kuliah magister kesehatan

3. POPULASI
Populasi
Studi
Kumpulan dari satuan atau
unit dimana kita
mengambil sampel
Populasi
Target
Kumpulan dari satuan atau
unit yang ingin kita buat
inferensi/generalisasi nya
dalam suatu penelitian
atau sering disebut dengan
sasaran penelitian

4. Syarat Populasi
Meliputi seluruh unit
sampel
Sampel tdk dihitung 2
kali
Batas jelas
Up to date Dpt dilacak dilapangan

5. Mengapa harus dilakukan
pengambilan sampel??
● Adanya populasi yang sangat besar (infinite population), di dalam
populasi yang besar dan tidak terbatas tidak mungkin seluruh
populasi diamati sebab membutuhkan waktu yang lama.
● Homogenitas  tidak perlu semua unit populasi yang homogen
diamati dan diukur
● Penarikan sampel menghemat biaya dan waktu
● Ketelitian dan ketepatan pengukuan, meneliti dan mengukur subjek
dalam jumlah sedikit (sampel) tentu akan lebih teliti dibandingkan
dengan mengukur subjek yang banyak (populasi)

6. POPULASI
BESAR
Lebih ekonomis
Lebih efisensi
Lebih akurat  kontrol yang
baik saat pengukuran
Proses
Sampling
Kelompok referensi untuk memperkirakan
karakteristik atau menarik kesimpulan
tentang populasi
SAMPEL
Harus Representatif

7. Ciri-Ciri Sampel yang Baik
Dapat memberikan
keterangan
sebanyak mungkin
dengan biaya yang
efisien
Dapat menentukan
presisi (ketepatan) hasil
penelitian dengan
menentukan standar
deviasi dari taksiran
yang diperoleh
Sederhana dan
mudah dilaksanakan
Dapat menghasilkan
gambaran karakter
populasi yang tepat

9. Keuntungan
Sampling
Murah
Mudah
Cepat
Akurat
Mewakili
populasi
Spesifik

10. Kesalahan dalam Pengambilan
Sampel
Melakukan sampling
secara ceroboh atau tidak
layak
Memilih jenis sampling
yang tidak sesuai dengan
tujuan studi

11. 11
Prosedur Pengambilan
Sampel
Sample Size
Menentukan jenis
data yg diperlukan
Menentukan
tujuan penelitian
Menentukan
populasi sampel
Menentukan teknik
sampling
Menentukan unit
sample yg
diperlukan
Memilih
Sampel

12. Cara
Pengambilan
Sampel
Besar
Sampel
Besar sampel saja tidak menjamin
bahwa sampel yang kita “ambil” akan
mewakili karakteristik populasinya
tanpa memperhatikan cara
pengambilannya, sebaiknya cara
pengambilan sampel yang menganut
azas probabilitas atau random tidak
dengan sendirinya akan memperoleh
sampel yang representatif terhadap
populasinya tanpa memperhitungkan
besar sampel terhadap populasinya.
Sampel
Representatif

14. Tujuan Penelitiian
Estimasi tertentu pada populasi (penelitian deskriptif)
Contoh :
1. Mengetahui proporsi penyakit ISPA pada balita
2. Mengetahui distribusi frekuensi cakupan konsumsi Fe pada ibu hamil
Pengujian hipotesis untuk membandingkan nilai satu kelompok
populasi dengan kelompok populasi lain
Proporsi ISPA pada balita dari populasi ibu perokok lebih tinggi dibandingkan
dengan dari populasi ibu non-perokok

15. ● Suatu penelitian bertujuan menguji hipotesis bahwa terdapat
perbedaan proporsi cakupan ASI ekskusif antara ibu anemia
dengan ibu tidak anemia, maka untuk memastikan bahwa
perbedaan yang ditemukan bukan karena kebetulan, maka
dilakukan uji statistik
● Ditetapkannya :
○ H0 (Hipotesis Nol)  tidak ada perbedaan antara
parameter kedua populasi
○ Ha (Hipotesis Alternatif  ada perbedaan parameter
kedua populasi
Cara menguji Hipotesis?

16. ● Kesalahan tipe I atau α, yaitu salah menolak hipotesis
nol, padahal di populasi hipotesis adalah benar
● Kesalahan tipe II atau β, yaitu peneliti gagal menolak
hipotesis nol, padahal di populasi hipotesis nol adalah
salah
● Kekuatan uji (power) atau 1-β, yaitu kemungkinan
untuk menolak hipotesis nol jika hipotesis nol pada
populasi adalah salah
Keputusannya bergantung dari seberapa besar
risiko untuk salah mengambil kesimpulan, yaitu:

18. Besar Sampel tergantung pada :
a. Eksplorasi awal: 1
percontoh mungkin cukup
b. Generalisasi - harus
representative
Semakin tinggi ~ semakin
besar sampel
a. Kategorikal/
proporsional
b. Kontinyu (interval)
Jenis Penelitian
Derajat ketepatan
perkiraan yg
diinginkan
Skala Ukur Variabel
Dependen
03

19. Perhitungan besar Sampel Minimal
● Estimasi Proporsi dengan Presisi Mutlak  penelitian deskriptif (data kategorik)
● n= Jumlah sampel dibutuhkan
● Z= Nilai Baku distribusi normal pada a tertentu (99%, 95%, 90%
Nilai 99% = 2,58; 95% = 1,96; 90% = 1,64
● p= proporsi suatu kejadian (penelitian sebelumnya)
● d= derajat akurasi (presisi) yang diinginkan
d
P
P
Z
=
n 2
)
1
(
)
( 2
1 
a
a

1
Z

20. Kepala Dinas Kabupaten Cianjur ingin mengetahui prevalensi anemia pada ibu
hamil. Berdasarkan informasi pada survei gizi ibu hamil di jawa barat diperoleh
prevalensi anemia pada kehamilan sebesar 62%. Berdasarkan masalah dan
informasi yang ada, berapa jumlah sampel yang dibutuhkan jika kepala dinas
menginginkan presisi mutlak sebesar 10% dengan derajat kepercayaan 90% ?
Jawaban
Diketahui :
90% = 1,64
p = 62% = 0,62
d = 10%
Tentukan jumlah sampel minimal
Contoh Soal
a

1
Z

21. Perhitungan rumus sampel minimal :
47
,
90
01
,
0
)
38
,
0
(
62
,
0
84
.
3
)
1
,
0
(
)
62
,
0
1
(
62
,
0
96
,
1
)
1
(
2
2





n
x
n
x
n
d
P
P
z
=
n 2
2
-
1 a
Jadi, sampel minimum yang
dibutuhkan sebesar 90,47 ibu
hamil. Jumlah tersebut dibulatkan
menjadi 91 ibu hamil, yang berarti
91 ibu hamil dibutuhkan sebagai
sampel agar kita percaya 90%
dalam melakukan estimasi
prevalensi anemia pada ibu hamil.

22. Perhitungan besar Sampel Minimal
● Estimasi Rata-Rata penelitian deskriptif (data numerik)
● n= Jumlah sampel dibutuhkan
● Z= Nilai Baku distribusi normal pada a tertentu (99%, 95%, 90%
Nilai 99% = 2,58; 95% = 1,96; 90% = 1,64
● σ= standar deviasi (penelitian sebelumnya)
● d= derajat akurasi (presisi) yang diinginkan
2
2
1 )
(
d
Z
=
n 2

a

a

1
Z

23. Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui asupan energi pada balita di
Kabupaten Lampung Selatan. Dari penelitian di Kabupaten lain, diketahui
standar deviasi asupan energi pada balita adalah 50 kkal. Besar sampel yang
harus diambil jika peneliti menginginkan derajat kepercayaan 95% dan besar
simpangan maksimum dari rata-rata asupan energi adalah 20kkal?
Jawaban
Diketahui :
95% = 1,96
Σ = 50
d = 20
Tentukan jumlah sampel minimal
Contoh Soal
a

1
Z

24. Jadi, sampel minimum yang
dibutuhkan sebesar 24,01
Balita. Jumlah tersebut
dibulatkan menjadi 25 balita.
01
,
24
20
50
96
,
1
)
(
2
2
2
2
2
1



n
x
n
d
Z
=
n 2

a

25. Uji Hipotesis Beda 2 Proporsi (two tailed)
Crossectional
Uji Hipotesis Beda Proporsi 2 Sisi  Penelitian analitik dengan data kategorik
)2
p
-
p
(
)2
q
p
+
q
p
z
+
2PQ
z
(
=
n
2
1
2
2
1
1
-
1
-
1 
a
•n= Jumlah sampel yang dibutuhkan=n1=n2
•Z= Nilai Baku distribusi normal pada a atau  tertentu
• = Derajat Kepercayaan 99% = 2,58; 95%=1,96; 90%=1,64
• = Kekuatan Uji 99% = 2,33; 95% = 1,64; 90%=1,28; 80%=0,84
•p1=proporsi sesuatu pd klp I; q1=1-p1
•p2=proporsi sesuatu pd klp II; q2=1-p2
•P= (p1+p2)/2; Q=1-P
z -
1 
z -
1 a
Rumus jumlah sampel tersebut adalah untuk sampel yang
diambil secara acak sederhana (simple random sampling).
Pada penelitian survei, pengambilan sampel secara acak
sederhana sulit untuk dilakukan sehingga jumlah sampel
yang diperoleh harus dikalikan dengan faktor efek desain
(design effect), yang sering digunakan adalah dikali 2

26. Contoh hasil penelitian dimana persentase dihitung
berdasarkan baris
Variabel Terikat Total
Kategori 1 Kategori 2
Variabel
Bebas
Kategori 1 a (p1) b (q1) (a+b) (n1)
Kategori 2 c (p2) d (q2) (c+d) (n2)
Total (a+c) (b+d) n1+n2

27. Suatu penelitian pendahuluan mempelihatkan bahwa
kebiasaan merokok pada ibu hamil merupakan faktor
risiko terhadap kejadian BBLR (Berat Bayi Lahir
Rendah). Pada penelitian tersebut, dari 20 ibu hamil
yang merokok, 12 orang melahirkan dengan BBLR. Dari
20 ibu hamil yang tidak merokok, 6 orang melahirkan
bayi BBLR. Seorang peneliti ingin mengetahui apakah
ada perbedaan proporsi BBLR antara ibu hamil yang
merokok dengan tidak merokok. Berapa besar sampel
yang diperlukan jika peneliti menghendaki drajat
kemaknaan 5% dan kekuatan uji 80%?

28. Jawaban
Diketahui :
Proporsi bayi BBLR pada ibu yang merokok =
12
20
𝑥100% = 60%  p1 = 0,6
Proporsi bayi BBLR pada ibu yang tidak merokok =
6
20
𝑥100% = 30% p2 = 0,3
Proporsi rata-rata(P) = (p1+p2)/2 = (0,6+0,3)/2 = 0,45
Derajat kemaknaan 5% = = 1,96
Kekuatan Uji 80% = = 0,84
Maka, perhitungan besar sampel minimal sebagai berikut
z -
1 a
z -
1 
92
,
41
)
3
,
0
6
,
0
(
)
)
3
,
0
1
(
3
,
0
6
,
0
1
(
6
,
0
84
,
0
)
45
,
0
1
(
45
,
0
2
96
,
1
(
2
2








n
x
n
)2
p
-
p
(
)2
q
p
+
q
p
z
+
2pq
z
(
=
n
2
1
2
2
1
1
-
1
-
1 
a
Jadi untuk membuktikan bahwa
proporsi BBLR pada ibu merokok
tidak sama/berbeda dari proporsi
BBLR ibu yang tidak merokok
diperlukan sampel minimal
sebanyak 42 pada masing-masing
kelompok.

29. Variabel dependen : kategori
Dua populasi  Penelitian kasus kontrol
P2= Proporsi subjek terpajan pada
kelompok tanpa penyakit;
q2=1-P2
P= (p1+p2)/2; Q= 1-P
2
1
2
2
2
2
1
1
1
1
)
(
)
2
(
p
p
q
p
q
p
z
PQ
z
n





 
a
n= jumlah sampel=n1=n2
Z=nilai baku distribusi normal
p1= Proporsi subjek terpajan pada
kelompok penyakit
q1 = 1 – p1

30. Contoh hasil penelitian dimana persentase dihitung
berdasarkan kolom
Variabel Terikat Total
Kasus Kontrol
Variabel
Bebas
terpajan a (p1) b (p2) (a+b)
Tidak terpajan c (q1) d (q2) (c+d)
Total (a+c) (n1) (b+d) (n2) n1+n2

32. Jawaban
Diketahui :
Proporsi bayi Non BBLR pada ibu yang anemia = 60%  p2 = 0,6
OR = 2,5  p1 =
𝑂𝑅 𝑝2
𝑂𝑅 𝑝2 +(1−𝑝2)
=
2,5(0,6)
2,5 0,6+(1−0,6)
=0,78
Proporsi rata-rata(P) = (p1+p2)/2 = (0,6+0,78)/2 = 0,69
Derajat kemaknaan 5% = = 1,96
Kekuatan Uji 80% = = 0,84
Maka, perhitungan besar sampel minimal sebagai berikut
z -
1 a
z -
1 
96
.
44
)
6
,
0
78
,
0
(
)
)
6
,
0
1
(
6
,
0
78
,
0
1
(
78
,
0
84
,
0
)
69
,
0
1
(
69
,
0
2
96
,
1
(
2
2








n
x
n
)2
p
-
p
(
)2
q
p
+
q
p
z
+
2PQ
z
(
=
n
2
1
2
2
1
1
-
1
-
1 
a
Jadi untuk membuktikan bahwa
proporsi BBLR pada ibu anemia
tidak sama/berbeda dari proporsi
BBLR pada ibu yang tidak anemia
diperlukan sampel minimal
sebanyak 50 pada masing-masing
kelompok.

33. N= jumlah sampel=n1=n2
Z=nilai baku distribusi normal
p1= proporsi sesuatu pada kelompok I;
p1 = (RR)P2; q1=1-P1
P2= proporsi sesuatu pada kelompok II;
q2=1-P2
Uji Hipotesis Risiko Relatif
Dua populasi  kohort
2
1
2
2
2
2
1
1
1
1
)
(
)
2
(
p
p
q
p
q
p
z
PQ
z
n





 
a
2
)
( 2
1 p
p
P


P
Q 
 1

34. Contoh hasil penelitian dimana persentase dihitung
berdasarkan baris
Variabel Terikat Total
Penyakit (+) Penyakit (-)
Variabel
Bebas
terpajan a (p1) b (q1) (a+b) (n1)
Tidak terpajan c (p2) d (q2) (c+d) (n2)
Total (a+c) (b+d) n1+n2

35. Contoh Soal 4
Seorang peneliti ingin membandingkan terapi
pembedahan dengan radiasi untuk suatu jenis
kanker. Dari penelitian terdahulu diketahui bahwa
35% pasien kanker tersebut yang menjalani terapi
pembedahan meninggal dalam waktu 5 tahun
setelah terapi. Berapa besar sampel yang
diperlukan jika peneliti ingin melakukan penelitian
kohort dengan asumsi resiko kematian pada terapi
radiasi adalah separuh dari terapi pembedahan
(RR = 0,5) dan peneliti menginginkan derajat
kemaknaan 5% serta kekuatan uji 90% ?

36. Jawaban
Diketahui :
Proporsi kematian pasien kanker dengan terapi pembedahan radiasi
= 35%  p2 = 0,35
RR = 0,5  p1 = RR(p1)= 0,5 x 0,35 = 0,175
Proporsi rata-rata(P) = (p1+p2)/2 = (0,175+0,35)/2 = 0,262
Derajat kemaknaan 5% = = 1,96
Kekuatan Uji 90% = = 1,28
Maka, perhitungan besar sampel minimal sebagai berikut
z -
1 a
z -
1 
33
.
121
)
35
,
0
175
,
0
(
)
)
35
,
0
1
(
35
,
0
)
175
,
0
1
(
175
,
0
28
,
1
)
262
,
0
1
(
262
,
0
2
96
,
1
(
2
2








n
x
n
)2
p
-
p
(
)2
q
p
+
q
p
z
+
2PQ
z
(
=
n
2
1
2
2
1
1
-
1
-
1 
a Jadi besar sampel
minimal untuk
penelitian kohort
tersebut adalah 122
pada masing-masing
kelompok.

37. ● Pada uji hipotesis beda rata-rata berpasangan (dependen sampel),
peneliti ingin menguji perbedaan rata-rata sebelum dan sesudah
intervensi diberikan.
● Maka rumus yang digunakan
Uji Hipotesis Beda Rata-Rata Dua
Kelompok Berpasangan
2
2
1
2
1
1
2
)
(
)
(


 
a


 
 Z
Z
n
Keterangan :
σ = standar deviasi
Z=nilai baku distribusi normal
µ1= rata-rata pada keadaan sebelum
intervensi
µ2=rata-rata pada keadaan sesudah
intervensi

38. Contoh Soal
Seorang peneliti ingin membuktikan efek
pembeian tablet zat besi terhadap peningkatan
kadar hemoglobin pada ibu hamil. Dari penelitian
pendahuluan pada 10 orang ibu hamil, diketahui
rata-rata kadar hemoglobin sebelum perlakuan
adalah 9,5 g/dl dan setelah empat bulan
pemberian zat besi rata-rata menjadi 10,5 g/dl.
Jadi ada peningkatan kadar hemoglobin 1,0 g/dl
dan standar deviasi 0,25 g/dl. Peneliti ingin
menguji hipotesis dengan perbedaan rata-rata
minimum yang ingin diketahui adalah sebesar 0,2
g/dl, tingkat kemaknaan 5% dan kekuatan uji
90%. Berapa jumlah sampel minimal yang
dibutuhkan dalam penelitian tersebut?

39. Jawaban
Diketahui :
σ = 0,25
Perbedaan rata-rata minimum (µ1-µ2)= 0,2
α 5% maka Z1-α = 1,96
Kekuatan Uji 90% maka Z1-β = 1,28
Maka perhitungan sampel minimal yang dibutuhkan sebagai berikut.
17
)
2
,
0
(
)
28
,
1
96
,
1
(
25
,
0
)
(
)
(
2
2
2
2
2
1
2
1
1
2





 

n
n
Z
Z
n


 
a
Jadi, peneliti membutuhkan
minimal 17 ibu hamil sebagai
sampel

40. ● Penelitian sering ditujukan untuk mengetahui perbedaan dua rata-rata pada kelompok atau populasi
independen.
● Misalnya peneliti ingin mengetahui perbedaan rata-rata antara kelompok 1 yang diberikan
intervensi/perlakuan dengan kelompok 2 (diberikan intervensi lain/tidak diberikan intervensi)
● Maka rumus yang digunakan sebagai berikut
Uji Hipotesis Beda Rata-Rata Dua
Kelompok Independen
2
2
1
2
1
1
2
)
(
)
(
2


 
a


 
 Z
Z
n
Keterangan :
σ = standar deviasi
Z=nilai baku distribusi normal
µ1= rata-rata pada kelompok 1
µ2= rata-rata pada kelompok 2
Pada umumnya nilai tidak diketahui sehingga
umumnya diperkirakan berdasarkan varians gabungan
dengan rumus sebagai berikut
Keterangan :
= standar deviasi pada kelompok 1
= standar deviasi pada kelompok 2
2

)
1
2
(
)
1
1
(
)
1
2
(
)
1
1
[(
2
2
2
1
2







n
n
s
n
s
n
Sp
2
1
s
2
2
s

41. Seorang peneliti ingin mengetahui efek samping asupan
natrium terhadap tekanan darah orang dewasa sehat. Pada
penelitian sebelumnya dengan jumlah sampel 20 orang
untuk masing-masing kelompok diketahui pada kelompok
masyarakat yan konsumsi natrium rendah rata-rata tekanan
darah diastolik adalah 75 mmHg dengan standar deviasi 10
mmHg. Pada kelompok masyarakat yang konsumsi
natriumnya tinggi rata-rata tekanan darah diastoliknya
adalah 82 mmHg dengan standar deviasi 12 mmHg. Berapa
jumlah sampel minimum yang dibutuhkan jika peneliti
hendak menguji hipotesis adanya perbedaan tekanan
diastolik pada kedua kelompok tersebut dengan derajat
kemaknaan 5% dan kekuatan uji 80%?

42. Jawaban
Diketahui:
n1 = 20, s1 = 10, µ1=75
n2 = 20, s2 = 12, µ2=82
Kemaknaan 5% , maka nilai Z1-α = 1,96 (dari tabel Z)
Kekuatan uji 80%, maka nilai Z1-β = 0,84 (dari tabel Z)
Maka, perhitungan rumus sampel sebagai berikut
122
_
1
20
(
)
1
20
(
]
12
)
1
20
(
10
)
1
20
[
)
1
2
(
)
1
1
(
)
1
2
(
)
1
1
[(
2
2
2
2
2
2
2
1
2















p
p
p
S
S
n
n
s
n
s
n
S
03
,
39
)
82
75
(
]
84
,
0
96
,
1
)[
122
(
2
)
(
)
(
2
2
2
2
2
1
2
1
1






 

n
n
Z
Z
n


 
a
Jadi peneliti memerlukan sampel minimal 40 orang untuk masing-masing kelompok

43. Uji Hipotesis Koefisien Korelasi
3
)
(
2
1
1


 



a z
z
n









r
r
In
1
1
5
,
0

• Dalam penelitian yang menghubungkan
antara 2 variabel kontinu (numerik),
peneliti seringkali menggambarkan
hubungan tersebut dalam bentuk
koefisien korelasi (r) atau koefisien
determinasi (r²).
• Perhitungan besar sampel untuk uji
hipotesis koefisien korelasi
Keterangan :
Z=nilai baku distribusi normal
= transformasi fisher
r = koefisien korelasi

Rumus jumlah sampel tersebut adalah untuk sampel yang diambil secara acak sederhana (simple random sampling).
Pada penelitian survei, pengambilan sampel secara acak sederhana sulit untuk dilakukan sehingga jumlah sampel
yang diperoleh harus dikalikan dengan faktor efek desain (design effect), yang sering digunakan adalah dikali 2

44. Contoh Soal
Seorang peneliti ingin mengetahui hubungan antara tinggi badan ibu dengan status gizi
anak balita yang dinyatakan dengan z-score indeks BB/TB atau PB. Peneliti
memperkirakan koefisien korelasi kedua variabel tersebut adalah sebesar 0,8. berapa
jumlah sampel minimal jika peneliti menghendaki tingkat kemaknaan 1% dan kekuatan uji
90%?
Jawaban
Diketahui :
Koefisien korelasi (r)= 0,8
Kemaknaan 1% , maka nilai Z1-α = 2.58 (dari tabel Z)
Kekuatan uji 90%, maka nilai Z1-β = 1.28 (dari tabel Z)
Maka, perhitungan rumus sampel sebagai berikut
0986
,
1
8
,
0
1
8
,
0
1
5
,
0
1
1
5
,
0






















In
r
r
In
35
,
15
3
0986
,
1
28
,
1
58
,
2
3
)
(
2
1
1












 

n
n
z
z
n


a
Jadi, peneliti membutuhkan
sampel minimal sebesar 16
orang.

46. Teknik sampling merupakan salah satu elemen yang
penting dalam suatu penelitian. Penelitian yang baik, kecil
maupun besar, baik itu penelitian kuantitatif dan
kualitatif, wajib menentukan dan menerapkan suatu
metode sampling dan menentukan sampel yang akan
diambil untuk subjek penelitian.
Menentukan sampel dalam teknik sampling menjadi hal
yang krusial dalam penelitian. Keakuratannya
memengaruhi tingkat keberhasilan riset Anda.

47. Sampling
Frame
• “Sampling frame”  Daftar yang berisikan setiap
elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel
• Contoh  Daftar rumah tangga, Buku petunjuk
telepon, catatan pajak, catatan SIM,dll
• Kerangka sampling yang baik penting untuk
sampling yang akurat
• Kerangka sampling harus “up to date”.

48. Teknik Pengambilan Sampel
Probabilty
Sampling
Teknik pengambilan sampel
yang memberikan peluang
yang sama bagi setiap
anggota populasi untuk
dijadikan sampel
Non
Probability
sampling
Teknik pengambilan sampel
yang tidak memberi
peluang/kesempatan yang sama
untuk dipilih menjadi sampel

49. Probabilty Sampling
Cluster
Sampling
Stratified Random
Sampling
Systematic
sampling
Simple random
sampling

50. Simple Random Sampling
Digunakan jika populasi tidak
terlalu bervariasi (homogen) dan
tidak terlalu menyebar secara
geografis
Harus tersedia sampling frame/
kerangka sampling
Cara pengambilan sampel dengan
diundi, menggunakan tabel
bilangan random, menggunakan
perangkat komputer

51. Cluster Sampling Cluster random sampling adalah suatu jenis
teknik sampling dimana seorang peneliti membagi
populasi menjadi beberapa kelompok yang
terpisah yang disebut sebagai cluster. Dari
beberapa cluster ini diambil beberapa sampel
yang dipilih secara random atau acak. Cluster
random sampling adalah teknik sampling yang
banyak digunakan pada kelompok statistika yang
sifatnya geografis. Dalam metode cluster,
populasi dibagi menjadi beberapa gugus atau
kelas dengan asumsi setiap gugus atau kelas
sudah terdapat semua sifat-sifat atau variansi
yang hendak diteliti. Selanjutnya kelas-kelas
itulah yang akan diacak atau dirandom. Dan unit
sampel akan diambil dari kelas yang sudah dipilih.

52. Langkah-langkah
cluster random sampling
Peneliti membagi populasi
menjadi beberapa
kelompok/kluster berdasarkan
kecamatan/kriteria tertentu
Peneliti memilih beberapa cluster
sesuai dengan penelitian yang
dilakukan melalui pemilihan
sampel acak yang sistematis
Lalu dari beberapa cluster yang
telah dipilih secara acak, peneliti
dapat memilih bebeapa subjek dari
tiap cluster melalui random
sampling
02
01 03

53. ● Pada penyampelan jenis ini, anggota populasi
dikelompokkan berdasarkan stratanya, misal
tinggi, sedang, dan rendah. Kemudian dipilih
sampel yang mewakili masing-masing strata
● Elemen populasi dibagi menjadi beberapa
tingkatan (stratifikasi) berdasarkan karakter
yang melekat padanya. Dalam stratified
random sampling elemen populasi
dikelompokkan pada tingkatan-tingkatan
tertentu dengan tujuan pengambilan sampel
akan merata pada seluruh tingkatan dan
sampel mewakili karakter seluruh elemen
populasi yang heterogen.
Stratified Random Sampling

54. Langkah-Langkah Stratified Random
Sampling
04
Pilih sampel dari
setiap stratum
secara acak.
03
Tentukan jumlah
sampel dalam setiap
stratum
02
Bagi sampling frame
tersebut berdasarkan
strata yang dikehendaki
01
Siapkan “sampling
frame”

55. • Jika peneliti dihadapkan pada ukuran populasi yang banyak dan tidak
memiliki alat pengambil data secara random, cara pengambilan sampel
sistematis dapat digunakan.
• Cara ini menuntut kepada peneliti untuk memilih unsur populasi secara
sistematis, yaitu unsur populasi yang bisa dijadikan sampel adalah yang
“keberapa”.
• Misalnya, setiap unsur populasi yang keenam, yang bisa dijadikan sampel.
Soal “keberapa”-nya satu unsur populasi bisa dijadikan sampel tergantung
pada ukuran populasi dan ukuran sampel.
• Misalnya, dalam satu populasi terdapat 5000 rumah. Sampel yang akan
diambil adalah 250 rumah dengan demikian interval di antara sampel
kesatu, kedua, dan seterusnya adalah 25.
Systematic Sampling

56. 1. Susun sampling frame
2. Tetapkan jumlah sampel yang
ingin diambil
3. Tentukan K (kelas interval)
4. Tentukan angka atau nomor awal
di antara kelas interval tersebut
secara acak atau random –
biasanya melalui cara undian saja
5. Mulailah mengambil sampel
dimulai dari angka atau nomor
awal yang terpilih
6. Pilihlah sebagai sampel angka
atau nomor interval berikutnya
Langkah-langkah Systematic Sampling

57. Non Probability sampling
Purposive
Sampling
Snowball
Sampling
Accidental
Sampling
Quota
Sampling
Teknik
Sampel
Jenuh

58. Purposive
Sampling
Purposive Sampling adalah teknik sampling yang
cukup sering digunakan. Metode ini menggunakan
kriteria yang telah dipilih oleh peneliti dalam
memilih sampel. Kriteria pemilihan sampel terbagi
menjadi kriteria inklusi dan eksklusi.
Kriteria inklusi merupakan
kriteria sampel yang diinginkan
peneliti berdasarkan tujuan
penelitian.
Kriteria eksklusi merupakan
kriteria khusus yang
menyebabkan calon responden
yang memenuhi kriteria inklusi
harus dikeluarkan dari kelompok
penelitian

59. Quota Sampling
Tehnik sampling ini mengambil jumlah
sampel sebanyak jumlah yang telah
ditentukan oleh peneliti.
Sampel diambil dengan memberikan jatah
atau quota tertentu terhadap kelompok.
Pengumpulan data dilakukan langsung pada
unit sampling. Setelah jatah terpenuhi, maka
pengumpulan data dihentikan.
Kelebihan metode ini yaitu praktis karena
sampel penelitian sudah diketahui
sebelumnya, sedangkan kekurangannya
yaitu bias penelitian cukup tinggi jika
menggunakan metode ini.

60. Accidental Sampling
Sampling aksidental adalah
teknik penentuan sampel
berdasarkan kebetulan, yaitu
siapa saja yang secara
kebetulan bertemu dengan
peneliti dapat digunakan
sebagai sampel, bila
dipandang orang yang
kebetulan ditemui itu sesuai
sebagai sumber data.
Dalam teknik sampling
aksidental, pengambilan
sampel tidak ditetapkan lebih
dahulu. Peneliti langsung saja
mengumpulkan data dari unit
sampling yang ditemui.

62. Teknik Sampel Jenuh
● Teknik Sampling Jenuh adalah teknik
penentuan sampel yang menjadikan
semua anggota populasi sebagai
sampel. dengan syarat populasi yang
ada kurang dari 30 orang.

63. CREDITS: This presentation template was created by
Slidesgo, including icons by Flaticon, and
infographics & images by Freepik
THANKS!