Teknik Sampling dalam Penelitian

Dosen  :  Dr. Muhammad Rusdi, M.Si

S A M P L I N G 

 

Oleh

Mohammad Wahyuddin (E 211 08 252)

JURUSAN ILMU ADMINISTRASI

FAKULTAS ILMU SOSIAL DAN ILMU POLITIK

UNIVERSITAS HASANUDDIN

MAKASSAR

KATA PENGANTAR

Puji Syukur kehadirat Allah SWT, karena rahmat dan hidayah-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan makalah ini sebagaimana mestinya.

Makalah ini merupakan salah satu kompetensi dasar bagi Mahasiswa tentang Metode Penelitian Administrasi . Adapun judul yang kami bawakan yaitu “Sampling"

Dalam penulisan makalah ini penulis menemukan kesulitan-kesulitan dan hambatan-hambatan terutama sulitnya mencari bahan bacaan sehingga Makalah ini jauh dari kesempurnaan yang diinginkan. Namun semuanya itu merupakan kesan suka duka yang tak mudah terlupakan dan menjadi pengalaman yang sangat berharga. Maka sehubungan dengan penyusunan makalah  ini apabila ada kekurangan atau kesalahan, hal itu tidaklah terlepas dari batasan ilmu pengetahuan yang dimiliki penulis, maka benarlah pepatah berbunyi :

“Tak Ada Gading Yang Tak Retak”

Untuk itu penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1.   Dr. Muhammad Rusdi, M.Si, sebagai Dosen Ilmu Administrasi di Unhas yang memberikan arahan dan pengetahuan tentang Metode Penelitian Administrasi.

2.   Keluarga yang senantiasa memanjatkan doa kepada Allah SWT demi tercapainya kesuksesan penulis dan tak henti-hentinya memberikan bantuan moril dan materil.

3.   Teman-teman Bravo yang senantiasa membantu dan memberikan dorongan.

Sebagai penulis, kami juga sangat mengharapkan saran dan kritik yang membangun kepada lapisan masyarakat terutama dari para rekan-rekan pembaca., demi kesempurnaan makalah berikutnya.

Kiranya Allah SWT memberikan imbalan yang setimpal, atas segala bantuan yang telah diberikan sehubungan dengan penyusunan Makalah ini.

Makassar,  April 2010  

Penulis

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL                                                                                           

KATA PENGANTAR                                                                                         i 

DAFTAR ISI                                                                                                        ii

BAB    I     PENDAHULUAN                                                                             1

BAB    II   PEMBAHASAN                                                                                2

A.     Terminologi sampling                                                                    2

B.     Batasan sampling                                                                           2

C.     Desain sampel                                                                                3

D.     Cluster and multistage sampling                                                    3

E.      Kapan menggunakan cluster sampling                                          5

F.      Ukuran Sampel                                                                              6

BAB    III  PENUTUP                                                                                          7

                   A.  Kesimpulan                                                                                    7

DAFTAR PUSTAKA                                                                                          8

BAB I

PENDAHULUAN

Peneliti adalah seorang yang mencari kebenaran maupun menguji akan kebenaran yang telah ada sebelumnya. Data merupakan bahan dasar seorang peneliti meramu penelitiannya untuk mendapatkan hasil sehingga dapat menguji akan tujuan ingin dicapainya. Di Anologikan peneliti ini sebagai Koki yang jago membuat makanan yang lezat, maka dari itu seorang koki yang hebat harus mencari dan meramu bahan-bahan makanan sehingga terciptalah inovasi makanan yang kreatif. Sama halnya dengan peneliti yang mencari data dari populasi. Populasi adalah total himpunan kesatuan yang lebih besar dimana peneliti akan menarik sampel. Sampel adalah sub himpunan kesatuan yang dipilih dari himpunan kesatuan sama lebih besar. Sub himpunan memberi data untuk mengestimasi karakteristik himpunan lebih besar itu. Maka dari itu peniliti harus memahami objek sebagai penyedia data tersebut.

Dalam makalah ini, penulis mencoba fokus pada pengambilan data melalui sampel yang ditarik dari populasi sehingga penulis dapat memberikan informasi kepada pembaca makalah ini begitu pentingnya memahami sampel sebagai objek seorang peniliti.

BAB II

PEMBAHASAN

A.  Terminologi Sampling

Sampel adalah sub himpunan kesatuan yang dipilih dari himpunan kesatuan sama lebih besar. Sub himpunan memberi data untuk mengestimasi karakteristik himpunan lebih besar itu.

Populasi adalah total himpunan kesatuan yang lebih besar dimana peneliti akan menarik sampel. Karakteristik populasi dan hubungan antar karakteristik itu disimpulkan dari data sampel. Populasi bisa berupa orang, bisa juga berupa satuan organisasi pemerintah, rumah tangga, perusahaan, arsip dan sebagainya.

Apakah anda meneliti kelompok 100, 1.000, atau 1.000.000, menarik sampel merupakan cara ekonomis dan efektif mempelajari anggota kelompok itu. Ini berlaku jika data anda bersumber dari responden individu, catatan kasus, agensi, atau data komputer. Orang yang tidak mengerti namanya sampel akan salah mengerti, salah memahami, dan mengira penelitian harus melibatkan semua populasi.

B.   Batasan Sampling

Batasan sampling. Untuk menyampling rumah tangga di suatu daerah, orang harus menyiapkan daftar nama setiap keluarga di daerah itu. Daftar lengkap jarang ada. Daftar apa saja yang dipakai dapat dinamakan batasan sampling. Bila tidak ada daftar, batasan bisa berupa prosedur serupa untuk mengidentifikasi satuan populasi. Batasan sampling bisa berupa satuan yang ditentukan bukan sebagai bagian dari populasi atau yang tidak termasuk sebagai anggota. Sampel rumah tangga misalnya ditarik dari buku telepon. Buku ini juga berisi bisnis yang bukan bagian dari populasi, dan rumah tangga yang tidak punya telepon atau tidak terdaftar dalam buku tidak dimasukkan. Masalah potensial dengan batasan sampling adalah bila daftar yang berupa kelompok beberapa unit, dan ternyata ada di antara unit itu terdaftar lebih dari sekali.

C.  Desain sampel

Desain sampel adalah prosedur untuk memilih unit dari populasi dalam bentuk sampel. Sampling fraction adalah persentase populasi yang dipilih untuk dijadikan sampel. Perbedaan antara probabilitas dengan non probabilitas desain sampel penting. Dengan probabilitas sampel, setiap unit populasi pasti memiliki peluang non nihil (nonzero) untuk menjadi sampel. Desain non-probabilitas menghalangi peneliti mengkalkulasi probabilitas unit mana dalam populasi yang akan dijadikan sampel. Dalam sampling non-probabilitas, prinsip lain berlaku duluan. Bila probabilitas sampel digunakan secara benar bias seleksi dapat dihindari, teori statistik digunakan untuk mengestimasi parameter dan mengevaluasi akurasi estimasinya.

D.  Cluster and multistage sampling

Pada sejumlah masalah sampling, unit populasi sudah terbentuk dalam kelompok atau cluster. Jika kita ingin menyurvei penduduk negara bagian dalam kaitannya dengan pemanfaatan layanan, maka unit analisanya bisa berupa individu penduduk. Tapi mereka dapat dikelompokkan menjadi cluster dalam beberapa cara. Dalam cluster sampling, kita pilih sampel kelompok dari batasan sampling dan mendapatkan informasi semua unit dalam kelompok yang dipilih. Jika semua unit dalam cluster yang dipilih dimasukkan ke dalam sampel, maka desainnya dinamakan cluster sampling. Jika sampel unit diambil dari setiap cluster yang dipilih, maka desainnya dinamakan multistage sampling.

Bila peneliti ingin mendapatkan data tentang penggunaan sarana kesehatan mental di lima negara bagian. Tahap di bawah ini akan menjadi pendekatan cluster sampling, multistage:

1.       Tahap satu: peneliti mengambil sampel dari unit yang lebih besar yang berisi cluster dengan unit yang lebih kecil. Pada kasus ini, county menjadi pilihan.

2.       Tahap dua: sampel dari wilayah lebih kecil—township—dipilih dari county yang dipilih sebelumnya.

3.       Tahap tiga: sampel dari daerah geografis juga kecil yang didasarkan dengan ukuran populasi, dipilih dari township yang ditentukan sebelumnya di tahap dua.

4.       Tahap empat: pilih sampel sebarang dari unit pemukiman—rumah, kondominium, dan departemen—dari unit yang lebih kecil yang ditentukan di tahap tiga.

5.       Tahap lima: pada tahap ini peneliti akan memasuki unit perumahan yang dipilih dan mewawancarai penghuninya. Tentu ia butuh beberapa prosedur untuk memilih penghuni yang akan diwawancarai, karena banyak lokasi perumahan yang mungkin berisi lebih dari satu penghuni dewasa.

E.   Kapan menggunakan cluster sampling

Cluster sampling direkomendasikan untuk penelitian yang menggunakan wilayah geografi yang luas. Tanpa kemampuan membatasi sampel untuk mengelompokkan wilayah, yaitu untuk cluster terpilih, biaya dan logistik menyebabkan sampling pada populasi yang menyebar luas menjadi sulit, bahkan tidak mungkin. Jika wawancara tatap muka yang digunakan mengambil data, sampel yang menyebar jarang pada wilayah yang cukup luas akan sangat mahal untuk dijangkau. Cluster sampling membantu menghemat biaya itu.

Cluster sampling juga digunakan karena tidak ada batasan sampling untuk unit analisa yang ada dan tidak ada yang bisa dilakukan. Cluster sampling membantu menutup kurangnya batasan sampling. Menggunakan kombinasi cluster dan multistage sampling membantu peneliti membuat batasan sampling untuk tahap akhir proses.

Meski cluster dan multistage sampling menghemat waktu perjalanan dan biaya, ia membutuhkan sampel yang lebih besar dari metode lainnya dengan level akurasi sama. Apa yang terjadi jika cluster awal yang akan disampel memiliki ukuran populasi yang sangat berbeda ? Jika salah satu dari cluster itu berisi proporsi populasi yang dignifikan, sampel multistage mudah sekali kehilangan cluster. Untuk menyesuaikan situasi ini, peneliti menggunakan teknik “probability proportional to size” atau PPS.

F.   Ukuran Sampel

Salah satu pertanyaan pertama yang ditanyakan administrator mengenai sampling ialah ketepatan ukuran sampel. Mereka yang tidak familiar dengan prosedur sampling dan teorinya menganggap bahwa penentu utama ukuran sampel ialah ukuran seluruh populasi. Namun untuk menentukan ketepatan ukuran sampel, pakar sampling harus mengetahui informasi lainnya.

Rumus menentukan besar sampel untuk karakteristik populasi yang dijabarkan dalam proporsi:

(skor-z sebagai taraf keyakinan)/akurasi

dimana

n           =    ukuran sampel (Ket: N besar kadang dipakai untuk menunjukkan ukuran populasi). Faktor penyesuai untuk ukuran populasi tidak dicantumkan)

p           =    proporsi populasi dalam satu kategori dengan variabel dikotomi. Batas  adalah standar deviasi proporsi dan ukuran variabilitas populasi.

skor-z   =    skor standar yang berhubungan dengan taraf keyakinan yang tepat. Diambil dari distribusi teoritis semua statistik sampel. Untuk taraf keyakinan 95 persen, skor-z sebesar 1.96, atau hampir 2.

DAFTAR PUSTAKA

O’Sullivan, Elizabethann, dkk. 2003. Research Methods for Public Administrators, Addison Wesley Publihser.