Research Methods of Quantitative and Experimental Design

1. Population and
Samples
Lecture 04 – Research Methods of Quantitative and Experimental Design

2. Population and Samples
• Salah satu yang paling penting dalam perencanaan penelitian adalah pemilihan
responden.
• Misaln, Anda ingin mempelajari perilaku merokok pada siswa sekolah menengah.
Siapa yang akan mengisi kuesioner Anda? Apakah semua siswa sekolah
menengah di negara ini?
• Hal yang mungkin dilakukan adalah meminta sekelompok kecil siswa di wilayah
Anda untuk mengisi kuesioner.

3. Population and Samples
• Populasi adalah seluruh individu yang masuk dalam kriteria partisipan seorang
peneliti.
• Meskipun seluruh anggota populasi biasanya tidak masuk dalam studi penelitian, tetapi
hasil dari penelitian ini digeneralisasikan ke seluruh populasi.
• Sampel adalah sekumpulan individu yang dipilih dari suatu populasi dan biasanya
dimaksudkan untuk mewakili populasi dalam suatu penelitian.
• Hampir semua penelitian menggunakan sampel dalam studi mereka. Oleh karena itu, sangat penting untuk
memilih sampel yang representatif dalam penelitian.

4. Population
and Samples

5. Hubungan antara Populasi dan Sampel
• Targeted Population adalah kelompok target yang ditentukan oleh peneliti.
• Biasanya, targeted population tidak mudah untuk didapatkan datanya.
• Misal, seorang peneliti yang tertarik pada pengobatan bulimia nervosa pada remaja, populasi
target akan menjadi semua remaja di dunia yang didiagnosis dengan gangguan ini.
• Seorang peneliti akan memiliki akses ke klinik lokal yang memiliki klien dengan
gangguan makan.
• Klien dari klinik lokal (remaja yang didiagnosis dengan bulimia nervosa) menjadi
accessible population dari kriteria populasi yang ditentukan

6. The Relationship
Among the Target
Population the
Accessible
Population, and
the Sample

7. Representative
Sample
• Tujuan dari sebuah penelitian adalah untuk
menguji pada sampel dan kemudian
menggeneralisasi hasilnya kepada populasi.
• Seberapa akurat kita dapat menggeneralisasi
hasil dari sampel yang diberikan kepada
populasi tergantung pada keterwakilan sampel.
• Sampel yang representatif adalah sampel dengan
karakteristik yang sama dengan populasi.
• Seorang peneliti harus mempertimbangkan
seberapa baik populasi yang dapat diakses
melalui populasi target.

8. Continue…
• A biased sample adalah sampel dengan karakteristik yang
berbeda dari populasi.
• Jika individu dalam sampel berbeda(lebih pintar, tua
atau lebih muda) daripada individu dalam populasi,
maka sampelnya dikatakan biased
• Selection bias or sampling bias terjadi ketika peserta atau
subjek dipilih dengan cara yang meningkatkan kemungkinan
mendapatkan sampel yang bias.
• Besar kemungkinan bahwa a biased sample merupakan
hasil dari selection bias, yang berarti bahwa prosedur
pengambilan sampel lebih menguntungkan pemilihan
beberapa individu daripada yang lain.

9. Sample Size
• Hal mendasar dalam menentukan seberapa besar sampel yaitu harus representatif.
• Tetapi, tidak ada jawaban sederhana untuk pertanyaan ini.
• Prinsip pertama adalah sampel besar memungkinkan untuk lebih representatif daripada
sampel kecil.
• Prinsip ini dikenal sebagai law of large sample size dan menyatakan bahwa semakin
besar ukuran sampel, semakin besar kemungkinan bahwa nilai yang diperoleh dari
sampel sama dengan nilai aktual untuk populasi..
• Salah satu cara yang dapat dipertimbangkan adalah melihat studi penelitian serupa
untuk melihat berapa banyak partisipan yang mereka gunakan.

10. Sampling Basics
• Proses memilih individu untuk studi disebut pengambilan sampel. Para
peneliti telah mengembangkan berbagai metode pengambilan sampel
yang berbeda (juga disebut teknik pengambilan sampel atau prosedur
pengambilan sampel).
• Metode pengambilan sampel terbagi dalam dua kategori:
1. Probability sampling and,
2. Non-probability sampling.

11. Probability
Sampling
• Dalam probability sampling, peluang
untuk memilih individu tertentu diketahui
dan dapat dihitung. Misalnya 1/100 = 0,01
• Sampling probabilitas memiliki tiga
persyaratan umum :
1. Ukuran pasti populasi harus diketahui dan
harus membuat daftar semua individu
2. Setiap individu dalam populasi harus
memiliki probabilitas yang sama
3. Seleksi harus merupakan random sampling,
yang berarti setiap hasil memiliki
kemungkinan yang sama

12. Non-
probability
sampling
• Peluang memilih individu tidak diketahui karena
peneliti tidak mengetahui ukuran populasi dan
tidak dapat membuat daftar anggota populasi.
• Meskipun demikian, dalam nonprobability
sampling, peneliti tidak menggunakan metode
seleksi yang tidak bias.
• Sebagai contoh, seorang peneliti yang ingin
mempelajari perilaku anak-anak prasekolah
dapat pergi ke pusat penitipan anak
setempat di mana sekelompok anak-anak
prasekolah dapat diteliti.

13. Probability
Sampling
Methods
• Simple Random Sampling (SRS)
• Persyaratan dasar untuk pengambilan sampel acak
adalah bahwa setiap individu dalam populasi
memiliki peluang yang sama untuk dipilih.
• Persyaratan kedua adalah bahwa setiap seleksi tidak
tergantung pada yang lain
• Dalam metode ini, semua peserta didaftar dan
kemudian dipilih secara acak pada waktu yang sama.
• Tiga langkah dalam SRS :
1. Tetapkan dengan jelas populasi Anda dan sample
size.
2. Daftar semua anggota populasi.
3. Gunakan proses acak untuk memilih individu dari
daftar.

14. Probability
Sampling
Methods
• Systematic Sampling
• Systematic sampling identik dengan
sampling acak sederhana, tetapi
• Peneliti secara sistematis memilih setiap
nama ke-n dalam daftar setelah seleksi
pertama
• Contoh: seorang peneliti ingin memilih 25
peserta dari 100, dan ia membuat daftar 1 -
100 orang, dan orang yang ke-8 terpilih.
Karena 100/25 adalah 4, maka setiap
individu keempat setelah peserta 8 dipilih
(12, 16, 20, dan seterusnya).

15. Probability Sampling Methods
• Stratified Random Sampling
• Suatu populasi biasanya terdiri dari
berbagai subkelompok
• Untuk mendapatkan sampel semacam
ini, pertama-tama diidentifikasi
subkelompok (atau strata) tertentu yang
akan dimasukkan dalam sampel.
• Kemudian dipilih sampel acak berukuran
sama dari masing-masing subkelompok
menggunakan langkah-langkah yang
sama seperti dalam pengambilan sampel
acak sederhana.
• Sebagai contoh, misalkan,
• Jika seorang peneliti berencana
untuk memilih 50 individu dari kelas
introduction to psychology dan ingin
memastikan bahwa pria dan wanita
diwakili secara setara.
• Pertama, peneliti memilih sampel
acak 25 laki-laki di kelas dan
kemudian sampel acak 25
perempuan di kelas yang sama.

16. Non-Probability
Sampling
• Convenience Sampling
• Dalam convenience sampling, peneliti hanya
menggunakan partisipan yang mudah
didapat.
• Orang-orang dipilih berdasarkan ketersediaan
dan keinginan mereka untuk merespons.
• Convenience sampling dianggap sebagai
bentuk pengambilan sampel yang lemah
karena peneliti tidak berupaya untuk
mengetahui populasi atau menggunakan
proses acak dalam seleksi

17. Non-
Probability
Sampling
• Purposive Sampling
• Purposive sampling adalah teknik pengambilan
sampel di mana seorang peneliti bergantung
pada kriteria tertentu ketika memilih anggota
populasi.
• Dalam pengambilan sampel purposive, kriteria
tertentu perlu digunakan untuk memilih
partisipan yang membantu menjawab
pertanyaan penelitian.
• Sebagai contoh, seorang peneliti telah
menetapkan beberapa kriteria peserta dalam
studinya, yaitu perempuan, rentang usia 23 - 35
tahun, telah bekerja minimum dua tahun di
perusahaan saat ini, telah menikah dan memiliki
anak.