Kode Etik Profesi Akuntan Publik
Sehubungan dengan perkembangan yang terjadi dalam tatanan global dan tuntutan transparansi dan akuntabilitas yang lebih besar atas penyajian Laporan Keuangan, IAPI merasa adanya suatu kebutuhan untuk melakukan percepatan atas proses pengembangan dan pemutakhiran standar profesi yang ada melalui penyerapan Standar Profesi International. Sebagai langkah awal IAPI telah menetapkan dan menerbitkan Kode Etik Profesi Akuntan Publik, yang berlaku efektif tanggal 1 Januari 2010. Untuk Standar Profesional Akuntan Publik, Dewan Standar Profesi sedang dalam proses “adoption” terhadap International Standar on Auditing yang direncanakan akan selesai di tahun 2010, berlaku efektif 2011.
Kode Etik Profesi Akuntan Publik yang baru saja diterbitkan oleh IAPI menyebutkan 5 prinsip-prinsip dasar etika profesi, yaitu:
Prinsip Integritas
Prinsip Objektivitas
Prinsip Kompetensi serta Sikap Kecermatan dan Kehati-hatian Profesional
Prinsip Kerahasiaan
Prinsip Perilaku Profesional
Selain itu, Kode Etik Profesi Akuntan Publik juga merinci aturan mengenai hal-hal berikut ini:
Seksi 200 Ancaman dan Pencegahan
Seksi 210 Penunjukan Praktisi, KAP, atau Jaringan KAP
Seksi 220 Benturan Kepentingan
Seksi 230 Pendapat Kedua
Seksi 240 Imbalan Jasa Profesional dan Bentuk Remunerasi Lainnya
Seksi 250 Pemasaran Jasa Profesional
Seksi 260 Penerimaan Hadiah atau Bentuk Keramah-Tamahan Lainnya
Seksi 270 Penyimpanaan Aset Milik Klien
Seksi 280 Objektivitas – Semua Jasa Profesional
Seksi 290 Independensi dalam Perikatan Assurance
SUMBER : http://www.akuntansi.undip.ac.id/index.php?option=com_content&task=view&id=24&Itemid=1
Sabtu, 02 Oktober 2010
CV, contoh.
Personal Details
Full Name :Rezki Tegar Wibawa
Sex : Male
Place, Date of Birth : Manado, September 19, 1989
Nationality : Indonesia
Marital Status : Single
Height, Weight : 178 cm, 75 kg
Health : Perfect
Religion : Moslem
Address : Jl. Dewi kunthi 1/1 Indraprasata 2 Bogor
Phone : 0251-8380519 / 085692111897
E-mail : r3i_bgtz_gtuw@yahoo.com
Educational Background
1995-2001 : Polisi 5 Elementary School Bogor
2001-2004 : Junior high School No 19, Bogor
2004-2007 : Senior High School PGRI 4, Bogor
2007-present : Accounting Economic at Gunadarma University, Depok
Course & Education
2006 : English Language Course at LIA (advance)
Qualifications
1. Computer Literate (Ms. Word, Ms. Excel, Ms. Power Point)
2. Internet Literate
Bogor, Oktober 3, 2010
Rezki Tegar Wibawa
Full Name :Rezki Tegar Wibawa
Sex : Male
Place, Date of Birth : Manado, September 19, 1989
Nationality : Indonesia
Marital Status : Single
Height, Weight : 178 cm, 75 kg
Health : Perfect
Religion : Moslem
Address : Jl. Dewi kunthi 1/1 Indraprasata 2 Bogor
Phone : 0251-8380519 / 085692111897
E-mail : r3i_bgtz_gtuw@yahoo.com
Educational Background
1995-2001 : Polisi 5 Elementary School Bogor
2001-2004 : Junior high School No 19, Bogor
2004-2007 : Senior High School PGRI 4, Bogor
2007-present : Accounting Economic at Gunadarma University, Depok
Course & Education
2006 : English Language Course at LIA (advance)
Qualifications
1. Computer Literate (Ms. Word, Ms. Excel, Ms. Power Point)
2. Internet Literate
Bogor, Oktober 3, 2010
Rezki Tegar Wibawa
Senin, 24 Mei 2010
POPULASI DAN SAMPEL
1. Definisi
Populasi adalah wilayah generalisasi berupa subjek atau objek yang diteliti untuk dipelajari dan diambil kesimpulan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti.
Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.
Penarikan sampel diperlukan jika populasi yang diambil sangat besar, dan peneliti memiliki keterbatasan untuk menjangkau seluruh populasi maka peneliti perlu mendefinisikan populasi target dan populasi terjangkau baru kemudian menentukan jumlah sampel dan teknik sampling yang digunakan.
2. Jumlah Sampel
Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli. Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.
Besaran atau jumlah sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.
Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :
A. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65)
N = n/N(d)2 + 1
n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.
Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :
N = 125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95
B. Tabel Isaac dan Michael
Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.
3. Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.
A. Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel random sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling.
1. Simple random sampling
Teknik adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.
Misalnya :
Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.
Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.
1. Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.
Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah :
Marketing : 15
Produksi : 75
Penjualan : 35
Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan
Marketing : 15 / 125 x 95 = 11,4 dibulatkan 11
Produksi : 75 / 125 x 95 = 57
Penjualan : 35 / 125 x 95 = 26.6 dibulatkan 27
Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27 = 95 sampel.
Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh
1. Disproportionate Stratified Random Sampling
Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.
Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu :
SMP : 100 orang
SMA : 700 orang
DIII : 180 orang
S1 : 10 orang
S2 : 10 orang
Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel.
1. Cluster Sampling
Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik proporsional stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda.
Contoh :
Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.
Tahap kedua. Mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.
B. Non Probabilty Sampel
Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling.
1. Sampling Sistematis
Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
Contohnya :
Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125. Karyawan ini diurutkan dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Peneliti bisa menentukan sampel yang diambil berdasarkan nomor genap (2, 4, 6, dst) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dst), atau bisa juga mengambil nomor kelipatan (2, 4, 8, 16, dst)
1. Sampling Kuota,
Adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah.
1. Sampling Insidential,
Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.
Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
1. Sampling Purposive,
Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif.
1. Sampling Jenuh,
Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100. Saya sendiri lebih senang menyebutnya total sampling.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian.
1. Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju (seperti Multi Level Marketing….). Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden teruuus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.
Teknik ini juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif.
KESIMPULAN :
Dari berbagai penjelasan di atas dapat kita simpulkan bahwa teknik penentuan jumlah sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran menyeluruh dari populasi.
sumber : http://teorionline.wordpress.com/2010/01/24/populasi-dan-sampel/
1. Definisi
Populasi adalah wilayah generalisasi berupa subjek atau objek yang diteliti untuk dipelajari dan diambil kesimpulan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari populasi yang diteliti.
Dengan kata lain, sampel merupakan sebagian atau bertindak sebagai perwakilan dari populasi sehingga hasil penelitian yang berhasil diperoleh dari sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.
Penarikan sampel diperlukan jika populasi yang diambil sangat besar, dan peneliti memiliki keterbatasan untuk menjangkau seluruh populasi maka peneliti perlu mendefinisikan populasi target dan populasi terjangkau baru kemudian menentukan jumlah sampel dan teknik sampling yang digunakan.
2. Jumlah Sampel
Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli. Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.
Besaran atau jumlah sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.
Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :
A. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65)
N = n/N(d)2 + 1
n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05.
Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah :
N = 125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95
B. Tabel Isaac dan Michael
Tabel penentuan jumlah sampel dari Isaac dan Michael memberikan kemudahan penentuan jumlah sampel berdasarkan tingkat kesalahan 1%, 5% dan 10%. Dengan tabel ini, peneliti dapat secara langsung menentukan besaran sampel berdasarkan jumlah populasi dan tingkat kesalahan yang dikehendaki.
3. Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.
A. Probability Sampling
Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi sampel. Teknik ini meliputi simpel random sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling.
1. Simple random sampling
Teknik adalah teknik yang paling sederhana (simple). Sampel diambil secara acak, tanpa memperhatikan tingkatan yang ada dalam populasi.
Misalnya :
Populasi adalah siswa SD Negeri XX Jakarta yang berjumlah 500 orang. Jumlah sampel ditentukan dengan Tabel Isaac dan Michael dengan tingkat kesalahan adalah sebesar 5% sehingga jumlah sampel ditentukan sebesar 205.
Jumlah sampel 205 ini selanjutnya diambil secara acak tanpa memperhatikan kelas, usia dan jenis kelamin.
1. Proportionate Stratified Random Sampling
Teknik ini hampir sama dengan simple random sampling namun penentuan sampelnya memperhatikan strata (tingkatan) yang ada dalam populasi.
Misalnya, populasi adalah karyawan PT. XYZ berjumlah 125. Dengan rumus Slovin (lihat contoh di atas) dan tingkat kesalahan 5% diperoleh besar sampel adalah 95. Populasi sendiri terbagi ke dalam tiga bagian (marketing, produksi dan penjualan) yang masing-masing berjumlah :
Marketing : 15
Produksi : 75
Penjualan : 35
Maka jumlah sample yang diambil berdasarkan masing-masinng bagian tersebut ditentukan kembali dengan rumus n = (populasi kelas / jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan
Marketing : 15 / 125 x 95 = 11,4 dibulatkan 11
Produksi : 75 / 125 x 95 = 57
Penjualan : 35 / 125 x 95 = 26.6 dibulatkan 27
Sehingga dari keseluruhan sample kelas tersebut adalah 11 + 57 + 27 = 95 sampel.
Teknik ini umumnya digunakan pada populasi yang diteliti adalah keterogen (tidak sejenis) yang dalam hal ini berbeda dalam hal bidangkerja sehingga besaran sampel pada masing-masing strata atau kelompok diambil secara proporsional untuk memperoleh
1. Disproportionate Stratified Random Sampling
Disproporsional stratified random sampling adalah teknik yang hampir mirip dengan proportionate stratified random sampling dalam hal heterogenitas populasi. Namun, ketidakproporsionalan penentuan sample didasarkan pada pertimbangan jika anggota populasi berstrata namun kurang proporsional pembagiannya.
Misalnya, populasi karyawan PT. XYZ berjumlah 1000 orang yang berstrata berdasarkan tingkat pendidikan SMP, SMA, DIII, S1 dan S2. Namun jumlahnya sangat tidak seimbang yaitu :
SMP : 100 orang
SMA : 700 orang
DIII : 180 orang
S1 : 10 orang
S2 : 10 orang
Jumlah karyawan yang berpendidikan S1 dan S2 ini sangat tidak seimbang (terlalu kecil dibandingkan dengan strata yang lain) sehingga dua kelompok ini seluruhnya ditetapkan sebagai sampel.
1. Cluster Sampling
Cluster sampling atau sampling area digunakan jika sumber data atau populasi sangat luas misalnya penduduk suatu propinsi, kabupaten, atau karyawan perusahaan yang tersebar di seluruh provinsi. Untuk menentukan mana yang dijadikan sampelnya, maka wilayah populasi terlebih dahulu ditetapkan secara random, dan menentukan jumlah sample yang digunakan pada masing-masing daerah tersebut dengan menggunakan teknik proporsional stratified random sampling mengingat jumlahnya yang bisa saja berbeda.
Contoh :
Peneliti ingin mengetahui tingkat efektivitas proses belajar mengajar di tingkat SMU. Populasi penelitian adalah siswa SMA seluruh Indonesia. Karena jumlahnya sangat banyak dan terbagi dalam berbagai provinsi, maka penentuan sampelnya dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
Tahap Pertama adalah menentukan sample daerah. Misalnya ditentukan secara acak 10 Provinsi yang akan dijadikan daerah sampel.
Tahap kedua. Mengambil sampel SMU di tingkat Provinsi secara acak yang selanjutnya disebut sampel provinsi. Karena provinsi terdiri dari Kabupaten/Kota, maka diambil secara acak SMU tingkat Kabupaten yang akan ditetapkan sebagai sampel (disebut Kabupaten Sampel), dan seterusnya, sampai tingkat kelurahan / Desa yang akan dijadikan sampel. Setelah digabungkan, maka keseluruhan SMU yang dijadikan sampel ini diharapkan akan menggambarkan keseluruhan populasi secara keseluruhan.
B. Non Probabilty Sampel
Non Probability artinya setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama sebagai sampel. Teknik-teknik yang termasuk ke dalam Non Probability ini antara lain : Sampling Sistematis, Sampling Kuota, Sampling Insidential, Sampling Purposive, Sampling Jenuh, dan Snowball Sampling.
1. Sampling Sistematis
Adalah teknik sampling yang menggunakan nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
Contohnya :
Akan diambil sampel dari populasi karyawan yang berjumlah 125. Karyawan ini diurutkan dari 1 – 125 berdasarkan absensi. Peneliti bisa menentukan sampel yang diambil berdasarkan nomor genap (2, 4, 6, dst) atau nomor ganjil (1, 2, 3, dst), atau bisa juga mengambil nomor kelipatan (2, 4, 8, 16, dst)
1. Sampling Kuota,
Adalah teknik sampling yang menentukan jumlah sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota (jatah) yang diinginkan.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang persepsi siswa terhadap kemampuan mengajar guru. Jumlah Sekolah adalah 10, maka sampel kuota dapat ditetapkan masing-masing 10 siswa per sekolah.
1. Sampling Insidential,
Insidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan, atau siapa saja yang kebetulan (insidential) bertemu dengan peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan dijadikan sampel.
Misalnya penelitian tentang kepuasan pelanggan pada pelayanan Mall A. Sampel ditentukan berdasarkan ciri-ciri usia di atas 15 tahun dan baru pernah ke Mall A tersebut, maka siapa saja yang kebetulan bertemu di depan Mall A dengan peneliti (yang berusia di atas 15 tahun) akan dijadikan sampel.
1. Sampling Purposive,
Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui dengan jelas permasalahan ini. Atau penelitian tentang pola pembinaan olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya dilakukan pada penelitian kualitatif.
1. Sampling Jenuh,
Sampling jenuh adalah sampel yang mewakili jumlah populasi. Biasanya dilakukan jika populasi dianggap kecil atau kurang dari 100. Saya sendiri lebih senang menyebutnya total sampling.
Misalnya akan dilakukan penelitian tentang kinerja guru di SMA XXX Jakarta. Karena jumlah guru hanya 35, maka seluruh guru dijadikan sampel penelitian.
1. Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju (seperti Multi Level Marketing….). Misalnya akan dilakukan penelitian tentang pola peredaran narkoba di wilayah A. Sampel mula-mula adalah 5 orang Napi, kemudian terus berkembang pada pihak-pihak lain sehingga sampel atau responden teruuus berkembang sampai ditemukannya informasi yang menyeluruh atas permasalahan yang diteliti.
Teknik ini juga lebih cocok untuk penelitian kualitatif.
KESIMPULAN :
Dari berbagai penjelasan di atas dapat kita simpulkan bahwa teknik penentuan jumlah sampel maupun penentuan sampel sangat menentukan keberhasilan pencapaian tujuan dari penelitian. Dengan kata lain, sampel yang diambil secara sembarangan tanpa memperhatikan aturan-aturan dan tujuan dari penelitian itu sendiri tidak akan berhasil memberikan gambaran menyeluruh dari populasi.
sumber : http://teorionline.wordpress.com/2010/01/24/populasi-dan-sampel/
Minggu, 02 Mei 2010
kono aozora no mukou ni--Acid Black Cherry
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
taiyou ga tera shita keshiki ha shoku wo kae
boku ni umare tateno yorokobi to
yuru ginai yasashi satosasayakana inochi no shizuku wo
hakon dekitekureruno
gatsu akari ga tsutsun da keshiki ha shoku wo kae
boku nitada shizuka na jikan wo
yawara kana nemuri nitsuki kun no negao nimasani iyasa rete
oyasumino kuchi duke wo
ima kun hadonna yume wo mite ru ?
ashita oki tara hanashi woshiyou
sono tsugino nichi momata hanashi woshiyouyudonnakotodemoiikara ...
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
chiisa na tsubasa wo hiroge te
ame ga furu tokimoarudarou
demosono nochini hakitto niji gakakaruhazusa
taiyou ga tera shita keshiki ha shoku wo kae
boku ni umare tateno yorokobi wo
yuru ginai yasashi satosasayakana inochi no shizuku wo
hakon dekitekureruno
gatsu akari ga tsutsun da keshiki ha shoku wo kae
boku nitada shizuka na jikan wo
yawara kana nemuri nitsuki kun no negao ni iyasa rete
oyasumino kuchi duke wo ...
ima kun hadonna yume wo mite ru ?
ashita oki tara hanashi woshiyou
sono tsugino nichi momata hanashi woshiyouyodonnakotodemoiikara ...
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
chiisa na tsubasa wo hiroge te
ame ga furu tokimoarudarou
demosono nochini hakitto niji gakakaruhazusa
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
chiisa na tsubasa wo hiroge te
ame ga furu tokimoarudarou
demosono nochini hakitto niji gakakaruhazusa
English
Beyond this sky--Acid Black Cherry
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Change the color of the sun shone views
And newborn joy to me
Little drops of life of kindness and unwavering
Could bring us
The moonlight scene was wrapped in different colors
I'm just quiet time
Your sleeping face is healing very slept on a soft
A kiss goodnight
Now what you're dreaming?
Woke up tomorrow to talk
Way to go from talk to Yuna again the next day ...
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Small Wings
Sometimes it rains
But then the rainbow will surely
Change the color of the sun shone views
Me the joy of a newborn
Little drops of life of kindness and unwavering
Could bring us
The moonlight scene was wrapped in different colors
I'm just quiet time
Your sleeping face is healed soft slept
A kiss goodnight ...
Now what you're dreaming?
Woke up tomorrow to talk
Let what I wish I could talk again the next day ...
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Small Wings
Sometimes it rains
But then the rainbow will surely
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Small Wings
Sometimes it rains
But then the rainbow will surely
http://b19.chip.jp/3100707/blog/view.php?tnum=13
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
taiyou ga tera shita keshiki ha shoku wo kae
boku ni umare tateno yorokobi to
yuru ginai yasashi satosasayakana inochi no shizuku wo
hakon dekitekureruno
gatsu akari ga tsutsun da keshiki ha shoku wo kae
boku nitada shizuka na jikan wo
yawara kana nemuri nitsuki kun no negao nimasani iyasa rete
oyasumino kuchi duke wo
ima kun hadonna yume wo mite ru ?
ashita oki tara hanashi woshiyou
sono tsugino nichi momata hanashi woshiyouyudonnakotodemoiikara ...
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
chiisa na tsubasa wo hiroge te
ame ga furu tokimoarudarou
demosono nochini hakitto niji gakakaruhazusa
taiyou ga tera shita keshiki ha shoku wo kae
boku ni umare tateno yorokobi wo
yuru ginai yasashi satosasayakana inochi no shizuku wo
hakon dekitekureruno
gatsu akari ga tsutsun da keshiki ha shoku wo kae
boku nitada shizuka na jikan wo
yawara kana nemuri nitsuki kun no negao ni iyasa rete
oyasumino kuchi duke wo ...
ima kun hadonna yume wo mite ru ?
ashita oki tara hanashi woshiyou
sono tsugino nichi momata hanashi woshiyouyodonnakotodemoiikara ...
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
chiisa na tsubasa wo hiroge te
ame ga furu tokimoarudarou
demosono nochini hakitto niji gakakaruhazusa
kono aozora no mukou ni
ittainani gaarundarou ?
sou kun to futari de tashika metemitai
chiisa na tsubasa wo hiroge te
ame ga furu tokimoarudarou
demosono nochini hakitto niji gakakaruhazusa
English
Beyond this sky--Acid Black Cherry
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Change the color of the sun shone views
And newborn joy to me
Little drops of life of kindness and unwavering
Could bring us
The moonlight scene was wrapped in different colors
I'm just quiet time
Your sleeping face is healing very slept on a soft
A kiss goodnight
Now what you're dreaming?
Woke up tomorrow to talk
Way to go from talk to Yuna again the next day ...
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Small Wings
Sometimes it rains
But then the rainbow will surely
Change the color of the sun shone views
Me the joy of a newborn
Little drops of life of kindness and unwavering
Could bring us
The moonlight scene was wrapped in different colors
I'm just quiet time
Your sleeping face is healed soft slept
A kiss goodnight ...
Now what you're dreaming?
Woke up tomorrow to talk
Let what I wish I could talk again the next day ...
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Small Wings
Sometimes it rains
But then the rainbow will surely
Beyond this blue sky
What is what?
I want to make sure the two of you so
Small Wings
Sometimes it rains
But then the rainbow will surely
http://b19.chip.jp/3100707/blog/view.php?tnum=13
Kimi ga Iru Kara
Furidashita ame wa mada nakiyamanai mama
Boku ni wa kasa ga nakute tsumetasa ga itasugita kedo atatametekureta
...Sore ga kimi nanda yo
Koe wo nakushita boku wa tada shinda you ni nemuri
Samenai yume no naka de maigo ni narikaketeta kedo mitsuketekureta
...Sore ga kimi nanda yo
Kanashikute kurushikute kurikaereba kanashisugiru yume no ato
Ima koko de mou ichido "arigatou" to kimi ni tsutaetai
Kimi ga warau nara... boku wa utau yo
Kimi ga nozomu nara... boku wa soba ni iyou
Kimi ga utagau nara... nandodemo iu yo
Koe ga kareru made...
Kikoeru? Todoiteru?
Kimi ga iru kara... boku ga irunda yo
Kanashikute kurushikute kurikaereba kanashisugiru yume no ato
Ima koko de mou ichido "arigatou" to kimi ni tsutaetai
Kimi ga warau nara... boku wa utau yo
Kimi ga nozomu nara... boku wa soba ni iyou
Kimi ga utagau nara... nandodemo iu yo
Koe ga kareru made...
Kikoeru? Todoiteru?
Kimi ga iru kara... boku ga iru
Kimi ga warau nara... boku wa utau yo
Kimi ga nozomu nara... boku wa soba ni iyou
Kimi ga utagau nara... nandodemo iu yo
Koe ga kareru made...
Kikoeru? Todoiteru?
Kimi ga iru kara... boku ga irunda yo
Sore ga kimi nanda yo...
English
That's you
The rain that began to fall wouldn't stop.
I had no umbrella, and the cold numbed me. But someone warmed me.
...that was you.
My voice gone, I slept as if I were dead.
I became lost like a stray child in a dream I couldn't wake from. But someone found me.
...that was you.
It's sad and painful seeing the remains of my dreams when I look back.
I want to say "thank you" to you one more time, right here, right now.
If you smile... I will sing.
If you wish... I will be by your side.
If you doubt me... I'll say it over and over.
Until my voice dies...
Can you hear me? Is this reaching you?
I am here... because you are here.
It's sad and painful seeing the remains of my dreams when I look back.
I want to say "thank you" to you one more time, right here, right now.
If you smile... I will sing.
If you wish... I will be by your side.
If you doubt me... I'll say it over and over.
Until my voice dies...
Can you hear me? Is this reaching you?
I am here... because you are here.
If you smile... I will sing.
If you wish... I will be by your side.
If you doubt me... I'll say it over and over.
Until my voice dies...
Can you hear me? Is this reaching you?
I am here... because you are here.
That's you...
http://community.livejournal.com/abc_magic/20397.html
Furidashita ame wa mada nakiyamanai mama
Boku ni wa kasa ga nakute tsumetasa ga itasugita kedo atatametekureta
...Sore ga kimi nanda yo
Koe wo nakushita boku wa tada shinda you ni nemuri
Samenai yume no naka de maigo ni narikaketeta kedo mitsuketekureta
...Sore ga kimi nanda yo
Kanashikute kurushikute kurikaereba kanashisugiru yume no ato
Ima koko de mou ichido "arigatou" to kimi ni tsutaetai
Kimi ga warau nara... boku wa utau yo
Kimi ga nozomu nara... boku wa soba ni iyou
Kimi ga utagau nara... nandodemo iu yo
Koe ga kareru made...
Kikoeru? Todoiteru?
Kimi ga iru kara... boku ga irunda yo
Kanashikute kurushikute kurikaereba kanashisugiru yume no ato
Ima koko de mou ichido "arigatou" to kimi ni tsutaetai
Kimi ga warau nara... boku wa utau yo
Kimi ga nozomu nara... boku wa soba ni iyou
Kimi ga utagau nara... nandodemo iu yo
Koe ga kareru made...
Kikoeru? Todoiteru?
Kimi ga iru kara... boku ga iru
Kimi ga warau nara... boku wa utau yo
Kimi ga nozomu nara... boku wa soba ni iyou
Kimi ga utagau nara... nandodemo iu yo
Koe ga kareru made...
Kikoeru? Todoiteru?
Kimi ga iru kara... boku ga irunda yo
Sore ga kimi nanda yo...
English
That's you
The rain that began to fall wouldn't stop.
I had no umbrella, and the cold numbed me. But someone warmed me.
...that was you.
My voice gone, I slept as if I were dead.
I became lost like a stray child in a dream I couldn't wake from. But someone found me.
...that was you.
It's sad and painful seeing the remains of my dreams when I look back.
I want to say "thank you" to you one more time, right here, right now.
If you smile... I will sing.
If you wish... I will be by your side.
If you doubt me... I'll say it over and over.
Until my voice dies...
Can you hear me? Is this reaching you?
I am here... because you are here.
It's sad and painful seeing the remains of my dreams when I look back.
I want to say "thank you" to you one more time, right here, right now.
If you smile... I will sing.
If you wish... I will be by your side.
If you doubt me... I'll say it over and over.
Until my voice dies...
Can you hear me? Is this reaching you?
I am here... because you are here.
If you smile... I will sing.
If you wish... I will be by your side.
If you doubt me... I'll say it over and over.
Until my voice dies...
Can you hear me? Is this reaching you?
I am here... because you are here.
That's you...
http://community.livejournal.com/abc_magic/20397.html
Senin, 01 Maret 2010
konsep riset ilmiah
RISET ILMIAH
HAL PENTING RISET ILMIAH ADALAH:
OBSERVASI LANGSUNG TERHADAP FENOMENA (DIRECT OBSERVATION OF PHENOMENA)
VARIABE-VARIABEL, METODE-METODE DAN PROSEDUR-PROSEDUR RISET DIDEFINISIKAN DENGAN JELAS (CLEARLY DEFINED VARIABLE, METHODS AND PROCEDURES).
HIPOTESIS-HIPOTESIS DIUJI SECARA EMPIRIK (EMPIRICALLY TESTABLE HYPOTHESES).
RISET ILMIAH
MEMPUNYAI KEMAMPUAN MENGALAHKAN HIPOTHESIS SAINGAN (THE ABILITY TO RULE OUT RIVAL HYPOTHESES)
JUSTIFIKASI KESIMPULAN SECARA STATISTIK TIDAK SECARA BAHASA (STATISTICAL RATHER THAN LINGUISTIC JUSTIFICATION CONCLUSION)
MEMPUNYAI PROSES MEMBETULKAN DIRINYA SENDIRI (THE SELF CORRECTING PROCESS).
KELLINGER (1973)
RISET ILMIAH (SCIENTIFIC METHOD) SEBAGAI INVESTIGASI YANG SISTEMATIK, TERKENDALI DAN EMPIRIS TERHADAP SATU SET HIPOTHESIS YANG DIBANGUN DARI STRUKTUR TEORI.
JADI REISET ILMIAH DILAKUKAN DENGAN MEMBANGUN SATU ATAU LEBIH HIPOTHESIS BERDASARKAN SUATU STRUKTUR ATAU KERANGKA TEORI DAN KEMUDIAN MENGUJI HIPOTHESIS.
PROSES PENELITIAN EMPIRIS
STRUKTUR TEORI
HIPOTESIS-HIPOTESIS
PENGUJIAN EMPIRIS
Sumber : Google search desktop Konsep Dasar Riset 1.ppt
HAL PENTING RISET ILMIAH ADALAH:
OBSERVASI LANGSUNG TERHADAP FENOMENA (DIRECT OBSERVATION OF PHENOMENA)
VARIABE-VARIABEL, METODE-METODE DAN PROSEDUR-PROSEDUR RISET DIDEFINISIKAN DENGAN JELAS (CLEARLY DEFINED VARIABLE, METHODS AND PROCEDURES).
HIPOTESIS-HIPOTESIS DIUJI SECARA EMPIRIK (EMPIRICALLY TESTABLE HYPOTHESES).
RISET ILMIAH
MEMPUNYAI KEMAMPUAN MENGALAHKAN HIPOTHESIS SAINGAN (THE ABILITY TO RULE OUT RIVAL HYPOTHESES)
JUSTIFIKASI KESIMPULAN SECARA STATISTIK TIDAK SECARA BAHASA (STATISTICAL RATHER THAN LINGUISTIC JUSTIFICATION CONCLUSION)
MEMPUNYAI PROSES MEMBETULKAN DIRINYA SENDIRI (THE SELF CORRECTING PROCESS).
KELLINGER (1973)
RISET ILMIAH (SCIENTIFIC METHOD) SEBAGAI INVESTIGASI YANG SISTEMATIK, TERKENDALI DAN EMPIRIS TERHADAP SATU SET HIPOTHESIS YANG DIBANGUN DARI STRUKTUR TEORI.
JADI REISET ILMIAH DILAKUKAN DENGAN MEMBANGUN SATU ATAU LEBIH HIPOTHESIS BERDASARKAN SUATU STRUKTUR ATAU KERANGKA TEORI DAN KEMUDIAN MENGUJI HIPOTHESIS.
PROSES PENELITIAN EMPIRIS
STRUKTUR TEORI
HIPOTESIS-HIPOTESIS
PENGUJIAN EMPIRIS
Sumber : Google search desktop Konsep Dasar Riset 1.ppt
Langganan:
Postingan (Atom)
