Mohon tunggu...
Naila Fuadiyah
Naila Fuadiyah Mohon Tunggu... Mahasiswa -

di puji tidak terbang di hina tidak akan tumbang~

Selanjutnya

Tutup

Analisis

Analisis Hasil "Quick Count" Berdasarkan Ilmu Statistika

24 April 2019   00:23 Diperbarui: 24 April 2019   00:55 655
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Setelah dilaksanakan pemilihan umum anggota DPR, DPD, DPRD Provinsi, DPRD Kabupaten/Kota, serta Capres dan Cawapres  secara serentak pada tanggal 17 April 2019. Tidak sedikit orang yang beranggapan jika masyarakat Indonesia akan kembali bersatu setelah masa kampanye untuk mendukung paslon pilihan masing-masing. Nyatanya, apa yang terjadi saat ini tidak sesuai dengan anggapan banyak orang.

Hal tersebut terjadi sebab rasa ketidakpuasan capres 02 perihal hasil perhitungan cepat atau yang akrab di sebut dengan 'quick count'. Ketidakpuasan tersebut turut menyulut emosi para pendukung kubunya. Mereka beranggapan bahwa hasil quick count yang telah dikeluarkan oleh beberapa lembaga survei ternama  tersebut telah berbuat curang. Sehingga perolehan presentase yang diperoleh kubu 02 tersebut mendapat hasil yang sedikit. 

Tidak puas dengan hasil quick count capres kubu 02 tersebut mendeklarasikan kemenangannya dengan berdasarkan hasil quick count dari tim survei  kubu 02 sendiri dan berdasarkan exit poll yang hasilnya menunjukkan kemenangan kubu 02 sebanyak 62,sekian persen.

Bagaimana fenomena tersebut dapat terjadi yaitu perbedaan hasil quick count oleh beberapa lembaga survei ternama dengan hasil quick count oleh tim survei dari kubu 02 ?

Maka mari kita analisis fenomena tersebut berdasarkan ilmu statistika.
Dalam ilmu statistika perbedaan-perbedaan hasil presentase dari quick count merupakan hal yang mungkin saja terjadi. Salah satu sebab terjadinya perbedaan hasil presentase adalah berbedanya jumlah sampel yang digunakan oleh beberapa lembaga survei. 

Rumus yang dapat digunakan untuk menghitung jumlah sampel diantaranya adalah rumus slovin dan rumus cross-sectional. Yang menyebabkan jumlah sampel berbeda padahal jumlah populasinya sama adalah presentase margin of error atau kemungkinan besar kesalahan terjadi.

blog.ub.ac.id
blog.ub.ac.id

Semakin kecil margin of error maka semakin dekat suatu sampel dalam mewakili populasi sesungguhnya, begitu juga sebaliknya semakin besar margin of error maka semakin suatu sampel dapat mewakili populasinya. (tirto.id)

Jika dikatakan beberapa lembaga survei yang menayangkan hasil quick count di televisi melakukan kecurangan akibat bayaran. Maka hal tersebut tidaklah mungkin terjadi. Memang benar lembaga-lembaga tersebut tentu ada yang membayar, tetapi mereka tidak mungkin menjual profesionalisme dengan memberikan hasil yang tidak representatif/valid karena hal tersebut akan menjatuhkan nama baik lembaga sendiri.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Analisis Selengkapnya
Lihat Analisis Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun