Multi Stage Sampling: Definisi, Tahapan, dan Contohnya

Warga Bimbingan, pernah nggak kepikiran gimana caranya ngumpulin data dari populasi yang luas banget tanpa bikin kepala pening? 

Gimana kalau kamu harus survei seluruh Indonesia tapi tetap efisien dan akurat? Nah, di sinilah multi stage sampling jadi jawabannya.

Kenapa metode ini penting? Karena multi stage sampling memungkinkan kamu membagi proses pengambilan data jadi beberapa tahap, mulai dari kelompok besar sampai individu. Hasilnya? Lebih hemat waktu, biaya, dan tetap dapat data yang representatif!

Mau tahu lebih detail? MinDi bakal kupas tuntas definisi, tahapan, dan contoh penggunaan metode ini, biar kamu bisa langsung terapkan dalam riset atau pekerjaan kamu. Yuk, simak!

Apa itu Multi Stage Sampling?

Multi stage sampling adalah metode pengambilan sampel yang dilakukan secara bertahap, dari kelompok besar hingga individu. 

Dalam teknik ini, populasi dibagi menjadi beberapa tahap, seperti wilayah geografis, kelompok sosial, atau kategori lainnya, sebelum akhirnya memilih sampel individu di tahap akhir.

Metode ini sangat efisien untuk penelitian dengan populasi yang luas atau sulit dijangkau. Misalnya, dalam survei nasional, tahap pertama bisa memilih beberapa provinsi, lalu memilih kabupaten dari provinsi tersebut, dan akhirnya memilih individu dari kabupaten terpilih. 

Dengan cara ini, kamu bisa menghemat waktu dan biaya tanpa mengurangi kualitas data!

Baca juga : Rumus Cluster Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Tahapan Multi Stage Sampling

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, penasaran gimana cara kerja multi stage sampling? Teknik ini nggak hanya efisien, tapi juga fleksibel banget buat ngumpulin data dari populasi yang luas atau kompleks. Yuk, MinDi jelasin langkah-langkahnya supaya kamu makin paham!

1. Identifikasi Populasi

Langkah pertama adalah menentukan populasi penelitian. Pastikan kamu memahami karakteristik dan cakupan populasi, misalnya wilayah geografis atau kategori tertentu. Dengan ini, kamu bisa membagi populasi menjadi kelompok besar yang lebih mudah dikelola.

2. Pilih Primary Sampling Units (PSU)

Tahap berikutnya adalah memilih kelompok besar dari populasi, yang disebut PSU (Primary Sampling Units). Pemilihan ini biasanya dilakukan secara acak untuk memastikan representasi yang baik. Contohnya, jika kamu meneliti seluruh Indonesia, PSU-nya bisa berupa provinsi.

3. Pilih Secondary Sampling Units (SSU)

Setelah PSU dipilih, langkah selanjutnya adalah memilih kelompok yang lebih kecil di dalamnya, yang disebut SSU (Secondary Sampling Units). Contohnya, dari provinsi yang dipilih, kamu bisa memilih kabupaten secara acak.

4. Pilih Sampel di Tahap Akhir

Tahapan terakhir adalah memilih individu dari SSU yang sudah ditentukan. Ini biasanya dilakukan secara acak untuk menghasilkan data yang representatif. Misalnya, dari kabupaten yang dipilih, kamu mengambil sampel individu berdasarkan kriteria tertentu.

5. Kumpulkan dan Analisis Data

Setelah semua tahap selesai, data dari sampel yang telah dipilih dikumpulkan dan dianalisis. Hasilnya akan lebih akurat karena setiap tahap sampling dirancang untuk meminimalkan bias.

Baca juga : Rumus Simple Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Kelebihan dan Kekurangan Multi Stage Sampling

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, kalau kamu sedang mengerjakan penelitian dengan populasi yang besar dan tersebar, multi stage sampling bisa jadi metode yang pas banget. 

Tapi, seperti metode lainnya, teknik ini punya kelebihan dan kekurangan. Yuk, kita bahas satu per satu biar kamu makin paham!

Kelebihan:

1. Efisien dalam Waktu dan Biaya

Metode ini sangat hemat karena kamu tidak perlu mengambil data dari seluruh populasi sekaligus. Dengan memilih sampel secara bertahap, kamu bisa mengurangi sumber daya yang dibutuhkan.

2. Cocok untuk Populasi Besar dan Tersebar

Kalau populasi penelitianmu sangat luas, seperti survei nasional, metode ini memungkinkan kamu mengorganisasi data dengan lebih terstruktur. Proses pengumpulan data jadi lebih sederhana.

3. Fleksibilitas Tahapan

Kamu bisa menyesuaikan jumlah tahapan sampling sesuai kebutuhan penelitian. Misalnya, cukup dua tahap untuk penelitian kecil, atau hingga tiga tahap untuk penelitian yang lebih kompleks.

Kekurangan:

1. Potensi Bias pada Tahapan Awal

Kalau pemilihan di tahap awal kurang representatif, hasil akhirnya juga bisa bias. Misalnya, kalau PSU tidak mencerminkan populasi sebenarnya, data bisa kurang akurat.

2. Kehilangan Detail Data di Beberapa Tingkat

Karena metode ini fokus pada kelompok besar sebelum ke individu, ada kemungkinan kehilangan data penting di tingkat kelompok yang tidak dipilih.

3. Perhitungan yang Lebih Kompleks

Proses analisis data bisa lebih rumit karena melibatkan banyak tahapan. Kamu mungkin perlu menggunakan teknik pembobotan untuk memastikan hasil tetap representatif.

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

Contoh Penerapan Multi Stage Sampling

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, biar makin jelas, MinDi kasih contoh bagaimana multi stage sampling diterapkan di dunia nyata. Yuk, kita bahas contoh yang sering digunakan dalam penelitian skala besar!

Kasus: Survei Kesehatan Nasional

Sebuah lembaga kesehatan ingin mengetahui tingkat kesehatan masyarakat di seluruh Indonesia. Karena populasi Indonesia sangat besar dan tersebar, mereka memutuskan untuk menggunakan multi stage sampling. Berikut langkah-langkahnya:

1. Tahap Pertama (Primary Sampling Units/PSU): Pilih Provinsi

Dari seluruh provinsi di Indonesia, lembaga ini memilih 10 provinsi secara acak sebagai sampel tahap pertama. Pemilihan ini memastikan distribusi geografis yang representatif.

2. Tahap Kedua (Secondary Sampling Units/SSU): Pilih Kabupaten

Di setiap provinsi yang terpilih, lembaga tersebut kemudian memilih 5 kabupaten secara acak. Tahap ini bertujuan untuk mempersempit cakupan wilayah penelitian.

3. Tahap Ketiga: Pilih Desa atau Kecamatan

Dari kabupaten yang terpilih, lembaga ini memilih 3 desa atau kecamatan secara acak. Proses ini memastikan sampel lebih spesifik dan relevan dengan penelitian.

4. Tahap Keempat: Pilih Responden Individu

Di setiap desa atau kecamatan yang terpilih, lembaga ini memilih beberapa individu secara acak untuk dijadikan responden. Pemilihan ini didasarkan pada kriteria tertentu, seperti usia atau kondisi kesehatan.

Hasil

Dengan pendekatan bertahap ini, lembaga kesehatan berhasil mendapatkan data yang representatif dari berbagai wilayah tanpa harus mengumpulkan data dari seluruh populasi. Hasilnya bisa digunakan untuk menyusun kebijakan kesehatan yang lebih efektif.

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

Pelajari Multi Stage Sampling di Bootcamp Data Science dibimbing.id!

Setelah memahami definisi, tahapan, serta kelebihan dan kekurangan multi stage sampling, kamu pasti sadar bahwa metode ini sangat penting untuk penelitian yang kompleks dengan populasi yang besar.

Yuk, gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id dan tingkatkan kemampuan analisis datamu sekaligus memahami berbagai metode sampling, termasuk multi stage sampling!

Di bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor-mentor berpengalaman dengan materi yang lengkap dan berbasis praktik nyata. Kamu juga akan memahami cara menerapkan multi stage sampling dalam proyek data untuk membangun portofolio yang solid dan relevan dengan industri.

Nggak perlu khawatir kalau ada yang kurang paham, karena kamu bisa mengulang materi hingga benar-benar menguasainya. Dengan lebih dari 700+ hiring partner dan 90% alumni yang sukses berkarier di bidang data, peluangmu untuk sukses makin nyata!

Punya pertanyaan seperti, “Bagaimana multi stage sampling digunakan dalam survei besar?” atau “Skill apa saja yang bisa dikembangkan di bootcamp ini?” Yuk, konsultasi gratis di sini! Kami siap bantu #BimbingSampeJadi Data Scientist profesional!

Referensi:

1. Multistage Sampling | Introductory Guide & Examples [Buka]