Ngobrol sampling, sumber foto: dokpri.
Sebenarnya dialog metode penarikan sampel belum saatnya aku tuliskan. Tapi, berhubung ada seruan dari pembaca biar aku sanggup ngobrol soal itu, ya mau tak mau harus aku tuliskan supaya ke depan kita hanya melengkapi saja.
Ngobrol soal metode penarikan sampel sesungguhnya aku ulas relatif lengkap dalam buku berjudul Kompas Teknik Pengambilan Sampel(2014), tapi kali ini aku akan mengulas dari sisi yang lain. Sisi yang lain itu ialah pengambilan sampel berdasarkan sifat jumlah populasi targetnya dan jenis karakteristik atau variabelnya.
Metode penarikan sampel yang pertama dan paling sederhana kita kenal dengan sebutan SRS. SRS ialah kependekan sari Simple Random Sample atau Sampel Acak Sederhana. Dalam penggunaannya, jikalau dikaitkan dengan sifat jumlah populasinya sanggup kita bagi dalam dua kategori, yaitu SRS dengan populasi terbatas (finite) dan SRS dengan populasi tak terbatas (infinite). SRS finite contohnya jikalau kita akan mengamati soal berapa sih rata-rata usia menikah 150 penduduk Desa Kalipucang? Atau mengamati berapa sih rata-rata pendapatan 200 petani di Desa Kayu Kebeg?. Jadi, finite di sini ada batasan jumlahnya dan alasannya ialah SRS, maka populasi yang pengin kita ambil sampelnya tak perlu kita golongkan atau kita beri treatment, sifat populasi ketika memakai SRS ialah random dan apa adanya (alami).
Setelah memahami populasinya finite dan infinite, selanjutnya kita perlu mengerti konsep variabel diskrit dan kontinu. Lebih lengkap sanggup kita temukan dalam buku berjudul Pengantar Statistika Dasar (2017). Mudahnya, variabel diskrit itu ialah variabel numerik yang nilainya merupakan bilangan bulat, tidak penggalan atau bukan bilangan desimal.
Dari rujukan sebelumnya, kita akan mengamati usia nikah dan pendapatan, lantas, apakah usia menikah dan pendapatan merupakan variabel diskrit?. Bukan. Usia dan pendapatan ialah variabel kontinu, alasannya ialah usia seseorang sanggup dinyatakan dalam bentuk desimal, contohnya seseorang menikah pada usia 25,3 tahun, pendapatan seseorang sanggup jadi Rp. 1,2 juta.
Bagaimana contohnya SRS yang memakai variabel diskrit?. Nah, misalkan kita akan mengamati rata-rata jumlah anggota rumah tangga 5 desa Kabupaten Jombang, Jawa Timur. 5 desa ialah populasi finite, sedangkan anggota rumah tangga dinyatakan dalam satuan jiwa atau orang, jadi tidak relevan bila jumlah penduduk dinyatakan dalam desimal, misal rata-rata jumlah anggota rumah tangga ialah 4,5 orang. Kondisi ini dikatakan SRS dengan populasi finite dan variabel diskrit. Bagaimana contohnya untuk yang populasi infinite dan diskrit? Misalnya, kita mengamati rata-rata jumlah ikan Cakalang di laut. Jumlah populasinya kita tak sanggup numerikkan secara niscaya meski secara jumlah sanggup ditulis sebagai bilangan bulat, mustahil jumlah ikan 2,7 ekor.
Pengertian dari finite, infinite, diskrit dan kontinu telah kita pahami. Sekarang kita akan membedah soal metode penarikan sampel kedua, yaitu Stratified Random Sample. Stratified ini ialah metode pengambilan sampel yang diawali dengan pengelompokan populasi berdasarkan karakteristik yang sama terlebih dahulu. Istilah lainnya penstrataan populasi. Setelah populasi distratakan atau dikelas-kelaskan, masing-masing kita ambil sampel secara acak. Acak dalam artian setiap elemen dalam populasi mempunyai peluang yang sama terambil sebagai sampel.
Layaknya camilan cantik lapis, populasinya kita golongkan untuk masing-masing warna. Lalu kita tentukan ukuran sampelnya, sanggup dengan alokasi sama, alokasi proporsional atau secara sepihak atau purposive.
Contoh penggunaan stratified random sample untuk populasi finite dengan variabel diskrit ialah kita mengamati rata-rata jumlah anggota rumah tangga desa Gerbo berdasarkan profesi kepala rumah tangganya. Nah, yang sanggup dijadikan dasar penstrataan dalam rujukan ini ialah profesi, apakah guru, petani, nelayan, dan sebagainya.
Sedangkan rujukan penggunaan stratified random sample untuk populasi finite dengan variabel kontinu misalkan kita mengamati rata-rata luas lahan 50 rumah tangga desa Wonosari berdasarkan profesi kepala rumah tangganya. Luas lahan ialah variabel kontinu, jumlah populasinya finite dan dasar penstrataannya ialah profesi.
Yang terakhir ialah Cluster Random Sample. Cluster merupakan metode penarikan sampel yang sanggup kita gunakan dalam kondisi tidak tersedianya kerangka sampel. Dalam cluster, kita mempunyai perkiraan dasar bahwa karakteristik dalam cluster bersifat heterogen, sedangkan antar cluster bersifat homogen. Berbeda dengan stratified yang di dalamnya bersifat homogen dan antar strata mempunyai karakteristik yang heterogen.
Contoh penggunaan cluster random sample untuk populasi finite dan variabel diskrit ialah ketika kita pengin mengamati perihal rata-rata jumlah kelahiran perempuan usia subur antara Kawasan Indonesia Timur (KTI) dan Kawasan Indonesia Barat (KIB). Populasinya terbatas hanya di Indonesia, lalu jumlah kelahiran bersifat diskrit dan dasar pengklasterannya ialah daerah Indonesia, bab timur dan barat.(*) Sumber http://www.ngobrolstatistik.com/