POPULASI DAN SAMPELAlfi Yasmina

Populasi & SampelPopulasi:sekumpulan orang atau organisme hidup lainnya, tetapi istilah ini bisa juga digunakan untuk menyebut sekumpulan benda mati, misalnya sekumpulan rekam medis, laporan autopsi, dan lain-lainSampel:bagian dari populasi yang dipilih sedemikian rupa sehingga bisa mewakili populasi

Why Sampling?Sampel dapat diteliti dengan relatif lebih cepat, dibandingkan meneliti populasi.Meneliti sampel menghabiskan biaya yang lebih murah daripada meneliti seluruh populasi.Pada beberapa situasi, penelitian terhadap seluruh populasi tidak mungkin dilakukan.Hasil penelitian terhadap sampel kadang-kadang lebih akurat dibandingkan hasil penelitian pada seluruh populasi.Sampel dapat dipilih untuk mengurangi heterogenisitas

SampelSampel harus cukup besar jumlahnya untuk mewakili populasi, tetapi cukup kecil jumlahnya untuk bisa dilakukan studi

Teknik Pengambilan SampelMendefinisikan populasiMenentukan sampling frameMenentukan metode pengambilan sampelMenentukan besar sampelMelakukan pengambilan sampel

Mendefinisikan Populasi (1)Masalah penelitian dan tujuan penelitian harus sudah didefinisikan dengan jelasBedakan antara: theoretical population (kelompok kemana kita akan menggeneralisasi penelitian kita) dan study population (kelompok kemana kita mempunyai akses untuk meneliti).

Mendefinisikan Populasi (2)Misalnya: ingin mengetahui perbandingan efek kognitif antara 2 jenis kontrasepsi yang mengandung estrogenPopulasi teoritis: Seluruh akseptor KB yang menggunakan kontrasepsi yang mengandung estrogen di IndonesiaPopulasi studi: Seluruh akseptor KB yang menggunakan kontrasepsi yang mengandung estrogen di Banjarmasin

Sampling frameSebelum mengambil sampel dari study population, kita harus mempunyai daftar anggota study population tersebut sampling frame

Metode Pengambilan SampelProbability sampling/random samplingteknik pengambilan sampel dimana probabilitas untuk menjadi sampel diketahui dan pemilihannya dilakukan secara acak Non-probability sampling/non-random samplingteknik pengambilan sampel dimana probabilitas untuk menjadi sampel tidak diketahui dan pemilihannya tidak dilakukan secara acak

Probability samplingSimple random samplingStratified random samplingSystematic random samplingCluster random samplingMultistage sampling

Simple random samplingMenggunakan tabel random, generator angka random (komputer), prosedur mekanisMudahBisa digeneralisasiKekurangan: mungkin saja tidak semua kelompok terwakili

Stratified random samplingMembagi populasi menjadi kelompok-kelompok yang homogen, lalu mengambil sampel random dari setiap kelompokSemua kelompok terwakili

Systematic random samplingBeri nomor setiap anggota populasi dari 1 sampai NTetapkan besar sampel (n)Interval (k) = N/nPilih secara acak angka antara 1 dan kAmbil sampel setiap unit ke-k

Cluster random samplingBila populasi berada di daerah geografis yang cukup luasBagi populasi menjadi cluster-clusterPilih cluster secara randomAmbil semua anggota dalam cluster menjadi sampel

Multistage samplingBisa kombinasi beberapa metode random sampling sampai 2 tingkat atau lebihMisalnya: Cluster sampling, lalu stratified random sampling di dalam clusterStratified random sampling, lalu simple random sampling

Non-probability samplingAccidental/haphazard/convenience samplingSampel dipilih atas dasar kemudahan akses, mis. memilih sampel dari kolega, orang berbelanja di pasarPurposive/judgmental samplingSampel dipilih atas dasar siapa yang dianggap tepat untuk menjadi sampel studiQuota samplingSuatu batas quota ditetapkan, lalu sampel dipilih sampai memenuhi quotaSnowball/chain referral/network samplingPeneliti meneliti responden pertama sesuai kriteria sampel yang diinginkan, lalu responden berikutnya diperoleh dari usulan responden pertama, dst

Menentukan besar sampel (1)Tergantung keakuratan data yang diinginkanTergantung kepercayaan akan hasil penelitian yang diperolehTergantung budget dan waktu yang dimilikiKompromi tetapkan ketidakakuratan (level of precision) dan kepercayaan (confidence level) yang bersedia diterima oleh peneliti

Menentukan besar sampel (1)Menggunakan hasil sensus untuk populasi kecilMenggunakan besar sampel dari studi serupaMenggunakan tabel jumlah sampelMenggunakan rumus

Table 1. Table 1. Sample size for 3%, 5%, 7% and 10% Precision Levels Where Confidence Level is 95% and P=.5.Size of Sample Size (n) for Precision (e) of: Population 3% 5% 7% 10% 500 a 222 145 83 600 a 240 152 86 700 a 255 158 88 800 a 267 163 89 900 a 277 166 90 1,000 a 286 169 91 2,000 714 333 185 95 3,000 811 353 191 97 4,000 870 364 194 98 5,000 909 370 196 98 6,000 938 375 197 98 7,000 959 378 198 99 8,000 976 381 199 99 9,000 989 383 200 99 10,000 1,000 385 200 99 15,000 1,034 390 201 99 20,000 1,053 392 204 100 25,000 1,064 394 204 100 50,000 1,087 397 204 100 100,000 1,099 398 204 100 >100,0001,111 400 204 100 a = Assumption of normal population is poor (Yamane, 1967). The entire population should be sampled.

Table 2. Sample size for 5%, 7% and 10% Precision Levels Where Confidence Level is 95% and P=.5.Size of Sample Size (n) for Precision (e) of: Population 5% 7% 10% 100 81 67 51 125 96 78 56 150 110 86 61 175 122 94 64 200 134 101 67 225 144 107 70 250 154 112 72 275 163 117 74 300 172 121 76 325 180 125 77 350 187 129 78 375 194 132 80 400 201 135 81 425 207 138 82 450 212 140 82

Besar Sampel pada Penelitian Eksperimental

(t-1) (r-1) 15t = banyak perlakuanr = jumlah replikasi

Besar Sampel pada Penelitian Kualitatifextreme/deviant case sampling, typical case sampling, dan snowball sampling theoretical sampling saturasi/kejenuhan teoritis sudah tercapai.