Kalkulator Ukuran Sampel

Hitung ukuran sampel yang diperlukan untuk survei, studi penelitian, dan analisis statistik dengan tingkat kepercayaan, margin kesalahan, dan koreksi populasi terbatas, lengkap dengan rincian rumus langkah demi langkah.

Gratis digunakanTidak perlu mendaftarHasil instan

Kalkulator Ukuran SampelCoba sekarang — gratis ▼

Kalkulator Ukuran Sampel Statistik

Tentukan ukuran sampel optimal untuk penelitian Anda dengan presisi

Preset Cepat

Tingkat Kepercayaan

Margin of Error

Distribusi Respons

Populasi Terbatas — Aktifkan jika ukuran populasi Anda diketahui dan relatif kecil

Total Ukuran Populasi

Embed Kalkulator Ukuran Sampel Widget

Tentang Kalkulator Ukuran Sampel

Selamat datang di Kalkulator Ukuran Sampel, alat statistik profesional yang dirancang untuk peneliti, pemasar, spesialis kontrol kualitas, dan siapa saja yang melakukan survei atau studi. Kalkulator ini menentukan jumlah minimum partisipan atau observasi yang diperlukan untuk mencapai hasil yang valid secara statistik dengan tingkat kepercayaan dan presisi yang Anda inginkan.

Apa itu Ukuran Sampel?

Ukuran sampel mengacu pada jumlah observasi individu atau responden yang disertakan dalam suatu studi atau survei. Memilih ukuran sampel yang tepat sangat penting untuk validitas penelitian—sampel yang terlalu kecil mungkin gagal mendeteksi efek nyata (kesalahan Tipe II), sementara sampel yang terlalu besar membuang-buang sumber daya tanpa peningkatan presisi yang berarti.

Ukuran sampel yang diperlukan tergantung pada beberapa faktor: tingkat kepercayaan yang Anda inginkan, margin of error yang dapat diterima, variabilitas respons yang diharapkan, dan total ukuran populasi (untuk populasi terbatas).

Rumus Ukuran Sampel untuk Proporsi

Populasi Tidak Terbatas

$$n = \frac{Z^2 \times p \times (1-p)}{E^2}$$

Koreksi Populasi Terbatas

$$n_{adj} = \frac{n}{1 + \frac{n-1}{N}}$$

Di mana:

n = Ukuran sampel yang diperlukan
Z = Skor Z yang sesuai dengan tingkat kepercayaan (1,645 untuk 90%, 1,96 untuk 95%, 2,576 untuk 99%)
p = Proporsi yang diharapkan (distribusi respons)
E = Margin of error (interval kepercayaan)
N = Total ukuran populasi (untuk koreksi populasi terbatas)

Cara Menggunakan Kalkulator Ini

Tetapkan tingkat kepercayaan Anda: Pilih 90%, 95%, atau 99% tergantung seberapa yakin Anda terhadap hasil Anda. 95% adalah standar untuk sebagian besar penelitian.
Tentukan margin of error: Masukkan rentang kesalahan yang dapat diterima sebagai persentase. Margin yang lebih kecil memerlukan sampel yang lebih besar.
Estimasi distribusi respons: Jika Anda mengharapkan pembagian 50/50, gunakan 50%. Jika penelitian sebelumnya menyarankan proporsi yang berbeda, gunakan nilai tersebut. Jika tidak yakin, 50% memberikan estimasi yang paling konservatif.
Masukkan ukuran populasi (opsional): Jika populasi Anda terbatas dan relatif kecil, aktifkan toggle populasi dan masukkan total ukuran untuk koreksi populasi terbatas.
Hitung: Klik tombol untuk melihat ukuran sampel yang Anda perlukan beserta penjabaran rumus terperinci dan interval kepercayaan visual.

Memahami Tingkat Kepercayaan

Tingkat kepercayaan mewakili probabilitas bahwa sampel Anda secara akurat mencerminkan parameter populasi yang sebenarnya. Tingkat kepercayaan 95% berarti jika Anda mengulang survei 100 kali dengan sampel acak yang berbeda, sekitar 95 dari survei tersebut akan menangkap nilai populasi yang sebenarnya dalam margin of error.

Tingkat Kepercayaan	Skor Z	Kasus Penggunaan Tipikal
90%	1,645	Penelitian eksploratif, studi percontohan, proyek dengan sumber daya terbatas
95%	1,96	Penelitian standar, survei pasar, sebagian besar studi akademik
99%	2,576	Keputusan kritis, penelitian medis, studi keselamatan

Memahami Margin of Error

Margin of error (juga disebut interval kepercayaan) mendefinisikan rentang di mana nilai populasi yang sebenarnya diharapkan berada. Misalnya, jika survei Anda menunjukkan persetujuan 60% dengan margin of error 5%, tingkat persetujuan yang sebenarnya kemungkinan besar terletak antara 55% dan 65%.

Wawasan utama: Memperkecil margin of error menjadi setengahnya akan melipatgandakan ukuran sampel yang diperlukan sebanyak empat kali lipat. Berpindah dari margin of error 5% ke 2,5% memerlukan responden 4x lebih banyak.

Kapan Menggunakan Koreksi Populasi Terbatas

Terapkan koreksi populasi terbatas ketika:

Sampel Anda akan mewakili lebih dari 5% dari total populasi
Total populasi diketahui dan relatif kecil (di bawah 100.000)
Anda melakukan pengambilan sampel tanpa pengembalian

Untuk populasi besar (lebih dari 100.000), koreksi ini memiliki efek yang dapat diabaikan. Survei terhadap 1 juta orang membutuhkan ukuran sampel yang hampir sama dengan survei terhadap 100 juta orang.

Persyaratan Ukuran Sampel Umum

Kepercayaan	Margin of Error	Ukuran Sampel (distribusi 50%)
95%	10%	97
95%	5%	385
95%	3%	1.068
95%	2%	2.401
95%	1%	9.604
99%	5%	666
99%	3%	1.849
99%	1%	16.641

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa itu ukuran sampel dan mengapa itu penting?

Ukuran sampel adalah jumlah observasi atau partisipan yang diperlukan dalam suatu studi untuk mewakili populasi yang lebih besar secara akurat. Hal ini penting karena sampel yang terlalu kecil mungkin tidak mendeteksi efek nyata (kekuatan statistik rendah), sementara sampel yang terlalu besar membuang-buang sumber daya. Ukuran sampel yang tepat menyeimbangkan presisi, biaya, dan batasan praktis.

Bagaimana cara memilih tingkat kepercayaan yang tepat?

Tingkat kepercayaan mewakili seberapa yakin Anda ingin hasil Anda mencerminkan nilai populasi yang sebenarnya. 95% adalah standar untuk sebagian besar penelitian, artinya jika Anda mengulang studi 100 kali, 95 di antaranya akan menangkap nilai yang sebenarnya. Gunakan 99% untuk keputusan kritis (medis, keselamatan), 90% untuk penelitian eksploratif atau ketika sumber daya terbatas.

Apa itu margin of error dan bagaimana pengaruhnya terhadap ukuran sampel?

Margin of error (juga disebut interval kepercayaan) adalah rentang di mana nilai populasi yang sebenarnya kemungkinan besar berada. Margin 5% berarti hasil bisa 5 poin persentase lebih tinggi atau lebih rendah dari yang dilaporkan. Margin yang lebih kecil memerlukan sampel yang lebih besar: memperkecil margin menjadi setengahnya akan melipatgandakan ukuran sampel yang diperlukan sebanyak empat kali lipat.

Kapan saya harus menggunakan koreksi populasi terbatas?

Gunakan koreksi populasi terbatas ketika sampel Anda mewakili lebih dari 5% dari total populasi. Misalnya, mensurvei 500 orang dari perusahaan dengan 2.000 karyawan. Koreksi ini mengurangi ukuran sampel yang diperlukan karena pengambilan sampel tanpa pengembalian dari populasi terbatas mengurangi varians. Untuk populasi besar (lebih dari 100.000), koreksi ini memiliki efek yang dapat diabaikan.

Distribusi respons apa yang harus saya gunakan jika saya tidak mengetahuinya?

Bila Anda tidak mengetahui proporsi yang diharapkan, gunakan 50% (0,5) karena ini memberikan varians maksimum dan dengan demikian perkiraan ukuran sampel yang paling konservatif (terbesar). Ini memastikan sampel Anda akan memadai terlepas dari proporsi sebenarnya. Jika penelitian sebelumnya menyarankan nilai yang berbeda, gunakan nilai tersebut untuk perkiraan yang lebih tepat.

Bagaimana ukuran populasi mempengaruhi ukuran sampel yang diperlukan?

Untuk populasi besar (lebih dari 100.000), ukuran populasi memiliki efek minimal pada ukuran sampel yang diperlukan. Survei terhadap 1 juta orang membutuhkan ukuran sampel yang hampir sama dengan survei terhadap 100 juta orang. Ukuran populasi hanya secara signifikan mengurangi ukuran sampel yang diperlukan ketika jumlahnya relatif kecil dan Anda mengambil sampel dari sebagian besar populasi tersebut.

Sumber Daya Tambahan

Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:

"Kalkulator Ukuran Sampel" di https://MiniWebtool.com/id/kalkulator-ukuran-sampel/ dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

oleh tim miniwebtool. Diperbarui: 30 Jan 2026

API developer tersedia: Jalankan alat ini dari aplikasi, otomatisasi, atau agen Anda dengan satu permintaan HTTP JSON. Lihat dokumentasi API

Anda juga dapat mencoba Penyelesai Matematika AI GPT kami untuk menyelesaikan masalah matematika Anda melalui pertanyaan dan jawaban dalam bahasa alami.