Cluster sampling<\/strong> adalah metode statistik untuk memilih elemen populasi yang akan menjadi bagian sampel suatu penelitian.<\/p>\n Ciri utama dari cluster sampling adalah memanfaatkan keberadaan cluster (kelompok) alami dalam suatu populasi untuk mempelajari cluster tertentu saja, bukan seluruh individu dalam populasi.<\/p>\n Logikanya, untuk melakukan pengambilan sampel klaster , kelompok (atau klaster) yang membagi populasi harus mewakili populasi<\/strong> . <\/p>\n Dengan cara ini, penelitian ini disederhanakan karena analisis yang sama dilakukan tetapi pada individu yang lebih sedikit, dan hasil yang diperoleh kemudian diekstrapolasi ke populasi statistik. Hal ini berarti biaya ekonomi yang lebih rendah namun juga hilangnya presisi. Kami akan melihat semua pro dan kontra pengambilan sampel klaster di bawah.<\/p>\n Pengambilan sampel klaster disebut juga pengambilan sampel klaster, pengambilan sampel klaster, atau pengambilan sampel area.<\/p>\n Perlu dicatat bahwa pengambilan sampel klaster berbeda dengan pengambilan sampel bertingkat<\/strong> . Dalam cluster sampling, semua individu dalam suatu kelompok dipilih, sedangkan dalam stratified sampling, beberapa individu dipilih dari semua kelompok. <\/p>\n Langkah-langkah untuk melakukan cluster sampling adalah sebagai berikut:<\/p>\n Perlu dicatat bahwa cara yang umum untuk menentukan kelompok populasi mana yang akan dibagi adalah berdasarkan sebaran geografis, yaitu tempat-tempat yang secara geografis terdekat membentuk suatu kelompok. Misalnya, jika kita ingin menganalisis suatu negara secara statistik, kita dapat mengelompokkan provinsi-provinsi di negara tersebut.<\/p>\n Cluster tersebut harus representatif, jika tidak studi statistik akan memberikan hasil yang tidak dapat diandalkan. Seperti contoh sebelumnya, jika kita mengelompokkan provinsi-provinsi di suatu negara, kita harus memastikan bahwa setiap provinsi memiliki karakteristik yang sangat mirip dengan jumlah penduduk secara keseluruhan.<\/p>\n Selain itu, kita perlu memastikan bahwa semua cluster memiliki probabilitas yang sama untuk dipilih, jika tidak maka keacakan pengambilan sampel akan terganggu. <\/p>\n Setelah kita melihat definisi cluster sampling, di bawah ini kami tunjukkan contoh bagaimana sampling jenis ini akan dilakukan.<\/p>\n Hal pertama yang perlu kita lakukan untuk melakukan cluster sampling adalah dengan mengelompokkan populasi penelitian ke dalam cluster-cluster. Dalam hal ini, karena ini adalah bisnis yang berfokus pada satu negara, kami akan mengelompokkan pelanggan berdasarkan provinsinya.<\/p>\n Dengan cara ini, konglomerat akan menjadi heterogen, karena setiap pelanggan dapat memiliki usia yang berbeda, selera yang berbeda, kebiasaan yang berbeda,\u2026 Satu-satunya kesamaan yang dimiliki oleh individu konglomerat adalah tempat tinggal mereka.<\/p>\n Setelah kita membuat cluster, kita perlu memilih beberapa secara acak. Jumlah cluster yang dipilih harus cukup besar untuk menghasilkan sampel yang representatif, namun juga harus cukup kecil untuk menghemat sumber daya yang digunakan.<\/p>\n Terakhir, kami dapat melakukan wawancara dengan semua orang yang membentuk kelompok terpilih dan mempelajari data yang dikumpulkan secara statistik. Namun, kini kita juga dapat melakukan pengambilan sampel acak sederhana atau pengambilan sampel sistematik untuk mengurangi ukuran sampel. Pada bagian selanjutnya, kita akan mengeksplorasi kemungkinan ini lebih jauh. <\/p>\n Jenis pengambilan sampel cluster diklasifikasikan menurut jumlah langkahnya:<\/p>\n Melakukan lebih dari satu langkah dalam sampel cluster membantu mengurangi ukuran sampel dan sangat berguna dalam penelitian besar. Misalnya, jika kita ingin melakukan studi statistik terhadap suatu negara, pertama-tama kita dapat melakukan pengelompokan provinsi di negara tersebut dan, setelah kita memilih sebuah provinsi secara acak, kita dapat melakukan pengambilan sampel kluster lagi dengan membagi provinsi tersebut menjadi kota-kota.<\/p>\n Terkadang, bergantung pada karakteristik klaster, pengambilan sampel klaster dapat digabungkan dengan jenis pengambilan sampel lainnya. Misalnya dapat dilakukan cluster sampling terlebih dahulu, baru kemudian simple random sampling<\/a><\/span> atau sistematik sampling<\/a><\/span> . <\/p>\n Pengambilan sampel cluster memiliki kelebihan dan kekurangan sebagai berikut: <\/p>\n Logikanya, penggunaan cluster sampling mengurangi sumber daya yang dibutuhkan untuk melakukan sampling karena kelompok yang diteliti lebih kecil, sehingga waktu dan uang yang dibutuhkan lebih sedikit.<\/p>\n Namun, presisi yang diperoleh dengan menganalisis suatu cluster secara statistik lebih kecil dibandingkan jika kita mempelajari seluruh populasi. Selain itu, kehati-hatian harus diberikan untuk memastikan bahwa cluster-cluster tersebut bersifat heterogen sehingga dapat mewakili seluruh populasi dengan tepat, sehingga menghindari hasil yang tidak dapat diandalkan.<\/p>\n Keuntungan lain dari pengambilan sampel klaster adalah memungkinkan Anda menggabungkannya dengan jenis pengambilan sampel lainnya, dan Anda bahkan dapat melakukan dua atau lebih pengambilan sampel klaster dalam pengambilan sampel yang sama. Seperti yang telah dijelaskan di atas, pengambilan sampel acak sederhana atau pengambilan sampel sistematik dapat dilakukan setelah pengambilan sampel cluster.<\/p>\n Di sisi lain, kelemahan lain dari pengambilan sampel cluster adalah biasanya diperoleh sampel yang kurang representatif dibandingkan dengan jenis pengambilan sampel lainnya. Misalnya, variasinya biasanya jauh lebih besar daripada pengambilan sampel acak sederhana. <\/p>\n Penggunaan cluster sampling sangat berguna bila populasi yang ingin diteliti sangat besar atau tersebar pada wilayah geografis yang sangat luas, karena cluster sampling memungkinkan Anda mengurangi jumlah individu dan wilayah yang akan diteliti.<\/p>\n Perlu diingat bahwa jenis pengambilan sampel probabilitas ini tepat jika, untuk melaksanakan penelitian, kita harus menerapkan teknik yang melelahkan seperti wawancara pribadi, karena jumlah wawancara yang akan dilakukan akan berkurang secara signifikan.<\/p>\n Namun, jika data dikumpulkan menggunakan metode lain, seperti formulir online, mungkin sebaiknya tidak menggunakan cluster sampling, karena menggunakan jenis sampling lain dapat mengumpulkan lebih banyak informasi dalam waktu yang lebih singkat.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Pada artikel ini kami menjelaskan apa itu cluster sampling dan bagaimana cara melakukannya. Anda akan menemukan contoh pengambilan sampel klaster dan subtipe pengambilan sampel klaster. Terakhir, Anda akan dapat melihat apa kelebihan dan kekurangan pengambilan sampel cluster dan kapan pengambilan sampel jenis ini sebaiknya digunakan. Apa itu pengambilan sampel klaster? Cluster sampling adalah metode statistik […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"pengambilan](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/echantillonnage-en-grappes.png\")
<\/figure>\n<\/span> Bagaimana melakukan pengambilan sampel cluster<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Contoh pengambilan sampel cluster<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Jenis Pengambilan Sampel Klaster<\/span><\/h2>\n
\n
<\/span> Keuntungan dan Kerugian Pengambilan Sampel Cluster<\/span><\/h2>\n
\n\n
\n \n keuntungan<\/th>\n Kekurangan<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Pengambilan sampel cluster mengurangi sumber daya, waktu dan uang yang diperlukan untuk penelitian.<\/td>\n Jika clusternya tidak heterogen, maka akan diperoleh hasil yang bias.<\/td>\n<\/tr>\n \n Hal ini sangat mudah dilakukan jika cluster ditentukan secara geografis<\/td>\n Kemungkinan kesalahan pengambilan sampel yang tinggi.<\/td>\n<\/tr>\n \n Hal ini memungkinkan jenis pengambilan sampel lainnya untuk dimasukkan dalam proses.<\/td>\n Sampel yang lebih representatif dapat diperoleh dengan menggunakan jenis pengambilan sampel lainnya.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n <\/span> Kapan menggunakan pengambilan sampel klaster<\/span><\/h2>\n