METODE PENELITIAN KUANTITATIF (10) FIKOM UNIVERSITAS BUDILUHUR

METODE PENARIKAN SAMPEL Dasar-Dasar Kepemimpinan/Muhammad,SE

Metode Penarikan Sampel (metode sampling) adalah metode yang digunakan untuk mengambil sampel, yang didasarkan pada keadaan atau kebutuhan data penelitian Alasan perlu dilakukan pengambilan sampel: Keterbatasan dana Keterbatasan waktu dan tenaga Ukuran populasinya sangat besar Individu/unit-unit dalam populasi bersifat homogen sehingga hanya diperlukan sampel untuk diteliti Penelitian yang menggunakan sampel lebih mudah dikontrol sehingga hasil penelitian lebih berkualitas. Populasi harus memiliki batasan dan karakteristik sesuai tujuan penelitian

Populasi harus memiliki batasan dan karakteristik sesuai tujuan penelitian Sampel dikatakan representatif atau ideal apabila karakteristik sampel sama dengan karakteristik populasi. Bila tidak sama disebut sampel bias atau un- representative sample Contoh: Tujuan penelitian  “ingin mengetahui penghasilan rata-rata PNS di DIY” Populasi: PNS di DIY Sampel: 100 PNS di DIY

Sampel yang bias contohnya adalah ketika populasi di DIY tersebut jumlah laki-laki dan perempuan tidak sama. Misalnya, perbandingan pada sampel tersebut di atas adalah 3 laki-laki dan 2 perempuan, maka jumlah laki-laki dan perempuan pada populasi adalah 150 (60%) dan 100 (40%). Sehingga sampel yang representatif harus mempertimbangkan proporsi karakter yang ada pada populasi.

Syarat pengambilan sampel representatif: Besarnya sampel Semakin besar sampel yang diambil, semakin tinggi tingkat representasinya. Besar-kecilnya sampel ditentukan oleh: Besarnya biaya Waktu dan tenaga yang tersedia Teknik Pengambilan Sampel Semakin tinggi tingkat random dalam pengambilan sampel semakin tinggi pula tingkat representasinya

Penelitian yang dilakukan terhadap seluruh populasi sering disebut sensus Sensus dapat dilakukan dengan beberapa alasan: Jumlah populasi relatif kecil Ada kemungkinan tingkat respon rendah Tujuan penelitian akan dianalisis ke dalam sub-group analisis secara lebih mendalam; alasan terakhir ini yang dijadikan salah satu dasar oleh Badan Pusat Statistik (BPS) untuk mengadakan sensus setiap 5 tahun sekali

N Ukuran sampel n = ---------------- N (d)² + 1 Rumus perhitungan besaran sampel: n = jumlah sampel yang dicari N = jumlah populasi d = nilai presisi Jika jumlah “n” telah didapatkan, maka tahap pemilihan sampel berikutnya didasarkan pada teknik sampling N n = ---------------- N (d)² + 1

Tahap-tahap Pemilihan Teknik Sampling Pemilihan teknik sampling terkait dengan sifat populasinya. Maka disusun tahap-tahap untuk memilih teknik sampling yang hendak dipakai. Hal yang perlu diperhatikan: Karakteristik populasi untuk memperoleh sampel yang relatif homogen Jumlah populasi dan sampel Metode pengukuran dan analisis data Unit analisis

Jenis Teknik Sampling Random sampling atau probability sampling Individu atau unit yang diambil dari populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Karena tidak dapat memprediksi individu atau unit yang akan diambil sebagai sampel, maka agar sampel representatif, dengan teknik random sampling jumlah individu atau unit harus besar.

Probability Sampling Simple Random Sampling Stratified Random Sampling Cluster Random Sampling

Simple Random Sampling Semua anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel. Dilakukan dengan lotre, penomoran, lalu diambil secara random. Cara yang paling mudah adalah diurutkan ke bawah lalu diberi nomor. Misalnya populasi beranggotakan 6 individu: 1 2 3 4 5 6

Simple Random Sampling Maka kemungkinan sampelnya adalah: 1,2,3 6. 1,3,5 11. 2,3,4 16. 2,5,6 1,2,4 7. 1,3,6 12. 2,3,5 17. 3,4,5 1,2,5 8. 1,4,5 13. 2,3,6 18. 3,4,6 1,2,6 9. 1,4,6 14. 2,4,5 19. 3,5,6 1,3,4 10. 1,5,6 15. 2,4,6 20. 4,5,6

Stratified Random Sampling Teknik Stratified Random Sampling dilakukan untuk pengambilan sampel yang populasinya heterogen, namun memiliki karakteristik yang berstrata. Misalnya: penelitian tentang penghasilan menurut jenis pekerjaan. Jenis pekerjaan dapat dibagi ke dalam strata: PNS, pegawai swasta, buruh, petani, dsb. Pengambilan sampel pada setiap strata dilakukan secara random

2.1 Proporsionate Stratified Random Sampling Teknik digunakan jika karakteristik setiap unsur populasi heterogen namun berstrata secara proposional. Misal: pada suatu daerah jumlah laki-laki hampir sama dengan jumlah perempuan Cara menentukan jumlah sampel adalah: a = target jumlah sampel b = jumlah total populasi n = jumlah populasi setiap strata a ----- x n b

Contoh: Suatu lembaga penelitian ingin melakukan penelitian mengenai “Persepsi Masyarakat Desa Sukamaju Terhadap Kinerja Pelayanan Kantor PLN di Kecamatan X”. Kebetulan komposisi profesi masyarakat desa Sukamaju relatif proposional: PNS 45 orang Perusahaan swasta 60 orang Wiraswasta 30 orang Jumlah total populasi orang yang bekerja (b) = 135 orang

Jika target jumlah sampel yang dikehendaki misalnya 30 orang (a=30), maka jumlah sampel setiap strata: 1. PNS: 30/135 x 45 = 10 orang 2. Pegawai swasta: 30/135 x 60 = 60 orang 3. Wiraswasta: 30/135 x 30 = 7 orang 30 ----- x n 135

2.2 Dis-proporsionate Stratified Random Sampling Digunakan untuk menentukan jumlah sampel dari populasi berstrata, tetapi jumlah tiap strata tidak proporsional. Contoh: Ada 2 kategori pasien di RSUD Kabupaten yang terdiri dari pasien rawat jalan dan pasien rawat inap.

Berdasar data 1 triwulan terakhir tahun 2005 Rawat jalan: 4049 orang Rawat inap : 1323 orang Kunjungan pasien per bulan Rawat jalan: 1349 orang Rawat inap : 441 orang Jumlah 1790 orang Dengan batas kesalahan 5% untuk N = 1790, diperoleh jumlah sampel atau n=292 Berdasar perhitungan jumlah sampel dari pengguna layanan adalah: Pasien rawat jalan: 1349/1790 x 292 = 220 Pasien rawat inap: 441/1790 x 292 = 71 Jumlah 291

Cluster Sampling Sering disebut juga area sampling karena berkaitan dengan lokasi tertentu. Cluster sampling mirip dengan stratified sampling Persamaannya bahwa anggota sampel merupakan anggota dari strata atau kelompok tertentu. Perbedaannya pada cluster sampling, yang dilakukan randomisasi adalah pada kelompoknya bukan pada individu. Contoh: Indonesia mempunyai 33 propinsi, dan yang akan dilakukan penelitian hanya 17 propinsi. Maka randomisasi dilakukan terhadap propinsi, bukan penduduknya.

Non-Probability Sampling Setiap individu/unit yang diambil dari populasi dipilih dengan sengaja menurut pertimbangan tertentu. Tidak semua populasi memiliki kesempatan sama untuk menjadi calon responden atau sampel. Hasil penelitian dari non-probability sampling tidak bisa digeneralisasi pada populasi Teknik non-probability sampling meliputi: Puposive sampling Snowballing sampling Systematic sampling (quasi-random sampling) Quota sampling

SELAMAT BELAJAR