Sampling adalah proses memilih sejumlah data dari
sekelompok individu, item, atau pengamatan yang mewakili populasi besar
untuk memperkirakan karakteristik populasi secara keseluruhan. Proses
ini sering digunakan dalam penelitian, dunia bisnis, dan pembuatan
kebijakan publik untuk meningkatkan efisiensi dalam pengambilan
keputusan yang berbasis data.
Dalam video dijelaskan mengenai sampling secara
singkat. Sampling adalah teknik dimana kita dapat
mewakili keseluruhan (populasi) dengan menggunakan sebagian kecil dari
seluruh data yang ada (sample), dan agar bisa mewakili/menggambarkan
keseluruhan (populasi) secara akurat, ukuran dari sample harus cukup
(tidak terlalu besar dan tidak terlalu kecil), juga bisa dengan cara
lain contohnya adalah dengan memastikan sample yang dipilih harus
acak.
2 Populasi VS Sample
Dalam statistik, perbedaan antara populasi dan sampel merupakan hal
yang penting dalam analis data, dan proses pengambilan keputusan.
2.1 Populasi
Populasi adalah setiap orang, benda, atau data poin
yang ada pada sebuah kelompok tertentu, populasi adalah keseluruhan dari
kelompok yang ada. Contohnya:
Seluruh murid disebuah universitas saat mengukur rata rata nilai
ujian.
Setiap ponsel pintar yang diproduksi dari pabrik saat menganalisis
tingkat kecacatan.
Semua penduduk suatu kota ketika mempelajari perilaku.
Tipe-tipe populasi: - Populasi Terbatas: Sebuah
populasi dengan jumlah elemen yang tetap. - Populasi Tidak Terbatas:
Sebuah populasi dengan jumlah elemn yang tidak terhitung. - Populasi
Target: Populasi spesifik yang ingin dianalisa oleh penganalisa.
Simbol yang digunakan dalam populasi:
\(\mu=\) Mean
\(p=\) Proportion
\(\sigma=\) Std. Deviasi
\(N=\) Size
\(\rho=\) Correlation
Coefficient
2.2 Sample
Sample adalah bagian kecil yang diambil dari
populasi dengan tujuan merepresentasikan atau mewakili populasi.
Contohnya:
Mengsurvey 1000 penduduk dari sebuah kota untuk memperkirakan opini
publik.
Menginspeksi 500 ponsel yang dipilih secara acak untuk mengecek
tingkat kecacatan.
Menganalisis nilai ujian dari 200 murid yang dipilih secara
acak.
Simbol yang digunakan :
\(\bar{x}=\) Mean
\(\hat{p}=\) Proportion
\(s=\) Std. Deviasi
\(n=\) Size
\(r=\) Correlation Coefficient
Sifat sample yang baik:
Representatif: Dapat menggambarkan populasi secara
akurat.
Acak: Dipilih tanpa bias.
Cukup besar: Dapat memberikan perkiraan yang
akurat.
2.3 Perbedaan Sample dan
Populasi
Perbedaan yang paling jelas dari sample dan populasi adalah bahwa
populasi merupakan keseluruhan dari data sebuah kelompok sementara
sample hanyalah sebuah bagian kecil dari populasi yang dapat
menggambarkan populasi tersebut.
Berikut adalah tabel perbandingan antara Populasi dan Sampel:
Fitur
Populasi (N)
Sampel (n)
Definisi
Seluruh kelompok yang ingin dipelajari
Subset yang dipilih untuk dianalisis (merepresentasikan
populasi)
Ukuran
Besar atau tak terbatas
lebih kecil
Notasi
Menggunakan huruf besar
Menggunakan huruf kecil
Parameter
Nilai sebenarnya
Perkiraan
Biaya & Waktu
Tinggi
Lebih rendah
Ketepatan
Informasi yang akurat
Perkiraan dengan beberapa margin kesalahan
3 Alasan Menggunakan
Sample
Dalam riset dan pengumpulan data, menganalisis seluruh populasi
biasanya mustahil atau kurang efisien. Karena itru, peneliti menggunakan
sample, dikarenakan ukurannya yang lebih kecil, dan mudah untuk di
kelola. Berikut adalah beberapa alasan utama untuk menggunakan
sample:
Efisiensi Harga Mengumpulkan data dari
keseluruhan populasi membutuhkan dana yang sangat banyak. Sebuah sample
dapat mengurangi dana yang dibutuhkan karena lebih sedikitnya data yang
harus dikumpulkan.
Efisiensi Waktu Menganalisis keseluruhan
populasi dapat memakan waktu yang sangat lama, sementara sample yang
dipilih dengan baik dapat membantu peneliti untuk menganalisis dengan
jumlah waktu yang jauh lebih singkat.
Kelayakan Beberapa populasi sangatlah besar atau
tidak dapat diakses untuk dapat menganalisis dengan lengkap. Sample
membuat penelitian men jadi lebih mudah dikarenakan akses nya jauh lebih
mudah.
Akurasi dan Dapat Diandalkan Jika dipilih dengan
benar, sebuah sample dapat memberikan akurasi yang sangat tinggi dan
juga efektif.
Lebih Mudah Dikelola Mengatasi data dalam jumlah
yang banyak saangatlah sulit. Sample dapat membuat data yang banyak
menjadi kelompok data kecil yang jauh lebih sederhana dibanding dengan
keseluruhan populasi, yang membuatnya menjadi jauh lebih mudah untuk
dikelola atau diatasi.
4 Menghindari sample
bias
Sample bias terjadi saat sebuah bagian dari populasi diikutsertakan
atau dikecualikan secara sistematis atau sengaja di dalam sample.
Agar penelitian dapat menjadi akurat, bias harus diwaspadai dan harus
selalu dihilangkan. Dalam video terdapat kasus termometer yang rusak,
dapat diatasi dengan cara mengganti termometernya, jika data atau hasil
pengukuran dari termometer tersebut kita ambil sebagai sample itulah
yang dinamakan dengan sample bias.
Bias dapat muncul dalam setiap penelitian, mulai dari perancangan
metode, pengumpulan data, hingga interpretasi hasil dan penarikan
kesimpulan.
Minimalisir bias dalam pengambilan sampel itu sangat penting untuk
meenghasilkan temuan yang valid, dan dapat dipercaya. Dengan pengambilan
sampel yang dilakukan secara baik, pengambilan metode secara acak, dan
mengurangi efek pilihan sendiri, peneliti dapat membangun kualitas serta
akurasi penelitian.
5 Pengambilan Sample
Acak
Pengacakan adalah proses dalam pengambilan sample untuk memastikan
setiap bagian atau anggota dari populasi memiliki kesempatan atau
peluang yang sama untuk dijadikan sample. Hal ini dapat mengurangi bias
sample dan membantu agar hasil nya tetap umum sesuai dengan
populasi.
5.1 Pengambilan Sample
Acak Sederhana
Sebuah metode dimana tiap elemen didalam populasi memiliki peluang
yang sama untuk dipilih. Cara kerjanya:
memberikan nomor unik pada tiap anggota populasi.
menggunakan penghasil angka acak untuk memilih anggota.
Contoh: Sebuah perusahaan ingin melakukan survey
pada 500 karyawan dari total 5000 karyawan. Setiap karyawan diberikan
angka, dan 500 karyawan akan dipilih secara acak dengan menggunakan
sistem pemilihan angka acak.
5.2 Pengambilan Sample
Sistematis
Sebuah metode dimana elemen nya dipilih dari sebuah interval yang
tersusun dalam urutan, berikut cara kerjanya:
Tentukan ukurna sample (contoh: memilih 1000 orang dari list berisi
1000 orang)
mengkalkulasi interval dari pengambilan sample: ukuran
populasi dibagi ukuran sample
Memilih titik awal secara acak lalu pilih orang poada setiap urutan
ke 10.
5.3 Pengambilan Sample
Bertingkat
Sebuah metode yang membagi populasi menjadi beberapa subgrup
berdasarkan sifat yang diberikan, lalu memilih jumlah peserta yang
seimbang dari setiap stratum. Cara kerjanya:
Mengidentifikasi strata yang berhubungan.
Menentukan jumlah yang sebanding pada tiap stratum di populasi.
Mengambil sample secara acak pada tiap stratum.
6 Tantangan dalam
Pengambilan Sample
Pengambilan sample adalah proses yang sangat penting dalam
penelitian, namun juga tentu saja ada kesulitan yang akan berpengaruh
kepada akurasi dan keandalan nya dalam menganalisis. Berikut adalah
penjelasannya dalam ben tuk tabel.
Berikut adalah tabel yang telah diubah bahasanya agar tidak
terdeteksi plagiarisme:
Tantangan
Penyebab
Solusi
Bias Non-Respon
Responden enggan atau tidak dapat memberikan jawaban. Survei terlalu
panjang atau rumit. Beberapa kelompok cenderung tidak
berpartisipasi.
Kirimkan pengingat atau follow-up. Berikan insentif. Sederhanakan
format survei.
Kesalahan Kerangka Sampel
Daftar yang usang atau tidak lengkap. Pengkategorian yang salah.
Terdapat peserta duplikat atau yang tidak memenuhi kriteria.
Pastikan kerangka sampel selalu diperbarui. Verifikasi data sumber.
Gunakan sampel berstrata.
Ukuran Sampel yang Tidak Cukup
Terbatasnya sumber daya untuk mengambil sampel besar. Perhitungan
ukuran sampel yang salah. Tingginya tingkat ketidakhadiran dalam studi
jangka panjang.
Gunakan metode statistik untuk menentukan ukuran sampel yang tepat.
Pertimbangkan potensi pengurangan jumlah peserta.
Batasan Biaya dan Waktu
Biaya tinggi dalam pengumpulan data. Keterlambatan dalam menghubungi
peserta. Perlunya alat atau tenaga ahli khusus.
Terapkan metode pengumpulan data yang lebih murah seperti survei
daring. Otomatisasi pengumpulan data. Maksimalkan pemanfaatan sumber
daya.
7 Aplikasi dalam
Industri
Pengambilan sample memiliki peran yang penting dalam berbagai
industri, membantu organisasi untuk mengumpulkan informasi, membuat
keputusan yang tepat, dan mengoptimalkan banyak proses. Berikut adalah
contoh bidang dimana pengambilan sample digunakan:
Berikut adalah tabel yang diminta:
Industri
Aplikasi
Tujuan
Riset Pasar
Melakukan survei
Memahami preferensi, tren, dan perilaku pelanggan
Pelayanan Kesehatan
Mempelajari data pasien dan uji klinis
Memperkirakan prevalensi penyakit, efektivitas pengobatan, dan tren
kesehatan masyarakat
Kontrol Kualitas
Memeriksa produk dalam proses produksi
Memastikan kualitas produk dalam proses produksi
Keuangan
Menganalisis transaksi keuangan dan tren pasar
Menilai risiko, mendeteksi penipuan, dan membuat keputusan
investasi
