Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

dokumen-dokumen yang mirip
Pengajar: Dr. Agus M Soleh

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

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

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB II LANDASAN TEORI

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RATIO-CUM-PRODUCT YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

Analisis Korelasi dan Regresi

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

BAB III METODE PENELITIAN

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

Penarikan Sampel Acak Sederhana

BAB 2. Tinjauan Teoritis

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

TINJAUAN MATA KULIAH BAB I PENDAHULUAN

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

2.2.3 Ukuran Dispersi

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

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

SEBARAN t dan SEBARAN F

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

Transkripsi:

Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg)

Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu damaka pearka cotoh acak sederhaa. Cotoh tersebut damaka cotoh acak sederhaa. Defs d atas bermplkas bahwa setap objek memlk peluag ag sama utuk terambl. amu kosekues buka defs dar pearka cotoh acak sederhaa.

Cara Megambl Cotoh Pegambla cotoh acak sederhaa pada ukura populas ag sedkt dapat saja dlakuka sepert peguda lotere atau arsa. Yatu meulska omor atau dettas la dar setap aggota populas d selembar kertas, kemuda megambl dega mata tertutup buah kertas. objek sebaak dega dettas sesua pada kertas terplh adalah cotoh ag dperoleh. Utuk populas ag lebh besar, dapat dguaka batua blaga acak ag bsa dperoleh dar tabel blaga acak atau komputer.

Pegguaa Blaga Acak Ber omor setap objek: 1,,, Ambl blaga acak dar tabel atau bagktka megguaka komputer. Sekat-sekat blaga acak sesua dega baaka dgt, da buat atura sehgga setap objek dwakl oleh blaga ag sama baak. Tetuka omor objek ag terplh

Pegguaa Blaga Acak Msalka populas memlk 4000 aggota, da g dambl cotoh berukura 10. Blaga 4 dgt dguaka utuk meetuka objek ag terplh. 0001 objek omor 1 000 objek omor 4000 objek omor 4000 4001 objek omor 1 400 objek omor 8000 objek omor 4000 8001, 800,, 0000 tdak dguaka

Pegguaa Blaga Acak Msalka dar tabel blaga acak (bars 6 kolom, Scheaffer et al) dperoleh: 75048364348788651665661477876771478013 300870747666575676 7 3 5048 1048 36 36 43 3 4878 878 865 ----- 1665 1665 6614 614 7787 3787 677 77 1478 1478

Pedugaa Rataa Populas () Peduga bag adalah E() 1 V ( ) 1 Tugas : BUKTIKA dua persamaa d atas

Pedugaa Rataa Populas () jka >>>, maka s V ) ( ˆ karea 1 ) ( s E maka s V ) ˆ( dega 1 ) ( 1 s

Selag Kepercaaa Bag t Vˆ( ) boud o the error estmato

Telada 1 Cotoh acak sebaak = catata rekeg pase ag dmlk Rumah Sakt AAA dambl utuk meduga rata-rata jumlah uag dar =484 rekeg ag ada. Cotoh-cotoh ag terambl ada pada tabel berkut: Objek Jumlah Uag Y1 33.5 Y 3.0 Y3 5.0 Y4 43.0 Y5 40.0 Y6 41.0 Y7 45.0 Y8 4.5 Y 3.0 Dugalah μ, rata-rata jumlah uag da htug boud of error pada peduga tersebut

Jawab 40.8 368 1 Utuk mecar boud of error dar pedugaa, kta terlebh dahulu harus meghtug s 35,67 368 15.33,50 8 1 8 1 1 1 1 s 4 3. 484 484 35,67 ˆ s V Dugaa μ boud of error pada peduga μ

Pedugaa Total Populas () = ˆ 1 V ˆ ( ˆ) V ( ) s

Telada Suatu perusahaa dustr g megetahu tetag berapa lama jam kerja o efektf ag dhabska para pegawa dalam satu mggu. Dambl cotoh acak sebaak =50 pegawa, da dperoleh rata-rata meghabska waktu kerja mereka secara tdak efektf selama 10.31 jam dega s =.5. Perusahaa tersebut memlk =750 pegawa. Dugalah berapa total jam kerja ag tdak efektf dalam satu mggu da htug boud of errora. Jawab: = =750(10.31)=773,5 Jad total jam kerja ag tdak efektf dalam satu mggu sebaak 773.5 jam s.5 750 50 Vˆ( ˆ) V ( ) 4 50 750 750 307. jam Kesalaha pedugaa kurag dar 307,4 jam

Peetua Ukura Cotoh Tetuka dulu la boud o the error estmato, msalka sebesar B z Vˆ( ) B B ( 1) z la dtetuka berdasarka formas awal, atau melakuka surve pedahulua terlebh dahulu

Telada 3 Aalog telada 1, rata-rata jumlah uag μ pada rekeg pase d rumah sakt AAA dapat dduga. Walaupu tdak ada data pror ag dapat dguaka utuk meduga ragam populasa, dar maortas rekeg dperoleh rage sebesar 100 dmaa ada sebaak =1000 rekeg pase. Htug jumlah sampel ag dbutuhka utuk meduga μ dega bou of error dar pedugaa sebesar B=3. Jawab: Sebeluma kta harus meduga ragam populas (σ ) terlebh dahulu rage 4 100 4 5 da 5 65 1000(65) 17,56 B 3 ( 1) () 65 z Jad kta perlu megambl sampel sebaak 18 rekeg.

Pedugaa Propors Populas ˆ p baaka ag ukura mejawab cotoh "Ya" Jka Ya dlambagka 1, da tdak dega 0, maka pˆ Vˆ( pˆ) pˆ(1 pˆ) 1

Telada 4 Cotoh acak sebaak =100 dar mahasswa tgkat akhr dambl dar =300 mahasswa utuk meduga berapa propors mahasswa ag berecaa melajutka stud ke jejag pascasarjaa. la =1 berart mahasswa tersebut berecaa utuk melajutka stud. Dugalah propors mahasswa tgkat akhr ag berecaa melajutka stud da htug boud of errora. Jawab: propors mahasswa tgkat akhr ag berecaa melajutka stud Mahasswa 1 1 pˆ 15 100 0,15 0... 100 1 Total 15 boud of error Vˆ( pˆ) 0,15(0,85) pˆ(1 pˆ) 1 300 100 300 0.05