Kesalahan dalam Pengumpulan Data, Sampling Eror, Non Sampling Eror, dan Total Eror dalam Sampling

Outline Artikel

Kesalahan (Error) dalam Pengumpulan Data
Sampling Error
Nonsampling Error
Total eror

Kesalahan (Error) dalam Pengumpulan Data

Setiap pengukuran atau pengumpulan data selalu memungkinkan terjadinya kesalahan atau error, baik itu dalam teknis pengambilan sampel atau dalam pengumpulan data secara keseluruhan. Oleh karena itu, sangat penting bagi setiap peneliti atau pengumpul data untuk memahami dan mengenali jenis-jenis kesalahan yang mungkin terjadi agar dapat meminimalkan atau menghindari kesalahan tersebut.

Ada dua jenis kesalahan dalam pengumpulan data, yaitu sampling error dan nonsampling error. Sampling error terjadi ketika sampel yang diambil tidak mewakili seluruh populasi yang diinginkan. Dalam artian, sampel yang diambil memiliki kesalahan atau bias dalam mewakili populasi secara keseluruhan. Sampling error biasanya disebabkan oleh teknis pengambilan sampel yang kurang baik, sehingga data yang dihasilkan tidak akurat. Hal ini dapat dihindari dengan memilih teknik pengambilan sampel yang benar dan memperhatikan jumlah sampel yang cukup.

Sementara itu, nonsampling error terjadi ketika ada kesalahan atau bias dalam pengumpulan data secara keseluruhan. Hal ini dapat disebabkan oleh banyak faktor, seperti kesalahan dalam pengukuran atau instrumen pengumpulan data, kesalahan dalam pengolahan data, kesalahan dalam interpretasi data, atau bahkan kesalahan dalam komunikasi dengan responden. Untuk menghindari nonsampling error, penting untuk memastikan bahwa instrumen pengumpulan data sudah valid dan reliabel, dan seluruh proses pengumpulan dan pengolahan data dilakukan dengan baik.

Ketika melakukan penelitian atau pengumpulan data, sangat penting untuk memperhatikan dan menghindari kesalahan yang mungkin terjadi. Peneliti atau pengumpul data harus memperhatikan teknis pengambilan sampel yang benar dan memperhatikan jumlah sampel yang cukup, serta memastikan bahwa instrumen pengumpulan data sudah valid dan reliabel. Selain itu, penting juga untuk melakukan validasi data dan memperhatikan setiap kesalahan yang mungkin terjadi selama proses pengumpulan dan pengolahan data. Dengan meminimalkan atau menghindari kesalahan ini, maka data yang dihasilkan akan lebih akurat dan dapat diandalkan untuk analisis dan pengambilan keputusan.

Sampling Error

Kesalahan atau error pada teknik sampling dalam pengumpulan data dapat terjadi ketika peneliti melakukan penarikan kesimpulan tentang seluruh populasi berdasarkan pengamatan terhadap sebagian unit populasi yang diambil sebagai sampel. Kesalahan ini disebut sebagai sampling error. Sampling error akan muncul ketika sampel yang diambil tidak cukup mewakili seluruh populasi dengan benar. Contoh kasus yang dapat menimbulkan sampling error adalah pengambilan sampel yang tidak acak, pemilihan sampel yang tidak proporsional, atau jumlah sampel yang terlalu sedikit.

Namun, tidak akan ada sampling error yang muncul pada pencacahan lengkap atau sensus, karena sensus mencakup seluruh populasi yang ada. Oleh karena itu, sensus cenderung memberikan data yang lebih akurat daripada teknik sampling.

Untuk meminimalkan sampling error, sampel dengan sampling error terkecil harus dipilih sebagai representasi yang baik dari populasi. Selain itu, nilai sampling error akan menurun seiring dengan peningkatan ukuran sampel. Artinya, semakin besar ukuran sampel, semakin kecil kemungkinan terjadinya kesalahan atau bias dalam representasi populasi. Lebih lanjut, penurunan nilai sampling error akan berbanding terbalik terhadap akar kuadrat dari ukuran sampel. Oleh karena itu, peneliti harus memperhatikan dengan baik teknik pengambilan sampel dan ukuran sampel yang cukup untuk meminimalkan sampling error dan menghasilkan data yang akurat.

Nonsampling Error

Selain sampling error, terdapat jenis kesalahan lainnya dalam pengumpulan data yang disebut nonsampling error. Kesalahan ini terutama terjadi pada tahap pengumpulan dan pengolahan data, tidak berkaitan dengan teknik sampling, dan muncul di dalam pencacahan lengkap atau sensus maupun survei sampel.

Nonsampling error dapat terjadi pada berbagai tahap pengumpulan data, seperti pada tahap desain kuesioner, pengumpulan data, pengolahan data, atau pada saat menganalisis data. Beberapa contoh nonsampling error antara lain, kesalahan input data, kesalahan dalam penggunaan instrumen pengukuran, kesalahan dalam pengisian kuesioner oleh responden, serta kesalahan dalam pengolahan data oleh peneliti.

Ukuran sampel tidak selalu menjadi faktor yang mempengaruhi besarnya nonsampling error. Sebaliknya, nonsampling error cenderung lebih tinggi pada pencacahan lengkap atau sensus daripada survei sampel. Hal ini disebabkan oleh volume data yang besar pada pencacahan lengkap yang mengakibatkan risiko kesalahan dalam pengumpulan, pengolahan, dan analisis data menjadi lebih tinggi.

Selain itu, nonsampling error akan meningkat seiring dengan peningkatan ukuran sampel. Oleh karena itu, dalam pengumpulan data, peneliti harus memperhatikan baik-baik berbagai faktor yang dapat mempengaruhi terjadinya nonsampling error dan melakukan tindakan pencegahan yang tepat. Dalam menganalisis data, peneliti harus meluangkan waktu dan usaha untuk memeriksa dan memverifikasi data agar data yang dihasilkan akurat dan dapat dipercaya.

Total eror

Total error (kesalahan total) adalah jumlah dari sampling error dan nonsampling error dalam pengumpulan data. Sampling error terjadi karena perbedaan antara hasil dari sampel yang dianalisis dan karakteristik sebenarnya dari populasi, sedangkan nonsampling error terjadi karena kesalahan yang terjadi dalam proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis data.

Oleh karena itu, total error dapat dianggap sebagai ukuran kesalahan keseluruhan dalam pengumpulan data, dan biasanya diukur dengan menggunakan rasio kesalahan terhadap ukuran sampel (misalnya, persentase kesalahan). Semakin besar total error, semakin besar kesalahan dalam pengumpulan data dan semakin sulit untuk mendapatkan hasil yang akurat dan dapat dipercaya dari analisis data.

Dalam grafik ini, sumbu x menunjukkan ukuran sampel dan sumbu y menunjukkan besar kesalahan (eror). Kurva hijau menunjukkan total kesalahan yang terdiri dari sampling error dan nonsampling error. Kurva biru menunjukkan sampling error dan kurva orange menunjukkan nonsampling error.

Dapat dilihat bahwa semakin besar ukuran sampel, semakin kecil nilai sampling error, sedangkan nilai nonsampling error cenderung konstan. Jadi, ada hubungan berlawanan antara sampling error dan nonsampling error berdasarkan peningkatan ukuran sampel.

Namun, penting untuk diingat bahwa walaupun nilai sampling error semakin kecil seiring dengan peningkatan ukuran sampel, tidak ada ukuran sampel yang dapat menjamin terjadinya nilai sampling error yang nol. Selalu ada kemungkinan terjadinya sampling error, bahkan pada ukuran sampel yang sangat besar. Oleh karena itu, peneliti harus memperhatikan baik-baik berbagai faktor yang dapat mempengaruhi terjadinya sampling error dan nonsampling error dan melakukan tindakan pencegahan yang tepat.