Metpen 3  Sampling
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Metpen 3 Sampling

on

  • 29,892 views

 

Statistics

Views

Total Views
29,892
Slideshare-icon Views on SlideShare
29,760
Embed Views
132

Actions

Likes
2
Downloads
1,040
Comments
1

2 Embeds 132

http://www.slideshare.net 129
http://webcache.googleusercontent.com 3

Accessibility

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel

11 of 1

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Metpen 3  Sampling Metpen 3 Sampling Presentation Transcript

    • SAMPLING DESIGN
    • PENGERTIAN
      • Populasi adalah keseluruhan atau himpunan obyek dengan ciri yang sama
      • Target population adalah kepada siapa (about which) kesimpulan akan diberlakukan atau digeneralisasikan
      • Sampel adalah himpunan bagian atau sebagian dari populasi
      • Sample population adalah darimana (from which) sampel diambil
    • PENGERTIAN
      • Problem population adalah populasi yang menjadi obyek penelitian, kepada siapa hasil penelitian diberlakukan atau digeneralisasi (biasanya sudah tercermin pada rumusan permasalahan penelitian)
      • Data population adalah populasi darimana data diperoleh melalui sampelm populasi tsb
      • Idealnya problem population identik dg data population atau mewakili
    • POPULASI DAN SAMPEL
      • Beberapa pengertian populasi :
      • POPULASI : HIMPUNAN DARI UNIT/ INDIVIDU YANG MEMPUNYAI CIRI-CIRI YANG SAMA
      • Populasi : keseluruhan subyek penelitian.
      • Populasi : kumpulan semua elemen atau individu dari mana data atau informasi akan dikumpulkan
      • Populasi dinyatakan dengan memasukkan tiga unsur, isi ( content ), luas ( extent ) dan waktu ( time ).
    • SAMPEL
      • SAMPEL : bagian dari populasi dari mana data atau informasi yang dibutuhkan dapat diperoleh secara langsung
      • Besaran, nilai atau harga yang dimiliki atau diperoleh dari sampel disebut statistik
      • Statistik dilambangkan dengan huruf Latin (  x, s, s 2 , r)
      • Proses pengambilan sampel dari populasi disebut sampling
    • POPULASI SAMPEL PARAMETER STATISTIK     x s s 2 r SAMPLING GENERALISASI/ INFERENSI
    • ALASAN SAMPLING (1)
      • 1. Jika pengambilan sampel didasarkan atas azas probabilitas, maka penggunaan data dari sampel untuk pengambilan kesimpulan tentang populasi dapat dipertanggungjawabkan
      • 2. Jika populasi homogen, sampel adalah identik dengan populasinya
      • 3. Jika observasi atau eksperimentasi bersifat merusak unit sampel, maka jika digunakan populasi akan sangat merugikan
    • ALASAN SAMPLING (2)
      • 4. Jika populasi jumlahnya tak terbatas, pemakaian populasi adalah sesuatu yang tidak mungkin
      • 5. Jika ada keterbatasan waktu, tenaga dan biaya
      • 6. Jika diperlukan adanya kontrol atau pengaturan thd variabel-variabel tertentu atas populasi
      • 7. Lingkup penelitian dapat diperluas &diperdalam oleh karena jumlah yang diobservasi dan diberi perlakukan lebih sedikit, shg informasi yang diperoleh akan lebih teliti
    • PERSYARATAN SAMPLING
      • 1. Digunakan azas probabilitas ( random sampling )
      • 2. Jumlah sampel memadai
      • 3. Ciri-ciri populasi dipenuhi secara ketat
      • 4. Variasi antar unit populasi sekecil mungkin
      • Pengambilan kesimpulan penelitian pada hakekatnya adalah generalisasi dari sampel menuju populasi
    • KEUNTUNGAN SAMPLING
      • 1. Kesimpulan umum tentang populasi diperoleh dengan murah, cepat, akurat dan dapat dipertanggungjawabkan
      • 2. Tingkat kesalahan pada kesimpulan umum dapat diperhitungkan, yaitu sampling error
      • 3. Validitas informasi atau validitas pengukuran dapat ditingkatkan, karena dapat dilakukan kontrol terhadap variabel-variabel tertentu, sehingga hasilnya lebih teliti
    • REPRESENTATIVITAS SAMPEL
      • Homogenitas Populasi
      • 2. Jumlah Sampel yang Dipilih
      • 3. Banyaknya Karakteristik Subyek yang akan Dipelajari
      • 4. Adekuatitas Tehnik Pemilihan Sampel
    • CARA PEMILIHAN SAMPEL
      • Probability Sampling 1. Simple Random Sampling 2. Sistematik Random Sampling 3. Stratified Random Sampling 4. Cluster Random Sampling 5. Multistage Random Sampling
      • B. Non Probability Sampling 1.Convenience atau accidental Sampling 2.Purposive Sampling 3.Judgment Sampling 4. Expert Sampling 5. Quota Sampling
    • TEKNIK SAMPLING
      • 1. Probability sampling atau random sampling
      • 2. Non Probability sampling atau Non Random sampling
      • Pada random sampling tiap unit atau individu populasi mempunyai kesempatan atau probabilitas yang sama untuk menjadi sampel
      • Random sampling merupakan asumsi dasar pemakaian statistik inferensial/ induktif
      • Non random sampling maka statistik inferensial perlu dipertanyakan keabsahannya
    • RANDOM SAMPLING
      • adalah sampel yang diperoleh secara random
      • 1. Unrestricted random sampling , terdiri atas :
      • a. Simple random sampling
      • b. Systematic random sampling
      • 2. Restricted random sampling , terdiri atas :
      • a. Stratified random sampling
      • b. Cluster / area random sampling
      • c. Multistage random sampling
    • SIMPLE RANDOM SAMPLING
      • Populasi dianggap homogen
      • Tersedia daftar (list) dari seluruh populasi, berikut nomer urut dari seluruh unit populasi
      • Pengambilan sampel bisa menggunakan lotere atau bilangan random
      • Keuntungannya : harga rata-rata sampel merupakan estimator rata-rata populasi yang ‘unbiased’ dan pelaksanaannya mudah
      • Kelemahan : sampel bisa menyebar/mengumpul
    • SIMPLE RANDOM SAMPLING * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * POPULASI LOTRE/ BILANGAN RANDOM SAMPEL
    • SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING
      • Cara ini digunakan untuk populasi yang dianggap homogen
      • Tersedia daftar dari seluruh unit populasi, berikut nomer urutnya
      • Pengambilan sampel nomer satu (pertama) dilakukan sama dengan simple random sampling sedang untuk kedua dan seterusnya ditentukan secara sistematik, yaitu meloncat ke nomer berikutnya dengan jarak tertentu
    • STRATIFIED RANDOM SAMPLING
      • Cara ini digunakan jika populasinya heterogen
      • Dlm populasi yang heterogen tsb, terdiri dari strata atau lapisan yang homogen
      • Jika jumlah tiap unit dalam setiap strata sama, maka dipakai ‘ simple stratified random sampling’
      • Jika jumlah unit dalam tiap strata tidak sama, maka digunakan ‘ proportional stratifief random sampling’
      • Dalam setiap stratum harus homogen, atau harus jelas perbedaannya
    • STRATIFIED RANDOM SAMPLING - + * - + * * * - + + - * * - - * + + - + + + * - * - * - - * * * * * * * - - - - - - - + + + + + + + + - + * * - - * + + - - STRATIFIKASI RANDOMISASI
    • CLUSTER RANDOM SAMPLING atau AREA RANDOM SAMPLING
      • Dilakukan bila populasi heterogen
      • Dlm populasi yang heterogen tsb, terdiri atas kelompok-kelompok (clusters) yang didalamnya masih mengandung unit populasi yg heterogen
      • Heterogenitas dalam cluster sama dg populasi
      • Dari cluster-cluster diambil secara random
      • Dari cluster terpilih, diambil unit populasi secara random
      • Heterogenitas sampel sama dg populasinya
    • CLUSTER/AREA RANDOM SAMPLING - + * + * - - * * - + - + - - - + + + * * * - + * - + * * + - + - + * * - + - + + - - - + * * * * + + - - + * * - - + + - - + * + + + - - + - * * + - + * + - - + * * + - - + + * * + - - - * * + + * * - - + - - - - + + + * * * - + * - + + - - - * * + + * * - - + - + + - - * * - * + - * RANDOMISASI CLUSTER RANDOMISASI UNIT SAMPEL SAMPEL 1 8 7 6 5 4 3 2 8 2
    • MULTISTAGE RANDOM SAMPLING
      • Merupakan kombinasi dari simpel - stratified - cluster random sampling
      • Sampel ditarik dari kelompok populasi, tetapi tidak semua anggota kelompok populasi menjadi anggota sampel
      • Dilakukan dg equal probability atau proportional probability
      • Equal prob = kelompok memp prob sama untuk dimasukkan ke dalam sampel
      • Proport prob = kelompok memp prob sebanding
    • NON PROBABILITY SAMPLING (Non Random Sampling)
      • 1. Convenience atau Accidental Sampling
      • 2. Purposive Sampling 3. Judgment Sampling 4. Expert Sampling 5. Quota Sampling
    • NON PROBABILITY SAMPLING (1)
      • 1. Convenience atau Accidental Sampling : - Sampel yg terdiri dari unit / individu yang mudah ditemui. - Metode ini tidak mempermasalahkan apakah sampel yg diambil mewakili populasi atau tidak. - Dirancang untuk melihat fenomena di masyarakat secara mudah.
      • 2. Purposive Sampling : - Sampling yang dilakukan berdasarkan keputusan peneliti, yang menurut pendapatnya nampak mewakili populasi.
    • NON PROBABILITY SAMPLING (2)
      • 3. Judgment Sampling : - Sampel ditentukan oleh petugas pengumpul data saat pengumpulan di lapangan.
      • 4. Expert Sampling : - Penentuan sampel dilakukan oleh sejumlah pakar - karena kepakarannya mereka dianggap dapat memilihkan sampel.
      • 5. Quota sampling : - Jumlah atau besar sampel ditentukan dahulu tanpa perhitungan statistik. - Jatah.
    • SAMPLE SIZE (1)
      • Untuk menentukan jumlah sampel, harus dapat menjawab 3 pertanyaan :
      • 1. Harga atau parameter apa yang akan diteliti atau dicari (rata-rata, proporsi, atau jumlah)
      • 2. Berapa harga alpha (size of test) dan atau 1-ß (power of test) yang akan digunakan dalam penelitiannya (level of significance)
      • 3. Berapa besarnya penyimpangan yang masih ditolerir dlm penelitiannya (confidence interval)
    • SAMPLE SIZE (2)
      • Syarat penting untuk suatu generalisasi atau inferensi
      • Semakin homogen populasi, semakin kecil sampel, semakin heterogen populasi, semakin besar sampel
      • Tujuan penentuan besar sampel :
      • 1. mewakili populasi ( representativeness )
      • 2. keperluan analisis
    • PENENTUAN BESAR SAMPEL (SAMPLE SIZE)
      • Perlu adanya teori sampling
      • Melibatkan rumus statistik  tetapi tidak semua penelitian.
      • Pada Penelitian Deskriptif  bisa menggunakan Non Probability Sampling ( Tak perlu rumus statistik )
      • Penelitian Analitik / Experimental /Inferensial  menggunakan Probability Sampling ( Perlu rumus Statistik)
    • KETENTUAN UMUM UNTUK MENAKSIR BESAR SAMPEL
      • Untuk menaksir parameter atau menguji hipotesis.
      • Data yang digunakan mrpk kontinyu atau kategorikal / diskrit.
      • Untuk penelitian Observasional atau Experimental
      • Berapa Presisi yang dikehendaki
      • Adakah nilai parameter populasi yang diketahui.
    • HAL YANG HARUS DIPERHATIKAN
      • Jenis dan rancangan penelitian
      • Tujuan penelitian/analisis
      • Jumlah populasi
      • Karakteristik populasi/cara pengambilan sampel (teknik sampling)
      • Jenis (skala pengukuran) data
    • JUMLAH SAMPEL UNTUK PENELITIAN SURVEI (DISKRIPTIF)-1
      • 1. Meneliti harga mean (rata-rata)
      • a. Untuk unit populasi yang infinitive (populasi
      • tidak dapat ditentuan sebelumnya) :
      • z 2 . δ 2
      • n = ---------
      • d 2
    • JUMLAH SAMPEL UNTUK PENELITIAN SURVEI (2)
      • b. Untuk unit populasi yang finitive :
      • N. z 2 . δ 2
      • n = --------------------- di mana :
      • d 2 . (N-1) + z 2 . δ 2
      • n = juml sampel d = penyimpangan yg
      • δ 2 = varians populasi ditolerir
      • z = harga standar normal N = juml unit populasi
      • (tergantung harga alpha)
    • JUMLAH SAMPEL UNTUK PENELITIAN SURVEI (3)
      • 1. Meneliti harga proporsi (p)
      • a. Untuk unit populasi yang infinitive (populasi
      • tidak dapat ditentuan sebelumnya) :
      • z 2 . p. q
      • n = ---------
      • d 2 ( q = 1 - p )
    • JUMLAH SAMPEL UNTUK PENELITIAN SURVEI (4)
      • b. Untuk unit populasi yang finitive :
      • N. z 2 . p. q
      • n = ------------------------ di mana :
      • d 2 . (N-1) + z 2 . p. q
      • n = juml sampel d = penyimpangan yg
      • δ 2 = varians populasi ditolerir
      • z = harga standar normal N = juml unit populasi
      • (tergantung harga alpha) q = 1 - p
      • p = estimator proporsi populasi
    • JENIS PENELITIAN OBSERVASIONAL EKSPERIMENTAL ESTIMASI UJI HIPOTESIS 1 POPULASI 2 POPULASI KOMPARASI KORELASI CLUST. R.S. STRA. R.S. SIMPLE/ SYST. R.S. 2 POPULASI 1 POPULASI K P K P K P K P CROSS SECT CASE CTRL CO-HORT CROSS SECT CASE CTRL CO-HORT K P K P
    • VARIABEL
    • VARIABEL (1)
      • Variabel adalah - Konsep yang mempunyai variabilitas - Segala sesuatu yang bervariasi.
      • Macam Variabel : 1. Variabel yang mempengaruhi 2. Variabel yang dipengaruhi.
      • A. Variabel Bebas = Var.pengaruh = var.perlakuan - Variabel yg bila dalam suatu saat berada bersama dengan variabel lain, variabel lain tersebut berubah dalam variasinya.
    • VARIABEL (2)
      • B. Variabel tak Bebas = var. tergantung = var. efek - Variabel yang berubah karena variabel bebas
      • Var. Bebas Var. Tergantung
      • C. Variabel Perantara = Var. Interviening = Penghubung
      • - Variabel yang menjebatani pengaruh variabel bebas dengan variabel tergantung.
      • Var. Bebas Var. antara Var. tergantg
    • VARIABEL (3)
      • D. Variabel Pendahulu :
      • - Variabel bebas yang berpengaruh pada variabel tergantung, tetapi sekaligus berpengaruh pula pada variabel bebas lainnya.
      • Var.Pendahulu
      • Var Bebas Var. Tergantg
    • VARIABEL (4)
      • E. Variabel Pra Kondisi : - Variabel yang keberadaannya merupakan pra syarat bagi bekerjanya suatu variabel bebas terhadap variabel tergantung.
      • Var. Pra Kondisi
      • Var. Bebas Var. Tergantg
    • CONTOH :
      • Tingkat Pendidikan
      • Status Ekonomi
      • Sanitasi Lingkungan
      • Status Gizi anak
      • Angka diare anak
      • A D II.
      • A D
      • B E C C B E
      • A
      • B C D E
    • HUBUNGAN ANTAR VARIABEL
      • Ada 3 macam hubungan : 1. Hubungan Simetris 2. Hubungan Asimetris 3. Hubungan Timbal Balik
      • 1. Hub. Simetris :
      • - Hubungan antar 2 variabel, tetapi tdk ada mekanisme pengaruh mempengaruhi / masing-2 mandiri.
      • 2. Hub. Asimetris :
      • - Hubungan 2 variabel dimana variabel yang satu mempengaruhi variabel lainnya.
      • 3. Hub. Timbal-Balik :
      • - Hubungan 2 variabel yang saling pengaruh mempengaruhi.
    • TINGKAT PENGUKURAN VARIABEL
      • 1. Variabel Nominal ( Skala Nominal ) :
      • - variabel yang variasinya tidak menunjukkan perurutan atau kesinambungan ( Berdiri sendiri )
      • - Misal : gol. Darah , jenis kelamin , suku bangsa dll.
      • 2. Variabel Ordinal ( Skala Ordinal ) :
      • - Variabel yang batas variasi nilai satu ke yang lain tidak jelas, sehingga yg dapat dibandingkan hanya penjenjangan ( lebih tinggi, sama, lebih rendah )
      • - Misal : tingkat pendidikan, tingkat kesembuhan dll.
      • 3. Variabel Interval ( Skala Interval ) :
      • - Variabel yg batas variasi nilai satu dg yang lain JELAS, jarak SAMA dan bisa dibandingkan
      • - memiliki sifat-sifat nominal, ordinal tetepi tidak punya nilai NOL absolut
      • - Misal : Suhu badan, IQ dll.
    • TINGKAT PENGUKURAN VARIABEL
      • 4. Variabel Rasio ( Skala Rasional) :
      • - Disamping intervalnya jelas, dan mempunyai nilai NOL Absolut.
      • - Misal : Usia, panjang jalan, Berat dll.
      √ √ √ √ Rasio - √ √ √ Interval - - √ √ Ordinal - - - √ Nominal Nol Absol Jarak Jenjang Beda Tk. Ukuran
    • DEFINISI OPERASIONAL
      • Setiap variabel yang terlibat dalam penelitian HARUS di definisi operasionalkan.
      • Definisi meliputi : Pengertian , Cara pengukuran, Alat ukur, Hasil pengukuran, Skala ukur variabel.
      • Haruslah dibuat sebelum formulir pengumpulan data dikembangkan.
      • Gunakan cara pengukuran dan alat ukur standar yang validitas dan reliabilitasnya sudah terjamin.
      • Sedapat mungkin gunakan variabel kontinyu.
    • lanjut ke PENGUMPULAN DATA