merode Sampling (Probability Sampling

Dalam dunia setatistik kita akan selalu bersentuhan dengan yang namanya teknik sampling. Itu karena kita akn selalu bersentuhan dengan  sampel dan sampel  itulah yang sering kita teliti. Nah disini saya akan menjelaskan sedikit tentang teknik sampling.

teknik sampling adalah suateknikyang di gunakan untuk mengamikl sampel dari dalam populasi.

1.       Kenapa harus sampling

Kita menggunakan sampling karena tidak semua unsur dalam populasi dapat di teliti. Selain itu akan sangat sulit jika kita menggunakan populasi untuk penelitian dengan jumlah yang besar.

·         Mempelajari populasi malah bisa jadi hasilnya tidak akurat, terutama populasinya besar.

·         Mempelajari populasi bisa merusak : uji kualitas produksi (tidak mungkin diuji semua)

2.       Jenis teknik sampling

Teknik Sampling Random (Probability Sampling)

a.       Simple Random Sampling

b.      Stratified Sampling

c.       Cluster Sampling

d.      Systematical Sampling

Teknik Sampling Non-Random (Non Probability Sampling)

e.      Convenience Sampling

f.        Purposive Sampling

g.       Quota Sampling

h.      Snowball Sampling

·       Probability smpling

·         Menentukan probabilitas atau besarnya kemungkinan setiap unsur dijadikan sampel. Dalam merencanakan samplin probabilitas, idealnya peneliti telah memenuhi beberapa persyaratan berikut:

o   Diketahui besarnya populasi induk

o   Besarnya sampel yang diinginkan telah ditentukan

o   Setiap unsur atau kelompok unsur harus memiliki peluang yang sama untuk dijadikan sampel

a.       Random sampling

·         Pengambilan sampel dilakukan secara acak dengan terlebih dahulu disusun kerangka sampel.

·         Kerangka sampel bisa daftar nama, nomor urut dll yang penting setiap unit mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.

·         Pengambilan sampel dilakukan dengan cara undian/lotere.

·         Pengambilan sampel dengan menggunakan TAR (tabel angka random), yang ada disetiap buku sampling atau statistik.

b.      stratifikasi sampling

·         Populasi dianggap heterogen

·         Dikelompokkan: subpopulasi à anggota kelompok subpopulasi menjadi homogen

·         Dari tiap subpopulasi scr acak diambil anggota sampelnya

·         Berapa jumlah sampel yang diambil dari tiap populasi ?

a.       Jika jml elemen tiap populasi sama

                                                                                                                           i.      Misalnya jumlah sampel sdh diketahui mis. 150 à sama jmlhnya

b.      Jika jml elemen tiap populasi beda: A:10, B:20,C:30,D:40,

                                                                                                                           i.      nA=(10/100)x 150

c.       cara klaster

·         Simple random sampling dan stratified random sampling berasumsi ada list lengkap dari anggota populasi. Kalau tidak ada? Þ Cluster sampling bisa digunakan. Pertimbangan biaya juga merupakan alasan lainnya.

·         Populasi dibagi-bagi menjadi sekelompok kasus yang disebut clusters biasanya berdasarkan pembagian alami seperti lokasi, golongan sosioekonomi, dsb.

·         Beda dengan stratified: stratified mengambil sampel dari tiap strata, cluster sampling tidak mengambil sampel dari tiap cluster, hanya cluster yang dipilih saja.

·         Beda lainnya, bila stratifikasi subpopulasinya homogen, tapi bila subpopulasinya heterogen à klaster

·         Kurang akurat dibandingkan dengan simple random sampling atau stratified random sampling untuk jumlah n yang sama.

·         Akurasi dapat ditingkatkan dengan mengambil sampel dari cluster2 lain.

d.      Systematic sampling:

memilih kasus setiap interval dari list lengkap anggota populasi. Syaratnya dua:

Sampling interval (K)

Dan lokasi start.

Untuk non probability sampling akan dibahas pada bagian selanjutnya. 

terimakasih.

POPULASI DAN SAMPEL

Dalam dunia statistik kita akan selalu bertemu dengan yang namanya populasi dan sempel dalam sebuah penelitian. Nah kaliini saya akan sedikit menjelaskan tentang apa itu populasi dan sampel.

POPULASI

• Populasi dapat di artikan sebagai Sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan yang membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi yang akan diteliti harus didefinisikan dengan jelas sebelum penelitian dilakukan.
• Populasi dalam penelitian dapat pula diartikan sebagai keseluruhan unit analisis yang ciri-cirinya akan diduga.
  
  Unit analisis adalah unit/satuan yang akan diteliti atau dianalisis.

Menentuan populasi dibantu oleh 4 faktor :

•          Isi

•          Satuan

•          Cakupan (scope)

•          Waktu

Contoh:

•          Suatu penelitian tentang pendapatan keluarga  petani di   Kabupaten Jombang tahun 2005,

•          à maka populasinya dapat ditetapkan dengan 4 faktor tsb:

•          Isi              à Semua keluarga petani

•          Satuan    à Petani penggarap/pemiliktanah

•          Cakupan (scope)à Kabupaten Jombang

•          Waktu     à tahun 2005

Populasi dapat dibedakan  

Populasi target merupakan populasi yang telah ditentukan sesuai dengan permasalahan penelitian, dan hasil penelitian dari populasi tersebut ingin disimpulkan.

Populasi survei merupakan populasi yang terliput dalam penelitian yang dilakukan.

SAMPEL

Sampel adalah unsur-unsur yang diambil dari populasi.

Cara menentukan sample, agar memenuhi syarat

Teknik  (metode) penentuan sample yang ideal  memiliki ciri-ciri:

•          Dapat memberikan gambaran yang akurat tentang populasi

•          Dapat menentukan presisi

•          Sederhana sehingga mudah dilaksanakan

•          Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya murah.

Presisi=standard error, Nilai rata-rata populasi dikurangi nilai rata-rata sampel

Pola Data

Jenis Jenis Pola Data

Dalam dunia statistic kita akan selalu berkaitan dengan data karena statistic dan data adalah satu kestuan yang tidak dapat di pisahkan. Nah oleh karena itu disini saya akan ber bagi sedikit mengenai pola data. Dimana pola data di bagi menjadi empat yaitu:

                           i.            Stasioner

                                Stasioneritas berarti bahwa tidak terjadinya pertumbuhan dan penurunan data yang signifikan. Suatu data dapat dikatan stasioner apabila pola data tersebut berada pada kesetimbangan disekitar nilai rata-rata konstan dan variansi disekitar rata-rata tersebut konstan selama waktu tertentu (Makridakis dkk,1999). Untuk mengetahui apakah data memiliki pola stasioner dapat dilihat dari plot datanya.

                               Gambar 2.1 pola data stasioner

                         ii.            Trend

         Trend adalah suatu gerakan yang menunjukan arah perkembangan secara umum, yaitu kecenderungan menaik atau menurun (Supranto, 1983). Arah perkembangan secara umum di tunjukan dengan garis trend.

                                         Gambar 2.2 pola data trend

                       iii.            Seasonal atau Musiman

                    Musiman adalah pasang surut yang berlangsung kembali dalam waktu yang tidak lebih dari satu tahun (Subagyo, 2013). Dapat dikatakan bahwa musiman merupakan suatu pola yang berulang kembali dalam jangka waktu pendek.

           

                                  Gambar 2.3 pola data musiman

                       iv.            Seasonal trend

       Seasonal trend adalah pola data dimana dalam pola tersebut tidak hanya mengandung data musiman akan tetapi juga mengandung pola data trend.

                        Gambar 2.4 pola data trend musiman