MODUL 5 : Metode Penarikan Sampel

Universitas Terbuka - Korea Selatan

Statistika Inferensia: Penarikan sampel.Sample diusahakan diambil dari populasi agar hasil dari sampel tersebut menggambarkan populasi.Sifat keterwakilan dari sampel dalam populasi sangat penting dalam Statistika Inferensia.

PENDAHULUAN

Manfaat Penarikan Sampel

Menghemat Biaya

Hasil Penelitian Akurat

Jika pilihan yang tersedia hanyalah sampel

Penarikan Sampel Probabilita

Penarikan Sampel NonProbabilita

Metode Penarikan Sampel

Manajemen data

Metode Penarikan Sampel yang baik sangat tergantung dari kondisi populasinya.

Penarikan Sampel Probabilita: metode penarikan sampel yang mendasarkan diri pada prinsip bahwa setiap elemen populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi anggota sampel.

PENARIKAN SAMPEL PROBABILITA

5 Metode Proses Penarikan Sampel:

Penarikan Sampel Acak Sederhana (simple random sampling)

Penarikan sampel acak berstrata (stratified random sampling)

Penarikan sampel acak sistematis (systematic random sampling)

Penarikan sampel random klaster (cluster sampling)

Pengambian Sampel random langkah jamak (multy-stage random sampling)

Penarikan Sampel Probabilita: metode penarikan sampel yang mendasarkan diri pada prinsip bahwa setiap elemen populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi anggota sampel.

Penarikan Sampel Acak Sederhana

Kelebihan : Dapat mengatasi bias yang muncul dalam pemilihan anggota sampel karena intervensi peneliti dan dapat menghitung standard error.Kesulitan :Tidak efisien untuk jumlah populasi yang besar

Asumsi dasar : populasi yang bersifat homogenJumlah populasi dan sampel yang tidak terlalu besarTanpa memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi

•Contoh strata tingkatan umur, level jabatan, genderSetiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dijadikan sampel

Metode penarikan sampel acak sederhana terbagi atas dua: sistem undian (kocokan) dan tabel angka acak

Penarikan sampel acak berstrata (1)

Digunakan untuk populasi yang memiliki anggota yang tidak homogen (heterogen)

Berguna untuk memperbaiki pendugaan ciri – ciri populasi dengan mengelompokkan data berciri-ciri sama

Membagi anggota populasi menjadi beberapa subkelompok yang disebut strata

Sampel dipilih dari masing-masing stratum

Keunggulan : Merefleksikan secara akurat parameter populasi dari pada metode acak sederhana

Penarikan sampel acak berstrata (2)

Dibagi menjadi 2 :

A. Penarikan sampel strata proporsional : dipakai apabila besarnya sampel yang ditarik dari masing - masing strata sebanding dengan besarnya strata dalam populasi

B. Penarikan sampel strata non-proporsional : digunakan jika jumlah di salah satu strata yang terlalu sedikit atau terlalu besar

Tahapan dalam penarikan sampel berstrata (halaman 5.8):

1. Membagi elemen populasi kedalam strata

2. Menentukan jumlah sampel (proporsional atau nonproporsional)

3. Menarik sampel dengan cara acak atau sistematis

Penarikan Sampel Acak Berstrata Proporsional

Contoh : Diketahui jumlah lulusan S1 FISIP-UT pada tahun 2008 sebanyak 200 lulusan, akan diambil sampel sebanyak 50 lulusan

= Proporsi = (Jumlah Anggota) x 100% Total Anggota

Penarikan Sampel Acak Berstrata Non-Proporsional

Untuk menghindari bias yang muncul karena terlalu sedikitnya jumlah anggota sampel yang mewakili lulusan sosiologi maka dilakukan penarikan sampel acak berstrata non-proporsional.

Bukan berarti ‘asal menentukan’ sampel!

Penarikan sampel acak sistematis

Digunakan untuk populasi yang homogen

Prosedur penarikan sampel :

1. Menyusun kerangka sampel secara acak, tidak boleh ada pola atau pengelompokan

2. Menentukan interval sampel dengan rumus K=N/n

3. Menarik sampel dari daftar kerangka sampel berdasarkan K

Penarikan sampel random klaster

Klaster adalah unit yang berisi anggota sampel atau target akhir penarikan sampel

Prosedur dalam menarik sampel acak klaster

1. Menentukan jumlah klaster/area yang dijadikan kerangka sampel

2. Menyusun kerangka sampel dari masingmasing klaster secara acak

3. Memilih anggota sampel dari masing-masing klaster

Pengambian Sampel random langkah jamak

Berguna jika kita sulit menentukan kerangka sampel atau sukarnya medan yang ditempuh dan mahalnya biaya yang harus dikeluarkan

Prosedur penarikan sampel random langkah jamak :

1. Populasi dipecah dalam beberapa klaster

2. Klaster yang terpilih dibagi-bagi menjadi beberapa sub klaster

3. Sub klaster dibagi menjadi beberapa sub-sub klaster

KEGIATAN BELAJAR 2Penarikan Sampel Non Probabilita

PENARIKAN SAMPEL NON PROBABILITA

5 Metode Proses Penarikan Sampel:

Penarikan Sampel Purposif

Penarikan sampel kuota (quota sampling)

Pengambilan sampel bola salju (snowball sampling)

Pengambilan sampel aksidental (accidental sampling)

Pengambilan Sampel Ahli (experts sampling)

Penarikan Sampel Non Probabilita

Terbagi atas 5 :

1. Pengambilan sampel maksud tertentu (purposive sampling)

2. Pengambilan sampel kuota

3. Pengambilan sampel bola salju (snow ball sampling)

4. Pengambilan sampel sekehendak (judgment sampling)

5. Pengambilan sampel ahli (expert sampling)

Penarikan Sampel Purposif

Adalah penarikan sampel dengan pertimbangan tertentu

Didasarkan pada kepentingan dan tujuan penelitian

Terdiri dari 2 cara :

1. Convenience sampling : berdasarkan keinginan peneliti

2. Judgment sampling : berdasarkan penilaian terhadap karakteristik anggota sampel

Tujuan pengambilan sampel ini adalah

Memperkuat pertanyaan atau argumen sendiri, sehingga pengambilan sampel harus ‘diatur’

Memperlemah argumen lawan

Penarikan Sampel Kuota

Digunakan untuk populasi yang cenderung heterogen

Tidak memungkinkan menyusun kerangka sampel

Cara penarikan sampel kuota :

1. mengelompokkan responden dalam beberapa kategori

2. Kemudian, menentukan jumlah sampel masing-masing kategori

Contoh : membagi populasi penelitian berdasarkan laki-laki dan perempuan

Pengambilan Sampel Bola Salju

Digunakan untuk kasus-kasus yang cenderung sensitif dan sulit untuk menyusun kerangka sampel

Dapat menyusun sociogram yang melibatkanseluruh objek penelitian

Cara penarikan sampel : dilakukan secara berantai, makin lama sampel semakin besar

1. Mencari responden dari kelompok kecil dengan wawancara

2. Meminta rekomendasi dari responden untuk penentuan responden lainnya

Pengambilan Sampel Aksidental

Digunakan jika populasi relatif homogen dan peneliti kesulitan menentukan kerangka sampel

Merupakan teknik yang paling mudah dan murah

Kekurangan : Cenderung menghasilkan sampel yang tidak mewakili populasi dan bias yang tinggi

Pengambilan Sampel Ahli

Didasarkan pada pendapat ahli

Anggota sampel ditentukan oleh pendapat ahli tersebut

Ahli yang dimaksud adalah seseorang yang dianggap ahli tentang topik yang akan kita teliti

Latihan Soal UT Pusat

1. Seseorang bisa menghasilkan 300 pasang sepatu perhari. Standar deviasi 150 per hari.

Berarti, dalam 1 hari minimum sepatu yang bisa dihasilkan minimum 300-150 = 150 pasang

Berarti dalam 1 hari maksimum sepatu yang bisa dihasilkan maksimum 300+150 = 450 pasang

Berapa total kejadian = 450-150 = 300 kejadian Ada berapa kemungkinan?

1. Dalam 1 hari tepat 300 pasang diproduksi (1 kejadian)

2. Dalam 1 hari 150-299 pasang diproduksi (150 kejadian)

3. Dalam 1 hari 301-450 pasang diproduksi (149 kejadian)

4. Dalam 1 hari lebih 451 pasang atau lebih diproduksi tidak mungkin

Peluang pekerja menghasilkan 300-550 pasang 2+3+4 = (1/300+149/300+0/300)=150/300=1/2 atau 0.5

Jawaban

Pengambilan sampel acak berstrata (ada pengelompokkan berdasarkan wilayah)

Proporsional atau tidak proporsional? Tergantung hasil perhitungan Sampel acak berstrata proporsional – 30 pelanggan

Stratum

Wilayah Jumlah Pelanggan

Prosentase Jumlah Sample

1 Jakarta 70 (70/300) =(70/300)*30 = 7 orang

2 Surabaya 66 (66/300) = (66/300)*30 = 7 orang (dibulatkan ke atas)

3 Medan 44 (44/300) = (44/300)*30 = 5 orang (dibulatkan ke atas)

4 Ujung Pandang 55 (55/300) = (55/300)*30= 5 orang (dibulatkan ke bawah)

5 Denpasar 65 (65/300) = (65/300)*30= 6 orang(dibulatkan ke bawah)

300 7+7+5+5+6 = 30

Jawaban

Beri aku sesuatu yang paling sulit, aku akan belajar! [Cinta di Dalam Gelas]