Tugas Individu
Prinsip Dasar Dalam Pengambilan Sampel
Prinsip-Prinsip Pengambilan Sampel
1.1 Apa itu Pengambilan Sampel?
Pengambilan sampel adalah proses memilih sebagian kecil dari suatu kelompok besar untuk mewakili keseluruhan kelompok tersebut. Tujuannya adalah untuk memahami atau memperkirakan karakteristik seluruh kelompok tanpa harus memeriksa semuanya satu per satu. Metode ini banyak digunakan dalam penelitian, bisnis, dan kebijakan publik untuk membuat keputusan berbasis data secara efisien.
Berdasarkan video tersebut, sampling(Pengambilan sampel) adalah teknik dalam statistika yang digunakan untuk mewakili keseluruhan populasi dengan hanya mengambil sebagian kecil dari populasi tersebut sebagai sampel. Teknik ini sangat berguna karena mengumpulkan data dari seluruh populasi sering kali memakan banyak waktu dan tenaga.
Sebagai contoh, jika seseorang ingin meneliti hubungan antara kelompok usia dan jenis pekerjaan di suatu kota, akan sangat sulit jika harus mengumpulkan data dari setiap penduduk. Oleh karena itu, dengan memilih sampel yang mewakili populasi, penelitian bisa dilakukan lebih efisien tanpa kehilangan keakuratan.
Agar hasil penelitian lebih akurat, ada beberapa hal yang perlu
diperhatikan dalam pengambilan sampel:
1. Ukuran sampel harus cukup besar, sehingga bisa
mencerminkan karakteristik populasi dengan lebih baik.
2. Pemilihan sampel secara acak, untuk memastikan hasil
yang lebih objektif dan tidak bias.
3. Menggunakan beberapa kelompok sampel, agar hasil
penelitian lebih dapat dipercaya.
Misalnya, sebuah sekolah ingin mengetahui apakah mereka harus menyediakan susu cokelat saat makan siang. Jika ada 1.000 siswa, memilih hanya 10 siswa sebagai sampel bisa memberikan hasil yang kurang akurat. Akan lebih baik jika melibatkan sekitar 100 siswa atau 10% dari total populasi agar hasilnya lebih representatif.
Selain manusia, sampel dalam statistika juga bisa berupa negara, perusahaan, atau bahkan hewan, tergantung pada objek penelitian.
1.2 Populasi vs Sampel
Dalam statistika, memahami perbedaan antara populasi dan sampel sangat penting untuk analisis data, inferensi, dan pengambilan keputusan.
Didalam video tersebut dijelaskan bahwa, dalam statistik, kita sering ingin memahami suatu kelompok besar, seperti warga di suatu negara atau produk yang diproduksi oleh perusahaan. Namun, mengumpulkan data dari seluruh kelompok ini (populasi) bisa sangat sulit dan memakan banyak waktu.
Untuk mengatasinya, kita bisa mengambil sampel, yaitu sebagian kecil dari populasi yang mewakili keseluruhan. Dengan menganalisis sampel, kita bisa memperkirakan karakteristik populasi secara efisien tanpa harus mengumpulkan data dari setiap anggota.
Dalam statistik, ada beberapa simbol khusus untuk menunjukkan karakteristik populasi dan sampel. Ini disebut parameter.
| Parameter Populasi | Penjelasan | Statistik Sampel | Penjelasan |
|---|---|---|---|
| μ (mu) | Rata-rata seluruh populasi | x̄ (x bar) | Rata-rata dari sampel |
| p | Proporsi dalam populasi | p̂ (p hat) | Proporsi dalam sampel |
| σ (sigma) | Simpangan baku (penyebaran data) dalam populasi | s | Simpangan baku dalam sampel |
| N | Jumlah anggota dalam populasi | n | Jumlah anggota dalam sampel |
| ρ (rho) | Koefisien korelasi dalam populasi | r | Koefisien korelasi dalam sampel |
1.2.1 Populasi
Populasi (N) adalah seluruh kelompok individu, objek, atau peristiwa yang ingin diteliti oleh seorang peneliti. Populasi mencakup semua kemungkinan observasi yang relevan dengan penelitian.
Contoh:
1.Semua penduduk di sebuah kota saat meneliti perilaku pemilih.
2.Setiap smartphone yang diproduksi di sebuah pabrik saat menganalisis tingkat cacat.
3.Setiap mahasiswa di sebuah universitas saat mengukur nilai rata-rata ujian.
Jenis-jenis Populasi:
1.Populasi Terbatas (Finite Population): Populasi dengan jumlah elemen yang tetap (misalnya, karyawan di sebuah perusahaan).
2.Populasi Tak Terbatas (Infinite Population): Populasi dengan jumlah elemen yang tidak dapat dihitung (misalnya, bakteri dalam cawan petri).
3.Populasi Target (Target Population): Populasi spesifik yang ingin diteliti oleh peneliti.
4.Populasi yang Dapat Diakses (Accessible Population): Bagian dari populasi target yang tersedia untuk penelitian.
1.2.2 Sampel
Sampel (n) adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk dianalisis. Karena meneliti seluruh populasi sering kali tidak praktis akibat keterbatasan biaya, waktu, atau aksesibilitas, maka sampel digunakan untuk membuat inferensi tentang populasi.
Contoh:
1.Mensurvei 1.000 penduduk kota untuk memperkirakan opini publik.
2.Memeriksa 500 smartphone yang dipilih secara acak untuk menilai tingkat cacat.
3.Menganalisis nilai ujian dari 200 mahasiswa yang dipilih secara acak.
Karakteristik Sampel yang Baik:
1.Representatif: Mencerminkan populasi dengan akurat.
2.Acak: Dipilih tanpa bias.
3.Cukup Besar: Memastikan estimasi yang andal.
4.Minim Bias: Menghindari kesalahan sistematis.
1.2.3 Perbedaan Utama
Dalam penelitian atau analisis statistik, penting untuk membedakan antara populasi dan sampel. Populasi mengacu pada seluruh kelompok yang menjadi objek studi, sedangkan sampel adalah bagian yang lebih kecil yang dipilih dari populasi tersebut untuk dianalisis. Memahami perbedaan ini sangat penting untuk membuat inferensi yang akurat dan memastikan validitas kesimpulan penelitian.
Berikut perbedaan utama antara populasi dan sampel:
| Fitur | Populasi (N) | Sampel (n) |
|---|---|---|
| Definisi | Seluruh kelompok yang ingin diteliti | Bagian kecil dari populasi yang diambil untuk dianalisis |
| Ukuran | Besar atau tidak terbatas | Lebih kecil dan lebih mudah dikelola |
| Notasi | Menggunakan huruf besar (contoh: N, rata-rata: μ, simpangan baku: σ) | Menggunakan huruf kecil (contoh: n, rata-rata sampel: x̄, simpangan baku: s) |
| Parameter | Nilai sebenarnya dari populasi (misalnya rata-rata seluruh populasi: μ, simpangan baku: σ) | Estimasi atau perkiraan dari nilai populasi (misalnya rata-rata sampel: x̄, simpangan baku: s) |
| Biaya & Waktu | Mahal dan membutuhkan waktu lama | Lebih murah dan cepat |
| Ketepatan | Memberikan informasi yang sangat akurat | Hanya perkiraan dan memiliki margin kesalahan |
1.3 Mengapa Menggunakan Sampel?
Dalam penelitian dan pengumpulan data, mempelajari seluruh populasi sering kali tidak praktis atau bahkan mustahil. Sebagai gantinya, peneliti menggunakan sampel, yaitu bagian kecil yang dapat dikelola dari populasi. Berikut adalah alasan utama menggunakan sampel:
✅ Efektivitas Biaya(Lebih Hemat Biaya)
Mengumpulkan data dari seluruh populasi memerlukan sumber daya finansial yang besar. Sampel membantu mengurangi biaya yang terkait dengan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data.✅ Efisiensi Waktu(Lebih Cepat)
Mempelajari seluruh populasi memakan banyak waktu. Sampel yang dipilih dengan baik memungkinkan pengumpulan dan analisis data yang lebih cepat.✅ Lebih Mudah Dilakukan
Beberapa populasi terlalu besar atau sulit diakses untuk dipelajari secara menyeluruh. Sampel membuat penelitian tetap memungkinkan ketika pengumpulan data skala populasi tidak praktis.✅ Hasil Tetap Akurat
Jika dipilih dengan benar, sampel dapat memberikan wawasan yang sangat akurat dan dapat diandalkan. Teknik statistik memastikan bahwa sampel mewakili seluruh populasi dengan efektif.✅ Mengurangi Kompleksitas Manajemen Data (Data Lebih Mudah Dikelola)
Mengelola sejumlah besar data bisa menjadi tantangan. Sampel menyederhanakan pengelolaan data sambil tetap memberikan kesimpulan yang bermakna.✅ Pertimbangan Etika (Lebih Etis)
Beberapa penelitian (misalnya, uji coba medis) dapat melibatkan risiko, sehingga tidak etis untuk mengujinya pada seluruh populasi. Sampel memungkinkan eksperimen yang lebih terkontrol dan etis.
1.4 Menghindari Bias Pengambilan Sampel
Bias sampel terjadi ketika beberapa kelompok dalam populasi tidak mendapat kesempatan yang adil untuk dipilih atau justru dipilih terlalu banyak dalam sampel.
Berdasarkan video tersebut kita disuruh untuk membayangkan ada sebuah termometer yang selalu menunjukkan suhu 5 derajat lebih tinggi dari suhu sebenarnya. Setiap kali dilakukan pengukuran, hasilnya pasti salah karena ada pola kesalahan yang sistematis, bukan sekadar kesalahan acak. Dalam sains, kesalahan sistematis seperti ini disebut bias.
Agar hasil penelitian seakurat mungkin, penting untuk selalu mewaspadai bias dan berusaha menghilangkannya. Jika masalahnya adalah termometer yang rusak, solusinya mudah: cukup menggantinya. Namun, beberapa jenis bias lebih sulit dikenali dan dihindari.
Sebagai contoh, meskipun menggunakan termometer yang akurat, hasil pengukuran tetap bisa meleset jika diletakkan di bawah sinar matahari langsung atau dipegang dengan tangan. Untuk menghindari kesalahan ini, layanan cuaca menempatkan termometer dalam kotak putih khusus yang dirancang untuk mencegah pengaruh luar. Ini adalah contoh bias pengukuran, yaitu kesalahan sistematis akibat cara data dikumpulkan.
Namun, masih banyak jenis bias lain yang dapat mempengaruhi hasil penelitian.
1.4.1 Jenis-Jenis Bias dalam Penelitian
Pada saat materi ini di jelaskan kita juga membahas dan berdiskusi tentang jenis-jenis bias
Berikut tabel dengan bahasa yang lebih sederhana:
| Jenis Bias | Penjelasan |
|---|---|
| Selection Bias | Terjadi kalau sampel yang diambil tidak mewakili semua orang, jadi hasil penelitian bisa jadi tidak adil atau tidak akurat. |
| Response Bias | Terjadi kalau orang yang mengisi survei tidak menjawab dengan jujur, mungkin karena malu atau ingin terlihat lebih baik. |
| Procedural Bias | Terjadi kalau ada kesalahan dalam cara penelitian dilakukan, misalnya pertanyaannya dibuat membingungkan atau data dikumpulkan dengan cara yang salah. |
| Culture Bias | Terjadi kalau penelitian lebih mendukung satu budaya saja dan tidak mempertimbangkan budaya lain. |
| Design Bias | Terjadi kalau penelitian dirancang dengan cara yang membuat satu hasil lebih terlihat benar dibanding yang lain, misalnya alat atau pertanyaannya tidak netral. |
| Publication Bias | Terjadi kalau hanya hasil penelitian yang menarik atau mengejutkan yang dipublikasikan, sedangkan yang hasilnya biasa saja atau negatif diabaikan. |
| Halo Effect | Terjadi kalau kesan baik terhadap satu hal membuat kita menilai semua hal lainnya juga baik, misalnya menganggap orang yang cantik/ganteng pasti pintar. |
| Confirmation Bias | Terjadi kalau kita hanya mencari informasi yang mendukung pendapat kita sendiri dan mengabaikan yang bertentangan. |
berdasarkan video hanya menjelaskan 2 jenis bias:
1. Bias Seleksi
Misalnya, sebuah penelitian dilakukan untuk menguji efektivitas vaksin
baru terhadap virus berbahaya. Relawan yang dipilih berasal dari
universitas lokal, dan ternyata semuanya adalah
pria sehat berusia 20-an tahun.
Masalahnya, hasil penelitian ini tidak dapat mewakili seluruh populasi. Bisa saja vaksin tersebut kurang efektif pada wanita atau memiliki efek samping bagi orang tua dengan penyakit jantung. Karena sampel yang digunakan tidak cukup beragam, hasil penelitian menjadi terbatas.
Cara menghindari bias seleksi:
- Gunakan metode sampling acak agar sampel lebih
representatif.
2. Bias Konfirmasi (Confirmation Bias)
Bias ini lebih sulit dikenali. Sebagai contoh, sebuah penelitian ingin
membuktikan bahwa pewarna makanan buatan menyebabkan hiperaktif
pada anak-anak. Eksperimen dilakukan dengan dua kelompok:
- Kelompok pertama makan permen berwarna cerah yang
mengandung pewarna buatan.
- Kelompok kedua makan buah segar.
Setelah diamati, anak-anak yang makan permen terlihat lebih aktif dibandingkan yang makan buah. Kesimpulan langsung diambil bahwa pewarna makanan menyebabkan hiperaktivitas.
Namun, ada kesalahan dalam cara menarik kesimpulan: faktor lain tidak diperhitungkan, seperti kandungan gula yang lebih tinggi dalam permen dibandingkan buah. Bias konfirmasi terjadi ketika hanya mencari atau menafsirkan bukti yang mendukung hipotesis, tanpa mempertimbangkan penjelasan lain.
Cara menghindari bias konfirmasi:
- Selalu pertimbangkan alternatif lain yang bisa
menjelaskan hasil penelitian.
- Cari bukti yang bisa membantah hipotesis, bukan hanya
yang mendukungnya.
Jadi, kesimpulan dari videonya adalah Bias dapat muncul di setiap tahap penelitian, mulai dari perancangan metode, pengumpulan data, hingga interpretasi hasil. Bias dapat disebabkan oleh alat ukur yang tidak akurat, metode sampling yang keliru, atau kecenderungan manusia untuk membuktikan sesuatu yang sudah diyakini benar.
Bias sampel bisa menyebabkan hasil penelitian yang tidak akurat dan tidak mewakili populasi sebenarnya. Ini bisa membuat kesimpulan jadi kurang tepat dan menurunkan validitas penelitian. Ada beberapa penyebab utama bias sampel:
- Undercoverage (Kurangnya Cakupan)
Masalah: Beberapa kelompok dalam populasi tidak termasuk dalam sampel.
Solusi: Gunakan kerangka sampel yang mewakili seluruh kelompok dalam populasi.
- Overrepresentation (Terlalu Banyak Diwakili)
Masalah: Kelompok tertentu memiliki kemungkinan lebih besar untuk dipilih dibanding kelompok lain.
Solusi: Gunakan teknik stratified sampling (pengambilan sampel berlapis) agar proporsi tetap seimbang.
- Self-Selection Bias (Bias Pemilihan Diri Sendiri)
Masalah: Peserta secara sukarela memilih untuk ikut dalam penelitian, yang bisa menyebabkan sampel tidak acak.
Solusi: Gunakan undangan acak dan berikan insentif untuk menarik kelompok peserta yang lebih beragam.
Mengurangi bias sampel sangat penting agar hasil penelitian valid, dapat dipercaya, dan bisa diterapkan ke populasi yang lebih luas. Cara terbaik untuk menghindari bias adalah dengan menggunakan metode pemilihan sampel yang terstruktur dengan baik, memilih sampel secara acak, dan mengurangi efek pemilihan diri sendiri.
1.5 Randomisasi dalam Pengambilan Sampel
Randomisasi adalah proses yang memastikan setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih. Dengan cara ini, bias sampel bisa dikurangi, dan hasil penelitian bisa lebih mewakili populasi secara keseluruhan.
di video tersebut dijelaskan bahwa, jika suatu saat kita melakukan riset untuk sebuah perusahaan atau menganalisis suatu produk, kita perlu mengembangkan keterampilan desain penelitian. Ini mencakup pemahaman tentang masalah yang ingin dijawab, data yang dibutuhkan, cara mengatur variabel dan eksperimen, serta metode analisis yang tepat.
Misalnya, kita ingin mencari tahu berapa rata-rata gaji seorang data scientist.
- Gaji bisa berbeda-beda tergantung lokasi,
pengalaman, gender, dan waktu (misalnya sebelum atau setelah
pandemi).
- Banyak faktor yang perlu dipertimbangkan, jadi pertanyaannya tidak sesederhana yang terlihat.
Cara Mengumpulkan Data
- Eksperimen → Mengontrol lingkungan penelitian,
misalnya dengan membagi orang secara acak untuk melihat
pengaruh keterampilan terhadap gaji. Sulit dilakukan dalam dunia
nyata.
- Studi Observasional → Mengumpulkan data tanpa
mengubah keadaan, misalnya lewat survei ke para
pekerja. Lebih realistis untuk digunakan.
Tantangan dalam Mengukur Gaji
- Data bisa tidak akurat, karena orang bisa
salah ingat atau sengaja mengubah jawaban.
- Kepercayaan peserta juga penting → Mereka harus tahu
untuk apa data mereka digunakan agar merasa nyaman menjawab.
Sampel yang Representatif
- Karena tidak bisa bertanya ke semua orang, kita harus memilih
sampel yang mewakili seluruh populasi.
- Tantangan dalam sampling:
- Jika hanya bertanya ke pegawai Microsoft → hasilnya tidak bisa
mewakili semua data scientist.
- Jika hanya mereka dengan gaji tinggi yang menjawab → hasil bisa
bias.
Jadi, menentukan gaji rata-rata data scientist tidak mudah. Ada banyak faktor yang memengaruhi hasil penelitian, dari cara mengumpulkan data hingga siapa yang menjawab survei. Oleh karena itu, memahami sampling dan randomisasi sangat penting dalam data science
1.5.1 Pengambilan Sampel Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Metode ini memastikan bahwa setiap anggota dalam populasi memiliki
peluang yang sama untuk dipilih. Caranya:
✅ Beri setiap anggota populasi nomor unik.
✅ Gunakan generator angka acak atau sistem undian untuk memilih
peserta.
Contoh: Sebuah perusahaan ingin mensurvei 500 karyawan dari total 5.000 karyawan. Setiap karyawan diberi nomor, lalu 500 orang dipilih secara acak menggunakan sistem undian.
1.5.2 Pengambilan Sampel Sistematis (Systematic Sampling)
Metode ini memilih peserta pada interval tertentu dari daftar yang
berurutan. Caranya:
✅ Tentukan ukuran sampel (misalnya, memilih 100 orang dari daftar
1.000).
✅ Hitung interval pengambilan sampel: Ukuran Populasi ÷ Ukuran
Sampel (misalnya, 1.000 ÷ 100 = 10).
✅ Pilih titik awal secara acak, lalu ambil setiap orang ke-10 dari
daftar.
Contoh: Seorang peneliti ingin mensurvei setiap pelanggan ke-5 dari daftar 1.000 pembeli. Jika titik awal adalah angka 3, maka peserta yang dipilih adalah pelanggan ke-3, ke-8, ke-13, dan seterusnya.
1.5.3 Pengambilan Sampel Berstrata (Stratified Sampling)
Metode ini membagi populasi ke dalam kelompok kecil
(strata) berdasarkan karakteristik yang sama, lalu memilih
peserta secara acak dari setiap kelompok sesuai proporsi yang ada.
Caranya:
✅ Tentukan kelompok yang relevan (misalnya, kelompok usia, tingkat
pendapatan, pendidikan).
✅ Tentukan proporsi setiap kelompok dalam populasi.
✅ Lakukan pengambilan sampel acak dalam setiap kelompok.
Contoh: Sebuah universitas ingin mensurvei mahasiswa dari berbagai tingkat akademik. Jika 40% mahasiswa adalah tahun pertama, 30% tahun kedua, 20% tahun ketiga, dan 10% tahun keempat, maka sampel harus mencerminkan persentase ini.
Menggunakan metode acak seperti Simple Random Sampling (SRS), Systematic Sampling, dan Stratified Sampling membantu memastikan bahwa sampel yang diambil adil, tidak bias, dan benar-benar mewakili populasi. Ini meningkatkan keakuratan penelitian sehingga hasilnya bisa diterapkan ke seluruh populasi.
1.6 Tantangan dalam Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel adalah bagian penting dalam penelitian, tapi ada beberapa masalah yang bisa mempengaruhi keakuratan hasilnya. Berikut adalah beberapa tantangan umum dalam pengambilan sampel, penyebabnya, dan cara mengatasinya:
| Masalah | Penyebab | Solusi |
|---|---|---|
| Bias Non-Respon (tidak semua orang mau menjawab) | Peserta tidak mau atau tidak bisa menjawab. Survei terlalu panjang atau sulit. Beberapa kelompok orang kurang tertarik ikut serta. | Kirim pengingat agar mereka menjawab. Beri hadiah atau insentif. Buat survei lebih singkat dan sederhana. |
| Kesalahan dalam Daftar Sampel | Daftar peserta sudah lama atau tidak lengkap. Salah mencatat data. Ada peserta yang tidak seharusnya ikut. | Perbarui daftar peserta secara rutin. Cek kembali sumber data. Gunakan teknik pengambilan sampel yang lebih terstruktur. |
| Ukuran Sampel Terlalu Kecil | Kurang dana atau sumber daya untuk mengambil sampel besar. Salah menghitung jumlah sampel yang dibutuhkan. Banyak peserta keluar dari penelitian di tengah jalan. | Gunakan metode statistik untuk menentukan jumlah sampel yang tepat. Hitung kemungkinan ada peserta yang keluar agar tetap cukup. |
| Keterbatasan Waktu dan Biaya | Biaya penelitian mahal. Sulit menjangkau peserta tepat waktu. Membutuhkan alat atau tenaga ahli khusus. | Gunakan cara yang lebih murah seperti survei online. Otomatiskan proses pengumpulan data. Gunakan sumber daya seefisien mungkin. |
Mengatasi tantangan ini bisa membuat pengambilan sampel lebih akurat, efisien, dan mencerminkan populasi yang ingin diteliti. Dengan cara yang tepat, peneliti bisa mengurangi kesalahan dan mendapatkan hasil yang lebih baik.
1.7 Penggunaan Sampling di Berbagai Industri
Pengambilan sampel memainkan peran penting di berbagai industri, memungkinkan organisasi mengumpulkan wawasan, membuat keputusan yang tepat, dan mengoptimalkan proses. Berikut adalah beberapa bidang utama di mana teknik sampling banyak digunakan:
| Industri | Aplikasi | Tujuan |
|---|---|---|
| Riset Pasar | Melakukan survei dan diskusi kelompok. | Memahami preferensi pelanggan, tren, dan perilaku konsumen. |
| Kesehatan | Menganalisis data pasien dan uji klinis. | Memperkirakan prevalensi penyakit, efektivitas pengobatan, dan tren kesehatan masyarakat. |
| Kontrol Kualitas | Memeriksa sebagian produk dalam manufaktur. | Memastikan kualitas produk dan kepatuhan terhadap standar industri. |
| Keuangan | Menganalisis transaksi keuangan dan tren pasar. | Menilai risiko, mendeteksi penipuan, dan membuat keputusan investasi. |
Dengan menerapkan teknik sampling yang tepat, industri dapat memperoleh wawasan yang akurat dan andal sambil meminimalkan kesalahan dan bias. Hal ini membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, penghematan biaya, dan peningkatan efisiensi operasional.
Kesimpulan
Pengambilan sampel adalah teknik penting dalam statistika yang memungkinkan peneliti untuk memahami suatu populasi tanpa harus mengumpulkan data dari seluruh anggotanya. Dengan memilih sampel yang representatif, penelitian dapat dilakukan lebih efisien, hemat biaya, dan tetap menghasilkan kesimpulan yang valid.
Perbedaan antara populasi dan sampel harus dipahami dengan baik, karena sampel yang baik harus mencerminkan karakteristik populasi agar hasilnya dapat digeneralisasi. Pemilihan sampel yang tepat juga membantu mengurangi bias dalam penelitian, yang bisa terjadi jika beberapa kelompok kurang terwakili atau jika ada kecenderungan mencari hasil yang sudah sesuai dengan ekspektasi.
Beberapa metode pengambilan sampel, seperti simple random sampling, stratified sampling, dan cluster sampling, dirancang untuk memastikan bahwa sampel yang diambil benar-benar mewakili populasi. Randomisasi memainkan peran penting dalam mengurangi bias dan meningkatkan validitas penelitian.
Selain itu, memahami berbagai jenis bias, seperti selection bias dan confirmation bias, sangat penting untuk menghasilkan data yang akurat. Kesalahan dalam proses sampling bisa menyebabkan hasil penelitian yang tidak valid, sehingga penting untuk menggunakan metode yang tepat dan memastikan bahwa data dikumpulkan secara objektif.
Secara keseluruhan, pengambilan sampel yang baik akan menghasilkan analisis yang lebih akurat dan dapat dipercaya. Oleh karena itu, memahami prinsip dasar dalam sampling adalah langkah penting bagi siapa saja yang ingin melakukan penelitian berbasis data secara efektif.
Referensi
Siregar, B. (2025). Principles of Sampling. Diakses dari https://bookdown.org/dsciencelabs/sampling_and_survey_techniques/docs/01-Principles-of-Sampling.html#population-vs.-sample.