TAHAPAN PENELITIAN

2. TAHAPAN PENELITIAN

3. Populasidansampel PendefinisiandanPerumusanMasalah StudiPendahuluan PerumusanHipotesis Pengumpulan Data Analisis Data KesimpulandanRekomendasi InstrumenPenelitian PenyusunanLaporanHasilPenelitian PengujianValiditasdanReliabilitas KEDUDUKAN SUBYEK PENELITIAN

4. Sampel ? Populasi adalah sesuatu hal yang dijadikan sebagai unit analisis penelitian Populasi bisa berupa kumpulan manusia atau benda Sampel adalah sebagian dari populasi Populasi N Sampel n

5. Alasan Pengambilan Sampel • Keterbatasan waktu, biaya, tenaga • yang dimiliki peneliti. • 2. Generalisasi. • 3. Setiap unsur dalam populasi dianggap • memiliki karakter yang sama (homogen).

6. Syarat sampel yang baik Banyak Jumlah Sampel Karak- teristik sampel Tingkat kesalahan Banyak Sedikit

7. Ukuran Sampel 1. Biaya, waktu, tenaga yang tersedia 2. Derajat keseragamanan (homogenitas) 3. Rancangan analisis – deskriptif, korelasi, komparasi. 4. Banyaknya unsur dalam populasi

8. Berbagai Pertimbangan • Observasional – Eksperimental • Cross Sectional – Case Control – Kohort – Eksperiment • Jenis data : Nominal – Numerik • Jenis metode statistika : Korelasi – dll. • Tujuan : Estimasi / Uji hipotesis • Homogenitas/heterogenitas populasi. • Lain-lain.

10. Tabel jumlah sampel berdasarkan jumlah populasi

11. Morgan & Krecjie, dalam Uma Sekaran, 2003

12. Bentuk pengambilan sampel Sampel Acak Sampel Tidak Acak Setiap unsur yang ada dalam populasi diberi kesempatan atau peluang yang sama untuk bisa diambil sebagai sampel Setiap unsur yang ada dalam populasi tidak diberi kesempatan atau peluang yang sama untuk bisa diambil sebagai sampel

13. Kapan peneliti sebaiknya mengambil sampel secara acak dan tidak acak? Ketika peneliti bermaksud untuk menggeneralisasikan hasil penelitiannya maka ambilah sampel secara acak dan representatif Ketika peneliti tidak bermaksud untuk menggeneralisasikan hasil penelitiannya atau ketika jumlah populasi tidak di- ketahui secara pasti maka ambilah sampel secara tidak acak

14. Teknik pengambilan sampel Sampel Acak : Sampel Acak Sederhana Sampel Acak Distratakan Sampel sistematis Sampel Gugus Sampel Wilayah Sampel Tidak Acak : Sampel “kemudahan” Sampel “pertimbangan” Sampel Bola Salju

15. Kerangka Sampling Daftar yang berisikan informasi dari setiap unsur dalam populasi Misalnya : Populasi adalah mahasiswa Undip. Di dalam kerangka sampling harus ada daftar dari Seluruh mahasiswa Undip, lengkap mulai dari nama, Alamat, nomor pokok, fakultas, jurusan, dlsb. Misalnya : Populasi adalah ibu rumah tangga di Kecamatan Tembalang. Di dalam kerangka sampling harus ada daftar dari Seluruh nama ibu rumah tangga penduduk kecamatan Tembalang dan alamatnya

16. Alat pengambilan sampel secara acak • Daftar angka acak (random) • Undian • Kalkulator / komputer

17. 54463 22662 69505 70639 79365 67282 ……. …….. • 85205 18850 39226 42249 90669 ……. …….. • 85941 40756 82414 02015 13858 78030 ……. …….. • 61149 69440 11268 88218 58925 03638 ……. …….. • 05219 81619 81619 10651 67079 92511 ……. …….. • 41417 98326 87719 …….. ……… …….. ……. …….. • 94070 20652 …….. …….. …….. ……. …….. • 00015 10806 …….. …….. …….. ……. …….. • 40950 84820 29881 …….. …….. …….. ……. …….. • 82995 64157 66164 …….. …….. …….. ……. ……... • 96754 17676 • 34357 88040 • 3 37403 • 62111 52820 • 47534 09243 • …….. ……… • …….. ……… • Tabel angka acak disalin dari buku Reseach Methods for Business, • LR. Gay dan P.L. Diehl, 1992 Mis : Jumlah populasi 500 Sampel yang akan diambil 50 Maka yang terambil adalah Unsur no 153, 052, 414, 283, 177, 409, 343, dst sd 50 unsur

18. Sampel Acak Sederhana Jika setiap unsur dalam populasi dianggap sama (homogen) oleh peneliti. Atau perbedaan-perbedaan yang ada dalam setiap unsur populasi tidak dianggap penting oleh peneliti, dan jumlah unsur dalam populasi tidak begitu banyak. • Langkah-langkah : • Susun kerangka sampling • Tetapkan jumlah sampel • Tentukan alat pengambilan sampel • Pilih sampel sampai dengan jumlah sampel terpenuhi

21. Cara-cara random sampling 1) Teknik sampling secaraacaksederhana. • Cara paling populer yang dipakaidalamprosespenarikansampelrambangsederhanaadalahdenganundian. • Setiapelemendalampopulasimempunyaikesempatansamauntukdiseleksisebagaisubyekdalamsampel. Satuhalpenting, penelitiharusmengetahuijumlahresponden yang adadalampopulasipenelitian • Sampling inimemiliki bias terkecildangeneralisasi

22. Cara-cara random sampling Syarat yang harus dipenuhi untuk acak sederhana adalah: a. Ukuran populasi harus terhingga, besarnya populasi harus diketahui oleh peneliti, populasi yang bersifat konseptual atau teoretis dapat dikategorikan pada populasi tak terhingga. Populai yang terlalu banyak juga termasuk populasi tak terhingga. b. Anggota populasi harus homogen, anggota populasi yang mempunyai karakteristik yang dianggap sama atau pada umumnya sama (homogen) samplingnya dapat dilakukan dengan sampling acak. Populasi yang anggotanya mempunyai karakteristik berbeda-beda sampelnya tidak dapat diambil dengan cara sampling acak. c. Cara lain mengambil sampel secara acak ialah dengan menggunakan tabel bilangan acak. 22

23. Sampel Acak Distratakan Jika unsur populasi heterogen Mis. heterogen dalam jenis kelamin, pendidikan, pendapatan, status pekerjaan, dlsb; dan keanekaragaman tersebut bermakna bagi analisis penelitiannya maka agar tidak terambil hanya dari kelompok/strata tertentu saja, gunakan cara ini. • Langkah-langkah : • Susun kerangka sampling. • Bagi kerangka sampling ke dalam strata yang • dikehendaki. • 3. Tentukan jumlah sampel secara keseluruhan. • 4. Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum. • 5. Pilih sampel dari setiap stratum secara acak. Catatan : dalam menentukan jumlah sampel di setiap statum, dapat dilakukan secara proporsional atau tidak proporsional

24. Sampel Sistematis Jika jumlah unsur dalam populasi sedemikian besar dan dianggap homogen, dan ketika peneliti tidak mempunyai alat pengambilan sampel secara acak yang baik, pakailah cara ini. Peneliti menentukan unsur dalam populasi yang “keberapa” yang akan diambil sebagai sampel • Langkah-langkah : • Susun kerangka sampling • Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil. • Tentukan kelas interval (k) dengan cara membagi jumlah • unsur dalam populasi dengan jumlah sampel yang • dikehendaki. Mis : N = 50000 orang, n = 500 orang maka • k = 10. • 4. Pilih sampel ke satu dengan cara acak – mengundi unsur • populasi yang kesatu s/d kesepuluh. Kalau sampel kesatu • jatuh ke unsur populasi ketiga, maka sampel kedua adalah • unsur populasi yang ke 13 • 4. Selanjutnya pilih sampel berikutnya : no 23, 33, 43, 53, dst.

25. Sampel gugus Jika yang akan diambil sebagai sampel adalah sekelompok orang, bukan individual, maka sampel gugus bisa digunakan. Misalkan ingin meneliti kinerja dosen berdasarkan fakultas. • Langkah-langkah : • Susun kerangka sampling yang unsurnya adalah gugus (kelompok) • Tentukan berapa gugus yang akan diambil sebagai sampel • Pilih beberapa gugus yang akan dijadikan sampel dengan cara acak • Telitilah setiap unsur yang dalam gugus • (dalam kasus/contoh di atas, telitilah kinerja dosen di setiap • fakultas, lalu cari rata-ratanya )

26. Sampel Wilayah Ketika peneliti dihadapkan pada situasi di mana unsur populasi tersebar di berbagai wilayah yang relatif saling berjauhan, maka cara pengambilan sampel wilayah dapat diterapkan. Misalkan, peneliti ingin mengetahui pandangan masyarakat Jawa Tengah terhadap program keluarga berencana. • Langkah-langkah : • Susun kerangka sampel yang menggambarkan wilayah- • wilayah. Mis. Propinsi Jawa Tengah yang • lengkap dengan Kabupaten, Kecamatan, dan Desa. • 2. Tentukan wilayah yang akan dijadikan sampel – Kabupaten?, • Kecamatan?, Desa? • 3. Tentukan berapa wilayah yang akan dijadikan sampel • 4. Pilih wilayah yang akan dijadikan sampel dengan cara acak • 5. Telitilah semua unsur sampel yang ada dalam • wilayah sampel penelitian. • Jika masih terlampau banyak, bagilah lagi wilayah penelitian • ke dalam wilayah yang lebih kecil lagi – misalnya “desa”

27. Sampel Tidak Acak Sampel yang mudah dilakukan Pengambilan sampel dengan cara ini cukup Memadai untuk penelitian yang sifatnya penjajagan • Langkah-langkah : • Tetapkan secara khusus populasi penelitian • Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil • Pergilah ke tempat yang banyak terdapat unsur populasi • Bagikanlah kuesioner kepada setiap unsur populasi • yang dijumpai

28. Sampel berdasarkan pertimbangan tertentu Peneliti menentukan suatu unsur dalam populasi dijadikan sampel, berdasarkan pertimbangan tertentu, yaitu karena “kaya akan informasi” “Seorang kepala sekolah dijadikan sampel penelitian ketika peneliti yakin bahwa informasi atau data yang ingin diperolehya akan banyak di miliki oleh kepala sekolah tadi”

29. Sampel Bola Salju Cara ini bisa dipakai jika peneliti tidak mengetahui banyak siapa-siapa yang menjadi unsur dalam populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang saja. Untuk memperoleh sampel lebih banyak lagi, maka dia bisa minta tolong kepada sampel pertama dan kedua untuk mencarikan sampel berikutnya

31. PENENTUAN BESARNYA SAMPEL (SAMPLE SIZE) Penetapan jumlah sampel tergantung pada: Adanya sumber data yang dapat digunakan untuk menetapkan batas maksimal dari besarnya sample Kebutuhan dari rencana analisis yang menentukan batas minimal dari besarnya sampel: Angka perkiraan dari proporsi yang mau diukur (misal: penelitianpenyakit jantung koroner ditetapkan 50%) Tetapkan tingkat kepercayaan (misal: 5%, atau 1%) Tetapkan derajat kepercayaan (Confidence levels) misal: 95%, atau 99%. Hitung jumlah/besar sampel

32. RUMUS BESAR SAMPEL SAMPLING DISTRIBUTION Z = X - µ SE I. DATA BINOMIAL / PROPORSI : 1. Populasi INFINIT Z = ΔP n = Z². p. q √p.q Δp² n

33. 2. Populasi FINIT SE = √ p.q √ N – n n N -1 n = Z² p.q.N Δp² ( N-1) + Z² p.q II. DATA KONTINYU 1. Populasi INFINIT Z = ΔX n = Z² σ² σ/ √n ΔX²

34. 2. Populasi FINIT SE = σ / n . √ N - n N – 1 n = Z² σ² N ΔX² (N – 1) + Z² σ² Perlu : p p1 & p2 Derajatpresisi (d) Δx, Δp Confidence limit α ß Power of test Resources

35. A. ONE SAMPLE PROBLEM 1. MENAKSIR (ESTIMASI) PARAMETER 1. 1 DATA PROPORSI n = Z1 ² - α / 2 p (1-p) d² 1.2 DATA KONTINYU n = Z1 ² - α / 2 σ² d²

36. 2. UJI HIPOTESIS 2.1 DATA PROPORSI H0 : p0 = pa a. H1 : p0 > pa n = { Z1 – α √p0 (1-p0) + Z1 - ß√pa (1-pa)}² ( pa – p0 )² α Z1-α/2 ß Power of test Z1-ß 0.01 2.576 0.01 0.99 2.236 0.05 1.96 0.05 0.95 1.645 0.10 1.645 0.10 0.90 1.282 0.20 1.282 0.20 0.80 0.842

37. b. H1 : p0 = pa n = { Z1 – α/2 √p0 (1-p0) + Z1 - ß√pa (1-pa)}² ( p0 – pa )² 2.2 DATA KONTINYU H0 : µ = µ0 a. H1 : µ > µ0 n = ( Z1 – α + Z1 – ß )² σ² ( µ - µo )² b. H1 : µ ≠ µ0 n = ( Z1 – α/2 + Z1 – ß )² σ² ( µ - µ0 )²

38. ONE SAMPLE 1. ESTIMASI PARAMETER 1.1 DATA PROPORSI Survei prevalensi TB anak balita di suatu wilayah. Diharapkan beda prevalensi dengan true value = 0.05 Berapa : n kalau C.I 99% ? Jawab : n = Z1² - α/2 p.q = 2.576 x 0.5 x 0.5 d² 0.05² = 663.58

39. 2. UJI HIPOTESIS 1. DATA PROPORSI Data survei sebelumnya, angka karies gigi anak sekolah = 25% Berapa jumlah anak sekolah yang perlu disurvei ? kalau penelitian ini mampu mendeteksi 80% dengan angka karies 20% dengan α = 0.05 Jawab : H0 : p0 = 0.25 H1 : pa = 0.20 ( p0 > pa ) n = ( 1.645 √0.25 x 0.75 + 0.842 √0.2 x 0.8 )² ( 0.2 – 0.25 )² = (0.7123 + 0.3368)² = 1.10061081 = 440.24 (1.0491)² 0.0025

40. 2. DATA KONTINYU ONE TAIL Survei gizi pada penduduk dewasa laki-laki X = 75kg. Diet 1 bulan, diharapkan turun 5kg dengan SD = 20kg. Berapa n ? dengan α = 0.05 ß = 0.10 Jawab : H0 : µ = 75kg H1 : µ < 70kg n = 20² ( 1.645 + 1.282 )² = 137.08 (5)²

41. TWO TAIL H0 : µ = 75 H1 : µ ≠ 75 n = ( Z1 – α/2 + Z1 – ß )² σ² ( µ0 - µ )² n = ( 1.96 + 1.282 )² 20² ( 5 )² n = 168.17

42. B. TWO SAMPLES PROBLEM 1. MENAKSIR PERBEDAAN pada KEDUA SAMPEL 1.1 DATA PROPORSI n1 = n2 = n n = Z1² - α/2 (p1 q1 + p2 q2) d² n1 ≠ n2 n = k n1 n = Z1² - α/2 (k p1 q1 + p2 q2) k d²

43. TWO SAMPLES 1. ESTIMASI PERBEDAAN PARAMETER 1.1 DATA PROPORSI Survei pendahuluan pada 2 kelompok diperoleh p1 = 0.4 & p2 = 0.32 Ingin menaksir perbedaan resiko = 0.05 Berapa n ? Kalau C.I = 95% n = 1.96² (0.4 x 0.6) + (0.32 x 0.68) 0.05² = 703.17

44. 1.2 DATA KONTINYU Ingin menaksir perbedaan rata-rata kalori pada karyawan di 2 perusahaan (Program makan siang & tidak) Penelitian sebelumnya : SD = 75 kal Berapa n kalau perbedaan = 20kal dengan α = 0.05 Jawab : n = 1.96² . 2 (75)² 20² = 108.05

45. 1.2 DATA KONTINYU 1. MENAKSIR PERBEDAAN MEAN H0 : µ1 - µ2 = 0 H1 : µ1 ≠ µ2 n = Z1² - α/2 ( 2σ² ) d² 2. UJI HIPOTESIS PADA 2 POPULASI 2.1. DATA PROPORSI H0 : P1 = P2 a. H1 : P1 > P2 n1 = n2 = n n = { Z1-α √2p.q + Z1-ß √p1.q1+p2.q2 }² ( p1-p2 )²

46. UJI HIPOTESIS Percobaanefektifitasobat anti hipertensi. Kelompok I : Obat standard (A) II : Obatbaru (B) Keberhasilanobat A = 64 % ; B = 82 % Berapa n kalauα = 0.05 ; ß = 0.20 Jawab : p = 0.64 + 0.82 = 0.73 2 q = 0.27 p1 – p2 = 0.18

47. n = {1.645 √2 x0.73x0.27 + 0.842 √0.64x0.36 + 0.82x0.18 }² ( 0.18 )² = ( 1.3047 )² ( 0.18 )² = 52.54

48. b. H1 : P1≠ P2 n = { Z1-α/2√2p.q + Z1-ß √p1.q1+p2.q2 }² ( p1-p2 )² dimodifikasi ( fleiss , 1981 ) n = n/4 { 1 + √ 1 + 4/n (p2-p1) }² 2.2 DATA KONTINYU H0 : µ1 = µ2 H1 : µ1 ≠ µ2 n = 2σ² ( Z1-α/2 + Z1-ß )² ( µ1-µ2 )²

49. DATA KONTINYU Penelitian pengaruh diet rendah natrium pada tensi sistolik. Survei pendahuluan : Diet tinggi natrium SD = 12 mmHg Diet rendah natrium SD = 10.3 mmHg Berapa sampel masing-masing kelompok untuk mendeteksi perbedaan tensi sistolik = 2 mmHg α = 0.05 ß = 0.10 Varian gabungan Sp² = SD1² + SD2² = 144 + 106.1 = 125.05 2 2 n = 2 (125.05)² (1.96+1.282)² = 657.17 2²

50. STUDI KASUS KONTROL 1. MENAKSIR OR n = Z1²-α/2 {1/ p1.q1 + 1/ p2.q2} { ln (1-ε) }² ε : proporsi OR di populasi dengan OR sebenarnya ( true OR ) P1 = (OR) P2 (OR) P2 + (1-P2) 2. UJI HIPOTESIS OR H0 : P1 = P2 H1 : P1 ≠ P2 n = { Z1-α/2√2p2 (1-p2) + Z1-ß √p1.q1+p2.q2 }² ( p1-p2 )²