Populasi dan Sampel Penelitian

36

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Populasi dan Sampel Penelitian

3.1.1 Populasi

Populasi merupakan keseluruhan subjek penelitian Arikunto, 2006:130. Dalam penelitian ini, populasi yang dipergunakan adalah konsumen rumah makan di kota Purwokerto.

3.1.2 Sampel Penelitian

Sampel merupakan sebagian atau wakil populasi yang diteliti Arikunto, 2006:132. Oleh karena populasi tidak diketahui maka menggunakan teknik accidental sampling dengan menggunakan rumus Sitepu. Mengenai ukuran sampel, menurut Sitepu 2002:108 dapat ditempuh melalui beberapa tahap perhitungan. Pada langkah pertama menentukan perkiraan harga koefisien korelasi  terkecil antara variabel bebas dan variable terikat. Kedua menentukan taraf nyata  kuasa uji 1-  setelah itu menentukan sampel secara interatif. Untuk interasi pertama menggunakan rumus pada halaman berikut:                 2 2 1 1    U z z n + 3 Sedangkan             1 1 2 1 n L U Dimana      1 1 z z merupakan konstanta yang diperoleh dari distribusi normal. Pada iterasi kedua menggunakan rumus     3 2 2 1 1         U z z n Keterangan   1 z = Konstanta yang diperoleh dari tabel distribusi normal   1 z = Konstanta yang diperoleh dari tabel distribusi normal                    1 2 1 1 2 1 n L U n     Apabila ukuran sampel minimal dan interaktif pertama dan kedua harganya sama dengan bilangan satuannya sama maka interasi berhenti. Apabila belum semua perlu diadakan interasi kedua yang hasilnya diperoleh  = 0,25, dengan dasar pertimbangan dalam penelitian ini di perkirakan korelasi terendah dari variabel bebas adalah 0,25 tarif nyata yang diinginkan sebesar 5. Dengan demikian diperoleh nilai : 645 , 1 645 , 1 25 , 1 1         z z 1 Menghitung dengan iterasi pertama             1 1 2 1 n L U 2554127919 , 6666666 . 1 2 1 25 , 1 25 , 1 2 1               U L U L U n n Maka     3 2 2 1 1         U z z n   3 2554127919 , 645 , 1 645 , 1 2 2    n 3 7 0652356942 . 8241 . 10   n 3 9229678 . 165   n 9229678 . 168  n 169  n 2 Menghitung dengan iterasi kedua                    1 2 1 1 2 1 n L U n                         1 169 2 25 , 25 , 1 25 , 1 2 1 n L U  000744 . 6666666 . 1 2 1   n L U  6674106 . 1 2 1 n L U   1 2255635942 .   U Maka     3 2 2 1 1         U z z n     3 2556359421 , 645 , 1 645 , 1 2 2    n 3 9 0653497348 . 8241 . 10   n 3 6334187 . 165   n 6334187 . 168  n n = 169 Karena n 1 dan n 2 telah tercapai harga yang sama yaitu 169 maka sampel yang di ambil minimal 169 responden.

3.2 Metode Pengumpullan data