170 likes | 266 Views
TEKNIK SAMPLING. Mengapa perlu sample ?. Populasi yang besar Pertimbangan keterbatasan peneliti, seperti biaya, waktu, tenaga Perlu sampel yang representatif (benar-benar bisa mewakili populasi); sehingga hasil di sampel bisa digeneralisasikan untuk populasi.
E N D
Mengapa perlu sample ? • Populasi yang besar • Pertimbangan keterbatasan peneliti, seperti biaya, waktu, tenaga • Perlu sampel yang representatif (benar-benar bisa mewakili populasi); sehingga hasil di sampel bisa digeneralisasikan untuk populasi. • Perlu teknik sampling (pengambilan sampel)
Teknik Sampling Probability Sampling NonProbability Sampling • Systematic sampling • Quota sampling • accidental sampling • Purposive sampling • Snowball sampling • Sensus • Simple random sampling • Proportinate stratified random sampling • Disproportianate stratified random sampling • Cluster random sampling
Simple Random Sampling • Untuk populasi yang relatif homogen • Mudah dikerjakan • Harus ada daftar semua unit • Jika sampel menyebar, biaya besar
Stratified Random Sampling • Populasi relatif heterogen • Membutuhkan data yang lebih terinci tentang : - Kriteria pembagian strata - Informasi dasar dari strata • Ciri-ciri populasi dapat terwakili • Waktu dan biaya besar (sampel mungkin menyebar)
Cluster Random Sampling • Untuk populasi yang relatif heterogen • Tidak perlu daftar semua unit sampel • Biaya lebih murah, penyebaran unit populasi dapat ditekan
Systematic Sampling • Lebih efisien dibanding simple random sampling • N populasi tidak pasti (diperkirakan) • Sampel tersebar secara uniform
Sampling Kuota (Quota Sampling) • Memperhitungkan karakteristik di populasi • Dasar kuota : umur, sex, pendidikan, letak geografis, dll
Sampling Aksidental (Accidental Sampling) • Pengambilan sampel yang sudah tersedia dihadapan peneliti • Jumlah sampel cukup menurut peneliti
Sampling Purposif (Purposive Sampling) Berdasarkan asumsi / pertimbangan / tujuan tertentu (memerlukan dasar yang obyektif untuk membuat ketetapan)
Snowball Sampling • Sampel awal kecil • Bergerak tambah besar sesuai dng informasi dari informasi sampel sebelumnya • Dianggap cukup jika sudah tidak ada informasi baru.
Sensus • Semua anggota populasi dijadikan sampel
Ukuran sample ? • Jumlah sampel makin besar (makin mendekatai populasi); peluang kesalahan makin kecil • Gunakan Tabel Krecjie atau Nomogram Harry King (lihat : Sugiyanto, Statistika utk Penelitian)