Minggu, 15 Juli 2018

Try Out Mini III UMBK Polstat STIS 2019

Soal STIS 2019
Soal Try Out Mini Polstat  STIS 2019 Ketiga

Selamat pagi teman-teman, bagaimana hasil dari Try Out Mini II kemarin? Adakah dari kalian yang benar semua? Semoga saja ada. Baiklah, pagi ini kita akan mengadakan Try Out Mini lagi nih, yaitu Try Out Mini ketiga.

Soal-soalnya kita buat lebih bervariasi lagi ya teman-teman supaya teman-teman bisa tahu beragam bentuk soal. Namun, tenang saja, yang jelas pada intinya sama saja kok. Tingkat kesulitan dari soal TO Mini kali ini juga tidak jauh dari rambu-rambu soal yang diujikan pada USM STIS setiap tahunnya.

Untuk pembahasannya, semoga bisa saya unggah minggu depan, maklum di kantor juga banyak kerjaan, di rumah juga ada tanggungan. Tapi, saya usahakan untuk terus memberikan update TO Mini setiap waktunya supaya bisa membantu teman-teman mudah untuk belajar sekaligus mendapatkan pengetahuan baru, bagi yang belum mendapatkan materi di sekolah, bisa juga nih ikutan mencoba mengerjakan soal TO Mininya. Ingat! Belajar itu, apapun dan di manapun tidak akan ada ruginya lho, teman-teman.

Oke, tanpa berpanjang lebar lagi, berikut ini soal TO Mini ketiga UMBK Polstat STIS 2019. Selamat mengerjakan, semoga lancar dan jangan lupa berdoa dulu sebelum mengerjakan.

Waktu pengerjaan 15 menit dari awal teman-teman melihat soal.  
Dilarang menyebarkan soal TO Mini ini dalam bentuk apapun tanpa menyertakan link blog serta seizin penulis.






Sabtu, 14 Juli 2018

Pembahasan Soal Try Out Mini Polstat STIS 2019 Kedua

Pembahasan Try Out Mini Kedua UMBK Polstat STIS
Selamat pagi teman-teman, apa kabar semua? Saya harap kalian tetap sehat dan selalu semangat untuk belajar. By the way, bagaimana nih kabarnya Try Out Mini UMBK Polstat STIS Kedua yang kita adakan di ngobrolstatistik.com kemarin? Masih ingat kan soalnya?

Baiklah teman-teman, sebelum membahas mengenai TO Mini Kedua, ada baiknya kita mengetahui bagaimana tatacara mengikuti TO Mini. Beberapa dari teman-teman ada yang sudah mengerti, namun ada pula yang masih bertanya-tanya bagaimana alur TO Mini melalui blog ini.

Jadi, pertama teman-teman ikuti saja blog ini karena setiap waktu tertentu, saya akan mengunggah Soal TO Mini yang terbaru. Tentunya, level kesulitan soal TO Mini ini tidak jauh dari rambu-rambu soal yang sering diujikan dalam USM STIS tiap tahunnya. Kedua, teman-teman wajib mengerjakan soal TO Mini ini semuanya tanpa kecuali selama 15 menit, ingat ya selama 15 menit, tidak boleh lebih. Kapan mengerjakannya? Bebas saja teman-teman, kapan saja dan bahkan di mana saja selama kalian pegang alat tulis dan bisa melihat Soal TO Mini ini, silakan dicoba. Ketiga, tunggu selama beberapa hari, saya akan menunggah pembahasannya dan teman-teman dapat mencocokkan jawaban teman-teman dengan pembahasan yang saya unggah. Keempat, silakan hitung poin kalian, caranya bisa dicek di blog ini, yaitu pada Soal TO Mini Kedua, di sana saya unggah cara menghitungnya.

Bagaimana? Sudah mengerti kan? Oke, demikian sedikit pengantar dari saya, berikut ini saya unggahkan pembahasan Soal TO Mini Kedua kemarin. Selamat belajar dan jangan lupa selalu berdoa supaya masa depan kalian gemilang. Oiya, besok (Minggu, 15 Juli 2018), saya akan unggah Soal TO Mini Ketiga ya, so keep stay tune on this blog!

Hargai hak cipta, dilarang men-screen-shoot atau menyebarkan tanpa link blog ini. Terima kasih atas perhatiannya.





Minggu, 08 Juli 2018

Try Out Mini II UMBK Polstat STIS 2019

UMBK Polstat STIS 2019
Try Out UMBK Polstat STIS 2019 Kedua
Selamat pagi teman-teman, apa kabar kalian semua? Semoga masih tetap sehat dan selalu bersemangat untuk belajar dan menimbah ilmunya. Kemarin kita telah melakukan Try Out Mini UMBK Polstat STIS 2019 Pertama, kira-kira dari kalian adakah yang jawabannya benar semua? Adakah yang salah cuma satu soal? Dua soal? Atau ada yang belum bisa mengerjakan sama sekali?

Tenang saja teman-teman, hari ini sesuai dengan pengumuman saya di WAG, kita akan adakan Try Out Mini UMBK Polstat STIS 2019 Kedua. Jumlah soalnya masih sama, yaitu 10 soal dengan pilihan ganda A sampai E. Untuk teman-teman ketahui, soal-soal ini adalah dibuat berdasarkan tingkat kesulitan USM STIS pada umumnya sehingga diharapkan bila secara rutin teman-teman mencoba soal Try Out Mini, pada waktunya nanti teman-teman bisa menguasai setiap topik soal yang diberikan.

Seperti biasanya, soal akan saya unggah terlebih dahulu dengan durasi pembahasan soal 2 - 4 hari kemudian. Namun, jadwal itu tetantif yang teman-teman, artinya masih bisa berubah kapanpun tergantung siatuasi dan kondisi. Okelah, demikian sedikit pengantar dari saya, berikut saya bagikan soal Try Out Mininya pada teman-teman, bisa dibahas dengan guru di kelas atau saat bimbingan belajar atau dicoba sendiri. Selamat mengerjakan! Jangan lupa berdoa dulu ya sebelum mengerjakan.

Jumat, 06 Juli 2018

Pembahasan Soal Try Out Mini Polstat STIS 2019 Pertama

Soal Bahas USM Polstat STIS 2019
Pembahasan Soal TO Mini Polstat STIS 2019 Pertama
Jumpa lagi teman-teman, bagaimana rasanya mengerjakan soal Try Out Mini Polstat STIS 2019 pertama kemarin? Semoga kalian semua bisa mengerjakannya. Kali ini, saya akan berbagi mengenai pembahasan soal TO Mini kemarin. Tapi, sebelum ke sana, kita akan tetapkan aturan untuk penilaian kemampuan diri kalian sendiri mengenai kesiapan untuk mengikuti USM STIS tahun 2019 nanti.

Jadi teman-teman, kriteria penilaiannya adalah setiap soal mempunyai bobot 10 sehingga nilai maksimal adalah 100. Apabila terdapat soal yang memang tidak ada jawaban yang benar, maka bila kalian tetap menjawab, kalian mendapatkan poin 2 (upah berpikir dan menghitung).

Lantas, bagaimana kriteria penilaian kesiapan teman-teman? Cukup mudah:
1. Bila nilai kalian < 75, maka artinya kalian sangat belum siap
2. Bila nilai kalian >= 75 tapi < 80, artinya kalian cukup siap
3. Bila nilai kalian >=80 tapi < 90, artinya kalian siap
4. Bila nilai kalian >= 90, artinya kalian sangat siap

Penasaran kalian dapat nilai berapa dan seberapa siapkah kalian bila USM STIS dilakukan bulan ini? Berikut ini pembahasannya:


Kamis, 05 Juli 2018

Try Out Mini I UMBK Polstat STIS 2019

Try Out Mini UMBK Polstat STIS 2019
Selamat siang teman-teman, apa kabar kalian? Semoga tetap sehat dan semangat belajarnya. Sudah siapkah kalian mengikuti Try Out Mini UMBK Polstat STIS 2019 kali ini? Jadi begini teman-teman, mengapa saya mulai membuat TO Mini? Berlatar belakang dari hasil evaluasi grup WA kemarin, ternyata banyak teman-teman pendaftar Polstat STIS angkatan 60 yang gugur di tes tahap I atau UMBK.

Sudah tahu UMBK kan teman-teman? Ujian Masuk Berbasis Komputer kepanjangannya. Jadi, mulai tahun 2018, Polstat STIS sudah tidak menggunakan media kertas lagi dalam tes tahap I USM Polstat STIS. Mengingat dalam UMBK, teman-teman pendaftar sudah tidak diberi lagi soal USM Polstat STIS, maka ada baiknya memang kita siapkan diri sedini mungkin dengan mengamati pola dan tingkat kesulitan soal yang diujikan dalam USM Polstat STIS.

Kali ini, kita akan adakan kembali Try Out Mini USM Polstat STIS khusus bagi teman-teman yang berencana mendaftar Polstat STIS pada 2019 nanti. Masih jauh sih... Tapi belajar mah tidak ada ruginya. Kelak sedikit banyak bakal memberikan manfaat bagi teman-teman semua. Baiklah, demikian sedikit pengantar dari saya, berikut Soal TO Mini UMBK Polstat STIS 2019. Jumlahnya ada 10 soal yang saya buat secara random (acak) dan telah saya sesuaikan dengan rambu-rambu materi yang sering diujikan dalam tes tahap I USM Polstat STIS. Selamat Mengerjakan...


 


Kamis, 21 Juni 2018

Model Regresi Logistik

regresi logistik
Memodelkan Regresi Logistik
Regresi logistik mengenalkan kita kepada sebuah model pendekatan relatif riil. Terlebih, model regresi linier relatif susah didapatkan karena harus berhubungan linier serta lulus uji asumsi klasik. Model regresi logistik setidaknya menjadi "pelarian terakhir" apabila model yang kita hasilkan tidak baik.

Adapun model regresi logistik sendiri secara umum dapat dituliskan sebagai berikut:
regresi logistik
Model Regresi Logistik
 Di mana nilai P merupakan peluang dikotomis yang diperoleh dari formula:
regresi logistik
Nilai P
Nilai e merupakan exponen yang merupakan nilai balikan dari logaritma natural sebesar 2,72. Sedangkan nilai g aksen x-i dijabarkan:
regresi logistik
Nilai g topi x-i
Perbedaan mendasar dari model regresi logistik selain dari aspek asumsinya adalah jenis metode estimasi nilai parameternya. Jika pada regresi linier, metode estimasi nilai parameternya menggunakan metode kuadrat terkecil biasa atau Ordinary Least Square (OLS), pada model regresi logistik, metode OLS tidak dapat digunakan, estimasi nilai parameter regresi logistik justru menggunakan metode Maximum Likelihood (ML) dengan fungsi Likelihood berikut:
regresi logistik
Fungsi Likelihood Regresi Logistik
Untuk mendapatkan estimator parameter regresi logistik, fungsi Likelihood dimaksimumkan dengan melakukan penurunan (differensial) terhadap fungsi Likelihood berikut:
regresi logistik
Proses memaksimumkan fungsi Likelihood

Regresi Logistik (Pengantar)

Regresi Logistik, sebuah pengantar

Regresi merupakan alat pemodelan data untuk keperluan analisis inferensia dalam statistika. Regresi merupakan sebuah pendekatan statistik hubungan sebab-akibat atau kausalitas antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Regresi secara sederhana bisa dibagi menjadi dua, yaitu regresi linier dan regresi non-linier. Khusus regresi linier, pembahasannya bisa kita temukan di blog ini, kali ini kita akan membahas secara santai dan khusus mengenai regresi yang nonlinier, salah satunya adalah regresi logistik.

Regresi logistik pada dasarnya merupakan pendekatan statistik untuk menciptakan sebuah model prediksi sebagaimana halnya regresi linier, hanya saja, yang membedakan adalah skala variabel yang digunakan pada regresi logistik berbeda. Regresi logistik merupakan jenis model yang digunakan sebagai alat ukur hubungan kausalitas antara variabel bebas (independen) terhadap variabel terikat (dependen) berskala dikotomik (biner), yaitu skala data yang terdiri atas dua pilihan kategorik, misalnya Ya/Tidak, Sukses/Gagal, Baik/Buruk atau skala dikotomik lainnya.

Bila dalam regresi linier mengedepankan pemenuhan uji asumsi kenormalan eror varians atau residu, pada regresi logistik justru tidak memerlukan uji asumsi kenormalan, sebab eror varians yang dihasilkan dari pemodelannya mengikuti distribusi teoritis logistik. Bila divisualisasikan, sebaran dari distribusi logistik serupa dengan kurva logaritmik yang non-linier.

Asumsi dalam Regresi Logistik
Sebagai model prediksi, regresi logistik tak luput dari beberapa asumsi yang sebetulnya menjadi kelemahan dari regresi logistik itu sendiri. Beberapa asumsi yang memenuhi atau relatif cocok dalam penggunaan regresi logistik adalah:

1. Regresi logistik tidak memerlukan hubungan linier antara variabel bebas dengan variabel terikat. Hal ini mengingat memang hubungan yang relevan antara kedua variabel tidak linier;

2. Variabel bebas tidak memerlukan uji asumsi kenormalan, bila variabel bebas berjumlah banyak maka tidak perlu uji asumsi kenormalan multivariabel (multivariat normality);

3. Skala variabel bebas tidak perlu diubah ke dalam skala metrik (interval atau rasio), sebab fokusnya adalah skala dikotomik pada variabel terikat saja;

4. Variabel terikat haruslah berskala dikotomik;

5. Tidak mengharuskan varians antar variabel bebas bersifat homogen atau sama;

6. Tidak memerlukan uji asumsi homoskedastisitas karena terkait kondisi pada poin 5 dan 2;

7. Skala variabel bebas haruslah berdiri sendiri dan tidak saling mempunyai keterpautan, misalkan dua variabel bebas memiliki kategori yang sama, Ya/Tidak;

8.  Jumlah sampel (amatan) yang digunakan menurut beberapa literatur minimal 50 sampel (amatan), namun untuk regresi logistik berganda akan lebih baik bila jumlah sampel (amatan) 4 - 5 kali jumlah variabel bebas yang digunakan sebagaimana regresi linier;

9.  Hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat terlihat dengan mengamati nilai rasio Odd (dipandang sebagai probabilitas).

Jumat, 08 Juni 2018

Menajamkan Potret Ekonomi Melalui Sensus Ekonomi Lanjutan 2017

Menajamkan Potret Ekonomi Melalui Sensus Ekonomi Lanjutan

Pembangunan ekonomi kini menjadi prioritas pemerintah sebagai upaya mempersiapkan Indonesia lebih siap dalam menyambut ASEAN Economic Community (AEC). Pembangunan ekonomi pada hakikatnya merupakan usaha membangun perekonomian secara komprehensif dan diharapkan bersifat sustainable.  Komprehensif dalam arti pembangunan ekonomi nasional mulai dari kategori mikro hingga makro serta memiliki pemerataan yang adil dan berorientasi pada kesejahteraan rakyat. Tidak hanya itu, pembangunan ekonomi juga harus mempunyai kualitas yang baik dan berdaya saing. 

Sementara sustainable dalam pembangunan ekonomi dimaknai sebagai sebuah proses yang berkelanjutan. Pembangunan ekonomi tidak berhenti atau stagnan pada kondisi tertentu yang notabene tidak memperlihatkan sebuah kemajuan, tetapi sebaliknya, pembangunan ekonomi harus dilaksanakan dalam rentang waktu tertentu hingga mencapai target secara optimal.

Turbulensi perekonomian nasional sejauh ini terlihat hidup dengan peranan industri. Arus finansial juga akan lemah tanpa adanya aktivitas ekonomi yang dijalankan para pelaku usaha. Bahkan, kematian aktivitas ekonomi dapat berakibat adanya krisis moneter hingga krisis multidimensi seperti di pertengahan tahun 1997 hingga 1998 yang secara konkret menunjukkan kebangkrutan Indonesia.

Faktor eksternal sampai saat ini masih menghantui perekonomian nasional, apalagi di tengah laju pertumbuhan ekonomi year on year (yoy) Indonesia yang mengalami perlambatan meleset dari target pemerintah sebesar 7 persen. Pertumbuhan ekonomi kuartalan pun sepanjang tahun 2015 masih bertengger pada aras 4 persen. Pelaku usaha juga terlihat kebingunan dengan kondisi instabilitas perekonomian nasional akibat melemahnya ekonomi global dan ketidakpastian suku bunga Amerika Serikat (AS).

Pertumbuhan ekonomi manufaktur saja pada kuartal III 2014 saja 4,99 persen, masih jauh dari pertumbuhan ekonomi nasional sebesar 5 persen. Pemerintah melalui instrumen Rencana Induk Pembangunan Industri Nasional (RIPIN) menetapkan bahwa pertumbuhan ekonomi manufaktur 2015 – 2019 mencapai 6,8 persen sehingga untuk mendukung target tersebut ditentukanlah mekanisme penambahan jumlah populasi industri skala besar sedang di Indonesia.

Pembangunan ekonomi dengan menggerakkan manufaktur memang merupakan alternatif utama dalam menguatkan fondasi Indonesia dalam menyongsong AEC 2016. Sejatinya, pemerintah tidak hanya memerlukan mekanisme untuk memperbanyak populasi industri manufaktur, tetapi lebih dari itu, pemerintah juga memerlukan pemetaan mengenai kondisi lapangan usaha atau manufaktur dalam negeri sebagai gambaran atau potret kapasitas, kapabilitas dan daya saing usaha di seluruh daerah.

Seperti halnya perlombaan, tentu untuk bersaing dengan yang lebih kuat, seseorang perlu melihat kemampuan dirinya terlebih dahulu. Sama halnya dengan Indonesia, negara ini perlu memotret kemampuannya terlebih dahulu sebelum bersaing dalam AEC yang notabene menerapkan perdagangan bebas atau free trade untuk seluruh member organisasi ASEAN.

Sebagai instrumen memotret kondisi usaha nasional itulah, tahun 2017 Indonesia akan melaksanakan Sensus Ekonomi (SE) Lanjutan. Sensus Ekonomi merupakan sebuah kegiatan statistik berskala nasional yang dieksekusi oleh Badan Pusat Statistik (BPS) di seluruh wilayah NKRI. Kegiatan tersebut telah dilaksanakan sejak Agustus 2017 dengan target  lapangan usaha UMK/UMB.

Kegiatan yang memakan anggaran triliunan ini merupakan fondasi bagi pengukuran kegiatan usaha di Indonesia. Output yang dapat diperoleh dari kegiatan tersebut adalah berupa pemetaan potensi (level) ekonomi kewilayahan menurut industri dan pelaku usaha, Benchmarking indikator ekonomi seperti PDB, PDRB, ketenagakerjaan industri, pembangunan basis data dan updating Integrated Business Register (IBR), karakter usaha menurut skala usaha, pemetaan daya saing bisnis menurut wilayah dan meneropong prospek bisnis dan perencanaan invetasi di Indonesia.

Dalam melakukan aktivitas ekonomi, para pelaku usaha tentunya memerlukan informasi mengenai lapangan usaha yang ada sebagai bahan pertimbangan menentukan usaha, termasuk melakukan pengamatan terhadap peluang mendirikan usaha dan jumlah pesaing dalam usaha yang sama. Tidak hanya itu,  hasil SE-Lanjutan juga dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan melakukan ekspansi usaha serta mengamati kapasitas dan kapabilitas usaha.

Sensus Ekonomi Lanjutan merupakan langkah lanjut sebagai upaya memetakan seluruh aktivitas ekonomi nasional secara mendetail. Begitu pentingnya data ekonomi yang terintegrasi dan komprehensif dapat dicapai, tentunya diperlukan pula peran dan partisipasi aktif masyarakat terutama para pelaku usaha dalam proses pelaksanaan SE-Lanjutan.

Payung hukum pelaksanaan SE-Lanjutan pun cukup jelas tertuang dalam UU Nomor 16 tentang Statistik sehingga informasi aktivitas ekonomi dari responden merupakan sebuah kewajiban untuk diproteksi dan dijamin kerahasiaannya. Dengan demikian, aktivitas perekonomian secara agregat dapat diketahui oleh pemerintah dan pada waktunya dapat dijadikan sebagai bahan baku pengambilan kebijakan di bidang ekonomi untuk menguatkan perekonomian yang sehat, kokoh dan berdaya saing dalam AEC 2017.

Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ukuran Sampel

Faktor-faktor yang Memengaruhi Ukuran Sampel
Peranan sampel dalam kegiatan statistik begitu penting. Tanpa sampel, aktivitas inferensi tak akan dapat dilakukan. Dari sebesar populasi tertentu, sampel diambil untuk kemudian diambil datanya. Di sinilah letak pentingnya kita memerhatikan sampel, sebab bila terjadi kesalahan dalam pengambilan atau teknik yang digunakan, maka dampaknya merembet pada hasil inferensi yang tidak sesuai.

Selain itu, kesalahan juga bisa terjadi karena ukuran sampel yang kita gunakan tidak memenuhi aspek keterwakilan dan kecukupan. Akibatnya, seringkali estimasi yang dihasilkan meleset jauh dari harapan. Penentuan ukuran sampel memang belum terdapat kaidah atau formula bakunya, seberapa besar suatu sampel dikatakan cukup dan mampu mewakili populasi target.

Namun, kita dapat mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang kemungkinan mempengaruhi ukuran sampel ini. Bila diuraikan, faktor-faktor yang punya pengaruh terhadap ukuran sampel yaitu:

Derajat keragaman dari populasi
Makin besar derajat keragaman, maka ukuran sampel yang diperlukan akan lebih besar. Sebaliknya, bila derajat keragaman kecil, maka ukuran sampel yang diperlukan juga kecil. Populasi yang lebih seragam (homogen) memungkinkan kita mendapatkan sampel dengan daya keterwakilan lebih efektif dan efisien. Sebaliknya, kita memerlukan ukuran sampel lebih besar untuk menjamin aspek keterwakilan bila populasinya tidak seragam (heterogen).

Presisi yang ditentukan peneliti
Presisi yang lebih tinggi mengharuskan kita memperbesar peluang bahwa statistik sesuai dengan parameter sebenarnya (true value). Mau tak mau, agar presisinya tinggi, ukuran sampel yang kita butuhkan juga harus lebih besar. Semakin besar ukuran sampel memberikan jaminan bahwa harapan dari statistik sama dengan nilai parameternya.

Meski demikian, karena dalam praktiknya, tingkat presisi ini ditentukan peneliti, maka ukuran sampel juga tak luput dari kesalahan manusia (human error). Dalam artian, sensitivitas peneliti dalam menentukan besarnya presisi amat berpengaruh.

Rancangan analisis
Ukuran sampel yang kita gunakan, sebesar tertentu, biasa kita yakini telah memenuhi aspek keterwakilan dan kecukupan terhadap populasi. Namun, kebutuhan analisis yang berbeda justru membuat ukuran sampel yang kita tentukan sebelumnya belum mewakili dan belum cukup.

Misalkan, bila awalnya kita menentukan unit analisis dari penelitian kita adalah penduduk berprofesi sebagai petani dengan sampel sebanyak 100 responden, maka ukuran sampel itu belum cukup dan belum mewakili bila unit analisisnya adalah penduduk berprofesi sebagai petani menurut pendidikannya. Ukuran sampel yang diperlukan tentu lebih dari 100 responden, supaya mewakili masing-masing jenjang pendidikan petani.

Hal ini memperlihatkan bahwa rancangan analisis yang berbeda berdampak mengubah ukuran sampel yang diperlukan. Demikian pula halnya bila melakukan penambahan atau pengurangan strata atau grup di dalam rancangan pengambilan sampel.

Tenaga, biaya, dan waktu
Hal yang tak kalah penting dalam penentuan ukuran sampel adalah tenaga, biaya, dan waktu. Bila secara teknik sampling kita sudah baik, namun ukuran sampel tertentu tidak bisa diterapkan begitu saja dalam penelitian. Adakalanya tenaga pelaksana penelitian minim sehingga beban kerja lebih berat, hal ini menjadi alasan untuk mengurangi besarnya ukuran sampel.

Ukuran sampel tertentu juga dipengaruhi oleh biaya pelaksanaan, apabila jumlah sampelnya sebanyak 100, tapi memerlukan biaya yang mahal, mengurangi ukuran sampel adalah jalan keluarnya.

Pada posisi inilah, dalam menentukan ukuran sampel, kita harus memilih antara mengoptimalkan biaya atau meminimalkan keragaman yang terjadi. Aspek ini oleh para ahli statistika diracik sedemikian rupa sehingga menghasilkan formula ukuran sampel dengan biaya optimum dan ukuran sampel dengan varians minimum.

Sampel menjadi konsekuensi logis bahwa di dalam penelitian, kita tidak mungkin mengambil semua elemen populasi untuk dicacah atau menjadi unit observasi. Terlebih lagi, waktu yang ditetapkan dalam praktiknya begitu singkat. Oleh karen itu, sampel itu ada karena adanya waktu yang terbatas. Tidak hanya waktu pencacahan lapangan untuk mendapatkan data dari unit observasinya saja, tetapi juga diperlukan waktu lagi untuk proses pengolahan data, analisis, hingga sampai pada diseminasi hasil penelitian.(*)