Downloaded 170 times
Uploaded byArif Rahman
Stat prob03 sampling
Dokumen ini membahas tentang pengambilan sampel dalam penelitian, termasuk definisi populasi dan sampel, proses, alasan, serta syarat pengambilan sampel yang baik. Selain itu, dijelaskan kesalahan yang mungkin terjadi dalam pengambilan sampel dan metode yang dapat digunakan untuk menghindari kesalahan tersebut. Penentuan ukuran sampel, serta penerapan metode pengambilan sampel yang tepat juga menjadi fokus utama untuk mencapai hasil yang representatif.
More Related Content
Similar to Stat prob03 sampling
Stat prob03 sampling
- 1.
- 2. Populasi dan Sampel Populasiatau semesta (universe) adalah set lengkap observasi yang menjadi perhatian peneliti. Sampel (sample) adalah sejumlah observasi yang diambil dari populasi Sebaran sampel mengikuti pola distribusi populasi. 2
- 3.
- 4. Pengambilan Sampel Pengambilan sampel(sampling) merupakan suatu proses pemilihan atau penarikan sampel secara acak dari populasi dalam mengumpulkan data observasi yang representatif untuk mengestimasikan karakteristik populasi secara keseluruhan. Teknik pengambilan sampel yang baik dapat memberikan nilai statistik sampel yang mewakili populasinya. 4
- 5. Alasan Pengambilan Sampel Populasi besar, tidak mungkin seluruh anggota diteliti Kendala keterbatasan waktu penelitian, biaya, dan sumber daya manusia Penelitian terhadap sampel bisa lebih reliabel, misalnya : karena semakin banyak observasi memungkinkan penurunan performa alat ukur yang kurang andal (deterioration), serta kelelahan dan keteledoran pengukur. Populasi homogen dengan variansi relatif kecil, penelitian terhadap seluruh anggota dalam populasi menjadi tidak masuk akal Penelitian bersifat destruktif atau merusak 5
- 6. Proses Pengambilan Sampel Menentukanlingkup populasi yang menjadi fokus studi Membangun sampling frame yang memuat semua anggota atau kejadian yang mungkin dalam populasi Memilih metode sampling Menentukan ukuran sampel Menyusun... 6
- 7. Proses Pengambilan Sampel Menyusunsampling plan Melaksanakan pengambilan sampel dan pengumpulan data Mengevaluasi (akurasi dan presisi) dan memilah-milah data yang representatif 7
- 8. Syarat Pengambilan SampelYang Baik Tingkat akurasi yaitu tingkat ketepatan atau bebas “bias” sampel terhadap populasi. Sampel yang representatif mempunyai bias penyimpangan relatif kecil. Pemusatan dan sebaran nilai variabel sampel tidak berbeda signifikan dengan populasi. Makin kecil bias pada sampel, makin akurat sampel tersebut. Agar sampel dapat memprediksi populasi dengan baik, setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama terpilih sebagai sampel. Sampel dipastikan ditarik dari populasi, tersebar dengan baik dalam populasi dan dapat mewakili semua anggota populasi. 8
- 9. Syarat Pengambilan SampelYang Baik Presisi yaitu tingkat kedekatan estimasi dengan karakteristik populasi. Presisi diukur oleh simpangan baku. Makin kecil perbedaan di antara simpangan baku yang diperoleh dari sampel (S) dengan simpangan baku dari populasi (σ), makin tinggi pula tingkat presisinya. 9
- 10. Kesalahan Dalam PengambilanSampel Random error, systematic error & illegitimate error. Sampling error & nonsampling error 10
- 11. Kesalahan Dalam PengambilanSampel Random error Karena faktor keacakan yang menyebabkan sebaran sampel kurang merepresentasikan pola distribusi populasi. Systematic error terjadi karena metode pengambilan sampel yang kurang tepat, misalnya penentuan ukuran sampel yang kurang atau penarikan sampel terkumpul di sebagian populasi yang dibatasi rentang waktu tertentu atau lokasi tertentu. Illegitimate error... 11
- 12. Kesalahan Dalam PengambilanSampel Illegitimate error terjadi karena keteledoran pada saat melakukan pengambilan sampel, antara lain mengumpulkan sampel dari populasi yang berbeda. Kekeliruan dalam pengambilan sampel akan menyebabkan hasil yang bias dan tidak merepresentasikan populasi. 12
- 13. Kesalahan Dalam PengambilanSampel 13
- 14. Kesalahan Dalam PengambilanSampel Sampling error Sampel tidak representatif, terdapat perbedaan antara sampel dengan populasi. Sebaran pengacakan sampel tidak sesuai dengan pola distribusi populasi. Sampel berbeda akan memberikan hasil yang berbeda. Kekeliruan pengacakan ini tidak dapat dikendalikan. Dengan menambahkan ukuran sampel dapat mengurangi resiko kesalahan ini. Nonsampling error.. 14
- 15. Kesalahan Dalam PengambilanSampel Nonsampling error Berkaitan dengan kekeliruan yang terjadi pada saat pengumpulan data atau saat pemilihan sampel. Seringkali disebabkan karena kurang baiknya perencanaan, keteledoran atau lainnya. Data acquisition error Kekeliruan alat, kekeliruan proses pengumpulan, kekeliruan interpretasi, Nonresponse error Sampel yang terpilih tidak merespon dengan baik, karena bukan anggota populasi lagi, enggan berpartisipasi, susah dijangkau. Selection bias atau coverage error Terdapat anggota populasi yang tidak terwakili 15
- 16. Faktor Pertimbangan PengambilanSampel Tingkat keberartian (α), yang juga menunjukkan probabilitas penolakan data yang sebenarnya bagian dari populasi Power statistik (1-β), yang juga berkaitan dengan probabilitas galat tipe 2 (β) penerimaan data di luar populasi Derajat homogenitas yang berhubungan dengan standar deviasi atau variansi 16
- 17. Faktor Pertimbangan PengambilanSampel Besarnya tingkat kepentingan dan tingkat keseriusan efek penggunaan sampel sebagai pendekatan populasi Proporsi sampel dan sebarannya dalam populasi Dampak anggota populasi yang tidak terpilih sebagai sampel Rasio ukuran sampel antar bagian populasi Toleransi margin error. 17
- 18. Metode Pengambilan Sampel Probabilitysampling simple random sampling, systematic random sampling, stratified random sampling, cluster random sampling, dan multistage random sampling Nonprobability sampling convenience sampling, consecutive sampling, accidental sampling, volunteer sampling, opportunity sampling, judgement/purposive sampling, quota sampling dan snowball sampling 18
- 19. Penentuan Metode PengambilanSampel Memperhatikan syarat sampel representatif berikut : Setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama terpilih sebagai sampel. Sampel ditarik dari populasi yang menjadi fokus studi. Sampel tidak terduplikasi Sebaran acak sampel mewakili pola distribusi populasi Maka ... 19
- 20. Penentuan Metode PengambilanSampel Maka pada saat pemilihan sampel perlu memperhatikan tujuan pengambilan sampel Jika sampel dipergunakan untuk melakukan generalisasi, inferensi atau aproksimasi populasi, maka probability sampling yang harus digunakan. Jika sampel dipergunakan untuk mendapatkan gambaran awal situasi masalah atau mengevaluasi sebagian kasus tanpa adanya penarikan kesimpulan umum terhadap populasi, nonprobability sampling boleh dipergunakan. 20
- 21. Pengacakan Dalam PengambilanSampel Menggunakan bilangan acak tahun 1927, Cambridge University Press mempublikasikan tabel berisikan 41.600 bilangan acak tahun 1955, RAND Corporation mempublikasikan sejuta bilangan acak Menggunakan alat bantu pengacakan atau undian koin, dadu, kartu, bola, stik, gulungan kertas, roda roulette, dan lain-lain 21
- 22. Pengacakan Dalam PengambilanSampel Menggunakan algoritma pengacakan berbasis komputer (pseudo random number generator) tahun 1951, John von Newman mengembangkan The Middle-Square Method. Tahun 1951, Derrick Henry Lehmer mengembangkan Linear Congruential Generator. Tekniknya : Inverse Transform, Composition, Convolution, Rejection Sampling, Adaptive Rejection Sampling, Acceptance-Rejection Sampling, Importance Sampling, Slice Sampling, Markov-Chain Monte- Carlo, Metropolis-Hastings Algorithm, Gibbs Sampling, Ziggurat Algorithm, Box–Muller Transform, Marsaglia Polar Method, dan lain-lain. 22
- 23.
- 24.
- 25.
- 26.
- 27. 27 Sumber : Patton(1990)
- 28. Penentuan Ukuran Sampel PerbedaanPada Faktor α Faktor α dan β Mean Proportion Percentile 28
- 29. Penentuan Ukuran Sampel Mempertimbangkanbias pada mean dan hanya faktor α 29 2 22 )(2 ε σαZ n = Di mana : n = sample size Zα = desired significance level σ = standard deviation ε = margin of error
- 30. Penentuan Ukuran Sampel Mempertimbangkanbias pada proportion dan hanya faktor α 30 2 2 )1()(2 ε α ppZ n − = Di mana : n = sample size Zα = desired significance level p = proportion ε = margin of error
- 31. Penentuan Ukuran Sampel Mempertimbangkanbias pada percentile dan hanya faktor α 31 2 2 )100()(2 ε α pcpcZ n − = Di mana : n = sample size Zα = desired significance level pc = percentile ε = margin of error
- 32. Penentuan Ukuran Sampel Mempertimbangkanbias pada mean dengan faktor α dan β 32 2 22 )(2 ε σβα ZZ n + = Di mana : n = sample size Zα = desired significance level Zβ = desired power σ = standard deviation ε = margin of error
- 33. Penentuan Ukuran Sampel Mempertimbangkanbias pada proportion dengan faktor α dan β 33 2 2 )1()(2 ε βα ppZZ n −+ = Di mana : n = sample size Zα = desired significance level Zβ = desired power p = proportion ε = margin of error
- 34. Penentuan Ukuran Sampel Mempertimbangkanbias pada percentile dengan faktor α dan β 34 2 2 )100()(2 ε βα pcpcZZ n −+ = Di mana : n = sample size Zα = desired significance level Zβ = desired power pc = percentile ε = margin of error
- 35. Penentuan Ukuran Sampel Hairet. al. (1998) Rasio antara jumlah subjek dan jumlah variabel independen dalam analisis multivariat dianjurkan sekitar 15 sampai 20 subjek per variabel independen 35
- 36. Penentuan Ukuran Sampel Gay& Diehl (1992) Ukuran minimum sampel yang dapat diterima berdasarkan pada desain penelitian yang digunakan, yaitu : •Metode deskriptif, minimal 10% populasi. Namun untuk populasi yang relatif kecil min 20% •Metode deskriptif-korelasional, minimal 30 subyek •Penelitian perbandingan kausal, 30 elemen per kelompok, •Metode ex post facto, minimal 15 subyek per kelompok •Metode eksperimental, minimal 15 subyek per kelompok 36
- 37. Penentuan Ukuran Sampel Roscoe(1975) Sebaiknya ukuran sampel di antara 30 s/d 500 elemen. Jika sampel dipecah lagi ke dalam subsampel, jumlah minimum subsampel 30. Pada penelitian multivariate ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar (10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara 10 s/d 20 elemen. 37
- 38. Penentuan Ukuran Sampel Rodney Sebaiknya menggunakan ukuran sampel minimal 100 untuk mendapatkan variasi yang berarti. Pada ukuran sampel sebanyak 350, power statistik mencapai nilai asimtot. Pertambahan ukuran sampel lebih dari 350 tidak menambahkan power yang signifikan. Kepercayaan publik secara tradisional membutuhkan ukuran sampel minimal 1.000. 38
- 39. Penentuan Ukuran Sampel Slovin(1960) 39 2 .1 εN N n + = Di mana : n = sample size N = population ε = margin of error
- 40. Penentuan Ukuran Sampel Isaac& Michael (1981) 40 222 22 .. .. σε σ α α ZN NZ n + = Di mana : n = sample size N = population σ = standard deviation Zα = desired significance level ε = margin of error
- 41.
- 42. Penentuan Ukuran Sampel Krejcie& Morgan (1970) 42 )1.(.)1.( )1.(.. 22 2 ppN ppN n −+− − = χε χ Di mana : n = sample size N = population p = proportion χ2 = desired significance level & degree of freedom ε = margin of error
- 43. 43 Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n) 10 10 8570 220 140 15 14 90 73 230 144 20 19 95 76 240 148 25 24 100 80 250 152 30 28 110 86 260 155 35 32 120 92 270 159 40 36 130 97 280 162 45 40 140 103 290 165 50 44 150 108 300 169 55 48 160 113 320 175 60 52 170 118 340 181 65 56 180 123 360 186 70 59 190 127 380 191 75 63 200 132 400 196 80 66 210 136 420 201 Krejcie&Morgan(1970)
- 44. 44 Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n) Populasi (N) Sampel (n) 440 206 1.200291 4.000 350 460 210 1.300 297 4.500 354 480 214 1.400 302 5.000 357 500 217 1.500 306 6.000 361 550 226 1.600 310 7.000 364 600 234 1.700 313 8.000 367 650 242 1.800 317 9.000 368 700 248 1.900 320 10.000 370 750 254 2.000 322 15.000 375 800 260 2.200 327 20.000 377 850 265 2.400 331 30.000 379 900 269 2.600 335 40.000 380 950 274 2.800 338 50.000 381 1.000 278 3.000 341 75.000 382 1.100 285 3.500 346 1.000.000 384 Krejcie&Morgan(1970)
- 45. 45 Population Margins of Error 1%2% 3% 4% 5% 10% 500 222 83 1.500 638 441 316 94 2.500 1.250 769 500 345 96 3.000 1.364 811 517 353 97 4.000 1.538 870 541 364 98 5.000 1.667 909 556 370 98 6.000 1.765 938 566 375 98 7.000 1.842 959 574 378 99 8.000 1.905 976 580 381 99 9.000 1.957 989 584 383 99 10.000 5.000 2.000 1.000 588 385 99 50.000 8.333 2.381 1.087 617 387 100 Pagoso,Garcia&deLeon(1978)
- 46. References Gay, L.R.& Diehl, P.L. (1992), Research Methods for Business and Management, Macmillan Pub, Pennsylvania Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. & Black, W.C. (1998), Multivariate Analysis, 5th ed., Prentice Hall, New York Isaac, S. & Michael, W.B. (1981), Handbook in Research and Evaluation, 2nd ed., EdITS Publishers, San Diego Krejcie, R.V. & Morgan, D.W. (1970), “Determining Sample Size for Research Activities”, Educational and Psychological Measurement. Vol.30. Patton, M.Q. (1990), Qualitative Evaluation and Research Methods, 2nd ed., Sage Publications, California Roscoe, J.T. (1975), Fundamental Research Statistics for The Behavioural Sciences, 2nd ed., Holt Rinehart & Winston, New York Smith, M.F. (1983), Sampling Considerations in Evaluating Cooperative Extension Programs, Florida Cooperative Extension Service, Florida 46
- 47.
- 48. Acceptance Sampling Acceptance samplingyaitu prosedur pengambilan sampel untuk inspeksi kualitas produk meliputi penerimaan (acceptance) atau penolakan (rejection) sebagai salah satu aspek penjaminan kualitas. Terdapat beberapa rancangan skema acceptance sampling, meliputi : lot-by-lot sampling, chain sampling, continuous sampling, dan skip-lot sampling. 48
- 49.
- 50. Alasan Acceptance Sampling 1.Pengujian bersifat destruktif atau merusak 2. Biaya inspeksi 100% (keseluruhan) sangat tinggi. 3. Teknologi yang dipergunakan untuk inspeksi tidak layak atau tidak tersedia. 4. Membutuhkan waktu yang lama sehingga menyebabkan jadwal produksi terganggu serius. 5. ... 50
- 51. Alasan Acceptance Sampling 5.Inspeksi yang sangat banyak menyebabkan keandalan pengujian berkurang dan kesalahan inspeksi bertambah. 6. Berdasarkan data historis menunjukkan kualitas pemasok atau kapabilitas proses sangat bagus. 7. Resiko akibat diterimanya produk yang semestinya ditolak tidak berdampak serius. 51
- 52. Keuntungan Acceptance Sampling 1.Lebih ekonomis karena inspeksi lebih sedikit. 2. Mengurangi kerusakan, karena sedikit penanganan produk. 3. Lebih tepat digunakan untuk pengujian destruktif. 4. Sedikit kuantitas dan utilisasi sumber daya yang diperlukan saat aktivitas inspeksi. 5. ... 52
- 53. Keuntungan Acceptance Sampling 5.Menjaga keandalan dan mengurangi kesalahan inspeksi. 6. Penolakan (rejection) lot produk yang tidak sesuai dengan sedikit kerusakan mendorong pemasok untuk melakukan perbaikan kualitas. 53
- 54. Kelemahan Acceptance Sampling 1.Terdapat resiko menerima lot produk jelek, ataupun sebaliknya menolak produk bagus. 2. Informasi yang diperoleh lebih sedikit dari data produk ataupun proses yang diinspeksi. 3. Membutuhkan perencanaan dan dokumentasi yang baik terkait prosedur acceptance-sampling. 54
- 55. Klasifikasi Acceptance Sampling Berdasarkanjenis data, terdiri dari Attribute dan Variables Berdasarkan langkah replikasi inspeksi, terdiri dari single sampling plan, double sampling plan dan multiple-sampling plan. 55
- 56.
- 57. Klasifikasi Acceptance Sampling ASQ standards ANSI/ASQ Z1.9-2008, Sampling Procedures and Tables for Inspection by Variables for Percent Nonconforming ANSI/ASQ Z1.4-2008, Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes ASTM standards ASTM E105, Standard Practice for Probability Sampling Of Materials ASTM E122, Standard Practice for Calculating Sample Size to Estimate, With a Specified Tolerable Error, the Average for Characteristic of a Lot or Process ASTM E141, Standard Practice for Acceptance of Evidence Based on the Results of Probability Sampling ASTM E1402, Standard Terminology Relating to Sampling ASTM E1994, Standard Practice for Use of Process Oriented AOQL and LTPD Sampling Plans ASTM E2234, Standard Practice for Sampling a Stream of Product by Attributes Indexed by AQL 57
- 58. Klasifikasi Acceptance Sampling ISO standards ISO 2859-1:1999, Sampling procedures for inspection by attributes JIS standards JIS Z 9015-1:2006, Sampling procedures for inspection by attributes, JIS Z 9015- 1:2006 Military Standard MIL-STD-414, Sampling Procedures and Tables for Inspection by Variables for Percent Nonconforming MIL-STD-105E, Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes MIL-STD-1916, DOD Preferred Methods for Acceptance of Product MIL-STD-1235C, Single and Multi-Level Continuous Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes 58
- 59. Skema Acceptance Sampling Singlesampling plans: One sample of items is selected at random from a lot and the disposition of the lot is determined from the resulting information. Double sampling plans: After the first sample is tested, it decide to accept/reject the lot or take the second sample to make decision based on the combination result of both samples. Multiple sampling plans: An extension of the double sampling plans where more than two samples are needed to reach a conclusion. 59
- 60. Skema Acceptance Sampling Sequentialsampling plans: This is the ultimate extension of multiple sampling where items are selected from a lot one at a time and after inspection of each item a decision is made to accept or reject the lot or select another unit. Skip lot sampling plans: Skip lot sampling means that only a fraction of the submitted lots are inspected. 60
- 61. Macam Inspeksi dalamAcceptance Sampling Pemeriksaan normal (normal inspection) Pemeriksaan ketat (tightened inspection) Pemeriksaan longgar (reduced inspection) 61
- 62. Standar dalam AcceptanceSampling Acceptable Quality Level (AQL) Lot Tolerance Percent Defective (LTPD) Producer’s Risk (Type I Error) Consumer’s Risk (Type II Error) Operating Characteristic (OC) Curve Average Outgoing Quality (AOQ) Average Outgoing Quality Level (AOQL) Average Total Inspection (ATI) Average Sample Number (ASN) 62
- 63.
- 64.
- 65.
- 66.
- 67.
- 68.
- 69.
- 70. 70 Terima kasih ...Terimakasih ... ... Ada pertanyaan ???... Ada pertanyaan ???