ºÝºÝߣ

ºÝºÝߣShare a Scribd company logo

Presentation populasi dan sampel

•Download as PPTX, PDF•
•
Dewaayu Nopiyanti
Dewaayu Nopiyanti

1. Dokumen tersebut membahas tentang populasi, sampel, penelitian yang menggunakan sampel dan populasi, kriteria sampel yang baik, pertimbangan ukuran sampel, sumber kesalahan sampel, tahapan pemilihan sampel, dan metode pengambilan sampel. 2. Beberapa poin penting yang dijelaskan adalah definisi populasi dan sampel, alasan penggunaan sampel dalam penelitian, faktor yang mempengaruhi ukuran sampel, serta met

1 of 31
Presentation populasi dan sampel
1. Populasi 2. Sampel 3. Penelitian menggunakan sampel dan populasi 4. Kriteria sampel yang baik dalam penelitian 5. Pertimbangan dalam menentukan ukuran sampel 6. Ukuran sampel 7. Sumber kesalahan sampel 8. Tahap-tahap dalam pemilihan sampel 9. Metode pengambilan sampel/teknik sampling
Presentation populasi dan sampel
Menurut Sugiyono, Populasi merupakan generalisasi yang terdiri dari atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dapat dibedakan menjadi : 1. Populasi Sampling 2. Populasi Sasaran Misalkan : Peneliti mengambil rumah tangga sebagai sampel, sedangkan yang diteliti merupakan anggota rumah tangga yang bekerja sebagai petani. Dalam hal ini, seluruh rumah tangga dalam wilayah penelitian adalah populasi sampling. Sedangkan seluruh petani dalam wilayah penelitian merupakan populasi sasaran. Populasi sasaran Populasi sampling
Presentation populasi dan sampel
Sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Jika populasi besar, dan peneliti tidak mungkin memplajari semua yang ada pada populasi. Misalnya karena keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Sehingga yang dipelajari dari sampel tersebut, kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi dan untuk hal tersebut, sampel yang diambil dari populasi harus benar-benar representative ( mewakili). Pengambilan sampel berarti mengambil sebagian dari populasi untuk menggambarkan sifat populasi yang bersangkutan. (Sugiyono, 2007 : 73)
Sekaran, 2000, Davis dan Cosenza, 1993, Zikmud, 2000 menyebutkan beberapa alasan utama penggunaan sampel dalam penelitian sebagai berikut : 1. Kendala Sumber Daya 2. Ketepatan 3. Pengukuran Destruktif
Presentation populasi dan sampel
Penelitian yang bekerja dengan sampel, berarti bahwa hanya mengambil sebagian saja dari anggota populasi untuk dijadikan sebagai sampel dan selanjutnya berdasarkan analisis sampel dibuat generalisasi. Penelitian yang bekerja dengan Sensus (populasi), tidak perlu menghadapi persoalan generalisasi. Peneliti akan terhindar dari sampling karena jumlah sampel yang diambil sama dengan jumlah anggota populasi
Beberapa faktor yang menjadi alasan mengapa peneliti melakukan penelitian sampel dibandingkan sensus (populasi) sebagai berikut : Jika jumlah elemen populasinya terlalu banyak, peneliti tidak akan mungkin mengumpulkan seluruhnya karena butuh tenaga dan biaya yang relative mahal Kualitas data yang dihasilkan oleh penelitian sampel seringkali lebih baik dibandingkan dengan hasil sensus. Proses penelitian sampel relatif lebih cepat
Presentation populasi dan sampel
PROF. DR. I KETUT RAHYUDA, SE, MSI 1. Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti 2. Dapat menentukan presisi dengan cara menentukan simpangan baku dari taksiran yang diperoleh 3. Sederhana hingga mudah dilaksanakan 4. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah – rendahnya MUDRAJAD KUNCORO, Ph.D 1. Sampel yang baik memungkinkan peneliti untuk mengambil keputusan yang berhubungan dengan besaran sampel untuk memperoleh jawaban yang dikehendaki 2. Sampel yang baik mengidentifikasikan probabilitas dari setiap unit analisis untuk meliputi sampel 3. Sampel yang baik memungkinkan peneliti menghitung akurasi dan pengaruh (misalnya kesalahan) dalam pemilihan sampel daripada harus melakukan sensus 4. Sampel yang baik memungkinkan peneliti menghitung derajat kepercayaan yang diterapkan dalam estimasi populasi yang disusun dari sampel statistika. Prof. Dr. Jogiyanto Hartono, M.B.A., Ak 1. Akurat Sampel yang akurat adalah sampel yang tidak bias 2. Presisi Sampel yang mempunyai presisi (precision) yang tinggi adalah yang mempunyai kesalahan pengambilan sampel yang rendah
Menghindari bias hanya di perusahaan – perusahaan yang bertahan Menghind ari bias di seleksi sampel Pemilihan sampel berdasarkan proksi yang tepat
Presentation populasi dan sampel
Menurut Mantra (2003) dalam rahyuda (2004 : 43) ada 4 (empat) faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian : 1 Derajat keseragaman (degree of homogeneity Makin seragam populasi itu, makin kecil sampel yang dapat diambil. Apabila populasi seragam sempurna, maka satu elementer saja dari seluruh populasi itu sudah cukup representative untuk diteliti 2 Presisi yang dikehendaki dalam penelitian Secara kuantitatif presisi diukur dari standar error. Makin kecil kesalahan baku, makin besar tingkat presisinya 3 Rencana analisis Rencana analisis data dengan teknik analisis tertentu sangat menentukan besarnya sampel yang harus diambil. Teknik analisis dengan table silang dan analisis lanjutan dengan Chi – Square misalnya mensyaratkan pentingnya sampel minimal yang tersedia dalam setiap sel dan table silang 4 Tergantung pada ketersediaan biaya, tenaga, dan waktu
Presentation populasi dan sampel
Jumlah anggota sampel sering dinyatakan dengan ukuran sampel. Jumlah sampel yang diharapkan 100% mewakili populasi adalah sama dengan jumlah anggota populasi itu sendiri. Jadi bila jumlah populasi 1000 dan hasil penelitian itu akan diberlakukan untuk 1000 orang tersebut tanpa ada kesalahan, maka jumlah sampel yang diambil sama dengan jumlh populasi tersebut yaitu 1000 orang. Makin besar jumlah sampel mendekati populasi, maka peluang kesalahan generalisasi semakin kecil dan sebaliknya makin kecil jumlah sampel menjauhi populasi, maka makin besar kesalahan (diberlakukan umum).
Rumus menghitung besaran sampel KETERANGAN : n = Jumlah sampel yang dicari N = Jumlah populasi d = Nilai presisi (ditentukan dalam contoh ini sebesar 90% atau α = 0,1) KETERANGAN : dengan dk = 1, taraf kesalahan bisa 1%, 5%, 10% P = Q = 0,5. d = 0,05. s = jumlah sampel Rumus menghitung ukuran dari populasi
Contoh Menentukan Besaran Sampel Dengan demikian, maka dari jumlah populasi 4.540 diperoleh ukuran sampel sebesar 97,84 atau 98 sampel penelitian
Presentation populasi dan sampel
Misalnya populasi berjumlah 200. Bila dikehendaki kepercayaan sampel terhadap populasi 95% atau tingkat kesalahan 5%, maka jumlah sampel yang diambil 0,58x200x1,195) = 19,12 orang. (Tarik dari angka 200 melewati taraf kesalahan 5%, maka akan ditemukan titik di atas angka 60. Titik itu kurang lebih 58, untuk kesalahan 5% berarti taraf kepercayaan 95%, sehingga faktor pengalinya = 1,195).
Roscoe dalam buku Research Methods For Business (1982 : 253) memberikan saran- saran tentang ukuran sampel untuk penelitian seperti berikut ini. 1 4 3 2 Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai dengan 500. Bila sampel dibagi dalam kategori (misalnya: pria-wanita, pegawai negeri- swasta dan lain-lain) maka jumlah anggota sampel setiap kategori minimal 30. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan kelompok eksperimen dan kelompok kontrol, maka jumlah anggota sampel masing-masing antara 10 s/d 20. Bila dalam penelitian akan melakukan analisis dengan multivariate (korelasi atau regresi ganda misalnya), maka jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah variabel yang diteliti.
Presentation populasi dan sampel
Dalam prakteknya tidak semua sampel sama persis dengan perhitungan sensusnya. Kesalahan sampel yang sering terjadi adalah (Zikmund, 2000: 344) : 1 Sampling frame error kesalahan yang terjadi bila elemen sampel tertentu tidak diperhitungkan, atau bila seluruh populasi tidak diwakili secara tepat oleh kerangka sampel. 2 Random sampling error (sampling error) Kesalahan akibat adanya perbedaan antara hasil sampel dan hasil sensus yang dilakukan dengan prosedur yang sama. Kesalahan juga dapat muncul karena fluktuasi statistik yang terjadi karena variasi peluang dalam elemen sampel yang dipilih. 3 Nonresponse error Kesalahan akibat perbedaan statistik antara survei yang hanya memasukkan mereka yang merespon dan juga mereka yang gagal (tidak) merespon.
Kesalahan atau penyimpangan juga dapat ditimbulkan oleh beberapa hal yaitu : Penyimpangan karena kesalahan perencanaan, seperti tidak tepatnya pemakaian definisi, kriteria, satuan-satuan ukuran dan lainnya. Penyimpangan karena penggantian sampel. Penyimpangan karena salah tafsir responden. Penyimpangan karena responden sengaja salah menjawab. Penyimpangan karena kesalahan dalam pengelolaan data dan penerbitnya. Kesalahan sampel dapat diperkecil dengan pemakaian metode pengambilan sampel yang tepat, sedangkan kesalahan yang bukan karena pemakaian sampel dapat diperkecil dengan perencanaan dan pelaksanaan yang diteliti dari penelitian bersangkutan (Rahyuda et al 2004 : 46).
Presentation populasi dan sampel
Kuncoro (2009 : 122) menyatakan bahwa sampel merupakan bagian dari populasi yang diharapkan dapat mewakili populasi penelitian. Agar informasi yang diperoleh dari sampel benar-benar mewakili populasi, sampel tersebut harus mewakili karakteristik populasi, diperlukan metode pemilihan sampel yang tepat. Tahap-tahap pemilihan sampel meliputi (Davis & Cosenza, 1993: 220-223; Zikmund: 342 -347) : Penentuan Populasi1 Penentuan Unit Pemilihan Sampel2 Penentuan Kerangka Pemilihan Sampel 3 Penentuan Desain Sampel4 Penentuan Jumlah Sampel5 Pemilihan Sampel6
Presentation populasi dan sampel
Metode pengambilan sampling atau teknik sampling merupakan suatu teknik yang digunakan untuk pengambilan sampel. Teknik ini terdiri dari beberapa cara untuk mengambil sampel dimana dibagi menjadi dua yaitu Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Probability sampling adalah teknik sampling dimana setiap anggota populasi memiliki peluang sama dipilih menjadi sampel. Probability Sampling ini terdiri dari sample random, proportionate stratified random, disproportionate stratified random, dan area random. Teknik non-probability sampling yaitu setiap anggota populasi memiliki peluang nol. Artinya, pengambilan sampel didasarkan kriteria tertentu seperti judgment, status, kuantitas, kesukarelaan dan sebagainya. Non-probability sampling meliputi, sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidental, purpose sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling. (Sugiyono 2013 : 117)
NAMA NO.ABSEN
Presentation populasi dan sampel

More Related Content

Presentation populasi dan sampel

  • 2. 1. Populasi 2. Sampel 3. Penelitian menggunakan sampel dan populasi 4. Kriteria sampel yang baik dalam penelitian 5. Pertimbangan dalam menentukan ukuran sampel 6. Ukuran sampel 7. Sumber kesalahan sampel 8. Tahap-tahap dalam pemilihan sampel 9. Metode pengambilan sampel/teknik sampling
  • 4. Menurut Sugiyono, Populasi merupakan generalisasi yang terdiri dari atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dapat dibedakan menjadi : 1. Populasi Sampling 2. Populasi Sasaran Misalkan : Peneliti mengambil rumah tangga sebagai sampel, sedangkan yang diteliti merupakan anggota rumah tangga yang bekerja sebagai petani. Dalam hal ini, seluruh rumah tangga dalam wilayah penelitian adalah populasi sampling. Sedangkan seluruh petani dalam wilayah penelitian merupakan populasi sasaran. Populasi sasaran Populasi sampling
  • 6. Sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Jika populasi besar, dan peneliti tidak mungkin memplajari semua yang ada pada populasi. Misalnya karena keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Sehingga yang dipelajari dari sampel tersebut, kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi dan untuk hal tersebut, sampel yang diambil dari populasi harus benar-benar representative ( mewakili). Pengambilan sampel berarti mengambil sebagian dari populasi untuk menggambarkan sifat populasi yang bersangkutan. (Sugiyono, 2007 : 73)
  • 7. Sekaran, 2000, Davis dan Cosenza, 1993, Zikmud, 2000 menyebutkan beberapa alasan utama penggunaan sampel dalam penelitian sebagai berikut : 1. Kendala Sumber Daya 2. Ketepatan 3. Pengukuran Destruktif
  • 9. Penelitian yang bekerja dengan sampel, berarti bahwa hanya mengambil sebagian saja dari anggota populasi untuk dijadikan sebagai sampel dan selanjutnya berdasarkan analisis sampel dibuat generalisasi. Penelitian yang bekerja dengan Sensus (populasi), tidak perlu menghadapi persoalan generalisasi. Peneliti akan terhindar dari sampling karena jumlah sampel yang diambil sama dengan jumlah anggota populasi
  • 10. Beberapa faktor yang menjadi alasan mengapa peneliti melakukan penelitian sampel dibandingkan sensus (populasi) sebagai berikut : Jika jumlah elemen populasinya terlalu banyak, peneliti tidak akan mungkin mengumpulkan seluruhnya karena butuh tenaga dan biaya yang relative mahal Kualitas data yang dihasilkan oleh penelitian sampel seringkali lebih baik dibandingkan dengan hasil sensus. Proses penelitian sampel relatif lebih cepat
  • 12. PROF. DR. I KETUT RAHYUDA, SE, MSI 1. Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti 2. Dapat menentukan presisi dengan cara menentukan simpangan baku dari taksiran yang diperoleh 3. Sederhana hingga mudah dilaksanakan 4. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah – rendahnya MUDRAJAD KUNCORO, Ph.D 1. Sampel yang baik memungkinkan peneliti untuk mengambil keputusan yang berhubungan dengan besaran sampel untuk memperoleh jawaban yang dikehendaki 2. Sampel yang baik mengidentifikasikan probabilitas dari setiap unit analisis untuk meliputi sampel 3. Sampel yang baik memungkinkan peneliti menghitung akurasi dan pengaruh (misalnya kesalahan) dalam pemilihan sampel daripada harus melakukan sensus 4. Sampel yang baik memungkinkan peneliti menghitung derajat kepercayaan yang diterapkan dalam estimasi populasi yang disusun dari sampel statistika. Prof. Dr. Jogiyanto Hartono, M.B.A., Ak 1. Akurat Sampel yang akurat adalah sampel yang tidak bias 2. Presisi Sampel yang mempunyai presisi (precision) yang tinggi adalah yang mempunyai kesalahan pengambilan sampel yang rendah
  • 13. Menghindari bias hanya di perusahaan – perusahaan yang bertahan Menghind ari bias di seleksi sampel Pemilihan sampel berdasarkan proksi yang tepat
  • 15. Menurut Mantra (2003) dalam rahyuda (2004 : 43) ada 4 (empat) faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian : 1 Derajat keseragaman (degree of homogeneity Makin seragam populasi itu, makin kecil sampel yang dapat diambil. Apabila populasi seragam sempurna, maka satu elementer saja dari seluruh populasi itu sudah cukup representative untuk diteliti 2 Presisi yang dikehendaki dalam penelitian Secara kuantitatif presisi diukur dari standar error. Makin kecil kesalahan baku, makin besar tingkat presisinya 3 Rencana analisis Rencana analisis data dengan teknik analisis tertentu sangat menentukan besarnya sampel yang harus diambil. Teknik analisis dengan table silang dan analisis lanjutan dengan Chi – Square misalnya mensyaratkan pentingnya sampel minimal yang tersedia dalam setiap sel dan table silang 4 Tergantung pada ketersediaan biaya, tenaga, dan waktu
  • 17. Jumlah anggota sampel sering dinyatakan dengan ukuran sampel. Jumlah sampel yang diharapkan 100% mewakili populasi adalah sama dengan jumlah anggota populasi itu sendiri. Jadi bila jumlah populasi 1000 dan hasil penelitian itu akan diberlakukan untuk 1000 orang tersebut tanpa ada kesalahan, maka jumlah sampel yang diambil sama dengan jumlh populasi tersebut yaitu 1000 orang. Makin besar jumlah sampel mendekati populasi, maka peluang kesalahan generalisasi semakin kecil dan sebaliknya makin kecil jumlah sampel menjauhi populasi, maka makin besar kesalahan (diberlakukan umum).
  • 18. Rumus menghitung besaran sampel KETERANGAN : n = Jumlah sampel yang dicari N = Jumlah populasi d = Nilai presisi (ditentukan dalam contoh ini sebesar 90% atau α = 0,1) KETERANGAN : dengan dk = 1, taraf kesalahan bisa 1%, 5%, 10% P = Q = 0,5. d = 0,05. s = jumlah sampel Rumus menghitung ukuran dari populasi
  • 19. Contoh Menentukan Besaran Sampel Dengan demikian, maka dari jumlah populasi 4.540 diperoleh ukuran sampel sebesar 97,84 atau 98 sampel penelitian
  • 21. Misalnya populasi berjumlah 200. Bila dikehendaki kepercayaan sampel terhadap populasi 95% atau tingkat kesalahan 5%, maka jumlah sampel yang diambil 0,58x200x1,195) = 19,12 orang. (Tarik dari angka 200 melewati taraf kesalahan 5%, maka akan ditemukan titik di atas angka 60. Titik itu kurang lebih 58, untuk kesalahan 5% berarti taraf kepercayaan 95%, sehingga faktor pengalinya = 1,195).
  • 22. Roscoe dalam buku Research Methods For Business (1982 : 253) memberikan saran- saran tentang ukuran sampel untuk penelitian seperti berikut ini. 1 4 3 2 Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah antara 30 sampai dengan 500. Bila sampel dibagi dalam kategori (misalnya: pria-wanita, pegawai negeri- swasta dan lain-lain) maka jumlah anggota sampel setiap kategori minimal 30. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan kelompok eksperimen dan kelompok kontrol, maka jumlah anggota sampel masing-masing antara 10 s/d 20. Bila dalam penelitian akan melakukan analisis dengan multivariate (korelasi atau regresi ganda misalnya), maka jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah variabel yang diteliti.
  • 24. Dalam prakteknya tidak semua sampel sama persis dengan perhitungan sensusnya. Kesalahan sampel yang sering terjadi adalah (Zikmund, 2000: 344) : 1 Sampling frame error kesalahan yang terjadi bila elemen sampel tertentu tidak diperhitungkan, atau bila seluruh populasi tidak diwakili secara tepat oleh kerangka sampel. 2 Random sampling error (sampling error) Kesalahan akibat adanya perbedaan antara hasil sampel dan hasil sensus yang dilakukan dengan prosedur yang sama. Kesalahan juga dapat muncul karena fluktuasi statistik yang terjadi karena variasi peluang dalam elemen sampel yang dipilih. 3 Nonresponse error Kesalahan akibat perbedaan statistik antara survei yang hanya memasukkan mereka yang merespon dan juga mereka yang gagal (tidak) merespon.
  • 25. Kesalahan atau penyimpangan juga dapat ditimbulkan oleh beberapa hal yaitu : Penyimpangan karena kesalahan perencanaan, seperti tidak tepatnya pemakaian definisi, kriteria, satuan-satuan ukuran dan lainnya. Penyimpangan karena penggantian sampel. Penyimpangan karena salah tafsir responden. Penyimpangan karena responden sengaja salah menjawab. Penyimpangan karena kesalahan dalam pengelolaan data dan penerbitnya. Kesalahan sampel dapat diperkecil dengan pemakaian metode pengambilan sampel yang tepat, sedangkan kesalahan yang bukan karena pemakaian sampel dapat diperkecil dengan perencanaan dan pelaksanaan yang diteliti dari penelitian bersangkutan (Rahyuda et al 2004 : 46).
  • 27. Kuncoro (2009 : 122) menyatakan bahwa sampel merupakan bagian dari populasi yang diharapkan dapat mewakili populasi penelitian. Agar informasi yang diperoleh dari sampel benar-benar mewakili populasi, sampel tersebut harus mewakili karakteristik populasi, diperlukan metode pemilihan sampel yang tepat. Tahap-tahap pemilihan sampel meliputi (Davis & Cosenza, 1993: 220-223; Zikmund: 342 -347) : Penentuan Populasi1 Penentuan Unit Pemilihan Sampel2 Penentuan Kerangka Pemilihan Sampel 3 Penentuan Desain Sampel4 Penentuan Jumlah Sampel5 Pemilihan Sampel6
  • 29. Metode pengambilan sampling atau teknik sampling merupakan suatu teknik yang digunakan untuk pengambilan sampel. Teknik ini terdiri dari beberapa cara untuk mengambil sampel dimana dibagi menjadi dua yaitu Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Probability sampling adalah teknik sampling dimana setiap anggota populasi memiliki peluang sama dipilih menjadi sampel. Probability Sampling ini terdiri dari sample random, proportionate stratified random, disproportionate stratified random, dan area random. Teknik non-probability sampling yaitu setiap anggota populasi memiliki peluang nol. Artinya, pengambilan sampel didasarkan kriteria tertentu seperti judgment, status, kuantitas, kesukarelaan dan sebagainya. Non-probability sampling meliputi, sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidental, purpose sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling. (Sugiyono 2013 : 117)