Teknik Sampling LANDASAN TEORI

b. Tetapi bila populasinya besar, perlu digunakan label random numbers yang prosedurnya adalah sebagai berikut: 1 Misalnya populasi berjumlah 300 N=300. 2 Tentukan nomor setiap unit populasi dari 1 sd 300 = 3 digitkolom 3 Tentukan besar sampel yang akan diambil. Misalnya 75 atau 25 4 Tentukan skema penggunaan label random numbers. misalnya dimulai dari 3 kolom pertama dan baris pertama dengan menggunakan tabel random numbers, tentukan unit mana yang terpilih, sebesar sampel yang dibutuhkan, yaitu dengan mengurutkan angka-angka dalam 3 kolom pertama, dari atas ke bawah, setiap nomor ≤ 300, merupakan nomor sampel yang diambil 100, 175, 243, 101, bila ada nomor ≥ 300, tidak diambil sebagai sampel N = 300. Jika pada lembar pertama jumlah sampel belum mencukupi, lanjutkan ke lembaran berikutnya, dan seterusnya. Jika ada nomor yang serupa dijumpai, di ambil hanya satu, karena setiap orang hanya mempunyai 1 nomor identifikasi. Gambar 3.1. Ilustrasi Simple Random Sampling 1 2 3 4 5 6 13 Diambil secara random Sampel yang Representatif Populasi homogen 2. Stratified random sampling sampling bertingkat 8 Stratified random sampling digunakan peneliti apabila di dalam populasi terdapat kelompok-kelompok subjek dan antara satu kelompok dengan kelompok yang lain tampak adanya strata atau tingkatan. Pada stratified random sampling populasi N unit adalah pembagian pertama menjadi subpopulasi dar N 1 , N 2,…, N L unit, berturu-turut. Subpopulasi ini tidak saling tumpang tindih dan bersama terdiri dari seluruh populasi, sehingga menjadi : N 1 +N 2+…+ N L =N Prosedur: a. Siapkan sampling frame, daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel b. Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki c. Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum d. Pilih sampel dari setiap stratum secara acak. Misalnya, karena kondisi Taman Kanak-kanak di Medan sangat berbeda heterogen maka buatlah kriteria yang tertentu yang dapat mengelompokkan sekolah Taman Kanak-kanak ke dalam 3 kelompok A = baik, B = sedang, C=kurang. Contohnya untuk Taman Kanak-Kanak dengan kondisi A ada 20 buah dari 100 Taman Kanak-Kanak yang ada di Kota Madya Medan, kondisi B=50 buah C=30 buah. Jika berdasarkan perhitungan besar sampel, kita ingin mengambil sebanyak 25 buah 25, maka ambilah 25 dari masing-masing sub populasi tersebut di atas. 8 Manajemen Penelitian. 2007. Suharsimi Arikunto. Jakarta, Rineka Cipta.. h. 96-97 Gambar 3.2. Ilustrasi Stratified Random Sampling 3. Cluster sampling atau sampel gugus Cluster sampling adalah pengambilan sampel dengan cara melakukan seleksi terlebih dahulu terhadap setiap individu yang menjadi populasi dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok elemen. Sampling ini digunakan peneliti apabila di dalam populasi terdapat kelompok-kelompok yang mempunyai cirri sendiri-sendiri. Misalnya, akan diambil populasi seluruh guru SD di Kota Bogor. Pengambilan sampelnya dengan cara membagi wilayah Kota Bogor ke dalam enam wilayah, kemudian dari masing-masing kecamatan diambil perwakilannya. Jumlah sampel tiap kecamatan diambil secara proporsional. Gambar 3.3. Ilustrasi Cluster Sampling 4. Systematic sampling 9 Systematic sampling adalah merupakan teknik untuk memilih anggota sampel melalui peluang dan sistem tertentu dimana pemilihan anggota sampel dilakukan setelah pemilihan data pertama secara acak, dan untuk data selanjutnya dipilih berdasarkan interval tertentu atau kelipatan tertentu atau angka ganjil genap. Proses pengambilan sampel setiap urutan ke “K” dari titik awal yang dipilih secara random dimana : Pengambilan sampel dengan metode systematic sampling dengan populasi terbatas adalah: a. Menentukan ukuran sampel n yang akan diambil dari keseluruhan anggota populasi b. Membagi anggota populasi menjadi k kelompok dengan ketentuan k harus lebih kecil dari atau sama dengan Nn c. Menentukan secara acak satu unit sampel pertama dari kelompok pertama yang terbentuk. Unit sampel kedua, ketiga dan selanjutnya kemudian diambil secara sistematis dari kelompok kedua, ketiga dan selanjutnya Misalnya dari 100 orang karyawan ingin diambil secara acak sistematis 10 orang karyawan sebagai sampel. 9 Sugiarto. 2001. Teknik Sampling. Jakarta, Gramedia Pustaka Utama. h. 62-64 sampel anggota jumlah n populasi anggota Jumlah N K = Penyelesaiannya dapat dilakukan sebagai berikut : 1 Menentukan banyaknya kelompok, k= 10010=10, berarti ada 10 kelompok tidak boleh lebih dari 10 kelompok 2 Memberikan nomor urut secara acak pada 100 orang karyawan tersebut dari 1,2,3 sampai 100 3 Selanjutnya membagi keseluruhan anggota populasi, menjadi 10 kelompok, maka akan diperoleh kelompok pertama kelompok A berisi karyawan dengan nomor urut 1-10, kelompok kedua Kelompok B dengan nomor urut 11-20 dan seterusnya sampai kelompok J 4 Mengambil satu unit sampel secara acak pada kelompok A pertama, misalnya terambil karyawan nomor 3. Setelah itu dilakukan pengambilan sampel pada kelompok berikutnya untuk satuan sampel yang berada segaris memiliki jarak yang sama dengan sampel nomor 3 tersebut. Anggota populasi yang menjadi sampel dalam penelitian adalah anggota populasi yang mempunyai nomor sebagai berikut : Kelompok : A B C D E F G H I J No. terpilih : 3 13 23 33 43 53 63 73 83 93 Jadi pengambilan sampel yang dilakukan benar-benar secara acak hanyalah pada pengambilan sampel pertama dari kelompok pertama. Sesudah keolompok pertama tersebut diambil maka sampel kedua, ketiga dan seterusnya, diambil secara sistematis dari kelompok kedua, ketiga dan selanjutnya. Gambar 3.4. Ilustrasi Systematic Sampling 5. Sampel Bertingkat Multi Stage Sampling 10 Suatu sampel dimana pemilihan elemen-elemen populasi sebagai anggota sampel dilakukan secara bertingkat Misalnya: Provinsi Kabupaten Kecamatan desa Lingkungan KK Misalnya kita ingin meneliti berat badan dan tinggi badan murid SMA. Sesuai kondisi dan perhitungan, maka jumlah sampel yang akan diambil ± 2000. Indonesia 27 Provinsi Provinsi Sumut Kabupaten Deli Serdang Kecamatan Hamparan Perak Ada 3 SMA ± 2000 Gambar 3.5. Ilustrasi Multi Stage Sampling 10 Sampling untuk Pemeriksaan. 1991. Johannes Supranto. Jakarta. UI Press. h.12 b. Nonprobability Sampling 11 Pada Nonprobability sampling setiap elemen populasi yang akan ditarik menjadi anggota sampel tidak berdasarkan probabilitas yang melekat pada setiap elemen tetapi berdasarkan karakteristik khusus masing-masing elemen. Hal ini mengindikasikan bahwa temuan-temuan dari analisis terhadap sampel terpilih tidak dimaksudkan untuk generalisasi tetapi untuk mendapatkan informasi awal yang cepat dengan cara murah. Nonprobability sampling tidak dipilih secara acak, tidak semua unsur atau elemen populasi mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Unsur populasi yang terpilih menjadi sampel bisa disebabkan karena kebetulan atau karena faktor lain yang sebelumnya sudah direncanakan oleh peneliti. 1 Convenience Sampling Convience sampling adalah teknik sampling berdasarkan faktor spontanitas. Artinya, siapa saja yang secara tidak sengaja bertemu dengan peneliti maka orang tersebut dapat dijadikan sampel. Misalnya, suatu perusahaan industri makanan seperti makanan dalam kemasan kaleng ingin mendapatkan informasi tentang bagaimana pandangan konsumen terhadap mutu produk yang dihasilkan. Untuk itu, perusahaan membawa produk-produk tersebut ke pasar dan menawarkan kepada siapa saja yang bersedia mencicipi dan memberikan informasi tentang mutu produk tersebut menurut penilaian masing-masing. Convience sampling sering digunakan sebagai fase exploratory 11 Metode Penelitian. 2011. Sukaria Sinulingga. USU Press. h. 178 dari sebuah projek penelitian dan telah dianggap sebagai metode paling baik untuk mendapatkan informasi awal secara cepat dengan biaya yang murah. 2 Purposive Sampling Purposive sampling adalah sampling yang digunakan oleh peneliti jika peneliti mempunyai pertimbangan-pertimbangan tertentu di dalam pengambilan sampelnya. Biasanya teknik ini digunakan untuk studi kasus yang dimana aspek dari kasus tunggal yang representatif diamati dan dianalisis. Misalnya, di sebuah wilayah kantor pendidikan terdapat 3 buah sekolah SMU Negeri, 5 buah sekolah swasta beragama dan sebuah sekolah swasta non agama. Banyaknya siswa di setiap sekolah tidak sama, maka untuk menentukan sampel, peneliti mengambil semua siswa dari sekolah swasta non agama dan jumlah yang sama banyak berasal dari sekolah swasta beragama dan juga dari sekolah negeri. Maksud peneliti adalah agar banyaknya subjek dari ketiga jenis sekolah dapat sama. Pertimbangan lain yang biasa digunakan dalam menentukan sampel bertujuan adalah lokasi tempat subjek penelitian atau responden penelitian berada. Kadang-kadang peneliti menentukan subjek atau responden yang lebih banyak tinggal di daerah yang lebih mudah dikunjungi. 3 Judgment Sampling Untuk pengambilan sampel dengan cara judgement sampling diperlukan tenaga ahli yang akan menentukan anggota populasi yang akan menjadi anggota sampel. Misalnya, akan diadakan penelitian tentang penerimaan masyarakat terhadap suatu jenis kosmetik. Para ahli biasanya mengambil segolongan orang yang selalu memakai kosmetika, jadi tidak seluruh penduduk kota diambil sebagai pilihan. 4 Quota Sampling Quota sampling adalah pengambilan sampel dimana anggota populasi yang dijadikan sampel mempunyai karekteristik yang sama. Misalnya, akan dilakukan penelitian tentang masalah Keluarga Berencana KB, maka dilakukan pengelompokkan golongan penduduk, misalnya penduduk suku Batak, Aceh, Minang, dan sebagainya. Dari tiap golongan diambil dengan cara sebanding dari jumlah keseluruhan. 5 Sampling Jenuh Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang. istilah lain sampling jenuh adalah sensus dimana semua anggota populasi dijadikan sampel 6 Snowball sampling Snowball sampling merupakan teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih responden lain untuk dijadikan sampel lagi, begitu seterusnya sehingga jumlah sampel menjadi banyak. Gambar 3.6. Snowball Sampling

3.5. Metode Penentuan Jumlah Sampel

12 1. Pendapat Slovin Pada dasarnya, pengambilan jumlah sampel tergantung pada kondisi secukupnya saja. Akan tetapi, apabila kondisi populasinya sangat heterogen, maka pengambilan sampelnya harus memperhatikan tiap tingkatan populasi yang harus terwakili. Pengambilan sampel harus melebihi banyaknya variabel yang akan diukur pada populasi tersebut. Metode untuk mengetahui ukuran sampel yang diambil sebagai perwakilan dari suatu populasi, yaitu Menurut Slovin, jumlah sampel yang dapat diambil adalah: � = � � + �� � Dimana: n = ukuran sampel N = ukuran populasi e = persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir, 12 Rosnani Ginting. Perancangan Produk. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2010. h. 79-80. Contoh: Jika yang akan kita teliti itu sebanyak 1.000 orang karyawan dan taraf signifikansinya 5, maka besarnya sampel menurut rumus Slovin ini akan menjadi: n = N1 + Ne 2 = 10001 + 1000 x 0,05 x 0,05 = 286 orang. 2. Pendapat Gay Menurut Gay, ukuran minimum sampel yang dapat diterima berdasarkan pada desain penelitian yang digunakan. Contohnya: a. Metode deskriptif, min 10 populasi dan untuk populasi relatif kecil, min 20 populasi b. Metode deskriptif – korelasional, minimal 30 subyek c. Metode ex post facto, min 15 subyek per kelompok d. Metode eksperimental, min 15 subyek per kelompok Contoh: Jika yang akan kita teliti itu sebanyak 2.000 orang karyawan maka besarnya sampel menurut pendapat gay ini akan menjadi: n = 10 × N = 10 × 2.000 = 200 orang 3. Interval Taksiran Jumlah sampel yang dapat diambil dengan cara interval taksiran adalah : n dengan D dimana : n= jumlah sampel N= jumlah populasi yang diketahui d= presisi yang ditetapkan 4. Bernoulli Rumus Bernoulli dengan populasi diasumsikan berdistribusi normal. Rumus : n = 2 2 1 . . e Z π π − dimana : n = jumlah sampel Z = nilai Z 1- α2 π = probability of sampling success e = sampling error, ketidaktelitian karena kesalahan yang ditolerir 5. Nomogram Harry King Suatu cara pengambilan sampel dengan mengukur tingkat kesalahan yang akan terjadi dalam pengambilan sampel. 6. Konsep Krejcie dan Morgan Bentuk Tabel Krejcie-Morgan sangat sederhana, mudah digunakan, sebab secara fungsional hanya terdiri dari dua kolom penting yaitu kolom untuk ukuran populasi N dan kolom untuk ukuran sampel n. Rumus yang digunakan oleh Krejcie dan Morgan seperti dalam rumus berikut ini : dimana : n = ukuran sampel N = ukuran populasi χ 2 = nilai Chi kuadrat P = proporsi populasi