Banyak Rumus Pengambilan Sampel Penelitian Yang Dapat Digunakan Untuk Menentukan Jumlah Sampel Penelitian

Banyak rumus pengambilan sampel penelitian   yang dapat digunakan untuk menentukan  jumlah sampel penelitian. Pada prinsipnya penggunaan rumus-rumus penarikan sample  penelitian digunakan untuk mempermudah teknis penelitian. Sebagai misal, bila populasi  penelitian terbilang sangat banyak atau mencapai jumlah ribuan atau wilayah wila yah populasi terlalu luas, maka penggunaan rumus pengambilan sample tertentu dimaksudkan untuk memperkecil  jumlah pengambilan sampel atau mempersempit wilayah populasi agar teknis penelitian menjadi lancar dan efisien.Contoh-contoh praktis pengambilan sampel yang paling banyak digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut : Rumus Slovin

di mana : n = ukuran sampel N = ukuran populasi e = persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir atau diinginkan, misalnya 10%. Rumus Issac dan Michael

dimana : s = Jumlah sample  N = Jumlah populasi λ2 = Chi Kuadrat, dengan dk = 1, taraf kesalahan 1%, 5% dan 10% d = 0,05 P = Q = 0,5 Rumus Sampling Fraction Per Cluster

Kemudian didapat besarnya sample per cluster ni = fi x n Keterangan : fi = sampling fraction cluster  Ni = banyaknya individu yang ada dalam cluster  N = banyaknya populasi seluruhnya n = banyaknya anggota yang dimasukkan sampel ni = banyaknya anggota yang dimasukkan menjadi sub sampel Menurut Sugiyono pada perhitungan yang menghasilkan pecahan (terdapat koma) sebaiknya dibulatkan ke atas. Sugiono mengemukakan cara menentukan ukuran sampel yang sangat praktis, yaitu dengan tabel Krejcie. Dengan cara tersebut tidak perlu dilalukan perhitungan yang rumit. Krejcie dalam melakukan perhitungan sampel didasarkan atas kesalahan 5%. Jadi sampel yang diperoleh itu mempunyai kepercayaan 95% terhadap populasi. Tabel Krejcie

dimana n:

jumlah sampel

 N: jumlah populasi e: batas toleransi kesalahan (error

tolerance)

Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas toleransi kesalahan. Batas toleransi kesalahan ini dinyatakan dengan persentase. Semakin kecil toleransi kesalahan, semakin akurat sampel menggambarkan populasi. Misalnya, penelitian dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%. Penelitian dengan batas kesalahan 2% memiliki tingkat akurasi 98%. Dengan jumlah populasi yang sama, semakin kecil toleransi kesalahan, semakin besar jumlah sampel yang dibutuhkan.

Contoh:

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

Dengan menggunakan rumus Slovin: n =

N / ( 1 + N e² ) = 1000 / (1 + 1000 x 0,05²) = 285,71

 286.



Dengan demikian, jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 286 kar yawan.