Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 1 Kampus Binawidya Pekanbaru 28293, Indonesia Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 2 ABSTRACT

dokumen-dokumen yang mirip
PENAKSIR RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHAN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

PENAKSIR RASIO DAN PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK VARIANSI POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

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

PENAKSIR VARIANSI POPULASI YANG EFISIEN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI

INTERVAL KEPERCAYAAN

Pendugaan Parameter 1

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

PENAKSIR RASIO DAN PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SISTEMATIK

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai

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

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F

A. PENGERTIAN DISPERSI

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3

Metode Statistika Pertemuan IX-X

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar

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

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial

A. Interval Konfidensi untuk Mean

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

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL

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

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

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

MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan :

UJI KUALITAS MINYAK GORENG BERDASARKAN INDEKS BIAS CAHAYA MENGGUNAKAN ALAT REFRAKTOMETER SEDERHANA

Statistika 2. Pendugaan Parameter. 1. Ilustrasi. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.

BAB III METODE PENELITIAN

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

Fisika Statistik. Jumlah SKS : 3. Oleh : Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman


PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D.

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h

HOMOMORFISMA RING DERET PANGKAT TERITLAK MIRING

Modul Kuliah statistika

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

BAB III METODE PENELITIAN

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

Bab II Landasan Teori

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

III. KERANGKA PEMIKIRAN. Penelitian ini menggunakan model persamaan simultan karena memiliki lebih dari

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

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

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

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

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER

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

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1

INFERENSI STATISTIK Inferensi statistik mencakup semua metode yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi.

Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N,

OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek ternak yang digunakan adalah itik Damiaking jantan dan betina

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

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)

SIFAT SIFAT TRANSFORMASI LINEAR DARI R KE R

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB III METODE PENELITIAN

PERBANDINGAN METODE ESTIMASI M DAN ESTIMASI MM (METHODE OF MOMENT) PADA REGRESI ROBUST

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

BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK. Dalam bab sebelumnya telah dibahas mengenai cara mengatasi

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH. telepon PT. Pos Indonesia cabang Kebon Jeruk, Jakarta Barat dan melihat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,

Tri Handhika dan Murni Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma, Depok, 16424

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

Transkripsi:

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE UTUK VARIAI POPULAI PADA AMPLIG ACAK EDERHAA EXPOETIAL RATIO AD PRODUCT ETIMATIO FOR POPULATIO VARIACE I IMPLE RADOM AMPLIG Mega Elmaati * Firdau Hapoairait Rutam Efedi Jurua Matematika Uiverita Riau Riau Kampu Biawida Pekabaru 893 Idoeia Jurua Matematika Uiverita Riau Riau ABTRACT Thi paper dicue three etimator for etimatig populatio variace i imple radom amplig without replacemet ie epoetial ratio ad product etimator uig auiliar variable Furthermore the Mea quare error obtaied from each etimator will be compared to obtai a relativel more efficiet etimator Keword: variace without replacemet efficiet etimator ABTRAK Makalah ii membaha tiga peakir variai populai pada amplig Acak ederhaa tapa pegembalia aitu peakir raio ekpoeial da peakir produk ekpoeial dega megguaka parameter varibel tambaha elajuta Mea quare error dari maig maig peakir aka dibadigka utuk medapatka peakir ag relative efiiei Katakuci: variai tapa pegembalia peakir efiiai PEDAHULUA uatu populai berukura berkarakter Y aka ditakir variaia dega metode amplig acak ederhaa tapa pegembalia Dari uit aggota populai aka diambil uit ampel kemudia diperoleh variai ampel uatu peakir ag baik beraal dari ampel ag berifat repreetatif aitu ampel dapat mewakili parameter populai Ketelitia peakir dapat ditigkatka dega memperbear ukura ampel amu cara ii tidak efektif Utuk itu perlu diguaka uatu metode peakira dega memafaatka iformai dari karakter tambaha ag berkorelai dega variable peelitia di ataraa aitu metode raio da produk Pada metode terebut uatu karakter tambaha X ag berkorelai dega variable peelitia Y diperoleh utuk etiap uit dalam ampel dega parameter populai X telah diketahui Ketika karakter tambaha berkorelai poitif dega variable peelitia maka metode raio merupaka metode ag cocok utuk meakir variai populai Pada metode produk karakter tambaha berkorelai egative dega variable peelitia Kedua metode terebut dapat 8

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak meigkatka ketelitia uatu peakir mekipu peakir ag dihailka merupaka peakir bia Jika terdapat beberapa peakir ag berifat bia maka utuk memperoleh peakir ag efiie dibadigka ilai Mea quare Error (ME)-a Peakir ag memiliki ilai ME ag terkecil merupaka peakir ag lebih efiie [:h] AMPLIG ACAK EDERHAA amplig acak ederhaa merupaka metode utuk megambil ampel dari populai ehigga etiap eleme dari data populai mempuai keempata ag ama utuk diambil uatu populai ag berkarakter Y dega ukura populai peluag terambila adalah uit da aka diambil ampel berukura uit maka peluag tiap uit terambil kedalam ampel adalah Pegambila ampel dapat dilakuka dega atau tapa pegembalia [:h] Jika pegambila ample dilakuka dega pegembalia ada kemugkia data ag telah terambil aka terambil kembali mejadi aggota ampel ehigga hail ag diperoleh kurag repreetatif Oleh karea itu pada umuma amplig dilakuka tapa pegembalia agar haila lebih akurat Pada amplig acak ederhaa tapa pegembalia peluag atu dari uit aka terambil mejadi ampel pada pearika pertama adalah elajuta pada pearika kedua peluag atu dari uit iaa ag aka terambil adalah uit terambil pada pegambila ke- kali adalah da eterua ehigga peluag dari C [:h] Teorema [] Apabila adalah rata-rata ampel ag diambil ecara amplig acak ederhaa tapa pegembalia maka variaidari dega otai dega Bukti: Dapat dilihat pada [] Teorema [4] Apabila ederhaa maka variai dari V = i Y i V adalah merupaka variai ampel ag diambil ecara amplig acak dilambagka dega otai V adalah 9

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak dega pq V 4 40 p i Y i X p i Y i X i i i q q p q merupaka bilaga bulat poitif Bukti: Dapat dilihat pada [4] 3 PEAKIR RAIO DA PRODUK EDERHAAUTUK VARIAI POPULAI Ketelitia peakir dapat ditigkatka dega memperbear ukura ampel amu cara ii tidak efektif Utuk itu perlu diguaka uatu metode peakira dega memafaatka iformai dari karakter tambaha ag berkorelai dega variable peelitia di ataraa aitu metode raio da produk Pada metode terebut uatu karakter tambaha X ag berkorelai dega variable peelitia Y diperoleh utuk etiap uit dalam ampel dega parameter populai X telah diketahui Ketika iformai pada karakter tambaha berkorelai poitif dega variable peelitia maka metode raio merupaka metode ag cocok utuk meakir variai populai Raio atara variai populai berkarakter Y dega variai populai berkarakter X adalah R Peakir dari R dilambagka dega otai Rˆ adalah Rˆ Aumika bahwa variai populai etara dega variai ampel ehigga diperoleh 0

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak ˆ ˆ diebut peakir raio ederhaa utuk variai populai ag dilambagka dega otai ˆR da dirumuka ebagai berikut ˆ R Jika karakter tambaha X berkorelai egative dega variable peelitia Y maka diguaka metode produk utuk meakir variai populai Produk atara variai populai berkarakter Y dega variai populai berkarakter X adalah P Peakir dari P dilambagka dega otai Pˆ adalah ˆ P Aumika variai populai etara dega variai ampel diperoleh ˆ = = ˆ otai merupaka peakir produk ederhaa utuk variai populai dilambagka dega ˆP da dirumuka dega ˆ P 4 BIA DA ME PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIALUTUK VARIAI POPULAI elajuta aka dibaha bia da ME dari peakir raio da produk ekpoeial utuk variai populai pada amplig acak ederhaa Peakir raio da produk ekpoeial ag diajuka aitu Peakir raio ekpoeial tipe aitu

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak ˆ Re ep () Dega 0 mejadi miimum merupaka ilai ag ditetuka edemikia higga ME dari peakir Peakir raio ekpoeial tipe aitu X ˆ ep Re () X Peakir produk ekpoeial aitu ˆ Pe ep X (3) X Bia da ME peakir raio ekpoeial tipe pada peramaa () aitu ˆ B ˆ 4 ME 40 * ME Re miimum ketika ehigga diperoleh ˆ 4 mi ME 40 (4) Bia da ME peakir raio ekpoeial tipe pada peramaa () aitu ˆ 3 C C B Re 4 Re 40 (5) 4 4 ME C C Bia da ME peakir produk ekpoeial pada peramaa (3) aitu

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak B C C 4 4 ME 40 C C (6) 4 5 PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE Apabila terdapat beberapa peakir ag berifat bia maka utuk meetuka peakir ag lebih efiie dapat dilakuka dega cara membadigka ME dari maigmaig peakir Dalam membadigka ME diguaka efiiei relative dari Re terhadap Re Re terhadap da terhadap uatu peakir dikataka efiie apabila mempuai ME ag terkecil a Perbadiga ME dega ME Re Dari peramaa (4) da (5) diperoleh Re lebih efiie dari Re jika C < 4 4C b Perbadiga ME Re dega ME (7) Dari peramaa (5) da (6) diperoleh lebih efiie dari Re jika c Perbadiga ME dega ME Re Dari peramaa (4) da (6) diperoleh (8) lebih efiie dari jika C < 4 4C (9) Cotoh Diketahui data megeai frekuei kujuga (Y) da pedapata (X) dari pegujug objek wiata Air Terju Guruh Gemurai di Kecamata Kuata Mudik Kabupate Kuata igigi dari 00 repode dega megaggap data terebut merupaka data populai Dari data terebut aka ditakir variai frekuei kujuga dega pegambila ampel ebaak = 40 repode Utuk meigkatka ketelitia 3

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak peakir diperluka iformai dari karakter tambaha ag telah diketahui ebeluma aitu rata-rata da variai pedapata pegujug Pada data terebut Y berkorelai dega X ehigga metode raio da produk ekpoeial merupaka metode ag cocok utuk meakir variai Tabel : Frekuei Kujuga da Pedapata Pegujug Objek Wiata Air Terju Guruh Gemurai di Kec Kuata Mudik Kab Kuata igigi o Frekuei Kujuga (Y) Pedapata Pegujug (X) o Frekuei Kujuga (Y) Pedapata Pegujug (X) 8 5 3 76 53 8 3 4 54 456 4 3 55 44 5 8 56 3 4 6 94 57 44 7 8 58 3 96 8 96 59 76 9 3 88 60 8 0 6 6 44 6 63 3 36 3 3 4 64 44 4 76 65 3 08 5 3 3 66 3 30 6 4 67 7 56 68 36 8 69 96 9 3 96 70 6 0 3 4 7 8 88 7 3 8 73 3 8 3 44 74 3 4 4 3 4 75 36 5 3 96 76 8 6 6 77 7 96 78 96 8 3 8 79 3 9 3 44 80 96 30 336 8 44 3 60 8 5 3 83 3 30 33 6 84 44 34 3 08 85 336 35 44 86 36 36 3 87 48 37 88 60 4

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak 38 30 89 3 39 3 8 90 3 5 40 3 9 08 4 9 4 3 96 93 44 43 3 4 94 54 44 4 95 336 45 38 96 30 46 36 97 3 47 30 98 3 96 48 3 99 3 44 49 60 00 96 50 5 36 Jumlah 7 48 umber: [3] Y : Frekuei kujuga objek wiata Air Terju Guruh Gemurai di Kecamata Kuata Mudik Kabupate Kuata igigi (kali/tahu) X : Pedapata pegujug objek wiata Air Terju Guruh Gemurai (juta/tahu) Dari data pada Tabel diperoleh ilai parameter ag diperluka utuk meakir variai frekuei kujuga objek wiata Air Terju Guruh Gemurai Tabel : Parameter dari Populai 00 C 057 Y 40 49 X 48 4469 0303 3 4975-005 Berdaarka ilai ag diperoleh pada Tabel maka dapat ditetuka peakir ag palig efiie dari ketiga peakir ag telah dibaha dega cara meubtituika ilai-ilai terebut kearat-arat efiiei pada peramaa (7) (8) da (9) ehigga diperoleh a lebih efiie dari jika 5 Re b lebih efiie dari jika Re 5

Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak c lebih efiie dari jika 0 849 Peakir ag efiie dapat juga ditetuka dega meghitug ME dari ketiga peakir Berdaarka ilai-ilai dari Tabel diperoleh ME dari ketiga peakir Tabel 3: ilai Takira da ME utuk Ketiga Peakir Peakir ilai Takira ME 03808 00038 Re 04385 0003867 0358 000380 Dari Tabel 3 diperoleh bahwa ˆ ME ˆ ME ˆ ME Pe merupaka takira ag palig medekati parameter Re Re da ilai takira dari 6 KEIMPULA ilai ME diperoleh utuk peakir raio ekpoeial tipe peakir raio ekpoeial tipe da peakir produk ekpoeial utuk variai populai pada amplig acak ederhaa tapa pegembalia Kemudia maig-maig ME dibadigka ehigga dapat diimpulka utuk data pada Tabel diperoleh bahwa peakir produk ekpoeial palig efiie dibadigka kedua peakir laia jika arat efiiei terpeuhi 7 PUTAKA [] Aghar A A aaullah M Haif Geeralized Epoetial Tpe Etimator for Populatio Variace i urve amplig Revita Colombiaa de Etaditica 04; 37(): 3-4 [] Cochra WG Tekik Pearika ampel Edii ke Tiga Terj dari amplig Techique oleh Rudiaah & Erwi R Oma Jakarta UI-Pre; 99 [3] Julima D Aalii Permitaa Objek Wiata Air Terju Guruh Gemurai Kecamata Kuata Mudik Kabupate Kuata igigi dega Metode Biaa Perjalaa Pekabaru: kripi Fakulta Ekoomi Uiverita Riau; 03 [4] ukhatme PV amplig Theor of urve with Applicatio ew Delhi: The Idia Coucil of Agricultural Reearch; 957 6