Dokumen ini membahas pengertian data, sampling, dan populasi dalam konteks probabilitas dan statistika. Ini menjelaskan syarat-syarat data yang baik, jenis-jenis data serta metode pengumpulan data, serta teknik pengambilan sampel. Ditekankan pentingnya ukuran sampel dan faktor-faktor yang mempengaruhi dalam penelitian untuk mendapatkan hasil yang akurat dan representatif.

1. Probabilitas
dan Satistika
•Minggu 2
•Besaran Statistika : Data, Sampel dan Populasi
•Team Teaching

2. PENGERTIAN
DATA
Data : keterangan mengenai satu atau beberapa hal.
Menurut Donald Cooper, data merupakan kumpulan sejumlah fakta atau kenyataan
yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan untuk menarik suatu
kesimpulan.
SYARAT-SYARAT DATA YANG BAIK
•
Objektif : data harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya.
• Representatif (mewakili) : data harus mewakili objek yang diamati. Kesalahan
sampling (sampling error) kecil :
• Estimasi (perkiraan) dikatakan baik (memiliki tingkat ketelitian tinggi) bila kesalahan
samplingnya kecil. Ketiga syarat tersebut dikatakan syarat data yang Reliable (dapat
diandalkan).
• Tepat waktu : Apabila data akan digunakan untuk pengendalian atau evaluasi, maka
syarat tepat waktu sangat penting agar dapat segera dilakukan koreksi apabila ada
kesalahan/penyimpangan dalam implementasi suatu perencanaan.
• Relevan : data yang dikumpulkan harus ada hubungannya dengan masalah yang
akan dipecahkan.

3. JENIS-JENIS
DATA
Menurut SIFAT 1.
• Data Kualitatif : data yang tidak berbentuk angka (non-numeris) Contoh : -
Harga daging sapi mahal. - Produksi padi di Jawa Tengah meningkat.
• Data Kuantitatif : data yang berbentuk angka. Contoh : - Harga daging ayam
naik jadi Rp /kg - Produksi kerajinan tas kulit menurun 10%
Data sebagai nilai variabel.
Ada 4 tingkatan variabel/Skala Pengukuran :
• Nominal (N) : angka berfungsi hanya untuk membedakan (sebagai
lambang/simbol).
• Ordinal (O) : angka selain berfungsi nominal, juga untuk menunjukkan
urutan dan jarak tidak sama.
• Interval (I) : angka yang menunjukkan jarak yg sama tetapi tidak sampai
brp kali & tidak mempunyai titik asal nol.
• Rasio (R) : angka yang menunjukkan berapa kali, sebab mempunyai titik
asal nol.
N dan O disebut skala pengukuran non-metrik (kualitatif)
I dan R disebut skala pengukuran metrik (kuantitatif)

4. JENIS-JENIS
DATA
Menurut SUMBER-nya 1.
• Data Internal : bersumber pada
keadaan/kegiatan dalam suatu
organisasi/kelompok. Contoh : - Data
pengadaan barang di perpustakaan ITS.
Data hasil produksi di pabrik sepatu A.
• Data Eksternal : bersumber dari luar
suatu organisasi/kelompok. Contoh : -
Apotek A mencari data ketersediaan
obat-obatan di perusahaan obat X.
Dinas Pendidikan mencari data anak-
anak putus sekolah di Dinas Sosial.

5. JENIS-JENIS
DATA
Menurut CARA MEMPEROLEH-nya
• Data Primer : data yang dikumpulkan dan
diolah sendiri oleh suatu
organisasi/perorangan langsung dari
objeknya. Contoh: - Perusahaan susu ingin
mencari data konsumsi susu di daerah X, lalu
melakukan survey dan wawancara langsung
ke penduduk daerah X.
• Data Sekunder : data yang diperoleh dalam
bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lain.
Contoh : Perusahaan X ingin mencari data
saham-saham di bursa saham. Media massa
mencari data presentase partai-partai
pemenang pemilu di KPU.

6. JENIS-JENIS
DATA
Menurut WAKTU PENGUMPULAN-nya
• Data Cross Section : data yang dikumpulkan
dalam suatu periode tertentu. Contoh : Data
sensus penduduk Indonesia tahun 2020
(menggambarkan keadaan penduduk Indonesia
tahun 2020 berdasar umur, pendidikan, jenis
kelamin, pekerjaan, dll). Data jumlah pegawai di
ITS tahun 2022.
• Data Time Series (berkala) : data yang
dikumpulkan dari waktu ke waktu. Disebut juga
Data Historis. Contoh: Data perkembangan hasil
produksi padi selama 5 tahun terakhir. Data
pertumbuhan ekonomi di sektor migas selama 3
tahun terakhir. Data perkembangan situs belanja
online X dari tahun 2020 sampai 2022.

7. POPULASI
wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek
yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan
kemudian ditarik kesimpulannya keseluruhan unsur
yang akan diteliti yang ciri-cirinya akan ditaksir
(diestimasi). Ciri-ciri populasi disebut parameter.
kumpulan objek penelitian, bisa berupa kumpulan
orang (individu, kelompok, komunitas, masyarakat,
dll); benda (jumlah gedung/bangunan, tempat, dll).
Sekumpulan orang atau objek yang memiliki
kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan yang
membentuk masalah pokok dalam suatu riset
khusus. Populasi yang akan diteliti harus
didefinisikan dengan jelas sebelum penelitian
dilakukan.

8. SAMPLE
Sampel: bagian dari populasi yang dapat mewakili seluruh populasi
Sampel: sebagian unsur populasi yang dijadikan objek penelitian.
Sampel: miniatur (mikrokosmos) populasi
Sampel yang memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif sama
dengan ciri karakteristik populasinya disebut sampel representatif. Ciri
karakteristik sampel disebut statistic.
Syarat sampel
1. Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat ketidakadaan “bias”
(kekeliruan) dalam sampel. Dengan kata lain makin sedikit tingkat
kekeliruan yang ada dalamsampel, makin akurat sampel tersebut.
Tolok ukur adanya“bias” atau kekeliruan adalah populasi. agar
sampel dapat memprediksi dengan baik populasi, sampel harus
mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi (Nan Lin,
1976).
2. 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 (s), makin
tinggi pula tingkat presisinya.

9. UKURAN SAMPEL
Ukuran sampel harus mewakili populasi.
Ukuran sampel mempengaruhi tingkat kesalahan yang terjadi. Semakin
banyak ukuran sampel maka semakin kecil tingkat kesalahan
generalisasi yang terjadi dan sebaliknya.
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UKURAN SAMPEL
tingkat presisi yang diinginkan (level of precisions), derajat
keseragaman (degree of homogenity). Banyaknya variabel yang diteliti
dan rancangan analisis biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia .
(Singarimbun dan Effendy, 1989).

10. Penentuan
ukuran sampel:
Derajat Keseragaman Populasi (degree of
homogenity). Semakin tinggi tingkat
homogenitas populasi semakin kecil ukuran
sampel yang boleh diambil; semakin rendah
tingkat homogenitas populasi semakin besar
ukuran sampel yang harus diambil. Tingkat
Presisi yang diinginkan (level of precisions).
Semakin tinggi tingkat pesisi yang diinginkan
peneliti, semakin besar sampel yang harus
diambil. Banyaknya variabel yang diteliti dan
rancangan analisis yang akan digunakan.
Semakin banyak variabel yang akan
dianalisis. Alasan-alasan Peneliti (waktu,
biaya, tenaga, dan lain-lain).

11. Prosedur
Penentuan
Sampel
Identifikasi populasi target
Memilih Kerangka sampel
Menentukan Metode Pemilihan Sampel
Merencanakan Prosedur Pemilihan Unit Sampel
Menentukan ukuran Sampel
Menentukan unit sampel Pelaksanaan Kerja Lapangan

12. TEKNIK
SAMPLING
PROBABILITY SAMPLING
• Yaitu teknik pengambilan sampel yang
didasarkan atas probabilitas bahwa
setiap unit sampling memiliki
kesempatan yang sama untuk terpilih
menjadi sampel.
NONPROBABILITY SAMPLING
• Yaitu teknik pengambilan sampel yang
besarnya peluang anggota populasi
untuk terpilih menjadi sampel tidak
diketahui.

13. Teknik
Random
• Yaitu teknik pengambilan sampel yang
didasarkan atas probabilitas bahwa setiap
unit sampling memiliki kesempatan yang
sama untuk terpilih menjadi sampel.
• Teknik Random:
• Random Sederhana (Simple Random)
• Pemilihan urutan nomor (Random
Ordering)
• Random Berdasarkan Tabel (Random
Number Tables)
• Seleksi Komputer (Computer Selection)

14. PROBABILITY
SAMPLING
SIMPLE RANDOM SAMPLING
• Dapat dilakukan pada populasi yang
homogen
• Dilakukan dengan cara mengundi
nama/nomor subjek dalam populasi
CLUSTER SAMPLING
• Melakukan randomisasi pada
kelompok bukan terhadap subjek
secara individual

15. PROBABILITY
SAMPLING
• STRATIFIED SAMPLING
• Dilakukan pada populasi yang memiliki strata atau
subkelompok dan dari masing-masing subkelompok
diambil sampel terpisah.
• PROPORTIONAL
• Menentukan prosentasi besarnya sampel dari
keseluruhan populasi.
• Menerapkan proporsi dalam pengambilan sampel
bagi setian strata.
• DISPROPORTIONAL
• Penentuan sampel dilakukan tidak dengan
mengambil proporsi yang sama bagi setiap strata
untuk mencapai jumlah yang sama dari masing-
masing strata.

16. NONPROBABILITY
SAMPLING
• ACCIDENTAL SAMPLING
• Faktor kebetulan yang dijumpai peneliti
• QUOTA SAMPLING
• Mengambil sampel dalam jumlah tertentu dan
dianggap merefleksikan populasi
• PURPOSIVE SAMPLING
• Pemilihan sampel sesuai dengan yang dikehendaki
• Kasus unik, sulit mengambil sampel
• Investigasi mendalam
• SNOWBALL SAMPLING
• Menetapkan subjek yang sesuai kriteria sampel,
kemudian meminta subjek tersebut untuk menunjukkan
subjek lain yang sesuai kriteria sampel.

17. TERIMA KASIH