KONSEP DASAR METODE SAMPLING

Presentasi berjudul: "KONSEP DASAR METODE SAMPLING"— Transcript presentasi:

1 KONSEP DASAR METODE SAMPLING
PERTEMUAN 1 KONSEP DASAR METODE SAMPLING Sensus vs Survei Alasan Penggunaan Sampling Konsep-konsep dalam Sampling Kerangka sampel Keuntungan dan kelemahan Sampling Probability dan Nonprobability Sampling SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

2 Metode Pegumpulan Data
Pengumpulan data Catatan administrasi (registrasi) Sensus Survei (sampling) Mengumpulkan data dari seluruh elemen dalam populasi Mengumpulkan data dari sebagian elemen populasi Probability sampling Nonprobability Sampling Menggunakan kaidah peluang (probability) dalam pemilihan sampel Hasil surveinya dapat digunakan untuk melakukan pendugaan (estimasi) terhadap karakteristik populasi Tidak menggunakan kaidah peluang dalam pemilihan sampel Hasil surveinya tidak dapat digunakan untuk melakukan pendugaan (estimasi) terhadap karakteristik populasi

3 Sensus Pengumpulan data untuk mendapatkan informasi dari semua elemen dalam populasi Undang-undang No.16 Tahun 1997, tentang Statistik: Sensus Penduduk (tahun berakhiran-0) Sensus Pertanian (tahun berakhiran-3) Sensus Ekonomi (tahun berakhiran-6) Dalam sensus biasanya dikumpulkan data dasar / pokok Karakteristik yang dicakup terbatas Penyajian sampai wilayah satuan unit kecil seperti kecamatan, desa bahkan kecil lagi MPC1

4 Keuntungan dan Kelemahan Sensus
1. Dapat menyajikan data wilayah kecil 2. Dapat dijadikan kerangka sampel (frame) Kelemahan 1. Cakupan variabel terbatas 2. Waktu lama 3. Biaya besar 4. Ketelitian kurang MPC1

5 INI YANG KITA PELAJARI PADA MATA KULIAH INI
Mengapa Sampling? 1. Sumber daya terbatas 2. Waktu yang tersedia terbatas 3. Pengamatan kadang bersifat merusak 4. Mustahil mengamati seluruh anggota populasi bagaimana caranya dengan mengambil dan menggunakan data sampel kita dapat mengambil kesimpulan terhadap populasi? INI YANG KITA PELAJARI PADA MATA KULIAH INI MPC1

6 Prinsip-Prinsip Sampling Theory
1. Prinsip validitas Design sampling harus menjamin adanya estimasi yang valid dari parameter-parameter populasi. 2. Prinsip “Statistical Regularity” Jumlah sampel yang diambil secara random dari populasi secara rata-rata akan mempunyai karakteristik yang sama/menyerupai karakteristik populasi. 3. Prinsip optimisasi. Desain sampling (metode penarikan sampel dan estimasi): Dengan tingkat ketelitian tertentu, diperlukan sumber daya yang minimum, atau Dengan biaya tertentu, memberikan ketelitian yang optimum MPC1

7 Tahapan Dalam Survei Sampel
Menentukan tujuan survei Mendefinisikan populasi penelitian Menentukan data (variabel) yang akan dikumpulkan Menetapkan derajat presisi yang diinginkan Menentukan metode pengumpulan data Menyiapkan kerangka sampel Melakukan penarikan sampel Pilot survei (pretest) Pelaksanaan lapangan Pengolahan dan Analisis data Penyajian informasi lain yang berguna untuk survei masa datang MPC1

8 Ilustrasi Populasi dan Sampel
MPC1

9 Konsep dan Definisi Populasi
Populasi merupakan agregasi dari seluruh elemen yang perlu ditentukan berikut isi, unit, cakupan, dan waktu. Contoh populasi: semua penduduk yang bertempat tinggal dalam rumahtangga biasa di Kecamatan Polobangkang Selatan, Kabupaten Takalar, pada bulan September tahun 2012 Populasi dibedakan menjadi finite populaton dan infinite population, tergantung dari jumlah unitnya terbatas atau tidak terbatas Continous population: populasi yang terdiri dari zat/benda (mass of matter) yang tidak bisa diidentifikasi/dibedakan dengan mudah dan unit atau kumpulan unitnya terbentuk secara alami. Contoh: Populasi air di danau. Dalam praktiknya, kita akan memfokuskan hanya pada finite population saja MPC1

10 Konsep dan Definisi Populasi Target
Target populasi merupakan sub populasi dari elemen yang ada pada populasi yang berbagai indikatornya akan dicari, seperti penduduk usia 7-12 tahun. Karakteristik Ciri, sifat atau hal-hal yang dimiliki elemen, seperti penghasilan, pengeluaran, biaya, jumlah anggota rumahtangga. Nilai karakteristik yang dihitung (diestimasi) dapat berupa rata-rata, total, rasio, proporsi, persentase, dan sebagainya MPC1

11 Konsep dan Definisi Elemen (elementary unit)
Elemen adalah unit yang digunakan untuk mendapatkan informasi, misalnya individu, rumah tangga, perusahaan, dsb. Unit observasi Unit observasi adalah unit dimana informasinya diperoleh baik secara langsung maupun melalui responden tertentu. Elemen sangat erat kaitannya dengan unit observasi. Elemen bisa sama dengan unit observasi, sebagai contoh rumahtangga adalah selain sebagai elemen juga dapat sebagai unit observasi, misal pengumpulan data keadaan tempat tinggal. Unit observasi bisa individu dari elemen yang mewakili sekumpulan elemen, misalnya kepala rumah tangga yang memberikan informasi mengenai anggota rumah tangganya. MPC1

12 Konsep dan Definisi Unit sampling (sampling unit)
Unit sampling adalah unit yang dijadikan dasar penarikan sampel baik berupa elemen maupun kumpulan elemen (klaster). Contoh: Unit sampling elemen: rumah tangga Unit sampling klaster: kumpulan rumahtangga pada wilayah tertentu seperti blok sensus, RT/RW, bahkan desa. Selain rumahtangga, cukup banyak unit yang bisa dijadikan unit sampling sesuai dengan tujuan survei seperti sekolah, kelas, perusahaan, dsb. Unit analisis Unit yang digunakan pada tahap tabulasi data, bisa berupa elemen atau kumpulan elemen. Unit analisis tidak selalu sama dengan unit observasi Misal: unit observasi adalah rumah tangga (atau lebih spesifik kepala rumah tangga). Unit analisisnya bisa rumah tangga itu sendiri atau anggota rumah tangga MPC1

13 Konsep dan Definisi Daftar Unit (unit list)
Unit list adalah daftar unit yang digunakan sebagai dasar penarikan sampel Contoh: daftar blok sensus, daftar rumahtangga, daftar perusahaan/usaha, daftar sekolah, daftar kelas, daftar murid, dan sebagainya. Kerangka Sampel Kerangka sampel adalah daftar semua unit yang akan dijadikan sampling unit (sebagai dasar penarikan sampel) dan harus memenuhi persyaratan kerangka sampel yang dibentuk dari master file. Master file Master file adalah adalah keseluruhan file yang berisi daftar semua elemen/unit atau kelompok elemen/unit secara lengkap berikut identitas dan informasinya dengan kondisi lengkap dan mutakhir MPC1

14 Konsep dan Definisi Metode Sampling
Metode sampling khususnya pada probability sampling digunakan sebagai alat untuk penentuan sampel agar dapat menyajikan data yang mewakili populasi Penggunaan metode sampling harus mempertimbangkan efisiensi, baik dari sisi efisiensi desain dan biayanya. Informasi yang dihasilkan dapat disajikan dan dianalisis secara deskriptif dan statistik serta mempunyai tingkat ketelitian tertentu (presisi) yang dapat diukur ditinjau dari metode samplingnya (sampling error) MPC1

15 Konsep dan Definisi Kebenaran yang diukur
Estimasi yang berasal dari sampel harus dapat diukur kebenarannya/ketelitiannya ditinjau dari metode sampling yang digunakan. Pengukuran ketelitiannya berupa nilai total, rata-rata, proporsi, dan sebagainya, dengan menyajikan besarnya kesalahan sampling (sampling error) serta selang kepercayaannya (level of confidence). Pengukuran kesalahan di luar metode sampling (non sampling error) tidak dapat diukur secara langsung dari hasil survei tetapi harus melalui cara lain, seperti melalui pasca evaluasi survei (PES). MPC1

16 Konsep dan Definisi Sample size (ukuran sampel): jumlah dari unit/elemen yang menjadi sampel (unit yang ada dalam sampel bisa berbeda atau sama) Effective sample size: jumlah dari unit/elemen yang berbeda di dalam sampel MPC1

17 Konsep dan Definisi Survey period: the time period during which the required data are collected. Reference period: the time period to which the data information should refer. It depends on the objective of the survey Reporting period: the time period for which the information is collected for a unit and is determined by the nature and condition of the survey. MPC1

18 Konsep dan Definisi Prasyarat yang harus diperhatikan:
Desain probability sampling baru dapat diaplikasikan bila tersedia kerangka sampel sesuai metode sampling yang ditetapkan. Metode sampling yang dipilih harus dapat diaplikasikan di lapangan ditinjau dari segi unit sampling dan biaya. Metode yang telah ditentukan harus benar-benar diikuti dan tidak boleh diubah. MPC1

19 Kerangka Sampel Kerangka sampel harus memenuhi persyaratan:
Tersedia sampai dengan unit sampling Batas jelas Tidak tumpang tindih atau terlewat Ada korelasi dengan data yang diteliti Mutakhir Persyaratan tsb diperlukan agar tidak terjadi: 1. Unit sampling yang tidak dijumpai 2. Unit sampling yang duplikasi 3. Unit sampling yang terpecah 4. Unit sampling yang tergabung 5. Unit sampling baru yang belum tercakup MPC1

20 Kerangka Sampel Bentuk Kerangka Sampel
Dalam bentuk daftar sampling unit/list frame (seperti daftar rumah tangga, daftar perusahaan industri besar/sedang, diretori perusahaan pertanian dsb) Dalam bentuk peta/area frame/map frame (peta blok sensus, peta desa,dsb)  menunjukkan batas geografis dari sampling unit atau kumpulan sampling unit. Konsep dan Definisi Blok Sensus: Blok sensus biasa (B) adalah blok sensus yang sebagian besar muatannya antara 80 sampai 120 rumahtangga atau bangunan tempat tinggal atau bangunan bukan tempat tinggal atau gabungan keduanya. Blok sensus khusus (K) adalah blok sensus yang tertutup untuk umum. Tempat-tempat yang biasa dijadikan blok sensus khusus antara lain asrama/barak militer, asrama perawat, panti asuhan dengan 100 penghuni atau lebih dan lembaga pemasyarakatan (tidak ada batasan jumlah penghuni). Blok sensus persiapan (P) adalah blok sensus yang kosong seperti sawah, kebun, tegal, rawa, hutan, daerah yang dikosongkan (digusur) atau bekas permukiman yang terbakar atau daerah kosong yang dipersiapkan untuk pemukiman.

21 Keuntungan Survei Sampel
1. Menghemat biaya 2. Mempercepat penyajian hasil survei 3. Cakupan materi lebih luas 4. Akurasi data lebih tinggi MPC1

22 Kelemahan Survei Sampel
Penyajian sampai wilayah kecil (seperti kecamatan atau desa) dengan sampel yang terbatas tidak akan dapat dipenuhi Penyajian variabel langka/jarang terjadi/proporsi kecil tidak dapat dipenuhi Bila diperlukan trend data untuk mengukur perubahan yang sangat kecil, survei sampel dari satu periode ke periode berikutnya kemungkinan tidak dapat digunakan, kecuali bila digunakan panel (sampel sama untuk beberapa periode) Apabila tidak tersedia kerangka sampel maka probability sampling tidak akan bisa diterapkan. MPC1

23 Probability Sampling Metode pemilihan sampelnya berdasarkan teori peluang Setiap unit dari populasi memiliki peluang untuk terpilih sebagai sampel (besarnya peluang tidak boleh sama dengan nol) Besarnya peluang dapat sama (equal probability) atau tidak sama (unequal probability) tergantung dari metode sampling yang digunakan Untuk keperluan penarikan sampel diperlukan kerangka sampel Oleh karena setiap unit dalam populasi mempunyai peluang untuk terpilih dalam sampel dan besarnya juga telah diperhitungkan, maka dimungkinkan untuk menghasilkan estimasi parameter dari populasi seperti total, rata-rata, proporsi, dan sebagainya. MPC1

24 Probability Sampling Probability Sampling harus memenuhi 4 kriteria
1. Kita bisa mendefinisikan “the set of distinct samples” yang bisa dipilih 2. Setiap sampel mempunyai probability untuk dipilih, dan besarnya probability diketahui 3. Terpilihnya sampel dengan proses automatic randomization, konsisten dengan probability-nya 4. Metode untuk menghitung estimasinya harus menggunakan sampling weight dan menghasilkan nilai estimasi yang unik. MPC1

25 Probability Sampling Probability Sampling Sampling Elemen
Simple Random Sampling (SRS) Systematic sampling PPS Sampling Stratified Sampling Sampling Klaster Single Stage Cluster Sampling Multistage Sampling Dipelajari di MPC 1 Dipelajari di MPC 2 MPC1

26 Nonprobability Sampling
Sampel dipilih dengan sebuah metode non-random Dalam memilih sampel sangat tergantung pada kebijaksanaan atau pertimbangan dari peneliti Dapat digunakan tanpa menggunakan kerangka sampel Kelemahan: Tidak dapat melakukan generalisasi populasi berdasarkan data sampel Tidak mungkin untuk mengukur tingkat ketelitian (presisi) data dari sampelnya Kesalahan frame atau nonrespon tidak dapat dikenali MPC1

27 Nonprobability Sampling
Convenience sampling Prosedur untuk mendapatkan unit sampel menurut keinginan peneliti dengan menggunakan sampel yang paling sederhana dan ekonomis Tidak memerlukan daftar populasi yang panjang Seringkali menghasilkan output penelitian dengan tingkat objektivitas yang rendah Variabilitas dan bias tidak dapat diukur atau dikontrol MPC1

28 Nonprobability Sampling
Judgement (purposive) sampling Peneliti memilih sampel berdasarkan penilaian terhadap beberapa karakteristik anggota sampel yang disesuaikan dengan tujuan penelitian Peneliti ahli memilih sampel untuk memenuhi tujuannya, seperti meyakinkan bahwa semua populasi mempunyai karakteristik tertentu Biasanya dilakuakn bila unit yang dipilih sedikit, misalnya melakukan studi kasus di daerah kecil Biaya moderat, namun hasilnya bias karena sampel tidak representatif MPC1

29 Nonprobability Sampling
Contoh Judgement (Purposive) Sampling: Sebuah penelitian mengenai pengaruh pengumuman merger dan akuisisi terhadap return saham perusahaan target di Bursa Efek Jakarta. Sampel penelitiannya adalah semua perusahaan yang dijadikan target merger dan akuisisi pada tahun , dengan alasan pada akhir 1997 Indonesia dilanda krisis ekonomi yang mengakibatkan kesulitan likuiditas. Dari kriteria tsb, diperoleh 36 perusahaan yang dijadikan sampel penelitian. MPC1

30 Nonprobability Sampling
Quota sampling Peneliti mengklasifikasikan populasi menurut kriteria tertentu (partinent properties), menentukan proporsi sampel yang dikehendaki untuk tiap kelas, menetapkan kuota untuk setiap pewawancara Tidak memerlukan daftar populasi lagi Memberikan hasil klasifikasi yang bias Penyimpangan hasil populasi tidak dapat diperkirakan karena penggunaan seleksi yang non-random MPC1

31 Nonprobability Sampling
Haphazard sampling Peneliti memilih sampel tanpa prosedur khusus atau tanpa mengontrol dalam pemilihan sampel Misal: menanyakan sukarelawan untuk berpartisipasi dalam pendidikan Cara ini mudah, murah, dan berguna hanya untuk bentuk yang kesannya umum atau secara garis besar saja Hasilnya bias dan tidak dapat menduga nilai populasi MPC1

32 Nonprobability Sampling
Snowball sampling Peneliti memilih sampel di mana responden awal (pertama) dipilih dengan metode probabilitas, kemudian responden selanjutnya diperoleh dari informasi yang diberikan oleh responden yang pertama Keuntungan: memungkinkan ditekannya ukuran sampel dan biaya, bermanfaat untuk pengalokasian anggota populasi yang jumlahnya sedikit Kelemahan: hasilnya bias karena jumlah sampel tidak independen (orang yang direkomendasikan oleh responden terdahulu untuk diwawancarai memiliki kemungkinan kemiripan) MPC1

33 Nonprobability Sampling
Identifikasi Responden Snowball MPC1

34 TERIMA KASIH MPC1