Karsam Sunaryo,SE.,MAk.,Ak.,QMSA.

Presentasi berjudul: "Karsam Sunaryo,SE.,MAk.,Ak.,QMSA."— Transcript presentasi:

1 Karsam Sunaryo,SE.,MAk.,Ak.,QMSA.
METODOLOGI RISET AKUNTANSI © 2009 John Wiley & Sons Ltd. Karsam Sunaryo,SE.,MAk.,Ak.,QMSA. Karsam Sunaryo

2 Populasi & Sampel Pertemuan Kesepuluh Karsam Sunaryo Karsam Sunaryo

3 Proses Riset 1 OBSERVASI Identifikasi bidang Permasalahan 7
ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA 4 KERANGKA TEORI Variabel sdh didefisikan dan diberi label 3 PENDEFINISIAN MASALAH Pembatasan masalah 6 RANCANGAN RISET 5 PERUMUSAN HIPOTESIS 8 PENGAMBILAN KESIMPULAN DEDUCTIVE 2 PENGUMPULAN DATA AWAL Interview Studi Pustaka YA TIDAK 9 PPENULISAN LAPORAN 10 PRESENTASI LAPORAN 11 PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL Karsam Sunaryo

4 Topik Bahasan Populasi, Elemen, Kerangka Populasi, Sampel, Subyek dan Pengambilan sampel Alasan Pengambilan sampel Keterwakilan Sampel Probalility dan Non-Probability Sampling Sampling in Cross-Cultural Research Precision and Confidence Data Sampel dan Pengujian Hipitesis Ukuran Sampel Karsam Sunaryo

5 Tujuan Pembelajaran Setelah mengikuti kuliah ini Sdr dapat : Mendefinisikan tentang pengambilan sampel, sampel, populasi, elemen, subyek dan kerangka populasi. Mendeskripsikan dan membahas perbedaan berbagai rancangan sampel. Mengidentifikasi pengambilan sampel yang tepat untuk berbagai keperluan riset yang berbeda. Menjelaskan mengapa data sampel digunakan untuk menguji hipotesis. Membahasan tentang presisi (ketepatan) dan tiongkat kepercayaan (confidence). Karsam Sunaryo

6 Tujuan Pembelajaran Memperkirakan ukuran sampel.
Mendiskusikan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam penentuan ukuran sampel. Mendiskusikan efisiensi dalam pengambilan sampel. Mendiskusikan kemampuan mengeneralisasi dalam kontek rancangan sampel. Menerapkan bahan ajar pada topik ini untuk tugas dan proyek pada mata kuliah ini. Karsam Sunaryo

7 Rancangan Riset Pernyataan Masalah Kegunaan Riset : Eksplorasi
Deskripsi Pengujian Hipotesis Tipe Investigasi Menetapka: hub kausal korelasi perbedaan Keterlibatan Peneliti: Minimal Manipulasi Control Simulasi Setting Riset Contrieved Non-contrived Ukuran dan Pengukuran Def. operasi Unsur Skala Kategori Kode Pernyataan Masalah Analisis Data Feel for Data Goodness of Data Pengujian Hipotesis Unit Analisis: Individual Kelompok Organisasi Mesin dsb Rancangan Sampel Probability Non-probablity Size Horison Waktu One shot (cross-section) Longitudinal (time-series) Pengumpulan Data Observasi Interview Kuisioner Pengukuran fisik Karsam Sunaryo

8 Beberapa Pengertian Populasi population :” the entire group of people, events or things of interest that researchers wishes to investigate”. Unsur  element : “a single member of population”. Kerangka Populasi  population frame : “listing of all the element in the population”. Sampel  sample : “a subset of population”. Subyek subject : “a single member of the sample”. Karsam Sunaryo

9 Pengertian Populasi Populasi : wilayah generalisasi yang berupa obyek yang mempunyai kuantitas, kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya. Populasi : bukan hanya orang, tetapi juga segala macam obyek. Bukan sekadar jumlah, tetapi juga karakter/sifat yang ada pada obyek tersebut. Contoh : Perusahaan X sebagai obyek penelitian, dimana perusahan X terdapat sejumlah karyawan, sehingga populasi adalah jumlah karyawan. Tetapi perusahaan X juga mempunyai karakteristik orang-orang, misalnya : motivasi kerja, disiplin kerja, dls. Karsam Sunaryo

10 Sampel : bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi.
Pengertian Sampel Sampel : bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi. Bila populasi besar dan peneliti mempunyai keterbatasan sumberdaya (dana, waktu dan tenaga) peneliti akan menggunakan sampel yang diambil dari populasi dan kesimpulan diberlakukan untuk populasi. Sample yang diambil harus mencerminkan atau mewakili populasi, jika tidak maka kesimpulan yang diambil akan salah. Karsam Sunaryo

11 Hubungan antara Populasi dan Sampel
Parameter (µ, , ) Statistik ( , , ) estimates Karsam Sunaryo

12 Kenormalan Distribusi
Apa saja target yang populasi yang relevan terhadap fokus riset ? Apa saja pastinya paramater-parameter yang menarik bagi peneliti untuk diamati ? Kerangka sampel seperti apa yang tersedia ? Berapa ukuran sampel yang dibutuhkan ? Berapa biaya yang melekat dalam rancangan sample ? Berapa waktu yang tersedia untuk mengumpulkan data dari sampel ? Karsam Sunaryo

13 Teknik Sampling Probability Sampling
Unrestricted or Simple Random Sampling Restricted or Complex Probability Sampling Systematic Sampling Stratified Random Sampling Proportionate or Disproporsionate Random Sampling Cluster Sampling Single_stage and Multistage Cluster Sampling Area Sampling Double Sampling Karsam Sunaryo

14 Teknik Sampling Non-Probability Sampling Convenience Sampling
Purposive Sampling : Judgment Sampling, Quota Sampling Karsam Sunaryo

15 Teknik Sampling Is REPRESENTATIVENESS
Of sample critical for the study ? Yes No Choose one of The PROBABILITY Sampling designs If the purpose of The study mainly is for : Generalisability Assessing differtial parameter Choose one of The NON PROBABILITY Sampling designs Collecting information in a locatised area Gathering more information from a subset of sample Karsam Sunaryo

16 Teknik Sampling Simple random Systematic Random Cluster random
Generalisability Assessing differtial parameter All subgroup have equal number of element ? Yes No Proportionate stratified random Disproportionate stratified random Collecting information in a localised area Area random Gathering more information from a subset of sample Double random Karsam Sunaryo

17 Teknik Sampling No Choose one of The NON PROBABILITY Sampling designs
To obtain quick, Even if unreliable information Convenience Sampling If the purpose of The study mainly is for : To obtain information Relevan to and available Only with certain groups Looking for information That only a few experts Can provide Looking for information That only a few experts Can provide Judgment Sampling Quota Sampling Quota Sampling Karsam Sunaryo

18 Kelebihan dan Kekurangan : Probability dan Non-Probability
Sampling Deskripsi Kelebihan Kekurangan 1. Simple Random All elements in the population are considered and each element has an equal chance of being chosen as the subject High generalisability of finding. Not as efficient as stratified sampling 2. Systematic Random Every nth element in the population is chosen starting from a random point in the population frame Easy to use if population frame is available Systematic biased are possible 3a. Proportionate Stratified Random Population is first divided into meaningful segments: subjects are drawn in proportion to their original number in the population Most efficient among all probability design All groups are adequately sampled and comparison among groups are possible ability design Stratification must be meaningful More time consuming than simple random Population frame is essential 3b. Disproportionate Stratified Random Based on criteria other than their original population number Karsam Sunaryo

19 Kelebihan dan Kekurangan : Probability dan Non-Probability
Sampling Deskripsi Kelebihan Kekurangan 4. Cluster Random Groups that have heterogeneous members are first identified; then some are chosen at random; all the members in each of the randomly chosen groups are studied In geographic cluster, costs of data collection are low The least reliable and efficient among all probability sampling designs since subsets of cluster are more homogenous than heterogeneous 5. Area Sampling Cluster sampling within a particular area or locality Cost effective. Useful for decisions relating to a particular location Takes time to collect data from an area 6. Double Sampling The same sample or a subset of the sample is studied twice Offers more detailed information on the topic of study Original biases, if any, will be carried over. Individual may not be happy responding a second time Karsam Sunaryo

20 Kelebihan dan Kekurangan : Probability dan Non-Probability
Sampling Deskripsi Kelebihan Kekurangan Non-Probability 7. Convenience The most easily accessible members are chosen as subject Quick, convenient, less expensive Not generalisable at all 8. Judgment Subjects selected on the basis of their expertise in the subject investigated Sometimes, the only meaningful way to investigate. Generalisability is questionable; not generalisable to entire population 9. Quota Subjects are conveniently chosen from targeted group according to some predetermined number or quota Very useful where minority participation in a study is critical Not easily generalisable. Karsam Sunaryo

21 Ukuran Sampel Berapa jumlah anggota sampel yang paling tepat digunakan untuk suatu riset ? Jawabannya, akan tergantung kepada tingkat kesalahan yang dapat diterima. Semakin besar tingkat kesalahan yang dapat diterima akan semakin kecil ukuran sampel dan sebaliknya. Tingkat kesalahan yang dapat diterima akan sangat tergantung pada sumberdaya yang tersedia. Formula Isaac & Michael untuk menentukan jumlah sampel dengan tingkat kesalahan tertentu. Karsam Sunaryo