POPULASI DAN SAMPEL

Oleh Nugroho Susanto

PENGANTAR Populasi adalah keseluruhan objek yang

akan/ingin diteliti. Populasi yang tidak pernah diketahui

dengan pasti jumlahnya disebut "Populasi Infinit" atau tak terbatas,

Populasi yang jumlahnya diketahui dengan pasti (populasi yang dapat diberi nomor identifikasi), misalnya murid sekolah, jumlah karyawan tetap pabrik, dll disebut "Populasi Finit"

Lanjutan

Misalnya penduduk suatu negara adalah populasi yang infinit karena setiap waktu terus berubah jumlahnya. Apabilah penduduk tersebut dibatasi dalam waktu dan tempat, maka populasi yang infinit bisa berubah menjadi populasi yang finit.

Populasi target dan sasaran Populasi target menekankan pada aspek

siapa yang akan dilakukan penelitian. Populasi sasaran menekankan pada aspek

populasi yang akan dituju. Ilustrasi sebuah contoh: Suatu penelitian

akan dilakukan pada penderita Ca servik di wilayah kerja dinas kesehatan provinsi DIY. Pada kasus ini yang diangap sebagai target adalah penderita Ca servik sedangkan yang dianggap sebagai populasi sasaran adalah penderita yang berada diwilayah kerja dinas kesehatan Provinsi DIY.

SAMPLING

Pendahuluan Banyak cara yang dapat dilakukan dalam

kerangka sampling Hal yang penting dalam pengambilan

sampel adalah bagaimana sample itu dapat mewakili dari populasi yang akan diteliti.

Sampel benar-benar mewakili atau representative maka kesimpulan akan sama dengan meneliti populasi

Mengapa dalam penelitian dilakukan sample dari populasi?

Lanjutan

Bagaimana cara pengambilan sample?

Dan bagaimana menentukan jumlah sample?

Pengambilan sampel

Pengambilan sampel random Pengambilan sampel non random

Pengambilan sampel acak sederhana

Pengambilan sampel acak sederhana menekankan sistem pengambilan sampel yang didasarkan pada angka (bilangan) yang muncul.

Langkah-langkah; Menentukan nomer untuk setiap individu dalam populasi; Melakukan proses acak (dapat dilakukan dengan tabel bilangan acak) untuk mendapatkan n angka antara 1 dan N.

Contoh

Suatu penelitian dilakukan di RS A. jika diketahui perawat di RSA 600 perawat sedangkan besar sampel yang diingikan 20 perawat, bagaimana mengambil 20 perawat dari 600 perawat RS A UAD?

Langkah penyelesaian Memberi label (nomer) untuk setiap

perawat. Lakukan proses acak. Proses acak dapat

memanfaatkan bilangan random. Melakukan pemilihan nomer bisa dengan

menyamping ke kanan atau kebawah. Nomer 121 dianggap sebagai sampel

pertama. Sampel ke dua dan seterusnya dapat dilakukan dengan cara memilih ke samping kanan atau ke bawah.

Bilangan acak

1214 0211 4761 3567

0265 6513 4323 0123

1113 4535 9564 1433

5462 4334 0095 3432

4353 0015 0056 3221

3549 0228 0547 2300

2118 0238 6568 1231

4117 4227 3228 1232

Pengambilan sampel Sistematik (sistematic random sampling) Pengambilan sampel ini lebih menekankan

pada sistem interval Langkah-langkah; Memberi angka (nomer) untuk seluruh

populasi. penentuan angka didasarkan proporsi

terbanyak-terkecil. Interval sampel. Melakukan proses acak untuk interval

pertama. Hasil acak interval pertama sebagai

sampel no 1.

Bilangan acak

1214 0211 4761 3567

0265 6513 4323 0123

1113 4535 9564 1433

5462 4334 0095 3432

4353 0015 0056 3221

3549 0228 0547 2300

2118 0238 6568 1231

4117 4227 3228 1232

Contoh Suatu penelitian dilakukan di RSU PKU

muhamadiyah. Yang dianggap sebagai populasi adalah perawat. Jika seluruh perawat di RSU PKU muhammadiya adalah sebagai populasi (300 perawat) sedangkan sampel yang diingikan sebesar 30 perawat. Bagaimana mengambil 30 perawat dari 300 perawat yang ada di RSU PKU muhamadiyah?

Pengambilan sampel stratifikasi

Pengambilan sampel dengan stratifikasi lebih menekankan dan memperhatikan sub-klaster yang ada.

Pembagian sub-klaster dapat didasarkan pada karakteristik atau tipe dari populasi.

Gambar Populasi (seluruh rumah sakit)

RS tipe C

RS tipe B

RS tipe A

RS tipe D

Sampel Sampel SampelSampel

Langkah-langkah Menentukan populasi sasaran. Menentukan sub-klaster yang dapat

didasarkan pada karakteristik populasi. Ini lebih sering dikenal dengan alokasi sampling.

Melakukan proses random (acak) untuk setiap sub klaster.

jumlah Sampel yang terambil untuk setiap sub-klaster adalah sama.

Melakukan Pengambilan sampel stratifikasi

Contoh Suatu penelitian dilakukan di Yogyakarta

tentang kepatuhan bidan melaksakan pecegahan infeksi. Yang dianggap sebagai populasi adalah semua bidan yang berada di rumah sakit di wilayah DIY baik rumah sakit swasta atau pemerintah. Jika seluruh bidan yang bekerja di DIY ada 200 sedangkan sampel yang dibutuhkan sebesar 20 bagaimana cara memilih 20 bidan dari 200 bidan yang ada diwilayah kerja provinsi DIY

Pengambilan sampel Klaster

suatu rangka yang terdiri dari klaster-klaster unit pencacahan

dibagi menjadi beberapa klaster yang saling pisah

klaster tidak harus sehomogin mungkin

Contoh

Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui cakupan imunisasi anak sekolah di provinsi DIY. Jika sampel yang dibutuhkan sebesar 200 anak sedangkan seluruh populasi 2.000 anak di DIY. Bagaimana mengambil 200 anak dari 2.000 anak di wilayah DIY?

Pengambilan sampel non random

Proporsif SamplingProporsif sampling memberikan gambaran bahwa pengambilan sampling didasarkan pada asumsi peneliti

Kuota Sampling Kouta sampling didasarkan pada samling yang ditemukan dimana telah memenuhi jumlah sampling yang ditentukan.

Latihan (sebuah diskusi)

Jika diketahui pada bayi tersebar ke dalam 39 posyandu dan diketahui terdapat 1000 ibu yang mempunyai anak usia dibawah 2 tahun bagaimana pengambilan sampel yang tepat untuk kasus diatas?

PENGAMBILAN SAMPEL NON RANDOM

SAMPLING KUOTA SAMPLING INSIDENTAL SAMPLING PURPOSIF SAMPLING JENUH Snowball Sampling

SAMPLING KUOTA Sampling kuota adalah teknik untuk

menentukan sample dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diiginkan.

Pengambilan sampel hanya berdasarkan pertimbangan peneliti saja, hanya disini besar dan kriteria sampel telah ditentukan lebih dahulu.

Misalnya Sampel yang akan di ambil berjumlah 100 orang dengan perincian 50 laki dan 50 perempuan yang berumur 15-40 tahun.

INSIDENTAL SAMPLING adalah teknik penentuan sample

berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara

kebetulan/incidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, cocok sebagai sumber data.

Misalnya, reporter televisi mewawancarai warga yang kebetulan sedang lewat.

BESAR SAMPEL Hipotesis dan desai penelitian dapat

memberikan arah untuk menentukan perhitungan besar sampel yang tepat

Hipotesis satu sampel dan dua sampel Desain yang biasa digunakan adalah cross

sectional, case control, kohort dan exsperimen

Banyak rumus perhitungan besar sampel

Lanjutan Sampel yang biasa dikenal sampel

independen dan sampel dependent. Uji statistik yang tepat sesuai dengan data. Sampel Independent maksudnya tidak ada

kaitanya antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya

sampel dependent memberi maksud ada kaitan antara pengamatan pada satu variabel dengan pengamatan pada variabel lainnya

Besar sampel untuk hipotesis satu sampel pada populasi

pada penelitian survei desai cross sectional Terkait dengan presisi Contoh hipotesis : Prilaku baik

pemberian makanan bayi lebih banyak banyak terjadi pada keluarga inti.

Besar sampel untuk satu sampel populasi presisi

Rumus

n = Besar sampel Z1-α/2 = 1,96 pada α 0,05 P = Proporsi prevalensi kejadian

(0,3) d = Presisi ditetapkan (0,1) Q = 1-p

2

2/12

d

PQZn

Contoh kasus Suatu penelitian dilakukan di

Kabupaten Bantul untuk mengetahui perilaku ibu dalam memberikan makanan kepada bayi. Jika penelitian yang dilakukan menginginkan ketepatan 10%, tingkat kemaknaan 95% dan diketahui prevalensi pemberian makanan bayi baik 30%. Berapa sampel yang harus diambil pada kasus diatas?

Latihan

Suatu penelitian dilakukan di rumah sakit sardjito. Penelitian dilakukan terhadap penyakit diare. Jika pada penelitian menginginkan ketepatan 5%, dengan kemaknaan 95%, dan jika diketahui proporsi diare 10%. Berapa sampel yang harus diambil pada penelitian ini?

Latihan

Penelitian dilakukan di smp negeri 1 beringin untuk mengetahui perilaku penanganan disminorhe pada remaja putri. Jika penelitian yang dilakukan menginginkan ketepatan 5%, tingkat kemaknaan 90% dan diketahui prevalensi disminorhe 50%. Berapa jumlah sampel yang diperlukan…?

Besar sampel untuk satu sampel populasi proporsi

Rumus

Po= proposi awal Pa=proporsi yang diinginkan α= level of signifikan β= power N= besar sampel

2

0

2

1001 11

PP

PaPaZppzn

a

Contoh (sebuah diskusi)

Suatu penelitian survei terdahulu diketahui jika angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat di RSU PKU Muhammadiyah 20%. Berapa jumlah perawat yang harus diteliti dalam survei jika diinginkan 90% kemungkinan dapat mendeteksi bahwa angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat 15%.

Suatu penelitian survei terdahulu diketahui jika angka prevalensi infeksi BBL 30 % di RSU A. Berapa jumlah perawat yang harus diteliti dalam survei jika diinginkan tingkat kemaknaan 95% dan kekuantan uji 90% kemungkinan dapat mendeteksi bahwa angka prevalensi ketrampilan rendah pada perawat 20%. Berapa jumlah jumlah sampel yang diperlukan…?

Pertanyaan

Apa hipotesis yang tepat untuk kasus diatas?

Desain penelitian apa yang tepat untuk kasus diatas?

Berapa sampel yang harus terambil?

Besar sampel untuk hipotesis dua proporsi populasi/ relative risk Biasa digunakan pada desain kohort dan dapat juga

digunakan pada desain cross sectional. Rumus

P1 = Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLR

P2 = Proporsi perbedaan gangguan pertumbuhan pada kelompok BBLN

α = 0.05 Zα = 1.96 ß = 0.20

221

22121111122/1

PP

PPPPZPPZn

Besar sampel untuk hipotesis odd rasio

Besar sampel untuk hipotesis odd rasio lebih menekankan pada proporsi kelompok kasus atau kontrol.

Rumus

2

21

2

22111221

**

*1**1**1*22/

PP

PPPPZPPZn

*)1(*)(

*)(1

22

2

PPOR

PORP

Lanjutan N : Besar sampel pada masing masing

kelompok P1 : Proporsi bayi dengan penyapihan

dini pada kejadian tidak ISPA. P2 : Proporsi bayi yang tidak

penyapihan dini pada kejadian tidak ISPA. Z1- : Level of significance, Z1- : Power of the test (80 %) OR : odd rasio

Contoh sebuah diskusi Suatu penelitian dilakukan untuk

mengetahui kaitannya penyapihan dengan kejadian ISPA. Jika diperoleh data sbb:

Z1- : Level of significance, 0,05 = 1.96 Z1- : Power of the test (80 %) = 0.84 OR : 3.2 (Penelitian Cesar et al, 1999) P2 : 0.235 (berdasarkan penelitian Cesar,

1999) Berapa sampel yang harus terambil?

Besar sample untuk penelitian dua populasi mean

Besar sampel untuk rata-rata satu populasi

Besar sample untuk rata-rata dua populasi.

2

10

211

2

ZZn

2

21

211

22

ZZn

Keterangan

N = besar sampel S = standar deviasi Z = level of signifikan Z = power μ1 = rata-rata kelompok perlakuan μ 2 = rata-rata kelompok kontrol

Contoh Penelitian akan dilakukan di rumah sakit A.

jika diketahui sebagai berikut: N = besar sampel S = standar deviasi (1.70 berdasarkan

penelitian Sharavage, 2006) Z = 0,05 Z = 0,20 μ1 = rata-rata kelompok perlakuan = 2.94 μ 2 = rata-rata kelompok kontrol = 5.72 Berapa sampel yang harus diambil?

Sistematika pemilihan uji statistic

Menekankan pada jenis hipotesis Menekankan pada skala data

PENGUNAAN STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK

Bentuk Hipotesis Komparatif 2 sampel Komparatif > 2 sampel

Data Deskriptif (1 varabel)

relate independent related independent Asosiatif

Nominal - Binomial - Chi

square 1 sampel

Mc Nemar

- Fisher exact - Probability - X2 two sampel

- X2 k sample

- Choncran

- X2 k sample

Contgensi

Ordinal Run test - Sing test - Wiloxon

matche paired

- Man witney U test

- Median test - Kolmogorof

Smirnov - Wald Wold

Witz

Friedman two way anova

- Median Extension

- Kruskal Wallis One way Anava

- Spearman rank

-Kendal tau

Interval Rasio

t-test T test of related

T test Independent

- One way anova

- Two way anava

- One way

anova - Two way

anava

- Pearson Product moment

- multiple correlation

- regresi

Latihan (sebuah studi) Tujuan penelitian:hubungan antara

kepatuhan ibu dalam mengkonsumsi obat malaria terhadap kejadian bayi berat lahir rendah.

Hipotesis: Peluang ibu yang tidak patuh dalam mengkonsumsi obat malaria lebih tinggi pada kelompok BBLR di banding dengan yang tidak BBLR.

Desain: case control