Sabtu, 16 April 2011

populasi dan sample


A.  Pengertian populasi dan sample
Bagian yang diamati itu disebut sampel, sedangkan kumpulan objek maupun subjek penelitian disebut populasi.

B.  Jenis-jenis populasi
1.      Populasi Terbatas
Populasi terbatas mempunyai sumber data yang jelas batasnya secara kuantitatif sehingga dapat dihitung jumlahnya.
Contoh:
a.       Jumlah penduduk kota Bandung 2.500.000 jiwa.
b.      Jumlah 1000 guru SD di Yogyakarta mengikuti prajabatan.

2.      Populasi Tak Terbatas
Populasi tak terbatas yaitu sumber datanya tak dapat ditentukan batas-batasnya sehingga relatif tidak dapat dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah.
Contoh:
Suatu percobaan seorang bandar akan melemparkan sepasang dadu sampai tak terhingga kali lemparannya. Maka setiap kali mencatat sepasang bilangan yang muncul akan mendapatkan sepasang nilai yang tak terhingga pula.

C.  Jenis sample
·      probabilitas (probability sampling), adalah Sampel tak bisa yang ditarik berdasarkan Dalam sampel probabilitas, setiap unsur populasi mempunyai nilai kemungkinan tertentu untuk dipilih. Karena sampel ini mengasumsikan kerandoman (randomness), maka sampel probabilitas lazim juga disebut sebagai sampel random.
·      non-probabilitas,  Bila kita mengambil sampel tertentu berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu, kita memperoleh sampel pertimbangan (judgemental sampling).





D.  Tehnik pengambilan sample
Teknik penarikan sampel sering disebut rencana sampling atau rancangan sampling (sampling design).

Ada empat rancangan sampling dalam kategori sampel probabilitas:
·         sampling random sederhana
Untuk menarik sampel seperti ini, kita dapat menuliskan semua unsur populasi dalam secarik kertas, kemudian mengundinya sampai kita memperoleh jumlah yang dikehendaki. Unsur-unsur yang jatuh itulah yang menjadi sampel. Cara ini tidak praktis bila populasinya besar. Karena itu, umumnya peneliti menggunakan cara kedua: menggunakan tabel random Apa pun metode yang digunakan, sampling random sederhana harus memiliki kerangka sampling (sampling frame). Kerangka sampling adalah daftar lengkap semua unsur populasi. Jadi, bila populasi kita penduduk Desa Bojongsalam, maka kita harus memiliki daftar penduduk Desa Bojongsalam yang lengkap, kita harus menomori setiap orang dari 1 sampai N. Berdasarkan kerangka sampling, ditarik sejumlah orang, yang nanti menjadi sampel.

·         sampling sistematis
Sampling sistematis juga menggunakan kerangka sampling. Hanya di sini, unsur yang pertamalah yang dipilih secara random. Unsur-unsur lainnya ditarik dengan mengambil jarak tertentu. Misalnya, populasi berjumiah 1000. Kita hanya memerlukan 40 unsur. Perbandingan ukuran populasi dengan ukuran sampel, yakni 40 /1000 = 25, disebut sampling rasio. Untuk contoh kita, misalkan unsur yang pertama kita pilih nomor 10. Nomor-nomor berikutnya yang menjadi sampel ialah 35, 60, 85, 110, ..., 960,
985.

·          sampling berstrata
Sampling berstrata, seperti ditunjukkan namanya, melibatkan pembagian populasi ke dalam kelas, kategori, atau kelompok yang disebut strata. Karakteristik strata boleh jadi kota, daerah, suku bangsa, jenis kelamin, status, usia, dan sebagainya. Ada dua jenis sampel strata: proporsional dan disproporsional. Dalam sampel strata proporsional, dari setiap strata diambil sampel yang sebanding dengan besar setiap strata. Angka yang menunjukkan berapa persen dari setiap strata diambil disebut pecahan sampling (sampling fraction). Pada sampel strata, pecahan sampling untuk setiap strata sama. Cara ini akan mengalami kesukaran bila ada sebagian strata yang jumlahnya terlalu kecil atau sebagian lagi terlalu besar. Bila ada 10.000 orang mahasiswa dan 10 orang dosen, lalu dari setiap strata kita ambil 10%, kita memperoleh sampel yang terdiri dari 1.000 orang mahasiswa dan I orang down. Dalam hal seperti itu disarankan metode sampling strata disproporsional. Di sini, dari setiap strata diambil jumlah sampel yang sama. Nanti dalam analisis data, dan data untuk setiap strata dikalikan dengan bobot strata tersebut.

·          sampling klaster.
Sampling klaster (cluster sampling) dilakukan bila kita tidak mempunyai kerangka sampling. Misalnya, kita ingin meneliti anak-anak SD Kotamadya Bandung. Tidak mungkin kita menghimpun semua anak SD dalam daftar. Selain mungkin daftar itu akan terlalu panjang, data tentang itu sukar diperoleh. Bila daftar nama anak SD sukar kita buat, kelompok anak berdasarkan nama sekolahnya mudah kita buat. Kelompok anak itu disebut klaster. Master dapat berupa sekolah, kelas, kecamatan, desa, RW, RT, dan sebagainya. Bila klaster itu bersifat geografis, sampling klaster dapat dilakukan satu tahap (single stage). Misalnya, kita ingin meneliti penduduk Desa Bojongsalam. Desa ini terdiri dari 12 RK. Dari daftar RK, kita pilih secara random 3 RK. Semua umpi pada 3 RK itu kita jadikan sampel. Bila pada setiap RK kita memilih hanya 4 RT saja secara random, kita melakukan sampel klaster banyak tahap (multistage).

Rancangan sampling nonprobabilitas, seperti disebutkan di atas, tidak menggunakan prinsip kerandoman. Yang termasuk ke sini antara lain:
·         sampling kebetulan (accidental sampling), yaitu mengambil sampel siapa saja yang ada atau kebetulan ditemui.
·         sampling kuota (quota sampling), yaitu menetapkan jumlah tertentu untuk setiap strata lalu meneliti siapa saja yang ada sampai jumlah itu terpenuhi.
·         sampling purposif, yaitu memilih orang-orang tertentu karena dianggap  berdasarkan penilaian tertentu mewakili statistik, tingkat signifikansi, dan prosedur pengujian hipotesis, tidak berlaku bagi rancangan sampling nonprobabilitas.







E.   Cara menentukan besarnya sample

       Semakin besar sampel yg diambil akan semakin representatif dari populasi dan hasil penelitian lebih dapat digeneralisasikan. Dilihat dari substansi tujuan penarikan sampel yakni utk memperoleh representasi populasi yg tepat maka besar sampel yg akan diambil perlu mempertimbangkan karakteristik populasi serta kemampuan estimasi. Pertimbangan karakteristik populasi akan menentukan teknik pengambilan sampel ini dimaksudkan utk mengurangi atau menghilangkan bias sementara kemampuan estimasi berkaitan dgn presisi dalam mengestimasi populasi dari sampel serta bagaimana sampel dapat digeneralisasikan atas populasi upaya utk mencapai presisi yg lbh baik memerlukan penambahan sampel seberapa besar sampel serta penambahan akan tergantung pada variasi dalam kelompok tingkat kesalahan yg ditoleransi serta tingkat kepercayaan.

       Menurut Pamela L. Alreck dan Robert B. Seetle dalam buku The Survey Research Handbook utk Populasi yg besar sampel minimum kira-kira 100 responden dan sampel maksimum adl 1000 responden atau 10% dgn kisaran angka minimum dan maksimum.

Jack  E. Fraenkel dan Norman E. Wallen menyatakan  bahwa minimum sampel adalah 100 utk studi deskriptif 50 utk studi korelasional 30 per kelompok utk studi kausal komparatif.  L.R Gay dalam buku Educational Research menyatakan bahwa utk riset deskriptif besar sampel 10% dari populasi riset korelasi 30 subjek riset kausal komparatif 30 subjek per kelompok dan riset eksperimental 50 subjek per kelompok.

F.   Cara menentukan subjek penelitian kualitatif
Cara menentukan subjek penelitian kualitatif ditentukan oleh populasi dan sampel yang ingin di teliti.