SUBYEK PENELITIAN

Apa yang dimaksud dengan Subyek Penelitian? Manusia, hewan, tumbuhan dan benda-benda lain yang diteliti. Ada dua tingkatan subyek:  Populasi  Sampel

Populasi Adalah sejumlah besar subyek yang memiliki karakteristik tertentu (karakteristik ditentukan oleh ranah dan tujuan penelitian). Ada dua tingkatan populasi:  Populasi sasaran.  Populasi terjangkau.

Populasi Sasaran Populasi Sasaran (disebut juga ranah atau domain) adalah populasi yang merupakan sasaran penerapan hasil penelitian. Dibatasi oleh karakteristik demografis dan karak-teristik biologis. Contoh: petani sayuran di Paal Merah, tanaman karet di Batanghari, tanaman kelapa sawit di Provinsi Jambi.

Populasi Terjangkau Populasi Terjangkau (disebut juga populasi sumber) adalah bagian dari populasi sasaran yang dapat dijangkau oleh peneliti. Dibatasi oleh faktor tempat dan faktor waktu. Contoh: petani yang menerima bantuan sarana produksi pada periode 2005 - 2007.

Sampel Adalah bagian dari populasi yang dipilih dengan cara tertentu sehingga dianggap mewakili populasinya. Ada dua kategori sampel:  Sampel terpilih.  Sampel yang benar diteliti.

Sampel Terpilih Sampel Terpilih (disebut juga sampel yang dikehendaki) adalah bagian dari populasi terjangkau yang direncanakan untuk diteliti langsung Sampel terpilih harus memenuhi kriteria pemilihan, yaitu kriteria inklusi dan eksklusi, dan terpilih sebagai subyek yang akan diteliti. Sampel terpilih harus representatif atau dianggap representatif agar dapat dilakukan inferensi kepada populasinya.

Sampel yang Benar DIteliti Sampel yang Benar diteliti adalah sampel atau subyek yang benar mengikuti penelitian sampai selesai. Sampel yang benar diteliti merupakan bagian dari sampel terpilih dikurangi drop-out, loss to follow up, menghasilkan data outlier (data pencilan), dll.

Murah: karena hanya meneliti sebagian subyek dari populasi. Manfaat Sampel Murah: karena hanya meneliti sebagian subyek dari populasi. Mudah: karena hanya melakukan pengukuran terhadap sebagian subyek dari populasi. Cepat: karena meneliti lebih sedikit subyek, hasilnya lebih cepat didapatkan. Akurat: karena meneliti lebih sedikit subyek, hasilnya akan lebih teliti. Mewakili populasi: karena dipilih dengan cara yang benar dan sistematik. Spesifik: karena dengan memilih sampel akan diperoleh data pada kelompok yang lebih homogen..

Hubungan Populasi- Sampel-Subyek KARAKTERISTIK CONTOH SUBYEK POPULASI TARGET POPULASI TERJANGKAU SAMPEL YG. DIKEHENDAKI SUBYEK YG. BENAR DITELITI Dibatasi oleh karakteristik biologis & demografis Dibatasi oleh karakteristik tempat & waktu Dipilih secara random dari populasi terjangkau Subyek mengikuti penelitian sampai selesai Petani sayuran (jumlah tak terbatas) Petani sayuran di Paal Merah Tahun 2006 (400 orang) 60 orang petani sayuran 54 orang petani sayuran Sahih Eksterna 2 Sahih Eksterna 1 Sahih Interna

Hubungan Populasi- Sampel-Subyek Perhatikan: Pemilihan POPULASI terjangkau semata-mata didasarkan pada kenyataan faktual (misalnya praktis dan mudah dihubungi), bukan bagian dari suatu pemilihan yang sistematis. Penetapan SUBYEK TERPILIH harus dilakukan dengan prosedur tertentu untuk mendapatkan sampel yang representatif. Penetapan SUBYEK YANG BENAR DITELITI harus mem-perhatikan aspek kesediaan subyek untuk diteliti, terjadinya drop out maupun loss to follow up.

Hubungan Populasi- Sampel-Subyek Penilaian hasil observasi terhadap subyek yang benar diteliti, harus memperhatikan: Apakah subyek tersebut sama atau dianggap sama dengan subyek terpilih (sahih interna). Apakah sampel dipilih dengan cara yang benar dan tidak banyak menolak, sehingga dapat dianggap mewakili populasi terjangkau (sahih eksterna 1)  jawaban memerlukan perhitungan. Apakah populasi terjangkau dapat mewakili populasi target (sahih eksterna 2)  jawaban memerlukan clinical judgement dan common sense.

Cara Penentuan Sampel Ada dua cara:  Berdasarkan peluang (probabiliy sampling).  Tidak berdasarkan peluang (non probablity sampling).

Probability Sampling: setiap subyek dalam populasi terjangkau memiliki peluang yang sama untuk terpilih sebagai sampel. Yang banyak dipakai dalam ilmu penelitian pertanian: Simple random sampling. Systematic sampling. Stratified random sampling. Cluster sampling.

Tabel Random kelompok 5 digit Simple Random Sampling: Tentukan jumlah subyek dalam populasi terjangkau yang akan diambil sampelnya. Tiap subyek diberi nomor, dan sampel ditentukan dengan bantuan Tabel Random. Tabel Random kelompok 5 digit 85967 73152 14511 85285 36009 95892 36962 67835 63314 50162 07483 51453 11649 86348 76431 81594 95848 36738 25014 15460 96283 01898 61414 83525 04231 13604 75339 11730 85423 60698 49174 12074 98551 37895 93547 24769 09404 76548 05393 96770 97366 39941 21225 93629 19574 71565 33413 56087 40875 13351

Contoh: Akan dipilih 20 sampel dari 200 tanaman (setiap tanaman diberi nomor urut 001 – 200). Oleh karena ada 200 subyek, maka angka yang diambil adalah 3 digit pertama pada Tabel Random. Penentuan nomor awal dilakukan secara acak, misalnya dengan menjatuhkan ujung pena ke deretan angka pada Tabel Random. Misal angka pertama adalah 074, maka angka berikutnya (ke kanan) adalah 835, 145, 311, 649, 863, 487, 643, 181, 594, 958, 483, 673, 825, 014, 154, 609, 628, 830, 018, ..... dst. Oleh karena jumlah subyek 200, maka hanya angka < 200 yang dipilih, sehingga yang diambil sebagai sampel adalah pasien dengan nomor urut 074, 181, 014, 154, 018, .... dst. sampai diperoleh 20 orang. Bila ada angka yang muncul sama, maka angka yang muncul belakangan diabaikan. Catatan: pembacaan angka tidak harus selalu ke kanan, namun boleh ke kiri, ke bawah atau ke atas, asalkan konsisten.

Systematic Sampling: Contoh: Tentukan jumlah subyek dalam populasi terjangkau yang akan diambil sampelnya. Tiap subyek diberi nomor urut. Bila diambil 1/n dari populasi, maka tiap sukyek ke-n dipilih sebagai sampel. Contoh: Akan dipilih 20 sampel dari 200 petani, berarti diperlukan 1/10 bagian dari populasi. Dengan demikian, setiap petani ke-10 akan dipilih sebagai sampel. Penentuan nomor awal dilakukan secara acak, misalnya dengan menjatuhkan ujung pena ke deretan angka pada Tabel Random. Bila diperoleh angka awal 8, maka petani yang dipilih sebagai sampel adalah nomor 8, 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88, 98, 108, 118, 128, 138, 148, 158, 168, 178, 188 dan 208.

Stratified Random Sampling: Pemilihan sampel ditentukan berdasarkan strata, mis.: jenis kelamin, umur, ras, tingkat pendidikan, status gizi, dll. Sampel dipilih secara acak untuk setiap strata, lalu hasilnya digabung menjadi sampel yang bebas dari variasi setiap strata. Contoh: Penelitian untuk mengetahui tingkat adopsi teknologi pada petani usia 20 – 50 tahun, di mana dari penelitian terdahulu diketahui adanya kenaikan tingkat adopsi yang nyata pada petani usia < 35 tahun dibandingkan petani usia > 35 tahun. Bila dari 200 petani diambil 20 sampel berusia 20 – 50 tahun, maka keragamannya sangat besar. Oleh karena itu dilakukan sampling terpisah, misalnya dengan mengelompokkan 10 orang petani berusia < 35 tahun dan 10 orang berusia > 35 tahun. Dengan demikian, subyek yang diperoleh tidak akan menunjukkan keragaman antar strata.

Cluster Sampling: Contoh: Pemilihan sampel dilakukan secara acak pada kelompok individu dalam populasi alamiah. Cluster dapat ditetapkan berdasarkan wilayah, misalnya kelurahan, kecamatan atau kabupaten/kota. Contoh: Penelitian untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi keputusan petani Provinsi Jambi untuk mengalihfungsikan lahannya. Penelitian ini membutuhkan 1000 sampel yang dianggap mewakili petani di Provinsi Jambi. Dari data yang ada di Kantor Dinas Pertanian Provinsi Jambi, dipilih 20 kecamatan yang ditentukan secara acak. Dari setiap kecamatan tersebut diambil 50 orang petani sebagai sampel dengan cara random sampling. Salah satu keuntungan cara ini adalah satu cluster biasanya subyeknya cenderung homogen, misalnya suatu daerah biasanya dihuni oleh penduduk dengan tingkat sosial ekonomi yang tidak berbeda mencolok.

Non Probability Sampling: metoda ini lebih mudah dan praktis; namun karena prosedur statistik didasarkan pada asumsi bahwa sampel diambil secara probability sampling, maka kesahihan metoda ini terletak pada seberapa benar sampel dipilih secara probability sampling. Yang banyak dipakai dalam penelitian klinis dan kesehatan: Consecutive sampling. Convenience sampling. Judmental sampling atau purposive sampling.

Consecutive Sampling: Paling baik dan paling mudah. Semua subyek yang memenuhi kriteri dimasukkan dalam penelitian sampai jumlah yang diperlukan dipenuhi. Jangka waktu penelitian hendaknya tidak terlalu pendek agar kondisinya menyerupai propability sampling. Contoh: Penentuan sampel Demam Berdarah Dengue pada bulan Agustus dan September kemungkinan tidak mewakili karakteristik pasien DBD pada umumnya, karena puncak insiden penyakit DBD biasanya terjadi pada bulan April – Juni dan karakteristik pasien pada puncak insiden biasanya tidak sama seperti pada bulan-bulan lainnya. Oleh karenanya jangka waktu penelitian hendaknya diperpanjang sampai bulan Juni, di mana terjadi puncak insiden.

Convenience Sampling: Mudah tapi lemah. Sampel diambil tanpa sistematika tertentu, sehingga jarang dianggap dapat mewakili populasi terjangkau atau populasi target. Contoh: Pada penelitian kadar imunoglobin pasien Penyakit Jantung Bawaan (PJB) telah ditetapkan sampel sebanyak 40 orang pada suatu klinik penyakit jantung. Dalam suatu kesempatan peneliti mengambil data dari 8 pasien, lalu dia cuti. Setelah masuk kerja kembali dia mengumpulkan data lagi dari pasien lain sampai jumlah sampel mencapai 40. Cara ini mudah subyek terpilih tidak mewakili pasien PJB yang berobat di klinik tersebut.

Judgemental atau Purposive Sampling: Pada cara ini responden dipilih berdasarkan pertimbangan subyektif, misalnya pasien diyakini dapat memberikan informasi yang diperlukan secara akurat dan memadai. Cara ini memiliki kelemahan yang lebih-kurang sama sepertihal-nya Convenience Sampling. Contoh: Pada penelitian tentang pendapat ibu-ibu mengenai pemberian ASI dan susu formula, maka sebagai responden dipilih ibu-ibu yang pernah memberikan ASI dan pernah pula memberikan susu formula kepada bayinya; atau dipilih ibu-ibu yang pendidikannya cukup memadai sehingga diyakini dapat memberikan informasi yang akurat.

Kesahihan Interna & Eksterna Kesahihan Interna: menunjukkan apakah hasil studi bebas dari kesalahan acak, bias dan faktor perancu (confounding), artinya asosiasi yang didapatkan adalah benar-benar diakibatkan oleh faktor yang diteliti. Kesahihan Eksterna: menunjukkan seberapa baik hasil suatu penelitian dapat diterapkan pada kelompok yang lebih luas, yakni dari sampel yang dikehendaki ke populasi terjangkau (sahih eksterna 1), dan dari populasi terjangkau ke populasi target (sahih eksterna 2).

Ringkasan Penelitian selalu dilakukan terhadap sampel, dan hasilnya digeneralisasikan ke populasi yang diwakili oleh sampel tersebut. Populasi dikelompokkan menjadi populasi target (dibatasi oleh sifat demografi dan klinis) dan populasi terjangkau, yaitu bagian dari populasi target (dibatasi oleh tempat dan waktu). Sampel dipilih dari populasi terjangkau. Keuntungan penggunaan sampel adalah penelitian menjadi lebih cepat, mudah, murah, akurat dan spesifik, dengan tingkat kesalahan yang ditetapkan. Cara penentuan sampel dapat dilakukan berdasarkan peluang (Probability Sampling) dan tidak berdasarkan peluang (Non Probability Sampling).

Ringkasan Termasuk ke dalam Probability Sampling adalah: Simple Random Sampling, Systematic Sampling, Stratified Random Sampling dan Cluster Sampling. Termasuk ke dalam Non Probability Sampling adalah: Consecutive Sampling, Convenience Sampling dan Purposive atau Judgemental Sampling. Semua uji statistik dan penghitungan selang kepercayaan dilakukan dengan asumsi bahwa subyek dipilih berdasarkan Probability Sampling, meskipun pemilihan subyek tidak harus secara Probability Sampling. Dapat atau tidaknya hasil penelitian diterapkan tergantung pada apakah sampel tersebut mewakili populasi terjangkau (dapat dihitung) dan apakah populasi terjangkau mewakili populasi target (secara common sense).

Terima Kasih