Teknik sampling adalah bagian dari metodologi statistika yang berhubungan dengan pengambilan sebagian dari populasi. Jika sampling dilakukan dengan metode yang tepat, analisis statistik dari suatu sampel dapat digunakan untuk menggeneralisasikan keseluruhan populasi. Metode sampling banyak menggunakan teori probabilitas dan teori statistika.
Tahapan sampling adalah:
* Mendefinisikan populasi hendak diamati * Menentukan kerangka sampel, yakni kumpulan semua item atau peristiwa yang mungkin * Menentukan metode sampling yang tepat * Melakukan pengambilan sampel (pengumpulan data) * Melakukan pengecekan ulang proses sampling
Dalam dunia penelitian kata populasi digunakan untuk menyebutkan serumpun atau sekelompok obyek yang menjadi sasaran penelitian atau merupakan keseluruhan (universum) dari obyek penelitian. Berdasarkan penentuan sumber data, populasi dapat dibagi menjadi dua, yaitu Populasi Terbatas (populasi yang memiliki sumber data yang jelas batas-batasnya secara kuantitatif) dan Populasi Tak Terhingga (populasi yang memiliki sumber data yang tidak dapat ditentukan batas-batasnya secara kuantitatif dan hanya dapat dijelaskan secara kualitatif).
Dilihat dari kompleksitas obyek populasi, maka populasi dapat dibedakan menjadi Populasi Homogen (keseluruhan individu yang menjadi anggota populasi memiliki sifat-sifat yang relatif sama antara yang satu dnegan yang lain dan mempunyai ciri tidak terdapat perbedaan hasil tes dari jumlah tes populasi yang berbeda) dan Populasi Heterogen (keseluruhan individu anggota populasi relatif mempunyai sifat-sifat individu dan sifat-sifat tersebut yang membedakan antara individu anggota populasi yang satu dengan yang lain). Walaupun populasi penelitian memiliki beberapa sifat yang tidak jarang membingungkan, tetapi menjadi tugas peneliti utnuk memberikan batasan yang tegas terhadap setiap obyek yang menjadi populasi penelitiannya. Pembatasan dimaksud harus berpedoman terhadap tujuan dan permasalahan penelitian. Oleh karena itu, dengan pembatasan populasi penelitian akan memudahkan di dalam memberikan ciri atau sifat-sifat dari populasi tersebut dan akhirnya akan memberikan keuntungan dalam penarikan sampel penelitian.
Dalam membangun generalisasi hasil penelitian biasanya digunakan teknik analisis statistik inferensial untuk membuktikan kebenaran dari hukum kemungkinan. Atau dengan kata lain, apabila suatu penelitian menggunakan sampel penelitian, maka penelitian tersebut menganalisis hasil penelitiannya melalui statistik inferensial dan berarti hasil penelitian tersebut merupakan suatu generalisasi. Untuk mendapatkan generalisasi yang baik, disamping harus memperhatikan tata cara penarikan kesimpulan, bobot sampel penelitian harus dapat dipertanggungjawabkan, sehingga sampel yang digunakan dalam penelitian benar-benar mampu mewakili setiap unit populasi. Dalam kasus populasi homogen, penarikan sampel penelitian tidak terlalu sulit dan dapat dilakukan dengan cara pengundian atau secara acak (random). Lain halnya dengan populasi hiterogen, pengambilan sampel tidak dapat dilakukan sebagaimana dalam populasi homogen dan membutuhkan teknik-teknik khusus yang sejalan dengan sifat populasi hiterogen tersebut. Selain itu, ketepatan penarikan kesimpulan penelitian tidak selalu terkait dengan besar kecilnya jumlah sampel penelitian yang diambil, tetapi yang mampu menjamin ketepatan kesimpulan tersebut adalah sampel penelitian harus benar-benar representatif. Jadi tidak ada gunanya mengambil sampel penelitian yang cukup besar jika diambil dari populasi yang tidak representatif.
Beberapa faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan sampel penelitian adalah : Derajat keseragaman (degree of homogeneity) populasi. Populasi yang homogen cenderung memudahkan penarikan sampel dan semakin homogen populasi maka memungkinkan penggunaan sampel penelitian yang kecil. Sebaliknya jika populasi heterogen, maka terdapat kecenderungan menggunakan sampel penelitian yang besar. Atau dengan kata lain, semakin komplek derajat keberagaman maka semakin besar pula sampel penelitiannya.
Derajat kemampuan peneliti mengenal sifat-sifat populasi.
Presisi (kesaksamaan) yang dikehendaki peneliti. Dalam populasi penelitian yang amat besar, biasanya derajat kemampuan peneliti untuk mengenali sifat-sifat populasi semakin kecil. Oleh karena itu, untuk menghindari kebiasan sampel maka dilakukan jalan pintas, yaitu memperbesar jumlah sampel penelitian. Artinya, apabila suatu penelitian menghendaki derajat presisi yang tinggi maka merupakan keharusan untuk menggunakan sampel penelitian yang besar. Yang perlu mendapat pertimbangan di sini adalah presisi juga tergantung pada tenaga, waktu, dan biaya yang cukup besar. Menurut HM. Rahmady Radiany (dikutip Burhan Bungin; 2005: 105) rumus perhitungan besaran sampel adalah : n = (N) / [(N (d)2 + 1)] . Keterangan : n : Jumlah sampel yang dicari; N : Jumlah populasi d : Nilai Presisi (misal sebesar 90% maka d = 0,1)
Penggunaan teknik sampling yang tepat. Untuk mendapatkan sampel yang representatif, penggunaan teknik sampling haruslah tepat. Apabila salah dalam menggunakan teknik sampling maka akan salah pula dalam memperoleh sampel dan akhirnya sampel tidak dapat representatif.
Untuk mendapatkan sampel yang representatif, beberapa teknik pengambilan sampel yang dapat digunakan adalah sebagai berikut : PENGAMBILAN SAMPEL PROBABILITAS (ACAK) Adalah suatu metode pemilihan ukuran sampel dimana setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel (Husein Umar: 1999). Terdapat tiga cara pengambilan sampel dengan metode acak, yaitu : Simpel Random Sampling. a. Cara Undian, yaitu memberi nomor seluruh populasi dan dilakukan pengundian secara acak; b. Cara Tabel Bilangan Random, yaitu suatu tabel yang terdiri dari bilangan-bilangan yang disajikan dengan sangat berurutan. Populasi diberi nomor urut dahulu dan dilakukan pengacakaan antara nomor pupolasi dengan tabel acak; dan c. Cara Sistematik / Ordinal, yaitu pemilihan sampel dimana yang pertama secara acak dan selanjutnya pemilihan sampel berdasarkan interval tertentu
Cara Stratifikasi (Stratified Random Sampling). Populasi yang dianggap hiterogen, berdasarkan karakteristik tertentu, dikelompokkan dalam beberapa sub populasi sehingga setiap sub populasi menjadi lebih homogen dan setelah itu masing-masing sub diambil sampelnya secara acak.
Cara Kluster (Cluster Sampling). Pengambilan sampel cara kluster hampir sama dengan cara stratifikasi, tetapi yang membedakan pembagian sub populasi masih homogen, misalnya berdasarkan wilayah atau letak geografis, dan kemudian dari sub populasi tersebut diambil sampel secara acak
PENGAMBILAN SAMPEL NON-PROBABILITAS / NON-ACAK Pengambilan sampel dengan non acak dilakukan jika semua elemen populasi belum tentu memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi anggota sampel, misalnya terdapat bagian populasi yang dengan sengaja tidak dijadikan anggota sampel yang mewakili populasi. Terdapat enam cara pengambilan sapel secara non acak (Husein Umar: 1999), yaitu : Cara Keputusan (Judgment Sampling), yaitu pengambilan sampel dengan terlebih dahulu memutuskan jumlah maupun sampel yang akan diambil dengan tujuan tertentu
Cara Kuota (Qouta Sampling), yaitu jika penelitian untuk mengkaji fenomena tertentu maka responden yang akan dipilih adalah yang diperkirakan dapat menjawab semua permasalahan yang terkait dengan penelitian
Cara Dipermudah (Convinience Sampling), yaitu peneliti memiliki kebebasan untuk memilih siapa yang akan dijadikan sampel atau yang akan ditemui sebagai responden
Cara Bola Salju (Snowball Sampling), yaitu penentuan sampel yang semula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih responden lain yang dianggap tahu terkait dengan permasalahn yang diteliti untuk dijadikan sampel lagi dan seterusnya
Area Sampling, yaitu populasi dibagi menjadi sub populasi dan sub populasi dibagi menjadi sub-sub populasi sampai dengan sub yang terkecil dan baru diambil sampel untuk masuk ke bagian populasi yang lebih besar dan dari bagian populasi yang besar juga diambil sampelnya
Purposive Sampling, yaitu pemilihan sampel berdasarkan karakteristik tertentu yang dianggap mempunyai sangkut paut dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya
Mengapa harus mengambil sampel? n Dapat menghemat biaya n Dapat menghemat waktu n Untuk sumberdaya yang terbatas, pengambilan sampel dapat memperluas cakupan studi n Bila proses riset bersifat destruktif, pengambilan sampel dapat menghemat produk n Apabila akses ke seluruh populasi tidak dapat dilakukan, pengambilan sampel adalah satusatunya pilihan
Teknik-teknik Statistika (I) n Jenis data: Nominal, Ordinal, Interval, Rasio n Jenis variabel: ¨ Kategorikal (diskret) vs Kontinu ¨ Independenent vs Dependent n Asumsi-asumsi
Teknik-teknik Statistika (III) n Univariate: 1 DV n Bi-variate: 1 DV, 1 IV ¨Regresi sederhana n Multi-variate: 2 atau lebih IV dan/atau 1 DV ¨Regresi berganda
Statistika (I) n Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok itu saja ¨ Ukuran Lokasi: mode, mean, median, dll ¨ Ukuran Variabilitas: varians, deviasi standar, range, dll ¨ Ukuran Bentuk: skewness, kurtosis, plot boks n Statistika Inferensial (Statistika Induksi): statistika yang menggunakan data dari suatu sampel untuk menarik kesimpulan mengenai populasi dari mana sampel tersebut diambil
Statistika Parametrik: ¨ Menggunakan asumsi mengenai populasi ¨ Membutuhkan pengukuran kuantitatif dengan level data interval atau rasio n Statistika Nonparametrik (distribution-free statistics for use with nominal / ordinal data): ¨ Menggunakan lebih sedikit asumsi mengenai populasi (atau bahkan tidak ada sama sekali) ¨ Membutuhkan data dengan level serendahrendahnya ordinal (ada beberapa metode untuk nominal)
Beberapa Statistika Parametrik n Uji z 1 sampel: mengestimasi rata-rata populasi dengan menggunakan sampel besar n Uji t 1 sampel: mengestimasi rata-rata populasi dengan menggunakan sampel kecil pada populasi yang terdistribusi normal n Uji t 2 sampel: mengestimasi perbedaan rata-rata 2 populasi independen dengan menggunakan sampel kecil pada populasi yang terdistribusi normal n Anova 1 arah (completely randomized design): mempelajari apakah rata-rata c populasi semuanya sama, atau ada yang berbeda n Anova 2 arah (factorial design): ¨ mempelajari apakah rata-rata c populasi semuanya sama, atau ada yang berbeda ¨ mempelajari apakah rata-rata r populasi semuanya sama, atau ada yang berbeda ¨ mempelajari apakah efek interaksi ada atau tidak ada
Beberapa Statistika Nonparametrik n Uji U Mann-Whitney: membandingkan dua populasi independen n Uji peringkat bertanda Wilcoxon: membandingkan dua populasi yang related n Uji K Kruskal-Wallis: menguji apakah c populasi identik atau berbeda pada completely random design n Uji Friedman: menguji apakah c populasi identik atau berbeda, pada randomized block design
Contoh Aplikasi n Sebuah laporan menyebutkan bahwa rata-rata gaji bulanan direktur bank di Jakarta lebih tinggi dari pada di Bandung. Untuk menyelidiki kebenaran hal ini, seorang peneliti mengumpulkan data yang diambil secara acak di Jakarta dan di Bandung, sebagaimana tercantum dalam data berikut (dalam juta rupiah). Dengan menggunakan taraf keterandalan á = 5%, kesimpulan apa yang dapat ditarik mengenai laporan tersebut di atas
Solusi (asumsi: normal) Ho: ìJ – ìB = 0 vs H1: ìJ – ìB > 0 Two-Sample T-Test and CI: Jakarta, Bandung Two-sample T for Jakarta vs Bandung N Mean StDev SE Mean Jakarta 20 9.12 2.83 0.63 Bandung 25 6.72 1.75 0.35 Difference = mu Jakarta - mu Bandung Estimate for difference: 2.395 95% lower bound for difference: 1.168 T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 3.31 P-Value = 0.001 DF = 30 Kesimpulan: tolak Ho: ìJ – ìB = 0. Jadi: laporan bahwa rata-rata gaji bulanan direktur bank di Jakarta lebih tinggi dari pada di Bandung didukung data.
Solusi (asumsi: tidak normal) Ho: ìJ – ìB = 0 vs H1: ìJ – ìB > 0 Mann-Whitney Test and CI: Jakarta, Bandung Jakarta N = 20 Median = 9.150 Bandung N = 25 Median = 5.800 Point estimate for ETA1-ETA2 is 2.100 95.2 Percent CI for ETA1-ETA2 is (0.899,3.800) W = 593.5 Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 > ETA2 is significant at 0.0012 The test is significant at 0.0012 (adjusted for ties) Kesimpulan: tolak Ho: ìJ – ìB = 0. Jadi: laporan bahwa rata-rata gaji bulanan direktur bank di Jakarta lebih tinggi dari pada di Bandung didukung data.
Cara-cara mengolah usaha sebagai variabel bebas tiga (X3) diukur melalui beberapa indikator, antara lain : 1) melakukan promosi, cara pemajangan barang yang dipasarkan, dan lain-lain. 2) menerapkan secara konsisten dan kontinu pembukuan dalam mengelola usaha; 3) menerapkan pula secara konsisten dan kontinu pembukuan dalam rangka kebutuhan rumah tangga/keluarga; 4) Semaksimal mungkin menghindari pengeluaran-pengeluaran yang tidak perlu
Tingkat Pendapatan (profit usaha), sebagai variabel bebas empat (X4) didefinisikan sebagai sejumlah uang atau barang/jasa yang diterima oleh pihak kelompok pedagang kaki lima dari hasil penjualan barang atau jasa tertentu sesuai bidang usaha yang dikelolanya. Variabel ini diukur melalui indeks pendapatan/penghasilan atau keuntungan (indeks profit) yang diterima, dan dihitung dari ratio antara nilai tambah (rata-rata keuntungan bersih per bulan setelah dipotiong pajak/retribusi) dengan besarnya masukan yang dipakai atau modal yang digunakan. 5. Penerimaan PAD sebagai variabel tak bebas (Y) dimaksudkan adalah penerimaan Kas daerah dari sektor retribusi pedagang kaki lima. Variabel ini diukur dari besarnya retribusi pasar dan kebersihan yang diterima oleh Daerah/Pemkot dari pedagang kaki lima rata-rata per bulan yang diperuntukan bagi penerimaan Kas PAD. B.
Pemahaman terhadap variabel dan hubungan antar variabel merupakan salah-satu kunci penting dalam penelitian kuantitatif. Posisi variabel yang senteral menempatkannya sebagai dasar dari semua proses peneltian; mulai dari perumusan masalah, perumusan hipotesis, pembuatan instrumen pengumpul data, sampai pada analisisnya. Sehubungan dengan posisi penting ini, variabel menjadi penting artinya untuk menentukan bermutu-tidaknya suatu hasil penelitian.
Secara leksikal, istilah variabel dapat diartikan sebagai sesuatu yang dapat beragam (bervariasi). Arti kata ini menunjukkan bahwa variabel merupakan sesuatu yang di dalamnya terdapat atribut-atribut, unit-unit, dimensi-dimensi atau nilai-nilai yang beragam. Kerlinger mendefinisikan variabel sebagai ‘suatu sifat yang dapat memiliki bermacam nilai”, atau “simbol/lambang yang padanya dilekatkan bilangan atau nilai”.
Pada hakikatnya, setiap variabel adalah suatu konsep, yaitu konsep yang bersifat khusus yang mengandung variasi nilai. Banyak ahli yang menyebutnya dengan konsep variabel. Yang dimaksud dengan konsep variabel di sini adalah konsep yang bersifatobservati bl e, maksudnya konsep yang sudah sangat dekat dengan fenomena-fenomena atau obyek-obyek yang teramati. Jadi konsep variabel itu merupakan sebutan umum yang mewakili semua atribut, dimensi atau nilai yang perlu diamati. Karena itu tidak semua konsep disebut variabel, karena masih terdapat konsep-konsep yang tidak mengandung memenuhi ciri seperti itu.
Sebagai konsep yang mengandung nilai, variabel dapat dikelompokkan pada variabel kategori dan variabel dimensi. Kedua jenis variabel ini dapat dijelaskan sebagai berikut; •
Variabel kategori adalah konsep yang memiliki beberapa gejala yang dapat dibedakan satu sama lain berdasarkan label, atribut atau unsur formal dari gejala itu. Variabel kategori adalah variabel mengandung nilai-nilai yang tidak dapat diutarakan dalam bentuk angka, tetapi dalam bentuk kategori-kategor
Karena itu, variabel ini disebut juga variabel kualatitatif. Included terms atau idividu-individu yang terdapat pada konsep itu dikelompokkan berdasarkan ciri tertentu, tanpa melihat peringkatnya. Jadi, pada dasarnya tidak ada kelebihan peringkat nilai satu sub-himpunan dari sub-himpunan lainnya. Mengkategorisasikan berarti menempatkan suatu obyek ke dalam sub- himpunan, sebagai bagian dari himpunan. Karena itu, individu-individu yang termasuk dalam sub-kategori hanya mungkin dihitung secara nominal, dan perbedaan antara satu sama lain hanya karena ciri atributnya (bukan harganya). Contoh variabel kategori ini adalah jenis kelamin (memiliki dua gejala; laki-laki dan perempuan).
Pembuatan kategori yang terbaik adalah dengan merujuk teori yang sudah ada. Tetapi jika sistem kategori yang baku belum ditemukan, maka seorang peneliti dapat membentuk kategori sendiri. Ada dua ketentuan dalam membentuk kategori dari suatu variabel; 1) bersifatexhaustive; artinya semua unsur dari variabel tersebut harus dapat dimasukkan ke dalam salah satu kategori, dan 2) bersifat mutually exlusive, artinya satu usnur hanya dapat dimasukkan ke dalam salah satu kategori.
Pada era perkembangan ilmu yang pesat belakangan ini, para peneliti telah berusaha untuk mengkuantifikasi variabel-variabel kualitatif. Menurut para ahli ini, terdapat beberapa jenis variabel kualitatif yang dapat dihitung dengan angka-angka, sekalipun tetap menyadari bahwa tidak semuanya dapat diangkakan. Cara yang lazim digunakan untuk mengkuantifikasi vaiabel kualitatif adalah dengan membentuk indeks dan skala.
Variabel dimensi adalah konsep yang menunjukkan suatu gejala berdasarkan nilai atau tingkatan. Ini berarti bahwa variabel dimensi itu mengandung dimensi-dimensi yang dapat diukur dan diberi skore dengan angka. Karena itu variabel dimensi ini disebut juga variabel kuantitatif.
Pada penelitian kuantitatif, umumnya yang dipilih sebagai variabel adalah konsep berdimensi tunggal. Konsep berdimensi tunggal (unidimensional) adalah konsep yang spesifik (bukan bersifat general) yang hanya mengandung satu jenis gejala. Sebagai contoh, pelaksanaan shalat fardhu. Konsep ini sudah spesifik, karena tidak bercampur aduk dengan shalat sunat, zikir dan sebagainya. Jika variabel penelitian adalah seperti ‘pengamalan agama’, maka konsep ini termasuk kategori berdimensi majemuk (multidimensional). Konsep ‘pengamalan agama’ mengandung banyak jenis gejala, seperti pelaksanaan shalat fardhu, pelaksanaan shalat sunat
Variabel dimensi dapat dibedakan pada dua jenis;diskret dankontinu. Secara umum, perbedaan antara kedua jenis variabel ini adalah bahwa, variabel diskret merupakan hasil perhitungan sedangkan variabel kontinu merupakan hasil pengukuran. Secara literal, diskret berarti tidak mempunyai pecahan (utuh). Maksudnya, dalam variabel kuantitatif diskret (discrete quantitative variables), tiap nilai variabel dipisahkan oleh satu kesatuan
tententu. Jadi, variabel diskret hanya dapat dinyatakan dalam satuan-satuan (satu, dua, enam), dan satuan-satuan itu tidak dapat dibagi lagi ke dalam satuan yang lebih kecil
Dengan demikian, data yang diperoleh dari variabel ini adalah data nominal. Sedangkan variabel kuantitatif kontinu (continuous quantitative variables) adalah variabel yang bersambungan, artinya di antara
dua unit ukuran masih terdapat unit-unit ukuran lain yang secara teoritik tidak terhingga banyaknya. Contohnya, di antara 1,5 meter dan 1,6 meter masih terdapat ukuran 1,51, 1,52 dan seterusnya. Data yang diperoleh dari variabel kontinu ini terdiri dari data skala rasio, skala interval, dan skala ordinal. Kerlinger menyatakan; bahwa variabel kontinu itu memiliki sehimpunan harga yang teratur dalam suatu cakupan (range) tertentu. Ini menunjukkan;pertama, harga-harga suatu variabel kontinu mencerminkan suatu urutan peringkat (rank order). Harga yang lebih besar menunjukkan lebih banyak sifat tertentu yang dimilikinya dibanding dengan harga yang lebih kecil, danke dua, ukuran-ukuran kontinu termuat dalam suatu range dan setiap individu mendapat skor yang ada dalam range itu
Dalam penelitian kuantitatif, variabel yang paling baik adalah konsep dimensi. Alasannya, adalah karena 1) konsep dimensi dapat diterapkan untuk semua budaya, dan 2) konsep dimensi akan menghasilkan data berbentuk skala sehingga lebih mungkin untuk dianalisis dengan metode-metode statistik yang lebih akurat. Hal ini bukan berarti konsep kategori tidak berguna, sebab konsep ini juga masih dapat dianalisis dengan statistik non- prametrik dengan hasil perhitungan kasar atau dapat juga diubah dengan cara-cara tertentu menjadi konsep dimensi
Secara umum, jenis variabel (dilihat dari sifat hubungan antar variabel) dapat dibedakan pada variabel indenpenden dan variabel dependen. Istilah variabel independen dan variabel dependen berasal dari logika matematika, di mana X dinyatakan sebagai yang ‘mempengaruhi atau sebab’ dan Y sebagai yang ‘dipengaruhi atau akibat’. Namun pengertian ini tentu tidak selalu menggambarkan hakikat yang sebenarnya dari konsep variabel independen dan dependen. Sebab dalam kenyataan, khususnya dalam penelitian ilmu-ilmu sosial, hubungan antar variabel tidak selalu merupakan hubungan kausal. Yang dapat dipastikan adalah, bahwa terdapat variabel yang saling berhubungan, di satu pihak ada yang disebut variabel independen dan di pihak lain ada yang disebut variabel dependen. Kedua variabel ini diperlukan oleh setiap penelitian kuantitatif. Adapun sifat hubungan itu ada yang bersifat kausal, dan ada yang tidak demikian.
Teknik sampling adalah bagian dari metodologi statistika yang berhubungan dengan pengambilan sebagian dari populasi. Jika sampling dilakukan dengan metode yang tepat, analisis statistik dari suatu sampel dapat digunakan untuk menggeneralisasikan keseluruhan populasi. Metode sampling banyak menggunakan teori probabilitas dan teori statistika.
BalasHapusTahapan sampling adalah:
* Mendefinisikan populasi hendak diamati
* Menentukan kerangka sampel, yakni kumpulan semua item atau peristiwa yang mungkin
* Menentukan metode sampling yang tepat
* Melakukan pengambilan sampel (pengumpulan data)
* Melakukan pengecekan ulang proses sampling
Dalam dunia penelitian kata populasi digunakan untuk menyebutkan serumpun atau sekelompok obyek yang menjadi sasaran penelitian atau merupakan keseluruhan (universum) dari obyek penelitian. Berdasarkan penentuan sumber data, populasi dapat dibagi menjadi dua, yaitu Populasi Terbatas (populasi yang memiliki sumber data yang jelas batas-batasnya secara kuantitatif) dan Populasi Tak Terhingga (populasi yang memiliki sumber data yang tidak dapat ditentukan batas-batasnya secara kuantitatif dan hanya dapat dijelaskan secara kualitatif).
BalasHapusDilihat dari kompleksitas obyek populasi, maka populasi dapat dibedakan menjadi Populasi Homogen (keseluruhan individu yang menjadi anggota populasi memiliki sifat-sifat yang relatif sama antara yang satu dnegan yang lain dan mempunyai ciri tidak terdapat perbedaan hasil tes dari jumlah tes populasi yang berbeda) dan Populasi Heterogen (keseluruhan individu anggota populasi relatif mempunyai sifat-sifat individu dan sifat-sifat tersebut yang membedakan antara individu anggota populasi yang satu dengan yang lain).
Walaupun populasi penelitian memiliki beberapa sifat yang tidak jarang membingungkan, tetapi menjadi tugas peneliti utnuk memberikan batasan yang tegas terhadap setiap obyek yang menjadi populasi penelitiannya. Pembatasan dimaksud harus berpedoman terhadap tujuan dan permasalahan penelitian. Oleh karena itu, dengan pembatasan populasi penelitian akan memudahkan di dalam memberikan ciri atau sifat-sifat dari populasi tersebut dan akhirnya akan memberikan keuntungan dalam penarikan sampel penelitian.
Dalam membangun generalisasi hasil penelitian biasanya digunakan teknik analisis statistik inferensial untuk membuktikan kebenaran dari hukum kemungkinan. Atau dengan kata lain, apabila suatu penelitian menggunakan sampel penelitian, maka penelitian tersebut menganalisis hasil penelitiannya melalui statistik inferensial dan berarti hasil penelitian tersebut merupakan suatu generalisasi. Untuk mendapatkan generalisasi yang baik, disamping harus memperhatikan tata cara penarikan kesimpulan, bobot sampel penelitian harus dapat dipertanggungjawabkan, sehingga sampel yang digunakan dalam penelitian benar-benar mampu mewakili setiap unit populasi.
BalasHapusDalam kasus populasi homogen, penarikan sampel penelitian tidak terlalu sulit dan dapat dilakukan dengan cara pengundian atau secara acak (random). Lain halnya dengan populasi hiterogen, pengambilan sampel tidak dapat dilakukan sebagaimana dalam populasi homogen dan membutuhkan teknik-teknik khusus yang sejalan dengan sifat populasi hiterogen tersebut. Selain itu, ketepatan penarikan kesimpulan penelitian tidak selalu terkait dengan besar kecilnya jumlah sampel penelitian yang diambil, tetapi yang mampu menjamin ketepatan kesimpulan tersebut adalah sampel penelitian harus benar-benar representatif. Jadi tidak ada gunanya mengambil sampel penelitian yang cukup besar jika diambil dari populasi yang tidak representatif.
Beberapa faktor yang harus dipertimbangkan dalam menentukan sampel penelitian adalah :
Derajat keseragaman (degree of homogeneity) populasi. Populasi yang homogen cenderung memudahkan penarikan sampel dan semakin homogen populasi maka memungkinkan penggunaan sampel penelitian yang kecil. Sebaliknya jika populasi heterogen, maka terdapat kecenderungan menggunakan sampel penelitian yang besar. Atau dengan kata lain, semakin komplek derajat keberagaman maka semakin besar pula sampel penelitiannya.
Derajat kemampuan peneliti mengenal sifat-sifat populasi.
BalasHapusPresisi (kesaksamaan) yang dikehendaki peneliti. Dalam populasi penelitian yang amat besar, biasanya derajat kemampuan peneliti untuk mengenali sifat-sifat populasi semakin kecil. Oleh karena itu, untuk menghindari kebiasan sampel maka dilakukan jalan pintas, yaitu memperbesar jumlah sampel penelitian. Artinya, apabila suatu penelitian menghendaki derajat presisi yang tinggi maka merupakan keharusan untuk menggunakan sampel penelitian yang besar. Yang perlu mendapat pertimbangan di sini adalah presisi juga tergantung pada tenaga, waktu, dan biaya yang cukup besar. Menurut HM. Rahmady Radiany (dikutip Burhan Bungin; 2005: 105) rumus perhitungan besaran sampel adalah : n = (N) / [(N (d)2 + 1)] . Keterangan : n : Jumlah sampel yang dicari; N : Jumlah populasi d : Nilai Presisi (misal sebesar 90% maka d = 0,1)
Penggunaan teknik sampling yang tepat. Untuk mendapatkan sampel yang representatif, penggunaan teknik sampling haruslah tepat. Apabila salah dalam menggunakan teknik sampling maka akan salah pula dalam memperoleh sampel dan akhirnya sampel tidak dapat representatif.
Untuk mendapatkan sampel yang representatif, beberapa teknik pengambilan sampel yang dapat digunakan adalah sebagai berikut :
PENGAMBILAN SAMPEL PROBABILITAS (ACAK)
Adalah suatu metode pemilihan ukuran sampel dimana setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel (Husein Umar: 1999). Terdapat tiga cara pengambilan sampel dengan metode acak, yaitu :
Simpel Random Sampling. a. Cara Undian, yaitu memberi nomor seluruh populasi dan dilakukan pengundian secara acak; b. Cara Tabel Bilangan Random, yaitu suatu tabel yang terdiri dari bilangan-bilangan yang disajikan dengan sangat berurutan. Populasi diberi nomor urut dahulu dan dilakukan pengacakaan antara nomor pupolasi dengan tabel acak; dan c. Cara Sistematik / Ordinal, yaitu pemilihan sampel dimana yang pertama secara acak dan selanjutnya pemilihan sampel berdasarkan interval tertentu
Cara Stratifikasi (Stratified Random Sampling). Populasi yang dianggap hiterogen, berdasarkan karakteristik tertentu, dikelompokkan dalam beberapa sub populasi sehingga setiap sub populasi menjadi lebih homogen dan setelah itu masing-masing sub diambil sampelnya secara acak.
BalasHapusCara Kluster (Cluster Sampling). Pengambilan sampel cara kluster hampir sama dengan cara stratifikasi, tetapi yang membedakan pembagian sub populasi masih homogen, misalnya berdasarkan wilayah atau letak geografis, dan kemudian dari sub populasi tersebut diambil sampel secara acak
PENGAMBILAN SAMPEL NON-PROBABILITAS / NON-ACAK
Pengambilan sampel dengan non acak dilakukan jika semua elemen populasi belum tentu memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi anggota sampel, misalnya terdapat bagian populasi yang dengan sengaja tidak dijadikan anggota sampel yang mewakili populasi. Terdapat enam cara pengambilan sapel secara non acak (Husein Umar: 1999), yaitu :
Cara Keputusan (Judgment Sampling), yaitu pengambilan sampel dengan terlebih dahulu memutuskan jumlah maupun sampel yang akan diambil dengan tujuan tertentu
Cara Kuota (Qouta Sampling), yaitu jika penelitian untuk mengkaji fenomena tertentu maka responden yang akan dipilih adalah yang diperkirakan dapat menjawab semua permasalahan yang terkait dengan penelitian
Cara Dipermudah (Convinience Sampling), yaitu peneliti memiliki kebebasan untuk memilih siapa yang akan dijadikan sampel atau yang akan ditemui sebagai responden
BalasHapusCara Bola Salju (Snowball Sampling), yaitu penentuan sampel yang semula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih responden lain yang dianggap tahu terkait dengan permasalahn yang diteliti untuk dijadikan sampel lagi dan seterusnya
Area Sampling, yaitu populasi dibagi menjadi sub populasi dan sub populasi dibagi menjadi sub-sub populasi sampai dengan sub yang terkecil dan baru diambil sampel untuk masuk ke bagian populasi yang lebih besar dan dari bagian populasi yang besar juga diambil sampelnya
Purposive Sampling, yaitu pemilihan sampel berdasarkan karakteristik tertentu yang dianggap mempunyai sangkut paut dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya
Mengapa harus mengambil
BalasHapussampel?
n Dapat menghemat biaya
n Dapat menghemat waktu
n Untuk sumberdaya yang terbatas, pengambilan
sampel dapat memperluas cakupan studi
n Bila proses riset bersifat destruktif, pengambilan
sampel dapat menghemat produk
n Apabila akses ke seluruh populasi tidak dapat
dilakukan, pengambilan sampel adalah satusatunya
pilihan
Teknik-teknik Statistika (I)
BalasHapusn Jenis data:
Nominal, Ordinal, Interval, Rasio
n Jenis variabel:
¨ Kategorikal (diskret) vs Kontinu
¨ Independenent vs Dependent
n Asumsi-asumsi
Teknik-teknik Statistika (III)
BalasHapusn Univariate: 1 DV
n Bi-variate: 1 DV, 1 IV
¨Regresi sederhana
n Multi-variate: 2 atau lebih IV dan/atau 1
DV
¨Regresi berganda
Statistika (I)
BalasHapusn Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data
pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik
kesimpulan mengenai kelompok itu saja
¨ Ukuran Lokasi: mode, mean, median, dll
¨ Ukuran Variabilitas: varians, deviasi standar, range, dll
¨ Ukuran Bentuk: skewness, kurtosis, plot boks
n Statistika Inferensial (Statistika Induksi): statistika yang
menggunakan data dari suatu sampel untuk menarik
kesimpulan mengenai populasi dari mana sampel
tersebut diambil
Statistika Parametrik:
BalasHapus¨ Menggunakan asumsi mengenai populasi
¨ Membutuhkan pengukuran kuantitatif dengan level
data interval atau rasio
n Statistika Nonparametrik (distribution-free
statistics for use with nominal / ordinal data):
¨ Menggunakan lebih sedikit asumsi mengenai
populasi (atau bahkan tidak ada sama sekali)
¨ Membutuhkan data dengan level serendahrendahnya
ordinal (ada beberapa metode untuk
nominal)
Beberapa Statistika Parametrik
BalasHapusn Uji z 1 sampel: mengestimasi rata-rata populasi dengan
menggunakan sampel besar
n Uji t 1 sampel: mengestimasi rata-rata populasi dengan
menggunakan sampel kecil pada populasi yang terdistribusi normal
n Uji t 2 sampel: mengestimasi perbedaan rata-rata 2 populasi
independen dengan menggunakan sampel kecil pada populasi yang
terdistribusi normal
n Anova 1 arah (completely randomized design): mempelajari apakah
rata-rata c populasi semuanya sama, atau ada yang berbeda
n Anova 2 arah (factorial design):
¨ mempelajari apakah rata-rata c populasi semuanya sama, atau ada
yang berbeda
¨ mempelajari apakah rata-rata r populasi semuanya sama, atau ada
yang berbeda
¨ mempelajari apakah efek interaksi ada atau tidak ada
Beberapa Statistika Nonparametrik
BalasHapusn Uji U Mann-Whitney: membandingkan dua
populasi independen
n Uji peringkat bertanda Wilcoxon:
membandingkan dua populasi yang related
n Uji K Kruskal-Wallis: menguji apakah c populasi
identik atau berbeda pada completely random
design
n Uji Friedman: menguji apakah c populasi identik
atau berbeda, pada randomized block design
Contoh Aplikasi
BalasHapusn Sebuah laporan menyebutkan bahwa rata-rata
gaji bulanan direktur bank di Jakarta lebih tinggi
dari pada di Bandung. Untuk menyelidiki
kebenaran hal ini, seorang peneliti
mengumpulkan data yang diambil secara acak
di Jakarta dan di Bandung, sebagaimana
tercantum dalam data berikut (dalam juta
rupiah). Dengan menggunakan taraf
keterandalan á = 5%, kesimpulan apa yang
dapat ditarik mengenai laporan tersebut di atas
Row Jakarta Bandung
BalasHapus1 5.6 8.1
2 7.1 7.9
3 6.8 5.4
4 10.2 4.5
5 12.5 5.6
6 13.5 6.8
7 6.8 9.2
8 5.8 8.1
9 9.9 7.2
10 10.2 4.5
11 15.6 5.2
12 7.7 6.8
13 9.8 6.7
14 6.8 5.7
15 5.8 5.8
16 6.8 5.8
17 8.9 10.3
18 9.4 4.5
19 10.5 5.8
20 12.6 10.2
21 9.8
22 5.8
23 5.5
24 5.6
25 7.2
Solusi (asumsi: normal)
BalasHapusHo: ìJ – ìB = 0 vs H1: ìJ – ìB > 0
Two-Sample T-Test and CI: Jakarta, Bandung
Two-sample T for Jakarta vs Bandung
N Mean StDev SE Mean
Jakarta 20 9.12 2.83 0.63
Bandung 25 6.72 1.75 0.35
Difference = mu Jakarta - mu Bandung
Estimate for difference: 2.395
95% lower bound for difference: 1.168
T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 3.31 P-Value =
0.001 DF = 30
Kesimpulan: tolak Ho: ìJ – ìB = 0. Jadi: laporan bahwa
rata-rata gaji bulanan direktur bank di Jakarta lebih
tinggi dari pada di Bandung didukung data.
Solusi (asumsi: tidak normal)
BalasHapusHo: ìJ – ìB = 0 vs H1: ìJ – ìB > 0
Mann-Whitney Test and CI: Jakarta, Bandung
Jakarta N = 20 Median = 9.150
Bandung N = 25 Median = 5.800
Point estimate for ETA1-ETA2 is 2.100
95.2 Percent CI for ETA1-ETA2 is (0.899,3.800)
W = 593.5
Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 > ETA2 is significant at
0.0012
The test is significant at 0.0012 (adjusted for ties)
Kesimpulan: tolak Ho: ìJ – ìB = 0. Jadi: laporan bahwa
rata-rata gaji bulanan direktur bank di Jakarta lebih
tinggi dari pada di Bandung didukung data.
Cara-cara mengolah usaha sebagai variabel bebas tiga (X3) diukur melalui
BalasHapusbeberapa indikator, antara lain :
1) melakukan promosi, cara pemajangan barang yang dipasarkan, dan lain-lain.
2) menerapkan secara konsisten dan kontinu pembukuan dalam mengelola
usaha;
3) menerapkan pula secara konsisten dan kontinu pembukuan dalam rangka
kebutuhan rumah tangga/keluarga;
4) Semaksimal mungkin menghindari pengeluaran-pengeluaran yang tidak perlu
Tingkat Pendapatan (profit usaha), sebagai variabel bebas empat (X4)
BalasHapusdidefinisikan sebagai sejumlah uang atau barang/jasa yang diterima oleh pihak
kelompok pedagang kaki lima dari hasil penjualan barang atau jasa tertentu sesuai
bidang usaha yang dikelolanya.
Variabel ini diukur melalui indeks pendapatan/penghasilan atau keuntungan (indeks
profit) yang diterima, dan dihitung dari ratio antara nilai tambah (rata-rata
keuntungan bersih per bulan setelah dipotiong pajak/retribusi) dengan besarnya
masukan yang dipakai atau modal yang digunakan.
5. Penerimaan PAD sebagai variabel tak bebas (Y) dimaksudkan adalah penerimaan
Kas daerah dari sektor retribusi pedagang kaki lima. Variabel ini diukur dari
besarnya retribusi pasar dan kebersihan yang diterima oleh Daerah/Pemkot dari
pedagang kaki lima rata-rata per bulan yang diperuntukan bagi penerimaan Kas
PAD.
B.
Pemahaman terhadap variabel dan hubungan antar variabel merupakan salah-satu kunci penting dalam penelitian kuantitatif. Posisi variabel yang senteral menempatkannya sebagai dasar dari semua proses peneltian; mulai dari perumusan masalah, perumusan hipotesis, pembuatan instrumen pengumpul data, sampai pada analisisnya. Sehubungan dengan posisi penting ini, variabel menjadi penting artinya untuk menentukan bermutu-tidaknya suatu hasil penelitian.
BalasHapusSecara leksikal, istilah variabel dapat diartikan sebagai sesuatu yang dapat beragam (bervariasi). Arti kata ini menunjukkan bahwa variabel merupakan sesuatu yang di dalamnya terdapat atribut-atribut, unit-unit, dimensi-dimensi atau nilai-nilai yang beragam. Kerlinger mendefinisikan variabel sebagai ‘suatu sifat yang dapat memiliki bermacam nilai”, atau “simbol/lambang yang padanya dilekatkan bilangan atau nilai”.
Pada hakikatnya, setiap variabel adalah suatu konsep, yaitu konsep yang bersifat khusus yang mengandung variasi nilai. Banyak ahli yang menyebutnya dengan konsep variabel. Yang dimaksud dengan konsep variabel di sini adalah konsep yang bersifatobservati bl e, maksudnya konsep yang sudah sangat dekat dengan fenomena-fenomena atau obyek-obyek yang teramati. Jadi konsep variabel itu merupakan sebutan umum yang mewakili semua atribut, dimensi atau nilai yang perlu diamati. Karena itu tidak semua konsep disebut variabel, karena masih terdapat konsep-konsep yang tidak mengandung memenuhi ciri seperti itu.
Sebagai konsep yang mengandung nilai, variabel dapat dikelompokkan pada variabel kategori dan variabel dimensi. Kedua jenis variabel ini dapat dijelaskan sebagai berikut;
BalasHapus•
Variabel kategori adalah konsep yang memiliki beberapa gejala yang dapat dibedakan satu sama lain berdasarkan label, atribut atau unsur formal dari gejala itu. Variabel kategori adalah variabel mengandung nilai-nilai yang tidak dapat diutarakan dalam bentuk angka, tetapi dalam bentuk kategori-kategor
Karena itu, variabel ini disebut juga variabel kualatitatif. Included terms atau idividu-individu yang terdapat pada konsep itu dikelompokkan berdasarkan ciri tertentu, tanpa melihat peringkatnya. Jadi, pada dasarnya tidak ada kelebihan peringkat nilai satu sub-himpunan dari sub-himpunan lainnya. Mengkategorisasikan berarti menempatkan suatu obyek ke dalam sub- himpunan, sebagai bagian dari himpunan. Karena itu, individu-individu yang termasuk dalam sub-kategori hanya mungkin dihitung secara nominal, dan perbedaan antara satu sama lain hanya karena ciri atributnya (bukan harganya). Contoh variabel kategori ini adalah jenis kelamin (memiliki dua gejala; laki-laki dan perempuan).
BalasHapusPembuatan kategori yang terbaik adalah dengan merujuk teori yang sudah ada. Tetapi jika sistem kategori yang baku belum ditemukan, maka seorang peneliti dapat membentuk kategori sendiri. Ada dua ketentuan dalam membentuk kategori dari suatu variabel; 1) bersifatexhaustive; artinya semua unsur dari variabel tersebut harus dapat dimasukkan ke dalam salah satu kategori, dan 2) bersifat mutually exlusive, artinya satu usnur hanya dapat dimasukkan ke dalam salah satu kategori.
BalasHapusPada era perkembangan ilmu yang pesat belakangan ini, para peneliti telah berusaha untuk mengkuantifikasi variabel-variabel kualitatif. Menurut para ahli ini, terdapat beberapa jenis variabel kualitatif yang dapat dihitung dengan angka-angka, sekalipun tetap menyadari bahwa tidak semuanya dapat diangkakan. Cara yang lazim digunakan untuk mengkuantifikasi vaiabel kualitatif adalah dengan membentuk indeks dan skala.
BalasHapusVariabel dimensi adalah konsep yang menunjukkan suatu gejala berdasarkan nilai atau tingkatan. Ini berarti bahwa variabel dimensi itu mengandung dimensi-dimensi yang dapat diukur dan diberi skore dengan angka. Karena itu variabel dimensi ini disebut juga variabel kuantitatif.
BalasHapusPada penelitian kuantitatif, umumnya yang dipilih sebagai variabel adalah konsep berdimensi tunggal. Konsep berdimensi tunggal (unidimensional) adalah konsep yang spesifik (bukan bersifat general) yang hanya mengandung satu jenis gejala. Sebagai contoh, pelaksanaan shalat fardhu. Konsep ini sudah spesifik, karena tidak bercampur aduk dengan shalat sunat, zikir dan sebagainya. Jika variabel penelitian adalah seperti ‘pengamalan agama’, maka konsep ini termasuk kategori berdimensi majemuk (multidimensional). Konsep ‘pengamalan agama’ mengandung banyak jenis gejala, seperti pelaksanaan shalat fardhu, pelaksanaan shalat sunat
Variabel dimensi dapat dibedakan pada dua jenis;diskret dankontinu. Secara umum, perbedaan antara kedua jenis variabel ini adalah bahwa, variabel diskret merupakan hasil perhitungan sedangkan variabel kontinu merupakan hasil pengukuran. Secara literal, diskret berarti tidak mempunyai pecahan (utuh). Maksudnya, dalam variabel kuantitatif diskret (discrete
BalasHapusquantitative variables), tiap nilai variabel dipisahkan oleh satu kesatuan
tententu. Jadi, variabel diskret hanya dapat dinyatakan dalam satuan-satuan (satu, dua, enam), dan satuan-satuan itu tidak dapat dibagi lagi ke dalam satuan yang lebih kecil
Dengan demikian, data yang diperoleh dari variabel ini adalah data nominal. Sedangkan variabel kuantitatif kontinu (continuous
BalasHapusquantitative variables) adalah variabel yang bersambungan, artinya di antara
dua unit ukuran masih terdapat unit-unit ukuran lain yang secara teoritik tidak terhingga banyaknya. Contohnya, di antara 1,5 meter dan 1,6 meter masih terdapat ukuran 1,51, 1,52 dan seterusnya. Data yang diperoleh dari variabel kontinu ini terdiri dari data skala rasio, skala interval, dan skala ordinal. Kerlinger menyatakan; bahwa variabel kontinu itu memiliki sehimpunan harga yang teratur dalam suatu cakupan (range) tertentu. Ini menunjukkan;pertama, harga-harga suatu variabel kontinu mencerminkan suatu urutan peringkat (rank order). Harga yang lebih besar menunjukkan lebih banyak sifat tertentu yang dimilikinya dibanding dengan harga yang lebih kecil, danke dua, ukuran-ukuran kontinu termuat dalam suatu range dan setiap individu mendapat skor yang ada dalam range itu
Dalam penelitian kuantitatif, variabel yang paling baik adalah konsep dimensi. Alasannya, adalah karena 1) konsep dimensi dapat diterapkan untuk semua budaya, dan 2) konsep dimensi akan menghasilkan data berbentuk skala sehingga lebih mungkin untuk dianalisis dengan metode-metode statistik yang lebih akurat. Hal ini bukan berarti konsep kategori tidak berguna, sebab konsep ini juga masih dapat dianalisis dengan statistik non- prametrik dengan hasil perhitungan kasar atau dapat juga diubah dengan cara-cara tertentu menjadi konsep dimensi
BalasHapusSecara umum, jenis variabel (dilihat dari sifat hubungan antar variabel) dapat dibedakan pada variabel indenpenden dan variabel dependen. Istilah variabel independen dan variabel dependen berasal dari logika matematika, di mana X dinyatakan sebagai yang ‘mempengaruhi atau sebab’ dan Y sebagai yang ‘dipengaruhi atau akibat’. Namun pengertian ini tentu tidak selalu menggambarkan hakikat yang sebenarnya dari konsep variabel independen dan dependen. Sebab dalam kenyataan, khususnya dalam penelitian ilmu-ilmu sosial, hubungan antar variabel tidak selalu merupakan hubungan kausal. Yang dapat dipastikan adalah, bahwa terdapat variabel yang saling berhubungan, di satu pihak ada yang disebut variabel independen dan di pihak lain ada yang disebut variabel dependen. Kedua variabel ini diperlukan oleh setiap penelitian kuantitatif. Adapun sifat hubungan itu ada yang bersifat kausal, dan ada yang tidak demikian.
BalasHapus