//
you're reading...
Research, Social/Politic

Masih Soal Quick Count: Berbohong dengan Statistik?

“Statistik tidak pernah berbohong, tapi sering kali orang (politisi) berbohong menggunakan statistik”

Statistika merupakan seperangkat ilmu yang digunakan untuk menduga sebuah fakta, karena bersifat dugaan maka dalam pengukuran statistika selalu menyediakan ruang kesalahan (error). Demikian halnya dengan survei, angka yang di hasilkan dari survei merupakan dugaan atas populasi.

Tingkat keakuratan sebuah survei diukur dari berapa margin of error (MOE) yang diinginkan si peneliti, semakin kecil MOE angka yang di hasilkan survey lebih akurat, namun besar kecilnya MOE berhubungan terbalik dengan jumlah sampel yang akan di survey, semakin kecil MOE yang di inginkan menuntut jumlah sampel yang semakin besar sehingga ada konsekwensi biaya dan waktu yang diperlukan semakin besar.

Dalam survei secara umum kita mengenal dua macam tingkat kesalahan (error), Pertama, Sampling Error, yaitu kesalahan yang timbul akibat kesalahan peneliti dalam proses menentukan sampel, sampel yang diambil refleksi dari populasi atau tidak. Sampling error biasanya terukur dalam besaran Margin of Error (MOE).

Kedua, Non Sampling Error, Yaitu kesalahan yang timbul yang tidak terkait langsung dengan sampling, Non Sampling Error kebanyakan disebabkan oleh faktor operasional survei, misal kesalahan dalam menentukan alat ukur, atau kesalahan menentukan coverage wilayah survei, kesalahan interview, dll. Karena sifatnya operasional maka Non Sampling Errror tidak terukur, namun Non Sampling Error bisa diminimalisir dengan perbaikan manajemen operasional survei.

Kalau kita kaitkan dengan Hasil Quick Count PilPres 2014 yang menghasilkan hasil berbeda kita bisa analisis menggunakan kemungkinan dua kesalahan di atas, Pertama soal sampling error maka kita bisa lihat rata-rata lembaga survei tersebut menggunakan MOE + 1%, jadi bila di lihat sampling errornya masih memenuhi syarat.

Lalu bagaimana dengan non sampling errornya?  Karena terkait manajemen operasional quick count maka dugaan terbesar perbedaan hasil quick count tersebut disebabkan oleh non sampling error, yakni adanya kesalahan beberapa lembaga survei dalam menjalankan prosedur standard quick count.

Disinilah pentingnya jejak rekam lembaga survei tersebut menentukan seberapa akurat hasil quick count, lembaga survei yang sudah punya jam terbang tinggi dalam melakukan quick count biasanya sudah memiliki standard operating procedure (SOP) yang ketat dalam melakukan quick count.

Disinilah pentingnya audit lembaga survei tersebut untuk menguji bagaimana mereka menjalankan quick count tersebut, audit diperlukan tidak sekedar untuk menguji metodologi quick count, tapi juga menguji apakan lembaga survey tersebut memiliki sumberdaya yang memadai baik dari sisi jumlah maupun kompetensi untuk melakukan quick count.

Terlepas dari faktor teknis survei diatas, faktor kejujuran lembaga survei  yang paling penting, kalau ada hasil quick count berbeda maka hanya ada dua kemungkinan, pertama salah satu lembaga survei metodologinya salah atau yang kedua, salah satu lembaga survei tersebut berbohong. Karena itu penting bagi setiap lembaga survei untuk transparan dan memiliki niat baik mempertanggungjawabkan setiap hasil quick countnya kepada publik.

Hasanuddin Ali
Alumni Statistika ITS
CEO Alvara Research Center

 

Advertisements

Discussion

No comments yet.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Archives

%d bloggers like this: