1 / 24

PENGERTIAN DAN KONSEP DASAR SAMPLING

PENGERTIAN DAN KONSEP DASAR SAMPLING. Ide dasar. Populasi. 1. 4. mencari pengetahuan atau informasi mengenai populasi. memperluas penemuan berdasarkan sampel. meneliti sebagian dari populasi (sampel). 2. 3. Why Sample?. Seringkali tidak mungkin mengamati seluruh anggota populasi.

emilia
Télécharger la présentation

PENGERTIAN DAN KONSEP DASAR SAMPLING

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. PENGERTIAN DAN KONSEP DASAR SAMPLING praze06

  2. Ide dasar Populasi 1 4 mencari pengetahuan atau informasi mengenai populasi memperluas penemuan berdasarkan sampel meneliti sebagian dari populasi (sampel) 2 3 praze06

  3. Why Sample? Seringkali tidak mungkin mengamati seluruh anggota populasi Manajemen proyek lebih gampang Pertimbangan praktis Hemat waktu, biaya dan tenaga Pengawasan dan perbaikan lebih mudah Bisa merusak atau malah tidak akurat praze06

  4. Definisi: Sampling adalah suatu proses yang dilakukan untuk memilih dan mengambil sampel secara benar dari suatu populasi sehingga sampel tersebut dapat mewakili populasinya. praze06

  5. praze06

  6. Tujuan survei Populasi yang disampelkan Data yang dikumpulkan Tingkat ketelitian yang diinginkan Kerangka sampel Pemilihan sampel Uji pendahuluan Organisasi lapangan Ringkasan dan analisis Keterangan yang bermanfaat untuk survei mendatang Tahapan Dalam Survei Sampel: Tahapan Kegiatan praze06

  7. Konsep dan Definisi Sensus adalah cara pengumpulan data dimana seluruh elemen populasi menjadi objek pengamatan. Survei sampel adalah cara pengumpulan data dimana yang diamati adalah elemen sampel dari suatu sampel. Elemen adalah unit yang digunakan untuk mendapatkan informasi. Unit observasi adalah unit dimana informasi diperoleh baik secara langsung maupun melalui responden tertentu. Unit sampling adalah unit yang dijadikan sebagai dasar penarikan sampel baik berupa elemen ataupun kumpulan elemen (klaster). praze06

  8. Konsep dan Definisi (lanjutan) Populasi adalah kumpulan dari seluruh elemen sejenis namun dapat dibedakan satu sama lain dimana perbedaan yang ada disebabkan oleh adanya nilai karakteristik yang berlainan. Populasi target adalah keseluruhan unit dalam areal/ wilayah/lokasi/kurun waktu yang sesuai dengan tujuan penelitian. Populasi sampel adalah keseluruhan unit yang akan menjadi satuan analisis dalam populasi untuk ditarik sebagai sampel penelitian sesuai dengan kerangka sampelnya. praze06

  9. Konsep dan Definisi (lanjutan) Sampel adalah bagian dari populasi yang ingin diteliti, yang ciri-ciri dan keberadaannya diharapkan dapat mewakili atau menggambarkan ciri-ciri dan keberadaan populasi yang sebenarnya. Parameter adalah nilai yang dihitung berdasarkan seluruh elemen populasi. Statistik adalah nilai yang dihitung berdasarkan sampel atau bagian dari populasi. Daftar unit adalah daftar yang digunakan untuk dasar penarikan sampel seperti direktori perusahaan/usaha atau daftar rumah tangga dalam blok sensus. praze06

  10. Konsep dan Definisi (lanjutan) Kerangka sampel merupakan seluruh unit dalam populasi yang akan dijadikan dasar penarikan sampel. Confidence intervaladalah estimasi dalam bentuk selang antara dua nilai terendah dan tertinggi dengan tingkat kepercayaan sebesar (1- ).100% bahwa estimasi akan berada pada selang tersebut. Coeficient of Variance (CV) adalah nilai yang sudah dihilangkan pengaruhnya dari satuan, berguna untuk mengetahui tingkat heterogenitas suatu data, terutama untuk membandingkan 2 data yang berbeda satuannya. Bias adalah nilai yang diharapkan tidak sesuai dengan nilai parameternya. praze06

  11. Konsep dan Definisi (lanjutan) Standard Deviation adalah sebuah ukuran dari penyebaran data atau penyimpangan data terhadap nilai tengahnya. Standard Error adalah satuan pengukuran untuk “rataan” dari kesalahan-kesalahan dari seluruh distribusi sample. Relative Standard Erroradalah ratio antara standar error terhadap ekspektasi dari penduganya. Dengan RSE dapat diketahui sejauh mana tingkat ketelitian suatu teknik sampling. Sampling Error adalah kesalahan yang disebabkan oleh teknik pengambilan sampel. Non sampling Erroradalah kesalahan yang disebabkan bukan dari teknik pengambilan sampel. praze06

  12. Konsep dan Definisi (lanjutan) Non Sampling Error C Error A B Sampling Error Banyaknya sampel (n) Hubungan Sampling Error dan Non Sampling Error praze06

  13. Konsep dan Definisi (lanjutan) • Contoh: • Penelitian yang dilakukan untuk melihat tingkat pendapatan pedagang kaki lima di DKI Jakarta. • Tujuan Survei: Melihat tingkat pendapatan pedagang kaki lima di DKI Jakarta. • Pop. Sasaran: Semua pedagang yang ada di DKI Jkt. • Pop. Sampel: Semua pedagang kaki lima di DKI Jkt. • Kerangka Sampel: Daftar nama/nomor semua pedagang kaki lima di DKI Jkt. • Sampel: Beberapa pedagang kaki lima yang diambil dari kerangka sampel. • Unit Sampling: Pedagang kaki lima. • Unit Observasi: Pedagang kaki lima. praze06

  14. KERANGKA INDUK DAN KERANGKA SAMPEL Kerangka Induk (master frame) Unit sampel tidak dijumpai/duplikasi/ terpecah/tergabung/baru Syarat: - Tersedia sampai satuan unit terkecil. - Batasan jelas. - Tidak tumpang tindih atau terlewat. - Berkorelasi dgn data yg akan diteliti. - Up to date (mutakhir). Kerangka Sampel Induk Dalam bentuk daftar individu (mis: Perusahaan/usaha) Dalam bentuk daftar wilayah (mis: Blok Sensus) praze06

  15. TEKNIK SAMPLING Simple Random Sampling Systematic Sampling Probability Sampling Stratified Sampling Cluster Sampling Teknik Sampling Convenience Sampling Judgement Sampling Nonprobability Sampling Quota Sampling Snowball Sampling praze06

  16. Nonprobability Sampling • Alasan: • Biaya terlalu besar untuk menyelidiki banyak kasus sementara probability sampling kurang reliable. • Peneliti hanya bisa bekerja dengan kasus yang ada saja. • Untuk mengumpulkan informasi mengenai gejala/pe- pelitian awal suatu permasalahan/tujuan eksploratif atau belum diperlukan generalisasi statistik yg akurat. • Populasinya kurang dari 100. • Kelemahan: • Tidak ada kontrol terhadap investigator sehingga sering bias dalam pemilihan sample. • Variabilitasnya tidak bisa dihitung menggunakan pro- • bability sampling theory (sampling error atau sample • precision tidak bisa dihitung). praze06

  17. Convinience/Incidental/Accidental/Haphazard/ Fortuitous Sampling Pengambilan sample dengan cara ini tidak mewakili secara normal dari target populasi karena unit sample hanya dipilih berdasarkan conveniently/readily available. • Kelebihan: • Biaya murah dan hemat waktu • Sampling unit (responden) mudah diakses, mudah diukur dan biasanya sangat membantu dan mau bekerja sama • Sangat tepat untuk pilot study dan penelitian eksploratif praze06

  18. Convinience/Incidental/Accidental/Haphazard/ Fortuitous Sampling (lanjutan) • Kelemahan: • Bila prosesnya tidak dilakukan seleksi lebih lanjut, keputusan yang diambil akan bias • Tidak tepat untuk populasi yang dapat didefinisikan  kerangka sampel  probability sampling • Dituntut kehati-hatian dalam menterjemahkan hasil Contoh: Penelitian mengenai kondisi air danau yang tercemar. Dengan anggapan bahwa air di danau telah tercampur dengan rata, maka semua lokasi di danau akan memiliki informasi yang sama. Oleh karena itu, dimanapun sample air diambil akan mewakili kondisi danau yang tercemar praze06

  19. Judgement/Purposive Sampling Pendekatan ini digunakan saat sample yang diambil berdasarkan pada penilaian yang pasti (expert judgement) mengenai populasi secara keseluruhan (harus mempunyai pengetahuan yang cukup mengenai populasi). • Kelebihan/kondisi: • Kondisi dimana probability sampling tidak dapat digunakan sama sekali • Ukuran sample kecil (n<20) • Peneliti memiliki pengetahuan dan penguasaan yang memadai terhadap topik yang dihadapi praze06

  20. Judgement/Purposive Sampling(lanjutan) • Kelemahan: • Peneliti dituntut jeli dalam mendefinisikan populasi dan membuat pertimbangannya • Pertimbangan harus masuk akal dan relevan dengan maksud penelitian Contoh: Peneliti ingin memutuskan untuk menarik sample satu kota yang representative, dari populasi yang mencakup seluruh kota. Ketika menggunakan metode ini, peneliti harus yakin bahwa sample yang dipilih benar-benar mewakili dari seluruh populasi. praze06

  21. Quota Sampling Quota sampling adalah sejenis purposive sampling yang ada kemiripan dengan proportional stratified random sampling, yaitu populasi dibagi-bagi menjadi strata yang relevan seperti usia, jenis kelamin, lokasi, dsb. Kemudian tiap strata diperkirakan atau ditentukan berdasarkan data eksternal lalu total sample dibagi-bagi sesuai proporsi ke tiap strata (quota). Untuk memenuhi jumlah sample tiap strata, peneliti menggunakan expert judgement. Bedanya dengan stratidied random sampling adalah sample diambil secara acak sedangkan quota berdasarkan pendapat subyektif peneliti yang penting quotanya terpenuhi. praze06

  22. Quota Sampling (lanjutan) • Kelebihan: • Peneliti leluasa menentukan elemen-elemen tiap quota. • Tidak perlu membuat sampling frame. • Kalau perlu konfirmasi tinggal cari lagi yang baru asal quota tetap terpenuhi. • Kelemahan: • Bias karena tidak ada prosedur atau tata cara yang baku bagi pewawancara dan teknik wawancaranya (memilih- milih responden dan lokasinya dan kadang kriteria responden tidak dapat diterima). • Bias karena data yang diperoleh sangat beragam. Contoh: Populasi 55% pria dan 45% wanita. Dari sampel 100 orang berarti 55 pria dan 45 wanita. Pemilihan sampelnya sendiri tergantung penilaian peneliti. praze06

  23. Snowball/Chain RefferalSampling Responden diminta memberikan nama dan kontak dari anggota lain dari target populasi. Asumsinya bahwa sesama anggota saling mengenal, misalnya hackers. Kelebihan: Bias relatif kecil karena sample terfokus Kelemahan: Biaya dan waktu besar karena populasi spesifik dan tersebar praze06

  24. TERIMA KASIH praze06

More Related