Analisis Sistem Informasi Part 3 ( Tipe Sampling)

Judul Tugas : Tugas ASI ke-3

Nama : Nur Amirulloh

NIM :10.41010.0100

Dosen : Didiet Anindita A.

Postingan saya kali ini berhubungan dengan tipe sampling beserta contohnya dan cara menentukan ukuran sample. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat di bawah ini.

Tipe sampling ada  4 :

1.   Convenience adalah non-probabilitas sampling teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan saja, anggota populasi yang ditemui peneliti dan bersedia menjadi responden dijadikan sampel. Biasanya disebut juga incidental, accidental, haphazard, fortuitous, dan captive sampling.

Dalam memilih sampel ini, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut. Jenis sampel ini sangat baik jika dimanfaatkan untuk penelitian penjajagan, yang kemudian diikuti oleh penelitian lanjutan yang sampelnya diambil secara acak (random). Beberapa kasus penelitian yang menggunakan jenis sampel ini,  hasilnya ternyata kurang obyektif.

Contoh : Seorang peneliti ingin mengetahui partisipasi orang tua murid dalam meningkatkan prestasi belajar anak-anaknya. Peneliti mengambil sebagai sampel tetangganya, temannya, kerabatnya, sejawatnya, dan kenalannya yang semuanya termasuk kategori “anggota populasi penelitian” (dalam hal ini orang tua murid). Ini termasuk convenience sampling, pengambilan sampel dengan cara yang paling mudah, paling tidak sulit, paling nyaman.

2.   Purposive adalah metode penetapan sample dengan kriteria-kriteria tertentu. Peneliti menggunakan expert judgement untuk memilih kasus-kasus yang “representatif” atau “tipikal” dari populasi.

Berapa banyak sampel purposif diambil? Rumusnya sederhana: sebanyak yang dianggap cukup memadai untuk memperoleh data penelitian yang mencerminkan (representatif) keadaan populasi. Maksudnya, data dari sampel purposif tersebut dianggap sudah bisa menggambarkan (menjawab) apa yang menjadi tujuan dan permasalahan penelitian. Tentu tidak bagus kalu cuma satu dua orang. Sebanyak mungkin jauh lebih baik. Angka pasti? Tidak ada. Perhatikan perkiraan “anggota populasi” yang ada di “area”.

Contoh : meneliti kasus tawuran pelajar. Sudah diketahui umum bahwa yang suka tawuran itu hanya dari beberapa sekolah tertentu saja (antar sekolah tertentu). Jadi, secara sengaja (purposive) Anda lakukan perburuan (hunting) sampel murid yang suka tawuran ke sekolah-sekolah tertentu itu saja, tak perlu semua sekolah dimasuki, atau disampel. Di sekolah itu saja pun mungkin Anda harus cukup lama berakrab-akrab dulu dengan murid-murid sebelum mendapatkan sampel para petawur itu. Jangan begitu datang langsung “to the point” mencari dan mewawancarai petawur. Bisa terjebak, salah “tangkap,” dan mendapatkan informasi yang bias.

3. Simple random adalah cara pengambilan sampel dimana setiap unsur yang membentuk populasi diberi kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel, cara ini akan sangat mudah apabila telah terdapat daptar lengkap unsur-unsur populasi. Prosedur yang cukup akurat untuk pengambilan sampel secara acak adalah dengan menggunakan tabel angka acak (Table of random numbers), disamping itu dapat pula dilakukan dengan cara mengundi. 

Pengambilan sampel acak yang dilakukan sesuai prosedur sama sekali bukan jaminan bahwa suatu sampel akan menjadi representasi sempurna dari populasi, karena bisa saja terjadi pengambilan sampel secara random dalam kenyataannya menghasilkan suatu sampel yang unik, akan tetapi perlunya pengambilan sampel secara acak harus dipahami dalam konteks proses kemungkinan, apabila sampel acak diambil dari suatu populasi secara berulang-ulang, maka secara umum seluruh sampel tersebut akan mampu memberikan estimasi yang lebih akurat terhadap populasi, demikian juga variabilitas atau kekeliruan dapat diestimasi dan uji signifikansi statistik  juga menunjukan probabilitas hasil dengan mempertimbangkan kekeliruan pengambilan sampel (Sampling Error).

Teknik sampling secara random dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

a. Menggunakan cara undian.

b. Menggunakan tabel bilangan random.

Contoh : dalam populasi ada wanita dan pria, atau ada yang kaya dan yang miskin, ada manajer dan bukan manajer, dan perbedaan-perbedaan lainnya.  Selama perbedaan gender, status kemakmuran, dan kedudukan dalam organisasi, serta perbedaan-perbedaan lain tersebut bukan merupakan sesuatu hal yang penting dan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel secara acak sederhana. Dengan demikian setiap unsur populasi harus mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel.

  4. Complex random adalah sampel ini sangat sesuai untuk    menganalisis sistem pada beberapa sampling, diantaranya :

· sampling sistematis, sampling probabilitas yang paling sederhana, misalnya memilih mewawancarai setiap orang ke- k dari daftar pegawai perusahaan.

·     sampling mewakili, adalah proses mengidentifikasi subpopulasi dan kemudian menyeleksi objek atau orang yang dibuat sampling di dalam subpopulasi tersebut, sehingga pengumpulan data secara efisien.

·      sampling kelompok, menyeleksi sekumpulan dokumen atau orang untuk studi yang dilakukan, misalnya sebuah organisasi mempunyai 20 cabang yang tersebar, kemudian dipilih satu atau dua diantaranya berdasarkan asumsi keduanya memiliki kekhasan sendiri.

cara menentukan ukuran sample beserta contohnya :

Ukuran sampel atau besarnya sampel yang diambil dari populasi, merupakan salah satu faktor penentu tingkat kerepresentatifan sampel yang digunakan. Menurut I Gusti Bagoes Mantra dan Kasto dalam buku yang ditulis oleh Masri Singarimbun dan Sofian Effendi, Metode Penelitian Survai (1989), menyatakan bahwa sebelum kita menentukan berapa besar ukuran sampel yang harus diambil dari populasi tertentu, ada beberapa aspek yang harus dipertimbangkan yaitu:

1. Derajat Keseragaman Populasi (degree of homogenity). Jika tinggi tingkat homogenitas populasinya tinggi atau bahkan sempurna, maka ukuran sampel yang diambil boleh kecil, sebaliknya jika tingkat homogenitas populasinya rendah (tingkat heterogenitasnya tinggi) maka ukuran sampel yang diambil harus besar. Untuk menentukan tingkat homogenitas populasi sebaiknya dilakukan uji homogenitas dengan menggunakan uji statistik tertentu.

2. Tingkat Presisi (level of precisions) yang digunakan. Tingkat presisi, terutama digunakan dalam penelitian eksplanatif, misalnya penelitian korelasional, yakni suatu pernyataan peneliti tentang tingkat keakuratan hasil penelitian yang diinginkannya. Tingkat presisi biasanya dinyatakan dengan taraf signifikansi (α) yang dalam penelitian sosial biasa berkisar 0,05 (5%) atau 0,01 (1%), sehingga keakuratan hasil penelitiannya (selang kepercayaannya) 1–α  yakni bisa 95% atau 99%. Jika kita menggunakan taraf signifikansi 0,01 maka ukuran sampel yang diambil harus lebih besar daripada ukuran sampel jika kita menggunakan taraf signifikansi 0,05.

3. Rancangan Analisis. Rancangan analisis yang dimaksud adalah sesuatu yang berkaitan dengan pengolahan data, penyajian data, pengupasan data, dan penafsiran data yang akan ditempuh dalam penelitian.

4. Alasan-alasan tertentu yang berkaitan dengan keterbatasan-keterbatasn yang ada pada peneliti, misalnya keterbatasan waktu, tenaga, biaya, dan lain-lain.

  Selain mempertimbangkan faktor-faktor di atas, beberapa buku metode penelitian menyarankan digunakannya rumus tertentu untuk menentukan berapa besar sampel yang harus diambil dari populasi. Jika ukuran populasinya diketahui dengan pasti, Rumus Slovin di bawah ini dapat digunakan.

Rumus Slovin:

N

n =    ———

1        + Ne²

Keterangan;

n = ukuran sampel

N = ukuran populasi

e = kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang ditololerir, misalnya 5%.

Batas kesalahan yang ditolelir ini untuk setiap populasi tidak sama, ada yang 1%, 2%, 3%, 4%,5%, atau 10%.

Jika ukuran populasinya besar yang didapat dari pendugaan proporsi populasi, maka Rumus Yamane yang harus digunakan.

N

n =    ———–

Nd² + 1

d = batas toleransi kesalahan pengambilan sampel yang digunakan.

Misalnya, kita ingin menduga proporsi pembaca koran dari populasi 4.000 orang. Presisi ditetapkan di antara 5% dengan tingkat kepercayaan 95%, maka besarnya sampel adalah:

4000

n =       ————————-     = 364

4000 x (0,05)² + 1