Sugiyono [PDF]

Citation preview

Sugiyono (2011:62) mengelompokkan teknik sampling menjadi 2 (dua) yaitu Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Probability Sampling yaitu teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. (Sugiyono, 2011: 63). Probability Sampling terdiri dari 4 (empat) macam yang akan dijelaskan sebagai berikut: 1. Simple Random Sampling Dikatakan simple (sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu (Sugiyono, 2011:64). 2. Proportionate Stratified Random Sampling Teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional (Sugiyono, 2011:64). Contoh: Suatu perusahaan memiliki pegawai dengan pendidikan berstrata lulus (S1 = 50 orang; S2 = 30 orang; SMK = 800 orang; SMA = 400 orang; dan SD = 300 orang). Maka contoh pengambilan sampel dengan teknik ini adalah dengan asumsi 10% dari populasi masing-masing strata yang diambil. Jadi dari S1 diambil 5 orang (acak), S2 diambil 3 orang (acak), SMK diambil 80 orang (acak), SMA diambil 40 orang (acak), dan SD diambil 30 orang (acak). Maka total sampel yang diambil adalah 5+3+80+40+30 = 158 orang. 3. Disproportionate Stratified Random Sampling Teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasi berstrata tetapi kurang proporsional (Sugiyono, 2011:64). Contoh: Suatu perusahaan memiliki pegawai dengan pendidikan berstrata lulus (S1 = 50 orang; S2 = 30 orang; SMK = 800 orang; SMA = 400 orang; dan SD = 300 orang). Maka pengambilan sampel dengan teknik ini dilakukan secara bebas (seenaknya) yaitu S1 diambil 50 orang atau semua populasi S1 dan S2 diambil 30 orang atau semua populasi S2. Sementara kelompok strata yang lain diabaikan karena jumlah populasinya terlalu besar. Sehingga total sampel yang digunakan adalah 50 + 30 = 80 orang. 4. Cluster Sampling (Area Sampling) Teknik sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas (Sugiyono, 2011:65). Contoh: Di kota Banyuwangi terdapat 30 SMP sebagai populasi. Karena itu pengambilan sampelnya ditentukan sebesar 15 SMP saja dengan pemilihan secara random (acak). Teknik sampel ini terdiri dari 2 tahap, yaitu (1) tahap penentuan sampel daerah, dan (2) tahap penentuan orang-orang yang ada di daerah itu. Sedangkan pada Nonprobability Sampling yaitu teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. (Sugiyono, 2011: 66). Nonprobability Sampling terdiri dari 6 (enam) macam yang akan dijabarkan sebagai berikut ini: 1. Sampling Sistematis Sampling Sistematis adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari



anggota populasi yang telah diberi nomor urut (Sugiyono, 2011:66). Misalnya jumlah populasi 100 orang dan masing-masing diberi nomor urut 1 s/d 100. Sampelnya dapat ditentukan dengan cara memilih orang dengan nomor urut ganjil (1,3,5,7,9,…, dst) atau memilih orang dengan nomor urut genap (2,4,6,8,…,dst). 2. Sampling Kuota Sampling Kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah kuota yang diinginkan (Sugiyono, 2011:67). Misalnya ingin melakukan penelitian tentang pendapat mahasiswa terhadap layanan kampus. Jumlah sampel yang ditentukan adalah 500 mahasiswa. Kalau pengumpulan data belum mencapai kuota 500 mahasiswa, maka penelitian dipandang belum selesai. 3. Sampling Insidental Sampling Insidental adalah tekik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono, 2011:67). 4. Sampling Purposive Sampling Purposive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2011:68). Teknik ini paling cocok digunakan untuk penelitian kualitatif yang tidak melakukan generalisasi. Misalnya penelitian tentang kualitas makanan, maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli makanan atau ahli gizi. 5. Sampling Jenuh Sampling Jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel (Sugiyono, 2011:68). Hal ini sering digunakan untuk penelitian dengan jumlah sampel dibawah 30 orang, atau untuk penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan tingkat kesalahan yang sedikit atau kecil. Misalnya jika jumlah populasi 20 orang, maka 20 orang tersebutlah yang dijadikan sampel. 6. Snowball Sampling Snowball Sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar (Sugiyono, 2011:68). Misalnya suatu penelitian menggunakan sampel sebanyak 10 orang, tetapi karena peneliti merasa dengan 10 orang sampel ini datanya masih kurang lengkap, maka peneliti mencari orang lain yang dirasa layak dan lebih tahu tentang penelitiannya dan mampu melengkapi datanya.



3.8.1. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data skor tes kelompok kontrol dan kelompok eksperimen berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas yang digunakan peneliti dalam penelitian ini adalah menggunakan uji Chi-Square.



Menurut Sugiyono (2010 : 79) pengujian normalitas data dengan chi-square dilakukan dengan cara membandingkan kurva normal yang terbentuk dari data yang telah terkumpul dengan kurva normal baku/standard. Langkah-langkah yang diperlukan adalah sebagai berikut. (1) Menentukan jumlah kelas interval. Untuk pengujian dengan chi-square ini, jumlah kelas interval ditetapkan enam. Hal ini sesuai dengan enam bidang yang ada pada kurva normal baku. (2) Menentukan panjang kelas interval. (3) Menyusun ke dalam table distribusi frekuensi, sekaligus table penolong untuk menghitung harga chi-square hitung. (4) Menghitung (frekuensi yang diharapkan). Cara menghitung , didasarkan pada presentasi luas tiap bidang kurva normal dikalikan jumlah data observasi (jumlah individu dalam sampel). Masing-masing baris mempunyai presentase yang berbeda. Baris pertama (2,7%), baris kedua (13,53%), baris ketiga (34,13%), baris keempat (34,13%), baris kelima (13,53%), dan baris keenam (2,7%). (5) Memasukan harga-harga ke dalam table kolom , sekaligus menghitung harga-harga , dan (harga chi kuadrat hitung). (6) Membandingkan harga chi kuadrat hitung dengan harga chi kuadrat tabel. Bila harga chi kuadrat hitung kurang dari harga chi kuadrat table, maka distribusi data dinyatakan normal, dan bila lebih dari dinyatakan tidak normal. Berdasarkan sampel akan diuji hipotesis nol bahwa sampel tersebut berasal dari populasi berdistribusi normal melawan hipotesis tandingan bahwa distribusi tidak normal. Kriterianya adalah terima hipotesis nol bahwa populasi berdistribusi normal jika chi kuadrat hitung



yang diperoleh dari data pengamatan



kurang dari chi kuadrat table dengan



derajat kebebasan dk = k-1 dan taraf signifikan 5 %. Dalam hal lainnya hipotesis nol ditolak.