Teknik Sampling Teknik Sampling dan Ukuran Sampeldan Ukuran Sampel

Disampaikan pada :Kuliah Kimia Farmasi

Prodi Farmasi Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Pengambilan sampel Pengambilan sampel (Sampling)(Sampling) Bagaimana teknik atau Disain pengambilan

sampel? Berapa ukuran (jumlah) sampel yang akan

diambil?

Populasi dan SampelPopulasi dan Sampel

Populasi◦ keseluruhan atau himpunan obyek dengan

ciri yang samaSampel

◦ himpunan bagian atau sebagian dari populasiSampling

◦ Proses pengambilan sampelGeneralisasi

◦ proses pengambilan kesimpulan atas populasi berdasarkan sampel.

◦ Generalisasi disebut juga inferensi

Populasi dan SampelPopulasi dan Sampel

Populasi Sampel

SamplingSampling

GeneralisasiGeneralisasi

Elephant and Blind Elephant and Blind MenMen

Sampel Yang Sampel Yang BaikBaik

PopulasiPopulasi

Sampel Sampel

The sample and the population should be

similar to one another.

Dalam Penelitian, observasi atau percobaan umumnya dilakukan terhadap sampel bukan terhadap populasi

Teknik Sampling 1

Teknik Sampling 2

Sampel Sampel

Mengapa Menggunakan Mengapa Menggunakan SampelSampel

Karena:1. Populasi terlalu besar2. Observasi atau percobaan bersifat merusak

unit sampel3. Ada keterbatasan waktu dan biaya penelitian4. Diperlukan adanya kontrol atau pengaturan

terhadap variabel tertentu atas obyek penelitian

Penggunaan sampel Lingkup penelitian dapat diperluas.

Populasi dan SampelPopulasi dan Sampel

Populasi Sampel

SamplingSampling

GeneralisasiGeneralisasiParameter: N, μ, σ

Statistik: n, X, SD

Bias dan VariabilitasBias dan Variabilitas

Bias Accuracy Perbedaan rata-rata (mean) distribusi

sampel dan parameter Disebut unbiased jika bias = 0.

Error (variability) Precision menunjukkan penyebaran distribusi sampel

Untuk mengurangi bias gunakan random sampling.Untuk mengurangi variabilitas gunakan ukuran (jumlah) sampel besar.

Generalisasi yang optimalGeneralisasi yang optimalDigunakan prinsip probabilitas

(random sampling)Jumlah sampel memadaiCiri-ciri populasi dipenuhi secara

ketatVariasi antar unit populasi sekecil

mungkin

Random dan non random samplingRandom dan non random sampling

Probability sampling (Random sampling)

Non Probability sampling(Non random sampling)

Tekniksampling

Non Random SamplingNon Random SamplingTiap unit atau individu populasi TIDAK

memiliki kesempatan atau probabilitas yang sama untuk menjadi sampel

Tidak dimaksudkan untuk generalisasi

Macam Non Random Macam Non Random SamplingSampling

Accidental sampling (convenience sampling)Sampel dipilih dengan pertimbangan kemudahan, mudah dijangkau atau ditemui secara kebetulanCocok untuk penelitian penjajagan

Purposive samplingSampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu

Quota samplingHanya menekankan pada jumlah sampel yang harus dipenuhi

Judgment samplingSampel dipilih karena dianggap sebagai pihak yang paling baik

Snow Ball samplingPeneliti hanya menemukan satu dua orang sebagai sampel selanjutnya peneliti minta sampel pertama untuk menunjukkan orang sebagai sampel selanjutnya.

Random SamplingRandom SamplingTiap unit atau individu populasi

memiliki kesempatan atau probabilitas yang sama untuk menjadi sampel

Dimaksudkan untuk generalisasiUntuk uji statistik induktif atau

inferensial

Macam Random SamplingMacam Random SamplingSimple random sampling

(SRS)Systematic Random SamplingStratified Random SamplingCluster samplingMulti-stage sampling

Proses Teknik/Disain Proses Teknik/Disain SamplingSampling

Define the Target Population

Identify the Sampling Frame

Choose the Sampling Method

Determine the Sample Size

Gather the Data

Simple Random SamplingSimple Random SamplingUntuk populasi yang dianggap

homogenTersedia ada daftar semua unit

populasiDaftar (list) unit populasi disebut

kerangka sampel (sample frame)Keuntungan: termasuk “unbias” dan

mudah dilakukanKelemahan:

jika sampel mengumpul atau menyebarDiperlukan daftar lengkap dari seluruh unit populasi

Populasi

Sampel

Randomisasi (undian atau bilangan random)

Systematic Random SamplingSystematic Random Sampling

Untuk populasi yang dianggap

homogen Ada daftar semua unit populasi Daftar (list) unit populasi disebut kerangka sampel

(sample frame) Pengambilan sampel pertama seperti simple random

sampling sampel kedua dst ditentukan dengan jarak tertentu (N/n)

◦ N = jumlah unit populasi◦ n = jumlah unit populasi

Lebih efisien dibanding simple random sampling

Stratified Random SamplingStratified Random Sampling

Populasi relatif heterogen Dalam populasi terdiri dari strata atau

lapisan yang homogen Dibutuhkan data yang lebih rinci tentang : - Kriteria pembagian strata - Informasi dasar dari strata

Ciri-ciri populasi dapat terwakili (representatif)

Jika sampel menyebar jarak jauh Waktu dan biaya besar

Stratified Random Stratified Random SamplingSampling

StrataJenis kelamin• pria• wanita

Umur• < 20• 20-30• 31-40• 41-50

Menyerupai blok dalam rancangan eksperimen

Simple stratified random sampling jumlah tiap unit dalam strata samaProportional stratified random sampling jumlah tiap unit dalam strata tidak sama

Stratified Random Stratified Random SamplingSampling

Populasi

Sampel

Stratifikasi

Randomisasi

Strata2 Strata3Strata1

Cluster Random SamplingCluster Random Sampling

Untuk populasi yang relatif heterogenPopulasi mengandung kelompok-kelompok (cluster)Di dalam cluster mengandung unit populasi yang

heterogen

Heterogenitas cluster sama dengan populasinya Tidak perlu daftar semua unit

sampelBiaya lebih murah, penyebaran unit

populasi dapat ditekan

Cluster Random SamplingCluster Random Sampling

Populasi

Sampel

Randomisasi Cluster

Randomisasi Sampel

* Heterogenitas sampel diharapkan sama dengan populasi

Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling

- Sampel dianggap homogen dalam jumlah amat besar, biaya penelitian tidak cukup

- Sampling dilakukan dalam beberapa “stage”, setiap stage dilakukan randomisasi

- Kombinasi dari teknik pengambilan sampel untuk Probability Sampling (simple – stratified – cluster random sampling)

- Urutan dapat bervariasi, tergantung dari keadaan populasi dan tujuan penelitian

Ukuran SampelUkuran SampelPenentuan ukuran sampel

masalah yang pelikPeneliti hanya mengestimasi jumlah

sampel yang akan digunakanTergantung tujuan penelitian dan

sifat populasi◦ Uji hipotesis (one sample, two sample etc) atau

estimasi proporsi◦ Populasi: finite ataukah infinite◦ Jenis data: rasio, interval, nominal, ordinal◦ Ketelitian yang diinginkan

Penentuan ukuran SampelPenentuan ukuran Sampel 1. Tanpa rumus: Teori Thomas

Bayes◦ Untuk populasi berdistribusi normal◦ Kalau distribusi tidak diketahui tetap

distribusi normal jika random dan jumlah sampel besar (n minimum 30)

2. Dengan rumus◦ Jika data proporsi diperlukan data proporsi

kejadian◦ Data kontinyu perlu data varians◦ Jika didapatkan masih dipandang besar

disesuaikan dengan waktu, biaya dan sampel (pasien) tersedia atau tidak.

Pedoman penentuan ukuran Pedoman penentuan ukuran sampelsampelSebaiknya ukuran sampel antara 30

s/d 500Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub

sampel jumlah minimum adalah 30Untuk penelitian eksperimen

sederhana dengan pengendalian yang ketat ukuran sampel 10-20 elemen

Pada penelitian multivariat jumlah sampel lebih banyak (10 kali lipat)

Estimasi proporsiEstimasi proporsi

Peneliti hanya mengestimasi jumlah sampel yang akan digunakan

Bukan menghitung secara pastiPerlu informasi awal:

◦ Estimasi proporsi populasi (P)◦ Harga alfa (size of test) dan atau beta

(power of test) simpangan d◦ Confidence interval (CI)

Besar sampel estimasi proporsiBesar sampel estimasi proporsi

n = jumlah sampel

N = jumlah unit populasi

q = 1-p

p = estimator proporsi populasi

d = simpangan mutlak

z=nilai z pada derajat kepercayaan

qpZNd

qpzNn

..)1(.

..2

2

2

2 .

d

qpzn

Populasi infinit Populasi finit

TERIMAKASIH