disain sampling

37
TEHNIK SAMPLING BUDI UTOMO DEPARTEMEN IKM-KP FAKULTAS KEDOKTERAN UNAIR

Upload: erna-mindarti

Post on 25-Jul-2015

140 views

Category:

Documents


10 download

TRANSCRIPT

Page 1: Disain Sampling

TEHNIK SAMPLING

BUDI UTOMODEPARTEMEN IKM-KP

FAKULTAS KEDOKTERAN UNAIR

Page 2: Disain Sampling

PENETAPAN BESAR SAMPEL

Berapakah besar jumlah yang dinyatakan memenuhi syarat untuk penelitian ?

Apa saja yang harus dipertimbangkan dalam menetapkan besar sampel ?

Page 3: Disain Sampling

PENETAPAN JUMLAH SAMPELAda beberapa pertimbangan untuk penetapkan jumlah sampel :

1. Sejauh mana homogenitas populasi. Jika populasi 100 persen homogen besar sampel tak

jadi persolan (misal menentukan golongan

darah). Namun jika populasi kurang homogen

besar jumlah sampel harus dipertimbangkan .

2. Apakah sampel memenuhi jumlah minimum

untuk analisis statistik (untuk penelitian

kuantitatif analitik)

Page 4: Disain Sampling

Ukuran SampelKuantitatif : dapat ditaksir dengan akurat, berdasar

analisis yang akan dilakukan, presisi estimasi yang diinginkan, kesalahan random yang masih bisa ditoleransi, kuasa statistik yang diharapkan

Kualitatif : Ukuran sampel cukup besar jika peneliti

telah puas bahwa data yang diperoleh cukup kaya dan cukup meliput dimensi yang diteliti.

Umumnya sekitar 40 responden, jarang >200

Page 5: Disain Sampling

Desain Sampling

Alasan Menggunakan Sampel1. Mengurangi kerepotan2. Jika populasinya terlalu besar maka akan ada yang

terlewati3. Dengan penelitian sampel maka akan lebih efesien4. Seringkali penelitian populasi dapat bersifat

merusak5. Adanya bias dalam pengumpulan data6. Seringkali tidak mungkin dilakukan penelitian

dengan populasi

Page 6: Disain Sampling

PERMASALAHAN DALAM SAMPEL

1. Berapa besar/ banyaknya sampel yang akan diambil

2. Bagaimana teknik pengambilan sampel

Page 7: Disain Sampling

Pertimbangan Dalam Menentukan Sampel

1. Seberapa besar keragaman populasi

2. Berapa besar tingkat keyakinan yang kita perlukan

3. Berapa toleransi tingkat kesalahan dapat diterima

4. Apa tujuan penelitian yang akan dilakukan

5. Keterbatasan yang dimiliki oleh peneliti

Page 8: Disain Sampling

SAMPLE SIZE / BESAR SAMPEL

Tergantung pada : Pertimbangan representative

Adanya sumber-sumber yang dapat digunakan untuk menentukan batas maksimal dari besarnya sampel.

Pertimbangan analisis Kebutuhan rencana analisis yang menentukan

batas minimal besar sampel.

Page 9: Disain Sampling

Variabel-variabel yang akan menentukan jumlah sampel

Tingkat kemaknaan statistik (α) Kuasa statistik (1-β) Besarnya pengaruh variabel terhadap efek Proporsi efek pada populasi tak terpapar (kohort) Proporsi paparan pada populasi normal (kasus

kontrol) Perbandingan ukuran sampel antar kelompok studi

yang dikehendaki

Page 10: Disain Sampling

Prosedur Penentuan Sampel

Identifikasi populasi tarjetIdentifikasi populasi tarjet

Memilih Kerangka sampelMemilih Kerangka sampel

Menentukan Metode Pemilihan Sampel

Menentukan Metode Pemilihan Sampel

Merencanakan Prosedur Pemilihan Unit Sampel

Merencanakan Prosedur Pemilihan Unit Sampel

Menentukan ukuran SampelMenentukan ukuran Sampel

Menentukan unit sampelMenentukan unit sampel

Pelaksanaan Kerja LapanganPelaksanaan Kerja Lapangan

Page 11: Disain Sampling

Pedoman Menentukan Jumlah Sampel

1. Pendapat Slovin21 Ne

Nn

Kita akan meneliti pengaruh upah terhadap semangat kerja pada karyawan PT. Cucak Rowo. Di dalam PT tersebut terdapat 130 orang karyawan. Dengan tingkat kesalahan pengambilan sampel sebesar 5%, berapa jumlah sampel minimal yang harus diambil ?

11,98)05,0(1301

1302

n

Page 12: Disain Sampling

2. Interval Penaksiran Untuk menaksir parameter rata-

rata 2

2/

e

Zn

Seorang mahasiswa akan menguji suatu hipotesis yang menyatakan bahwa Indek Prestasi Mahasiswa Jurusan Manajemen UG adalah 2,7. dari 30 sampel percobaan dapat diperoleh informasi bahwa standar deviasi indek Prestasi mahasiswa adalah 0,25 Untuk menguji hipotesisi ini berapa jumlah sampel yang diperlukan jika kita menginginkan tingkat keyakinan sebesar 95% dan error estimasi kurang dari 0,05,?

04,96)05,0(

)25,0)(96,1(2

n

Page 13: Disain Sampling

Untuk menaksir parameter proporsi P

2

2/2

e

pqZn

Kita akan meperkirakan proporsi mahasiswa yang menggunakan angkutan kota waktu pergi kuliah. Berapa sampel yang diperlukan jika dengan tingkat kepercayaan 95% dan kesalahan yang mungkin terjadi 0,10 ?

04,96)10,0(4

96,12

2

n

Page 14: Disain Sampling

3. Pendekatan Isac Michel

222

22

SZNd

SNZn

Seorang mahasiswa akan menguji suatu hipotesis yang menyatakan bahwa Indek Prestasi Mahasiswa Jurusan Manajemen UG yang berjumlah 175 mahasiswa adalah 2,7. Dari 30 sampel percobaan dapat diperoleh informasi bahwa standar deviasi Indek Prestasi mahasiswa adalah 0,25 Untuk menguji hipotesisi ini berapa jumlah sampel yang diperlukan jika kita menginginkan tingkat keyakinan sebesar 95% dan error estimasi kurang dari 5 persen ?

62)25,0()96,1()05,0)(175(

)25,0()96,1)(175(222

22

n

a. Menentukan sampel untuk menaksir parameter rata-rata

Page 15: Disain Sampling

b. Menentukan sampel untuk menaksir parameter proporsi P

pqZNd

pqNZn

22

2

Kita akan meperkirakan proporsi mahasiswa jurusan manajemen UG yang berjumlah 175 orang. Berdasarkan penelitian pendahuluan diperoleh data proporsi mahasiswa manajemen UG yang menggunakan angkutan kota waktu pergi kuliah adalah 40%. Berapa sampel yang diperlukan jika dengan tingkat kepercayaan 95% dan derajat penyimpangan sebesar 0,10.?

38,60)6,0)(4,0()96,1()1,0)(175(

)6,0)(4,0()96,1)(175(22

2

n

Page 16: Disain Sampling

No JENIS MASALAH RUMUS BESAR SAMPEL

1 Deskriptif kategorik ( Z α )2 pq d2

2 Deskriptif numerik ( Z α x s)2 d2

3 Analitik komparatif ( Z α √2PQ + Zβ √ P1Q1 + P2Q2)2

Kategorikal tdk berpsg (p1 - P2 ) 2

4 Analitik komparatif N1=N2= [ Z α (OR-1) + Zβ√[ (OR+1)2 - (OR-1)2 π)]2

Kategorikal berpsg (OR-1)2 π 2

5 Analitik komparatif numerik 2 ( Z α + Z β )2 S2

tdk berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2

6 Analitik komparatif numerik tdk berpasangan > 2 kelompok

7 Analitik komparatif numerik ( Z α + Z β )2 S2

berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2

8 Analitik komparatif numerik berpasangan > 2 kelompok

9 Korelatif [ ( Z α + Z β )2 ]

(0,5 ln) [ ( 1 + r )/(1-r) ]2

10 Multivariate F (V1, ES

11 Diagnostik ( Z α )2 Sen (1-sen) d2P

12 Survival ( Z α + Z β )2 [ Ǿ ( λc) + Ǿ ( λi)]

( λc - λi)2

Page 17: Disain Sampling

Error Z α one tailed atau β Z α two tailed

0,01 2,576 2,5810,02 2,238 2,5760,03 1,960 2,2380,05 1,645 1,9600,10 1,282 1,6450,15 1,036 1,4400,20 0,842 1,282

Z α dan β

Page 18: Disain Sampling

Teknik Pengambilan Sampel

Teknik SamplingTeknik Sampling

Probability Sampling

Probability Sampling

Non Probability Sampling

Non Probability Sampling

Simple Random Sampling

Stratified Sampling

Propotional Disproportional Cluster

Sampling Double

Sampling

Simple Random Sampling

Stratified Sampling

Propotional Disproportional Cluster

Sampling Double

Sampling

Convenience Sampling Purposive sampling Judgement

sampling Quota Sampling Snowball sampling

Convenience Sampling Purposive sampling Judgement

sampling Quota Sampling Snowball sampling

Page 19: Disain Sampling

Simple Random Sampling Simple random sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang

memberikan kesempatan yang sama kepada pulasi untuk dijadikan sampel.

Syarat untuk dapat dilakukan teknik simple random sampling adalah: Anggota populasi tidak memiliki strata sehingga relatif homogen Adanya kerangka sampel yaitu merupakan daftar elemen-elemen

populasi yang dijadikan dasar untuk pengambilan sampel.

PopulasiSampel

Page 20: Disain Sampling

Sistematis Random Sampling

Merupakan cara pengambilan sampel dimana sampel pertama ditentukan secara acak sedangkan sampel berikutnya diambil berdasarkan satu interval tertentu

Page 21: Disain Sampling

Stratified Random Sampling

Adakalanya populasi yang ada memiliki strata atau tingkatan dan setiap tingkatan memiliki karakteristik sendiri

Strata Anggota Popula

si

Persentase

(%)

Sampel

1 2 3 4 = (3 x 50)

SD 150 37,5 19

SMP 125 31,25 16

SMU 75 18,75 9

Sarjana

50 12,5 6

Jumlah

400 100 50

Page 22: Disain Sampling

Disproposional Random Sampling

Strata Anggota Populasi

Persentase

(%)

Sampelproporsional

Sampel Non proprsional

1 2 3 4 = (3 x 50) 5

SD 150 37,5 19 18

SMP 125 31,25 16 15

SMU 122 30,5 15 14

Sarjana 3 0,75 0 3

Jumlah 400 100 50 50

Page 23: Disain Sampling

Cluster Sampling Pada prinsipnya teknik cluster sampling hampir sama dengan

teknik stratified. Hanya yang membedakan adalah jika pada stratified anggora populasi dalam satu strata relatif homogen sedangkan pada cluster sampling anggota dalam satu cluster bersifat heterogen

Purwokerto• Purwokerto

utara Purwokerto

selatan Purwokerto

barata Purwokerto

timur Baturaden Sokaraja

Purwokerto• Purwokerto

utara Baturaren

Page 24: Disain Sampling

Double Sampling/Multyphase

Sampling Double sample (sampel ganda) sering juga

disebut dengan istilah sequential sampling (sampel berjenjang, multiphase-sampling (sampel multi tahap).

Purwokerto• Pwt-Utara Pwt-Selatan Pwt-Barat Pwt-Timur Baturaden Sokaraja

Purwokerto• Pwt-Utara Pwt-Selatan Pwt-Barat Pwt-Timur Baturaden Sokaraja

Pwt-Utara• Grendeng Sumampir Bancatkembar Buaran Kararangwang

kal karanggintung

Pwt-Utara• Grendeng Sumampir Bancatkembar Buaran Kararangwang

kal karanggintung

Sumampir• Rw I Rw II Rw III Rw IV

Sumampir• Rw I Rw II Rw III Rw IV

Page 25: Disain Sampling

Convenience, consecutive dan incidental (accidental, opportunistic) sampling

Convenience artinya mudah atau kemudahan atau kenyamanan

Incidental artinya tidak secara sengaja, secara kebetulan

Accidental artinya (salah satu yang cocok dengan pengambilan sampel) adalah tidak secara sengaja, atau secara kebetulan. Opportunistic artinya juga secara kebetulan.

Consecutive juga mempunyai makna yang sama.

Page 26: Disain Sampling

Convenience Sampling

Sampel convenience adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan saja, anggota populasi yang ditemui peneliti dan bersedia menjadi responden di jadikan sampel.

mengambil sampel yang sesuai dengan ketentuan atau persyaratan sampel dari populasi tertentu yang paling mudah dijangkau atau didapatkan

Page 27: Disain Sampling

Consecutive sampling

Consecutive sampling juga artinya sama, hanya lebih tinggi derajatnya sedikit daripada convenience, yaitu semua yang bisa terjangkau diambil sebagai sampel.

Incidental (accidental, opportunistic sampling) maksudnya mengambil sampel secara sembarang (kapanpun dan dimanapun menemukan) asal memenuhi syarat sebagai sampel dari populasi tertentu.

Page 28: Disain Sampling

Purposive Sampling

Merupakan metode penetapan sampel dengan berdasarkan pada kriteria-kriteria tertentu

pengambilan sampel secara sengaja sesuai dengan persyaratan sampel yang diperlukan

Contoh : Jika ingin meneliti anak-anak jalanan, datangilah (untuk mengambil sampel) perempatan-perempatan jalan raya.

Page 29: Disain Sampling

Quota Sampling

Merupakan metode penetapan sampel dengan menentukan quota terlebih dahulu pada masing-masing kelompok, sebelum quota masing-masing kelompok terpenuhi maka peneltian belum dianggap selesai.

Page 30: Disain Sampling

Snow Ball Sampling

Adalah teknik pengambilan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil tetapi makin lama makin banyak berhenti sampai informasi yang didapatkan dinilai telah cukup. Teknik ini baik untuk diterapkan jika calon responden sulit untuk identifikasi.

AA

B1

B1

B2

B2

B3

B3

C1

C1

C2

C2

C3

C3

C4

C4

C5

C5

C6

C6

Page 31: Disain Sampling

Snowball sampling dikerjakan apabila populasi yang tidak jelas keberadaaan anggotanya dan tidak pasti jumlahnya dengan cara menemukan satu sampel, untuk kemudian dari sampel tersebut dicari (digali) keterangan mengenai keberadaan sampel (sampel-sampel) lain, terus demikian secara berantai.

Page 32: Disain Sampling

DiolahDiolahDataData Informasi/Kesimpulan

Informasi/Kesimpulan

Transformasi Data Menjadi Informasi

Page 33: Disain Sampling

Syarat-syarat data yang baik adalah:

Data harus Akurat. Data harus relevan Data harus up to date

Page 34: Disain Sampling

Pembagian data menurut cara memperolehnya:

1. Data Primer

Data primer adalah data yang dikumpulkan sendiri oleh peneliti langsung dari sumber pertama.

2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diterbitkan atau digunakan oleh organisasi yang bukan pengolahnya

Page 35: Disain Sampling

Pembagian data menurut sumbernya

1. Data Internal

Data internal adalah data yang berasal dari dalam instansi mengenai kegiatan lembaga dan untuk kepentingan instansi itu sendiri.

2. Data Ekternal

Data eksternal adalah data yang berasal dari luar instansi.

Page 36: Disain Sampling

Pembagian data menurut waktu pengumpulannya

1. Data Time SeriesData time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu-kewaktu pada satu objek dengan tujuan untuk menggambarkan perkembangan.

2. Data Cross SectionData cross section adalah data yang di kumpulkan pada satu waktu tertentu pada beberapa objek dengan tujuan untuk menggambarkan keadaan

Page 37: Disain Sampling

Data menurut sifatnya dibagi menjadi dua,

yaitu:1. Data KualitatifAdalah data yang berupa pendapan atau judgement sehingga tidak berupa angka akan tetapi berupa kata atau kalimat.Contoh: Pelayanan rumah sakit Enggal Waras Sangat Baik Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Banyumas Tinggi

2. Data KuantitatifData kualitatif adalah data yang berupa angka atau bilanganContoh: Tingkat kepuasan pasien di Rumah sakit Enggal Waras mencapai 92% Tingkat pendapatan masyarakat bamyumas mencapai Rp.

800.000/bulan