PENDAHULUAN 2

Populasi & Sampel

1. Pengertian populasi

Populasi atau universe adalah jumlah keseluruhan dari satuan-satuan atau individu-individu yang karakteristiknya hendak diteliti. Dan satuan-satuan tersebut dinamakan unit analisis, dan dapat berupa orang-orang, institusi-institusi, benda-benda, dst. (Djawranto, 1994 : 420).

2. Pengertian Sampel

Sampel atau contoh adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak diteliti (Djarwanto, 1994:43). Sampel yang baik, yang kesimpulannya dapat dikenakan pada populasi, adalah sampel yang bersifat representatif atau yang dapat menggambarkan karakteristik populasi.

3. Kriteria Sampel

Ada dua kriteria sampel yaitu kriteria inklusi dan kriteria eksklusi. Penentuan kriteria sampel diperlukan untuk mengurangi hasil peneliian yang bias.

Kriteria inklusi adalah karakteristik umum subjek penelitian dari suatu populasi target yang terjangkau yang akan diteliti (Nursalam, 2003: 96). Sedangkan yang dimaksud dengan Kriteria eksklusi adalah meng-hilangkan/mengeluarkan subjek yang memenuhi kriteria inklusi dari penelitian karena sebab-sebab tertentu (Nursalam, 2003: 97).

Sebab-sebab yang dipertimbangkan dalam menentukan kriteria ekslusi antara lain: a. subjek mematalkan kesediannya untuk menjadi responden penelitian, dan b. subjek berhalangan hadir atau tidak di tempat ketika pengumpulan data dilakukan.

4. Teknik pengambilan sampel

a. Pengertian teknik pengambilan sampel

Teknik pengambilan sampel atau teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel dari populasi. Sampel yang merupakan sebagaian dari populasi tsb. kemudian diteliti dan hasil penelitian (kesimpulan) kemudian dikenakan pada populasi (generalisasi). Hubungan populasi, sample, teknik sampling, dan generasi dapat digambarkan sebagai berikut:

b. Manfaat sampling

1) Menghemat beaya penelitian.

2) Menghemat waktu untuk penelitian.

3) Dapat menghasilkan data yang lebih akurat.

4) Memperluas ruang lingkup penlitian.

c. Syarat-syarat teknik sampling

Teknik sampling boleh dilakukan bila populasi bersifat homogen atau memiliki karakteristik yang sama atau setidak-tidaknya hampir sama. Bila keadaan populasi bersifat heterogen, sampel yang dihasilkannya dapat bersifat tidak representatif atau tidak dapat menggambarkan karakteristik populasi.

d. Jenis-jenis teknik sampling

1) Teknik sampling secara probabilitas

Teknik sampling probabilitas atau random sampling merupakan teknik sampling yang dilakukan dengan memberikan peluang atau kesempatan kepada seluruh anggota populasi untuk menjadi sampel. Dengan demikian sampel yang diperoleh diharapkan merupakan sampel yang representatif.

Teknik sampling semacam ini dapat dilakukan dengan cara-cara sebagai berikut:

 

a) Teknik sampling secara rambang sederhana.

Cara paling populer yang dipakai dalam proses penarikan sampel rambang sederhana adalah dengan undian.

 

b) Teknik sampling secara sistematis (systematic sampling).

Prosedur ini berupa penarikan sample dengan cara mengambil setiap kasus (nomor urut) yang kesekian dari daftar populasi.

 

c) Teknik sampling secara rambang proportional.

Jika populasi terdiri dari subpopulasi-subpopulasi maka sample penelitian diambil dari setiap subpopulasi. 

Adapun cara peng-ambilan- nya dapat dilakukan secara undian maupun sistematis.

 

d) Teknik sampling secara rambang bertingkat.

Bila subpoplulasi-subpopulasi sifatnya bertingkat, cara peng-ambilan sampel sama seperti pada teknik sampling secara proportional.

 

e) Teknik sampling secara kluster (cluster sampling)

Ada kalanya peneliti tidak tahu persis karakteristik populasi yang ingin dijadikan subjek penelitian karena populasi tersebar di wilayah yang amat luas. Untuk itu peneliti hanya dapat menentukan sampel wilayah, berupa kelompok klaster yang ditentukan secara bertahap. Teknik pengambilan sample semacam ini disebut cluster sampling atau multi-stage sampling.

2) Teknik sampling secara nonprobabilitas.

Teknik sampling nonprobabilitas adalah teknik pengambilan sample yang ditemukan atau ditentukan sendiri oleh peneliti atau menurut pertimbangan pakar.

Beberapa jenis atau cara penarikan sampel secara nonprobabilitas adalah sebagai berikut:

 

a) Puposive sampling atau judgmental sampling

Penarikan sampel secara puposif merupakan cara penarikan sample yang dilakukan memiih subjek berdasarkan kriteria spesifik yang dietapkan peneliti.

 

b) Snow-ball sampling (penarikan sample secara bola salju).

Penarikan sample pola ini dilakukan dengan menentukan sample pertama. Sampel berikutnya ditentukan berdasarkan informasi dari sample pertama, sample ketiga ditentukan berdasarkan informasi dari sample kedua, dan seterusnya sehingga jumlah sample semakin besar, seolah-olah terjadi efek bola salju.

c) Quota sampling (penarikan sample secara jatah).

Teknik sampling ini dilakukan dengan atas dasar jumlah atau jatah yang telah ditentukan. Biasanya yang dijadikan sample penelitian adalah subjek yang mudah ditemui sehingga memudahkan pula proses pengumpulan data.

d) Accidental sampling atau convenience sampling

Dalam penelitian bisa saja terjadi diperolehnya sampel yang tidak direncanakan terlebih dahulu, melainkan secara kebetulan, yaitu unit atau subjek tersedia bagi peneliti saat pengumpulan data dilakukan. Proses diperolehnya sampel semacam ini disebut sebagai penarikan sampel secara kebetulan.

4. Penentuan Jumlah Sampel

Bila jumlah populasi dipandang terlalu besar, dengan maksud meng-hemat waktu, biaya, dan tenaga, penelitili tidak meneliti seluruh anggota populasi. Bila peneliti bermaksud meneliti sebagian dari populasi saja (sampel), pertanyaan yang selalu muncul adalah berapa jumlah sampel yang memenuhi syarat. Ada hukum statistika dalam menentukan jumlah sampel, yaitu semakin besar jumlah sampel semakin menggambarkan keadaan populasi (Sukardi, 2004 : 55).

Selain berdasarkan ketentuan di atas perlu pula penentuan jumlah sampel dikaji dari karakteristik populasi. Bila populasi bersifat homogen maka tidak dituntut sampel yang jumlahnya besar. Misalnya saja dalam pemeriksaan golongan darah.

Walaupun pemakaian jumlah sampel yang besar sangat dianjurkan, dengan pertimbangan adanya berbagai keterbatasan pada peneliti, sehingga peneliti berusaha mengambil sampel minimal dengan syarat dan aturan statistika tetap terpenuhi sebagaimana dianjurkan oleh Isaac dan Michael (Sukardi, 2004 : 55). Dengan menggunakan rumus tertentu (lihat Sukardi, 2004 : 55-56), Isaac dan Michael memberikan hasil akhir jumlah sampel terhadap jumlah populasi antara 10 – 100.000.

 

Penggolongan Data Statistik

1.   Berdasakan sifatnya yaitu sifat angkanya, data statistik dibedakan menjadi dua golongan, yaitu data kontinu dan data diskrit.

      a.   Data Kontinu adalah data statistik yang angka-angkanya merupakan deretan yang sambung-menyambung.

            Contoh :

            Data statistik tinggi badan

            150, 1 – 150, 2 – 150, 3 – 150, 4 – 150, 5, dst

            Data statistik berat badan

            30, 1 – 40, 2 – 40, 3 – 40, 4 – 40, 5, dst

      b.   Data Diskrit adalah data statistik yang tidak mungkin berbentuk pecahan.

            Contoh :

            Data statistik jumlah anggota keluarga (satuan orang)

            1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – dst

            Data statistik jumlah buku perpustakaan

            50 – 125 – 200 – 4556 – dst

2.   Berdasarkan cara penyusun angkanya, dapat dibedakan menjadi tiga macam, yaitu data nominal, data ordinal, dan data interval.

      a.   Data Nominal / Data Hitungan adalah data statistik yang cara menyusun angkanya didasarka atas penggolongan atau klasifikasi tertentu.

            Contoh :

            Penggolongan berdasarkan kelas dan jenis kelamin

Kelas	Jenis Kelamin		Jumlah
	Pria	Wanita
III	50	34	84
II	48	44	92
I	72	52	124
Jumlah	170	130	300

      b.   Data Ordinat / Data Urutan adalah data statistik yang cara menyusunnya didasarkan atas urutan kedudukan (rangking).

            Contoh :

            Skor hasil penilaian dewan juri terhadap lima orang finalis lomba puisi.

Nomor urut	Nomor undian	Nama	Skor	Urutan kedudukan
1	031	Sugianto	451	4
2	115	Parjo	497	2
3	083	Jono	427	5
4	024	Jinni	568	1
5	056	Junu	485	3

      c.    Data Interval adalah data statistik dimana terdapat jarak yang sama di antara hal-hal yang sedang diselidiki atau dipersoalkan.

            Contoh :

            Umur manusia dalam hidup dalam angkatan kerja

Umur	Manusia
1 – 15	200.000
16 – 30	15.000.000
31 – 45	250.000

3.   Berdasarkan bentuk angkanya, dapat dibedakan menjadi data tunggal (Ungrouped Data) dan data berkelompok (Grouped Data).

      a.   Data Tunggal adalah data statistik yang masing-masing angkanya merupakan satu unit (satu kesauan), dengan kata lain datanya tidak dikelompok-kelompokkan.

            Contoh :

            Data ulangan 10 anak SMP mata pelajaran PAI sebaai berikut :

            78        76        80        97        75

            87        56        89        90        95

      b.   Data Kelompok adalah data statistik yang tiap-tiap unitnya terdiri dari kelompok angka.

            Contoh :

            Data dari ulangan 10 anak SMP mata pelajaran PAI yang dikelompokkan sebagai berikut :

            85 – 100

            75 – 84

            55 – 74

            dst

4.   Berdasarkan sumbernya, dapat dibedakan menjadi data Primer dan data Skunder,  yaitu :

      a.   Data Primer adalah data statistik yang diperoleh atau bersumber dari tangan pertama (first hand data).

            Contoh :

            Data yang didapat dari kuosioner langsung ke siswa sebuah SD Negeri.

      b.   Data Skunder adala data statistik yang diperoleh atau bersumber dari tangan kedua (scond hand data).

            Contoh :

            Data siswa yang diambil dari TU tentang pembayaran sekolah

5.   Berdasarkan waktu pengumpulannya, dapat dibedakan menjadi data seketika (cross section data) dan data urutan waktu (time series) atau Historical Data.

      a.   Data Seketika adalah data statistik yang mencerminkan keadaan pada satu waktu saja (at a point of time).

            Contoh :

            Data penduduk Kabupaten Karimun tahun 2000 (hanya satu tahun saja).

      b.   Data Urutan Waktu adalah data statistik yang mencerminkan keadaan atau perkembangan mengenai sesuatu hal, dari satu waktu ke waktu yang lain secara berurutan

            Contoh :

            Data penduduk Kabupaten Karimun tahun 2000 sampai tahun 2008 (beberapa waktu dengan urutan waktu yang berbeda).

 

Penyajian Data Statistik

Tujuan Penyajian Data
 

Tujuan penyajian data adalah:
1) Memberi gambaran yang sistematis tentang peristiwa-peristiwa yang merupakan hasil penelitian atau observasi,
2) Data lebih cepat ditangkap dan dimengerti,
3) Memudahkan dalam membuat analisis data, dan
4) Membuat proses pengambilan keputusan dan kesimpulan lebih tepat, cepat, dan akurat.

Cara penyajian data ada dua macam, yaitu :
1.Tabel, yaitu kumpulan angka-angka yang disusun menurut kategori-kategori. Misalnya berat badan menurut jenis kelamin, jumlah pegawai menurut pendidikan, jumlah penjualan menurut jenis barang dan daerah penjualan, dll.
2.Grafik, yaitu gambar-gambar yang menunjukkan secara visual data berupa angka atau simbol-simbol yang biasanya dibuat berdasarkan data dari tabel yang telah dibuat.

Tabel
Ada berbagai bentuk tabel yang dikenal, yaitu :
1.Tabel satu arah (one way table),
2.Tabel dua arah (two way table),
3.Tabel tiga arah (Three way table).

Tabel satu arah (one way table)
Yaitu tabel yang memuat keterangan mengenai satu hal atau satu karakteristik saja. Misalnya data Produksi kedelai menurut jenis varietas yang ditanam.

 

 

 

 

Tabel dua arah (two way table)
Yaitu tabel yang menunjukkan hubungan dua hal atau dua karakteristik yang berbeda. Misalnya data Produksi kedelai menurut jenis varietas dan daerah panen.

 

 

Tabel tiga arah (three way table)
Yaitu tabel yang menunjukkan hubungan tiga hal atau tiga karakteristik yang berbeda. Misalnya data hasil pengamatan produksi kedelai (ton/ha) menurut jenis varietas, daerah panen, dan jenis tanah.

 

 

 

Grafik
Ada berbagai bentuk grafik yang dikenal, yaitu :
1.Grafik garis (line chart),
2.Grafik Batangan (bar chart),
3.Grafik lingkaran (pie chart),
4.Grafik gambar (Pictogram chart).

Grafik garis (line chart)
Ada berbagai bentuk, yaitu :
a.Grafik garis tunggal (single line chart),
Yaitu grafik yang terdiri dari satu garis untuk menggambarkan perkembangan (trend) dari suatu karakteristik.


b.Grafik garis berganda (multiple line chart)
Yaitu grafik yang terdiri dari beberapa garis untuk menggambarkan beberapa hal/kejadian sekaligus.


Grafik Batangan (Bar chart)
Ada berbagai bentuk, yaitu :
a.Grafik batangan tunggal (single bar chart),
Yaitu grafik yang terdiri dari satu batangan untuk menggambarkan perkembangan (trend) dari suatu karakteristik.

b.Grafik batangan berganda (multiple bar chart),
Yaitu grafik yang terdiri dari beberapa garis untuk menggambarkan beberapa hal/kejadian sekaligus.

Grafik Lingkaran (Pie chart)
Yaitu grafik yang menggambarkan perbandingan nilai-nilai dari suatu karakteristik.


Grafik Gambar (Pictogram chart)
Yaitu grafik yang disajikan dalam bentuk gambar suatu karakteristik tertentu. Misalnya, untuk menyatakan jumlah penduduk pada tahun-tahun tertentu.

Pustaka
1. Anto Dajan. 1986. Pengantar Metode Statistik. Jilid II. PT. Pustaka LP3ES Indonesia. Jakarta.
2. Aunuddin. 2005. Statistika: Rancangan dan Analisis Data. IPB Press. Bogor.
3. Djarwanto PS dan Pangestu Subagyo. 1994. Statistik Induktif. BPFE Jogyakarta. Jogyakarta.
4. J. Supranto. 2001. Statistik: Teori dan Aplikasi. Jilid 2. Edisi Keenam. Erlangga. Jakarta.
5. Murray R. Spiegel dan I Nyoman Susila. 1984. Statistik. Erlangga. Jakarta.
6. Ronald E. Walpole dan Raymond H. Myers. 1995. Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuan. Terjemahan oleh RK. Sembiring. ITB Bandung. Bandung.
7. Sutrisno Hadi. 2004. Statistik. Jilid 1. Andi Yogyakarta. Yogyakarta.

Artikel Dasar-Dasar Statistika: Penyajian Data Statistik versi pdf silahkan download disini