Disproportionate Stratified Sampling: Arti & Cara Kerja

Warga Bimbingan, pernah nggak sih kamu penasaran gimana caranya ngumpulin data yang super kompleks tapi tetap akurat? 

Nah, di dunia analisis data, ada satu teknik yang sering jadi andalan: disproportionate stratified sampling. Teknik ini kayak solusi ajaib buat ngatur data yang punya karakteristik beda-beda, biar hasilnya tetap relevan dan mewakili.

Sederhananya, disproportionate stratified sampling nggak selalu harus proporsional dalam pembagian data. Kadang, ada strata tertentu yang "dimanjain" karena dianggap lebih penting untuk dianalisis. Jadi, metode ini cocok banget kalau kamu punya fokus tertentu dalam penelitian.

Gimana sih cara kerjanya? Jangan khawatir, MinDi bakal ngajak kamu kupas tuntas teknik ini, mulai dari definisi, langkah-langkah, sampai ke kelebihan dan contoh penerapannya. Siapin kopi, dan yuk kita eksplor teknik sampling yang satu ini bareng-bareng!

Apa itu Disproportionate Stratified Random Sampling?

Disproportionate stratified random sampling adalah teknik pengambilan sampel di mana setiap strata dalam populasi tidak mendapatkan jumlah sampel yang proporsional. 

Artinya, alokasi sampel dalam tiap strata disesuaikan berdasarkan kebutuhan penelitian, seperti ukuran pentingnya strata atau variansinya, bukan sekadar proporsi populasi.

Metode ini sering digunakan saat beberapa strata dianggap lebih relevan atau memerlukan analisis lebih mendalam dibanding strata lainnya. 

Misalnya, dalam survei dengan strata usia, kelompok tertentu bisa diberi sampel lebih besar karena dianggap lebih signifikan terhadap tujuan penelitian. Hasilnya? Data yang lebih fokus dan sesuai kebutuhan!

Baca juga : Rumus Cluster Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Cara Kerja Disproportionate Stratified Random Sampling

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, penasaran gimana cara kerja disproportionate stratified random sampling ini? Tenang, MinDi bakal kasih tahu langkah-langkahnya dengan penjelasan sederhana. Yuk, kita kupas satu per satu biar makin paham!

1. Identifikasi Populasi dan Strata

Langkah pertama adalah membagi populasi menjadi beberapa strata berdasarkan karakteristik tertentu, seperti usia, pekerjaan, atau lokasi. Pastikan setiap strata unik dan tidak saling tumpang tindih, ya. Dengan begitu, data kamu lebih terstruktur dan siap untuk dianalisis.

Misalnya, jika kamu meneliti tingkat pendidikan di sebuah kota, strata bisa dibagi berdasarkan tingkat pendidikan seperti SD, SMP, dan SMA. Pembagian ini akan mempermudah proses pengambilan sampel di tahap berikutnya.

2. Tentukan Jumlah Sampel di Setiap Strata

Berbeda dari sampling proporsional, di sini kamu menentukan jumlah sampel berdasarkan kebutuhan penelitian, bukan ukuran strata. Strata yang dianggap lebih relevan bisa mendapatkan lebih banyak sampel, meskipun ukurannya kecil.

Contohnya, jika strata "usia 20-30 tahun" dianggap paling penting untuk penelitianmu, kamu bisa alokasikan lebih banyak sampel ke kelompok ini. Tujuannya adalah mendapatkan data yang lebih fokus pada aspek yang relevan.

3. Pilih Sampel Secara Acak di Tiap Strata

Setelah jumlah sampel di setiap strata ditentukan, kamu bisa mulai memilih sampel secara acak. Metode ini memastikan bahwa setiap individu dalam strata memiliki peluang yang sama untuk terpilih.

Misalnya, dalam strata "usia 20-30 tahun," kamu bisa menggunakan nomor acak untuk memilih individu. Proses ini menjaga keadilan dan mengurangi potensi bias dalam pengambilan data.

4. Kumpulkan dan Analisis Data

Langkah terakhir adalah mengumpulkan data dari sampel yang telah dipilih dan mulai menganalisisnya. Pastikan data dari setiap strata dianalisis secara terpisah sebelum digabungkan untuk melihat pola keseluruhan.

Dengan pendekatan ini, hasil penelitian kamu akan lebih fokus, detail, dan relevan dengan tujuan yang ingin dicapai. Gimana, nggak ribet kan? Teknik ini cocok banget buat penelitian yang menuntut akurasi tinggi!

Baca juga : Rumus Simple Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Kelebihan dan Kekurangan

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, mari kita bahas kelebihan dan kekurangan disproportionate stratified random sampling secara detail. Simak poin-poin berikut ini supaya kamu makin paham!

Kelebihan:

1. Fokus pada Strata Penting

Dengan metode ini, kamu bisa memberikan perhatian lebih pada strata yang relevan dengan tujuan penelitian. Misalnya, jika strata tertentu dianggap sangat signifikan, kamu bisa mengalokasikan lebih banyak sampel untuk menganalisisnya lebih mendalam.

2. Efisiensi Sumber Daya

Metode ini membantu kamu menghemat waktu dan biaya dengan mengurangi alokasi sampel untuk strata yang kurang relevan. Jadi, kamu bisa memaksimalkan sumber daya yang ada tanpa mengorbankan kualitas data.

3. Meningkatkan Representasi Data

Jika ada strata kecil yang biasanya terabaikan, metode ini memungkinkan mereka mendapatkan sampel yang cukup. Hasilnya, data dari strata kecil ini tetap bisa dianalisis secara signifikan.

Kekurangan:

1. Potensi Bias Analisis

Karena distribusi sampel tidak proporsional, hasil analisis bisa kurang mencerminkan populasi secara keseluruhan. Ini perlu diperhatikan, terutama jika tujuan penelitian adalah menghasilkan kesimpulan umum.

2. Membutuhkan Pengetahuan Mendalam tentang Strata

Untuk menentukan alokasi sampel, kamu harus benar-benar memahami karakteristik strata dalam populasi. Tanpa pengetahuan yang cukup, ada risiko alokasi sampel tidak optimal.

3. Penghitungan yang Lebih Kompleks

Karena data tidak diambil secara proporsional, kamu mungkin perlu melakukan pembobotan atau penyesuaian pada hasil analisis agar tetap akurat. Proses ini menambah langkah dan kerumitan dalam penelitianmu.

Baca juga : Scatter Plot: Pengertian, Fungsi, Cara Membuat, dan Contoh

Contoh Kasus Penggunaan

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, biar makin jelas, MinDi bakal kasih contoh gimana disproportionate stratified random sampling digunakan dalam situasi nyata. Yuk, simak kasus berikut ini!

Kasus: Survei Kebiasaan Membaca di Kota A

Sebuah tim peneliti ingin mengetahui kebiasaan membaca buku di Kota A. Populasi kota tersebut terdiri dari tiga kelompok usia:

1. Kelompok 1: Usia 15–24 tahun (10% dari populasi)
2. Kelompok 2: Usia 25–44 tahun (40% dari populasi)
3. Kelompok 3: Usia 45–64 tahun (50% dari populasi)

Para peneliti menyadari bahwa kelompok usia 15–24 tahun memiliki kebiasaan membaca yang unik dan sangat relevan untuk penelitian ini. 

Oleh karena itu, mereka memutuskan untuk menggunakan disproportionate stratified sampling agar lebih banyak sampel dari kelompok ini dibandingkan proporsi populasi sebenarnya.

Langkah Implementasi:

1. Identifikasi Populasi dan Strata:

Populasi dibagi menjadi tiga strata berdasarkan kelompok usia (15–24, 25–44, 45–64 tahun).

2. Alokasi Sampel:

Tim peneliti memutuskan total sampel yang diambil adalah 1.000 orang.

1. Kelompok 1: 30% dari sampel (300 orang, meskipun hanya 10% dari populasi).
2. Kelompok 2: 40% dari sampel (400 orang, sesuai proporsi populasi).
3. Kelompok 3: 30% dari sampel (300 orang, lebih kecil dari proporsi populasi).

3. Pengambilan Sampel:

Sampel diambil secara acak dari setiap strata berdasarkan alokasi yang telah ditentukan.

4. Analisis Data:

Hasil dari strata dengan jumlah sampel yang tidak proporsional dianalisis secara terpisah atau menggunakan metode pembobotan agar tetap representatif.

Hasilnya

Dengan pendekatan ini, peneliti dapat memahami secara mendalam kebiasaan membaca kelompok usia 15–24 tahun tanpa mengabaikan strata lainnya. Teknik ini sangat cocok ketika ada fokus khusus dalam penelitian.

Baca juga : Pie Chart Adalah: Pengertian, Fungsi, Kelebihan, dan Contoh

Pelajari Disproportionate Stratified Sampling di Bootcamp Data Science dibimbing.id!

Setelah memahami arti, cara kerja, tahapan, serta kelebihan dan kekurangan disproportionate stratified sampling, kamu pasti menyadari pentingnya metode ini dalam penelitian yang melibatkan populasi dengan karakteristik beragam.

Yuk, gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id dan tingkatkan skill analisis datamu sambil mempelajari berbagai metode sampling secara mendalam!

Di bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor profesional dengan materi lengkap, termasuk cara menerapkan disproportionate stratified sampling dalam proyek data nyata. Dengan pendekatan berbasis praktik, kamu bisa membangun portofolio yang menarik dan relevan dengan dunia kerja.

Nggak perlu khawatir kalau ada yang belum paham, karena kamu bisa mengulang kelas sebanyak yang kamu butuhkan. Ditambah dengan lebih dari 700+ hiring partner dan 90% alumni yang sukses berkarier di bidang data, kesempatanmu untuk sukses semakin terbuka lebar!

Punya pertanyaan seperti, “Bagaimana disproportionate sampling diterapkan dalam penelitian?” atau “Apa manfaat metode ini untuk analisis data?” Yuk, konsultasi gratis di sini! Kami siap bantu #BimbingSampeJadi Data Scientist profesional!

Referensi:

1. Disproportionate Stratified Sampling [Buka]