Penerapan PPS Sampling Hasil Scraping Googlesheet Pendaftar Sekolah Kedinasan dengan Python

Penerapan PPS Sampling Hasil Scraping GoogleSheet Pendaftar Sekolah Kedinasan dengan Python

Pada artikel sebelumnya, kita telah banyak membahas mengenai teknik sampling menggunakan R. Setelah pada artikel kemarin kita mulai beranjak untuk membahas teknik Simple Random Sampling (SRS) dengan Python, kini kita akan mencoba mengulas bagaimana penerapan teknik pengambilan sampel Probability Proportional to Size (PPS) dengan Python.

Probability Proportional to Size Sampling (PPS Sampling) merupakan salah satu teknik pengambilan sampel dalam statistika untuk memilih unit populasi secara acak dengan mempertimbangkan besarnya proporsi serta variabel berupa informasi tambahan (auxilary information) dalam populasi. PPS Sampling biasa dimanfaatkan ketika size unit populasi berbeda-beda sedangkan kita memerlukan sampel yang mampu mewakili populasi secara proporsional.

Dalam PPS Sampling, setiap unit populasi diberi identitas unik kemudian diberi bobot yang sesuai dengan Size masing-masing. Unit-unit dengan bobot yang lebih besar tentu berpeluang besar terpilih sebagai sampel. Demikian sebaliknya, untuk unit berbobot kecil maka peluang terpilih menjadi sampel juga kecil.

Berdasarkan cara pengambilannya, PPS Sampling terbagi dalam 2 cara, yakni pengambilan dengan pengembalian (with replacement) dan pengambilan tanpa pengembalian (without replacement). Dalam PPS Sampling tanpa pengembalian (wor), setiap unit populasi telah terpilih tidak dikembalikan ke dalam populasi, sehingga tidak berpeluang terpilih kembali pada pengambilan berikutnya. Sedangkan dalam PPS Sampling dengan pengembalian (wr), setiap unit dalam populasi yang telah terpilih dikembalikan dalam populasi dan karenanya unit tersebut mempengaruhi peluang terambilnya sampel pada pengambilan berikutnya.

Kelebihan PPS Sampling

PPS sampling ini pada praktiknya banyak sekali diterapkan karena cukup baik untuk populasi dengan unit-unit yang ukurannya berbeda. Hal ini sekaligus menjelaskan salah satu kelebihan dari PPS sampling. Selain itu, beberapa kelebihan lain dari Probability Proportional to Size Sampling (PPS Sampling) dapat kita uraikan sebagai berikut:

  1. Efisien: PPS Sampling memungkinkan pengambilan sampel lebih efisien dibandingkan dengan teknik pengambilan sampel (SRS) karena unit-unit populasi yang lebih besar memiliki probabilitas yang lebih besar untuk dipilih dalam sampel. Ini mengartikan jumlah sampel yang dibutuhkan mencapai tingkat kepercayaan yang sama bisa lebih sedikit daripada teknik SRS;

  2. Mudah dilakukan: PPS Sampling relatif mudah dilakukan dan dapat dilakukan, terlebih dengan adanya perangkat statistik yang beragam saat ini;

  3. Fleksibel: PPS Sampling dapat disesuaikan dengan berbagai jenis data, termasuk data yang berdistribusi normal atau tidak normal, data yang berdistribusi simetris atau asimetris, dan data yang berdistribusi tunggal atau banyak;

  4. Memungkinkan analisis stratifikasi: PPS Sampling memungkinkan analisis stratifikasi untuk dilakukan, yang memungkinkan pengambilan sampel yang lebih spesifik dan fokus pada subpopulasi tertentu yang dianggap penting atau menarik dalam populasi secara keseluruhan.

Kelemahan PPS Sampling

Kendati memiliki sejumlah kelebihan, PPS sampling juga tak lepas dari kelemahan. Berikut adalah beberapa kelemahan dari teknik sampling ini:

  1. Kesulitan dalam menentukan bobot unit-unit populasi: PPS Sampling membutuhkan informasi tentang ukuran unit-unit populasi untuk menentukan bobotnya. Jika informasi ini tidak tersedia atau sulit didapatkan, maka PPS Sampling tidak dapat dilakukan dengan efektif.

  2. Sulit dalam menangani unit-unit populasi yang sangat besar: Jika terdapat unit-unit populasi yang sangat besar, maka PPS Sampling dapat menghasilkan sampel yang terlalu besar dan sulit untuk dikelola atau menganalisis.

  3. Memerlukan perangkat lunak khusus: PPS Sampling memerlukan perangkat lunak statistik khusus untuk menghitung bobot unit-unit populasi dan mengambil sampel yang sesuai. Jika tidak memiliki akses atau kemampuan untuk menggunakan perangkat lunak tersebut, maka PPS Sampling tidak dapat dilakukan.

  4. Rentan terhadap kesalahan non-sampling: Seperti halnya dengan teknik pengambilan sampel lainnya, PPS Sampling juga rentan terhadap kesalahan non-sampling, seperti kesalahan dalam pengukuran atau pengamatan variabel-variabel yang terlibat dalam studi.

  5. Memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih banyak: PPS Sampling memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih banyak daripada teknik pengambilan sampel acak sederhana karena memerlukan perhitungan yang lebih rumit dan cermat dalam menentukan bobot unit-unit populasi.

Baik, itu sekilas penjelasan mengenai PPS sampling. Selanjutnya, dalam artikel ini kita akan mempraktikkan web scraping dan teknik sampling sekaligus. Obyek yang menjadi target scraping kita adalah data berbentuk googlesheet perkembangan pendaftaran Sekolah Kedinasan per 14 April 2023. Adapun alat untuk kita gunakan web scraping adalah Python. Setelah itu, kita akan coba untuk memilih 10 Sekolah Kedinasan untuk memperoleh target misalkan rata-rata nilai rapor pendaftar Sekolah Kedinasan tahun 2023. Sebagai catatan bahwa auxilary information dalam praktik kita kali ini adalah jumlah peserta yang berhasil melakukan submit pendaftaran Sekolah kedinasan.

Berikut langkah-langkah web scraping googlesheet pendaftar Sekolah Kedinasan dan kemudian menerapkan PPS sampling:


stis

Demikian sedikit sharing kita kali ini. Jangan lupa untuk terus menyimak setiap artikel baru dan unik dalam blog ini. Selamat memahami dan mempraktikkan!

Add Comments


EmoticonEmoticon