Metode Penarikan Contoh 1

1. Metode Penarikan Contoh 1

2. Data adalah things known or assumed, yang berarti bahwa data itu sesuatu yang diketahui atau dianggap (Webster New World Dictionary)Data adalah keterangan mengenai sesuatu hal yang sudah sering terjadi dan berupa himpunan fakta, angka, grafik, tabel, gambar, lambang, kata, huruf-huruf yang menyatakan sesuatu pemikiran, objek, serta kondisi dan situasi (Nuzulla Agustina)Data adalah kenyataan yang menggambarkan suatu kejadian dan merupakan kesatuan nyata yang nantinya akan digunakan sebagai bahan dasar suatu informasi (Anhar)Data adalah suatu keterangan atau informasi tentang objek penelitian (H. J Sriyanto)

3. Kualitatif Sifat Kuantitatif Internal Sumber Eksternal Data Primer Cara Memperoleh Sekunder Cross Section Waktu Time Series

4. Sensus Cara memperoleh Data Populasi Parameter Statistik Sampel Survey

5. 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

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

7. PRINSIP TEORI SAMPLING Disain sampling yang dibuat/sampel yang terpilih dapat memberikan perkiraan dengan peluang yang besar dan dapat menginterpretasikan secara objektif keadaan populasi sebenarnya 1. Validitas Menekankan pada bagaimana pen-tingnya memilih sampel berdasarkan teori peluang 2. Keteraturan Statistik Memberikan tingkat efisiensi besar dengan biaya yang minimum/kecilataubiaya kecil dengan tingkat efisiensi yang maksimum/besar 3. Optimum

8. IstilahdalamMetodePenarikanContoh 1 - Populasi - Populasi Target - PopulasiSurvei - Eleman - Daftar Unit - KerangkaSampel - Unit Sampling - Unit Observasi - Unit Analisis

9. Menghematbiaya, tenagadanwaktu Cakupanmaterilebihbesarsehinggainformasilebihbanyak Keuntungan Penyajiansampaiwilayahterkeciltidakterpenuhi AkurasilebihbaikkarenaNonsampling error rendah vs Kelemahan Sulitmemprolehvariabellangka Tidaktersediakerangkasampel/frame

10. Sampling What you actually observe in the data What you want to talk about Population Sampling Process Sample Sampling Frame Inference

11. Sampling Process Defining Population Developing a Sampling Frame Determining Sample Size Specifying Sampling Method Selecting Sample

12. Kerangka Sampel Daftar individu, mis: perusahaan/usaha KerangkaSampel Daftar wilayah, mis: bloksensus • Syarat: • Tersedia sampai satuan unit terkecil yang digunakan sebagai dasar penarikan sampel. • Mempunyai batasan yang jelas. • Tidak saling tumpang tindih atau terlewat. • Mempunyai korelasi dengan data yang akan diteliti. • Up to date (mutakhir)

13. Simple Random Sampling Stratified Sampling Probability Sampling Systematic Sampling Teknik Sampling Cluster Sampling Probability Proportional to Size/Area Nonprobability Sampling Convinience Sampling Purposive Sampling Quota Sampling Snowball Sampling

14. Pemilihan Probability dan Nonprobability Sampling Probability Evaluation Criteria Non-probability sampling sampling ConclusiveNature of research Exploratory Larger samplingRelative magnitudeLarger non-sampling errorssampling vs. error non-sampling error HighPopulation variabilityLow [Heterogeneous] [Homogeneous] FavorableStatistical Considerations Unfavorable HighSophistication Needed Low Relatively LongerTime Relatively shorter HighBudget Needed Low

15. Convenience sampling • Drawn at the convenience of the researcher. Common in exploratory research. Does not lead to any conclusion. • Judgmental sampling • Sampling based on some judgment, gut-feelings or experience of the researcher. Common in commercial marketing research projects. If inference drawing is not necessary, these samples are quite useful. • Quota sampling • An extension of judgmental sampling. It is something like a two-stage judgmental sampling. Quite difficult to draw. • Snowball sampling • Used in studies involving respondents who are rare to find. To start with, the researcher compiles a short list of sample units from various sources. Each of these respondents are contacted to provide names of other probable respondents.

16. Simple Random Sampling (SRS) Populasi tidak terlalu besar. Populasirelatifhomogen. Populasi tidak terlalu terpencar-pencar dalam areal yang luas. Tersedianya daftar kerangka sampel yang cermat dan lengkap (tidak perlu informasi tambahan).

17. Systematic Random Sampling Hampir sama dengan metode SRS. Yang membedakan adalah pemilihan angka random hanya dilakukan satu kali saja sedang selebihnya mengikuti interval yang sudah ditentukan. Akan lebih efisien apabila kerangka sampel sudah diurutkan berdasarkan karakteristik yang menjadi tujuan penelitian. Dapat diterapkan tanpa adanya kerangka sampel.

18. Stratified Random Sampling Populasi dibentuk menjadi strata-strata dimana elemen-elemen dalam strata homogen sedang antar strata heterogen. Pembentukan strata harus berdasarkan variabel yang berkorelasi dengan variabel yang ingin diteliti Setiap strata dapat dianggap sebagai populasi sendiri sehingga kerangka sampel maupun sampel yang diambil bisa berbeda untuk setiap strata Ukuran dan alokasi sampel harus mempertimbangkan asas easy to work and easy to observe.

19. Cluster Sampling Populasi dibentuk menjadi cluster-cluster dimana elemen-elemen dalam cluster heterogen sedang antar cluster homogen. Digunakan apabila tidak tersedianya kerangka sampel yang memuat seluruh unit-unit analisis secara lengkap dan up to date. Bila biaya transport antar unit-unit sampel lebih tinggi dibanding dengan biaya penelitian setiap unit-unit sampel.

20. KeragamanPopulasi Level Penyajian Tingkat Ketelitian Sampel Size Waktu, TenagadanBiaya Disain Sampling

21. Hubungan Sampling Error dan Non Sampling Error Non Sampling Error C Error A B Sampling Error Banyaknya sampel (n)