Tugas Makalah Sampel Penelitian

BAB I

PENDAHULUAN

Rumus Besar Sampel Penelitian: Dalam statistik inferensial, besar sampel sangat menentukan representasi sampel yang diambil dalam menggambarkan populasi penelitian. Oleh karena itu menjadi satu kebutuhan bagi setiap peneliti untuk memahami kaidah-kaidah yang benar dalam menentukan sampel minimal dalam sebuah penelitian. Cara menghitung rumus besar sampel penelitian suatu penelitian sangat ditentukan oleh desain penelitian yang digunakan dan data yang diambil. Jenis penelitian observasional dengan menggunakan disain cross-sectional akan berbeda dengan case-control study dan khohor, demikian pula jika data yang dikumpulkan adalah proporsi akan beda dengan jika data yang digunakan adalah data continue. Pada penelitian di bidang kesehatan masyarakat, kebanyakan menggunakan disain atau pendekatan cross-sectional atau belah lintang, meskipun ada beberapa yang menggunakan case control ataupun khohor. Terdapat banyak rumus untuk menghitung besar sampel minimal sebuah penelitian, namun pada artikel ini akan disampaikan sejumlah rumus yang paling sering dipergunakan oleh para peneliti.

RUMUSAN MASALAH

1.      Bagaimana menentukan sampel dengan rumus sampel penelitian Cross-sectional

  

BAB II

PEMBAHASAN

Rumus Sampel Penelitian Cross-sectional

Untuk penelitian survei, biasanya rumus yang bisa dipakai menggunakan proporsi binomunal (binomunal proportions). Jika besar populasi (N) diketahui, maka dicari dengan menggunakan rumus berikut:

Dengan jumlah populasi (N) yang diketahui, maka peneliti bisa melakukan pengambilan sampel secara acak).

Namun apabila besar populasi (N) tidak diketahui atau (N-n)/(N-1)=1 maka besar sampel dihitung dengan rumus sebagai berikut :

Rumus Lemeshow Besar Sampel Penelitian

Keterangan :

n = jumlah sampel minimal yang diperlukan

= derajat kepercayaan

p = proporsi anak yang diberi ASI secara eksklusif

q = 1-p (proporsi anak yang tidak diberi ASI secara eksklusif

d = limit dari error atau presisi absolut

Jika ditetapkan =0,05 atau Z1- /2 = 1,96 atau Z2

1- /2 = 1,962 atau dibulatkan menjadi 4, maka rumus untuk besar N yang diketahui kadang-kadang diubah menjadi:

Penyederhanaan Rumus Lemeshow Atau Disebut Rumus Slovin

Contoh Rumus Rumus Besar Sampel Penelitian

Misalnya, kita ingin mencari sampel minimal untuk suatu penelitian mencari faktor determinan pemberian ASI secara eksklusif. Untuk mendapatkan nilai p, kita harus melihat dari penelitian yang telah ada atau literatur. Dari hasil hasil penelitian 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:

Contoh Rumus Sampel Cross Sectional

= 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. Penyederhanaan Rumus diatas banyak dikenal dengan istilah Rumus Slovin.

BAB III

KESIMPULAN

           

Berdasarkan pembahasan pada bab II, dapat ditarik kesimpulan bahwa: Sampel adalah sebagian dari populasi yang terpilih dan mewakili populasi tersebut atau sebagai wakil dari populasi yang diteliti. Ciri-ciri sampel yang baik adalah sampel dipilih dengan cara hati-hati, harus mewakili populasi dan dengan data yang diperoleh di atas dalam bentuk tabel maka untuk jenis penelitaian apapun bisa menemukan sampel yang cocok dari populasi kecil atau besar dan besarnya ukuran sampel dapat diterima secara statistik. Alasan penggunaan sampling adalah ukuran populasi, masalah biaya, masalah waktu, percobaan yang sifatnya merusak, masalah ketelitian dan masalah ekonomis. Keuntungan penggunaan sampel adalah biaya menjadi berkurang, lebih cepat dalam pengumpulan dan pengolahan data, lebih akurat dan lebih luas ruang cakupan penelitian.