Aplikasi Metode Sampling (Desain Sampel)

2. Aplikasi Metode Sampling (Desain Sampel)

3. DuaAspekDesain Sampel

4. Hal yg perlu diperhatikan dalam Penentuan desain sampel

5. Berdasarkan Obyek dan Tujuan, penentuan Desain Sampel sbb

6. Survei sampel

7. Aplikasi metode sampling dimulai dari • penentuan desain, • kerangka sampel dan pendugaan, • Review metode sampling sekaligus aplikasinya,terutama pada multistage sampling. • Penerapanteknik sampling yang tepat: • Pendugaan rata-rata, ratio, dan total • Varians, standard error, danselangkepercayaan • Penentuanukuransampel

8. Penentuan Desain Sampel Hal-hal yg perlu dipertimbangkan: • Cara penarikan sampel (probability, non probability, experimental design) • Ukuran sampel,estimasi,varian • Hubungan unit sampling,unit listing, unit observasi dan unit analisis

9. UKURAN CONTOH ►Relative standar error ► Confidence interval ► Teknikpenarikancontoh ► Biayatersedia ↓ Review TeknikPenarikanContoh Pilih yang efisien

10. UKURAN CONTOH (2) • Designer sampling harus tahu sample size dan design survey secara menyeluruh. • Memperhatikan obyek dan tujuan • Melihat hubungan unit sampling, unit analisis dan unit observasi

11. POPULASI DAN UNIT (1)  Elemen :Unit untuk memperoleh informasi  Populasi : • Agregasi seluruh elemen/ universe • Harus ada isi (content),unit, cakupan, waktu • Ditentukan untuk suatu survei (survei population)

12. POPULASI DAN UNIT (2) • Unit sampling: unit yang dijadikan dasar penarikan sample. Unit sampling terdiri dari elemen-elemen. • Dalam sampling elemen, setiap unit sampling mempunyai satu elemen; Dalam sampling klaster, unit sampling (klaster) terdiri dari satu elemen atau lebih.

13. POPULASI DAN UNIT (3) • Unit observasi: unit sebagai dasar mengumpulkan informasi  responden Unit analisis: unit yang dijadikan dasar analisis, sesuai dengan tujuan survei  Unit listing: dimana seluruh unitnya harus didaftar sebagai dasar penarikan sample dilapangan biasanya diterapkan pada multistage sampling

14. NILAI POPULASI DAN STATISTIK • Nilai Populasi : • Nilai dari seluruh elemen (N) • Nilai karakteristik dari seluruh elemen dlm populasi  Nilai Rata-rata  Nilai Populasi dan Nilai sesungguhnya (True Value)  Nilai Populasi dipengaruhi Non Sampling Error • Nilai Sampel → Statistics→ merupakan estimasi yg nilainya diperoleh dr unit-unit dlm sampel • Statistik dipengaruhi oleh sampling error & non-sampling error

15. RUMUSAN Pc = possible sample Bias sampling = Unbiased Sampling =

16. RUMUSAN MSE = =

19.  Desain Sampel Hal-hal yang harus diperhatikan: 1. Sebaran possible samples sekecil mungkin 2. Dapat dipilih satu atau lebih possible samples 3. Sampel dapat diulang (sebagian atau seluruhnya) 4. Penyebab bias : Teknik sampling (matematik), sampel tidak mewakili populasi, observasi.

20. PENENTUAN UKURAN (BESARNYA) SAMPEL • Untuk keperluan estimasi karakteristik populasi • Dibutuhkan kerangka sampel beserta informasi pendukungnya • Efisien dari sisi ketelitian dan biaya

21. PENARIKAN SAMPEL Probability ◊ Acak Sederhana ◊ Sistematik ◊ Berpeluang

22. Non Probability ◊ Haphazard or fortuitous samples Kebetulan / Coba-coba ◊ Expert Choice → Purposive/ Judgement Sampling ◊ Quota Sampling ◊ Sampling of mobile population

23. Probability Samples 1. Equal Probability Unequal Probability - Satu tahap - Sejalan dg prosedur - Semua tahap - Alokasi tdk propsional 2. Elemen Sampling Cluster Sampling - Satu tahap - Multistage - Equal Clusters - Unequal Clusters

24. Probability Samples • Unstratified Stratified • Random Sistematik 5. One Phase Sampling - Two Phase/ Double Sampling

25. Teknik Sampling  Satu Tahap– One Stage  Dua Tahap dan Lebih– Two /Multi Stage ↓ Hal-hal yg perlu diperhatikan:  Unbiased atau Biased Samples  Precise Samples : Standar Error kecil  Acurate Samples : Total Error kecil  Economic Samples: Cost kecil, tingkat ketelitian tertentu  Tingkat (domain) penyajian

26. Metode Sampling

27. Klaster vs Elemen • Sampling Klaster • Mis. 2 klaster terpilih • Seluruh elemen dicacah (1 tahap) • Dipilih 1 atau 2 elemen ( 2 tahap) Sampling Elemen Elemen 2 dan 5 terpilih

29.  One Stage Versus Multistage Keuntungan Multistage : • Menurunkan biaya • Meningkatkan : Coverage, Supervisi control,Tindak lanjut dan identifikasi kualitas • Kemudahan administrasi • Kemudahan penyediaan dan pemeliharaan frame • Kemudahan penarikan sampel

30. Pertimbangan Penggunaan Multistage Sampling • Sampling error lebihbesar (Harusadakeseimbangan: kenaikan sampling error denganpenurunanbiaya) • Efisiensi menurun bila elemen dalam klaster besar • Penurunanflexibilitasdalamdesain sample dantargeting sample untuk suatu karakteristik • Desain makin rumit,mungkin akan menaikkan kerumitan analisis  gunakan self-weighting

31. Aplikasi Teknik Sampling (1) • Mendasarkan kepada obyek dan tujuan • Kerangka sampel tersedia • Estimasi sesuai level (domain) penyajian ( Rata-rata, tota, Proporsi – Rasio) • Varian/ Standard error dan selang kepercayaan

32. Aplikasi Teknik Sampling (2) • Sampling satu tahap vs multi tahap • Sampling Elemen versus Cluster • Tertimbang vs tidak tertimbang

33. Aplikasi Teknik Sampling (3) • Penentuan besarnya sampel : • Ketersediaan kerangka sampel beserta informasi pendukungnya • Sampel untuk infrensia tentang populasi • Efisien dari sisi biaya dan tingkat keteltian

34. SAMPEL ACAK SEDERHANA (1)  Beberapa syarat yang harus dipenuhi: • Tersedia suatu daftar kerangka sample yang cermat dan lengkap mencakup seluruh elemen populasi • Untuk variable-variabel tertentu yg akan diamati, populasi data dapat dianggap cukup seragam • Dalam praktek penarikan sample yang menyangkut soal geografis sebaran populasi tidak terlalu terpencar-pencar dalam area yang luas

35. SAMPEL ACAK SEDERHANA (2) Prosedur Penarikan Sampel: • Seleksi elemen tanpa pemulihan (without replacement-wor): Akan diperoleh gugus sample yg terbentuk : NCn • Seleksi elemen dengan pemulihan (with replacement-wr) : akan diperoleh gugus sample yg terbentuk : Nn

36. SAS (3)ESTIMASI RATA-RATA

37. SAS (4) ESTIMASI PROPORSI

38. STRATIFIKASI (1) ◊ Sub –populasi ◊ Setiap strata desain sample dapat berbeda ◊ Estimasi per strata dan total ◊ Varian per strata dan total

39. STRATIFIKASI (2)Tujuan/KeuntunganSTRATIFIKASI • Meningkatkanpresisi/ menurunkanVarian • Setiap strata merupakan sub-populasi. Dapat dijadikan domain penelitian. • Memudahkan dalam pengelolaan administrasi • Memungkinkan penarikan sampel berbeda antar strata

40. STRATIFIKASI (3)  Penentuan Ukuran Sampel (n): • Alokasi Sembarang • Alokasi sama

41. STRATIFIKASI (4) • Alokasi Optimum

42. STRATIFIKASI (5) • Alokasi Sebanding

43. STRATIFIKASI (6) • Alokasi Neyman

44. STRATIFIKASI (7) •  Biaya tetap

45. STRATIFIKASI (8)  Alokasi nh pada biaya per unit berbeda pada setiap strata

46. STRATIFIKASI (9) • Ukuran Sampel akan lebih besar apabila : • Ukuran Strata lebih besar • Strata lebih bervariasi karkateristiknya (heterogen) • Strata dengan biaya per unit lebih murah

47. STRATIFIKASI (10) • Alokasi nh bila biaya per unit sama pada setiap strata

48. STRATIFIKASI (11)  Pembentukan Strata • Bagaimana penentuan batas strata • Berapa strata perlu dibentuk • Bagaimana hubungan antara variable untuk dasar stratifikasi dan variable survei  Varibel mana yang dijadikan dasar Stratifikasi

49. STRATIFIKASI (12) Pembentukan Strata • Metode Dalenius (1957) • Dengan membentuk kumulatif dari frekuensi unit dari variable yg akan dijadikan dasar stratifikasi

50. Contoh Metode Frekuensi Kumulatif Variabel Survei