1 / 29

METODOLOGI PENELITIAN POPULASI DAN SAMPEL

METODOLOGI PENELITIAN POPULASI DAN SAMPEL. Drs I nyoman Artayasa, M.Kes. POPULASI. Populasi adalah setiap subyek yang memenuhi kriteria yang ditentukan, atau sekumpulan subyek dalam satu setting tertentu atau yang mempunyai kesamaan ciri tertentu

lada
Download Presentation

METODOLOGI PENELITIAN POPULASI DAN SAMPEL

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. METODOLOGI PENELITIANPOPULASI DAN SAMPEL Drs I nyoman Artayasa, M.Kes

  2. POPULASI Populasi adalah setiap subyek yang memenuhi kriteria yang ditentukan, atau sekumpulan subyek dalam satu setting tertentu atau yang mempunyai kesamaan ciri tertentu Populasi dapat berbentuk orang, kelompok orang , organisasi, benda, kejadian,atau kasus Populasi Target: Hypotetic population Ranah = domain Populasi pada mana hasil penelitian akan digeneralisasikan Dibatasi oleh karakteristik klinis dan demografis dan klinis Populasi Terjangkau Acessible Population Bagian populasi target yang akan dijangkau oleh peneliti, atau dari mana sampel akan diambil Dibatasi oleh tempat dan waktu

  3. SAMPEL • Adalah himpunan bagian atau sebagian dari suatu populasi • Proses pengambilan sampel dari suatu populasi disebut tehnik sampling • Keuntungan tehnik sampling:

  4. DALAM PENENTUAN SAMPEL • Sampling Frame • Sampling Size • Sampling Technique = Sampling Procedure

  5. POPULASI Karakteristik TARGET klinis & demografis POPULASI Dibatasi tempat TERJANGKAU dan waktu SAMPEL YANG Dipilih secara random DIKEHENDAKI dari populasi SUBYEK YANG Kriteria eksklusi BENAR-BENAR Loss to follow up DITELITI

  6. Kenapa kita melakukan tehnik sampling: • Lebih murah • Lebih mudah • Lebih cepat • Dapat mewakili populasi Tehnik /prosedur sampling • Tentukan populasi • Tentukan prosedur sampling • Tentukan besar sampel

  7. Langkah-langkah tehnik sampling: • Tentukan populasi • Buat daftar subyek • Pilih sampel melalui prosedur yang sudah ditetapkan Penetapan populasi • Relevansi sampel  populasi  masalah/tujuan penelitian • Relevansi teknik metodologis: apakah variabel dapat diukur pada sampel • Identifikasi unit analisis: subyek terkecil yang akan diamati • Tentukan batas-batas populasi - aspek geografik - aspek subyek

  8. Penetapan prosedur sampling, perhatikan: • Relevansi populasi terhadap inti permasalahan penelitian • Representativitas sampel terhadap populasi • Obyektivitas, validitas, reliabilitas observasi/pengukuran • Relevansi data dengan jawaban yang dikehendaki Representativitas: • Apakah ciri-ciri unit analisis identik dengan ciri-ciri populasi • Apakah perubahan-perubahan pada sampel identik dengan perubahan pada populasi

  9. Representativitas tergantung pada: • Homogenitas populasi • Jumlah (besar) sampel • Banyaknya karakteristik subyek yang akan diteliti • Adekuitas tehnik pemilihan sampel Jenis-jenis sampling design: • Probability Sampling a. Acak sederhana (simple random sampling) b. Rancangan acak berstrata (Stratified random sampling) - sederhana - proporsional

  10. c. Rancangan klaster (Cluster sampling) d. Rancangan bertingkat (Multistage sampling) II. Non-Probability sampling a. Purposive b. Kuota c. Convenience

  11. SIMPLE RANDOM SAMPLING • Untuk sample homogen • Untuk sample besar Tehnik: • Dengan bilangan random • Dengan tehnik komputer • Dengan undian • Sistematik – kurang baik

  12. RANCANGAN BERSTRATA (Stratified Random Sampling) Tehnik ini dikerjakan untuk populasi dengan beberapa strata denganciri-ciri khusus Jika jumlah perstrata hampir sama  simple stratified random sampling Jika besar masing-masing strata berbeda-beda  proportional stratified random sampling Tahap-tahap • Bagi populasi atas strata • Buat daftar subyek tiap strata • Tentukan besar sample • Pilih subyek per strata secara random

  13. RANCANGAN KLASTER (Cluster Random Sampling) Klaster: suatu kelompok subyek/unit analisis yang secara alamiah berdekatan secara geografik Terutama dikerjakan pada penelitian yang mencakup daerah yang luas

  14. MULTISTAGE RANDOM SAMPLING Apabila dilakukan gabungan dari beberapa tehnik di atas dan dilakukan secara bertahap Misalnya: pertama dilakukan secara klaster, kemudian secara random berstrata kemudian secara simple random

  15. PERMUTED BLOCK

  16. BESAR SAMPLE (SAMPLE SIZE) • Pertimbangan representativitas • Pertimbangan analisis • Power of test Faktor-faktor yang menentukan besar sample • Berapa derajat presisi yang dibutuhkan antara sample dan populasi a. Level of signifikansi = alfa b. Power of test = beta 2. Berapa besar variabilitas populasi Homogen atau heterogen

  17. 3. Berapa besar effect size yang akan diteliti 4. Rancangan penelitian PETUNJUK KASAR MENURUT GAY (1976): • Penelitian deskriptif: - 10% populasi - 20% untuk populasi kecil 2. Penelitian korelasi - 30 subyek 3. Penelitian expost facto – kausal komparatif - 15 subyek per kelompok 4. Penelitian experimental - 30 subyek per kelompok

  18. RUMUS BESAR SAMPLE • Penelitian survey/observational a. Populasi diketahui b. Populasi tidak diketahui 2. Penelitian eksperimental a. N diketahui b. N tidak diketahui c. Uji klinis paralel  Pocock d. Ujia klinis serial  Corlton 3. Uji Korelasi

  19. Rumus Besar Sample Umum n x δ x p K = --------------------------- zα x zβ x SB

  20. CATATAN • Hasil rumus adalah sampel minimal • Hasil rumus hanya untuk satu lengan • Perhitungkan proporsi drop out

  21. Kiat Memperkecil Sampel • Mengkonpromikan nilai alfa dan beta • Memperbesar effct size • Memilih variabel berkala numerik • Melakukan matching individual • Mengurangi variabilitas pengukuran

  22. TERIMA KASIH

More Related