Uploaded by User32257

10-11 UKURAN SAMPEL

advertisement
UKURAN SAMPEL
Ukuran sampel (sample size) adalah banyaknya individu, subyek atau elemen dari
populasi yang diambil sebagai sampel. Pengambilan sampel tidak dapat
digeneralisir berdasarkan ukuran populasi satu dan populasi lainnya. Terdapat
banyak sekali faktor yang menentukan ukuran suatu sampel penelitian. Misalnya,
homogenitas elemen populasi dan metode analisis yang akan digunakan.
Ada dua hal yang menjadi pertimbangan dalam menentukan ukuran sample, yaitu
presisi dan keyakinan (confidence). Presisi mengacu pada seberapa dekat taksiran
sampel dengan karakteristik populasi. Semakin dekat kita menginginkan hasil
sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian
yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel
yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar.
Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benarbenar berlaku bagi populasi.
Baik desain sampling maupun ukuran sampel penting untuk merepresentasikan
sampel secara umum. Jika desain sampel yang digunakan tidak benar, ukuran
sampel besar tidak akan merepresentasikan populasi kecuali ukuran sampel yang
digunakan sesuai dengan tingkat presisi dan keyakinan yang diharapkan yang
bagaimanapun juga akan berguna dalam mencapai tujuan penelitian. Karena itu,
keputusan dalam memilih sampel harus mempertimbangkan baik desain sampel
dan ukuran sampel.
1. Menentukan Ukuran Sampel
Berikut adalah ilustrasi untuk mengetahui bagaimana cara untuk
menentukan ukuran sampel yang dibutuhkan dalam penelitian. Seorang
manajer menginginkan tingkat keyakinan sebesar 95% untuk penarikan
bulanan bank yang diharapkan dengan interval sebesar kurang lebih $500.
Studi pada sample klien mengidentifikasikan bahwa rata-rata penarikan
memiliki standard deviasi sebesar $3500.
Untuk mengetahui ukuran sampel yang diperlukan adalah dengan
menggunakan formula berikut:
πœ‡ = 𝑋̅ ± 𝐾𝑆π‘₯Μ…
Karena tingkat keyakinannya sebesar 95%, nilai K yang digunakan sesuai
pada table t adalah sebesar 1,96. Estimasi interval sebesar $500 harus
mencakup penyebaran dari (1,96 x standard error).
500 = 1.96 × Sπ‘₯Μ… 𝑋̅
𝑆
Sπ‘₯Μ… =
βˆšπ‘›
255.10 =
3500
βˆšπ‘›
n = 188
Ukuran sampel yang diperoleh adalah 188. Namun, jika bank hanya
memiliki 185 klien, maka kita harus menggunakan formula koreksi untuk
mengetahui ukuran sampel yang sesuai dengan tingkat keyakinan dan
presisi untuk 185 klien. Formulanya adalah sebagai berikut:
Sπ‘₯Μ… =
𝑆
π‘βˆ’π‘›
× βˆš
π‘βˆ’1
βˆšπ‘›
N adalah jumlah elemen dalam populasi, n adalah ukuran sampel yang
diestimasi, Sπ‘₯Μ… adalah standard error, dan S adalah standard deviasi. Dengan
menggunakan formula koreksi dapat diketahui bahwa:
255.10 =
3500
× βˆš
βˆšπ‘›
n = 94
185 βˆ’ 𝑛
184
Untuk mengetahui dampak presisi dan/atau keyakinan ukuran sampel,
misalnya tingkat keyakinan diubah dari 95% menjadi 99% dengan interval
yang sama. Ukuran sampel yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
500
= 194.099
2.576
3500
194.099 =
βˆšπ‘›
n = 325
Dapat dilihat bahwa ukuran sampel pun naik dari 188 menjadi 325 seiring
dengan naiknya tingkat keyakinan. Karena itu, sebelum menentukan ukuran
sampel sebaiknya peneliti mempertimbangkan seberapa besar tingkat
presisi dan keyakinan yang dibutuhkan.
Besaran atau ukuran sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran
tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam
hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya
adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah
sampel.
Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel
(semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan
generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah
populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi
Dalam penelitian, kerangka teoritis memiliki beberapa variable dan muncul
pertanyaan yaitu bagaimana menentukan ukuran sampel jika semua faktor
diperhitungkan. Krejcie dan Morgan telah menyederhanakan penentuan
ukuran sampel yang terkandung pada table berikut.
2. Ukuran Sampel dan Kesalahan Tipe II
Ukuran sampel yang terlalu besar dapat menimbulkan masalah kecenderungan
timbulnya kesalahan tipe II dimana peneliti menerima hasil penelitian padahal
seharusnya hasil tersebut harus ditolak. Dengan adanya ukuran sampel yang
terlalu besar, bahkan korelasi lemah sekalipun dapat mencapai tingkat signifikansi
dan peneliti cenderung menerima bahwa hubungan signifikan pada sampel
tersebut adalah benar dalam populasinya, padahal sebenarnya tidak.
3. Signifkansi Statistik dan Praktis
Poin lain yang harus dipertimbangkan adalah bahkan dengan ukuran sampel
yang tepat adalah apakah signifikansi statistik lebih relevan daripada signifikansi
praktis. Sebagai contoh, korelasi sebesar 0,25 mungkin signifikan secara statistik
namun karena korelasi tersebut hanya menjelaskan sekitar 6% dari variansinya,
bagaimana pengaruhnya secara praktikal?
4. Aturan Praktis
Berikut adalah aturan praktis untuk menentukan ukuran sampel menurut
Roscoe :
a. Ukuran sampel yang digunakan lebih besar dari 30 dan kurang dari 500
b. Ketika sampel dipecah menjadi subsample, ukuran minimal sampel
adalah 30 untuk tiap kategori
c. Dalam penelitian multivariasi, ukuran sampel harus beberapa kali lebih
besar dari ukuran variabelnya
d. Untuk penelitian percobaan dengan tingkat pengendalian tinggi,
keberhasilan penelitian dapat dicapai dengan ukuran sampel kecil
sebesar 10 sampai 20.
5. Efisiensi dalam Sampling
Efisiensi dalam sampling tercapai ketika pada tingkat presisi yang
ditetapkan atau standard kesalahan, ukuran sampel dapat dikurangi, atau
untuk ukuran sampel (n) presisinya dapat ditingkatkan. Sifat dari penelitian
juga mempengaruhi ukuran sample. Untuk exploratory research design,
seperti yang digunakan dalam riset kualitatif, ukuran sample adalah khusus
kecil. Untuk conclusive research, seperti survey deskriptif, sample besar
yang akan digunakan.
Prosedur sampling acak sederhana tidak selalu pilihan efektif, desain
sampling probabilitas lainnya mungkin lebih efisien. Sampel acak bertingkat
bisa jadi paling efisien dan desain sampling tidak proporsional mungkin
pada beberapa kasus bisa jadi lebih efisien. Sampling cluster kurang efisien
dibandingkan sampling acak sederhana karena ada lebih banyak
homogenitas di antara subjek-subjek dalam cluster. Cluster bertingkat lebih
efisien daripada cluster satu tingkat karena ada lebih banyak heterogenitas
pada tahap-tahap awal.
Seringkali dijumpai pertukaran atau trade-off antara waktu dengan
biaya efisiensi dan efisiensi presisi. Pemilihan perencanaan sampling
tergantung pada tujuan penelitian, sebagaimana tingkat dan efisiensi yang
diharapkan.
SAMPLING DAN KAITANNYA DENGAN STUDI KUALITATIF
Sampling untuk studi kualitatif sama pentingnya dengan sampling untuk studi
kuantitatif. Sampling untuk penelitian kualitatif dimulai dengan mendefinisikan
secara tepat target populasinya. Teknik sampling yang biasa digunakan adalah
sampling nonprobabilistik karena tidak bertujuan untuk menarik kesimpulan
statistik.
Berikut adalah faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam penentuan
sampel untuk studi kualitatif : pentingnya keputusan, sifat dari penelitian, jumlah
variabel, sifat dari analisa, ukuran sample dalam penelitian sejenis, tingkat
luasnya akibat, tingkat penyelesaian, dan keterbatasan sumber.
Purposive sampling adalah teknik yang digunakan dalam penyelidikan kualitatif
dimana subjek dipilih berdasarkan keahlian dalam subjek yang diselidiki. Perlu
diingat bahwa subjek yang terpilih adalah karena mencerminkan keberagaman
populasi.
Salah satu bentuk sampling purposive adalah sampling teoritis yang
diperkenalkan oleh Glaser dan Strauss dalam teori dasar. Teori dasar menujukkan
bahwa teori akan muncul dari data melalui proses yang berulang yang melibatkan
sampling berulang, pengumpulan data, dan analisis data sampai kejenuhan
teoritis tercapai. Kejenuhan teoretis tercapai saat tidak ada lagi informasi baru
mengenai subjek yang muncul dari kejadian berulang dan biasanya dilakukan jika
populasi dianggap kecil.
Sampling teoretis dapat dimulai atau tidak dimulai dengan sampling purposive,
tetapi sampling subjek-subjek tambahan diarahkan oleh kerangka teoretis.
Sampling teoretis menurut Glaser terjadi ketika para analis bersama-sama
mengumpulkan, mengodekan, dan menganalisis data dan memutuskan data apa
yang akan dikumpulkan selanjutnya untuk mengembangkan teori.
Karena prediksi memungkinkan untuk dilakukan ketika kejenuhan teoretis
tercapai, Anda tidak dapat menentukan seberapa banyak subjek yang dibutuhkan
untuk dilakukan sampling pada awal penelitian. Anda akan melanjutkan
pengambilan sampling aturan umum dalam penelitian kualitatif sampai tidak ada
temuan baru yang muncul.
IMPLIKASI MANAJER
Pengetahuan mengenai desain sampel dan ukuran sampel membantu manajer
untuk memahami mengapa metode pengambilan sampel tertentu digunakan oleh
para peneliti. Hal tersebut juga membantu manajer memahami implikasi biaya
tiap-tiap desain dan trade-off antara presisi dan keyakinan dengan biaya serta
memudahkan manajer untuk memahami risiko yang diambil dalam
mengimplementasikan perubahan-perubahan berdasarkan hasil penelitian.
Pengetahuan ini juga membantu manajer menilai generalisasi penemuan dan
menganalisis implikasi percobaan yang dilakukan dalam sistem mereka.
Download
Random flashcards
Rekening Agen Resmi De Nature Indonesia

9 Cards denaturerumahsehat

Rekening Agen Resmi De Nature Indonesia

9 Cards denaturerumahsehat

Secuplik Kuliner Sepanjang Danau Babakan

2 Cards oauth2_google_2e219703-8a29-4353-9cf2-b8dae956302e

Card

2 Cards

Create flashcards