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 -Ã
Jumlah sampel =100/325
Di kelas II Jumlah siswa 150 -Ã
Jumlah sampel = 150/325
Di kelas III Jumlah
siswa 75 -Ã 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 ?
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.
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)
