Pemilu Presiden dan Wakil Presiden Indonesia tahun 2014 ini memang menjadi sejarah bagi bangsa Indonesia. Banyak pembelajaran yang bisa kita ambil. Misalnya saja dengan sikap tidak jumawa akan kemenangan pilpres atau sikap legowo menerima kekalahan pilpres. Pastinya menang atau kalah itu menjadi resiko yang harus bisa diterima oleh kandidat presiden dan wakil presiden kita tahun 2014 ini.


Rabu tanggal 9 Juli 2014 setelah dilakukan pemilu presiden dan wakil presiden di Indonesia, kita dihebohkan dengan konferensi kemenangan oleh kandidat presiden dan wakil presiden. Hebohnya, kedua kandidat (hanya ada dua kandidat pada pilpres tahun 2014 ini) sama-sama mengklaim kemenangan. Sumber informasi kemenangan itu pun hanya berdasarkan Quick Count sejumlah lembaga survei. 

Menarik untuk kita pelajari bagaimana cara kerja Quick Count, sehingga kita orang awam dapat berpikir jernih dan tidak tergiring opini media pendukung para capres dan cawapres. Berikut kami salinkan catatan salah seorang pengguna facebook yang sudah lama bergelut dengan dunia statistik (baca: pakar), mengenai apa itu Quick Count dan bagaimana cara kerja Quick Count itu sendiri.

Quick Count Bagaimana cara kerjanya


1. Quick Count (QC) disebut juga Parallel Vote Tabulation (PVT).

2. QC adalah metode sampling: yaitu mengambil sample, menghitung ukuran statistik (misal: proporsi, rata-rata, dll), kemudian men-generalisasi kesimpulan untuk populasi

3. Populasi: jumlah TPS di seluruh Indonesia (516.142). Sample: jumlah TPS yang diambil datanya. Data yang diambil adalah rekapitulasi perhitungan suara (form C1).


4. Kunci keakuratan QC ada pada hal berikut:
Berapa jumlah TPS yang dijadikan sample ?
Bagaimana memilih TPS sebagai sample ?
Asumsi: Pelaksana QC netral

5. Penentuan jumlah sample dan pengambilan sample harus mengikuti kaidah teknik sampling dalam Ilmu Statistika.

6. Apa kelebihan QC ?
QC memberikan hasil yang cepat dan lebih murah.
QC bisa juga digunakan sebagai alat kontrol atau monitoring (sebagai benchmark) dari real count.

7. Apakah hasil QC bisa salah ?
Hasil QC bisa salah. Tingkat kesalahannya sebesar alpha (Type-I error): yaitu peluang menolak Ho (null hypothesis) padahal Ho benar.

8. Karena ada peluang kesalahan, maka ada yang namanya level of confidence.
Misalkan alpha = 5%, maka level of confidence adalah 1 – 5% = 95%.
Misalkan alpha = 1%, maka level of confidence sebesar 99%.

9. Peneliti (pelaksana QC) menentukan nilai alpha untuk mendapatkan level of confidence.

10. Margin of error ditentukan nilai alpha dan jumlah sample.

11. Semakin besar jumlah sample, semakin kecil margin of error, dan sebaliknya (dengan nilai alpha yang sama).

12. Misalkan margin of error = 1%, hasil QC menunjukkan pasangan tertentu mendapat suara 50%, maka hasil real count adalah pasangan tertentu memperoleh suara antara 50% - 1% = 49% sampai dengan 50% + 1% = 51 %.

Ingat !!!!, masih ada peluang salah sebesar alpha, artinya peluang hasil real count tidak berada antara [49% - 51%] sebesar alpha.

Quick review http://en.wikipedia.org/wiki/Margin_of_error

13. Dengan menentukan tingkat level of confidence, margin of error, dan metode pengambilan sample maka bisa ditentukan jumlah sample minimum yang diperlukan.

14. Keterkaitan antara margin of error, level of confidence, dan jumlah sample dirumuskan berdasarkan metode pengambilan sample (lihat buku sampling method).

15. Link berikut http://www.raosoft.com/samplesize.html membantu bagaimana menghitung margin of error, level of confidence, dan jumlah sample secara sederhana. Jika ingin lebih akurat dan mengkaitkannya dengan metode pengambilan sample, silahkan dibaca buku sampling method yang membahas sisi ilmu Statistika dengan lebih mendalam.

16. Bagaimana cara pengambilan sample?
Prinsip yang harus dipenuhi adalah rendomness dan representative.

17. Ilustrasi sederhana 1.
Jika anda memasak, sebelum dihidangkan anda mencicipi masakan anda. Seberapa banyak anda mengambil sample masakan untuk dicicipi ? satu ujung sendok ? satu sendok penuh ? atau lima sendok ?

Satu ujung sendok sudah cukup karena masakan anda bersifat homogen. Artinya rasanya sama saja dimanapun anda ambil sample (di bagian permukaan atau dasar panci) dan berapapun anda ambil sample.

18. Ilustrasi 2.
Anda sakit. Dokter memerlukan sample darah untuk mendiagnosa penyakit anda. Berapa sample darah yang diperlukan? 10 ml ? 100 ml ? 1000 ml ?
Dikarenakan darah anda bersifat homogen, maka cukup diperlukan sample yang kecil.

19. Ilustrasi 1 dan 2 mengilustrasikan populasi yang homogen, jadi sample bisa dilakukan dengan Simple Random Sampling (SRS): dimana saja ambil sample secara random tidak merubah kesimpulan.

20. Pada QC pemilu, populasinya tidak homogen. Daerah A adalah kantong pendukung pasangan tertentu, daerah B pendukung pasangan yang lain. Jadi SRS tidak tepat digunakan. Sehingga diperlukan metode pengambiilan sample yang lebih tepat.

21. Quick link tentang metode pengambilan samplehttp://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(statistics)

22. Pengambilan sample bisa dilakukan bertahap (multistage). Berikut adalah contoh pemgambilan sample [Bisa juga dengan mekanisme yang lain asalkan kaidah metodologi ilmiah terpenuhi].

23. Kita tetapkan propinsi sebagai kategori. Hitung jumlah TPS di setiap propinsi dibagi jumlah TPS total di seluruh Indonesia. Kita peroleh proporsi jumlah TPS per propinsi.

24. Jumlah sample minimum (point 13) didistribusikan secara proporsional ke setiap propinsi.

25. Lakukan hal yang sama pada kota, kecamatan, dan desa di setiap propinsi.

26. Langkah (25) menyebabkan jumlah sample akan besar. Tentu hal ini lebih baik. Namun biaya juga akan membengkak.

27. Oleh sebab itu, pada level kabupaten/kecamatan bisa dilakukan pengambilan sample secara acak.

28. Bagaimana memilih secara acak sample tersebut ?
Silahkan didata nomor TPS di kabupaten tertentu. Gunakan Random Number Generator (RNG) dari komputer atau Tabel Bilangan Acak (TBA) untuk memilih nomor TPS.

29. Survey pada TPS yang masuk dalam sample. Surveyor mencatat rekapitulasi form C1 dari TPS terpilih. Angka rekapitulasi dikirim ke pusat data (bisa lewat SMS) dan langsung tertabulasi pada system yang sudah dibangun sebelumnya.
Publish.

Point penting:
Metode Statistika bersifat universal.
Data tidak memihak kepada siapapun. Manusia yang memihak.
Ada peluang kesalahan sebesar alpha. Artinya kita yakin sebesar “level of confidence” bahwa hasil QC benar pada rentang margin of error dan ada peluang kesalahan sebesar alpha.


SEMOGA MENCERAHKAN
Sumber