CLUSTER RANDOM
             SAMPLING
• Populasi dibagi kedalam sub-sub unit yang berukuran
  lebih kecil. Sampel tahap pertama, diperoleh dari
  pemilihan sebagian atas unit-unit atau lebih dikenal
  dengan nama unit primer, dan sampel tahap kedua,
  diperoleh dan pemilihan unit didalam unit primer terpilih
  (William G Cochran)
• Populasi bisa dipisah menurut rumpun/ kelompok/
  cluster tertentu
• CLUSTER/RUMPUN :
   – subpopulasi dari populasi awal
   – tiap rumpun heterogen
   – antar rumpun homogen
• Contoh : rumpun (blok) rumah (RT, RW)
             kloter jamaah haji
CLUSTER RANDOM SAMPLING

 -+*+*-   +**--+
    1       5
-**-+-+   +--+*+
---+++* ++--+-                    SAMPEL
    2      6          ---+++*
**-+*-+ * *+-+*           2        ++--
                      **-+*-+      **-*
**+-+- +--+**+        +---**+
  3       7               8        +-*
+**-+- --+ +**        +**--+-
++---+* +---**+
   4       8
***++-- +**--+-
              RANDOMISASI   RANDOMISASI
                CLUSTER     UNIT SAMPEL
SATU POPULASI
           (Estimasi Proporsi)
CLUSTER RANDOM SAMPLING

              N Z²1-α/2 σ²
 n = ------------------------------------------
      (N-1) d² (N/C) ² + Z²1-α/2 σ²
SATU POPULASI
                       (Estimasi Proporsi)

   CLUSTER RANDOM SAMPLING
n        = besar sampel (jumlah cluster) minimum
N        = besar populasi
Z1-α/2   = nilai distribusi normal baku (tabel Z) pada α
           tertentu
d        = kesalahan (absolut) yang dapat ditolerir
C        = jumlah seluruh cluster di populasi
σ2       = ∑(ai – mi P)2/(C’-1) dan P = ∑ai /∑mi
ai       = banyaknya elemen yang masuk kriteria pada
           cluster ke-i
mi       = banyaknya elemen pada cluster ke-i
C’       = jumlah cluster sementara
PERHATIAN …..!!!!
Menurut Ariawan(1998):
• Strategi yang digunakan untuk menghitung besar
  sampel untuk metode klaster adalah dengan
  menggunakan rumus untuk sampel acak sederhana
  dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek
  desain (design effect).
            Z1-α/22 . p . (1-p)
•      n = ----------------------X 2
                       d2
• Deff : bernilai 2 (WHO, Ariawan & Frerichs, 1995)
• Karena rumus varians selain kompleks juga
  mengandung parameter Pi proporsi pada klaster i yang
  sulit diketahui sebelum survey dilakukan
                   M −m    m           m
                                                   N −n
     ˆ    ˆ
    Var ( P ) =              ∑
                  Mm (m − 1) i =1
                                     ˆ
                                  ( P1 − P ) 2 +             ∑ P1(1 − Pi )
                                                 NMm (n − 1) i=1
                                                                      ˆ
Contoh 1:
• Dinas Kesehatan Kab.X Papua ingin
  mengetahui cakupan imunisasi lengkap pada
  anak. Dari hasil survey imunisasi pada tingkat
  propinsi Papua 1 tahun yang lalu diperoleh
  cakupan imunisasi lengkap sebesar 70%. Pada
  penelitian ini, peneliti juga merencanakan untuk
  menggunakan metode sampel cluster 2 tahap
  dengan menggunakan 20 klaster . Pada tahap
  pertama akan dipilih desa dan pada tiap desa
  terpilih lalu akan dipilih sejumlah anak berumur
  1-2 tahun secara acak sederhana. Berapa besar
  sampel yang diperlukan jika peneliti
  menginginkan kesalahan maksimum terhadap
  cakupan imunisasi di populasi sebesar 5% dan
  derajat kepercayaan 95%?.
• Diket   : P = 70% d = 5%         CI = 95%
• Ditanya : n total dan n cluster?
• Jawab :
          Z1-α/22 . p . (1-p)
•   n = ----------------------X 2 deff
                         d2
          (1,96)2 . 0,07 . (1-0,07)
•   n = -------------------------------- X 2
                    (0,05)2

•    = 323 X 2 = 646 anak
    .n

•   Maka untuk sampel di 20 cluster adalah 646/20 = 33 anak untuk tiap
    cluster
Ringkasan tahapan/langkahnya:
• Langkah 1: Memilih sampel desa
• Langkah 2: Memilih responden pada desa
  yang terpiiih pada langkah 1.
• Dalam terminologi sampel, langkah di atas
  disebut sebagai tingkat (stage) dan
  pengambilan sampel diberi nama sesuai
  dengan banyaknya tingkat.
• Jadi contoh di atas adalah pengambilan
  sampei secara klaster 2 tingkat.
MULTI STAGE SAMPLING
• Sampel bertingkat/ banyak tahap
• Untuk populasi besar
• Menggunakan desain gabungan;
  stratifikasi dan klaster.
• Contoh: suatu survei dilakukan untuk
  mengetahui cakupan imunisasi campak
  pada anak sekolah dasar di kabupaten
  Cirebon
Maka pengambilan sampel dapat dilakukan:

• Langkah 1: Memilih j kecamatan dari J
  kecamatan yang ada di kabupaten Cirebon.
• Langkah 2: Pada j kecamatan terpilih, dipilih
   k keiurahan/desa dari K kelurahan/desa
  yang ada di kecamatan terpilih.
• Langkah 3: Pada k kelurahan/desa terpilih,
  dipilih l sekolah dasar dari L sekolah dasar yang
  ada di kelurahan/desa terpilih.
• Langkah 4: Pada I sekolah terpilih, dipilih m
  kelas dari M kelas yang ada.
• Langkah 5: Pada m kelas terpilih, dipilih semua
  murid yang ada di kelas terpilih
Keterangan tahapan:
1. Kelas berfungsi sebagai unit sampel
   disebut unit sampel primer (primary
   sampling unit/PSU = kecamatan).
2. Murid berfungsi sebagai unit elementer.
3. Pemilihan klaster dilakukan secara acak,
   m klaster dipilih secara acak dari M
   klaster yang ada.
Contoh daftar cluster yang
           teridentifikasi:
Desa        Jml penduduk   Jml pddk kumulatif
Sukasari          1500                1500
Sukamanah         3000                4500
Sukajadi          2350                6850
Sukamakmur        4000               10850
Sukamaju          1350               12200
Gotong-royong     3200               15400
Telaga warna      1780               17180
Warna sari        1900               19080
Situ biru         2560               21640
Sari maju         3400               25040
Maka desa yang terpilih sbb:
• Pemilihan klaster dilakukan dengan
  menggunakan metode acak dengan selang
  nomor 1 sampai dengan 25040.
• Misalkan angka acak pertama adalah 1653,
  angka 1653 tersebut berada di antara 1501 dan
  4500, jadi desa Sukamanah terpilih.
• Angka acak kedua dipilih, misalkan angka
  tersebut adalah 9201. Angka ini terletak pada
  selang 6851 sampai dengan 10850, berarti
  desa Sukamakmur terpilih, dst
• Dengan cara ini klaster yang lebih besar
  memiliki kesempatan untuk terpilih lebih besar
  pula, karena selang yang dimiliki lebih lebar.

Cluster & multi satge random sampling

  • 1.
    CLUSTER RANDOM SAMPLING • Populasi dibagi kedalam sub-sub unit yang berukuran lebih kecil. Sampel tahap pertama, diperoleh dari pemilihan sebagian atas unit-unit atau lebih dikenal dengan nama unit primer, dan sampel tahap kedua, diperoleh dan pemilihan unit didalam unit primer terpilih (William G Cochran) • Populasi bisa dipisah menurut rumpun/ kelompok/ cluster tertentu • CLUSTER/RUMPUN : – subpopulasi dari populasi awal – tiap rumpun heterogen – antar rumpun homogen • Contoh : rumpun (blok) rumah (RT, RW) kloter jamaah haji
  • 2.
    CLUSTER RANDOM SAMPLING -+*+*- +**--+ 1 5 -**-+-+ +--+*+ ---+++* ++--+- SAMPEL 2 6 ---+++* **-+*-+ * *+-+* 2 ++-- **-+*-+ **-* **+-+- +--+**+ +---**+ 3 7 8 +-* +**-+- --+ +** +**--+- ++---+* +---**+ 4 8 ***++-- +**--+- RANDOMISASI RANDOMISASI CLUSTER UNIT SAMPEL
  • 3.
    SATU POPULASI (Estimasi Proporsi) CLUSTER RANDOM SAMPLING N Z²1-α/2 σ² n = ------------------------------------------ (N-1) d² (N/C) ² + Z²1-α/2 σ²
  • 4.
    SATU POPULASI (Estimasi Proporsi) CLUSTER RANDOM SAMPLING n = besar sampel (jumlah cluster) minimum N = besar populasi Z1-α/2 = nilai distribusi normal baku (tabel Z) pada α tertentu d = kesalahan (absolut) yang dapat ditolerir C = jumlah seluruh cluster di populasi σ2 = ∑(ai – mi P)2/(C’-1) dan P = ∑ai /∑mi ai = banyaknya elemen yang masuk kriteria pada cluster ke-i mi = banyaknya elemen pada cluster ke-i C’ = jumlah cluster sementara
  • 5.
    PERHATIAN …..!!!! Menurut Ariawan(1998): •Strategi yang digunakan untuk menghitung besar sampel untuk metode klaster adalah dengan menggunakan rumus untuk sampel acak sederhana dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek desain (design effect). Z1-α/22 . p . (1-p) • n = ----------------------X 2 d2 • Deff : bernilai 2 (WHO, Ariawan & Frerichs, 1995) • Karena rumus varians selain kompleks juga mengandung parameter Pi proporsi pada klaster i yang sulit diketahui sebelum survey dilakukan M −m m m N −n ˆ ˆ Var ( P ) = ∑ Mm (m − 1) i =1 ˆ ( P1 − P ) 2 + ∑ P1(1 − Pi ) NMm (n − 1) i=1 ˆ
  • 6.
    Contoh 1: • DinasKesehatan Kab.X Papua ingin mengetahui cakupan imunisasi lengkap pada anak. Dari hasil survey imunisasi pada tingkat propinsi Papua 1 tahun yang lalu diperoleh cakupan imunisasi lengkap sebesar 70%. Pada penelitian ini, peneliti juga merencanakan untuk menggunakan metode sampel cluster 2 tahap dengan menggunakan 20 klaster . Pada tahap pertama akan dipilih desa dan pada tiap desa terpilih lalu akan dipilih sejumlah anak berumur 1-2 tahun secara acak sederhana. Berapa besar sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan kesalahan maksimum terhadap cakupan imunisasi di populasi sebesar 5% dan derajat kepercayaan 95%?.
  • 7.
    • Diket : P = 70% d = 5% CI = 95% • Ditanya : n total dan n cluster? • Jawab : Z1-α/22 . p . (1-p) • n = ----------------------X 2 deff d2 (1,96)2 . 0,07 . (1-0,07) • n = -------------------------------- X 2 (0,05)2 • = 323 X 2 = 646 anak .n • Maka untuk sampel di 20 cluster adalah 646/20 = 33 anak untuk tiap cluster
  • 8.
    Ringkasan tahapan/langkahnya: • Langkah1: Memilih sampel desa • Langkah 2: Memilih responden pada desa yang terpiiih pada langkah 1. • Dalam terminologi sampel, langkah di atas disebut sebagai tingkat (stage) dan pengambilan sampel diberi nama sesuai dengan banyaknya tingkat. • Jadi contoh di atas adalah pengambilan sampei secara klaster 2 tingkat.
  • 9.
    MULTI STAGE SAMPLING •Sampel bertingkat/ banyak tahap • Untuk populasi besar • Menggunakan desain gabungan; stratifikasi dan klaster. • Contoh: suatu survei dilakukan untuk mengetahui cakupan imunisasi campak pada anak sekolah dasar di kabupaten Cirebon
  • 10.
    Maka pengambilan sampeldapat dilakukan: • Langkah 1: Memilih j kecamatan dari J kecamatan yang ada di kabupaten Cirebon. • Langkah 2: Pada j kecamatan terpilih, dipilih k keiurahan/desa dari K kelurahan/desa yang ada di kecamatan terpilih. • Langkah 3: Pada k kelurahan/desa terpilih, dipilih l sekolah dasar dari L sekolah dasar yang ada di kelurahan/desa terpilih. • Langkah 4: Pada I sekolah terpilih, dipilih m kelas dari M kelas yang ada. • Langkah 5: Pada m kelas terpilih, dipilih semua murid yang ada di kelas terpilih
  • 11.
    Keterangan tahapan: 1. Kelasberfungsi sebagai unit sampel disebut unit sampel primer (primary sampling unit/PSU = kecamatan). 2. Murid berfungsi sebagai unit elementer. 3. Pemilihan klaster dilakukan secara acak, m klaster dipilih secara acak dari M klaster yang ada.
  • 12.
    Contoh daftar clusteryang teridentifikasi: Desa Jml penduduk Jml pddk kumulatif Sukasari 1500 1500 Sukamanah 3000 4500 Sukajadi 2350 6850 Sukamakmur 4000 10850 Sukamaju 1350 12200 Gotong-royong 3200 15400 Telaga warna 1780 17180 Warna sari 1900 19080 Situ biru 2560 21640 Sari maju 3400 25040
  • 13.
    Maka desa yangterpilih sbb: • Pemilihan klaster dilakukan dengan menggunakan metode acak dengan selang nomor 1 sampai dengan 25040. • Misalkan angka acak pertama adalah 1653, angka 1653 tersebut berada di antara 1501 dan 4500, jadi desa Sukamanah terpilih. • Angka acak kedua dipilih, misalkan angka tersebut adalah 9201. Angka ini terletak pada selang 6851 sampai dengan 10850, berarti desa Sukamakmur terpilih, dst • Dengan cara ini klaster yang lebih besar memiliki kesempatan untuk terpilih lebih besar pula, karena selang yang dimiliki lebih lebar.