1.2 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah pada laporan ini hanya akan dibahas tentang stratified random sampling dan Cluster Sampling dengan menggunakan Softwere Minitab.
1.3 Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah pada laporan ini adalah sebagai berikut.
1. Apa yang dimaksud dengan Stratified Random Sampling ?
2. Apa yang dimaksud dengan Cluster Sampling ?
3. Bagaimana menyelesaikan kasus Stratified Random Sampling dan Cluster Sampling menggunakan Softwere Minitab ?
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun rumusan masalah pada laporan ini adalah sebagai berikut.
1. Untuk mengetahui maksud dari Stratified Random Sampling
2. Untuk mengetahui maksud dari Cluster Sampling
3. Untuk menyelesaikan kasus Stratified Random Sampling menggunakan Softwere Minitab
1.4 Manfaat
Adapun manfaat pada laporan ini adalah sebagai berikut.
1. Dapat mengetahui maksud dari Stratified Random Sampling
2. Dapat mengetahui maksud dari Cluster Sampling
3. Mampu menyelesaikan kasus Stratified Random Sampling dan Cluster Sampling menggunakan Softwere Minitab
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Waktu dan Lokasi penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada tanggal 23 Oktober 2014. Dengan lokasi penelitian di Asrama rusunawa unmul ,kampus gunung kelua, Jln.KH.Dewantara 2, RT.37, Kel.gunung kelua, Kec samarinda ulu, Kalimantan Timur.
3.2 Jenis dan Sumber Data
Dalam melakukan peneltian ini digunakan data jenis kuantitatif yaitu data yang berupa angka. Dalam melakukan penelitian ini digunakan sumber data yaitu data primer. Data primer yaitu data yang diperoleh secara langsung pada obyek penelitian Mahasiswa Rusunawa Unmul, Kampus Gunung Kelua, Samarinda Ulu.
3.3 Metode Pengumpulan Data
Observasi yaitu pengambilan data dengan cara melakukan kunjungan serta pengamatan secara langsung di lokasi penelitian.
3.4 Teknik Pengambilan Sampel
Untuk peneltian mahasiswa Rusunawa Unmul digunakan metode sampling Stratified Random Sampling yang terdiri dari proportionate stratified random sampling dan non proportionate stratified random sampling serta Cluster Random Sampling.
BAB 4
PEMBAHASAN
4.1 Stratified Random Sampling
4.1.1 proportionate stratified random sampling
Dalam melaksanakan suatu penelitian, sering kita jumpai populasi yang kita miliki staf homogen, tetapi heterogen, yaitu karakteristik populasi yang kita miliki bervariasi. Jika populasi terdiri dari beberapa sub populasi yang tidak homogen dan setiap sub- populasi akan di wakili dalam penyelidikan, maka pada prinsipnya dapat di tempuh dua jalan yakni :
1. Mengambil sampel dari tiap-tiap sub-populasi tanpa memperhitungkan besar kecilnya sub-populasi.
2. Mengambil sampel dari tiap-tiap sub-populasi dengan memperhitungkan besar kecilnya sub-sub populasi itu.
Kedua cara sampling ini meskipun dapat di lakukan, namun cara yang kedua yang di pandang lebih baik, lebih menjamin validitas dan reabilitas dalam generalisasi. Cara kerdua inilah yang di sebut propotional sampling, yang dapat memberikan landasan generalisasi yang lebih dapat di pertanggung jawabkan dari pada cara pertama.
Teknik sampling proporsional yaitu sampel yang di hitung berdasarkan perbandingan. Teknik ini di gunakan apabila populasi mempunyai anggota atau unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Misalnya penduduk Indonesia akan sangat heterogen jika di lihat dari pendidikan, agama, tempat tinggal, dan penghasilan. Oleh karena itu, teknik penarikan sample yang di gunakan pun harus melihat pada perbedaan sifat dari populasi.
Proportionate stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel bila populasi mempunyai anggota atau unsur heterogen dan berstrata proporsional.Dengan tahapan :
1. Tentukan karakteristik/lapisan/kelompok populasi
2. Tentukan sampel dari setiap lapisan/kelompok
3. Pilihlah anggota sampel dari setiap lapisan/kelompok dengan bantuan teknik penarikan sampel acak sederhana atau sistematis.
Untuk lebih jelas, perhatikan kasus berikut ini:
Populasi adalah Mahasiswa Rusunawa Unmul berjumlah 250 orang terdiri dari 93 orang lantai 2, 77 orang lantai 3, 80 orang lantai 4. Jika akan diambil sampel sebanyak 175 orang mahasiswa maka banyaknya mahasiswa untuk :
Lantai 2 adalah
Lantai 3 adalah
Lantai 4 adalah
Sehingga dari keseluruhan sampel kelas tersebut adalah 65+54+56=175 sampel.
Selanjutnya dilakukan analisis data menggunakan Minitab untuk melihat Mahasiswa keberapa saja yang terpilih untuk dijadikan sampel dengan langkah sebagai berikut.
1. Input data N1, N2, dan N3 seperti dibawah ini.
2. Lalu klik Calc->Random data->Sample from colomns maka akan muncul seperti dibawah ini.
3. Maka hasilnya adalah seperti di bawah ini.
4.1.2 Disproportionate Stratified Random Sampling
Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.
Untuk lebih jelas perhatikan kasus berikut ini.
Populasi adalah Mahasiswa Rusunawa Unmul berjumlah 250 orang terdiri dari 10 orang lantai 2, 120 orang lantai 3, 120 orang lantai 4. Jika akan diambil sampel sebanyak 10 orang mahasiswa maka banyaknya mahasiswa untuk :
Lantai 1 :
Lantai 2 :
Lantai 3 :
Sehingga dari keseluruhan sampel kelas tersebut adalah 0+5+5=10 sampel.
Berdasarkan perhitungan pengambilan sampel secara proporsional, tidak ada sampel dari populasi Mahasiswa lantai 2. Karena peneliti tetap menginginkan lantai 2 terwakili, maka 1 orang mahasiswa lantai 2 tersebut dijadikan sampel. Kemudian diambil jumlah sampel dari lantai 3 dan lantai 4 sesuai kehendak peneliti.
Dalam kasus tertentu, Proportionate stratified random sampling tidak bisa dipakai atau diterapkan. Ini dikarenakan ketidakseimbangan proporsi yang ada pada opulasi dan sampel. Oleh karenanya, digunakan teknik Disproportionate stratified random sampling seperti pada kasus diatas.
4.2 Cluster Sampling
Cluster Sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana pemilihannya mengacu pada kelompok bukan pada individu. Cara seperti ini baik sekali untuk dilakukan apabila tidak terdapat atau sulit menentukan/menemukan kerangka sampel, meski dapat juga dilakukan pada populasi yang kerangka sampelnya sudah ada.
Sebagai contoh : Kepala pengelola Rusunawa ingin mengetahui bagaimana sikap mahasiswa Rusunawa Universitas Mulawarman terhadap tata aturan asrama besarnya sampel adalah 250 orang. Kemudian ditentukan clusternya, misalnya jumlah Fakultas sebanyak 50 Fakultas dengan rata-rata jumlah mahasiswa 50 orang, maka jumlah cluster yang diambil adalah 250:50=5, kemudian dipilih secara acak 5 Fakultas dan dari 5 sekolah ini dipilih secara acak 50 orang mahasiswa sebagai anggota sampel.
Pengambilan sampel dengan cara yang sudah disebutkan di atas umumnya dilakukan pada populasi yang bersifat terbatas (Finit), sementara itu untuk Populasi yang jumlah dan identitas anggota populasinya tidak diketahui (Infinit) pengambilan sampel biasanya dilakukan secara tidak acak (Non random Sampling). Adapun yang termasuk pada cara ini adalah :
1. Quota Sampling : yaitu penarikan sampel yang hanya menekankan pada jumlah sampel yang harus dipenuhi.
2. Purposive Sampling : pengambilan sampel hanya pada individu yang didasarkan pada pertimbangan dan karakteristik tertentu.
3. Accidental Sampling : pengambilan sampel dengan jalan mengambil individu siapa saja yang dapat dijangkau atau ditemui.
BAB 5
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Dari paparan diatas dapat disimpulkan bahwa :
1. Stratified Random Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang dilakukan dengan membagi anggota populasi ke dalam kelompok yang lebih kecil yang disebut stratum. Stratified Random Sampling dibagi menjadi dua yaitu : Proportionate stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel bila populasi mempunyai anggota atau unsur heterogen dan berstrata proporsional dan Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi.
2. Cluster Sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana pemilihannya mengacu pada kelompok bukan pada individu.
3.Langkah langkah untuk menyelesaikan kasus Stratified Random Sampling menggunakan Softwere Minitab adalah sebagai berikut
- Input data N1, N2, dan N3
- Lalu klik Calc->Random data->Sample from colomns
0 komentar:
Posting Komentar