MAKALAH BIOSTAT

BAB I

PENDAHULUAN

            Di dalam statistic kita selalu membicarakan populasi maupun sampel. Populasi adalah keseluruhan dari unit di dalam pengamatan yang akan kita lakukan, sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang nilai / karakteristiknya kita ukur dan yang nantinya kita pakai untuk menduga karakteristik dari populasi.

            Contoh : Kita ingin mengetahui kadar hemoglobin (Hb) ibu hamil di Kabupaten Tangerang. Populasi kita adalah keseluruhan ibu hamil yang ada di Kabupaten Tangerang. Kita tidak mungkin mengukur Hb seluruh ibu hamil tersebut. Untuk itu kita ambil saja sebagian dari ibu hamil (sampel) yang mewakili keseluruhan (populasi) ibu hamil di Kabupaten Tangerang. Kadar Hb ibu hamil yang menjadi sampel tersebut kita ukur. Hasilnya nanti dapat kita pakai untuk menduga nilai Hb ibu hamil di Kabupaten Tangerang.

            Dalam pengertian lain, Populasi (universe) adalah keseluruhan unit analisis yang karakteristiknya akan diduga. Anggota (unit) populasi disebut elemen populasi. Sebagai contoh, individu penderita penyakit TBC, virus HIV, hasil produksi sawah, dan polutan di suatu industri.

            Di dalam suatu penelitian mungkin hanya terdapat satu macam unit analisis, tetapi dapat juga lebih. Populasi dapat dibagi lagi menjadi populasi sampling dan populasi sasaran / target.

            Sampel adalah sebagian populasi yang cirri-cirinya diselidiki atau diukur. Unit sampel dapat sama dengan unit populasi, tetapi dapat juga berbeda. Sebagaicontoh, unit analisis atau populasi suatu penelitian adalah bayi yang berumur di bawah tiga tahun, hal yang akan diteliti adalah kebiasaan makannya, unit sampelnya adalah ibu yang mempunyai anak berumur di bawah tiga tahun karena tidak mungkin pertanyaan tentang makanan bayi dapat ditanyakan langsung kepada bayi tersebut.

            Di dalam suatu penelitian sering kali dilakukan pengambilan sampel. Hal ini tidak hanya disebabkan biaya penelitian yang besar, tetapi juga karena penelitian populasi mungkin akan memakan waktu penelitian yang panjang dan menimbulkan kesalahan yang besar dalam pengukuran (bias).

            Alasan penarikan sampel diantaranya :

1.      Adanya populasi yang sangat besar (infinite population), di dalam populasi yang sangat besar dan tidak terbatas tidak mungkin seluruh populasi diperiksa atau diukur karena akan memerlukan waktu yang lama.

2.      Homogenitas, tidak perlu semua unit populasi yang homogeny diperiksa karena akan membuang waktu serta tidak aka ada gunanya karena variabel yang akan diteliti telah terwakili oleh sebagian populasi tersebut.

3.      Penarikan sampel menghemat biaya dan waktu.

4.      Ketelitian / ketepatan pengukuran, meneliti yang sedikit (sampel) tentu akan lebih teliti jika dibandingkan dengan meneliti jumlah yang banyak (populasi).

5.      Adanya penelitian yang untuk melakukannya objek penelitian tersebut harus di hancurkan (destruktif), misalnya darah yang sudah diambil dari orang yang menjadi objek penelitian tidak mungkin akan dipakai lagi.

Berdasarkan alasan-alasan di atas, maka penarikan sampel dalm suatu penelitian harus dapat menggambarkan populasinya atau dengan kata lain karakter yang akan kita ukur di dalam sampel sama dengan karakter populasi.

Sampel yang ideal adalah yang memenuhi syarat-syarat berikut :

1.      Dapat menghasilkan gambaran karakter populasi yang tepat.

2.      Dapat menentukan presisi (ketepatan) hasil penelitian dengan menentukan simpangan baku dari taksiran yang diperoleh.

3.      Sederhana, mudah dilaksanakan.

4.      Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah mungkin.

Kalau syarat-syarat di atas tidak dapat dipenuhi, kesimpulan yang digeneralisasikan untuk populasi akan menjadi bias (bias conculsion). Kerangka sampel adalah daftar semua unsur sampel dalam populasi, misalnya jumlah penduduk di suatu daerah kerja puskesmas, jumlah penderita AIDS di suatu daerah, daftar / buku telepon, atau peta suatu wilayah. Daftar sampel ini harus up to date. Di Negara sedang berkembang, hasil sensus pun kadang-kadang tidak dapat digunakan sehingga kalau ada penelitian, peneliti membuat kerangka sampel sendiri agar pada saat penelitian tidak mendapat kesulitan.

BAB II

PENGERTIAN

            Penarikan sampel dibagi menjadi dua, yaitu pengambilan sampel secara acak (probability sampling) dan pengambilan sampel secara tidak acak (non probability sampling).

            Di dalam penarikan sampel secara acak, semua unsure yang ada di populasi mempunyai peluang sama untuk terambil sebagai sampel mewakili populasinya. Agar sampel dapat mewakili populasi, sampel tersebut harus diambil secara acak (random). Sampel acak ini terdiri dari acak sederhana (simple random samping = SRS), sistematis (systematic random sampling), sampel strata (stratified random sampling), klaster (cluster sampling), dan bertingkat / bertahap (multistage sampling).

            Sementara itu, di dalam pengambilan sampel secara tidak acak, tidak semua unsur di dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk tertarik sebagai sampel. Terdapat banyak cara pengambilan sampel secara tidak acak, tetapi yang akan dijelaskan di sini hanya purposive sampling, incidental sampling, dan quota sampling.

            Penarikan sampel secara acak (Probability Sampling) :

A.    Acak Sederhana (Simpel Random Sampling = SRS)

Cara ini dapat dilaksanakan apabila populasi tidak begitu banyak variasinya dan secara geografis tidak terlalu menyebar, di samping itu harus ada daftar populasi (sampling frame). Caranya adalah :

1)      Dengan melakukan undian

2)      Memakai tabel bilangan random

3)      Memakai paket computer (Kalau sudah mempunyai kerangka sampel).

B.     Sistematis (Systematic Random Sampling)

Sampel yang diambil secara acak hanya unsure pertama, selanjutnya diambil secara sistematik sesuai langkah yang sudah ditetapkan. Syarat penarikan sampel secara sistematis ini adalah tersedianya kerangka sampling, populasinya mempunyai pola beraturan seperti blok-blok rumah, nomor urut pasien, dan populasi sedikit homogen. Dari  500 orang jumlah pasien yang dirawat di suatu rumah sakit akan diaambil 25 orang untuk penelitian tentang kepuasan pelayanan di rumah sakit tersebut. Cara pengambilan sampel akan dilakukan secara sistematis, di mana probabilitas untuk terambil sebagai sampel adalah 25 / 500 = 1 / 20. Untuk mengambil unsur 1 dilakukan secara acak sederhana dari nomor pertama sampai dua puluh. Misalnya, sudah tertarik nomor 15, untuk selanjutnya diambil setiap jarak 20 satu sampel. Dalam hal ini akan diambil nomor 35, 55, 75, … dan seterusnya sampai didapatkan 25 orang pasien.

C.     Sampel Strata (stratified Random Sampling)

Di dalam kehidupan sehari-hari pada umumnya populasi bersifat heterogen. Oleh karena itu, agar semua sifat dapat terwakili, terlebih dahulu populasi tersebut dibagi menjadi beberapa strata, misalnya pendidikan (tinggi, sedang, kurang), ekonomi (kaya, sedang, miskin). Di dalam melakukan stratifikasi dan pengambilan sampel perlu diperhatikan hal-hal berikut :

1)      Unsur populasi di dalam strata tersebut diusahakan sehomogen mungkin.

2)      Antarstrata diusahakan seheterogen mungkin.

3)      Sampel diambil proporsional menurut besarnya unit yang ada di dalam masing-masing strata dan antarstrata.

4)      Di dalam masing-masing strata unit sampel diambil secara acak.

Kelebihan penarikan sampel secara strata ini adalah semua cirri heterogen di dalam populasi dapat terwakili dan memungkinkan mencari hubungan antarstrata atau membandingkannya.

D.    Klaster (Cluster Sampling)

Di dalam praktik kadang-kadang kerangka sampel juga sulit diperoleh sehingga seharusnya peneliti membuatnya sebelum turun mengumpulkan data. Hal ini mungkin mudah dikerjakan, tetapi sering kali sulit / tidak mungkin dilakukan, atau kalau dilakukan akan membutuhkan waktu serta biaya yang cukup banyak.

Populasi dibagi ke dalam gugus / kelas yang diasumsikan di dalam setiap kelas / gugus sudah terdapat semua sifat / variasi yang akan diteliti. Selanjutnya kelas yang akan diacak dan unit sampel akan diambil dari kelas yang sudah tertarik. Syarat-syarat untuk pengambilan sampel ini adalah :

1)      Di dalam kelas sehomogen mungkin,

2)      Antarkelas seheterogen mungkin,

3)      Disebut juga area sampling.

E.     Sampel Bertingkat / Bertahap (Multistage Sampling)

Pengambilan sampel bertingkat dilakukan kalau secara geografis populasi sangat menyebar dan meliputi area yang sangat luas. Misalnya, kita akan meneliti puskesmas di Indonesia yang terdiri dari 27 provinsi. Tahap pertama diacak dulu 5 provinsi (tahap I) dari 27 provinsi itu, selanjutnya di masing-masing provinsi diacak lagi kabupaten mana yang akan ditarik sebagai sampel (tahap II). Setelah Kabupaten ditarik, tahap III diacak lagi puskesmas mana yang akan menjadi sampel dari penelitian itu.

Penarikan sampel secara tidak acak (Non Probability Sampling) :

A.    Purposive Sampling

Sampel ditentukan oleh orang yang telah mengenal betul populasi yang akan diteliti (seseorang ahli di bidang yang akan diteliti). Dengan demikian, sampel tersebut mungkin representative untuk populasi yang sedang diteliti.

B.     Insidental Sampling

Sampel tersebut tidak terencana dan penggambaran hasil dari pengumpulan data tersebut didasarkan pada suatu metode yang baku. Misalnya, terjadi suatu keadaan luar biasa, data yang sudah terkumpul disajikan secara deskriptif dan hasil tersebut tidak dapat digeneralisasi.

C.     Quota Sampling

Sampel yang akan diambil ditentukan oleh pengumpul data dan sebelumnya telah ditentukan jumlah yang akan diambil. Kalau jumlah tersebut sudah dicapai, si pengumpul data berhenti, selanjutnya hasil itu dipresentasikan.

Misalnya, seorang wartawan ingin mengetahui apakah masyarakat menyukai dwifungsi ABRI. Sebelum mengumpulkan data ditentukan bahwa dia akan mewawancarai sebanyak 2.000 orang yang sedang lewat di depan suatu pertokoan swalayan. Kepada setiap orang yang lewat ditanyakan apakah orang itu setuju atau tidak dengan dwifungsi ABRI. Orang yang ditanya mungkin hanya menjawab setuju atau tidak setuju. Wartawan tersebut akan berhenti setelah dia menanyai sebanyak 2.000 orang dan akan menulis hasil temuannya.

BAB III

KRITERIA

            Kriteria Design Sampling yang baik, diantaranya :

1.      Sampel yang diperoleh harus betul-betul mewakili karakteristik dari populasi yang sedang diteliti.

2.      Prosedur sampling harus sederhana dan praktis sehingga mudah dilaksanakan di lapangan.

3.      Efisien dan ekonomis serta dapat memberikan informasi selengkap-lengkapnya dengan biaya yang murah.

4.      Jumlah sampel yang ada harus adekuat sehingga dapat dipakai untuk keperluan generalisasi parameter populasi.

Tweet

Subscribe to receive free email updates: