Apa Manfaat Statistik ?

Fungsi, Kegunaan, Dan Peranan Statistik

BAB II

PEMBAHASAN

 

2.1   Fungsi,Kegunaan, Dan Peranan statistik.

Statistika digunakan untuk menunjukkan tubuh pengetahuan (body of knowledge)  tentang   cara-cara pengumpulan data, analisis dan penafsiran data.

a.    Fungsi statistika

·         Statistik menggambarkan data dalam bentuk tertentu

·         Statistik dapat menyederhanakan data yang kompleks menjadi data yang mudah   dimengerti

·         Statistik merupakan teknik untuk membuat perbandingan

·         Statistik dapat memperluas pengalaman individu

·         Statistik dapat mengukur besaran dari suatu gejala

·         Statistik dapat menentukan hubungan sebab akibat

Jenis-Jenis Penelitian

Penelitian Mencakup beberapa aspek yaitu :

1. Aspek Tujuan . Penelitian dari aspek tujuan ada dua macam yaitu :

a. Penelitian dasar atau penelitian murni
     Penelitian dasar atau penelitian murni adalah pencarian terhadap sesuatu karena ada perhatian dan keingintahuan terhadap hasil suatu aktivitas. Penelitian dasar dikerjakan tanpa memikirkan pada pemanfaatan hasil penelitian tersebut untuk manusia masyarakat.
     Hasil dari penelitian dasar adalah pengetahuan umum dan pengertian-pengertian tentang alam serta hukum-hukumnya. Pengetahuan ini merupakan alat untuk memecahkan masalah-masalah praktik, walaupun ia tidak memberikan jawaban yang menyeluruh untuk masalah tersebut. Tugas penelitian terapanlah yang akan menjawab masalah-masalah praktis tersebut.

     Charters (1920) menyatakan bahwa penelitian dasar terdiri atas hainya pemilihan sebuah masalah khas dari sumber mana saja, dan secara hati-hati memecahkan masalah tersebut tanpa memikirkan kehendak sosial atau ekonomi ataupun masyarakat. Contoh penelitian murni misalnya penelitian tentang gene,tentang nucleus, dan sebagainya.

Pemodelan Persamaan Struktural

BAB I

PENDAHULUAN

 

 

1.1        Latar Belakang

            Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan dan penelitian maka pola hubunganantarvariabel juga mengalami kompleksitas. Keterkaitan hubungan antarvariabel bersifat ilmiah, ada yang bersifat pola hubungan antara variabel saja dan ada yang bersifat pola pengaruh langsung maupun tidak langsung. Dalam penelitian seringkali menghadapi variabelyang tidak bisa diukur secara langsung dan memerlukan beberapa indikator untuk pengukurannya. Variabel yang tidak bisa diukur secara langsung ini disebut konstrak laten /variabel laten/variabel unobserved, sedangkan indikator sebagai variabel terukur disebutvariabel manifest / variabelobserved.

            Dalam format kuesioner, indikator atau variabel manifest merupakan item-item pertanyaan dari setiap variabel laten atau dari setiap variabel yang dihipotesiskan. Indikatorindikatortersebut harus dapat mencerminkan variabel laten yang didefinisikan, dapat dipertanggungjawabkan secara teori, mempunyai nilai logis yang dapat diterima, serta memiliki tingkat validitas dan reliabilitas yang

PENGUJIAN HIPOTESIS ASOSIATIF

PENGUJIAN HIPOTESIS ASOSIATIF

         Hipotesis asosiatif merupakan dugaan tentang adanya hubungan antar variable dalam populasi yang akan diuji melalui hubungan antar variable dalam sampel yang diambil dari populasi tersebut. Jadi menguji hipotesis asosiatif adalah menguji koefisiensi korelasi yang ada pada sampel untuk diberlakukan pada seluruh populasi dimana sampel diambil. Bila penelitian dilakuakan pada seluruh populasi maka tidak diperlukanpengujian signifikansi terhadap koefisien korelasi yang ditemukan. Hal ini berarti peneliti tidak merumuskan dan menguji instrument statistic.

Terdapat tiga macam bentuk hubungan antar variable, yaitu hubunagn simetris, hubungan sebab akibat (kausal) dan hubungan interaktif (saling mempengaruhi). Untuk mencari hubuangan antara dua variable atau lebih dilakuakn dengan menghitung korelasi antar variable yang akan dicari hubungannya. Korelasi merupakan angka yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antar dua variable atau lebih. Arah dinyatakan dalam bentuk hubungan positif atau negative, sedangkan kuatnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi.

Statistik Inferensial

Pengertian Statistik Inferensial

        Statistik inferensial adalah teknik analisis data yang digunakan untuk menentukan sejauh mana kesamaan antara hasil yang diperoleh dari suatu sampel dengan hasil yang akan didapat pada populasi secara keseluruhan. Jadi statistik inferensial membantu peneliti untuk mencari tahu apakah hasil yang diperoleh dari suatu sampel dapat digeneralisasi pada populasi. Sejalan dengan pengertian statistik inferensial menurut Creswell, Muhammad Nisfiannoor berpendapat bahwa statistik inferensial adalah metode yang berhubungan dengan analisis data pada sampel untuk digunakan untuk penggeneralisasian pada populasi. Penggunaan statistic inferensial didasarkan pada peluang (probability) dan sampel yang dipilih secara acak (random).

Konsep statistik inferensial yaitu;

1.    Standard Error

       Peluang setiap sampel sangat identik dengan populasinya sangat kecil (nill) meskipun inferensi populasi didapat dari informasi sampel.Penerapan random sampling tidak menjamin karakteristik sampel sama persis dengan populasi. Variasi prediksi antara mean disebut sampling error.  

Analisis Jalur (Path Analysis)

BAB I

PENDAHULUAN

A.Latar Belakang

Analisis jalur (Path Analysis) merupakan pengembangan statistik regresi, sehingga analisis regresi dapat dikatakan sebagai bentuk khusus analisis jalur. Analisis jalur digunakan untuk melukiskan dan menguji model hubungan antar variabel yang berbentuk sebab akibat (Sugiyono: 2009).

Bagaimana sejarah perkembangan analisis jalur? Teknik analisis jalur, yang dikembangkan oleh Sewal Wright di tahun 1934, sebenarnya merupakan pengembangan korelasi yang diuraikan menjadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Lebih lanjut, analisis jalur mempunyai kedekatan dengan regresi berganda, atau dengan kata lain, regresi berganda merupakan bentuk khusus dari analisis jalur. Teknik ini juga dikenal sebagai modal sebab akibat (causing modeling).

Pengujian Validitas dan Reabilitas

 PENDAHULUAN

 LATAR BELAKANG

Perlu dibedakan antara hasil penelitian yang valid dan reliable dengan instrument yang valid dan reliabel. Hasil penelitian yang valid bila terdapat kesamaan antara data yang terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada objek yang diteliti. Kalau dalam objek berwarna merah, sedangkan data yang terkumpul memberikan data berwarna putih maka hasil penelitian tidak valid. Selanjutnya hasil penelitian yang reliabel, bila terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda. Kalau dalam objek kemarin berwarna merah, maka sekarang dan besok tetap berwarna merah.

            Instrument yang valid berarti alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data itu valid. valid berarti instrument tsb dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak diukur. Meteran yang valid dapat digunakan untuk mengukur panjang dengan teliti, karena meteran memang alat untuk mengukur panjang. Meteran tsb tidak valid jika digunakan untuk mengukur apa yang hendak dikukur.

Uji Hipotesis dengan Regresi Linier

REGRESI LINIER SEDERHANA

1.         Hubungan Antarvariabel

Hubungan antarvariabel dapat berupa hubungan linier ataupun hubungan tidak linier. Misalnya, berat badan laki-laki  dewasa sampai pada taraf tertentu bergantung pada tinggi badan, keliling lingkaran bergantung pada diameternya, dan tekanan gas bergantung pada suhu dan volumenya. Hubungan-hubungan itu bila dinyatakan dalam bentuk matematis akan memberikan persamaan-persamaaan tertentu.

Untuk dua variable, hubungan liniernya dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan linier, yaitu:

                              y= a+bx

Keterangan :

Y, X = variabel

a, b  = bilangan konstan (konstanta)

Hubungan antara dua variabel pada persamaan linier jika digambarkan secara grafis (scatter diagram), semua nilai Y dan X akan berada pada suatu garis lurus. Dalam ilmu ekonomi, garis itu disebut garis regresi.

Karena antara Y dan X memiliki hubungan, maka nilai  X dapat digunakan untuk menduga atau meramal nilai Y. Dalam hal ini, X disebut variabel bebas, yaitu variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel lain.

Konsep Dasar Pengujian Hipotesis

BAB I

Pendahuluan

1.1   Latar belakang

Dalam kehidupan sehari-hari, sering kita jumpai banyak hal yang dapat kita deskripsikan dalam bentuk data. Informasi data yang diperoleh tentunya harus diolah terlebih dahulu menjadi sebuah data yang mudah dibaca dan dianalisa. Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara-cara pengolahan data.

Untuk meperoleh data-data tersebut, diperlukan adanya suatu penelitian. Penelitian ini didapatkan melalui berbagai cara, dan juga berbagai langka-langkah pengujian dari para pengumpul data. Sebelum melakukan penelitian, kita akan menduga-duga terlebih dahulu terhadap apa yang kita ingin teliti. Pernyataan dugaan atau pernyataan sementara kita ini yang disebut hipotesis. Banyak sekali macam-macam konsep hipotesis ini, salah satunya jenis hipotesis. Terkadang dalam penelitian pun banyak sekali permasalahan-permasalahan dan juga kesalahan dalam melakukan penelitian. Seluruh yang akan dibahas dalam melakukan hipotesis penelitian akan dibahas dalam makalah ini beserta permasalah-permasalahan yang terjadi.

Populasi,Sampel beserta Contoh soal dan Pembahasannya

Bab 3

1.      Jelaskan apa yang dimaksud dengan :

a.       Populasi

b.      Sampel

c.       Teknik Random Sampling

       Sumber :  Sundayana, M.Pd,Drs. H. Rostina. 2014. Statistika Penelitian Pendidikan.

                            Bandung : Alfabeta, cv

            Apa perbedaan Populasi dan Sampel dalam Penelitian ?

            Jawab :

a.       Populasi ialah keseluruhan data mengenai sekelompok objek yang lengkap dan jelas yang mempunyai karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan. Populasi dalam setiap penelitian harus disebutkan secara jelas yaitu yang berkenaan dengan besarnya anggota populasi serta wilayah penelitian yang di cakup.

b.      Sampel ialah data pada suatu penelitian mungkin dilaksanakan secara sensus (pengumpulan data secara keseluruhan). Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimilik oleh populasi. Sampel yang baik harus dapat mewakili keseluruhan populasi dan hasil penelitian dapat diterapkan ke seluruh populasi.

Data itu apa ???

Statistika Dasar

Berbagai Macam Data penelitian

Data hasil dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang berbentuk kalimat, kata atau gambar. Sedangkan data kauntitatif dalah data yang berbentuk angka, atau data kualitatif yang di angkakan(scoring). Data kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu data diskrit dan data kontinum. Data diskrit adalah data yang diperoleh dari hasil menghitung atau membilang (bukan mengukur). Misalnya jumlah meja ada 20, jumlah orang ada 12 dsb. Data ini sering juga disebut dengan data nominal. Data Nominal biasaya diperoleh dari penelitiap yang bersifat eksploratif atau survey. Data Kontinu adalah data yang diperoleh dari hasil pengukuran. Data kontinum dapat dikelompokkan menjadi tiga yaitu :

a.       Data Ordinal

Data Ordinal adalah data yang berjenjang atau data yang berbentuk peringkat. Oleh karena itu, jarak antara satu data dengan data yang lain mungkin tidak sama. Juara I, II, III : Golongan I, II, III, IV . Data Ordinal biasanya makin kecil angkanya, maka semakin tinggi nilainya. Juara I lebih baik dari II; Eselon I , lebih tinggi dari II. Yang agak janggal adalah golongan I, mestinya lebih tinggi dari II. Data ordinal ini dapat dibentuk dari data interval atau rasio.

Kiat Umum Memilih Teknik Statsitik

Statistika Dasar

Pedoman Umum Memilih Teknik Statistik 

Terdapat bermacam-macam teknik statistik yang dapat digunakan dalam penelitian khususnya dalam pengujian hipotesis. Pedoman umum ini digunkan pada tabel 1.1. Teknik statistic mana yang akan digumakan untuk pengujian tergantung pada interaksi dua hala yaitu macam data yang akan di analisis dan bentuk hipotesisnya.

Seperti dalam jenis penelitian menurut “tingkat eksplanasinya” maka bentuk hipotesis ada tiga yaitu :

1.       Hipotesis Deskriptif

2.       Hipotesis Komparatif 

Yang dibagi lagi menjadi menjadi dua macam yaitu :

a.       Hipotesis dua sampel

b.      Hipotesis lebih dari dua sampel

Untuk masing-masing hipotesis koparatif dibagi menjadi dua yaitu :

a.       Sampel related (Berpasangan)

Contoh sampel yang berpasangan adalah sampel yang diberi pretest dan potest, atau sampel yang digununakan dalam penelitian yang eksperimen sebagai kelompok control dan kelompok eksperimen.  Jadi, anatar sampel yang diberi treatment (perlakuan) dan yang tidak diberi perlakuan adalah sampel yang related.

b.      Sampel Independen

Contoh sampel yang independen misalnya membandingkan antara prestasi kerja pegawai pria dan wanita.

3.       Hipotesis Asosiatif

Berikut ini diberikan contoh rumusan hipotesis dekriptif, komparatif dan asosiatif :

1.       Hipotesis Deskriptif

H₀ : Daya tahan lampu merk X = 500 jam

H_a : Daya tahan lampu merk X 500 jam

2.       Hipotesis Komparatif

H₀ : Daya tahan lampu merk X = merk Y

H_a : Daya tahan lampu merk X merk Y

3.       Hipotesis Asosiatif

H₀ : Tidak ada hubungan antara tegangan dan daya tahan lampu

H_a : Ada tidak ada hubungan antara tegangan dan daya tahan lampu

Untuk contoh hipotesis tersebut, datanya adalah data rasio (jam) teknik statistic yang digunakan adalah :

1.       Untuk Hipotesis Deskriptif statistiknya adalah t-test satu variabel (data interval,hipotesis deskriptif)

2.       Untuk Hipotesis komparatif juga pakai t-test (dua sampel independen) Data interval, hipotesis komparatif dua sampel independen.

3.       Untuk Hipotesis Asosiatif pakai Pesron Product Moment. Data Interval, hipotesis asosiatif atau hubungan.

What is Statistik?

Statistika Dasar 

"Talk about Statistika"-----> Penelitian dan Statistik

Apa itu Statistika? Di blog ini Saya akan berbagi informasi seluk beluk apa saja yang ada di statistika dan hubungannya dalam penelitian maupun dalam pendidikan. Okay, allesizamen please enjoy to read my blog .........

A. Asal Statistika
    
      Ilmu ini seusia dengan umur peradaban ini, di mana tradisi menghitung merupakan landasan utama dalam membangun peradaban. Semenjak peradaban Yunani ilmu hitung sudah diperkenalkan, dan menjadi alat utama dalam proses pengambilan keputusan. Fenomena ini bisa dilacak dalam tulisan filsof Yunani seperti Aristoteles, maupun Plato yang mengusulkan sistem pemilihan langsung terhadap pejabat publik di mana di kemudian hari dikenal dengan demokrasi langsung. Untuk menghitung siapa yang paling diterima oleh masyarakat dalam pemilihan tersebut maka aspek ilmu hitung menjadi dasar alat pembenar.
 
     Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah istilah dalam bahasa latin modern statisticum collegium (“dewan negara”) dan bahasa Italia statista (“negarawan” atau “politikus”).

     Penggunaan Statistika sudah dikenal sebelum abad 18, pada saat itu negara-negara Babilon, Mesir dan Roma mengeluarkan catatan tentang nama, usia, jenis kelamin, pekerjaan dan jumlah anggota keluarga. Kemudian pada tahun 1500, pemerintahan Inggris mengeluarkan catatan mingguan tentang kematian dan tahun 1662, dikembangkan catatan tentang kelahiran dan kematian. Baru pada tahun 1772 – 1791, G. Achenwall menggunakan istilah statistika sebagai kumpulan data tentang negara. Tahun 1791 – 1799, Dr .E.A.W Zimmesman mengenalkan kata statistika dalam bukunya Statistical Account of Scotland. Tahun 1981 – 1935 R. Fisher mengenalkan analisavarians dalam literatur statistiknya.

Ilmu hitung kemudian berkembang pesat lagi pada masa imperium Romawi. Angka angka yang disimbolkan dalam peradaban Yunani dikembangkan dengan symbol Romawi. Meski angka Romawi tidak praktis, dalam batas tertentu memberikan pengaruh yang luas bagi perkembangan ilmu hitung. Angka Romawi mampu memberikan lambing terhadap angka dalam jumlah yang lebih banyak dibandingkan dengan angka Yunani. Puncak peradaban ilmu hitung menjadi semakin cepat manakala tradisi Arab mengenalkan simbol angka yang sederhana dan fleksibel.Angka Arab mampu menyederhanakan simbol menjadi simbol yang mudah dimengerti dan dapat digunakan secara berulang secara mudah. Misal, untuk mengungkapkan angka 100, maka cukup hanya menggunakan 2 simbol saja yang sudah dipakai sebelumnya, demikian pula kalau harus menyebut angka 1 trilyun, angka yang dipakai tetap 1 dan 0, tinggal memperbanyak 0-nya saja. Sangat berbeda dengan angka Romawi, setiap perubahan persepuluhan harus dikenalkan simbol baru, yang kemudian tidak dijadikan basis pembuatan angka secara konsisten. 

Puncak peradaban ilmu hitung mengalami perkembangan yang sangat pesat, tatkala tradisi Arab memperkenalkan simbol baru angka 0. Angka ini seakan telah menjadi angka mu’jizat dalam sejarah peradaban ilmu hitung, sebab dengan ditemukannya angka 0, maka akan mempersingkat penulisan-penulisan yang berbasis ribuan sampai tak terhingga. Bayangkan bagaimana menulis simbol satu trilyun jika menggunakan symbol Romawi. Inilah salah satu sumbangan tradisi Islam dan Arab yang sering dilupakan oleh orang.

        Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah istilah dalam bahasa latin modern statisticum collegium (“dewan negara”) dan bahasa Italia statista (“negarawan” atau “politikus”).Gottfried Achenwall (1749) menggunakan Statistik dalam bahasa Jerman untuk pertama kalinya sebagai nama bagi kegiatan analisis data kenegaraan, dengan mengartikannya sebagai “ilmu tentang negara (state)”. Pada awal abad ke-19 telah terjadi pergeseran arti menjadi “ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data”. Sir John Sinclair memperkenalkan nama (Statistics) dan pengertian ini ke dalam bahasa Inggris.

         Pada abad ke-19 dan awal abad ke-20 statistika mulai banyak menggunakan bidang-bidang dalam matematika, terutama peluang. Cabang statistika yang pada saat ini sangat luas digunakan untuk mendukung metode ilmiah, statistika inferensi, dikembangkan pada paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher (peletak dasar statistika inferensi), Karl Pearson (metode regresi linear), dan William Sealey Gosset (meneliti problem sampel berukuran kecil). Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari astronomi hingga linguistika. Bidang-bidang ekonomi, biologi dan cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu gabungan seperti ekonometrika, biometrika (atau biostatistika), dan psikometrika.

           Jadi, statistika secara prinsip mula-mula hanya mengurus data yang dipakai lembaga-lembaga administratif dan pemerintahan. Pengumpulan data terus berlanjut, khususnya melalui sensus yang dilakukan secara teratur untuk memberi informasi kependudukan yang berubah setiap saat.Meskipun ada pihak yang menganggap statistika sebagai cabang dari matematika, tetapi sebagian pihak lainnya menganggap statistika sebagai bidang yang banyak terkait dengan matematika melihat dari sejarah dan aplikasinya.

• Asal Teori Peluang

         Teori probabilitas kemungkinan berakar pada upaya untuk menganalisis permainan kesempatan oleh Gerolamo Cardano pada abad keenam belas, dan Pierre de Fermat dan Blaise Pascal pada abad ketujuh belas (misalnya “masalah poin”). Christiaan Huygens menerbitkan sebuah buku tentang subjek di 1657.
    Awalnya, teori probabilitas terutama dianggap peristiwa diskrit, dan metode terutama kombinatorial. Akhirnya, pertimbangan analitis memaksa penggabungan variabel kontinyu ke dalam teori.
      Dalam teori probabilitas modern, pondasi yang diletakkan oleh Andrey Nikolaevich Kolmogorov. Kolmogorov dikombinasikan pengertian ruang sampel, yang diperkenalkan oleh Richard von Mises, dan mengukur teori dan disajikan sistem aksioma nya untuk teori probabilitas pada tahun 1933.

•  Perkembangan Ilmu Statistik Beberapa perkembangan ilmu statistik yang saya bagi dalam tiga tahap yaitu tahap I (awal), tahap II (pengembangan), dan tahap III (sekarang) :
     TAHAP AWAL  

         Braham Demoivre (1667-1754) mengembangkan teori galat atau kekeliruan (theory of   

         error)  : 

1. Tahun 1757, Thomas Simpson menyimpulkan bahwa terdapat suatu distribusi yang berlanjut (continues distribution) dari suatu variabel dalam suatu frekuensi yang banyak
2. Pierre Simon de Lacplace (1749-1827) mengembangkan konsep demoire dan Simpson ini lebih lanjut, dan menemukan distribusi normal,
3. Distribusi lain, yang tidak berupa kurva normal kemudian ditemukan oleh Francis Galton (1822-1911) dan Karl Pearson (1857-1936)
4. Karl Friedrich Gauss (1777-1855) kemudian mengembangkan teknik kuadrat terkecil (least square) simpangan baku, galat baku untuk rata-rata (the standard error of mean)

BAB III (Populasi, Sampel, dan Pengujian Normalitas Data)

Statistika Dasar 

BAB III 

POPULASI, SAMPEL, DAN PENGUJIAN 

NORMALITAS DATA 

A. Pengertian Populasi dan Sampel 

• Pengertian Populasi 

          Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian di tarik kesimpulannya.    

          Jadi, populasi bukan hanya untuk orang, tetapi juga objek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada objek ataupun subjek yang dipelajari, tatapi meliputi seluruh karakteristik/ sifat yang dimiliki oleh subjek atau objek yang diteliti. Contoh penerapannya, misalnya jika dilakukan penelitian di SD Negeri 144, maka sekolah ini mempunyai populasi yang bisa berupa jumlah subjek/orang dan karakteristik subjek/orang.

Contoh soal : 

Populasi untuk A= 20, B = 50, dan C = 30. Jadi, jumlah anggota populasi = 100.

Sedangkan besar anggota sampel = 80 sehingga berapakah besar masing-masing

sampel untuk A, B , dan C ? 

Penyelesaian : 

a.         Untuk      A (20/100) x 80 = 16 orang

B  (50/100) x 80 = 40 0rang

                        C (30/100) x 80 = 24 0rang  

• Pengertian Sampel 

          Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, miasalnya karena keterbatasan dana tenaga, dan waktu, maka peneliti dapat menngunakan sampel yang diambil dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sampel, kesimpulannya akan dapat diberlakukan untuk populasi,Untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus betul-betul respresentatif(mewakilli). 

Contoh Penerapan : 

Seorang petugas reparasi mobil mendapat pekerjaan memperbaiki 77 buah jam tangan yang mengalami kerusakan. Namun, petugas tersebut belum mengetahui kerusakan apa saja yang dialami, tetapi petugas memprediksi jam jam tersebut memiliki kerusakan serta kendala yang sama. Kemudian petugas tersebut membongkar 20 buah jam tangan untuk melihat kerusakan yang terjadi pada jam mengalami kerusakan yang sama ataupun tidak sebelum ia memperbaikinya. 

B. Teknik Sampling 

     Teknik Sampling adalah teknik pengambilan sampel. Untuk menentukan sampel dalam penelitian, terdapat berbagai teknik sampling yang digunakan. 

    Secara umum, teknik Sampling pada dasarnya dikelompokkan menjadi dua yaitu, Probability Sampling dan Nonprobability Sampling. Dapat dijelaskan sebagai berikut :

 

1. Probability Sampling 

    Probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama  bagi setiap unsur(anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. 

Teknik ini meliputi : 

• Simple Random Sampling 

          Simple Random Sampling (Sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasi   

          dilakukan secara acak tanpa memperlihatkan strata yang ada dalam populasi tersebut.