Download - RUANG LINGKUP PENELITIAN
A. POPULASI DAN SAMPEL
Populasi adalah totalitas dari semua objek atau individu yang
memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap dan akan diteliti. Objek
yang akan diteliti dalam populasi disebut dengan elemen/unit populasi.
Elemen/unit populasi dapat berupa orang, perusahaan, media, dsb.
Misalnya akan melakukan penelitian di perusahaan Indocom
Surabaya, maka perusahaan Indocom Surabaya merupakan populasi.
Perusahaan ini mempunyai sejumlah subjek/orang dan objek yang lain.
Dan perusahaan Indocom juga mempunyai karakteristik orang-
orangnya, misalnya motivasi kerjanya, disiplin kerjanya,
kepemimpinannya, dsb.
Sampel adalah bagian dari populasi yang diambil melalui cara-cara
tertentu, mempunyai karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang
dianggap bisa representativ (mewakili) populasi. Dinamakan penelitian
sampel apabila peneliti bermaksud menggeneralisasikan hasil penelitian
sampel. Yang dimaksud menggeneralisasi adalah mengangkat
kesimpulan penelitian sebagai sesuatu yang berlaku bagi populasi. Ada
beberapa hal mengapa penelitian sampel dipakai, yaitu:
1. Objek penelitian homogen atau hampir homogen.
2. Penghematan biaya dan waktu.
3. Ketelitian. Semakin besar jumlah populasi atau semakin banyak objek
yang diteliti maka keakuratan hasil penelitian juga berkurang.
Adapun syarat yang harus dipenuhi agar sampel bisa dikatakan
sebagai sampel yang baik:
1. Sampel harus representative.
Suatu sampel dikatakan representative adalah apabila ciri-ciri sampel
sama atau hampir sama dengan ciri-ciri populasi.
2. Memadai.
Suatu sampel dikatakan memadai apabila ukuran sampelnya cukup
untuk meyakinkan kestabilan ciri-cirinya.
B. TEHNIK SAMPLING
Tehnik sampling merupakan cara yang dipergunakan dalam
pengambilan sampel penelitian. Tehnik samplimg pada dasarnya dapat
dibedakan menjadi dua, yaitu:
1. Probability Sampling
2. Non Probability Sampling
1. Probability Sampling
Probability Sampling adalah cara pengambilan sampel
berdasarkan probability (peluang) melalui proses acak (random). Artinya
semua objek atau elemen populasi memiliki kesempatan yang sama
untuk dipilih sebagai sampel. Di sini peneliti bersikap netral, tidak ada
keinginan untuk mengistimewakan satu atau beberapa subjek untuk
dijadikan sebagai sampel.
Dalam Probability Sampling terdapat beberapa model, yaitu:
a. Simple random sampling (sampel acak sederhana)
b. Stratified random sampling (sampel acak berlapis)
c. Cluster random sampling (sampel berkelompok)
d. Systematic random sampling (sampel sistematis).
Simple random sampling adalah pengambilan sample penelitian
dilakukan dengan menggunakan cara acak sederhana tanpa
memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Tiap unsur
(anggota) populasi mempunyai kesempatan (probability) yang sama
untuk dipilih menjadi sampel. Model ini dilakukan jika anggota
populasi dianggap homogen atau relative homogen.
Simple random sampling dapat dilakukan dengan menggunakan dua
metode, yaitu:
With replacement, artinya elemen yang sudah terpilih
dikembalikan lagi sehingga bisa dipilih kembali. Misalnya
N= 3 X1, X2, X3, dan n= 2, maka K= 3²= 9
sampel 1: X1,X1, 2: X1,X2, 3: X1,X3, 4: X2,X1, 5: X2,X2, 6: X2,X3, 7:
X3,X1, 8: X2,X3, 9: X3,X3
Jadi ada 9 perkiraan, sebab setiap sampel bisa dibuat perkiraan.
Without replacement, yaitu elemen yang sudah terpilih tidak
dikembalikan lagi, sehingga tidak akan terpilih kembali.
K= N!/n! (N-n)!
n!= n factorial, n!= n(n-1)(n-2)…1
0!=1!=1;3!=3(2)(1)=6,5!= 5(4)(3)(1)= 120
karena N=3, n=2
K=3!/2!(3-2)!=3.2.1/2.1.1=3 X1 X2; X1,X3; dan X2,X3
Sampling stratified yaitu sampel acak di mana populasi (elemen
populasi) heterogen dan bertingkat (strata). Adanya strata tidak
boleh diabaikan, dan setiap strata harus diwakili sebagai sampel.
Sampling stratified dapat dibedakan menjadi dua, yaitu:
Sampel acak berlapis proporsional, jika proporsi sampel pada
setiap lapisan sama.
Sampel acak berlapis tidak proporsional, jika proporsi sampelnya
tidak sama.
Sampling stratified dilakukan karena elemen-elemen populasi
heterogen dan bertingkat (strata). Proses melakukan sampling
stratified, adalah:
Membagi populasi menjadi sub populasi / stratum.
Pada tiap sub populasi / stratum diambil sampel random.
Hasil pengambilan sampel tiap stratum digabungkan menjadi satu
sampel yang diperlukan.
Aplikasi
Populasi terdiri dari 500 PKL, dengan komposisi 200 pedagang
makanan, 150 pedagang mainan, 100 pedagang kerajinan dan 50
pedagang rokok. Jika sampel yang ingin diambil 20 peadagang, maka
cara yang dipakai adalah:
Stratum I = 200/500 x 20 = 8 pedagang
Stratum II = 150/500 x 20 = 6 pedagang
Stratum III = 100/500 x 20 = 4 pedagang
Stratum IV = 50/500 x 20 = 2 pedagang
Jumlah sampel seluruhnya = 20 pedagang.
Cluster random sampling yaitu bentuk sampling random di mana
populasinya dibagi menjadi kelompok (cluster) dengan menggunakan
aturan-aturan tertentu. Dalam menentukan jenis cluster harus
dipertimbangkan dengan masak tentang ciri-ciri yang ada. Dalam
masyarakat kita jumpai ada cluster / kelompok yang berprofesi
sebagai guru, ABRI, pedagang, petani, nelayan, dsb.
Proses melakukan Cluster random sampling adalah:
Membagi populasi menjadi beberapa sub populasi / cluster.
Dari kelompok tersebut, dipilih satu sejumlah kelompok (dengan
cara acak).
Dari satu sejumlah kelompok yang terpilih, ditentukan sampelnya
(dengan cara acak).
Aplikasi
Sebuah desa mempunyai 1500 KK, ingin diteliti mengenai respon
pengguna TV merek Panasonic. Untuk keperluan ini akan digunakan
100 KK.
Dari 1500 KK, dibagi menjadi 75 cluster dengan 20 KK tiap
kelompok.
Dari 75 cluster, dipilih sebuah sampel random yang terdiri dari 5
cluster
Dari 5 cluster pilihan ini, diperoleh 5 x 20 KK= 100 KK sebagai
sampel.
Systematic random sampling adalah sampling di mana pemilihan
elemen anggota sampel yang pertama secara acak (random),
pemilihan elemen berikutnya secara sistematis berjarak k, di mana
k=N/n
caranya adalah; N=600, n=20, jadi k=600/20=30
Sekarang pilih angka secara acak dari 1 s/d 30
Misalnya terpilih 5 sampel: X5, X35, X65, X95, … sampai diperoleh
n=20
2. Non Probability Sampling adalah tehnik pengambilan sampel yang
tidak memberi peluang (probability) sama bagi setiap unsur atau
anggota populasi untuk menjadi sampel. Oleh karena itu, sampel
yang diambil tidak dapat dikatakan representative dan hasil
perkiraan dari sampel tidak bisa dibuat generelalisasi.
Yang termasuk sampling nonprobabilitas adalah:
♦ Purposive Sampling (sampel bertujuan)
♦ Convenience Sampling
♦ Quota Sampling (sampel quota)
♦ Snowball Sampling (sampel bola salju)
Purposive Sampling adalah pemilihan elemen sampel dengan
pertimbangan tertentu, misalnya pertimbangan keterbatasan waktu,
tenaga, dan dana. Pengambilan sampel dengan tehnik purposive
sampling amat baik karena peneliti dapat memilih sumber data
sesuai dengan pertimbangan peneliti sendiri dan variable yang diteliti
sehingga dapat mewakili populasi. Sementara kelemahannya peneliti
tidak dapat menggunakan statistik parametrik sebagai analisis data,
karena tidak memenuhi persyaratan random.
Contoh Seorang mahasiswa ingin meneliti faktor-faktor yang
mempengaruhi tingkat kesuksesan badan usaha. Mahasiswa
mengambil koperasi yang bergerak dibidanng usaha toko sebagai
objek penelitiannya. Dpilihnya satu koperasi yang sukses dan satu
lagi koperasi yang kurang sukses. Dalam hal ini peneliti menitik
beratkan pada kemampuan manajer. Asusmsi peneliti, manajer
adalah fakkor terpenting dalam mengelola toko tersebut.
Convenience Sampling adalah penentuan elemen sampel
berdasarkan kesenangan atau dilakukan seadanya, misalnya yang
mudah ditemui atau mudah diperoleh datanya.
Contoh: Pengambilan sampel mengenai ramalan tentang partai yang
akan menang dalam pemilu mendatang. Pengambilan sampelnya
dengan mengumpulkan opini masyarakat, dalam hal ini mungkin dari
orang-orang yang mungkin lewat, dan sebagainya. Orang-orang yang
diambil sampel ini tidak merupakan bagian representative dari
kesuluruhan mereka yang berhak memilih.
Quota Sampling adalah menentukan sampel dari populasi yang
mempunyai ciri-ciri tertentu sampai pada quota (jatah) yang
diinginkan.
Sebagai contoh, akan melakukan penelitian pada suatu kawasan
yang dihuni 1000 KK. Dalam rangka penelitian itu diperlukan 50 KK
dalam kategori umur dan pendapatan tertentu. Dalam penentuan
sampelnya itu peneliti yang melakukan pertimbangan sendiri.
Snowball Sampling adalah tehnik penentuan sampel yang mula-mula
jumlahnya kecil, kemudian membesar.
Dalam penentuan sampel, dipilih satu atau dua orang, kemudian dua
orang tadi diminta untuk memilih teman-temannya untuk dijadikan
sampel, begitu seterusnya sehingga jumlah sampel semakin banyak.
C. PENYAJIAN DATA
Penyajian data penelitian dapat dilakukan melalui beberapa
cara:
1. Tabel data
Yaitu penyajian data dalam bentuk kumpulan angka-angka
yang disusun menurut kategori tertentu, dalam suatu daftar. Dalam
table data disusun dengan cara alfabetis, geografis, menurut
besarnya angka, atau menurut kelas-kelas yang lazim.
Contoh
Tabel 12.1
Harga Beberapa Komoditas Ekspor
Nama Komoditas
Tahun2006 2007 2008
KaretKopiTehKopra
28.46126.43872.16720.611
68.726125.43168.33325.109
57.55678.78069.37526.736
Jumlah 247.680 287.599 232.447Sumber: Statistik Indonesia, BPS, 2007
2. Grafik data
Yaitu penyajian data dalam bentuk gambar-gambar. Terdapat
beberapa macam grafik data, seperti:
a. Grafik batang atau balok, yaitugrafik data berbentuk persegi
panjangyang lebarnya sama dan dilengkapi dengan skala atau
ukuran tertentu.
b. Grafik garis, yaitu grafik data berupa garis. Pada grafik ini
dipergunakan dua garis yang saling berpotongan dan saling tegak
lurus, yaitu garis X dan garis Y.
c. Grafik lingkaran, yaitu grafik data berupa lingkaran yang telah
dibagi-bagi menjadi juring-juring sesuai dengan kebutuhan.
Bagian-bagian dari keseluruhan data dinyatakan dengan persen.
d. Histogram, yaitu grafik batang yang batangnya saling berhimpitan
atau melekat.
e. Kartogram, yaitu grafik data berupa peta yang menunjukkan
kepadatan penduduk, curah hujan, hasil pertanian, dll.
D. TEHNIK ANALISA DATA
1. Statistik deskriptif dan Inferensia
Tehnik analisa data dalam penelitian kuantitatif menggunakan
statistik. terdapat dua macam statistik yang digunakan, yaitu statistik
deskriptif dan statistik inferensial. Statistik inferensial meliputi
statistik parametris dan statistik nonparametris.
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk
menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau
menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya
tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi
di mana sampel diambil. Tetapi jika peneliti ingin membuat
kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka teknik analisis yang
digunakan adalah statistik inferensial.
Termasuk dalam statistik deskriptif antara lain adalah penyajian
data melalui table, grafik, diagram lingkaran, piktogram, perhitungan
modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral, perhitungan
desil, perhitungan persentil, perhitungan prosentase dan deviasi.
Dalam statistik deskriptif juga dapat dilakukan dalam mencari
kuatnya hunbungan antara variable melalui analisis korelasi,
melakukan prediksi dengan analisis regresi dan membuat
perbandingan dengan mengkomparasikan rata-rata data sampel atau
populasi. Dalam analisis korelasi, regreasi atau membandingkan dua
rata-rata atau lebih tidak perlu dilakukan uji signifikansinya. Jadi
secara teknis, dalam statistik deskriptif tidak ada uji signifikansi, tidak
ada taraf kesalahan, karena peneliti tidak bermaksud membuat
generalisasi, sehingga tidak ada kesalahan generalisasi.
Statistik inferensial (statistik induktif/probabilitas) adalah teknik
statistik yang digunakan untuk menganilisis data sampel yang
hasilnya diberlakukan untuk populasi. Statistik akan cocok digunakan
bila sampel diambil dari populasi yang jelas dan dilakukan secara
random (acak).
Statistik inferensial disebut dengan statistik probabilitas karena
kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data
sampel yang kebenarannya bersifat probability (peluang). Peluang
itu mengandung dua kemungkinan, yaitu salah dan benar
(kepercayaan) yang dinyatakan dalam prosentase. Bila peluang
kesalahannya 5 % maka taraf kepercayaannya 95 %, bila peluang
kesalahannya 2 % maka taraf kepercayaannya 98 %. Peluang
kesalahan dan kepercayaan ini disebut dengan taraf signifikansi.
Pengujian taraf signifikansi dari hasil suatu analisis akan lebih praktis
bila didasarkan pada table sesuai teknik analisis yang digunakan.
2. Statistik Parametris dan Nonparametris
Statistik parametris digunakan untuk menguji parameter
populasi melalui statistik, atau menguji ukuran populasi melalui data
sampel. Parameter populasi itu meliputi; rata-rata dengan notasi, µ
(mu), simpangan baku (sigma) dan varians 2. Sedangkan
statitistiknya meliputi; rata-rata (x bar), simpangan baku s, dan
varians s2. Jadi parameter populasi yang berupa µ diuji melalui (x
garis, selanjutnya diuji melalui s, dan 2 diuji melalui s2. Dala data
sampel.
E. UJI HIPOTESIS
Dalam pengujian hipotesis ini, kesimpulan yang diperoleh
hanyalah berupa penerimaan atau penolakan dari hipotesis yang
diajukan dan tidak berarti bahwa kita telah membuktikan atau tidak
membuktikan kebenaran hipotesis itu. Hal ini disebabkan karena
kesimpulan itu hanyalah merupakan inferensia yang didasarkan atas
sampel.
Suatu kesimpulan dianggap diterima/benar apabila Ho
diterima/benar atau Ho ditolak/salah. Kesalahan dapat terjadi apabila
Ho benar, tetapi ditolak atau sebaliknya Ho salah tetapi diterima. Jadi
dalam pengujian hipotesis, dapat terjadi dua jenis kesalahan, yaitu:
1. Kesalahan jenis 1
Kesalahan ini terjadi apabila Ho ditolak padahal kenyataannya Ho
benar, artinya menolak hipotesis tersebut yang seharusnya
diterima.
2. Kesalahan jenis 2
Kesalahan terjadi apabila Ho diterima padahal kenyataannya Ho
salah, artinya menerima hipotesis tersebut yang sebenarnya
ditolak.
Situasi Kesimpulan
Ho Ha
Menolak Ho
Menerima Ho
(1 - ) (1 - )
PENGGUNAAN STATISTIK PARAMETRIS DAN NONPARAMETRIS
UNTUK MENGUJI HIPOTESIS
MACAM DATA