Populasi dan Sampel - aswhat.files.wordpress.com

Populasi dan Sampel 1.

Pengertian Populasi dan Sampel 2. Teknik Pengambilan Sampel 3. Normalitas Data

Metode Penelitian Kuantitatif ©Aswad 2015

1. Populasi dan Sampel O Populasi adalah wilayah generalisasi yang

terdiri atas objek/subjek yang memiliki kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. O Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi.


O Pemakaian utama sampling dalam

penelitian kuantitatif adalah untuk membuat sampel yang representattif yang secara erat mampu menjelaskan sifat dan karakteristik populasi. O Data dalam sampel diperiksa dengan teliti sehingga hasilnya bisa digeneralisasikan untuk seluruh populasi. O Prosedur matematis yang digunakan dalam melakukan sampling disebut Populasi dengan sampling probabilitas. Sampel Metode Penelitian Kuantitatif ©Aswad 2015

 Mempelajari 1800 orang penderita diabetes

dari total keseluruhan 18 juta pengidap diabetes merupakan cara yang efisien untuk dilakukan dibandingkan dengan mengamati keseluruhan 18juta orang tersebut.  Meskipun sampling cukup efisien untuk dilakukan, perlu kehati-hatian dalam melakukannya. Bila sampel tidak representatif terhadap populasi yang ada maka hasillnya bisa fatal.


2. Teknik Pengambilan Sampel Probability sampling: memberikan peluang kepada seluruh anggota populasi untuk terpilih sebagai sampel. Teknik Sampling NonProbability sampling: tidak memberikan peluang kepada seluruh anggota populasi untuk terpilih sebagai sampel.


Teknik Sampling

Probability 1. Simple random sampling 2. Sistematik random sampling 3. Stratified random sampling 4. Cluster random sampling


NonProbability 1. Kuota sampling 2. Accidental sampling 3. Purposive sampling

Simple random sampling (pengambilan sampel acak sederhana)  Pengambilan sample sebanyak n sedemikian sehingga setiap unit dalam populasi memiliki kesempatan yg sama untuk terpilih. Teknik yang digunakan dapat menggunakan tabel bilangan acak dan dengan melakukan undian.  Kekurangan: mengharuskan peneliti menghitung dengan pasti semua unit dalam populasi sebelum sampel ditarik.


Sistematik random sampling (pengambilan sampel acak sistematik)  Mengambil setiap unsur ke-k dalam populasi untuk dijadikan sampel dengan titik awal ditentukan secara acak diantara k unsur yang pertama.  Mislanya: N = 500. n = 50. Maka k = 500/50 = 10. Misalnya k1 = 3 (diambil secara acak), maka k2 = 13, k3 = 23, k4 = 33, dst. Jadi ke-50 sampel yg terpilih adalah nomor 3, 13, 23, 33, ..., 493.


Stratified random sampling (pengambilan sampel acak stratifikasi secara proporsional)  Teknik ini dilakukan dengan membagi populasi ke dalam kelompok (strata) yg homogen kemudian sampel dipilih dari setiap lapisan populasi yang ada tersebut.  Apabila setiap lapisan diambil dengan jumlah perbandingan (proporsi) yang sama (mis: setiap lapisan diambil sebanyak 10%) maka teknik tersebut disebut dengan proportional stratified random sampling.


Cluster random sampling (pengambilan sampel acak Kluster)  Teknik ini dilakukan apabila populasi telah berada dalam kelompok-kelompok tertentu.  Beberapa kelompok dipilih secara acak kemudian seluruh unit yang berada dalam kelompok yang terpolih tersebut selanjutnya diambil sebagai sampel.


Kuota sampling  Teknik kuota sampling adalah teknik pengambilan sampel dari populasi sampai jumlah (kuota) yang diinginkan terpenuhi.  Penelitian belum dapat dilakukan apabila jumlah kuota sampel yang ditentukan belum terpenuhi.


Accidental sampling  Teknik ini merupakan teknik pengambilan sampel yang berdasarkan kebetulan (accidental) yaitu siapa saja yang kebetulan ditemuai pada saat penelitian maka dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang cocok sebagai sumber data.


Purposive sampling  Teknik ini merupakan teknik pengambilan sampel yang berdasarkan pada pertimbangan tertentu.  Misalnya penelitian terkait kondisi politik maka sampel sebagai sumber datanya adalah orang yang ahli dalam bidang politik.


Non probability sampling merupakan pengambilan sampel didasarkan pada pendapat atau penilaian seorang ahli dalam bidang masalah yg diteliti sehingga setiap unit yang ada dalam populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk diambil sebagai sampel. karena alasan tersbut, maka secara statistik hasil perhitungan yang diperoleh dari sampel seperti ini kurang objektif untuk menduga parameter populasi. Akibatnya sampel yang diambil dengan cara ini relatif jarang digunakan dalam penelitian kuantitatif. Metode Penelitian Kuantitatif ©Aswad 2015

Karena pengambilan sampel merupakan hal yang boleh dilakukan maka perlu kehatiahatian agar data sampel mampu merepresentasekan data populasi. Untuk itu, perlu ada jaminan tentang homogenitas data. Dengan kata lain, dilakukan uji homogenitas data populasi. bahwa data populasi hendaknya bersifat homogen untuk kemudian dapat dilakukan pengambilan sampel.


3. Normalitas Data  Penggunaan teknik statistik parametrik

menghendaki data terdistribusi normal. Apabila data tidak memenuhi hal tersebut maka digunakan teknik lain yakni statistik nonparametrik.  Kebanyakan kasus penelitian kuantitatif menggunakan teknik statistik parametrik.  Salah satu teknik pengujian normalitas data adalah dengan mengecek nilai skewnes dan kurtosisnya.


Contoh Diketahui data tentang skor siswa dalam menyelesaikan modul I pelajaran matematika di SLTP Terbuka X Sebagai berikut. 30 40 70 50

40 70 60 70

60 60 40 60

50 70 50 70


70 70 50 50

60 60 30 70

50 50 50 70

50 60 50 60

40 80 60 60

50 50 60 50

Uji Normalitas dianalisis dengan menggunakan SPSS.20




Nilai Skewness dibagi standar errornya atau nilai Kurtosis dibagi standar errornya. Apabila hasilnya diantara -2 sampai dengan 2 maka data tersebut berdistribusi normal.

 Berdasarkan nilai skewness dan SEnya.

-0,253 / 0,374 = -0,6765  Berdasarkan nilai kurtosis dan Senya -0,279 / 0,733 = -0,3806  Kesimpulan, karena nilainya berada diantara -2 sampai dengan 2 maka data berdistribusi normal. Metode Penelitian Kuantitatif ©Aswad 2015

NEXT: Sumber dan Teknik Pengumpulan Data
