More Related Content
What's hot (20)
Similar to Cluster & multi satge random sampling (20)
Cluster & multi satge random sampling
- 1. CLUSTER RANDOM SAMPLING • Populasi dibagi kedalam sub-sub unit yang berukuran lebih kecil. Sampel tahap pertama, diperoleh dari pemilihan sebagian atas unit-unit atau lebih dikenal dengan nama unit primer, dan sampel tahap kedua, diperoleh dan pemilihan unit didalam unit primer terpilih (William G Cochran) • Populasi bisa dipisah menurut rumpun/ kelompok/ cluster tertentu • CLUSTER/RUMPUN : – subpopulasi dari populasi awal – tiap rumpun heterogen – antar rumpun homogen • Contoh : rumpun (blok) rumah (RT, RW) kloter jamaah haji
- 2. CLUSTER RANDOM SAMPLING -+*+*- +**--+ 1 5 -**-+-+ +--+*+ ---+++* ++--+- SAMPEL 2 6 ---+++* **-+*-+ * *+-+* 2 ++-- **-+*-+ **-* **+-+- +--+**+ +---**+ 3 7 8 +-* +**-+- --+ +** +**--+- ++---+* +---**+ 4 8 ***++-- +**--+- RANDOMISASI RANDOMISASI CLUSTER UNIT SAMPEL
- 3. SATU POPULASI (Estimasi Proporsi) CLUSTER RANDOM SAMPLING N Z²1-α/2 σ² n = ------------------------------------------ (N-1) d² (N/C) ² + Z²1-α/2 σ²
- 4. SATU POPULASI (Estimasi Proporsi) CLUSTER RANDOM SAMPLING n = besar sampel (jumlah cluster) minimum N = besar populasi Z1-α/2 = nilai distribusi normal baku (tabel Z) pada α tertentu d = kesalahan (absolut) yang dapat ditolerir C = jumlah seluruh cluster di populasi σ2 = ∑(ai – mi P)2/(C’-1) dan P = ∑ai /∑mi ai = banyaknya elemen yang masuk kriteria pada cluster ke-i mi = banyaknya elemen pada cluster ke-i C’ = jumlah cluster sementara
- 5. PERHATIAN …..!!!! Menurut Ariawan(1998): • Strategi yang digunakan untuk menghitung besar sampel untuk metode klaster adalah dengan menggunakan rumus untuk sampel acak sederhana dan mengalikan hasil perhitungannya dengan efek desain (design effect). Z1-α/22 . p . (1-p) • n = ----------------------X 2 d2 • Deff : bernilai 2 (WHO, Ariawan & Frerichs, 1995) • Karena rumus varians selain kompleks juga mengandung parameter Pi proporsi pada klaster i yang sulit diketahui sebelum survey dilakukan M −m m m N −n ˆ ˆ Var ( P ) = ∑ Mm (m − 1) i =1 ˆ ( P1 − P ) 2 + ∑ P1(1 − Pi ) NMm (n − 1) i=1 ˆ
- 6. Contoh 1: • Dinas Kesehatan Kab.X Papua ingin mengetahui cakupan imunisasi lengkap pada anak. Dari hasil survey imunisasi pada tingkat propinsi Papua 1 tahun yang lalu diperoleh cakupan imunisasi lengkap sebesar 70%. Pada penelitian ini, peneliti juga merencanakan untuk menggunakan metode sampel cluster 2 tahap dengan menggunakan 20 klaster . Pada tahap pertama akan dipilih desa dan pada tiap desa terpilih lalu akan dipilih sejumlah anak berumur 1-2 tahun secara acak sederhana. Berapa besar sampel yang diperlukan jika peneliti menginginkan kesalahan maksimum terhadap cakupan imunisasi di populasi sebesar 5% dan derajat kepercayaan 95%?.
- 7. • Diket : P = 70% d = 5% CI = 95% • Ditanya : n total dan n cluster? • Jawab : Z1-α/22 . p . (1-p) • n = ----------------------X 2 deff d2 (1,96)2 . 0,07 . (1-0,07) • n = -------------------------------- X 2 (0,05)2 • = 323 X 2 = 646 anak .n • Maka untuk sampel di 20 cluster adalah 646/20 = 33 anak untuk tiap cluster
- 8. Ringkasan tahapan/langkahnya: • Langkah 1: Memilih sampel desa • Langkah 2: Memilih responden pada desa yang terpiiih pada langkah 1. • Dalam terminologi sampel, langkah di atas disebut sebagai tingkat (stage) dan pengambilan sampel diberi nama sesuai dengan banyaknya tingkat. • Jadi contoh di atas adalah pengambilan sampei secara klaster 2 tingkat.
- 9. MULTI STAGE SAMPLING • Sampel bertingkat/ banyak tahap • Untuk populasi besar • Menggunakan desain gabungan; stratifikasi dan klaster. • Contoh: suatu survei dilakukan untuk mengetahui cakupan imunisasi campak pada anak sekolah dasar di kabupaten Cirebon
- 10. Maka pengambilan sampel dapat dilakukan: • Langkah 1: Memilih j kecamatan dari J kecamatan yang ada di kabupaten Cirebon. • Langkah 2: Pada j kecamatan terpilih, dipilih k keiurahan/desa dari K kelurahan/desa yang ada di kecamatan terpilih. • Langkah 3: Pada k kelurahan/desa terpilih, dipilih l sekolah dasar dari L sekolah dasar yang ada di kelurahan/desa terpilih. • Langkah 4: Pada I sekolah terpilih, dipilih m kelas dari M kelas yang ada. • Langkah 5: Pada m kelas terpilih, dipilih semua murid yang ada di kelas terpilih
- 11. Keterangan tahapan: 1. Kelas berfungsi sebagai unit sampel disebut unit sampel primer (primary sampling unit/PSU = kecamatan). 2. Murid berfungsi sebagai unit elementer. 3. Pemilihan klaster dilakukan secara acak, m klaster dipilih secara acak dari M klaster yang ada.
- 12. Contoh daftar cluster yang teridentifikasi: Desa Jml penduduk Jml pddk kumulatif Sukasari 1500 1500 Sukamanah 3000 4500 Sukajadi 2350 6850 Sukamakmur 4000 10850 Sukamaju 1350 12200 Gotong-royong 3200 15400 Telaga warna 1780 17180 Warna sari 1900 19080 Situ biru 2560 21640 Sari maju 3400 25040
- 13. Maka desa yang terpilih sbb: • Pemilihan klaster dilakukan dengan menggunakan metode acak dengan selang nomor 1 sampai dengan 25040. • Misalkan angka acak pertama adalah 1653, angka 1653 tersebut berada di antara 1501 dan 4500, jadi desa Sukamanah terpilih. • Angka acak kedua dipilih, misalkan angka tersebut adalah 9201. Angka ini terletak pada selang 6851 sampai dengan 10850, berarti desa Sukamakmur terpilih, dst • Dengan cara ini klaster yang lebih besar memiliki kesempatan untuk terpilih lebih besar pula, karena selang yang dimiliki lebih lebar.