Nama : Zahra Syafitri Tunnisa
NPM : 2313031035

Teknik sampling adalah metode pemilihan subkelompok dari populasi untuk merepresentasikan keseluruhan, terbagi menjadi probability (acak: simple random, stratified, cluster, multistage) dan non-probability (purposive, convenience, snowball). Buku "Sampling dalam Penelitian Pendidikan" (Rini Susanti, Jurnal Teknodik) menjelaskan simple random cocok untuk populasi homogen (setiap unsur peluang sama), stratified random untuk heterogen (pembagian strata proporsional berdasarkan kelas/pendapatan), cluster untuk penyebaran geografis (pilih kluster kabupaten/kecamatan), serta multistage bertahap (provinsi-kabupaten-sekolah).

Pada riset pendidikan ekonomi, stratified random sampling paling umum karena populasi siswa/guru beragam menurut strata seperti tingkat kelas (X/XI/XII), jenis sekolah (negeri/swasta/vokasi), atau tingkat pemahaman ekonomi (tinggi/rendah). Contoh: penelitian pengaruh media digital pada pemahaman ekonomi kelas XI, bagi strata kelas secara proporsional (30% X, 40% XI, 30% XII) kemudian ambil secara acak.

Argumentasi teoretis: Stratified random menjamin representasi proporsional strata utama (variasi pemahaman ekonomi antar kelas), minimalkan kesalahan sampling (standar deviasi rendah), dan tingkatkan validitas generalisasi ke populasi sekolah negeri Jawa Tengah. Teori probability sampling (Creswell, 2014) mendukung inferensi statistik akurat (uji t/regresi), hindari bias purposive pada non-probability yang lebih untuk eksplorasi awal. Cluster/multistage pilihan untuk populasi luas geografis (ekonomi desa/kota), namun stratified unggul untuk variabel demografis riset pendidikan ekonomi.

Nama : Zahra Syafitri Tunnisa
NPM : 2313031035

Definisi Populasi
Sugiyono (2019) mendefinisikan populasi sebagai total objek penelitian dengan sifat tertentu yang dapat diamati, dibagi menjadi terbatas (finite, seperti siswa satu sekolah) dan tak terbatas (infinite, seperti perilaku ekonomi nasional). Arikunto (2010) menambahkan klasifikasi berdasarkan sifat (homogen: seragam karakteristik; heterogen: beragam) serta jenis (target: untuk inferensi; aksesibel/survei: yang langsung diamati).

Definisi Sampel
Sugiyono (2019) menyatakan sampel sebagai sebagian populasi yang mewakili keseluruhan untuk analisis statistik, dengan syarat representatif, memadai ukurannya, dan bebas bias. Isaac dan Michael (1982) merumuskan ukuran sampel presisi, sementara Slovin menyediakan formula praktis, di mana N adalah populasi dan e tingkat error (misalnya 0.05-0.10).

Jenis dan Teknik Sampling
Sugiyono (2019) membagi menjadi probability sampling (acak sederhana via lotere, stratifikasi proporsional untuk heterogen, kluster untuk geografis, sistematis interval tetap) dan nonprobability (purposive berdasarkan kriteria, kuota proporsi, accidental/subjektif). Nazir (1998) menekankan probability untuk generalisasi tinggi, sementara nonprobability cocok untuk eksplorasi awal di pendidikan ekonomi.

Referensi Teoritis Utama
- Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Jurnal PILAR.
- Arikunto, S. (2010). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Deepublish.
- Isaac, S., & Michael, W. B. (1982). Handbook in Research and Evaluation. EdITS.
- Nazir, M. (1998). Metode Penelitian. Ghalia Indonesia

Nama : Zahra Syafitri Tunnisa
NPM : 2313031035

1. Evaluasi Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dengan angket sesuai dengan pendekatan kuantitatif. Angket menghasilkan data numerik terstruktur dari skala Likert 1-5 yang dapat dianalisis secara statistik, sedangkan data demografis berfungsi sebagai variabel kontrol. Jumlah responden 120 guru memadai untuk generalisasi pada populasi guru SMA negeri di kota X.

2. Kelebihan dan Kelemahan Angket
Kelebihan: Angket efisien dalam pengumpulan data dari 120 responden, menghasilkan data standar yang konsisten dari skala Likert, memungkinkan analisis kuantitatif, dan menjamin anonimitas responden sehingga memperoleh tanggapan yang lebih jujur terkait kepala sekolah.
Kelemahan: Rentan terhadap bias social desirability di mana guru cenderung memberikan penilaian positif terhadap kepala sekolah, tingkat respons rendah, sifat subjektif self-report, dan tidak mampu menangkap nuansa kualitatif mendalam.

3. Teknik Analisis Statistik
Tujuan 1 (pengaruh gaya kepemimpinan terhadap motivasi): Regresi Linier Sederhana.
Alasan: Kedua variabel diukur dengan skala interval (skor Likert), memungkinkan pengujian hubungan kausalitas dengan output koefisien β dan koefisien determinasi R². Tujuan 2 (perbedaan motivasi berdasarkan pendidikan): ANOVA satu arah. Alasan: Digunakan untuk membandingkan rata-rata motivasi kerja antar kelompok kategorikal (tingkat pendidikan S1, S2, dll.) dengan uji lanjut Tukey HSD.

4. Potensi Bias dan Solusi
Bias social desirability: Guru memberikan penilaian positif terhadap kepala sekolah → solusi: Jamin anonimitas responden dan masukkan item terbalik.
Common method bias: Korelasi semu antar variabel → solusi: Pisahkan pengukuran variabel independen dan dependen dalam waktu berbeda.
Non-response bias: Guru kritis tidak merespons → solusi: Lakukan follow-up dan berikan insentif.
Masalah validitas instrumen: Pengukuran tidak akurat → solusi: Lakukan uji pilot dan periksa reliabilitas dengan Cronbach's Alpha > 0,7.