PENGERTIAN DAN FUNGSI DATA

Pengertian Dan Fungsi data
Data adalah bentuk jamak menurut datum. Data merupakan fakta-keterangan mengenai suatu hal, bisa berupa sesuatu yg punya makna. Data bisa diartika sebagai sesuatu yg diketahui atau yang dianggap atau asumsi.

Sesuatu yang diketahui umumnya didapat dari output pengamatan atau percobaan serta hal itu berkaitan menggunakan waktu dan tempat. Anggapan atau perkiraan merupakan suatu asumsi atau dugaan yg sifatnya masih sementara, sebagai akibatnya belum tentu benar. Oleh karena itu, anggapan atau perkiraan perlu dikaji kebenarannya.

Menurut Arikunto (2002), data adalah segala liputan dan nomor yg dapat dijadikan bahan buat menyusun suatu keterangan, sedangkan warta merupakan output pengolahan data yang dipakai buat suatu keperluan.

Jadi dapat disimpulkan, bahwa data merupakan sejumlah kabar yang dapat memberikan citra tentang suatu keadaan, atau perkara baik yang berbentuk nomor -nomor juga yang berbentuk kategori atau informasi.

Penggolongan Data
Sesuai menggunakan macam atau jenis variabel, maka data atau hasil pencatatannya jua memiliki jenis sebanyak variabel. Data bisa dibagi dalam grup eksklusif menurut kriteria yg menyertainya, contohnya menurut susunan, sifat, saat pengumpulan, dan asal pengambilan.

Pembagian data menurut susunannya:
Menurut susunannya, data dibagi atas data rambang atau tunggal dan data berkelompok.
Data Acak atau Data Tunggal
Data acak atau tunggal adalah data yang belum tersusun atau dikelompokkan ke pada kelas-kelas interval.
Contoh:
Data hasil oengukuran berat anak didik kelas IX (pada kg): 
35 37 39 47 39 32 34 45 50 39 

Data berkelompok
Data berkelompok adalah data yg telah tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval. Data grup disusun pada bentuk distribusi frekuensi atau tabel frekuensi.

Contoh:
Data nilai anak didik dan jumlah siswa yang memperoleh nilai tertentu buat mata pelajaran matematika kelas IX.
Nilai Turus Frekuensi
1 – dua III 3
3 – 4 IIIII 5
5 – 6 IIIII IIIII 10
7 – 8 IIIII IIIII IIIII 15
9 – 10 IIIII II 7

Data berkelompok ini terbagi menjadi: 
  • Data Kelompok Diskrit
  • Data yang diperolej dari hasil menghitung termasuk dalam data diskrit (jumlah anak, dll). 
  • Data kelompok kontinu
  • Sebuah data dinyatakan berkontribusi kontinu apabila data tersebut diukur dalam skala kontinu atau data yg didapat berdasarkan output mengukur. Contoh data konstan, yaitu: tinggi badan, berat badan, output belajar, motivasi belajar dan lain-lain. 

Pembagian data berdasarkan sifatnya
Menurut sifatnya, data dibagi atas data data kualitatid serta data kuantitatif.

Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yg nir berbentuk sapta. Data kualitatif berbentuk pernyataan verbal, simbol atau gambar.
Contoh: rona, jenis kelamin, status perkawinan, dll. 
Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang berbentuk sapta, atau data kualitatif yg diangkakan.
Contoh: tinggi, umur, jumlah, skor output belajar, temperatur, dll. 

Pembagian Data dari saat pengumpulannya
Menurut ketika pengumpulannya, data dibagi atas data terpola (time series) serta data cross section.

Data Berkala (Time series)
Data terpola adalah data yg terkumpul menurut waktu ke waktu buat memberikan citra perkembangan suatu aktivitas/fenomena.
contoh: data perkembangan harga 9 macam bahan utama selama 10 bulan terakhir yg dikumpulkan setiap bulan. 
Data Cross Section
Data cross section adalah data yang terkumpul dalam suatu ketika eksklusif buat menaruh gambaran perkembangan keadaan atau aktivitas dalam waktu itu.
Contoh:
Data sensus penduduk tahun 2000, data hasil UN murid SMA tahun 2012, dsb. 

Pembagian data menurut sumber pengambilannya
Menurut asal pengambilannya, data dapat dibedakan atas 2 jenis, yaitu data utama serta data sekunder.
Data Primer
Data utama merupakan data yg diperoleh atau dikumpulkan sang orang yg melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya. Data utama diklaim juga data asli atau data baru. 
Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan dari sumber-asal yang telah terdapat. Data itu umumnya diperoleh menurut perpustakaann atau laporan-laporan/dokumen peneliti yg terdahulu. Data sekunder dianggap juga data tersedia. 

Pembagian data menurut skala pengukurannya
Skala pengukuran adalah peraturan penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran. Menurut skala pengukurannya, data bisa dibedakan atas empat jenis, yaitu: data nominal, data ordinal, data interval, dan data rasio.

Data nominal
Data nominal adalah data yg diberikan pada objek atau kategori yg nir mendeskripsikan kedudukan objek atau kategori tadi terhadap objek atau kategori lainnya, tetapi hanya sekedar label atau kode saja. Data ini hanya mengelompokkan objek/kategori ke pada gerombolan eksklusif. Data nominal mempunyai ciri hanya dapat dibedakan antara satu dengan lainnya serta tidak sanggup diurutkan/dibandingkan. Data ini memiliki ciri, yakni: 
Kategori data bersifat saling tanggal (satu objek hanya masuk pada satu gerombolan saja). 
Kategori data tidak disusun secara logis 

Contoh data berskala nominal:
Warna rambut, jenis kelamin, etnis/suku, agama dan lain-lain.

Data Ordinal
Data ordinal adalah data yang penomoran objek atau kategorinya disusun dari besarnya, yaitu dari tingkat terendah ke taraf tertinggi atau sebaliknya menggunakan jarak/rentang yang tidak wajib sama. Data ini memiliki karakteristik seperti ciri data nominal ditambah satu ciri lagi, yaitu kategori data dapat disusun/diurutkan dari urutan logis serta sinkron dengan besarnya karakteristik yang dimiliki.
Contoh data berskala ordinal yaitu:
Tingkat pendidikan, golongan pegawai, kasta, dan lain-lain 
Data Interval
Data interval adalah data dengan objek/kategori yg dapat dibedakan antara data satu dengan lainnya, bisa diurutkan menurut suatu atribut serta memiliki jeda yg memberikan fakta tentang interval antara tiap objek/kategori sama. Besarnya interval bisa ditambah atau dikurangi. Data ini mempunyai karakteristik sama dengan karakteristik pada data ordinal ditambah satu karakteristik lagi, yaitu urutan kategori data memiliki jarak yang sama. Dalam data interval tidak memiliki nilai nol absolut.
Contoh data berskala interval yakni:
Temperatur, skor IQ, skor output belajar, dll 

Hasil pengukuran suhu (temperatur) memakai termometer yang dinyatakan pada ukuran derajat. Rentang temperatur antara 00 Celcius hingga 10 Celcius memiliki jarak yang sama dengan 10 Celcius hingga 20 Celcius. Oleh karena itu berlaku operasi matematik ( +, – ), contohnya 150 Celcius + 150 Celcius = 300 Celcius. Tetapi demikian nir dapat dinyatakan bahwa benda yg bersuhu 150 Celcius mempunyai berukuran panas separuhnya menurut benda yang bersuhu 300 Celcius. Demikian juga, nir dapat dikatakan bahwa benda dengan suhu 00 Celcius tidak mempunyai suhu sama sekali. Angka 00 Celcius mempunyai sifat nisbi (nir absolut). Artinya, bila diukur dengan memakai Termometer Fahrenheit diperoleh 00 Celcius = 320 Fahrenheit.

Kecerdasaran intelektual yang dinyatakan pada IQ. Rentang IQ 100 hingga 110 memiliki jarak yg sama dengan 110 hingga 120. Tetapi demikian tidak dapat dinyatakan orang yg memiliki IQ 150 tingkat kecerdasannya 1,lima kali menurut urang yang mempunyai IQ 100.


Data rasio
Data rasio adalah data yg memiliki sifat-sifat data nominal, data ordinal, dan data interval, dilengkapi dengan kepemilikan nilai atau titik nol absolut/absolut menggunakan makna empirik. Data rasio bisa dibagi atau dikali. Jadi, data rasio memiliki sifat; bisa dibedakan, diururkan, punya jeda, serta punya nol absolut.
Contoh data berskala rasio:
Umur, tinggi badan, berat, dll 

Data hasil pengukuran berat suatu benda yang dinyatakan pada gram memiliki semua sifat-sifat menjadi data interval. Benda yang beratnya 1 kg tidak selaras secara konkret menggunakan benda yg beratnya dua kg. Ukuran berat benda dapat diurutkan mulai berdasarkan yg terberat sampai yg terringan. Perbedaan antara benda yang beratnya 1 kg dengan 2 kg mempunyai rentang berat yang sama dengan perbedaan antara benda yg beratnya 2 kg dengan tiga kg. Angka 0 kg menampakan nir ada benda (berat) yg diukur. Benda yang beratnya dua kg dua kali lebih berat dibandingkan dengan benda yang beratnya 1 kg.

FUNGSI DATA
Fungsi data pada dasarnya: (1) untuk menciptakan keputusan, (dua) menjadi dasar suatu perencanaan, (3) sebagai indera pengendali terhadap pelaksanaan atau implementasi suatu aktivitas, dan (4) sebagai dasar evaluasi terhadap suatu aktivitas.

PENGERTIAN DAN FUNGSI DATA

Pengertian Dan Fungsi data
Data merupakan bentuk jamak berdasarkan datum. Data adalah warta-liputan mengenai suatu hal, dapat berupa sesuatu yang punya makna. Data dapat diartika menjadi sesuatu yang diketahui atau yg dipercaya atau asumsi.

Sesuatu yang diketahui umumnya didapat menurut hasil pengamatan atau percobaan dan hal itu berkaitan menggunakan ketika dan tempat. Anggapan atau perkiraan merupakan suatu perkiraan atau dugaan yg sifatnya masih sementara, sebagai akibatnya belum tentu sahih. Oleh karenanya, asumsi atau perkiraan perlu dikaji kebenarannya.

Menurut Arikunto (2002), data adalah segala liputan serta angka yang bisa dijadikan bahan untuk menyusun suatu kabar, sedangkan liputan merupakan hasil pengolahan data yg digunakan untuk suatu keperluan.

Jadi bisa disimpulkan, bahwa data adalah sejumlah berita yang bisa menaruh citra tentang suatu keadaan, atau masalah baik yang berbentuk angka-angka juga yang berbentuk kategori atau warta.

Penggolongan Data
Sesuai dengan macam atau jenis variabel, maka data atau hasil pencatatannya pula mempunyai jenis sebesar variabel. Data bisa dibagi dalam grup tertentu menurut kriteria yg menyertainya, contohnya berdasarkan susunan, sifat, saat pengumpulan, serta asal pengambilan.

Pembagian data berdasarkan susunannya:
Menurut susunannya, data dibagi atas data acak atau tunggal serta data berkelompok.
Data Acak atau Data Tunggal
Data acak atau tunggal merupakan data yg belum tersusun atau dikelompokkan ke pada kelas-kelas interval.
Contoh:
Data hasil oengukuran berat anak didik kelas IX (dalam kg): 
35 37 39 47 39 32 34 45 50 39 

Data berkelompok
Data berkelompok merupakan data yg telah tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval. Data gerombolan disusun dalam bentuk distribusi frekuensi atau tabel frekuensi.

Contoh:
Data nilai siswa dan jumlah murid yg memperoleh nilai tertentu untuk mata pelajaran matematika kelas IX.
Nilai Turus Frekuensi
1 – 2 III 3
3 – 4 IIIII 5
5 – 6 IIIII IIIII 10
7 – 8 IIIII IIIII IIIII 15
9 – 10 IIIII II 7

Data berkelompok ini terbagi sebagai: 
  • Data Kelompok Diskrit
  • Data yg diperolej dari output menghitung termasuk dalam data diskrit (jumlah anak, dll). 
  • Data kelompok kontinu
  • Sebuah data dinyatakan berkontribusi kontinu apabila data tadi diukur pada skala konstan atau data yang didapat berdasarkan output mengukur. Contoh data kontinu, yaitu: tinggi badan, berat badan, output belajar, motivasi belajar serta lain-lain. 

Pembagian data dari sifatnya
Menurut sifatnya, data dibagi atas data data kualitatid serta data kuantitatif.

Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk bilangan. Data kualitatif berbentuk pernyataan lisan, simbol atau gambar.
Contoh: rona, jenis kelamin, status perkawinan, dll. 
Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang berbentuk sapta, atau data kualitatif yg diangkakan.
Contoh: tinggi, umur, jumlah, skor output belajar, temperatur, dll. 

Pembagian Data dari ketika pengumpulannya
Menurut saat pengumpulannya, data dibagi atas data terencana (time series) dan data cross section.

Data Berkala (Time series)
Data berkala adalah data yg terkumpul dari ketika ke ketika buat menaruh gambaran perkembangan suatu kegiatan/fenomena.
contoh: data perkembangan harga 9 macam bahan utama selama 10 bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan. 
Data Cross Section
Data cross section adalah data yg terkumpul dalam suatu ketika eksklusif buat memberikan citra perkembangan keadaan atau aktivitas dalam ketika itu.
Contoh:
Data sensus penduduk tahun 2000, data hasil UN murid SMA tahun 2012, dsb. 

Pembagian data berdasarkan asal pengambilannya
Menurut sumber pengambilannya, data dapat dibedakan atas 2 jenis, yaitu data primer serta data sekunder.
Data Primer
Data utama adalah data yg diperoleh atau dikumpulkan sang orang yg melakukan penelitian atau yg bersangkutan yg memerlukannya. Data primer diklaim jua data asli atau data baru. 
Data Sekunder
Data sekunder merupakan data yang diperoleh atau dikumpulkan berdasarkan sumber-asal yg telah terdapat. Data itu umumnya diperoleh berdasarkan perpustakaann atau laporan-laporan/dokumen peneliti yg terdahulu. Data sekunder disebut jua data tersedia. 

Pembagian data dari skala pengukurannya
Skala pengukuran merupakan peraturan penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran. Menurut skala pengukurannya, data bisa dibedakan atas empat jenis, yaitu: data nominal, data ordinal, data interval, serta data rasio.

Data nominal
Data nominal adalah data yang diberikan dalam objek atau kategori yg tidak mendeskripsikan kedudukan objek atau kategori tersebut terhadap objek atau kategori lainnya, tetapi hanya sekedar label atau kode saja. Data ini hanya mengelompokkan objek/kategori ke dalam kelompok tertentu. Data nominal mempunyai karakteristik hanya bisa dibedakan antara satu menggunakan lainnya serta nir sanggup diurutkan/dibandingkan. Data ini memiliki karakteristik, yakni: 
Kategori data bersifat saling tanggal (satu objek hanya masuk dalam satu grup saja). 
Kategori data tidak disusun secara logis 

Contoh data berskala nominal:
Warna rambut, jenis kelamin, etnis/suku, kepercayaan dan lain-lain.

Data Ordinal
Data ordinal adalah data yg penomoran objek atau kategorinya disusun menurut besarnya, yaitu dari taraf terendah ke tingkat tertinggi atau sebaliknya dengan jarak/rentang yg tidak harus sama. Data ini mempunyai karakteristik seperti ciri data nominal ditambah satu karakteristik lagi, yaitu kategori data bisa disusun/diurutkan menurut urutan logis dan sinkron menggunakan besarnya ciri yang dimiliki.
Contoh data berskala ordinal yaitu:
Tingkat pendidikan, golongan pegawai, kasta, serta lain-lain 
Data Interval
Data interval merupakan data menggunakan objek/kategori yg dapat dibedakan antara data satu dengan lainnya, dapat diurutkan berdasarkan suatu atribut dan mempunyai jeda yang menaruh liputan mengenai interval antara tiap objek/kategori sama. Besarnya interval bisa ditambah atau dikurangi. Data ini memiliki karakteristik sama menggunakan ciri dalam data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu urutan kategori data mempunyai jarak yang sama. Dalam data interval tidak memiliki nilai nol mutlak.
Contoh data berskala interval yakni:
Temperatur, skor IQ, skor hasil belajar, dll 

Hasil pengukuran suhu (temperatur) menggunakan termometer yg dinyatakan pada ukuran derajat. Rentang temperatur antara 00 Celcius hingga 10 Celcius memiliki jeda yang sama dengan 10 Celcius hingga 20 Celcius. Oleh karenanya berlaku operasi matematik ( +, – ), misalnya 150 Celcius + 150 Celcius = 300 Celcius. Namun demikian nir dapat dinyatakan bahwa benda yg bersuhu 150 Celcius mempunyai berukuran panas separuhnya berdasarkan benda yg bersuhu 300 Celcius. Demikian pula, nir dapat dikatakan bahwa benda dengan suhu 00 Celcius tidak memiliki suhu sama sekali. Angka 00 Celcius mempunyai sifat relatif (tidak mutlak). Artinya, bila diukur dengan menggunakan Termometer Fahrenheit diperoleh 00 Celcius = 320 Fahrenheit.

Kecerdasaran intelektual yg dinyatakan pada IQ. Rentang IQ 100 hingga 110 memiliki jarak yg sama menggunakan 110 sampai 120. Namun demikian nir dapat dinyatakan orang yang memiliki IQ 150 taraf kecerdasannya 1,lima kali dari urang yang mempunyai IQ 100.


Data rasio
Data rasio adalah data yang mempunyai sifat-sifat data nominal, data ordinal, serta data interval, dilengkapi dengan kepemilikan nilai atau titik nol absolut/absolut menggunakan makna empirik. Data rasio dapat dibagi atau dikali. Jadi, data rasio mempunyai sifat; bisa dibedakan, diururkan, punya jarak, serta punya nol absolut.
Contoh data berskala rasio:
Umur, tinggi badan, berat, dll 

Data output pengukuran berat suatu benda yg dinyatakan dalam gr mempunyai seluruh sifat-sifat menjadi data interval. Benda yg beratnya 1 kg tidak sama secara nyata menggunakan benda yg beratnya 2 kg. Ukuran berat benda dapat diurutkan mulai menurut yg terberat hingga yg terringan. Perbedaan antara benda yg beratnya 1 kg menggunakan 2 kg mempunyai rentang berat yang sama dengan disparitas antara benda yg beratnya dua kg dengan 3 kg. Angka 0 kg memberitahuakn nir terdapat benda (berat) yg diukur. Benda yang beratnya dua kg dua kali lebih berat dibandingkan dengan benda yang beratnya 1 kg.

FUNGSI DATA
Fungsi data pada dasarnya: (1) untuk menciptakan keputusan, (2) sebagai dasar suatu perencanaan, (tiga) sebagai alat pengendali terhadap pelaksanaan atau implementasi suatu kegiatan, serta (4) menjadi dasar penilaian terhadap suatu kegiatan.

PENGERTIAN STATISTIK SOSIAL MENURUT AHLI

Pengertian Statistik Sosial Menurut Ahli
Kata Statistik asal dari bahasa latin yakni status yg berarti negara. Perkembangan awalnya statistik diartikan menjadi keterangan-kabar yang dibutuhkan sang negara serta berguna bagi negara itu sendiri. Dalam pengertian ini statistik hanya diartikan sangat terbatas yaitu sekumpulan data atau angka tentang kondisi penduduk 

Beberapa definisi statistik:
Menurut Croxton serta Cowden :
“ Statistik merupakan metode buat mengumpulkan, mengolah serta menyajikan serta menginterpretasikan data yg berwujud nomor ”

Menurut Anderson dan Bancroft:
“ Statistik adalah ilmu dan seni perkembangan dan metode paling efektif buat pengumpulan, pentabulasian, dan penginterpretasian data kuantitatif sedemikian rupa sehingga kemungkinan galat dalam kesimpulan dan perkiraan bisa diperkirakan dengan penggunaan penalaran induktif yg didasarkan dalam probabilitas atau teori peluang”

Menurut Sutrisno Hadi : 
“Statistik kegiatan ilmiah untuk mengumpulkan, menyusun, meringkas dan menyajikan data penyelidikan. Selanjutnya data diolah dan menarik kesimpulan secara teliti serta membuat keputusan yang logik dari output pengolahan data. (batasan generik)"

Statistik digunakam buat memilih angka-nomor pencatatan dari suatu insiden atau kasus tertentu (batasan khusus)

Menurut Sudjana :
“ Statistik merupakan pengetahuan yg herbi cara-cara pengumpulan data, pengolahan dan analisis dan penarikan konklusi menurut formasi data serta analisis yg dilakukan”

Menurut Steel dan Torrie :
“Statistik adalah metode yang menaruh cara-cara guna menilai ketidaktentuan dari penarikan konklusi yg bersifat induktif”.

Menurut Kirk W. Elifson :
“Statistics : A collection of numerical facts expressed in summarizing statements; method of dealing with data : a tool for collecting, organizing, and analyzing numerical facts or observations that are collected in accordance with a systematic plan”. 

Menurut J. Supranto :
Ada 2 pengertian statistik:
a). Dalam arti sempit statistik adalah data ringkasan yg berbentuk angka (kuantitatif)
b). Dalam arti luas statistik merupakan ilmu yg mengusut cara pengumpulan, penyajian dan analisis data dan cara penarikan kesimpulan secara generik dari output penelitian yang menyeluruh.

Menurut Djarwanto Ps.:
“Statistik merupakan kumpulan nomor -angka yg berhubungan dengan atau melukiskan suatu problem”.

Kesimpulan : Statistik adalah ilmu yg mempelajari seluk beluk data berkaitan menggunakan pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran serta penasrikan konklusi menurut data yg berbentuk angka-nomor . 

Inti / komponen kegiatatan statistik :
  • Data
  • Berkaitan dengan angka-angka
  • Kegiatan pengumpulan dan pengolahan data
  • Kegiatan analisis data 
  • Penarikan kesimpulan 
  • Membuat keputusan 
Apakah metode Statistik itu?
Metode statistik adalah ilmu pengetahuan yg mencakup segala metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan serta menganalisis data kuantitatif secara naratif. 

Fokus aktivitas adalah pengumpulan serta penataan data serta penggunaan pengukuran yang sifatnya menyederhanakan. 

Menurut Croxton serta Cowden definisi tersebut lebih menekankan pada teknik mengumpulkan, mengolah, menyederhanakan, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif buat memberikan pelukisan terhadap suatu peristiwa. Oleh sebab itu dinamakan metode statistik deskriptif. 

Selanjutnya Croxton serta Cowden memberi definisi statistik yang lebih luas yakni metode guna mengumpulkan, memasak, menyajikan, menganalisis dan menginterpretasi data yang berwujud nomor -nomor . 

Kata interpretasi bermakna penarikan kesimpulan menurut hasil analisis yang dilakukan atas dasar data kuantitatif yang terbatas. Artinya metode statistik tidak hanya menaruh teknik pengumpulan, pengolahan, penyajian serta analisis data semata melainkan jua memberikan teknik penarikan konklusi tetntang ciri populasi berdasarkan output pengukuran yang dilakukan terhadap sampel yg telah dipilih secara secara acak. 

Metode penarikan konklusi umum tadi sesungguhnya merupakan inti menurut statistik terkini yang kemudian terkenal menggunakan sebutan statistik inferensial.

Bidang kajian/ cakupan statistik naratif :
  • Distribusi frekuensi 
  • Penyajian grafik, bagan dan diagram 
  • Pengukuran kecenderungan sentral/ pemusatan (mean, median, modus) 
  • Pembagian distribusi (kuartil, desil, persentil) 
  • Variabilitas (range, mean deviasi, standar deviasi, Z score ) 
  • Angka indeks 
  • Time series (deret ketika atau data terjadwal) 
Bidang Kajian statistik Inferensial :
  • Probabilitas/ teori kemungkinan 
  • Distribusi teoritis 
  • Sampling serta distribusi sampling 
  • Studi perkiraan (penaksiran dalam taraf populasi ) 
  • Uji hipotesis 
  • Analisis korelasional dan uji signifikansi 
  • Analisis regresi buat peramalan. 
Berdasarkan bentuk distribusi parameternya statistik dibagi menjadi :
  • Statistik parametrik : bagian statistik di mana parameter populasi diketahui mengikuti distribusi normal dan mempunyai varians yang homogen. 
  • Statistik non parametrik : Jenis statistik pada mana parameter populasi tidak mengikuti distribusi normal atau distribusi bebas (free distribution) serta varians nir perlu homogen. 
Berdasarkan bidang atau ruang lingkup penggunaan statistik dibagi:
  • Statistik sosial 
  • Statistik pendidikan 
  • Statistik ekonomi 
  • Statistik perusahaan 
  • Statistik pertanian 
  • Statistik kesehatan 
  • Statistik psikologi 
  • Statistik kimia, hayati dan sebagainya 
Peran serta fungsi statistik dalam kegiatan riset

Menurut Guildford :
  • Statistik memungkinkan pencatatan paling eksak data penelitian 
  • Memberikan cara buat melakukan pengolahan data dalam bentuk nomor  
  • Memberikan arahan berpikir / tata kerja yang definit serta eksak 
  • Memberikan cara meringkas data dalam banyak sekali bentuk 
  • Sebagai dasar menarik konklusi 
  • Memberikan landasan buat melakukan ramalan (prediksi) 
  • Memungkinkan peneliti mampu menganalisis dan menjelaskan serta menguraikan karena akibat yang kompleks dan rumit. 
Mengapa perlu statistik?
Untuk menyebutkan interaksi antar variabel 
Untuk melakukan perkiraan serta melakukan perbandingan / komparasi 
Menyusun perencanaan dan membuat ramalan 
Mengatasi aneka macam perubahan 
Membuat keputusan secara lebih baik 
Menampilkan hasil penelitian serta analisis praktis pada berbagai bentuk 

Fungsi Statistik pada kegiatan simpel :
  • Bank data 
  • Alat quality control ( menyusun standar sekaligus supervisi) 
  • Alat pengumpulan, pengolahan dan analisis 
  • Pemecahan masalah dan pembuatan keputusan menjadi dasar kebijakan

PENGERTIAN STATISTIK SOSIAL MENURUT AHLI

Pengertian Statistik Sosial Menurut Ahli
Kata Statistik asal dari bahasa latin yakni status yang berarti negara. Perkembangan awalnya statistik diartikan sebagai kabar-informasi yg dibutuhkan sang negara serta bermanfaat bagi negara itu sendiri. Dalam pengertian ini statistik hanya diartikan sangat terbatas yaitu sekumpulan data atau nomor mengenai kondisi penduduk 

Beberapa definisi statistik:
Menurut Croxton serta Cowden :
“ Statistik adalah metode untuk mengumpulkan, memasak dan menyajikan dan menginterpretasikan data yang berwujud nomor ”

Menurut Anderson serta Bancroft:
“ Statistik adalah ilmu serta seni perkembangan serta metode paling efektif buat pengumpulan, pentabulasian, dan penginterpretasian data kuantitatif sedemikian rupa sehingga kemungkinan salah pada kesimpulan serta estimasi dapat diperkirakan menggunakan penggunaan penalaran induktif yg didasarkan pada probabilitas atau teori peluang”

Menurut Sutrisno Hadi : 
“Statistik aktivitas ilmiah untuk mengumpulkan, menyusun, meringkas dan menyajikan data penyelidikan. Selanjutnya data diolah dan menarik kesimpulan secara teliti dan menciptakan keputusan yg logik berdasarkan hasil pengolahan data. (batasan umum)"

Statistik digunakam buat memilih nomor -nomor pencatatan dari suatu insiden atau kasus eksklusif (batasan khusus)

Menurut Sudjana :
“ Statistik adalah pengetahuan yg berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan dan analisis dan penarikan konklusi menurut deretan data dan analisis yg dilakukan”

Menurut Steel serta Torrie :
“Statistik merupakan metode yg menaruh cara-cara guna menilai ketidaktentuan dari penarikan konklusi yg bersifat induktif”.

Menurut Kirk W. Elifson :
“Statistics : A collection of numerical facts expressed in summarizing statements; method of dealing with data : a tool for collecting, organizing, and analyzing numerical facts or observations that are collected in accordance with a systematic plan”. 

Menurut J. Supranto :
Ada 2 pengertian statistik:
a). Dalam arti sempit statistik adalah data ringkasan yg berbentuk angka (kuantitatif)
b). Dalam arti luas statistik merupakan ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, penyajian serta analisis data serta cara penarikan konklusi secara generik menurut output penelitian yang menyeluruh.

Menurut Djarwanto Ps.:
“Statistik adalah perpaduan nomor -nomor yang berhubungan dengan atau melukiskan suatu masalah”.

Kesimpulan : Statistik merupakan ilmu yg mengusut seluk beluk data berkaitan menggunakan pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran serta penasrikan konklusi menurut data yang berbentuk nomor -nomor . 

Inti / komponen kegiatatan statistik :
  • Data
  • Berkaitan menggunakan angka-angka
  • Kegiatan pengumpulan serta pengolahan data
  • Kegiatan analisis data 
  • Penarikan kesimpulan 
  • Membuat keputusan 
Apakah metode Statistik itu?
Metode statistik adalah ilmu pengetahuan yang meliputi segala metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan serta menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. 

Fokus aktivitas adalah pengumpulan serta penataan data dan penggunaan pengukuran yg sifatnya menyederhanakan. 

Menurut Croxton serta Cowden definisi tersebut lebih menekankan pada teknik mengumpulkan, memasak, menyederhanakan, menyajikan serta menganalisis data kuantitatif secara deskriptif buat menaruh pelukisan terhadap suatu peristiwa. Oleh sebab itu dinamakan metode statistik naratif. 

Selanjutnya Croxton serta Cowden memberi definisi statistik yg lebih luas yakni metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisis serta menginterpretasi data yang berwujud nomor -nomor . 

Kata interpretasi bermakna penarikan konklusi berdasarkan output analisis yang dilakukan atas dasar data kuantitatif yang terbatas. Artinya metode statistik nir hanya memberikan teknik pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data semata melainkan pula menaruh teknik penarikan kesimpulan tetntang karakteristik populasi dari output pengukuran yang dilakukan terhadap sampel yg telah dipilih secara random. 

Metode penarikan kesimpulan generik tadi sesungguhnya adalah inti dari statistik terbaru yang lalu populer menggunakan sebutan statistik inferensial.

Bidang kajian/ cakupan statistik deskriptif :
  • Distribusi frekuensi 
  • Penyajian grafik, bagan dan diagram 
  • Pengukuran kecenderungan sentral/ pemusatan (mean, median, modus) 
  • Pembagian distribusi (kuartil, desil, persentil) 
  • Variabilitas (range, mean deviasi, baku deviasi, Z score ) 
  • Angka indeks 
  • Time series (deret ketika atau data terpola) 
Bidang Kajian statistik Inferensial :
  • Probabilitas/ teori kemungkinan 
  • Distribusi teoritis 
  • Sampling serta distribusi sampling 
  • Studi estimasi (penaksiran pada tingkat populasi ) 
  • Uji hipotesis 
  • Analisis korelasional serta uji signifikansi 
  • Analisis regresi buat peramalan. 
Berdasarkan bentuk distribusi parameternya statistik dibagi menjadi :
  • Statistik parametrik : bagian statistik di mana parameter populasi diketahui mengikuti distribusi normal serta mempunyai varians yang homogen. 
  • Statistik non parametrik : Jenis statistik di mana parameter populasi nir mengikuti distribusi normal atau distribusi bebas (free distribution) serta varians nir perlu sejenis. 
Berdasarkan bidang atau ruang lingkup penggunaan statistik dibagi:
  • Statistik sosial 
  • Statistik pendidikan 
  • Statistik ekonomi 
  • Statistik perusahaan 
  • Statistik pertanian 
  • Statistik kesehatan 
  • Statistik psikologi 
  • Statistik kimia, hayati dan sebagainya 
Peran serta fungsi statistik pada kegiatan riset

Menurut Guildford :
  • Statistik memungkinkan pencatatan paling eksak data penelitian 
  • Memberikan cara buat melakukan pengolahan data pada bentuk angka 
  • Memberikan arahan berpikir / tata kerja yg definit dan eksak 
  • Memberikan cara meringkas data dalam aneka macam bentuk 
  • Sebagai dasar menarik kesimpulan 
  • Memberikan landasan buat melakukan ramalan (prediksi) 
  • Memungkinkan peneliti sanggup menganalisis dan menyebutkan dan menguraikan karena akibat yang kompleks serta rumit. 
Mengapa perlu statistik?
Untuk mengungkapkan hubungan antar variabel 
Untuk melakukan perkiraan serta melakukan perbandingan / komparasi 
Menyusun perencanaan serta membuat ramalan 
Mengatasi berbagai perubahan 
Membuat keputusan secara lebih baik 
Menampilkan hasil penelitian dan analisis mudah pada banyak sekali bentuk 

Fungsi Statistik dalam kegiatan simpel :
  • Bank data 
  • Alat quality control ( menyusun standar sekaligus pengawasan) 
  • Alat pengumpulan, pengolahan dan analisis 
  • Pemecahan perkara serta pembuatan keputusan menjadi dasar kebijakan

PENGERTIAN DEFINISI METODE KUANTITATIF

Pengertian, Definisi Metode Kuantitatif
Menurut Sugiono (2008), metode kuantitatif adalah pendekatan ilmiah yg memandang suatu empiris itu dapat diklasifikasikan,konkrit,teramati serta terukur,hubungan variabelnya bersifat sebab dampak dimana data penelitiannya berupa angka-angka serta analisisnya memakai statistik.

Pendekatan Analisis Kuantitatif
Pendekatan analisis kuantitatif terdiri atas perumusan masatah, menyusun model, mendapatkan data, mencari solusi, menguji solusi, menganalisis hasil, serta menginterprestasikan hasil 

Pemilihan Metode Kuantitatif
Metode dipilih sinkron menggunakan tujuan penelitian, setiap peneliti perlu mengidenitifikasi apakah data yang dimiliki memenuhi asumsi dasar yang harus dipenuhi setiap teknik, tahapan awal merupakan metakukan seleksi (screening) data, yakni mengenali prilaku data,ada atau tidaknya nilai ekstrem (outliers), lengkap tidaknya data, dan desknpsi secara statistik menurut data yg dimiliki.

Format penelitian kuantitatif pada ilmu sosial tergantung pada perseteruan serta tujuan penelitian itu sendiri. Ada 2 format penelitian kuantitatif berdasarkan paradigma mayoritas pada metodologi penelitian kuantitatif yaitu format deskriptif serta format eksplanasi. Kedua format ini dijelaskan menjadi berikut

Gambar; Format Penelitian Kuantitatif
Sumber; Bungin (2008)

Metode Survei
Metode ini dipakai pada populasi yg luas dan menyebar,memungkinakan dilakukannya generalisasi suatu tanda-tanda sosial tertentu pada gejala sosial dengan populasi yang lebih besar .analisis yg muncul bukan perkara per masalah tetapi holistik populasi.

Metode Kasus
Metode perkara memusatkan diri dalam suatu unit eksklusif menurut berbagai variabel serta hanya memakai masalah eksklusif sebagai object penelitian,bersifat mendalam,serta bersifat kasuistik terhadap object pebelitian tersebut.

Metode Eksplanasi
Metode yang mengungkapkan suatu generalisasi sampel terhadap populasinya ,dimana memakai sampel serta hipotesis serta untuk menguji hipotesisnya memakai statistik inferensial.

Proses Penelitian Kuantitatif
Substansi proses penelitian kuantitatif menutut Bungin (2008) terdiri dari kegiatan yang berurutan menjadi berikut ;
1. Mengeksplorasi, perumusan, serta penentuan masatah yang akan diteliti
2. Mendesain model penelitian dan parameter penelitian
3. Mendesain instrumen pengumpulan data penelitian 
4. Melakukan pengumpulan data penelitian
5. Mengolah serta menganalisis data output penelitian 
6. Mendesain laporan output penelitian

Proses penelitian kuantitatif dimulai dengan kegiatan mengeksplorasi buat melihat permasaiahan yang akan sebagai perkara yang hendak diteliti. Kemudian merumuskan masaiah penetitian menggunakan jelas sebagai akibatnya terarah. Masatah pada penetitian kuatitatif masih bersifat ad interim serta akan berkembang sehabis peneliti berada dilapangan.dari rumusan masalah tersebut,dikumpulkan teori serta penelitian yang relevan buat digunakan membuat disain contoh penelitian dan parameter penelitian sekaligus menjadi dasar pembuatan hipĆ³tesis.agar suatu penelitian itu sempurna target serta menunjuk ke tujuan maka didisainlah instrumen buat pengumpulan data penelitian yang sebelumnya telah diuji bahwa instrumen tersebut valid dan reliabel buat dijadikan menjadi indera pengumpulan data. Setelah data terkumpul maka diolah serta dianalisis yang menunjuk dalam hipotesis yg sudah diajukan.analisis data memakai statistik baik berupa statistik diskriptif juga statistik infirensial tergantung dalam metode yg digunakan.hasil penelitian diuraikan dalam bentuk pembahasan yang kemudian disimpulkan dan dibuat saran.setelah itu didisain laporan output penelitian yg gampang buat dipahami sang orang lain.

Pengertian Teori
Menurut Sugiyono (2008 ), teori merupakan suatu kumpulan konsep (concept), definisi, proposisi serta variabel yg keterkaitan antara satu sama lain secara sistematis dan sudah digeneralisasikan, sehingga dapat menjelaskan serta mempredeksi kenyataan (kabar-fakta) eksklusif.

Peneliti bekerja atas dasar teori yang relevan. Sejauh teori yg digunakan merupakan baik dan sinkron menggunakan keadaan, maka peneliti akan berhasil menjelaskan kenyataan yg dimaksud. Suatu teori bermanfaat buat mendefinisikan suatu perkara yg didalamnya terdapat variabel-variabel tertentu,untuk mengartikan data dan fenomena-kenyataan yg ditemukan.

Sugiyono (2008), Teori adalah seperangkat konstruk (konsep), definisi, serta proposisi yang berfungsi buat melihat kenyataan secara sistematik, melalui spesifikasi interaksi antar variabel, sehingga bisa bermanfaat buat menjetaskan serta meramalkan kenyataan.suatu teori akan memperoleh arti penting, bifa ia lebih poly dapat melukiskan, serta meramalkan tanda-tanda yg terdapat. Mark 1963, dalam (Sugioyono, 2008), membedakan adanya 3 macam teori. Ketiga macam teori yang dimaksud ini berhubungan dengan data realitas, dan dibedakan menjadi berikut ;
1. Teori deduktif; memberi informasi yang dimulai berdasarkan suatu asumsi atau pikiran spekulatif tertentu ke arah data yg akan diterangkan.
2. Teori induktif, cara memberitahuakn adatah berdasarkan data ke arah teori..
3. Teori fungsional; datam hal ini tampak suatu hubungan efek antar data serta perkiraan teoritis, data mempengaruhi pembentukan teori serta pembentukan teori balik mempengaruhi data.

Selanjutnya Hoy & Miskel (2001) pada Huda (2007), mengemukakan bahwa komponen teori itu meliputi konsep serta asumsi. Konsep adalah kata yang bersifat abstrak dan bermakna generalisasi. Sedangkan asumsi merupakan pernyataan diterima kebenarannya tanpa verifikasi. Setiap teori akan mengalami perkembangan, dan perkembangan itu terjadi apabila teori telah nir relevan dan kurang berfungsi lagi buat mengatasi masalah.

Semua penelitian bersifat ilmiah, sang karenanya seluruh peneliti harus berbekal teori. Dalam penelitian kuantitatif teori yang digunakan wajib telah kentara, karena teori disini akan berfungsi buat memperjelas masatah yg diteliti, menjadi dasar buat merumuskan hipotesis, dan menjadi referensi buat menyususn instrumen penelitian. Oleh karenanya landasan teori dalam proposal penelitian kuantitatif harus telah kentara teori apa yg akan dipakai.

Agar teori bisa dipahami menggunakan lebih baik, maka perlu dipaparkan masing-masing komponen teori menjadi berikut ;

Konsep
Konsep adalah sejumlah ciri yg berkaitan menggunakan suatu obyek atau standar yang generik atas obyek tadi. Menurut Bungin (2008), konsep adatah generalisasi berdasarkan sekelompok fenomena yang sama. Konsep dibangun menurut teori-teori yang dipakai buat menjetaskan variabet-variabet yang akan diteliti dan memiliki tingkat generalisasi yg tidak selaras satu menggunakan lainnya. Konsep harus merupakan atribut banyak sekali kecenderungan berdasarkan kenyataan yg tidak sama. 

Setiap penelitian kuantitatif dimulai menggunakan menjelaskan konsep penelitian yg dipakai, lantaran konsep penelitian ini adalah kerangka acuan peneliti didalam mendesain penelitian. Konsep pula dibangun agar masyarakat akademik atau warga ilmiah maupun konsumen atau pembaca laporan penelitian memahami apa yang dimaksud menggunakan pengertian variabel, indikator, parameter, maupun skala pengukuran yg dimaksud peneliti didalam penelitiannya.

Dalam mendesaian konsep penelitian, yang terpenting pula bagi peneliti wajib mendesain konsep hubungan antar variabel-variabel penelitiannya. Lantaran itu peneliti wajib menentukan pilihan sebenamya berdasarkan interaksi antar variabel­variabel itu. Disamping mengonsepsi hubungan antar variabel-variabel penelitian, perlu jua sebuah variabel didesain menurut apa yg diinginkan oleh peneliti pada penelitiannya.

Selain mendesain variabel dan interaksi variabel-variabel penelitian, maka berikutnya pene(iti jua harus mendesain konsep penelitian serta konsep operasional. Konsep penelitian dirancang buat memberi batasan pemahaman terhadap variabel penelitian, sedangkan konsep operasional dimuat buat membatasi parameter atau indikator yg diinginkan peneliti pada penelitian,sebagai akibatnya apapun variabel penelitian, semuanya hanya muncul berdasarkan konsep tadi.

Variabel
Burhan Bungin ( 2008), mendefinisikan bahwa variabel berasal berdasarkan bahasa Inggris variable yang berarti faktor nir permanen atau berubah-ubah. Namun bahasa Indonesia kontemporer telah terbiasa memakai kata variabel ini menggunakan pengertian yg lebih sempurna disebut bervariasi. Dengan demikian variabel adalah fenomena yang bervariasi dalam bentuk, kualitas, kuantitas, mutu baku dan sebagainya.

Penjelasan-penjetasan tentang variabel sangat bervariasi sebagaitnana bervariasinya variabel itu sendiri. Dalam pengertian yg lebih konkret variabel itu sendiri merupakan konsep dalam bentuk konret atau konsep operasionai, penerangan semacam ini adalah tergantung juga dalam jenis penetitian yg dilakukan. Dalam penelitian kebijakan sosial, konsep dan variabel dibedakan berdasarkan sifat kompleksnya. Konsep umumnya digunakan dalam mendeskripsikan segala variabel yang abstrak dan kompleks, sedangkan variabel diartikan sebagai konsep yang lebih konkret serta acuan-acuannya lebih nyata.

Fungsi variabel dapat dibedakan berdasarkan jenis serta macamnya, variabel bisa dibedakan sebagai 7 (Solimun, 2003), yaitu :

(1) . Dependent variable (variabel tergantung)
Suatu variabel yg menjadi sentra perhatian penefiti (tercakup pada hipotesis penelitian), yg keragamannya dipengaruhi / tergantung ! Dipengacuhi oleh variabel lainnya.

(2). Independent variable (variabel bebas)
Suatu variabel yg menjadi pusat perttatian peneliti, yang keragamanrrya mempakan syarat yg ingin diselidiki 1 diteliti I dikaji dan mempengaruhi variabel tergantung.

(tiga). Intervene variable (variabel antara)
Adalah variabel yang bersifat menjadi mediator (wahana) menurut hubungan variable bebas ke variabel tergantung. Sifatnya dapat memperlemah atau memperkuat pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung.

(4). Moderator variable
Adalah variabel yang bersifat memperkuat atau memperlemah imbas variable bebas terhadap variabel tergantung.

(5). Confounding variabel ( variabet pembaur )
Variabel yang tidak menjadi pusat perhatian peneliti (tidak tercakup dalam hipotesis penelitian), namun ada dalam penelitian serta berpengaruh .terhadap variabel tergantung serta dampak tersebut mencampuri atau berbaur menggunakan variable bebas.

(6). Control vuriable (Variabel kendali)
Adalah variabel pembaur yg bisa dikendalikan dalam ketika riset desain. Pengendalian ini umumnya ditakukan dengan cara eblusi (mengeluarkan obyek yg tidak memenuhi kriteria) dan inklusi (membuahkan obyek yg memenuhi kriteria buat diikutkan pada sample penelitian), atau menggunakan blocking yaitu mengelompokkan obyek penelitian sebagai gerombolan -grup yg reiatif sejenis.

(7). Concomitunt variable (variable penyerta)
Adatah variabel pembaur yg tidak dapat dikendalikan pada saat riset desain. Variabel ini tidak dapat dikendalikan sebagai akibatnya permanen menyertai (terikut) daiam proses penelitian, menggunakan konsekuensi data haruss diamati dan imbas baumya wajib dieliminir.

Proposisi
Proposisi, berdasarkan Emory dan Cooper (1996) pada Huda (2007), adalah suatu peryataan mengenai konsep-konsep yang dapat dievaluasi sahih atau salah melalui suatu kenyataan yg diamati. Misalnya, makin siang mahasis;wa belajar, maka makin kecil kemampuan mereka pada menyerap isi pelajaran. Pemyataan ini merupakan sebuah proposisi. Bilamana suatu proposisi dirumuskan buat diuji secara empiris , maka proposisi tersebut diklaim hipotetis, hipotetis bersifat ad interim atau dugaan sementara.

Hipotesis
Sugiyono (2002),Hipotesis adalah pernyataan sementara menurut rumusan masalah yg perlu dibuktikan sahih atau tidak. Jawaban yg diberikan baru berdasarkan dalam teori yang relevan belum berdasarkan dalam fakta realitas pada kenyataannya (empirical verivication).

Menurut Nazir ( 2005 ; 151), mendefinisikan hiprAesis tidak lain dari jawaban sementara terhadap perkara penelitian, yang kebenarannya harus diuji secara realitas. Hipotesis menyatakan interaksi apa yg kita cari atau yang ingin kita pelajari. Hipotesis adalah pemyataan yg diterima secara ad interim sebagai suatu kebenaran sebagaimana adanya, dalam saat kenyataan dikenai dan adalah dasar kerja serta pedoman pada verifikasi. Hipotesis merupakan informasi sementara menurut hubungan fenomena-fenomena yg kompleks,.

Dalam penelitian kuantitatif, ada pembagian jenis hipotesis (Bungin;2008) mencakup; 

(1 ). Hipotesis nol (Ho) 
Hipotesis nol diklaim dengan hipotesis statistik yaitu hipotesis yang diuji dengan statistik.

(2) Hipotesis altematif (H1)
Hipotesis alternative pula disebutt sebagai hipotesis kerja atau hipotesis penelitian.

Untuk menguji hipotesis pilihlah uji statistik yg modelnya paling mendekati perkiraan atau persyaratan yg memperbotehkan penggunaan uji tadi dengan mempertmbangkan jenis data dan skala pengukuran data yang digunakan.selanjutnya tentukan taraf signifikansi dan besar sampel penelitian,hitunglah harga uji statistiknya dengan memakai sampel-sampelnya. .ambil keputusaan dan konklusi : apakah Ho diterima atau ditolak, dari tingkat signifikansi eksklusif.

Populasi serta Sampel
Populasi adalah holistik obyek penelitian yg menjadi sumber data penelitian.dalam peneiitian yang biasa dilakukan, sering peneliti dihadapkan pada keterbatasan waktu, porto dan tenaga buat mengumpulkan warta menurut obyek yg diamati. Oleh karena itu sering sekali peneliti hanya mengambil sebagian saja berdasarkan obyek telitian. Kelompok induk akbar tersebtrt dianggap populasi serta sub gerombolan menurut anggota populasi dianggap dengan sampel (Bungin;2008).

Pada umumnya penelitian yg dilakukan oleh para peneliti hanya menurut pada sampel. Penelitian yg menurut kepada sampel ini mempunyai keuntugan-laba misalnya : dapat berhemat biaya (reduced cost), menghemat waktu (time save), menghemat tenaga (energy suve), infomasi yg diperoleh lebih teliti (greater accuracy) karena elemen yg diamati lebih sedikit. Oleh karena hasil penelitian bertujuan buat digeneralisasikan bagai populasinya, maka penarikan sampel wajib dilakukan dengan metoda yg benar, seperti: 
(1) memberikan gambaran yg dapat dipercaya terhadap populasi yang diteliti, 
(dua) memiliki taraf presisi tertentu / standar penyimpangan, 
(3) sederhana sebagai akibatnya mudah dilaksanak.an, 
(4) dapat memberikan kabar yang sebesar mungkin menggunakan waktu serta porto yang serendah mungkin (Djarwanto,pada Huda 2007).

Sampel dari berdasarkan kata Inggris sample, yang artinya model, comotan atau mencomot, yaitu mengambii sebagian saja berdasarkan yang poly. Setanjutnya dalam pembicaraan ini istilah sample dalam bahasa Inggris pada-Indonesiakan sebagai sampel, serta sampling menjadi sampling.

Menetapkan Popalasi
Sebelum memutuskan akbar sampel (atau banyaknya data subyek yg di sampel), terlebih dahulu harus ditetapkan populasinya, yaitu gerombolan apa yang diminati pada penelitian itu, atau gerombolan yg akan dikenakan atau diterapi hasil berdasarkan penelitihannya. 

Populasi yg diminati buat . Dijadikan fokus atau perhatian penelitian (yang hanya diambil sampelnya saja) disebut populasi sasaran atau populasi sasaran (target population). Menemukan populasi sasaran ini kadang-kadang sukar, sedangkan yang diperoleh bukan sasarannya tetapi apa adanya yg bisa ditemukan, atau yang bisa dihitung, yang output berdasarkan penelitiannya akan diterapkan dalam poputasi yang ditemukan itu. Populasi ini disebut populasi yang bisa diambil (accessible population) atau populasi yg dapat diakses.

Semakin diperkecil atau dipersempit populasinya, maka penelitian yg dilakukan semakin menghemat ketika, energi, serta mungkin jua biaya -porto lainnya, tetapi memperkecil populasi berarti membatasi penggeneralisasiannya (generalizability).

Populasi dalam penelitian Pengaruh Orientasi wirausaha dan Orientasi pasar terhadap Keunggulan bersaing berkelanjutan dan Kinerja pemasaran, yg sebagai unit analisis merupakan usaha mini sektor perdagangan di kota Surabaya yg berdasarkan sensus ekonomi 2006 berjumlah 46.437 unit.

Penyampelan (Sampling)
Secara garis akbar terdapat dua gerombolan cara penyampelan (sampling), ialah random sampling (mencomot secara acak) clan non-random sampling (mencomot secara tidak rambang).

Dikatakan secara acak sampling, bila dari populasi itu peneliti merogoh siapa saja diantaranya tanpa memilih kriteria menurut subyek yang diambil, karena tiap orang anggota dalam populasi itu derajat dan kualifikasinya sama atau setara, atau tiada bedanya, menggunakan istilah lain "homogin". Jadi, bila tiap anggota atau subyek-subyek atau elemen elemen pada populasi itu memiliki kesamaan sifat, maka mereka masing-masing memiliki peluang atau kesempatan yang sama buat disampel. Mana saja atau siapa saja diambil, adalah sama.

Dikatakan non-random sampling, bila menurut populasi itu peneliti merogoh subyek - subyek atau siapa-siapa yg memenuhi karakteristik-karakteristik yg telah ditentukan terlebih dahulu. Jadi meskipun jadi anggota populasi, namun tidak memenuhi karakteristik atau karakteristik-ciri yang dipengaruhi, maka tidak dapat disampel. Mengapa demikian, hal ini berdasarkan atas ketentuan, bahwa yang disampel itulah yang dipercaya dapat mewakili atau representative bagi populasinya. Jadi, nir semua anggota memiliki kesempatan buat dicomot misalnya pada secara acak sampling.

Random sampling dibedakan menurut metodenya, ke dalam : 
1) Simple secara acak sampling (sampling rambang sederhana)
2) Stratified random sampling (sampling rambang disetratakan) 
3) Cluster random sampling (sampling acak kelompok)
4) Area Sampling (sampling area)
5) Two-stage secara acak sampling (sampling acak 2 tahap)

Non-random sampling dapat dibedakan dari metodenya, ke dalam : 
1) Systematic sampling (sampling sistematik)
2) Convenience sampling (sampling pekoleh)
3) Purpose sampling (sampling sengaja, sampling bertujuan) 
4) Quota sampliflg (sampling jatan, sampling kuota)

Random Sampling
Random sampling secara rinci dibedakan menurut metode-metodenya adalah sebagai berikut :

1) Simple Random Sampling (sampling rambang sederhana)
Kita arnbil sebagai model terlebih dahulu. Kita akan meneliti Pengaruh Orientasi wirausaha serta Orientasi pasar terhadap Keunggulan bersaing berkelanjutan dan Kinerja pemasaran, yang sebagai unit analisis adalah usaha kecil sektor perdagangan di kota Surabaya yang menurut sensus ekonomi 2006 berjumlah 46.437 unit. Jika simple secara acak sampling akan dilakukan, maka semua usaha mini itu wajib mempunyai kecenderungan ciri, misalnya pekerjaan yg dilakukan sama, semuanya berumur antara 40-50 tahun, pendapatannya setara,sebagai akibatnya tiap usaha mini itu mempunyai kesempatan yg sama dan berhak untuk disampel. Bagaimana cara menentukan 464 dari 46.437 bisnis kecil itu? Ada bermacam macam cara : yg paling mudah adalah secara acak, mana saja bisa dipilih, seperti menggulung kertas berisi nama-nama (atau nomer), atau menggunakan dadu untuk memilih nomer, cara permainan rolet,undi (fishbowl draw), memakai nomor acak lewat donasi komputer, clan sebagainya. Tetapi, terdapat baiknya apabila cara menentukan itu berdasar anggaran. Misalnya, memakai tabel nomer acak yg umumnya masih ada pada buku-kitab statistik, yg memuat nomor -nomor demikian poly, tetapi tidak teratur atau tidak terdapat pola susunannya, ialah angka-nomor itu tersebar sedemikian rupa serta hanya dimuat pada kolom-kolom saja.

Sampel rambang sederhana tidak bisa digunakan, jika peneliti ingin memastikan bahwa pada populasi itu ada sub-class yg perlu diwakili dalam sampel yg besarnya seimbang menggunakan yang terdapat dalam populasinya. Apabila demikian, maka harus dipakai stratified secara acak sampling yg dibicarakan berikut ini.

2) Strata Random Sampling (sampel acak berstrata)
Misalnya, Pengaruh Orientasi wirausaha dan Orientasi pasar terhadap Keunggulan bersaing berkelanjutan dan Kinerja pemasaran, yg menjadi unit analisis merupakan usaha kecil sektor perdagangan di kota Surabaya yg berdasarkan sensus ekonomi 2006 berjumlah 46.437 uni. Di dalam usaha kecil itu terdapat 10.000 orang pegawai negeri terdiri atas 3 golongan, adalah gol. I, gol. II, dan gol. III. Go1 I sebesar 50 orang (5O%), gol. II sebesar 30 orang (30%), serta gol. III sebanyak 20 orang (20%). Apabila sampelnya ditetapkan sebesar 20 menurut 100 orang pegawai negeri di lembaga itu, maka pada sampel itu banyaknya masing -masing golongan harus seimbang sama menggunakan dalam populasi Gol. 1 sebanyak 10 orang (50%), gol. II sebesar 6 orang (30%), serta gol. III sebanyak 4 orang (20%). Cara rnenentukan siapa-siapa yg disampel menurut masing-masing tingkatan golongan dilakukan secara acak (random) seperti yg dibicarakan pada simple secara acak sampling.

3) Cluster Random Sampling (Sampling Acak Kelompok)
Metode cluster random sampling digunakan, bila pada poputasi sutit buat diidentiifikasi secara individual, melainkan hanya bisa diidentifikasi secara grup (cluster). Satuan-satuan dalam populasi itu, yang disetaut unit of analysis atau element of the population, memang merupakan kelompok. Jadi, subyek-subyek atau elemen-elemen pada populasi terdiri atas grup-gerombolan . Misalnya kefompok petani, grup studi, grup seniman, kelompok klompencapir, dan sebagainya. Misatnya di Jawa Timur ada 500 klompencapir. Dari 500 klompencdpir ini akan diteliti pendapatannya mengenai alam Jawa Timur. Setelah mempertimbangtcan banyak sekali faktor, maka diterapican besar sampal (atau berukuran sampel, sample size) yg representative artinya sebanyak 25 unit k:ompencapir. Menetapkan akbar sample 25 gerombolan klompencapir inilah yg disebut metode cluster secara acak sampling. Yang disampel bukan individu anggota ktompencapir, namun unit klompencapir-nya.

4) Area Sampling (Sampling area, atau sampling gugus)
Cara ini sarna dengan cluster sampling, namun diterapkan pada daerah geografi yang terdiri atas sub-area (area-area). Misalnya kabupaten Kuneng yg terdiri atas 50 kecarnatan akan diteliti karakteristik petaninya. Peneliti bisa merogoh 10 kecamatan menjadi sampel. Metode pengambilan 10 daerah kecamatan dad 50 daerah-wilayah kecamatan ini tidak disebut cluster sampling, melainkan area sampling.

5) Two stage random sampling (Sampling rambang dua termin)
Sample acak 2 lahap dilakukan sama misalnya sampel acak kelompak (klompencapir) atau sampel area tadi diatas ini, namun masih diteruskan.

Sesudah ketompok atau area yg disampel ditemukan, contohnya swerti yang tersebut diatas itu, yaitu sebanyak 25 klompencapir, maka menurut masinq­masing klompencapir yang sebanyak 25 itu, masih disampel lagi siapa-siapa secara individual yg mewakili kelompoknya. Jadi, dari 500 klompencapir diambil 25 saja, dan berdasarkan 25 klompencapir itu masing-masing diambil beberapa individu buat mewakili klompencapimya berdasarkan proporsinya, contohnya ditentukan 30%, maka yg klompencapimya beranggota sebanyal; 30 diarnbil 8 orang, yang sebesar 40 diambil 12 orang, clan yg hanya sebanyak 15 diambil 3 orang. Jika menurut yang sudah mewakili masing-masing klompeacapir masih akan diseleksi lagi beberapa orang buat mewakilinya, ini nar-lanya telah multi-stage sampling (sampling termin berganda).

Non Random Sampling
1) Systematic Sampling (Sampling Sistematik)
Dalam non-random sampling anggota atau elemen-elemen populasi nir memiliki kesempatan yang sama buat dicomot. Populasi yg demikian itu .

heterogen dan seharusnya diketahui sang peneliti, sehingga peneliti tidak menggunakan sampel secara secara acak (rambang). Cara non-secara acak sistematik dilakukan dengan terlebih dahulu peneliti mendata dengan memberi nomer dalam anggota populasi, kemudian secara sistematik tetapkan interval, dan nomer berapa yg akan diambil ke pada sampel. Misalnya ada 1000 orang anggota populasi. Masing-masing orang diberi nomer pada daftar. ,lika akan diambil 100 berdasarkan 1000 orang itu, dengan kata lain diambil I dari 10, atau 1/10. Secar'd sistematik ambillah nomor -nomor yang berjarak 10. Misalnya pertama kali diambii dengan mata tertutup kebetulan kena nomor 7. Maka sekarang ambillah nomor ­angka yang berjarak 10 dengan angka 7 serta seterusnya, yaitu nomor -nomor 7,17,27,37,47,57,67,77,87,97. Apabila secara kebetulan yg terambil ialah angka 2, maka 'i 0 orang yg disampel itu iaiah orang-orang yg nomemya 2,12,22,32,42,52,62,72,82, serta 92.

Jika berdasarkan 100 orang itu ditetapkan sampelnya sebesar 25 orang, dengan kata lain %, maka ambillah dari tiap empat orang itu 1, atau a;nbillah berdasarkan nomer­nomer itu berurutan berjarak 4. Misalnya buat memilih angka yg pertama secara secara acak menggunakan mata tertutup, anda mengambil nomor 9, maka yang diarnbil adalah angka-angka : 09, 13, 17,21,25,29,33,37, 41, 45, 49, 53, 57,61,65,69,73,77,81 ,F5,89,93,97,017 dan 05 (karena nir terdapat nomerl orang diatas 100 maka turun lagi ke angka paling bawah). Jadi yg disampel sebesar 25% atau sebanyak 25 orang itu adalah mereka yg diidentifikasi dengan nomer- nomer itu. Cara misalnya ini diklaim non-random sampling sistematik -dengatt awalan acak.

Cara sampel sistematik jua dapat dilakukan dalam menyampel penghlltli rumah-rumah yg sudah berurutan lokasinya. Misalnya diambil yg berdasarkan tempat tinggal ke tempat tinggal bersela tiga rumah, begitu seterusnya. Jadi, nisalnya terdapat penghuni 100 rumah akan diambil 25% berdasarkan rumah yg berpenghuni itu, bila tetak rumahnya sudah teratur, maka dapat diambil untuk sampel menurut tiap empat tempat tinggal satu saja, selanjutnya menggunakan satu demi satu yg bersela tiga rumah.

2) Convenience Sampling (Sampling pekoleh)
Dalam hal ini sama saja menggunakan yang telah disebutkan diatas, bahwa peneliti sudah mengetahui bahwa populasinya sedemikian rupa sehingga menggunakan random sampling tidak mungkin dilakukan. Meskipun demikian, juga karena buat mengidentifikasi satu per satu anggota populasi menghadapi kesulitan, maka yg paling enak (convenience, pekoleh) merupakan individul anggota populasi yg gampang ditemukan saja. Memang pada sampel yang non random ketepatan (accuracy) buat mencerminkan populasinya kurang akurat atau dapat menimbulkan bias. Tetapi apa boleh untuk, itulah yang bisa dilakukan lantaran populasinya nir homogin serta sulit buat diidentifikasi. Metode convenience sampling ini sama dengan yg disebut accidental sampling atau incidental Sampling.

3) Purposive Sampling (Sampling sengaja, sampling bertujuan)
Purposive sampling digunakan, apabila peneliti mempunyai judgment pribadi pada menentukan individu-individu yang disampel. La memandang bahwa individu-­individu tertentu saja yg dapat mewakili (representive), karena menurut pendapat peneliti merekalah-yaitu individu-individu yg dipilih itu yg mengerti tentang populasinya. Purposive sampling ini juga diklaim judgmental sampling, lantaran peneliti menggunakan pertimbangan pertimbangan menggunakan memasukkan unsur-unsur eksklusif yang dianggap (judged) bahwa dengan cara demikian dapat memperoleh warta yg sahih atau individu-individu yg disampel itu yang mencerminkan populasinya.

4) Quota Sampling (Sampling jatah, sampling kuota)
Sampling kuota dilakukan, apabila populasinya nir diketahui secara niscaya, baik tentang banyaknya maupun banyak sekali karakteristik yang menciptakan homogin, maka ditetapkanlah sejumlah individu yg dipercaya mewakilinys. Tentu saja cara demikian menimbulkan bias-bias, namun apa boleh untuk, lantaran keadaan populasi yang tidak mungkin dapat diketahui secara pasti. 

Menetapkan Besar (Ukuran) Sampel
Dalam bahasa Inggris acapkali dikatakan sumple size yg dapat diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia menggunakan "akbar sampel" ataU "berukuran sampel," yaitu banyaknya individu, subyek atau elemen menurut papulasi yang diambil menjadi sampel. Istilah "besar sampel," atau "ukuran sampel", bukan "banyaknya sampel" sebagaimana acapkali digunakan oleh kalangan eksklusif. Penggunaan istilah banyaknya sampel menjadi terjemahan "sample size" nir tepat, lantaran banyaknya sampel bisa diartikan lebih dari satu sampel yg diiakukan.

Hampir seluruh praktek proyek penelitian sangat sukar memenuhi sampling yang ideal. Seringkali peneliti melakukan hal yg tidak sama berdasarkan aturan yg terdapat, lantaran terpaksa sang adanya berbagai keterbatasan, antara lain data, dana, waktu, serta tenaga. Besar sampel yg generik merupakan 1/10. Tetapi 1/10 dapat juga terlalu besar atau terlalu mini , tergantung dalam keadaan populasinya. Apabila bisa mengestimasi ciri rata-homogen atau parameter berdasarkan populasi sebesar 1.000.000 yang dilakukan menggunakan menyampel sebesar 10.000 telah sama hasilnya dengan menyampel 100.000, mengapa harus sebanyak 100.000 (Slack & Champion, 992:271)?

Menjawab pertanyaan berapa seharusnya akbar sampel yang paling baik, Ftaenkel 8 Wallen (1993:90) menjawab: "sebanyak-besar peneliti bisa memperolehnya menggunakan pengorbanan saat dan tenaga yang masuk akal". Jawaban itSi nir poly menolong, hanya menyarankan pada peneliti supaya mencoba memperoleh sempel sebesar-besarnya secara lumrah, pada arti mengingat keterbatasan ketika, energi, porto dan lainnya.

Menurut Gay & Diehl (1992:146) sampel wajib sebesar-besarnya, serta dalam umumnya semakin besar sampel, rnaka kesamaan semakin representatif, dan output menurut penelitiannya dapat lebih digeneralisasikan.

Selanjutnya mereka mengatakan bahwa berukuran (size) sampel yg dapat diterima tergantung pada jenis penelitian, minimum adalah :
a. Penelitian naratif -1 0% dari populasi 
b. Penelitian korelasional- 30 subyek
c. Penelitian kausal-perbandingan - 30 subyek per group
d. Penelitian eksperimental- 15 subyek per gerombolan .

Frankel & Wallen (1 993:92) menyarankan, besar sampel minimum buat 
a. Penelitian deskriptif, sebesar 100
b. Penelitian korelasional, sebanyak 50
c. Penelitian kausal-perbandingan, sebanyak 30 per grup
d. Penelitian ekspcrimentai-15 subyek per kelompok meskipun menggunakan 15 per class bisa dilakukan, berasal kontrolnya ketat.

Menurut Kinnear & Taylor (1983:234) terdapat cara buat tetapkan besarnya sampel secara statistik, lerutarna bagi sample secara acak sampling atas dasar probabilitas normal. Tetapi, memutuskan besar sampel tidak semata-mata atas dasar statistik, melainkan wajib atas dasar barbagai pertimbangan, yaitu laba rugi diantara: (1) kesalahan sampling (sampling error); (2) kesalahan non samyling (non-sampling error); (3) tujuan study (study objectives); (4) kendala waktu (time constraints); (5) hambatan biaya (cost contrainsts); serta (6) planning analisisnya (analysis plans). Jadi, diantara para pakar sendiri belum terdapat kesamaan pendapat dalarn membangun besar sampel, tetapi pendapat Kinner & Taylor ini praktis, lumrah, serta realistis. MerirZi-iktm und (1997:173) inlhrmasi statistik sangat diperlukan buat memilih ukuran simple secara acak samplz. Untuk maksud ini yang perlu diketahui pertama-tama adalah :
1) Seberapa besar variance atau heterogenitas populasi. 2) Besarnya error yg bisa diterima
3) Confidence level (derajat keyakinan)

Aturan norma dalam mengestimas i standard deviation adalah sebanyak seperenam (1/6) berdasarkan range (dari batas paling bawah ke batas paling atas dad karakteristik populasi). Katakan bahwa range dari ciri populasinya adalah berdasarkan 1.000 hingga 7.000, maka rangenya iaiah 6.000 serta baku deviasinya ialah 1.000. Besar sampcl yg kita hitung berdasar formula :
n - n(ZS)z E

Yang artinya
n = Ukuran/besar sampel
Z = Nilai standar yg menerangkan confidence level
S = Standar deviasi sampel atau estimasi baku deviasi terhadap populasi
E = Besar error yg bisa diterima, plus atau minus Fuatu faktor kesalahan (wilayahnya adalah setengah dari confidence interval).

Katakanlah contohnya, anda akan meneliti pengeluaran yarg dilakukan oleh penduduk menurut suatu wilayah dalam membeli sepatu, anda mcnentukan confidence level (Z) 95%, wilayah kesalahan (E) kurang dad Rp. Dua,- dan baku deviasinya Rp. 29,- maka :
n = n(ZS)dua - [(1,96X29, Of - [56,84]z -
- - - (28,84) - 808 E dua,00 dua,00
Jika wilayah kesalahan (range of error), yaitu E katakanlah tidak Rp dua,- melainkan , Rp 4,- (sebesar 2 kali lipat), maka n akan sebagai seperempatnya, yaitu bukan 808 melainkan 202, lantaran nomor pembagi dua,03 (lihat perrnmaan diatas) sebenarnya dalam persamaan i•u dua' (atau 4) dan jika diganti menggunakan angka 4 sebenarnya sebagai 42 (atau 16), jadi akbar sampel yang semula dibagi 4 sekarang dibagi 16. Maka sebagai seperempat berdasarkan 808. (bagaimana menghitung secara rinci masing-masing standard deviation, E, dan confidence level, periksa dalam pelajaran statistik inferensial tersendiri.

PENGERTIAN DEFINISI METODE KUANTITATIF

Pengertian, Definisi Metode Kuantitatif
Menurut Sugiono (2008), metode kuantitatif adalah pendekatan ilmiah yang memandang suatu empiris itu bisa diklasifikasikan,konkrit,teramati serta terukur,hubungan variabelnya bersifat sebab dampak dimana data penelitiannya berupa angka-angka dan analisisnya memakai statistik.

Pendekatan Analisis Kuantitatif
Pendekatan analisis kuantitatif terdiri atas perumusan masatah, menyusun contoh, mendapatkan data, mencari solusi, menguji solusi, menganalisis output, serta menginterprestasikan output 

Pemilihan Metode Kuantitatif
Metode dipilih sinkron dengan tujuan penelitian, setiap peneliti perlu mengidenitifikasi apakah data yg dimiliki memenuhi perkiraan dasar yang harus dipenuhi setiap teknik, tahapan awal merupakan metakukan seleksi (screening) data, yakni mengenali prilaku data,ada atau tidaknya nilai ekstrem (outliers), lengkap tidaknya data, dan desknpsi secara statistik dari data yang dimiliki.

Format penelitian kuantitatif dalam ilmu sosial tergantung dalam perseteruan dan tujuan penelitian itu sendiri. Ada 2 format penelitian kuantitatif menurut paradigma secara umum dikuasai dalam metodologi penelitian kuantitatif yaitu format naratif serta format eksplanasi. Kedua format ini dijelaskan sebagai berikut

Gambar; Format Penelitian Kuantitatif
Sumber; Bungin (2008)

Metode Survei
Metode ini digunakan pada populasi yg luas dan menyebar,memungkinakan dilakukannya generalisasi suatu tanda-tanda sosial tertentu pada gejala sosial dengan populasi yang lebih besar .analisis yang ada bukan masalah per masalah namun keseluruhan populasi.

Metode Kasus
Metode masalah memusatkan diri dalam suatu unit tertentu berdasarkan aneka macam variabel serta hanya menggunakan kasus eksklusif sebagai object penelitian,bersifat mendalam,dan bersifat kasuistik terhadap object pebelitian tadi.

Metode Eksplanasi
Metode yg mengungkapkan suatu generalisasi sampel terhadap populasinya ,dimana menggunakan sampel dan hipotesis dan buat menguji hipotesisnya memakai statistik inferensial.

Proses Penelitian Kuantitatif
Substansi proses penelitian kuantitatif menutut Bungin (2008) terdiri menurut kegiatan yang berurutan menjadi berikut ;
1. Mengeksplorasi, perumusan, dan penentuan masatah yg akan diteliti
2. Mendesain model penelitian serta parameter penelitian
3. Mendesain instrumen pengumpulan data penelitian 
4. Melakukan pengumpulan data penelitian
5. Mengolah serta menganalisis data output penelitian 
6. Mendesain laporan hasil penelitian

Proses penelitian kuantitatif dimulai dengan kegiatan mengeksplorasi buat melihat permasaiahan yang akan menjadi perkara yang hendak diteliti. Kemudian merumuskan masaiah penetitian menggunakan jelas sehingga terarah. Masatah pada penetitian kuatitatif masih bersifat ad interim serta akan berkembang sesudah peneliti berada dilapangan.berdasarkan rumusan kasus tadi,dikumpulkan teori serta penelitian yang relevan buat dipakai membuat disain model penelitian serta parameter penelitian sekaligus sebagai dasar pembuatan hipĆ³tesis.agar suatu penelitian itu tepat target serta menunjuk ke tujuan maka didisainlah instrumen buat pengumpulan data penelitian yang sebelumnya telah diuji bahwa instrumen tadi valid serta reliabel untuk dijadikan menjadi alat pengumpulan data. Setelah data terkumpul maka diolah serta dianalisis yang menunjuk dalam hipotesis yg telah diajukan.analisis data menggunakan statistik baik berupa statistik diskriptif juga statistik infirensial tergantung pada metode yang digunakan.hasil penelitian diuraikan pada bentuk pembahasan yg kemudian disimpulkan dan dibentuk saran.setelah itu didisain laporan hasil penelitian yg gampang buat dipahami sang orang lain.

Pengertian Teori
Menurut Sugiyono (2008 ), teori merupakan suatu formasi konsep (concept), definisi, proposisi serta variabel yg keterkaitan antara satu sama lain secara sistematis serta telah digeneralisasikan, sebagai akibatnya dapat menyebutkan dan mempredeksi kenyataan (berita-liputan) eksklusif.

Peneliti bekerja atas dasar teori yang relevan. Sejauh teori yang digunakan adalah baik serta sinkron menggunakan keadaan, maka peneliti akan berhasil menjelaskan kenyataan yg dimaksud. Suatu teori berguna buat mendefinisikan suatu kasus yg didalamnya ada variabel-variabel tertentu,buat mengartikan data serta fenomena-kenyataan yang ditemukan.

Sugiyono (2008), Teori merupakan seperangkat konstruk (konsep), definisi, dan proposisi yg berfungsi untuk melihat kenyataan secara sistematik, melalui spesifikasi hubungan antar variabel, sebagai akibatnya dapat bermanfaat buat menjetaskan serta meramalkan fenomena.suatu teori akan memperoleh arti penting, bifa ia lebih banyak dapat melukiskan, dan meramalkan tanda-tanda yg ada. Mark 1963, pada (Sugioyono, 2008), membedakan adanya tiga macam teori. Ketiga macam teori yang dimaksud ini herbi data realitas, serta dibedakan sebagai berikut ;
1. Teori deduktif; memberi informasi yang dimulai menurut suatu perkiraan atau pikiran spekulatif eksklusif ke arah data yang akan diterangkan.
2. Teori induktif, cara menunjukkan adatah menurut data ke arah teori..
3. Teori fungsional; datam hal ini tampak suatu interaksi impak antar data serta asumsi teoritis, data menghipnotis pembentukan teori serta pembentukan teori balik mensugesti data.

Selanjutnya Hoy & Miskel (2001) pada Huda (2007), mengemukakan bahwa komponen teori itu meliputi konsep dan asumsi. Konsep merupakan istilah yang bersifat tak berbentuk dan bermakna generalisasi. Sedangkan perkiraan merupakan pernyataan diterima kebenarannya tanpa pembuktian. Setiap teori akan mengalami perkembangan, dan perkembangan itu terjadi bila teori sudah tidak relevan serta kurang berfungsi lagi buat mengatasi kasus.

Semua penelitian bersifat ilmiah, sang karena itu semua peneliti harus berbekal teori. Dalam penelitian kuantitatif teori yg digunakan wajib telah jelas, karena teori disini akan berfungsi buat memperjelas masatah yang diteliti, sebagai dasar buat merumuskan hipotesis, dan sebagai surat keterangan buat menyususn instrumen penelitian. Oleh karenanya landasan teori pada proposal penelitian kuantitatif wajib telah kentara teori apa yang akan dipakai.

Agar teori bisa dipahami dengan lebih baik, maka perlu dipaparkan masing-masing komponen teori menjadi berikut ;

Konsep
Konsep merupakan sejumlah karakteristik yang berkaitan menggunakan suatu obyek atau baku yg generik atas obyek tadi. Menurut Bungin (2008), konsep adatah generalisasi dari sekelompok fenomena yg sama. Konsep dibangun menurut teori-teori yg digunakan buat menjetaskan variabet-variabet yg akan diteliti dan memiliki tingkat generalisasi yg tidak sinkron satu menggunakan lainnya. Konsep harus merupakan atribut berbagai kesamaan dari fenomena yg tidak sinkron. 

Setiap penelitian kuantitatif dimulai dengan menjelaskan konsep penelitian yang digunakan, karena konsep penelitian ini merupakan kerangka acuan peneliti didalam mendesain penelitian. Konsep jua dibangun supaya masyarakat akademik atau rakyat ilmiah maupun konsumen atau pembaca laporan penelitian tahu apa yang dimaksud menggunakan pengertian variabel, indikator, parameter, maupun skala pengukuran yang dimaksud peneliti didalam penelitiannya.

Dalam mendesaian konsep penelitian, yang terpenting juga bagi peneliti wajib mendesain konsep interaksi antar variabel-variabel penelitiannya. Karena itu peneliti harus memilih pilihan sebenamya menurut hubungan antar variabel­variabel itu. Disamping mengonsepsi hubungan antar variabel-variabel penelitian, perlu jua sebuah variabel didesain dari apa yg diinginkan oleh peneliti dalam penelitiannya.

Selain mendesain variabel dan hubungan variabel-variabel penelitian, maka berikutnya pene(iti juga wajib mendesain konsep penelitian dan konsep operasional. Konsep penelitian dibuat untuk memberi batasan pemahaman terhadap variabel penelitian, sedangkan konsep operasional dimuat buat membatasi parameter atau indikator yang diinginkan peneliti dalam penelitian,sebagai akibatnya apapun variabel penelitian, semuanya hanya ada menurut konsep tadi.

Variabel
Burhan Bungin ( 2008), mendefinisikan bahwa variabel berasal berdasarkan bahasa Inggris variable yang berarti faktor nir tetap atau berubah-ubah. Namun bahasa Indonesia pada masa ini sudah terbiasa menggunakan istilah variabel ini dengan pengertian yg lebih tepat diklaim bervariasi. Dengan demikian variabel adalah kenyataan yang bervariasi dalam bentuk, kualitas, kuantitas, mutu standar dan sebagainya.

Penjelasan-penjetasan mengenai variabel sangat bervariasi sebagaitnana bervariasinya variabel itu sendiri. Dalam pengertian yang lebih konkret variabel itu sendiri adalah konsep pada bentuk konret atau konsep operasionai, penjelasan semacam ini merupakan tergantung jua pada jenis penetitian yg dilakukan. Dalam penelitian kebijakan sosial, konsep serta variabel dibedakan berdasarkan sifat kompleksnya. Konsep umumnya dipakai dalam mendeskripsikan segala variabel yg tak berbentuk serta kompleks, sedangkan variabel diartikan menjadi konsep yang lebih nyata serta acuan-acuannya lebih nyata.

Fungsi variabel dapat dibedakan berdasarkan jenis dan macamnya, variabel bisa dibedakan menjadi 7 (Solimun, 2003), yaitu :

(1) . Dependent variable (variabel tergantung)
Suatu variabel yang menjadi pusat perhatian penefiti (tercakup dalam hipotesis penelitian), yg keragamannya ditentukan / tergantung ! Dipengacuhi sang variabel lainnya.

(2). Independent variable (variabel bebas)
Suatu variabel yang menjadi pusat perttatian peneliti, yang keragamanrrya mempakan syarat yg ingin diselidiki 1 diteliti I dikaji serta mensugesti variabel tergantung.

(tiga). Intervene variable (variabel antara)
Adalah variabel yg bersifat sebagai perantara (wahana) berdasarkan hubungan variable bebas ke variabel tergantung. Sifatnya bisa memperlemah atau memperkuat imbas variabel bebas terhadap variabel tergantung.

(4). Moderator variable
Adalah variabel yg bersifat memperkuat atau memperlemah pengaruh variable bebas terhadap variabel tergantung.

(lima). Confounding variabel ( variabet pembaur )
Variabel yg nir menjadi sentra perhatian peneliti (nir tercakup pada hipotesis penelitian), namun timbul dalam penelitian dan berpengaruh .terhadap variabel tergantung serta efek tersebut mencampuri atau berbaur dengan variable bebas.

(6). Control vuriable (Variabel kendali)
Adalah variabel pembaur yg bisa dikendalikan pada waktu riset desain. Pengendalian ini biasanya ditakukan menggunakan cara eblusi (mengeluarkan obyek yg nir memenuhi kriteria) dan inklusi (menjadikan obyek yang memenuhi kriteria buat diikutkan pada sample penelitian), atau menggunakan blocking yaitu mengelompokkan obyek penelitian sebagai kelompok-gerombolan yang reiatif sejenis.

(7). Concomitunt variable (variable penyerta)
Adatah variabel pembaur yang nir dapat dikendalikan pada ketika riset desain. Variabel ini nir dapat dikendalikan sebagai akibatnya permanen menyertai (terikut) daiam proses penelitian, dengan konsekuensi data haruss diamati serta dampak baumya harus dieliminir.

Proposisi
Proposisi, menurut Emory serta Cooper (1996) dalam Huda (2007), merupakan suatu peryataan tentang konsep-konsep yg bisa dinilai sahih atau salah melalui suatu fenomena yg diamati. Misalnya, makin siang mahasis;wa belajar, maka makin mini kemampuan mereka pada menyerap isi pelajaran. Pemyataan ini adalah sebuah proposisi. Bilamana suatu proposisi dirumuskan buat diuji secara realitas , maka proposisi tersebut dianggap hipotetis, hipotetis bersifat ad interim atau dugaan ad interim.

Hipotesis
Sugiyono (2002),Hipotesis adalah pernyataan ad interim berdasarkan rumusan kasus yg perlu dibuktikan benar atau nir. Jawaban yang diberikan baru didasarkan pada teori yang relevan belum didasarkan pada liputan empiris dalam kenyataannya (empirical verivication).

Menurut Nazir ( 2005 ; 151), mendefinisikan hiprAesis nir lain berdasarkan jawaban sementara terhadap kasus penelitian, yang kebenarannya harus diuji secara realitas. Hipotesis menyatakan interaksi apa yang kita cari atau yang ingin kita pelajari. Hipotesis merupakan pemyataan yg diterima secara ad interim sebagai suatu kebenaran sebagaimana adanya, pada waktu fenomena dikenai serta merupakan dasar kerja serta pedoman pada verifikasi. Hipotesis adalah warta ad interim dari interaksi fenomena-fenomena yang kompleks,.

Dalam penelitian kuantitatif, ada pembagian jenis hipotesis (Bungin;2008) meliputi; 

(1 ). Hipotesis nol (Ho) 
Hipotesis nol dianggap menggunakan hipotesis statistik yaitu hipotesis yang diuji dengan statistik.

(dua) Hipotesis altematif (H1)
Hipotesis alternative pula disebutt menjadi hipotesis kerja atau hipotesis penelitian.

Untuk menguji hipotesis pilihlah uji statistik yg modelnya paling mendekati asumsi atau persyaratan yang memperbotehkan penggunaan uji tersebut menggunakan mempertmbangkan jenis data dan skala pengukuran data yg dipergunakan.selanjutnya tentukan tingkat signifikansi serta akbar sampel penelitian,hitunglah harga uji statistiknya menggunakan menggunakan sampel-sampelnya. .ambil keputusaan serta kesimpulan : apakah Ho diterima atau ditolak, dari tingkat signifikansi tertentu.

Populasi serta Sampel
Populasi adalah holistik obyek penelitian yang menjadi sumber data penelitian.dalam peneiitian yg biasa dilakukan, acapkali peneliti dihadapkan pada keterbatasan saat, porto dan tenaga buat mengumpulkan berita dari obyek yang diamati. Oleh karenanya tak jarang sekali peneliti hanya merogoh sebagian saja berdasarkan obyek telitian. Kelompok induk besar tersebtrt diklaim populasi serta sub kelompok dari anggota populasi disebut dengan sampel (Bungin;2008).

Pada umumnya penelitian yang dilakukan sang para peneliti hanya dari kepada sampel. Penelitian yg menurut pada sampel ini memiliki keuntugan-keuntungan seperti : bisa menghemat biaya (reduced cost), berhemat ketika (time save), berhemat tenaga (energy suve), infomasi yg diperoleh lebih teliti (greater accuracy) lantaran elemen yg diamati lebih sedikit. Oleh lantaran hasil penelitian bertujuan buat digeneralisasikan bagai populasinya, maka penarikan sampel wajib dilakukan dengan metoda yang benar, misalnya: 
(1) memberikan gambaran yang dapat dipercaya terhadap populasi yang diteliti, 
(dua) memiliki tingkat presisi tertentu / standar defleksi, 
(tiga) sederhana sehingga mudah dilaksanak.an, 
(4) dapat memberikan informasi yg sebesar mungkin dengan waktu dan porto yang serendah mungkin (Djarwanto,pada Huda 2007).

Sampel asal dari istilah Inggris sample, yang merupakan model, comotan atau mencomot, yaitu mengambii sebagian saja menurut yang banyak. Setanjutnya dalam pembicaraan ini istilah sample pada bahasa Inggris di-Indonesiakan sebagai sampel, serta sampling menjadi sampling.

Menetapkan Popalasi
Sebelum menetapkan besar sampel (atau banyaknya data subyek yang di sampel), terlebih dahulu wajib ditetapkan populasinya, yaitu grup apa yg diminati pada penelitian itu, atau gerombolan yg akan dikenakan atau diterapi output dari penelitihannya. 

Populasi yg diminati buat . Dijadikan penekanan atau perhatian penelitian (yg hanya diambil sampelnya saja) dianggap populasi sasaran atau populasi sasaran (target population). Menemukan populasi target ini kadang-kadang sukar, sedangkan yg diperoleh bukan sasarannya tetapi apa adanya yang bisa ditemukan, atau yg bisa dihitung, yg output dari penelitiannya akan diterapkan dalam poputasi yg ditemukan itu. Populasi ini diklaim populasi yang bisa diambil (accessible population) atau populasi yg bisa diakses.

Semakin diperkecil atau dipersempit populasinya, maka penelitian yg dilakukan semakin menghemat waktu, energi, dan mungkin jua biaya -porto lainnya, namun memperkecil populasi berarti membatasi penggeneralisasiannya (generalizability).

Populasi dalam penelitian Pengaruh Orientasi wirausaha serta Orientasi pasar terhadap Keunggulan bersaing berkelanjutan dan Kinerja pemasaran, yang menjadi unit analisis merupakan usaha mini sektor perdagangan di kota Surabaya yang menurut sensus ekonomi 2006 berjumlah 46.437 unit.

Penyampelan (Sampling)
Secara garis akbar ada 2 kelompok cara penyampelan (sampling), adalah secara acak sampling (mencomot secara acak) clan non-secara acak sampling (mencomot secara nir rambang).

Dikatakan secara acak sampling, apabila dari populasi itu peneliti mengambil siapa saja diantaranya tanpa menentukan kriteria dari subyek yang diambil, lantaran tiap orang anggota pada populasi itu derajat serta kualifikasinya sama atau setara, atau tiada bedanya, menggunakan istilah lain "homogin". Jadi, apabila tiap anggota atau subyek-subyek atau elemen elemen pada populasi itu memiliki kecenderungan sifat, maka mereka masing-masing mempunyai peluang atau kesempatan yang sama buat disampel. Mana saja atau siapa saja diambil, merupakan sama.

Dikatakan non-secara acak sampling, apabila dari populasi itu peneliti mengambil subyek - subyek atau siapa-siapa yang memenuhi ciri-ciri yg telah dipengaruhi terlebih dahulu. Jadi meskipun jadi anggota populasi, namun tidak memenuhi ciri atau karakteristik-ciri yang dipengaruhi, maka nir bisa disampel. Mengapa demikian, hal ini didasarkan atas ketentuan, bahwa yg disampel itulah yang dianggap dapat mewakili atau representative bagi populasinya. Jadi, tidak seluruh anggota memiliki kesempatan buat dicomot misalnya pada secara acak sampling.

Random sampling dibedakan berdasarkan metodenya, ke dalam : 
1) Simple random sampling (sampling rambang sederhana)
2) Stratified random sampling (sampling rambang disetratakan) 
3) Cluster random sampling (sampling acak kelompok)
4) Area Sampling (sampling area)
5) Two-stage secara acak sampling (sampling acak 2 tahap)

Non-secara acak sampling bisa dibedakan dari metodenya, ke dalam : 
1) Systematic sampling (sampling sistematik)
2) Convenience sampling (sampling pekoleh)
3) Purpose sampling (sampling sengaja, sampling bertujuan) 
4) Quota sampliflg (sampling jatan, sampling kuota)

Random Sampling
Random sampling secara rinci dibedakan dari metode-metodenya merupakan menjadi berikut :

1) Simple Random Sampling (sampling acak sederhana)
Kita arnbil menjadi model terlebih dahulu. Kita akan meneliti Pengaruh Orientasi wirausaha serta Orientasi pasar terhadap Keunggulan bersaing berkelanjutan serta Kinerja pemasaran, yg menjadi unit analisis merupakan usaha kecil sektor perdagangan pada kota Surabaya yg dari sensus ekonomi 2006 berjumlah 46.437 unit. Jika simple secara acak sampling akan dilakukan, maka semua bisnis mini itu wajib mempunyai kesamaan ciri, misalnya pekerjaan yg dilakukan sama, semuanya berumur antara 40-50 tahun, pendapatannya setara,sebagai akibatnya tiap usaha mini itu memiliki kesempatan yg sama dan berhak buat disampel. Bagaimana cara menentukan 464 dari 46.437 usaha kecil itu? Ada bermacam macam cara : yang paling mudah merupakan secara acak, mana saja bisa dipilih, misalnya menggulung kertas berisi nama-nama (atau nomer), atau memakai dadu buat memilih nomer, cara permainan rolet,undi (fishbowl draw), memakai angka acak lewat donasi personal komputer , clan sebagainya. Tetapi, terdapat baiknya jika cara memilih itu berdasar anggaran. Misalnya, memakai tabel nomer rambang yang umumnya terdapat pada kitab -kitab statistik, yang memuat nomor -angka demikian banyak, namun nir teratur atau nir terdapat pola susunannya, ialah angka-nomor itu tersebar sedemikian rupa serta hanya dimuat pada kolom-kolom saja.

Sampel acak sederhana tidak dapat digunakan, apabila peneliti ingin memastikan bahwa dalam populasi itu terdapat sub-class yang perlu diwakili pada sampel yg besarnya seimbang dengan yang terdapat dalam populasinya. Apabila demikian, maka wajib dipakai stratified random sampling yang dibicarakan berikut adalah.

2) Strata Random Sampling (sampel rambang berstrata)
Misalnya, Pengaruh Orientasi wirausaha serta Orientasi pasar terhadap Keunggulan bersaing berkelanjutan dan Kinerja pemasaran, yg sebagai unit analisis merupakan bisnis kecil sektor perdagangan pada kota Surabaya yang menurut sensus ekonomi 2006 berjumlah 46.437 uni. Di dalam bisnis mini itu ada 10.000 orang pegawai negeri terdiri atas tiga golongan, artinya gol. I, gol. II, dan gol. III. Go1 I sebanyak 50 orang (5O%), gol. II sebesar 30 orang (30%), serta gol. III sebesar 20 orang (20%). Jika sampelnya ditetapkan sebesar 20 menurut 100 orang pegawai negeri pada lembaga itu, maka dalam sampel itu banyaknya masing -masing golongan wajib seimbang sama dengan pada populasi Gol. 1 sebesar 10 orang (50%), gol. II sebanyak 6 orang (30%), serta gol. III sebanyak 4 orang (20%). Cara rnenentukan siapa-siapa yg disampel dari masing-masing tingkatan golongan dilakukan secara acak (secara acak) seperti yang dibicarakan pada simple secara acak sampling.

3) Cluster Random Sampling (Sampling Acak Kelompok)
Metode cluster secara acak sampling digunakan, bila dalam poputasi sutit untuk diidentiifikasi secara individual, melainkan hanya dapat diidentifikasi secara gerombolan (cluster). Satuan-satuan dalam populasi itu, yg disetaut unit of analysis atau element of the population, memang adalah kelompok. Jadi, subyek-subyek atau elemen-elemen pada populasi terdiri atas gerombolan -kelompok. Misalnya kefompok petani, gerombolan studi, grup seniman, grup klompencapir, dan sebagainya. Misatnya pada Jawa Timur ada 500 klompencapir. Dari 500 klompencdpir ini akan diteliti pendapatannya mengenai alam Jawa Timur. Setelah mempertimbangtcan aneka macam faktor, maka diterapican besar sampal (atau berukuran sampel, sample size) yang representative artinya sebesar 25 unit k:ompencapir. Menetapkan akbar sample 25 kelompok klompencapir inilah yang disebut metode cluster random sampling. Yang disampel bukan individu anggota ktompencapir, tetapi unit klompencapir-nya.

4) Area Sampling (Sampling area, atau sampling gugus)
Cara ini sarna dengan cluster sampling, namun diterapkan pada daerah geografi yang terdiri atas sub-area (area-area). Misalnya kabupaten Kuneng yg terdiri atas 50 kecarnatan akan diteliti ciri petaninya. Peneliti dapat mengambil 10 kecamatan sebagai sampel. Metode pengambilan 10 daerah kecamatan dad 50 daerah-daerah kecamatan ini tidak disebut cluster sampling, melainkan area sampling.

5) Two stage random sampling (Sampling acak dua tahap)
Sample rambang dua lahap dilakukan sama misalnya sampel acak kelompak (klompencapir) atau sampel area tersebut diatas ini, tetapi masih diteruskan.

Sesudah ketompok atau area yg disampel ditemukan, misalnya swerti yang tadi diatas itu, yaitu sebesar 25 klompencapir, maka menurut masinq­masing klompencapir yang sebesar 25 itu, masih disampel lagi siapa-siapa secara individual yg mewakili kelompoknya. Jadi, menurut 500 klompencapir diambil 25 saja, dan berdasarkan 25 klompencapir itu masing-masing diambil beberapa individu buat mewakili klompencapimya menurut proporsinya, misalnya ditentukan 30%, maka yg klompencapimya beranggota sebanyal; 30 diarnbil 8 orang, yg sebesar 40 diambil 12 orang, clan yang hanya sebesar 15 diambil tiga orang. Jika dari yg telah mewakili masing-masing klompeacapir masih akan diseleksi lagi beberapa orang buat mewakilinya, ini nar-lanya telah multi-stage sampling (sampling tahap berganda).

Non Random Sampling
1) Systematic Sampling (Sampling Sistematik)
Dalam non-random sampling anggota atau elemen-elemen populasi tidak memiliki kesempatan yg sama untuk dicomot. Populasi yang demikian itu .

heterogen serta seharusnya diketahui oleh peneliti, sebagai akibatnya peneliti nir memakai sampel secara secara acak (acak). Cara non-random sistematik dilakukan dengan terlebih dahulu peneliti mendata dengan memberi nomer dalam anggota populasi, lalu secara sistematik memutuskan interval, serta nomer berapa yang akan diambil ke dalam sampel. Misalnya ada 1000 orang anggota populasi. Masing-masing orang diberi nomer dalam daftar. ,lika akan diambil 100 dari 1000 orang itu, dengan istilah lain diambil I dari 10, atau 1/10. Secar'd sistematik ambillah nomor -nomor yang berjarak 10. Misalnya pertama kali diambii dengan mata tertutup kebetulan kena nomor 7. Maka kini ambillah angka­nomor yang berjarak 10 dengan nomor 7 dan seterusnya, yaitu angka-angka 7,17,27,37,47,57,67,77,87,97. Jika secara kebetulan yang terambil merupakan nomor dua, maka 'i 0 orang yg disampel itu iaiah orang-orang yg nomemya dua,12,22,32,42,52,62,72,82, dan 92.

Jika berdasarkan 100 orang itu ditetapkan sampelnya sebanyak 25 orang, menggunakan istilah lain %, maka ambillah berdasarkan tiap empat orang itu 1, atau a;nbillah menurut nomer­nomer itu berurutan berjarak 4. Misalnya buat menentukan nomor yg pertama secara secara acak dengan mata tertutup, anda mengambil angka 9, maka yang diarnbil merupakan angka-nomor : 09, 13, 17,21,25,29,33,37, 41, 45, 49, 53, 57,61,65,69,73,77,81 ,F5,89,93,97,017 serta 05 (lantaran tidak terdapat nomerl orang diatas 100 maka turun lagi ke angka paling bawah). Jadi yg disampel sebanyak 25% atau sebesar 25 orang itu merupakan mereka yang diidentifikasi menggunakan nomer- nomer itu. Cara misalnya ini disebut non-random sampling sistematik -dengatt awalan rambang.

Cara sampel sistematik pula dapat dilakukan dalam menyampel penghlltli rumah-rumah yg sudah berurutan lokasinya. Misalnya diambil yang dari tempat tinggal ke tempat tinggal bersela tiga tempat tinggal , begitu seterusnya. Jadi, nisalnya ada penghuni 100 rumah akan diambil 25% menurut tempat tinggal yang berpenghuni itu, bila tetak rumahnya telah teratur, maka bisa diambil buat sampel menurut tiap empat rumah satu saja, selanjutnya menggunakan satu demi satu yg bersela 3 tempat tinggal .

2) Convenience Sampling (Sampling pekoleh)
Dalam hal ini sama saja menggunakan yang sudah disebutkan diatas, bahwa peneliti telah mengetahui bahwa populasinya sedemikian rupa sehingga dengan random sampling nir mungkin dilakukan. Meskipun demikian, pula lantaran buat mengidentifikasi satu per satu anggota populasi menghadapi kesulitan, maka yang paling enak (convenience, pekoleh) ialah individul anggota populasi yg mudah ditemukan saja. Memang dalam sampel yang non secara acak ketepatan (accuracy) buat mencerminkan populasinya kurang seksama atau dapat menimbulkan bias. Tetapi apa boleh untuk, itulah yg dapat dilakukan lantaran populasinya nir homogin serta sulit buat diidentifikasi. Metode convenience sampling ini sama dengan yg diklaim accidental sampling atau incidental Sampling.

3) Purposive Sampling (Sampling sengaja, sampling bertujuan)
Purposive sampling dipakai, bila peneliti mempunyai judgment eksklusif pada menentukan individu-individu yang disampel. La memandang bahwa individu-­individu eksklusif saja yg dapat mewakili (representive), lantaran berdasarkan pendapat peneliti merekalah-yaitu individu-individu yg dipilih itu yang mengerti tentang populasinya. Purposive sampling ini pula disebut judgmental sampling, karena peneliti menggunakan pertimbangan pertimbangan dengan memasukkan unsur-unsur eksklusif yg dianggap (judged) bahwa menggunakan cara demikian bisa memperoleh fakta yang sahih atau individu-individu yang disampel itu yg mencerminkan populasinya.

4) Quota Sampling (Sampling jatah, sampling kuota)
Sampling kuota dilakukan, jika populasinya nir diketahui secara pasti, baik mengenai banyaknya maupun berbagai karakteristik yg menciptakan homogin, maka ditetapkanlah sejumlah individu yg dipercaya mewakilinys. Tentu saja cara demikian mengakibatkan bias-bias, namun apa boleh untuk, lantaran keadaan populasi yang nir mungkin dapat diketahui secara niscaya. 

Menetapkan Besar (Ukuran) Sampel
Dalam bahasa Inggris seringkali dikatakan sumple size yang dapat diterjemahkan ke pada bahasa Indonesia dengan "besar sampel" ataU "berukuran sampel," yaitu banyaknya individu, subyek atau elemen menurut papulasi yg diambil menjadi sampel. Istilah "besar sampel," atau "berukuran sampel", bukan "banyaknya sampel" sebagaimana sering dipakai sang kalangan tertentu. Penggunaan kata banyaknya sampel menjadi terjemahan "sample size" tidak tepat, karena banyaknya sampel dapat diartikan lebih berdasarkan satu sampel yg diiakukan.

Hampir semua praktek proyek penelitian sangat sukar memenuhi sampling yg ideal. Seringkali peneliti melakukan hal yang berbeda dari anggaran yg ada, karena terpaksa sang adanya banyak sekali keterbatasan, antara lain data, dana, ketika, dan tenaga. Besar sampel yang umum merupakan 1/10. Tetapi 1/10 dapat jua terlalu akbar atau terlalu kecil, tergantung pada keadaan populasinya. Apabila bisa mengestimasi ciri homogen-homogen atau parameter berdasarkan populasi sebanyak 1.000.000 yg dilakukan dengan menyampel sebanyak 10.000 sudah sama hasilnya dengan menyampel 100.000, mengapa wajib sebesar 100.000 (Slack & Champion, 992:271)?

Menjawab pertanyaan berapa seharusnya besar sampel yang paling baik, Ftaenkel 8 Wallen (1993:90) menjawab: "sebesar-akbar peneliti bisa memperolehnya dengan pengorbanan ketika dan tenaga yg lumrah". Jawaban itSi nir poly menolong, hanya menyarankan pada peneliti supaya mencoba memperoleh sempel sebesar-besarnya secara lumrah, pada arti mengingat keterbatasan ketika, tenaga, porto dan lainnya.

Menurut Gay & Diehl (1992:146) sampel harus sebanyak-besarnya, dan dalam umumnya semakin besar sampel, rnaka kecenderungan semakin representatif, dan output menurut penelitiannya bisa lebih digeneralisasikan.

Selanjutnya mereka mengatakan bahwa ukuran (size) sampel yang dapat diterima tergantung dalam jenis penelitian, minimum artinya :
a. Penelitian naratif -1 0% menurut populasi 
b. Penelitian korelasional- 30 subyek
c. Penelitian kausal-perbandingan - 30 subyek per group
d. Penelitian eksperimental- 15 subyek per grup.

Frankel & Wallen (1 993:92) menyarankan, akbar sampel minimum buat 
a. Penelitian deskriptif, sebanyak 100
b. Penelitian korelasional, sebanyak 50
c. Penelitian kausal-perbandingan, sebanyak 30 per grup
d. Penelitian ekspcrimentai-15 subyek per kelompok meskipun menggunakan 15 per class bisa dilakukan, asal kontrolnya ketat.

Menurut Kinnear & Taylor (1983:234) ada cara untuk memutuskan besarnya sampel secara statistik, lerutarna bagi sample random sampling atas dasar probabilitas normal. Tetapi, tetapkan besar sampel tidak semata-mata atas dasar statistik, melainkan harus atas dasar barbagai pertimbangan, yaitu laba rugi diantara: (1) kesalahan sampling (sampling error); (dua) kesalahan non samyling (non-sampling error); (tiga) tujuan study (study objectives); (4) kendala waktu (time constraints); (lima) kendala biaya (cost contrainsts); serta (6) rencana analisisnya (analysis plans). Jadi, diantara para ahli sendiri belum ada kesamaan pendapat dalarn membentuk besar sampel, tetapi pendapat Kinner & Taylor ini mudah, lumrah, serta realistis. MerirZi-iktm und (1997:173) inlhrmasi statistik sangat dibutuhkan untuk memilih ukuran simple random samplz. Untuk maksud ini yang perlu diketahui pertama-tama adalah :
1) Seberapa besar variance atau heterogenitas populasi. 2) Besarnya error yg dapat diterima
3) Confidence level (derajat keyakinan)

Aturan norma pada mengestimas i standard deviation artinya sebesar seperenam (1/6) dari range (dari batas paling bawah ke batas paling atas dad karakteristik populasi). Katakan bahwa range menurut ciri populasinya artinya dari 1.000 hingga 7.000, maka rangenya iaiah 6.000 dan standar deviasinya artinya 1.000. Besar sampcl yang kita hitung berdasar formula :
n - n(ZS)z E

Yang artinya
n = Ukuran/akbar sampel
Z = Nilai baku yang memberitahuakn confidence level
S = Standar deviasi sampel atau estimasi standar deviasi terhadap populasi
E = Besar error yang dapat diterima, plus atau minus Fuatu faktor kesalahan (daerahnya merupakan 1/2 dari confidence interval).

Katakanlah contohnya, anda akan meneliti pengeluaran yarg dilakukan sang penduduk berdasarkan suatu daerah pada membeli sepatu, anda mcnentukan confidence level (Z) 95%, wilayah kesalahan (E) kurang dad Rp. 2,- serta baku deviasinya Rp. 29,- maka :
n = n(ZS)dua - [(1,96X29, Of - [56,84]z -
- - - (28,84) - 808 E 2,00 2,00
Jika daerah kesalahan (range of error), yaitu E katakanlah tidak Rp 2,- melainkan , Rp 4,- (sebesar dua kali lipat), maka n akan sebagai seperempatnya, yaitu bukan 808 melainkan 202, karena nomor pembagi 2,03 (lihat perrnmaan diatas) sebenarnya dalam persamaan i•u dua' (atau 4) dan apabila diganti menggunakan angka 4 sebenarnya menjadi 42 (atau 16), jadi besar sampel yg semula dibagi 4 sekarang dibagi 16. Maka sebagai 1/4 dari 808. (bagaimana menghitung secara rinci masing-masing standard deviation, E, dan confidence level, periksa pada pelajaran statistik inferensial tersendiri.