Sampling Probabilistik dan Non Probabilistik

Teknik Sampling Probabilistik dan Non Probabilistik

v  Probability Sampling

Pada pengam bilan sampel secara random, setiap unit populasi,

mempunyai kesempatan yang sama untuk diambil sebagai sampel. Faktor

pemilihan atau penunjukan sampel yang mana akan diambil, yang semata-mata

atas pertimbangan peneliti, disini dihindarkan. Bila tidak, akan terjadi bias.

Dengan cara random, bias pemilihan dapat diperkecil, sekecil mungkin. Ini

merupakan salah satu usaha untuk mendapatkan sampel yang representatif.

Keuntungan pengambilan sampel dengan probability sampling adalah sebagai

berikut:

- Derajat kepercayaan terhadap sampel dapat ditentukan.

- Beda penaksiran parameter populasi dengan statistik sampel, dapat

diperkirakan.

- Besar sampel yang akan diambil dapat dihitung secara statistik

Metode Penarikan sampel secara Probabilistik

•  Sampel Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
               Suatu prosedur yang memungkinkan setiap elemen dalam populasi akan memiliki peeluang                yang sama untuk dijadikan sampel.

• Sampel Berstrata

             Suatu prosedur penarikan sampel berstrata yang dalam hal ini suatu subsampel-subsampel                    acak sederhana ditarik dari setiap strata yang kurang lebih sama secara karakteristik. sampel                berstrata memilik dua jenis yaitu; proporsional dan non proporsional.

• Sampel Berkelompok

             Merupakan suatu prosedur penarikan sample probabilistas yang memilih sub populasi yang 

            disebut cluster, kemudian setiap elemen dalam kelompok dipilih sebagai anggota sampel

• Sampel Sistematik

 Metode penarikan sampel sistematik, populasi dibagi dengan ukuran sampel yang diperlukan 

           (n) dan sampel diperoleh dari pengambilan subyek ke-n.

v  Non Probability Sampling

•         Tidak mengukur sejauh mana karakteristik sampel mendekati parapemeter populasi induknya, sehingga dalam kenyatannya peneliti pada umumnya tidak dapat mengidentifikasikan populasi induk sama sekali.

•         NPS adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel

a.      Sistematic Sampling

·         sampling sistematis adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut.

b.      Sampling Kuota

•      Teknik sampling dari populasi yang memiliki ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang dinginkan tercapai  berdasarkan pertimbangan tertentu.

c.       Sampling Aksidental

•      Teknik  sampling berdasarkan faktor spontanitas.

d.      Sampling Purposive

•      Teknik pengambilan sampel dengan pertimbangan-pertimbangan/kriteria-kriteria tertentu. Biasanya teknik ini digunakan untuk studi kasus yang dimana aspek dari kasus tunggal yang representatif diamati dan dianalisis

•      Peneliti ingin mengetahui model pembelajaran aktif, maka sampel yang dipilih yaitu responden yang ahli dalam bidang pembelajaran aktif, misalnya : guru, wakil kepala sekolah urusan kurikulum dan lain-lain

•      Teknik pengambilan sampel dengan pertimbangan-pertimbangan/kriteria-kriteria tertentu. Biasanya teknik ini digunakan untuk studi kasus yang dimana aspek dari kasus tunggal yang representatif diamati dan dianalisis

•      Peneliti ingin mengetahui model pembelajaran aktif, maka sampel yang dipilih yaitu responden yang ahli dalam bidang pembelajaran aktif, misalnya : guru, wakil kepala sekolah urusan kurikulum dan lain-lain

Pemilihan sampel didasarkan pada karakteristik tertentu yang dianggap mempunyai hubungan dengan karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya.

e.       Sampling Jenuh

•      Teknik sampling jika semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini dilakukan jika jumlah populasi kurang dari 30.

f.        Snowball Sampling

Teknik sampling yang semula berjumlah sedikit kemudian anggota sampel (responden) menunjuk temannnya untuk menjadi sampel sehingga jumlahnya akan semakin banyak

Mencari Mean.median.modus .

Ø Tugas Softskill Ke 2

20	10	16	12	14
20	15	16	11	14
20	15	13	11	18
10	15	13	12	18
10	17	13	14	19

·         MEAN                      = Jumlah semua Nilai di bagi Jumlah semua data =  366 / 25= 14.64

·         MEDIAN                 = Nilai Data yang terletak di tengah –tengah yang sudah di urutkan (disortasi) secara  Ascending atau Descending. Jika Genap 2 Nila di tengah di jumlah lalu Dibagi 2.

10.10.10.11.11.12.12.13.13.13..14.14._14_.15.15..15.16.16.17.18.18.19.20.20.20.

                                                                    Median

·         MODUS         =  Nilai yang sering Muncul .

   10.13.14.15.20

·         RANGE  = nilai frekunsi tertinggi dikurangi nilai frekuensi terendah

                             = 20-10 = 10

·         SIMPANGAN        =

·         RAGAM                  = Rata-rata Selisih kuadrat antara nilai-nilai individuan  dengan nilai-nilai tengahnya .

                               

ü  Pengertian Skewness

Skewness atau disebut juga ukuran kemiringan yaitu suatu bilangan yang dapat menunjukanmiring atau tidaknya bentuk kurva suatu distribusi frekuensi. Skewness adalah derajatketidaksimetrisan suatu distribusi. Jika kurva frekuensi suatu distribusi memiliki ekor yang lebihmemanjang ke kanan (dilihat dari meannya) maka dikatakan menceng kanan (positif) dan jikasebaliknya maka menceng kiri (negatif). Secara perhitungan, skewness adalah momen ketigaterhadap mean. Distribusi normal (dan distribusi simetris lainnya, misalnya distribusi t atauCauchy) memiliki skewness 0 (nol).

ü  Pengertian Kurtosis

Kurtosis adalah derajatkeruncingan suatu distribusi (biasanya diukur relatif terhadap distribusi normal). Kurva yanglebih lebih runcing dari distribusi normal dinamakan leptokurtik, yang lebih datar platikurtik dan distribusi normal disebut mesokurtik. Kurtosis dihitung dari momen keempat terhadap mean.Distribusi normal memiliki kurtosis = 3, sementara distribusi yang leptokurtik biasanyakurtosisnya > 3 dan platikurtik <>

Kelebihan dan Kekurangan VM (Virtual Machine)

Tugas Sistem Operasi

Kelebihan dan Kekurangan VM (Virtual Machine)

 

Sedikit sejarah tentang mesin virtual atau virtual machine.

Mesin virtual pada mulanya didefinisikan oleh Gerard J. Popek dan Robert P. Goldberg pada tahun 1974 sebagai sebuah duplikat yang efisien dan terisolasi dari suatu mesin asli. Pada masa sekarang ini, mesin-mesin virtual dapat mensimulasikan perangkat keras walaupun tidak ada perangkat keras aslinya sama sekali. 

Mesin virtual atau dalam Bahasa Inggris: virtual machine, disingkat vm. dalam ilmu komputer adalah implementasi perangkat lunak dari sebuah mesin komputer yang dapat menjalankan program sama seperti layaknya sebuah komputer asli.

   Ada Beberapa software Vitrual Machine:

• VMware, 
•   Microsoft Virtual PC , 
•  Virtual Box dari Oracle 

   Keunggulan dan Kekurangan Virtual Machine

ü Kelebihan Virtual Machine (VM).

         I.            Hal Keamanan

             VM memiliki  perlindungan yang  lengkap pada berbagai sistem  sumber   daya,   yaitu   dengan  meniadakan   pembagian   sumber   daya secara  langsung,  sehingga  tidak ada masalah proteksi  dalam VM.  Sistem VM adalah kendaraan yang sempurna untuk penelitian dan pengembangan sistem operasi. Dengan VM, jika terdapat suatu perubahan pada satu bagian dari mesin, maka dijamin tidak akan mengubah komponen lainnya.

      II.            Memungkinkan   untuk  mendefinisikan   suatu   jaringan   dari   Virtual Machine  (VM).

Tiap - tiap   bagian  mengirim  informasi  melalui   jaringan komunikasi  virtual.  Sekali   lagi,   jaringan  dimodelkan   setelah komunikasi fisik jaringan diimplementasikan pada perangkat lunak.

ü Kekurangan Virtual Machine. 

Beberapa kesulitan utama dari konsep VM, diantaranya adalah:

       I.            Sistem penyimpanan.

Sebagai contoh kesulitan dalam sistem penyimpanan adalah sebagai  berikut:   Andaikan kita mempunyai suatu mesin yang memiliki  3  disk drive  namun  ingin mendukung 7 VM .   Keadaan ini jelas tidak memungkinkan bagi kita untuk dapat mengalokasikan setiap disk drive untuk  tiap VM,  karena perangkat   lunak untuk mesin virtual   sendiri  akan membutuhkan ruang disk   secara   substansial  untuk menyediakan memori virtual dan spooling.  Solusinya   adalah dengan menyediakan disk  virtual atau yang dikenal pula dengan minidisk, dimana  ukuran daya penyimpanannya identik dengan ukuran   sebenarnya.   Dengan   demikian, pendekatan VM juga menyediakan sebuah antarmuka yang identik dengan perangkat keras yang mendasari. 

 

    II.            Pengimplementasian sulit.

               Meski konsep VM cukup baik, namun VM sulit diimplementasikan.

T

 Terimakasih semoga Bermanfaat ;D

Daftar Pustaka

·         Wikipedia.”Virtual Manchine ”.  https://id.wikipedia.org/wiki/Mesin_virtual#Jenis-jenis_virtual_machine. Diakses pada tanggal,12  Oktober 2015.