Regresi

Regresi adalah hubungan antara dua variabel atau lebih atau mengukur besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Bila terdapat suatu data yang terdiri atas dua atau lebih variabel, adalah sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu salingberhubungan dan saling mempengaruhi satu sama lain. Hubungan yang didapat pada umumnya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel-variabel.Studi yang menyangkut masalah ini dikenal dengan analisis regresi.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Analisis regresi bertujuan untuk, pertama, mengestimasi atau menduga suatu hubungan antara variabel – variabel, misalnya Y = f(x). Kedua, melakukan peramalan atau prediksi nilai variabel terikat (tidak bebas) atau dependent variable berdasarkan nilai variabel terkait (variabel independen/bebas).Penetuan variabel mana yang bebas dan mana yang terkait dalam beberapa hal tidak mudah dilaksanakan. Studi yang cermat, diskusi yang seksama (dengan para pakar), berbagai pertimbangan, kewajaran masalah yang dihadapi dan pengalaman akan membantu memudahkan penetuan kedua variabel tersebut.

Eksperimen

Replikasi

Replikasi disini diartikan pengulangan eksperimen dasar. Dalam kenyataan replikasi ini diperlukan karena:

1. Memberikan taksiran kekeliruan eksperimen yang dapat dipakai untuk menentukan panjang interval confidence (selang kepercayaan) atau dapat digunakan sebagai “satuan pengukuran” untuk penetapan taraf signifikan dari pada  perbedaan-perbedaan yang diamati.

2.   Menghasilkan taksiran yang lebih akurat untuk kekeliruan eksperimen.

3.   Memungkinkan kita untuk memperoleh taksiran yang baik mengenai efek rata-rata sesuatu faktor.

Untuk menentukan besar sampel (replikasi) pada model eksperimen acak lengkap dapat digunakan rumus:

                                           n(r-1) ≥ 15

                               dimana:

                                           n = banyak interaksi faktor

                                           r = jumlah replikasi

Di samping rumus di atas dan untuk rancangan eksperimen lain yang membutuhkan perhitungan besar sampel, dapat digunakan rumus besar sampel seperti pada penelitian observasional baik satu sampel maupun lebih dari 1 eksperimen, untuk mengantisipasi hilangnya unit eksperimen, dilakukan koreksi dengan 1/(1-f), di mana f adalah proporsi unit eksperimen yang hilang atau mengundurkan diri atau drop out.

Pengacakan

Umumnya pengacakan diperlukan untuk prosedur pengujian, asumsi-asumsi tertentu perlu diambil dan memenuhi agar supaya pengujian yang dilakukan menjadi benar.salah satu diantaranya adalah bahwa pengamatan-pengamatan (jadi juga kekeliruan) berdistribusi secara independen sannat ditimbangkan.

Kontrol Lokal

Kontrol lokal merupakan sebagian dari pada keseluruhan prinsip desain yang harus dilaksanakan. Biasanya merupakan langkah-langkah atau usaha-usaha yang berbentuk penyeimbang, pemblokan, dan pengelompokan unit-unit eksperimen yang digunakan dalam desain. Jika replikasi dan pengacakan pada dasarnya memungkinkan berlakunya uji keberartian, maka kontrol menyebabkan desain lebih efisien, yaitu menghasilkan proses pengujian dengan kuasa yang lebih tinggi.

Tutorial Uji Anova dengan SPSS pada Desain Eksperimen Faktorial

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Prinsip Dasar Eksperimen

Desain suatu eksperimen bertujuan untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak-banyaknya yang diperlukan dan berguna dalam melakukan penyelidikan persoalan yang akan dibahas. Meskipun demikian, dalam rangka usaha mendapatkan semua informasi yang berguna itu, hendaknya desain dibuat sesederhana mungkin.Penyelidikan juga hendaknya dilakukan seefisien mungkin mengingat waktu, biaya, tenaga dan bahan yang harus digunakan. Hal ini juga penting mengingat pada kenyataan bahwa desain yang sederhana akan mudah dilaksanakan, dan data yang diperoleh berdasarkan desain demikian akan dapat cepat dianalisis, disamping juga akan bersifat ekonomis. Jadi jelas hendaknya, bahwa desain eksperimen berusaha untuk memperoleh informasi yang maksimum dengan menggunakan biaya minimum.

Prinsip Dasar Eksperimen

Untuk memahami desain eksperimen yang akan diuraikan selanjutnya, maka perlu dimengerti prinsip-prinsip dasar yang lazim digunakan dan dikenal. Prinsip-prinsip tersebut ialah yang biasa dinamakan replikasi, rendemisasi atau pengacakan dan kontrol lokal.

Sebelum memberikan penjelasan ketiga prinsip dasar diatas, terlebih dahulu akan dijelaskan pengertian tentang perlakuan, kekeliruan eksperimen dan unit eksperimen.

1.      Perlakuan

Perlakuan diartikan sebagai sekumpulan dari pada kondisi-kondisi eksperimen yang akan digunakan terhadap unit eksperimen dalam ruang lingkup desain yang dipilih. Perlakuan ini bisa berbentuk tunggal atau terjadi dalam bentuk . Misalnya, jenis kelamin sapi dalam percobaan menyelidiki efek makanan terhadap sapi.

2.      Unit eksperimen

Unit eksperimen dimaksudkan sebagai unit terhadap mana perlakuan tunggal  (yang mungkin merupakan gabungan beberapa faktor) dikenakan dalam sebuah replikasi eksperimen dasar. Dalam contoh misalnya, seekor sapi merupakan unit eksperimen dalam percobaan menyelidiki efek makanan terhadap sapi.

3.      Kekeliruan eksperimen

      Kekeliruan eksperimen menyatakan kegagalan dari pada dua unit eksperimen identik yang dikenai perlakuan untuk memberikan hasil yang sama ini dapat terjadi. Misalnya kekeliruan waktu menjalankan eksperimen, kekeliruan pengamatan, variasi dari bahan eksperimen, variasi antara unit eksperimen dan pengaruh gabungan dari semua faktor tambahan yang mempengaruhi karakteristik yang sedang dipelajari. Dalam contoh misalnya: adanya kekeliruan pengamatan  dalam penyelidikan efek makanan terhadap sapi.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Desain Eksperimen

Desain eksperimen adalah suatu rancangan (dengan tiap langkah tindakan yang betul-betul terdefinisikan) sedemikian sehingga informasi yang berhubungan dengan atau yang diperlukan untuk persoalan yang diselidiki dapat dikumpulkan. Dengan kata lain, desain sebuah eksperimen merupakan langkah-langkah lengkap yang perlu dilakukan sebelum eksperimen dilakukan agar data yang dperlukan dapat diperoleh sehingga akan membawa analisis obyektif dan kesimpulan yang berlaku.

              Sebagai contoh misalnya untuk menentukan pengaruh minyak dan oli dalam pembakaran di mesin, maka akan timbul pertanyaan-pertanyaan berikut:

1.      Bagaimana pengaruh minyak yang diukur

2.      Karakteristik apa yang harus dianalisis

3.      Faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi karakteristik yang harus dianalisis tersebut

4.      Faktor-faktor manakah yang penting untuk dianalisis

5.      Berapa kali eksperimen harus dilakukan

6.      Metode analisis mana yang harus dianalisis

7.      Berapa besar pengaruh yang dinggap penting

8.      Perlukah eksperimen kontrol dilakukan untuk dijadikan perbandingan

9.      Bagaimana eksperimen harus dilakukan

Contoh di atas memperlihatkan bahwa suatu desain untuk mengerjakan eksperimen perlu dibuat selengkap mungkin dan dilakukan dengan sebaik-baiknya.

  

Beberapa keuntungan melakukan perancangan eksperimen antara lain adalah:

1.      Perancangan eksperimen dapat digunakan dalam mengidentifikasi kunci keputusan tidak hanya dalam pengendalian proses tetapi juga untuk peningkatan atau perbaikan proses.

2.      Pada pengembangan proses baru di mana data historis tidak tersedia, perancangan eksperimen digunakan pada fase pengembangan karena dapat menunjukkan faktor-faktor yang penting yang akan memaksimumkan hasil dan mengurangi biaya secara keseluruhan.

Perancangan eksperimen dapat membantu mengurangi lead time antara desain dan manufacturing dan menghasilkan desain yang robust (kokoh) terhadap faktor-faktor yang tidak terkontrol.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Sudjana,  Desain dan Analisis Eksperimen, (Bandung: Penerbit Tarsito, 1994), h. 1-6.

Koefisien Alpha Cronbach

Koefisien Alpha Cronbach memberikan indikasi seberapa baik item-item dalam set saling berkorelasi secara positif. Makin dekat nilai koefisien Alpha Cronbach, makin kuat konsistensi internal reliabilitas. Koefisien Alpha Cronbach digunakan untuk mengukur reliabilitas instrumen yang pertanyaan-pertanyaannya menggunakan skor dalam rentangan tertentu, misalnya 1 dan 5 atau antara 1 dan 10, dan sebagainya. Rumus yang digunakan dalam menghitung koefisien Alpha Cronbach adalah sebagai berikut:

Uji Reliabilitas

Reliabilitas sebuah alat ukur berkenaan dengan derajat konsistensi dan stabilitas data yang dihasilkan dari proses pengumpulan data dengan menggunakan instrumen tersebut. Pengujian reliabilitas pada umumnya dikenakan untuk pengujian stabilitas instrumen dan konsistensi internal instrumen. Pengujian terhadap kedua karakteristik dari instrumen tersebut dapat dilakukan dengan beberapa metode, seperti indeks reliabilitas Spearman-Brown, Flanagan, dan Hoyt. Teknik pengujian lain yang juga banyak digunakan ialah Koefisien Alpha Cronbach. Berikut ini akan dijelaskan berbagai metode pengujian reliabilitas instrumen tersebut, yaitu sebagai berikut:

1.  Formula Spearman-Brown

Pengujian konsistensi instrumen dengan menggunakan formula Spearman-Brown didasarkan pada metode split-half korelasi antar belaha pertama dan kedua dihitung menggunakan formula sebagai berikut:

Dimana, r₁₁ adalah reliabilitas instrumen dan r_xy adalah indeks korelasi antar dua belah instrumen.

Jika dua belah instrumen memberikan koefisien korelasi r_xy misalnya 0,582, maka reliabilitas instrumen tersebut dapat dihitung sebagai berikut:

Konsultan Statistik

Jual Bunga Hias

https://tokopedia.link/tao7iifvlU

https://tokopedia.link/I2RA0HgvlU

https://tokopedia.link/AzhDOPJAkU

https://tokopedia.link/CcvgLXoBkU

https://tokopedia.link/XD8GW9FAkU

https://tokopedia.link/m6ulsWDAkU

https://tokopedia.link/mPbdXELAkU

Uji Validitas

Validitas data ialah suatu ukuran yang mengacu kepada derajat kesesuaian antara data yang dikumpulkan dan data sebenarnya dalam sumber data. Data yang valid akan diperoleh apabila instrumen pengumpulan data juga valid. Oleh karena itu, untuk menguji validitas data maka pengujian dilakukan terhadap instrumen pengumpulan data. Analisis korelasi adalah salah satu cara pengujian validitas yang umum digunakan. Analisis korelasi dilakukan dengan menggunakan rumus Korelasi Product Moment yang dikembangkan oleh Pearson yaitu sebagai berikut:

Dimana,   r_xy    =  koefisien korelasi antara X dan Y

                 X_i    =  skor variabel independen X

                 Y_i    =  skor variabel independen Y

              Untuk memudahkan pemahaman terhadap pengujian validitas instrumen pengumpul data, maka diberikan contoh dengan menggunakan data penelitian tentang kondusivitas iklim kerja dalam organisasi. Konsepsi iklim kerja dalam organisasi berdasarkan teori dan pandangan para pakar memiliki 3 dimensi yaitu keterbukaan, penghargaan terhadap prestasi kerja dan otonomi. Seluruhnya ada 7 variabel operasional yang masing-masing harus diamati dan diukur dengan menggunakan skala pengukur yang tepat. Sumber data dalam penelitian ini ialah para karyawan secara individu, berjumlah 15 orang yang dipilih secara simple random sampling sebagai sampel untuk mewakili 40 orang tenaga mekanik. Pengukuran ketujuh variabel tersebut dilakukan dengan mengajukan sejumlah pertanyaan kepada responden dalam bentuk kuisioner sebanyak 20 butir pertanyaan tertutup. Jawaban responden diukur dengan skala interval 5 poin, yaitu 1 (sangat tidak setuju), 2 ( tidak setuju), 3 (netral), 4 (setuju), dan 5 ( sangat setuju). 

1.  Menghitung koefisien korelasi antar masing-masing faktor

2.  Menghitung koefisien korelasi antara setiap faktor dan faktor total

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Sinulingga, Sukaria. 2011. Metode Penelitian. Medan: USU Press. Hal: 194-195, 208-213

Market Damage Analysis (MDA)

Akibat ketidakpuasan yang dirasakan oleh pelanggan akan menimbulkan kerusakan pasar atau Damage Market. Untuk itu maka dilakukan analisis sejauh mana pasar yang ada mengalami kerusakan melalui analisis tingkat kerusakan pasar (Market Damage Analysis). MDA mengelompokkan  responden dalam empat kategori yaitu:

1.        No action respondent : responden yang menyampaikan keluhan yang dirasakannya terhadap suatu produk atau jasa kepada perusahaan yang bersangkutan, namun keluhannya tersebut tidak ditanggapi.

2.        Action respondent : responden yang menyampaikan keluhan yang dirasakannya terhadap produk atau jasa kepada perusahaan yang bersangkutan, namun keluhannya tersebut ditanggapi.

3.        No complaint respondent: responden mempunyai masalah tetapi tidak mengajukan komplain.

4.        Hazel free (no problem respondent) : responden yang tidak punya masalah.

Dalam melakukan analisis tingkat kerusakan pasar atau MDA, dapat ditentukan oleh :

a.         Switching index

Pelanggan yang puas maupun tidak puas dianalisis keinginannya berpindah ke pesaing, yang diukur dengan switching index (SwI). Metode ini merupakan gambaran besar probabilitas pelanggan yang ingin pindah ke pesaing. Swi memiliki nilai antara 0 sampai 1. Range penilaiannya adalah :

Nilai 0,0 : responden tetap setia

Nilai 0,5 : responden mungkin berpindah ke pesaing

Nilai 1,0: responden pasti pindah ke pesaing

Jika Si adalah skala diskrit tersebut (S1 = 0, S2 =0.5, S3 = 1.0 dan Ni adalah jumlah responden yang menjawab pilihan Si, maka switching index (Swi) didefinisikan sebagai :

b.        Satisfaction index

Tingkat kepuasan pelanggan pada masing-masing jenis prilaku (pengelompokan MDA) diukur dengan satisfaction index (SI). SI dihitung dengan cara meminta responden untuk memilih salah satu dari lima skala likert yang telah ditentukan terlebih dahulu yang menggambarkan tingkat kepuasan mereka terhadap pelayanan yang diberikan.

SI merupakan index kepuasan terboboti karena dilakukan dengan memberikan bobot jumlah responden dengan angka skala yang dipilihnya. Jadi dengan cara serupa Switching Index dapat didefinisikan :

         

Dalam penilaian S_i menggunakan skala likert yaitu skala yang digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dengan Skala Likert, variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang dapat berupa pertanyaan atau pernyataan. Jawaban setiap item instrumen yang menggunakan Skala Likert mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif, yang dapat berupa kata-kata antara lain : Sangat Penting (S), Penting (P), Ragu-ragu (R), Tidak Penting (TP) dan Sangat Tidak Penting (STP). Untuk penilaian ekspektasi pelanggan, maka jawaban itu dapat diberi skor, misalnya:

a.    Sangat penting (SP) : 5

b.    Penting (P) : 4

c.    Ragu-ragu (R) : 3

d.   Tidak penting (TP) : 2

e.    Sangat tidak penting (STP) : 1

Untuk penilaian persepsi pelanggan, maka jawaban itu dapat diberi skor, misalnya:

a.    Sangat baik (SB) : 5

b.    Baik (B) : 4

c.    Ragu-ragu (R) : 3

d.   Tidak baik (TB) : 2

e.    Sangat tidak baik (STB) : 1

Keuntungan skala Likert adalah :

a.    Mudah dibuat dan diterapkan

b. Terdapat kebebasan dalam memasukkan pertanyaan-pertanyaan, asalkan masih sesuai dengan konteks permasalahan

c.    Jawaban suatu item dapat berupa alternatif, sehingga informasi mengenai item tersebut diperjelas

Reliabilitas pengukuran bisa diperoleh dengan jumlah item tersebut diperjelas

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Metode Servqual

Metode Servqual merupakan metode pengukuran kualitas pelayanan yang paling banyak digunakan karena frekuensi penggunaannya yang tinggi. Disamping itu, metode servqual dipandang memenuhi syarat validitas secara statistik. Metode servqual terdiri atas lima kualitas pelayanan, yaitu :

1.    Tangibles (bukti terukur), menggambarkan fasilitas fisik, perlengkapan, dan tampilan dari personalia serta kehadiran para pengguna

2.    Reliability (keandalan), merujuk kepada kemampuan untuk memberikan pelayanan yang dijanjikan secara akurat dan handal.

3.    Responsiveness (daya tanggap), yaitu kesediaan untuk membantu pelanggan serta memberikan perhatian yang tepat.

4.    Assurance (jaminan), merupakan karyawan yang sopan dan berpengetahuan luas yang memberikan rasa percaya serta keyakinan.

5. Empathy (empati), mencakup kepedulian serta perhatian individual kepada para pengguna.

Konsistensi Hierarki

Dalam suatu hierarki, elemen-elemen di tingkat tertinggi biasanya mempunyai prioritas-prioritas tertinggi. Ketidakkonsistenan yang timbul dari perbandingan berkenaan dengan elemen-elemen ini sangat merusak, karena prioritasnya yang tinggi. Indeks konsistensi dari suatu hierarki diperoleh dengan mengalikan indeks konsistensi setiap matriks dengan prioritas kriteria yang digunakan untuk perbandingan itu dan menjumlahkan semua kuantitas tersebut. Untuk mengevaluasi konsistensi suatu hierarki, bandingkanlah indeks konsistensi hierarki itu ddengan tandingannya, yaitu bila indeks konsistensi matriks-matriks itu digantikan dengan indeks konsistensi pertimbangan acak rata-rata untuk matriks-matriks berukuran sama.

Analytical Hierarchy Process (AHP)

Pada dasarnya, metode Analytical Hierarchy Process (AHP) ini menguraikan suatu situasi yang kompleks dan tak terstruktur ke dalam bagian komponen-komponennya; mengatur bagian atau variabel ini ke dalam susunan hirarki; memberi nilai numerik menurut pertimbangan subjektif tentang relatif pentingnya setiap variabel; dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Dalam menyelesaikan persoalan dengan AHP ada beberapa tahapan, yaitu: penguraian (decomposition), perbandingan berpasangan (pair comparisons), sintesa prioritas (synthesis of priority), dan konsistensi logis (logical consistency).

1.     Decomposition

                        Sistem yang kompleks dapat dengan mudah dipahami kalau kita memecahnya menjadi berbagai elemen yang menjadi elemen-elemen pokoknya dan menyusun elemen tersebut secara hierarkis. Hierarki merupakan alat mendasar dari pikiran manusia yang mengidentifikasi elemen-elemen suatu persoalan, mengelompokkan elemen-elemen itu ke dalam beberapa kumpulan yang homogen, serta menata kumpulan-kumpulan itu pada tingkat-tingkat yang berbeda. Ada dua macam hierarki, yaitu hierarki struktural dan hierarki fungsional. Pada hierarki struktural, sistem yang kompleks disusun ke dalam komponen-komponen pokonya dalam urutan menurun menurut sifat struktural, misalnya hierarki struktural dari alam semesta akan menurun dari galaksi ke konstelansi, ke sistem solar, ke planet, dan seterusnya. Hierarki fungsional menguraikan sistem yang kompleks menjadi elemen-elemen pokoknya menurut hubungan essensial mereka. Hierarki fungsional sangat membantu untuk membawa sistem ke arah tujuan yang diinginkan.

2.     Comparative Judgement

              Perbandingan berpasang yaitu dimana elemen-elemen dibandingkan berpasangan terhadap suatu kriteria yang ditentukan. Untuk perbandingan berpasang ini, matriks merupakan bentuk yang lebih disukai. Matriks merupakan alat yang sederhana dan biasa dipakai dan memberi kerangka untuk menguji konsistensi, memperoleh informasi tambahan dengan jalan membuat segala perbandingan yang mungkin dan menganalisis kepekaan prioritas menyeluruh terhadap perubahan dalam pertimbangan.

            Untuk mengisi matriks banding berpasang itu, kita menggunakan bilangan untuk menggambarkan relatif pentingnya suatu elemen di atas yang lainnya, berkenaan dengan sifat tertentu. Skala banding berpasang itu mendefinisikan dan menjelaskan nilai 1 sampai 9 yang ditetapkan bagi pertimbangan dalam membandingkan pasangan elemen yang sejenis di setiap tingkat hierarki terhadap suatu kriteria yang berada setingkat di atasnya. Pengalaman telah membuktikan bahwa skala dengan sembilan satuan dapat diterima dan mencerminkan derajat sampai mana kita mampu embedakan intensitas tata hubungan antar elemen.

3.     Synthesis of Priority

              Untuk memperoleh prioritas menyeluruh bagi suatu persoalan keputusan, kita harus melakukan suatu pembobotan dan penjumlahan untuk menghasilkan satu bilangan tunggal yang menunjukkan prioritas setiap elemen. Langkah pertama adalah menjumlahkan nilai-nilai dalam setiap kolom. Lalu membagi setiap entri dalam setiap kolom dengan jumlah pada kolom tersebut untuk memperoleh matriks yang dinormalisasi. Terakhir, merata-ratakan sepanjang baris dengan menjumlahkan semua nilai dalam setiap baris dari matriks yang dinormalisasi itu, dan membaginya dengan banyaknya entri dari setiap baris. Sintesis ini menghasilkan persentase prioritif relatif menyeluruh untuk elemen-elemen yang dibandingkan.

4.     Logical Consistency

            Dalam persoalan pengambilan keputusan, mungkin penting untuk mengetahui betapa baiknya konsistensi karena kita mungkin tidak mau keputusan itu didasarkan atas pertimbangan yang mempunyai konsistensi begitu rendah sehingga nampak seperti pertimbangan acak. Di lain pihak, konsistensi sempurna sukar dicapai. Konsistensi sampai kadar tertentu dalam menetapkan prioritas untuk elemen-elemen berkenaan dengan beberapa kriteria adalah perlu untuk memperoleh hasil-hasil yang sah dalam dunia nyata. AHP mengukur konsistensi menyeluruh dari berbagai pertimbangan kita melalui suatu rasio konsistensi. Nilai rasio konsistensi harus 10 persen atau kurang. Jika ini lebih dari 10 persen, pertimbangan itu mungkin agak acak dan mungkin perlu diperbaiki

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Thomas L Saaty. 1993. Pengambilan Keputusan. Jakarta: PT Pustaka Binaman Pressindo. Hal:3, 31 17-19.

Metode Penentuan Jumlah Sampel

Pada dasarnya pengambilan jumlah sampel tergantung pada kondisi  secukupnya saja. Apabila populasinya sangat homogen, maka pengambilan sample secukupnya saja.   Akan tetapi apabila kondisi populasinya sangat heterogen, maka pengambilan sampelnya harus memperhatikan bahwa tiap tingkatan populasi harus terwakili.

Yang perlu diperhatikan bahwa pengambilan sampel harus melebihi banyaknya variabel yang akan diukur pada populasi tersebut. Ada beberapa macam cara untuk mengetahui ukuran sampel yang diambil sebagai perwakilan dari suatu populasi, yaitu :

1.      Pendapat Slovin

Menurut Slovin, jumlah sampel yang dapat diambil adalah:

Dengan n adalah ukuran sampel, N ukuran populasi, dan e adalah persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir, biasanya 0,02.

2.      Pendapat Gay

Menurut Gay, ukuran minimum sampel yang dapat diterima berdasarkan pada desain penelitian yang digunakan. Misalnya metode deskriptif minimal 10% dari populasi, metode eksperimental 15 objek tiap kelompok percobaan.

3.      Cara Interval Taksiran

Keterangan:   n   =   ukuran sampel yang diperlukan

                      σ   =   perkiraan simpangan baku populasi

                      Z  =    nilai standar sesuai dengan tingkat signifikansi

                            T  =    kesalahan penafsiran maksimum yang diterima

Rosnani Ginting. 2009. Perancangan Produk. Yogyakarta: Graha Ilmu. Hal: 79-80

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Non-Probability Sampling

Berbeda halnya dengan probability sampling, pada non-probability sampling, setiap elemen populasi yang akan ditarik menjadi anggota sampel tidak berdasarkan probabilitas yang melekat pada setiap elemen tetapi berdasarkan karakteristik khusus masing-masing elemen. Hal ini mengindikasikan bahwa temuan-temuan dari analisis terhadap sampel terpilih tidak dimaksudkan untuk digeneralisasi tetapi untuk mendapatkan informasi awal yang cepat dengan cara yang murah. Dalam banyak kejadian non-probability sampling sering merupakan metode yang terpaksa dilakukan karena kondisi tertentu metode lain tidak mungkin digunakan. Beberapa model dari metode sampling yang non-probabilistik ini adalah convenience sampling dan purposive sampling.

1.  Convenience Sampling

Seperti disebutkan oleh namanya, convenience sampling adalah suatu metode sampling dimana para respondennya adalah orang-orang yang secara suka rela menawarkan diri (conveniencely available) dengan alasan masing-masing. Misalnya, suatu perusahaan industri makanan seperti makanan dalam kemasan kaleng ingin mendapatkan informasi tentang bagaimana pandangan konsumen terhadap mutu produk yang dihasilkan. Untuk itu, perusahaan membawa produk-produk tersebut ke pasar dan menawarkan kepada siapa saja yang bersedia mencicipi dan memberikan informasi tentang mutu produk tersebut menurut penilaian masing-masing. Convenience sampling sering digunakan selama fase eksplorasi dari sebuah projek penelitian telah dianggap sebagai metode paling baik untuk mendapatkan informasi awal secara cepat dengan biaya yang murah.

2. Purposive Sampling

Purposive sampling adalah metode sampling non-probability yang menggunakan orang-orang tertentu sebagai sumber data/informasi. Orang-orang tertentu yang dimaksud di sini adalah individu atau kelompok yang karena pengetahuan, pengalaman, jabatan, dan lain-lain yang dimilkinya menjadikan individu atau kelompok tersebut perlu dijadikan sumber informasi. Individu atau kelompok khusus ini langsung dicatat namanya sebagai responden tapa melalui proses seleksi secara random. Biasanya jumlah responden dalam purposive sampling sangat terbatas.

            Purposive sampling dapat dibedakan dalam dua bentuk yaitu judgement sampling dan quota sampling. Judgement sampling adalah suatu tipe pertama purposive sampling dimana responden terlebih dahulu dipilih berdasarkan pertimbangan tertentu karena kemampuannya atau kelebihannya diantara orang-orang lain dalam memberikan data dan informasi yang bersifat khusus yang dibutuhkan peneliti. Quota sampling adalah tipe kedua purposive sampling, dimana kelompok-kelompok tertentu dijadikan responden (sumber data/informasi) untuk memenuhi kuota yang telah ditetapkan. Pada umumnya, sejak awal penelitian kuota telah ditetapkan untuk masing-masing kelompok berdasarkan gambaran (persentase/proporsi kelompok) dalam populasi.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Probability Sampling

Dalam probability sampling, setiap elemen dari populasi diberi kesempatan untuk ditarik menjadi anggota dari sampel. Rancangan atau metode probability sampling ini digunakan apabila faktor keterwakilan (represntiveness) oleh sampel terhadap populasi sangat dibutuhkan dalam penelitian antara lain agar hasil penelitian dapat digeneralisasi secara lebih luas. Probability sampling terdiri dari simple random sampling, Systematic sampling, stratified random sampling, cluster sampling, dan area sampling. Pemilihan atas lima metode penarikan sampel tergantung pada banyak faktor, antara lain yang utama ialah luasnya cakupan generalisasi yang diinginkan, ketersediaan waktu, maksud dan tujuan penelitian (tipe masalah yang ingin dicari jawabannya).

1. Simple Random Sampling

Dalam simple random sampling yang sering juga disebut unrestricted probability sampling, setiap elemen dari populasi mempunyai kesempatan atau peluang yang sama untuk terpilih menjadi anggota sampel. Dikatakan tidak terbatas (unrestricted) karena semua elemen diperlakukan sama dalam arti semuanya mempunyai kesempatan terpilih yang sama walaupun karakteristik masing-masing mungkin tidak sama. Cara penarikan sampel berdasarkan simple random sampling memiliki bias yang relatif kecil dan memberikan kemampuan generalisasi yang tinggi. Namun, penggunaan metode ini terbatas pada kondisi populasi yang memiliki elemen dengan karakteristik atau property yang tidak berfluktuasi besar. Simple random sampling mensyaratkan bahwa elemen populasi haruslah relatif homogen, jika terdapat strata antara elemen maka metode simple random sampling tidak tepat untuk digunakan.

2. Systematic Sampling

Systematic sampling adalah suatu metode pengambilan sampel dari populasi dengan cara menarik elemen setiap kelipatan ke n dari populasi tersebut mulai dari urutan yang dipilih secara random diantara nomor 1 hingga n. Seperti halnya simple random sampling, Systematic sampling juga mempunyai keterbatasan jika digunakan secara luas karena metode ini tetap mensyaratkan homogenitas elemen populasi walaupun tidak sekeras yang dipersyaratkan metode simple random sampling

Metode systematic sampling pada umunya digunakan dalam pemeriksaan mutu proses atau produk dalam industri manufaktur yang bersifat continue dan flow process seperti industri penyulingan minyak, industri semen, pupuk, dan lain sejenisnya. Sementara proses berjalan, bahan dan produk mengalir secara kontinu, sampel perlu diambil secara periodik dalam selang waktu tertentu. Misalnya proses berlangsung 24 jam sehari dan dalam sehari diperlukan pemeriksaan sebanyak 48 sampel, maka penarikan sampel silakukan setiap stengah jam.

3. Stratified Random Sampling

Penarikan sampel menurut metode stratified random sampling merupakan perluasan sekaligus mengatasi kelemahan dari metode simple random sampling. Pada metode stratified random sampling, strata elemen dalam populasi mendapat perhatian sehingga populasi dibagi sesuai dengan strata yang ada. Beberapa contoh strata yang dimaksud antara lain ialah strata dalam pendapatan, pendidikan, jabatan, usia, status, dan lain-lain. Stratified random sampling sesuai dengan sebutannya berkenaan dengan proses stratifikasi populasi dan penarikan sampel dari setiap strata dilakukan dengan metode simple random sampling. Keunggulan dari metode stratified random sampling ini ialah kemampuannya menghasilkan informasi yang dibutuhkan menurut stratanya.

Tergantung pada besarnya jumlah elemen dalam masing-masing strata, stratified random sampling dapat dilakukan secara proporsional (proportionate random sampling) ataupun secara tidak proporsional (disproportionate random sampling). Pada metode proportionate random sampling, proporsi elemen dalam sampel sebanding dengan proporsi besar strata dalam populasi. Disproportionate random sampling juga baik untuk digunakan apabila salah satu strata atau lebih terlalu besar atau lebih terlalu kecil relatif terhadap besar strata lainnya atau juga dalam strata tertentu masih ditemukan variabilitas yang cukup besar.

4. Cluster Sampling

Dalam banyak kejadian, populasi berada dalam keadaan seperti terkotak-kotak dimana masing-masing kotak menunjukkan karakteristik yang berbeda. Prosedur penarikan sampel dengan metode cluster sampling terdiri dari dua tahap. Tahap pertama, pemilihan cluster dilakukan secara random. Tahap kedua, terhadap setiap cluster yang terpilih dilakukan penarikan elemen untuk menjadi anggota sampel. Metode cluster sampling ini sangat efisien dari segi waktu dan pembiayaan tetapi mengandung bias yang lebih besar dibanding dengan metode lain dan hasilnya juga sangat sulit digeneralisasi.

Dalam prakteknya, cluster sampling sering dilakukan dengan multi stage (multistage cluster sampling). Misalnya, penelitian tentang pola hidup para nasabah di suatu provinsi dilakukan. Jumlah perusahaan perbankan yang beroperasi di provinsi tersebut demikian banyak sehingga perlu dipilih secara random perusahaan bank apa saja yang akan diteliti. Karena perusahaan perbankan yang terpilih juga mempunyai banyak kantor cabang maka sejumlah kantor cabang dari perusahaan yang terpilih dalam tahap pertama dipilih pula berdasarkan wilayah domisilinya sebanyak yang ditentukan. Pada tahap ketiga, pemilihan secara random kantor bank pada setiap wilayah yang terpilih dalam tahap kedua. Metode sampling secara bertingkat ini dengan cepat mereduksi jumlah nasabah yang akan dijadikan sebagai populasi penelitian.

5. Area Sampling

Area sampling sangat mirip bahkan sering digabung dalam cluster sampling. Dalam area sampling, cluster dari populasi adalah perbedaan lokasi geografis (geographycal areas) dari populasi. Seperti halnya dengan cluster sampling, area sampling juga dilakukan dengan cara memilih secara random area investigasi dan pada area terpilih dilakukan pengambilan sampel dengan menggunakan salah satu metode simple random sampling, Systematic sampling, atau stratified random sampling, sesuai dengan kondisinya. Dalam area sampling dapat dilakukan multi-stage sampling kalau diperlukan.


Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Teknik Sampling

Populasi ialah keseluruhan anggota atau kelompok yang membentuk objek yang dikenakan investigasi oleh peneliti. Elemen adalah setiap anggota dari populasi. Dengan kata lain, seluruh elemen yang membentuk satu kesatuan karakteristik adalah populasi dan setiap unit dari populasi tersebut adalah elemen dari populasi. Sampel adalah sebuah subset dari populasi. Sebuah subset terdiri dari sejumlah elemen dari populasi yang ditarik sebagai sampel melalui mekanisme tertentu dengan tujuan tertentu. Elemen yang ditarik dari populasi disebut sebagai sebuah sampel apabila karakteristik yang dimiliki oleh gabungan seluruh elemen-elemen yang ditarik tersebut merepresentasikan karakteristik dari populasi.

Sampling ialah proses penarikan sampel dari populasi melalui mekanisme tertentu melalui makna karakteristik populasi dapat diketahui atau didekati. Kata mekanisme tertentu mengandung makna bahwa baik jumlah elemen yang ditarik maupun cara penarikan harus mengikuti atau memenuhi aturan tertentu agar sampel yang diperoleh mampu merepresentasikan karakteristik populasi dari mana sampel tersebut diambil atau ditarik. Sampling adalah metode pengumpulan data yang sangat populer karena manfaatnya yang demikian besar dalam penghematan sumber daya waktu dan biaya dalam kegiatan pengumpulan data. Sampling sering dilawankan dengan sensus yaitu suatu pengumpulan data secara menyeluruh yaitu seluruh sumber data ditelusuri dan setiap elemen data yang dibutuhkan diambil.

Secara garis besar metode penarikan sampel dapat diklasifikasi atas dua bagian yaitu probability sampling (penarikan sampel yang terkait dengan faktor probabilitas) dan non-probability sampling (penarikan sampel yang tidak terkait dengan faktor probabilitas). Perbedaan prinsipil dari dua tipe sampling ini selain dalam hal teknis/mekanisme pelaksanaan, juga dari sasaran pokok yaitu probability sampling lebih melihat kemungkinan area baru untuk diteliti sedangkan non-probablility sampling lebih ditekankan pada eksplorasi dan kelayakan penerapan suatu ide.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Sukaria Sinulingga. 2011. Metode Penelitian. Medan: USU Press. Hal: 27, 182-195

Penelitian Survei

Penelitian survei merupakan suatu teknik pengumpulan informasi yang dilakukan dengan cara menyusun daftar pertanyaan yang diajukan pada responden. Penelitian survei ialah suatu penyelidikan yang dilakukan untuk memperoleh fakta-fakta dari gejala yang ada dan mencari keterangan secara faktual untuk mendapatkan kebenaran. Flink dan Kosecoff secara lebih tegas mendefinisikan penelitian survei sebagai suatu metode pengumpulan data dan informasi secara langsung dari orang-orang tertentu yang dijadikan objek penelitian tentang perasaan, motivasi, rencana, keyakinan, personalitas, pendidikan dan latar belakang finansial mereka tergantung dari sasaran penelitian.

            Metode survei pada umunya menggunakan instrumen kuisioner yang diisi oleh para responden dari objek penelitian yang ditetapkan dengan metode tertentu. Pengisian kuisioner dilakukan dengan atau tanpa bantuan surveyor tergantung kebutuhannya. Metode pengumpulan data dan informasi dalam survei juga sering menggunakan teknik wawancara baik dalam jarak dekat ataupun jarak jauh. Beberapa sumber informasi lain yang juga tidak jarang digunakan dalam penelitian survei ialah: observasi langsung terhadap objek, uji kinerja (performance test) terhadap objek, test tertulis tentang kemampuan, pengetahuan, atau sikap dari objek, review terhadap catatan, dokumen diri tentang kesehatan, pendidikan objek, dan lain-lain.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan