Transcript Modul Pengantar MPC

PENGANTAR METODE
PENARIKAN CONTOH
1
CREATED BY :
MIEA/STK45
APA ITU DATA?
Data merupakan hasil pengukuran terhadap
suatu objek/individu yang menjadi pusat
perhatian.
 Apa beda data dengan informasi?
Informasi merupakan hasil yang diperoleh dari
analisis data.

Miea Amelia_STK45
2
JENIS DATA

Miea Amelia_STK45
Menurut sumbernya, data dapat dibedakan
menjadi :
1. data PRIMER
data diperoleh secara langsung
2. data SEKUNDER
data diperoleh secara tidak langsung
contoh: mengunduh data yang telah ada
3
BAGAIMANA CARA
MENDAPATKAN DATA?



Miea Amelia_STK45

Studi Kualitatif
Observasi
suatu proses pencatatan yang sistematis terhadap pola
perilaku orang, objek, dan kejadian-kejadian tanpa
bertanya atau berkomunikasi dengan orang, objek, atau
kejadian tersebut.
Percobaan
Survey
sebuah metode untuk mengumpulkan data primer yang
mendasarkan pada komunikasi dengan perwakilan sampel
secara individu.
Survey lengkap(SENSUS)
Mengumpulkan data dari keseluruhan populasi.
 Survey sampling
Mengumpulkan data dari sebagian populasi.

4
POPULASI VS CONTOH
population
himpunan bagian dari populasi
Miea Amelia_STK45
himpunan semua objek yang
menjadi minat pengambilan
kesimpulan
sample
melakukan pengamatan terhadap seluruh populasi seringkali
tidak mungkin dilakukan ketika akan membuat kesimpulan,
mengapa?
5
MENGAPA HARUS DENGAN CONTOH?
1
sumber daya
terbatas
2
3
Miea Amelia_STK45
waktu yang
tersedia terbatas
pengamatan kadang
bersifat merusaK
4
mustahil mengamati
seluruh anggota populasi
6
SAMPLE REPRESENTATIVE


Miea Amelia_STK45

Sample REPRESENTATIVE
Sample mewakili poulasi
Jika sample representative, maka analisis
terhadap data sampel akan mendekati apa yang
di dapat dari populasi.
Jika hal di atas tidak terjadi, maka metode
sampling dapat menimbulkan bias.
7
METODE SAMPLING
Probability sampling (Penarikan Contoh
Berpeluang)
Setiap objek memiliki peluang yang sama untuk
menjadi sample. Contoh : Simple random
sampling
 Non Probability Sampling(Penarikan Contoh Tak
Berpeluang)
Konsep peluang tidak diterapkan untuk semua
objek. Contoh: Voluntary sampling

Miea Amelia_STK45
8
METODE DALAM PROBABILITY
SAMPLING
Simple Random Sampling
Jika sebuah contoh berukuran n diambil dari
suatu populasi sedemikian rupa sehingga setiap
contoh berukuran n yang mungkin memiliki
peluang sama untuk terambil.
 Stratified Random Sampling
Didapatkan dengan cara membagi populasi
menjadi beberapa kelompok yang tidak saling
tumpang tindih dan kemudian mengambil secara
acak dari setiap kelompok itu.

Miea Amelia_STK45
9
METODE DALAM PROBABILITY
SAMPLING(CONTINUE…)


Cluster Random Sampling
Penarikan contoh acak sederhana terhadap
satuan contoh yang berupa gerombol.
Miea Amelia_STK45

Systematic Random Sampling
Multi-stage Random Sampling
10
METODE DALAM NON-PROBABILITY
SAMPLING



Miea Amelia_STK45

Quota Sampling
Bentuk dari sampel distratifikasikan secara
proporsional, namun tidak dipilih secara acak
melainkan secara kebetulan saja.
Accidental Sampling
Dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai
pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan
saja.
Snowball Sampling
Metode ini digunakan ketika si peneliti tidak banyak
tahu tentang populasi penelitiannya. Contoh:
Mendata jumlah gay (peneliti cukup mewawancarai
satu orang gay, kemudian responden tersebut
mewawancarai teman gay lainnya.
Volunteer Sampling
11
METODE DALAM NON-PROBABILITY
SAMPLING (CONTINUE…)

Miea Amelia_STK45
Volunteer Sampling
Dalam metode ini, berlaku responden suka rela.
Hasil
dari
sampling
ini
sering
tidak
representatif. Kemungkinan hasil sampling ini
akan bias sangat besar.
12
UKURAN CONTOH OPTIMUM (n)
Simple random sampling
 n = f(ragam, ukuran populasi, ketelitian yang diinginkan, biaya,
waktu, resiko)
 Ukuran contoh yang diperlukan untuk menduga  dengan batas
error pendugaan sebesar B adalah:
n 
N
2
( N  1) D  
2
, dengan
D 
B
2
2
n 
4
 
z NV
2
z V
Range
4
2
2
 ( N  1) 
2
Z=1.96 dengan SK 95%, V=Std relatif
thd mean, =batas kesalahan yang
diinginkan (% thd mean)
 Ukuran contoh yang diperlukan untuk menduga P dengan batas
error pendugaan sebesar B adalah:
n 
Np (1  p )
( N  1) D  p (1  p )
z Np (1  p )
2
n
132
z p (1  p )  ( N  1)  p
2
2
CONTOH SOAL…

Miea Amelia_STK45
Berapakah ukuran sampel yang diperlukan jika
akan dilakukan penelitian mengenai rata-rata
biaya
pendidikan
dasar/murid/tahun
di
kabupaten Bogor. Banyaknya seluruh sekolah di
Bogor tersebut misalkan 1000 orang. Perbedaan
rata-rata biaya pendidikan antara yang tertinggi
dan yang terendah adalah sebesar Rp 100000,00.
Bound of error (Kesalahan sampling tertinggi)
tidak lebih dari Rp 3000,00. Tingkat kepercayaan
yang digunakan sebesar 95%.
Jawab:
14
Jawab:
 
Range

100000
4
2
4
n 
4

3000
2
 225000
4
N 
2
( N  1)  D  
2
 2 1 7 .5 6  2 1 8
Miea Amelia_STK45
D 
B
 25000
15
Miea Amelia_STK45
Selamat
Belajar…
16