POPULASI DAN SAMPEL

Home » , » POPULASI DAN SAMPEL

Oleh : Hendry(/teorionline.wordpress.com)
A. 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.
B. Ukuran Sampel
Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli.  Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.
Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sampel :

  1.  Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian
  2. Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
  3. Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
  4. Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20
Besaran atau ukuran 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 :
1. 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

2. Formula Jacob Cohen (dalam Suharsimi Arikunto, 2010:179)
N = L / F^2 + u + 1
Keterangan :
N = Ukuran sampel
F^2 = Effect Size
u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian
L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel

Power (p) = 0.95 dan Effect size (f^2) = 0.1
Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah 19.76
maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sampel
N = 19.76 / 0.1 + 5 + 1 = 203,6, dibulatkan 203


3. Rumus berdasarkan Proporsi atau 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.

C. Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel yang secara umum terbagi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling.
Dalam pengambilan sampel cara probabilitas besarnya peluang atau probabilitas elemen populasi untuk terpilih sebagai subjek diketahui. Sedangkan dalam pengambilan sampel dengan cara nonprobability besarnya peluang elemen untuk ditentukan sebagai sampel tidak diketahui. Menurut Sekaran (2006), desain pengambilan sampel dengan cara probabilitas jika representasi sampel adalah penting dalam rangka generalisasi lebih luas. Bila waktu atau faktor lainnya, dan masalah generalisasi tidak diperlukan, maka cara nonprobability biasanya yang digunakan.
1. 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, sistematis sampling, proportioate stratified random sampling, disproportionate stratified random sampling, dan cluster sampling

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.

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)

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

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

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.

2. 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.

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.
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.
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.

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.

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.

C. Yang perlu diperhatikan dalam Penentuan Ukuran Sampel
Ada dua hal yang menjadi pertimbannga dalam menentukan ukuran sample. Pertama ketelitian (presisi) dan kedua adalah keyakinan (confidence).

Ketelitian mengacu pada seberapa dekat taksiran sampel dengan karakteristik populasi. Keyakinan adaah fungsi dari kisaran variabilitas dalam distribusi pengambilan sampel dari rata-rata sampel. Variabilitas ini disebut dengan standar error, disimbolkan dengan S-x

Semakin dekat kita menginginkan hasil sampel yang dapat mewakili karakteristik populasi, maka semakin tinggi ketelitian yang kita perlukan. Semakin tinggi ketelitian, maka semakin besar ukuran sampel yang diperlukan, terutama jika variabilitas dalam populasi tersebut besar.

Sedangkan keyakinan menunjukkan seberapa yakin bahwa taksiran kita benar-benar berlaku bagi populasi. Tingkat keyakinan dapat membentang dari 0 – 100%. Keyakinan 95% adalah tingkat yanglazim  digunakan pada penelitian sosial / bisnis. 

Makna dari keyakinan 95% (alpha 0.05) ini adalah “setidaknya ada 95 dari 100, taksiran sampel akan mencerminkan populasi yang sebenarnya”.

D. 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.
REVISI TULISAN
Saya merevisi teknik sampling, dan memasukkan teknik sistematis ke dalam probability sampling berdasarkan rujukan buku Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat
Beberapa Teknik Penentuan Ukuran Sampel Lainnya


Baca juga
Dirangkum dari :
Arikunto Suharsimi. 2005. Manajemen Penelitian. Jakarta : Rineka Cipta
Arikunto Suharsimi. 2010. Prosedur Penelitian : Suatu Pendekatan Praktis, edisi revisi 2010. Jakarta : Rineka Cipta
Riduwan. 2005. Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula, Bandung : Alfabeta.
Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Administasi. Bandung : Alvabeta.

Jumlah Sampel Penelitian Kualitatif

Jumlah Sampel Penelitian Kualitatif
by Hendry
Dalam penelitian kualitatif, jumlah sampel tidak perlu terlalu banyak karena tujuannya adalah untuk menganalisis lebih mendalam mengenai sebuah fenomena atau kejadian.
Tidak ada patokan khusus jumlah sampel untuk penelitian kualitatif. Selain karena metode pengumpulan datanya yang menggunakan observasi, wawancara, dan diskusi yang tentu saja memerlukan waktu yang panjang sehingga tidak dimungkinkan untuk mengambil sampel yang terlalu banyak.
Prosedur analisis lebih banyak menggunakan deskriptif, dan tipe analisis nonparametrik, dan tidak ditujukan untuk generalisasi. Artinya, hasil penelitian kualitatif terbatas dalam hal generalisasi dan hanya berlaku untuk sampel yang diteliti.
Teknik sampling yang umum digunakan adalah pengambilan sampel mudah (convenience sampling), purposive, kuota dan berbagai teknik nonprobabilitas lainnya.
Beberapa poin penting dalam penelitian kualitatif adalah :
  1. Penelitian Kualitatif ditujukan untuk mengeksplorasi dan mencoba memahami sebuah fenomena secara mendalam
  2. Penelitian kualitatif memiliki keterbatasan dalam generalisasi
  3. Penelitian kualitatif lebih banyak menggunakan observasi langsung, wawancara dan diskusi mendalam sebagai pengumpul data
  4. Penelitian kualitatif tidak terikat dengan hipotesis (bahkan tidak mengharuskan adanya hipotesis), dan berbagai temuan di lapangan dapat berkembang.
  5. Peneliti merupakan faktor utama keberhasilan
Untuk metode penelitian kualitatif, buku Moeleong. Metode penelitian Kualitatif dalam dijadikan rujukan.

 

 

Menentukan Ukuran Sampel


Beberapa pendapat ahli mengenai ukuran sampel adalah sebagai berikut :
Gay dan Diehl (1992) berpendapat bahwa sampel haruslah sebesar-besarnya. Pendapat Gay dan Diehl (1992) ini mengasumsikan bahwa semakin banyak sampel yang diambil maka akan semakin representatif dan hasilnya dapat digenelisir. Namun ukuran sampel yang diterima akan sangat bergantung pada jenis penelitiannya.

  1. Jika penelitiannya bersifat deskriptf, maka sampel minimunya adalah 10% dari populasi
  2. Jika penelitianya korelasional, sampel minimunya adalah 30 subjek
  3. Apabila penelitian kausal perbandingan, sampelnya sebanyak 30 subjek per group
  4. Apabila penelitian eksperimental, sampel minimumnya adalah 15 subjek per group
Tidak jauh berbeda dengan Gay dan Diehl, Roscoe (1975) juga memberikan beberapa panduan untuk menentukan ukuran sampel yaitu :
  1.  Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian
  2. Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat
  3. Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian
  4. Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20
Slovin (1960) menentukan ukuran sampel suatu populasi dengan formula
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
Frankel dan Wallen (1993:92) menyarankan besar sampel minimum untuk :
  1. Penelitian deskriptif sebanyak 100
  2. Penelitian korelasional sebanyak 50
  3. Penelitian kausal-perbandingan sebanyak 30/group
  4. Penelitian eksperimental sebanyak 30/15 per group
Malhotra (1993) memberikan panduan ukuran sampel yang diambil dapat ditentukan dengan cara mengalikan jumlah variabel dengan 5, atau 5x jumlah variabel. Dengan demikian jika jumlah variabel yang diamati berjumlah 20, maka sampel minimalnya adalah 5 x 20 = 100
Referensi :
Fraenkel, J. & Wallen, N. (1993). How to Design and evaluate research in education. (2nd ed). New York: McGraw-Hill Inc.
Gay, L.R. dan Diehl, P.L. (1992), Research Methods for Business and. Management, MacMillan Publishing Company, New York
Slovin dikutip dari Riduwan. (2005). Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru, Karyawan dan Peneliti Pemula, Bandung : Alfabeta. p :65
Malhotra K. Naresh. 1993. Marketing Research An Applied Orientation, second edition, Prentice Hall International Inc, New Jersey
Roscoe dikutip dari Uma Sekaran. 2006. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta : Salemba Empat. p :
Bacaan yang direkomendasikan :
Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30, 607-610.
Keith P. Lewis. 2006. Statistical Power, Sample Sizes, and the Software to Calculate Them Easily. BioScience, Vol. 56, No. 7 (July 2006), pp. 607-612
Luis Saldanha and Patrick Thompson. 2003. Conceptions of Sample and Their Relationship to Statistical Inference. Educational Studies in Mathematics, Vol. 51, No. 3 (2002), pp. 257-270
Richard J. Harris and Dana Quade. 1992. The Minimally Important Difference Significant Criterion for Sample Size. Journal of Educational Statistics, Vol. 17, No. 1 (Spring, 1992), pp. 27-49


Read more http://teorionline.net/menentukan-ukuran-sampel-menurut-para-ahli/

Referensi Jurnal Ukuran Sampel

Ada beberapa referensi yang bermanfaat untuk dijadikan pedoman penentuan ukuran sampel, diantaranya :
Bartlet., J.E, Kotrlik. J.W, Higgins, C.C. (2001). Organizational Research: Determining Appropriate Sample Size in Survey Research. Information Technology, Learning, and Performance Journal, Vol. 19, No. 1, Spring 2001
Lewis. K.P. (2006). Statistical Power, Sample Sizes, and the Software to Calculate Them Easily. BioScience, Vol. 56, No. 7 (July 2006), pp. 607-612
Ejigou, A. (1996). Power and Sample Size for Matched Case-Control Studies. Biometrics, Vol. 52, No. 3 (Sep., 1996), pp. 925-933
Guenther, W.C. (1977). Power and Sample Size for Approximate Chi-Square Tests. The American Statistician, Vol. 31, No. 2 (May, 1977), pp. 83-85
Harris, R.J, Quade, D. (1992). The Minimally Important Difference Significant Criterion for Sample Size. Journal of Educational Statistics, Vol. 17, No. 1 (Spring, 1992), pp. 27-49
Jun-mo Nam. (1998). Power and Sample Size for Stratified Prospective Studies Using the Score Method for Testing. Biometrics, Vol. 54, No. 1 (Mar., 1998), pp. 331-336
Shieh, G. (2000). On Power and Sample Size Calculations for Likelihood Ratio Tests in Generalized Linear Models. Biometrics, Vol. 56, No. 4 (Dec., 2000), pp. 1192-1196
Jiroutek, M.R, et. al. (2003). A New Method for Choosing Sample Size for Confidence Interval-Based Inferences. Biometrics, Vol. 59, No. 3 (Sep., 2003), pp. 580-590
Luis Saldanha and Patrick Thompson. (2003). Conceptions of Sample and Their Relationship to Statistical Inference. Educational Studies in Mathematics, Vol. 51, No. 3 (2002), pp. 257-270
Woolson R.F, et.al. (1986). Sample Size for Case-Control Studies Using Cochran’s Statistic. Biometrics, Vol. 42, No. 4 (Dec., 1986), pp. 927-932
William C. Guenther. (1981).  Sample Size Formulas for Normal Theory T Tests. The American Statistician, Vol. 35, No. 4 (Nov., 1981), pp. 243-244
Connor R.J. (1987). Sample Size for Testing Differences in Proportions for the Paired-Sample Design. Biometrics, Vol. 43, No. 1 (Mar., 1987), pp. 207-211
etc.


LAMPIRAN
 
TABEL Isaac n Michael 
PENENTUAN JUMLAH SAMPEL DARI POPULASI TERTENTU
DENGAN TARAF KESALAHAN, 1, 5, DAN 10 %








N
Siginifikasi
N
Siginifikasi
1%
5%
10%
1%
5%
10%
10
10
10
10
280
197
155
138
15
15
14
14
290
202
158
140
20
19
19
19
300
207
161
143
25
24
23
23
320
216
167
147
30
29
28
28
340
225
172
151
35
33
32
32
360
234
177
155
40
38
36
36
380
242
182
158
45
42
40
39
400
250
186
162
50
47
44
42
420
257
191
165
55
51
48
46
440
265
195
168
60
55
51
49
460
272
198
171
65
59
55
53
480
279
202
173
70
63
58
56
500
285
205
176
75
67
62
59
550
301
213
182
80
71
65
62
600
315
221
187
85
75
68
65
650
329
227
191
90
79
72
68
700
341
233
195
95
83
75
71
750
352
238
199
100
87
78
73
800
363
243
202
110
94
84
78
850
373
247
205
120
102
89
83
900
382
251
208
130
109
95
88
950
391
255
211
140
116
100
92
1000
399
258
213
150
122
105
97
1100
414
265
217
160
129
110
101
1200
427
270
221
170
135
114
105
1300
440
275
224
180
142
119
108
1400
450
279
227
190
148
123
112
1500
460
283
229
200
154
127
115
1600
469
286
232
210
160
131
118
1700
477
289
234
220
165
135
122
1800
485
292
235
230
171
139
125
1900
492
294
237
240
176
142
127
2000
498
297
238
250
182
146
130
2200
510
301
241
260
187
149
133
2400
520
304
243
270
192
152
135
2600
529
307
245

.
Share this article :