Sesi 14: Besar Sampel untuk Penelitian Survei (2) Visi Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat FIKES UHAMKA: “Program Studi Kesehatan Masyarakat FIKES UHAMKA pada tahun 2020 menjadi salah satu institusi pendidikan tinggi kesehatan masyarakat yang menghasilkan lulusan unggul di tingkat nasional yang memiliki kecerdasan spiritual, intelektual, emosional, dan sosial.“ Sesi 14: Besar Sampel untuk Penelitian Survei (2) Dosen: Nurul Huriah Astuti, SKM, MKM Rancangan Sampel, Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat FIKES UHAMKA

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat Capaian Pembelajaran Mahasiswa dapat memahami tentang besar sampel untuk penelitian survei Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat Tujuan Menjelaskan tentang besar sampel untuk penelitian survei Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 4. Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Sederhana dengan Presisi Relatif Rumus yang digunakan: Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 4. Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Sederhana dengan Presisi Relatif Jika n relatif kecil dibandingkan dengan N, sehingga (N – n)/(N – 1) mendekati 1, maka rumus dapat disederhanakan menjadi: Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 4. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Sederhana dengan Presisi Relatif Seorang peneliti ingin mengetahui rata-rata tekanan darah diastolik manajer dan direktur dari satu perusahaan. Pemeriksaan awal oleh dokter perusahaan menunjukkan hasil rata-rata tekanan darah diastolik 90 mmHg dengan standar deviasi 20 mmHg. Pada perusahaan ini terdapat 100 orang manajer dan direktur. Berapakah besar sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan presisi relatif 10% dan derajat kerpercayaan 95%? Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 4. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Sederhana dengan Presisi Relatif Jawab : n = 1,962 * 100 * 202 yt= 0,102 * 902 * (100 – 1) + 1,962 * 202 = 16,08 Jadi, sampel yang dibutuhkan adalah 17 orang manajer Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 5. Estimasi Proporsi pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Rumus yang digunakan adalah: Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 5. Estimasi Proporsi pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak sampel Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 4. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Suatu penelitian awal dilakukan pada satu fakultas di universitas negeri untuk mengetahui prevalensi anemia pada staf fakultas tersebut. Hasil penelitian awal menurut golongan pegawai negeri memperlihatkan prevalensi anemia sebesar 60% pada golongan 1, 50% pada golongan II, 30% pada golongan III, dan 20% pada golongan IV. Pada fakultas tersebut terdapat 100 orang pegawai golongan I, 100 orang pegawai golongan II, 150 orang pegawai golongan III, dan 50 orang pegawai golongan IV. Berapakah besar sampel yang dibutuhkan jika peneliti menginginkan presisi mutlak sebesar 10% dengan derajat kepercayaan 95% dan alokasi proporsional untuk tiap stratum/strata Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 4. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Jawab : untuk memudahkan, dibuat matriks berikut: Gol Nh Wh N2h Ph NhPh NhPh (1—Ph) N2h Ph(1--Ph)/Wh I 100 0,250 10000 0,6 60 24,0 9600 II 0,5 50 25,0 III 150 0,375 22500 0,3 45 31,5 12600 IV 0,125 250 0,2 10 8,0 3200 ∑ 400 165 88,5 35400 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 5. Contoh Estimasi Proporsi pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Dari tabel tersebut, dapat dihitung minimum besar sampel : n = 1,962 * 35400 u= y 4002 * 0,12 * 1,962 * 88,5 = 70,9  Diperlukan 71 orang pegawai Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 5. Contoh Estimasi Proporsi pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Adapun masing-masing golongan pegawai berdasarkan alokasi proporsional adalah sbb: Akibat pembulatan ke atas pada total keseluruhan sampel menjadi 72 orang Golongam Perhitungan Nilai I 0,250 * 71 18 II III 0,375 * 71 27 IV 0,125 * 71 9 TOTAL 72 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 6. Estimasi Proporsi ada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Rumus yang Digunakan adalah sbb: Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 6. Contoh Estimasi Proporsi ada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Suatu penelitian awal dilakukan pada satu fakultas di universitas negeri untuk mengetahui prevalensi anemia pada staf fakultas tersebut. Hasil penelitian awal menurut golongan pegawai negeri memperlihatkan prevalensi anemia sebesar 60% pada golongan 1, 50% pada golongan II, 30% pada golongan III, dan 20% pada golongan IV. Pada fakultas tersebut terdapat 100 orang pegawai golongan, 100 orang pegawai golongan Iim, 150 orang pegawai golongan III, dan 50 orang pegawai golongan IV. Berapakah besar sampel yang dibutuhkan jika peneliti menginginkan presisi relatif sebesar 10% dengan derajat kepercayaan 95% dan alokasi proporsional untuk tiap stratum Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 6. Contoh Estimasi Proporsi ada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Dengan memanfaatkan hasil pada matriks di atas, maka besar sampel dapat dihitung sbb: n = 1,962 * 35400 u= y 0,12 * 1652 * 1,962 * 88,5 = 222.13 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 6. Contoh Estimasi Proporsi ada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Dengan demikian, diperlukan sampel 223 orang. Dengan alokasi proporsional maka diperlukan sampel untuk tiap golongan sbb: Dengan alasan pembulatan, jumlah total sampel menjadi 224 orang Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 7. Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Rumus yang digunakan adalah : Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 7. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Seorang peneliti ingin mengetahui rata-rata kadar kolesterol pada orang dewasa muda peserta asuransi kesehatan. Kadar kolesterol diduga berhubungan dengan usia, oleh karena itu, peneliti melakukan pengambilan sampel dengan cara acak stratifikasi. Dari 1000 orang peserta asuransi 300 orang berusia 20 – 29 tahun; 500 orang berusia 30 – 39 tahun; 200 orang berusia 40 – 49 tahun. Pemeriksaan kolesterol pernah dilakukan pada 20 orang yang berusia 20 – 29 tahun dengan hasil 200 mg/dl Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 7. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Pemeriksaan kolesterol pada 20 orang yang berusia 30 – 39 tahun dengan hasil 240 mg/dl dan pada 10 orang yang berusia 40 – 49 tahun dengan hasil 270 mg/dl. Standar deviasi berturut-turut adalah 40, 30, 20 mg/dl. Berapakah besar minimum sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan kesalahan maksimum tidak lebih dari 10 mg/dl dengan derajat kepercayaan 95%? Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 7. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Untuk memudahkan dijawab dengan menggunakan matriks berikut : Umur (th) Nh Wh µh  h Nhµh/ N Nh2h Nh2h/Wh 20 -29 300 0,3 200 40 60 480000 480000000 30-39 500 0,5 240 30 120 450000 450000000 40-49 0,2 270 20 54 80000 80000000 1000 234 1010000 101000000 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 7. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Dengan menggunakan pada tabel di atas, maka dapat dihitung : n = 1,962 * 1010000000 u= y 1000 *102 * 1,962 * 1010000 = 37,35 Jadi, diperlukan besar sampel keseluruhan 38 peserta asuransi. Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 7. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Mutlak Dengan mengunakan alokasi proporsional, maka diperlukan sampel untuk tiap kelompok umur adalah sbb : Dengan alasan pembuatan, total sampel menjadi 39 orang Usia (tahun) Perhitungan Jumlah Sampel 20 – 29 0,3 * 38 12 30 – 39 0,5 * 38 19 40 – 49 0,2 * 38 8 39 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 8. Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Rumus yang Digunakan : Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 8. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Seorang peneliti ingin mengetahui rata-rata kadar kolesterol pada orang dewasa muda peserta asuransi kesehatan. Kadar kolesterol diduga berhubungan dengan usia, oleh karena itu, peneliti melakukan pengambilan sampel dengan cara acak stratifikasi. Dari 1000 orang peserta asuransi 300 orang berusia 20 – 29 tahun; 500 orang berusia 30 – 39 tahun; 200 orang berusia 40 – 49 tahun. Pemeriksaan kolesterol pernah dilakukan pada 20 orang yang berusia 20 – 29 tahun dengan hasil 200 mg/dl Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 8. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Pemeriksaan kolesterol pada 20 orang yang berusia 30 – 39 tahun dengan hasil 240 mg/dl dan pada 10 orang yang berusia 40 – 49 tahun dengan hasil 270 mg/dl. Standar deviasi berturut-turut adalah 40, 30, 20 mg/dl. Berapakah besar minimum sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan presisi relatif 5% dengan derajat kepercayaan 95%? Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 8. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Dengan menggunakan informasi pada tabel contoh soal nomor 7 maka didapatkan perhitungan : n = 1,962 * 1010000000 u= y 10002 *0,052 * 2342 * 1,962 * 1010000 = 27,56 Dengan demikian, diperlukan total minimum sampel adalah 28 peserta asuransi Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 8. Contoh Estimasi Rata-rata pada Sampel Acak Stratifikasi dengan Presisi Relatif Dengan menggunakan alokasi proporsional, maka diperlukan sampel untuk masing-masing kelompok umur adalah: Dengan alasan pembuatan, maka total sampel adalah 29 orang peserta asuransi Kelompok Umur (tahun) Perhitungan Jumlah Sampel20 – 29 20 – 29 0,3 * 28 9 30 – 39 0,5 * 28 14 40 -- 49 0,2 * 28 6 TOTAL SAMPEL 29 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 9. Sampel Klaster Pengambilan sampel dengan metode klaster merupakan pengambilan sampel bertingkat di mana pemilihan unit elementer dijauhkan satu atau lebih tingkatannya dari pengambilan secara acak sederhana Keuntungannya : Tidak diperlukan kerangka sampel dari unit elementer untuk seluruh populasi. Kerangka sampel yang diperlukan hanya pada unit elementer klaster terpilih Biaya dan waktu yang diperlukan untuk membuat kerangka sampel menjadi jauh berkurang dibandingkan dengan metode sampel acak sederhana Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 9. Sampel Klaster Strategi untuk menghitung besar sampel untuk metode klaster adalah dengan menggunakan rumus untuk sampel acak sederhana dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek disain (Design Effect) Efek disain adalah perbandingan (rasio) antara varians yang diperoleh pada pengambilan sampel secara kompleks (seperti sampel klaster) dengan varians yang diperoleh secara acak sederhana Efek disain yang biasa digunakan adalah berkisar 2 dan 4 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat 9. Sampel Klaster Semakin besar homgenitas di dalam klaster dibandingkan homogenitas antar klaster, maka semakin besar pula efek disain pada sampel klaster WHO menggunakan efek disain = 2 untuk survei prevalensi imunisasi; Ariawan dan Frerichs (1995) menggunakan efek disain = 2 pada rancangan sampel survei cepat untuk kejadian yang sering (common event) Perhitungan Disain klaster sudah dijelaskan pada sesi sebelumnya Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat Terimakasih Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat