Data dan Teknik Pengambilan Sampel


Dr. Suparyanto, M.Kes

DATA DAN TEKNIK PENGAMBILAN SAMPLE

KOMPETENSI
  1. Pengertian data
  2. Macam data
  3. Pengertia populasi
  4. Pengertian sample
  5. Pengertian sampling
  6. Menghitung besar sample
  7. Macam sampling
  8. Contoh random sampling dan non random sampling

APA ITU DATA
  • Data (jamak → datum): himpunan angka yang berasal dari hasil pengukuran peneliti
  • Kumpulan data disebut: agregat

KLASIFIKASI DATA
  • Menurut Tingkat Pengolahanya:
Raw data: data mentah dan belum diolah
  • Misal: umur mhs: 20, 31, 45, 23, 19
Array data: data yang belum diolah, tetapi sudah diurutkan
  • Misal: umur mhs: 19, 20, 23, 31, 45

Ungrouped data: raw data yang belum dikelompokan
  • Misal: A(23, Pria, Islam), B (30, Pria, Katolik), C (25, Wanita, Islam), D (19, Pria, Kristen)
Gruoped data: data yang telah dikelompokan dalam kelas tertentu:
  • Misal: Umur: kelompok (11-20), (21-29), (31-39)
Agama:

Menurut bentuk angka
  1. Data Diskrit: data yang angkanya bulat
  2. Data kontinue: data yang angkanya pecahan (desimal)

Menurut Sifatnya
  1. Data Kuantitatif: data yang berwujud angka
  2. Data Kualitatif: data yang tidak berwujud angka

Menurut Sumbernya
  1. Data Primer: data yang diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti
  2. Data Skunder: data yang didapat dari sumber lain, yang tidak diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti

Menurut Skala Pengukuranya
  • Skala Nominal: data yang hanya dapat membedakan (mengkatagorikan), tidak diketahui tingkat perbedaanya dan tidak ada urutanya
  • Misal: jenis kelamin, agama, alamat, status perkawinan

  • Skala Ordinal: data yang mempunyai kategori, mempunyai tingkat perbedaanya, teapi tidak diketahui berapa nilai tingkat perbedaanya
  • Misal: golongan, pangkat, tingkat pendidikan

  • Skala Interval: data yang mempunyai kategori, diketahui tingkat perbedaanya, ada urutan, tidak ada nilai nol mutlak (artinya mempunyai nilai nol → realnya ada nilai nol)
  • Misal: suhu badan, nilai ujian

  • Data Skala Ratio: data yang mempunyai kategori, diketahui tingkat perbedaanya, ada urutan, mengakui nilai nol mutlak (artinya tidak ada nilai nol → realnya tidak ada)
  • Misal: berat badan, umur

POPULASI DAN SAMPLE
  • Populasi: kumpulan semua individu atau obyek yang mempunyai kateristik tertentu yang akan dihitung/diukur dalam penelitian
  • Misal: penduduk Jombang, pasien poli kandungan, perawat puskesmas
Macam Populasi:
  1. Populasi Finit (terhingga): diketahui jumlahnya
  2. Populasi Infinit (tak terhingga): tidak diketahui jumlahnya, dapat diubah menjadi terhingga dengan cara membatasi wilayah atau jumlah

  • Sampel: adalah perwakilan dari populasi dengan karakteristik tertentu, yang dapat mewakili keadaan populasi yang sebenarnya
  • Pengambilan sample (sampling) dilakukan dengan cara acak/random dan non acak/random
  • Sampling random → agar semua anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih (untuk penelitian deskriptif dan analitik)
  • Sampling non random → hanya untuk penelitian deskriptif

CARA PENGAMBILAN SAMPLE RANDOM
  1. Simple Random Sampling
  2. Systematic Random Sampling
  3. Stratified Random Sampling
  4. Cluster Random Sampling
  5. Multistage Random Sampling

CARA PENGAMBILAN SAMPEL NON RANDOM
  1. Quota sampling (pengambilan besar sampel ditentukan oleh peneliti)
  2. Accidental sampling (pengambilan sampel seadanya/ yang ada saat penelitian)
  3. Expert sampling (pengambilan sampel berdasarkan saran ahli)
  4. Purposive sampling: pengambilan sampel dengan pertimbangan

SIMPLE RANDOM SAMPLING
  • Pengambilan sample dengan menggunakan tabel random atau diundi
  • Random sampling: 88, 00, 23, 67, 14, 45, 17, 48, 79, 59, 42, 08, 54, 65, 61, 84, 86, 33, 64, 90, 15, 69, 97, 58, 80, 25, 72, 52, 35, 40, 98, 24, 21, 66, 01, 08, 23, 15, 55, 02, 32, 83, 24, 54, 52, 07, 44, 53, 64, 33, 80, 87, 18, 01, 39, 84, 62, 25, 72, 07, 17, 52, 86, 14, 06, 33, 70, 75, 89, 10, 22, 91 dst

SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING
  • Populasi diurutkan terlebih dahulu
  • Pemilihan random diperoleh dengan cara mencari angka kelipatan
  • Angka kelipatan diperoleh dari: populasi/sample → misal: 100/50 = 2
  • Hasil pemilihan sample dengan angka kelipatan 2 adalah: 00, 02, 04, 06, 08, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22 dst

STRATIFIED RANDOM SAMPLING
  • Populasi dibagi menjadi beberapa kelompok atau strata → baru dilakukan random sampling
  • Misal penelitian IQ siswa SD → dikelompokan dulu per kelas → lalu masing2 kelas dilakukan random sampling
  • Misal jumlah sample 60 siswa → maka masing2 kelas diambil 10 sample dipilih secara random

CLUSTER RANDOM SAMPLING
  • Cluster sampling dipergunakan saat unit samplingnya terdiri lebih dari satu elemen populasi (kelompok)
  • Misalnya: survey kualitas air minum penduduk didesa atau test IQ
  • Penduduk kita kelompokan dulu → dapat berdasar RT/RW, jalan, sungai, kelompok siswa berprestasi dan tidak berprestasi

MULTISTAGE RANDOM SAMPLING
  • Teknik pemilihan sample yang dilakukan secara bertingkat dan biasanya berdasarkan pembagian wilayah kerja suatu pemerintahan
  • Misal: survey jamban di jawa timur → kita tentukan dulu berapa kabupaten/kota yang disampling → berapa kecamatan → berapa desa → berapa dusun → berapa RW → berapa RT

BESAR SAMPLE


BESAR SAMPLE (TABEL)


CONTOH SOAL
  • Jumlah responden 1000, terdiri S1=50, D3=300, SMA=500, SMP=50, SD=100
  • Berapa jumlah sample berdasarkan tabel?
  • Berapa jumlah sample untuk masing-masing tingkat pendidikan?

  • Populasi = 1000 → besar sample 278
  • Sample berdasarkan tingkat pendidikan:
  • S1 =50/1000 x 278 = 13,9 = 14
  • D3 = 300/1000 x 278 = 83,4 = 83
  • SMA = 500/1000 x 278 = 139
  • SMP = 50/1000 x 278 = 13,9 = 14
  • SD = 100/1000 x 278 = 27,8 = 28
  • Total = 14 + 83 + 139 + 14 + 28 = 278

CONTOH SOAL 2
  • Penelitian tentang status gizi anak balita di kelurahan X dengan jumlah populasi 923.000, dimana kasus atau prevalensi gizi kurang pada populasi tsb tidak diketahui.
  • Berapa jumlah sampel yg harus diambil apabila menghendaki derajat kemaknaan 95% dan dengan estimasi penyimpangan 0,05?

JAWAB



BESAR SAMPLE JAWAB


  • Sampel lebih besar akan memberikan hasil yang lebih akurat, tapi perlu tenaga, waktu, biaya yg lebih besar
  • Pengambilan sampel secara acak akan memberikan data kuantitatif yg lebih representatif
  • Besar kecilnya sample bukan satu-satunya penentuan representatif, tetapi lebih kepada cara pengambilan sample

CONTOH SOAL 3
  • Penelitian tentang status gizi anak balita di kelurahan X dengan jumlah populasi 3.000, dimana kasus atau prevalensi gizi kurang pada populasi tsb tidak diketahui.
  • Berapa jumlah sampel yg harus diambil apabila menghendaki derajat kemaknaan 95% dan dengan estimasi penyimpangan 0,05?

JAWAB CONTOH SOAL 3


TUGAS INDIVIDU
  1. Apa yang dimaksud dengan data
  2. Sebutkan klasifikasi data
  3. Sebutkan pengertian Populasi
  4. Sebutkan pengertian sample
  5. Sebutkan pengertian sampling
  6. Bagaimana cara menentukan besar sample
  7. Sebutkan macam sampling
  8. Jelaskan perbedaan antara random sampling dan non random sampling
  9. Sebutkan dan jelaskan macam random sampling
  10. Sebutkan dan jelaskan macam non random sampling



Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Langganan: Posting Komentar (Atom)