TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL

BAB I

PEDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

 Tiap penelitian memerlukan sejumlah orang yang harus kita selisiki. Secara ideal kita harus menyelidiki keseluruhan populasi. Bila populasi terlalu besar kita ambil sejumlah sampel yang representative, yaitu yang mewakili keseluruhan populasi itu. Dengan menyelidiki sampel itu kita ambil kesimpulan berupa populasi.

Salah satu konsep yang berhubungan erat dengan sampel adalah populasi. Populasi adalah keseluruhan gejala/satuan yang ingin diteliti. Sementara itu, sampel merupakan bagian dari populasi yang ingin diteliti.

Terkait dengan hal tersebut, kami akan menjelaskan lebih lanjut dalam makalah ini tentang pengertian populasi dan sampel serta alasan-alasan pengambilan sampel. Untuk lebih jelasnya akan dibahas pada bab berikutnya.

1.2. Tujuan Penulisan

1.      Tujuan Umum

Untuk mengetahui teknik pengambilan sampel dengan bermacam-macam cara pengambilan sampel.

2.      Tujuan Khusus

a.       Untuk mengetahui teknik pengambilan sampel pada penelitian Kuantitatif

b.      Untuk mengetahui teknik pengambilan sampel pada penelitian Kualitatif

BAB II

PEMBAHASAN

2.1.   Populasi Dan Sampel Dalam Penelitian

2.1.1. Populasi

Populasi adalah objek penelitian sebagai sasaran untuk mendapatkan dan mengumpulkan data. Namun, dalam kegiatan penelitian untuk menjangkau keseluruhan dari objek tidak mungkin dlakukan. Apabila peneliti ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi. Studi atau penelitiannya juga disebut populasi atau sensus. Arti darisensus yaitu cara untuk mendapatkan keterangan (informasi) dari semua anggota populasi dan tanpa terkecuali.

Unit populasi (Study Unit) adalah setiap individu atau objek yang berada di dalam populasi, dan yang menjadi sumber data dari penelitian yang dimaksud. Unit penelitian memiliki karakterisyik tertentu, yang nantinya akan digunakan dalam penelitian sebagai variabel penelitian. Variabel penelitian dalam unit penelitian ini bisa terdiri dari satu variabel, atau mungkin lebih banyak variabel, tergangtung dari besar penelitian yang dikehendaki (Zaluchu, 2012).

Macam populasi, antara lain adalah populasi  terhingga dan tak terhingga. Yang dmaksud dengan populasi terhinga yaitu sekumpulan objek yang akan dijadikan sebagai bahan kajian penelitian yang  jumlahnya tertentu. Sedangkan yang dimaksud dengan populasi tak terhingga adalah sekumpulan objek yang akan diteliti berjumlah tidak terhingga banyaknya.

2.1.2. Sampel

Sampel adalah sebagian dar individu yang diselidiki dari keseluruhan individu penelitian.Jika kita hanya akan meneliti sebagian dari populasi, maka penelitian tersebut disebut penelitian sampel. Sampel yang baik yaitu sampel yang memiliki populasi atau yang representetif artinya menggambarkan keadaan populasi atau mencerminkan populasi secara maksimal tetapi mewakili sampel bukan merupakan duplikat dari populasi.

Bagi penelitian yang menggunakan seluruh populasi penelitian, maka seluruh unit penelitian menjadi sampel penelitian. Hal tersebut erat disebut total population. Semenetara itu, bagi penelitian yang tidaak menggunakan seluruh populasi penelitian, maka berlakulah yang disebut sebagai teknik sampling (Zaluchu, 2012).

Teknik sampling adalah prosedur untuk menentukan unit penelitian. Hal penting yang harus diperhatikan di dalam melakukan teknik sampling adalah keterwakilan (representativeness). Prinsip keterwakilan ini adalah mutlak karena sampel harus sebenar-benarnya menggambarkan sebuah populasi.

Jadi penelitian hanya dilakukan pada sampel tidak pada populasi. Namun kesimpulan-kesimpulan penelitian mengenai sampel itu akan dikenakan ataudigeneralisasikan terhadap populasi. Generalisasi dari sampel ke populasi ini mengandung resiko bahwa akan terdapat kekeliruan atau ketidaktepatan, karena sampel tidak kan menerminkan secara tepat keadaan populasi.

2.1.2.1.  Petunjuk-Petunjuk Pengambilan Sampel

1.      Daerah generalisasi

Yang penting disini adalah menentukan terlebih dahulu luas populasinya sebagai daerah generalisasi, setelah itu barulah menentukan sampelnya sebagai daerah penelitiannya. Disamping itu yang terpenting adalah jika yang dselidiki hanya satu kelas saja, jangan diperluas sampai ke kelas lain, apalagi sampai menyimpulkan untuk sekolah-sekolah lain.

2.      Penetapan sifat-sifat populasi dan ketegasan batas-batasnya

Bila luas populasi telah ditentukan, maka segera diikuti penegasan tentang sifat-sifat populasinya. Penegasan ini adalah sangat penting., bila menginginkan adanya validitas dan realibilitas bagi penelitinya. Oleh sebab itu, haruslah ditentukan terlebih dahulu luas dan sifat populasi, dan memberikan batas-batas yang tegas, barulah kemudian menetapkan sampelnya. Jangan sebaliknya yaitu menetapkan sampelnya terlebih dahulu baru kemudian menyusul populasinya.

3.      Sumber-sumber informasi tentang populasi

Untuk mengetahui cir-ciri populasi secara terperinci dapat diperoleh melalui bermacam-macam sumber informasi tentang populasi tersebut. Seperti, dokumen-dokumen yang disusun oleh instansi dan organisasi.

4.      Menetapkan besar kecilnya sampel

Seringkali para peneliti dihadpakan pada persoalan yang sulit untuk mendapatkan ukuran sampel yang dapat dikatakan mewakili populasinya, hal ini lebih disebabkan karena banyanya perbedaan persepsi satu pemikiran dan pemikiran lainnya. Pada intinya penetapan ukuran sampel tersebut sesungguhnya sangat tergantung dari karakteristik elemen populasinya (homogeny atau tidak).

5.      Menetapkan teknik sampling

Didalam sampel ada yan disebut dengan biased sample, artinya sampel yang tidak mewakili populasi atau disebut juga dengan sampel yang menyeleweng. Pengambilan sampel yang menghasilkan sampel menyeleweng disebut biased sampling.

Biased sampling adalah pengambilan sample yang tidak dari seluruh populasi, tetapi hanya dari salah satu golongan populasi saja, tetapi generalisasinya dikenakan kepada seluruh populasi.

Bagaiman cara pengambilan sampel? Pertanyaan ini mengarah kepada jawaban yang disebut dengan teknik pengambilan sampel atau teknik sampling. Pengambilan sampel haru sdilakukan sedemikian rupa sehingga diperoleh sampel (contoh) atau dapat menggambarkan keadaan populasi yang sebenarnya. Contohnya, air  the. Agar populasi menjadi homogeny, maka harus kita aduk dulu agar manisnya sama.

2.1.2.2. Teknik Pengambilan Sampel Pada Penelitian Kuantitatif

1.      Metode Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Metode acak sederhana diterapkan pada populasi yang sangat homogen.Itu sebabnya, dimanapun dan siapapun yang terpilih tidak akan mempengaruhi hasil yang akan didapatkan. metode yang digunakan biasanya adalah mendaftar seluruh populasi lalu dengan menggunakan system lotere, didapatkan sampel sesuai dengan besar sampel yang telah ditetapkan sebelumnya. Cara lain yang digunakan adalah dengan menggunakan tabel bilangan random. Tabel bilangan random biasanya tersedia dibuku yang membahas metodelogi penelitian.

Contoh seperti di bagian belakang banyak buku penelitian, misalnya pada salah satu lembarannya, dicuplik sebagian tabel bilangan random.

10                   09                    73                    25                    33

37                   54                    20                    48                    05

03                   42                    26                    89                    53

99                   01                    90                    25                    29

12                   80                    79                    99                    70

Tabel diatas memperlihatkan cuplikan bilangan random, yang dipakai untuk kebutuhan praktis nanyinya dapat dimulai dari halamn mana saja dan dari bagian mana saja. Jika jumlah sampel terdiri jumlah puluhan, maka sampel terpilih 09, 73, 25, 33, 37, demikian seterusnya akan terpilih menjadi sampel penelitian. Misalnya jumlah sampel yang harus dipenuhi adalah sebanyak 20 unit sampel, maka 10, 09, 20, 05, 03,01 dan 12 adalah sebagian dari sampel yang terpilih dari daftar diatas.

Metode pemilihan bilangan acak ini juga bisa menggunakan kalkulator yang banyak menyediakan angka bilangan random.

2.      Metode Sistematis (Systematic Sampling)

Metode ini adalah sebuah metode yang sistematis. Asumsi yang digunakan sama dengan metode yang sebelumnya, yaitu bahwa terdapat distribusi yang homogeny didalam populasi. Dengan meggunakan jarak yang merupakan pembagian antara populasi dengan sampelnya, maka ditemukan sebuah pola. Misalnya jika pada populasi yang terdiri atas 100 orang sementara jumlah sampel adalah 10 orang, maka sampel yang terpilih adalah urutan yang sesuai dengan 100/10=10, maka sampel yang diambil adalah sampel dengan nomor urut 1, 10, 20 dan seterusnya.

3.      Metode Acak Berlapis (Stratified Random Sampling)

Metode ini digunakan jika di dalam populasi terdapat perbedaan atau strata tertentu. Misalnya jika populasinya adalah sekelompok siswa di sebuah sekolah menengah, maka terdapat siswa di kelas I. kelas II, dan kelas III.

Terdapat dua metode untuk memperoleh sampelnya. Cara pertama disebut sebagai metode proporsional, metode ini menggunakan proporsi masing-masing tingkatan. Jika di kelas I terdapat 100 orang siswa, di kelas II terdapat 150 siswa dan di kelas III terdapat 75 siswa, maka jumlah sampel akan tersebar secara proporsional di masing-masing kelas, yaitu sebesar :

Di kelas I                Jumlah siswa 100 -à Jumlah sampel =100/325

Di kelas II              Jumlah siswa 150 -à Jumlah sampel = 150/325

Di kelas III             Jumlah siswa 75   -à Jumlah sampel = 75/325

                               Jumlah siswa 325

Cara yang kedua adalah dengan menggunakan kuota. Jika di dalam populasi ditemukan bahwa tingkatan tedapat 3, maka untuk setiap tingkatan diputuskan untuk membagi jumlah sampelnya sama besar. Untuk contoh di atas, jika berdasarkan perhitungan sampel ditemukan bahwa besar sampel adalah 75 orang, maka untuk setiap tingkatan ditentukan ditentuak masing-masing 25 orang siswi sebagai sampel peneltian.

4.      Metode Kelompok/Gugus (Cluster Sampling)

Metode cluster sampling adalah metode dimana di asumsikan bahwa populasi memliki kelompok-kelompok yang satu sama lain memiliki karakteristik yang hampir sama. Itu sebabnya penelitian terhadap satu kelompok saja dianggap merupakan penelitian terhadap populasi tersebut.

5.      Metode Bertahap (Multistage Sampling)

Dalam keadaan dimana terdapat populasi yang sangat besar dengan tingkat sebaran yang luas disertai karakteristik yang sangat berbeda-beda, maka diperlukan metode pengmbilan sampel yang mengkombinasikan seluruh metode. Metode ini disebut sebagai multistage sampling.

Memilih teknik sampling yang paling tepat tentunya tidak mudah. Diperlukan pengetahuan terhadap populasi. Semakin homogeny populasi semakin mudah kita menentukan teknik samplingnya karena diasumsikan bahwa teknik sampling tidak akan memepengaruhi kualitas data. Akan tetapi semakin homogeny sebuah populasi diperlukan pertimbangan-pertimbangan yang harus dikombinasikan dengan kemampuan peneliti, waktu,dana, tenaga serta ketersediaan data-data dipopulasi itu sendiri.

Sering sekali seorang peneliti harus membuat sendiri daftar populasi yang di akibatkan tidak memadainya pencatatan seperti di Kantor Kelurahan, Kecamatan atau Kabupaten, Badan Pusat Statistik, Medical Record atau lain sebagainya. Itu berarti peneliti harus berkerja berkerja dengan lebih keras lagi. Maka jika diperharapkan pada situasi yang mendesak dan amat terbatas, peneliti dapat menggunakan non-probability sampling. Akan tetapi kesimpulan yang dihasilkan nantinya tetap akan sangat terbatas dibandingkan dengan menggunakan probability sampling.

Menurut defenisinya, probability sampling technique mempertimbangkan representativeness. Representativeness/ Keterwakilan yang baik, tentunya akan meghasilkan kesimpulan yang baik pula.

Meski tidak dapat menjamin representativeness-nya, metode non-probability sampling bukan tidak mungkin dilakukan. Beberapa metode yang lazim digunakan adalah sebagai berikut :

a.      Purposive Sampling

Purposive Sampling merupakan sebuah cara untuk mendapatkan sampel dengan memilih sampel di antara populasi sesuai dengan yang dikehendaki oleh peneliti.

b.      Concecutive Sampling

Cara ini diterapkan dengan memilih sampel setelah sebelumnya sudah ditetapkan criteria yang harus dipenuhi. Sampel diambil dalam suatu kurun waktu yang telah ditetapkan oleh peneliti sampai jumlah sampel terpenuhi.

c.       Convinience Sampling

Metode ini menggunakan subjektifitas peneliti. Jika peneliti menilai bahwa sebuah subjek memenuhi krtiteria dan kesempatan peneliti juga ada, maka pengambilan data dilakukan. Tetapi jika peneliti merasa bahwa penelitian harus dihentikan, maka penelitian pun harus dihentikan.

d.      Quota Sampling

Quota sampling adalah cara untuk menetapkan sampel berdasarkan jatahnya sesuai dengan maksud dan kapasitas yang dimungkinkan oleh penelti.

2.1.2.3.  Teknik Pengambilan Sampel Pada Penelitian Kualitatif

Selain istilah probability sampling dan non-probability, dikenal pula istilah khusus dalam pengambilan sampel penelitian kualitatif. Prinsip penelitian kualitatif adalah pada upaya menggambarkan dinamika sejumlah kecil informasi, lalu kemudian mendalami informasi dari mereka. Metode pengambilan sampel yang representative tentuny tentunya juga tidak perlu terlalu diperhitungkan, karena itu sampelnya sering disebut sebagai purposive sampling.

Beberapa teknik pengambilan sampel penelitian kualitatif adalah sebagai berikut :

1.      Extream Case Sampling

Pada model ini, peneliti memilih dua kelompok atau lebih yang berbeda secara ekstrim, misalnya dari kelompok yang berbeda secara ekstrim, misalnya dari kelompok yang kaya dan kelompok yang miskin. Dengan membandingkan dua kelompok yang ekstrim ini, maka peneliti bisa mendapatkan informasi mengenai hal-hal yang dipehatikan atau menjadi penentu dari keadaan kesehatan kedua kelompok.

2.      Maximum Variation Sampling

Penenliti ingin mendapatkan informasi menyeluruh dari seluruh kemungkinan kelompok yang mungkin mengalami masalah kesehatan, harus mengumpulkan data yang menggunakan maximum variation sampling. Jika misalnya seorang peneliti ingin melihat dampak pengobatan pada pasien TB, maka peneliti harus menyertakan pasien yang sedang berobat, termasuk juga yang sudah sembuh. Jika peneliti ingin memperoleh informasi mengenai stigma penyakit AIDS di masyarakat, yang harus diteliti bukan hanya kelompok terdidik-tidak terdidik, tetapi juga mungkin yang tinggal di desa-kota, perempuan-laki-laki, dan atau kelompok-kelompok lain.

3.      Homogenous Sampling

Jika peneliti ingin memperoleh informasi hanyaa dari satu kelompok saja, dimana sebuah masalah ingin diketahui penyebab atau akibatnya, maka teknik ini bisa digunakan. Jika peneliti misalnya ingin mengetahui mengenai kebiasaan merokok lebih banyak pada laki-laki, maka peneliti bisa mengkonsentrasikan penelitiannya pada kelompok ini saja.

4.      Typical Case Sampling

Teknik ini mengasumsikan bahwa beberapa kelompok memiliki masalah khusus yang khas. Misalnya pada perempuan yang menyusui, perlu diteliti khusus perseoalan yang dialami oleh mereka yang berkerja. Mereka yang berkerja barangkali memiliki persoalan khusus yang tidak sama dengan mereka yang tidak berkerja, dalam hal menyusui. Atau, persoalan perilaku lingkungan yang mungkin hanya ada pada keompok yang bertempat tinggal di wilayah tertentu. Hail-hal ini diperlukan untuk melihat ke-khasan masalah yang mereka hadapi.

5.      Critical Case Sampling

Dalam teknik ini, penelitian dilakukan hanya pada kelompok kritis yang kemungkinan besar adalah kelompok yang paling sulit di ubah. Jika kita ingin meluncurkan sebuah program kampanye ASI misalnya, maka uji coba dilakukan terlebih dahulu pada kelompok ibu-ibu yang tidak berpendidikan dan bertempat tinggal jauh dari jalan raya, karena mereka adalah kelompok yang kemungkinan sulit mencari perubahan.

6.      Snowball or Chain Sampling

Pendekatan teknik ini menggunakan beberapa orang informasi saja terlebih dahulu untuk kemudian memberikan informasi mengenai informasi lain yang mungkin dapat memberikn informasi baru atau tambahan.

2.1.2.4.  Bias Dalam Sampling

Bias dalams ampling adalah kesalahan sistematis dalam prosedur sampling yang menyebabkan penyimpangan dalam hasil penelitian. Sebagai contoh, jika sebuah penelitian ingin menentukan kebutuhan kesehatan dari sebuah masyarakat di kota besar di dalam upaya menentukan prioritas pelayanan kesehatan, adalah sangat bias jika mereka yang tidak memiliki KTP tidak diperhitungkan. Akibat dari pengabaian kelompok tersebut maka gambaran umum dari kebutuhan kesehatan tersebut tidak akan dapat menggambarkan dengan baik.

Masi banyak lagi penyebab bias ini. Salah satu yang harus dipehatikan adalah non-response. Non-response adalah ketika seorang informan menolak untuk berpartisipasi atau tidak mengisi data dengan lengkap. Penelitian data sekunder dengan menggunakan medical record dirumah sakit akan sering menemukan non-response ini.

2.1.2.5. Perhitungan Besar Sampel

Perhitungan besar sampel amat ditentukan oleh tujuan penelitian. Secara umum, tujuan penelitian yang ingin mendapatkan informasi yang mendekati kebenaran, harus menggunakan sampel yang lebih besar. Selain itu, perhitungan analisis statistic untuk melihat sebab akibat juga amat ditentukan oleh banyaknya jumlah sampel yang bisa di analisis.

Perhitungan besar sampel tidak bisa disamaratakan. Untuk setiap jenis desain penelitian, diperlukan perhitungan besar sampel yang berbeda-beda pula. Amat sering peneliti pemula menggunakan perhitungan besar sampel secara sembarangan. Akbatnya, keseimpilan yang didapatkanpun tidak sesuai dengan penggunaan desain penelitiannya.

Secara umum, perhitungan besar sampel untuk sebuah penelitian deskriptif adalah sebagai berikut :

1.      Perhitungan Besar Sampel Untuk Estimasi Proporsi

Jika tujuan penelitian adalah untuk mencoba proporsi penyakit atau masalah kesehatan tertentu pada sebuah populasi pada level Confidence Interval sebesar 95%, maka rumus yang digunakan adalah :

n = 1. 96²p(1-p)/d²

Contoh :

Katakanlah kita ingin mengestimasikan proporsi remaja yang memliki masalah ketergantungan alkohol di sebuah wilayah tetentu. Prevalensi masalah tersebut sebagaimana yang kita dapatkan dari informasi dan data yang ada adalah sebesar 4 persen. Kita merencanakan bahwa dengan taraf confidence 95%, ketepatan akan bervariasi pada range 4 persen. Berapakah jumlah sampel yang ideal ?

Maka, n = 1.96²  x 0.04 x (1-0.04)/0.04² = 92 remaja yanmaja yang akan kita pilih menggunakan metode simple random sampling dari saluruh sampel yang ada.

Catatan : Jika nilai prevalensi sebelumnya tidak kita dapatkan, maka kita bisa menggunakan angka p sebesar 50 persen.

2.      Perhitungan Besar Sampel Untuk Estimasi Nilai Mean

Sementara itu, jika tujuan penelitian kita adalah untuk mendapatkan estimasi kita terhadap nilai mean dari masalah tertentu pada sebuah populasi pada level confidence interval 95%, maka rumus yang digunakan adalah :

n = 1.96²S²/d² 

Contoh :

Katakanlah kita ingin mengestimasikan tingkat alcohol dalam darah para pengendara yang secara random akan kita kumpulkan. Dari studi sebelumnya kita mendapatkan informasi bahwa standar deviasi dari kadar alcohol tersebut adalah 30 mg alcohol per 100 milimeter darah. Kita ingin mengukur dengan menggunakan taraf confidence interval 95 persen dengan variasi ketepatan sebesar 10 mg alcohol/100 milimeter darah. Berapakah jumlah sampel yang ideal ?

Maka, n = 1.962 x 302/102 = 35 pengemudi.

Catatan :

Jika kita tidak memperoleh informasi sebelumnya mengenai nilai standar deviasi, maka kita bisa melakukan uji coba pada sejumlah kecil sampel dengan karakteristik yang sama dengan unit penelitian, untuk mendapatkan nilai estimasi standar deviasinya.

Sampel yang baik tentulah akan dapat menggambarkan populasinya. Kemmapuan sampel di dalam menggambarkan populasinya amatlah penting untuk diketahui. Untuk itu maka perhitungan confidence interval adalah cara secara statistic untuk mengetahui apakah kesimpulan dari sebuah sampel benar-benar mewakili populasinya atau tidak. Sebagaimana perhitungan sampelnya, perhitungan confiden interval untuk :

a.       Perhitungan Confidence Interval untuk Estimasi Proporsi

Untuk menghitung nilai confidence interval untuk sampel yang berasal dari proporsi atau prevalensi masalah kesehatan pada level 95 persen confidence internal, rumus yang digunakan adalah :

Contoh :

Berdasarkan penelitian terhadap 200 anak yang dipilih secara acak, ditemukan bahwa 80 orang mengalami splenomegaly. Apakah data sampel tersebut dapat mewakili populasi yang sesungguhnya ?

Maka, 80 orang anak yang mengalami splenomegali akan menghasilkan prevalensi penderita sebesar 40 persen (0.40). Dengan demikian, maka proporsi penyakit tersebut pada populasinya adalah :

Maka menjadi 0,33 sampai dengan 0,47. Sehingga dapat disimpulkan bahwa prevalensi sesungguhnya dari penyakit tersebut pada populasinya adalah 33 persen sampai dengan 47 persen.

b.      Perhitungan Confidence Interval untuk Sampel Mean

Untuk menghitung nilai confidence interval untuk sampel yang berasal dari estimasi nilai mean pada level 95% persen confidence interval, rmus yang digunakan adalah :

            Contoh :

                             Kita ingin memperkirakan nilai rata-rata dari berat lahir sekelompok bayi. Penelitian yang dilakukan secara random pada 36 bayi memberikan nilai rata-rata berat lahir adalah 3,10 kg. Jika nilai standar deviasinya adalah 0,90 kg, maka berapakah berat lahir bayi tersebut pada populasi yang sesunggunhya ?

 Dengan memasukkan nilai tersebut kedalam rumus diatas maka :

                             Maka diperoleh nilai 2,8 sampai dengan 3,4 kilogram. Artinya estimasi berat lahir bayi tersebut pada populasinya adalah pada kisaran 2,8-3,4 kilogram.

                             Nilai-nilai confidence interval yang bernilai positif menunjukkan bahwa hasil sampel tersebut cukup akurat untuk memperkirakan populasinya. Jika nilai confidence interval bernilai negative, baik salah satu maupun kedua nilai confidence intervalnya, maka hasil tersebut tidak dapat digunakan karena tidak representative menggambarkan ppulasinya. Kebanyakan hal tersebut disebabkan karena jumlah sampel yang terlalu sedikit.

BAB III

PENUTUP

3.1. Kesimpulan

Dalam proses penelitian, ketetapan dalam menentukan data yang dicari adalah suatu urusan yang mutlak diperlukan. Dengan demikian, tujuan penelitian akan dapat terpenuhi dengan baik. Sumber data pada penelitian adalah subjek dari mana data dapat diperoleh.

 Populasi adalah objek penelitian sebagai sasaran untuk mendapatkan dan mengumpulkan data. Namun, dalam kegiatan penelitian untuk menjangkau keseluruhan dari objek tidak mungkin dlakukan. Apabila peneliti ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi. Studi atau penelitiannya juga disebut populasi atau sensus. Arti darisensus yaitu cara untuk mendapatkan keterangan (informasi) dari semua anggota populasi dan tanpa terkecuali.

Sampel adalah sebagian dar individu yang diselidiki dari keseluruhan individu penelitian.Jika kita hanya akan meneliti sebagian dari populasi, maka penelitian tersebut disebut penelitian sampel. Sampel yang baik yaitu sampel yang memiliki populasi atau yang representetif artinya menggambarkan keadaan populasi atau mencerminkan populasi secara maksimal tetapi mewakili sampel bukan merupakan duplikat dari populasi.

Cara pengamblan sampel penelitian yang dapat dilakukan yaitu peneliti mencampurkan subjek-subjek didalam populasi sehingga semua objek dianggap sama, sampel strata dilakukan jika ada perbedaan ciri antara strata yang ada, dan masih ada cara-cara yang lain.

3.2.  Kritik dan Saran

Berdasarkan apa yang telah dipaparkan dalam bab pembahasan, pemakalah masih banyak informasi yang belum pemakalah ketahui. Jadi, jika ada yang perlu ditambahkan dalam pembahasan ini, maka pemakalah menerimanya. (Sumber: Zaluchu, F. 2012. Praktis Penelitian Kesehatan. Medan: Perdana Publishing)