Bab I
Teknik Pengambilan Sampel dan Survei
1 Prinsip Pengambilan Sampel
1.1 Definisi Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel adalah proses pemilihan sebagai individu, item, atau pengamatan dari populasi yang lebih besar untuk memperkirakan karakteristik seluruh populasi. Pengambilan sampel ini banyak digunakan dalam penelitian, bisnis, dan kebijakan publik untuk membuat keputusan berdasarkan data secara efisien.
1.1.1 Ringkasan Video
Bayangkan kita diminta untuk mengumpulkan informasi tentang penduduk di kota, mungkin kita ingin mempelajari korelasi antara kelompok usia dan pekerjaan. Bahkan jika kita tinggal di kota kecil. Yang memungkinkan banyak waktu untuk mengumpulkan data dari setiap orang. Maka dari itu ada disebut sampling
Sampling adalah teknik dimana dapat mewakili keseluruhan dengan hanya melihat sampel atau bagian yang lebih kecil. Dalam hal ini, sampel yang representatif akan berusaha untuk mencerminkan seluruh populasi kota. Untuk lebih mencerminkan keseluruhan ukuran sampel, kita harus cukup besar ada langkah-langkah lain yang dapat diambil juga seperti memastikan sampel kita acak atau mengonfirmasi temuan dengan menggunakan beberapa kelompok sampel. Sampling juga merupakan metode dimana kita mengambil beberapa data dari banyaknya populasi, sehingga kita dapat mempresentasikan data dengan cukup akurat.
Misal, sekolah berpikir untuk menawarkan susu cokelat saat makan siang . Terdapat 1.000 siswa di sekolah. Jika hanya ada 10 siswa dalam sampel data mungkin tidak akurat dan akan lebih baik untuk bertanya kepada 100 siswa atau \(\frac{1}{10}\) dari total populasi siswa. Untuk memastikan sampel lebih mewakili keseluruhan dalam statistik sampel tidak selalu terdiri dari orang-orang, melainkan mereka yang terdiri dari apapun yang ingin kita teliti. Hal ini hanya menyatakan semakin banyak data yang kita gunakan semakin lebih baik. Akan tetapi kita pasti memiliki masalah yaitu ketidakmungkinan mewawancarai seluruhnya. Solusi yang dapat kita lakukan adalah dengan menambahkan jumlah sampel dan pastikan data yang diambil random (acak).
1.2 Populasi vs Sampel
Dalam statistik, memahami perbedaan antara populasi dan sampel sangat penting dalam analisis data, inferensi, dan pengambilan keputusan.
1.2.1 Populasi
Populasi (\(N\)) adalah keseluruhan kelompok individu, objek, atau peristiwa yang ingin diteliti oleh seorang peneliti. Hal ini mencakup semua kemungkinan pengamatan yang relevan dengan penelitian.
Jenis-jenis Populasi:
Populasi Terbatas: Populasi dengan jumlah elemen yang tetap (misalnya, karyawan di suatu perusahaan).
Populasi Tak Terbatas: Populasi dengan jumlah elemen yang tidak dapat dihitung (misalnya, bakteri dalam cawan petri).
Populasi Target: Populasi spesifik yang ingin dipelajari peneliti.
Populasi yang Dapat Diakses: Bagian dari populasi sasaran yang tersedia untuk penelitian.
Contoh:
Semua penduduk suatu kota saat memperlajari perilaku memilih.
Setiap telepon pintar yang diproduksi dari pabrik saat menganalisis tingkat kerusakan.
Setiap mahasiswa di universitas saat mengukur nilai ujian rata-rata.
1.2.2 Sampel
sampel(\(n\)) adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk analisis. Karena mempelajari keseluruhan populasi sering sekali tidak praktis karena biaya, waktu, atau aksesibilitas, sampel digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi.
Karakteristik Sampel yang Baik:
Representatif: Secara akurat mencerminkan populasi.
Acak: Dipilih tanpa bias.
Cukup Besar: Memastikan estimasi yang dapat diandalkan.
Bias Minimal: Menghindari kesalahan sistematis.
Contoh:
Survei terhadap 1.000 penduduk suatu kota untuk memperkirakan opini publik.
Memeriksa 500 telepon pintar yang dipilih secara acak untuk menilai tingkat kerusakan.
Menganalisis nilai ujian dari 200 siswa yang dipilih secara acak.
1.2.3 Perbedaan Utama
Saat kita melakukan penelitian atau analisis statistik, penting untuk kita mengetahui perbedaan antara populasi dan sampel. Populasi mengaacu terhadap seluruh kelompok yang menjadi perhatian dalam sebuah penelitian, sedangkan sampel merupakan bagian yang lebih kecil yang dipilih dari populasi tersebut untuk dianalisis. Penting bagi kita memahami perbedaannya untuk membuat kesimpulan yang akurat dan memastikan validitas kesimpulan.
Berikut adalah perbedaan utama antara populasi dan sampel:
| \[Fitur\] | \[ Populasi (N)\] | \[Sampel (n)\] |
|---|---|---|
| Definisi | Seluruh kelompok yang diminati | Subset yang dipilih untuk dipelajari |
| Ukuran | Besar atau tak terbatas | Porsi lebih kecil dan mudah diatur |
| Notasi | Menggunakan huruf besar(misalnya, \(N\) Bahasa Indonesia:\(μ\) Bahasa Indonesia:\(σ\) ) | Menggunakan huruf besar (misalnya, \(n\) Bahasa Indonesia: \(\bar{x}\) Bahasa Indonesia: \(s\)) |
| Parameter | Nilai sebenarnya (misalnya, rata-rata populasi) \(μ\), simpangan baku \(σ\) | Perkiraan (misalnya, rata-rata sampel \(\bar{x}\), simpangan baku \(s\) ) |
| Biaya & Waktu | Tinggi | Lebih rendah |
| Ketepatan | Memberikan informasi yang akurat | Memberikan perkiraan dengan beberapa margin kesalahan |
1.2.4 Ringkasan Video
Populasi merupakan setiap orang, benda, atau titik data yang termasuk dalam kelompok tertentu.
Misal, populasi adalah setiap orang yang merupakan warga negara asal kita atau populasi adalah setiap celana yang diproduksi oleh perusahaan. Dengan kata lain, populasi mencakup apa saja yang terpenting untuk dipahami adalah bahwa populasi terdiri dari setiap benda yang termasuk dalam kelompok itu.
| \[Populasi (parameter)\] | \[ Keterangan \] | \[Sampel (statistik)\] |
|---|---|---|
| \(μ\) | Mean | \(\bar{x}\) |
| \(p\) | Proportion | \(\hat{p}\) |
| \(σ\) | Standar Deviasi | \(s\) |
| \(N\) | Size | \(n\) |
| \(p\) | correlation/coefficient | \(r\) |
Keterangan:
Mean: Rata-rata dari semua data yang sedang kita ukur. Data yang diukur datanya harus numerik.
Proportion: Perbandingan anatara objek satu dengan yang lain. Misal sampel dan populasi.
Standar Deviasi: Sebaran data/variasinya untuk mengukur sejauh mana data kita itu jangkauannya (sebarannya).
Size: Kumpulan seluruh data.
Correlation: membandingkan dua objek atau melihat hubungan antara suatu objek dengan objek yang lainnya atau variabel satu dengan yang lainnya. Variabel merupakan sebuah nama atau objek yang dapat menyimpan sebuah nilai. Nilai tersebut bisa ada yang berubah dan bisa ada yang tetap. Contoh sebuah faktor. Faktor ini adalah ada yang mempengaruhi dan ada yang dipengaruhi.
Didalam proses olah data terdapat 2 objek yaitu:
Variabel Bebas
Variabel Bertingkat (ada yang dipengaruhi atau variabel yang mempengaruhi). Sederhananya, biasanya terdapat 2 variabel yaitu x dan y. x–> faktor yang mempengaruhi atau variabel yang mempengaruhi. y–> variabel yang dipengaruhi.
Notes:
- Variabel x bisa lebih dari 1.
- Variabel y cukup 1 saja.
1.3 Alasan Menggunakan Sampel
Terdapat hal lain mengapa kita tidak ideal jikalau kita tidak memiliki semua datanya, sehingga yang menjadi hal yang merugikan antara lain:
Membutuhkan Biaya yang besar untuk melakukan survei ke semua orang yang ingin kita lakukan survei.
Membutuhkan waktu yang banyak untuk mengumpulkan data. Dengan kata lain untuk mengumpulkan data yang banyak, membutuhkan waktu yang maksimal.
Kelayakan (Akses untuk pengumpulan data). Dalam hal ini tidak semua responden yang ingin di ukur. sebagai contohnya panjang celana.
Akurasi dan keandalan. Dalam hal ini semakin banyak responden yang kita ukur maka semakin banyak data juga yang kita ukur terdapat error.
Dalam penelitian dan pengumpulan data, mempelajari keseluruhan populasi sering kali tidak praktis atau mustahil. sebaliknya, peneliti menggunakan sampel yang merupakan bagian dari populasi yang lebih kecil dan mudah untuk dikelola. Berikut ini alasan utama penggunaan sampel:
- Efektivitas Biaya
Pengumpulan data dari seluruh populasi membutuhkan sumber daya keuangan yang signifikan. Sampel dapat mengurangi biaya terkait dengan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data.
- Efisiensi Waktu
Mempelajari keseluruhan populasi memakan banyak waktu, sehingga sampel yang dipilih dengan baik memungkinkan pengumpulan dan analisis data yang lebih cepat.
- Kelayakan
Beberapa populasi terlalu besar atau tidak dapat diakses untuk diteliti secara menyeluruh, sehingga sampel memungkinkan penelitian dilakukan ketika pengumpulan data pada seluruh populasi tidak praktis.
- Akurasi dan Keandalan
Bila sampel dipilih secara tepat, sampel dapat memberikan wawasan yang sangat akurat dan andal. Teknik statistik ini memastikan bahwa sampel mewakili seluruh populasi secara efektif.
- Mengurangi Kompleksitas Pengelolaan Data
Ketika kita menangani sejumlah besar data kemungkinan cara kita menanganinya bisa jadi sulit namun sampel menyederhanakan pengelolaan data sekaligus memberikan kesimpulan yag bermakna.
- Pertimbangan Etis
Beberapa penelitian mungkin mengandung risiko, sehingga tidak etis untuk diuji terhadap seluruh populasi. Sampel memungkinkan eksperimen yang terkontrol dan etis.
Pada saat kita mengumpulkan data berdasarkan sampel terdapat banyak hal yang terjadi. Artinya, analisa yang kita lakukan berdasarkan sampel itu bisa saja tidak akurat.
sebagai contoh, misalnya kita memiliki data yang berdistribusi normal. pada saat kita mengambil data yang berdistribusi normal bisa saja distribusi data ini condong ke sebelah kiri atau kanan. Dengan kata lain, pada saat mengambil data sample secara random, data sample ini harus di distribusikan normal terlebih dahulu sehingga data pada populasi dan sampel sama-sama berdistribusi normal atau tidak ada data yang condong ke kiri atau ke kanan yang menyebabkan adanya bias (tidak mencerminkan keadaan sebenarnya atau terdapat kesalahan atau penyimpangan).
Ketidaksamaan pengambilan kesimpulan terhadap keadaan sebenarnya berarti terdapat penyimpulan yang kurang tepat karena pengambilan random sampel yang mungkin terjadi hal inilah yang dinamakan bias. Sehingga yang menjadi tugas kita adalah memastikan data yang kita ambil itu tidak bias atau sangat minim kesalahannya (biasnya).
1.4 Menghindari Bias Sampel
Bias pada pengambilan sampel terjadi ketika anggota dari populasi tertentu secara sistematis dikecualikan atau terwakili secara berlebihan pada sampel. Hal ini dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat dan tidak mewakili yang berpotensi penyimpangan kesimpulan dan mengurangi validitas sebuah studi. Adapun beberapa penyebab bias pengambilan sampel:
| \[Aspek\] | \[ Keterangan\] | \[Cara mengatasi\] |
|---|---|---|
| Kurangnya cakupan | Beberapa kelompok dalam populasi tidak dimasukkan dalam kerangka sampel | Menggunakan kerangka sampel yang dapat mewakilif untuk memastikan semua kelompok tercakup |
| Representasi berlebih | Kelompok tertentu memiliki peluang yang jauah lebih tinggi untuk dipilih | Menggunakan pengambilan sampel yang berstrata untuk menjaga proporsi yang seimbang |
| Bias Seleksi Diri | Peserta secara sukarela memilih untuk mengambil bagian, sehingga menghasilkan sampel non-acak | Menggunakan undangan acak dan pertimbangkan insentif untuk menarik kelompok responden yang lebih beragam |
Meminimalkan bias pengambilan sampel sangat penting unutk dapat menghasilkan penelitian yang valid, andal, dan dapat digeneralisasi. Dengan memastikan kerangka pengambilan sampel yang dibangun dengan baik, menerapkan metode pemilihan acak serta mengurangi efek pemilihan sendiri, peneliti dapat meningkatkan kualitas dan akurasi penelitian.
Berikut merupakan yang termasuk jenis bias lainnya:
1.5 Pengacakan dalam Pengambilan Sampel
Pengacakan adalah proses yang memastikan setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Hal ini dapat mengurangi bias pengambilan sampel dan meningkatkan generalisasi temuan penelitian.
1.5.1 Pengambilan Sampel Acak Sederhana
Suatu metode di mana setiap elemen dalam populasi memiliki probabilitas pemilihan yang sama, sehingga dapat menghasilkan sampel yang benar-benar acak. Berikut cara kerjanya:
Menetapkan nomor unik untuk setiap anggota populasi.
Gunakan generatorangka acak atau sistem lotere untuk memilih peserta.
Contoh:
Sebuah perusahaan ingin mensurvei 500 karyawan dari 5.000 karyawan. Setiap karyawan diberi nomor, dan 500 orang dipilih secara acak menggunakan sistem undian.
1.5.2 Pengambilan Sampel Sistematis
Metode ini memilih elemen secara berkala dari daftar berurutan. Berikut cara kerjanya:
Mentukan ukuran sampel (misalnya, memilih 100 orang dari daftar 1.000).
Hitung interval penga,bilan sampel: Ukuran Populasi : Ukuran Sampel (misalnya, 1.000:100=10).
Pilih titik awal secara acak, lalu pilih setiap orang ke-10.
Contoh:
Seorang peneliti ingin mensurvei setiap pelanggan ke-5 dari daftar 1.000 pembeli. Jika titik awalnya adalah 3, individu yang dipilih akan berada di urutan ke-3, ke-8, ke-13, dst.
1.5.3 Pengambilan Sampel Berstrata
Suatu metode yang membagi populasi ke dalama subkelompok (strata) berdasarkan karakteristik yang sama, kemudian secara acak memilih sejumlah partisipan yang proporsional dari setiap strata. Berikut cara kerjanya:
Identifikasi strata yang relevan (misalnya, kelompok usia, tingkat pendapatan, pendidikan).
Menentukan proporsi setiap strata dalam populasi.
Melakukanpengambilan sampel secara acak dalam setiap strata.
Penggunaan metode pengambilan sampel acak seperti SRS, Pengambilan sampel sistematis, da pengambilan sampel berstrata membantu memastikan sampel yang adil, tidak bias, dan representatiif. Hal ini dapat meningkatkan keandalan dan validitas temuan penelitian, sehingga lebih dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi.
Contoh:
Sebuah universitass ingin mensurvei mahasiswa dari berbagai tahun akademik. JIka 40% mahasiswa merupakan mahasiswa baru, 30% merupakan mahasiswa tingkat dua, 20% merupakan mahasiswa tingkat tiga, dan 10% merupakan mahasiswa tingkat empat, maka sampel akan mencerminkan proporsi ini.
1.6 Tantangan dalam Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel merupakan proses penting dalam penelitian, tetapi proses ini memiliki beberapa tantangan yang dapat memengaruhi akurasi dan keandalan. Berikut ini adalah tantangan utama pengambilan sampel beserta penyebabnya dan kemungkinan solusinya.
| \[Tantangan\] | \[ Penyebab\] | \[Solusi\] |
|---|---|---|
| Bias Non-Respon | Pada saat responden/observasi tidak ingin atau tidak bersedia untuk di wawancarai | Mengirimkan pengingat tindak lanjut, tawarkan insentif, sederhanakan format survei |
| Kesalahan Kerangka Pengambilan Sampel | Daftar yang kadaluwarsa atau tidak lengkap, Terdapat partisipan yang seharusnya tidak berada di dalam kategori tersebut | Selalu perbarui kerangka sampel, periksa kembali sumber data, gunakan sampel berstrata |
| Ukuran Sampel Tidak Memadai | Sumber daya terbatas untuk sampel besar, ukuran sampel salah perhitungan, tingkat putus sekolah tinggi dalam studi longitudinal | Menggunakan metode statistik untuk menentukan ukuran sampel yang tepat, perhitungan kemungkinan adanya dropout |
| Kendala Biaya dan Waktu | Terdapat biaya tinggi pada pengumpulan data, keterlambatan dalam menjangkau partisipan, perlunya peralatan atau personel khusus | Menggunakan metode yang hemat biaya seperti survei online. Otomatisasi pengumpulan data, optimalkan sumber daya |
Dengan menerapkan solusi yang efektif, peneliti dapat meminimalkan kesalahan dan meningkatkan kualitas studi mereka secara keselur
1.7 Aplikasi dalam Industri
Pengambilan sampel memerankan peran penting di berbagai industri, yang memungkinkan organisasi mengumpulkan wawasan, membuat keputusan yang tepat, dan mengoptimalkan proses. Berikut ini adalah pengambilan sampel yang digunakan secara luas:
| \[Industri\] | \[ Aplikasi\] | \[Tujuan\] |
|---|---|---|
| Riset Pasar | Melakukan survei dan kelompok fokus | Memahami preferensi, tren, dan perilaku pelanggan |
| Pelayanan Kesehatan | Mempelajari data pasien dan uji klinis | Memperkirakan prevalensi penyakit, efektivitas pengobatan, dan tren masyarakat |
| Kontrol Kualitas | Memeriksa sebagian produk dalam proses produksi | 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 pengambilan sampel yang tepat, industri dapat memperoleh wawasan yang akurat dan andal sekaligus meminimalkan kesalahan dan bias. Hal ini memastikan pengambilan keputusan yang lebih baik, penghematan biaya, dan peningkatan efisiensi operasional.