Kelompok 2 (Bab 13 Dan 14). Doc

RESUME MATERI BAB 13 DAN BAB 14

Kelompok 2

RIZKI AMALIAH

C 302 18 001

SRI WAHYUNI

C 302 18 002

YONDRICHS SONGKO

C 302 18 003

NUR INTAN

C 302 18 005

VIKTOR EDDYSON

C 302 17 019

PROGRAM STUDI MAGISTER AKUNTANSI UNIVERSITAS TADULAKO PALU 2018

Titles you can't find anywhere else

Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.











BAB 13 PENGAMBILAN SAMPEL Populasi, Elemen, Sampel, Unit Pengambilan Sampel dan Subjek

Populasi

Populasi mengacu pada keseluruhan kelompok atau orang, kejadian, atau hal-hal menarik yang ingin peneliti investigasi. Populasi adalah kelompok orang, kejadian, atau hal-hal menarik dimana peneliti ingin membuat opini. Elemen

Elemen adalah suatu anggota populasi. Jika 1.000 pekerja kerah biru dalam organisasi tertentu menjadi populasi studi bagi seorang peneliti, tiap pekerja kerah biru dari populasi tersebut adalah elem. Jika 500 buah mesin disetujui setelah menguji sedikit diantaranya, aka nada 500 elemen dalam populasi sensus juga merupakan perhitungan atas semua elemen dalam populasi manusia. Sampel

Sampel adalah sebagian dari populasi. Sampel terdiri atas sejumlah anggota yang dipilih dari populasi. Dengan kata lain, beberpa, namun tidak semua, elemen populasi membentuk sampel. Jika 200 anggota diambil dari populasi 1.000 pekerja kerah biru, 200 anggota tersebut menjadi sampel untuk penelitian. Dari studi terhadap 200 anggota tersebut, peneliti akan menarik kesimpulan mengenai seluruh populasi 1.000 pekerja krah biru. Demikian pula jika terdapat 145 pasien di sebuah rumah sakit dan 40 diantaranya akan disurvei oleh administrator rumah sakit untuk menilai tingkat kepuasan mereka dengan perawatan yang diterima, maka 40 anggota anggota tersebut akan menjadi sampel.











Unit Pengambilan Sampel

Unit pengamblan sampel adalah elemen atau rangkaian elemen yang tersedia untuk memilih pada beberapa tahapproses pengambilan sampel. Contoh dari unit pengambilan sampel dalam sampel multitahap adalah blok kota, keluarga (rumah tangga), dan individu dalam keluarga. Subjek

Subjek adalah satu anggota dari sampel, sebagaimana elemen adalah satu anggota dari populasi. Bila 200 anggota dari total populasi 1.000 pekerja kerah biru membentuk sampel penelitian, maka tiap pekerja dalam sampel tersebut adalah subjek. Prameter

Karakteristik dari populsi seperti mean populasi, standar deviasi populasi, dan varrians populasi dikaitkan dengan parameter-nya. Tandensi sentral, dispersi dan statistic yang lain dalam populasi. Dengan demikian, kesimpulan yang diambil tentang sampel dalam studi di generalisasikan terhadap populasi. Alasan Pengambilan Sampel.

Alasan untuk menggunkan sampel, dibandingan mengumpulkan data dari seluruh populasi, sangat jelas. Dalam investigasi penelitian yang melibatkan beberapa ratus dan bahkan ribuan elemen, secara praktis mustahil untuk mengumpulkan data, menguji atau menelaah tiap elemen. Bahkan jik pun mungkin hal tersebut akan sangat mahal terkait dengan waktu, biaya, dan sumber daya manusia lainnya. Studi terhadap sampel dibandingkan terhadap seluruh populasi terkadang juga dapat menghasilkan hasil yang lebih reliabel. Hal tersebut sebagian

besar

karena

kelelahan

berkurang,

sehingga

kesalahan

pengumpulan data lebih sedikit, terutama ketika banyak banyak elemen terlibat.

dalam











Normalitas Distribusi

Atribut atau karakteristik populasi umumya di distribusikan secara normal. Misalnya, ketika atribut seperti tinggi dan berat diteliti, sebagian besar orang akan berada di sekitar mean, hanya menyisihkan sebagian keadaan yang berada di titik ekstrim yang sangat tinggi atau sangat pendek, sangat berat atau sangat ringan, dan seterusnya. Proses Pengambilan Sampel.

Pengambilan sampel adalah proses memilih sejumlah elemen yang tepat dari populasi, sehingga studi terhadap sampel dan pemahaman tentang sifat atau karakteristiknya akan membuat kita dapat menggeneralisasikan sifat atau karakteristik tersebut pada elemen populasi. Langkah-langkah utama dalam pengambilan sampel termasuk : 1. Menentukan Populasi 2. Menentukan kerangka sampel 3. Menentukan desain pengambilan sampel 4. Melaksanakan proses pengambilan sampel Mendefinisikan Populasi

Pengambilan sampel dimulai dengan mendefinisikan populasi target. Populasi target harus didefinisikan terkait dengan elemen, batas geofrafis, dan waktu. Sebagai contoh, untuk seorang bankir yang tertarik untuk menjaga kebiasaan karyawan kerah biru dalam industry pertambangan di Amerika Serikat, populasi target mungkin adalah semua karyawan kerah biru dalam industry tersebut di seluruh negara.











Menentukan Kerangka Sampel

Kerangka pengambilan sampel merupakan representasi (fisik0 dari semua eleman dalam populasi dimana ampel tersebut diambil. Daftar gaji dari suatu organisasi akan menjadi kerangka pengambilan sampel jika anggotanya akan diteliti. Menentukan Menentukan Desain Pengambilan Sampel

Terdapat dua jenis utama desain pengambilan sampel : pengambilan sampel probabilitas dan nonprobabilitas. Dalam pengambilan sampel probabilita, elemen dalam populasi beberapa sudah diketahui, peluang bukan nol atau probabilitas untuk dipilih sebagai subjek sampel. Dalam pengambilan sampel nonprobabilitas, elemen tidak memiliki peluang yang diketahui atau yang

ditentukan sebelumnya untuk dipilih sebagai subjek. Daseain pengambilan sampel probabilitas digunakan ketika tingkat representasi dari sampel merupakan hal penting dalam generalisasi yang lebih luas. Ketika waktu atau factor lain, dibandingan dengan generalisasi, menjadi hal penting, pengambilan sampel nonprobabilitas biasanya digunakan. Dalam penentuan sampel perlu diingat point point berikut : 1. Apakah populasi target sesuai dengan fokus penelitian ? 2. Apakah sebenarnya parameter yang kita inginkan dalam investigasi ? 3. Apakah jenis kerangka pengambilan sampel tersedia ? 4. Berapa biaya terkait dengan desain pengambilan sampel ? 5. Berapa lama waktu yang tersedia untuk mengumpulkan data dari sampel ?

Menentukan Menentukan Ukuran Sampel

Faktor – Faktor – faktor faktor penting dalam menentukan ukuran sampel :











-

Jumlah variabilitas dalam populasi itu sendiri

-

Kendala biaya dan waktu

-

Dalam beberapa kasus, ukuran dari populasi itu sendiri

Sehingga, seberapa besar ukuran sampel, seharusnya merupakan fungsi dari enam factor tersebut.

Pengambilan Sampel Nonprobabilitas Ketika elemn dalam populasi memiliki peluang bukan nol yang diketahu untuk diperhitungkan sebagai subjek dalam sampel, kita menggunakan desain pengambilan sampel probabilitas. Pengambilan sampel probabilitas dapat bersifat bersi fat tidak terbatas (pengambilan ampel acak sederhana) atau terbatas (pengambilan sampel probabilitas kompleks). Pengambilan Sampel Acak Sederhana Sederhana dan Tidak Tidak Terbatas

Dalam desain pengambilan sampel probabilitas tidak terbatas, yang s ederhana, tiap elemen populasi lebih dikenal dengan pengambilan sampel acak sederhana,

memiliki peluang yang sama dan diketahui untuk dipilih sebagai subjek. Katakanlah bahwa terdapat 1.000 elemen dalam populasi, dan kita memerlukan sampel 100. Misalkan kita memasukan potongan kertas kedalam sebuah topi, masing-masing memiliki nama satu elemen, dan mengambil 100 potong kertas dari topi tersebut dengan mata tertutup. Pengambilan Sampel Probabilitas Kompleks atau Terbatas.

Sebagai alternative untuk desain pengambilan sederhana,beberapa desain pengambilan sampel probabilitas kompleks dapat digunakan. Prosedur

pengambilan sampel probabilitas ini memberikan alternative yang layak dan terkadang lebih efisien daripada desain tidak terbatas.













Pengambilan Sampel Acak Berstrata

Kerika pengambilan sampel membantu untuk menaksir parameter populasi, mungkin terdapat subkelompok elemn yang dapat diidentifikasi dalam populasi yang dapat diperkirakan memiliki parameter yang berbeda pada variable ketertarikan bagi peneliti. Sebagai contoh, bagi direktur manajemen sumber daya manusia yang ingin menilai tingkat pelatihan yang diperlukan karyawan dalam system, seluruh organisasi akan menjadi populasi untuk studi tersebut. Akan tetapi, tingkat, kualitas, dan intenitas pelatihan yang diinginkan oleh manejer tingkat menengah, manejer tingkat bawah, supervisor tingkat pertama, analiis computer, petugas administrasi, dan sebaginya akan berbeda untuk tiap kelompok. Oleh karena itu data harus dikumpulkan dengan cara yang dapat membantu penilaian kebutuhan tiap tingkat sub kelompok dalam populasi. Dengan demikian, unit analisis akan berbeda pada tingkat kelompok dan proses pengambilan sampel secara acak berstarata akan menjadi efektif. Pengambilan Sampel Klaster

Sampel klaster adalah sampel yang dikumpulkan dalam kelompok atau kumpulan elemen, yang merupakan agregat alami dari elemen dalam populasi. Dalam pengambilan sampel Klaster populasi target terlebih dahulu dibagi menjadi klaster-klaster. Maka, sampel acak dari klaster diambil dan tiap klaster yang terpilih, baik semua elemen atau sampel elemen, termasuk dalam smpel tersebut.











Pengambilan Sampel Nonprobabilitas Dalam desain pengambilan sampel nonprobabilitas, elemn dalam populasi tidak memiliki probabilitas apapun yang melekat mel ekat untuk terpilih sebagai subjek sampel. Hal ini berarti bahwa temuan dari studi terhadap sampel tidak dapat digeneralisasikan secara pasti terhadap populasi. Akan tetapi, saat peneliti kurang memperhatikan generalisasi dibandingkan memperolehbeberapa informasi pendahuluan dengan cara yang cepat dan murah. Maka mereka dapat menggunakan pengambilan sampel nonprobabilitas. Terkadang pengambilan sampel nonprobabilitas merupakan satu-satunya cara untuk mendapatkan data. Pengambilan Sampel Berdasarkan Kemudahan

Pengambilan sampel berdasarkan kemudahan merujuk pada pengumpulan informasi

dari

anggota

populasi

yang dengan

senang

hati

bersedia

memberikannya. Pengambilan Sampel Bertujuan

Pengambil sampel dalam hal ini terbatas pada jenis orang tertentu yang dapat memberikan informasi dari kelompok target tertentu yang dapat memberikan informasi yang diinginkan, baik karena mereka adalah satu-satunya pihak yang memilikinya, atau mereka memenuhi beberapa kriteria yang ditentukan oleh peneliti. Pengambilan Sampel Berdasarkan Pertimbangan Tertentu











Pengambilan Sampel Kuota

Pengambilan sampel kuota, pengambilan sampel ini bertujuan untuk memastikan bahwa kelompok tertentu secara memadai terwakili dalam studi melalui penggunaan kuota. CONTOH KAPAN DESAI PENGAMBILAN SAMPEL TERTENTU TEPAT UNTUK DIGUNAKAN Pengambilan sampel acak sederhana

Desain pengambilan sampel ini paling tepat digunakan ketika generalisasi temuan pada selruh populasi merupakan tujuan utama dari penelitian. Harus di ingat bahwa dalam beberapa kasus, dimana biaya adalah pertimbangan utama dan jumlah elemen dalam populasi sangat besar dan/ atau tersebar secara geografis, desain pengambilan sampel acak sederhana mungkin tidak terlalu tepat,karena desain ini dapat menjadi sangat mahal. Pengambilan sampel acak berstrata berstrata

Desain pengambilan sampel ini yang paling efisien adalah peilihan yang baik ketika infoemasi yang berbeda – beda di perlukan terkait dengan berbagai strata dalam populasi yang di ketahui berbeda dalam parametern ya. Pengambilan sampel sistematis

Jika kerangka pengambilan sampel besar dan daftar elemen tersedia dengan mudah di satu tempat, maka prosedur pengambilan sampel sistematis akan











Pengambilan sampel ganda

Desain ini memberikan informasi tambahan dengan pengeluaran tambahan yang minimal Pengambilan sampel berdasarkan kemudahan

Desain nonprobabilitas ini yang sama sekali tidak dapat digeneralisasikan digunakan ketika ingin memperoleh sejumlah informasi “cepat” untuk “ mempelajari” fenomena atau variabel keterkaitan. Pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu : jenis pertama pengambilan sampel bertujuan

Desain pengambilan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu digunakan jika kumpulan “input yang di informasikan secara khusus” pada bidang topik yang diteliti merupakan hal penting dan penggunaan desain pengambilan sampel lain tidak akan memberikan kesempatan untuk memperoleh informasi khusus tersebut. Pengambilan sampel kuota : jenis kedua pengambilan sampel bertujuan

Desain pengambilan sampel ini memungkinkan untuk memasukkan semua kelompok ke dalam sistem yang diteliti. Sehingga, kelompok dengan jumlah kecil tidak terabaikan.

PENGAMBILAN PENGAMBILAN SAMPEL DALAM PENELITIAN LINTAS BUDAYA











sampel harus menjadi estimasi / taksiran yang reliable dan menunjukkan parameter populasi yang sedekat mungkin dalam margin kesalahan yang kecil. Ingat bahwa alasan mendasar desain pengambilan sampel adalah untuk meningkatkan probabilitas bahwa statistic sampel akan menjadi sedekat mungkin dengan parameter populasi. Ketepatan

Ketepatan mengacu pada seberapa dekat estimasi kita dengan karakteristik populasi yang sebenarnya. s ebenarnya. Biasanya, kita akan mengestimasi parameter populasi agar berada dalam kisaran, berdasarkan estimasi sampel. Ketepatan adalah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari rata – rata sampel. Semakin kecil disperse atau variabilitas, semakin besar probabilitas bahwa rata – rata – rata rata sampel akan lebih dekat dengan rata – rata – rata rata populasi. Keyakinan

Keyakinan menunjukkan seberapa kita yakin bahwa estimasi kita akan benar – benar sesuai dengan populasi. Semakin kecil kisaran, semakin rendah keyakinan. Dengan kata lain, terdapat keseimbangan antara ketepatan dan keyakinan untuk ukuran sampel apa pun. Keyakinan mencerminkan tingkat kepastian dimana kita dapat menyatakan bahwa estimasi terhadap parameter populasi berdasarkan statistik sampel akan sesuai. DATA SAMPEL, KETEPATAN, DAN KEYAKINAN DALAM ESTIMASI













KESEIMBANGAN KESEIMBANGAN ANTARA KEYAKINAN DAN KETEPATAN

Jika ukuran sampel (n) tidak dapat di tingkatkan, karena alasan apa punkatakanlah, kita tidak dapat menanggung peningkatan biaya pengambilan sampelmaka, dengan n yang sama, satu- satunya cara untuk mempertahankan tingkat ketepatan yang sama adalah dengan mengorbankan keyakinan di mana kita dapat memprediksi estimasi kita. Yaitu mengurangi tingakt keyakinan atau kepastian dari estimasi kita. DATA SAMPEL DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

Data sampel juga dapat dipakai untuk menguji hipotesis tentang nilai populasi daripada hanya mengestimasi nilai populasi. Prosedur untuk pengujian ini menyertakan informasi yang sama seperti dalam estimasi intervasi namun tujuan di balik dua metode tersebut sedikit berbeda. Sehingga, data sampel dapat digunakan bukan hanya untuk mengistimasi parameter populasi, tetapi juga menguji hipotesis tentang nilai populasi, korelasi populasi dan seterusnya. MENENTUKAN UKURAN SAMPEL











studi. Keputusan pengambilan sampel harus mempertimbangkan baik desain pengambilan sampel dan ukuran sampel. EFISIENSI DALAM PENGAMBILAN SAMPEL

Efisiensi dalam pengambilan sampel tercapai ketika untuk tingkat ketepatan tertentu, ukuran sampel dapat di kurangi atau untuk ukuran sampel tertentu, tingkat ketepatan dapat di tingkatkan. Sering kali terdapat keseimbangan antara efesiensi waktu dan biaya dan efisiensi ketepatan. Dengan demikian keputusan desain pengambilan sampel bergantung pada tujuan penelitian, seperti halnya dengan tingkat dan sifat efisiensi yang di inginkan.

PENGAMBILAN

SAMPEL

KETIKA

TERKAIT

DENGAN

STUDI

KUALITATIF

Pengambilan sampel kualitatif dimulai dengan menentukan populasi target. Penelitian kualitatif secara umum menggunakan pengambilan sampel











BAB 14 ANALISIS DATA KUANTITATIF

Setelah data dikumpulkan dari sampel dan populasi yang mewakili, langkah berikutnya adalah menganalisisnya untuk menguji hipotesis penelitian. Akan tetapi, sebelum menganalisis data untuk menguji hipotesisnya beberapa langkah awal perlu dilakukan. Hal ini membantu memastikan bahwa data tersebut cukup akurat, lengkap, dan sesuai untuk menganalisis sebelumnya. 1. Menyiapkan data untuk di analisis

Setelah data diperolehmelalui koesioner, data tersebut perlu dikodekan, dimasukkan dalam komputer dimasukan dalam komputer diedit. Kemudian, respon yang tidak konsisten, kosong dan yang menyimpang, jika ada harus diperlukan cara khusus. a. Pengkodea dan entery data Langkah pertama dalam persiapan data adalah pengkodean data. Pengkodean data (data coding ) termasuk memberikan nomor respon dari partisipan sehingga











memberikan angka untuk setiap pertanyaan, tuliskan angka ini pada halaman pertama dari kuisioner tersebut dan memasukkannya dalam data fil e. Hal ini dapat membandingkan data dalam file data dengan jawaban dari pertisipan, bahkan setelah menyusun ulang data file. d. Mengedit data Setelah data diinput, data tersebut perlu di edit. Sebagai contoh,respon kosong, jika ada, harus ditangani dengan cara tertentu, te rtentu, dan data yang tidak konsisten harus dicek dan tindak lanjuti. Contoh respons yang tidak logis adalah respons yang menyimpang ( outliers). outliers). Outliers adalah observasi yang sangat berbeda dengan observasi lain. Outliers tidak selalu menjadi suatu kesalahan, meskipun kesalahan data (kesalahan mengimput) mungkin adalah sumber atau outliers. outliers.

Karena outliers memiliki

pengaruh yang besar terhadap hasil penelitian, outliers harus diinvestigasi dengan hati-hati untuk memastikan bahwa hal tersebut benar. Anda dapat memeriksa penyebaran variabel v ariabel nominal dan/atau ordinal dengan memperoleh nilai minimal dan maksimal serta tabel frekuensi. e. Transformasi Data











Tabel Jenis skala, analisis data, dan metode untuk mendapatkan ringkasan visual variabel

Skala

Nominal

Contoh

Keamanan sosial, jumlah, jenis kelamin Peringkat Ordinal kepuasan skala 5 poin(1=tidak puas sama sekali; 5 = sangat puas) Interval

Ukuran tendesi sentral untuk variabel tunggal

Ukuran dispersi untuk variabel tunggal

Ringkasan visual untuk variabel tunggal

Ukuran dari hubungan antarvariabel

Modus

-

Median

Jangkauan semiantarkuartal

Diagram batang, diagram pie Diagram batang, diagram pie

Tabel kontijensi (tabulasi silang) Tabel kontijensi (tabulasi silang)

Grafik bertumpuk (stackd bar) grafik klaster Grafik bertumpuk (stacked bar)

Mean aritmatik

Minimum, maksimum, strandar deviasi, varians,

Histogram, scatterplot (plot tersebar), box-and

korelasi

scatterplot (plot tersebar)

Ringkasan visual dari hubungan antarvariabel













individu dalam sampel berasal dari departemen produksi (28,1%), diikuti oleh departemen penjualan (25,3%). 2. Diagram batang dan diagram Pie Frekuensi juga dapat ditampilkan secara visual dengan diagram batang, histogram,atau diagram pie. Diagram batang, histogram,dan diagram pie membantu kita untuk memahami data.

Frekuensi 60

50











urutan rendah-tinggi atau tinggi-rendah. Modus dalam beberapa kasus, kelompok observasi tidak sesuai dengan representasi yang berartidengan mean atau median, tetapi ditunjukkan dengan fenomena yang paling terjadi. Ukuran Dispersi

Selain ukuran tendensi Sentral, terdapat dua variabilitas yang ada dalam kelompok observasi. Seperti Seperti ukuran tendensi sentral, ukuran dispersi yang juga berhubungan dengan data nominal dan interval. Dua kumpulan data dapat memiliki mean yang sama, tetapi dispersi bisa saja berbeda. Tiga ukuran disperse yang berkaitan dengan mean adalah kisaran /jangkauan, varians dan standar deviasi.











Ukuran dispersi lain, ketika median adalah ukuran tendensi sentral, maka persentil, desil dan kuartil menjadi pentin. Seperti halnya median membagi total keseluruhan observasi menjadi dua bagian yang sama, kuartil membagi menjadi empat baguan yang sama, desil menjadi 10 dan persentil menjadi 100 bagian yang sama. Persentil berguna jika melibatkan data yang sangat banyak, misalnya skor tes GRE atau GMAT. Ukuran dispersi untuk median, jangkauan antarkuartil ,meliputi titik tengah 50 % dari observasi. Jangkauan antarkuartil sangat berguna ketika perbandingan dibuat di antara beberapa kelompok. Misalnya, perusahaan telepon dapat membandingkan tagihan jarak jauh pelanggan di beberapa daerah dengan mengambil sampel tagihan pelanggan dari tiap kota untuk dibandingkan. Dengan menandai kuartil pertama dan ketiga, serta membandingkan median dan











2. Apakah jenis pekerjaan yang dilakukan oleh individu (karyawan kerah putih versus buruh kerah biru) adalah karena warna kulit mereka (kulit putih/nonkulit putih)? Pengujian non parametric digunakan jika normalitas distribusi tidak dapat diasumsikan seperti dalam data nominal nominal atau ordinal. Uji Uji χ 2 membandingkan frekuensi yang diharapkan (berdasarkan probabilitas) dan frekuensi yang di amati dan statistik χ 2 diperoleh dengan rumus :

2 = ∑ ( −)











tingkat interval dan rasio. Korelasi tersebut diperoleh dengan menilai variasi dalam satu variable kerena variable yang lain juga berbeda-beda. Koefisien korelasi yang menunjukan kekuatan dan arah dari hubungan tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus yang mempertimbangkan dua rangkaian gambar- dalam kasus ini, jumlah penjualan yang berbeda pada harga yang berbeda. Secara teoritis, memungkinkan terdapat korelasi positif yang sempurna antara dua variable yang ditunjukan dengan 1,0 (plus 1) atau korelasi negative sempurna yang akan menjadi -1,0 (minus 1). Sementara hubungan berkisar antara -1,0 dan +1,0, kita perlu mengetahui apakah korelasi yang ditemukan antara dua variable signifikan atau tidak. Kita tidak mengetahui













2. Excelsior Enterprises : Menguji Reabilitas Ukuran Multi – Multi – Item, Item, karena dinilai distributive, kelelahan, peningkatan kerja, dan keinginan untuk keluar dari perusahaan diukur dengan skala multi-item, konsistensi jawaban dari responden terhadap poin (item) skala harus diuji untuk setiap ukuran. Penting untuk diperhatikan bahwa semua poin (item) yang memiliki kata-kata yang

Kelompok 2 (Bab 13 Dan 14). Doc

Recommend Documents