Read a O d ne e 2 008

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Read a O d ne e 2 008"

Transkripsi

1 ReadOne 008

2 Populasi Keseluruhan pengamatan yang diteliti. Ada macam, populasi terbatas dan tak terbatas. Ukuran populasi : banyaknya pengamatan (N) Karakteristik : ciri atau sifat dari populasi Parameter : hasil pengukuran karakteristik (μ dan ) Sensus : cara mengumpulkan data

3 Kelemahan Populasi :. Memerlukan biaya yang sangat mahal. Memerlukan waktu yang lama 3. Memerlukan tenaga dalam jumlah yang besar 4. Data yang diperoleh tidak akurat

4 Sampel Mengambil sebagian anggota dari populasi Sampel ada, sampel besar dan sampel kecil Fungsinya untuk menyimpulkan atau mengetahui karakteristik atau parameter dari populasi (potret /gambaran dari populasi) Ukuran sampel : banyaknya pengamatan (n) Statistik : hasil pengukuran karakteristik ( dan S) Sampling : cara mengumpulkan data

5 Sampling Populasi Sampel Populasi N Parameter μ Terbatas/Tak terbatas Sampel n Statistik S Besar / Kecil

6 Keuntungan Sampel :. Biaya lebih murah. Waktu yang lebih singkat 3. Tenaga yang diperlukan lebih sedikit 4. Data yang diperoleh lebih akurat Sampel harus representatif dengan ciri-ciri :. Mempunyai ukuran tertentu yang memakai syarat. Mempunyai kesalahan kecil 3. Dipilih dengan prosedur yang benar berdasarkan teknik atau cara sampling tertentu

7 Ada macam, sampel probabilitas dan non probabilitas. Sampel probabilitas ada empat teknik yang semuanya dapat dilakukan dengan pengembalian atau tanpa pengembalian, yaitu :.Teknik pengambilan dengan acak sederhana.teknik pengambilan dengan acak sistematis 3.Teknik pengambilan dengan acak stratifikasi 4.Teknik pengambilan dengan acak kluster

8 Jika populasi berukuran N diambil sampel berukuran n dengan pengembalian, maka ada N n buah sampel yang mungkin diambil Jika populasi berukuran N diambil sampel berukuran n dengan tanpa pengembalian, maka ada N N! mungkin diambil n n! ( N n)! Contoh: Diberikan populasi dengan data 3,3,,,4 dimabil sampel berukuran, ada berapa buah sampel semuanya jika diambil dengan buah sampel yang pengembalian & tanpa pengembalian,kemudian berikan semua sampel yang mungkin? N n 5 5 buah sampel Dengan pengembalian: Sampel yang mungkin: (3,3),(3,3),(3,),(3,),(3,4),(3,3),(3,3),(3,),(3,), (3,4),(,3),(,3),(,),(,),(,4),(,3),(,3),(,),(,),(,4), (4,3), (4,3),(4,),(4,),(4,4) Tanpa pengembalian 5! 5!! ( 5 ) Sampel yang mungkin: (3,3),(3,),(3,),(3,4),(3,), (3,),(3,4),(,),(,4),(,4) 0 0 buah sampel

9 Pengambilan sampel sebanyak n dimana setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terambil. Teknik ini dipilih jika populasinya homogen. Biasanya dilakukan dengan :.Menggunakan undian..dengan tabel bilangan acak.

10 No Contoh: Sebuah populasi terdiri dari.476 anggota. Diperlukan sampel acak berukuran 0 dengan menggunakan tabel daftar angka acak dimulai dari baris pertama kolom no.. Tentukanlah sampelnya!

11 Dengan mengambil unsur ke-k dalam populasi dimana titik awalnya ditentukan secara acak diantara k unsur tersebut. Sering digunakan karena dapat menarik kesimpulan yang tepat mengenai parameter populasi sebab sampelnya menyebar secara merata di seluruh populasi.

12 Dilakukan dengan membagi populasi menjadi beberapa strata (tingkatan) kemudian sampel diambil secara acak dari setiap tingkatan. Teknik ini dilakukan bila populasinya heterogen. Cara pengambilan sampel untuk setiap tingkatan tidak sama, harus sebanding dengan jumlah anggota setiap tingkatan (proporsional). Rumusnya : n i N i N n

13 Mengambil beberapa kluster (kelompok) secara acak kemudian semua atau sebagian dari anggota masingmasing kelompok diambil secara acak sebagai sampel.

14 Ada empat macam distribusi sampel :. Distribusi sampel rata-rata. Distribusi sampel proporsi 3. Distribusi sampel beda dua rata-rata 4. Distribusi sampel beda dua proporsi

15 Bila populasi terbatas berukuran N dengan ratarata µ x dan simpangan baku x diambil sampel berukuran n secara berulang tanpa pengembalian, maka diperoleh :. Distribusi sampel rata-rata µ µ. Simpangan baku dimana n N - n N - N - n N - disebut faktor koreksi

16 Bila n>30, maka distribusi sampelnya akan mendekati distribusi normal sehingga variabel random Z dapat dihitung dengan rumus : Z - µ - µ

17 Contoh : Kecepatan maksimum 000 mobil mempunyai rata-rata 35,5 km/jam dengan simpangan baku 5, km/jam. Jika sampel sebesar 50 mobil dipilih secara acak tanpa pengembalian, hitung probabilitas kecepatan maksimum rata-rata dari 50 mobil tersebut yang lebih besar dari 36, km/jam! N - n N - 5, Jawab :. 0,4 n 50 Z -µ 36,-35,5 0,4,46 Jadi probabilitas kecepatan maksimum rata-rata mobil yang lebih besar dari 36, km/jam adalah P(>36,) P(Z>,46) 0,479

18 Bila populasi berukuran N mengandung jenis p sebanyak, maka proporsi p adalah /N. Jika dari populasi tersebut diambil sampel berukuran n yang juga mengandung proporsi x/n dan sampel diambil berulang maka distribusi sampel proporsinya mempunyai :. Rata-rata µ pˆ µ p N. Simpangan baku pˆ ( ) p - p n. N - n N - 3. Variabel random Z pˆ - p pˆ

19 Contoh : Diketahui sebanyak 0% dari ibu-ibu rumah tangga di Bandung memakai detergen A untuk mencuci pakaiannya. Jika dari populasi tersebut diambil sampel berukuran 00 : a. Tentukan rata-rata dan simpangan baku dari populasi ibu-ibu rumah tangga yang memakai detergen A! b. Bila dari sampel tersebut ternyata terdapat paling sedikit 5 ibu rumah tangga yang memakai detergen A, tentukan probabilitasnya! Jawab : a. Rata-rata 0, ( ) p - p n 0,.0,9 00 pˆ Z pˆ - p pˆ 0,5-0,,67 0,03 0,03 b. Proporsi yang memakai detergen A adalah 5/00 0,5 P(Z>,67) 0,5-0,455 0,0475

20 Terdapat populasi. Populasi sebanyak N dan mempunyai rata-rata μ serta simpangan baku. Populasi sebanyak N mempunyai rata-rata μ serta simpangan baku. Dari populasi diambil sampel acak sebanyak n dengan rata-rata dan dari populasi sampel acak sebanyak n dengan rata-rata dimana kedua sampel tersebut dianggap saling bebas. Dari sampel dan dapat dibuat sampel baru yang juga bersifat acak, yaitu sampel beda dua rata-rata. Rata-rata dan simpangan baku dari distribusi sampel beda dua rata-rata adalah : Rata - rata : µ µ -µ Simpangan baku : Variabel random: Z n ( ) ( µ -µ ) + n. ( N + N ) ( n + n ) ( N N )

21 Contoh : Di suatu universitas diketahui rata-rata tinggi badan mahasiswa laki-laki adalah 64 cm dengan simpangan baku 5,3 cm. Sedangkan mahasiswa perempuan tinggi badannya rata-rata 53 cm dengan simpangan baku 5, cm. Dari dua populasi tersebut diambil sampel acak yang saling bebas masing-masing 50 orang, berapa probabilitas rata-rata tinggi mahasiswa laki-laki paling sedikit cm lebihnya daripada rata-rata tinggi mahasiswa perempuan?

22 Jawab: Diketahuipopulasi: µ 64cm, 5,3cm dan sampel Misal Rata-rata: µ populasi : µ 53cm, 5,cm dan sampel :n rata-rata tinggibadanmahasiswalaki-laki rata- rata tinggibadanmahasiswaperempuan Simpanganbaku: Z µ µ cm - + n n ( - )- ( µ - µ ) ( - ) - badanmahasiswaperempuan, maka 0,6-5,3 50 ( - ) 5, ,6 sehingga :n 50 orang 50 orang Karenarata- rata tinggibadanmahasiswalaki-lakipaling sedikit cmlebihnya daripadarata- rata tinggi - Z,67 sehinggaprobabilitasnyap(z,67) 0,5-0,455 0,0475 0,6

23 Ada populasi. Populasi berukuran N terdapat jenis dengan proporsi /N Populasi berukuran N terdapat jenis dengan proporsi /N Bila populasi diambil sampel acak berukuran n maka sampel ini akan mengandung jenis x dengan proporsi x /n Demikian juga dengan populasi diambil sampel acak berukuran n maka sampel ini akan mengandung jenis x dengan proporsi x /n Sampel dan dapat membentuk sampel acak baru yaitu sampel beda dua proporsi. Distribusinya mempunyai : µ Rata-rata: pˆ -pˆ p -p Simpanganbaku: Variabelrandom: pˆ Z p( - p) p( - p ) ( N + N ) ( n + n ) +. n n ( N N ) ( pˆ - pˆ )- ( p - p ) -pˆ pˆ -pˆ

24 Contoh : 5% barang di gudang timur cacat, sedangkan barang yang cacat di gudang barat sebanyak 0%. Bila diambil sampel acak sebanyak 00 barang dari gudang timur dan 300 barang dari gudang barat, tentukan probabilitas persentase barang yang cacat dalam gudang barat % lebih banyak dibanding gudang timur!

25 Jawab: Gudang barat:n Gudang timur:n pˆ pˆ pˆ -pˆ Z proporsibarang yang cacat di gudang barat dalam sampel proporsibarang yang cacat di gudang timur dalam sampel maka p ( - p ) p ( - p ) 0,( 0,9) 0,05( 0,95) n 300,p 00,p + n 300 ( pˆ - pˆ ) - ( p - p ) ( pˆ - pˆ ) - ( 0,- 0,05 ) ( pˆ - pˆ ) pˆ -pˆ Karenabarang cacat di 0,0-0,05 Z -,3 0,03 Jadiprobabilitasnya adalahp 0, 0,05 0,03 > 0,0sehingga diperoleh: ,03 gudang barat %lebihbanyak daripada di gudang timur ( pˆ - pˆ > 0,0) P( Z > -,3) 0,5 + 0,403 0,903 90,3%

26 . Pada suatu pengiriman barang yang terdiri dari 000 tube elektronika telah diketahui terdapat 600 unit tube yang tidak memenuhi standar mutu. Jika sampel acak sebanyak 500 unit dipilih dari populasi tersebut tanpa pengembalian, berapakah probabilitas sampel populasi yang tidak memenuhi standar mutu : a. akan kurang dari 50/500 b. antara 44/500 sampai dengan 45/500 c. lebih besar dari 64/500

27 . Besi baja yang diproduksi perusahaan A mempunyai rata-rata daya regang sebesar 4500 lbs dan variansi sebesar lbs, sedangkan yang diproduksi perusahaan B mempunyai ratarata daya regang sebesar 4000 lbs dan variansi sebesar lbs. Misalkan sampel random sebanyak 50 diambil dari perusahaan A dan sampel random sebanyak 00 diambil dari perusahaan B, berapakah probabilitas rata-rata daya regang beda dua rata-rata dari dua sampel itu yang lebih besar dari 600 lbs?

STATISTICS WEEK 7. By: Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP

STATISTICS WEEK 7. By: Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP STATISTICS WEEK 7 By: Hanung N. Prasetyo Ada macam, sampel probabilitas dan non probabilitas. Sampel probabilitas ada empat teknik yang semuanya dapat dilakukan dengan pengembalian atau tanpa pengembalian,

Lebih terperinci

Bab 5 Distribusi Sampling

Bab 5 Distribusi Sampling Bab 5 Distribusi Sampling Pendahuluan Untuk mempelajari populasi kita memerlukan sampel yang diambil dari populasi yang bersangkutan. Meskipun kita dapat mengambil lebih dari sebuah sampel berukuran n

Lebih terperinci

Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel

Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel DISTRIBUSI SAMPLING Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel tersebut nilai-nilai statistiknya dihitung

Lebih terperinci

SAMPLING ATAU PENGAMBILAN CONTOH. Oleh : Dewi Rachmatin

SAMPLING ATAU PENGAMBILAN CONTOH. Oleh : Dewi Rachmatin SAMPLING ATAU PENGAMBILAN CONTOH Oleh : Dewi Rachmatin SAMPLING Sampling adalah teknik atau cara-cara pengambilan sampel Pada sensus setiap anggota atau karakteristik yang ada di dalam populasi dikenai

Lebih terperinci

Muhammad Arif Rahman https://arifelzainblog.lecture.ub.ac.id/

Muhammad Arif Rahman https://arifelzainblog.lecture.ub.ac.id/ Muhammad Arif Rahman arifelzain@ub.ac.id Populasi Keseluruhan objek penelitian atau keseluruhan elemen yang akan diteliti. Sampel Sebagian dari populasi Representatif dapat memberi gambaran yang tepat

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING. Berdistribusi normal dengan rataan. Dan variasi

DISTRIBUSI SAMPLING. Berdistribusi normal dengan rataan. Dan variasi DISTRIBUSI SAMPLING Definisi : distribusi sampling adalah distribusi peluang untuk nilai statistik yang diperoleh dari sampel acak untuk menggambarkan populasi. 1. Distribusi rata rata Misal sampel acak

Lebih terperinci

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI) TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI) Tujuan Pembelajaran Mempelajari bagaimana cara melakukan pendugaan parameter populasi berasarkan statistik yang dihitung dari sampel A. Pendahuluan Pendahuluan : Tujuan

Lebih terperinci

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER Arti Penarikan Sampel Populasi ( Universe) adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti

Lebih terperinci

Pemilihan Data (Sampel) Penelitian

Pemilihan Data (Sampel) Penelitian Pemilihan Data (Sampel) Penelitian 1. Populasi dan Sampel Populasi yaitu sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu. Populasi adalah keseluruhan subjek penelitian

Lebih terperinci

Distribusi Sampling. Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015

Distribusi Sampling. Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Distribusi Sampling Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Populasi dan Sampel Unit adalah entitas (wujud) tunggal, biasanya orang atau suatu obyek, yang diinginkan

Lebih terperinci

Mengapa Kita Perlu Melakukan Sampling?

Mengapa Kita Perlu Melakukan Sampling? Pengertian Dasar yang Terkait Populasi: sekelompok orang, kejadian, atau segala sesuatu yang ingin diteliti oleh peneliti. Elemen: anggota dari populasi Rerangka populasi: daftar yang memuat semua elemen

Lebih terperinci

METODE DAN DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Riandy Syarif

METODE DAN DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Riandy Syarif METODE DAN DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Riandy Syarif HUBUNGAN SAMPEL DAN POPULASI Populasi Sampel DEFINISI Populasi kumpulan dari semua kemungkinan orang-orang, benda-benda, dan ukuran lain yang menjadi

Lebih terperinci

Metoda Penelitian TEKNIK SAMPLING

Metoda Penelitian TEKNIK SAMPLING Metoda Penelitian TEKNIK SAMPLING Jika Cukup Sesendok Tak Perlu Semangkok Dasar pemikiran Data yang dipergunakan dalam suatu penelitian belum tentu merupakan keseluruhan dari suatu populasi karena beberapa

Lebih terperinci

BAB 5 PENENTUAN POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau

BAB 5 PENENTUAN POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau BAB 5 PENENTUAN POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN 5.1. Populasi dan Sampel Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang memiliki kuantitas atau kualitas tertentu yang ditentukan

Lebih terperinci

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL INSPEKTORAT JENDERAL DIKLAT METODOLOGI PENELITIAN SOSIAL PARUNG BOGOR, MEI 2005 TEKNIK SAMPLING

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL INSPEKTORAT JENDERAL DIKLAT METODOLOGI PENELITIAN SOSIAL PARUNG BOGOR, MEI 2005 TEKNIK SAMPLING DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL INSPEKTORAT JENDERAL DIKLAT METODOLOGI PENELITIAN SOSIAL PARUNG BOGOR, 25 28 MEI 2005 TEKNIK SAMPLING Oleh: NUGRAHA SETIAWAN UNIVERSITAS PADJADJARAN TEKNIK SAMPLING Oleh:

Lebih terperinci

Metode Sampling 6.1. Debrina Puspita Andriani /

Metode Sampling 6.1. Debrina Puspita Andriani    / Metode Sampling 6.1 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Populasi dan Sampel Metode Sampling Teknik Penentuan Jumlah Sampel Populasi dan Sampel 3 Populasi

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK A (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH By Syarifah Hikmah Julinda Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean

Lebih terperinci

APLIKASI RAPID SURVEY

APLIKASI RAPID SURVEY Materi Rapid Survey FIKes - UMMU Iswandi, SKM - 1 APLIKASI RAPID SURVEY A. Pengertian Rapid Survai Survai merupakan kegiatan atau usaha pengumpulan informasi dari sebagian populasi yang dianggap dapat

Lebih terperinci

Teknik Pengambilan Sampel

Teknik Pengambilan Sampel Teknik Pengambilan Sampel Amiyella Endista Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com Pengambilan Sampel Pengambilan sampel dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Secara acak (probability

Lebih terperinci

Hipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya

Hipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya Hipotesis Suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai suatu populasi atau lebih Digunakan istilah diterima atau ditolak untuk suatu hipotesis Penolakan suatu hipotesis berarti menyimpulkan bahwa

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING MODUL: 7

TEKNIK SAMPLING MODUL: 7 TEKNIK SAMPLING MODUL: 7 ISTILAH PENTING DALAM PENELITIAN POPULASI ELEMEN SAMPEL SUBYEK SAMPLING Proses menyeleksi sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan mempelajari sampel dan memahami sifat-sifat

Lebih terperinci

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial DISTRIBUSI NORMAL Pertemuan 3 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial Distribusi Normal Pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre (1733). De Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva normal

Lebih terperinci

Populasi dan Sampel. 1. Pengertian Populasi dan Sampel 2. Teknik Pengambilan Sampel 3. Normalitas Data

Populasi dan Sampel. 1. Pengertian Populasi dan Sampel 2. Teknik Pengambilan Sampel 3. Normalitas Data Populasi dan Sampel 1. Pengertian Populasi dan Sampel 2. Teknik Pengambilan Sampel 3. Normalitas Data 1. Populasi dan Sampel O Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang memiliki

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING besar

DISTRIBUSI SAMPLING besar DISTRIBUSI SAMPLING besar Distribusi Sampling Sampling = pendataan sebagian anggota populasi = penarikan contoh / pengambilan sampel Sampel yang baik Sampel yang representatif, yaitu diperoleh dengan memperhatikan

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin

Pengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin Pengujian Hipotesis Oleh : Dewi Rachmatin Hipotesis Suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai suatu populasi atau lebih Akan digunakan istilah diterima atau ditolak pada bagian ini Penolakan

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH Ledhyane Ika Harlyan 2 Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean Parameter

Lebih terperinci

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani    / 6. Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Pengertian dan Konsep Dasar Distribusi Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Proporsi Distribusi Sampling

Lebih terperinci

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Inferensia Statistika : Mencakup semua metode yang digunakan untuk penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi dengan melakukan pengambilan sampel (sampling)

Lebih terperinci

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1 1 Populasi : Seluruh observasi aktuil maupun hipotesis yg mungkin dilakukan thd fenomena tertentu Sampel : sebagian dari populasi, yg mewakili populasi. Hubungan antara POPULASI & SAMPEL : dalam analisa

Lebih terperinci

PERTEMUAN 10 PERANCANGAN SAMPEL DAN PENGUMPULAN DATA

PERTEMUAN 10 PERANCANGAN SAMPEL DAN PENGUMPULAN DATA PERTEMUAN 10 PERANCANGAN SAMPEL DAN PENGUMPULAN DATA PENGERTIAN Sampling merupakan salah satu alat yang penting dalam melakukan riset pemasaran yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, intrepretasi

Lebih terperinci

Tahap Pemilihan Sampel

Tahap Pemilihan Sampel SAMPLING Tahap Pemilihan Sampel 1. Penentuan Populasi : menentukan apa yang menjadi elemen populasi (individu, organisasi, produk) 2. Penentuan Unit Pemilihan Sampel : menentukan kelompok-kelompok elemen

Lebih terperinci

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik

Lebih terperinci

STATISTICS WEEK 8. By : Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP

STATISTICS WEEK 8. By : Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP STATISTICS WEEK 8 By : Hanung N. Prasetyo BAHASAN Pengertian Hypotesisdan Hypotesis Testing Tipe Kesalaan dalam Pengujian Hipotesis Lima Langka Pengujian Hipotesis Pengujian: Dua Sisi dan Satu Sisi Uji

Lebih terperinci

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26 Distribusi probabilita kontinu, yaitu apabila random variabel yang digunakan kontinu. Probabilita dihitung untuk nilai dalam suatu interval tertentu. Probabilita di suatu titik = 0. Probabilita untuk random

Lebih terperinci

STATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT)

STATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT) STATISTIKA II Distribusi Sampling (Nuryanto, ST., MT) 1. Pendahuluan Bidang Inferensia Statistik membahas generlisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/ peramalan. Generalisasi dan prediksi tersebut melibatkan

Lebih terperinci

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER Standar Kompetensi : Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa dapat memahami hubungan nilai sampel dan populasi dan menentukan distribusi sampling yang

Lebih terperinci

Metode Penelitian Bisnis

Metode Penelitian Bisnis Metode Penelitian Bisnis Pertemuan Ke-9 Metode Pengambilan Sampel M. Irhas Effendi E-mail: m_irhaseffendi@yahoo.com 1 Deskripsi Mahasiswa mampu mengidentifikasi teknik pengambilan sampel dan bagaimana

Lebih terperinci

PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN

PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN 1 PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Populasi (population) adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu. Anggota populasi disebut dengan

Lebih terperinci

POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. MYRNA SUKMARATRI

POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. MYRNA SUKMARATRI POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN PENGERTIAN ALASAN MELAKUKAN SAMPLING PENENTUAN JUMLAH SAMPEL PENGAMBILAN DATA SAMPEL POPULASI Suatu wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai karakteristik

Lebih terperinci

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VII

STATISTIK PERTEMUAN VII STATISTIK PERTEMUAN VII Distribusi Sampling Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N, pada statistik

Lebih terperinci

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling :

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling : 1. PENGERTIAN Sampel adalah sebagian dari anggota populasi yang dipilih dengan cara tertentu yang akan diteliti sifat-sifatnya dalam penelitian. Nilai-nilai yang berasal dari data sampel dinamakan dengan

Lebih terperinci

Oleh : Kusnindar Atmosukarto Puslit Ekologi Kesehatan

Oleh : Kusnindar Atmosukarto Puslit Ekologi Kesehatan Oleh : Kusnindar Atmosukarto Puslit Ekologi Kesehatan I. PENDAHULUAN ENGAMBELAN sampel (sampling) sangat penting untuk suatu penelitian, sebab kekeliruan dalam pengambilan sampel akan membawa kesimpulan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Kegunaan Metode Sampling 1.2 Tahap-Tahap dalam Survei Sampel 1. Tujuan survei.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Kegunaan Metode Sampling 1.2 Tahap-Tahap dalam Survei Sampel 1. Tujuan survei. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Kegunaan Metode Sampling Pengambilan sampel dari suatu survei telah menjadi sesuatu yang besar kegunaannya dalam kehidupan. Sebuah sampel terdiri sejumlah bola lampu dalam satu periode

Lebih terperinci

Bambang Avip Priatna Martadiputra

Bambang Avip Priatna Martadiputra Bambang Avip Priatna Martadiputra PENGERTIAN Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualiatas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk

Lebih terperinci

ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA

ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA STATISTIK ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA http://arumega.staff.unri.ac.id/ arumegazarefar.ca@gmail.com Arti statistik Kumpulan data dalam bentuk angka maupun bukan angka yang disusun dalam bentuk tabel

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING DALAM PENELITIAN Oleh: Triyono 1

TEKNIK SAMPLING DALAM PENELITIAN Oleh: Triyono 1 TEKNIK SAMPLING DALAM PENELITIAN Oleh: Triyono 1 Abstrak Penerapan rumus-rumus statistik parametrik dalam suatu penelitian menuntut dipenuhinya beberapa persyaratan, akan tetapi hal itu sering tidak dilakukan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI POLLING

BAB III METODOLOGI POLLING BAB III METODOLOGI POLLING A. TEKNIK PENARIKAN SAMPEL Karena polling ingin membuat generalisasi agar hasilnya dapat menggambarkan pendapat publik secara keseluruhan, maka sampel yang harus diambil adalah

Lebih terperinci

kelemahan: membutuhkan banyak sumber daya (biaya, tenaga, waktu). tidak ada jaminan bahwa semua anggota populasi dapat didata/dilacak di lapangan.

kelemahan: membutuhkan banyak sumber daya (biaya, tenaga, waktu). tidak ada jaminan bahwa semua anggota populasi dapat didata/dilacak di lapangan. populasi populasi merupakan sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai jumlah dan karakteristik tertentu jika peneliti melibat seluruh elemen populasi disebut sensus. kelebihan: data

Lebih terperinci

ALUR KERJA DENGAN SAMPLE SAMPEL POPULASI TEMUAN

ALUR KERJA DENGAN SAMPLE SAMPEL POPULASI TEMUAN POPULASI DAN SAMPEL PENGERTIAN Populasi merupakan sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan yang membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi yang

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VII SMP Negeri 8 Bandar

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VII SMP Negeri 8 Bandar 36 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VII SMP Negeri 8 Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 2009/2010 yang berjumlah 209 siswa yang

Lebih terperinci

POPULASI DAN SAMPEL. Aria Gusti.

POPULASI DAN SAMPEL. Aria Gusti. POPULASI DAN SAMPEL Aria Gusti Email : aria.psikm@gmail.com Populasi Kumpulan semua individu dalam suatu batas tertentu Populasi studi Kumpulan individu yang akan diamati ciri-cirinya disebut populasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia merupakan negara demokrasi dimana semua warga negaranya memiliki hak setara dalam pengambilan keputusan yang dapat mengubah hidup mereka (Wikipedia). Demokrasi

Lebih terperinci

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan Dwina Roosmini Statistika Pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara: pengumpulanfakta, pengolahanserta penganalisaannya, penarikankesimpulan keputusan yang beralasan

Lebih terperinci

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis STK 5 Analisis statistika Materi 6 Pengujian Hipotesis Pendahuluan Dalam mempelajari Karakteristik Populasi kita sering telah memiliki pernyataan/anggapan tertentu. pemberian DHA pada anak-anak akan menambah

Lebih terperinci

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS.1. VARIABEL RANDOM Definisi 1: Variabel random adalah suatu fungsi yang memetakan ruang sampel (S) ke himpunan bilangan Real (R), dan ditulis X : S R Contoh (Variabel random)

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Model Regresi Logistik Biner untuk data Hasil Pembangkitan

HASIL DAN PEMBAHASAN. Model Regresi Logistik Biner untuk data Hasil Pembangkitan HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Logistik Biner untuk data Hasil Pembangkitan Model regresi logistik digunakan untuk menggambarkan hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas pada data hasil pembangkitan.

Lebih terperinci

Teknik Pengambilan Sampel. Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul

Teknik Pengambilan Sampel. Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul Teknik Pengambilan Sampel Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul Sampel dan Teknik sampling Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampling

Lebih terperinci

KONSEP DASAR SAMPLING

KONSEP DASAR SAMPLING TEKNIK SAMPLING KONSEP DASAR SAMPLING LOGO HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNAND TEKNIK SAMPLING Metode pengambilan sebagian anggota populasi sedemikian rupa sehingga contoh yang

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMPN 1 Pringsewu

METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMPN 1 Pringsewu 21 III. METODE PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMPN 1 Pringsewu tahun pelajaran 2014/2015 semester genap yang terdiri atas enam kelas yaitu

Lebih terperinci

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1 DISTRIBUSI NORMAL Pertemuan 3 1 Distribusi Normal Pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre (1733). De Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva normal yang menjadi dasar dalam banyak teori

Lebih terperinci

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN) ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun

Lebih terperinci

Kajian data transportasi: identifikasi tipe, jenis data dan metodologi survei. Adipandang Yudono

Kajian data transportasi: identifikasi tipe, jenis data dan metodologi survei. Adipandang Yudono Kajian data transportasi: identifikasi tipe, jenis data dan metodologi survei Adipandang Yudono - 2012 Tujuan Perkuliahan ini Memahami kegiatan pengumpulan informasi atau data sebagai bukti bahwa permasalahan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan merupakan masalah yang sulit untuk diatasi. Salah satu sasaran pembangunan nasional adalah penurunan tingkat kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistik,

Lebih terperinci

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Distribusi Variabel Acak Diskrit Distribusi

Lebih terperinci

Sampel: harus memenuhi persyaratan

Sampel: harus memenuhi persyaratan Metoda Pengambilan sampel Sampel: harus memenuhi persyaratan tertentu untuk ketelitian tertentu Jenis jenis sampel PROBABILITY SAMPLING Probability sampling adalah teknik sampling dengan setiap anggota

Lebih terperinci

Mis. Memilih sejumlah pelat sbg SAMPEL lalu diukur diameternya masing-2. untuk menduga diameter rata-2 dari SELURUH pelat baja industri baja

Mis. Memilih sejumlah pelat sbg SAMPEL lalu diukur diameternya masing-2. untuk menduga diameter rata-2 dari SELURUH pelat baja industri baja Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1 Populasi : Seluruh observasi aktuil maupun hipotesis yg mungkin dilakukan thd fenomena tertentu Sampel : sebagian dari populasi,

Lebih terperinci

Teknik Pengambilan Sampel. Dewi Gayatri

Teknik Pengambilan Sampel. Dewi Gayatri Teknik Pengambilan Sampel Dewi Gayatri 1. Pengambilan secara acak Acak sederhana Acak sistematik Stratifikasi Klaster Bertahap (multistage) SAMPLING 2. Pengambilan sampel tanpa acak Pengambilan sampel

Lebih terperinci

Statistik Non Parametrik

Statistik Non Parametrik Statistik Non Parametrik UJI FRIEDMAN (UJI X ) r X r UJI Friedman (uji ) Untuk k sampel berpasangan (k>) dengan data setidaknya data skala ordinal Sebagai alternatif dari analisis variansi dua arah bila

Lebih terperinci

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling Materi 1 Distribusi Sampling UNIVERSITAS GUNADARMA 2013 Populasi dan Sampel Populasi : keseluruhan objek yang menjadi pusat perhatian dalam statistika Parameter besaran yang menggambarkan karakteristik

Lebih terperinci

1. Pendugaan Parameter

1. Pendugaan Parameter . Pendugaan Parameter Di dalam pendugaan parameter terdapat dua jenis pendugaan yaitu : pendugaan parameter ratarata dari sampel dan pendugaan rata-rata dari populasi.. Pendugaan Parameter Satu Rata-Rata

Lebih terperinci

Oleh. Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM aditya12setyawan.gmail.com site :

Oleh. Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM   aditya12setyawan.gmail.com site : Oleh Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM e-mail : aditya12setyawan.gmail.com site : http://www.adityasetyawan.wordpress.com A.PENGERTIAN POPULASI dan SAMPEL Suatu kegiatan penelitian pasti akan selalu berhadapan

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION)

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION) SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION) Andaikan ada suatu populasi dengan jumlah anggotanya sebanyak N diambil contoh sebanyak n. Apabila dari setiap kemungkinan contoh tersebut dihitung suatu

Lebih terperinci

Metode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan)

Metode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan) Metode Statistika Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan) Pengantar Seringkali kita tertarik dengan karakteristik umum dari suatu populasi parameter Misalnya saja berapa rata-rata

Lebih terperinci

STATISTIKA II (BAGIAN

STATISTIKA II (BAGIAN STATISTIKA II (BAGIAN - ) Oleh : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 008 Wijaya : Statistika II (Bagian-) 0 VI. PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis

Lebih terperinci

PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN PERTEMUAN KE 5

PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN PERTEMUAN KE 5 PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN PERTEMUAN KE 5 Data, Populasi Dan Sampel Data merupakan bahan baku informasi yang dapat memberikan gambaran tentang sesuatu. Data merupakan bentuk jamak dari datum. Contoh

Lebih terperinci

PENS. Probability and Random Process. Topik 8. Estimasi Parameter. Prima Kristalina Juni 2015

PENS. Probability and Random Process. Topik 8. Estimasi Parameter. Prima Kristalina Juni 2015 Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 8. Estimasi Parameter Prima Kristalina Juni 2015 1 2 Outline 1. Terminologi Estimasi Parameter

Lebih terperinci

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 HARAPAN MATEMATIK Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 Pendahuluan Rata-rata perubah acak X atau rata-rata distribusi peluang X ditulis x atau. Dalam statistik rata-rata ini disebut harapan matematik

Lebih terperinci

Hipotesis : asumsi atau anggapan bisa benar atau bisa salah seringkali dipakai sebagai dasar dalam memutuskan

Hipotesis : asumsi atau anggapan bisa benar atau bisa salah seringkali dipakai sebagai dasar dalam memutuskan PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis : Merupakan suatu asumsi atau anggapan yang bisa benar atau bisa salah mengenai sesuatu hal, dan dibuat untuk menjelaskan sesuatu hal tersebut sehingga memerlukan pengecekan

Lebih terperinci

MENGAPA PERLU SAMPLING

MENGAPA PERLU SAMPLING POPULASI DAN SAMPEL TOPIK BAHASAN:. Pengertian (Populasi & Sampel). Mengapa perlu sampling 3. Prosedur Pengambilan Sampel 4. Potensi Bias pada pengambilan 5. Teknik/Metode Pengambilan Sampel 6. Besar Sampel

Lebih terperinci

BUKU REFERENSI MATERI KULIAH DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK

BUKU REFERENSI MATERI KULIAH DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK BUKU REFERENSI Ronald E. Walpole, Pengantar Statistika, Edisi Terjemahan, Penerbit Gramedia, Jakarta, 1992. Sudjana, Metoda Statistika, Penerbit Tarsito, Bandung, 1993. Anto Dayan, Pengantar Metode Statistik

Lebih terperinci

PENGERTIAN STATISTIK. NO Tahun Jumlah / / / APAKAH INI STATISTIK?

PENGERTIAN STATISTIK. NO Tahun Jumlah / / / APAKAH INI STATISTIK? PENGERTIAN STATISTIK NO Tahun Jumlah 1. 2. 3. 2000 /2001 2001/ 2002 2002 / 2003 15.556 29.008 34.825 APAKAH INI STATISTIK? PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA Statistika Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan,

Lebih terperinci

Contoh Solusi PR 4 Statistika & Probabilitas. 1. Nilai probabilitas pada masing-masing soal mengacu pada tabel Standard Normal Distribution.

Contoh Solusi PR 4 Statistika & Probabilitas. 1. Nilai probabilitas pada masing-masing soal mengacu pada tabel Standard Normal Distribution. Contoh Solusi PR 4 Statistika & Probabilitas 1. Nilai probabilitas pada masing-masing soal mengacu pada tabel Standard Normal Distribution. a X := curah hujan satu tahun. X : N 42,16. Dit: PX > 50. 50

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA ( ) ( ) ( )

TINJAUAN PUSTAKA ( ) ( ) ( ) TINJAUAN PUSTAKA Penarikan Contoh Acak Berlapis Penarikan contoh acak berlapis adalah suatu rancangan penarikan contoh acak yang membagi N unit dari populasi ke dalam L strata yang tidak saling tumpang

Lebih terperinci

Teknik Sampling. Hipotesis. Populasi: parameter. Inferensial. Sampel:statistik Diolah di analisis

Teknik Sampling. Hipotesis. Populasi: parameter. Inferensial. Sampel:statistik Diolah di analisis Sampling Ali Muhson, M.Pd. (c) 2012 1 Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menerapkan penggunaan teori sampling dalam rancangan penelitian (c) 2012 2 1 Rasional Penelitian tidak mungkin meneliti seluruh anggota

Lebih terperinci

Statistika (MMS-1403)

Statistika (MMS-1403) Statistika (MMS-1403) Dr. Danardono, MPH danardono@ugm.ac.id Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UGM MMS-1403 p.1/93 Distribusi Sampling Statistik Populasi: himpunan keseluruhan obyek yang

Lebih terperinci

RISET AKUNTANSI. Materi RISET AKUNTANSI

RISET AKUNTANSI. Materi RISET AKUNTANSI RISET AKUNTANSI Materi RISET AKUNTANSI Dr. Kartika Sari U niversitas G unadarma Materi 5-1 Satuan Acara Perkuliahan 1. Riset Ilmiah 2. Metode dan Desain Riset 3. Topologi Data 4. Teknik Sampling 5. Metode

Lebih terperinci

PENDAHULUAN MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016

PENDAHULUAN MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016 PENDAHULUAN MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016 1.1. Statistik dan Statistika Aswad2016 2 sederhana: data luas: kumpulan data dalam bentuk angka maupun bukan angka yang

Lebih terperinci

BADAN PENGAWASAN KEUANGAN DAN PEMBANGUNAN PUSAT PEMBINAAN JABATAN FUNGSIONAL AUDITOR JAKARTA --- JANUARI 2007 MATA AJARAN

BADAN PENGAWASAN KEUANGAN DAN PEMBANGUNAN PUSAT PEMBINAAN JABATAN FUNGSIONAL AUDITOR JAKARTA --- JANUARI 2007 MATA AJARAN BADAN PENGAWASAN KEUANGAN DAN PEMBANGUNAN PUSAT PEMBINAAN JABATAN FUNGSIONAL AUDITOR JAKARTA --- JANUARI 2007 CONTOH SOAL DAN JAWABAN UJIAN SERTIFIKASI JABATAN FUNGSIONAL AUDITOR TINGKAT KETUA TIM MATA

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER TM_3

PENAKSIRAN PARAMETER TM_3 PENAKSIRAN PARAMETER TM_3 Pendahuluan Statistik inverensial membicarakan bgmn mengeneralisasi informasi yg telah diperoleh. Segala aturan, dan cara, yg dpt di pakai sebagai alat dlm mencoba menarik kesimpulan

Lebih terperinci

Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis

Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis Tujuan Pembelajaran Memahami perlunya suatu sampling (pengambilan sampel) serta keuntungan- keuntungan melakukannya Menjelaskan pengertian sampel acak untuk sampling

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahulauan Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa suatu model logika ilmiah untuk melihat kebenaran/kenyataan model tersebut.

Lebih terperinci

Penolakan suatu hipotesis bukan berarti menyimpulkan bahwa hipotesis salah dimana bukti yg tidak konsisten dgn hipotesis Penerimaan hipotesis sebagai

Penolakan suatu hipotesis bukan berarti menyimpulkan bahwa hipotesis salah dimana bukti yg tidak konsisten dgn hipotesis Penerimaan hipotesis sebagai Hipotesis Suatu pernyataan yang masih lemah kebenarannya dan perlu dibuktikan/ dugaan yg sifatnya masih sementara Hipotesis ini perlu untuk diuji utk kmd diterima/ ditolak Pengujian hipotesis : suatu prosedur

Lebih terperinci

Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati

Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data sebenarnya, dengan memperhatikan

Lebih terperinci

Sampling (kamus) : Kelompok orang/barang yg dipilih untuk mewakili kelompok yang lebih besar Barang contoh yg ditawarkan untuk dicoba.

Sampling (kamus) : Kelompok orang/barang yg dipilih untuk mewakili kelompok yang lebih besar Barang contoh yg ditawarkan untuk dicoba. DEFINISI SAMPLING Sampling (kamus) : Kelompok orang/barang yg dipilih untuk mewakili kelompok yang lebih besar Barang contoh yg ditawarkan untuk dicoba. Sampling (audit) adalah pemeriksaan atas sedikit

Lebih terperinci

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( ) BIOSTATISTIK UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA (20611003) NURTASMIA (20611022) SOBRI (20611027) : Tahapan-tahapan dalam uji hipotesis 1.Membuat hipotesis nol (H o ) dan hipotesis alternatif (H

Lebih terperinci

Probability and Random Process

Probability and Random Process Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 1. Review Teori Statistika Prima Kristalina Maret 2016 2 Outline Pengertian Statistika Populasi,

Lebih terperinci

PERTEMUAN 6 TEKNIK SAMPLING METODE PENELITIAN SOSIAL ANDRI HELMI M, SE., MM.

PERTEMUAN 6 TEKNIK SAMPLING METODE PENELITIAN SOSIAL ANDRI HELMI M, SE., MM. PERTEMUAN 6 TEKNIK SAMPLING METODE PENELITIAN SOSIAL ANDRI HELMI M, SE., MM. Desain Sampling Alasan Menggunakan Sampel 1. Mengurangi kesulitan. Jika populasinya terlalu besar maka akan ada yang terlewati

Lebih terperinci

POPULASI DAN SAMPEL. WAHYU HIDAYAT, M.Pd

POPULASI DAN SAMPEL. WAHYU HIDAYAT, M.Pd POPULASI DAN SAMPEL WAHYU HIDAYAT, M.Pd PENGERTIAN Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualiatas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti

Lebih terperinci

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Distribusi Normal Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Outline Kurva normal Luas daerah di bawah kurva normal Penerapan sebaran normal DISTRIBUSI NORMAL model distribusi kontinyu yang paling penting

Lebih terperinci