Tugas Mandiri Teknik Sampling [PDF]

Citation preview

TUGAS MANDIRI TEKNIK SAMPLING



Disusun Oleh : Risfa Risa Octa Ringkisa



(08121001037)



FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS SRIWIJAYA 2015



Pengantar Teknik Sampling



I. PENDAHULUAN 1. Pengertian Populasi Populasi merupakan keseluruhan objek yang akan diamati. Objek yang diamati dapat berupa benda hidup maupun benda mati, dimana sifat-sifat yang ada dalam objek tersebut dapat diukur atau diamati. Populasi terdapat dua bagian yaitu ada populasi yang tak terbatas dan populasi yang dapat diketahui jumlahnya. Hasil pengukuran atau karakteristik dari populasi disebut “parameter” yaitu harga rata-rata hitung (mean) dan simpangan baku(standard deviasi). Penjelasan di atas menyimpulkan bahwa populasi diteliti harus didefenisikan dengan jelas, termasuk didalam nya ciri-ciri dimensi waktu dan tempat. 2. Pengertian Sampel. Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian. Hasil pengukuran atau karakteristik dari sampel disebut “statistik”. Alasan perlunya pengambilan sampel adalah sebagai berikut : 1. Keterbatasan waktu, tenaga dan biaya. 2. Lebih cepat dan lebih mudah. 3. Memberi informasi yang lebih banyak dan dalam. 4. Dapat ditangani lebih teliti. II. PENGAMBILAN SAMPEL. Tujuan pengambilan sampel supaya sample yang diambil dapat memberikan informasi yang cukup untuk dapat mengestimasi jumlah populasinya. Sebelum mengambil sampel, ada beberapa hal yang perlu diketahui, yaitu : • Populasi Sasaran (Target Populasi) Populasi yang sasaran pengamatannya berupa suatu keterangan seperti efek jajanan pinggir jalan pada anak-anak sekolahan. Yang menjadi sasarannya adalah anak-anak sekolah yang di sekitar sekolah terdapat penjual jajanan. • Kerangka Sampel (Sampling Frame) Suatu daftar unit-unit dari sebuah populasi yang sampelnya akan diambil. • Unit Sampel(Sampling Unit) Sebuah unit terkecil dari sebuah populasi yang akan diambil sampelnya. • Rancangan Sampel Rancangan yang meliputi bagaimana cara mengambil sampel dan menentukan besar sampelnya. • Random. Cara pengambilan sampel dimana setiap unit dalam populasi mempunyai kesempatan untuk dipilih menjadi anggota sampel. Gambaran dalam pengambilan sampel :



1. Perlu dirumuskan masalah-masalah yang dihadapi, kemudian perincilah masalah-masalah tersebut dalam bentuk-bentuk informasi yang harus disajikan. 2. Setelah memahami ruang lingkup masalah yang dihadapi, tetapkanlah populasi yang hendak diteliti itu. 3. Perlu diketahui apakah informasi yang dibutuhkan sudah pernah tersedia, misalnya sebagai hasil penelitian orang lain. 4. Tentukan jenis penelitian apa yang paling baik, sesuai dengan biaya yang tersedia sehingga dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan. 5. Susun rencana lengkap terhadap pelaksanaan penelitian tersebut, termasuk menyusun defenisi, klasifikasi, kwesioner, petugas dan sebagainya. 6. Rencanakan beberapa alternative perencanan sampel 7. Susun buku panduan untuk pekerja lapangan selengkap mungkin. 8. Susun rencana, tabulasi dan tetapkan bentuk serta jenis dari tabel yang final. 9. Lakukan pengujian dengan kuisioner pada petugas lapangan. 10. Melakukan perbaikan apabila ada kesalahan dalam pengujian yang telah dilakukan. 11. Tetapkan secara terperinci prosedur samping yang final. 12. Melaksanakan penelitian yang sesungguhnya dan lakukan pengolahan serta tabulasi data seperti yang direncanakan. 13. Susun analisa atau hasil-hasil tersebut. 14. Buat laporan penelitian. III. TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL. Memilih teknik yang akan dipakai dalam pengambilan sampel merupakan suatu upaya penelitian supaya menemukan sampel yang mewakili serta dapat menggambarkan populasinya. Teknik pengambilan sampel dibagi atas 2 kelompok besar, yaitu probability sampling dan non probability sampling. Probability sampling memberikan kesempatan pada setiap unsur untuk dipilih, sedangkan non probability sampling tidak memberikan kesempatan yang sama untuk dipilih. Probability sampling terdiri dari: 1. Simple Random Sampling Simple random sampling adalah suatu tipe sampling probabilitas, di mana peneliti dalam memilih sampel dengan memberikan kesempatan yang sama kepada semua anggota populasi untuk ditetapkan sebagai anggota sampel. Dengan teknik semacam itu maka terpilihnya individu menjadi anggota sampel benar-benar atas dasar faktor kesempatan (chance), dalam arti memiliki kesempatan yang sama, bukan karena adanya pertimbangan subjektif dari peneliti. Teknik ini merupakan teknik yang paling objektif, dibandingkan dengan teknik-teknik sampling yang lain. Teknik sampling secara random dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:



a. Menggunakan cara undian. b. Menggunakan tabel bilangan random. a. Cara Undian Cara undian, dilakukan dengan menggunakan prinsip-prinsip undian. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1) Peneliti mendaftar semua anggota populasi; 2) Setelah selesai didaftar, kemudian masing-masing anggota populasi diberi nomor, masing-masing dalam satu kertas kecil-kecil; 3) Kertas-kertas kecil yang masing-masing telah diberi nomor tersebut kemudian digulung atau dilinting; 4) Gulungan atau lintingan kertas yang telah berisi nomor-nomor tersebut, kemudian dimasukkan ke dalam suatu tempat (misalnya kotak atau kaleng) yang dapat digunakan untuk mengaduk sehingga tempatnya tersusun secara acak (sembarang); 5) Setelah proses pengadukan dianggap sudah merata, kemudian peneliti atau orang lain yang diawasi peneliti, mengambil lintingan kertas satu per satu sampai diperoleh sejumlah sampel yang diperlukan. Cara undian ini sangat sederhana dan mudah digunakan, cocok digunakan untuk jumlah sampel yang kecil, namun untuk digunakan terhadap jumlah populasi yang besar, akan menjadi tidak efisien. b. Tabel Bilangan Random Cara ini juga sangat mudah diimplementasikan dalam penelitian survei. Para peneliti survei dapat menggunakan tabel bilangan random yang sudah tersedia di sejumlah buku metodologi penelitian, yang secara khusus membahas tentang teknik sampling. Dibandingkan dengan random cara undian, cara ini lebih mudah dan praktis, dan dapat digunakan pada jumlah sampel yang cukup besar. Tabel berikut adalah salah satu contoh penggunaan tabel bilangan random: 10480 22368 12430 42167 37570 77921 99562 96301 89579 85475 28918 63553



15011 46573 48360 93093 39975 06975 72905 91977 14342 36857 69578 40961



01536 25595 22527 06243 81837 11008 56420 05463 63661 53342 88231 48235



09429



93969



52636



Dari contoh di atas, peneliti telah menentukan 10 anggota populasi untuk ditetapkan sebagai sampel penelitian, yaitu nomor-nomr: 30; 67; 70; 21; 62; 01; 79; 75; 18; dan 53 (dalam tabel ditunjukkan oleh bilangan dua digit yang tercetak tebal). Cara yang ditempuh ialah mengambil dua digit secara konsisten. Dari contoh tersebut, penentuan nomor 30 dilakukan secara random, kemudian untuk mengambil bilangan-bilangan berikutnya dengan cara mengambil angka dua digit di bawahnya, dan seterusnya. Apabila ke bawah belum mencukupi, peneliti dapat mengambil dua digit pada kolom kedua; Apabila masih belum cukup, peneliti dapat pindah ke kolom ketiga, dan seterusnya. Untuk peneliti yang ingin menggunakan tabel bilangan random, para ahli menyarankan, bahwa bila jumlah sampel kurang dari 100 unit, maka dalam pengambilan bilangan random, dianjurkan menggunakan dua digit. Apabila jumlah sampel antara 100 sampai dengan 1000 unit, dianjurkan menggunakan tiga digit, dan seterusnya. 2. Stratified Random Sampling Stratified Random Sampling adalah cara mengambil sample dengan memperhatikan strata (tingkatan) di dalam populasi. Dalam stratified data sebelumnya dikelompokan kedalam tingkat-tingkatan tertentu, seperti: tingkatan tinggi, rendah, sedang/baik, jenjang pendidikan kemudian sample diambil dari tiap tingkatan tersebut. Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel dengan cara ini. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui sikap manajer terhadap satu kebujakan perusahaan. Dia menduga bahwa manajer tingkat atas cenderung positif sikapnya terhadap kebijakan perusahaan tadi. . Ilustrasi Teknik Sampling Berstrata



Metode Stratified Random Sampling



1. Populasi dikelompokkan menjadi sub-sub populasi berdasarkan kriteria tertentu yang dimiliki unsur populasi 2. Masng-masing sub populasi diusahakan homogen. Dari masing-masing sub selanjutnya diambil sebagian anggota secara acak dengan komposisi proposional / disproposional. 3. Total anggota yang diambil ditetapkan sebagai jumlah anggota sample penelitian.



Stratified random sampling dibagi menjadi 2 macam : 1. Propotional stratified random adalah cara pengambilan sampel populasi yang mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proposional dari setiap elemen populasi yang dijadikan sampel dan pengambilan sampel dilakukan secara random. 2. Disproportional stratified random adalah suatu cara pengambilan sampel secara acak tanpa memperhatikan besar kecilnya perimbangan yang terdapat pada strata dalam populasi. 3. Cluster random sampling Cluster random sampling merupakan teknik memilih sampel lainnya dengan menggunakan prinsip probabilitas. Teknik ini mempunyai sedikit perbedaan jika dibandingkan dengan kedua teknik yang telah dibahas di atas. Teknik klaster atau Cluster Sam¬pling ini memilih sampel bukan didasarkan pada individual, tetapi lebih didasarkan pada kelompok, daerah, atau kelompok subjek yang secara alami berkumpul bersama. Teknik klaster sering digunakan oleh para peneliti di lapangan yang wilayahnya mungkin luas. Dengan menggunakan teknik klaster ini, mereka lebih dapat menghemat biaya dan tenaga dalam menemui responden yang menjadi subjek atau objek penelitian. Memilih sampel dengan menggunakan teknik klaster ini mempunyai beberapa langkah seperti berikut : a. Identifikasi populasi yang hendak digunakan dalam studi. b. Tentukan besar sampel yang diinginkan. c. Tentukan dasar logika untuk menentukan klaster. d. Perkirakan jumlah rata-rata subjek yang ada pada setiap klaster. e. Daftar semua subjek dalam setiap klaster dengan membagi antara jurnlah sampel dengan jumlah cluster yang ada. f. Secara random, pilih jumlah angggota sampel yang diinginkan untuk setiap klaster. Jumlah sampel adalah jumlah klaster dikalikan jumlah anggota populasi per cluster. Contoh terapan pemilihan sampel dengan menggunakan teknik klaster : Misalkan seorang peneliti hendak melakukan studi pada populasi yang jumlahnya 4.000 guru dalam 100 sekolah yang ada. `Sampel yang diinginkan adalah 400 orang. Cara yang digunakan adalah teknik sampel secara klaster dengan sekolah sebagai dasar penentuan logis klaster yang ada. Bagaimanakah langkah menentukan sampel tersebut? Jawaban sebagai berikut :



Total populasi adalah 4.000 orang. Jumlah sampel yang diinginkan 400 orang. Dasar logis klaster adalah sekolah yang jumlahnya ada 100. Dalam populasi, setiap sekolah adalah 4.000/100 = 40 guru setiap sekolah. Jumlah klaster yang ada adalah 400/40 = 10. Oleh karena itu, 10 sekolah di antara 100 sekolah dipilih secara random. Jadi, semua guru yang ada dalam 10 sekolah sama dengan jumlah sampel yang diinginkan.



Nonprobability sampling terdiri dari : 1. Accidental sampling Accidental sampling/ Convenience sampling adalah non-probabilitas sampling teknik dimana subyek dipilih karena aksesibilitas nyaman dan kedekatan mereka kepada peneliti.Subyek dipilih hanya karena mereka paling mudah untuk merekrut studi dan peneliti tidak mempertimbangkan memilih mata pelajaran yang mewakili seluruh populasi. Dalam semua bentuk penelitian, akan sangat ideal untuk menguji seluruh penduduk, tetapi dalam banyak kasus, populasi terlalu besar sehingga mustahil untuk menyertakan setiap individu. Ini adalah alasan mengapa para peneliti sebagian besar bergantung pada teknik sampling seperti pengambilan sampel kenyamanan. , yang paling umum dari semua teknik sampling. Banyak peneliti lebih memilih teknik sampling karena cepat, murah, mudah dan subyek yang tersedia. Berikut beberapa contoh Accidental sampling/ Convenience Sampling : 1.



Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut. Kita ingin meneliti pendapat masyarakat tentang kenaikan harga atau keluarga berencana, maka pertanyaan yang diajukan kepada mereka yang kebetulan yang dijumpai di pasar atau ditempat-tempat lainnya. 2. Sebuah wartawan surat kabar bertanya kepada pambaca lewat kolom kuesioner di surat kabar tersebut. Tidak smua orang yang baca koran punya minat pada masalah didalam kuesioner, atau punya waktu untuk menggunting kuesiomner dan mengirimkannya pada pos kendati gratis. Andai saja ada 5000 orang yang mengembalikan, tetapi kendati besar “sampel” itu tidak bisa secara akurat menggambarkan popoulasi. Mungkin saja kuesioner tersebut lebih punya nuansa menghibur ketimbang melakukan penelitian. 2.purposive sampling Purposive sampling juga disebut judgmental sampling, yaitu pengambilan sampel berdasarkan “penilaian” (judgment) peneliti mengenai siapa-siapa saja yang pantas (memenuhi persyaratan) untuk dijadikan sampel. Oleh karenanya agar tidak sangat subjektif, peneliti harus punya latar belakang pengetahuan tertentu mengenai sampel dimaksud (tentu juga populasinya) agar benar-benar bisa mendapatkan sampel yang sesuai dengan persyaratan atau tujuan penelitian (memperoleh data yang akurat).



Memilih sampel berdasarkan purposive sampling tergantung kriteria apa yang digunakan. Jadi ditentukan dulu apa kriteria-kriteria sampel yang diambil. Misalnya di suatu kelas, peneliti mau melihat gambaran prestasi siswa yang mengikuti kegiatan osis, berarti sampel tidak bisa secara acak karena tidak setiap siswa di kelas tersebut merupakan anggota osis. Siswa yang diambil sebagai sampel tersebut haruslah ditentukan sendiri oleh peneliti dan ada kriterianya, dalam hal ini yaitu : siswa tersebut merupakan anggota osis. Misalnya yang diperlukan sebagai sampel adalah “perempuan pengguna sepeda motor tipe laki-laki (bukan bebek dan sejenisnya)” karena yang sedang dicari (jadi, populasinya) adalah perempuan-perempuan pengguna sepeda motor tipe laki-laki. Hati-hati, populasinya bukan semua pengguna sepeda motor, sepeda motor jenis atau tipe apapun. Hati-hati pula, bukan “pengguna motor: kasus perempuan pengguna motor laki-laki.” Juga hati-hati: bukan pengguna sepeda motor laki-laki: kasus perempuan. Populasinya semua perempuan pengguna sepeda motor laki-laki (artinya, atau definisi operasionlanya: perempuan yangselalu atau sering kali jika bepergian menggunakan sepeda motor jenis itu, apapun yang menjadi latar belakangnya). Jadi purposive sampling itu kita sang peneliti turun langsung ke tkp menuju langsung ke “tempat” (area, wilayah, lokasi) tertentu yang banyak anggota populasi dimaksud berada. Kelebihan Metode Purposive Sampling 



Sampel ini dipilih sedemikian rupa, sehingga relevan dengan desain penelitian







Cara ini relatif mudah dan murah untuk dilaksanakan







Sampel yang dipilih adalah individu yang menurut pertimbangan penelitian dapat didekati Kekurangan Metode Purposive Sampling







Tidak ada jaminan sepenuhnya bahwa sempel itu representatif seperti halnya dengan sampel acakan atau random







Setiap sampling yang acakan atau random yang tidak memberikan kesempatan yang sama untuk dipilih kepada semua anggota populasi







Tidak dapat dipakai penggolongan statistik guna mengambil kesimpulan 3.quota sampling



Teknik quota sampling adalah teknik pengambilan sampel dengan cara menetapkan jumlah tertentu sebagai target yang harus dipenuhi dalam pengambilan sampel dari populasi (khususnya yang tidak terhingga atau tidak jelas), kemudian dengan patokan jumlah tersebut peneliti mengambil sampel secara sembarang asal memenuhi persyaratan sebagai sampel dari populasi tersebut. Pada quota sampling banyaknya sampel yang ditetapkan itu hanya sekedar perkiraan akan relatif memadai untuk mendapatkan data yang diperlukan yang diperkirakan dapat mencerminkan populasinya, tidak bisa diperhitungkan secara tegas proporsinya dari populasi, karena jumlah anggota populasi tidak diketahui secara pasti tadi. Quota sampling pasti, karenanya, nonrandom sampling.



Contoh: Peneliti ingin mengetahui apa yang menjadi latar belakang (motivasi, niat) yang sesungguhnya dari para orang tua ingin menyekolahkan anaknya pada sekolah tertentu. Para orang tua di sini dimaksudkan mereka yang memiliki anak usia sekolah tertentu dan belum masuk ke sekolah tersebut (bukan orang tua murid, melainkan orang tua anak usia sekolah). Keinginan para orang tua itu tentu bisa benar-benar dilaksanakan, bisa pula tidak. Kenapa? Jika sekolah itu sekolah yang termasuk elit, mungkin saja ada orang tua yang dalam hatinya ingin menyekolahkan anaknya ke sekolah tersebut, tetapi tidak bisa karena tak mampu dan alasan lainnya. Jadi, keinginan (motivasi, niat) itu sebenarnya ada, tapi tidak hendak (karena tidak bisa atau tidak mungkin) diaktualisasikan (diwujudkan). Dengan “status” seperti itu maka jumlah populasi orang tua tersebut menjadi tak terhingga, karena orang tua anak usia sekolah yang “berkeinginan” itu bisa tak diketahui secara pasti. Ini berbeda dengan jumlah orang tua yang benar-benar mendaftarkan anaknya ke sekolah tersebut, yang bisa dipastikan jumlahnya akan terhingga, bisa dihitung, karena tercatat sebagai pendaftar (lebih-lebih yang benar-benar anaknya diterima). Oleh karena berkeadaan seperti itu, maka peneliti dapat menetapkan besaran “kuota” sampel yang akan diambil dengan memperhitungkan yang mendaftar dan perkiraan banyaknya yang sebenarnya berkeinginan tadi. Jelasnya: Jika yang medaftar ada 200 orang– yang diterima mungkin hanya 90 orang–berapa kira-kira yang tidak mendaftar tetapi berkeinginan? Catatan: Jika penelitian ini melibatkan orang tua anak usia sekolah yang benar-benar mendaftarkan anaknya dan yang tidak mendaftarkan anaknya (tetapi berkeinginan tadi), maka ada dua subpopulasi dari populasi orang tua anak usia sekolah yang berminat mendaftarkan anaknya ke sekolah tersebut, yaitu (1) yang benar-benar mendaftar, dan (2) yang potensial (ada keinginan) mendaftar tapi tidak mendaftarkan anaknya. Dari yang mendaftar (karena tercatat, jumlahnya pasti, jadi merupakan subpopulasi terhingga) tentu dapat diambil sampel dengan teknik-teknik probability sampling. Sampel yang akan diambil dengan quota sampling adalah sampel dari para orang tua yang berkeinginan tetapi tidak mendaftar. Apabila penelitian dilakukan jauh hari sebelum masa pendaftaran dilakukan, maka populasinya secara sekeluruhan bersifat tak terhingga (hanya ada “satu” populasi, tidak terdiri atas “dua subpopulasi”), karena yang mendaftar belum ada. Oleh karenanya maka sampelnya dapat diambil dengan teknik quota sampling.



IV. CARA Atau RUMUS MENENTUKAN UKURAN SAMPEL



Rumus untuk memperoleh sampel yang akurat, diperlukan rumus-rumus penentuan besarnya sampel, antara lain yaitu : 1.Rumus Slovin Salah satu cara menentukan besaran sampel yang memenuhi hitungan itu adalah yang dirumuskan oleh Slovin (Steph Ellen, eHow Blog, 2010; dengan rujukan Principles and Methods of Research; Ariola et al. (eds.); 2006) sebagai berikut. n = N ( 1 + N e2 ) Dimana :



n = Number of samples (jumlah sampel) N = Total population (jumlah seluruh anggota populasi) e = Error tolerance (toleransi terjadinya galat; taraf signifikansi; untuk sosial dan pendidikan lazimnya 0,05) Dalam menggunakan rumus Slovin, yang harus dilakukan pertama kali adalah dengan menetapkan taraf keyakinan atau confidence level (…%) akan kebenaran hasil penelitian, atau taraf signifikansi toleransi kesalahan (0, …) terjadi. Misalnya, taraf keyakinan 95%, yaitu yakin bahwa 95% hasil penelitian benar, atau taraf signifikansi 0,05 (hanya akan ada 5% saja kesalahan karena “kebetulan benar” terjadi). Sebagai contoh, Jika yang akan kita teliti itu sebanyak 1.000 orang karyawan, dan taraf signifikansinya 0,05, maka besarnya sampel menurut rumus Slovin ini akan menjadi: n = N ( 1 + N e2 ) = 1.000 (1 + 1.000 x 0,05 x 0,05) = 286 orang. Rumus Slovin ini tentu mempersyaratkan anggota populasi (populasi) itu diketahui jumlahnya (simbulnya N), dapat disebut populasi terhingga. Jika populasi tidak diketahui jumlah anggotanya (populasi tak terhingga), maka rumus ini tak bisa digunakan. Lebih-lebih jika populasinya tak jelas (tidak diketahui keberadaannya, apalagi jumlahnya, misalnya nikah siri. Teknik sampling yang digunakan pun tentu tak bisa teknik yang bersifat random (“probability sampling”), harus menggunakan teknik yang sesuai (quota, purposive, snowball, accidental dsb).



2.



Dengan rumus Stephen Isaac & Willian B. Michael (1981:92)



S Keterangan: S = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi



X2 . N . P (1-P) = -----------------------------d2 (N-1) + X2 . P (1-P)



P = Proporsi dalam populasi (P = 0,50) d = Ketelitian / derajad ketetapan (0,05) X2 = Nilai table chisquare untuk  tertentu (X2 =3,841 taraf signifikansi 95 %) Berdasarkan rumus di atas, Isaac dan Michael (1981:193) melakukan penghitungan penentuan jumlah sampel terhadap jumlah populasi antara 10 – 100000 yang diringkaskan dalam tabel berikut ini: Tabel 1. Penentuan Jumlah Sampel Berdasarkan Rumus Isaac dan Michael dengan Taraf Signifikansi 95 % N 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 Keterangan: N = Populasi S = Sampel



S 10 14 19 24 28 32 36 40 44 48 52 56 59 63 66 70 73 76 80 86 92 97 103 108 113 118 123 127 132 136



N 220 230 240 250 260 270 280 290 300 320 340 360 380 400 420 440 460 480 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 1100



S 140 144 148 152 155 159 162 165 169 175 181 186 191 196 201 105 210 214 217 226 234 242 248 254 260 265 269 274 278 285



N 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2200 2400 2600 2800 3000 3500 4000 4500 5000 6000 7000 8000 9000 10000 15000 20000 30000 40000 50000 75000 100000



S 219 297 302 306 310 313 317 320 322 327 331 335 338 341 346 351 354 357 361 364 367 368 370 375 377 379 380 381 382 384



2.



Dengan rumus Yamame (Rakhmat, 1999:82) N n = ------------N.d2 + 1 Keterangan: n = Jumlah Sampel N = Jumlah Populasi d = Derajat ketetapan



Contoh: Dilakukan penelitian di SMP Negeri 207 Jakarta Barat. Yang menjadi populasi dalam penelitian ini ialah keseluruhan siswa kelas VIII SMP Negeri 207 Jakarta Barat dengan jumlah sebanyak 150 orang. Maka jumlah sampel yang harus dipilih berdasarkan rumus Yamame dengan derajad ketetapan 5%, yaitu sebagai berikut: N n = ----------N.d2 + 1 150 n = ------------------150.(0,05)2 + 1 150 n = ----------1,375 n



= 109,09 ~ 109



Jadi besarnya sampel yang dipilih sebanyak 109 orang.



3. no



n = ------------



Dengan Rumus William G. Cochran (Prijana, 2005:30) ∑ Wh. ph. qh



no = ---------------



Nh



Wh = ---------



d2



V = -----



1 + (no/N)



V



N



t



Sedangkan untuk menentukan besarnya sampel dari sub populasi atau strata sebagai berikut:



nh



Nh = ------N



xn



Keterangan: n = Jumlah sampel no



=



Sampel asumsi



t = Koefisien kepercayaan (kepercayaan 95 % = 1,96 / ditentukan oleh peneliti) d = Sampling eror (berdasarkan penelitian orang lain atau peneliti memberikan asumsi sendiri) p & q = parameter proporsi binomial ( diperbolehkan peneliti menentukan sendiri atau gunakan 50% : 50%) nh



=



Jumlah sampel strata



n



=



Jumlah sampel keseluruhan



Nh



= Jumlah sub populasi atau strata



N



= Jumlah populasi



Contoh: Dilakukan penelitian tentang hubungan antara sikap pada profesi dan motivasi kerja dengan kinerja guru Taman Kanak-Kanak di Kecamatan Tanjung Duren, Jakarta Barat. Jumlah keseluruhan anggota populasi sebanyak 1000 dengan latar belakang yang berstrata. Guru Taman kanak-Kanak yang berpendidikan S2 = 50 orang, S1 = 350 orang, D3 = 500 orang dan sisanya sebanyak 100 orang berpendidikan D1. Untuk menentukan besarnya sampel yang berstrata tersebut, sebagai berikut: Diketahui: N



= 1000



N1



= 50



N2



= 350



N3



= 500



N4



= 100



d



= 0,08



t



= 1,96 (taraf signifikansi 95%)



p & q = 50% ; 50%, didapat dari asumsi Ditanya:



a. Berapakah ukuran sampel penelitian? b. Berapakah ukuran sampel sub populasi atau strata? Besarnya sampel penelitian d2 0,082



a.



V = -----------t



Wh =



Nh ---------- ; N



500 W2 = --------- = 0,5 1000



no =



no =



=



-----------1,96



= 0,001666



50 W1 = --------- = 0,05 ; 1000



350 W2 =---------- = 0,35 1000



100 W2 = ---------- = 0,1 1000



∑ Wh. ph. qh no = -------------------V (0,05)(0,5)(0,5) + (0,35)(0,5)(0,5) + (0,5)(0,5)(0,5) + (0,1)(0,5)(0,5) -----------------------------------------------------------------------------------------0,001666



0,0125 + 0,0875 + 0,125 + 0,025 --------------------------------------------0,001666



no = 150,060 ~ 150



n



no = ---------------1 + (no/N)



n



=



130,435 ~ 130



150 = ------------------1 + (150/1000)



150 = ------1,15



b. Besarnya sampel untuk setiap sub populasi atau strata Nh = -----N



nh



x n



S2



50 = -------- x 130 = 6,5 ~ 7 1000



S1



350 = ---------- x 130 = 45,5 ~ 45 1000



D3



500 = -------- x 130 = 65 1000



D1



100 = --------------- x 130 = 13 1000



~ 65



~ 13



Jadi jumlah sampelnya adalah 7 + 45 + 65 + 13 = 130 orang guru



Daftar Pustaka https://yenselpischa.wordpress.com/teknik-pengambilan-sample/



https://hennykartika.wordpress.com/2008/01/27/simple-random-sampling/ http://portal-statistik.blogspot.com/2014/02/sampel-acak-berstrata-atau-stratified.html http://kmplnmakalah.blogspot.com/2012/12/makalah-sampling.html http://gerrytri.blogspot.com/2013/06/teknik-pengambilan-sampel-dalam.html http://portal-statistik.blogspot.com/2014/02/teknik-pengambilan-sampel-dengan-metode.html https://tatangmanguny.wordpress.com/2009/06/30/sampel-sampling-dan-populasi-penelitianbagian-ii-teknik-sampling-ii/ http://administrasin.blogspot.com/2011/04/makalah-metode-penelitian.html http://bhimashraf.blogspot.com/2010/12/populasi-dan-sampel.html https://taklelahbelajar.wordpress.com/2013/08/15/rumus-slovin/