Pengambilan Sampel (sampling) Pemilihan unit sampel dari populasi sedemikian sehingga setiap unit sampel mempunyai kesempatan yg sama utk terpilih. Istilah “populasi”: dalam survey sensus: pencacahan orang (pria, wanita, anak2) dalam metodologi penelitian: karakteristik dari kelompok tertentu Misal: es krim yg beredar di Bandung, yg mempunyai karakteristik tertentu (kandungan zat pewarna, kandungan zat pengawet, masa kadaluarsa dll) Dalam mengambil sampel sangat penting utk mendefinisikan populasi dan karakteristiknya.

Fungsi dari Populasi dan Pengambilan Sampel Kegiatan penelitian dipandu oleh pemikiran induktif, yakni berawal dari yang khusus untuk kesimpulan yang bersifat umum. khusus = sampel umum = populasi Ukuran atau angka-angka yang mencerminkan suatu sampel disebut statistik  Rata-rata sampel, deviasi standar, koefisien korelasi Ukuran atau angka-angka yang mencerminkan suatu populasi disebut parameter  Rata-rata populasi, variansi, koefisien korelasi populasi Parameter ditaksir oleh statistik sampel Akurasi taksiran parameter tergantung dari tingkat representasi sampel yang mewakilinya

Pengacakan (Randomization) Merupakan metode pengambilan sampel dimana setiap unit anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama utk terpilih menjadi anggota sampel. Sifat-sifat dari pengacakan: Setiap unit dari populasi berkesempatan sama utk diambil sebagai sampel. Suatu unit anggota populasi tidak mempengaruhi terpilihnya unit yg lain. Bebas dari faktor subyektif Memberi keyakinan bhw sampel yg terbentuk mrp representasi dari populasi.

Metode pengacakan: Metode lotre Metode lempar mata uang (Muka atau Belakang) Metode lempar dadu Metode tabel angka acak Keuntungan pengacakan: Obyektif Ekonomis Mudah Memenuhi asumsi bagi metode statistika yg akan digunakan (sah) Akurat Praktis Representatif

Jenis-jenis Desain Pengambilan Sampel Pengambilan sampel berpeluang (Probability sampling): sampel yg diambil mrp representasi dr populasi. Pengambilan sampel tidak berpeluang (Non-probability sampling): sampel bukan representasi dr populasi. Dua dalil probability sampling: Keteraturan statistik: sampel yg kecil mungkin representasi yg baik utk populasi jika proses pengambilannya acak. Kesimpulan yg ditarik berdasarkan sampel boleh di-generalisasi utk populasi. Inersia dari sampel besar: Sampel besar lebih stabil dan mrp representasi yg lebih baik daripada sampel kecil. Error dari sampel berbanding terbalik dgn ukuran sampel (sample size). SE = Sampling error atau standar error

Teknik-teknik Pengambilan Sampel Berpeluang: Pengambilan sampel acak sederhana Pengambilan sampel sistematik Pengambilan sampel berstrata (berlapis) Pengambilan sampel multipel atau dobel Pengambilan sampel bertahap (multi-stage) Pengambilan sampel berkelompok (cluster) Teknik-teknik Pengambilan Sampel tidak Berpeluang: Pengambilan sampel insidentil Pengambilan sampel bertujuan (purposive) Pengambilan sampel kuota Pengambilan sampel judgement

Pengambilan Sampel Berpeluang: Pengambilan sampel acak sederhana Setiap unit dalam populasi mempunyai kesempatan yg sama dan saling bebas dgn unit lainnya untuk terpilih ke dalam sampel. Keuntungan: Hanya perlu info yg sedikit ttg populasinya Bebas dari subyektivitas dan bebas dr kesalahan personal Menghasilkan data yang baik Dapat digunakan utk pengambilan kesimpulan yg lebih umum Kelemahan: Daya representasi tidak dapat dijamin Tidak ada info ttg populasinya Akurasi penarikan kesimpulan tgt dari ukuran sampel

Pengambilan sampel sistematik Mrp pengembangan dari acak sederhana. Metode ini perlu info yg lengkap ttg populasinya. Misal ukuran sampel = n ukuran populasi = N Dipilih unit ke dari daftar anggota populasi. Jadi populasi harus tersusun dalam susunan yg sistematik. Keuntungan: Mrp metode yg simpel Mengurangi biaya Bisa digunakan utk penarikan kesimpulan yg lebih umum Sampel bersifat komprehensif dan representatif

Kelemahan: Tidak bebas dari kesalahan, ada subyektivitas krn berbagai cara sistematik yg dapat dilakukan oleh orang yg berbeda. Terdapat risiko dlm penarikan kesimpulan

Pengambilan sampel berstrata (berlapis) Populasi dibagi ke dalam beberapa strata berdasarkan beberapa karakteristik. Lalu dari setiap strata (kelompok lebih kecil dgn tingkat kehomogenan lebih tinggi) diambil sampel secara acak dengan ukuran yg sudah dihitung sebelumnya. Peneliti harus dapat menentukan karakteristik apa yang sekiranya relevan utk penelitian tsb. Pengambilan sampel berstrata sebaiknya menggunakan metode alokasi optimal, yakni

Keuntungan: Representasi yg baik dari populasi Mrp pengembangan dr metode sebelumnya Obyektif Bisa digunakan utk penarikan kesimpulan yg lebih umum Kelemahan: Sulit menentuka kriteria yg relevan utk stratifikasi Hanya satu kriteria yg digunakan utk stratifikasi, padahal mungkin banyak kriteria lainnya Mahal dan lama Sampel mrp representasi yg baik berdsr kriteria yg dipakai, tp tidak utk kriteria lainnya Terdapat risiko utk generalisasi

Pengambilan sampel Multipel atau Dobel atau Berulang Ketika melakukan pengiriman kuesioner lewat surat atau e-mail, pengambilan sampel dobel seringkali dilakukan utk mendptkan “sampel yg lebih representatif”. Hal ini karena bbrp responden yg terpilih secara acak tidak mengembalikan kuesioner. Maka diperlukan sampel kedua. Dengan sampel dobel, maka reliabilitas dr sampel yg pertama dapat diperiksa. Keuntungan: Presisi lebih baik Error dikurangi Memungkinkan pemeriksaan reliabilitas sampel Kelemahan: Tidak dapat dipakai utk sampel besar Lama dan mahal Perencanaan dan pelaksanaannya rumit

Pengambilan sampel Bertahap (Multi-stage) Dalam pengambilan sampel ini, populasi terdiri atas beberapa tahap, yakni kelompok besar dan setiap kelompok besar terdiri atas beberapa kelompok kecil. Unit sampel diambil dari tahap berbeda utk menyusun sampel secara keseluruhan. Keuntungan: Representasi yg baik utk populasi Mrp pengembangan dr metode sebelumnya Obyektif Dapat digunakan utk pengambilan kesimpulan Kelemahan: Sulit dan kompleks Melibatkan error kelompok besar dan kelompok kecil

Pengambilan sampel Berkelompok (Cluster) Dalam pengambilan sampel ini, unit sampelnya adalah sekelompok unit (cluster) bukan unitnya sendiri. Contoh: bukan murid sekolah sebagai unit sampelnya, melainkan sekolahnya. Keuntungan: Representasi yg baik utk populasi Mudah Murah Praktis dan mudah dilakukan Dapat digunakan utk pengambilan kesimpulan Kelemahan: Tidak bebas dari error Tidak komprehensif