population sample in qualitative research, methodology, methods in social sciences and human sciences sociology, social sciences students

1. POPULASI, SAMPEL DAN
TEKNIK SAMPLING
1

2.  Pengertian Populasi
 Sampel
 Teknik Sampling
 Jenis-jenisTeknik Sampling
- Random Sampling
- Non Random Sampling
 Penetapan Jumlah Sampel
 Ukuran Sampel
2

3. A. PENGERTIAN POPULASI
 Jumlah keseluruhan dari satuan-satuan atau
individu-individu yang karakteristiknya hendak
diteliti. Dan satuan-satuan tersebut
dinamakan unit analisis, dan dapat berupa
orang-orang, institusi-institusi, benda-benda,
dll.
 Totalitas semua nilai yang mungkin, hasil
menghitung ataupun pengukuran kuantitatif
maupun kualitatif daripada karakteristik
tertentu mengenai semua objek yang lengkap
dan jelas yang ingin dipelajari sifat-sifatnya
3

4. B. SAMPEL
Sampel atau contoh adalah sebagian dari
populasi yang karakteristiknya hendak
diteliti. Sampel yang baik, yang
kesimpulannya dapat dikenakan pada
populasi, adalah sampel yang bersifat
representatif atau yang dapat
menggambarkan karakteristik populasi.
4

5. C. TEKNIK SAMPLING
1) Pengertian teknik sampling
Teknik pengambilan sample atau teknik
sampling adalah teknik pengambilan sampel
dari populasi.
Sampel yang merupakan sebagaian dari
populasi tsb. kemudian diteliti dan hasil
penelitian (kesimpulan) kemudian dikenakan
pada populasi (generalisasi).
5

6. POPULASI, SAMPEL, DAN SAMPLING
2. diteliti
1.Teknik sampling
3. generalisasi
6
POPULASI
SAMPEL

7. 2) Manfaat sampling
 Menghemat beaya penelitian.
 Menghemat waktu untuk penelitian.
 Dapat menghasilkan data yang lebih akurat.
 Memperluas ruang lingkup penlitian.
3) Syarat-syarat teknik sampling
Teknik sampling boleh dilakukan bila populasi bersifat
homogen atau memiliki karakteristik yang sama atau
setidak-tidaknya hampir sama. Bila keadaan populasi
bersifat heterogen, sampel yang dihasilkannya dapat
bersifat tidak representatif atau tidak dapat
menggambarkan karakteristik populasi.
7

8. JENIS-JENIS TEKNIK SAMPLING
8
TEKNIK
SAMPLING
NON
PROBABILITAS
SAMPLINGLING
PROBABILIOTAS
SAMPLING
RAMBANG SEDERHANA
SISTEMATIS
RAMBANG PROPORSIONAL
RAMBANG BERTINGKAT
KLUSTER
PURPOSIVE SAMPLING
SNOWBALL SAMPLING
QUOTA SAMPLING
ACCIDENTAL SAMPLING

9. 4. Jenis-jenis teknik sampling
a. Random sampling
Teknik sampling probabilitas atau random sampling
merupakan teknik sampling yang dilakukan dengan
memberikan peluang atau kesempatan kepada
seluruh anggota populasi untuk menjadi sampel.
Dengan demikian sampel yang diperoleh diharapkan
merupakan sampel yang representatif.
Teknik sampling semacam ini dapat dilakukan
dengan cara-cara sebagai berikut.
9

10. Cara-cara random sampling
1) Teknik sampling secara rambang sederhana.
 Cara paling populer yang dipakai dalam proses
penarikan sampel rambang sederhana adalah dengan
undian.
 Setiap elemen dalam populasi mempunyai kesempatan
sama untuk diseleksi sebagai subyek dalam sampel.
Satu hal penting, peneliti harus mengetahui jumlah
responden yang ada dalam populasi penelitian
 Sampling ini memiliki bias terkecil dan generalisasi
10

11. Cara-cara random sampling
 Syarat yang harus dipenuhi untuk rambang sederhana adalah:
a. Ukuran populasi harus terhingga, besarnya populasi harus diketahui
oleh peneliti, populasi yang bersifat konseptual atau teoretis dapat
dikategorikan pada populasi tak terhingga.
Populai yang terlalu banyak juga termasuk populasi tak terhingga.
b. Anggota populasi harus homogen, anggota populasi yang mempunyai
karakteristik yang dianggap sama atau pada umumnya sama (homogen)
samplingnya dapat dilakukan dengan sampling acak. Populasi yang
anggotanya mempunyai karakteristik berbeda-beda sampelnya tidak
dapat diambil dengan cara sampling acak.
c. Cara lain mengambil sampel secara acak ialah dengan menggunakan
tabel bilangan acak. Ada berbagai tabel bilangan acak salah satunya
dapat dilihat di kalkulator
Cara menggunakan tabel bilangan acak adalah sebagai berikut:
11

12. 12
1) Pertama-tama semua anggota populasi diberi nomor urut.
Jika populasi ada 500, maka berilah semua anggota populasi
nomor urut 1, 2, 3, dst. …… 500.
Misalnya jumlah sampel yang diambil ada 75.
2) Pilih secara acak atau acak baris dan kolom pada tabel bilangan
random, misalnya dipilih:
baris kedua kolom 05-09,
baris ketiga kolom 10-14,
baris keempat kolom 20-24,
baris kelima kolom 25-29.
3) baris keenam kolom15-19,
baris kesembilan kolom 25-29.

13. 13
 Dimulai dari baris kedua kolom 05-09, pilihlah berurutan ke
bawah digit yang tiga angka pertama-nya sesuai dengan nomor
anggota populasi.
 Setelah digit yang ada pada kolom tersebut habis, lanjutkan
pada kolom berikutnya, dst . sampai diperoleh sampel sebanyak
75.
4) Dari hal di atas, nomor yang menjadi sampel adalah:
 176, 374, 092, 036, 124, 214,
 112, 106, 206, 108, 298, 499, 072, 448, 428,
 466, 162, 100, 473, 456, 234, 373, 284
 364, 417.

14. Cara-cara random sampling
2)Teknik sampling secara sistematis (systematic
sampling)
 Prosedur ini berupa penarikan sample dengan cara mengambil setiap
kasus (nomor urut) yang kesekian dari daftar populasi.
 Setiap elemen populasi dipilih dengan suatu jarak interval (tiap ke n
elemen) dan dimulai secara random dan selanjutnya dipilih
sampelnya pada setiap jarak interval tertentu. Jarak interval
misalnya ditentukan angka pembagi 5,6 atau 10. Atau dapat
menggunakan dasar urutan abjad
 Syarat yang perlu diperhatikan oleh peneliti adalah adanya daftar
semua anggota populasi
 Sampling ini bisa dilakukan dengan cepat dan menghemat biaya,
tapi bisa menimbulkan bias
14

15. 15
Cara Pengambilan Sampel
 Suatu populasi yang mempunyai anggota 500 individu, akan
diambil sampelnya dengan teknik ini sebanyak 50 individu, maka
pertama-tama peneliti memberi nomor urut pada setiap anggota
populasi dengan urutan nomor 1, 2, 3, ….., 500.
 Kemudian peneliti membuat interval pada nomor-nomor anggota
populasi misalnya dengan interval 10 angka, sehingga diperoleh 50
kelompok bilangan (kelas interval).
 Setiap kelas interval secara acak ditetapkan bilangan mana akan
diambil anggotanya untuk dijadikan sampel yang mewakili interval
tersebut.
 Misalnya ditetapkan 7 sebagai nomor yang mewakili kelas interval
pertama ( 1 s.d. 10), maka selanjutnya akan didapati 17 untuk
mewakili kelas interval kedua (11 s.d. 20).
 Selanjutnya 27 mewakili kelas interval ketiga, dan seterusnya,
sampai 497 untuk mewakili kelas interval terakhir atau kelima puluh
(491 s.d. 500).
 Dengan demikian diperoleh jumlah sampel sebanyak 50.

16. Cara-cara random sampling
(lanjutan)
3) Teknik sampling secara rambang proporsional.
Jika populasi terdiri dari subpopulasi- subpopu-
lasi maka sample penelitian diambil dari setiap
subpopulasi. Adapun cara pengambilannya dapat
dilakukan secara undian maupun sistematis.
16

17. Cara-cara random sampling
(lanjutan)
4) Teknik sampling secara rambang bertingkat
(stratified sampling)
 Bila subpopulasi-subpopulasi sifatnya bertingkat, cara pengambilan
sampel sama seperti pada teknik sampling secara proporsional.
 Digunakan untuk mengurangi pengaruh faktor heterogen dan melakukan
pembagian elemen-elemen populasi ke dalam strata. Selanjutnya dari
masing-masing strata dipilih sampelnya secara random sesuai
proporsinya.
 Sampling ini banyak digunakan untuk mempelajari karakteristik yang
berbeda, misalnya, di sekolah ada kls I, kls II, dan kls III. Atau responden
dapat dibedakan menurut jenis kelamin; laki-laki dan perempuan, dll.
 Keadaan populasi yang heterogen tidak akan terwakili, bila
menggunakan teknik random. Karena hasilnya mungkin satu kelompok
terlalu banyak yang terpilih menjadi sampel.
17

18. 18
Cara pengambilan sampel
 Pertama mengidentifikasi karakteristik umum anggota populasi,
kemudian menentukan strata atau lapisan dari jenis karakteristik
unit-unit tersebut.
 Setelah ditentukan stratanya, baru dari masing-masing strata
diambil sampel yang mewakilinya.
 Pengambilan sampel tahap kedua ini, biasanya dilakukan dengan
cara acak, karenanya disebut stratified random sampling.
 Agar perimbangan sampel dari masing-masing strata memadai,
maka dalam teknik ini sering pula dilakukan perimbangan antara
jumlah anggota populasi berdasarkan masing-masing strata.
 Apabila sampling memperhatikan daerah (sampling area) maka
dalam hal ini setiap wilayah harus pula terwakili dalam sampel.

19.  Contoh Stratified Random Sampling:
Populasi 900 orang
Dibagi tiga
Gr gol.II Gr gol. III Gr gol. IV
300 orang 300 orang 300 orang
Pilih secara acak Pilih secara acak Pilih secara acak
Untuk 90 orang Untuk 90 orang Untuk 90 orang

20. Cara-cara random sampling
(lanjutan)
5)Teknik sampling secara kluster (cluster sampling)
 Ada kalanya peneliti tidak tahu persis karakteristik
populasi yang ingin dijadikan subjek penelitian karena
populasi tersebar di wilayah yang amat luas. Untuk itu
peneliti hanya dapat menentukan sampel wilayah,
berupa kelompok klaster yang ditentukan secara
bertahap. Teknik pengambilan sampel semacam ini
disebut cluster sampling atau multi-stage sampling.
20

21. Cara-cara random sampling
(lanjutan)
5)Teknik sampling secara kluster (cluster sampling)
 Elemen-elemen dalam populasi dibagi ke dalam
cluster atau kelompok, jika ada beberapa kelompok
dengan heterogenitas dalam kelompoknya dan
homogenitas antar kelompok. Teknik cluster sering
digunakan oleh para peneliti di lapangan yang
mungkin wilayahnya luas.
 Sampling ini mudah dan murah, tapi tidak efisien
dalam hal ketepatan serta tidak umum
21

22. b. Nonrandom sampling
1) Purposive sampling atau judgmental sampling
 Penarikan sampel secara purposif merupakan cara penarikan sample yang
dilakukan memiih subjek berdasarkan kriteria spesifik yang ditetapkan
peneliti berdasarkan ciri atau sifat-sifat populasi yang sudah diketahui
sebelumnya.
 Pelaksanaan pengambilan sampel yang menggunakan teknik ini, mula-
mula peneliti harus mengidentifikasi semua karakteristik populasi,
maupun dengan cara lain dalam mempelajari berbagai hal yang
berhubungan dengan populasi.
 Setelah itu barulah peneliti menetapkan berdasarkan pertimbangannya,
sebagian dari anggota populasi menjadi sampel penelitian.
 Jadi teknik pengambilan sampel dengan pupossive sampling berdasarkan
pada pertimbangan pribadi peneliti.
22

23. b. Nonrandom sampling
2) Snow-ball sampling (penarikan sample secara bola salju).
 Proses pengambilan sample dengan cara sambung
menyambung informasi dari unit satu dengan unit lain
sehingga menjadi satu kesatuan unit yang banyak
 Penarikan sample pola ini dilakukan dengan menentukan
sample pertama. Sampel berikutnya ditentukan berdasarkan
informasi dari sampel pertama, sampel ketiga ditentukan
berdasarkan informasi dari sample kedua, dan seterusnya
sehingga jumlah sample semakin besar, seolah-olah terjadi
efek bola salju
23

24. b. Nonrandom sampling
3) Quota sampling (penarikan sample secara
jatah).
 Teknik sampling ini dilakukan dengan cara pertama-tama menetapkan
berapa besarnya jumlah sampel yang diperlukan.
 Biasanya yang dijadikan sample penelitian adalah subjek yang mudah
ditemui sehingga memudahkan pula proses pengumpulan data.
 Kemudian menetapkan banyaknya jatah atau quotum, maka jatah
atau quotum itulah yang dijadikan dasar untuk mengambil unit
sampel yang diperlukan.
 Anggota populasi manapun yang akan diambil, tidak menjadi
masalah, yang penting jumlah quotum yang sudah ditetapkan dapat
dipenuhi.
24

25. b. Nonrandom sampling
4)Accidental sampling atau convenience sampling
 Metode yang proses pengambilan sampelnya cukup dengan
mengambil siapa saja yang kebetulan ditemui oleh observer
di lapangan sesuai kebutuhan studi.
 Dalam penelitian bisa saja terjadi diperolehnya sampel yang
tidak direncanakan terlebih dahulu, melainkan secara
kebetulan, yaitu unit atau subjek tersedia bagi peneliti saat
pengumpulan data dilakukan
25

26. PENETAPAN JUMLAH SAMPEL
Berapakah besar jumlah yang
dinyatakan memenuhi syarat untuk
penelitian ?
Apa saja yang harus dipertimbangkan
dalam menetapkan jumlah sampel ?
26

27. PENETAPAN JUMLAH SAMPEL
Ada beberapa pertimbangan untuk penetapkan
jumlah sampel :
1. Sejauh mana homogenitas populasi. Jika
populasi 100 persen homogen besar
sampel tak jadi persolan (misal menen-
tukan golongan darah). Namun jika popu-
lasi kurang homogen besar jumlah sam- pel
harus dipertimbangkan .
2. Apakah sampel memenuhi jumlah mini-
mum untuk analisis statistik (untuk pene-
litian kuantitatif analitik)
27

28. Ukuran Sampel
Kuantitatif :
dapat ditaksir dengan akurat, berdasar analisis
yang akan dilakukan, presisi estimasi yang
diinginkan, kesalahan random yang masih
bisa ditoleransi, kuasa statistik yang
diharapkan
Kualitatif :
 Ukuran sampel cukup besar jika peneliti telah
puas bahwa data yang diperoleh cukup kaya
dan cukup meliput dimensi yang diteliti.
 Umumnya sekitar 40 responden, jarang >200

29. SAMPLE SIZE / BESAR SAMPEL
Tergantung pada :
 Pertimbangan representative
 Adanya sumber-sumber yang dapat digunakan
untuk menentukan batas maksimal dari
besarnya sampel.
 Pertimbangan analisis
 Kebutuhan rencana analisis yang menentukan
batas minimal besar sampel.

30. Variabel-variabel yang akan
menentukan jumlah sampel
 Tingkat kemaknaan statistik (α)
 Kuasa statistik (1-β)
 Besarnya pengaruh variabel terhadap efek
 Proporsi efek pada populasi tak terpapar
(kohort)
 Proporsi paparan pada populasi normal (kasus
kontrol)
 Perbandingan ukuran sampel antar kelompok
studi yang dikehendaki

31.  Peneliti menentukan α dan β berdasar
pertimbangan resiko yang masih dapat
diterima dari penelitian (0.05, 0.01, 0.001
dst)
 Besarnya pengaruh variabel bebas terhadap
efek ditetapkan oleh peneliti berdasar hasil
penelitian sebelumnya

32. No JENIS MASALAH RUMUS BESAR SAMPEL
1 Deskriptif kategorik ( Z α )2 pq
d2
2 Deskriptif numerik ( Z α x s)2
d2
3 Analitik komparatif ( Z α √2PQ + Zβ √ P1Q1 + P2Q2)2
Kategorikal tdk berpsg (p1 - P2 ) 2
4 Analitik komparatif N1=N2= [ Z α (OR-1) + Zβ√[ (OR+1)2 - (OR-1)2 π)]2
Kategorikal berpsg (OR-1)2 π 2
5 Analitik komparatif numerik 2 ( Z α + Z β )2 S2
tdk berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2
6 Analitik komparatif numerik
tdk berpasangan > 2 kelompok
7 Analitik komparatif numerik ( Z α + Z β )2 S2
berpasangan 2 kelompok ( x1 - X2 )2
8 Analitik komparatif numerik
berpasangan > 2 kelompok
9 Korelatif [ ( Z α + Z β )2 ]
(0,5 ln) [ ( 1 + r )/(1-r) ]2
10 Multivariate F (V1, ES
11 Diagnostik ( Z α )2 Sen (1-sen)
d2P
12 Survival ( Z α + Z β )2 [ Ǿ ( λc) + Ǿ ( λi)]
( λc - λi)2

33. Error Z α one tailed atau β Z α two tailed
0,01 2,576 2,581
0,02 2,238 2,576
0,03 1,960 2,238
0,05 1,645 1,960
0,10 1,282 1,645
0,15 1,036 1,440
0,20 0,842 1,282
Z α dan β

34. PENENTUAN BESARNYA SAMPEL
(SAMPLE SIZE)
Penetapan jumlah sampel tergantung pada:
1. Adanya sumber data yang dapat digunakan untuk
menetapkan batas maksimal dari besarnya sample
2. Kebutuhan dari rencana analisis yang menentukan batas
minimal dari besarnya sampel:
1. Angka perkiraan dari proporsi yang mau diukur (misal:
penelitianpenyakit jantung koroner ditetapkan 50%)
2. Tetapkan tingkat kepercayaan (misal: 5%, atau 1%)
3. Tetapkan derajat kepercayaan (Confidence levels) misal: 95%, atau
99%.
3. Hitung jumlah/besar sampel

35. Formula
p x q
N - n
d = Z x √ n x √ N
- 1
d: penyimpangan (0,05 atau 0,01)
Z: SD normal (pd 1,96 atau 2,58)
p: proporsi sifat tertentu yang terjadi pada
populasi, bila tidak diketahui maka p=0,05
q:1-p atau (p + q = 1)
N: besarnya populasi
n: besarnya sampel

36. Contoh:
Penelitian tentang status gizi anak
balita di kelurahan X N=923.000,
prevalensi gizi kurang tidak
diketahui.Tentukan besar sampel (n)
yang harus diambil bila dikehendaki
derajat kemaknaan(1- α =95% dengan
estimasi penyimpangan(α=0,05)
 Bila dimasukan ke dalam formula di atas
diperoleh besarnya sampel n = 480

37. Untuk populasi kecil < 10.000
formulanya:
N
n =
1 +
N (d2)
N: besar populasi
n: besar sampel
d: tingkat kepercayaan/ketepatan yang diinginkan

38. Formula Snedecor dan Cochran:
Z α
2 pxq
n =
d2
n = besar sampel
p = proporsi variabel yang dikehendaki
q = 1 – p
Z α = simpangan rata-rata pada derajat kemaknaan α
d = kesalahan sampling yg masih ditoleransi
Z α pada α 0,05 dua arah = 1,96 dan satu arah = 1,64
α 0,01 dua arah = 2,58 dan satu arah = 2,32

39. Koreksi untuk populasi
terbatas <10.000
n
nk =
1 + n/N
Contoh: bila p sampel tdk diketahui maka p=50% dan
q=50% pada derajat kepercayaan 95% dan selisih antara
sampel dengan populasi 10% maka:
n =(1,962x0,5x0,5)/(0,1)2 = 100.
Utk d=5% dan n=1/d2=1/0,0025=400
Bila populasi studi 1000 maka
Nk =(400/1+(400/1000)=286

40. Beberapa contoh menentukan
sample size
Populasi kurang dari 10.000
n = N
1 + N (d²)
N = besar populasi
n = besar sampel
d = tingkat kepercayaan yang diinginkan

41. Beberapa contoh menentukan
sample size
Rumus lain:
d = Z x √pxq x √N-n
n N-1
d = penyimpangan thd populasi atau derajat ketepatan yang diinginkan,
biasanya 0.05 atau 0.001
Z = standart deviasi normal biasanya ditentukan pada 1.95 atau 2.0
p = proporsi untuk sifat tertentu yang diperkirakan terjadi pada populasi.
Apabila tidak diketahui proporsi atau sifat tertentu tersebut, maka
p=0.05
q = 1.0-p
N = besar populasi
n = besar sampel

42. Beberapa contoh menentukan
sample size
Hair et al (1998)
Rasio antara jumlah subjek dan jumlah
variabel independen dalam analisis
multivariat dianjurkan sekitar 15 sampai 20
subjek per variabel independen
Pada penelitian dengan teknik analisis regresi
multivariat

43. 43
TERIMA KASIH
WASSALAAMU ‘ALAIKUM
WARAKHMATULLAAHI WABAROKAATUH