Rumus untuk menentukan Sampling dengan beberapa Referensi Para Ahli

 

 

Rumus sampling ahli indonesia :

1.Menurut ahli indoneisa dengan rumus (Suyatno 2001)

Di daerah Demak-Jawa Tengah, proporsi bayi (p) yang diberi makanan ASI eksklusif sekitar 17,2 %. Ini berarti nilai p = 0,172 dan nilai q = 1 – p. Dengan limit dari error (d) ditetapkan 0,05 dan nilai Alfa = 0,05, maka jumlah sampel yang dibutuhkan sebesar :

Rumus Sampel Cross Sectional

= 219 

= 219 orang (angka minimal)

Jika tidak diketemukan nilai p dari penelitian atau literatur lain, maka dapat dilakukan maximal estimation dengan p = 0,5. Jika ingin teliti teliti maka nilai d sekitar 2,5 % (0,025) atau lebih kecil lagi. 

2.Menurut ahli indoneisa rumus (Wibisono)

Teknik yang Penulis gunakan dalam pengambilan sampel adalah teknik non-probability sampling (tidak seluruh populasi diambil), kategori purposive, yang menggunakan rumus Wibisono dalam Riduwan dan Akdon (2013) :

N      = jumlah sampel

Za/2  = nilai dari tabel distribusi normal atas tingkat keyakinan 95% = 1,96.

s       = standar deviasi 25%

e        = error (batas kesalahan = 5%)

Batas kesalahan atau margin of error dalam penelitian Warunk Upnormal Dharmahusada ini adalah 5%, sehingga tingkat akurasinya sebesar 95%. Sampel yang diambil untuk mengisi kuesioner online sejumlah 100 responden.

3.Menurut ahli indoneisa (Notoatmodjo 2007)

Sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih secara tertentu sehingga dianggap mewakili populasinya. Besar sampel dalam penelitian menurut Notoatmodjo, (2007) diambil berdasarkan rumus berikut :

Keterangan :

n  = Jumlah Sampel

N = Jumlah Populasi

d  =tingkat kepercayaan / ketepatan (0,05) 

4.Menurut ahli indoneisa (wiratna sujarweni 2008).

Dalam tulisan Wiratna Sujarweni (2008) tentang “Belajar mudah SPSS untuk skripsi, tesis, desertasi dan umum” memang tidak ada jumlah atau nilai tertentu yang syaratkan. Sujarweni berbendapat bahwa jumlah sampel yang diharapkan 100% mewakili populasi adalah keseluruhan anggota populasi itu sendiri.

pendapat ini memberi kita pemahaman yang lebih dalam bahwa hampir tidak mungkin untuk mendapatkan gambaran 100% populasi dari data sampel. Untuk itu dibutuhkan kehati-hatian dalam memilih metode sampling, menentukan jumlah sampel, dan perlunya memperhitungkan tingkat kesalahan.

Sujarweni juga menambahkan jika ukuran suatu populasi sangat besar maka penelitiannya dapat dilakukan dengan survei sampel.

Rumus sampling ahli luar :

1.Menurut ahli luar dengan rumus (slovin 1960)

Salah satu literatur yang paling banyak digunakan adalah penentuan ukuran sampel menggunakan rumus slovin (1960). Seorang ahli yang bernama slovin ini ternyata sampai saat ini belum diketahui Siapa nama aslinya, bahkan pernah menjadi perdebatan mengenai tahun terbit dari naskah yang ditulis oleh slovin ini yaitu tahun 1960 dan 1843. Dalam tulisan Riduwan (2005), dengan judul penelitian “belajar mudah penelitian untuk guru”, dia mengutip rumus slovin dengan formula sebagai berikut :

Rumus sampling = Rumus slovin

n = besar sampel yang 

N = ukuran populasi atau jumlah elemen dalam populasi 

e = nilai presisi atau tingkat signifikansi yang telah ditentukan. Umumnya dalam penelitian tingkat signifikansi ditentukan sebesar 95% atau 0,05.

Contoh :

1. penentuan ukuran sampel dengan rumus slovin, misalkan satu populasi berukuran Rp1.000 elemen/anggota, akan dilakukan survei dengan mengambil beberapa sampel menggunakan rumus slovin.

Diketahui :

N = 1,000 orang

e = dengan tingkat signifikansi sebesar 95% atau 0,05

Maka :

Karena sampel kita harus berupa angka bulat dan orang, maka kita lakukan pembulatan mengikuti aturan pembulatan standar yaitu, apabila ≥ 0,5 maka kita bulatkan ke atas dan sebaliknya.


2. Sebuah perusahaan memiliki 1000 karyawan dan akan dilakukan survei dengan mengambil sampel. Berapa sampel yang dibutuhkan apabila batas toleransi kesalahan 5% .

Diketahui :

n  = ukuran sampel

N = ukuran populasi

e  = persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel

yang masih dapat ditolerir atau diinginkan, misalnya 10%.

Jadi :

Dengan demikian, jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 286 karyawan

2.Menurut ahli luar dengan rumus (Cochran,W.G.1977)

    

Cochran, W. G. (1977), dalam bukunya berjudul “Sampling techniques” edisi ke 3 menjelaskan suatu formula sampling yang dapat anda jadikan referensi. Cochran membagi 2 teknik menentukan sampel berdasarkan data populasi yang bersifat kontinu dan bersifat kategori.

Formula Cochran untuk data kategori :

dimana:

n = ukuran sampel yang akan kita cari

z = nilai tabel z ( tabel distribusi normal) pada tingkat kepercayaan tertentu. 

p = proporsi kategori dari total seluruh kategori. Nilainya berupa nilai desimal antara 0-1, misal 0.5, 0.2, dst.

q = proporsi kategori lain selain p yang juga dituliskan sebagai (1-p)

e = margin error

Contoh :

katakan kita ingin mengevaluasi program penyuluhan yang mengajak petani untuk menggunakan metode baru. Anggaplah populasinya besar tetapi kita tidak tahu persentase dari penerimaan metode baru tersebut. Oleh karena itu, kita berasumsi tingkat penerimaannya 50:50 atau p = 0,5. Selanjutnya kita pilih α = 0,05 dan keakuratan 5% . Jumlah sampel yang diperlukan adalah sebagai berikut:

Formula Cochran :

n = ukuran sampel yang akan dicari

z = nilai z berdasarkan pada alpha tertentu, lihat tabel z

s = standard deviasi dari populasi, dan

e = margin error

3.Formula Jacob Cohen (dalam Suharsimi Arikunto, 2010:179)
    N = L / F^2 + u + 1

Keterangan :
N    = Ukuran sampel
F^2 = Effect Size
u     = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian
L     = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel

Power (p) = 0.95 dan Effect size (f^2) = 0.1

Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76

maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sampel

N = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 203

4.Menurut ahli luar (Tabel Isaac dan Michael)

Menentukan ukuran  sampel penelitian menggunakan tabel Isaac dan Michael sedikit lebih mudah, dimana sudah ditentukan tingkat kesalahan untuk 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.