Transcript sampling methods

Metode Pengumpulan Data
(Sampling)
Andang Fazri
Powerpoint Templates
Page 1
Sampling :
adalah proses memilih sekumpulan unit sampel
dari sebuah populasi yang ingin diteliti, dimana
dengan mempelajari sampel tersebut hasilnya
dapat
digunakan
untuk
mengeneralisir
populasinya (Trochim & Donnely, 2008, p.34)
Ide dasar dari sampling adalah dengan memilih
beberapa elemen dari suatu populasi, kita dapat
membuat kesimpulan atas keseluruhan populasi
(Cooper & Schindler, 2011, p.364)
Trochim menggunakan istilah unit,
Cooper menggunakan istilah elemen.
Powerpoint Templates
sedangkan
Page 2
Why Sampling
(Cooper & Schindler, 2011):
 Lower cost (dibandingkan sensus)
 Akurasi hasil lebih tinggi. Pengumpulan data
bisa lebih baik, supervisi lebih mudah,
pemrosesan
data
lebih
sederhana,
pengumpulan data lebih mungkin diselesaikan.
 Pengumpulan data lebih cepat
 Ketersediaan element populasi (untuk uji yang
merusak elemen yang diuji)
Powerpoint Templates
Page 3
Sensus
:
Adalah mendapatkan informasi dari seluruh
elemen di dalam suatu populasi (Cooper &
Schindler, 2011, p.364)
Powerpoint Templates
Page 4
Populasi :
Adalah grup yang ingin digeneralisir, grup dimana
sampel yang akan dipelajari berasal. (Trochim)
Adalah kumpulan seluruh elemen
dipelajari/inference (Cooper)
Powerpoint Templates
yang
akan
Page 5
Sampel :
Adalah
kumpulan
unit
yang
dipilih
untuk
berpartisipasi
dalam
studi
yang
dilakukan
(Trochim)
Powerpoint Templates
Page 6
External Validity :
Adalah tingkat dimana kesimpulan suatu studi
juga berlaku pada peneliti lain pada waktu dan
tempat yang lain.
Validity adalah perkiraan terbaik yang tersedia
dari kebenaran atas proposisi, inferensi atau
kesimpullan yang didapat.
Powerpoint Templates
Page 7
Evidence for generalization:
1. Sampling model: sebuah model generalisasi
dimulai dari identifikasi populasi yang akan
digeneralisir, kemudian menentukan jumlah
sampel yang mewakilinya, lalu melakukan riset
terhadap sampel tersebut, dan terakhir karena
sampel mewakili populasi tersebut maka hasil
yang didapat dari sampel digeneralisasi ke
populasi tersebut.
2. Proximal similarity: sebuah model untuk
mengeneralisir hasil studi kepada konteks lain
(orang, tempat, waktu) berdasarkan tingkat
kesamaan
dengan
konteks
studi
yang
dilakukan.
Powerpoint Templates
Page 8
Statistical terms in sampling:
 Response:
nilai
pengukuran
diberikan oleh sampling unit
tertentu
yang
 Statistic: nilai yang didapat dari data sampel
 Parameter: nilai rata-rata dari seluruh populasi
Powerpoint Templates
Page 9
Distribusi sampel:
 Distribusi nilai tak tentu dari (respon) sampel
 Nilai statistik dari respon sampel
 Yang secara agregat bila dinyatakan dalam
histogram akan membentuk kurva berbentuk
loncdng (bell curve)
Powerpoint Templates
Page 10
Standar deviasi dan standar error:
 SD: Sebaran data dari nilai rata-ratanya
 Standar error: sebaran rata-rata dari m (rata-rata
dari rata-rata)
Powerpoint Templates
Page 11
The 68, 95, 99 percent rule
 Average plus/minus SD = 68% data
 Average plus/minus 2SD = 95% data
 Average plus/minus 3SD = 99% data
Powerpoint Templates
Page 12
Metode sampling
1. Probability sampling: metode sampling yang
menggunakan beberapa bentuk random selection
2. Nonprobability sampling: metode sampling yang
tidak menggunakan random selection
Powerpoint Templates
Page 13
Probability sampling
1. Simple random sampling
2. Stratified random sampling
3. Systematic random samling
4. Cluster random sampling
5. Multi-stage sampling
Powerpoint Templates
Page 14
1. Simple random sampling

Metode sampling yang memilih secara acak sampel dari
populasi sedemikian rupa sehingga setiap unit memiliki
kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel

Tujuan: untuk mendapatkan n unit sampel, dimana setiap unit
memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi
sampel.

Prosedur: gunakan tabel nomor acak, generate angka random
dengan komputer, alat mekanik (diundi)

Contoh: untuk memilih n=100 dari N-1000, kita dapat
melakukan undian atau memilih nomor acaknya dengan msexcel (RAND function)

Metode
ini
mudah
dilaksanakan
dan
dijelaskan.
Memperlakukan setiap unit dengan adil. Namun terkadang
tidak menggambarkan keadaan populasi sesungguhnya karena
bisa saja sampel yang terpilih tidak memberi variasi nilai yang
sesungguhnya.
Powerpoint Templates
Page 15
2. Stratified random sampling
 Sebutan lain: proportional atau kuota random
sampling.
 Yaitu metode sampling yang membagi populasi
menjadi beberapa subgrup homogen, kemudian
melakukan simple random sampling terhadap
setiap subgrup.
 Setiap subgrup diwakili
jumlah yang proporsional.
oleh
sampel
dengan
 Metode ini lebih baik karena mewakili beberapa
subgrup homogen secara proporsional dan karena
subgrup homogen maka setiap subgrup dapat
diinferensi.
Powerpoint Templates
Page 16
3. Systematic random sampling
 Metode sampling dimana sampel dipilih secara
acak dari sampling frame dan mengikuti aturan
memilih setiap elemen ke-x pada sampling frame
list.
 Prosedur: hitung jumlah populasi N, tentukan n,
hitung interval k = N/n, pilih salah satu data 1 s/d
k, kemudian pilih data dengan interval k hingga
terkumpul sebanyak n
 Metode ini lebih baik dari simple random, karena
sampel
yang
di[ilih
lebih
mewakili
nilai
keseluruhan populasi.
Powerpoint Templates
Page 17
4. Cluster (area) random sampling
 Metode sampling yang membagi populasi ke dalam
grup-grup (cluster), pilih cluster yang akan
menjadi sample secara acak, kemudian melakukan
random sampling pada cluster yang dipilih
tersebut.
 Metode ini bermanfaat jika populasi tersebar di
area georafis yang luas.
 Prosedur: 1) bagi populasi berdasarkan kluster, 2)
pilih kluster secara acak, 3) ukur seluruh unit
dalam kluster sampel.
Powerpoint Templates
Page 18
5. multi-stage sampling
 Menggabungkan beberapa teknik sampling untuk
mendapatkan sampel secara lebih efektif dan
efisien, dibandingkan dengan menggunakan satu
metode saja.
 Misalnya
random
menggabungkan
cluster
Powerpoint Templates
dan
simple
Page 19
Nonprobability sampling
 Yaitu metode sampling yang tidak menggunakan
random selection
 Dibagi dalam 2 tipe yaitu 1) accidental dan 2)
purposive.
Powerpoint Templates
Page 20
1. Accidental, haphazard, atau
convenience sampling
 Untuk memperoleh respon secara cepat
 Contoh: menjadikan pasien rawat gigi sebagai
sample, kasus penyakit yang ditemui,
 Masalahnya,
tipe
sampel
ini
tidak
dapat
membuktikan bahwa sampel yang diambil dapat
mewakili populasinya.
Powerpoint Templates
Page 21
2. Purposive sampling
 Pemilihan sampel dengan tujuan tertentu
 Misal sampel sasaran adalah ibu hamil (untuk
mendata kebiasaan memeriksakan kandungan),
maka sampel yang diambil adalah wanita hamil
(berapa populasinya?).
 Metode ini berguna jika kita ingin mendapatkan
respon dengan cepat dan proporsionalitas tidak
menjadi pertimbangan utama.
 Dapat berupa: 1) heterogeneity sampling, 2)
snowball, 3) modal instance, 4) expert sampling,
5) quota sampling.
Powerpoint Templates
Page 22
2. Purposive sampling
 Heterogeneity
sampling:
sampling
untuk
diversiti/variasi. Digunakan untuk mendapatkan
semua
opini/pandangan,
tanpa
memandang
proporsi.
 Snowball
sampling:
menemukan
responden
berdasarkan referensi dari responden sebelumnya.
Digunakan jika sampel sulit untuk didapatkan.
 Modal instance sampling: menjadikan kelompok
modus sebagai sampel. Kendala: bagaimana
mengetahui modus dan apakah kriteria yang
ditetapkan merupakan pembentuk modus yang
sebenarnya.
Powerpoint Templates
Page 23
2. Purposive sampling
 Expert
sampling:
sampel
merupakan
seseorang/orang yang memiliki pengetahuan atau
pengalaman dan keahlian dalam suatu bidang.
Digunakan untuk mendapatkan pandangan ahli
tentang suatu masalah, atau untuk mendapatkan
bukti validitas dari sampel lain yang telah dipilih.
Kelebihan:
menggunakan
orang
lain
untuk
mempertahankan
keputusan
(back
up).
Kelemahan: expert bisa saja salah.
 Quota sampling: mendapatkan sampel hingga
mencukupi
jumlah
yang
diinginkan.
Dibagi
menjadi 2 yaitu proporsional dan nonproporsional
dilihat dari proporsi subgrup yang diteliti.
Powerpoint Templates
Page 24
Tabel summary
 Tabel summary
Powerpoint Templates
Page 25