Biostatistik

BIOSTATISTIK 1.

Eka Nur Hidayati

P3.73.24.3.16.011

2.

Falira Dilla Brillianti

P3.73.24.3.16.012

3.

Muthia Aulia

P3.73.24.3.16.021

4.

Qori Mustika

P3.73.24.3.16.032

5.

Rahayu Puspita

P3.73.24.3.16.033

6.

Yoelanda

P3.73.24.3.16.048

Pengambilan Sampel Tujuan Pengambilan Sampel Agar Sampel yang diambil dari populasinya “representative” ( mewakili).

Dalam rangka pengambilan sampel, ada beberapa pengertian yang perlu diketahui yaitu : 

Populasi Sasaran ( Target Populasi ) : populasi darimana suatu keterangan akan diperoleh



Kerangka Sampel ( Sampling Frame ) : daftar anggota populasinya



Unit Sampel ( Sampling Unit ) : unit terkecil pada populasi yang akan diambil sebagai sampel



Rancangan Sampel : rancangan yang meliputi cara pengambilan sampel dan penentuan besar sampelnya



Random : yaitu cara mengambil sampel

Pengambilan Sampel 

Probability Sampling ( Random Sample )



Non Probality Sampling ( Non Random Sample )

Probability Sampling ( Random Sample )

1. Sampel Random Sederhana (Simple Random Sampling) Metode ini juga sering disebut sebagai metode acak sederhana, karena cara acaknya yang sangat simple. Selain itu, metode ini dapat dilakukan secara manual dan dapat juga menggunakan bantuan computer. Secara manual metode

ini dapat dilakukan seperti hasilnya kelompok arisan dalam memilih pemenang arisan. Keuntungan : - Prosedur estimasi mudah dan sederhana Kerugian : - Membutuhkan daftar seluruh anggota populasi. - Sampel mungkin tersebar pada daerah yang luas, sehingga biaya transportasi besar.

Sampel Random Sistematik (Systematic Random Sampling) Cara pemilihan sampelnya menggunakan interval atau yang dikenal dengan sampling interval. Cara perhitungan sampling interval dapat dilakukan sbb: Sampling Interval =

𝑷𝒐𝒑𝒖𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑺𝒊𝒛𝒆 𝑺𝒂𝒎𝒑𝒍𝒆 𝑺𝒊𝒛𝒆

Contoh : Seorang peneliti bermaksud melakukan penelitian tentang perilaku masyarakat dalam pencegahan demam berdarah. Populasi dalam penelitian tersebut berjumlah 1000 KK. Setelah dilakukan perhitungan besar sampel didapatkan 250 sampel. Untuk menentukan interval dapat menggunakan rumus diatas, yaitu N/n = 1000/250 = 4. Dengan demikian, maka anggota populasi yangterkena sampel mempunyai kelipatan 4, jika yang terpilih nomer 3 maka nomer selanjutnya 3, 7, 11, 15, 19… dst sampai jumlah sampel 250.

Sampel Random Berstrata (Stratified Random Sampling) Pada teknik ini, pengambilan sampel dilaukan pada strata. Pada setiap strata tersebut dilakukan pengambilan sampel, pengambilan sampel pada setiap strata dapat dilakukan secara simple random sampling. Besar yang digunakan dalam setiap strata sangat tergntung pada

besarnya strata. Keuntungan : -Taksiran mengenai karakteristik populasi lebih tepat. Kerugian : - Daftar populasi setiap strata diperlukan - Jika daerah geografisnya luas, biaya transportasi tinggi.

Contoh : Seorang peneliti ingin melakukan penelitian tentang perilaku membuang sampah masyarakat. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh kepala keluarga di Kecamatan X yang terdiri dari empat desa. Total populasinya (N) adalah 6500 KK.

Desa A terdiri dari 1500 KK (N1) Desa B terdiri dari 2000 KK (N2) Desa C terdiri dari 1800 KK (N3) Desa D terdiri dari 1200 KK (N4)

Jumlah sampel (n) yang dibutuhkan adalah 300 responden. Bagaimanakah cara mendapatkan sampel dari masing-masing strata? Jawab : N1= 300 (1500/6500) = 69,2

N2= 300 (2000/6500) = 92,3 N3= 300 (1800/6500) = 83,1 N4= 300 (1200/6500) = 55,4 Total sampel

= 300

Sampel Random Berkelompok (Cluster Sampling) Penggunaan cluster digunakan terutama jika populasinya

besar dan terdiri dari banyak kelompok atau grup atau cluster. Misalnya sekolah ataupun asrama, rumah sakit, kota, desa dll. Setelah semua kelompok didata selanjutnya kelompok yang akan diteliti dipilih secara random atau simple random sampling. Perlu dingat juga bahwa jumlah cluster yang dipilih tersebut telah dipaktikan sesuai dengan jumlah sampel yang dibutuhkan.

Contoh : Seorang peneliti bermaksud melakukan penelitian tentang perilaku anak SD kelas 4,5,6 dalam merawat kesehatan gigi dan mulut di kecamatan X. kecamatan X terdiri sari 20 SD. Jumlah sampel yang diutuhkan berdasarkan rumus sampel adalah 315. Setiap SD memiliki murid 4,5,6 sekitar 120 orang.

Pertanyaan : 

SD manakah yang akan diambil? Kemudin berapa sampel yang diambil dari masing-masing SD? Bagaimana prosedurnya?



Jawab :

Mengingat setiap SD ada 120 orang maka minimal jumlah SD yang dibutuhkan adalah 4 SD berarti jumlah SD necapai sejkitar 480 murid. Artinya jumlah tersebut sudah melibihi sekitar 315 dan telah antisipasi adanya sampel yang tidak memilik syarat untuk diteliti 

Buatlah daftar SD (daftar dari nomer 1-20)



Pilih 4 SD dari 20 SD yang ada secara random



Kumpulkan data dari masing-masing SD sesuai dengan jumlah sampel yang dibutuhkan. Pilihan pada setiap custer dapat secara random.

Sampel Bertingkat (Multi Stage Sampling) Multistage random sampling adalah pengambilan sampel yang luas dilakukan antara cak berangkat dengan skala wilayahpenlitian yang luas, penelitian pada skala nasional yang dilaksanakan hamper diseluruh wilayah suatu Negara menggunakan multistage random sampling.

Contoh :

Seorang peneliti dengan timnya akan melakukan penelitian tentang tingkat kepuasan pasien yang dirawat dirumah sakit pemerintah di Indonesia. Untuk melakukan penelitian tersebut, multistage random dapat digunakan dalam pengambilan sampel. Pada penelitian ini kita dapat membagi jenjang dan melakukan random dari setiap jenjang dan melakukan random dari setiap jenjang tersebut, sbb: Jenjang pertama level provinsi, level kedua rumah sakit, level ketiga ruang perawatan dan terkahir pemilihan sampel pada unit perawatan.

Non Probality Sampling ( Non Random Sample ) Pemilihan sampel dengan cara ini tidak menghiraukan

prinsip-prinsip probability. Pemilihan sampel tidak secara random. Hasil yang diharapkan hanya merupakan gambaran kasar tentana suatu keadaan. Cara ini dipergunakan : Bila biaya sangat sedikit , hasilnya diminta segera, tidak memerlukan ketepatan yanq tingqi, karena hanya sekedar gambaran umum saja.

1. Sampel Dengan Maksud (Purposive Sampling) Purposive sampling adalah salah satu teknik pengambilan sempel yan sering digunakan dalam penelitian. Secara bahasa, kata purposive berarti = sengaja. Pengambilan sampel dilakukan hanya atas dasar pertimbangan penelitinya saja yang menganggap unsur-unsur yang dikehendaki telah ada dalam

anggota sampel yang diambil.

Syarat-syarat menentukan sampel pada purposive sampling 

Penentuan karakteristik populasi dilakukan dengan cermat dalam satu pendahuluan.



Pengambilan sampel harus didasarkan atas ciri-ciri, sifatsifat atau karakteristik tertentu, merupakan ciri-ciri pokok populasi



Subjek banyak diambil sebagai sempel benar-benar merupakan subjek yang paling banyak mengandung ciri-ciri yang terdapat pada populasi.

Kelebihan metode purposive 

Sampel ini dipilih sedemikian rupa, sehinga relevan dengan desain penelitian.



Cara ini relative mudah dan murah untuk dilaksanakan



Sampel yang dipilih adalah individu yang menurut penelitian dapat didekati.

Kekurangan metode purposive sampling 

Tidak ada jaminan sepenuhnya bahwa sampel itu representative seperti halnya dengan sampel acakan atau random



Setiap sampling yang acakan atau random yang tidak memberikan kesempatan yang sama untuk dipilih kepada semua anggota populasi



Tidak dapat dipakai penggolongan statistic guna mengambil kesimpulan

Sampel Tanpa Sengaja (Accidental Sampling) Sampel diambil atas dasar seandainya saja, tanpa direncanakan lebih dahulu. Juga jumlah sampel yang dikehenadaki tidak berdasarkan pertimbangan yang dapat dipertanggung jawabkan, asal memenuhi keperluan saja. artinya siapa saja yang tidak sengaja bertemu dengan peneliti dan sesuai dengan karakteistik maka orang tersebut dapat digunakan sebagai sampel (responden).

Contoh Sampel Tanpa Sengaja (Accidental Sampling) Seorang ilmu ahli Bahasa Inggris ingin mengetahui sejauh mana pengaruh buku yang dikarangnya. Cara pengambilan sampel, yaitu: dibatasi jumlah sampelnya misalnya 30 orang, setiap orang yang datang ke lembaganya (para siswa diberi informasi dan apabila berminat sesuai dengan kemampuannya dijadikan responden), setelah dipelajari buku selama satu minggu, responden segera memberi kabar atau saran tentang buku yang dipelajarinya. 

Kelebihannya Mudah dan cepat digunakan.



Kelemahannya Jumlah sampel mungkin tidak representative

karena tergantung hanya pada anggota sampel yang ada pada saat itu.

Sampel Berjatah (Quota Sampling) 

Pengambilan sampel hanya berdasarkan pertimbangan peneliti saja, hanya saja besar dan kriteria sampel telah ditentukan lebih dahulu. Misalnya Sampel yang akan di ambil berjumlah 100 orang dengan perincian 50 laki dan 50 perempuan yang berumur 15-40 tahun. Cara

ini dipergunakan kalau peneliti mengenal betul daerah dan situasi daerah dimana penelitian akan dilakukan. Kelebihannya : Memerlukan waktu yang cepat dan Membutuhkan biaya yang murah. Kelemahannya “ada unsur” convenience sampling yaitu sampel yang dipilih dengan pertimbangan kemudahan .

Snowballing Sampling 

Teknik penetapan sampel mula-mula dari jumlah kecil ke jumlah yang lebih besar. Dengan Memilih teman-temannya untuk dijadikan sampel. Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi hanya

tahu satu atau dua orang berdasarkan penilaian biasa dijadikan sebagai sampel. 

Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden terus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.



Kelebihannya bisa digunakan dalam situasi tertentu. kelemahannya yaitu perwakilan dari karakteristik langka dapat tidak terlihat di sampel yang sudah dipilih.

Saturation Sampling Saturation Sampling Saturation Sampling adalah metode pengambilan sampel dengan mengikutsertakan semua anggota populasi sebagai sampel penelitian. Contoh : Akan diteliti mengenai pendapat mahasiswa terhadap pemberlakuan kurikulum baru di UMB. Peneliti menentukan sampel dengan menambil seluruh mahasiswa aktif di UMB sebagai sampel penelitian

Pengertian Distribusi Sampling Distribusi Sampling merupakan kumpulan nilai-nilai statistika yang sejenis lalu disusun dalam suatu daftar sehingga terdapat hubungan antara nilai statistik dan frekuensi statistika. (Sudjana, 2001 :87)

Distribusi sampling terdiri dari Distribusi sampling rata-rata adalah kumpulan dari bilangan-bilangan yang masing-masing merupakan ratarata hitung dari samplenya.

Distribusi sampling proporsi adalah kumpulan atau distribusi semua perbandingan samplenya untuk suatu peristiwa.

Distribusi sampling selisih rata-rata adalah distribusi probabilitas yang dapat terjadi dari selisih rata-rata dua sampel yang berbeda berdasarkan pada dua sampel tertentu dari ukuran parameter dua populasinya.

Diribusi sampling selisih proporsi adalah distribusi probabilitas yang dapat terjadi dari selisih proporsi dua sampel yang berbeda berdasarkan pada dua sampel tertentu dari ukuran parameter dua populasinya,

Distribus sampling rata-rata

KLIK AKU ^^

Contoh Soal 

Sebuah perusahaan alat kesehatan memproduksi dopler dengan remote control yang menggunakan dua baterai. Rata-rata umur baterai yang digunakan di produk ini adalah 35 jam. Distribusi umur baterai mendekati distribusi probabilitas normal dengan standar deviasi 5,5 jam. Sebagai bagian dari program pengujian, diambil sampel sebanyak 25 baterai. Hitunglah:

a.Probabilitas umur baterai lebih dari 36 jam? b.Probabilitas umur baterai antara 34,5 dan 36 jam?

Distribusi Sampling Proporsi

KLIK AKU ^^

Contoh Soal 

Seorang pemilik toko kaset menemukan bahwa 20% dari pelanggan yang memasuki tokonya melakukan pembelian. Suatu pagi 180 orang yang dapat dianggap sebagai sampel acak dari semua pelanggan,memasuki toko. Berapa probabilita pelanggan yang membeli kurang dari 15%?

Distribusi Sampling Selisih Rata-rata Untuk ukuran-ukuran sampel n1 dan n2 cukup besar (n1, n2 > 30), maka distribusi sampling selisih rata-rata sangat mendekati distribusi normal, untuk mengubahnya ke dalam bentuk normal standar maka diperlukan rumus :

KLIK AKU ^^

Distribusi Sampling selisih proporsi

KLIK AKU ^^

Istilah standar baku digunakan karena mempunyai makna tersendiri yang berbeda dengan deviasi standar. Diketahui bahwa rata-rata yang dihasilkan dari sekumpulan sampel yang diambil dari populasi tak terhingga mempuyai nilai

yang berbeda-beda dan variasi ini disebabkan oleh kesalahan yang berkaitan dengan pengambilan sampel yang disebut kesalahan sampling (sampling error).

Kesalahan Baku (Standar Error = SE) Diketahui bahwa rata-rata yang dihasilkan dari sekumpulan sampel yang diambil dari populasi tak terhingga mempuyai nilai yang berbeda-beda dan variasi ini disebabkan oleh kesalahan yang berkaitan dengan pengambilan sampel yang disebut kesalahan sampling (sampling error).

Standar Error Mean 

Standard error dari mean adalah deviasi standar untuk distribusi kesalahan atau fluktuasi acak yang mungkin terjadi dalam memperkirakan berarti populasi dari sampel berarti dalam situasi tertentu



SM = S/ N



SM : standard error dari mean S: standar deviasi dari mean N : jumlah skor pada tes

Contoh soal 

jika Anda memiliki 50 siswa (N) pada tes dengan standar deviasi (S) dari 4,89, standard error dari mean (SM) akan berubah menjadi sebagai berikut:

jawaban 

SM = S/ N = 4,89/ 50 = 4,89/7,07 = 6,917 = 6,9

Standar Deviasi 

Didefinisikan dalam Brown, standar deviasi "memberikan semacam rata-rata perbedaan dari semua skor dari mean." Ini berarti bahwa itu adalah ukuran dari dispersi skor sekitar mean



Deviasi standar dari distribusi tersebut berarti disebut sebagai standard error dari mean karena mewakili distribusi kesalahan (atau fluktuasi acak) dalam mengestimasi rata-rata populasi.

Standar Kesalahan Pengukuran



Perkiraan kesalahan standar pengukuran dapat dihitung dari tes skor standar deviasi dan estimasi reliabilitas menggunakan rumus berikut: SEM = S 1 − rxx SEM : standard error pengukuran s : standar deviasi dari tes r : keandalan tes

Contoh soal 

Jika seorang mahasiswa memiliki tes dengan standar deviasi (S) dari 4,89, dan Cronbach reliabilitas alpha estimasi (rxx) dari 0,91, kesalahan standar pengukuran akan dihitung sebagai berikut :

Standard Error Estimasi 

Standard error estimasi adalah deviasi standar dari nilai-nilai Y dalam analisis regresi asli dan koefisien korelasi antara nilai X dan Y dalam analisis bahwa:



SEE : standard error dari estimasi SY : standar deviasi dari nilai Y dalam analisis regresi asli ryx2 : korelasi kuadrat dari Y dan X nilai dalam analisis regresi asli

Contoh Soal : 

Seorang mahasiswa memiliki seperangkat nilai-nilai Y (mengatakan nilai tes) dengan standar deviasi (SY) 10,21 dan korelasi dengan nilai-nilai X dari 0,84, standard error dari estimasi akan dihitung sebagai berikut: