Jumat, 25 Mei 2012

DATA DAN TEKNIK CARA PENGAMBILAN SAMPLE

KOMPETENSI
Pengertian data
Macam data
Pengertia populasi
Pengertian sample
Pengertian sampling
Menghitung besar sample
Macam sampling
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
Data Diskrit: data yang angkanya bulat
Data kontinue: data yang angkanya pecahan (desimal)

Menurut Sifatnya
Data Kuantitatif: data yang berwujud angka
Data Kualitatif: data yang tidak berwujud angka

Menurut Sumbernya
Data Primer: data yang diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti
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:
Populasi Finit (terhingga): diketahui jumlahnya
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
Simple Random Sampling
Systematic Random Sampling
Stratified Random Sampling
Cluster Random Sampling
Multistage Random Sampling

CARA PENGAMBILAN SAMPEL NON RANDOM
Quota sampling (pengambilan besar sampel ditentukan oleh peneliti)
Accidental sampling (pengambilan sampel seadanya/ yang ada saat penelitian)
Expert sampling (pengambilan sampel berdasarkan saran ahli)
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
Apa yang dimaksud dengan data
Sebutkan klasifikasi data
Sebutkan pengertian Populasi
Sebutkan pengertian sample
Sebutkan pengertian sampling
Bagaimana cara menentukan besar sample
Sebutkan macam sampling
Jelaskan perbedaan antara random sampling dan non random sampling
Sebutkan dan jelaskan macam random sampling
Sebutkan dan jelaskan macam non random sampling