Dokumen tersebut membahas tentang penentuan subjek penelitian dalam penelitian, mulai dari pendefinisian subjek penelitian sebagai populasi dan sampel, karakteristik subjek penelitian, dan metode penentuan subjek penelitian seperti probability sampling dan nonprobability sampling.

1. PENETAPAN
SUBYEK/ OBYEK PENELITIAN
(Bagian 1)
Oleh :
NANIK SETIJOWATI

3. KEDUDUKAN SUBYEK PENELITIAN
Pendefinisian
dan Perumusan
Masalah
Pendefinisian
dan Perumusan
Masalah
Studi
Pendahuluan
Studi
Pendahuluan
Perumusan
Hipotesis
Perumusan
Hipotesis
Pengumpulan
Data
Pengumpulan
Data
Populasi
dan
sampel
Populasi
dan
sampel
Instrumen
Penelitian
Instrumen
Penelitian
Pengujian
Validitas
dan
Reliabilitas
Pengujian
Validitas
dan
Reliabilitas
Analisis DataAnalisis Data
Kesimpulan
dan
Rekomendasi
Kesimpulan
dan
Rekomendasi
Penyusunan
Laporan
Hasil
Penelitian
Penyusunan
Laporan
Hasil
Penelitian

4. SUBYEK PENELITIANSUBYEK PENELITIAN
– Dalam topik penelitian, sudah ditentukan
subjek penelitian sebagai populasipopulasi, yaitu
kelompok besar dimana hasil penelitian
akan diterapkan.
– Dalam perencanaan penelitian, penentuan
subjek penelitian lebih terkait pada
sampelsampel, yaitu kelompok kecil dari
populasi, yang akan digunakan dalam
penelitian.

5. Con’t…SUBYEK PENELITIANCon’t…SUBYEK PENELITIAN
– Karakteristik subjek penelitian yang akan
digunakan sebagai sampel harus dituliskan
secara lengkap.
– Pengambilan sampel penelitian berkaitan erat
dengan validitas eksternalvaliditas eksternal atau sejauh
mana hasil penelitian nantinya dapat
digeneralisasikan.

6. METODE PENENTUAN SUBYEK
DALAM PENELITIAN STUDI KASUS

7. Definisi
 Populasi target
Kumpulan dari satuan/unit yang ingin
kita buat inferensi/generalisasinya
 Populasi studi/terjangkau
kumpulan dari satuan/unit dimana kita
mengambil sampel
 Sampel
bagian dari populasi studi yg diambil
untuk dilakukan pengukuran

12.  Populasi target
 Pop.studi/
terjangkau
sample

13. Mengapa sampling?
 Jumlah populasi yg sangat besar
 Homogenitas
 Menghemat waktu, biaya dan tenaga
(efisien)
 Faktor ketelitian

14. Syarat sampel ideal
 Menghasilkan gambaran yang
tepat karakter populasi
(representatif)
 Dapat menentukan presisi
(ketepatan) dari hasil penelitian.
 Sederhana dan mudah
dilaksanakan
 Informasi banyak dan biaya
rendah.

15. Bagaimana Prosedurnya???

16. Prosedure Sampling
Tentukan Populasi Target dan Terjangkau
Identifikasi kerangka sampling
Pilih Tehnik Sampling
Tetapkan Besar Sampel
Kumpulkan data

17. Populasi Target dan Terjangkau
 Populasi target
 Sasaran Akhir penerapan hasil penelitian
 Bersifat umum biasanya dibatasi karakteristik
demografis (Contoh: usia, jenis kelamin, suku, dll),
karakteristik klinis (Contoh: penderita TB kategori I,
Penderita diare akut, dll)
• Populasi terjangkau
• Bagian dari populasi target yang dapat dijangkau peneliti
• Dibatasi tempat dan Waktu
• Contoh: Pengetahuan Murid SMU N 1 Kota Medan
tentang HIV AIDS

18. Kerangka Sampling
 Daftar dari semua unsur sampel dalam
populasi
 Cth :
 Daftar penduduk kecamatan X
 Jumlah penderita TBC dari Puskesmas X
 Daftar murid SMU 1 Negeri Medan

19. = Consecutive

20.  Teknik sampling dikembangkan 
membantu para peneliti  melakukan
generalisasi dari hasil penelitian yang telah
dilakukan.
 Generalisasi bisa dilakukan lewat penaksiran
(estimation) parameter populasi maupun
generalisasi lewat pengujian hipotesis
(testing of hypothesis) tentang keadaan
parameter di populasi.

21. Non probability sampling
 Consecutive sampling
 Pemilihan subjek berdasarkan kriteria yg telah
ditetapkan
 Convenient sampling/accidental sampling
 Pemilihan sampel tanpa kriteria, tanpa
sistematika tertentu
 Quota sampling
 Sampel yang akan diambil telah ditentukan
jumlah dan kriterianya. Kalau jumlah tersebut
sudah dicapai maka sipengumpul data berhenti,

22. Snowball Sampling
 Menentukan sampel dalam jumlah kecil
pada awal
 Kemudian sampel awal diminta untuk
mengajak temannya
A
A
B
1
B
1
B
2
B
2
B
3
B
3
C
1
C
1
C
2
C
2
C
3
C
3
C
4
C
4
C
5
C
5
C
6
C
6

23. Probability Sampling/Acak
 Acak sederhana(Simple
Random Sampling)
 Sistematis (Systematic
Random Sampling
 Sampel strata (Stratified
Random Sampling)
 Klaster (Cluster sampling)
 Bertingkat/bertahap
(Multistage)

24. Acak Sederhana
 Pengambilan sampel sedemikian rupa
sehingga setiap unit dasar (indvidu)
mempunyai kesempatan yang sama
 Cara yang paling sederhana, paling ideal
 Keuntungan: ketepatan yg tinggi
 Kerugian : harus ada kerangka sampling.
 Cara: dengan undian, tabel random,
komputer

25. Acak Sederhana
 Randomisasi

26. Acak Stratifikasi
 Pengambilan sampel dengan membagi
populasi menjadi beberapa strata dan
setiap strata homogen
 Keuntungan : ketepatan tinggi, Standar
deviasi lebih kecil
 Kerugian : harus mengetahui kondisi
populasi, sulit membuat kelompok.

27. Acak stratifikasi
 strata
 sampel

28. Acak Sistematis
 Yang diambil secara acak adalah unsur
pertama, selanjutnya secara sistematis
sesuai langkah yg ditetapkan
 keuntungan : kerangka sampling tidak
mutlak
 lebih mudah, biaya relatif rendah.
 Kerugian : terdapat kecendrungan tertentu.

29. Acak sistimatis
penentuan secara
sistematis

30. Acak klaster
 Populasi dibagi didalam kelas, didalam
kelas terdapat semua variasi yang akan
diteliti
 Ciri :
 didalam kelas seheterogen mungkin
 Antar kelas sehomogen mungkin

31. Klaster
acak kelas
 Kelas
 (dlm heterogen)

32. ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ˆ
Sampel Stratified
$
$
$
$
$
$
@
@
@ @
@
@ & &
& &
&&
Sampel Cluster

33.  Contoh :
Penelitian untuk mengetahui penggunaan internet di
wilayah Belimbing kota malang.
Kesulitan membuat kerangka populasi karena
jumlah satuan analisis yang banyak (warga
belimbing kota malang)
Misal wilayah belimbing memiliki 10 RW.
Dari 10 RW tersebut diambil 25% melalui teknik
random, diperoleh 3 RW
Masing-masing RW memiliki 11,12 dan 14 RT
Masing-masing RT terdiri dari 25, 26 dan 29 KK
Dari 80 KK tersebut hanya 50 KK yang
menggunakan internet.

34. Acak bertingkat (Multistage)
 Pengambilan sampel dengan banyak
tahap.
 Contoh : untuk penelitian di seluruh
Indonesia, langkah awal mengacak
propinsi, kemudian mengacak kabupaten
dst sampai ketingkat yg paling kecil.

35. Bertingkat

36. Bagaimana Menentukan Besar
sampel??????

37. Penentuan Besar Sampel
 Syarat penting untuk suatu generalisasi
atau inferensi
 Semakin homogen populasi, semakin kecil
sampel, semakin heterogen populasi,
semakin besar sampel
 Tujuan penentuan besar sampel :
1. mewakili populasi (representativeness)
2. keperluan analisis

38. Penentuan Besar sampel
 Tergantung:
 Biaya yg tersedia, waktu dan tenaga
 Tujuan dan desain penelitian
 Variasi dalam variabel (objek penelitian) dan banyak
variabel
 Skala pengukuran
 Hipotesis (one tail dan two tail) serta Alpha dan betha
yang ditetapkan
 Presisi : ketepatan yang dikehendaki (ditentukan
peneliti)
 Rencana analisis

39. Z α and β
Error Zα one tailed atau
Zβ
Zα two tailed
0,01
0,02
0,03
0,05
0,10
0,15
0,20
2,576
2,238
1,960
1,645
1,282
1,036
0,842
2,581
2,576
2,238
1,960
1,645
1,440
1,282

40. Beberapa contoh menentukan
sample size
Populasi kurang dari 10.000
n = N
1 + N (d²)
N = besar populasi
n = besar sampel
d = tingkat kepercayaan yang diinginkan

41. Ukuran minimum sampel yang dapat diterima
bedasarkan pada desain penelitian yang
digunakan, yaitu :
Metode deskriptif, minimal 10% populasi
untuk populasi yang relatif kecil min 20%
Metode deskriptif-korelasional, minimal 30 subyek
Metode ex post facto, minimal 15 subyek per
kelompok
Metode eksperimental, minimal 15 subyek per
kelompok
Menentukan ukuran sampel menurut Gay

42. METODE PENENTUAN
SUBYEK/ OBYEK
DALAM PENELITIAN EKSPERIMENTAL

43. Eksperimen/Uji klinik
Keluaran+
Diberikan Follow up
pajanan
Keluaran-
Populasi Inklusi Sampel Randomisasi
terjangkau Eksklusi terjangkau
Keluaran+
Tdk diberikan Follow up
pajanan
Keluaran-
Uji klinik dasar

44. Menyeleksi subyek
 Lakukan pengukuran variabel data
dasar yang mencakup:
 Data demografis: umur, berat badan, jenis
kelamin, dll.
 Data klinis
 Data laboratorium

45. Menentukan besar sampel
 Penentuan besar sampel yang tepat sangat
penting untuk mendapatkan hasil UK yang sahih
 Ditentukan oleh nilai α, β, SD gabungan, ∆,
proporsi
 Sampel terlalu kecil → hasil negatif semu atau
positif semu
 Sampel terlalu besar → terlalu sensitif,
memboroskan waktu, dana, pengorbanan subyek

46. Menentukan besar sampel
Untuk menentukan rerata dalam suatu
populasi:
n = (Zα.SD/d)2
Zα = tingkat kemaknaan
SD = deviasi standar
d = tingkat ketepatan absolut
yang diinginkan

47. Menentukan besar sampel
Contoh:
Berapa besar sampel untuk mengetahui rerata
umur pasien yang menderita melano karsinoma?
Komentar: Tentukan:
 nilai α, mis 0.05
 SD, mis 3.8 tahun (dari kepustakaan)
 Tingkat ketepatan absolut yang diinginkan
peneliti, mis. 1 tahun
 Hasil perhitungan n={(1.96 x 3.8)/1}2
=55.47

48. Menentukan besar sampel
Untuk mengetahui adakah perbedaan antara
rerata dari 2 populasi:
n1 = n2 = 2 {(Zα + Zβ).SD/∆}2
Zα = tingkat kemaknaan, Zβ = power
SD = deviasi standar gabungan kedua
kelompok
∆ = selisih minimal rerata yang masih
bermakna secara klinik (ditentukan
oleh peneliti!)

49. Menentukan besar sampel
Contoh:
Berapa besar sampel untuk mengetahui adanya
perbedaan kecepatan obat A dan B dalam
menyembuhkan uretritis oleh C. trachomatis
Komentar: Tentukan:
Zα = mis 1.96, Zβ = mis 0.84
SD = deviasi standar gabungan (dari
kepustakaan), mis: 2 hari
∆ = mis. 1 hari

50. Terima Kasih Atas Perhatiannya