENTUKAN UKURAN SAMPEL Bagaimana peneliti mengambil sampel sehingga setiap sampel yang diambil mempunyai peluang yang sama. Pemilihan sampel dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut. a. Menggunakan tabel bilangan random Sebagaio contoh. Ada 300 siswa , sampel yang akan diambil 8 siswa dari mereka untuk diestimasi rata-rata berat badan mereka. Sebuah datar dibuat dan diberi nomor untuk masing-masing nama siswa. Pada tabel bilangan random diambil 3 digit untuk pemilihan (karena batas maksimum hanya 3 digit) diperoleh angka sebagai berikut. 231   117   070   092   978 055   433   433   979   891 148   938   615   937   259 389   495   313   726   814 973   367   570   610   113 Dari angka-angka di atas dapat ditentukan 8 sampel dengan nomor sebagai berikut: 231, 55, 148, 117, 70, 92, 259, 113 . Cara mengambil nomor sampel dilakukan dengan mengambil nomor yang kurang dari N dimana dalam hal ini adalah 300. Selain menggunakan cara di atas, juga dapat ditambahkan suatu konstanta untuk kelipatannya. Dalam hal contoh di atas, dapat ditambahkan kelipatan 300, sehingga urutan menjadi , , Diunduh dari: …. 25/8/2012

7 b. banyak cara untuk memilih sampel
Banyak cara untuk memilih sampel dapat ditentukan dengan menggunakan rumus combinasi sebagai berikut. dimana N menunjukkan jumlah populasi dan n menunjukkan jumlah sampel. Diunduh dari: 2/9/2012

8 Determination of sample size during ongoing sampling
Claudio Violato Environmetrics. Volume 2, Issue 1, pages 107–116, 1991 An empirical technique for determining sample size during ongoing, non-probability, haphazard sampling is described in the present paper. While there are many techniques for determining sample size a priori, all of them require a knowledge of the population parameters (or at least their variance). Moreover, these a priori methods are based on assumptions of probability sampling such as simple random, stratified random, cluster, and so on. It is common in psychological, biological, social, environmental and medical research, however, to employ non-probability samples of unknown representativeness and with virtually no knowledge of the parameters in question. Thus a priori techniques are quite impractical and limited in their usefulness. The procedure described in the present paper is an empirical method which does not require assumptions of probability sampling. The method involves determining the point of convergence of Sums of Squares and Cross Products (SSCP) matrices in sequential sampling using Wilk's lambda as a criterion with Rao's approximate F as a test statistic. When the SSCP matrices of two sample sequences converge at the α = .10 level of significance, the sample size is determined to be adequate as the estimators have stabilized. Further sampling would produce redundant data. An application of the present technique to a large scale study is given as a practical example. Diunduh dari: 2/9/2012

9 TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL PENELITIAN
Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Ronald (1995) mendefinisikan sampel adalah suatu himpunan bagian dari populasi. Apabila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, maka dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi. Beberapa teknik sampling ditunjukkan pada gambar: Diunduh dari: …. 25/8/2012

10 TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL PENELITIAN
Probability Sampling Probability sampling merupakan teknik penarikan sampel yang memberi peluang /kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk terpilih menjadi sampel. Teknik sampling ini meliputi: Simple Random Sampling Untuk menghilangkan kemungkinan bias, perlu mengambil sampel random sederhana atau sampel acak. Pengambilan sampel dari semua anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam anggota poipulasi. Hal ini dapat dilakukan apabila anggota poipulasi dianggap homogen. Teknik sampling ini seperti pada gambar berikut: Diunduh dari: …. 25/8/2012

11 Simple Random Sampling (SRS)
SRS merupakan teknik pengambilan sampel probabilistik yang paling sederhana dimana satuan pengamatan mempunyai peluang yang sama untuk terpilih ke dalam sampel. Teknik ini diguanakn apabila (1) variabel yang akan diteliti keadaannya relatif homogen dan tersebar merata di seluruh populasi. Keuntungannya SRS adalah rumus-rumus perhitungannya relatif lebih sederhana, tidak memerlukan pembobotan, dan semua teknik- teknik statistika standar bisa diterapkan secara langsung. Kerugiannya adalah (1) kemungkinan proses randomisasi (pemilihan secara random) tidak menjamin 100 persen terutama jika satuan pengamatan tidak menyebar merata dan (2) jika ukuran populasi dan ukuran sampel relatif sangat besar maka pemilihan SRS secara manual sulit dilakukan, misalnya pada saat menyusun kerangkan sampling (sampling frame). Langkah kerja sekengkapnya teknik SRS ini adalah sebagai berikut: Tentukan populasi sasaran secara tegas Tentukan ukuran populasi secara tepat, contohnya 100 satuan pengamatan Tentukan bentuk satuan sampling dan susun kerangka samplingnya secara lengkap. Tentukan ukuran sampel melalui perhitungan tertentu. Ukuran ini bisa ditentukan berdasarkan pertimbangan statisis (statistical aspect) atau oleh pertimbangan non statistis (nonstatistical aspect). Aspek statistik ditentukan oleh bentuk parameter (frekuensi, rata-rata, atau proporsi), teknik sampling yang digunakan, tujuan penelitian (menaksir atau menguji parameter), sifat penelitian (nonkomparatif atau komparataif), kedalaman analisis (overall atau elaborasi), variabilitas variabel yang diteliti (homogen atau heterogen), serta batas kesalahan dan derajat kepercayaan. Aspek nonstatistis biasanya mempertimbangkan biaya, waktu, tenaga, dan kepraktisan atau ketersediaan satuan pengamatan di lapangan. Proses pemilihan 10 dari 100 satuan pengamatan secara acak. Proses yang melibatkan kerangka sampling yang kecil bisa dilakukan dengan cara undian (seperti pengocokan pemenang arisan). Tetapi yang paling banyak digunakan, terutama untuk kerangka sampling dan ukuran sampel yang relatif lebih besar, digunakan tabel angka acak. Diunduh dari: 25/8/2012

12 Systematic Random Sampling (SyRS)
Teknik ini digunakan apabila (1) bisa disusun kerangka sampling yang lengkap dan (2) keadaan variabel yang diteliti relatif homogen dan tersebar di seluruh populasi. Pemilihan satuan pengamatan kedalam sampel dengan menggunakan SyRS bisa dilakukan melalui dua pendekatan, yaitu (1) Linear systematic selection (LSS) dan (2) Circular systematic selection (CSS). a. LSS (Linear systematic selection ) Langkah kerja: Tentukan populasi sasaran dan tentukan satuan-satuan samplingnya yang menunjukkan ukuran populasi sasaran, misalnya N=1500 Susun kerangka sampling Tentukan ukuran sampel, misalnya n=20 Sediakan tabel angka random Proses pemilihan 20 dari 1500 satuan samplingnya adalah sebagai berikut: Tentukan interval pemulihan dengan rumus : I = N/n =1500/20 = 75 Tentukan secara random sebuah bilangan acak (disebut rendom start (RS) atau random seed) yang besanrnya memenuhi persyaratan 1< RS < I, atau untuk contoh 1 < RS < 75. Misalnya terpilih angka random 07 (baris ke2, kolom ke1 dan 2 pada tabel angka acak). Oleh karena nomor satuaan pengamatan pada kerangka samplingnya terdiri dari 4 digit (0001 sampai 1500), maka SR= RS ini merupakan satuan sampling pertama yang terpilih. Satuan pengamatan berikutnya dipilih dengan cara menambahkan I=75 kepada nomor terpilih. Jadi satuan pengamatan yang terpilih kedua adalah = 0082, ketiga adalah = 0157, demikian seterusnya sampai terpilih sebanyak 20 satuan pengamatan Diunduh dari: 25/8/2012

13 CIRCULAR SYSTEMATIC SELECTION (CSS).
Langkah kerja: Tentukan populasi sasaran dan tentukan ukuran populasi, misalnya N=2111 Untuk setiap satuan sampling yang ada dalam populasi sasaran disusun dalam kerangka sampling Tentukan ukuran sampel (dengan menggunakan rumus atau pertimbangan tertentu), misalnya n= 13 Sediakan tabel angka random Proses pemilihan 13 dari 2111 satuan sampling, yaitu: Tentukan interval (I) dengan rumus I = N/n. Bulatkan ke bilangan bulat terdekat, yaitu 2111/13 = 162 Dari tabel angka acak dipilih RS yang memenuhi persyaratan 1 < RS < N, misalnya terpilih RS= RS ini adalah satuan pertama yang terpilih ke dalam sampel Satuan sampling berikutnya dipilih dengan cara menambahkan I secara sistematik kepada RS, yaitu: 1842 ( ) (tidak dipakai karena melebihi nomor dalam kerangka sampling (2111) maka satuan sampling yang terpilih adalah atau 0055 ( ), demikianlah setrusnya sampai nomor ke 13 Diunduh dari: 25/8/2012

14 Systematic Random Sampling (SyRS)
Kelebihan teknik SySR, yaitu: Standar error yang didasarkan pada sampling sistematis paling sedikit sama presisinya dengan SRS Mudah dilakukan Pada konidisi tertentu, sampling sistematik bisa dilakukan sekalipun tidak ada kerangka sampling. Contohnya pada traffic survey yaitu dengan mengamati pergerakaan lalu lintas pada jam-jam tertentu atau urutan pergerakan kendaraan, atau pada penelitian tingkat laku konsumen, misalnya pengambilan satuan pengamatan dalam pola antrian tertentu . Kelemahan teknik SySR adalah jika dalam kerangka samplingnya mempunyai periodisitas yang berimpit dengan interval pemilihan. Diunduh dari: 25/8/2012

15 VEGETATION-ENVIRONMENTAL RELATIONSHIPS AND ECOLOGICAL SPECIES GROUPS OF THE ILAM OAK FOREST LANDSCAPE, IRAN S. Arekhi, M. Heydari, H. Pourbabaei. Caspian J. Env. Sci. 2010, Vol. 8 No.2 pp The study was carried out in the Ilam Oak forest that is located in the west part of Iran. The objective of this research was to determine the plant ecological groups and site classification in this region. Data were collected from 117 sample plots using the systematic-random sampling method. The size of sampling plots was 20 m×20 m for the tree and shrub species and 1.5 m ×1.5 m for herbaceous species. Whittaker’s nested plot method was used in order to record the herbaceous species. Soil samples were collected and analyzed to study soil properties. Multivariate analysis methods were used to classify and determine the relationship between species composition and environmental factors and to recognize ecological species groups. PC-ORD and SPSS software were used for data analyzing. Five ecological groups were specified in the study area. Cerasus microcarpa was the indicator species in the first group, which showed high correlation with carbon and nitrogen. Quercus brantii showed the strongest correlation with CaCO3. The third group was Acer monspessulanum. Elevation and clay were the most important factors that separated this group. Amygdalus orientalis showed high correlation with elevation. These two above mentioned groups were located in higher altitude. Astragalus liyciodes was the indicator species in another distinct group in the study region with high level of stoniness percentage. Astragalus group was observed where soil stoniness was high. Results also showed that groups at higher elevation showed lower richness. Diunduh dari: /9/2012

16 Teknik pengambilan sampel penelitian
Proportinate Stratified Random Sampling Teknik ini digunakan apabila populasi mempunyai anggota/karakteristik yang tidak homogen dan berstrata secara proportional. Sebagai contoh suatu organisasi mempunyai personil yang terdiri dari latar belakang pendidikan yang berbeda yaitu: SLTP, SLTA, S1, dan S2 dengan jumlah setiap kelas pendidikan juga berbeda. Jumlah anggota populasi untuk setiap strata pendidikan tidak sama atau bervariasi. Jumlah sampel yang harus diambil harus meliputi strata pendidikan yang ada yang diambil secara proporsional. Diunduh dari: …. 25/8/2012

17 TEKNIK STRATIFIED RANDOM SAMPLING
Teknik stratified random sampling ini digunakan apabila (1) keadaan variabel yang kita teliti sangat heterogen sehingga menimbulkan standar error yang tinggi (atau presisi yang rendah). Stratifikasi populasi dilakukan untuk memperbesar presisi (atau memperkecil standar error) ini, dan (2) apabila kita bisa menyusun kerangka sampling yang lengkap dan langsung mengenai satuan pengamatan. Jadi langkah utama yang membedakan teknik ini dengan teknik SRS adalah proses pembentukan sub populasi, disebut strata. Sedangkan proses pemilihan dari setiap strata tersebut bisa dilakukan sama seperti proses pemilihan satuan sampling dengan teknik SRS. Langkah kerja selengkapnya adalah sebagai berikut: Tentukan populasi sasaran dan tentukan anggota populasi secara keseluruhan (N) Berdasarkan variabel tertentu (kriteria tertentu), populasi dibagi ke dalam strata-strata. Misal kelompok responden dibagi sesuai jenis kelamin (laki atau perempuan) jika secara teoritis respon akan berbeda karena perbedaan jenis kelamin, atau populasi perusahaan dibagia menjadi sub populasi perusahaan kecil, menengah, dan besar Satuan sampling untuk setiap strata didaftar sehingga diperoleh kerangkan sampling untuk masing-masing strata (N1, N2, dan seterusnya untuk setiap strata ke i) dimana N = N1 + N2 + … + Ni Dari sebuah populasi selanjutnya kita menentukan ukuran sampel keseluruhan yang disebut overall sample size. Ukuran sampel sebesar n selanjutnya dialokasikan kesetiap strata (n1, n2, dan seterusnya) dimana n = n1 + n2 + …. + ni. Penyebaran ini disebut alokasi sampel yang bisa dilakukan dengan 4 cara yaitu: Alokasi sembarang dimana ukuran sampel masing-masing strata ditentukan secara sembarang dengan syarat minimal dari sebuah strata adalah harus ada dua satuan pengamatan yang dipilih. Dalam praktek, alokasi seperti ini jarang dan tidak disarankan untuk digunakan karena menyebabkan standar error membesar. Alokasi sama besar tanpa melihat perbedaan ukuran masing-masing strata atau n1=n2=….= ni Alokasi proporsional yaitu ukuran sampel untuk setiap strata sesuai dengan proporsi ukuran strata tersebut terhadap ukuran sampel keseluruhan, misal n1=N1/N, n2=N2/N, dan seterusnya Alokasi Newton Dari setiap strata kemudian dipilih satuan sampling melalui teknik SRS. Oleh karena pemilihan satuan sampling dari setiap strata dilakukan dengan SRS maka keseluruhan prosesnya disebut stratified random sampling. Jika pemilihan dari setiap strata dilakukan dengan SyRS maka disebut stratified systematic random sampling. Diunduh dari: 25/8/2012

18 Teknik pengambilan sampel penelitian
Cluster Random Sampling CSR (sampling daerah) Teknik sampling daerah (cluster sampling) digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, misalnya penduduk suatu negara, propinsi atau kabupaten. Untuk menentukan penduduk mana yang akan dijadikan sumber data, maka pengambilan sampelnya berdasarkan daerah dari populasi yang telah ditetapkan. Sebagai contoh: Indonesia terdiri dari 30 propinsi, sampel yang akan diambil sebanyak 5 propinsi, maka pengambilan 5 propisnsi dari 30 propinsi dilakukan secara random. Suatu hal yang perlu diingat adalah bahwa karena propinsi yang ada di Indonesia juga berstrata, maka pengambilan sampel untuk 5 propinsi juga dilakuykan dengan menggunakan teknik stratified random sampling. Diunduh dari: …. 25/8/2012

19 Teknik pengambilan sampel penelitian
Cluster Random Sampling CSR (sampling daerah) Teknik cluster sampling dilakukan dalam dua tahap yaitu: Menentukan sampel daerah, dan Menentukan orang-orang yang ada pada daerah dengan cara sampling juga.. teknik ini digambarkan seperti pada gambar berikut: Diunduh dari: …. 25/8/2012

20 a. SINGLE STAGE CLUSTER SAMPLING (SSCS)
Proses memilih dengan SSCS secara umum dilakukan dengan memilih beberapa kluster dan untuk kluster yang terpilih tersebut diamati semua satuan sampling yang ada di dalamnya. Langkah-langkah kerja selengkapnya adalah sebagai berikut: Populasi dibagi-bagi menjadi N buah cluster atau satuan sampling primer (SSP) yang bersifat heterogen. Misalkan Indonesai terdiri dari 27 propinsi Dipilih n buah cluster dengan menggunakan simple random sampling. Misalkan terpilih propinsi Jawa Barat dan Timor Timur. Seluruh satuan sampling dari SSP tersebut diteliti. Jadi seluruh keluarga prasejahtera yang berada di Jawa Barat dan Timor Timur harus diteliti Diunduh dari: 25/8/2012

21 a. SINGLE STAGE CLUSTER SAMPLING (SSCS)
EFFICIENCY OF SOME SAMPLING DESIGNS FOR SPATIALLY CLUSTERED POPULATIONS MARY C. CHRISTMAN Environmetrics. Volume 8, Issue 2, pages 145–166, March 1997 The efficiencies of two sampling designs for estimating the mean of a fixed, finite population are considered. The first is adaptive cluster sampling (ASRS; Thompson, 1990 Journal of the American Statistical Association) which is designed to adaptively increase sampling effort in the neighbourhood of units whose observed value meets some predefined condition. The other is Balanced Sampling Excluding Contiguous Units (BSEC) (Hedayat, Rao and Stufken, 1988, Journal of Statistical Planning and Inference), a conventional design in which neighbouring units are deliberately excluded from being sampled under the idea that they provide little new information to the sampling effort. We consider the effect of type of neighbourhood, initial sample size, condition for adaptively sampling neighbours, and degree and extent of clustering in the population on the efficiency of ASRS relative to BSEC and simple random sampling. Populations having different degrees of clustering are simulated using a modified Neyman–Scott process. We compare the design-based variances of two estimators, a Horvitz–Thompson-type estimator and a Hansen–Hurwitz-type estimator. While the Horvitz–Thompson-type estimator can have the lowest variance under some of the situations explored, it is also the most sensitive to changes in the conditions. The efficiency of the estimator often comes at the cost of a large effective sample size. In general, ASRS is more efficient when the population elements are rare and highly clustered although BSEC designs are generally more efficient for a wider array of combinations of conditions. Diunduh dari: …. 2/9/2012

22 TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (TSCS)
Jika contoh penelitian dengan SSCS diatas dilakukan dengan TSCS maka setelah terpilih 2 propinsi (Jawa Barat dan Timor Timur), kita melakukan pemilihan tahap kedua yaitu memilih secara acak beberapa kluster yang lebih kecil lagi yaitu kabupaten-kabupaten yang berada di propinsi terpilih. Cluster yang lebih kecil pada masing-masing SSP disebut satuan sampling sekunder (SSS). Jika secara acak terpilih 2 kabupaten di Jawa Barat dan kabupaten di Timor Timur maka pengamatan dilakukan pada seluruh keluarga prasejahtera yang berada di ke 4 kabupaten tersebut. Salah satu keunggulan CSR adalah pada saat membentuk kerangka sampling. Dengan teknik ini, kita tidak perlu mempunyai kerangka sampling lengkap untuk satua pengamatan sebab kerangka sampling tersebut bisa disusun kemudian. Keunggulan inilah yang menyebabkan teknik ini, terutama two stage cluster sampling, banyak digunakan dalam survai. Kerugiannya adalah presisinya kurang baik. Presisi ini bisa ditingkatkan dengan dengan cara membentuk cluster yang didalamnya bersifat seheterogen mungkin. Dalam praktek survai pembentukan cluster ini biasanya adalah daerah administratif (desa, kecamatan, kabupaten, dan setrusnya). Pembentukan cluster berdasarkan wilayah tersebut menyebabkan teknik tersebut disebut area sampling. Diunduh dari: …. 25/8/2012

23 Keunggulan, dan kelemahan dari keempat teknik sampling
Diunduh dari: …. 25/8/2012

24 Non-probability Sampling
Non-probability sampling merupakan teknik penarikan sampel yang memberi peluang /kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk terpilih menjadi sampel. Teknik sampling ini meliputi: Sampling Sistematis Teknik sampling ini merupakan teknik penarikan sampel dengan cara penentuan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Sebagai contoh jumlah anggota populasi sebanyak 200 orang. Anggota populasi diberi nomor urut dari no 1 sampai nomor 200. Selanjutnya pengambilan sampel dilakukan dengan memilih nomor urut ganjil, atau genap saja, atau kelipatan dari bilangan tertentu, seperti bilangan 5 dan lainnya. Sampling Kuota Sampling kuota adalah teknik penarikan sampling dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai pada jumlah (quota) yang diinginkan. Sebagai contoh akan melakukan penelitian terhadap pegawai golongan II pada suatu instansi, dan penelitian dilakukan secara kelompok. Jumlah sampel ditetapkan 100 orang sementara penelitian sebanyak 5 orang, maka setiap anggota peneliti dapat memilih sampel secara bebas dengan karakteristik yang telah ditentukan (golongan II) sebanyak 20 orang. Sampling Aksidental Sampling aksidental adalah teknik penentuan sampel, berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila orang yang ditemukan pada waktu menentukan sampel cocok dengan yang diperlukan sebagai sumber data. Purposive Sampling Purposive sampling, adalah teknik penarikan sampel yang dilakukan untuk tujuan tertentu saja. Misalnya akan melakukan penelitian tentang disiplin pegawai, maka sampel yang dipilih adalah orang yang ahli dalam bidang kepegawaian saja. Sampling Jenuh Sampling jenuh adalah teknik penarikan sampel apabila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah npopuloasi relatif kecil, kurang dari 30 orang. Istilah lain dari sampling jenuh ini adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel. Diunduh dari: …. 25/8/2012

25 Non-probability Sampling
Non-probability sampling merupakan teknik penarikan sampel yang memberi peluang /kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk terpilih menjadi sampel. Teknik sampling ini meliputi: Snowball Sampling Snowball sampling adalah teknik penarikan sampel yang mula-mula dilakukan dalam jumlah kecil (informan kunci) kemudian sampal yang terpilih pertama disuruh memilih sampel berikutnya, yang akhirnya jumlah sampel akan bertambah banyak seperti bola salju yang bergelinding makin lama makin besar. Sampling Seadanya Merupakan pengambilan sampel sebagian dari populasi berdasarkan seadanya data atau kemudahannya mendapatkan data tanpa perhitungan apapun mengenai derajat kerepresesntatipannya. Dalam pembuatan kesimpulan masih sangat kasar dan bersifat sementara. Read more: Sampling Purposif (sampling pertimbangan) Sampling purposif dikenal juga dengan sampling pertimbangan, terjadi apabila pengambilan sampel dilakukan berdasarkan pertimbangan perorangan atau pertimbangan peneliti. Sampling purposif akan baik hasilnya di tangan seorang akhli yang mengenal populasi. Cara penarikan sampel ini sangat cocok digunakan untuk studi kasus. Diunduh dari: …. 25/8/2012

26 MENENTUKAN JUMLAH SAMPEL
Untuk dapat menentukan dengan tepat banyaknya jumlah subyek penelitian yang harus diambil, paneliti harus mengetahui terlebih dahulu apa yang menjadi unit analisis dari penelitian. Unit analisis atau satuan subyek yang dianalisis sangat tergantung pada siapa yang diteliti. Apabila penelitian tentang siswa maka sebagai unit analisis adalah siswa. Besarnya jumlah sampel sering dinyatakan dengan ukuran sampel. Jumlah sampel yang meakili 1oo% populasi adalah sama dengan jumlah populasi. Makin besar jumlah sampel mendekati jumlah populasi maka peluang kesalahan dalam melakukan generalisasi akan semakin kecil, dan sebaliknya makin kecil jumlah sampel penelitian maka diduga akan semakin besar kemungkinan kesalahan dalam melakukan generalisasi. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam menentukan besarnya sampel adalah sebagai berikut: Unit analisis, Pendekatan atau model penelitian, Banyaknya karakteristik khusus yang ada pada populasi, dan Keterbatasan Penelitian. Diunduh dari: …. 25/8/2012

27 MENENTUKAN JUMLAH SAMPEL
Untuk jumlah subyek dalam populasi sebanyak 100 sampai 150 subyek, maka jumlah sampel yang diambil sebanyak lebih kurang 25-30%. Besarnya sampel juga diambil dengan menggunakan rumus Cohran sebagai berikut: Diunduh dari: …. 25/8/2012

28 Teknik pengambilan sampel penelitian
Menentukan Anggota Sampel Secara umum terdapat dua teknik sampling, yaitu: teknik probaility, dan teknik non-probability. Teknik sampling probability adalah teknik yang memberi peluang yang sama kepada seluruh anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Pengambilan sampel secara acak/random dapat dilakukan engan bilangan random, komputer, maupun dengan undian. Apabila pengambilan sampel dilakukan dengan undian maka setiap anggota populasi diberi nomor sesuai dengan jumlah populasi. Penarikan sampel dengan cara mencabut satu demi satu nomor yang ada pada kotak undian sampai mencapai jumlah sampel yang telah ditetapkan dengan rumus cohran atau dengan persentase. Diunduh dari: …. 25/8/2012

29 Teknik pengambilan sampel penelitian
Mixed Methods Sampling. A TypologyWith Examples Charles Teddlie and Fen Yu Journal of Mixed Methods Research, Volume 1 Number 1, January This article presents a discussion of mixed methods (MM) sampling techniques. MM sampling involves combining well-established qualitative and quantitative techniques in creative ways to answer research questions posed by MM research designs. Several issues germane to MM sampling are presented including the differences between probability and purposive sampling and the probability-mixed-purposive sampling continuum. Four MM sampling prototypes are introduced: basic MM sampling strategies, sequential MM sampling, concurrent MM sampling, and multilevel MM sampling. Examples of each of these techniques are given as illustrations of how researchers actually generate MM samples. Finally, eight guidelines for MM sampling are presented. Mixed Methods Sampling : Basic Mixed Methods Sampling Sequential Mixed Methods Sampling Concurrent Mixed Methods Sampling Multilevel Mixed Methods Sampling Combination of Mixed Methods Sampling Strategies Diunduh dari: 2/9/2012 Diunduh dari: …. 25/8/2012

30 KEGAGALAN-KEGAGALAN DALAM MEMBUAT KUESIONER
Luncuran pertanyaan ganda: Jangan menanyakan satu masalah dalam satu pertanyaan. Contoh, apakah anda sering menyobek buku di perpustakaan selagi tidak ada pengawas yang melihatnya; dan apakah anda juga sering mencoreti buku milik perpustakaan untuk kepentingan penjelasan secara khusus?. Pertanyaan yang mengaahkan: Hindari bentuk pertanyaan seperti ini. Contoh, menurut presiden, kita harus mengencangkan ikat pinggang dalam menghadapi krisis ekonomi yang berkepanjangan ini. Anda setuju, bukan?. Pertanyaan seperti ini biasanya dijawab secara langsung dengan kata ‘setuju’. Bisa dibayangkan bahwa jika semua pertanyaan dijawab dengan setuju. Pertanyaan sensitif: Hati-hati dengan pertanyaan sensitif seperti contoh berikut: Anda pernah melakukan onani?; Anda pernah melakukan hubungan seks sebelum nikah?. Pertanyaan jenis ini termasuk kategori sensitif, bahkan kurang ajar. Pertanyaan yang menakut-nakuti Contoh: Di daerah ini sering terjadi perampokan dan penodongan di malam hari. Dapatkah Anda sebutkan orangnya?; atau, Anda tentu mengetahui peristiwa pembunuhan yang terjadi beberapa waktu lalu di daerah ini, karena anda yang paling dekat dengan tempat kejadian perkara (TKP). Kami datang untuk menyelidikinya, oleh karena itu tolong jawab dengan sejujurnya pertanyaan-pertanyaan kami. Diunduh dari: …. 31/8/2012