Population & Sampling

1. Chapter 9 Population & Sampling • Population • Sampling Method & Techniques • Sampling Size

2. Populasi dan Sampel • Populasiadalahkumpulanataujumlahkeseluruhandari unit analisa yang memilikiciri-ciri/karakteristiktertentu. • Ciri-ciri/karakteristiktertentuinilah yang disebutdenganvariabel; yang ingindiketahuiatauditeliti. • Duacarapengumpulaninformasimengenaipopulasi: • Mencariinformasidaritiap unit analisadalampopulasi sensus • Mencariinformasihanyadarisebagiananggotapopulasi. “Wakil” populasiinilah yang disebutsampel. • Prosespengambilansampeldaripopulasidisebutsampling

3. Populasi dan Sampel • Idealnya penelitian dilakukan terhadap populasi (penelitian populasi = studi populasi = sensus). • Namun, dalam kenyataan, tidaklah selalu perlu untuk meneliti semua individu dalam populasi (melakukan sensus), karena memakan biaya dan tenaga yang besar serta waktu yang lama. • Dengan meneliti sebagian dari populasi (dari sampel), kita mengharapkan hasil yang diperoleh akan dapat menggambarkan sifat populasi yang bersangkutan  sehingga dapat dilakukan generalisasi.

4. Populasi • Generalisasi/Inferensi statistik  penarikan kesimpulan atas suatu hal dari unit analisa yang jumlahnya lebih sedikit (sampel) ke unit analisa yang jumlahnya lebih banyak atau lebih luas (populasi) • Agar dapat dilakukan generalisasi, sampel harus benar-benar dapat mewakili populasi. • Oleh sebab itu, harus diperhatikan beberapa hal yaitu besarnya sampel (sample size) dan metode serta teknik pengambilan sampelnya (sampling technique).

5. Jenis Populasi • Berdasarkanjumlahnya, dibedakanmenjadi: 1. Populasiterbatas/finit (definite) Jumlah unit analisisnyadapatdihitung. misal: mahasiswa UK Petra, pemilik KARTU HALO di Indonesia. 2.Populasitidakterbatas/infinit (indefinite) Jumlah unit analisisnyatidakdapatdihitung, karenaterlalubanyakataukarenatakterdefinisi. misal: pengunjungrestoran KFC di Surabaya, pemilik HP Nokia dikalanganmahasiswa • Jumlahpopulasiakanmempengaruhimetodepengambilansampel yang dapatdigunakan.

6. Populasi dan Sampel Populasi Sampel SAMPLING PARAMETER Besaran, nilai, atauhargadaripopulasi   2 STATISTIK Besaran, nilai, atauhargadarisampel Parameter Statistik POPULASI SAMPEL x s s2 r GENERALISASI/ INFERENSI

7. SimbolMatematisuntukPopulasidanSampel - - - -

8. 2. Tentukan kerangka sampling Proses Sampling 1. Definisikan Target Populasi 3. Pilih teknik pengambilan sampel 4. Pilih besar sampel yg akan diteliti 5. Lakukan proses sampling

9. 1. Pendefinisian Target Populasi • Target populasi harus didefinisikan secara jelas dengan memperhatikan: a) unit analisis/satuan amatan; b) elemen; c) tingkatan (extent) atau ruang lingkup (scope); d) kisaran waktu. • Misal penelitian mengenai respons terhadap lipstik baru. • Populasi adalah semua pemakai lipstik • Kata “semua” memiliki batasan yang tidak jelas. Apabila ada anak perempuan berusia 12 tahun memakai lipstik, apakah ia termasuk populasi penelitian? Kalau termasuk, apakah anak semuda itu sudah bisa menyatakan pendapat yang akurat? • Jadi, diperlukan batasan-batasan target populasi yang jelas  perlu didefinisikan.

10. Pendefinisian Target Populasi • Dari contoh di atas, maka target populasi dapat ditetapkan sebagai berikut: • Unit analisis/satuan amatan : semua wanita pemakai lipstik • Elemen : wanita berusia 17 s.d. 60 thn • Ruang lingkup geografis : Surabaya • Ruang lingkup waktu : tahun 2007 • Jadi bila dirumuskan dalam kalimat, maka target populasi dapat didefinisikan sebagai berikut: “Semua wanita pemakai lipstik yang berusia 17-60 tahun di Surabaya, pada tahun 2007”.

11. Unit analisis / Satuan Amatan • Unit analisis/satuan amatan adalah objek atau subjek penelitian yang diteliti. • Yang dapat termasuk unit analisis, misalnya: • Individu • Groups • Rumah tangga (households) • Organizations • Geographical units (eg. town, region) • Transactions/occasions dst… • Responden adalah unit amatan/unit analisis dimana kepada mereka, kuesioner kita berikan. Responden bisa = unit amatan (tapi bisa juga berbeda)

12. 2. Menentukan Kerangka Sampling (Sampling Frame) • Kerangka sampling berisikan daftar atau petunjuk untuk mengidentifikasi target populasi. • Kerangka sampling bisa tersedia atau tidak tersedia. • Untuk populasi yang terbatas (definite population), biasanya kerangka sampling tersedia. Demikian juga sebaliknya. • Ketersediaan kerangka sampling akan mempengaruhi metode pengambilan sampel yang digunakan.

13. 3. Memilih Teknik Sampling Teknik Sampling adalah tatacara penarikan sampel agar efisien dalam pelaksanaannya dan hasilnya efektif (akurat dan valid) dalam merepresentasikan karakteristik populasinya. Secara umum, ada 2 teknik sampling: 1. Probability sampling Setiap anggota populasi memiliki kesempatan (chance) atau peluang (probability) yang sama untuk dipilih sebagai sampel. 2. Non-probability sampling Setiap anggota populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih.

14. Sampling Techniques Non-probability Sampling Techniques Convenience Sampling Judgmental Sampling Quota Sampling Snowball Sampling Systematic Sampling Classification of Sampling Techniques Probability Sampling Techniques Simple random Sampling Other sampling Techniques Stratified Sampling Cluster Sampling Unrestricted Restricted

15. Probability Sampling • Simple random sample (SRS) – AcakSederhana • Systematic sampling • Stratified sampling • Cluster sampling

16. Simple Random Sampling (Acak Sederhana) • Setiap elemen populasi harus diketahui lebih dulu (ada kerangka sampling-nya) • Dalam pemilihan sampel, setiap elemen memiliki peluang yang sama untuk terpilih • Caranya bisa menggunakan undian. • Meskipun mudah dimengerti, namun sulit diterapkan, terutama bila target populasi jumlahnya sangat besar dan tersebar secara geografis sehingga sulit dijangkau. Biaya yang diperlukan akan sangat besar.

17. Systematic Sampling • Pengambilan sampel dilakukan dengan sistematika tertentu. • Misalnya, kerangka sampling berisikan 10.000 elemen target populasi. Peneliti ingin mengambil sampel 500 elemen. Dari kedua data, dapat ditetapkan sampling interval 10.000/500=20. • Sampel nomor 1 dipilih secara acak satu elemen. Misalkan terpilih nomor 8061, maka, elemen berikutnya yang dipilih adalah nomor 8081, 8101, 8121, 8141, 8161, dst, sampai didapat jumlah sampel seperti yang ditetapkan.

18. Stratified Sampling Denganteknikini, pertama-tama populasidibagiduludalamvariabelsegmentasi yang dianggaprelevan. Dari setiapsegmen, pengambilansampeldilakukandenganteknikprobability. Dasarpenentuanvariabelsegmentasi: • Terdapathomogenitaselemendalamtiapsegmen; sedangkanantarsegmenterdapatheterogenitaselemen. • Pengelompokanharusberhubungandenganmasalah yang diteliti. Jadiharusadapengujianhipotesisataspengelompokan yang dilakukan

19. Stratified Sampling Sub-populasi segmen A Sub-populasi segmen B Sub-populasi segmen C Target Populasi yang belumdisegmentasi Dalamtiapsegmen, antarelemenmemilikiciriyghomogen, Tapiantarsegmen A, B, dan C; memilikiciriygheterogen. Setiapsegmenygterbentuk, harusdiambilwakil/sampelatasnyauntukditeliti.

20. Cluster Sampling • Pertama, populasi harus dibagi dalam sub-populasi atau cluster lebih dulu. • Umumnya cluster adalah wilayah (area). • Kebalikan dari stratified sampling. Anggota dalam cluster harus heterogen; sedangkan antar cluster harus homogen/ada kesamaan ciri. • Dengan demikian, melakukan penelitian pada 1 cluster saja, peneliti sudah bisa menarik kesimpulan tentang target populasi secara keseluruhan (tidak harus semua cluster dipilih sebagai sampel).

21. Cluster Sampling Target Populasi yang belumdisegmentasi Sub-populasi Cluster A Sub-populasi Cluster B Sub-populasi Cluster C Dalamtiap cluster, antarelemenmemilikiciriygheterogen, Tapiantar cluster A, B, dan C; memilikiciriyghomogen.

22. Cluster Sampling Two-Stage Sampling One-Stage Sampling Multistage Sampling Types of Cluster Sampling Perbedaanterletakdaricarapemilihanelemen

23. Cluster Sampling One-stage cluster sampling, cluster yang akan diteliti, dipilih secara random; lalu seluruh elemen dari cluster terpilih dijadikan sampel. Two-stages cluster sampling, cluster yang akan diteliti, dipilih secara random; lalu dari cluster terpilih, sampel diambil secara random (tidak semua elemen dipilih). Multi-stages cluster sampling, proses awal = two-stages cluster sampling, namun proses pemilihan sampel lebih bertingkat lagi. Biasanya untuk area/wilayah yang lebih luas.

24. Multi Stages Cluster Sampling - contoh Tahap I: Memilihsecaraacakwilayahsampeldari 5 wilayahdi Surabaya: Sby Selatan, Sby Utara, Sby Barat, SbyTimur, danSbyPusat.  MisalnyaterpilihSby Selatan. Tahap II: MemilihsecaraacakkecamatandariwilayahSby Selatan. Misalada 20 kecamatandiSby Selatan,  terpilihkecamatanWonocolo. Tahap III: MemilihsecaraacakkelurahandariwilayahkecamatanWonocolo. Misalada 15 kelurahan,  terpilihkelurahanJemursari. Tahap IV: MemilihblokpemukimandarikelurahanJemursari.  MisalkanterpilihkomplekperumahanJemurAndayani. Tahap V: Memilihsecaraacak 100 KK dariperumahanJemurAndayani.

25. Non-probability Sampling • Convenience sampling/ Accidental sampling • Judgement sampling/ Purposive sampling • Quota sampling • Snowball sampling

26. Convenience Sampling • Dengan teknik ini, peneliti berusaha memperoleh sampel dari elemen-elemen yang convenience, yaitu yang paling mudah dihubungi, dikenal, dan mau bekerja sama. • Kadang disebut sebagai accidental sampling, karena sampel yang dipilih adalah orang-orang yang kebetulan (accidentally)ditemui. • Cross the mall sampling masuk kategori convenience sampling, karena sampel adalah orang-orang yang kebetulan dijumpai di mal (pusat perbelanjaan).

27. Convenience Sampling • Convenience sampling merupakan teknik yang paling mudah, murah, tidak butuh waktu lama. • Kelemahannya, keterwakilan populasi oleh sampel dipertanyakan. • Kesimpulan yang dibuat tidak dapat digeneralisasi. • Tidak disarankan untuk studi deskriptif atau kausal, namun untuk riset eksploratori atau untuk pre-test (uji validitas kuesioner) boleh digunakan teknik ini.

28. Judgmental Sampling • Elemen populasi dipilih berdasarkan pertimbangan(judgement) peneliti. • Oleh sebab itu, keahlian peneliti sangat penting, sebab peneliti harus mampu menilai apakah seseorang mewakili populasi atau tidak. • Untuk mengurangi bias, peneliti perlu menetapkan syarat-syarat elemen terlebih dulu. • Sebelum pemilihan sampel dan pengambilan data dilakukan, syarat-syarat harus dipenuhi dulu. Bila tidak, maka tidak boleh dipilih sebagai responden. • Disebut juga dengan purposive sampling.

29. Quota Sampling -- contoh • Jumlah pelanggan FEMINA se Indonesia – populasi tidak terbatas • Besar sampel ditentukan 2000 orang

30. Snowball Sampling • Tahap pertama, peneliti memilih responden awal. Setelah diwawancara, maka responden awal diminta menunjuk (merekomendasikan) orang lain yang memenuhi syarat-syarat target populasi untuk diwawancara berikutnya oleh peneliti. • Proses bergulir terus seperti bola salju.

31. Strengths and Weaknesses of Basic Sampling Techniques

32. Memilih Nonprobability vs. Probability Sampling

33. 4. Menentukan Jumlah Sampel (Sample Size) Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan besar sampel: 1. Derajat keseragaman (homogenity) populasi Makin seragam populasi, makin kecil sampel yang dapat diambil, demikian sebaliknya. 33

34. 2. Presisi yang dikehendaki dari penelitian Merupakan perbedaan maksimal antara statistik sampel & parameter populasi yang dapat ditoleransi. Makin tinggi presisi yang dikehendaki, makin besar sampel yang harus diambil. Sampel yang besar cenderung memberikan penduga yang lebih mendekati nilai sesungguhnya. Terdapat korelasi negatif antara besarnya sampel yang diambil dengan besarnya kesalahan (error). Semakin besar sampel yang diambil, semakin kecil kesalahan (penyimpangan terhadap nilai populasi) yang diperoleh. Menentukan Jumlah Sampel (Sample Size) …. ctd’ 34

35. 3. Derajat Keyakinan (Confidence Level) Sebuah interval, dimana peneliti yakin bahwa nilai parameter populasi terletak dalam interval tersebut. Confidence Levelyang umum dipilih 95% atau 90% Terdapat hubungan antara confidence leveldengan alpha (α)  tingkat kesalahan. Confidence level = 1-α, bila α=5%, confidence level 95%. Makin besar derajat keyakinan, jumlah sampel yang diambil semakin besar. Menentukan Jumlah Sampel (Sample Size) …. ctd’ 35

36. Standard Errors Associated with Areas under Normal Curve

37. 4. Rencana Analisa Adakalanya besar sampel sudah mencukupi sesuai dengan presisi yang dikehendaki, namun bila dikaitkan dengan kebutuhan analisa, maka jumlah sampel masih belum mencukupi Beberapa pedoman umum: Untuk studi deskriptif, sampel minimal 10% dari populasi n>10%N Untuk studi eksperimen, minimal 15 subjek per grup Untuk analisa faktor, sampel n= 10 X variabel Menentukan Jumlah Sampel (Sample Size) ….ctd’ 37

38. 5. Tenaga, biaya, dan waktu Apabila menginginkan presisi yang tinggi, maka jumlah sampel harus besar. Namun bila dana, tenaga dan waktu terbatas, maka tidaklah mungkin untuk mengambil sampel yang besar. Konsekuensi, presisi akan menurun  kemungkinan error lebih besar. Menentukan Jumlah Sampel (Sample Size) …ctd’ 38

39. Sample Size Formula - Example Suppose a survey researcher, studying expenditures on lipstick, wishes to have a 95% confident level (Z) and a range of error (e) of less than $2.00. The estimate of the standard deviation is $29.00. 40

40. Sample Size Formula - Example 41

41. Calculating Sample Size The higher the level of confidence…the more sample units must be obtained. 2 é ù ( 2 . 57 ) 29 ) = n ê ú 2 ë û . 2 53 é ù 74 = 2 ê ú = 37 . 265 2 ë û ] [ = 1389 99% 95% 42

42. Calculating Sample Size The higher level of tolerance/range of error accepted… the less sample units must be obtained. 2 é ù ( 2 . 57 ) 29 ) = n ê ú 2 ë û ( . )( ) 2 é ù 2 57 29 = n ê ú 4 ë û . . 2 é ù 2 74 53 53 é ù 74 = = ê ú 2 ê ú = 37 . 265 4 2 ë û ë û ] = [ [ ] 347 2 = . 18 6325 = 1389 Sample error = $2 Sample error = $4 43

43. Contoh Penentuan Sample Size:Jika Jumlah Populasi Terhingga/Finit Sumber: Suharjo, B (2005)

44. Jumlah Sampel Populasi Tidak Terhingga / Infinit Contoh Tabel Sample Size: Level of Confidence Sumber: Suharjo, B (2005)