Desain Sampling untuk Pemodelan Spatial

Abstract

Desain sampling bergantung pada banyak faktor diantaranya: kondisi populasi, alat analisis yang digunakan, ketersediaan unit, waktu dan biaya. Dalam pemodelan statistika desain sampling bergantung pada model yang digunakan dalam analisis. Kondisi populasi yang heterogen dan memiliki dependensi spatial mengakibatkan asumsi saling bebas dan berdistribusi identik antar unit tidak terpenuhi, sehingga model yang digunakan adalah model spatial. Dengan demikian desain sampling harus mempertimbangkan adanya autokorelasi spatial. Selain itu penentuan ukuran sampel dalam desain sampling spatial harus mempertimbangkan adanya dependensi spatial antar unit analisis. Dalam pemodelan conditional auto regressive (CAR) maupun spatial auto regressive (SAR), matriks bobot spatial diperhitungkan dalam penentuan ukuran sampel menggunakan ukuran sampel efektif (Effective Sample Size). Dalam penentuan ukuran sampel efektif tersebut dibutuhkan informasi awal mengenai struktur korelasi spatialnya. Informasi tersebut diperoleh dari penelitian sebelumnya atau melalui pilot study. Kondisi populasi yang heterogen dan adanya dependensi mengakibatkan banyak konfigurasi yang berbeda pada setiap wilayah cacah sehingga sampling stratifikasi merupakan metode yang paling cocok untuk data spatial