Kamis, 10 Desember 2009

SAMPEL DAN POPULASI

POPULASI DAN SAMPEL

A. Pendahuluan
Penggunaan metode statistik dalam penelitian ilmiah sebetulnya telah dirintis oleh F. Galton pada tahun 1880 dengan menggunakan korelasi dalam pelenitian ilmu hayat. Karena pentingnya metode statistik ini yang banyak penerapan di bidang biologi, pertanian, ekonomi, ilmu sosial dan sebagainya, serta mengalami kemajuan yang sangat pesat maka R.Fisher pada tahun 1918 – 1935 memperkenalkan analisa varians ke dalam literatur statistik. Metode statistik ini merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan yang pesat. Metodenya berkembang sejajar dengan penemuan-penemuan penting oleh para matematis dan statistisi guna menjawab persoala-persoalan yang ditelitinya.
Pada mulanya statistik diartikan sebagai keterangan-keterangan yang dibutuhkan oleh negara atau lembaga tertentu. Perkembangan selanjutnya statistik diartikan sebagai data kuantitatif baik yang masih belum tersusun maupun yang telah tersusun dalam bentuk tabel. Perngertian statistik sebagai data kuantitatif sebetulnya mengaburkan perbedaan antara data kuantitatif itu sendiri dengan metode guna membuat data kuantitatif tersebut “berbicara”. Maka Croxton dan Cowden (1943) berpendapat bahwa kumpulan angka-angka tersebut dinamakan data atau angka saja, dan jangan diartikan sebagai statistik. Sehingga hekekatnya statistik adalah metode atau azas guna mengerjakan atau memanipulasi data kuantatif agar angka-angka tersebut “berbicara”.


Apakah Metode Statistik itu?
Metode statistik modern sebetulnya sudah merupakan ilmu pengetahuan, karena ilmu pengetahuan tersebut meliputi segala metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan, dan menganalisa data kuantatif. Bagi statistisi praktek, pengumpulan, pengolahan, penyederhanaan, penyajian dan analisa data secara deskriptif memang merupakan bagian yang terpenting dari seluruh profesinya. Meskipun persoalan-persoalan pelik acap kali timbul, tetapi sifat-sifatnya non matematis dan sebagian besar usaha pengumpulan, pengolahan, penyederhaan, penyajian, dan analisa data secar deskriptif bersifat rutin. Metode statistik diskriptif oleh Croxton dan Cowden, adalah metode pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan memberi tekanan pada tehnik pengumpulan, mengolah, menyederhanakan, menyajikan, dan menganalisa data kuantitatif secara diskriptif agar dapat memberikan gambaran yang teratur tentang suatu peristiwa.
Sudah tentu analisa macam apa yang harus dikerjakan akan tergantung pada data yang tersedia dan maksud serta tujuan analisa itu sendiri. Dengan kata lain interpretasi dari suatu kajian data adalah sebagai penarikan kesimpulan dari hasil analisa yang dilakukan atas dasar data kuantitatif yang terbatas. Anto Dajan (1990) memberikan contoh sebuah perusahaan industri lampu pijar memiliki kemungkinan untuk memprodusir lampu pijar selama perusahaan tersebut masih aktif. Bila kita ingin menyelidiki atau menentukan usia rerata lampu tersebut, jumlah lampu pijar yang harus kita ukur usianya dan hitung rerata seharusnya meliputi seluruh lampu pijar yang dapat dihasilkan oleh perusahaan tersebut. Usia lampu-lampu pijar yang diproduksir perusahaan membentuk data kuantitatif yang dinamakan populasi (population) atau universum (universe). Populasi sedemikian itu dapat bersifat terbatas tetapi juga dapat bersifat tak terbatas. Karakteristik populasi sedemikian itu disebut parameter. Rerata, deviasi standar, ataupun median usia lampu pijar merupakan parameter universum atau perameter populasi. Dalam ilmu statistik kita mengenal metode yang lebih efektif guna menentukan rerata usai lampu tersebut, tanpa harus menghitung dari populasinya. Kita hanya perlu mengumpulkan data dari beberapa lampu pijar tersebut yang dipilih secara random atau acak dari populasinya serta kemudian menentukan reratanya. Rerata yang dihitung dari sampel acak tersebut dinamakan sampel random. Sedangkan kuantitas yang dihitung dari sebuah sampel demikian dinamakan statistik sampel.
Melihat permasalahan diatas metode statistik seharusnya merupakan metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan,menganalisa, dan menginterpretasi data kuantitatif. Metode ini tidak saja dapat memberikan tehnik pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisa data, melainkan juga memberikan tehnik penarikan kesimpulan tentang ciri-ciri populasi tertentu dari hasil perhitungan sampel yang dipilih secara random dari populasi.
Pada hakekatnya penarikan kesimpulan tentang parameter populasi atas statistik sampel tidak pernah menghasilkan hasil 100 persen jitu, kerena metodenya didasarkan pada jumlah observasi atau eksperimen yang terbatas sekali. Torri dan Steel (1938) merumuskan metode statistik sebagai metode yang memberikan cara-cara guna menilai ketidaktentuan dari penarikan kesimpulan yang bersifat induktif. Maka jelas bahwa di dalam penelitian statistik kita hanya dapat menaksir atau menguji hipotesis pada batas-batas tertentu secara probabilitas.

Data Statistik
Bila serangkaian observasi atau pengukuran dapat dinyatakan dalam angka-angka, maka kumpulan angka-angka hasil observasi atau pengukuran sedemikian data kuantitatif. Sebagai contoh seorang guru matematika ingin sekali mengetahui rerata nilai matematika siswanya. Data tersebut merupakan data kasar karena langsung diperoleh dari hasil pengukuran dan masih berwujud catatan dan belum mengalami pengolohan maupun penyusunan. Dalam berbagai penelitian tidak semua observasi atau pngukuran bersifat kuantitatif. Observasi yang bersifat kualitatif merupakan serangkaian obeservasi dimana tiap obeservasi yang terdapat dalam sampel (atau populasi) tergolong dalam salah satu kelas-kelas yang saling lepas (mutually exclusive) dan yang kemungkinannya tidak dapat dinyatakan dalam angka-angka.
Sebagai contoh data kualitatif adalah hasil penelitian tentang preferensi minat siswa yang akan bersekolah di sebuah SMK swasta Magelang. Guru mengumpulan data mengenai minat dan latar belakang mengapa memilih sekolah ini sebagai sarana untuk mengembangkan diri. Seorang peneliti tidak hanya mendapat data yang hanya berupa ya,tidak,ya,ya,ya,tidak, ….. dan seterusnya. Tetapi peneliti akan bertanya selanjutnya mengapa siswa-siswa tersebut tertarik untuk memilih sekolah tersebut, dan latar belakangnya siswa yang mendukung pertanyaan utama. Disini jawaban yang didapatkan bersifat kualitatif karena berwujud opini. Meskipun data tersebut kualitatif, bukan artinya tidak dapat dipergunakan bagi analisa statistik. Pada hakekatnya data yang bersifat kualitatif dapat diklasifikasikan kembali dalam bentuk kuantitatif. Data kuantatif yang berwujud angka-angka sebenarnya merupakan bahan dasar bagi setiap penelitian yang bersifat statistik. Para statistisi praktek menganggap bahwa langkah pertama setiap penelitian statistik ialah pengumpulan data. Baik buruknya pengumpulan data kasar akan mempengaruhi kegunaan data tersebut guna diolah lebih lanjut. Tidak mengherankan bila pada setiap penelitian statistik,kecermatan dan keseksamaan sudah harus dimulai sejak pengumpulan data agar data-data sesuai bagi penelitian statistik yang dikehendaki.

Pengumpulan Data
Data kuantitatif yang dikumpulkan seyogyanya harus akurat, up to date, komprehensif dan relevan bagi persoalan yang diteliti. Data seperti itu dapat saja berupa data intern maupun ekstern. Penggunaan data primer dianjurkan daripada data sekunder. Dalam banyak hal, data kuantitatif yang dibutuhkan oelh peneliti tidak siap sedia diperoleh dari sumber-sumber tertentu. Dalam hal ini peneliti tidak memiliki alternatif lain selain mengumpulkan data sendiri. Pada hakekatnya pengumpulan data asli, peneliti harus memahami persoalan yang akan ditelitinya sehingga dalam proses pengumpulan adata asli peneliti dapat secara langsung ikut merumuskan variabel-variabel yang dikehendaki dan cara-cara variabel-variabel yang bersangkutan diukur. Metode pengumpulan data dapat bermacam-macam. Cara yang lazim dipakai adalah menggunakan wawancara secara langsung atau kuesioner yang dikirim ke alamat responden. Pengumpulan data untuk penelitian dapat bersifat data sensus atau sampel.
Penggunaan karakteristik sampel untuk memperoleh mengenai karateristik populasi dari mana sampel tersebut dipilih merupakan prosedur yang fundamental dalam penelitian statistik. Sampel yang representatif harus dipilih dengan cara demikian rupa agar hasil karakteristik sampel tersebut dapat memberik gambaran yang real tentang karakteristik populasi yang diselidiki.

B. Populasi dan Sampel untuk Data Kuantitatif dan Data Kualitatif

• “Populasi merupakan 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.” (Santoso & Tjiptono, 2002, 79)
• “ Sampel adalah semacam miniatur (mikrokosmos) dari populasinya” (Santoso & Tjiptono, 2002, 80)

Menurut Prof. Rozaini Nasution, Ph.D Dosen Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara, Populasi adalah keseluruhan objek yang akan/ingin diteliti. Populasi ini sering juga disebut Universe. Anggota populasi dapat berupa benda hidup maupun benda mati, dimana sifat-sifat yang ada padanya dapat diukur atau diamati. Populasi yang tidak pernah diketahui dengan pasti jumlahnya disebut "Populasi Infinit" atau tak terbatas, dan populasi yang jumlahnya diketahui dengan pasti (populasi yang dapat diberi nomor identifikasi), misalnya murid sekolah, jumlah karyawan tetap pabrik, dll disebut "Populasi Finit".
Suatu kelompok objek yang berkembang terus (melakukan proses sebagai akibat kehidupan atau suatu proses kejadian) adalah Populasi Infinitif. Misalnya penduduk suatu negara adalah populasi yang infinit karena setiap waktu terus berubah jumlahnya. Apabilah penduduk tersebut dibatasi dalam waktu dan tempat, maka popuJasi yang infinit bisa berubah menjadi populasi yang finit. Misalnya penduduk Kota Medan pada tahun 1990 (1 Januari s/d 31 Desember 1990) dapat diketahui jumlahnya. Umumnya populasi yang infinit hanyalah teori
saja, sedangkan kenyataan dalam prakteknya, semua benda hidup dianggap populasi yang finit. Bila dinyatakan bahwa 60% penduduk Indonesia adalah petani, ini berati bahwa setiap 100 orang penduduk Indonesia, 60 orang adalah petani. Hasil pengukuran atau karakteristik dari populasi disebut "parameter" yaitu untuk harga-harga rata-rata hitung (mean) dan σ untuk simpangan baku
(standard deviasai). Jadi populasi yang diteliti harus didefenisikan dengan jelas, termasuk didalam nya ciri-ciri dimensi waktu dan tempat.
Terdapat perbedaan yang mendasar dalam pengertian antara perngertian “populasi dan sampel” dalam penelitian kuantitatif dan kualitatif. Dalam penelitian kuantitatif, populasi diartikan sebagai wilayah generalisasi yang terdiri atas : subjek/ objek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Sedangkan sampel adalan sebagian dari populasi tersebut. Populasi itu misalnya jumlah siswa pada wilayah tertentu, jumlah guru dan murid di sekolah tertentu, dan sebagainya. Dalam penelitian kualitatif tidak menggunakan istilah populasi, tetapi oleh Spradley dinamakan social situation atau situasi sosial yang terdiri atas tiga elemen yakni : tempat (place), pelaku (aktor), dan aktifitas (activity) yang berinteraksi secara sinergis. Situasi sosial tersebut, dapat di rumah berikut keluarga dan aktifitasnya, atau orang-orang di sudut-sudut jalan yang sedang ngobrol, atau di tempat kerja, dikota, desa, disekolah atau wilayah suatu negara. Situasi sosial tersebut dapat dinyatakan sebagai objek penelitian yang ingin dipahami secara lebih mendalam “apa yang terjadi di dalamnya”. Pada situasi sosial atau objek penelitian ini peneliti dapat mengetahui secara mendalam aktifitas orang yang ada pada tempat tertentu. Situasi sosial di tunjukkan skema berikut .
Actor/ Orang
Activity/ aktifitas
Place/ tempat





Gambar 1 : Situasi Sosial

Tetapi sebenarnya objek penelitian kualitatif, tidak semata-mata pada siatuasi sosial yang terdiri dari 3 elemen tersebut, tetapi juga bisa berupa peristiwa alam, tumbuh-tumbuhan, binatang, kendaraan, dan lainnya. Dalam penelitian kualitatif tidak menggunakan populasi karena penelitian kualitatif berangkat dari kasusu tertentu yang ada pada siatuasi sosial tertentu dan hasil kajiannya tidak akan diberlakukan ke populasi, tetapi di transferkan ke tempat lain pada siatuasi sosial pada kasus yang dipelajari. Sampel dalam penelitian kualitatif bukan dinamakan responden, tetapi sebagai narasumber atau partisipan, informan, teman, guru dalam penelitian. Sampel dalam penelitian kualitatif juga bukan sampel statistik, tetapi sampel teoritis, karena tujuan penelitian kualitatif adalah untuk menghasilkan teori. Sampel dalam peneltian kualitatif juga disebut sampel konstruktif, karena dengan sumber data dari sampel tersebut dapat dikontruksikan fenomena yang semula masih belum jelas.
Didalam analisis kuantitatif populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/ subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditentukan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Jadi populasi bukan hanya orang, tetapi juga objek dan benda-benda alam lainnya. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada objek/ subjek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/ sifat yang dimiliki oleh subjek atau objek itu.
Sampel dalam analsis kuantitatif dapat dikatakan sebagai bagian dari jumlah karakteristik yang dimiliki oelh populasi tersebut. Menurut Sumadi, Dr di dalam modul pembelajaran menjelaskan bahwa pengumpulan data bergantung berbagai faktor, kadang dilakukan sensus juga kadang dengan sampling. Sensus terjadi bila setiap anggota yang ada dalam populasi dikenai penelitian. Jika tidak sampling perlu dilakukan. Alasan mengapa sampling perlu dilakukan, diantaranya :



1. Ukuran sampling
Ada dua ukuran populasi yaitu terhingga dan tak hingga. Dalam populasi yang tak hingga, jelas sensus tidak bisa dilakukan. Juga mengingat populasi tak hingga pada dasarnya hanya konseptual.
2. Biaya
Makin banyak objek yang diteliti makin banyak biaya yang dikeluarkan. Karena biaya yang tersedia maka sampling perlu dilakukan.
3. Percobaan yang sifatnya rusak
Untuk menjadi unsur-unsur populasi yang rusak dan tidak mungkinnya dilakukan analsis, maka data perlu ada pemilahan terhadap unsur-unsur populasi tersebut.
4. Waktu
Semakin banyak objek yang diteliti, tentu waktu yang diperlukan semakin panjang. Dengan sampling jelas waktu dapat kita batasi.
5. Ketelitian
Faktor ketelitian sangat penting dalam suatu penelitian agar kesimpulan dapat dipertanggungjawabkan, maka data harus benar.
6. Ekonomis
Sama halnya dengan biaya dan waktu, dimana objek yang kita teliti maka semakin banyak biaya dan waktu serta nilai ekonomis yang kita butuhkan.
Apa yang dipelajari dari sampel itu, kesimpulannya akan dapat diberlakukan untuk populasi. Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus betul-betul representatif (mewakili). Bila sampel tidak representatif,maka ibarat orang buta disuruh menyimpulkan gajah. Jika sampel tidak benardan representatif maka ibarat 3 orang buta itu membuat kesimpulan salah tentang gajah.

C. Tehnik sampling
Tehnik sampling merupakan tehnik pengambilan sampel. Secara skematis, tehnik macam-macam sampling ditunjukkan pada gambar berikut ini.

1. Simple Random sampling
2. Proportionate stratified random sampling
3. Disproportionate stratified random sampling
4. Area (cluster) sampling
Tehnik Sampling
Non -Probability Sampling
Probability Sampling
1. Sampling sistematis
2. Sampling kuota
3. Sampling incidental
4. Purposive sampling
5. Sampling jenuh
6. Snowball sampling








Gambar 2 : Macam-macam tehnik sampling

Probability sampling
Adalah suatu tehnik pengambilan sample yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Syarat pertama yang harus dilakukan untuk mengambil sampel secara acak adalah memperoleh atau membuat kerangka sampel atau dikenal dengan nama “sampling frame”. Yang dimaksud dengan kerangka sampling adalah daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel. Elemen populasi bisa berupa data tentang orang/binatang, tentang kejadian, tentang tempat, atau juga tentang benda. Jika populasi penelitian adalah mahasiswa perguruan tinggi “A”, maka peneliti harus bisa memiliki daftar semua mahasiswa yang terdaftar di perguruan tinggi “A “ tersebut selengkap mungkin. Nama, NRP, jenis kelamin, alamat, usia, dan informasi lain yang berguna bagi penelitiannya.. Dari daftar ini, peneliti akan bisa secara pasti mengetahui jumlah populasinya (N). Jika populasinya adalah rumah tangga dalam sebuah kota, maka peneliti harus mempunyai daftar seluruh rumah tangga kota tersebut. Jika populasinya adalah wilayah Jawa Barat, maka penelti harus mepunyai peta wilayah Jawa Barat secara lengkap. Kabupaten, Kecamatan, Desa, Kampung. Lalu setiap tempat tersebut diberi kode (angka atau simbol) yang berbeda satu sama lainnya.
Di samping sampling frame, peneliti juga harus mempunyai alat yang bisa dijadikan penentu sampel. Dari sekian elemen populasi, elemen mana saja yang bisa dipilih menjadi sampel?. Alat yang umumnya digunakan adalah Tabel Angka Random, kalkulator, atau undian. Pemilihan sampel secara acak bisa dilakukan melalui sistem undian jika elemen populasinya tidak begitu banyak. Tetapi jika sudah ratusan, cara undian bisa mengganggu konsep “acak” atau “random” itu sendiri. Tehnik sampling dengan cara probabilitas ini meliputi :
1. Simple Random Sampling
Pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi tersebut. Cara ini dilakukan apabila populasi dianggap homogen. Cara atau teknik ini dapat dilakukan jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya. Misalnya, 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. Prosedurnya :
Susun “sampling frame”
Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil
Tentukan alat pemilihan sampel
Pilih sampel sampai dengan jumlah terpenuhi

2. Proportionate Stratified Random Sampling
Tehnik ini dgunakan apabila populasi mempunayi anggota yang tidak homogen dan berstrata yang proporsional. Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel dengan cara ini. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui sikap manajer terhadap satu kebijakan perusahaan. Dia menduga bahwa manajer tingkat atas cenderung positif sikapnya terhadap kebijakan perusahaan tadi. Agar dapat menguji dugaannya tersebut maka sampelnya harus terdiri atas paling tidak para manajer tingkat atas, menengah, dan bawah. Dengan teknik pemilihan sampel secara random distratifikasikan, maka dia akan memperoleh manajer di ketiga tingkatan tersebut, yaitu stratum manajer atas, manajer menengah dan manajer bawah. Dari setiap stratum tersebut dipilih sampel secara acak. Prosedurnya :
1. Siapkan “sampling frame”
2. Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki
3. Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum
4. Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.

Pada saat menentukan jumlah sampel dalam setiap stratum, peneliti dapat menentukan secara (a) proposional, (b) tidak proposional. Yang dimaksud dengan proposional adalah jumlah sampel dalam setiap stratum sebanding dengan jumlah unsur populasi dalam stratum tersebut. Misalnya, untuk stratum manajer tingkat atas (I) terdapat 15 manajer, tingkat menengah ada 45 manajer (II), dan manajer tingkat bawah (III) ada 100 manajer. Artinya jumlah seluruh manajer adalah 160. Kalau jumlah sampel yang akan diambil seluruhnya 100 manajer, maka untuk stratum I diambil (15:160)x100 = 9 manajer, stratum II = 28 manajer, dan stratum 3 = 63 manajer.
Jumlah dalam setiap stratum tidak proposional. Hal ini terjadi jika jumlah unsur atau elemen di salah satu atau beberapa stratum sangat sedikit. Misalnya saja, kalau dalam stratum manajer kelas atas (I) hanya ada 4 manajer, maka peneliti bisa mengambil semua manajer dalam stratum tersebut , dan untuk manajer tingkat menengah (II) ditambah 5, sedangkan manajer tingat bawah (III), tetap 63 orang.
3. Disproportionate Stratified Random Sampling
Tehnik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasi berstrata tetapi kurang proporsional.
4. Cluster Sampling ( Area Sampling )
Tehnik sampling daerah ini digunakan untuk menentukan sample bila objek yang akan diteliti atau sumberdata sangat luas, misal penduduk suatu negara, propinsi atau kebupaten. Maka pengambilan sampelnya berdasarkan daerah populsi yang telah ditetapkan. Teknik ini biasa juga diterjemahkan dengan cara pengambilan sampel berdasarkan gugus. Berbeda dengan teknik pengambilan sampel acak yang distratifikasikan, di mana setiap unsur dalam satu stratum memiliki karakteristik yang homogen (stratum A : laki-laki semua, stratum B : perempuan semua), maka dalam sampel gugus, setiap gugus boleh mengandung unsur yang karakteristiknya berbeda-beda atau heterogen. Misalnya, dalam satu organisasi terdapat 100 departemen. Dalam setiap departemen terdapat banyak pegawai dengan karakteristik berbeda pula. Beda jenis kelaminnya, beda tingkat pendidikannya, beda tingkat pendapatnya, beda tingat manajerialnnya, dan perbedaan-perbedaan lainnya. Jika peneliti bermaksud mengetahui tingkat penerimaan para pegawai terhadap suatu strategi yang segera diterapkan perusahaan, maka peneliti dapat menggunakan cluster sampling untuk mencegah terpilihnya sampel hanya dari satu atau dua departemen saja.
Prosedur :
1. Susun sampling frame berdasarkan gugus – Dalam kasus di atas, elemennya ada 100 departemen.
2. Tentukan berapa gugus yang akan diambil sebagai sampel
3. Pilih gugus sebagai sampel dengan cara acak
4. Teliti setiap pegawai yang ada dalam gugus sample

Non - Probability sampling
Adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang / kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untukdipilih menjadi sampel. Tehnik ini meliputi :
1. Sampling sistematis
Adalah tehnik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Jika peneliti dihadapkan pada ukuran populasi yang banyak dan tidak memiliki alat pengambil data secara random, cara pengambilan sampel sistematis dapat digunakan. Cara ini menuntut kepada peneliti untuk memilih unsur populasi secara sistematis, yaitu unsur populasi yang bisa dijadikan sampel adalah yang “keberapa”. Misalnya, setiap unsur populasi yang keenam, yang bisa dijadikan sampel. Soal “keberapa”-nya satu unsur populasi bisa dijadikan sampel tergantung pada ukuran populasi dan ukuran sampel. Misalnya, dalam satu populasi terdapat 5000 rumah. Sampel yang akan diambil adalah 250 rumah dengan demikian interval di antara sampel kesatu, kedua, dan seterusnya adalah 25. Prosedurnya :
1. Susun sampling frame
2. Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil
3. Tentukan K (kelas interval)
4. Tentukan angka atau nomor awal di antara kelas interval tersebut secara acak atau random – biasanya melalui cara undian saja.
5. Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awal yang terpilih.
6. Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya
2. Sampling Incidental
Adalah tehnik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan insidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, dan cocok sebagai sumberdata.
3. Sampling purposive
Adalah tehnik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Misal akan dilakukan penelitian tentang kualitas makanan, maka sampel sumberdatanya adalah orang yang ahli makanan. Sesuai dengan namanya, sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Seseorang atau sesuatu diambil sebagai sampel karena peneliti menganggap bahwa seseorang atau sesuatu tersebut memiliki informasi yang diperlukan bagi penelitiannya. Dua jenis sampel ini dikenal dengan nama judgement dan quota sampling.

Judgment Sampling
Sampel dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya.. Misalnya untuk memperoleh data tentang bagaimana satu proses produksi direncanakan oleh suatu perusahaan, maka manajer produksi merupakan orang yang terbaik untuk bisa memberikan informasi. Jadi, judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.
Dalam program pengembangan produk (product development), biasanya yang dijadikan sampel adalah karyawannya sendiri, dengan pertimbangan bahwa kalau karyawan sendiri tidak puas terhadap produk baru yang akan dipasarkan, maka jangan terlalu berharap pasar akan menerima produk itu dengan baik. (Cooper dan Emory, 1992).
4. Sampling kuota
Adalah tehnik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Bila pengumpulan data dilakukan secara kelompok yang terdiri 5 orang pengumpul data, maka setiap anggota kelompok harus dapat menghubungi 100 orang anggota sampel, atau 5 orang tersebut harus dapat mencari data dari 500 anggota sampel. Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja.
Misalnya, di sebuah kantor terdapat pegawai laki-laki 60% dan perempuan 40% . Jika seorang peneliti ingin mewawancari 30 orang pegawai dari kedua jenis kelamin tadi maka dia harus mengambil sampel pegawai laki-laki sebanyak 18 orang sedangkan pegawai perempuan 12 orang. Sekali lagi, teknik pengambilan ketiga puluh sampel tadi tidak dilakukan secara acak, melainkan secara kebetulan saja.
5. Sampel Jenuh
Adalah tehnik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel.Hal inisering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang, atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Istilah lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.
6. Snowball Sampling
Adalah tehnik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang menggelinding yang lama-lama semakin besar. Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui pandangan kaum lesbian terhadap lembaga perkawinan. Peneliti cukup mencari satu orang wanita lesbian dan kemudian melakukan wawancara. Setelah selesai, peneliti tadi minta kepada wanita lesbian tersebut untuk bisa mewawancarai teman lesbian lainnya. Setelah jumlah wanita lesbian yang berhasil diwawancarainya dirasa cukup, peneliti bisa mengentikan pencarian wanita lesbian lainnya. . Hal ini bisa juga dilakukan pada pencandu narkotik, para gay, atau kelompok-kelompok sosial lain yang eksklusif (tertutup)

D. Teknik Sampling Untuk Menaksir Varians dari Populasi
Cochran, W.G (1991), Teknik Penarikan Sampel (Terjemahan), UI Press, Jakarta Teknik sampling merupakan suatu cara/ prosedur penarikan sampel yang representatif terhadap populasinya. Sampel yang dihasilkan dari teknik sampling ini diharapkan dapat menaksir parameter tertentu dari populasi. Bila yang akan ditaksir adalah varians dari populasi. Dengan metode sampel acak sederhana, dapat ditentukan ukuran sampel yang akan dipakai melalui langkahlangkah berikut :
1. Menentukan kesalahan relatif (r) yang bisa ditolerir.
2. Menentukan tingkat kepercayaan (α) yang akan didasarkan kepada hasil sampel nanti. Selanjutnya jumlah sampel ditentukan melalui selang kepercayaan :
Selanjutnya, metode pengambilan dapat dilakukan dengan beberapa cara,
seperti Sampel Acak Stratifikasi, Sampel Acak Kelompok ataupun Sampel Acak
Sistematik. Sebagai contoh, bila dipilih metode sampel acak stratifikasi, maka jumlah sampel tiap strata ditentukan dengan alokasi proporsional, yaitu :







E. Tipe Sampling menurut Proses Memilihnya
Sampling dengan Pengembalian :
Satuan sampling yang terpilih, “dikembalikan” lagi ke dalam populasi sebelum dilakukan kembali proses pemilihan berikutnya). Sebuah satuan sampling bisa terpilih lebih dari satu kali. Untuk populasi berukuran N=4 dan sampel berukuran n=2, maka sampel yang mungkin terambil adalah Nn = 42 = 16 buah sampel. Teknik sampling seperti ini bisa dikatakan tidak pernah digunakan dalam suatu penelitian, hanya untuk keperluan teoritis yang berkatian dengan pengambilan sampel.

Sampling tanpa Pengembalian :
Satuan sampling yang telah terpilih, “tidak dikembalikan” lagi ke dalam
populasi. Tidak ada kemungkinan suatu satuan sampling terpilih lebih dari sekali. Untuk populasi berukuran N=4 (misalnya A, B, C, D) dan sampel berukuran n=3, maka sampel yang mungkin terambil ada 4 buah sampel yaitu ABC, ABD, ACD, dan BCD. Jumlah sampel mengikuti persamaan sbb:
F. Menentukan Ukuran Jumlah sampel
Jumlah anggota sampel sering dinyatakan dengan ukuran sampel. Jumlah sampel yang diharapkan 100% mewakili populasi adalah sama dengan jumlah anggota populasi sendiri. Berapa jumlah anggota sampel yang paling tepat digunakan dalam penelitian? Jawabannya tergantung pada tingkat ketelitian atau kesalahan yang dikehendaki. Tingkat ketelitian/ keslahan yang dikehendaki tergantung pada : dana, waktu, dan tenaga yang tersedia. Makin besar tingkat kesalahan maka akan semakin kecil jumlah sampel yang diperlukan, dan sebaliknya.
Berikut formula yang dikembangkan oleh Isaac dan Michael untuk menentukan jumlah sampel dari populasi tertentu dengan tngkat keslahan 1%, 5%, dan 10%.
dengan dk = 1, taraf kesalahan bisa 1%, 5%, dan 10%. P=Q=0,5
D = 0,05, s = jumlah sampel
Cara menentukan ukuran sampel diatas didasarkan atas asumsi bahwa populasi berditribusi normal. Bila sampel tidak berditribusi normal,misalnya populasi homogen maka cara tersebut tidak perlu dipakai. Sebenarnya terdapat berbagai rumus untuk menghitung ukuran sampel,misalnya Cochran, Cohen, dll. Bila keduanya digunakan untuk mengitung sampel, terdapat sedikit perbedaan jumlahnya.
Berikut adalah cara Nomogram Herry King, dengan jumlah populasi maksium 2000, dengan taraf kesalahan yang bervariasi, mulai dari 0,3% sampai dengan 15%, dan factor pengali yang disesuaikan dengan taraf kesalahan yang ditentukan. Dalam nomogram terlihat untuk confidence interval 80%, factor pengali = 0,78, untuk 85% factor pengalinya 0,785, untuk 99% factor pengalinya = 1,195 dan tuntuk 99% factor pengalinya = 1,573.


























Gambar 3 :
Nomogram Harry King untuk menentukan Ukuran sampel dari Populasi sampai 2000.




Contoh lain menentukan sampel :
Krejcie dan Morgan (1970) dalam Uma Sekaran (1992) membuat daftar yang bisa dipakai untuk menentukan jumlah sampel sebagai berikut (Lihat Tabel)

Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
10
10
220
140
1200
291
15
14
230
144
1300
297
20
19
240
148
1400
302
25
24
250
152
1500
306
30
28
260
155
1600
310
35
32
270
159
1700
313
40
36
280
162
1800
317
45
40
290
165
1900
320
50
44
300
169
2000
322
55
48
320
175
2200
327
60
52
340
181
2400
331
65
56
360
186
2600
335
70
59
380
191
2800
338
75
63
400
196
3000
341
80
66
420
201
3500
346
85
70
440
205
4000
351
90
73
460
210
4500
354
95
76
480
214
5000
357
100
80
500
217
6000
361
110
86
550
226
7000
364
120
92
600
234
8000
367
130
97
650
242
9000
368
140
103
700
248
10000
370
150
108
750
254
15000
375
160
113
800
260
20000
377
170
118
850
265
30000
379
180
123
900
269
40000
380
190
127
950
274
50000
381
200
132
1000
278
75000
382
210
136
1100
285
1000000
384
Tabel 1 : untuk menentukan jumlah sampel
Sebagai informasi lainnya, Champion (1981) mengatakan bahwa sebagian besar uji statistik selalu menyertakan rekomendasi ukuran sampel. Dengan kata lain, uji-uji statistik yang ada akan sangat efektif jika diterapkan pada sampel yang jumlahnya 30 s/d 60 atau dari 120 s/d 250. Bahkan jika sampelnya di atas 500, tidak direkomendasikan untuk menerapkan uji statistik. (Penjelasan tentang ini dapat dibaca di Bab 7 dan 8 buku Basic Statistics for Social Research, Second Edition)

G. Contoh Aplikasi untuk menentukan Ukuran Sampel (=n)
Pertanyaan yang sering diajukan oleh peneliti ketika akan melakukan penelitian adalah ”berapa besar sampel yang harus diteliti dari sebuah populasi?”, agar hasil (berupa data perkiraan) penelitian dapat mewakili atau merepresentasikan populasi. Data perkiraan (statistik) disebut mewakili jika angkanya mendekati parameter. Jika parameter 100, 95 disebut lebih mewakili dibandingkan dengan 90. Dalam menentukan besarnya sampel, hal-hal yang harus diperhatikan dan dipertimbangkan adalah :
1. Parameter apa yang akan diteliti (misalnya rata-rata, proporsi)
2. Besarnya populasi (N) atau banyaknya elemen populasi yang akan diambil
sampelnya.
3. Berapa tingkat kepercayaan/keyakinan yang dipergunakan (1-a) untuk
menjamin hasil penelitian agar kesalahan samplingnya tidak melebihi nilai tertentu (B = bound of error).
4. Bagaimana tingkat variasi atau heterogenitas populasi, dimana sampel akan diambil. Tingkat variasi atau heterogenitas populasi biasanya dinyatakan dengan s = standard error.



Dengan demikian, untuk menentukan besarnya sampel (n) perlu diketahui
angka-angka dari:

H. Contoh Menentukan Ukuran/Jumlah Sampel (n) untuk Memperkirakan Rata-Rata Populasi (m)
Akan dilakukan penelitian “Rata-Rata Biaya Pendidikan Dasar per Murid per tahun di Provinsi Banten”. Banyaknya sekolah seluruh sekolah di provinsi tersebut dimisalkan ada 1.000 sekolah. Perbedaan rata-rata biaya pendidikan antara yang tertinggi dan yang terendah sebesar Rp 100.000. Bound of error atau kesalahan sampling tertinggi yang yang dikehendaki tidak lebih dari Rp 3.000. Tingkat kepercayaan yang digunakan 95%.


Berdasarkan deskripsi kondisi di atas dapat ditentukan:
I. Contoh Ukuran/Jumlah Sampel (n) untuk Memperkirakan Proporsi/Persentase Populasi
Akan diteliti “Berapa Besar Persentase Sumber Biaya Pendidikan SD Negeri
yang Berasal dari PAD di Kabupaten Bandung”. Misalnkan seluruh SD Negeri yang ada di Kabupaten Bandung berjumlah 2000 sekolah. Bound of error atau kesalahan sampling tertinggi yang dikehendaki tidak lebih dari 5 persen. Tingkat kepercayaan yang digunakan 95%.



Berdasarkan deskripsi kondisi di atas dapat ditentukan:

Roscoe dalam buku Research Methods for Business (1982 : 253) memberikan saran-saran tentang ukuran sampel untuk penelitian seperti berikut ini :
1. Ukuran sampel yang layak dalam penelitian adalah 30 sampai dengan 500
2. Bila sampel dibagi dalam kategori (missal : pria wanita, pegawai negeri swasta, dan lain-lain) maka jumlah anggota sampel setiap kategori minimal 30.


3. Bila dalam penelitian akan melakukan analisis dengan multivariate (korelasi atau regresi ganda misalnya), maka jumlah anggota sampel minimal 10 kali dari jumlah variable yang diteliti. Misal variable penelitiannya ada 5 (independen + dependen), maka jumlah anggota sampel = 10 x 5 = 50.
4. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, yang menggunakan kelompok eksperimen dan kelompok control, maka jumlah anggota sampel masing-masing antara 10 sampai dengan 20.

J. Skala Pengukuran
Ada empat tipe skala pengukuran dalam penelitian, yaitu nominal, ordinal, interval dan ratio,yakni :
1. Skala Nominal
Skala pengukuran nominal digunakan untuk mengklasifikasikan obyek, individual atau kelompok; sebagai contoh mengklasifikasi jenis kelamin, agama, pekerjaan, dan area geografis. Dalam mengidentifikasi hal-hal di atas digunakan angka-angka sebagai symbol. Apabila kita menggunakan skala pengukuran nominal, maka statistik non-parametrik digunakan untuk menganalisa datanya. Hasil analisa dipresentasikan dalam bentuk persentase. Sebagai contoh kita mengklasifikasi variable jenis kelamin menjadi sebagai berikut: laki-laki kita beri simbol angka 1 dan wanita angka 2.



2. Skala Ordinal
Skala pengukuran ordinal memberikan informasi tentang jumlah relatif karakteristik berbeda yang dimiliki oleh obyek atau individu tertentu. Tingkat pengukuran ini mempunyai informasi skala nominal ditambah dengan sarana peringkat relatif tertentu yang memberikan informasi apakah suatu obyek memiliki karakteristik yang lebih atau kurang tetapi bukan berapa banyak kekurangan dan kelebihannya. Jawaban pertanyaan berupa peringkat misalnya: sangat tidak setuju, tidak setuju, netral, setuju dan sangat setuju dapat diberi symbol angka 1, 2, 3, 4 dan 5. Angka-angka ini hanya merupakan simbol peringkat, tidak mengekspresikan jumlah.
3. Skala Interval
Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dengan ditambah karakteristik lain, yaitu berupa adanya interval yang tetap. Dengan demikian peneliti dapat melihat besarnya perbedaan karaktersitik antara satu individu atau obyek dengan lainnya. Skala pengukuran interval benar-benar merupakan angka. Angka-angka yang digunakan dapat dipergunakan dapat dilakukan operasi aritmatika, misalnya dijumlahkan atau dikalikan. Untuk melakukan analisa, skala pengukuran ini menggunakan statistik parametric.
4. Skala Ratio
Skala pengukuran ratio mempunyai semua karakteristik yang dipunyai oleh skala nominal, ordinal dan interval dengan kelebihan skala ini mempunyai nilai 0 (nol) empiris absolut. Nilai absoult nol tersebut terjadi pada saat ketidakhadirannya suatu karakteristik yang sedang diukur. Pengukuran ratio biasanya dalam bentuk perbandingan antara satu individu atau obyek tertentu dengan lainnya.

K. Alat Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk mendapatkan data dalam penelitian ini
adalah dengan menggunakan angket untuk mendapatkan jenis data kuantitatif.
Angket adalah suatu alat pengumpul data yang berupa sejumlah pernyataan yang
harus dijawab oleh subyek yang menjadi sasaran atau responden penelitian.
Sebagai dasar pertimbangan penelitian ini menggunakan angket sebagai alat
pengumpul data adalah seperti yang dikemukakan oleh (Hadi, 1997), sebagai
berikut:
· Subjek adalah orang yang paling tahu tentang dirinya sendiri.
· Apa yang dinyatakan oleh subjek kepada penyelidik adalah benar dan dapat dipercaya.
· Bahwa interpretasi subjek tentang pertanyaan-pertanyan yang diajukan kepadanya adalah sama dengan apa yang dimaksud oleh penyelidik.

Selain itu kelebihan angket menurut Walgito (1994) adalah:
1. Metode ini merupakan metode yang praktis.
2. Dalam waktu singkat dapat memperoleh data yang banyak.
3. Hemat, karena dalam menggunakan angket, tenaga yang digunakan sedikit.
4. Orang dapat menjawab dengan leluasa, tidak dipengaruhi oleh temantemannya yang lain.
Adapun kelemahan-kelemahan angket (Walgito; 1994) adalah seperti;
· Kemungkinan tidak dapat berhadapan langsung dengan responden, sehingga bila ada pertanyaan yang kurang jelas tidak mendapatkan keterangan lebih lanjut,
· Pertanyaan-pertanyaan yang terdapat dalam angket sifatnya agak kaku karena telah ditentukan, dan tidak dapat diubah sesuai dengan kemampuan responden,
· Sulit untuk memberikan jaminan bahwa semua angket yang telah dikeluarkan akan kembali seluruhnya.

Untuk mengatasi kelemahan-kelemahan yang terdapat pada angket ini
beberapa yang diperhatikan adalah seperti; (1) menyusun petunjuk-petunjuk
untuk mengerjakan angket dengan jelas dan singkat, (2) menyusun pertanyaan
dengan menggunakan bahasa sederhana, jelas dan tidak menggunakan arti yang
ambivalen, (3) subyek tidak diwajibkan untuk menuliskan namanya, sehingga
subyek tidak perlu khawatir dan malu bahwa hal-hal yang ada pada dirinya akan
diketahui oleh orang lain.







L. Beberapa Masalah dalam Penelitian yang Berkaitan dengan Sampel
Dalam setiap penelitian, tidak tertutup kemungkinan untuk terjadi permasalahan atau penyimpangan. Besarnya penyimpangan yang dapat ditoleransi dalam suatu penelitian, tergantung pada sifat penelitian itu sendiri. Ada penelitian yang dapat mentolerannsikan penyimpangan yang besar; sebaliknya ada juga penelitian yang menghendaki penyimpangan yang kecil, sebab penyimpangan yang besar dapat menimbulkan kesimpulan yang salah.
Dalam suatu penelitian, ada kemungkinan timbul dua macam penyimpangan, yaitu:
1. Penyimpangan karena Pemakaian Sampel (Sampling Error)
Seandainya tidak ada kesalahan pada pengamatan, satuan-satuan ukuran, definisi operasinal variabel, pengolahan data, dan sebagainya, maka perbedaan itu hanya disebabkan oleh pemakaian sampel. Mudah dimengerti bahwa semakin besar sampelnyang diambil, semakin kecil pula terjadi penyimpangan. Apabila sampel itu sudah sama besar dengan populasi, maka penyimpangan oleh pemakaian sampel pasti akan hilang.

2. Penyimpangan Bukan oleh Pemakaian Sampel (Non-Sampling Error)
Jenis penyimpangan ini dapat ditimbulkan oleh berbagai hal, di antaranya adalah:
· Penyimpangan karena kesalahan perencanaan. Misalnya karena tidak tepatnya definisi operasional variabel, kriteria satuan-satuan ukuran, dan sebagainya, memberikan peluang penyimpangan atau kesalahan pada hasil penelitian.
· Penyimpangan karena Penggantian Sampel. Hal ini berkaitan dengan adanya perbedaan antara sampel yang diteliti dengan sampel yang ditetapkan. Misalnya, seseorang mahasiswa yang telah ditetapkan sebagai sampel tidak bisa dihubungi pada waktu akan diwawancarai atau diminta untuk mengisi kuesioner, lalu kita menggantinya dengan mahasiswa yang lain.
· Penyimpangan karena salah tafsir dari petugas pengumpulan data maupun responden, yang dapat menyebabkan jawaban yang diperoleh dari responden menyimpang dari yang sebenarnya.
· Penyimpangan karena salah tafsir responden. Biasanya disebabkan karena responden sudah lupa akan masalah yang ditanyakan.
· Penyimpangan karena responden sengaja salah dalam menjawab pertanyaan. Hal ini dapat terjadi jika responden merasa curiga terhadap maksud dan tujuan penelitian, atau mungkin juga responden mempunyai maksud-maksud tertentu secara terselubung.
· Penyimpangan karena kesalahan pengolahan data, misalnya salah dalam menambahkan, mengalikan, dan sebagainya.


Sementara itu, masalah yang dihadapi dalam Pembuatan Kerangka Sampling, di antaranya adalah sebagai berikut:
· Blank Foreign Elements
Yakni jika data populasi yang diperoleh dari sesuatu sumber tidak sesuai dengan kenyataannya di lapangan, sehingga terjadi orang yang sudah terpilih sebagai sampel tidak ditemui di lapangan. Hal ini disebabkan mungkin karena pendataannya yang tidak akurat atau datanya sudah kadaluarsa.
· Incomplete Frame
Ketidaklengkapan kerangka sampling terjadi karena ada unsur populasi (orang) yang seharusnya masuk di dalamnya, justeru tidak tercatat.
· Cluster of Elements
Kerangka sampling yang kita miliki tidak selamanya sama dengan yang kita butuhkan. Misalnya, jika kita ingin meneliti pelajar sekolah dasar yang bertempat tinggal di Kota A, kita tidak akan memperoleh daftarnya, yang kita temukan hanyalah daftar nama sekolah dasar yang ada di Kota A.







Unit Analisis
Masih ada satu pembicaraan yang cukup penting yang berhubungan dengan masalah populasi dan sampel, yakni masalah unit analisis. Yang dimaksud uni analisis dalam penelitian adalah satuan tertentu yang diperhitungkan sebagai subjek penelitian. Masih banyak peneltiti, khususnya peneliti pemula yang masih bingung membedakan antara pengertian objek penelitin, subjek penelitian, dan sumber data. Untuk menerangkan hal-hal tersebut perhatikanlah contoh berikut.
Dalam penelitian pendidikan peneliti ingin mengetahui metode yang paling banyak digunakan oleh guru-guru di SMA. Dengan kasus contoh ini objek penelitian atau variabel peneltian adalah metode mengajar. Subjek peneltiannya adalah guru itu sendiri (diwawancarai, diberi angket, atai diamati waktu mengajar) serta kepala sekolah yang sekirannya mengetahui tentang jenis metode mengajar yang digunakan oleh guru. Dari contoh diatas dapat diketahui bahwa yang dapat diklasifikasikan sebagai subjek peneltian berupa benda atau manusia. Dalam peneltian lain, mungkin subjek peneltian tersebut berupa sekolah, desa, bahkan mungkin negara. Untuk mengambil kesimpulan sekolajh-sekolah mana yang termasuk disiplin, mana kurang disiplin, yang menjadi objek peneltian adalah sekolah.
Sehubung dengan pengertian unit analisis ini peneliti harus mengarah pikirannya ke sana pada waktu menentukan sampel penelitiannya. Mungkin sekali seorang peneliti berkeinginan untuk menentukan sebuah kantor pemasaran, yaitu ingin mengetahui bagaimana kepemimpinan sang direktur pemasaran. Waktu akan mulai mencari data, peneliti tersebut menjumpai beberapa karyawan, katakan sebanyak 30 orang. Pada waktu ditanya dia mengatakan bahwa subjek penelitiannya adalah 30 orang.
Benarkah bahwa banyakny subjek penelitian adalah 30 orang? Apakah bukan hanya satu orang yaitu sang direktur pemasaran? Untuk menjawab pertanyaan ini kita perlu membedakan antara subjek penelitian, responden, dan informan.
1. Subjek penelitian
Adalah subjek yang dituju untuk diteliti olej peneliti, Jika kita bicara tentang subjek penelitian, sebetulnya kita berbicara tentang unit analisis, yaitu subjek yang menjadi pusat perhatian atau sasaran penelitian.
2. Responden
Berasal dari kata respon atau penanggap, yaitu orang yang menanggapi. Dalam penelitian reponden adalah orang yang diminta memberikan keterangan tentang suatu fakta atau pendapat. Keterangan tersebut dapat disampaikan dalam bentuk tulisan, yaitu ketika mengisi angket, atau lisan, ketika menjawab wawancara.
3. Informan
Adalah orang yang memberikan informasi. Dengan pengertian ini maka informan dapat dikatakan sebagai responden, apabila pemberi keterangannya karena dipancing oleh pihak peneliti. Istilah “informan” ini banyak digunakan dalam penelitian kualitatif.


Kembali pada perbedaan antara subjek penelitian dengan sumber data. Setiap peneliti harus dapat membedakan secara jelas antara subjek penelitian dengan sumber data. Subjek peneltiain mungkin tidak perlu dijadikan sumberdata, jika penelitiannya memang tidak menghendaki demikian. Jika peneliti inginmemperoleh penjelasan tentang gaya kepemimpinan direktur, data dapat dikumpulkan dari suara para bawahan saja. Kiranya jawaban orang yang dikenai gaya kepemimpinan akan lebih dapat dipercaya dibandingkan dengan jawaban dari pemimpin itu sendiri. Namun ada penelitian lain yang menjadi seseorang sebagai subjek penelitian sekaligus sumberdata.















DAFTAR PUSTAKA

Murray R. Spiegel (1972), Theory and Problems of Statistics (SI-Metrik Editon), dialih bahasa oleh Drs. I Nyoman Susila, M.Sc, Penerbit Erlangga, Jakarta, 1992
Sugiyono (2008), Metode Penelitian Pendidikan suatu Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D, Penerbit Tarsito , bandung, 2008.
Suharsimi Arikunto, Prof.DR., Prosedur Penelitian suatu Pendekatan Praktek, Penerbit Rineka Cipta, Jakarta, 2002
Lexy J. Moleleing, Dr. M.A., Metodotologi Penelelitian Kualitatif, PT Remaja Rosdakarya, Bandung, 1997
Soewarno, Aplikasi Metode Statistik untuk Analisis Data, Penerbit NOVA, Bandung, 1995
Stuart, Alan (1962) Basic Ideas of Scientific Sampling, Hafner Publishing Company, New York
Sarndal, Swenson, and Wretman (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer-Verlag.
Gy, P (1992) Sampling of Heterogeneous and Dynamic Material Systems: Theories of Heterogeneity, Sampling and Homogenizing
Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah, 2005, Metode Penelitian
Kuantitatif: Teori dan Aplikasi, Jakarta: P.T. Radjagrafindo Persada.

Rachmat Kriyantono, 2006, Teknik Praktis Riset Komunikasi, Jakarta: Kencana Prenada Media Group.

Sumadi, DR, Modul Statistik, Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa, Yogyakarta, 2009





Referensi Blogger dan WEB

Vitri Widyaningsih, dr ., Tehnik Pengambilan Sampel., www.uns.ac.id
Dadang Sugiana Ph.D.,(Dosen Fakultas Ilmu Komunikasi Universitas Padjadjaran Bandung), Populasi dan Tehnik Sampling, e-mai: dankfs@yahoo.co.id

Hasan Mustofa, Tehnik Sampling, (PDF), 2000
……………………., Tehnik Sampling, Universitar Gunadarma .pdf. Materi ke-4 Statistik, 2005

Rozaini Nasution, Prof. DR, Teknik Sampling, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Univesitas Sumatra Utara, 2009

Aspros PT, Populasi, Sampel,dan Tehnik Sampling

Suhermin, Teknik Sampling Untuk Menaksir Varians dari Populasi

Nugroho S., Tehnik Sampling, Diklat Metodotogi Penelitian Sosial, Bogor, 2005

Joudo Prihantono, Populasi dan Sampel. Pdf

Wikipedia, Tehnik Sampling

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar