PERTEMUAN 12-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

dokumen-dokumen yang mirip
PERTEMUAN 9-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

SOAL DAN PEMBAHASAN MULTISTAGE SAMPLING. Oleh: Adhi Kurniawan

PERTEMUAN 6-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

PERTEMUAN 3-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

PERTEMUAN 1-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

PERTEMUAN 5-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

PERTEMUAN 4-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

RATIO ESTIMATOR, DIFFERENCE ESTIMATOR, & REGRESSION ESTIMATOR

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

STATISTIK PERTEMUAN VIII

METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini telah dilakukan di Desa Koto Perambahan Kecamatan Kampar

PERTEMUAN 11-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1

Bab III Metoda Taguchi

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PERTEMUAN 14-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

METODE PENARIKAN SAMPEL SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465)

BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bahan dan objek penelitian yang digunakan yaitu:

Induksi matematik untuk memecahkan problema deret dan bilangan bulat bentuk kuadrat sempurna

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

PERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT

Statistika Inferensial

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VIII (delapan) semester ganjil di

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL

Distribusi Sampel Sampling Distribution

Sampling Process and Sampling Distribution Inference : Point and Interval Estimates. Pertemuan 2

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

Inflasi dan Indeks Harga I

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB 4. METODE ESTIMASI PARAMETER DARI DISTRIBUSI WAKTU KERUSAKAN

IV. METODE PENELITIAN

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis.

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelititan ini menggunakan 30 ekor Sapi Bali jantan umur berkisar antara

III. METODELOGI PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

LATIHAN TWO STAGE SAMPLING (PPS-Sistematik, PPS-PPS, Stratified Two Stage Sampling) Oleh: Adhi Kurniawan

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

Pengenalan Pola. Regresi Linier

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

Transkripsi:

PERTEMUAN 12-MPC 2 PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

POKOK BAHASAN 1 THREE STAGE SAMPLING

Three Stage Samplig Secara umum, pearika sampel tiga tahap dilakuka dega tahapa sebagai berikut: Tahap 1: Memilih dari N uit psu Tahap 2: Memilih dari M i uit ssu di psu terpilih Tahap 3: Memilih dari L ij uit tsu/usu di ssu terpilih Pearika sampel utuk tiap tahapa di atas bisa dilakuka secara PPS, SRS, atau sistematik. Skema Samplig: Tahap Uit Ideks Populasi Sampel Peluag Fraksi samplig 1 psu i N p i p i 2 ssu j M i p j i p j i 3 usu k L ij p k ij p k ij Overall samplig fractio: f ijk = p i p j i p k ij Desig weight: w ijk = 1 f ijk = 1 p i p j i p k ij

Three Stage Samplig (SRS-SRS-SRS) Deskripsi: Suatu populasi sebayak N psu masig-masig memuat sebayak M i ssu. Tiap ssu memuat L ij usu. Tahap pertama, dari N psu diambil sampel sebayak psu secara SRS WOR. fraksi sampligtahap pertama = f 1 = p i = N Tahap kedua, dari setiap psu terpilih, diambil sampel sebayak dari M i ssu secara SRS WOR. fraksi sampligtahap kedua = f 2i = p j i = M i Tahap ketiga, dari setiap ssu terpilih dilakuka pearika sampel sebayak dari L ij usu secara SRS WOR. fraksi sampligtahap ketiga = f 3ij = p k ij = L ij

Overall Samplig Fractio: Desig weight: Three Stage Samplig (SRS-SRS-SRS) Estimasi total karakteristik: f ijk = f 1 f 2i f 3ij = NM i L ij w ijk = 1 f ijk = NM il ij Misalka y ijk meujukka ilai karakteristik yag diteliti pada psu ke-i ssu ke-j usu ke-k, maka estimasi totalya: Y = k=1 w ijk y ijk = N M i L ij k=1 y ijk

Desai 2: Three Stage Samplig (SRS-SRS-SRS) with uequal size Estimasi samplig varias: v Y = N 2 1 f s b 2 + N M i 2 1 f 2i s i 2 + N M i 2 L 1 f 3ij 2 ij s ij Keteraga: s b 2 = 1 1 s i 2 = s ij 2 = 1 ( 1) 1 1 Y i Y 2 k=1 Y ij Y i 2 y ijk y ij 2 Jika /N kecil sehigga varias pearika sampel tahap pertama diasumsika mempuyai efek yag sagat domia terhadap total varias, maka pedekata rumus variasya: Keteraga: v Y = 1 ( 1) Y i = NY i Y i Y 2 y ij = 1 k=1 y ijk ; Y ij = L ij k=1 y ijk ; Y i = 1 Y ij ; Y i = M i Y ij ; Y = 1 Y i

Estimasi Total Karakteristik Tahap 1: pilih psu SRS/ sistematik PPS WR size X i Tahap 2: pilih ssu SRS/ sistematik SRS/ sistematik Tahap 3: pilih tsu/usu SRS/ sistematik Estimasi Total berdasarka sampel psu ke i Y i = N M i SRS/ sistematik Y i = X 0 X i M i L ij L ij k=1 k=1 y ijk y ijk Estimasi Total berdasarka seluruh sampel psu Y = 1 Y = 1 Y i Y i PPS WR size X i PPS WR size Z ij SRS/ sistematik Y i = X 0 X i Z i L ij Z ij y ijk k=1 Y = 1 Y i PPS WR size X i PPS WR size Z ij PPS WR size B ijk Y i = X 0 X i Z i B ij Z ij y ijk B ijk k=1 Y = 1 Y i Estimasi Varias Samplig v Y = 1 ( 1) Y i Y 2

Latiha Suppose there are N = 2500 colleges i the coutry, ad a sample of = 5 colleges are selected. Let M i be the umber of class of the i-th school, ad L ij be the umber of studet of the i-th school j-th class. A sample of m = 2 class ad l = 10 studets were selected ad iterviewed. The data o the umber of times they go to movies durig a moth y ijk are as follows: College i Number of Class M i Class j Number of 10 studet L ij y ijk k=1 1 40 1 30 20 2 30 25 2 20 1 40 20 2 40 30 3 120 1 40 25 2 40 18 4 300 1 50 15 2 50 25 5 220 1 40 20 2 40 22 a. Fid Y b. Fid v Y, se Y, ad rse Y

POKOK BAHASAN 2 SELFWEIGHTING DESIGN

Pedahulua Tujua survei medapatka peduga karakteristik populasi dega data dari sampel. Utuk medapatka peduga karakteristik populasi, diperluka peimbag bagi peduga dari sampel. Peetua peduga sesuai prosedur pearika sampelya memerluka prosedur yag rumit.

Peduga total populasi: Y = w i y i dg: = jumlah ultimate samplig uit (usu) y i = ilai karakteristik Y yag berpadaa dg usu ke-i. w i = peimbag yag berpadaa dg usu ke-i. Peimbag w i tergatug pada prosedur pearika sampel da peduga yag ditetuka, da biasaya dipilih yag tak bias (ubiased). w i dikeal sebagai faktor pegali (multiplier, iflatio factor), karea diguaka utuk mem-blow up ilai yag diperoleh dari sampel utuk medapatka peduga populasi.

Dalam survei yag besar dega bayak parameter yag diduga, peghituga peimbag dalam tahapa estimasi mejadi rumit dikaitka dega waktu da biaya Utuk kepraktisa da efisiesi sampai tahap tabulasi dibutuhka racaga samplig yag mempuyai satu peimbag yag berlaku utk setiap uit (racaga pearika sampel tertimbag sediri --self-weightig desig atau equi-weightig desig) Dalam racaga pearika sampel tertimbag sediri (self-weightig desig), persamaa; bisa disederhaaka mejadi: Y = w i y i Y = w w merupaka peimbag yag berlaku utuk semua uit samplig. y i

Cotoh: Pearika sampel dua tahap, tahap pertama dari sebayak N uit psu dipilih uit psu secara SRS. Setiap psu memuat jumlah ssu yag sama yaitu M ssu. Pada tahap kedua, dari setiap psu terpilih, dilakuka pearika sampel sebayak m ssu secara SRS. Fraksi samplig tahap 1: f 1 = N Fraksi samplig tahap 2: f 2 = m M Overall samplig fractio: f 12 = m NM Desig weight: w = 1 = NM f 12 m selfweightig desig Rumus estimasiya: Y = N = NM m M m m m y ij y ij Y = w i,j y ij selfweightig desig

Tetuka apakah desai samplig di bawah ii adalah selfweightig desig atau buka!. Turuka rumus estimasi total da variasya! Suatu survei pedidika dilakuka di suatu kabupate dega samplig dua tahap. Diketahui, keragka sampel siswa sudah tersedia secara legkap da mutakhir. Tahap pertama, memilih sekolah secara PPS WR dega size jumlah siswa. Kemudia pada tahap kedua, dari setiap sekolah terpilih, dilakuka pemiliha sampel sebayak 25 siswa secara sistematik.

Tetuka apakah desai samplig di bawah ii adalah selfweightig desig atau buka!. Turuka rumus estimasi total da variasya! Suatu survei kesehata dilakuka utuk estimasi domai kecamata. Pada tahap pertama, dilakuka pearika sampel blok sesus secara PPS WR dega size jumlah rumah tagga dari hasil SP2010. Dari blok sesus terpilih kemudia dilakuka pemutakhira (updatig) utuk medapatka keragka sampel rumah tagga yag legkap da mutakhir. Berdasarka hasil pemutakhira, dilakuka pearika sampel sebayak 10 rumah tagga secara sistematik.

Tetuka apakah desai samplig di bawah ii adalah selfweightig desig atau buka!. Turuka rumus estimasi total da variasya! Suatu survei idustri kecil dilakuka di suatu provisi dega samplig dua tahap. Tahap pertama, memilih kecamata secara sistematik. Kemudia pada tahap kedua, dari setiap kecamata terpilih, dilakuka pemiliha sampel idustri secara sistematik sebayak 20% dari jumlah idustri di tiap kecamata terpilih.

Tetuka apakah desai samplig di bawah ii adalah selfweightig desig atau buka!. Turuka rumus estimasi total da variasya! Suatu survei perumaha dilakuka utuk estimasi domai kabupate. Sebelum dilakuka pearika sampel, terlebih dahulu dilakuka pegelompokka blok sesus di kabupate tsb kedalam 2 strata, yaitu daerah perdesaa da perkotaa. Alokasi sampel blok sesus ke dalam strata perdesaa da perkotaa dilakuka secara proporsioal terhadap jumlah rumah tagga di masigmasig strata. Kemudia, dari masig-masig strata dilakuka pearika sampel dega tahapa sebagai berikut: Tahap pertama, memilih blok sesus secara PPS WR dega size jumlah rumah tagga. Tahap kedua, memilih 10 rumah tagga secara sistematik dari setiap blok sesus terpilih.

Tetuka apakah desai samplig di bawah ii adalah selfweightig desig atau buka!. Turuka rumus estimasi total da variasya! Suatu survei idustri sedag dilakuka utuk estimasi level asioal. Tahapa pearika sampelya sebagai berikut: Tahap pertama, memilih 100 kabupate secara PPS WR dega size jumlah idustri. Tahap kedua, memilih 3 kecamata secara PPS WR dega size jumlah idustri Tahap ketiga, memilih 5 idustri secara acak.

TERIMA KASIH Have A Nice Samplig