Tugas Statistik Teknik Sampling

Teknik Sampling

1. Kriteria sample yg baik

Tujuan teori penarikan sampel ialah efisiensi, tanpa melalaikan presisi (ketepatan) yaitu tingkat ketelitian antara kualitas populasi dan kualitas sampel, dalam menerapkan prinsip ini setiap prosedur penarikan sampel rutin mempertimbangkan ketelitian dan anggaran sebagai konsekuensi dari pendekatan penentuan besar sampel, masalah kemudian muncul, dikala penelitian hanya memakai sampel sebagai data untuk penarikan kesimpulan untuk itu diharapkan pemahaman mengenai kriteria sampel yg baik, antara lain :

a. UnBiased/Tidak Bias

Artinya kualitas pada sampel ( ) sama dengan kualitas pada populasi ( ), apabila dirumuskan  =   alias D=  - = 0 , Bias rutin ada, pengaruh bias diabaikan apabila selisih kualitas bias tidak lebih dari 10%.

b. Varians minimum

Suatu tutorial penarikan sampel dengan tutorial tertentu yg dilakukan dengan cara berkali kali, menghasilkan varians paling kecil itulah sampel yg baik, jadi tutorial penentuan besar sampel itulah yg terbaik. 

c. Konsistensi 

Artinya apabila besar sampel diperbesar terus hingga mendekati besarnya populasi, jadi kualitas sampel   ) akan mendekati kualitas populasi ( 

d. Sufficient  (kecukupan)

Indicator dengan cara definitive mengenai kecukupan ini tidak ada, pendekatan yg dipakai ialah apabila kaidah penentuan besar sampel telah terpenuhi telah dianggap sufficient.

Kaidah yg dimaksud ialah ciri-ciri populasi telah terwakili pada sampel yg diambil dengan mempertimbangkan resiko salah ( , teknik sampling yg dipilih dan tipe data apakah kontinyu alias diskrit.

2. Jenis Sampling

Pemilihan teknik sampling sangat dipengaruhi oleh 2 faktor yaitu  karakteristik populasi dan karakteristik subjek yg akan diteliti. Karakteristik popusi yg dimaksud ialah apakah populasi yg akan diambil sample bersifat homogen alias heterogen, jadi representasi (keterwakilan) populasi pada sampel dengan cara proporsional (berimbang) sesuai dengan karakteristik populasi tersebut, apabila peneliti menjumpai faktor ini jadi tutorial random lebih baik.

Jika yg dimaksudkan subjek yg akan diteliti ialah apakah permasalahan yg diteliti jumlahnya tidak sedikit apa tidak ataukah mempunyai ciri khusus, apabila permasalahan tersebut hanya sedikit dan mempunyai ciri khusus dan pertimbangan khusus jadi tutorial non random jauh lebih baik.

Generalisasi mampu diberlakukan pada tutorial random, pada non random tidak mampu diberlakukan generalisasi, faktor ini dikarenakan sebab tutorial random mengikuti kaidah probabilitas sampel 

dimana karakteristik pada populasi mampu terwakili dengan cara acak, argumen yg kedua batasan populasinya jelas, jadi generalisasi juga jelas.

a. Random

1. Simpel random sampling

Teknik penentuan sampel ini dipakai dengan persyaratan tertentu, antara lain:

a. Karakteristik populasi homogen alias mempunyai ciri yg sama, ciri yg sama khususnya pada variable dependennya.

b. Peneliti mempunyai sampling frame dari seluruh anak buah populasi.

c. Kedudukan populasi tidak tersebar, hingga diluar kendali peneliti.

Cara yg lazim dipakai dengan tutorial undian, dimana caranya mampu diuraikan sebagai berikut :

a. Semua anak buah populasi yg ada dalam sampling frame diberi no bukti diri masing-masing.

b. Semua no bukti diri populasi di masukkan dalam sedotan minuman, guna menyamakan diameter undian

c. Keluarkan no bukti diri hingga pada besar sampel yg telah ditentukan sebelumnya oleh peneliti.

Ada beberapa kelebihan dan kelemahan dari pendekatan ini :

Kelebihan : bias kecil sebab populasi homogen, pelaksanaan samplingnya sederhana.

Kelemahan :  diharapkan daftar lengkap dari populasi, dan tidak jarang kali jarang ditemui.

2. Systematic Random sampling.

Persyaratannya sama dengan simple random sampling, teknik ini mendasarkan pada urutan sampel ke “i”, urutan sampel ke ”I” didasarkan yg akan terjadi pemecahan antara banyaknya populasi dan besar sample yg telah ditentukan alias ni =  , ada dua tutorial yg dilakukan, yaitu :

a. Semua anak buah populasi dimasukkan dalam daerah undian yg sama, kemudian ditentukan sample pertama dengan mengundi semua anak buah populasi untuk memperoleh peluang yg sama untuk menjadi sample pertama.Cara ini lebih mendekati konsep random, sebab semua anak buah populasi memperoleh peluang yg sama untuk menjadi sample ke 1.

b. Hanya mendasarkan pada besar sample yg ada, missal besar sample yg diitung dengan rumus tertentu 50 elemen sample, jadi undian ditulis dari nomer 1 hingga dengan 50, diundi untuk jadi sample ke 1, pada konsep ini sisa anak buah populasi tidak memperoleh peluang yg sama untuk menjadi anak buah sample ke 1. Cara ini menghapus peluang anak buah populasi urutan   51 untuk menjadi anak buah sample ke 1, jadi ada yg berkata sistematik bukan teknik random.

Langkah selanjutnya sama, yaitu sample ke2 didasarkan pada kelipatan yg telah dihitung sebelumnya, demikian seterusnya dan apabila telah ada pada nomer terbaru dari daftar populasi, kembali pada urutan populasi awal.

Gambaran model :

Misal jumlah populasi 100 balita, yg akan terjadi perhitungan besar sample diperoleh n=25, urutan tutorial penentuan anak buah sample sebagai berikut :

a. Hitunglah ke “i”, dengan tutorial = Buatlah nomer undian sebanyak anak buah populasi, yg sebelumnya masukkan kedalam sedotan dengan diameter dan panjang yg sama, kemudian masukkan ke dalam daerah tertentu.

c. Undilah dari semua undian dalam daerah tersebut, dan keluarkan hanya 1 undian saja, misal keluar nomer 30. Maka responden nomer 30 menjadi sample ke 1.

d. Sample kedua  dengan kelipatan 4 jadi jatuh pada responden nomer 34 pada daftar populasi, tanpa dilakukannya undian berikutnya.

e. Demikian seterusnya, hingga populasi terbaru nomer 100, apabila belum 25 besar samplenya, kembali pada nomer 1 pada daftar populasinya.

Keuntungan dibandingdengan simplerandom sampling, lebih praktik dan tidak butuh mengulang undian dengan cara berkali-kali.

3. Stratified random sampling

Teknik sampling ini dipakai untuk populasi yg heterogen.Tujuan teknik sampling ini untuk mempresentasikan perwakilan masing-masing kelompok penyusun populasi supaya terwakili dengan cara proporsional. Pengertian stratified disini tidak rutin wajib ada gradasi alias tingkatan dari penyusun populasi, missal penelitian kekerabatan tipe pekerjaan dengan permasalahan cacingan, sekelompok penyusun populasi terdiri dari petani, pedagang, pegawai negeri, dll, jumlah dari kelompok ini kemudian yg diambil dengan cara proposional / berimbang sesuai dengan besarnya populasi penyusunnya. Randomisasi dilakukan pada masing-masing kelompok untuk dipilih menjadi anak buah sampel.

Keuntungan:

Represensatifitas masing-masing kelompok populasi akan terwakili dengan cara berimbang.

Kelemahan:

Dibutuhkan tidak sedikit waktu untuk membikin strata lebih dahulu sebelum dilakukan penelitian.

Ciri-ciri:

Variasi data dalam kelompok kecil, sebab kelompok relative homogen, tetapi variasi antar kelompok besar.

4. Cluster random sampling.

Teknik dipakai untuk populasi yg heterogen, tetapi dasar untuk membikin pemelihan sampel ialah kewilayahan, dalam satu wilayah tersedia tidak sedikit variasi yg ada, tetapi antar wilayah, sebab juga sama-sama mengandung variasi jadi perbedaannya menjadi lebih kecil.Sampling framenya ialah wilayah alias area tertentu, bukan individu, jadi pendekatan penentuan besar sampelnya pun besarnya area.

Keuntungan :

Mudah dilakukan, apabila area penelitiannya luas.

Kelemahan :

Resiko mampu lebih besar, sebab kelompok penyusun populasi tersebar dengan cara tidak lebih merata.

Ciri-ciri :

Variasi data kelompok besar, sebab kelompok relative heterogen, tetapi variasi antar kelompok kecil.

5. Multy stage random sampling.

Cara ini ialah perbaduan dari beberapa tutorial yg telah disebutkan diatas, tutorial ini dilakukan pada populasi yg heterogen dan tersebar luas, jadi  diharapkan kombinatif untuk mendapatakan sampel yg representative.

b)   Non random.

Pemilihan teknik sampling non random, tidak memungkinkan untuk setiap anak buah populasi untuk menajadi anak buah sampel, jadi terwakilan populasi pada anak buah sampel tidak mampu diandalkan.Atas dasar inilah teknik sampling ini tidak mampu dijadikan dasar generalisasi pada populasi.Teknik ini dipilih sebab pertimbangan dan kriterian tertentu, jadi representative antara sampel dan populasi tidak mampu diandalkan. Ada beberapa tutorial yg dipakai untuk mendapatakn sampel, antara lain: 

1. Quota sampling.

Yaitu tutorial pengambilan sampel yg didasarkan pada sasaran tertentu, apabila sasaran tersebut telah diperoleh jadi penelitian selesai. 

Misal :

Seorang bidan ditargetkan mampu menangani permasalahan persalinan normal sebanyak 50 kasus.

2. Accidental sampling.

Yaitu tutorial pengambilan sampel seketemunya. Yang dimaksud seketemunya dimaksud wajib dilakukan pendekatan mengenai kelompok factor resiko yg besar, jadi peluang untuk memperoleh sample lebih besar apabila dibandingkan pada kelompok lainnya.

Misal :

Penelitian mengenai permasalahan penyakit AIDS, jadi penelitian difokuskan pada kelompok resiko terbesar, missal PSK, pemakai narkoba, bukan pada penduduk pada umumnya.

3. Purposive Sampling.

Taknik pengambilan sample ini mendasarkan pada kriteria tertentu yg sebelumnya ditetapkan oleh peliti, subjek yg memenuhi kriteria tersebut menjadi anak buah sampel.

Misal :

Penelitian mengenai pola asuh kepada balita didesa “X”, kriteria yg dibangun oleh peneliti meliputi :

a. Anak pertama

b. Mempunyai KMS

Maka balita yg memenuhi persyaratan tersebut, akan menjadi anak buah sample.

Agak tidak sama dengan kriteria inklusi, kriterianya dibangun oleh peneliti, dari subjek yg memenuhi kriteria tersebut baru diambil sample dari padanya, jadi generalisasinya mampu pada semua subjek yg memenuhi kriteria inklusi.

4. Capture re capture

Metode ini dipakai untuk populasi yg bergerak, missal untuk pasien dirumah sakit alias puskesmas, dimana populasi nya berfluktuasi, ambil kualitas rata-rata dalam periode waktu tertentu.

Besar sampel biasanya dikaitkan dengan teknik analisis yg dipakai, misal analisis yg dipakai   dipakai untuk sampel besar yaitu lebih dari 40, seandainya setiap bulan pasien permasalahan tertentu 20 pasien, jadi penelitian minimal 2 bulan jadi memperoleh sampel lebih dari 40.

TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL

Dalam penelitian ada dua teknik pengambilan sampel yg biasa dipakai yaitu :

A. Teknik Probabilitas

Teknik ini menawarkan peluang sama dari semua elemen sebagai sampel penelitian. Ada beberapa teknik pengambilan sampel probabilitas meliputi random sederhana ( simple random sampling), sistemati, cluster, bertingkat ( stratified random sampling), berganda.

1. Acak sederhana 

Teknik random sederhana ialah bentuk paling sederhana dari pengambilan sampel probabilitas, dimana wajib menawarkan peluang seleksi bukan nol yg diketahui untuk setiap elemen populasi.Formula dasar dalam penentuan ukuran sampel pada pengambilan sampel probabilitas mengasumsikan bahwa populasi ialah tidak terbatas. Jadi suatu sampel sebanyak 100 yg diambil dari populasi berjumlah 5.000 dengan cara kasar mempunyai ketepatan etimasi yg sama dengan 100 sampel yg diambil dari 200 juta populasi.

2. Sistematik 

Pengambilan sampel yg multiguna ialah pengambilan sampel sistematik.Manfaat mutlak dari pengambilan sampel sistematik ialah kesederhanaan dan keluwesannya mesikipun teknik ini mempunyai beberapa masalah teroritis.Pengambilan sampel sistematik dengan cara statistic lebih efesien dari pada sampel random sederhana dimana populasi yg sejenis dikelompokan kedalam daftar.Hal ini dimungkinkan apabila unsur-unsur didalam daftar tersebut ditata menurut waktu, ukuran, kelas dan sebagainya.

3. Bertingkat

Proses dimana sampel dibatasi untuk memasukan unsur-unsur dari setiap segmen disebut pengambilan sampel bertingkat ( stratified random sampling). Terdapat tiga argumen peneliti memilih sampel random bertingkat yaitu :

· Unsur menambah efisiensi statistis sampel. 

· Untuk menyediakan data yg lumayan bagi analisis beberapa subpopulasi.

· Untuk memungkinkan metode dan prosedur penelitian yg tidak sama dipakai dalam strata yg berbeda.

Pada statifikasi yg ideal setiap strata homogen dengan cara internal dan heteorogen antar strata.Hal ini mampu terjadi dalam sampel yg beranggotakan beberapa kelompok yg berbeda.Dalam faktor ini stratifikasi memunculkan peningkatan efisiensi statistic yg nyata.

4. Cluster

Populasi mampu juga dibagi menjadi kumpulan-kumpulan elemen dengan beberapa formasi yg dengan cara random dipilih untuk studi, jadi disebut pengambilan sampel formasi ( cluster sampling) .

5. Berganda

Lebih mudah dan lebih efisien untuk mengumpulkan beberapa info dengan sampel dan kemudian memakai info ini sebagai dasar untuk memilih subsample untuk studi selanjutnya. Prosedur ini disebut pengambilan sampel ganda alias multi bagian ( multistage sampling).

B. Teknik Non Probabilitas

Dengan teknik ini, probabilitas dari elemen populasi yg dipilih ialah tidak diketahui. Ada beberapa argumen lebih memilih teknik pengambilan sample non probabilitas antara lain: 

1. Karena prosedur itu memenuhi tujuan pengambilan sample dengan cara memuaskan. Meskipun sample random akan memberi kita cross section populasi yg sebenarnya, ini mungkin bukan tujuan dari penelitian. 

2. Factor anggaran dan waktu yg tersedia. Teknik pengambilan sample probabilitas memperlukan perencanaan yg lebih tidak sedikit dan kajian berulang-ulang untuk menjamin bahwa setiap anak buah sample yg dipilih telah dihubungi, pasti saja faktor ini menjadi anggaran mahal. Disamping itu teknik non probabilitas yg dikontrol dengan hati-hati tak jarang kelihatannya memberi yg akan terjadi yg mampu diterima, jadi peneliti tidak butuh mempertimbangkan pengambilan sample probabilitas.

3. Ada kelemahan dalam software pada teknik probabilitas yg dimungkinkan factor manusia.

Teknik pengambilan sample non probabilitas terbagi menjadi 2 yaitu:

a) Pengambilan sample mudah (convenience sampling)

Sample ini ialah tampilan yg hamper tidak mampu diandalkan, tetapi biasanya paling mudah dan paling cepat dilakukan.Para peneliti lapangan mempunyai keleluasaan untuk memilih siapa saja yg mereka temui, jadi mereka menyebutnya mudah. Contohnya sample para pasien yg sedang diperiksa, kelompok dokter, perawat alias bidan yg ditemui, kelompok penyuluh kesehatan masyarakat, dsb. Walaupun tidak mempunyai pengendali untuk menjamin ketelitian, sample mudah ini tetap mampu menjadi prosedur yg bermanfaat.

b) Pengambilan sample berfungsi (purposive sampling)

Teknik pengambilan sample berfungsi terbagi menjadi 3 yaitu:

· Pengambilan sample keputusan  (judgement sampling)

Pengambilan sample teknik ini terjadi dikala seorang peneliti memilih anggota-anggota sample untuk mengikuti keadaan dengan beberapa kriteria. Dalam studi mengenai masalah-masalah kesehatan bunda dan anak, masalah pemerhati kesehatan lingkungan hidup, kelompok jantung sehat utnuk dilakukan wawancara. Sample keputusan akan tepat apabila dipakai dalam bagian awal studi eksploratif. Ketika seseorang hendak memilih kelompok, mampu untuk tujuan-tujuan penyaringan, teknik ini juga ialah opsi yg baik.

· Pengambilan sampel (Quota sampling)

Logika pengambilan sampel kuota ialah bahwa karakteristik relevan tertentu menggambarkan dimensi dimensi populasi. Jika sampel mempunyai distribusi yg sama pada karakteristik ini jadi sampel tersebut cenderung mewakili populasi dengan memperhatikan variable variable lain yg kita tidak mempunyai pengendali atasnya. Contoh pengambilan sampel kuota, apabila kita menetapkan jumlah sampel yg wajib kita kumpulkan sebanyak 100 responden dari 1000 tenaga kesehatan suatu provinsi yg terbagi 2 bagian yaitu bagian operasional sebanyak 900 orang-orang dan non operasional sebanyak 100 orang-orang komposisi persentase 90% : 10%. Berarti tidak sedikit sampel dari tenaga kesehatan operasional ialah 90 orang-orang dari 90% x 100 dan sampel tenaga kesehatan non operasional sebanyak 10 orang-orang dari 10% x 100.

· Pengambilan sampel bola salju (Snowball sampling)

Dalam bagian awal pengambilan sampe bola salju, individu ditemukan dan mampu alias tidak mampu dipilih melewati metode probabilitas. Kemudian dipakai untuk menempatkan orang-orang orang lain yg mempunyai karakterisitik yg sama dan sebaliknya mengidentifikasi yg lainnya. Sehingga dengan bergulirnya semacam bola salju, terus maju terus besar.  Demikian juga mula mula peneliti memilih 1 orang, kemudian orang-orang itu memilih 2 orang, dan 2 orang-orang memilih 8 orang, yg kemudian memilih 40 orang-orang dan seterusnya hingga jumlah sampel yg diharapkan dalam penelitian tercapai.

Tweet

Subscribe to receive free email updates: