PROBABILITY SAMPLING : Simple Random Sampling dan Systematic Random Sampling

 

PROBABILITY SAMPLING

Simple Random Sampling dan Systematic Random Sampling

 

Pengertian Probability Sampling

        Probability Sampling yaitu sebuah teknik yang digunakan untuk pengambilan sample dimana seluruh elemen memiliki peluang untuk terpilih menjadi sample.

Probability Sampling Menurut Para Ahli

•       Sugiyono, Probability sampling yaitu suatu teknik pengambilan sampel yang memberikan kesempatan/ peluang yang sama untuk setiap anggota atau unsur populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.

 

1. SIMPLE RANDOM SAMPLING

•       Dikatakan simple atau sederhana karena pengambilan sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu.

•       Metode Simple Random Sampling dilakukan dengan cara memberikan kesempatan yang sama pada seluruh elemen untuk bisa dipilih sebagai sample.

•       Teknik tersebut dapat dipergunakan bila jumlah unit sampling dalam suatu populasi tidak terlalu besar. 

SYARAT-SYARAT SIMPLE RANDOM SAMPLING

Tersedianya suatu daftar kerangka sampel yang cermat dan lengkap mencakup seluruh elemen populasi. 

Untuk variabel-variabel tertentu yang akan diamati, populasi data dapat dianggap bersifat cukup seragam atau homogen

Dalam praktek penarikan sampel (baik langsung maupun tidak langsung), terkait geografis, maka sebaran elemen populasi tidak terlalu terpencar-pencar dalam areal yang luas

ALASAN MENGGUNAKAN SIMPLE RANDOM SAMPLING

Terbatasnya pengetahuan terhadap unsur-unsur populasi. Tidak terdapat pengetahuan sebelumnya yang dapat digunakan untuk menilai derajat keseragaman populasi

Berdasarkan pengetahuan atau pengalaman yang ada, belum ada suatu prosedur penarikan sampel tandingan yang lebih efisien daripada simple random sampling.

KELEBIHAN DAN KEKURANGAN SIMPLE RANDOM SAMPLING

Kelebihan

•       Tidak membutuhkan informasi tambahan pada kerangka sampel seperti wilayah geografis, dan lain-lain, selain daftar lengkap elemen populasi survei dengan informasi yang akan diteliti.

•       Mudah diterapkan untuk populasi kecil.

Kekurangan

•       Akan menjadi mahal dan tidak mungkin dikerjakan untuk populasi besar karena semua elemen harus diidentifikasi sebelum diambil sampel.

•       Butuh waktu lama.

CONTOH SIMPLE RANDOM SAMPLING

Dibutuhkan 15 sampel dari populasi penelitian dengan jumlah 90 orang.  Peneliti terlebih dahulu membuat undian untuk mendapatkan sampel pertama dari 90 populasi tersebut.

Setelah sampel pertama didapatkan, nama yang terpilih sebagai sampel tersebut dikembalikan lagi agar populasi tetap utuh, berjumlah 90 orang.

Mengembalikan sampel terpilih  memungkinkan responden berikutnya akan tetap sama dengan responden yang sudah dipilih pertama. Hal ini dilakukan terus menerus hingga jumlah 15 sampel terpenuhi.

 

2. SYSTMEATIC RANDOM SAMPLING

•       Pengambilan sampel pada teknik ini menetapkan sampel awal secara acak kemudian sampel selanjutnya dipilih secara sistematis berdasarkan pola tertentu.

•       Pola umum dari teknik ini adalah mengambil bilangan kelipatan dari jumlah anggota populasi dengan jumlah sampel yang akan diambil.

Prosedur pengambilan sampel:

1. Susun sampling
2. Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil
3. Tentukan K (kelas interval)
4. Tentukan angka atau nomor awal di antara kelas interval tersebut secara acak atau random – biasanya melalui cara undian saja.
5. Mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awal yang terpilih.
6. Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya

 

CONTOH SYSTMEATIC RANDOM SAMPLING

Diambil sampel dari populasi dengan jumlah 40 orang yang akan masuk ke sebuah ruangan. Setiap orang yang masuk ke urutan dari kelipatan 4 akan diambil sebagai sampel, artinya orang ke-4, 8, 12, 16 dan seterusnya akan dijadikan sampel penelitian hingga 40 populasi.

 

KELEBIHAN DAN KEKURANGAN SYSTMEATIC RANDOM SAMPLING

KELEBIHAN

Kelebihan dari  penggunaan metode ini adalah cara ini lebih cepat, lebih mudah dan lebih mudah pelaksanaannya dibanding cara lainnya. Cara ini juga memudahkan peneliti karena  memungkinkan kita untuk mengambil sampel di lapangan tanpa harus menggunakan kerangka sampel.

KEKURANGAN

Kekurangan Metode ini adalah kita tidak dapat memprediksi variasi dari populasi jika urutan yang dilakukan tidak sepenuhnya acak. Selain itu, jika populasi memiliki pengulangan karakteristik yang relatif tetap maka sampel akan cenderung sama atau bersifat seragam

 

Tujuan : Untuk Penilaian tingkat populasi yang akurat dari beban penyakit coronavirus 2019 (COVID-19) sangat penting untuk menavigasi jalan ke depan selama pandemi yang sedang berlangsung. Kami melakukan studi populasi nasional pertama menggunakan sampel berbasis probabilitas untuk menilai infeksi coronavirus 2 (SARS-CoV-2) sindrom pernapasan akut aktif, dikombinasikan dengan tindak lanjut longitudinal dari seluruh kohort selama 6 bulan ke depan. Hasil pengujian RNA SARS-CoV-2 dasar dan hasil tindak lanjut 3 minggu pertama disajikan.

Pendahuluan : Jurnal ini menyajikan desain penelitian dan hasil dasar dari SARS-CoV-2 Deteksi RNA dalam sampel nasofaring, serta hasil tindak lanjut selama 3 minggu dari populasi nasional mengenai beban SARS-CoV-2 di Slovenia menggunakan sampel populasi berbasis probabilitas dengan pengamatan selama 6 bulan . penelitian ini merupakan yang pertama kali menggunakan sebuah perwakilan sampel berbasis probabilitas dari seluruh negara dan di semua kategori usia, dikombinasikan dengan tindak lanjut longitudinal kelompok selama 6 bulan ke depan.

Metoda : Sebuah sampel berbasis probabilitas dari populasi Slovenia yang terdiri dari data dari 2,1 juta orang dipilih dari Central Population Register. RNA SARS-CoV 2 terdeteksi dalam sampel nasofaring menggunakan uji cobas 6800 SARS-CoV-2. Setiap peserta mengisi kuesioner dasar terperinci dengan data sosiodemografi dasar dan riwayat medis terperinci yang kompatibel dengan COVID-19. Setelah 3 minggu, peserta diwawancarai untuk mengetahui adanya gejala dan tanda klinis yang sesuai dengan COVID 19, termasuk pada anggota rumah tangga, dan ditawarkan pengujian langsung untuk RNA SARS CoV-2 jika diindikasikan.

•       Studi nasional Slovenia ini menggunakan sampel berbasis probabilitas direncanakan dalam dua fase :

1. Fase cross-sectional pertama, yang berlangsung antara 20 April dan 1 Mei 2020, dilakukan untuk menentukan beban infeksi SARS-CoV-2 aktif pada populasi umum yang mungkin tidak terdeteksi dalam pendekatan pengujian di masa lalu dan saat ini dan epidemiologis.
2. Fase kedua termasuk pelacakan longitudinal cohort, memungkinkan pemantauan yang dekat dan aktif pada populasi dalam 6 bulan ke depan. Peserta diwawancarai oleh personel yang memenuhi syarat secara medis setiap 3 minggu untuk mengetahui adanya gejala dan tanda klinis yang sesuai dengan COVID-19, termasuk pada anggota rumah tangga. Jika dicurigai infeksi, mereka ditawari tes segera

Hasil : Sebanyak 1368 individu (46%) setuju untuk berpartisipasi dan mengisi kuesioner. Dua dari 1366 peserta dinyatakan positif RNA SARS-CoV-2 (prevalensi 0,15%; rata-rata osterior 0,18%, interval kepercayaan Bayesian 95% 0,03 - 0,47; 95% wilayah kepadatan tertinggi (HDR) 0,01 - 0,41). Tidak ada infeksi yang baru didiagnosis terjadi dalam kohort selama 3 minggu pertama putaran tindak lanjut.

Kesimpulan : Rendahnya prevalensi infeksi COVID-19 aktif yang ditemukan dalam penelitian ini secara akurat memprediksi dinamika epidemi di Slovenia selama bulan berikutnya. Studi yang dirancang dengan benar dan dilaksanakan tepat waktu menggunakan sampel berbasis probabilitas yang dikombinasikan dengan angka pengujian target rutin memberikan data yang andal yang dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang relaksasi atau penguatan strategi mitigasi penyakit.