Tabel 3.1 jumlah kunjun gan pasien rawat inap pada bulan Januari sampai Desember 2015
Pasien rawat inap BPJS Laki-laki
perempuan Januari
34 26
Februari 24
31 Maret
29 19
April 17
26 Mei
9 36
Juni 16
33 Juli
21 34
Agustus 11
22 September
16 23
Oktober 27
19 November
32 33
Desember 36
28 Total
272 330
Sumber :data sekunder Puskesmas Sumbersari tahun 2015
3.3.2 Penentuan Sampel
Pada dasarnya sampel digunakan untuk memudahkan peneliti dalam meneliti agar lebih efisien, efektif, teliti dan cermat dalam pengumpulan data.
Bila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mengambil semua yang ada pada populasi tersebut, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari
populasi tersebut. Sampel akan dapat mewakili seluruh populasi sehingga sampel yang diambil harus betul-betul representatifmewakili.
Menurut Singarimbun dan Effendi 2002 :148, suatu metode pengambilan sampel yang ideal mempunyai sifat-sifat seperti dibawah ini:
1. Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti.
2. Dapat menentukan presisi precision dari hasil penelitian dengan menentukan penyimpangan baku standar dari taksiran yang diperoleh.
3. Sederhana, hingga mudah dilaksanakan. 4. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah-
rendahnya. Untuk menentukan besarnya sampel ada empat faktor yang harus
dipertimbangkan dalam suatu penelitian,yaitu: 1. Derajat keseragaman degree of homogenity dari populasi. Makin
seragam populasi itu, makin kecil sampel yang dapat diambil. Apabila populasi itu seragam sempurna completely homogenous, maka satuan
elementer saja dari seluruh populasi itu sudah cukup respresentif untuk diteliti. Sebaliknya apabila populasi itu secara sempurna tidak seragam
completely heterogenous maka hanya pencacahan lengkaplah yang dapat memberikan gambaran yang representatif.
2. Presisi yang dikehendaki dari penelitian. Makin tinggi tingkat presisi yang dikehendaki makin besar jumlah sampel yang harus diambil. Jadi, sampel
yang besar cenderung memberikan penduga yang lebih mendekati nilai sesungguhnya true value. Pada sensus lengkap, presisi ini menjadi
mutlak karena nilai taksiran sama dengan nilai parameter atau dengan cara lain dapat pula dikatakan bahwa antara besarnya sampel yang diambil
dengan besarnya kesalahan penyimpangan terhadap nilai populasi yang diperoleh.
3. Rencana analisa. Adakalanya besarnya sampel sudah mencukupi sesuai dengan presisi yang dikehendaki, tetapi kalau dikaitkan dengan kebutuhan
analisa maka jumlah sampel tersebut kurang mencukupi. 4. Tenaga, biaya dan waktu. Kalau mengiginkan presisi yang tinggi maka
jumlah sampel harus besar. Tetapi apabila dana, tenaga dan waktu terbatas maka tidaklah mungkin untuk mengambil sampel yang besar dan ini
berarti presisinya akan menurun.
Dalam penelitian ini peneliti menentukan sampel dengan menggunakan sampel sampling insidental . Sugiyono 2011:85 menyatakan bahwa :
“Sampling insidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulaninsidental bertemu
dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok dengan sumber data.”
Hadi 1995:73 bahwa, “sesungguhnya tidak ada suatu ketetapan yang mutlak berapa persen suatu sampel harus diambil dari populasi.” Dari uraian
diatas dapat disimpulkan bahwa tidak ada batasan yang jelas untuk menentukan besarnya sampel dalam sebuah penelitian. Oleh karena itu, untuk penentuan
sampel dalam penelitian ini penulis menggunakan rumus perhitungan sampel Burhan Bungin, 2005:105. Rumus untuk menghitungnya adalah sebagai berikut:
N
n
= N d
2
+ 1 Keterangan:
n = jumlah sampel yang dicari N = jumlah populasi
d = nilai presisi 0,1 Persen kelonggaran ketidaktelitian yang digunakan oleh peneliti adalah
sepuluh persen, sebagaimana yang dikatakan Umar 1997:50 tentang batas-batas kesalahan dan jumlah populasi yang ditetapkan.
Tabel 3.2 Ukuran sampel untuk batas-batas kesalahan dan jumlah populasi yang ditetapkan
Populasi Batas-batas Kesalahan
±1 ±2 ±3 ±4 ±5 ±10 500
222 83
1500 638
441 316
94 2500
1250 769
500 345
96 3000
1264 811
517 354
97 4000
1538 870
541 364
98 5000
1667 909
556 370
98
6000 1765
938 566
375 98
7000 1842
959 574
378 99
8000 1905
976 580
381 99
9000 1957
989 584
383 99
10000 5000
2000 1000
588 385
99 50000
8333 2381
1087 617
387 100
Diketahui: N = 602 pasien
d= 10 0,1
n
= N N d
2
+ 1
n
= 602 6020,1
2
+1
n
= 85,75 Dengan dasar perhitungan tersebut, sampel dalam penelitian ini berjumlah 86
orang.
3.4 Definisi Operasional Variabel
