dipertimbangkan yaitu : 1. Derajat keseragaman populasi
2. Ketepatan yang dikehendaki dari penelitian 3. Rencana analisis.
4. Tenaga, biaya dan waktu.
Teknik sampling dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu: 1. Probability sampling, meliputi:
a. Simple random sampling populasi homogen yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada. Teknik ini hanya digunakan jika populasinya homogen.
b. Proportionale stratifiled random sampling populasi tidak homogen yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak dengan memperhatikan strata yang ada. Artinya setiap strata terwakili
sesuai proporsinya. c. Disproportionate stratifiled random sampling yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan
jumlah sampel dengan populasi berstrata tetapi kurang proporsional, artinya ada beberapa kelompok strata yang ukurannya kecil sekali.
d. Cluster sampling sampling daerah yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel jika sumber data sangat luas. Pengambilan sampel didasarkan daerah populasi yang telah
ditetapkan. 2. Non probability sampling, meliputi: sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidental,
purposive sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling.
2.3.1 Metode Pengambilan Sampel
Dalam penelitian ini digunakan Proportionate Stratified Random Sampling yaitu responden terpilih secara kebetulan dengan peneliti dan dianggap cocok sebagai sumber data. Beberapa alasan menggunakan
Proportionate Stratified Random Sampling adalah Supranto J, 1992 : 1. Setiap strata homogen atau relatif homogen, sehingga sampel acak yang diambil dari setiap strata akan
memberikan perkiraan yang dapat mewakili strata yang bersangkutan. Perkiraan gabungan yang diperoleh berdasarkan perkiraan dari setiap strata akan memberikan perkiraan menyeluruh yang
mewakili populasi. 2. Biaya untuk pelaksanaan Proportionate Stratified Random Sampling lebih murah daripada Simple
Random Sampling karena alasan administrasi. 3. Perkiraan bisa dibuat untuk setiap strata yang dapat dianggap sebagai populasi yang berdiri sendiri dan
mungkin bisa dilakukan oleh seorang peneliti saja.
Universitas Sumatera Utara
: ∑
2.2
Keterangan : = banyaknya elemen sampel dari strata ke-i
= banyaknya elemen strata ke-i = banyaknya strata
= jumlah sampel penelitian
2.3.2 Penentuan Ukuran Sampel
Jumlah sampel yang dibutuhkan dalam menggunakan metode analisis faktor adalah paling sedikit empat sampai lima kali banyaknya jumlah variabel penelitian Pudjowidodo Prabowo, 2007. Secara umum,
jumlah sampel sample size yang ideal untuk proses analisis faktor adalah antara 50 sampai 100 sampel Santoso, 2010, atau bisa dengan patokan rasio 10:1, dalam arti untuk 1 variabel seharusnya ada 10
sampel.
Menurut Pamela L. Alreck dan Robert B. Seetle dalam bukunya The Survey Research Handbook untuk Populasi yang besar, sampel minimum kira-kira 100 responden dan sampel maksimumnya adalah 1000
responden atau 10 dengan kisaran angka minimum dan maksimum, secara lebih rinci Jack E. Fraenkel dan Norman E. Wallen menyatakan meskipun bukan ketentuan mutlak bahwa minimum sampel adalah
100 untuk studi deskriptif.
Bailey 1982 mengemukakan bahwa untuk penelitian yang menggunakan analisis data dengan statistik minimal sampel berukuran 30, namun ia juga mengakui bahwa banyak peneliti yang menggunakan
sampel minimal berukuran 100. Dengan memenuhi kedua syarat tersebut akan meningkatkan validitas sampel terhadap populasi. Artinya, sampel dapat mengukur apa yang seharusnya hendak diukur, dengan
memiliki dua sifat, yaitu tingkat akurasi dan presisi tinggi.
2.4 Analisis Faktor
