Uji Hipotesis Kesamaan dua Rata-rata

Download

Uji Hipotesis Satu Populasi

Download

Jenis Kesalahan Tipe I dan tipe II, Hipotesis dan Kaitannya dengan Uji One Tail atau Two Tail

Download

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif

Statistika deskriptif merupakan suatu metode yang berhubungan dengan pengumpulan atau penyajian data sampai memberi informasi yang berguna.

Statistika di golongkan menjadi dua bagian, yakni statistika deskriptif dan statistika inferensia yang dilakukan berdasarkan aktivitas yang dilakukan.

Untuk contoh dari statistika deskriptif sendiri antara lain yaitu:

·           Table

·           Diagram

·           Grafik

·           besaran-besaran lain dalam majalah dan koran-koran.

Sementara untuk contoh visualnya, grafik pengunjung pada suatu website dapat kita jadikan salah satu conton visual dari statistika deskriptif, yaitu:

Dengan menggunakan Statistika deskriptif, berbagai kumpulan data bisa tersaji dengan ringkas dan juga rapi serta mampu memberikan informasi inti dari kumpulan data yang ada.

Informasi yang di dapatkan yang berasal dari statistika deskriptif ini antara lain ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, dan juga kecenderungan suatu gugus data. Selengkapnya akan dilanjutkan di bawah.

Penyajian Data Bentuk Grafis antara lain:

·           Histogram

·           Pie Chart

·           Ogive

·           Poligon

·           Diagram Batang Daun (Stem and Leaf)

Penyajian data secara numerik mempunyai beberapa bentuk, diantaranya yakni:

·           Central Tredency

·           Fractile

·           Skewness

·           Pengukuran Keruncingan

·           Dispersion atau pencaran

Penyajian Data Statistika Deskriptif

Penyajian data dalam kategori deskriptif bisa berupa grafis dan numerik, diantaranya yakni:

1.      Penyajian Data dalam Bentuk Grafis

Penyajian data dalam bentuk grafis ini terdiri atas berbagai macam, diantaranya seperti:

·           Pertama, Histogram:

Histogram adalah suatu grafik dari distribusi frekuensi dari sebuah variabel.

Tampilan  histogram  pada umumnya berwujud balok. Penyajian data ini terdiri atas dua sumbu utama dengan sudut 900 di mana sebagai absis sumbu X serta sebagai ordinat Y.

Lebar balok akan menunjukan suatu jarak dari batas kelas interval, sementara untuk tinggi balok akan menunjukkan besarnya frekuensi suatu data.

·           Kedua, Pie Chart:

Pie Chart atau dalam bahasa Indonesia disebut dengan Diagram kue merupakan suatu lingkaran yang dibagi menjadi beberapa sektor.

Pada masing-masing sektor bisa menyatakan besarnya presentase atau bagian untuk tiap-tiap kelompok.

·           Ketiga, Poligon:

Poligon adalah sautu grafik dari distribusi frekuensi yang tergolong suatu variabel.

Tampilan dari poligon juga pada umumnya berupa garis – garis patah yang didapatkan dengan cara menghubungkan puncak pada masing – masing nilai tengah kelas.

Poligon ini sangat baik dimanfaatkan dalam hal membandingkan bentuk dari dua distribusi.

·           Keempat, Ogive:
Ogive adalah satu bentuk gambar dari distribusi frekuensi kumulatif pada sebuah variabel. Untuk suatu tabel distribusi frekuensi, bisa juga kita bikin ogive positif serta ogive negatifnya.

·           Kelima, Diagram Batang Daun (Stem and Leaf):

Diagram Batang Daun atau juga disebut sebagai Stem and Leaf juga sama dengan histogram, hanya saja yang membedakan adalah informasi yang didapatkan lebih baik.

Hal itu disebabkan pada diagram batang daun memperlihatkan nilai – nilai hasil pengamatan asli.

Dalam diagram ini juga akan digambarkan bilangan – bilangan yang juga sebagai batang serta disebelah kananya ditulis bilangan sisanya.

2.      Penyajian Data Numerik

Seperti yang telah disebutkan di atas, penyajian data numerik terdiri dari beberapa macam seperti:

Penyajian data secara numerik terdiri dari beberapa macam – macam, yaitu antara lain :

·           Pertama, Central Tredency.

·           Kedua, Dispersion atau pencaran.

·           Ketiga, Fractile.

·           Keempat, Skewness.

·           Kelima, Pengukuran Keruncingan.

Metode Dasar dalam Statistik Deskriptif

Ada dua macam metode dasar di dalam statistik deskriptif, antara lain numerik dan grafis.

·           Pendekatan numerik bisa dipakai dalam menghitung nilai statistik dari sekumpulan data.

Sebagai contoh: mean dan  standar deviasi.

Statistik ini akan memberikan informasi mengenai rata-rata serta informasi rinci mengenai distribusi data.

·           Metode grafis lebih sesuai dibandingkan dengan metode numerik untuk mengidentifikasi pola-pola tertentu dalam data, dilain pihak, pendekatan numerik lebih tepat serta objektif.

Dengan begitu, pendekatan numerik dan juga grafis satu sama lain akan saling melengkapi. Maka dari itu, sangatlah bijaksana jika kita memakai kedua metode tersebut secara bersamaan.

Terdapat tiga karakteristik atau ciri utama dari variabel tunggal, diantaranya yaitu:

·           Distribusi data (distribusi frekuensi)

·           Ukuran pemusatan atau tendensi sentral (Central Tendency)

·           Ukuran penyebaran (Dispersion)

Soal :
1. Jelaskan Pengertian Statistika Deskriptif?
2. Sebutkan Contoh Statistika Deskriptif?
3. Jelaskan Maksud dari penyajian data Ogive?
4. Sebutkan Penyajian Data secara Numerik?
5. Jelaskan metode dasar di dalam statistik deskriptif?
Jawaban :
1. Statistika deskriptif merupakan suatu metode yang berhubungan dengan pengumpulan atau penyajian data sampai memberi informasi yang berguna.
2. Table,  Diagram, Grafik, besaran-besaran lain dalam majalah dan koran-koran.
3. Ogive adalah satu bentuk gambar dari distribusi frekuensi kumulatif pada sebuah variabel. Untuk suatu tabel distribusi frekuensi, bisa juga kita bikin ogive positif serta ogive negatifnya.
4  Pertama, Central Tredency. Kedua, Dispersion atau pencaran. Ketiga, Fractile. Keempat, Skewness. Kelima, Pengukuran Keruncingan.
5. Pendekatan numerik bisa dipakai dalam menghitung nilai statistik dari sekumpulan data Sebagai contoh: mean dan  standar deviasi. Statistik ini akan memberikan informasi mengenai rata-rata serta informasi rinci mengenai distribusi data.
Metode grafis lebih sesuai dibandingkan dengan metode numerik untuk mengidentifikasi pola-pola tertentu dalam data, dilain pihak, pendekatan numerik lebih tepat serta objektif. Dengan begitu, pendekatan numerik dan juga grafis satu sama lain akan saling melengkapi. Maka dari itu, sangatlah bijaksana jika kita memakai kedua metode tersebut secara bersamaan.

Populasi, Sampel, dan Teknik Sampling

A.    POPULASI

Populasi adalah merupakan wilayah generalisasi yang terdiri dari obyek/subyek yang memiliki kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi di sini maksudnya bukan hanya orang atau makhluk hidup, akan tetapi juga benda-benda alam yang lainnya. Populasi juga bukan hanya sekedar jumlah yang ada pada obyek atau subyek yang dipelajari, akan tetapi meliputi semua karakteristik, sifat-sifat yang dimiliki oleh obyek atau subyek tersebut.\

Beberapa pengertian populasi menurut para ahli:

1.      Ismiyanto – populasi adalah keseluruhan subjek atau totalitas subjek penelitian yang dapat berupa; orang, benda, / suatu hal yang di dalamnya dapat diperoleh dan atau dapat memberikan informasi (data) penelitian.

2.      Arikunto – Populasi adalah keseluruhan objek penelitian. Apabila seseorang ingin meneliti semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi.

3.      Sugiyono – Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas, obyek/subjek yang mempunyai kuantitas & karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.

B.     SAMPEL

Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut, ataupun bagian kecil dari anggota populasi yang diambil menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya.

Sampel menurut pendapat para ahli adalah sebagai berikut

1.      Arikunto (2006: 131), sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti. Jika kita hanya akan meneliti sebagian dari populasi, maka penelitian tersebut disebut penelitian sampel.

2.      Nana Sudjana dan Ibrahim (2004: 85) menyatakan bahwa sampel adalah sebagian dari populasi terjangkau yang memiliki sifat yang sama dengan populasi.

Jika populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari seluruh yang ada di populasi, hal seperti ini dikarenakan adanya keterbatasan dana atau biaya, tenaga dan waktu, maka oleh sebab itu peneliti dapat memakai sampel yang diambil dari populasi. Sampel yang akan diambil dari populasi tersebut harus betul-betul representatif atau dapat mewakili

C.    TEKNIK SAMPLING

Teknik sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel (Sugiyono, 2001: 56). (Margono, 2004: 125) menyatakan bahwa yang dimaksud dengan teknik sampling adalah cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data sebenarnya, dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebaran populasi agar diperoleh sampel yang representatif.Untuk menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian, terdapat berbagai teknik sampling yang digunakan. Secara skematis, menurut (Sugiyono, 2001: 57) teknik sampling ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

Dari gambar di atas terlihat bahwa teknik sampling pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Probability sampling meliputi: simple random sampling, proportionate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan area (cluster) sampling (sampling menurut daerah). Nonprobability sampling meliputi: sampling sistematis, sampling kuota, sampling aksidental, purposive sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling.

Tehnik sampling merupakan tehnik dalam pengambilan sampling.

Pada dasarnya tehnik sampling dikelompokkan menjadi 2, yaitu:

1.      Probability Sampling

Probability sampling adalah tehnik sampling yang memberikan peluang atau kesempatan yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Pemilihan sampel dengan cara probabilitas (probability) ini sangat dianjurkan pada penelitian kuantitatif.

Dalam Probability sampling, ada 4 macam tehnik yang dapat digunakan, antara lain:

a.       Sampling acak (random sampling)

Sampling acak adalah sampling dimana eleman-eleman sampelnya ditentuka atau dipilih berdasarkan nilai probabilitas dan pemilihannya dilakukan secara acak (Supranto, 1998). Sampling acak ini mempunyai kelemahan, antara lain: sampling jenis ini sukar atau sulit, ada kalanya tidak mungkin memperoleh data lengkap tentang keseluruhan populasi. Sedangkan ciri sampling acakan yaitu, setiap unsure dari keseluruhan populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih (Nasution, 2003).

Dalam penelitian hal penting yang harus diperhatikan untuk mendapatkan responden yang akan dijadikan sempel, maka peneliti harus mengetahui jumlah responden yang ada dalam populasi. Tehnik memilih sampling acak ini dapat dilakukan dengan beberapa cara antara lain:

1)      Cara manual atau tradisional

Cara manual atau tradisional ini yaitu dengan cara diundi. Cara ini dapat dilakukan dengan beberapa langkah, yaitu:

·         Tentukan jumlah populasi

·         Daftar semua anggota dalam populasi dan masukkan dalam kotak yang ada lubang penarikan

·         Kocok kotak tersebut dan keluarkan lewat lubang pengeluaran yang telah dibuat

·         Nomor anggota yang dikeluarkan adalah mereka yang ditunjuk sebagai sampel penelitian

·         Lakukan terus sampai jumlah yang diinginkan dapat dicapai

2)      Menggunakan tabel random

Sampling acakan dengan menggunakan tabel ini mudah dilaksanakan, selain itu sampel yang diperoleh cukup presentatif asal populasi yang sesungguhnya telah diketahui. Langkah-langkah yang digunakan untuk memilih sampel, yaitu:

·           Identifikasi jumlah total populasi

·           Tentukan jumlah sampel yang diinginkan

·           Daftar semua anggota dengan nomor kode yang diminta

·           Pilih secara acak dengan menggunakan penunjuk pada angka yang ada didalam table

·           Pada angka-angka yang dipilih, lihat hanya angka digit yang tepat yang dipilih

·           Jika angka dikaitkan dengan angka terpilih untuk individual dalam populasi menjadi individu dalam dalam sampel

·           Gerakan penunjuk dalam kolom atau angka, ulangi terus hingga jumlah sampel yang diinginkan tercapai

·           Membagi dalam kelompok kontrol dan kelompok perlakuan sesuai dengan bentuk desain penelitian

Langkah-langkah dalam penarikan sampel adalah menetapkan ciriciri populasi yang menjadi sasaran dan akan diwakili oleh sampel di dalam penyelidikan. Penarikan sampel dalam penelitian bertujuan untuk memperoleh informasi mengenai populasi tersebut. Dalam teknik acak ini ada beberapa macam sampling acak (Nana Syaodih, 2009), yaitu:

1.      Sampling Acakan yang Sederhana (Simple random sampling) Dalam pengambilan acakan sederhana (Simple random sampling) seluruh individu yang menjadi anggota populasi memiliki peluang yang  sama dan bebas dipilih sebagai anggota sampel. Setiap individu memiliki peluang yg sama untuk diambil sebagai sampel, karena individu-individu tersebut memiliki karakteristik yang sama. Setiap individu juga bebas dipilih karena pemilihan individu-individu tersebut tidak akan mempengaruhi individu yang lain.

2.      Sampling Acakan dengan Stratifikasi (Stratified random sampling) Populasi biasanya perlu digolongkan menurut ciri (stratifikasi) tertentu untuk keperluan penelitian. Setelah melakukan stratifikasi atau penggolongan menurut cirri baru kemudian kita menentuka sampel setiap golongan secara acak

3.      Sampling acakan secara proporsional (Proportionate stratified random sampling)

4.      Sampling acakan secara tak proporsional menurut stratifikasi (disproportionate stratified random sampling) Sampling ini hampir sama dengan sampling stratifikasi, bedanya proporsi subkategori-kategorinya tidak didasarkan atas proporsi yang sebenarnya dalam populasi. Hal ini dilakukan karena subkategori tertentu terlampau sedikit jumlah sampelnya. Misal, kita mengambil populasi tenaga pengajar di perguruan tinggi (PT) yang terdiri atas guru besar, lector kepala, lektor, dan asisten ahli. Misalnya sampel dapat diambil secara merata yakni untuk masing-masing kategori 1/5 atau 20 persen. Bila jumlah sampel cukup besar, maka kepincangan sampling dengan sendirinya teratasi. Sampling ini tidak memakan banyak waktu dibandingkan dengan sampling secara proporsional. Sedangkan kelemahan sampling jenis adalah proporsi tiap kategori yang sebenarnya menurut populasi jadi terganggu.

5.      Sampling Acak Klaster-Berstrata (stratified-cluster) Random ini merupakan gabungan atau perpaduan dari cara pengambilan sampel acak berstrata dengan sampel acak cluster. Setiap populasi memiliki karakteristik yang berbeda. Populasi yang memiliki strata saja terjadi karena peneliti sendiri sudah membatasi populasinya  pada klaster tertentu tapi klaster ini masih cukup luas. Contoh: SMA di perkotaan. Sedangkan populasi yang memiliki klaster saja karena peneliti telah membatasi pada strata tertentu. Contoh: populasi guru-guru lulusan D3 atau S1 saja. Pengambilan sampel secara acak klaster-berstrata harus tetap memperhatikan syarat acak atau karakteristik yang sama.

b.      Tehnik Klaser/Sampling Daerah/Area sampling (Cluster sampling) Area sampling ini merupakan sampling menurut daerah atau pengelompokannya Tehnik klaser ini memilih sample berdasarkan pada kelompok, daerah, atau kelompok subjek secara alami berkumpul bersama. Langkah-langkah dalam menggunakan teknik klaser (Sukardi, 2003), yaitu:

·         Identifikasi populasi yang hendak digunakan dalam studi

·         Tentukan besar sampel yang digunakan

·         Tentukan dasar logika untuk menentukan klaser

·         Perkirakan jumlah rata-rata subjek yang ada pada setiap klaser

·         Daftar semua objek dalam setiap klaser dengan membagi antara jumlah sampel dengan jumlah klaster yang ada

·         Secara random, pilih jumlah anggota sampel yang diinginkan untuk setiap klaser

·         Jumlah sampel adalah jumlah klaser dikalikan jumlah anggota populasiper klaser

Teknik klaser atau yang sering disebut dengan area sampling ini mempunyai beberapa kelebihan dan kelemahan, antara lain:

Keuntungan:

1)        teknik ini dapat digunakan peneliti yang melibatkan jumlah populasi yang besar dan tersebar didaerah yang luas,

2)        pelaksanaanya lebih mudah, biaya yang digunakan lebih murah kerana berpusat pada daerah yang terbatas,

3)        generalisasi yang diperoleh berdasarkan penelitian daerah-daerah tertentu dapat berlaku pada daerah-daerah diluar sampel.

Kelemahan: jumlah individu dalam setiap daerah tidak sama

c.       Teknik secara stratifikasi

Teknik stratifikasi ini harus digunakan sejak awal, ketika peneliti mengetahui bahwa kondisi populasi terdiri atas beberapa anggota yang memiliki stratifikasi atau lapisan yang berbeda antara satu dengan lainnya. Ketepatan teknik stratifikasi dapat ditingkatkan dengan menggunakan proporsional besar kecilnya anggota lapisan dari populasi ditentukan oleh besar kecilnya jumlah anggota populasi dalam lapisan yang ada. Teknik stratifikasi ini mempunyai beberapa langkah (Sukardi, 2003), yaitu:

·         Identifikasi jumlah total populasi

·         Tentukan jumlah sampel yang diinginkan

·         Daftar semua anggota yang termasuk sebagai populas

·         Pisahkan anggota populasi sesuai dengan karakteristik lapisan yang dimiliki

·         Pilih sampel dengan menggunakan prinsip acak seperti yang telah dilakukan dalam teknik random diatas

·         Lakukan langkah pemilihan pada setiap lapisan yang ada, sampai jumlah sampel yang ada.

d.      Teknik secara sistematis (systematic sampling)

Teknik pemilihan sampel ini menggunakan prinsip proporsional, dengan cara menentukan pilihan sampel pada setiap 1/k dimana k adalah suatu angka pembagi yang telah ditentukan (misal: 2, 4 atau 6). Pada teknik secara sistematis ini mempunyai beberapa langkah dalam memilih sampel (Sukardi, 2003), antara lain:

·         Identifikasi total populasi yang akan digunakan dalam proses penelitian

·         Daftar semua anggota populasi

·         Berikan nomor kode untuk setiap anggota populasi

·         Tentukan besarnya jumlah sampel yang ada

·         Tentukan proporsional sistematis k yang besarnya sama dengan jumlah populasi dibagi dengan jumlah sampel

·          Mulai dengan mengacak anggota populasi

·         Ambil setiap k terpilih untuk menjadi anggota cuplikan, samapi jumlah total terpenuhi

2.      Non Probability Sampling

Tehnik non probability sampling merupakan cara pengambilan sampel yang pada prinsipnya menggunakan pertimbangan tertentu yang digunakan oleh peneliti. Tehnik ini dapat dalakukan dengan mudah dalam waktu yang sangat singkat. Tapi kelemahan tehnik ini adalah hasilnya tidak dapat diterima dan berlaku bagi seluruh populasi, karena sebagian besar dari populasi tidak dilibatkan dalam penelitian. Dalam tehnik non probability sampling ini ada 4 macam tehnik memilih sampel (Nasution, 2003), yaitu:

a.       Tehnik memilih sampel secara kebetulan (accidental sampling)

Tehnik ini dikatakan secara kebetulan karena peneliti memang sengaja memilih sampel kepada siapapun yang ditemui peneliti atau by accident pada tempat, waktu, dan cara yang telah ditentukan. Sampel aksidental adalah sampel yang diambil dari siapa saja yang kebetulan ada. Misal, menanyakan setiap mahasiswa yang dijumpai di perpustakaan meminta pendapat mereka tentang pelayanan perpustakaan. Teknik ini mempunyai kekurangan dan kelebihan, kelebihan dari tehnik ini adalah mudah untuk dilakukan dan mudah memperoleh informasi yang diinginkan. Sedangkan kekurangan teknik ini adalah sampel ini sama sekali tidak representatif tentu saja tak mungkin diambil suatu kesimpulan yang bersifat generalisasi.

b.      Teknik Sampling sistematis

Sampling sistematis yaitu memilih sampel dari suatu daftar menurut urutan tertentu. Cara menentukan daftar individu, yaitu:

·         Tentukan besar sampel yang diinginkan

·         Silidiki jumlah populasi, yaitu nama atau data pada daftar itu

·         Untuk menarik nama pertama cabut suatu nomor secara acakan

·         Sebagai variasi dapat kita lakukan sebagai berikut, setelah memperoleh sejumlah individu tertentu, kita ambil lagi suatu nomor baru secara acak untuk memilih jumlah orang berikutnya dan seterusnya sampai tercapai jumlah sampel yang diinginkan.

Sampling sistematis ini mempunyai keuntungan dan kekurangan yaitu:

-          Keuntungan, cara ini mudah dalam pelaksanaannya dan cepat diselesaikan serta kesalahan tentang memilih individu mudah diketahui dan tidak mempengaruhi hasil.

-          Kerugian, bahwa individu yang berada diantara yang kesekian dan kesekian dikesampingkan, sehingga cara ini tidak sebaik sampling acakan.

c.       Memilih sampel dengan tehnik bertujuan (purposive sampling)

Penelitian tertentu dilakukan secara intensif untuk memperoleh gambaran utuh tentang suatu kasus. Tehnik ini biasanya dilakukan dalam penelitian kualitatif, penelitian ini bertujuan mempelajari kasus-kasus tertentu. Teknik ini mempunyai beberapa kelebihan dan kekurangan, yaitu: Kelebihan: 1). Sampel ini dipilih sedemikian rupa, sehingga relevan dengan desain penelitian. 2). Cara ini relatif mudah dan murah untuk dilaksanakan 3). Sampel yang dipilih adalah individu yang menurut pertimbangan penelitian dapat didekati. Sedangkan kurangan: 1). Tidak ada jaminan sepenu.hnya bahwa sempel itu representatif seperti halnya dengan sampel acakan atau random. 2). Setiap sampling yang acakan atau random yang tidak memberikan kesempatan yang sama untuk dipilih kepada semua anggota populasi, 3). Tidak dapat dipakai penggolongan statistik guna mengambil kesimpulan

d.      Memilih sampel dengan kuota atau jatah (Quota sampling)

Sampling kuota ini merupakan metode memilih sampel yang mempunyai ciri-ciri tertentu dalam jumlah atau kuota yang diinginkan. Teknik ini juga mempunyai kekurangan dan kelebihan, yaitu: Kelebihan: 1). Dalam pelaksanaannya mudah, murah, dan cepat, 2). Hasilnya berupa  kesan-kesan umum yang masih kasar yang tak dapat dipandang sebagai generalisai umum. 3). Dalam sampel dapat dengan sengaja kita masukan orang-orang yang mempunyai ciri-ciri yang kita inginkan. Adapun Kekurangannya: 1). Kecenderungan memilih orang yang dekat dengan peneliti. 2). Memiliki ciri yang tidak dimiliki populasi dalam keseluruhannya

e.       Memilih sampel dengan cara ”getok tular” (snowball sampling)

Sampling ini digunakan untuk menyelidiki hubungan antar manusia dalam kelompok yang akrab atau menyelidiki cara-cara informasi tersebar dikalangan tertentu. Sampling ini mempunyai kelebihan dan kekurangan yaitu: Kelebihan: Sampling ini digunakan untuk meneliti penyebaran informasi tertentu dikalangan kelompok terbatas sampling serupa ini sangat bermanfaat. Dan kekurangannya: 1). Dalam penentuan kelompok bermula ada unsur subyektif , jadi tidak dipilih secara random atau acak. 2). Penanganannya sukar sekali dikendalikan jika jumlah sampel melebihi 100 orang

f.       Sampling jenuh dan padat

    Sampling dikatakan jenuh (tuntas) bila seluruh populasi dijadikan sampel (Nasution, 2003). Misal, semua guru disuatu sekolah. Sedangkan dikatakan padat bila jumlah sampel lebih dari setengah dari populasi, misalnya 250-300 orang dari populasi 500 orang. Sampling jenuh baik digunakan jika jumlah populasinya dibawah 1000 orang. tapi, apabila jumlah samplingnya lebih dari 1000 orang maka sampling jenuh tidak praktis lagi dikarenakan biaya dan waktu yang digunakan sangat banyak.


Soal:
1. Jelaskan Pengertian Populasi menurut Sugiyono?
2. Jelaskan Pengertian Sampel?
3. Sebutkan Teknik Sampling?
Jawaban :
1. Sugiyono – Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas, obyek/subjek yang mempunyai kuantitas & karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.
2. Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut, ataupun bagian kecil dari anggota populasi yang diambil menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya.
3. Simple random sampling, proportionate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan area (cluster) sampling (sampling menurut daerah). Nonprobability sampling meliputi: sampling sistematis, sampling kuota, sampling aksidental, purposive sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling.