Upload
vudien
View
226
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
Populasi, Sampel &
Teknik Penarikan Sampel
Tri Nugroho Adi,M.Si
Jurusan Ilmu Komunikasi
Universitas Jenderal Soedirman
Salah satu hal yang menakjubkan dalam
penelitian ialah kenyataan bahwa kita
dapat menduga sifat-sifat suatu kumpulan
objek penelitian hanya dengan
mempelajari dan mengamati sebagian dari
kumpulan itu
KONSEP DASAR POPULASI
DAN SAMPEL PENELITIAN Populasi atau sering juga disebut universe adalah
keseluruhan atau totalitas objek yang diteliti yang ciri-cirinya akan diduga atau ditaksir (estimated).
Populasi dalam penelitian (penelitian komunikasi) bisa berupa orang (individu, kelompok, organisasi, komunitas, atau masyarakat) maupun benda, misalnya jumlah terbitan media massa, jumlah artikel dalam media massa, jumlah rubrik, dan sebagainya (terutama jika penelitian kita menggunakan teknik analisis isi (content analysis).
Ciri-ciri populasi disebut parameter ( rata-rata, ragam, modus, atau range)
Populasi penelitian terdiri dari populasi
sampling dan populasi sasaran.
Populasi sampling adalah keseluruhan
objek yang diteliti, sedangkan populasi
sasaran adalah populasi yang benar-
benar dijadikan sumber data.
misal….
Kita akan meneliti bagaimana rata-rata tingkat
prestasi akademik mahasiswa Jurusan Ilmu
Komunikasi UNSOED dan kita hanya akan
memokuskan penelitian kita pada mahasiswa
yang aktif di lembaga-lembaga kemahasiswaan,
Maka seluruh mahasiswa Jurusan Ilmu
Komunikasi UNSOED adalah populasi sampling,
sedangkan seluruh mahasiswa yang aktif dalam
lembaga kemahasiswaan adalah populasi
sasaran.
Jumlah populasi (population numbers) dan
ukuran populasi (population size).
Jumlah populasi adalah banyaknya
kategori populasi yang dijadikan objek
penelitian yang dinotasikan dengan huruf
K.
Misal
Ketika kita meneliti tingkat rata-rata prestasi akademik mahasiswa Jurusan Ilmu Komunikasi Unsoed, maka jumlah populasinya adalah satu, yakni kategori mahasiswa.
Sementara itu, jika kita meneliti sikap sivitas akademika Jurkom Unsoed terhadap kebijakan rektor dalam menaikkan biaya pendidikan, maka jumlah populasinya sebanyak kategori yang terkandung dalam konsep sivitas akademika, misalnya terdiri dari kategori mahasiswa, dosen, dan staf administratif. Jadi, jumlah populasinya ada tiga.
Ukuran populasi adalah banyaknya unsur
atau unit yang terkandung dalam sebuah
kategori populasi tertentu, yang
dilambangkan dengan huruf N.
Misal
Ketika kita meneliti bagaimana rata-rata
tingkat prestasi akademik mahasiswa
Jurkom Unsoed, maka jumlah populasinya
adalah satu dan ukuran populasinya 449
orang (sesuai dengan jumlah mahasiswa
yang terdaftar resmi di Jurkom Unsoed).
Jika kita menggunakan seluruh unsur populasi sebagai sumber data, maka penelitian kita disebut sensus.
Sensus merupakan penelitian yang dianggap dapat mengungkapkan ciri-ciri populasi (parameter) secara akurat dan komprehensif, sebab dengan menggunakan seluruh unsur populasi sebagai sumber data, maka gambaran tentang populasi tersebut secara utuh dan menyeluruh akan diperoleh.
Oleh karena itu, sebaik-baiknya penelitian
adalah penelitian sensus. Namun demikian,
dalam batas-batas tertentu sensus kadang-
kadang tidak efektif dan tidak efisien, terutama
jika dihubungkan dengan ketersedian sumber
daya yang ada pada peneliti.
Misalnya, bila dikaitkan dengan fokus penelitian,
keterbatasan waktu, tenaga, dan biaya yang
dimiliki oleh peneliti.
Sebagian unsur populasi yang dijadikan
objek penelitian itu disebut sampel.
Sampel atau juga sering disebut contoh
adalah wakil dari populasi yang ciri-cirinya
akan diungkapkan dan akan digunakan
untuk menaksir ciri-ciri populasi.
Jika kita menggunakan sampel sebagai sumber data, maka yang akan kita peroleh adalah ciri-ciri sampel bukan ciri-ciri populasi, tetapi ciri-ciri sampel itu harus dapat digunakan untuk menaksir populasi.
Ciri-ciri sampel disebut statistik. Sama halnya dengan populasi, dalam sampel pun ada konsep jumlah sampel dan ukuran sampel.
Jumlah sampel adalah banyaknya kategori
sampel yang diteliti yang dilambangkan
dengan huruf k, yang jumlahnya sama
dengan jumlah populasi (k=K).
Sedangkan ukuran sampel (dilambangkan
dengan huruf n) adalah besarnya unsur
populasi yang dijadikan sampel, yang
jumlahnya selalu lebih kecil daripada
ukuran populasi (n<N).
Kita harus benar-benar memahami
pengertian istilah jumlah sampel dengan
ukuran sampel, sebab jumlah sampel dan
sifat sampel yang diteliti (terutama untuk
penelitian eksplanatif, misalnya penelitian
korelasional) akan sangat menentukan uji
statistik inferensial yang mana yang
harus digunakan untuk menguji hipotesis
yang dirumuskan dalam penelitian kita.
Karena data yang diperoleh dari sampel harus dapat digunakan untuk menaksir populasi, maka dalam mengambil sampel dari populasi tertentu kita harus benar-benar bisa mengambil sampel yang dapat mewakili populasinya atau disebut sampel representatif.
Sampel representatif adalah sampel yang memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif sama dengan ciri karakteristik populasinya.
Tingkat kerepresentatifan sampel yang diambil dari populasi tertentu sangat tergantung pada jenis sampel yang digunakan, ukuran sampel yang diambil, dan cara pengambilannya.
KERANGKA SAMPLING
(SAMPLING FRAME)
Kerangka sampling (sampling frame)
adalah sebuah daftar yang memuat data
mengenai seluruh unit atau unsur
sampling yang terdapat pada populasi
sampling.
Orang sering mengatakan, kerangka
sampling adalah daftar nama-nama yang
kerkandung dalam populasi penelitian.
JENIS SAMPEL DAN TEKNIK
SAMPLING
Berdasarkan prosedur atau cara yang
digunakan dalam mengambil sampel dari
populasi (teknik sampling), kita dapat
mengidentifikasi dua jenis sampel, yaitu:
sampel probabilitas (probability
sampling) dan sampel nonprobabilitas
(nonprobability sampling).
Sampel probabilitas atau disebut juga sampel
random (sampel acak) adalah sampel yang
pengambilannya berlandaskan pada prinsip teori
peluang, yakni prinsip memberikan peluang yang
sama kepada seluruh unit populasi untuk dipilih
sebagai sampel.
Sebaliknya, sampel nonprobabilitas atau sampel
nonrandom (sampel tak acak) adalah sampel
yang pengambilannya didasarkan pada
pertimbangan-pertimbangan tertentu (bisa
pertimbangan penelitian maupun pertimbangan
peneliti).
Teknik Sampling Probabilitas
(Teknik Sampling Random) Teknik Sampling Random Sederhana (Simple
Random Sampling)
Sampel acak sederhana adalah sebuah sampel yang diambil sedemikian rupa sehingga setiap unit penelitian atau satuan elementer dari populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Peluang yang dimiliki oleh setiap unit penelitian untuk dipilh sebagai sampel sebesar n/N, yakni ukuran sampel yang dikehendaki dibagi dengan ukuran populasi.
Syarat yang harus dipenuhi dlm.Teknik Sampling
Random Sederhana, antara lain (Singarimbun dan
Effendy, 1989):
1. Harus tersedia kerangka sampling atau memungkinkan untuk dibuatkan kerangka samplingnya (dalam kerangka sampling tidak boleh ada unsur sampel yang dihitung dua kali atau lebih).
2. Sifat populasinya harus homogen, jika tidak, kemungkinan akan terjadi bias.
3. Ukuran populasinya tidak tak terbatas, artinya harus pasti berapa ukuran populasinya.
4. Keadaan populasinya tidak terlalu tersebar secara geografis.
Teknik Sampling Random Sistematik (Systematic Random Sampling)
Apabila ukuran populasinya sangat besar, hingga tidak memungkinkan dilakukan pemilihan sampel dengan cara pengundian
Persyaratan yang harus dipenuhi agar teknik sampling ini dapat digunakan, sama dengan persyaratan untuk sampel random sederhana, yakni tersedianya kerangka sampling (ukuran populasinya diketahui dengan pasti), dan populasinya mempunyai pola beraturan yang memungkinkan untuk diberikan nomor urut serta bersifat homogen.
Pada teknik sampling sistematik perandoman
atau pengundian hanya dilakukan satu kali,
yakni ketika menentukan unsur pertama dari
sampling yang akan diambil.
Penentuan unsur sampling selanjutnya ditempuh
dengan cara memanfaatkan interval sampel.
Interval sampel adalah angka yang menunjukkan
jarak antara nomor-nomor urut yang terdapat
dalam kerangka sampling yang akan dijadikan
patokan dalam menentukan atau memilih unsur-
unsur sampling kedua dan seterusnya hingga
unsur ke-n. Interval sampel biasanya
dilambangkan dengan huruf k.
Interval sampel atau juga disebut sampling rasio diperoleh dengan cara membagi ukuran populasi dengan ukuran sampel yang dikehendaki (N/n).
Misalnya, dari populasi (N) berukuran 500 kita akan mengambil sampel (n) berkuran 50, maka interval samplingnya adalah 500/50=10 atau k =10. Andaikan yang terpilih sebagai unsur sampling pertama adalah satuan elementer yang bernomor s, maka penentuan unsur-unsur sampel berikutnya adalah:
Unsur pertama = s
Unsur kedua = s + k
Unsur ketiga = s + 2k
Unsur keempat = s + 3k, dan seterusnya hingga unsur ke-n.
Teknik Sampling Random Berstrata
(Stratified Random Sampling)
Teknik sampling ini digunakan apabila
populasinya tidak homogen (heterogen).
Makin heterogen suatu populasi, makin
besar pula perbedaan sifat-sifat antara
lapisan tersebut.
Untuk dapat menggambarkan secara tepat
tentang sifat-sifat populasi yang
heterogen, maka populasi yang
bersangkutan harus dibagi-bagi kedalam
lapisan-lapisan (strata) yang seragam atau
homogen, dan dari setiap strata dapat
diambil sampel secara random (acak).
MISAL
Kita hendak mengetahui sikap masyarakat terhadap kepala desanya.
Desa A tsb. Diteliti dengan unit analisisnya kepala keluarga.
Peneliti menentukan dasar stratanya adalah jenis pekerjaan.
Diperoleh data monografi sbb:
Petani = 275
Buruh = 54
Pedagang/buruh/swasta = 76
Pegawai negeri = 25
Lain-lain= 30
Kemudian
Jumlah populasi = 275+54+76+25+30= 460 kk
Jika peneliti menentukan besarnya sampel 60
kk,maka besarnya sampel untuk masing-masing
kk sbb:
Petani = 275/460x60= 36
Buruh = 54/460x60=7
Pedagang/buruh/swasta = 76/460x60=10
Pegawai negeri = 25/460x60=3
Lain-lain= 30/460x60=4
Selanjutnya peneliti dapat menggunakan
sampel secara random pada setiap sub
populasi berdasarkan jenis pekerjaan,
dengan terlebih dahulu menyusun
sampling frame untuk setiap jenis
pekerjaan.
Teknik Sampling Random Klaster (Cluster
Random Sampling)
Teknik ini digunakan apabila ukuran populasinya
tidak diketahui dengan pasti, sehingga tidak
memungkinkan untuk dibuatkan kerangka
samplingnya, dan keberadaannya tersebar
secara geografis atau terhimpun dalam klaster-
klaster yang berbeda-beda. Misalnya, populasi
sebuah penelitian kita adalah seluruh murid
Sekolah Dasar (SD) yang ada di Wilayah Kab.
Banyumas
Maka kelompok siswa SD itu kita buat berdasarkan nama sekolahnya. Kelompok anak SD itu disebut klaster.
Klaster dapat berupa sekolah, kelas, kecamatan, desa, kelurahan, RW, RT, dan sebagainya.
Apabila klaster itu bersifat wilayah geografis yang kecil, maka pengambilan sampelnya dapat dilakukan satu tahap (simple cluster sampling). Misalnya, wilayah penelitian kita ada di Kelurahan Gunung Merapi, yang terdiri dari 10 RW, maka kita dapat memilih beberapa RW secara random untuk dijadikan wilayah penelitian dengan konsekuensi seluruh penduduk sasaran di RW itu harus dijadikan sampel (responden).
Akan tetapi jika klasternya besar atau
wilayah geografisnya besar, maka
pengambilan sampel tidak cukup hanya
satu tahap, melainkan harus beberapa
tahap. Dalam keadaan yang demikian
gunakanlah teknik sampling klaster
banyak tahap (multistage cluster
sampling).