free google slides...

Statistika Lanjut

Pertemuan 1

Tasha Ekaputri P.

Distribusi Sampling

Statistik:

Metode-metode yang digunakan dalam pengumpulan, penyajian,

analisis dan penafsiran data dalam suatu penyelidikan terencana atau

penelitian ilmiah.

Terdiri dari 2, yaitu:

1. Statistika deskriptif = berkaitan dengan metode dalam pengumpulan

dan penyajian data (e.g. grafik perkembangan harga). Bersifat

memberikan gambaran (descriptive).

2. Statistika inferensia = berkaitan dengan metode dalam analisis data

untuk menentukan kesimpulan, pendugaan atau ramalan pada

keseluruhan data. Bersifat melakukan generalisasi (inferential).

Populasi dan Sampel

Subjek penelitian = sumber utama data penelitian.

Subjek penelitian akan dikenai kesimpulan hasil

penelitian.

Studi populasi dapat dilakukan apabila subjek

penelitiannya terbatas dan masih dalam jangkauan

sumber daya.

Studi sampel dilakukan apabila subjek penelitian

sangat banyak dan berada di luar jangkauan

sumber daya peneliti.

Populasi

Kelompok subjek yang akan dikenai generalisasi hasil

penelitian.

Penelitian bertujuan untuk memperoleh deskripsi objektif

mengenai keadaan populasi sehingga karakteristik dan

batasan populasi harus jelas agar target generalisasinya

pun jelas.

Sebagai Populasi, suatu kelompok subjek harus memiliki

karakteristik atau ciri-ciri bersama yang dapat

membedakannya dengan kelompok subjek yang lain.

Populasi Contoh populasi:

Penduduk kota X

Populasi dapat lebih spesifik bila ditentukan beberapa

karakteristik. Contoh:

Penduduk kota X yang berusia 24 sampai 28 tahun

berpendidikan minimal S1 dan memiliki pekerjaan tetap.

Semua penduduk yang tinggal di lokasi Kota X akan dikenai

generalisasi dari hasil penelitian

Tidak semua penduduk kota X dapat dijadikan populasi, hanyak

penduduk yang sesuai dengan karakteristik tersebut.

Populasio Semakin sedikit karakteristik populasi maka akan

semakin heterogen dikarenakan terdapat beberapa ciri

subjek yang akan terdapat dalam populasi.

o Semakin banyak karakteristik yang diidentifikasikan

populasi maka akan semakin homogen karena semakin

banyak ciri subjek yang terdapat pada populasi.

o Karakteristik populasi harus dapat diketahui dengan jelas

sebelum menentukan cara pengambilan sampel agar

mendapat sampel yang representatif.

Populasi

Kekurangan penggunaan populasi untuk penelitian:

1. Keterbatasan sumber daya penelitian seperti

waktu, tenaga dan biaya.

2. Dapat merusak populasi.

3. Tidak dapat dilakukan untuk penelitian jangka

panjang jika berhubungan dengan aspek

perkembangan.

Contoh : penelitian jangka panjang pada subjek

berumur 12 sampai 17 tahun.

Sampel Keterbatasan sumber daya membuat penelitian

dilakukan hanya pada sebagian anggota populasi

yang disebut dengan sampel.

Hasil penelitian sampel akan digeneralisasikan pada

populasi.

Sampel harus representatif = mencerminkan

karakteristik dan keadaan populasi

Berdasarkan ukurannya, sampel dibedakan menjadi 2:

a. Sampel besar: (n) ≥ 30

b. Sampel kecil: (n) < 30

Sampel

Sampel yang baik (representatif) dapat diperoleh

dengan memperhatikan:

a. Keacakannya = sampel acak: setiap anggota

populasi memiliki peluang yang sama untuk

terpilih menjadi sampel.

b. Ukuran

c. Teknik pengambilan sampel (sampling

technique): probability sampling dan

nonprobability sampling.

SampelTeknik Pengambilan Sampel (Sampling Technique)

A. Probability Sampling

• Setiap subjek dalam populasi harus memiliki peluang

yang sama besar untuk dapat menjadi sampel.

• Penarikan sampel dilakukan dengan sampel acak yang

terdapat 2 cara:

1) Penarikan sampel tanpa pemulihan: sampel

diambil, didata, tidak dikembalikan lagi menjadi

sampel.

2) Penarikan sampel denan pemulihan: sampel

diambil, didata, dapat dikembalikan menjadi

sampel.



Beberapa jenis probability sampling:

1. Sampel acak sederhana (Simple Randomized

sampling).

• Menggunakan undian, tabel bilangan acak dan

program komputer.

• Hanya untuk populasi homogen.

Contoh: (angota populasi harus

diberi nomor urut)

N = 40

n = 10

Pilih kolom dan baris secara acak,

misalnya: kolom 1 baris 4

Tentukan dua digit angka dibawah

40 untuk dijadikan sampel

49 17 4 1 20 74 98 55 1 3 78 95

X X X X X X X

Sampel yang terpilih adalah nomor:

17

20

13

Dst sampai mencapi 10 sampel.

Angka acak

decimal

antara 0 dan

1

Angka acak

decimal lebih

besar

Angka acak

bilangan asli

Angka acak antara 1 sampai 500

Angka acak decimal antara 50

sampai 80



2. Sampel Sistematik (Systematic Sampling)

• Menentukan Interval, kemudian pilih secara acak

anggota pertama sampel.

Contoh : Interval = 10

Pilih secara acak sampel pertama

- Anggota ke 5 (sampel pertama)

- Anggota ke 15 (sampel kedua)

- Anggota ke 25 (sampel ketiga)

- Anggota ke 35 (sampel keempat), dst.



3. Sampel Berstrata (Stratified Sampling).

• Apabila populasi terdiri dari beberapa

kelas/kelompok. Dari setiap kelas diambil sampel

secara acak.

• Antar kelas atau kelompok cenderung bersifat

heterogen.

• Antar anggota dalam kelas atau kelompok

cenderung bersifat homogen




Contoh:

Dari 500 Siswa SMA kelas 2 (250 siswa IPA dan 250

siswa IPS) akan diambil 100 orang untuk sampel,

sampel acak dapat diambil sbb:

Kelas IPA: 50 orang

Kelas IPS: 50 orang




Contoh:

Dari 1200 penumpang kereta api, akan diambil 150

orang sebagai sampel, maka sampel acak dapat

diambil sbb:

Kelas Eksekutif : 50 orang

Kelas Bisnis : 50 orang

Kelas Ekonomi : 50 orang



4. Sampel Gerombol/kelompok/kluster (Cluster sampling)

• Populasi terdiri dari beberapa kelas atau kelompok

• Sampel acak diambil berupa kelompok bukan

individu

• Antar kelas/kelompok cenderung bersifat homogen

• Antar anggota kelompok cenderung bersifat

heterogen



4. Sampel Gerombol/kelompok/kluster (Cluster sampling)

Contoh:

Subjek penelitian akan diambil dari suatu asrama yang

terdiri dari 100 kamar. Setiap kamar berisi 5 orang

mahasiswa dengan total 500 mahasiswa dan sampel

yang dibutuhkan sebanyak 250 orang. Sampel diambil

dengan memilih secara acak 50 kamar dan setiap

penghuni kamar yang terpilih menjadi anggota sampel.



5. Sampel Area (Area Sampling/Multistage Sampling)

• Sama seperti cluster sampling, hanya saja

pengelompokan ditentukan oleh letak geografis atau

administratif.

Contoh:

Sampel diambil di daerah Jakarta, dapat dipilih secara

acak kabupaten/kota tempat pengambilan sampel,

seperti kepulauan seribu, jakarta barat, jakarta timur,

jakarta pusat, dsb.


B. Non-Probability Sampling

• Besarnya peluang anggota populasi untuk menjadi

sampel tidak diketahui

• Sampel diambil tidak secara acak.

• Populasi biasanya berjumlah sangat besar.

• Hasil penelitian dengan menggunakan sampel ini tidak

dapat digeneralisasikan dengan valid pada populasinya.

• Digunakan jika penelitian mengalami keterbatasan dana

dan hanya untuk menguji hipotesis bukan untuk

memberikan gambaran populasi.



Jenis Non-probability sampling:

1. Sampel kuota

Ukuran atau banyaknya sampel ditetapkan secara

proporsional sesuai dengan ukuran populasi.

2. Sampel purposive

Sampel diambil dengan kriteria-kriteria khusus.

Pendapat ahli atau pakar menjadi pertimbangan dari

kriteria-kriteria tersebut.




3. Sampel Bola Salju (Snowball sample)

Awalnya sampel yang di ambil hanya satu atau

beberapa, tapi kemudian dibiarkan bergulir agar data

yang terkumpul lebih banyak

4. Sampel Self-section

Membuka kesempatan responden untuk mendaftar

menjadi anggota sampel




5. Sampel Convenience

Pada populasi yang jumlahnya besar dan cenderung

homogen, peneliti mengambil sampel sedapatnya.

free google slides...

Documents