population

1. Populasi dan Sampel
• Populasi sering juga disebut Universe.
• Populasi adalah seluruh anggota sumber
data penelitian.
– Misal: Bagaimana tingkat kehadiran
mahasiswa Fikom UIEU pada perkuliahan
Semester Genap 2005-2006 ?
– Variabel penelitian = tingkat kehadiran
– Sumber data = Seluruh mahasiswa Fikom UIEU

2. Populasi & Sampel
• Bila anggota populasi besar (banyak)
peneliti diperkenankan untuk meneliti
sebagian saja dari populasi. Sebagian
anggota populasi disebut wakil atau
sampel.
– Alasan mengambil sampel, karena:
• Waktu yang terbatas
• Dana yang kurang
• Tenaga yang kurang

3. Syarat Sample
• Sampel yang diambil harus memenuhi
syarat REPRESENTATIF.
• Representatif artinya, benar mewakili sifat-
sifat dari populasinya.
• Perbedaan populasi dan sampel hanya
pada kuantitas (jumlah).
– Misalnya: Bila populasi belang-belang maka
sampel juga harus belang belang.

4. Representatif
Populasi 1000
Sample 100

5. Besar Sampel
1. Sifat Populasi
– Semakin homogen sifat populasi jumlah sampel semakin kecil.
– Populasi yang homogen sempurna, sampel cukup 1
– Semakin heterogen sifat populasi jumlah sampel semakin besar
– Populasi heterogen sempurna, semua anggota populasi menjadi
sampel (Sensus)
2. Presisi
– Sampel yang baik bila nilai rata-rata sampel ( µ ) = nilai rata-rata
populasi (  ).
– Semakin tinggi presisi (perbedaan kecil) maka sampel yang diambil
harus banyak.
– Semakin rendah presisi (perbedaan besar) maka sampel yang
diambil sedikit.
3. Rumus statistik pengambilan sampel
4. Kebiasaan ilmu sosial 10 %

6. Teknik Sampling
A. Probability/Random Sampling
• Probability sampling adalah pengambilan sampel
yang didasarkan pada probability (peluang) yang
sama. Kepada semua anggota populasi diberikan
kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi
sampel.
• Teknik ini ada 4 macam:
1. Simple Random Sampling
2. Systematic Random Sampling
3. Stratified Random Sampling
4. Cluster Random Sampling

7. B. Non Probability/Non Random Sampling
• Non Probability Sampling adalah
pengambilan sampel yang tidak memberi
peluang yang sama kepada semua anggota
populasi untuk terpilih menjadi sampel.
• Teknik ini ada 4 macam:
1. Purposive Sampling
2. Quota Sampling
3. Accidental Sampling
4. Snowball/Network Sampling

8. Probability Sampling
1. Simple Random Sampling
– Pengambilan sampel dengan cara mengacak sederhana.
a. Undian (arisan)
b. Tabel Random
2. Systematic Random Sampling
– Penarikan sampel dengan menggunakan sistem (rumus)
a. Cari rasio antara Jumlah Populasi dan Jumlah Sampel.
• Populasi : 450 orang
• Sampel : 40 orang
• Jadi rasio = 450/40 = 11,25 bulatkan menjadi 11 (k)
b. Untuk sample pertama lakukan undian. Misalnya dapat 4.
c. Sampel kedua n2 = n1 + k
n3 = n1 + 2k
n4 = n1 + 3k
.
.
n7 = n1 + 6k
dst

9. Probability Sampling
3. Stratified Random Sampling
– Pengambilan sampel berdasarkan strata atau
kelas. Bila populasi memiliki strata atau kelas,
teknik sampling yang paling sesuai adalah
stratified random sampling

10. Contoh: Populasi Mahasiswa UIEU
No. Fakultas Jumlah Sampel
Proporsional
Sampel
Equal
1 Ekonomi 2000 200 101
2 Komunikasi 1500 150 101
3 Teknik 400 40 101
4 Komputer 400 40 101
5 Kesehatan Masy. 1800 180 101
6 Hukum 700 70 101
7 Psikologi 300 30 101
Jumlah 7100 710 707

11. Probability Sampling
4. Cluster Sampling
– Cluster sampling adalah pengambilan sampel
berdasarkan gugus (wilayah)
– Contoh:

12. Kel. Kebun Jeruk
RW 01 RW 02 RW 03 RW 07
RT01 RT 02 RT 01 RT 02 RT01 RT03 RT01 RT 04 RT04
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK
KK

13. Non Probability Sampling
1. Purposive Sampling
– Pengambilan sampel berdasarkan tujuan
penelitian.
– Contoh : Penelitian yang bertujuan untuk
mengetahui tanggapan masyarakat DKI
terhadap Busway, sampel yang dipilih
adalah mereka yang pernah menggunakan
Busway. Sedangkan warga yang belum
pernah menggunakan Busway tidak
memenuhi syarat menjadi sampel.

14. Non Probability Sampling
2. Quota Sampling
– Pengambilan sampel berdasarkan jumlah
(quota) yang sudah ditentukan.
– Misalnya: Pendapat 1000 mahasiswa DKI
tentang Busway.
– Suara 500 Anggota DPR-RI

15. Non Probability Sampling
3. Accidental Sampling
– Pengambilan sampling berdasarkan kebetulan
dapat ditemui pada saat pengumpulan data.
– Misal: Untuk mengetahui pendapat masyarakat
terhadap Busway, dilakukan penelitian lapangan ke
halte Busway. Orang-orang yang kebetulan ditemui
di tempat tersebut dipilih menjadi sampel.
– Dalam meneliti kualitas layanan Kantor Pajak
kepada masyarakat dilakukan pengumpulan data
lapangan di kantor pajak. Sampelnya adalah orang-
orang yang kebetulan bertamu di kantor tersebut.

16. Non Probability Sampling
4. Network/Snowball Sampling
– Pengambilan sampel berdasarkan informasi
dari sampel sebelumnya.