1. Dokumen tersebut membahas berbagai metode pengambilan sampel dalam penelitian kuantitatif, termasuk probability sampling dan non-probability sampling. 2. Probability sampling meliputi simple random sampling, systematic sampling, stratified random sampling, dan cluster sampling. Sedangkan non-probability sampling meliputi convenience sampling, purposive sampling, dan quota sampling. 3. Besar sampel dan metode pengambilan sampel dapat mempengaruhi hasil penelitian melalui variabilitas jawaban, bias sampling, dan motivasi subjek.

1. Hengki Yudha Barnaba, S,Pd
11712251015

2. Unit of Study and
Population
Analysis
Sampling for
Sample Size Factor Affecting
Quantitative Design
Sample Size
Response variability
Probability Volunteer samples
Non Probability
Sampling bias
Subject motivation
Simple Random
Convenience
Systematic
Purposeful
Stratified
Quota
Cluster

3. What is a Population?
Populasi atau universe adalah sekelompok
orang, kejadian, atau benda, yang dijadikan obyek penelitian.
Jika yang ingin diteliti adalah sikap konsumen terhadap satu
produk tertentu, maka populasinya adalah seluruh konsumen
produk tersebut.
Anggota Populasi yang terdiri atas orang-orang biasa disebut
SUBJEK PENELITIAN, tetapi kalau bukan orang di sebut OBJEK
PENELITIAN (Prof.Dr. Nana Syaodih 2011:250)
Top down, tentukan populasi dulu kemudian turun ke sampel.
Hal yang SERINGterjadi: memilih sampel yang gampang dulu
kemudian mengasumsikan sampel tersebut representatif
terhadap populasi (bottom-up) belum tentu!

4. Syarat sampel
• Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat
ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam
sampel. Dengan kata lain makin sedikit tingkat
kekeliruan yang ada dalam sampel, makin
akurat sampel tersebut. Tolak ukur
adanya“bias” atau kekeliruan adalah populasi.

5. Syarat sampel
• Presisi. memiliki tingkat presisi estimasi.
Presisi mengacu pada persoalan sedekat
mana estimasi kita dengan karakteristik
populasi. Presisi diukur oleh simpangan baku
(standard error). Makin kecil perbedaan di
antara simpangan baku yang diperoleh dari
sampel (S) dengan simpangan baku dari
populasi ( ), makin tinggi pula tingkat
presisinya.

6. SAMPLING
• Idealnya sampel yang didapat representatif.
sampel yang dipilih mewakili populasi baik
dari karakteristik maupun jumlahnya.
• Dalam penentuan sampel, langkah awal yang
harus ditempuh adalah membatasi jenis
populasi, atau menentukan populasi target.
• Kesalahan dlm pemilihan dan penarikan
sampel akan menimbulkan kesimpulan yg
keliru dan menyesatkan.

7. SAMPLING (2)
• Kualitas sampel dilihat dari prosedur yang digunakan
yaitu sampling design-nya (seperti juga bagian2
lain, prosedur benar hasil pasti benar).
• Sampling design mengacu pada bagian dari rencana
penelitian yang menjelaskan bagaimana kasus2
dipilih untuk diteliti.
• Sampling design:
– Probability sampling
– Non-probability sampling

8. Probability Sampling
….
 Teknik pengambilan sampel dgn memberi peluang
yg sama untuk setiap unsur atau anggota populasi.
 Teknik ini sering jg disebut random sampling atau
pengambilan sampel dgn cara acak.
• Lebih dapat diterima daripada nonprobability
sampling.
• Nonprobability sampling: peluang anggota populasi
tidak diketahui karena pengambilan sampel tidak
dilakukan secara acak.

9. Probability Sampling
• Menentukan probabilitas atau besarnya
kemungkinan setiap unsur dijadikan sampel. Dalam
merencanakan sampling probabilitas, idealnya
peneliti telah memenuhi beberapa persyaratan
berikut:
– Diketahui besarnya populasi induk
– Besarnya sampel yang diinginkan telah ditentukan
– Setiap unsur atau kelompok unsur harus memiliki peluang
yang sama untuk dijadikan sampel

10. Probability Sampling
• Probability sampling always involves the
process of random selection at some stage.
• Probability sampling:
– Simple random sampling
– Systematic sampling
– Stratified random sampling
– Cluster sampling

11. Simple random sampling
Simple random sampling adalah teknik pengambilan sampel
yang dilakukan secara acak (random) sehingga setiap
kasus atau elemen dalam populasi memiliki kesempatan
yang sama besar untuk dipilih sebagai sampel penelitian.
• Syarat: anggota populasi dianggap homogen
• Cara pengambilan sampel bisa melalui undian
• Sampling ini memiliki bias terkecil dan generalisasi tinggi
• Banyak digunakan dalam penelitian sains

12. Simple random sampling
• Pertama dilakukan adalah membuat kerangka sampel
atau dikenal dengan “sampling frame” . daftar
yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa
diambil sebagai sampel. Elemen populasi bisa berupa
data tentang orang/binatang, tentang
kejadian, tentang tempat, dsb
• Syarat penggunaan teknik sampling ini
adalah, bahwa setiap elemen dari populasi harus
dapat diidentifikasi. Selanjutnya, dari sampling frame
tersebut dipilih sampel yang dilakukan secara acak
hingga terpenuhi jumlah sampel yang dibutuhkan.

13. Systematic Sampling
• Susun sampling frame.
• Peneliti menetapkan sampling interval (k)
dengan menggunakan rumus N/n; dimana N
adalah jumlah elemen dalam populasi dan n
adalah jumlah sampel yang diperlukan.
• Peneliti memilih sampel pertama (s1)secara
random dari sampling frame.
• Peneliti memilih sampel kedua (S2), yaitu S1 + k.
• selanjutnya, peneliti memilih sampel sampai
diperoleh jumlah sampel yang dibutuhkan
dengan menambah nilai interval (k) pada setiap
sampel sebelumnya.

14. Systematic Sampling (2)
• Contoh penggunaan systematic sampling
untuk memilih 20 sampel dari populasi yang
berisi 100 elemen, adalah sebagai berikut ;
Pertama, susun sampling frame.
Kedua, tetapkan nilai k = 5. Ketiga, tentukan
sampel pertama secara random, misal
diperoleh 6. Selanjutnya kita dapat
menetukan sampel berikutnya adalah
11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46, 51, 56, 61, 66, 71
, 76, 81, 86, 91, 96, dan 1.

15. Stratified Sampling
• 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.

16. Stratified Sampling
• Peneliti membagi populasi kedalam beberapa sub
populasi atau strata berdasarkan informasi yang
didapat.
• Kedua, peneliti merumuskan sampling frame
pada masing-masing subpopulasi atau strata.
• Ketiga, peneliti memilih sampel pada masing-
masing subpopulasi atau strata dengan
menggunakan simple random atau systematic
sampling. Dalam pemilihan sampel ini, proporsi
jumlah sampel antar strata adalah sama dengan
proporsi jumlah elemen antar strata.

17. Cluster Sampling
• Teknik sampling ini biasanya digunakan untuk
menentukan sampel bila obyek yg akan diteliti
atau sumber data sangat luas. Misalnya
penduduk suatu negara, propinsi atau
kabupaten.
• Untuk menentukan penduduk mana yg akan
dijadikan sumber data, maka pengambilan
sampelnya berdasarkan daerah dari populasi
yg telah ditetapkan.

18. Cluster Sampling (2)
• Sampling ini mudah dan murah, tapi tidak efisien
dalam hal ketepatan serta tidak umum.
• Digunakan jika objek yang akan diteliti sangat luas
• Populasi biasanya dalam bentuk gugus atau kelompok-
kelompok tertentu.
• Anggota gugus/kelompok mungkin tidak homogen
• Misalnya akan diambil populasi seluruh guru SD di Kota
Bogor. Pengambilan sampelnya dengan cara membagi
wilayah Kota Bogor ke dalam enam wilayah, kemudian
dari masing-masing kecamatan diambil perwakilannya.
Jumlah sampel tiap kecamatan diambil secara
proporsional.

19. CLUSTER SAMPLING
(Area Sampling)
A B

20. Non – Probability Sampling
• Pemilihan sampel dengan cara ini tidak
menghiraukan prinsip-prinsip probability.
Pemilihan sampel tidak secara random. Hasil yang
diharapkan hanya merupakan gambaran kasar
tentang suatu keadaan.
• Cara ini dipergunakan : Bila biaya sangat sedikit
, hasilnya diminta segera,tidak memerlukan
ketepatan yanq tingqi, karena hanya sekedar
gambaran umumsaja.

21. Non – Probability Sampling
• Tiga tipe utama nonprobability sampling:
– Convenience sampling
– Purposive sampling
– Quota sampling

22. Convenience Sampling
• sampel diambil berdasarkan faktor
spontanitas, dengan kata lain sampel
diambil/terpilih karena ada ditempat dan
waktu yang tepat. Tanpa kriteria, peneliti
bebas memilih siapa saja yang ditemuinya
untuk dijadikan sampel.
• Ini digunakan ketika peneliti berhadapan
dengan kondisi karakteristik elemen populasi
yg tidak dapat diidentifikasikan dengan jelas.

23. Convenience Sampling (2)
• teknik penarikan sampel yang dilakukan karena
alasan kemudahan atau kepraktisan menurut
peneliti itu sendiri.
• Dasar pertimbangannya adalah dapat
dikumpulkan data dengan cepat dan murah, serta
menyediakan bukti-bukti yang cukup melimpah.
• Kelemahan utama teknik sampling ini yaitu
kemampuan generalisasi yang amat rendah atau
keterhandalan data yang diperoleh diragukan.

24. Purposive Sampling
• Peneliti menggunakan expert judgement untuk
memilih kasus2 yang “representatif” atau “tipikal” dari
populasi.
• Pertama, identifikasi sumber2 variasi yang penting dari
populasi. Berikutnya memilih kasus2 sesuai sumber2
variasi tersebut.
• Bisa dipilih satu kasus atau satu subpopulasi yang
dianggap “representatif” atau “tipikal” yang memiliki
karakteristik tertentu. Atau memilih beberapa kasus
yang mewakili perbedaan2 utama dalam populasi

25. Purposive Sampling (2)
• Secara umum lebih “kuat” dibandingkan
convenience sampling tapi sangat tergantung
expert judgement-nya peneliti.
• Kelemahan utama: informed selection seperti
itu memerlukan pengetahuan yang cukup
mengenai populasi.

26. Quota Sampling
Quota sampling adalah sejenis purposive sampling
yang ada kemiripan dengan stratified random
sampling:
– Pertama, populasi dibagi-bagi menjadi strata yang
relevan seperti usia, jenis kelamin, lokasi, dsb.
– Proporsi tiap strata diperkirakan atau ditentukan
berdasarkan data eksternal kemudian total sampel
dibagi-bagi sesuai proporsi ke tiap strata (kuota).
– Untuk memenuhi jumlah sampel untuk tiap
strata, peneliti menggunakan expert judgement-
nya

27. Quota Sampling (2)
• Misalnya populasi 55% pria 45% wanita. Sampel
100 orang berarti 55 pria dan 45 wanita.
Pemilihan sampelnya sendiri tergantung penilaian
peneliti.
• Bedanya dengan stratified random
sampling, sampel diambil secara acak sedangkan
dalam quota sampling, sampelnya dipilih
berdasarkan pendapat subjektif peneliti
pokoknya kuotanya terpenuhi (mirip2
convenience sampling).

28. HOW SAMPLING AFFECTS RESEARCH
• Prosedur pengambilan sampling akan memiliki
dampak pada hasil penelitian.
• Ukuran sampel atau besarnya sampel yang
diambil dari populasi, merupakan salah satu
faktor penentu tingkat kerepresentatifan
sampel yang digunakan.

29. HOW SAMPLING AFFECTS RESEARCH
• Sample Size
• Response variability
• Volunteer samples
• Sampling bias
• Subject motivation

30. Sample Size
• Kebanyakan untuk menentukan ukuran sampel menggunakan rumus yg
dikembangkan oleh Slovin (1990)
• keterangan :
n = ukuran sampel yang dibutuhkan
• N = jumlah populasi
• e = margin error yang diperkenankan (5% atau 10%)
• Sumber : http://kanvas-angan.blogspot.com/2011/03/menentukan-
ukuran-sampel.html

31. Subject Motivation
• sejauh mana subjek termotivasi untuk merespon
dengan cara tertentu dapat memiliki efek yang
substansial.
• Karakteristik khusus dari sampel dapat
mempengaruhi mereka untuk merespon dalam
cara tertentu (misalnya, hanya guru memilih
menggunakan strategi bahasa holistik
kemungkinan akan mempengaruhi mereka untuk
merespon baik untuk skala sikap berfokus pada
pengajaran bahasa holistik)

32. Sampling Bias
• kesalahan Sampling
yang dikendalikan atau dipengaruhi oleh
peneliti untuk menghasilkan menyesatkan
disebabkan oleh peneliti.

33. Volunteer samples
• Karakteristik yang berbeda antara relawan dan
non-relawan dapat menyebabkan respon yang
berbeda
1. tingkat pendidikan
2. Status sosial ekonomi
3. Kebutuhan persetujuan sosial
4. Kemampuan untuk bersosialisasi
5. kesesuaian
• Umumnya digunakan karena ketersediaan
mereka.

34. TERIMA KASIH