Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Sesi 4: Metode Sampling Dosen: Nurul Huriah Astuti, SKM, MKM

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Sesi 4: Metode Sampling Dosen: Nurul Huriah Astuti, SKM, MKM"— Transcript presentasi:

1 Sesi 4: Metode Sampling Dosen: Nurul Huriah Astuti, SKM, MKM
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 4: Metode Sampling Dosen: Nurul Huriah Astuti, SKM, MKM Rancangan Sampel, Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat FIKES UHAMKA

2 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Capaian Pembelajaran Mahasiswa memahami tentang metode sampel stratifikasi, Klaster, dan Multistage Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

3 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Tujuan Menjelaskan tentang metode sampel stratifikasi Menjelaskan tentang metode Klaster Menjelaskan tentang metode Multistage Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

4 1.Menentukan tujuan studi
Langkah PENGAMBILAN SAMPEL 1 1.Menentukan tujuan studi 2 2.Menentukan populasi penelitian Populasi target, Populasi studi 3 4 3.Menentukan Kerangka Sampel 4.Menentukan metode pengambilan sampel 5 6 5.Menghitung besar sampel 6.Memilih sampel & mengumpulkan data Metode pengambilan sampel sering kurang mendapat perhatian dibandingkan menghitung besar sampel Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

5 STRATIFIED RANDOM SAMPLING
(Antar strata heterogen, dalam strata homogen) Digunakan jika populasi tidak homogen, dan ingin membuat generalisasi untuk sub-populasi STRATIFIKASI SEDERHANA (Alokasi sama): Tentukan populasi studi Kelompokkan populasi berdasarkan variabel Strata Tentukan besar sampel Besar sampel dibagi rata menurut strata Buat sampling frame (N) ditiap strata Di tiap strata, pilih sampel secara random STRATIFIKASI PROPORSIONAL: Tentukan populasi studi Kelompokkan populasi berdasarkan variabel Strata Tentukan besar sampel Besar sampel dibagi proporsional menurut strata Buat sampling frame (N) ditiap strata Di tiap strata, pilih sampel secara random Analisis: Perlu Bobot Sampling Analisis: Tdk Perlu Bobot Sampling Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

6 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

7 Stratified Random Sampling (Acak Stratifikasi)
Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

8 Contoh Stratifikasi Sederhana
Penelitian tentang kualitas pelayanan puskesmas Penelitian membagi puskesmas menjadi 2 strata, yaitu strata puskesmas dengan perawatan dan strata puskesmas tanpa perawatan Pada tiap strata tsb, peneliti mengambil sampel dengan jumlah sampel sama tiap strata Asumsi peneliti: ada hubungan antara ada/tidaknya perawatan dengan kualitas pelayanan puskesmas Elemen dalam strata harus homogen, antar stratum harus heterogen Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

9 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Penelitian kualitas pelayanan di Puskesmas Kota Bekasi tahun X Dibagi 2 strata : Strata Puskesmas dengan perawatan dan strata puskesmas tanpa perawatan Jumlah populasi pengunjung puskesmas yang akan diteliti (N) = 2500 (berasal dari 2 puskesmas  Puskesmas dengan perawatn = 1500; Puskesmas tanpa perawatan = 1000) dengan jumlah sampel (n) : 550 Karena metode stratitifikasi sederhana, maka jumlah sampel di setiap strata dibagi rata Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

10 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
5. Jadi untuk strata puskesmas dengan perawatan = 550/2 = 275 sampel  Ambil sampel dengan acak sederhana (acak stratifikasi) atau metode lainnya. Untuk strata puskesmas tanpa perawatan = 550/2 = 275 sampel  Ambil sampel dengan acak sederhana (acak stratifikasi) atau metode lainnya Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

11 Contoh Stratifikasi Proporsional
Penelitian tentang kualitas pelayanan puskesmas Penelitian membagi puskesmas menjadi 2 strata, yaitu strata puskesmas dengan perawatan dan strata puskesmas tanpa perawatan Pada tiap strata tsb, peneliti mengambil sampel secara proporsional, tidak sama jumlah antar strata, dengan rumus nh = Nh x (n/N) = jumlah populasi pada strata x (jumlah total sampel/jumlah total populasi) Asumsi peneliti: ada hubungan antara ada/tidaknya perawatan dengan kualitas pelayanan puskesmas Elemen dalam strata harus homogen, antar stratum harus heterogen Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

12 Contoh Stratifikasi Proporsional
Penelitian kualitas pelayanan di Puskesmas Kota Bekasi Dibagi 2 strata : Strata Puskesmas dengan perawatan dan strata puskesmas tanpa perawatan Jumlah populasi pengunjung puskesmas yang akan diteliti (N) = 2500 dengan jumlah sampel (n) : 550 Karena metode stratitifikasi proposional maka jumlah sampel di setiap strata tidak dibagi rata Jumlah populasi pada strata puskemas dengan perawatan = 1500  1500 x (550/2500) = 330 orang Jumlah populasi pada strata puskesmas tanpa perawatan = 1000  1000 (550/2500) = 220 orang Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

13 Pembobotan dalam Analisis – Stratifikasi Acak
Pemilihan cara alokasi sampel mempengaruhi metode analisis penelitian Pada alokasi proporsional maka sampel menjadi terbobot sendiri (self weighted) sehingga peneliti tidak perlu menggunakan bobot lagi dalam analisisnya Jika menggunakan alokasi sama, karena tidak self weighted maka harus memperhitungkan pembobotan pada saat analisis Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

14 Acak Sederhana VS Acak Stratifikasi
Keuntungan : Sampel acak stratifikasi menghasilkan estimasi dengan presisi yang lebih tinggi dibandingkan dengan acak sederhana Informasi untuk tiap stratum dapat diperoleh dengan mudah Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

15 Acak Sederhana VS Acak Stratifikasi
Kelemahan Pada sampel acak stratifikasi, pengambilan sampel tidak lebih mudah dan tidak lebih murah dibandingkan acak sederhana Pada acak stratifikasi, kerangka sampel harus dibuat pada tiap stratum dan dilakukan sebelum pemilihan sampel Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

16 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Catatan Mempertimbangkan kelemahan metode sampel dengan acak stratifikasi ini maka metode sampel yang biasa atau paling sering digunakan pada survei adalah metode klaster atau gabungan stratifikasi dan klaster Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

17 Acak Stratifikasi Pengambilan sampel tidak mudah dan tidak murah
Kerangka sampel harus dibuat pada tiap stratum sebelum pengambilan sampel Pada survei, metode stratifikasi tidak umum digunakan Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

18 Cluster Random Sampling (Sampel Klaster)
Metode pengambilan sampel secara acak sederhana dan acak stratifikasi mempunyai kendala sama  harus tersedia sampling frame Pada populasi, masyarakat seringkali sudah terbagi menurut kelompok tertentu, seperti RT, RW, desa, dll  pembuatan sampling frame untuk kelompok populasi tersebut sangat mungkin dibuat jika tidak tersedia Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

19 Cluster Random Sampling (Sampel Klaster)
Kelompok masyarakat tersebut disebut sebagai cluster atau klaster Pengambilan sampel dengan metode klaster  dalam satu klaster, populasi heterogen dan variasi antar klaster homogen Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

20 CLUSTER RANDOM SAMPLING
(Antar cluster homogen, dalam cluster heterogen) Digunakan jika sampling frame tidak tersedia atau populasi berada di wilayah geografis yang luas dan sulit dijangkau Tentukan populasi studi (N) Kelompokkan populasi berdasarkan cluster (Geografis/area/wilayah administrasi/blok/unit) Tentukan jumlah sampel (n) dan jumlah cluster (nk), jumlah sampel di tiap cluster terpilih(ns) Pilih cluster secara acak proporsional (PPS) Pada cluster terpilih: ambil semua unit (1-tahap) atau pilih secara random dengan jumlah yang sama (2-tahap) Implikasinya: 1. Nilai varians lebih besar dibandingkan SRS (Deff>1) sehingga dibutuhkan jumlah sampel yang lebih besar 2. Perlu analisis yg mempertimbangkan varians disain cluster Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

21 Clustser Random Sampling/Acak Klaster
Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

22 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Contoh Klaster 1 Tahap Penelitian tentang TB di Kabupaten Bogor Langkah pertama adalah mengambil sampel desa Pada Sampel terpilih, diambil semua unit elementer untuk diikut sertakan sebagai sampel Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

23 Contoh Klaster (2 tingkat)
Penelitian anemia ibu hamil di Kabupaten Tangerang Langkah 1 : Mengambil sampel desa Langkah 2 : pemilihan sampel unit elementer pada desa yang terpilih secara acak sederhana Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

24 Multistages Random Sampling/Acak Bertingkat
Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

25 Multistages random sampling
Digunakan jika populasi sangat besar dan wilayah geografis yang luas dan sulit dijangkau Contoh tingkat Propinsi: Tentukan populasi studi (N) dan sampel (n) Bagi populasi menurut wilayah/Strata (Kab/Kota)  Pilih wilayah/strata secara acak Di setiap strata terpilih, kelompokan populasi berdasarkan cluster atau strata (Urban/Rural)  Pilih cluster/strata secara acak Tentukan besar sampel di tiap Strata & klaster Di klaster/strata terpilih, ambil sampel secara acak Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

26 Contoh multistages (Banyak Tahap)
Penelitian tentang cakupan imunisasi campak pada anak sekolah dasar di kabupaten Cirebon Langkah 1 : memilih sejumlah kecamatan dari total kecamatan yang ada di kabupaten Cirebon Langkah ke-2: pada sejumlah kecamatan terpilih, pilih sejumlah kelurahan dari total kelurahan yang ada di kecamatan terpilih Pada sejumlah kelurahan terpilih, pilih sejumlah SD dari total SD yang ada di kelurahan tsb Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

27 Contoh multistages (Banyak Tahap)
5. Pada SD terpilih, pilih sejumlah kelas dari total kelas yang ada 6. Pada kelas yang terpilih, pilih semua murid yang ada di kelas tsb Kelas berfungsi sebagai Unit sampel Murid berfungsi sebagai unit elementer Klaster yang digunakan pada tahap pertama disebut sebagai Primary Sampling Unit/PSU (sampel primer) Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

28 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Klaster dengan PPS Cara lain untuk memilih klaster adalah dengan metode Probability Proportional to Size (PPS) Pemilihan klaster diberikan bobot menurut besar klaster Umumnya jumlah penduduk digunakan sebagai bobot klaster Keunggulan : pada analisis data, subyek penelitian menjadi self weighted  tidak perlu pembobotan dalam analisis Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

29 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Klaster dengan PPS CARA: Peneliti membentuk daftar klaster dan besar masing-masing klaster Misal: untuk klaster desa, jumlah penduduk dapat digunakan untuk menggambarkan besar/bobot klaster Dari daftar tersebut, peneliti membuat jumlah penduduk kumulatif Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

30 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Klaster dengan PPS Nama Desa Jumlah Penduduk Jumlah Penduduk Kumulatif Sukasari 1500 Sukamanah 3000 4500 Sukajadi 2350 6850 Sukamakmur 4000 10850 Sukamaju 1350 12200 Gotong-Royong 3200 15400 Talaga Warna 1780 17180 Warna Sari 1900 19080 Situ Biru 2560 21640 Sari Maju 3400 25040 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

31 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
PPS Pemilihan sampel dilakukan dengan metode acak dengan selang nomor – 25040 Misal: angka acak pertama adalah 1653 yang keluar  angka 1653 tersebut berada di antara 1501 – 4500 sehingga terpilih Desa Sukamanah Jika pada acak kedua terpilih 9201  angka 9201 terletak antara 6851 – sehingga terpilih Desa Sukamakmur Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

32 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
PPS Dengan cara PPS maka klaster yang lebih besar memiliki kesempatan yang lebih besar pula untuk terpilih sebagai sampel karena selang yang dimilikinya lebih lebar Untuk metode PPS, Ariawan dan Frerichs (1995) telah mengembangkan perangkat lunak Csurvey yang dapat digunakan untuk memilih klaster metode PPS Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

33 Estimasi dan Presisi pada Metode Klaster
Pengambilan sampel dengan metode klaster akan menghasilkan estimasi parameter dengan presisi yang lebih rendah dibandingkan sampel acak stratifikasi dan sampel acak sederhana Mempertimbangkan metode ini lebih murah dan lebih mudah maka untuk penelitian survei sangat sering digunakan Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

34 Estimasi Parameter dan SE Metode Klaster
Pengambilan sampel dengan banyak tahap membuat pada setiap tahap pengambilan sampel harus diperhitungkan estimasi parameter dan Standar Error nya Teknik estimasi varians dan perhitungan uji statistiknya sangat berbeda dengan sampel acak sederhana Metode linearisasi Taylor banyak digunakan Csample, SUDAAN, dan Stata menyediakan fasilitas perhitungan ini Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat

35 Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat
Terima Kasih Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat


Download ppt "Sesi 4: Metode Sampling Dosen: Nurul Huriah Astuti, SKM, MKM"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google