harlan_johan.staff. · pdf fileestimasi variansi estimator pada rancangan sampling kompleks....

ANALISISANALISISANALISISANALISIS DATA DATA DATA DATA

SURVEISURVEISURVEISURVEI

Rancangan Sampling KompleksRancangan Sampling KompleksRancangan Sampling KompleksRancangan Sampling Kompleks

Johan HarlanJohan HarlanJohan HarlanJohan Harlan

AnalisisAnalisisAnalisisAnalisis Data Survei: Rancangan Sampling KompleksData Survei: Rancangan Sampling KompleksData Survei: Rancangan Sampling KompleksData Survei: Rancangan Sampling Kompleks

Penulis : Johan Harlan

Cetakan Pertama, Januari 2018

Disain cover : Joko Slameto

Diterbitkan pertama kali oleh Gunadarma

Jl. Margonda Raya No. 100, Pondokcina, Depok 16424

Telp. +62-21-78881112, 7863819 Faks. +62-21-7872829

e-mail : sektor@gunadarma.ac.id

Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang mengutip atau

memperbanyak dalam bentuk apapun sebagian atau seluruh isi

buku tanpa ijin tertulis dari penerbit.

v

KATA PENGANTAR

Survei bukan merupakan sebuah metode penelitian, melainkan

merupakan salah satu strategi penelitian. Umumnya survei dilakukan dengan

sampel berukuran besar yang ditarik dari populasi yang terdefinisi secara

jelas, untuk mengumpulkan data mengenai relatif sedikit variabel, dan diolah

terutama secara deskriptif untuk menggambarkan karakteristik populasi.

Data survei juga dapat diolah secara analitik, namun uji statistik umumnya

bersifat eksploratorik, yaitu lebih ke arah pembentukan hipotesis (hypothesis

generating) dan tidak bersifat konfirmatorik.

Pelaksanaan survei sesungguhnya mencakup pentahapan yang sangat

panjang, mulai dari perencanaan dan penyusunan rancangan penelitian,

pengumpulan data, pengolahan dan analisis data, serta pelaporan dan

diseminasi hasil penelitian. Dalam buku ini hanya akan dibahas mengenai

aspek pengolahan dan analisis data survei. Pengolahan dan analisis data

dilakukan dengan menggunakan program komputer statistik Stata 15. Secara

umum Stata dikenal sebagai program komputer statistik yang terutama

memiliki keunggulan antara lain dalam pengolahan dan analisis data survei.

Pembaca diharapkan telah memiliki pengetahuan dasar tentang

Statistika, terutama mengenai analisis regresi dan Generalized Linear

Models, serta regresi data survival. Setiap saran dan kritik dari pembaca akan

dihargai dan diterima demi untuk perbaikan isi buku selanjutnya.

Januari 2018

Johan Harlan

vii

DAFTAR ISI

Kata Pengantar v

Daftar Isi vii

Bab 1 Pendahuluan 1

Beberapa Konsep 1

Data Survei 5

Bab 2 Deklarasi Rancangan Survei 7

Deklarasi untuk Rancangan Multi-Tahap 7

Spesifikasi Deklarasi 7

Contoh 2.1 9

Contoh 2.2 10

Bab 3 Deskripsi Data Survei 13

Deskripsi Data Survei dengan svydescribe 13

Contoh 3.1 13

Deskripsi Data Survei dengan svy estimation 16

Contoh 3.2 17

Contoh 3.3 20

Bab 4 Tabel dan Grafik untuk Data Survei

Tertimbang

23

Tabel untuk Data Survei Tertimbang 23

Contoh 4.1 23

Grafik untuk Data Survei Tertimbang 27

Contoh 4.2 27

viii

Bab 5 Analisis Regresi Linear 31

Regresi Linear dengan Perintah svy 31

Contoh 5.1 31

Regresi Linear: Postestimasi 34

Contoh 5.2 35

Bab 6 Analisis Regresi Logistik 43

Estimasi Koefisien Regresi 43

Contoh 6.1 43

Estimasi Rasio Odds 45

Contoh 6.2 46

Bab 7 Regresi Logistik Politomi 49

Regresi Logistik Multinomial 49

Contoh 7.1 49

Regresi Logistik Ordinal 55

Contoh 7.2 56

Bab 8 Regresi dengan Respons Data Cacah 61

Regresi Poisson 61

Contoh 8.1 61

Regresi Binomial Negatif 64

Contoh 8.2 64

Bab 9 Regresi Data Survival 69

Model Hazard Proporsional Cox 69

Contoh 9.1 69

ix

Model Survival Parametrik 72

Contoh 9.2 73

Bab 10 Model SEM dan GSEM untuk Data Survei 79

Model SEM untuk Data Survei 79

Contoh 10.1 79

Model GSEM untuk Data Survei 83

Contoh 10.2 84

Kepustakaan 89

Lampiran 1 Bobot Sampling 90

Lampiran 2 Uji t untuk Data Survei 94

1

BAB 1

PENDAHULUAN

� Beberapa Konsep

Survei adalah studi observasional, yang umumnya bersifat deskriptif

dengan skala besar, untuk mengumpulkan data secara terencana dan

sistematik, dengan maksud untuk mengestimasi karakteristik tertentu dalam

populasi. Walaupun metodologi survei mencakup dari tahap perencanaan

sampai dengan diseminasi hasil survei, di sini hanya akan dibahas mengenai

metode analisis data survei yang telah terkumpul.

� Rancangan Sampling Kompleks

Dalam teori dasar tentang pengambilan sampel acak, dikenal 4

metode sampling dasar, yaitu sampling acak sederhana, sampling acak

stratifikasi, sampling acak kluster, dan sampling acak sistematik. Sebagian

besar teori statistika didasarkan atas dasar asumsi sampling acak sederhana,

namun dalam pelaksanaan survei sesungguhnya sampling acak sederhana

seringkali tidak layak untuk digunakan. Dalam survei sesungguhnya, yang

lazim digunakan adalah rancangan sampling kompleks, yang memiliki satu

atau lebih di antara fitur berikut:

- Stratifikasi

- Klustering

- Probabilitas seleksi yang tidak sama

- Seleksi multi-tahap

Adanya satu atau lebih fitur di atas menyebabkan prosedur estimasi

dan pengujian standar Statistika menjadi tak relevan, dan diperlukan

penyesuaian dengan prosedur tersendiri dalam metode survei sampling.

2

� Kluster dan Stratum

Pembahasan metode statistika dalam kepustakaan sebagian besar

didasarkan atas asumsi bahwa data berasal dari sampling acak sederhana.

Pada pengumpulan data sampel untuk mengestimasi karakteristik populasi

penelitian yang besar, sampling acak sederhana praktis sukar dilakukan. Bagi

populasi besar demikian, pengumpulan data sampel lazimnya dilakukan

dengan metode sampling kompleks, yang pengumpulan datanya

menggunakan kluster dan/atau stratifikasi.

Kluster adalah kumpulan individu yang disampel sebagai satu unit

dalam tahapan sampling. Kluster yang terpilih dapat mengalami subsampling

lagi ataupun diambil seluruh anggotanya menjadi anggota sampel.

Pengelompokan individu dalam suatu kluster biasa didasarkan atas kesamaan

dalam hal spatial (kota, desa, sekolah, kelas, dan sebagainya).

Stratum adalah subpopulasi yang menjalani sampling secara

independen. Pengacakan dilakukan dalam tiap stratum, bukan di dalam

populasi secara keseluruhan. Stratifikasi pada metode sampling kompleks

dapat dikerjakan tersendiri ataupun secara bersama dengan klustering.

� Unit Sampling

Unit sampling dalam metode sampling kompleks adalah kluster atau

individu yang dipilih sebagai satuan secara acak dalam suatu tahap sampling.

Dalam sampling acak sederhana, tiap unit sampling adalah individu. Dalam

metode sampling kompleks multi-tahap, unit sampling dalam tiap tahap

sebelum tahap akhir adalah kluster, sedangkan untuk tahap akhir unit

samplingnya dapat berupa kluster atau individu.

Unit sampling pada tahap pertama sampling dinamakan unit sampling

primer (primary sampling units; PSUs). Jika ada tahap kedua, unit sampling

pada tahap kedua dinamakan unit sampling sekunder (secondary sampling

units; SSUs). Secara umum unit sampling pada tahap ke-# dituliskan dengan

lambang su# (su1, su2, dan seterusnya).

3

� Bobot Sampling dan Efek Desain

Dalam sampling acak sederhana dengan pengembalian, tiap unit

sampling (individu) selalu memiliki probabilitas yang sama untuk terpilih

menjadi anggota sampel). Pada metode sampling kompleks, walaupun

observasi dipilih secara acak, tiap observasi berbeda memiliki probabilitas

berbeda untuk terpilih. Untuk menghindari bias dalam estimasi, harus

dilakukan pembobotan terhadap nilai-nilai observasi.

Bobot sampling bernilai sama dengan atau proporsional terhadap

kebalikan probabilitas terpilihnya observasi tersebut. Bobot di sini tidak

sama dengan kebalikan variansi seperti pada metode Kuadrat Terkecil

Tertimbang (Weighted Least Squares). Jika subsampel berukuran jn dipilih

dari subpopulasi berukuran jN , maka probabilitas tiap unit sampling untuk

terpilih adalah j jn N . Bobot sampling akan memperkecil variansi dan

meningkatkan efisiensi estimator tertimbang.

Jumlah seluruh bobot sampling sama dengan ukuran populasi.

Ukuran populasi ini selalu dilaporkan dalam keluaran analisis data survei

dengan Stata.

Efek desain (design effect; DEFT) adalah rasio antara standard error

data sampling kluster dengan pembobotan terhadap standard error data yang

sama yang dihitung denga