Populasi dan Sampel

Jika anda sedang membuka akun fb dan ingin mengirim alamat posting ini kedinding anda, silahkan klik jempol dibawah:

Pengertian Populasi

Populasi adalah :

·      Sekelompok gejala/objek sebagai sumber data yang memiliki sifat dan karakteristik yang sama.

·      Seluruh subjek didalam wilayah penelitian yang dijadikan sebagai subjek penelitian.

·      Wilayah generasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentuyang ditetapkan peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.

2.    Jenis-jenis populasi

a.    Populasi target : populasi yang secara ideal ingin disamaratakan oleh peneliti.

b.    Populasi realistis : populasi yang ada dan dapat dipilih apa adanya oleh peneliti.

c.    Populasi terbatas: populasi yang dinyatakan dengan dua angka (diberikan batasan secara kuantitatif).

d.   Populasi tak terbatas : populasi yang tidak dapat ditentukan batas-batasnya secara kuantitatif .

e.    Populasi bersifat homogen : populasi dimana sumber datanya yang unsur-unsur pembentukannya memiliki sifat yang sama.

f.     Populasi bersifat heterogen : populasi dimana sumber datanya yang unsur-unsur pembentukannya memiliki sifat yang bervariasi.

B.  Sampel

1.    Pengertian Sampel

Sampel adalah:

·      Bagian dari pupolasi yang memiliki sifat-sifat yang sama dengan populasi.

·      Bagian atau wakil populasi yang diteliti.

2.    Teknik Sampling

Teknik sampling adalah proses pemilihan atau penentuan sejumlah gejala/objek/individu untuk penelitian dengan cara sedemikian rupa sehingga representatif (mewakili populasi)

Tabel 1. Macam-macam teknik sampling

Teknik sampling
Probality sampling	Non Probality sampling
1.     Simple random sampling, yaitu pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi. Cara ini dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen. Bisa ditempuh melalui undian, tabel bilangan random, atau acak sistem. 2.     Propartionate stratified random sampling, yaitu dilakukan dengan cara membuat lapisan-lapisan (stata), kemudian dari setiap lapisan diambil sejumlah objek secara acak. Cara ini dilakukan apabila bila anggota populasi tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Contoh: Kita akan meneliti tentang kinerja karyawan suatu perusahaan, dimisalkan dikelompokkan umur 15-24 tahun, 25-34 tahun, dan 35-44 tahun. Dari masing-masing kelompok umur tersebut dibuat daftar kerangka sampel dan selanjutnya diambil secara acak sederhana. 3.     Dispropartionate stratified random sampling, yaitu digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila popuasi berstrata, tetapi kurang propesional. Contoh: Pegawai dari unit kerja tertentu mempunyai 3 orang lulusan S3, 4 orang lulusan S2, 90 orang S1,800 orang SMA dan 700 orang SMP. Maka 3 orang S3 dan 4 orang S2 itu diambil semuanya sebagai sampel, karena dua kelompok ini terlalu kecil bila dibandingkan dengan kelompok lain. 4.     Cluster sampling (area sampling), yaitu digunakan untuk menentukan sampel bila objek yang akan diteliti/sumber data sangat luas, misal penduduk dari suatu negara, provinsi atau kabupaten. Contoh: Misalnya ingin mengetahui income perkapita di pedesaan. Populasinya adalah desa, desa terbagi menjadi RT. Katakan satu desa ada 10 RT. Tahap pertama merandon 10 RT, hasil randomnya adalah RT 1. RT 4 dan RT 9. Pada RT 1 anggotanya 40 kk, RT 4 anggotanya 50 KK dan RT 9 anggotanya 30 KK. Jadi jumlah keseluruhan sebanyak 120 KK.	1.      Sampling sistematis, yaitu pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Contoh: Suatu anggota populasi terdiri dari 50 orang. Dari semua anggota itu diberi nomor urut yaitu nomor 1 sampai 50. Pengambilan sampel dapat dilakukan dengan nomor ganjil saja, genap saja, atau kelipatan dari bilangan tertentu. Misalnya kelipatan dari bilangan lima. Untuk ini maka yang diambil sebagai sampel adalah nomor 1, 5, 10, 15, 20, dan seterusnya samapai dengan 50. 2.      Sampling kuota, yaitu teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Contoh: Akan melakukan penelitian tentang pendapat masyarakat terhadap pelayanan masyarakat dalam urusan izin mendirikan bangunan. Jumlah sampel yang ditentukan 500 orang. Kalau pengumpulan data belum didasarkan pada 500 orang tersebut, maka penelitian dipandang belum selesai, karena belum memenuhi kuota yang ditentukan. 3.      Sampling insidental, yaitu teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan / insidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data. 4.      Sampling purposing, yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Pengambilan unsur sampel atas dasar tujuan tertentu sehingga memenuhi keinginan dan kepentingan peneliti. Contoh: Akan melakukan penelitian tentang kualitas makanan, maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli makanan. 5.      Sampling jenuh, yaitu teknik penentuan sampel jika semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Teknik ini sering digunakan bila jumlah populasi relatif kecil atau kurang dari 30 orang. Istilah lainnya adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan populasi. 6.      Snowball sampling, yaitu teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil kemudian membesar. Metode ini sering digunakan pada penelitian pemasaran, etnis atau lainnya. Dalam penentuan sampel pertama-tama dipilih satu atau dua orang, tetapi karena dengan dua orang ini belum merasa lengkap terhadap data yang diberikan, maka peneliti mencari orang lain yang dipandang lebih tau dan dapat melengkapi data yang diberikan  oleh dua orang sebelumnya. Begitu seterusnya sehingga jumlah sampel semakin banyak.

C.  Jenis-jenis sampel

a.    Sampel sesuai adalah sample yang tidak terbatas dan merupakan sampel probabilitas.

b.    Sampel purposif yaitu didasarkan pada pertimbangan-pertimbangna tertentu, misalnya dengan hanya memilih suatu kelompok tertentu yang berpotensi dan terkait dengan sistem tersebut.

c.    Sampel random sederhana yaitu sampel ini perlu memiliki sejumlah daftar populasi untuk memastikan bahwa setiap dokumen atau objek sumber didalam populasi memiliki peluang yang sama.

d.   Sampel random kompleks : sampel ini sangat sesuai untuk menganalisis sistem pada beberapa sampling, diantaranya sampling sistematis, sistem mewakili dan sampling kompleks.

Sumber: http://nurmanali.blogspot.com/