konsep dasar metode sampling
DESCRIPTION
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. Metode Pegumpulan Data. Pengumpulan data. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
LOGO
KONSEP DASAR METODE SAMPLING
SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 1
Sensus vs Survei Alasan Penggunaan Sampling
Konsep-konsep dalam Sampling Kerangka sampel
Keuntungan dan kelemahan Sampling Probability dan Nonprobability Sampling
LOGO
Tidak menggunakan kaidah peluang dalam pemilihan sampel
Hasil surveinya tidak dapat digunakan untuk melakukan pendugaan (estimasi) terhadap karakteristik populasi
Menggunakan kaidah peluang (probability) dalam pemilihan sampel
Hasil surveinya dapat digunakan untuk melakukan pendugaan (estimasi) terhadap karakteristik populasi
Mengumpulkan data dari sebagian elemen populasi
Mengumpulkan data dari seluruh elemen dalam populasi
Metode Pegumpulan Data
Probability sampling
Nonprobability Sampling
Pengumpulan data
Sensus Survei (sampling)
Catatan administrasi (registrasi)
LOGO
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 terbatasPenyajian sampai wilayah satuan unit kecil seperti
kecamatan, desa bahkan kecil lagi
MPC1
LOGO
Keuntungan dan Kelemahan Sensus
Keuntungan 1. Dapat menyajikan data wilayah kecil 2. Dapat dijadikan kerangka sampel (frame)
Kelemahan1. Cakupan variabel terbatas2. Waktu lama3. Biaya besar4. Ketelitian kurang
MPC1
LOGO
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
LOGO
Prinsip-Prinsip Sampling Theory
1. Prinsip validitasDesign 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):a. Dengan tingkat ketelitian tertentu, diperlukan sumber
daya yang minimum, ataub. Dengan biaya tertentu, memberikan ketelitian yang
optimumMPC1
LOGO
Tahapan Dalam Survei Sampel
Menentukan tujuan survei Mendefinisikan populasi penelitianMenentukan data (variabel) yang akan dikumpulkanMenetapkan derajat presisi yang diinginkanMenentukan metode pengumpulan dataMenyiapkan kerangka sampelMelakukan penarikan sampelPilot survei (pretest)Pelaksanaan lapanganPengolahan dan Analisis dataPenyajian informasi lain yang berguna untuk survei masa
datangMPC1
LOGO
Ilustrasi Populasi dan Sampel
MPC1
LOGO
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
LOGO
Konsep dan Definisi
Populasi TargetTarget populasi merupakan sub populasi dari elemen yang ada pada populasi yang berbagai indikatornya akan dicari, seperti penduduk usia 7-12 tahun.
KarakteristikCiri, 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
LOGO
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
LOGO
Konsep dan Definisi Unit sampling (sampling unit)
Unit sampling adalah unit yang dijadikan dasar penarikan sampel baik berupa elemen maupun kumpulan elemen (klaster).
Contoh: 1. Unit sampling elemen: rumah tangga2. 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
LOGO
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 SampelKerangka 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 fileMaster 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
LOGO
Konsep dan DefinisiMetode 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
LOGO
Konsep dan DefinisiKebenaran 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
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
Kerangka Sampel Kerangka sampel harus memenuhi persyaratan:
1. Tersedia sampai dengan unit sampling2. Batas jelas3. Tidak tumpang tindih atau terlewat4. Ada korelasi dengan data yang diteliti5. Mutakhir
Persyaratan tsb diperlukan agar tidak terjadi:1. Unit sampling yang tidak dijumpai2. Unit sampling yang duplikasi3. Unit sampling yang terpecah4. Unit sampling yang tergabung5. Unit sampling baru yang belum tercakup
MPC1
LOGO
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.
Bentuk Kerangka Sampel
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.
LOGO
Keuntungan Survei Sampel
1. Menghemat biaya
2. Mempercepat penyajian hasil survei
3. Cakupan materi lebih luas
4. Akurasi data lebih tinggi
MPC1
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
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.
Probability Sampling
MPC1
LOGO
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
LOGO
Nonprobability Sampling
Sampel dipilih dengan sebuah metode non-randomDalam memilih sampel sangat tergantung pada
kebijaksanaan atau pertimbangan dari penelitiDapat digunakan tanpa menggunakan kerangka
sampelKelemahan:
1. Tidak dapat melakukan generalisasi populasi berdasarkan data sampel
2. Tidak mungkin untuk mengukur tingkat ketelitian (presisi) data dari sampelnya
3. Kesalahan frame atau nonrespon tidak dapat dikenali
MPC1
LOGO
Nonprobability Sampling
Convenience samplingProsedur untuk mendapatkan unit sampel
menurut keinginan peneliti dengan menggunakan sampel yang paling sederhana dan ekonomis
Tidak memerlukan daftar populasi yang panjangSeringkali menghasilkan output penelitian
dengan tingkat objektivitas yang rendahVariabilitas dan bias tidak dapat diukur atau
dikontrol
MPC1
LOGO
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
LOGO
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 1991-1997, dengan alasan pada akhir 1997 Indonesia dilanda krisis ekonomi yang mengakibatkan kesulitan likuiditas. Dari kriteria tsb, diperoleh 36 perusahaan yang dijadikan sampel penelitian.
MPC1
LOGO
Nonprobability SamplingQuota 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
LOGO
Nonprobability SamplingHaphazard 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
LOGO
Nonprobability SamplingSnowball 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
LOGO
Nonprobability Sampling
Identifikasi Responden Snowball
MPC1
LOGO
TERIMA KASIHMPC1