Nama : Refi Zulkarami
NIM : 104.1010.0121
Dosen : Didiet Anindita A
1.
Namun, SRS dapat rentan terhadap kesalahan sampling karena keacakan seleksi dapat menghasilkan sampel yang tidak mencerminkan susunan penduduk. Sebagai contoh, sebuah sampel acak sederhana dari sepuluh orang dari negara tertentu akan menghasilkan rata-rata lima pria dan lima perempuan, namun setiap percobaan yang diberikan kemungkinan overrepresent satu jenis kelamin dan underrepresent yang lain. Teknik yang sistematis dan bertingkat, dibahas di bawah ini, upaya untuk mengatasi masalah ini dengan menggunakan informasi tentang penduduk untuk memilih sampel yang lebih representatif.
SRS juga dapat rumit dan membosankan ketika sampling dari suatu populasi target yang luar biasa besar. Dalam beberapa kasus, peneliti tertarik dalam pertanyaan penelitian khusus untuk sub-sub kelompok dari populasi. Sebagai contoh, para peneliti mungkin tertarik dalam memeriksa apakah kemampuan kognitif sebagai prediktor kinerja pekerjaan adalah sama berlaku di seluruh kelompok ras. SRS tidak dapat mengakomodasi kebutuhan peneliti dalam situasi ini karena tidak memberikan Subsamples dari populasi. Pengambilan sampel bertingkat, yang dibahas di bawah ini, alamat ini kelemahan dari SRS.
Convenience sampling
Alias: incidental, accidental, haphazard, fortuitous sampling
Peneliti memilih sejumlah kasus yang conveniently/readily available.
Metode ini cepat, mudah, dan murah.
Kalau penelitian permasalahan baru tahap awal dan generalisasi bukan masalah, metode ini boleh2 saja.
Tapi karena sampel yang cuma “sedapatnya”, tidak bisa ditentukan hasil penelitian ini bisa diterapkannya ke mana kecuali ke sampel itu sendiri.
Purposive sampling
Misalnya kalau di propinsi A partai X menang maka diprediksikan dengan sangat yakin (keyakinan sebesar korelasi historisnya) bahwa secara nasional partai X bakal menang.
Tetap kurang bisa diterima dibandingkan probability sampling jika diperlukan generalisasi yang tepat dan akurat. Tetapi kalau berbagai hal membatasi, ya boleh lah.
Secara umum lebih “kuat” dibandingkan convenience sampling tapi sangat tergantung expert judgement-nya peneliti.
Kelemahan utama: informed selection seperti itu memerlukan pengetahuan yang cukup mengenai populasi.
Simple Random Sample
Dalam sebuah Simple Random Sample ('SRS') dari suatu ukuran tertentu, semua himpunan bagian seperti frame diberi probabilitas yang sama. Setiap elemen frame sehingga memiliki probabilitas yang sama seleksi: frame tidak dibagi atau dipartisi. Selanjutnya, setiap pasangan elemen tertentu memiliki kesempatan yang sama seleksi seperti halnya pasangan lain seperti itu (dan juga untuk tiga kali lipat, dan sebagainya). Ini meminimalkan bias dan menyederhanakan analisis hasil. Secara khusus, varians antara hasil individu dalam sampel adalah indikator yang baik dari varians dalam populasi secara keseluruhan, yang membuatnya relatif mudah untuk memperkirakan akurasi hasil. Namun, SRS dapat rentan terhadap kesalahan sampling karena keacakan seleksi dapat menghasilkan sampel yang tidak mencerminkan susunan penduduk. Sebagai contoh, sebuah sampel acak sederhana dari sepuluh orang dari negara tertentu akan menghasilkan rata-rata lima pria dan lima perempuan, namun setiap percobaan yang diberikan kemungkinan overrepresent satu jenis kelamin dan underrepresent yang lain. Teknik yang sistematis dan bertingkat, dibahas di bawah ini, upaya untuk mengatasi masalah ini dengan menggunakan informasi tentang penduduk untuk memilih sampel yang lebih representatif.
SRS juga dapat rumit dan membosankan ketika sampling dari suatu populasi target yang luar biasa besar. Dalam beberapa kasus, peneliti tertarik dalam pertanyaan penelitian khusus untuk sub-sub kelompok dari populasi. Sebagai contoh, para peneliti mungkin tertarik dalam memeriksa apakah kemampuan kognitif sebagai prediktor kinerja pekerjaan adalah sama berlaku di seluruh kelompok ras. SRS tidak dapat mengakomodasi kebutuhan peneliti dalam situasi ini karena tidak memberikan Subsamples dari populasi. Pengambilan sampel bertingkat, yang dibahas di bawah ini, alamat ini kelemahan dari SRS.
complex random
sampel ini sangat sesuai untuk menganalisis sistem pada beberapa sampling, diantaranya sampling sistematis, sistem mewakili dan sampling kelompok.
+ sampling sistematis, sampling probabilitas yang paling sederhana, misalnya memilih mewawancarai setiap orang ke- k dari daftar pegawai perusahaan.
+ sampling mewakili, adalah proses mengidentifikasi subpopulasi dan kemudian menyeleksi objek atau orang yang dibuat sampling di dalam subpopulasi tersebut, sehingga pengumpulan data secara efisien.
+ sampling kelompok, menyeleksi sekumpulan dokumen atau orang untuk studi yang dilakukan, misalnya sebuah organisasi mempunyai 20 cabang yang tersebar, kemudian dipilih satu atau dua diantaranya berdasarkan asumsi keduanya memiliki kekhasan sendiri.
2.
menentukan ukuran sampel :
• Heterogenitas dari populasi
• Tingkat presisi yang dikehendaki
• Tipe sampling design yang digunakan
• Resources availability
• Number of breakdowns planned in data analysis
