Sampling atau Pengambilan sampel adalah proses pemilihan sebagian
individu, item, atau pengamatan dari populasi yang lebih besar untuk
memperkirakan karakteristik seluruh populasi. Pengambilan sampel banyak
digunakan dalam penelitian, bisnis, dan kebijakan publik untuk membuat
keputusan berdasarkan data secara efisien. Sampel tidak selalu berupa
manusia, tetapi juga bisa berupa objek lain seperti negara atau
perusahaan. Ukuran sampel harus cukup besar dan representatif agar hasil
penelitian lebih akurat. Metode seperti pengambilan sampel acak dan
penggunaan beberapa kelompok sampel dapat meningkatkan keandalan
data.
1.2 Populasi Vs Sampel
Dalam statistik, memahami perbedaan antara populasi dan sampel sangat
penting untuk analisis data, inferensi, dan pengambilan keputusan.
Apa itu Populasi ?
Populasi adalah setiap orang atau benda atau data point yang termasuk
dalam kelompok tertentu atau analisis statistik, misalnya populasi
mungkin setiap orang yang merupakan warga negara asal Anda. Jadi
Populasi terdiri dari setiap hal yang termasuk kedalam kelompok
tersebut. Populasi terdiri dari beberapa jenis yaitu
Finite Population: Populasi dengan jumlah elemen
yang tetap (misalnya, karyawan di sebuah perusahaan).
Infinite Population: Populasi dengan jumlah
elemen yang tidak terhitung (misalnya, bakteri dalam cawan
petri).
Target Population: Populasi spesifik yang ingin
diteliti oleh peneliti.
Accessible Population: Bagian dari populasi
target yang tersedia untuk diteliti.
Apa itu Sampel ?
Sampel hanyalah bagian yang lebih kecil dari populasi yang lebih
besar, misalnya warga suatu negara, sampel mungkin memilih seribu orang
dari daerah tertentu atau mungkin memilih 100 orang dari setiap negara
bagian atau wilayah. ciri ciri sampel yang baik yaitu :
Representative: Mencerminkan populasi secara
akurat.
Random: Dipilih tanpa bias.
Sufficiently Large: Memastikan estimasi yang dapat
diandalkan.
Memahami perbedaan keduanya sangat penting untuk membuat kesimpulan
yang akurat dan memastikan validitas kesimpulan.
Feature
Populasi (N)
Sampel(n)
Definition
Seluruh kelompok yang diminati
Subset yang dipilih untuk studi
Size
Besar atau tak terbatas
Bagian yang lebih kecil dan dapat dikelola
Notation
Menggunakan huruf besar (e.g., N, μ, σ)
Menggunakan huruf kecil (e.g., n, 𝑥̄, s)
Parameters
Nilai sebenarnya (e.g., population mean μ, standard deviation
σ)
Estimasi (e.g., sample mean 𝑥̄, standard deviation s)
Cost & Time
Tinggi
Lebih rendah
Accuracy
Memberikan informasi yang tepat
Memberikan perkiraan dengan beberapa margin kesalahan
Population Parameters
Symbol
Sample Statistics
Symbol
Mean
\(\mu\)
Mean
\(\bar{x}\)
Proportion
\(p\)
Proportion
\(\hat{p}\)
Std. Dev.
\(\sigma\)
Std. Dev.
\(s\)
Size
\(N\)
Size
\(n\)
Correlation Coefficient
ρ
Correlation Coefficient
r
1.3 Mengapa Menggunakan Sampel
Dalam penelitian dan pengumpulan data, mempelajari seluruh populasi
sering kali tidak praktis . Sebagai gantinya, para peneliti menggunakan
sampel, yang merupakan bagian yang lebih kecil dan dapat dikelola dari
populasi. Di bawah ini adalah alasan utama untuk menggunakan sampel:
💵Efektivitas Biaya, Sampel mengurangi biaya
yang terkait dengan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data.
🕒Efisiensi Waktu, Sampel yang dipilih dengan
baik memungkinkan pengumpulan dan analisis data yang lebih
cepat.
📝Kelayakan, Sampel memungkinkan penelitian
dilakukan ketika pengumpulan data di seluruh populasi tidak
praktis.
🎯Akurasi dan Keandalan, Teknik statistik
memastikan bahwa sampel mewakili seluruh populasi secara
efektif.
📊Mengurangi Kerumitan Manajemen Data, Sampel
menyederhanakan manajemen data sambil tetap memberikan kesimpulan yang
bermakna.
⚖Pertimbangan Etis, Sampel memungkinkan
eksperimen yang terkendali dan etis.
1.4 Menghidari Bias
Bias dalam pengujian ilmiah terjadi ketika kesalahan sistematis
menyebabkan pengukuran yang salah. Bias dalam pengujian ilmiah sering
sulit diidentifikasi dan dihindari, bias dapat muncul di berbagai tahap
penelitian, mulai dari perancangan metode, pengumpulan data, hingga
interpretasi hasil, sering kali dipengaruhi oleh alat ukur, metode
sampling, atau keinginan pribadi untuk membuktikan suatu hipotesis.
Untuk memastikan pengujian yang adil, ilmuwan harus secara aktif
mengidentifikasi dan menghilangkan semua sumber bias dalam setiap tahap
penelitian.
Aspek
Deskripsi
Cara Mengatasi
Undercoverage
Beberapa kelompok dalam populasi tidak termasuk dalam kerangka
sampel.
Gunakan kerangka sampel yang representatif untuk
memastikan semua kelompok tercakup.
Underrepresentation
Kelompok tertentu memiliki kemungkinan yang lebih tinggi secara
tidak proporsional untuk dipilih.
Gunakan sampling berstrata untuk menjaga proporsi
yang seimbang.
Self-Selection Bias
Peserta secara sukarela memilih untuk berpartisipasi, menyebabkan
sampel yang tidak acak.
Gunakan undangan acak dan pertimbangkan
insentif untuk menarik kelompok responden yang lebih
beragam.
Para peneliti meminimalkan bias pengambilan sampel sangat penting
untuk menghasilkan temuan penelitian yang valid, andal, dan dapat
digeneralisasi agar dapat meningkatkan kualitas dan akurasi studi
mereka.
1.5 Randomisasi dalam Sampling
Randomization atau Pengacakan adalah proses yang
memastikan setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk
dipilih. Hal ini mengurangi bias pengambilan sampel dan meningkatkan
kemampuan generalisasi temuan penelitian.
Simple Random Sampling
Sebuah metode di mana setiap elemen dalam populasi memiliki
probabilitas yang sama untuk dipilih, memastikan sampel yang benar-benar
acak. Cara Kerjanya:
Tetapkan nomor unik untuk setiap anggota populasi.
Gunakan generator nomor acak atau sistem undian untuk memilih
peserta.
Contoh: Sebuah perusahaan ingin mensurvei 500 karyawan dari 5.000
tenaga kerja. Setiap karyawan diberi nomor, dan 500 orang dipilih secara
acak menggunakan sistem undian.
Systematic Sampling
Metode di mana elemen dipilih secara berkala dari daftar yang
diurutkan. cara kerjanya:
Tentukan ukuran sampel (misalnya, memilih 100 orang dari daftar
1.000 orang).
Hitung interval pengambilan sampel: Ukuran Populasi + Ukuran
Sampel (misalnya, 1.000 ÷ 100 = 10).
Pilih titik awal secara acak dan kemudian pilih setiap orang
ke-10.
Contoh: Seorang peneliti ingin mensurvei setiap pelanggan ke-5 dari
daftar 1.000 pembeli. Jika titik awalnya adalah 3, maka individu yang
dipilih adalah orang ke-3, 8, 13, dst.
Stratified Sampling
Metode yang membagi populasi menjadi subkelompok (strata) berdasarkan
karakteristik yang sama, kemudian secara acak memilih sejumlah peserta
secara proporsional dari setiap strata. Cara kerjanya:
Identifikasi strata yang relevan (misalnya, kelompok usia,
tingkat pendapatan, pendidikan).
Tentukan proporsi setiap strata dalam populasi.
Lakukan pengambilan sampel secara acak dalam setiap
strata.
Contoh: Sebuah universitas ingin mensurvei mahasiswa dari tahun
akademik yang berbeda. Jika 40% mahasiswa adalah mahasiswa baru, 30%
mahasiswa tingkat dua, 20% mahasiswa tingkat tiga, dan 10% mahasiswa
tingkat empat, maka sampel akan mencerminkan proporsi tersebut.
1.6 Tantangan dalam Sampling
Pengambilan sampel merupakan proses penting dalam penelitian, namun
memiliki beberapa tantangan yang dapat memengaruhi akurasi dan
keandalan. tantangan utama dalam pengambilan sampel beserta penyebabnya
dan kemungkinan solusinya adalah sebagai berikut:
Tantangan
Penyebab
Solusi
Non-Response Bias
Peserta tidak mau atau tidak mampu menanggapi. Survei
terlalu panjang atau rumit. Kelompok tertentu cenderung tidak
beradaptasi.
Kirim pengingat tindak lanjut. Tawarkan insentif.
Sederhanakan format survei.
Sampling Frame Error
Daftar yang kedaluwarsa atau tidak lengkap.
Klasifikasi yang salah. Peserta yang duplikat atau tidak memenuhi syarat
disertakan.
Selalu perbarui kerangka sampel. Periksa kembali
sumber data. Gunakan sampel berstrata.
Inadequate Sample Size
Sumber daya terbatas untuk sampel besar. Ukuran
sampel salah perhitungan. Tingkat putus sekolah tinggi dalam studi
longitudinal.
Gunakan metode statistik untuk menentukan ukuran
sampel yang tepat. Perhitungkan kemungkinan adanya dropout
Cost & Time Constraints
Biaya tinggi untuk pengumpulan data. Keterlambatan
dalam menjangkau partisipan. Perlunya peralatan atau personel
khusus.
Gunakan metode yang hemat biaya seperti survei
online. Otomatisasi pengumpulan data. Optimalkan sumber daya.
Dengan menerapkan solusi yang efektif, para peneliti dapat
meminimalkan kesalahan dan meningkatkan kualitas penelitian mereka
secara keseluruhan.
1.7 Aplikasi dalam Industri
Industri
Aplikasi
Tujuan
📊Market Research
Melakukan survei dan kelompok fokus
Memahami prefensi,tren,dan perilaku pelanggan.
🏥Healthcare
Mempelajari data pasien dan uji klinis
Memperkirakan prevelensi Penyakit,efektivitas
pengobatan,dan tren kesehatan masyarakat.
🏭Quality Control
Memeriksa sebagian produk dalam proses produksi
Memastikan Produk dan kepatuhan terhadap standar
industri.
🏦Finance
Menganalisis transaksi keuangan dan tren pasar
Menilai resiko, mendeteksi penipuan,dan membuat
keputusan investasi.
