RIZKIANTO HADIRUN 17-630-028

NAMA  : RIZKIANTO HADIRUN

NPM     : 17-630-028

KELAS : A

TUGAS : STASTIK DAN PROBABILITAS

PEMBAHASAN SUMBER DATA DAN SAMPEL

1.       Pengertian Sumber Data
Sumber data dalam penelitian adalah subjek dari mana data dapat diperoleh. Apabila peneliti menggunakan kuesioner atau wawancara dalam pengumpulan datanya, maka sumber data disebut responden, yaitu orang yang merespon atau menjawab pertanyaan-pertanyaan peneliti, baik pertanyaan tertulis maupun lisan. Apabila peneliti menggunakan teknik observasi,maka sumber datanya bida berupa benda, gerak atau proses sesuatu. Peneliti yang mengamati tumbuhnya jagung, sumber datanya adalah jagung, sedang objek penelitiannya adalah pertumbuhan jagung. Apabila peneliti menggunakan dokumentasi, maka dokumen dan catatanlah yang menjadi sumber data, sedang isi catatan merupakan subjek penelitian atau variabel penelitian.

Sumber data penulis mengklasifikasikannya menjadi 3 tingkatan huruf P dari bahasa inggris, yaitu :
P = Person, sumber data berupa orang
Yaitu sumber data yang bisa memberikan data berupa jawaban lisan melalui wawancara atau jawaban tertulis melalui angket.
P = Place, sumber data berupa tempat
Yaitu sumber data yang menyajikan tampilan berupa keadaan diam dan bergerak. Diam, misalnya ruangan, kelengkapan alat, wujud benda, warna, dan lain-lain. Bergerak, misalnya aktivitas, kinerja, laju kendaraan, ritme nyanyian, gerak tari, sajian sinetron, kegiatan belajar-mengajar, dan lain sebagainya. Keduanya merupakan objek untuk penggunaan metode observasi.
P = Paper, sumber data berupa simbol
Yaitu sumber data yang menyajikan tanda-tanda berupa huruf, angka, gambar, atau simbol-simbol lain. Dengan pengertiannya ini maka “paper” bukan terbatas hanya pada kertas sebagaimana terjemahan dari kata “paper” dalam bahasa inggris, tetapi dapat berwujud batu, kayu, tulang, daun lontar, dan sebagainya, yang cocok untuk penggunaan metode dokumentasi.

Sumber data dilihat dari subjek dimana data menempel. Sehubungan dengan wilayah sumber data yang dijadikan subjek peneliti ini, maka dikenal ada 3 jenis penelitian :
a. Penelitian populasi.
b. Penelitian sampel.
c. Penelitian kasus.

2. Pengertian Populasi
Populasi adalah keseluruhan subjek penelitian. Apabila seseorang ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi. Studi atau penelitiannya juga disebut studi populasi atau studi sensus.

Dilihat dari jumlahnya populasi dapat dibedakan menjadi :
a. Jumlah terhingga ( terdiri dari elemen dengan jumlah tertentu )
b. Jumlah tak hingga ( terdiri dari elemen yang sukar sekali dicari batasannya.

Penelitian populasi dilakukan apabila peneliti ingin melihat semua liku-liku yang ada di dalam populasi. Oleh karena itu subjeknya meliputi semua yang terdapat di dalam populasi, maka juga disebut sensus.

Objek pada populasi diteliti, hasilnya dianalisis, disimpulkan, dan kesimpulan itu berlaku untuk seluruh populasi. Penelitian populasi hanya dapat dilakukan bagi populasi terhingga subjeknya tidak terlalu banyak.

3. Pengertian Sampel
Sampel adalah sebagian atau wakil dari populasi yang diteliti. Dinamakan penelitian sampel apabila kita bermaksud untuk menggeneralisasikan hasil penelitian sampel. Penelitian sampel baru boleh dilaksanakan apabila keadaan subjek di dalam populasi benar-benar homogen. Apabila subjek populasi tidak homogen, maka kesimpulannya tidak boleh diberlakukan bagi seluruh populasi

Ada beberapa keuntungan jika kita menggunakan sampel yaitu :
a. Karena subjek pada sampel lebih sedikit dibandingkan dengan populasi, maka kerepotannya pun berkurang.
b. Apabila populasinya terlalu besar, maka dikhawatirkan ada yang terlewati.
c. Dengan penelitian sampel, maka akan lebih efisien.
d. Ada kalanya penelitian dengan populasi berarti deskruktif (merusak).
e. Ada bahaya bias dari orang yang mengumpulkan data.
f. Ada kalanya memang tidak dimungkinkan melakukan penelitian 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 benar-benar  berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0

 – 

 100%. Keyakinan 95% adalah tingkat lazim yang digunakan pada penelitian sosial / bisnis. Makna dari keyakinan 95%

(alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnya”.

Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli. Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100. juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif. Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sampel : Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian. Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20 Arikunto Suharsimi (2005) memberikan pendapat sebagai berikut :

“..jika peneliti memiliki beberapa ratus subjek dalam populasi, maka mareka dapat menentukan

kurang lebih 25

 – 

 30% dari jumlah tersebut. Jika jumlah anggota subjek dalam populasi hanya meliputi antara 100

 – 

 150 orang, dan dalam pengumpulan datanya peneliti menggunakan angket, maka sebaiknya subjek sejumlah itu diambil seluruhnya. Namun apabila peneliti menggunakan teknik wawancara dan pengamatan, jumlah tersebut dapat dikurangi menurut teknik sampel dan sesuai dengan kemampuan peneliti. Besaran atau jumlah 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.

 

 Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain : 1. Rumus Slovin n = N/N(d)2 + 1 n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05. Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :  N = 125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95 2. Tabel Isaac dan Michael Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan  jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki. 3.3

Teknik Sampel Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling. Dalam pengambilan sampel cara probabilitas besarnya peluang atau probabilitas elemen  populasi untuk terpilih sebagai subjek diketahui. Sedangkan dalam pengambilan sampel dengan cara nonprobability besarnya peluang elemen untuk ditentukan sebagai sampel tidak diketahui. Menurut Sekaran (2006), desain pengambilan sampel dengan cara probabilitas jika representasi sampel adalah penting dalam rangka generalisasi lebih luas. Bila waktu atau faktor lainnya, dan masalah generalisasi tidak diperlukan, maka cara nonprobability biasanya yang digunakan. 1. Probability Sampling Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel random sampling, sistematis sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling. · Simple random sampling Teknik ini adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.

Misalnya :

Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah heterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidang kerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh sampel. · Disproportionate Stratified Random Sampling Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan  proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota  populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya. Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu : SMP : 100 orang SMA : 700 orang DIII : 180 orang S1 : 10 orang S2 : 10 orang Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel · Cluster Sampling Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik  proporsional stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda. Contoh : Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat  banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut : Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.

 

Tahap kedua, mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan. 2. Non Probabilty Sampel  Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling. · Sampling Kuota Sampling Kuota adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari  populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan. Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah. · Sampling Insidential Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel. Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel. · Sampling Purposive Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif. · Sampling Jenuh Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100.

 

 Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian. · Snowball Sampling Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju. Misalnya akan dilakukan penelitian tentang  pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden terus  berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti. Teknik ini juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif.

Penentuan Sampel Penelitian

Dalam penelitian, tidak selamanya seluruh populasi dijadikan objek/subjek yang diteliti, diungkap data-datanya, dikaji karakteristiknya. Dalam kasus dimana jumlah populasi penelitian sangat banyak, maka dengan alas an-alasan tertentu peneliti dimungkinkan untuk mengambil sebagian saja dari jumlah populasi tersebut untuk dijadikan objek/subjek penelitian. Jadi bila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga, dan waktu maka peneliti dapat mengunakan sample yang diambil dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sample tersebut kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi. Untuk itu sample yang diambil dari populasi haruslah benar-benar mewakili populasi (representative).

       Sampling adalah kegiatan menentukan sampel. Sampel adalah sebagian dari populsi yang dijadikan sebagai objek penelitian, dengan kata lain sampel sebagai wakil dari populasi.  Dalam pengambilan sampel yang perlu diperhatikan  adalah bahwa karakteristik yang ada dalam populasi harus terwakili oleh sampel.  Dengan pertimbangan akademik dan non akademik, populasi dapat diwakili oleh sebagian anggotanya yang disebut sampel.  Namun, hasil penelitian tidak akan berkurang bobot dan akurasinya karena sampel memiliki karakter yang sama dengan populasi sehingga informasi yang digali dari sampel sama dengan karakter yang berlaku pada populasi  (demikian harapan peneliti)

Pengenalan dan Pengoperasian Besar Sampel dan Sumber Data

SUMBER DATA

Sumber data terbagi menjadi dua yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung (dari tangan pertama), sementara data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti dari sumber yang sudah ada.

Contoh data primer adalah data yang diperoleh dari responden melalui kuesioner, kelompok fokus, dan panel, atau juga data hasil wawancara peneliti dengan nara sumber.

Contoh data sekunder misalnya catatan atau dokumentasi perusahaan berupa absensi, gaji, laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan pemerintah, data yang diperoleh dari majalah, dan lain sebagainya.

Kaitan antara Populasi dan Sampel Dalam Penelitian

 

1. Asumsi-Asumsi dalam Penentuan Sampel

        Untuk memperoleh sampel yang representatif (memenuhi asas keterwakilan), maka seeorang peneliti harus memahami teknik-teknik dalam menentukan sampel (sampling technique). Suatu metode/teknik pengambilan sampel yang baik dan ideal harus mempunyai sifat-sifat  harus mempunyai sifat-sifat sebagai berikut: (1) Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti; (2) Dapat menentukan presisi (precission) dari hasil penelitian dengan menentukan penyimpangan baku dari taksiran yang diperoleh. Presisi adalah tingkat ketetapan yang ditentukan oleh perbedaan hasil yang diperoleh dari sampel dibandingkan hasil yang diperoleh dari populasi; (3)  Sederhana, sehingga mudah untuk dilaksanakan; dan (4)  Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah-rendahnya.

  Berapakah ukuran besarnya jumlah sampel (sample size) yang harus diambil agar memperoleh data yang representatif dari populasinya?. Ada 4 (empat) faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian, yaitu:

(a) Derajat Keseragaman dari populasi (Degree of Homogenitas).

     Semakin seragam populasi, maka semakin kecil jumlah sampel yang dapat diambil. Apabila populasi seragam sempurna (completely homogenious) maka satu satuan elementer saja dari seluruh populasi itu sudah cukup representatif untuk diteliti. Sebaliknya, apabila populasi secara sempurna tidak seragam, maka hanya pencacahan lngkaplah yang dapat memberikan gambaran yang representatif.

(b) Presisi yang Dikehendaki dari Penelitian.

      Semakin tinggi presisi yang dikehendaki, semakin besar jumlah sampel yang harus diambil. Jumlah sampel yang besar cenderung akan memberikan penduga (taksiran) yang lebih mendekati nilai sesungguhnya dari populasi. Tedapat hubungan (korelasi) yang negatif antara besarnya sampel yang diambil dengan besarnya tingkat kesalahan (error). Semakin besar jumlah sampel, maka semakin kecil tingkat kesalahan (penyimpangan) terhadap nilai populasi.

(c) Rencana Analisa.

      Jumlah sampel juga tergantung dari kebutuhan yang disesuaikan dengan rencana analisa data. Misalnya; apakah teknik analisa data menggunakan statistik parametrik atau non-parametrik.

(d) Biaya, waktu dan Tenaga

      Besarnya biaya yang tersedia, keterbatasan waktu untuk penelitian, serta jumlah tenaga peneliti merupakan faktor yang juga bisa dijadikan alasan dalam penentuan sampel.

2.       Kerangka Sampling (Sampling Frame)

Kerangka Sampling adalah daftar dari semua unsure sampling. Suatu kerangka sampling yang baik harus memenuhi syarat-syarat sebagai berikut: (1) Harus meliputi seluruh unsure sampel (tidak satu unsure pun yang tertinggal); (2) Tidak ada unsure sampel yang dihitung dua kali; (3) Harus up to date (data terbaru); (4) Batas-batasnya harus jelas, misalnya batas wilayah, kategori, dsb.; dan (5) Harus dapat dilacak di lapangan