Tugas Metlit

Tugas Kokurikuler II

Mata Kuliah : Metodologi Penelitian Biostatistik

Dosen Pengajar : Prof. Dr. dr Purwantiastuti

PJ : Prof. Dr. dr. Sudijanto Kamso

Topik :

TEKNIK SAMPLING

PENELITIAN ________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Oleh :

Iswandi

0806470421

Mamat

0806443181

Program Pascasarjana Departemen Biostatistik dan Kependudukan

Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia

DEPOK, 20 Maret 2009

Iswandi, NPM 0806470421

Mamat, NPM 0806443181

1 Tugas MK Metodologi Penelitian Biostatistik

Stratified dan Clustered Random Sampling

1. Stratified Random Sampling = StRS (rancangan sampel acak terstratifikasi)

Metode pengambilan sampel acak terstratifikasi (stratified random sampling) adalah metode

pemilihan sampel dengan cara membagi populasi ke dalam kelompok-kelompok yang homogen

yang disebut strata, dan kemudian sampel diambil secara acak dari tiap strata tersebut. Apabila

anggota-anggota populasi tidak homogen, tetapi bisa dikelompokkan dalam kelompok-

kelompok yang relatif homogen, maka proses pengambilan sampel dengan metode acak

sederhana akan menimbulkan bias, karena keheterogenan yang ada pada anggota populasi

akan berpengaruh terhadap informasi yang diperoleh dari variabel yang diobservasi. Pada

kondisi tersebut perlu dilakukan pembagian anggota-anggota populasi ke dalam kelompok-

kelompok yang relatif homogen tersebut. Agar standar deviasi yang diperoleh tetap kecil, maka

satuan sampel yang relatif homogen dalam karakteristik yang diteliti dijadikan satu kelompok

yang dinamakan strata. Dengan demikian variasi yang ada antar strata menggambarkan variasi

dalam tiap strata. Selanjutnya dari tiap strata ini diambil sampel secara acak.

Pada banyak kasus, suatu populasi seringkali terdiri atas beberapa kelompok yang jelas-jelas

memiliki perbedaan satu dengan yang lain. Dengan demikian, populasi tersebut perlu

dikelompokkan (stratified) sesuai dengan kelompok (strata) yang memiliki perbedaan tersebut,

kemudian dari tiap kelompok, diambil sampel secara acak. Inilah yang disebut dengan

pengambilan acak terstratifikasi.

Melalui cara ini diharapkan sampel dapat terambil dan mewakili semua kelompok yang ada,

sehingga ada jaminan tidak ada kelompok yang terabaikan. Selain itu dapat diharapkan pula

bahwa pengaruh tiap kelompok terhadap sampel dapat diabaikan. Tanpa stratifikasi, dapat

terjadi bahwa sampel (atau sebagian besar sampel) yang terambil hanya akan terambil dari

kelompok (strata) tertentu saja.

Perhatikan contoh berikut : Suatu penelitian ingin mengetahui tingkat pendapatan Dokter di

DKI Jakarta. Kerangka sampelnya adalah semua orang yang berprofesi dokter yang ada di DKI

Jakarta. Ternyata para dokter tersebut bisa dikelompokkan menjadi kelompok dokter umum,

kelompok dokter kandungan, kelompok dokter spesialis mata dan lain-lain. Agar populasinya


Mamat, NPM 0806443181


terwakili, maka sebaiknya populasi juga dibagi menurut spesialisasi dokter. Kelompok-

kelompok menurut spesialisasi inilah yang disebut strata. Dari tiap strata (kelompok

spesialisasi) ini kemudian diambil sampel yang proporsional atau tidak proporsional dengan

metode acak sederhana.

Agar pengelompokan (stratifikasi) lebih balk, harus diperhatikan adanya hubungan antara jenis

strata dengan ciri yang diteliti. Pada contoh sebelumnya, spesialisasi dokter diasumsikan akan

berhubungan dengan pendapatannya. Hubungan ini tentu sudah harus diketahui peneliti sejak

awal, misalnya dari penelitian terdahulu, pengalaman atau teori yang mendukung.

Apabila kondisi yang dihadapi tepat, akan diperoleh keuntungan-keuntungan penggunaan

sampling acak terstratifikasi sebagai berikut:

• Penduga Varians biasanya dapat direduksi karena varians observasi dalam tiap strata

biasanya lebih kecil dari varians populasi secara keseluruhan.

• Biaya pengumpulan dan analisis data seringkali dapat diperkecil dengan adanya pembagian

populasi yang besar menjadi strata-strata yang lebih kecil.

• Estimasi yang terpisah dapat diperoleh untuk strata secara terpisah tanpa harus melakukan

penarikan sampel yang lain maupun pengambilan sampel tambahan.

Berdasarkan uraian-uraian di atas bisa diringkas tahapan-tahapan yang diperlukan untuk

menarik sampel terstrata sebagai berikut :

(1) Tetapkan strata.

(2) Tetapkan tiap satuan sampling dari populasi ke dalam strata yang sesuai.

(3) Setelah satuan sampling dibagi menjadi beberapa strata, dilakukan pemilihan sampel secara

acak sederhana untuk tiap strata dengan cara yang telah dijelaskan sebelumnya di atas.

(4) Harus yakin bahwa sampling yang terpilih dari strata adalah independen. Dengan demikian

skema sampling yang berbeda harus digunakan dalam tiap strata, sehingga observasi yang

terpilih dalam tiap strata tidak tergantung pada sampel lainnya yang terpilih.

Keuntungan Dan Kerugian StRS

Metode acak terstratifikasi ini memberi keuntungan dengan alasan berikut :


Mamat, NPM 0806443181


• Metode ini akan efisien dalam artian memberikan memberikan hasil lebih balk dari acak

sederhana jika variasi (standar deviasi) populasi dalam kelompok-kelompok lebih kecil

dari standar deviasi keseluruhan populasi.

• Sampel yang terambil akan mampu memberikan informasi yang lebih balk dan lebih

banyak karena perbedaan antar kelompok juga dapat dilakukan.

• Secara administratif, pelaksanaannya lebih mudah dari acak sederhana.

Meskipun demikian terdapat pula kelemahan yang harus dipertimbangkan :

• Sering tidak ada informasi awal yang tepat sebagai dasar pengelompokan, akibatnya

strata yang dibuat tidak sesuai dengan tujuan.

• Harus dibuat kerangka sampel yang terpisah dan berbeda untuk tiap kelompok.

2. Cluster Random Sampling = CRS (rancangan sampel acak metode bloking)

Metode pengambilan sampel bloking (cluster sampling) adalah metode yang digunakan untuk

memilih sampel yang berupa kelompok dari beberapa kelompok (groups atau cluster) dimana

setiap kelompok terdiri atas beberapa unit yang lebih kecil (elements). jumlah elements dari

masingmasing kelompok (size of the clusters) bisa sama maupun berbeda. Kelompok-kelompok

(groups) tersebut dapat dipilih balk dengan menggunakan metode acak sederbana maupun

acak sistimatis dengan pengacakan pada kelompok pertamanya saja.

Pengambilan Sampel Dengan Metode Bloking

Seperti halnya strata pada metode acak terstratifikasi, kelompok-kelornpok dalam populasi ini

juga bersifat bebas satu dengan yang lain (mutually exclusive). Tetapi jika anggota dari suatu

strata lebih bersifat homogen, maka anggota dari suatu kelompok adalah lebih bersifat

heterogen. Dengan demikian suatu kelompok adalah hampir sebagai cerminan dari

populasinya. Dengan demikian upaya pengamatan terhadap populasi dapat diwakili dengan

pengamatan terhadap beberapa kelompok (yang terpilih) saja.

Seperti telah dikemukakan sebelumnya, jumlah anggota kelompok ( M ) dalam setiap kelompok

(cluster) bisa sama maupun berbeda. Secara keseluruhan seluruh kelompok tersebut (N)

membentuk populasi sampel. Hanya pada kondisi-kondisi tertentu yang telah direncanakan,


Mamat, NPM 0806443181


maka jumlah anggota masing-masing kelompok bisa sama. Sebagai pengantar, bahasan atas

contoh berikut menggunakan jumlah anggota kelompok (M) yang sama.

Contoh:

Misalnya suatu penelitian ingin mengetahui tingkat kepemilikan jamban keluarga (JAGA) pada

suatu daerah. Di daerah tersebut terdapat 200 kepala keluarga (KK) dan ingin diambil 50 KK

sebagai responder (sampel). Secara geografis ternyata seluruh KK di daerah tersebut tersebut

dapat dikelompokkan dalam 20 kelompok/blok (cluster) lokasi yang berbeda dengan jumlah KK

pada masing-masing blok adalah sama. Dengan demikian diperoleh jumlah blok N = 20, dan

pada setiap blok terdapat 10 KK, sehingga M = 10.

Jika metode acak sederhana yang digunakan, maka harus diambil secara acak 50 KK dari 200 KK

yang ada dan ini berarti perlu disediakan data lengkap dari ke-200 KK itu. Peneliti akan

menghadapi kemungkinan diperolehnya KK pada lokasi yang sangat beragam/ berjauhan.

Dengan metode bloking, maka secara acak hanya tinggal diambil 5 blok (cluster) saja sebagai

contoh (n = 5) dan setiap KK dalam blok terpilih seluruhnya kemudian diambil sebagai sampel.

Dengan demikian diperoleh jumlah sampel sebanyak 5 blok kali 10 KK/blok. Dalam melakukan

pengacakan, peneliti hanya memerlukan data identitas (nomor) dari ke 20 blok saja untuk

digunakan dalam pengacakan. Resiko tersebarnya lokasi KK sampel dengan demikian juga dapat

dikurangi.

Secara keseluruhan metode pengambilan sampelnya adalah sebagai berikut :

1. Buat kerangka sampel yang terdiri dari daftar 20 blok KK dan beri nomor 1 sampai 20

pada masing-masing blok tersebut.

2. Dengan menggunakan tabel acak ambil 5 angka acak yang lebih kecil atau sama dengan

20. Ataupun dengan pengacakan sederhana menggunakan 20 kelereng bernomor 1

sampai 20, secara acak ambil 5 kelereng. jika misalnya angka dari tabel acak ataupun

kelereng yang terambil adalah nomor 7, 2, 11, 5 dan 19, maka data sekarang dapat

diambil dari setiap KK dalam blok-blok terpilih itu. Perhatikan gambar berikut :


Mamat, NPM 0806443181


Gambar 1 Metode Bloking dengan N= 20, M =10 dan n=5


Mamat, NPM 0806443181


Selanjutnya dari kelompok-kelompok yang terpilih sebagai sampel dapat diobservasi

kepemilikan jamban dari para KK. Hasil observasi ditampilkan dalam tabel 1 berikut:

Tabel 1 Pemilikan jamban (buah)


Mamat, NPM 0806443181


Keuntungan Dan Kerugian CRS

Terdapat dua keuntungan utama dari metode bloking ini. Pertama, tidak perlunya disusun

kerangka sampling dari seluruh populasi yang ingin diteliti, seperti jika digunakan metode acak

sederhana. Kerangka sampling cukup dibuat tentang bloking-bloking (clusters) yang ada. Ini

dimungkinkan karena pengacakan yang dilakukan cukup terhadap blok-bloknya saja dan bukan

pada seluruh individu dalam populasi yang bersangkutan.

Keuntungan kedua, meskipun kerangka sampling dari seluruh populasi sebenarnya dapat

disediakan/dibuat, metode bloking ini tetap akan menjadi lebih murah karena sampel yang

terambil pada akhirnya secara fisik akan terletak pada jarak/lokasi yang relatif berdekatan.

Dengan metode lainnya sampel yang terambil dapat sedemikian menyebarnya sehingga akan

diperlukan waktu, tenaga dan biaya yang lebih lama/banyak.

Sedangkan kelemahan dari metode ini adalah adanya kecenderungan kesamaan kondisi

diantara dua sampel yang berdekatan. jika pada metode lain sampel yang terambil berjauhan,

pada metode bloking ini masing-masing sampel dalam satu blok yang sama relatif akan

berdekatan sehingga kemungkinan terjadi keseragaman semakin besar. Misalnya dua rumah

tangga yang bersebelahan akan memiliki kesamaan kondisi yang relatif semakin banyak

daripada dua rumah tangga yang berjauhan. Keadaan ini akan semakin memperbesar kesalahan

sampel (sampling error) yang terjadi.

Meskipun memiliki kelemahan, metode ini dapat lebih dipilih dari pada yang lain jika memang

tidak dimiliki informasi/data yang lengkap tentang kerangka sampelnya, ataupun jika

pertimbangan biaya pendataan di lapangan yang rendah menjadi lebih penting daripada

ketepatan/presisi hasil yang diharapkan.

Documents

Tugas Metlit