Akhir-akhir ini sedang ramai-ramainya membahas masalah Quick Count, terutama masalah sampling.
Baru-baru ini ada yang membuat ilustrasi sampling dengan contoh foto Einstein berikut ini:
Foto bagian atas adalah hasil copy paste dari foto lain, yang maksudnya adalah mengilustrasikan kecurangan perhitungan dengan menggunakan data palsu. Sedangkan 2 gambar di bawah maksudnya menjelaskan sampling.
Menurut saya foto yang di bagian bawah itu lebih tepat disebut foto yang kena noise (titik-titik putih) dibandingkan dengan foto yang disampling. Untuk itu saya coba membuat foto yang hanya disample / dicuplik sebagian saja.
Tahap pertama adalah mencari foto Einstein yang serupa dengan yang dipakai di atas, dengan bantuan fitur search image di Google image. Hasilnya adalah gambar berikut ini dari situs http://www.infoniac.com/hi-tech/famous-scientists-their-inventions-and-discoveries.html
Selanjutnya saya membuat program PHP sederhana untuk melakukan proses sampling dengan library GD yang ada di PHP.
Ukuran gambar adalah 250×270 pixel. Dalam menentukan jumlah sampling, menurut teori sampling untuk mendapatkan tingkat kepercayaan 99%, artinya selang kepercayaan=2.38. Jumlah sampel = (2,58 x 0,5 / 0,001)^2 = 16641. Jumlah sampel yang saya pakai adalah 125×135=16875 untuk mempermudah pemrograman.
Berikut ini beberapa hasil sampling dengan berbagai macam sebaran sampel:
Dari beberapa cara pengambilan sampel di atas, ada yang dapat dikenali, dan ada yang sudah tidak dapat dikenali lagi gambar aslinya.
