KONSEP DASAR DAN TEKNIK SAMPLING

Konsep Sampling

Alasan Penarikan Sampel

Syarat Sampel yg Ideal

Penelitian Survei

Populasi target/sasaran/tidak terjangkau

Populasi terjangkau/sumber

Populasi

Elemen populasi: anggota (unit) populasi

Keseluruhan unit analisis yang karakteristiknya akan diduga

Nama lain: universe

Sasaran akhir penerapan hasil penelitian

Bagian dari populasi yang menjadi fokus penelitian, diidentifikasi berdasarkan kriteria tertentu seperti usia, jenis kelamin, karakteristik klinis

Contoh ”Kepatuhan minum obat anti tuberkulosis (OAT) oleh penderita TB Paru di DKI Jakarta” seluruh pasien TB Paru di DKI Jakarta

Bagian dari populasi target yang dapat dijangkau oleh peneliti

Dibatasi tempat dan waktu

Contoh: Seluruh pasien TB Paru di Jakarta Utara

Sampel

Sebagian populasi yang ciri-cirinya diselidiki/diukur

Unit sampel dapat sama dengan populasi, dapat juga beda

Contoh:

Penelitian kebiasaan makanan pada batita.

Unit sampelnya: ibu yang punya batita, karena tidak mungkin pertanyaan tentang makanan bayi dapat ditanyakan langsung ke bayinya

Homogenitas (tidak perlu semua unit populasi yang homogen diperiksa)

Hemat biaya dan waktu

Adanya populasi yang sangat besar (infinite population)/tidak bisa dihitung

Ketelitian / ketepatan pengukuran

Adanya penelitian yang untuk melakukannya objek penelitian harus dihancurkan

Dapat menentukan presisi (ketepatan)

Sederhana, mudah dilaksanakan

Menghasilkan gambaran karakteristik populasi yang tepat

Memberikan keterangan sebanyak mungkin, dengan biaya rendah

Kerangka Sampel (Sampling Frame)

Daftar elemen untuk memilih sampel harus tersedia

Probabilitas tiap elemen untuk terpilih sebagai sampel harus diketahui

Daftar sampel harus up to date

Jumlah penderita AIDS di suatu daerah

Daftar/buku telepon

Peta suatu wilayah

Jumlah penduduk di suatu daerah kerja puskesmas

Hasil sensus

Unit yg ada di dalam kerangka sampel

Unit Sampel (Sampling Unit)

Unit elementer (elementary Unit)

Seringkali unit elementer tidak dapat dipilih secara langsung

Untuk mengetahui cakupan imunisasi campak di Kab. Lebak peneliti tidak mungkin langsung memilih balita dari daftar semua balita yang ada di kabupaten tersebut

Pengambilan sampel dapat dilakukan secara bertahap (multistage)

Pada tahap pertama dipilih desa

Pada desa terpilih dilakukan pemilihan balita dari kerangka sampel yang dibuat untuk desa tersebut

Ruang Lingkup Rancangan Sampel

Unit sampel untuk pemilihan pertama (secara acak) disebut unit sampel primer / primary sampling unit / PSU

  1. Identifikasi Kerangka Sampel
  1. Pilih Cara/Metode Pengambilan Sampel yang sesuai/cocok
  1. Definisikan Populasi Target
  1. Hitung Besar Sampel
  1. Tentukan Tujuan Penelitian
  1. Pilih Sampel & Kumpulkan Data

2 Kaidah Sampling

  1. Akurasi/valid/akurat
  1. Presisi/konsisten/reliable

Mengukur apa yang sebenarnya ingin diukur

Tergantung dari metode mengambil sampel

Mengambarkan ketepatan ukuran yang diperoleh

Tergantung dari besar sampel

Kesalahan yang sering terjadi adalah metode pengambilan sampel sering kurang mendapat perhatian dibandingkan besar sampel

Teknik Sampling

Margono, 2004

cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data sebenarnya, dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebaran populasi agar diperoleh sampel yang representatif

sebuah penelitian yang baik haruslah memperhatikan dan menggunakan sebuah teknik dalam menetapkan sampel yang akan diambil sebagai subjek penelitian

Langkah Teknik Sampling

Dalen (1981)

Menentukan populasi

Mencari data akurat unit populasi

Memilih sample yang representatif

Menentukan jumlah sampel yang memadai

Jenis Teknik Sampling

Probability sampling

Non Probability sampling

Simple random sampling

Systematic random sampling

Stratified random sampling

Cluster random sampling

Multistages random sampling

Sampel jenuh

Sampel pertimbangan

Sampel berjatah

Sampel seadanya

Snow ball sampling

Random/Probability Sampling

Non Random/
Non Probability Sample

Acak

Probabilitas semua elemen di populasi untuk terpilih sebagai sampel adalah sama

Dapat merepresentasikan populasi dan hasilnya dapat digeneralisasi ke populasi

Probabilitas semua elemen di populasi untuk terpilih sebagai sampel adalah tidak sama

Tidak merepresentasikan populasi dan hasilnya tidak dapat digeneralisasi ke populasi

Tidak didasarkan atas kemungkinan yang dapat diperhitungkan

Hanya berdasar kepraktisan belaka

Random Sampling

a. Simple Random Sampling

b. Systematic Random Sampling

Langkahnya

Dibedakan menjadi

  • SRS / Acak Sederhana
  • Setiap anggota / unit populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk diseleksi sebagai sampel

Tentukan populasi studi

Buat sampling frame (N)

Tentukan besar sampel

Pilih sampel sejumlah n secara random

mengundi anggota populasi / lottery technique

tabel bilangan / angka acak / random number

Paket komputer (kalau sudah punya kerangka sampel)

SRS / Acak Sistematis

Modifikasi dari acak sederhana

Membagi jumlah / anggota populasi dengan perkiraan jumlah sampel yang diinginkan, hasilnya adalah interval sampel

Sampel diambil dengan membuat daftar elemen / anggota populasi secara acak antara 1 sampai banyaknya anggota populasi

Membagi dengan jumlah sampel yang diinginkan, hasilnya sebagai interval adalah X

Maka sampel yang terpilih adalah kelipatan dari X

Langkahnya:

Tentukan populasi studi

Tentukan sampling frame

Tentukan besar sampel

Tentukan interval (i=N/n)

Pilih sampel no.1 secara acak

Secara sistematik tentukan sampel berikutnya no.2, 3,.. dst dengan interval=N/n

c. Stratified Random Sampling

Acak Stratifikasi

Apabila populasi terdiri dari unit yang mempunyai karakteristik berbeda/heterogen

Mengidentifikasi karateristik umum dari anggota populasi, kemudian menentukan strata/lapisan dari jenis karakteristik unit tsb

STRATIFIKASI SEDERHANA
(Alokasi sama)

Tentukan populasi studi

Kelompokkan populasi berdasarkan variabel Strata

Tentukan besar sampel

Besar sampel dibagi rata menurut strata

Buat sampling frame (N) ditiap strata

Di tiap strata, pilih sampel secara random (Tabel-random atau Komputer)

STRATIFIKASI PROPORSIONAL

Tentukan populasi studi

Kelompokkan populasi berdasarkan variabel Strata

Tentukan besar sampel

Besar sampel dibagi proporsional menurut strata

Buat sampling frame (N) ditiap strata

Di tiap strata, pilih sampel secara random (Tabel-random atau Komputer)

d. Cluster Sampling

Sampel bukan terdiri dari individu, tetapi dari kelompok / gugusan (cluster)

Contoh

Pengambilan sampel kelompok/gugus/blok

Unit geografis (desa, kecamatan, kabupaten)

Unit organisasi (klinik, PKK, LKMD)

Peneliti tidak mendaftar semua anggota / unit dalam populasi, tapi cukup mendaftar banyaknya kelompok gugus yang ada dalam populasi tsb

Kemudian mengambil sampel dari gugus tsb

Digunakan jika sampling frame tidak tersedia atau populasi merupakan wilayah geografis yang sulit dijangkau

Langkah-langkah

Tentukan populasi studi (N)

Kelompokkan populasi berdasarkan cluster

Geografis/area/wilayah administrasi/blok/unit

Tentukan jumlah sampel (n) dan jumlah cluster (nk) dan jumlah sampel di tiap cluster terpilih(ns)

Pilih cluster secara acak proporsional (PPS)

Pada cluster terpilih: ambil semua unit  cluster 1-tahap

Pada cluster terpilih: pilih secara random responden dengan jumlah yang sama  cluster 2-tahap

e. Multistage Sampling

Gugus Bertahap

Pengambilan sampel dilakukan berdasarkan tingkat wilayah secara bertahap

Dilaksanakan bila populasi terdiri dari bermacam-macam tingkat wilayah

Nama lain: area sampling / pengambilan sampel menurut wilayah

Digunakan jika populasi sangat besar dan menyebar dan tidak tersedia KERANGKA SAMPEL

Non-Random Sampling

Purposive Sampling

Quota Sampling

Sampel Jenuh

Accidental Sampling

Snow ball Sampling

Besar sampel ditentukan oleh:

Biaya, waktu, tenaga yang tersedia

Variasi yang ada dalam populasi (homogen/heterogen)

Presisi (ketepatan yang dikehendaki)

Rencana analisis

Perhitungan Besar Sampel

Sampel hanya bisa dihitung jika ada informasi awal tentang hal yang diteliti dan populasinya

Secara umum perhitungan besar sampel dapat dibagi menurut tujuan penelitian: 1. estimasi parameter, 2.Uji hipotesis

Kesalahan yang sering terjadi: selalu menganggap penelitian sebagai estimasi parameter padahal sebenarnya uji hipotesis

Software Aplikasi Besar Sampel

Power and Sample Size (PS)

Sample size (SS) Lemeshow

G Power

PUTRI ANNISA 2310713105