Bismillah, dengan mengagungkan asma Alloh, blog statistikaterapan.wordpress.com. diharapkan menjadi pemicu bagi penulis untuk lebih banyak lagi beramal jariyah berupa ilmu yang bermanfaat khususnya terkait ilmu statistika terapan.

Salam,

Suryana.

Advertisements

Istilah dot sampling method pertama kali penulis ketahui ketika video conference bersama Deputi Bidang Statistik Produksi bersama Kepala Bidang Statistik Produksi seluruh Indonesia pada tanggal 31 Mei 2018. Metode ini erat kaitannya dengan Kerangka Sampel Area (KSA) yang sedang diimplementasikan di seluruh Indonesia pada tahun 2018 ini. Rasa ingin tahu yang lebih dalam tentang dot sampling method ini mengantarkan penulis pada sebuah paper berjudul Dot Sampling Method for Area Estimation” oleh Issei Jinguji, seorang pensiunan dari Kementerian Pertanian, Kehutanan dan Perikanan Jepang. Posting kali ini merupakan tambahan penjelasan dari apa yang dipaparkan dalam paper tersebut.

(more…)

Sebagaimana diketahui bahwa untuk mengukur presisi dari estimasi luas lahan sawah hasil Kerangka Sampel Area (KSA) menggunakan Coefficient of Variation atau CV. CV mengukur variasi kesalahan baku (standard error) terhadap nilai tengah (mean) dan dinyatakan dalam persen. Kesalahan baku sendiri mengukur seberapa dekat estimasi rata-rata (dalam hal ini luas segmen) terhadap rata-rata populasi (sawah). Semakin kecil kesalahan baku semakin kecil CV semakin akurat pengukuran luas lahan KSA.

Permasalahannya adalah berapa batas nilai CV yang masih diterima sehingga estimasi luas lahan sawah hasil KSA dinilai akurat? Sebagaimana disampaikan pada posting sebelumnya bahwa Statistics Canada menggunakan ambang batas 16,5 % CV untuk menyatakan suatu estimasi akurat dan 16,5 % sampai dengan 33,3 % untuk menyatakan akurasi estimasi masih bisa digunakan tetapi dengan catatan. Lalu bagaimana di Indonesia? Berapa sih ambang CV yang sebaiknya kita gunakan?

(more…)

Ukuran presisi dari estimasi luas lahan dengan menggunakan KSA menggunakan Coefficient of Variation (CV). Secara sederhana, CV mengukur sejauh mana variasi standard error terhadap rata-rata proporsi luas lahan dan dinyatakan dalam persen. Jika diformulasikan,

Seperti dikutip dalam Buku Laporan Akhir Pelaksanaan Pendataan Statistik Pertanian Tanaman Pangan Terintegrasi dengan Metode Kerangka Sampel Area (KSA) 2017 halaman 21, Statistics Canada menerapkan batasan CV sebagai berikut:

  1. Jika CV kurang dari 16,5 % maka estimasi statistik yang dihasilkan laik digunakan tanpa batasan (restriction) apapun;
  2. Jika CV antara 16,5 % dan 33,3 % maka estimasi statistik yang akan digunakan harus disertai peringatan (warning);
  3. Jika CV lebih dari 33,3 % maka estimasi statistik yang dihasilkan tidak direkomendasikan untuk digunakan.

(more…)

Tibalah saatnya membahas penghitungan estimasi luas panen di mana ada lebih dari satu strata. Sebagaimana disampaikan di awal bahwa segmen dalam KSA terbagi menjadi tiga strata yaitu S1 untuk segmen sawah irigasi, S2 untuk segmen sawah non irigasi dan S3 untuk tegalan. Jumlah segmen S1 dan S2 menentukan jumlah strata akhir yang digunakan dalam proses penghitungan.

Sesuai Buku Teknis KSA2018 halaman 25, pada tahap persiapan penghitungan luas panen hasil KSA, dibentuk kelompok stratifikasi dengan ketentuan sebagai berikut:

  1. Jika S1 > 1, maka ada tiga kelompok stratifikasi : Strata S1, Strata S2 dan Strata S3
  2. Jika S1 <= 1, maka ada dua kelompok stratifikasi : Strata S1 dan S2, dan Strata S3
  3. Jika S1 + S2 <= 1, maka hanya ada satu kelompok stratifikasi.

Untuk penghitungan estimasi kasus ketiga, telah dipaparkan pada pembahasan Kalkulasi Luas Lahan dari KSA mulai dari Step-1, Step-2, Step-3 dan penghitungan presisinya. Kali ini, kita akan bahas bagaimana estimasi luas panen untuk kelompok stratifikasi lebih dari satu dengan tahapan sebagai berikut.

(more…)

Salah satu kelebihan KSA dibanding pengumpulan data luas lahan konvensional adalah dihasilkan ukuran akurasi data estimasi luas lahan. Dalam hal ini, ukuran presisi yang digunakan adalah Coefficient of Variation atau CV. Secara sederhana, CV adalah pembagian antara Standard Error (SE) dengan rata-rata proporsi luas lahan (p) dikali 100. Kalau diformulasikan, maka CV dinyatakan sebagai berikut:

CV

Formulasi Coefficient of Variation

di mana indeks h menyatakan strata dan indeks j menyatakan fase tumbuh padi. Pada tulisan kali ini, strata yang dihitung hanya 1. Untuk strata lebih dari satu akan dibahas pada posting lain.

 

Bagaimana menghitung proporsi setiap fase tumbuh padi telah dibahas pada artikel Kalkulasi-luas-lahan-dari-ksa-step-2. Kali ini, kita akan membahas bagaimana memperoleh SE sebagai pembilang dari CV. Di dalam SPSS, SE ini diperoleh dengan mencari akar dari kuadrat standar deviasi dibagi dengan jumlah segmen.

(more…)

Tibalah kita pada tahap akhir dari penghitungan luas lahan hasil KSA. Apa yang telah kita bahas masih terbatas pada kasus sederhana di mana hanya ada satu strata segmen dalam satu kecamatan. Untuk menghitung luas lahan KSA menggunakan formula sebagai berikut:

Luas_Lahan_KSASecara sederhana, luasan KSA adalah perkalian rata-rata proporsi dari setiap kondisi lahan dengan Total Luas Poligon seluruh segmen dalam satu wilayah. Total Luas Poligon seluruh segmen dalam satu wilayah ini mengacu pada luas baku sawah.

(more…)

Setelah berhasil membuat tabulasi dan rekapitulasi nilai amatan di setiap titik amat sub segmen dalam satu segmen, tahap selanjutnya (step-2) adalah menghitung proporsi setiap kondisi lahan sawah yang diamati. Proses menghitung proporsi kejadian sesungguhnya bukanlah hal sulit. Perhatikan Gambar 1 berikut ini.

Rekap Segmen

Gambar 1. Status Kondisi Lahan

Segmen 1 hanya terdiri dari 3 kondisi yaitu 6 kondisi lahan sawah bukan padi (sawah tetapi ditanami selain padi, disingkat SBP), 2 lahan sawah kondisi panen (P) dan 1 lahan sawah “bera” (B). Sementara kondisi vegetatif awal (V1), vegetatif akhir (V2), generatif (G), persiapan lahan (PL), Puso (PS), dan Bukan Sawah (BS) tidak ditemukan pada segmen 1. Artinya, dalam satu segmen hanya ada 9 kondisi yang mungkin. Dengan demikian proporsi tiga kondisi lahan sawah pada segmen 1 adalah:

SBP = 6/9 = 0,667; P = 2/9 = 0,222; dan B = 1/9 = 0,111.

Dengan langkah yang sama, kita dapat menghitung proporsi masing-masing kondisi lahan sawah pada segmen 2 dan segmen 3.

Proporsi kondisi lahan sawah pada segmen 2 adalah:

V1 = 5/9 = 0,556; PL = 2/9 = 0,222 dan SBP = 2/9 = 0,222

Proporsi kondisi lahan sawah pada segmen 3 adalah:

PL = 1/9 = 0,111; B = 2/9 = 0,222; SBP = 5/9 = 0,556 dan BS = 1/9 = 0,111. 

Dengan demikian rata-rata proporsi kondisi lahan dari ketiga segmen adalah:

Rata-rata Proporsi vegetatif awal (V1) = 0,556/3 = 0,185

Rata-rata Proporsi panen (P) = 0,222/3 = 0,074

Rata-rata Proporsi luas sawah bera (B) = (0,111 + 0,222)/3 = 0,333 = 0,111

Rata-rata Proporsi Luas lahan sawah yang sedang diolah (PL) = (0,222 + 0,111)/3 = 0,111

Rata-rata Proporsi luas sawah yang tidak ditanami padi (SBP) = (0,667 + 0,222 + 0,556)/3 = 1,444 = 0,481

Rata-rata Proporsi lahan bukan sawah = 0,111/3 = 0,037

Langkah-langkah di atas secara ringkas dituliskan dalam sintaks SPSS sebagai berikut:

* Hitung total sub segmen.

COMPUTE Total = V1 + V2 + G + P + PL + PS + SBP + BS + BERA.
EXECUTE.

* Hitung Proporsi Kondisi Lahan Sawah

COMPUTE P1 = V1/Total.
COMPUTE P2 = V2/Total.
COMPUTE P3 = G/Total.
COMPUTE P4 = P/Total.
COMPUTE P5 = PL/Total.
COMPUTE PBera = BERA/Total.
COMPUTE P6 = PS/Total.
COMPUTE P7 = SBP/Total.
COMPUTE P8 = BS/Total.
COMPUTE PTotal=Total/Total.
EXECUTE.

*********************************** STEP 2 *****************************************.
COMPUTE Strata_Akhir = 1.

AGGREGATE
/OUTFILE=’F:\OLAH DATA PRODUKSI\KSA\AGG_KSA_MASNI.sav’
/BREAK=Strata_Akhir
/P1_mean=MEAN(P1)
/P2_mean=MEAN(P2)
/P3_mean=MEAN(P3)
/P4_mean=MEAN(P4)
/P5_mean=MEAN(P5)
/P6_mean=MEAN(P6)
/P7_mean=MEAN(P7)
/P8_mean=MEAN(P8)
/P9_mean=MEAN(PBera).

Sampai di sini, kita telah mendapatkan proporsi kondisi lahan hasil pengamatan KSA untuk ketiga segmen. Output pada tahapan ini menjadi input bagi tahapan selanjutnya yaitu menghitung luas lahan hasil KSA.

Baca juga Kalkulasi-luas-lahan-dari-ksa-step-1

Baca juga Kalkulasi-luas-lahan-dari-ksa-step-3