Pertemuan 4: Sampling & Estimation Theory

Salam Pembelajar,

Pada pertemuan 4 ini kita akan mempelajari tentang Sampling & Estimation Theory.

Apa itu Sampling?

Pengertian Sederhana

Sampling adalah proses mengambil sebagian kecil data (sampel) dari keseluruhan objek yang ingin diteliti (populasi).

Karena dalam ekonomi, sering kali kita:

  • Tidak mungkin meneliti semua orang
  • Tidak punya cukup waktu
  • Biaya terlalu besar

Maka kita ambil sebagian saja, lalu hasilnya digunakan untuk mewakili keseluruhan.

 

Contoh dalam Pendidikan Ekonomi

Misalnya:

  • Ada 1.000 mahasiswa FEB
  • Kita ingin tahu rata-rata pengeluaran bulanan mereka

Apakah harus menanya semua 1.000 mahasiswa?
Tidak perlu.

Kita bisa:

  • Ambil 100 mahasiswa secara acak
  • Hitung rata-rata pengeluaran mereka
  • Gunakan hasil itu untuk mewakili 1.000 mahasiswa

 1.000 mahasiswa = Populasi
 100 mahasiswa = Sampel

 

Mengapa Sampling Penting dalam Ekonomi?

Dalam ekonomi kita sering meneliti:

  • Tingkat pengangguran
  • Inflasi
  • Pendapatan masyarakat
  • Perilaku konsumsi

Bayangkan menghitung pendapatan semua warga Indonesia.
Tidak mungkin, kan?

Karena itu, lembaga seperti Badan Pusat Statistik menggunakan teknik sampling untuk:

  • Survei tenaga kerja
  • Survei kemiskinan
  • Survei konsumsi rumah tangga

 

Jenis-Jenis Sampling

Simple Random Sampling (Acak Sederhana)

Semua orang punya peluang yang sama untuk terpilih.

Contoh:
Kita undi 100 nama dari daftar 1.000 mahasiswa.

✔ Adil
✔ Tidak bias

 

Stratified Sampling (Berdasarkan Kelompok)

Populasi dibagi dulu menjadi kelompok.

Contoh:
Mahasiswa dibagi berdasarkan:

  • Semester 2
  • Semester 4
  • Semester 6

Lalu ambil sampel dari masing-masing semester.

✔ Lebih representatif
✔ Cocok jika populasi beragam

 

Cluster Sampling (Berdasarkan Wilayah/Unit)

Dipilih berdasarkan kelompok wilayah atau kelas.

Contoh:
Dari 20 kelas, kita pilih 5 kelas, lalu semua mahasiswa di 5 kelas itu dijadikan sampel.

✔ Lebih praktis
✔ Hemat biaya

 

Apa itu Estimation (Pendugaan)?

Setelah kita ambil sampel, langkah berikutnya adalah:

Menaksir (mengestimasi) kondisi populasi berdasarkan sampel

Itulah yang disebut Estimation Theory.

 

Jenis Estimasi

Point Estimation (Pendugaan Titik)

Kita menghasilkan satu angka perkiraan.

Contoh:

Dari 100 mahasiswa, rata-rata pengeluaran = Rp1.500.000

Maka kita perkirakan rata-rata pengeluaran 1.000 mahasiswa juga sekitar Rp1.500.000.

Itu disebut pendugaan titik.

 

Interval Estimation (Pendugaan Interval)

Bukan hanya satu angka, tapi rentang nilai.

Contoh:

Kita tidak bilang rata-rata pengeluaran pasti Rp1.500.000
Tapi kita katakan:

Rata-rata pengeluaran mahasiswa berada antara
Rp1.400.000 – Rp1.600.000

Ini lebih realistis, karena:

  • Sampel tidak selalu 100% tepat
  • Ada kemungkinan kesalahan

 

Mengapa Hasil Sampel Bisa Berbeda?

Karena:

  1. Sampel berbeda, hasil berbeda
  2. Ada kesalahan pengambilan sampel (sampling error)
  3. Tidak semua orang menjawab dengan jujur

Contoh:

Jika kita ambil 100 mahasiswa:

  • Sampel 1 rata-rata Rp1.500.000
  • Sampel 2 rata-rata Rp1.450.000
  • Sampel 3 rata-rata Rp1.550.000

Itu normal.

 

Hubungan dengan Statistik Ekonomi

Dalam Statistik Ekonomi, sampling & estimation dipakai untuk:

Mengestimasi:

  • Rata-rata pendapatan
  • Persentase kemiskinan
  • Tingkat pengangguran
  • Rata-rata inflasi daerah

Contoh nyata:

Ketika Bank Indonesia memperkirakan inflasi tahun depan, mereka:

  • Tidak meneliti semua harga
  • Mengambil sampel harga barang
  • Lalu mengestimasi inflasi nasional

 

Konsep Penting

Agar lebih mudah dipahami, ingat 5 konsep ini:

Istilah

Arti Mudah

Populasi

Semua yang ingin diteliti

Sampel

Sebagian dari populasi

Parameter

Nilai sebenarnya di populasi

Statistik

Nilai hasil dari sampel

Error

Selisih antara sampel & populasi

 

Ilustrasi Sederhana

Bayangkan:

Populasi = 1.000 mahasiswa
Rata-rata pengeluaran sebenarnya = Rp1.520.000

Tapi kita tidak tahu angka itu.

Kita ambil sampel 100 mahasiswa  hasilnya Rp1.500.000

Rp1.500.000 = Statistik (hasil sampel)
Rp1.520.000 = Parameter (nilai sebenarnya)
Selisih Rp20.000 = Sampling Error

 

Berdasarkan penjelasan tersebut, dapat kita simpulkan:

Sampling = Mengambil sebagian data
Estimation = Menaksir kondisi keseluruhan dari sebagian data

Tanpa teori ini:

  • Pemerintah tidak bisa mengukur kemiskinan
  • Tidak bisa mengukur pengangguran
  • Tidak bisa membuat kebijakan ekonomi

Grup terlihat: Semua peserta
(Belum ada topik diskusi pada forum ini)