TEKNIK SAMPLING
SASARAN
Setelah selesai sesi ini peserta diharapkan memahami:
1. Teknik pengambilan sample responden
POPULASI Sample
Gabungan seluruh subkelompok
elemen yang memiliki populasi yang
serangkaian karakteristik terpilih untuk
yang sama berpartisipasi
Sensus dalam studi
terdiri dari
keseluruhan
elemen populasi
SAMPLE VS. SENSUS
Sample; memilih sejumlah Sensus; mengambil
elemen populasi untuk dijadikan seluruh elemen populasi untuk
objek riset dijadikan objek riset
Biaya Sample Sensus
Waktu Rendah Tinggi
Ukuran Populasi Cepat Lama
Varians dalam karakteristik Besar Kecil
Rendah Tinggi
PROSES PENGAMBILAN SAMPLE
Tentukan Tentukan Pilih teknik Tentukan Laksanakan
populasi bingkai sampling jumlah proses sampling
sasaran sampling sampel
Tentukan populasi Tentukan bingkai Pilih teknik sampling Tentukan jumlah Laksanakan proses
sasaran sampling sampel sampling
Populasi Sasaran • kumpulan elemen atau obyek yang memiliki informasi yang dicari oleh peneliti
dan akan dibuat kesimpulan
Elemen • obyek yang memiliki informasi yang dicari oleh peneliti dan yang akan diambil
kesimpulannya
Unit Sampling • unit dasar yang mengandung elemen populasi yang akan disampel
Proyek Toserba Unit Sampling Tingkatan Waktu
• Rumah Tangga • Kota besar Jakarta • Tahun 2013
Elemen
• Kepala rumah tangga laki-
laki atau perempuan yang
paling bertanggung jawab
untuk belanja di toserba
Proyek Revlon - Lipstik
Elemen Unit Sampling Tingkatan Waktu
• Kota besar Jakarta • Tahun 2013
• Perempuan yang • Perempuan 18+
berusia 18+ yang suka
menggunakan lipstik.
Tentukan populasi Tentukan bingkai Pilih teknik sampling Tentukan jumlah Laksanakan proses
sasaran sampling sampel sampling
Bingkai Sampling (Sampling Frame)
– Gambaran dari elemen yang menjadi target populasi.
– Terdiri dari daftar atau petunjuk untuk mengidentifikasi target populasi
Daftar pelanggan Buku Telepon
Direktori kota Peta Direktori alamat dari
asosiasi
Mendefinisikan kembali populasi menurut bingkai sampling.
Dengan menyaring responden dalam fase
pengumpulan data (demographi, penggunaan
produk, dsb)
Tentukan populasi Tentukan bingkai Pilih teknik sampling Tentukan jumlah Laksanakan proses
sasaran sampling sampel sampling
Teknik Sampling
Non Probability Probability
teknik sampling yang tidak menggunakan Prosedur yang didalamnya setiap elemen populasi mempunyai peluang
prosedur pemilihan melainkanmengandalkan tetap untuk dipilih menjadi sampel
judgement pribadi peneliti
Convenience Judgmental Quota Snowball Simple Systematic Stratified Cluster Others
Random
Proportioned Disproportio
ned
Tentukan populasi Tentukan bingkai Pilih teknik sampling Tentukan jumlah Laksanakan proses
sasaran sampling sampel sampling
Jumlah elemen-elemen yang akan dimasukkan ke dalam sampel.
• Faktor kuantitatif • Faktor kualitatif
Pendekatan statistik menggunakan mean 1. Pentingnya keputusan
dan proportion 2. Sifat riset
3. Jumlah variabel
4. Sifat analisis yang diinginkan
5. Jumlah sample yang pernah
digunakan pada penelitian sejenis
6. Incidence rates
7. Completion rates
8. Keterbatasan sumber daya
Tentukan populasi Tentukan bingkai Pilih teknik sampling Tentukan jumlah Laksanakan proses
sasaran sampling sampel sampling
• Memerlukan spesifikasi detail, mengenai keputusan
perancangan sampling berdasarkan:
Survey Telepon untuk memahami perilaku berpergian penduduk negara bagian Florida:
1. Populasi: orang dewasa yang memenuhi kualifikasi (elemen) di dalam rumah tangga
dengan nomor telepon (unit Sampling) di Negara bagian Florida (tingkatan) selama
periode survey (waktu);
2. Bingkai sampling: program komputer untuk menghasilkan nomor telepon secara acak;
3. Teknik sampling: sampling bertingkat. Populasi sasaran distratifikasi secara geografis
menjadi tiga wilayah: Florida utara, tengah dan selatan.
4. Jumlah sampel yang akan diimplementasikan: 868
Non Probability
Sampling
Convenience • Teknik sampling yang memperoleh sampel elemen yang mudah;
• Pemilihan unit sampling diserahkan terutama peneliti;
Judgemental • Disarankan untuk riset eksploratif untuk menghasilkan gagasan,
Quota
wawasan dan hipotesis;
Snowball • Tidak disarankan untuk melihat karakteristik.
• Contoh :
Use of students, and members of social organizations
Mall intercept interviews without qualifying the respondents
Department stores using charge account lists
“People on the street” interviews
A Graphical Illustration of Convenience Sampling
ABCDE Grup D terjadi untuk berkumpul pada
waktu dan tempat yang nyaman. Jadi
1 6 11 16 21 semua elemen dalam Grup ini dipilih.
2 7 12 17 22
3 8 13 18 23 Sampel yang dihasilkan terdiri dari
4 9 14 19 24 unsur 16, 17, 18, 19 dan 20. Catatan,
5 10 15 20 25
tidak ada unsur-unsur yang dipilih
dari kelompok A, B, C dan E.
Convenience • Sampling yang terdiri dari elemen populasi dipilih
secara positif berdasarkan judgement/ kualifikasi lain
Judgmental dari peneliti;
Quota • Bersifat subyektif dan nilainya tergantung dengan
Snowball peniliti.
• Contoh:
– Uji pasar yang dipilih untuk menentukan potensi
produk baru;
– Saksi ahli dalam persidangan
Graphical Illustration of Judgmental Sampling
A B CDE Peneliti menganggap kelompok B,
C dan E menjadi khas dan nyaman.
1 6 11 16 21
Dalam masing-masing kelompok
2 7 12 17 22 satu atau dua elemen yang dipilih
3 8 13 18 23 berdasarkan tipikalitas dan
4 9 14 19 24 kenyamanan. Sampel yang
5 10 15 20 25 dihasilkan terdiri dari elemen 8, 10,
11, 13, dan 24. Catatan, tidak ada
unsur-unsur yang dipilih dari
kelompok A dan D.
Convenience • Teknik sampling non probabilitas yang berupa sampling
Judgmental judgmental terbatas dua tahap, yaitu:
Quota 1. Mengembangkan kategori kendali atau kouta elemen populasi
(jenis kelamin, umur, ras);
Snowball
2. Elemen sampel dipilih berdasarkan kemudahan atau judgment.
Variable Komposisi Komposisi Sample
kontrol Populasi
% Number
Sex % 48 480
48 52 520
Male 52 100 1000
100
Female
A Graphical Illustration of Quota Sampling
A B CD E
1 6 11 16 21 Sebuah kuota satu elemen dari masing-
2 7 12 17 22 masing kelompok, A sampai E, dikenakan.
Dalam setiap kelompok, salah satu unsur
3 8 13 18 23 yang dipilih berdasarkan pertimbangan
atau kenyamanan. Sampel yang dihasilkan
4 9 14 19 24 terdiri dari unsur-unsur 3, 6, 13, 20 dan 22.
5 10 15 20 25
Convenience • Kelompok responden tertentu dipilih secara acak
Judgmental Responden berikutnva dipilih berdasarkan referensi atau
informasi responden sebelumnya;
Quota
• Proses: dilakukan secara bergelombang dengan
Snowball mendapatkan berbagai referensi;
• Tujuan: untuk membuat perkiraan karakteristik yang
jarang dalam populasi.
• Contoh: anggota minoritas yang tersebar, kelompok
duda atau janda berusia dari 35 tahun, dsb.
A Graphical Illustration of Snowball Sampling
Random Selection Referrals
ABCD E Elemen 2 dan 9 yang dipilih secara acak
1 6 11 16 21 dari kelompok A dan B. Elemen 2
22
2 7 12 17 mengacu elemen 12 dan 13. Elemen 9
3 8 13 18 23 merujuk
4 9 14 19
24 elemen 18. Sampel yang dihasilkan
5 10 15 20 terdiri dari unsur 2, 9, 12, 13, dan 18.
25 Catatan, tidak ada unsur-unsur dari grup
E.
Probability Sampling
Simple • Elemen populasi memiliki probabilitas terpilih
Random yang diketahui dan setara;
Systematic • Setiap elemen dipilih secara independen dari setiap
elemen lain dan sampel diambil melalui prosedur
Stratified acak dan bingkai sampling.
•Proportionate
•Disproportionate
Cluster
A GRAPHICAL ILLUSTRATION OF
SIMPLE RANDOM SAMPLING
ABCDE
1 6 11 16 21 Pilih lima nomor acak dari 1
sampai 25. Sampel yang
2 7 12 17 22 dihasilkan terdiri dari elemen
3 8 13 18 23 populasi 3, 7, 9, 16, dan 24.
4 9 14 19 24 Catatan, tidak ada unsur dari
Grup C.
5 10 15 20 25
Simple Random • Sampel dipilih dengan memilih secara acak titik awal
mengambil setiap elemen ke-i secara berurut dan
Systematic bingkai sampling;
Stratified • Interval sampling (i) ditentukan dengan membagi ukuran
populasi (N), dengan jumlah sampel (n) dan dibulatkan
•Proportionate ke bilangan asli terdekat;
•Disproportionate
• Contoh: (di mall & rumah)
Cluster
N: 100.000; n: 1000; maka i: 100
Pilih nomor acak 1-100.
Jika, nomor 23 maka nomor yang akan dipilih: 23, 123, 323, 423, 523,
dst.
A GRAPHICAL ILLUSTRATION OF
SYSTEMATIC SAMPLING
ABCDE Pilih nomor acak antara 1 dan 5,
1 6 11 16 21 mengatakan 2.
2 7 12 17 22 Sampel yang dihasilkan terdiri dari
3 8 13 18 23 populasi 2,
4 9 14 19 24 (2 +5 =) 7, (2 +5 = x2) 12, (2 +5 x3 =)
5 10 15 20 25 17, dan (2 +5 x4 =) 22. Catatan,
semua elemen yang dipilih dari satu
baris.
Simple Random • Sebuah proses dua langkah di mana populasi dipartisi
menjadi subpopulasi , atau strata
Systematic
• Strata harus saling eksklusif dan lengkap secara kolektif
Stratified dalam setiap elemen populasi harus diserahkan kepada
satu dan hanya satu stratum dan tidak ada unsur-unsur
•Proportionate populasi harus dihilangkan .
•Disproportionate
• Selanjutnya, unsur-unsur yang dipilih dari masing-
Cluster masing strata dengan prosedur random , biasanya SRS
.
• Tujuan utama dari stratified sampling adalah untuk
meningkatkan presisi tanpa meningkatkan biaya .
• Contoh: pemilihan survei kepuasan pelanggan internal
Simple Random 1. Populasi sasaran dibagi menjadi sub-sub populasi yang
Systematic bersifat mutually exhaustive;
Stratified 2. Sampel kelompok tertentu dipilih berdasarkan teknik
sampling probabilitas seperti sampling acak sederhana;
•Proportionate
•Disproportionate 3. Untuk setiap kelompok yang terpilih, seluruh elemen
Cluster dimasukkan ke dalam sampel elemen diambil secara
acak probabilistik.
Contoh:
Sampling area (kelompok-kelompok wilayah geografis, seperti
wilayah perumahan, dsb)
(+) / (-) TEKNIK SAMPLING NON PROBABILITY
Kekuatan (+) Kelemahan (-)
Sampling convinience Tidak mahal, menghabiskan waktu paling Bias pemilihan, sampel tidak mewakili,
sedikit, paling mudah tidak disarankan untuk riset deskriptif
atau riset kausal
Sampling judgmental Murah, mudah, tidak makan banyak • Tidak dapat digeralisasikan
waktu • subyektif
Sampling kouta Sampel dapat dikendalikan untuk • Bias pemilihan
karakteristik tertentu • tidak ada jaminan keterwakilan
Sampling Snowball Dapat memperkirakan karakteristik yang • Dapat menurunkan keterwakilan
jarang
(+) / (-) TEKNIK SAMPLING
PROBABILITY
Kekuatan (+) Kelemahan (-)
Sampling Sistematik • Meningkatkan keterwakilan Dapat menurunkan keterwakilan
• Lebih mudah dijalankan
• Bingkai sampling tidak penting
Sampling Stratified Memasukkan seluruh subpopulasi • Sulit menentukan variabel stratifikasi
penting, • tidak layak untuk menstratifikasikan
banyak variabel,
• mahal
Sampling Cluster • Mudah dijalankan • Tidak tepat, sulit menghitung dan
• biaya efektif menafsirkan hasil
Kondisi yang mendukung penggunaan
Faktor Sampling Non Probabilitas Sampling Probabilitas
Sifat riset Eksploratif Konklusif
Besaran relative kesalahan
sampling dan non sampling Kesalahan non sampling lebih Kesalahan sampling lebih besar
Variabilitas populasi besar
Pertimbangan statistik Heterogen (Tinggi)
Kondisi operasi Homogen (rendah) Positif
Negatif Negatif
Positif
UKURAN SAMPEL
Krejcie dan Morgan
Populasi Sampel Populasi Sampel Populasi Sampel Populasi Sampel
140 103 440 201 2000 322
55 150 108 460 205 2200 327
160 113 480 210 2400 331
10 10 170 118 484 214 2600 335
180 123 500 217 2800 338
15 14 190 127 550 226 3000 341
200 132 600 234 3500 346
20 19 210 136 650 242 4000 351
220 140 700 248 4500 354
25 24 230 144 750 254 5000 357
240 148 800 260 6000 361
30 28 250 152 850 265 7000 364
260 155 900 269 8000 367
35 32 270 159 950 274 9000 368
280 162 1000 278 10000 370
40 36 290 165 1100 285 15000 375
300 169 1200 291 20000 377
45 40 320 175 1300 297 30000 379
340 181 1400 302 40000 380
50 44 360 186 1500 306 50000 381
380 191 1600 310 75000 382
55 48 400 192 1700 313 382
420 196 1800 317 100000 384
60 52 1000000
65 56
70 59
75 63
80 66
85 70
90 73
95 76
100 80
110 86
120 92
130 97
CONTOH BILANGAN ACAK
PPM - M anajemen
Jl. M enteng Raya No. 9 Jakarta 10340
I N D O N ESI A
Telp. +62 21 230 0313
Fax +62 21 230 2051
w w w.ppm-manajemen.ac.id