POPULASI
&
SAMPEL
dr. Hafni Bachtiar, MPH
Bagian Ilmu Kesehatan Masyarakat
Fakultas Kedokteran
Universitas Andalas
Padang
POPULASI: Seluruh unit analisisSeluruh unit analisis
yang cirinya akan didugayang cirinya akan diduga
Sampel: Bagian dari ...
* Meliputi seluruh unit sampel
* Tidak dihitung dua kali
* Batasan jelas
* Up to date
* Dapat dilacak
Mengapa Sampling ?
• Terlalu banyak
– tidak cukup waktu
– tidak cukup dana
– tidak cukup tenaga
• Tidak mungkin
– sisi wak...
Sampel ideal
• Menggambarkan populasi dan dapat
dipercaya
• Dapat menentukan presisi
• Mudah dilaksanakan
• Memberikan inf...
LangkahLangkah
pengambilanpengambilan
sampelsampel
1. Menetapkan populasi1. Menetapkan populasi
* unit analisis* unit anal...
Non RandomNon Random RandomRandom
Purposive
(pertimbangan)
Quota
(berjatah)
Accidental
(seadanya)
Simple random
(acak sede...
Simple Random Sampling
• Digunakan pada keadaan:
– Hanya diketahui nama dan identitas populasi
– Tidak ditemukan cara lain...
Simple Random Sampling
• Tetapkan populasi
• Buat kerangka sampel (sample frame)
• Hitung besar sampel
• Pilih sampel deng...
Tabel Acak (random table)
2 6 3 3 8 6 0 5 2 0 6 4 9 6 7 5 0 2 8 6
6 8 2 5 6 4 6 9 2 7 3 5 5 0 8 2 7 2 2 2
4 9 1 2 0 0 6 2 ...
Systematic Random Sampling
• Digunakan untuk populasi yang besar
• Populasi homogen/hampir homogen
• Cara
 Tetapkan popul...
Stratified Random Sampling
Untuk populasi yang heterogen
Persyaratan
Harus ada kriteria yang jelas untuk dasar strata
Haru...
Stratified Random Sampling
Cara
Tentukan populasi
Lakukan stratifikasi
Hitung jumlah sampel
Ambil sampel secara acak pada ...
Multistage Random Sampling
• Dilakukan pada populasi yang amat besar dan
homogen
• Cara
Tentukan populasi
Tetapkan tingkat...
Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling
KABUPATEN/KOTA
KECAMATAN
KELURAHAN
RT
Cluster Sampling
• Dilakukan pada keadaan kerangka sampel tidak tersedia
• Cara
 Tentukan populasi
 Bagi populasi berdas...
• Pertimbangan
 Derajat keseragaman populasi
 Presisi yang dikehendaki
 Rencana analisis
 Tenaga, biaya dan waktu
Prin...
 Jenis penelitianJenis penelitian
 eksploratifeksploratif
 generalisasigeneralisasi
 Skala variabelSkala variabel
 no...
Skala nominal/ordinal, data diskritSkala nominal/ordinal, data diskrit
n
PQ
Pp
Z
−
=
Z: derajat kepercayaan
p-P atau d: pr...
Skala interval/ratio, data kontinyuSkala interval/ratio, data kontinyu
n
x
Z
σ
µ−
=
n
d
Z
σ
=
d
Z 2
22
n σ=
Z: derajat kep...
Langkah Pengambilan Sampel di Lapangan
• Buat daftar nagari/desa/kelurahan per kecamatan pada setiap
kabupaten/kota
• Beri...
• Buat interval: 140/30 = 4,66 dibulatkan jadi 5
• Ambil satu angka antara 1 – 5 secara acak, misal angka 3
• Kelurahan no...
Pop and sample
of 23

Pop and sample

MODUL RISET DAN BIOSTATISTIK dr. HAFNI BACTIAR
Published on: Mar 4, 2016
Published in: Health & Medicine      
Source: www.slideshare.net


Transcripts - Pop and sample

  • 1. POPULASI & SAMPEL dr. Hafni Bachtiar, MPH Bagian Ilmu Kesehatan Masyarakat Fakultas Kedokteran Universitas Andalas Padang
  • 2. POPULASI: Seluruh unit analisisSeluruh unit analisis yang cirinya akan didugayang cirinya akan diduga Sampel: Bagian dari populasiSampel: Bagian dari populasi yang cirinya ditelitiyang cirinya diteliti
  • 3. * Meliputi seluruh unit sampel * Tidak dihitung dua kali * Batasan jelas * Up to date * Dapat dilacak
  • 4. Mengapa Sampling ? • Terlalu banyak – tidak cukup waktu – tidak cukup dana – tidak cukup tenaga • Tidak mungkin – sisi waktu dan ruang • Tidak perlu semua – teori sampling • standard error • distribusi statistik
  • 5. Sampel ideal • Menggambarkan populasi dan dapat dipercaya • Dapat menentukan presisi • Mudah dilaksanakan • Memberikan informasi sebanyak mungkin dengan biaya rendah
  • 6. LangkahLangkah pengambilanpengambilan sampelsampel 1. Menetapkan populasi1. Menetapkan populasi * unit analisis* unit analisis * kerangka sampel* kerangka sampel * karakteristik unit analisis* karakteristik unit analisis 2. Menentukan besar sampel2. Menentukan besar sampel 3. Memilih cara pengambilan sampel3. Memilih cara pengambilan sampel Kerangka sampel:Kerangka sampel: No. urut, nama dan alamatNo. urut, nama dan alamat
  • 7. Non RandomNon Random RandomRandom Purposive (pertimbangan) Quota (berjatah) Accidental (seadanya) Simple random (acak sederhana) Systematic random (acak sistematik) Stratified random (acak stratifikasi) Multistage random (acak bertingkat) Cluster random (acak gugus)
  • 8. Simple Random Sampling • Digunakan pada keadaan: – Hanya diketahui nama dan identitas populasi – Tidak ditemukan cara lain yang lebih efisien • Persyaratan – Harus tersedia kerangka sampel • Terdiri dari No. urut, Nama dan Alamat – Populasi harus homogen/hampir homogen – Tidak terlalu tersebar secara geografis
  • 9. Simple Random Sampling • Tetapkan populasi • Buat kerangka sampel (sample frame) • Hitung besar sampel • Pilih sampel dengan cara:  Undian  Tabel acak  Komputer
  • 10. Tabel Acak (random table) 2 6 3 3 8 6 0 5 2 0 6 4 9 6 7 5 0 2 8 6 6 8 2 5 6 4 6 9 2 7 3 5 5 0 8 2 7 2 2 2 4 9 1 2 0 0 6 2 3 7 2 9 7 8 5 8 5 1 5 3 4 2 1 8 dst.
  • 11. Systematic Random Sampling • Digunakan untuk populasi yang besar • Populasi homogen/hampir homogen • Cara  Tetapkan populasi  Buat kerangka sampel  Hitung besar sampel  Hitung interval (k): N/n  Acak sampel pertama dari jumlah k, misalnya s  Tetapkan sampel berikutnya = s+k, s+2k dst.
  • 12. Stratified Random Sampling Untuk populasi yang heterogen Persyaratan Harus ada kriteria yang jelas untuk dasar strata Harus ada data pendahuluan mengenai kriteria untuk stratifikasi Harus diketahui jumlah yang tepat jumlah elementer pada setiap strata Stratifikasi dilakukan secara subjektif (judgement) oleh peneliti dan objektif dari keterangan statistik
  • 13. Stratified Random Sampling Cara Tentukan populasi Lakukan stratifikasi Hitung jumlah sampel Ambil sampel secara acak pada setiap strata (sederhana atau proporsional) Keuntungan Semua ciri populasi yang heterogen dapat terwakili Dapat membuat perbandingan dan mencari hubungan antar strata
  • 14. Multistage Random Sampling • Dilakukan pada populasi yang amat besar dan homogen • Cara Tentukan populasi Tetapkan tingkatan Hitung besar sampel Ambil secara acak sejumlah unsur pada tiap tingkatan Pada tingkat terakhir ambil sampel secara acak sesuai besar sampel
  • 15. Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling KABUPATEN/KOTA KECAMATAN KELURAHAN RT
  • 16. Cluster Sampling • Dilakukan pada keadaan kerangka sampel tidak tersedia • Cara  Tentukan populasi  Bagi populasi berdasarkan gugus • sekolah, kelas, kelompok masyarkat dsb  Ambil gugus secara acak  Semua unit dalam gugus dijadikan sampel  Keuntungan: tidak perlu kerangka sampel  Kerugian: sulit dihitung kesalahan (standard error)
  • 17. • Pertimbangan  Derajat keseragaman populasi  Presisi yang dikehendaki  Rencana analisis  Tenaga, biaya dan waktu Prinsip dasarPrinsip dasar Makin besar jumlah sampel, makin baik Makin heterogen populasi, main besar jumlah sampel
  • 18.  Jenis penelitianJenis penelitian  eksploratifeksploratif  generalisasigeneralisasi  Skala variabelSkala variabel  nominal, ordinal, interval, rationominal, ordinal, interval, ratio  Jenis dataJenis data  diskrit, kontinyudiskrit, kontinyu  Derajat ketepatanDerajat ketepatan  makin tinggi ketepatan, makinmakin tinggi ketepatan, makin besar jumlah sampelbesar jumlah sampel
  • 19. Skala nominal/ordinal, data diskritSkala nominal/ordinal, data diskrit n PQ Pp Z − = Z: derajat kepercayaan p-P atau d: presisi (beda hasil sampel dengan populasi yang diinginkan) P: proporsi populasi Q: 1 - P n: jumlah sampel n PQ d Z = d Z 2 2 QP n =
  • 20. Skala interval/ratio, data kontinyuSkala interval/ratio, data kontinyu n x Z σ µ− = n d Z σ = d Z 2 22 n σ= Z: derajat kepercayaan x - µ atau d: presisi (beda rata-rata sampel dengan rata-rata populasi yang diinginkan) σ: simpangan baku populasi n: jumlah sampel
  • 21. Langkah Pengambilan Sampel di Lapangan • Buat daftar nagari/desa/kelurahan per kecamatan pada setiap kabupaten/kota • Beri nomor urut mulai dari kecamatan pertama sampai kecamatan terakhir • Contoh Kota Padang Kecamatan No. Kelurahan • Pd. Timur 1 – 15 • Pd. Barat 16 – 31 • Pd. Selatan 32 – 45 • Pd. Utara 46 – 56 • dst …… - 140 jumlah 140 kelurahan • Jumlah sampel yang diperlukan 210 rumah tangga diperoleh dari 30 kelurahan dan tiap kelurahan 7 rumah tangga
  • 22. • Buat interval: 140/30 = 4,66 dibulatkan jadi 5 • Ambil satu angka antara 1 – 5 secara acak, misal angka 3 • Kelurahan no. 3 adalah sampel pertama kelurahan, selanjutnya kelurahan dengan penambahan 5 yaitu: 8, 11, 16 dst sampai didapat 30 kelurahan • Dari kelurahan yang terpilih, dibuat daftar rumah tangga (KK) • Buat lagi interval : jumlah jumlah KK per kelurahan/7 • Lakukan pengambilan sampel pertama secara acak diantara nomor interval • Sampel berikut adalah nomor sampel pertama + interval • Semua anggota keluarga dimasukkan sebagai responden

Related Documents